Ingeniería en Gestión Ambiental
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Item Open Access Pronóstico de la producción de papa en la cuenca Jequetepeque - Cajamarca en base a las variables meteorológicas utilizando técnicas de Machine Learning(Universidad ESAN, 2023) Diaz Hurtado, Eddy Emerson; Fustamante Campos, Danly Maryoy; Gave Cardenas, Joshua; Heredia Menor, Keico Anavela; Sedano Ruiz, Maria Rosalia; Fabian Arteaga, Junior JhonDiversos estudios utilizan técnicas de Machine Learning para analizar datos, buscar comportamientos y patrones, con la finalidad de construir modelos matemáticos predictivos y pronosticar diferentes variables de salida. Este estudio se centra en usar técnicas de aprendizaje supervisado para predecir la producción de papa en la cuenca Jequetepeque, teniendo a la Dirección Regional de Agricultura de Cajamarca (DRAC) como parte interesada. Se usó la metodología CRISP-DM por ser el método más adecuado para el despliegue del proyecto. Las fuentes de datos usadas para la recolección de la información fueron el SENAMHI, POWER NASA, BCRP y el INEI, utilizando datos meteorológicos y de producción de papa desde 1981 al 2022. Los modelos que se utilizaron fueron Regresión Lineal, SVR, Árbol de Decisión para Regresión y ARIMA. Además, se emplearon métricas estadísticas como el MAE, MSE, RMSE y R^2 para definir el mejor rendimiento del modelo, el cual resultó ser el SVR, que alcanzó un MAE de 0.2377799, un MSE de 0.1618759, un RMSE de 0.4023380 y un R^2 de 0.8356449. Se concluye que se logró el objetivo propuesto logrando modelar un algoritmo de Machine Learning que permite predecir la producción de la papa con un error mínimo (RMSE de 0.402337).Item Open Access Propuesta de segmentación de clientes aplicando técnicas de Machine Learning para mejorar la estrategia de ventas de productos de bebidas en el departamento de Ica(Universidad ESAN, 2023) Alikhan Trujillo, Kledy Fiorella; Aspiazu Neyra, Luis Eduardo; Auccapiña Guillen, Juan Abner; Ayna Benegas, Irene; Cardenas Pijo, Melisa Consuelo; Calderón Niquín, MarksLa investigación se centra en el mercado de bebidas en el departamento de Ica, con el objetivo de automatizar la segmentación de clientes y, por consiguiente, mejorar las estrategias comerciales de ventas. Al implementar las fases de la metodología, las primeras etapas se dedicarán al procesamiento y tratamiento riguroso de los datos, preparando así el terreno para la construcción del modelo en la fase subsiguiente. Se emplearán técnicas de aprendizaje no supervisado de Machine Learning, como K-Means, K-Medoids, Agrupación Jerárquica, DBSCAN y HDBSCAN, con parámetros óptimos. En las últimas fases, se realizarán las agrupaciones de perfiles de tipo clúster basándose en un análisis detenido de la información recopilada y las variables pertinentes. El resultado será un reporte consolidado que proporcionará una visión detallada por cada perfil de cliente. Con esta información clave el gestor comercial de ventas podrá tomar decisiones comerciales estratégicas sobre ventas. De forma complementaria, se realizará una validación con un experto del rubro para verificar el tipo de clúster adecuado como candidato óptimo de la automatización de la segmentación de clientes.Item Open Access Técnicas de machine learning para la mejora del método de proyección de ventas de los análisis de multirresiduos de plaguicidas en alimentos de Mérieux Nutrisciences(Universidad ESAN, 2023) Huisacayna Cutipa, Abigail Nelly; Jacinto Martell, Samuel Humberto; La Rosa Gadea, Marghore Susana; Machuca Abanto, Axl Boris; Torres Yupanqui, Rocio del Pilar Lesly; Fabian Arteaga, Junior JhonEn la actualidad es importante que toda empresa realice pronósticos de todo tipo, que ayuden a mitigar el impacto negativo y/o aprovechar los impactos positivos que los cambios generan. El propósito del presente trabajo es identificar la técnica del aprendizaje automático que mejore el método de proyección de ventas generadas por el análisis de multirresiduos de plaguicidas en alimentos de la empresa Mérieux Nutrisciences. Se emplea la metodología Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) para determinar el modelo predictivo óptimo para la empresa. Después de adquirir y adecuar la data, se aplica y analiza en las técnicas de regresión lineal, light gradient boosting machine (LightGBM), seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA) y long short-term