Facultad de Ingeniería

URI permanente para esta comunidadhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/3729

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2021 - 20222

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Tema: search.filters.subject.Distribución del tiempo

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    Pronóstico de tiempos de tránsito marítimos y probabilidad de entrega a tiempo usando algoritmos de Machine Learning en el operador logístico Expeditors Perú S.A.C
    (Universidad ESAN, 2022) Trujillo Grados, Alexandra Cecil; Meza Arismendis, Carmen Rosa; Calero Lazaro, Darwin Rubens; Huaman Avellaneda, Grecia Patricia; Palma Abanto, Katherine Violeta
    Un suceso fortuito como la pandemia genera retrasos importantes y costos logísticos adicionales, este evento termina evidenciando la mala planificación en la logística de las empresas. El presente trabajo busca complementar los escasos estudios enfocados en las variables que puedan afectar al tiempo de tránsito para el desarrollo de una mejor planificación organizacional. El objetivo de esta investigación es la predicción de tiempos de tránsito y determinación de entrega a tiempo en los embarques marítimos, a través del uso de 4 algoritmos del aprendizaje supervisado de Machine Learning. Para la predicción de tiempos de tránsito, se obtuvo un error absoluto medio (MAE) de 8.58 con un coeficiente de determinación (R²) de 0.3190 en el algoritmo de regresión lineal, obteniendo como variable más influyente “puerto de destino”, y en la determinación de entrega a tiempo se halló que el algoritmo KNN vecinos más cercanos genera el mejor pronóstico en comparación de la regresión logística, SVC y Naive Bayes, con un 67,38% de precisión. El uso de estas técnicas sienta una base para futuros estudios comparativos de los algoritmos de Machine Learning en el pronóstico de tiempos de tránsito en la logística internacional.
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    ÍtemAcceso Abierto
    Propuesta de optimización de procesos operativos para incrementar la productividad y reducir el nivel de inventario en la conversión vehicular
    (Universidad ESAN, 2021) Valverde Valverde, Alexandra Alicia; Vásquez Jeri, Diego Mauricio; Soto Contreras, Jorge; Tarazona Romero, Juan Jesús Eugenio; Sequeiros Tumpay, Selenia Guadalupe
    En el presente trabajo de investigación no experimental se expondrá el análisis, diagnóstico y propuesta de solución para optimizar el proceso de preparación vehícular de una de las empresas con mayor participación de mercado en el sector automotriz en el Perú. El objetivo principal de esta investigación es diseñar una propuesta de mejora de procesos bajo el marco metodológico de Business Process Management (BPM) que busca incrementar la productividad con la cual se tendría un impacto directo en el nivel de inventario de vehículos en el Centro de Distribución. Se realizó un análisis de todos los procesos que forman parte del área de producción, el cual incluye la preparación de vehículos (inspecciones de calidad, conversiones a gas, etc) antes de ser despachados al cliente final (directo o por concesionario). Se estableció un rediseño de procesos como propuesta de solución que pretende aumentar la productividad. Para comprobar el nivel de impacto de la propuesta de solución se ha empleado el software de simulación Arena. Finalmente, se menciona la variación de los indicadores determinados del modelo actual (AS IS) y después de la simulación obtenida con el diseño de la propuesta de solución (TO BE) obteniendo un impacto teórico significativo.