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Ítem Modelo de aprendizaje no supervisado para la priorización de inventarios cíclicos.(Universidad Icesi, 2021-01-01) Nakano Edgar, Ryuma Jonathan; Torres, Edgar FelipeEs común encontrar discrepancias en los sistemas de información de inventarios, entre las cantidades de los productos que el sistema dice tener y las cantidades físicas en la bodega. Existen múltiples causas para esto, principalmente errores humanos y del propio sistema de información. Estas discrepancias pueden ocasionar serios problemas tanto en las operaciones de bodega como en la relación con los clientes, ya que pueden generar demoras en los despachos, y peor aún, compromisos con clientes imposibles de cumplir. Los conteos cíclicos periódicos son una herramienta útil para corregirlas, pero para que sean efectivos, es de vital importancia identificar las discrepancias lo más temprano posible, y así lograr corregirlas antes de que tengan consecuencias negativas para el negocio. Lo anterior no es nada fácil de lograr cuando se tienen bodegas amplias con un alto número de productos.Ítem Implementación de técnicas de Data Mining, para la predicción de la deserción de los estudiantes del programa de ingeniería industrial de la Universidad Icesi(Universidad Icesi, 2016-01-01) Polo Saa, Eduardo José; Quintero Moreno, Fernando; Asesor TesisEn Colombia, la deserción que se presenta en las universidades, llega a rondar el 45% del total de estudiantes, dato bastante preocupante, como el 32.6% que se presenta para el Programa de Ingeniera Industrial de la Universidad Icesi. Son muchos los esfuerzos que brindan, tanto universidades como gobierno, en términos de educación, pero la deserción termina causando que gran parte de todo ello se pierda. Data Mining, que traduce Minería de Datos, es aplicado en este proyecto, para identificar patrones e información relevante en todos aquellos estudiantes desertores, para entonces, proporcionar herramientas que puedan predecir la probabilidad de deserción de un estudiante. Así mismo, mediante técnicas estadísticas, se proporcionan varios datos de referencia, que permiten evidenciar el panorama que se presenta en términos de deserción, mostrando el rol de diferentes atributos del estudiante. El proyecto empezó con el análisis de 38 atributos del estudiante, hasta que se redujo a 10, y mediante el algoritmo J48, se logró generar un modelo de predicción de la deserción para los estudiantes del Programa de Ingeniería Industrial de la Universidad Icesi, el cual conto con una asertividad del 74.23%, dato obtenido mediante una validación cruzada.
Ítem Resiliencia organizacional: una revisión teórica de literatura.(Universidad Icesi, 2022-06-01) Barrón Torres, Jorge Guadalupe; Sánchez Limón, Mónica LorenaEsta revisión tuvo el objetivo de identificar las teorías que mejor explican la resiliencia organizacional mediante el análisis de la literatura; para ello se recopiló una muestra final de 40 artículos empírico-causales de Web of Science. En estos artículos la resiliencia es una variable relevante y se analizó con base en sus teorías y variables. Los resultados muestran una concentración de estudios en los niveles individual y organizacional en los que prevalecen temáticas como recursos y capacidades, estructuras organizacionales y elementos cognitivos. Se determinó que el precepto más recurrido es la visión basada en recursos, cuya asociación a la resiliencia se describe. Los resultados obtenidos tienen implicación práctica en la gestión de las organizaciones al resaltar la relevancia que tienen los recursos estratégicos tangibles e intangibles.Ítem Análisis predictivo de la morbilidad hospitalaria, buscando definir estrategias para el mejoramiento de la eficiencia en la atención en salud de una IPS de mediana complejidad de la ciudad de Buga(Universidad Icesi, 2023-07-14) Castro Saldarriaga, Mario Germán; Urcuqui López, Christian CamiloEste proyecto se llevó a cabo con el objetivo de implementar un modelo predictivo para mejorar la morbilidad hospitalaria en una IPS de mediana complejidad de la ciudad de Buga, buscando identificar estrategias para mejorar la atención médica, planificar y gestionar eficientemente los recursos, y lograr una atención oportuna al paciente. Para lograr el objetivo, se utilizó el modelo CRISP-DM, el cual cuenta con seis fases para el desarrollo de proyectos de minería de datos, entre las cuales se realizó primero la recolección, limpieza y preparación de datos. Con los datos obtenidos, se construyó el modelo predictivo de series de tiempo ARIMA y Holt-Winters, el cual arrojó un MAPE del 10,32% y una capacidad predictiva del 89,68% para el total de pacientes ingresados en la institución, lo cual es muy bueno. Por otro lado, al analizar cada una de las patologías, se obtuvieron resultados entre 22,4% y 39,99% para MAPE y una capacidad predictiva entre 60% y 77,5%, lo que demuestra que para ciertas patologías, el modelo necesita ajustarse con otras técnicas. Entre las conclusiones, se detalla la necesidad de implementar el modelo para la planificación y atención de pacientes, lo que impacta en indicadores clave como la puntualidad de la atención y la minimización de costos hospitalarios. Como trabajo futuro, se propone utilizar técnicas de aprendizaje automático, como redes neuronales, y extender el estudio a más patologías clínicas.Ítem Pronóstico de demanda de inventario de los 5 productos más vendidos de la empresa Equipos y Controles Industriales(Universidad Icesi, 2024-12-11) Sarmiento Marquez, Manuel Fabian; Agudelo Burbano, Diego FernandoEl presente documento expone el trabajo realizado durante los últimos tres meses, cuyo objetivo fue pronosticar la demanda de inventario de los cinco productos más vendidos en lo corrido del año para la marca más comercializada por la compañía Equipos y Controles Industriales. Este pronóstico es crucial para optimizar la gestión de inventarios, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente, asegurando la disponibilidad de los productos más demandados.Ítem Optimización de la sintonización de publicidad automática en plataformas de música basada en características musicales y emocionales(Universidad Icesi, 2025-06-24) Guevara Brand, Juan Diego; Ospitia Medina, YesidDel latín datum (“lo que se da”), un dato es un documento, una información o un testimonio que permite llegar al conocimiento de algo o deducir las consecuencias legítimas de un hecho. Por ejemplo: “Hemos descubierto al asesino gracias a los datos aportados por un testigo”. (de, 2021) Hoy día, el manejo de datos ha alcanzado un rol central en múltiples industrias, gracias a disciplinas como la ciencia de datos, que permite transformar y/o modificar grandes volúmenes de datos en información de valor a través de diferentes técnicas estadísticas, métodos científicos, inteligencia artificial y análisis de datos. Los científicos de datos, quienes tienen el dominio de esta disciplina, extraen información útil de diversas fuentes, generando hallazgos importantes que permiten abordar problemas complejos en numerosas áreas. En este contexto, la presente investigación se ubica en el desarrollo de un sistema que mejora la sintonización de publicidad automática basada en la música que escuchan los usuarios. Para el desarrollo de esta investigación, se hará uso de los datos que se encuentran disponibles en el MediaEval Database, esta es una base de datos multimedia diseñada para evaluar algoritmos y modelos en diferentes dominios, incluidos la música y el análisis audiovisual. En el presente trabajo se pretende estudiar si esta base de datos puede proporcionar las características musicales y emocionales necesarias para ajustar de manera dinámica y precisa los anuncios publicitarios, de tal manera que sean capaces de adaptarse a las canciones que el usuario está escuchando.