1. Trabajos conducentes a grados y títulos
URI permanente para esta comunidadhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/4150
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Ítem Embargo Propuesta de optimización de los procesos operativos en una compañía de generación eléctrica a través de un enfoque analítico basado en business intelligence y machine learning(Universidad ESAN, 2024) Quispe Cruz, HectorLa investigación se centró en proponer la optimización de los procesos operativos de los grupos del Complejo Hidroeléctrico del Mantaro, utilizando un enfoque analítico innovador para el análisis de datos mediante herramientas de administración inteligente de negocios. Se propuso mejoras en la eficiencia operativa a través del análisis descriptivo y predictivo del Big Data de su sistema SCADA utilizando tecnologías de BI y ML. Se implementaron modelos analíticos en Power BI para analizar las mediciones de los equipos de los 10 grupos de generación, detectando una alarma crítica en el grupo G1 SAM y pronosticando una falla en la temperatura de aceite del cojinete guía turbina. Para lo cual se entrenaron 41 modelos predictivos con Azure ML, luego se realizó un análisis comparativo de sus métricas de desempeño, identificando al mejor modelo con el cual se pronosticó la falla. La detección temprana permitió tomar acciones correctivas, evitando la falla del grupo y pérdidas económicas. Se demostró que el uso de plataformas BI y ML pueden optimizar significativamente los procesos operativos en la generación de electricidad en complemento a las herramientas de automatización industrial existente. Siendo una oportunidad de mejora para la empresa y la industria de producción de energía.Ítem Restringido Propuesta de mejora en la gestión de inventarios para incrementar la rentabilidad de Multimedical Supplies SAC mediante innovación tecnológica incremental(Universidad ESAN, 2024) Aucca Zuñiga, Dayana Nashly; Cabezas Chavez, Paulo Cesar; Cozar Yaranga, Anthony Jhimy; Diaz Silva, Yazuly Meyleen; Valdivia Solis, Diego WilderEl presente trabajo tiene como finalidad brindar una propuesta de mejora en la gestión de inventarios que permita incrementar la rentabilidad de Multimedical Supplies S.A.C.; donde se aplicará innovación incremental. La investigación posee un enfoque cuantitativo, de alcance explicativo y diseño no experimental de tipo transversal, debido a que se analizaron datos numéricos correspondientes al periodo 2017-2023 que permitieron identificar los problemas y sus causas. La metodología propuesta para estructurar la solución es DMAIC. Esta consiste en la innovación del proceso de reposición mediante su automatización con el uso de business intelligence que permitirá un correcto análisis de la información del inventario total aplicando formulación correspondiente al sistema P y clasificación ABC en Excel, y la visualización de indicadores de gestión relevantes mediante un dashboard en Power BI para realizar un monitoreo y control de los inventarios en tiempo real que a su vez proporcionará información confiable para la toma de decisiones. Finalmente, se obtiene como resultado de la propuesta que se tuvo un incremento de 17.21% en el nivel de servicio, 1.29 en el índice de rotación y 11% en el margen bruto, que denota la efectividad de la propuesta para cumplir el objetivo plasmado.Ítem Acceso Abierto Modelo de solución de Business Intelligence y Machine Learning para el monitoreo y control de calidad de la medición del consumo de agua en el Centro de Servicios Breña(Universidad ESAN, 2020) León Plasencia, César IvánLa presente tesis de investigación tiene como objetivo realizar un estudio de los principales factores asociados a la conexión domiciliaria de agua potable y determinar su incidencia en la medición del consumo de los clientes que hacen uso del servicio. Teniendo en cuenta esta información, se proponen modelos de solución tecnológica basada en Business Intelligence y Machine Learning que permiten monitorear y controlar la calidad de medición del consumo de agua en el Centro de Servicios Breña de la empresa SEDAPAL.
