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León Perfecto, Mery Roxana
Linares Rosas, Sebastian
2021-02-02T23:17:07Z
2021-02-02T23:17:07Z
2020
2021-02-02
http://hdl.handle.net/20.500.12404/18099
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)
spa (es_ES)
Pontificia Universidad Católica del Perú (es_ES)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_ES)
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ (*)
Cosméticos--Industria y comercio (es_ES)
Control de procesos--Diagnóstico (es_ES)
Inteligencia artificial (es_ES)
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)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_ES)
Pontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería (es_ES)
Ciencias con mención en Ingeniería Industrial (es_ES)
Bachillerato (es_ES)
Bachiller en Ciencias con mención en Ingeniería Industrial (es_ES)
PE (es_ES)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller (es_ES)
09909590
https://orcid.org/0000-0002-9615-1510 (es_ES)
72530151
722026 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion (es_ES)
Privada asociativa



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