Facultad de Ingenierías

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Formamos profesionales íntegros, éticos y competitivos en diversas áreas ingenieriles, apoyados en innovaciones pedagógicas coherentes con las demandas del medio, comprometidos, además, con los ejes social, ambiental y empresarial de los entornos regionales y aportando al desarrollo del país.

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    Estrategia computacional para predecir estimación de demanda en abastecimiento automático, utilizando algoritmos de machine learning
    (Corporación Universitaria Remington, 2025) Bautista Suárez, Deibys Rafael; Briñez de León, Juan Carlos
    Este trabajo de grado tiene como objetivo aplicar técnicas de análisis de compras de fábricas con la inminente necesidad de solucionar los recurrentes problemas de abastecimiento que afectan la producción con el objetivo de predecir la cantidad y los tiempos de abastecimiento la materia prima necesarios para un año de producción. Bajo esto, se utilizó un conjunto de datos con información de año de compra de artículos, incluyendo variables como fecha de compra, proveedor descripción artículo, número de orden, entre otros. A lo largo del proyecto, se realizó un análisis completo que incluyó la limpieza de los datos, transformación de variables y selección de características relevantes. Posteriormente, se entrenaron distintos algoritmos de clasificación supervisada como regresión logística, árboles de decisión, Random Forest, SVM, entre otros, con el fin de predecir si un préstamo debía ser aprobado o rechazado. Este conjunto de datos es una instantánea de un panorama minorista ficticio, que captura los atributos esenciales que impulsan las operaciones minoristas y las interacciones con los clientes. Incluye detalles clave como el ID de la transacción, la fecha, el ID del cliente, el género, la edad, la categoría del producto, la cantidad, el precio unitario y el importe total. Estos atributos permiten una exploración multifacética de las tendencias de ventas, las influencias demográficas y los comportamientos de compra.
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    Optimización de la gestión de compras en la cadena de abastecimiento mediante visualización de datos
    (Corporación Universitaria Remington, 2024) Avalo López, Ferney Darío; Gallego Orozco, Yeison Alejandro; Zúñiga Ordoñez, Jorge Eduardo; Mira Mejía, John Fredy
    En el entorno empresarial actual, la gestión efectiva de las compras en la cadena de suministro es esencial para asegurar la operación sin contratiempos y rentable de las organizaciones (Díaz, 2017). Este estudio se centró en explorar el potencial de la visualización de datos para optimizar este proceso crucial. Se utilizaron herramientas avanzadas de visualización, como las visualizaciones interactivas en Power BI, junto con Técnica profesionals como mapas de calor y diagramas de flujo, para analizar datos relacionados con proveedores, inventarios, transacciones financieras y estrategias de negociación. El objetivo principal de esta investigación fue identificar patrones, tendencias y áreas de mejora en la gestión de compras. En conclusión, este trabajo resalta el papel fundamental de la visualización de datos en la mejora de la gestión de compras en la cadena de suministro. Al ofrecer una representación clara y comprensible de la información relevante, estas herramientas permiten a las empresas tomar decisiones más informadas y estratégicas, lo que a su vez conduce a una mejora general en el desempeño y la rentabilidad de la organización (Díaz, 2017).