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dc.contributor.advisorMendoza Apaza, Fernando
dc.contributor.authorMontalvo Gabriel, Yasser Jorge
dc.date.accessioned2023-10-30T21:04:42Z
dc.date.available2023-10-30T21:04:42Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/126004
dc.description.abstractLa actual tesis se centra en el desarrollo de un Machine Learning para el control de logística en la chicharronería Don Jovi S.A.C., ya que el contexto anterior a la implementación del Machine Learning conllevaba ciertos inconvenientes del índice de rotación de inventario y el nivel de cumplimiento en despachos. Como objetivo principal de esta investigación fue la de establecer la influencia de un Machine Learning en el control de logística en la chicharronería Don Jovi S.A.C., en el año 2022. Se realiza la descripción previamente de los contextos teóricos acerca del control de logística, asimismo se realiza la descripción de las metodologías que se usaron en la elaboración del Machine Learning. Durante el desarrollo del Machine Learning se siguió la metodología SCRUM, por ser el que más se acoplaba a los requerimientos y fases del proyecto, también para hacer del conocimiento y partícipe al cliente final en todo el desarrollo, se presenta un desarrollo y elaboración de tipo iterativo incremental. El tipo de investigación es aplicada, como diseño de la investigación experimental y enfoque cuantitativo. Se determinó como población del índice de rotación de inventario a 1415 documentos generados por los pedidos realizados a almacén de los productos, y la muestra de 343 productos diariamente más rotados, estos estratificados en 28 fichas de registro para 4 semanas de 7 días. También se determinó como población el nivel de cumplimiento en despachos a 1146 productos despachados, y la muestra de 327 productos despachados, estos estratificados en 28 fichas de registro para 4 semanas de 7 días. Como muestreo se definió a aleatorio probabilístico simple. La técnica es la de fichaje y como instrumento las fichas de registro, estos validados por expertos. Se concluye que el indicador índice de rotación de inventario logró un incremento de 26.5% a 53.25%, asimismo el indicador nivel de cumplimiento en despachos se obtuvo un incremento de 56.3% a 80.72%, esto fue de que el Machine Learning permitió el aumento el control de logística en la chicharronería Don Jovi S.A.C..es_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.subjectControl de logísticoes_PE
dc.subjectSistema de informaciónes_PE
dc.subjectComunicacioneses_PE
dc.titleMaching learning para el control de logística en la chicharronería Don Jovi S.A.C.es_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.nameIngeniero 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.dni10363032
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7981-8291es_PE
renati.author.dni71028865
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorAcuña Melendez, Maria Eudelia
renati.jurorMendoza Apaza, Fernando Luis
renati.jurorRoman Nano, Franklin Rodolfo
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.ligDesarrollo industrial de productos y servicioses_PE
dc.description.rsuInnovación tecnológica y desarrollo sosteniblees_PE
dc.description.odsIndustria, innovación e infraestructuraes_PE


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