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 Predicción de los valores de la demanda máxima de energía eléctrica empleando técnicas de machine learning para la empresa Nexa Resources – Cajamarquilla(Universidad ESAN, 2022) Bustinza Barrial, Alexis Alfredo; Bautista Abanto, Anghy Mabel; Alva Alfaro, Diego Alexis; Villena Sotomayor, Giovanni Mauricio; Trujillo Sabrera, Jeanpiere ManuelNexa Resources Cajamarquilla es una empresa dedicada a la extracción, tratamiento y transformación de metales. Actualmente, el precio de metales eco amigables viene en aumento debido a las restricciones en el transporte marítimo de combustibles desde Rusia, por lo que se han incrementado los costos de petróleo, gasolina y otros. Las operaciones de las empresas que dependen de energía eléctrica generada por estos combustibles ha aumentado, es en este sentido que se ha propuesto disminuir su consumo de energía eléctrica aplicando herramientas de Machine Learning para pronosticar sus puntos máximos de demanda de energía y poder dosificar su producción. En el presente estudio se aplicó una metodología basada en una estructura cuantitativa relacionando de dos a más variables con un diseño experimental, la variable dependiente y a predecir es el consumo de energía la cual dependerá de periodos de tiempo y tipo de días de la semana (festivo, laborables). Finalmente, los resultados nos ayudaron a elaborar un modelo matemático que nos ayuda a conocer el comportamiento de la demanda de energía; por lo tanto, se pueden anticipar los consumos máximos y de esta manera dosificar su uso para reducir costos y efectos secundarios en los procesos de producción.Ítem Acceso Abierto Aplicación de técnicas de Machine Learning para identificar factores de predicción del estado de las cotizaciones en el sector de maquinaria ligera(Universidad ESAN, 2022) Aliaga Urbina, Leslie Alexandra; Calle Burga, Frank Junior; Pacori Choquejahua, Carla Isabel; Palma Bendezú, Noelia Yackelina; Salinas Cevallos, Hector JhonEn el presente estudio haremos uso de Machine learning, usando 4 técnicas en la categoría de aprendizaje supervisado, para la predicción del estado de las cotizaciones, buscando agilizar la toma de decisiones con respecto al tiempo y costos de importación, y evitar la pérdida de ventas. Para la construcción del modelo predictivo se inició con la recopilación y limpieza de datos. Posteriormente, se utilizó el 80 % de datos recopilados para el entrenamiento de los modelos y 20% para la evaluación de las predicciones. Con la técnica k-NN se obtuvo un accuracy del 67.9% con un parámetro de k = 5; con la técnica Regresión logística, se obtuvo un 70.69% de accuracy; con la técnica SVM se obtuvo un 63.79% de accuracy y con la técnica Árbol de decisión se obtuvo un accuracy de 87.93%. Se aplicó codificación y normalización como mejora a la base de datos y con ello, la técnica de Árbol de decisión obtuvo el valor más alto de accuracy - 88.79%. Se recomienda el empleo de técnicas adicionales de Aprendizaje Supervisado a fin de seleccionar la que mejor resultado obtenga en la predicción.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 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%
