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dc.contributor.advisorLiendo Arevalo, Milner David
dc.contributor.authorSedano Rosales, Pamela Isabel
dc.date.accessioned2023-04-18T22:11:20Z
dc.date.available2023-04-18T22:11:20Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/111861
dc.description.abstractLa presente investigación lleva como objetivo principal determinar de qué manera influye el desarrollo de un sistema de predicción con Machine Learning para la gestión logística en Megaelectric Perú SAC la cual detalla sobre un sistema experto capaz de ayudar a minimizar y resolver problemas que puedan provocar consecuencias negativas en el proceso logístico de la empresa dado que ellos han ido trabajando la gestión de forma manual. El estudio hizo uso de la metodología SCRUM y fue elaborado con el lenguaje PHP, JQuery y Python, y MySQL como motor de base de datos. Siendo de tipo aplicada con diseño experimental y corte pre experimental donde tuvo una pre y post prueba durante su desarrollo. Para la elaboración del sistema la medición ha sido hecha con dos indicadores: nivel de cumplimiento de despachos y porcentaje de clientes satisfechos en la cual se vio una población de 200 despachos y 80 clientes, de la cual se usó como muestra 248 despachos y 66 clientes. Los resultados mostraron que el nivel de cumplimiento de despacho obtuvo un incremento de un 21.82% lo que define que los despachos mejoraron tras la implementación del sistema en el área logística, y en cuanto al segundo indicador este aumentó un 17.29% lo que señala que el porcentaje de clientes satisfechos creció y que estos se encuentran contentos con los resultadoses_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectSistema predictivoes_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.subjectGestión logísticaes_PE
dc.titleDesarrollo de un sistema de predicción con machine learning para la gestión logística en Megaelectric Perú SACes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniera de Sistemases_PE
dc.description.sedeLima Nortees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistema de información y comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni00792777
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7665-361Xes_PE
renati.author.dni75443229
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorSaboya Rios, Nemias
renati.jurorSanchez Arevalo, Milner
renati.jurorLiendo Arevalo, Milner
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientales_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsIndustria, innovación e infraestructuraes_PE


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