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dc.contributor.advisorLeón Perfecto, Mery Roxana
dc.contributor.authorLinares Rosas, Sebastian
dc.date.accessioned2021-02-02T23:17:07Z
dc.date.available2021-02-02T23:17:07Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2021-02-02
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/18099
dc.description.abstractEl 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.description.uriTrabajo de investigaciónes_ES
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perú
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAtribución 2.5 Perú*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/*
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCPes_ES
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.subjectCosméticos--Industria y comercioes_ES
dc.subjectControl de procesos--Diagnósticoes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.titleMarco teórico para tesis de mejora del error de pronóstico utilizando métodos de Machine Learning orientado al proceso de ventas de una empresa de cosméticos peruanaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.nameBachiller en Ciencias con mención en Ingeniería Industriales_ES
thesis.degree.levelBachilleratoes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineCiencias con mención en Ingeniería Industriales_ES
dc.type.otherTesis de grado
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04es_ES
dc.publisher.countryPE
renati.advisor.dni9909590
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9615-1510es_ES
renati.author.dni72530151
renati.discipline722026es_ES
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#bachilleres_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones_ES


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