memory (LSTM). Con la ejecución de los modelos establecidos, se concluyó que el uso de modelos predictivos permite a las empresas, tomar decisiones más acertadas y mejorar su gestión, además, se visualizó que el modelo LightGBM tiene una mayor precisión que los otros modelos con un 0.0152 de mean squared error (MSE). Se recomienda realizar el modelado con un mayor número de data para generar un pronóstico más preciso, contrastar con el laboratorio y realizar estudios adicionales para ajustar hiperparámetros propios del modelo.Item Open Access Implementación de técnicas de Machine Learning para la segmentación de clientes en una empresa del sector farmacéutico(Universidad ESAN, 2023) Inga Llacza, Fabricio Gustavo; Miranda Manrique, Kevin Miguel Angel; Quispe Zuñiga, Dennys; Reyna Torres, July Mabel; Turriate Naveda, Santiago; Fabian Arteaga, Junior JhonLa presente tesis se enfocó en la investigación e implementación de técnicas de Machine Learning para una empresa del sector farmacéutico, utilizando un conjunto de datos con más de 30 mil transacciones comerciales del período de junio a agosto de 2023. Esta investigación abarcó la recopilación, procesamiento, modelado y evaluación de los datos proporcionados por la empresa, para lo cual se emplearon técnicas de aprendizaje no supervisado como el modelo K-Means y Jerárquico, lo que llevó a la exitosa identificación de cuatro segmentos distintos de clientes. Estos hallazgos resaltan la efectividad de Machine Learning en la segmentación de clientes, lo que permitió poder identificar grupos con similitudes en sus características y patrones de comportamientos. Asimismo, se llevaron a cabo evaluaciones comparativas entre diferentes técnicas para determinar cuál se adaptaba mejor a las necesidades de la empresa. Tras un análisis detallado, se concluyó que el modelo K-Means era el más adecuado en este contexto, debido a que las agrupaciones se ajustaban más a la realidad del negocio. En consecuencia, se formularon estrategias personalizadas para aumentar la retención y satisfacción del cliente, con lo cual se tendrá mayor certeza en la toma de decisiones estratégicas y análisis de datos comerciales.Item Restricted Implementación de un modelo de Machine Learning para la predicción de la demanda de muebles de sala en la empresa Mallhogar.com(Universidad ESAN, 2023) Chipana De La Cruz, David Ismael; Chugnas Sebastian, Analy Sandy; Chupillón Bautista, Yarelis Nicole; Guzmán Ramos, Pedro Jesús; Huancaya Rivas, Hasdaly Anjely; Fabian Arteaga, Junior JhonLa empresa Mallhogar.com se dedica a la venta online de muebles. Actualmente, busca predecir la demanda de muebles de sala que ofrece en el mercado peruano. En este contexto, el objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo de predicción de la demanda que permita optimizar su producción, gestionar sus inventarios y agilizar la distribución de productos terminados. Para lograrlo se recopiló información de datos históricos de venta del periodo 2020-2023, se aplicó modelos de Machine Learning, en cinco tipos de muebles de sala. Los modelos de predicción que se emplearon fueron Regresión Lineal, CatBoost, XGBoost y LightGBM. Los resultados fueron evaluados comparando métricas como el Factor de determinación, Error Cuadrático Medio y Raíz del Error Cuadrático Medio, se analizó cómo el modelo se ajusta a los datos de entrenamiento con sus posibles limitaciones. Los experimentos realizados mostraron que los modelos LightGBM y XGBoost tuvieron mejores resultados con una ligera superioridad en comparación a los otros modelos, lo cual se vio reflejado en todos los modelos de muebles analizados, al final se obtuvo la predicción de muebles a vender para los meses de diciembre del 2023, enero del 2024 y febrero del 2024.Item Open Access Diseño de un modelo de predicción de demanda online de paquete de huevos (15 unidades) para una empresa proveedora de productos avícolas en Lima mediante Machine Learning(Universidad ESAN, 2023) Cabrera Reyes, Jairo; Camero Veneros, Mario; Castillón Medina, Densel Giomar; Garcia Condori, Guadalupe; García Guzmán, Rony Yeltsin; Calderón Niquín, MarksEste estudio se enfoca en abordar los desafíos que enfrenta una empresa avícola en Lima (Perú), específicamente en su canal de ventas en línea, destacando la falta de herramientas de inteligencia artificial para prever la demanda de su producto estrella: paquetes de huevos de 15 unidades. La