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Fabian Arteaga, Junior John
Maciel Carpio, Zannie Xilena
Salas Barrera, Felipe Alvaro
Sanchez Anticona, Crishtian Sebastian
Sanchez Chacon, Gabriela de los Angeles
Santana Fernandez, Jose Daniel
Perú (es_ES)
2024-04-11T19:35:23Z
2024-04-11T19:35:23Z
2023
https://hdl.handle.net/20.500.12640/3891
La industria de bebidas enfrenta desafíos específicos en la planificación de la demanda, ya que la variabilidad de los patrones de consumo y la imprevisibilidad del cliente exige a las empresas establecer estrategias para satisfacer la demanda. El presente trabajo de investigación se centra en la aplicación de técnicas de Machine Learning para pronosticar la demanda de dos productos clave de la empresa CBC Peruana S.A.C: paquetes de gaseosa Concordia de Piña de 03 litros de 04 unidades y paquetes de gaseosa Evervess Ginger de 1,5 litros de 06 unidades. Para ello, se utilizaron modelos de Regresión lineal, LightGBM Regressor y series de tiempo, como SARIMA y FB Prophet, aplicando los enfoques de Forecasting y Regresión. La evaluación de modelos se realizó utilizando métricas como MAE, MAPE y RMSE. Entre los resultados obtenidos, se obtuvo que el modelo FB Prophet registra un MAPE promedio de 24.64, MAE promedio de 685.16 y un RMSE promedio de 1003.90. Este estudio proporciona una base sólida para futuras investigaciones en la aplicación de Machine Learning en la industria de bebidas y demuestra el potencial de estas tecnologías para transformar las operaciones comerciales y mejorar la competitividad en el mercado.
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spa
Universidad ESAN
info:eu-repo/semantics/openAccess (en)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ (*)
Machine learning (es_ES)
Regresiones lineales (es_ES)
Demanda (es_ES)
Industria de elaboración de bebidas (es_ES)
Aplicación de modelos de Machine Learning para la planificación de la demanda en la empresa CBC Peruana S.A.C
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Universidad ESAN. Facultad de Ingeniería
Ingeniería Industrial y Comercial
Ingeniería de Tecnologías de Información y Sistemas
Ingeniero Industrial y Comercial
Ingeniero de Tecnologías de Información y Sistemas
PE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
44749148
https://orcid.org/0000-0001-9804-7795
70345790
70675270
72644494
71459217
73076208
613066
722056
Calderon Niquin, Marks
Calsina Miramira, Willy
https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional
Privada asociativa



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