Modelo de cadena de suministro inteligente para la mejora de la gestión logística del Servicio Educacional Hogar y Salud del Norte, Lima, 2020

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dc.contributor.advisorVisurraga Agüero, Joel Martin
dc.contributor.authorOvalle Paulino, Denis Christian
dc.date.accessioned2025-09-03T21:49:02Z
dc.date.available2025-09-03T21:49:02Z
dc.date.issued2025-08-15
dc.description.abstractLa cadena de suministro ha experimentado una transición significativa, orientándose hacia esquemas más sofisticados y optimizados gracias a la incorporación de tecnologías emergentes. Este cambio está dejando atrás los modelos convencionales para dar paso a estructuras inteligentes que maximizan la eficiencia. En este contexto, la inteligencia artificial desempeña un papel clave, ya que permite procesar y examinar grandes volúmenes de información con rapidez y precisión y obtener predicciones significativas para tomar decisiones en la gestión logística. Este estudio propone un diseño de cadena de suministro inteligente siguiendo la metodología ensemble stacking para desarrollo tecnológico, a su vez, se utilizaron los algoritmos de machine learning como Gradient Boosting, CatBoost, Random Forest, Decision Tree, K-Nearest Neighbors, XGBoost y el Meta-modelo: Regresión Lineal. Luego de la optimización y aplicación de las métricas como MSE, 𝑅2, MAE, RMSE se obtuvo que los metamodelos sobresalieron con resultados notables alcanzando precisiones superiores al 90%. Asimismo, la presente la cadena de suministro inteligente mejora en un 53% la gestión logística del Servicio Educacional Hogar y Salud del Norte, Lima, 2020. Se concluye que esta propuesta no solo optimiza el rendimiento del modelo, sino que también asegura una mejor adaptación a las necesidades y objetivos particulares para la gestión logística.
dc.description.escuelaEscuela de Posgrado
dc.description.lineadeinvestigacionCuidado humano y gestión del cuidado
dc.description.sedeLima
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12840/9111
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Peruana Unión
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectCadena de suministro
dc.subjectInventario
dc.subjectModelo machine learning
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
dc.titleModelo de cadena de suministro inteligente para la mejora de la gestión logística del Servicio Educacional Hogar y Salud del Norte, Lima, 2020
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
renati.advisor.dni10192315
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0024-668X
renati.author.dni40234321
renati.discipline612018
renati.jurorQuinteros Zúñiga, Dámaris Susana
renati.jurorTocto Cano, Esteban
renati.jurorSoria Quijaite, Juan Jesús
renati.jurorLópez Gonzales, Javier Linkolk
renati.jurorMamani Apaza, Guillermo
renati.jurorVisurraga Agüero, Joel Martin
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineDoctorado en Ingeniería de Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ingeniería y Arquitectura
thesis.degree.nameDoctor en Ingeniería de Sistemas

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