dc.contributor.advisor | León Perfecto, Mery Roxana | |
dc.contributor.author | Linares Rosas, Sebastian | |
dc.date.accessioned | 2021-02-02T23:17:07Z | |
dc.date.available | 2021-02-02T23:17:07Z | |
dc.date.created | 2020 | |
dc.date.issued | 2021-02-02 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/18099 | |
dc.description.abstract | El presente trabajo de investigación tiene como objetivo analizar y contrastar las actuales
soluciones de analítica avanzada en problemas de Supply Chain. Para esto, se empezará
armando un marco teórico que consolide los conceptos fundamentales de pronósticos, machine
learning y diagnóstico de procesos. Con esta base, se presentarán los puntos principales de
diversas publicaciones y trabajos académicos relacionados al uso de inteligencia artificial en
Supply Chain, incluyendo métodos y resultados obtenidos. Entre estos, destacan las
publicaciones donde se menciona el uso de redes neuronales para el pronóstico de demanda en
un centro de estudio y la implementación de ensamble de modelos para robustecer la predicción
de un modelo de demanda de misiles. Finalmente, se contrastará la bibliografía presentada y se
elaborarán conclusiones al respecto. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Cosméticos--Industria y comercio | es_ES |
dc.subject | Control de procesos--Diagnóstico | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.title | Marco teórico para tesis de mejora del error de pronóstico utilizando métodos de Machine Learning orientado al proceso de ventas de una empresa de cosméticos peruana | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
thesis.degree.name | Bachiller en Ciencias con mención en Ingeniería Industrial | es_ES |
thesis.degree.level | Bachillerato | es_ES |
thesis.degree.grantor | Pontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería | es_ES |
thesis.degree.discipline | Ciencias con mención en Ingeniería Industrial | es_ES |
dc.type.other | Trabajo de grado de pregrado | |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
renati.advisor.dni | 09909590 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-9615-1510 | es_ES |
renati.author.dni | 72530151 | |
renati.discipline | 722026 | es_ES |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller | es_ES |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion | es_ES |