Ingeniería Industrial Comercial
URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/3739
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Ítem Restringido 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 MelizaEn 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.Ítem Acceso Abierto Propuesta de un modelo de machine learning para el pronóstico de la demanda de prendas de vestir en la Corporación Brusko S.A.C.(Universidad ESAN, 2021) Ccoyccosi Choque, Ronald Alberto; Huanay Palomino, Luis Ernesto; Huayllasco Chafloque, Ethel Diana; Loayza Díaz, Vanessa; Mayorga Lopez, Katiuska FiorelaEn el Perú existen muchas empresas a cargo de la compra y venta de bienes (retails), para ellas la determinación de la demanda es crucial ya que esta impacta significativamente en los costos e ingresos que pueden llegar a tener. La presente investigación plantea pronosticar la demanda de los pantalones de caballero de la Corporación Brusko bajo la metodología CRISP-DM y empleando la técnica de regresión lineal. Se trabajó con datos brindados por la empresa (2018 – 2021), con ello se realizó el modelo de pronóstico y se obtuvieron los siguientes RMSE: 23.78 para el año 2018, 13.22 para el año 2019, 47.12 para el año 2020 y 17.87 para el año 2021. Además, se realizó el mismo análisis para la totalidad de años teniendo como resultado un RMSE de 59.07. Los datos presentaron outliers debido a la pandemia; eliminando estos datos atípicos se volvió a correr el modelo para la totalidad de los años obteniendo un RMSE de 29.98, el cual fue mejor comparado al modelo con la totalidad de datos sin outliers. Realizando el análisis de los resultados nos quedamos con el modelo para el año 2019, un año que no presenta outliers y con un adecuado RMSE.
