Ingeniería Industrial Comercial
URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/3739
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Ítem Acceso Abierto 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 YeltsinEste 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.Ítem Acceso Abierto Técnicas de Machine Learning para la clasificación automática de clientes en una empresa de seguros(Universidad ESAN, 2021) Asencio Diaz, Luz de los Angeles Manuela; Chiang Cornejo, Ricardo Hernan; Crisóstomo Fernández, Fernanda Lucía; Hernández Quiroz, Gisela Vanesa; Lajo Aurazo, Almendra SofiaMachine Learning y los modelos matemáticos en los que se basa para poder identificar patrones y dar una estimación basada en data histórica son usados cada vez más en diferentes industrias para procesar información que antes se consideraba masiva y por ende difícil de relacionar de manera certera por métodos tradicionales. Con la inclusión de las técnicas de como regresión logística y K-NN, hoy en día es posible formular y proponer un modelo de predicción de aprendizaje supervisado que se ajuste a los requerimientos de clasificación de una empresa. Esta investigación propone la aplicación de las mencionadas técnicas para la elaboración de modelos predictivos de clasificación de tipos de asegurados para una determinada empresa en la industria aseguradora de vehículos automóviles; usando como base de datos los registros históricos recopilados del año 2019.Ítem Acceso Abierto Propuesta de integración vertical para mejorar el desempeño medioambiental de la cadena de suministro de una empresa nacional de fabricación de artículos plásticos mediante la incorporación de la fabricación aditiva(Universidad ESAN, 2021) Atanacio Gonzales, Oscar Renato; Mejía Suárez, Carol Janeth; Rodriguez Terán, Carlos Enrique; Salazar Lizarraga, Jose Eduardo; Villanueva Arévalo, Karla XimenaLa presente investigación tiene como objetivo presentar una propuesta descriptiva de implementación de una estrategia de Integración Vertical para la mejora del desempeño medioambiental de la cadena de suministro de una empresa ubicada en Lima dedicada a la fabricación de artículos plásticos por moldeo por inyección. Como herramienta se explora la Fabricación Aditiva para la producción de los Moldes que es un elemento crítico en el proceso productivo. La estructura de este trabajo tiene como objetivo revisar la literatura relacionada a este tipo de investigación, revisar los conceptos teóricos de: Desarrollo Sostenible, Cadena de Suministro verde, ISO 14031, Fabricación Aditiva, Impresión 3D y Moldeo por inyección; finalmente, se hace la aplicación de la teoría al caso de estudio. Como conclusión, se indica que adoptar un enfoque de Cadena de Suministro Verde permite a una empresa de producción desarrollar estrategias que impacten positivamente en su desempeño medioambiental y además contribuir a la sostenibilidad ambiental desde las relaciones entre los agentes involucrados en dicha cadena (desde proveedores hasta los clientes). En adición, la investigación puede ayudar y contribuir a futuras empresas del mismo rubro que deseen implementar esta metodología en sus organizaciones.Ítem Acceso Abierto Propuesta de implementación de una estrategia de cadena de suministro esbelta a través del uso de RFID para la mejora de la efectividad en el proceso logístico de la harina de pescado en una empresa pesquera(Universidad ESAN, 2021) Llontop Bravo, Ana Paula; Najar Monteagudo, Sergio; Poquioma Alejo, Katia; Salomé Sayas, Gabriela; Sánchez Barriga, OlgaEl trabajo de investigación tiene como finalidad minimizar los gastos generados por las ineficiencias durante la operación de exportación para el producto de harina de pescado, ya que es el producto que genera mayores ingresos a la empresa de estudio. Dado los cambios en el entorno causado por la pandemia, estos gastos se han incrementado por lo cual es el motivo principal para analizar y proponer las estrategias metodológicas y tecnológicas que ayuden a minimizar las causas que generan estos gastos. El proceso de exportación se inicia desde el despacho en plantas hasta el término del consolidado de la carga en los terminales extraportuarios en Callao, proceso en el cual intervienen varias áreas a las que se propone la gestión del cambio de implementar la metodología de la cadena de suministro esbelta mediante Kaizen y el uso del RFID para reducir los tiempos y entregar los pedidos sin pérdidas. El análisis presenta mejoras como ahorros operativos y disminución en los tiempos de atención con la propuesta, por eso, parte de la solución es concientizar la metodología de cadena de suministros esbelta en conjunto con la aplicación del RFID para una mayor trazabilidad de la operación.Ítem Acceso Abierto Técnica de Machine Learning para el cálculo de la probabilidad de fuga de los clientes de la empresa Bitel(Universidad ESAN, 2021) Bernachea Collazos, Carla Benedicta; Chilet Paisig, Edward; Guzmán Fernández, Paola; Inche Contreras, Victor Hugo; Leon Munive, Johana MayraSegún datos del Banco Mundial, la industria de las telecomunicaciones enfrenta cada año a una fuga de clientes que bordea el 30%. Estudios recientes han mostrado que tanto atributos cuantitativos: cantidad de minutos, mensajes, etc.; así como los cualitativos: edad, sexo, tipo de dispositivo tienen influencia en la fuga de clientes. En base a la literatura encontrada se definieron dos tipos de variables: demográficas y del comportamiento del consumidor las cuales son útiles para realizar la predicción de permanencia del cliente. Es por eso que haciendo uso de la técnica de regresión logística, se busca predecir la probabilidad de fuga de los clientes (Churn) de la empresa Bitel. Se realizó un exhaustivo trabajo de preprocesamiento y se llegó a entrenar un modelo de regresión logística con un accuracy score de 88%