investigación adopta un enfoque experimental con base cuantitativa, entrenando 12 modelos que abarcan desde estadísticos tradicionales hasta avanzados de Machine Learning. La metodología se divide en cuatro pasos clave: extracción de datos, preprocesamiento, modelado y análisis de resultados. El Random Forest, con optimización de hiperparámetros y validación cruzada, se revela como el más eficaz, logrando un RMSE de 38.62 y un MAE de 28.94 que significan una reducción sustancial del 52.16% en MSE y 26.15% en MAE en comparación con un modelo estadístico base (SARIMAX). Además, se propone una optimización en el equipo de planificación, con reducciones significativas en personal (50%) y costos (62.5%). A pesar de los resultados positivos, se recomienda la exploración de modelos más complejos como redes neuronales artificiales y la consideración de la implementación en la nube de Google (GCP) para mejorar continuamente la eficiencia del modelo y adaptarse a las dinámicas cambiantes del mercado.Item Open Access Técnicas de Machine Learning para la predicción del caudal efluente de la represa Condoroma(Universidad ESAN, 2023) Encina Dávila, Astrid Floria Milagritos; Pacheco Hinojoza, Mirella Alejandra; Vargas Martell, Vannia Giovana; Fabian Arteaga, Junior JhonDistintos estudios están empleando técnicas de Machine Learning para el análisis de datos para hallar comportamientos que posibiliten crear modelos matemáticos predictivos y pronosticar diversas variables de salida. En este sentido, el presente trabajo de investigación se enfoca en los esfuerzos realizados para predecir el caudal efluente en la represa Condoroma, perteneciente a la Autoridad Autónoma de Majes (Autodema), donde se incluye el uso de técnicas de aprendizaje supervisado. Para ello, se utiliza una base de datos abiertos de dos plataformas de Autodema: Movimiento Hídrico Sistema Colca y Meteorología Represas. Estos datos históricos son resultados de mediciones mensuales del sistema de monitoreo del recurso hídrico. Además, se manejan para entrenar los modelos Regresión Lineal, Regresión de Vectores de Soporte (SVR) y ARIMA; asimismo, se utilizaron métricas como el MAE, MSE, RMSE y varianza para medir el modelo con el mejor rendimiento. Con base en los resultados obtenidos, se determinó que para predecir el caudal efluente de la represa Condoroma la mejor técnica fue la de SVR que obtuvo un MAE de 5.536, un MSE de 83.701, un RMSE de 9.145 y una varianza igual a 0.427.Item Open Access Pronóstico de tiempos de tránsito marítimos y probabilidad de entrega a tiempo usando algoritmos de Machine Learning en el operador logístico Expeditors Perú S.A.C(Universidad ESAN, 2022) Trujillo Grados, Alexandra Cecil; Meza Arismendis, Carmen Rosa; Calero Lazaro, Darwin Rubens; Huaman Avellaneda, Grecia Patricia; Palma Abanto, Katherine Violeta; Fabian Arteaga, Junior JhonUn suceso fortuito como la pandemia genera retrasos importantes y costos logísticos adicionales, este evento termina evidenciando la mala planificación en la logística de las empresas. El presente trabajo busca complementar los escasos estudios enfocados en las variables que puedan afectar al tiempo de tránsito para el desarrollo de una mejor planificación organizacional. El objetivo de esta investigación es la predicción de tiempos de tránsito y determinación de entrega a tiempo en los embarques marítimos, a través del uso de 4 algoritmos del aprendizaje supervisado de Machine Learning. Para la predicción de tiempos de tránsito, se obtuvo un error absoluto medio (MAE) de 8.58 con un coeficiente de determinación (R²) de 0.3190 en el algoritmo de regresión lineal, obteniendo como variable más influyente “puerto de destino”, y en la determinación de entrega a tiempo se halló que el algoritmo KNN vecinos más cercanos genera el mejor pronóstico en comparación de la regresión logística, SVC y Naive Bayes, con un 67,38% de precisión. El uso de estas técnicas sienta una base para futuros estudios comparativos de los algoritmos de Machine Learning en el pronóstico de tiempos de tránsito en la logística internacional.Item Open Access Propuesta de segmentación de clientes aplicando técnicas de Machine Learning para mejorar la experiencia de compra mediante un sistema de recomendación de productos de Tottus(Universidad ESAN, 2022) Atencio Manyari, Stefany Anyela; De la Rosa Flores, Harold; Hilario Maravi, Sayuri; Navarro Huarcaya, Margareth; Rosas Vivanco, Dianaluz