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http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67589| Title: | Optimización del proceso de devolución en productos terminados a traves de IA y minería de datos para una empresa manufacturarera |
| Authors: | Holguín Sabando, Lady Johanna Campoverde Cruz, Ana Belén Olmedo Navarro, Cesar Alejandro, Director Armijos de la Cruz, Benigno Alfredo, Evaluador 1 Vásquez Castro, Caterine Narcisa, Presidenta |
| Keywords: | Optimización Proceso de devolución IA Minería Empresa Manufacturarera Productos |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | ESPOL.FCSH |
| Citation: | Holguín Sabando L.J; Campoverde Cruz A.B.(2025) Optimización del proceso de devolución en productos terminados a traves de IA y minería de datos para una empresa manufacturarera [ Proyecto de Titulación] Escuela Superior Politécnica del Litoral |
| Abstract: | CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. |
| Description: | CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. La presente investigación tiene como finalidad optimizar el proceso de devolución de productos terminados en una empresa manufacturera, mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y técnicas de minería de datos. Las devoluciones representan un desafío crítico para el sector industrial, ya que impactan directamente en la eficiencia operativa, la rentabilidad y la satisfacción del cliente. El estudio aborda este problema mediante el análisis de 24.848 registros de devoluciones correspondientes a los años 2021 a 2024, aplicando un enfoque sistemático de análisis exploratorio de datos, visualización gráfica y modelado con el algoritmo K-Means. Inicialmente, se realizó la depuración de la base de datos, eliminando columnas con valores nulos, constantes o sin relevancia analítica. Luego, se aplicaron técnicas de visualización para identificar patrones ocultos en variables categóricas y numéricas, permitiendo detectar actores, materiales y centros con alta incidencia de devoluciones. Finalmente, se implementó el modelo de agrupamiento K-Means, logrando clasificar las devoluciones en tres clústeres según su impacto económico y operativo. Los hallazgos obtenidos evidencian una concentración significativa de devoluciones en ciertos motivos, usuarios y sectores, lo cual permite priorizar áreas de control. La investigación demuestra que el uso de IA y minería de datos representa una herramienta efectiva para mejorar la toma de decisiones, reducir ineficiencias y fortalecer los procesos logísticos en la industria manufacturera. |
| URI: | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67589 |
| metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador: | POSTG089 |
| Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Contabilidad Y Auditoria Mención Analítica De Datos |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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