Aplicación de modelos de Machine Learning para la planificación de la demanda en la empresa CBC Peruana S.A.C

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dc.contributor.advisorFabian Arteaga, Junior John
dc.contributor.authorMaciel Carpio, Zannie Xilena
dc.contributor.authorSalas Barrera, Felipe Alvaro
dc.contributor.authorSanchez Anticona, Crishtian Sebastian
dc.contributor.authorSanchez Chacon, Gabriela de los Angeles
dc.contributor.authorSantana Fernandez, Jose Daniel
dc.coverage.spatialPerúes_ES
dc.date.accessioned2024-04-11T19:35:23Z
dc.date.available2024-04-11T19:35:23Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractLa industria de bebidas enfrenta desafíos específicos en la planificación de la demanda, ya que la variabilidad de los patrones de consumo y la imprevisibilidad del cliente exige a las empresas establecer estrategias para satisfacer la demanda. El presente trabajo de investigación se centra en la aplicación de técnicas de Machine Learning para pronosticar la demanda de dos productos clave de la empresa CBC Peruana S.A.C: paquetes de gaseosa Concordia de Piña de 03 litros de 04 unidades y paquetes de gaseosa Evervess Ginger de 1,5 litros de 06 unidades. Para ello, se utilizaron modelos de Regresión lineal, LightGBM Regressor y series de tiempo, como SARIMA y FB Prophet, aplicando los enfoques de Forecasting y Regresión. La evaluación de modelos se realizó utilizando métricas como MAE, MAPE y RMSE. Entre los resultados obtenidos, se obtuvo que el modelo FB Prophet registra un MAPE promedio de 24.64, MAE promedio de 685.16 y un RMSE promedio de 1003.90. Este estudio proporciona una base sólida para futuras investigaciones en la aplicación de Machine Learning en la industria de bebidas y demuestra el potencial de estas tecnologías para transformar las operaciones comerciales y mejorar la competitividad en el mercado.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12640/3891
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad ESAN
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
dc.subjectMachine learninges_ES
dc.subjectRegresiones linealeses_ES
dc.subjectDemandaes_ES
dc.subjectIndustria de elaboración de bebidases_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.titleAplicación de modelos de Machine Learning para la planificación de la demanda en la empresa CBC Peruana S.A.C
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.otherTrabajo de suficiencia profesional
renati.advisor.dni44749148
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9804-7795
renati.author.dni70345790
renati.author.dni70675270
renati.author.dni72644494
renati.author.dni71459217
renati.author.dni73076208
renati.discipline613066
renati.discipline722056
renati.jurorCalderon Niquin, Marks
renati.jurorCalsina Miramira, Willy
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional
thesis.degree.disciplineIngeniería Industrial y Comercial
thesis.degree.disciplineIngeniería de Tecnologías de Información y Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad ESAN. Facultad de Ingeniería
thesis.degree.nameIngeniería Industrial y Comercial
thesis.degree.nameIngeniero de Tecnologías de Información y Sistemas
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