Examinando por Autor "Montero Lopez, Roberto Carlos"

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Sistema web inteligente basado en machine learning para apoyar la gestión de inventarios en la empresa E.B Pareja Lecaros S.A.
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2025) Montero Lopez, Roberto Carlos; Montero Lopez, Roberto Carlos; Zelada Valdivieso, Hector Miguel
La investigación desarrolló un sistema web inteligente en base a machine learning para apoyar la gestión de inventarios en la empresa E.B Pareja Lecaros S.A., empleando algoritmos de regresión para predecir la demanda futura de productos. Se siguieron las metodologías Scrum, en cuatro sprints, y CRISP-DM en seis fases. En el primer objetivo, se logró una colección estructurada de datos evaluada según la norma ISO/IEC 25012, alcanzando un rango objetivo en las tablas analizadas y consolidando un dataset para entrenar el modelo de predicción. En el segundo objetivo, se evaluaron diversos algoritmos de machine learning y sus métricas de error, identificando que el algoritmo XGBoost obtuvo el mejor nivel de proximidad en la predicción, optimizando los niveles de stock para la gestión eficiente del inventario. En el tercer objetivo, se validó la funcionalidad de la aplicación web mediante pruebas de caja negra, cumpliendo con un 100% de los requerimientos funcionales, permitiendo la corrección continua de errores durante los sprints. En el cuarto objetivo, la aplicación obtuvo un 92% de aprobación en utilidad percibida y facilidad de uso según el modelo TAM, demostrando que satisface las necesidades de la empresa. Estos resultados destacan la efectividad de crear un sistema de predicción con el fin de apoyar la gestión de inventarios, reduciendo los costos y generando beneficios financieros en un entorno empresarial complejo.