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dc.contributor.advisorZambrano Loli, Gener Víctor
dc.contributor.authorCampos Ortiz, Carlos Daniel
dc.contributor.authorLeón López, Ricardo Enrique
dc.date.accessioned2024-02-01T21:01:03Z
dc.date.available2024-02-01T21:01:03Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12727/13098
dc.description.abstractLa investigación propone desarrollar una aplicación para realizar la compra eficiente de materia prima en la empresa JR Group SAC, utilizando análisis predictivo, a través del desarrollo de una aplicación con Machine Learning enfocado en Análisis Predictivo. Se desarrolló una aplicación de escritorio que permite recomendar la cantidad de materiales necesarios para cubrir la demanda futura de un mes a través de la aplicación. De esta manera se podrá elaborar un plan de compra eficiente teniendo a la mano información relacionada al proceso de gestión de ventas, como proveedores, materiales y ventas. Se utilizo el marco metodológico Scrum, realizando entregables que fueron evaluados según el avance, además, para machine learning primero se tuvo que aplicar conocimientos teóricos de data analytics y herramientas de recolección de datos para construir un set de datos y posteriormente realizar una evaluación de modelos de predicción supervisado de series temporales. Se utilizó el modelo Prophet ya que mostró el menor índice de error comparado con otros modelos de predicción. Como resultado se obtuvieron las ventas para el mes predicho y los materiales que se necesitarían para cubrir dicha demanda, estos datos permitieron al área logística realizar un plan de compra eficiente de la compra de materia prima. En conclusión, la solución aporta valor al mejorar la eficiencia en la planificación de la compra de materia prima, generando beneficios económicos y aumentando la satisfacción del cliente, así también influyendo en el desempeño operativo y la competitividad de la organización.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.format.extent312 p.es_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad de San Martín de Porreses_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Académico USMPes_PE
dc.sourceUniversidad San Martín de Porres - USMPes_PE
dc.subjectMachine learninges_PE
dc.subjectAplicaciones tecnológicases_PE
dc.subjectGestión de compraes_PE
dc.titleAplicación para la compra eficiente de materia prima en JR Group SAC, utilizando análisis predictivo
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Computación y Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad de San Martín de Porres. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Computación y Sistemases_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01es_PE
renati.advisor.dni09347129
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5173-8337es_PE
renati.author.dni76016968
renati.discipline611066es_PE
renati.jurorFigueroa Revilla, Jorge Martin
renati.jurorLeón Lescano, Norma Birginia
renati.jurorYamao, Eiriku
renati.jurorPalomino Guerrero, Carla Rocío
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE


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