Especialización en Dirección de Operaciones y Mejoramiento Continuo

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El especialista en Dirección de Operaciones y Mejoramiento Continuo (modalidad virtual) de la Facultad de Ingenierías de Uniremington es un profesional orientado a impactar positivamente desde la dirección de las operaciones de los procesos industriales, abordando proyectos de mejora con una base solidad desde el hacer.

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Browsing Especialización en Dirección de Operaciones y Mejoramiento Continuo by Author "Briñez de León, Juan Carlos"

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    Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de ventas de almacenes de la compañía Global de Pinturas - Pintuco, utilizando estrategias de machine learning
    (Corporación Universitaria Remington, 2024) Torres Ramírez, Sebastián; Briñez de León, Juan Carlos
    En este trabajo se realiza un análisis de los dataset de ventas de diferentes tiendas oficiales de la empresa Pintuco para determinar con la ayuda de Google Colab y el código PYTON el comportamiento de los mismos, realizar un análisis estadístico y grafico para posteriormente proceder con una clasificación de los mismos. Después de esto se realiza un modelo computacional que permite realizar una clasificación de nuevos datos basado en la variabilidad anterior. Esto se realiza con el interés de tener criterios para asignación de incentivos económicos y laborales a los empleados de las tiendas basados en el desempeño obtenido, además en un futuro impulsar campañas de ventas y marketing que permitan aumentar las ventas en cada una de las tiendas.
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    Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en el resultado y proyección de adopción de mascotas del Refugio Amor y Huellas, utilizando estrategias de machine Learning
    (Corporación Universitaria Remington, 2024) Ortiz Marin, Tatiana; Briñez de León, Juan Carlos
    En la mayoría de las ciudades y estados de todos los países, los perros y gatos callejeros se vuelven una parte importante del paisaje mostrando sus enfermedades y sufrimiento constante. Es bien sabido, que muchas de estas mascotas han tenido diferentes dueños quienes los abandonan a su suerte por diferentes motivos y muchos otros han nacido en la calle, producto de los padres abandonados. Esta investigación busca encontrar resultados en las preferencias de mascotas al momento de adoptar un nuevo integrante en las familias estadounidenses, siendo estos animales domésticos entre perros, gatos, conejos y pericos que son las opciones disponibles en el refugio estudiado. Al entender estas preferencias, se puede realizar un pronóstico de probabilidad de adopción en cada grupo de mascotas. Es importante con estos estudios poder sensibilizar a las familias sobre la importancia de adoptar animales y brindar un hogar definitivo que además de garantizar el bienestar del animal, se garantiza también el bienestar físico y emocional en la familia adoptante, ya que, a través de muchos estudios se ha demostrado como la influencia y presencia de una mascota puede controlar episodios delicados de salud, así como estrés, ansiedad y depresión que son los trastornos principales del siglo XXI, evitando también con la compañía de mascotas el desarrollo de enfermedades terminales y difíciles de tratar.
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    Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en proyecciones para la venta de productos digitales en la empresa Tecnomóvil, utilizando estrategias de machine learning
    (Corporación Universitaria Remington, 2024) Agudelo Moreno, Cristian; Castro Hernández, Daniela; Briñez de León, Juan Carlos
    En el presente documento y en base a las técnica y programas de Machine Learning, se exploran las principales ventas de elementos digitales de la empresa Tecnomóvil y se analizan las variables más representativas que arroja el desarrollo del programa, con el fin de conocer los gustos y elecciones de preferencia de los clientes del presente año 2024 y poder así contribuir a diseñar estrategias de marketing y anticiparse al mercado, generando valor al posicionamiento de Tecnomóvil y al cliente final. El desarrollo comienza con el registro de las ventas de los cinco elementos digitales más vendidos en 2024 y en diferentes marcas de fabricantes, se realiza un análisis de comportamiento durante gráficos estadísticos, luego, se procede con la segmentación de grupos óptimos entre clientes y por último, como ejercicio especial y plus en el presente trabajo, se proyecta en el tiempo por medio del método de regresión el posible desempeño que pueda obtener la variable más significativa de las ventas para el próximo mes, teniendo como dato los registros de los siete meses anteriores y así, poder crear alternativas que ayuden a maximizar las ventas y rentabilidad de la empresa.