Ingeniería Industrial
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Ítem Texto completo enlazado Propuesta de mejora de inventarios de una empresa importadora de maquinaria en el Perú usando herramientas de minería de datos(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-30) Vilela Leon, Gian Carlo; Silva Sotillo, Walter AlejandroEn el escenario competitivo actual, es de suma relevancia que las empresas logren saber qué es lo que sus clientes desean comprar. Una forma de lograrlo es mediante buenos pronósticos de demanda, lo cual se traduce en compras de productos asertivas o la toma de decisiones correctivas en el corto plazo. La presente tesis manifiesta que existe ventajas económicas y estratégicas en el área de inventario y abastecimiento de una empresa utilizando herramientas de minería de datos, específicamente, herramientas de pronóstico de demanda que nos permiten reducir las diferencias entre lo ofertado y lo realmente demandado, lo cual optimiza los niveles de abastecimiento. El desarrollo de la investigación involucra diseñar diferentes modelos aplicando distintos métodos a una base de datos histórica de una organización dedicada a la importación de maquinarias de uso industrial, realizando previamente una selección de categorías de productos relevantes para el desarrollo y evaluación de estos modelos. Posteriormente se realizado la medición de errores de cada modelo propuesto con el fin de poder identificar aquel que se adecua de mejor manera a los productos y, de esta manera, realizar la elección del modelo que menor error nos genera al compararlo con la demanda real del mismo. Finalmente se realizó el análisis de evaluación económica financiera, la cual considera los costos en los cuales incurriría la empresa para la implementación de la propuesta a través del VAN y TIR, así como cuantificar los ahorros que se generarían por los mismos. El resultado indicaría que es recomendable la implementación de dicha propuesta y que su viabilidad generaría grandes reducciones en los costos de almacenamiento que actualmente se tienen en la compañía.Ítem Texto completo enlazado Mejora del acceso al financiamiento bancario de empresas MYPES, usando herramientas de Data Mining(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-09-16) Samaniego Osorio, Alvaro Danilo; Viamonte Yucra, José Felipe; Rojas Polo, Jonatan EdwardEl presente trabajo tiene como objetivo dar a conocer una metodología simple para optimizar el acceso al financiamiento bancario para una MYPE a través del uso de herramientas de minería de datos que puedan plasmarse en un aplicativo móvil con una interface amigable para el usuario, que en este caso podría ser el gerente general, el gerente financiero, entre otros; sin demandar una inversión muy alta. La herramienta de minería de datos que se aplicó fue una red neuronal con aprendizaje profundo, pues involucra más de una capa oculta – mayor cantidad de capas, mayor precisión – para a partir de variables disponibles en un set de datos, determinar el peso relativo de cada una de ellas y estimar la probabilidad de que una MYPE en particular pueda acceder a un crédito bancario. Se aplicó también otra herramienta conocida como regresión logística, sin embargo, por el potencial de aplicación del algoritmo anterior, se descartó la última opción. En ambos casos se usó un dataset de un banco representativo de nuestro país, con historial de créditos aprobados o denegados para MYPEs de diferentes segmentos. La practicidad del resultado del algoritmo de minería de datos permite que pueda convertirse fácilmente en un app para móviles que, a través de una simple interface de usuario, le permite a una MYPE conocer la probabilidad de acceso al financiamiento de forma personalizada. Esta información es de mucha utilidad para facilitar la toma de decisiones a nivel gerencial y a nivel estratégico (negociar con nuevos proveedores, con clientes, etc.) Se estimó un beneficio estimado anual de S/1683 por el uso de este aplicativo respecto a no utilizarlo, en un escenario normal proyectado para 5 años en adelante. De la misma forma, se tuvo un VAN de S/3368 para un COK de 14.71%. Asimismo, para un WACC de 20.95% producto de una estructura de financiamiento 20% deuda y 80% aporte propio, el VAN calculado es de S/2360. En ambos escenarios el proyecto de implementación resulta económicamente viable. Sintetizando, se tendrá un aplicativo móvil desarrollado a partir del algoritmo de minería de datos –redes neuronales– que permitirá a la MYPE tomar decisiones más acertadas.Ítem Texto completo enlazado Análisis del posicionamiento sectorial de compañías en temas de dirección de proyectos usando la plataforma Linkedin y técnicas de procesado de lenguaje natural(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-09-18) Rivas Huapalla, Juan José Antonio; Rau Álvarez, José Alan; Ordieres Mere, JoaquínEn un mundo íntegramente inmerso en la era digital, las personas han adoptado una nueva forma de adquirir conocimientos, datos y referencias sobre sus gustos e intereses. Sin embargo, esta nueva era ha generado una gran cantidad de información que, muchas veces, es completamente abrumadora para el ser humano. En lo que respecta al área laboral, esto no cambia en absoluto. La gran mayoría de empresas, en la actualidad, cuentan con una página web y, si son empresas multinacionales, tendrán una en cada país donde operan. Asimismo, las redes sociales se han convertido en un medio altamente eficaz para comunicarse, no solamente con los consumidores finales sino, además, con futuros colaboradores en busca de nuevas oportunidades. La red laboral LinkedIn es un claro ejemplo de este fenómeno. En esta red se puede encontrar a empresas de todo el mundo, de distintos sectores y tamaños, ofreciendo puestos de trabajo y, no menos importante, información sobre lo que se encuentran realizando en su sector, noticias sobre sus nuevas implementaciones y publicaciones de sus colaboradores. La presente tesis nace de la necesidad de identificar cómo se presentan las empresas hacia las personas y el entorno con intereses afines en esta red laboral. Al ser esta red sumamente amplia, se acotó la data a empresas de ingeniería presentes en el mercado español, tomando como referencia el listado de empresas por la Clasificación Nacional de Actividades Económicas (CNAE), específicamente las empresas que brindan servicios técnicos de ingeniería y otras actividades relacionadas con el asesoramiento técnico. Se ha hecho uso de distintas técnicas de minería de datos y lenguaje de programación natural mediante el lenguaje de programación R, tomando en cuenta las noticias del último año (10 de agosto de 2018) de 168 empresas con actividad regular en LinkedIn y con perfiles en idioma español o inglés. De esta forma, se podrán encontrar relaciones reales entre las acciones que promueven dentro de esta red, así como los clústeres que pueden existir en las empresas de ingeniería con respecto a su promoción en la era digital. Para realizar este análisis, se ha dividido la data recogida de las empresas estudiadas en tres (3) periodos temporales denominados: “2018 S2”, “2018 S1” y “2017 S2”, esto se entiende como los semestres de los años mencionados. Asimismo, se agruparon en cinco (5) grandes sectores: Telecomunicaciones, Industria Energética, Industria Automotriz y Aeroespacial, Industria Civil e Infraestructuras y Gestión y Control de la Calidad. La finalidad de estas segmentaciones es interpretar el comportamiento de las empresas en general por periodos temporales y contrastarla con un análisis sectorial. Finalmente, se expondrán las interpretaciones y conclusiones de los resultados obtenidos al sintetizar los datos obtenidos. De esta manera, se podrá saber qué es lo que realmente están transmitiendo las empresas a través de esta red laboral.