Ingeniería Industrial Comercial

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    Predicción de la demanda empleando técnicas de machine learning en una empresa industrial de películas plásticas
    (Universidad ESAN, 2023) Pacheco Prieto, Alexandra Gabriela; Pari Cruz, Milagros Margaret; Rojas Caro, Lady Leslie
    La empresa en estudio se dedica a la producción y comercialización de láminas para empaques flexibles. Actualmente, la industria de productos plásticos ha venido mostrando un gran potencial y dinamismo con un crecimiento en los últimos años. Por ello, se ha propuesto predecir de manera exacta la demanda aplicando herramientas de Machine Learning, y así producir la cantidad correcta para atender a sus clientes y generar el stock necesario. En la investigación se aplicó una metodología cuantitativa con un diseño experimental y alcance correlacional, siendo la variable dependiente a predecir la demanda de productos. Se realizó una comparativa de cuatro algoritmos: regresión lineal, árboles de decisión, ARIMA y vectores de soporte de regresión para determinar el algoritmo adecuado a seguir. Finalmente, analizando las métricas de error de los modelos, el algoritmo de Regresión Lineal resultó con un R2 de 0.98 que indica su mayor ajuste al comportamiento de la demanda. Este dato nos permitirá tomar decisiones inmediatas con respecto al abastecimiento de materia prima, una programación correcta de producción y determinar el stock en inventarios que permitan responder rápidamente a la demanda cambiante.
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    Mejora en el proceso de planificación de la demanda en la empresa de consumo masivo ALICORP utilizando técnicas de Machine Learning
    (Universidad ESAN, 2023) Gutierrez Macedo, Allison Giomara; Prada Quintana, Christian; Quispe Melgarejo, Ursi Nicole; Quispe Rodriguez, Carmen Meliza
    En el mundo globalizado en el que vivimos, es importante que las empresas utilicen herramientas avanzadas como el Machine Learning para mantenerse a la vanguardia y satisfacer las exigencias de sus clientes. La presente investigación se centra en la aplicación de técnicas de Machine Learning en la empresa ALICORP. La naturaleza cambiante y exigente del rubro, obliga a las organizaciones a buscar cómo satisfacer la demanda. Las técnicas de machine learning son utilizadas para proyectar la demanda y controlar los inventarios de manera eficiente. Para determinar la técnica más adecuada para proyección de datos se compararon tres técnicas: Regresión Lineal Múltiple, Árbol de Decisión de Regresión y Vectores de Soporte de Regresión. Luego se compararon métricas como RMSE y R2, se concluyó que la técnica de Árbol de Decisión de Regresión es la mejor opción ya que nos brindó RMSE de 12 y R2 de 0.95. La aplicación de esta técnica es crucial porque permite proyectar la demanda con mayor precisión, teniendo mejor control sobre sus inventarios, lo que se traduce en mayor rentabilidad. Usar Machine Learning en la proyección es una herramienta poderosa y, en particular, la técnica de Árbol de Decisión de Regresión ha demostrado ser altamente efectiva.