Examinando por Autor "Chiroque Huamanchumo, Nelson Alonso"

Seleccione resultados tecleando las primeras letras
Mostrando 1 - 1 de 1
  • Miniatura
    Ítem
    Desarrollo de una aplicación de predicción usando machine learning para la planificación de compra de insumos en el restaurante El Nuevo Ferrocarril
    (Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2025) Chiroque Huamanchumo, Nelson Alonso; Chiroque Huamanchumo, Nelson Alonso; Reyes Burgos, Karla Cecilia
    La investigación aborda el problema de planificación de compra de insumos en el restaurante El Nuevo Ferrocarril, debido a que la cantidad de compras era calculada basándose únicamente en la experiencia de ventas pasadas, generando gastos por sobreabastecimiento o desabastecimiento de insumos. Ante ello se desarrolló una aplicación web que utiliza un modelo de predicción de ventas basado en ML, para determinar la cantidad de insumos a comprar. Con el fin de lograr nuestro objetivo principal, se evaluaron los modelos ARIMA, Random Forest, Prophet y RNN LSTM con MAPE y MSE, usando 157 registros de ventas semanales y considerando análisis de series temporal y la inclusión de días festivos. También, se valoró la precisión de los modelos predictivos por cada producto, usando la métrica FA. Finalmente se evaluó la calidad de la aplicación web usando la métrica "rendimiento" y la herramienta Lighthouse. Los resultados obtenidos seleccionaron a Prophet como el mejor modelo con 537.36 de MSE promedio y 14.16% de MAPE promedio. Se obtuvo una alta precisión por cada modelo, con un FA promedio de 0.71. La calidad de la aplicación registró un rendimiento medio de 90, indicándonos una buena calidad de la aplicación. El proyecto fue desarrollado usando SCRUM por su adaptabilidad en los requerimientos y entregables en corto plazo, además, la aplicación fue desarrollada usando el framework Flask, FastApi y el lenguaje Python.