Examinando por Autor "Seclen Custodio, Carlos Alexander"

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    Sistema inteligente basado en minería de datos para predecir la producción de fertilizante en la empresa Nutrition Vegetable Corporation Figal SAC
    (Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2025) Seclen Custodio, Carlos Alexander; Seclen Custodio, Carlos Alexander; Bravo Jaico, Jessie Leila
    En este estudio se desarrolló un sistema predictivo basado en minería de datos para la empresa Nutrition Vegetable Corporation Figal SAC, enfocado en optimizar su producción de fertilizantes mediante el análisis avanzado de datos históricos. Siguiendo la metodología CRISP-DM, se analizaron y evaluaron diversos modelos predictivos, aplicando técnicas de validación cruzada y métricas de rendimiento como precisión, exactitud y recall, donde la red neuronal alcanzó una capacidad predictiva del 53%. El sistema fue implementado a través de una interfaz web interactiva, validado bajo la norma ISO 25010, asegurando su usabilidad y eficiencia operativa en condiciones reales. Los resultados demostraron una mejora significativa en la planificación de la producción, evidenciada por la reducción de pérdidas operativas y una gestión más eficiente de recursos. La plataforma desarrollada permitió visualizar datos y generar predicciones en tiempo real, facilitando la toma de decisiones estratégicas y contribuyendo a prácticas más sostenibles en la cadena productiva, lo que posibilitó a la empresa anticipar y ajustar sus niveles de producción de manera más precisa, minimizando el desperdicio de recursos y mejorando su competitividad en el mercado. Las pruebas realizadas fueron llevadas a cabo mediante SonarCloud.