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Título Modelo de aprendizaje no supervisado para la priorización de inventarios cíclicos.Tesis de Maestría / En línea - Tesis de Maestría
Autor(es) Nakano Edgar, Ryuma Jonathan (Autor)
Torres Parra, Edgar Felipe (Autor)
Díaz Cely, Javier Gustavo (Asesor Tesis/Trabajos de Grado)
Publicación Cali : Universidad Icesi, 2021
Descripción Física 98 páginas
Idioma Español;
Clasificación(es) INGENIERIAS
Departamento Tecnologías de Información y Comunicaciones
Materia(s) Minería de datos; Data mining; Modelos de aprendizaje; Inventarios; Inventarios asistidos por computadora; Control de inventarios; Inventory control; Sistemas de información; Cadena de abastecimiento; Administración de bases de datos; Database management; Almacenamiento de datos; Data warehousing; Database design; Integración de datos (Computadores); Data integration (Computer science); Tésis;
Nota(s) Tesis (Maestría en Ciencia de Datos). Universidad Icesi, 2021.
Resumen Es 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.
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CodBarras Localización Piso Signatura Estado Categoría
T02231Biblioteca Universidad Icesi3 DisponibleTesis