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Bernuy Alva, Augusto Ernesto
Zambrano Loli, Gener Víctor
Robles Rakov, Marcos Andrei
Valverde Campos, Marilyn Ysabel
2021-03-25T17:47:50Z
2021-03-25T17:47:50Z
2021
https://hdl.handle.net/20.500.12727/7424
Actualmente, la empresa GGP Automotriz se dedica a la compra y venta de accesorios y repuestos automotrices y realiza sus cálculos de estos en hojas de Excel. Asimismo, se han generado pérdidas económicas al no concretar diversas ventas debido a la falta de stock y a la coyuntura que se vive en el mundo entero frente al COVID-19. El presente trabajo de investigación trata sobre la predicción de las ventas de los accesorios y repuestos automotrices con la finalidad de poseer el stock necesario para incrementar las ventas y satisfacer las necesidades de los clientes; para ello, se utilizó Machine Learning y las Redes Neuronales Recurrentes (RNN). Por otro lado, se realizó la integración del sistema web desarrollado con un software externo de logística de Open Source llamado Tryton, la cual brinda funcionalidades de logística. Finalmente, el desarrollo del sistema web permite a la empresa el incremento de las ventas y el Tryton, cubre eficientemente los procesos de la empresa frente a las operaciones logísticas. (es_PE)
application/pdf (es_PE)
354 p. (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad de San Martín de Porres (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es_PE)
Repositorio Académico USMP (es_PE)
Universidad San Martín de Porres - USMP (es_PE)
Inteligencia artificial (es_PE)
Aprendizaje automático (es_PE)
Diseño de sistemas (es_PE)
Sistema de predicción para incrementar las ventas de accesorios y repuestos automotrices en la empresa GGP Automotriz
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad de San Martín de Porres. Facultad de Ingeniería y Arquitectura (es_PE)
Ingeniería de Computación y Sistemas (es_PE)
Ingeniero de Computación y Sistemas (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
10321499
09347129
 https://orcid.org/0000-0003-4117-3728 (es_PE)
https://orcid.org/0000-0001-5173-8337 (es_PE)
73129701
73139837
611066 (es_PE)
León Lescano, Norma Birginia
Figueroa Revilla, Jorge Martín
Yamao, Eiriku
Palomino Guerrero, Carla Rocío
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada asociativa
info:eu-repo/semantics/publishedVersion (es_PE)



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