Técnicas de machine learning para la mejora del método de proyección de ventas de los análisis de multirresiduos de plaguicidas en alimentos de Mérieux Nutrisciences

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dc.contributor.advisorFabian Arteaga, Junior Jhon
dc.contributor.authorHuisacayna Cutipa, Abigail Nelly
dc.contributor.authorJacinto Martell, Samuel Humberto
dc.contributor.authorLa Rosa Gadea, Marghore Susana
dc.contributor.authorMachuca Abanto, Axl Boris
dc.contributor.authorTorres Yupanqui, Rocio del Pilar Lesly
dc.date.accessioned2024-04-08T23:25:30Z
dc.date.available2024-04-08T23:25:30Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEn la actualidad es importante que toda empresa realice pronósticos de todo tipo, que ayuden a mitigar el impacto negativo y/o aprovechar los impactos positivos que los cambios generan. El propósito del presente trabajo es identificar la técnica del aprendizaje automático que mejore el método de proyección de ventas generadas por el análisis de multirresiduos de plaguicidas en alimentos de la empresa Mérieux Nutrisciences. Se emplea la metodología Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) para determinar el modelo predictivo óptimo para la empresa. Después de adquirir y adecuar la data, se aplica y analiza en las técnicas de regresión lineal, light gradient boosting machine (LightGBM), seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA) y long short-term memory (LSTM). Con la ejecución de los modelos establecidos, se concluyó que el uso de modelos predictivos permite a las empresas, tomar decisiones más acertadas y mejorar su gestión, además, se visualizó que el modelo LightGBM tiene una mayor precisión que los otros modelos con un 0.0152 de mean squared error (MSE). Se recomienda realizar el modelado con un mayor número de data para generar un pronóstico más preciso, contrastar con el laboratorio y realizar estudios adicionales para ajustar hiperparámetros propios del modelo.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12640/3882
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad ESAN
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.subjectLogísticaes_ES
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectPrediccioneses_ES
dc.subjectIndustria alimentariaes_ES
dc.subjectLaboratorioses_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
dc.titleTécnicas de machine learning para la mejora del método de proyección de ventas de los análisis de multirresiduos de plaguicidas en alimentos de Mérieux Nutrisciences
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.otherTrabajo de suficiencia profesionales_ES
renati.advisor.dni44749148
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9804-7795
renati.author.dni76473015
renati.author.dni76643520
renati.author.dni72980422
renati.author.dni71208857
renati.author.dni73500080
renati.discipline722056
renati.discipline613066
renati.discipline521236
renati.jurorBallon Álvarez, Joseph
renati.jurorChávez Rojas, Mónica
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional
thesis.degree.disciplineIngeniería de Tecnologías de Información y Sistemas
thesis.degree.disciplineIngeniería Industrial y Comercial
thesis.degree.disciplineIngeniería en Gestión Ambiental
thesis.degree.grantorUniversidad ESAN. Facultad de Ingeniería
thesis.degree.nameIngeniero de Tecnologías de Información y Sistemas
thesis.degree.nameIngeniero Industrial y Comercial
thesis.degree.nameIngeniero en Gestión Ambiental
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