dc.contributor.advisor | Agurto Marchán, Winner | |
dc.contributor.author | Barranzuela Castillo, Andherson Álvaro | |
dc.contributor.author | Garcia Reynaga, Luis Rolando | |
dc.date.accessioned | 2023-01-11T22:32:37Z | |
dc.date.available | 2023-01-11T22:32:37Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/104445 | |
dc.description.abstract | Esta investigación planteó la elaboración un sistema experto basado en redes
neuronales para la calificación del personal de reparto en delivery, debido que, en
los últimos años, gracias a la pandemia, el trabajo en delivery ha ido
incrementándose de manera considerable y hasta la fecha no existe un sistema que
evalúe de manera consistente la forma en cómo se desempeña el repartidor de este
rubro. El objetivo principal de la investigación es analizar la mejora que aplica el
sistema experto en el proceso de evaluación del personal que brinda servicios de
delivery, con ayuda de expertos se ha obtenido información que corrobore la
correcta calificación de estos. Para ello se planteó una metodología con enfoque
cuantitativo, de tipo aplicada, con un nivel descriptivo y diseño preexperimental ya
que este se caracteriza porque es útil como primer acercamiento al problema de
investigación en la realidad y se buscó establecer una relación entre causa y efecto.
Como resultados se encontró una mejora de un 67% en el desempeño del
trabajador y una similitud de un 99% en el proceso de clasificación que realiza el
sistema experto. Esta investigación puede ser utilizada como base para la
evaluación del personal de reparto en delivery y a la vez darles una meta en donde
se vea reflejado su desempeño. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Redes neuronales artificiales | es_PE |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_PE |
dc.subject | Sistemas de información en administración | es_PE |
dc.title | Sistema experto basado en redes neuronales para la calificación del personal de reparto en delivery Piura - 2022 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
dc.description.sede | Piura | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistemas de Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.advisor.dni | 74079306 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0396-9349 | es_PE |
renati.author.dni | 71513182 | |
renati.author.dni | 74551105 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Castillo Jiménez, Iván Michell | |
renati.juror | Pérez Zamora, Eduardo Raúl | |
renati.juror | Chunga Zapata, Elmer Alfredo | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Tecnologías de la información y comunicación | es_PE |
dc.description.rsu | Desarrollo económico, empleo y emprendimiento | es_PE |
dc.description.ods | Trabajo decente y crecimiento económico | es_PE |