Milagros; Fabián Arteaga, Junior JohnActualmente, el constante cambio en los factores externos como la tecnología, el mercado, y ahora la pandemia global están obligando a las empresas del sector retail a buscar diferentes estrategias de venta para mejorar la experiencia de compra de sus clientes y así obtener mejores beneficios. Por ello, este trabajo busca segmentar a los clientes a través de la aplicación de técnicas de Machine Learning para crear un sistema de recomendación de productos personalizados de acuerdo con las características a la cual pertenece cada cliente y así mejorar la experiencia de compra agilizando y facilitando el proceso desde el aplicativo móvil de la empresa. La propuesta de segmentación se realizó aplicando para el preprocesamiento de los datos el método estadístico de PCA y se modeló mediante tres técnicas de aprendizaje no supervisado: K-means, K-medoids y Clustering Jerárquico. Estas técnicas se evaluaron de forma teórica considerando el método del codo y el dendograma los cuales resultaron en K grupos óptimos. Finalmente, para validarlo de forma práctica, se solicitó la evaluación de un experto de la empresa quien mediante una entrevista comparó los resultados de las técnicas y escogió a K-medoids como la segmentación más adecuada para el negocio.Item Open Access Propuesta de optimización del flujo de información en la cadena de suministros de una empresa minera para la mejora de la efectividad en el proceso de movilización de personal mediante el uso de Lean Information Management(Universidad ESAN, 2022) Curi Reyes, Alexander; Becerra Bisso, Jose Salvador; Ramos Moscoso, Angelica Maria; Valladolid Paredes, Oscar Enrique; Vilchez Roman, Alexandra Estefania; Estrada Morriberón, Renzo AngelEl presente trabajo está enfocado en proponer optimización del flujo de información por medio de la identificación de desperdicios usando Lean Information Management. El Lean Information Management describe tanto una metodología enfocada en la identificación de desperdicios dentro de los flujos de información de los procesos de la organización como la posibilidad de reducir los tiempos de entrega y mejorar el procesamiento de la información. De esta manera, en el trabajo se evidencia cómo esta filosofía es pertinente tanto para contingencias que demanden procesamiento y tratado de información en contextos como los recientes de pandemia o en cualquiera en el que se halle una empresa en un ambiente de crecientes cambios y exigencias burocráticas. En ese sentido, la presente investigación tiene como objetivo corregir las deficiencias del flujo de información que generan sobre costos y tiempos de entrega no óptimos en el proceso de movilización de personal de una empresa minera. Y así, proporcionar una solución que ayude a mejorar la disponibilidad de información en el momento, estandarizar la elaboración y/o tratamiento de información y entregables con la finalidad de reducir los tiempos de espera y minimizar sobre procesos, duplicidad documentaria y asegurar la disponibilidad de información.Item Open Access Mejora del proceso de disposición de productos observados en el área de Aseguramiento de Calidad de una empresa PET usando técnicas de machine learning(Universidad ESAN, 2022) Ore Vargas, Jorge Humberto; Pinedo Chávez, Luis Alonso; Ramírez Núñez, Karen Andrea; Sullón Cabello, Claudia Noelia; Villanueva Méndez, Martín Jesús; Fabian Arteaga, Junior JhonLa industria de empaques rígidos es un sector altamente competitivo en temas de calidad y precio en el Perú y el mundo. Es por ello, que se requiere que las empresas optimicen el uso de sus recursos para poder ofrecer lo que el mercado demanda. El presente trabajo plantea mejorar el proceso de disposición de productos observados en el área de Aseguramiento de Calidad a través de un modelo predictivo, resultante de la aplicación de técnicas de machine learning y así disminuir los tiempos que actualmente se emplean en este proceso. Estas técnicas son K-NN (k-Nearest Neighbors), Máquinas de soporte vectorial (SVM), Naive Bayes y Árbol de decisiones. Para su entrenamiento se usó data histórica de los años 2021 y 2022 la cual fue tratada y definida en conjunto con los especialistas. Como resultado de la evaluación del Accuracy de cada modelo, se pudo concluir que el más preciso es el Árbol de decisiones, la cual podrá ser aplicada a futuro en la empresa para contribuir con la mejora del proceso.
