Ingeniería Industrial

Permanent URI for this collectionhttp://98.81.228.127/handle/20.500.12404/13

Browse

Filters

2017 - 201912020 - 20231

Settings

Has files: YesSubject: search.filters.subject.Optimización matemática

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Propuesta de mejora en el proceso de migración de los clientes a los canales digitales de una entidad bancaria mediante herramientas de data analytics y optimización matemática
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-02-24) Gomez Fabian, Brunnella Alejandra; Blas Corrales, Walter Leonardo; Rojas Polo, Jonatan Edward
    Actualmente, la Transformación Digital está tomando mayor importancia a medida que las empresas se van actualizando. Los bancos no son la excepción, ya que cada vez realizan mayores esfuerzos económicos para promover la migración de los clientes a sus canales digitales. Esto implica beneficios como reducción de costos en canales físicos, incremento en la eficiencia de sus procesos y en el nivel de experiencia al cliente. Esta investigación tiene como objetivo principal plantear un modelo de negocio que permita potenciar un enfoque de atención digital hacia una visión centrada en el cliente. Por ello, el presente trabajo tiene como finalidad promover la migración de los clientes hacia los canales digitales de una entidad bancaria. La estrategia de negocio propuesta se sustenta en la aplicación de dos metodologías, las cuales son Data Analytics y Optimización Matemática. Por un lado, se utiliza la primera herramienta para realizar un análisis de clúster de clientes según su nivel de digitalidad. Además, se desarrolla un modelo de Machine Learning para la clasificación de los clientes. Por otro lado, se realiza una asignación óptima de asesores a cada uno de los clústeres según su nivel de efectividad en la contactabilidad de clientes mediante Optimización Matemática. Asimismo, se emplea esta herramienta para poder identificar a qué clústeres se les aplica una estrategia de migración como primer MVP para poder maximizar la utilidad. La propuesta se aplica a cerca de 22 mil clientes por agencia lo que permite al banco obtener un ahorro económico equivalente a S/27,927.23, el cual podría aumentar potencialmente a 11 millones de soles aproximadamente si se aplica a la totalidad de agencias. En síntesis, según los resultados obtenidos, se valida que la incorporación de un enfoque dirigido a la Transformación Digital mediante herramientas de Data Analytics y Optimización Matemática genera beneficios económicos y operacionales dentro de una entidad bancaria.
  • Thumbnail Image
    Item
    Propuesta de mejora en la producción de costillas de acero para el sostenimiento de túneles mediante el uso del algoritmo de corte unidimensional
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-06-21) Rodríguez Anticona, Miguel Ángel; Rojas Polo, Jonatan Edward
    La presente tesis tiene como objetivo aumentar la eficiencia del proceso de producción de costillas de acero en una empresa localizada en el Callao que tiene diez años desde su fundación, una cantidad aproximadamente de 150 trabajadores y que se dedica especialmente a la fabricación de elementos y accesorios para el sostenimiento de túneles pero, también produce otros tipos de productos para diversos sectores industriales, como: sector minero, sector pesca, sector construcción, etc. Se encuentra en el análisis de la empresa una oportunidad de mejora en el proceso de cortado al detectarse que el 8% aproximadamente de materia prima se desperdicia y que el desorden y la improvisación en la planificación son características predominantes, por lo tanto se procedió a investigar en la literatura científica experiencias previas de este tipo problema conocido como cutting stock problem que se basa en reducir los residuos en los procesos de corte y que se han aplicado exitosamente en variadas y diferentes industrias. Posteriormente se desarrolla el modelo matemático para nuestro caso en estudio basándonos en patrones de cortes y teniendo en cuenta las particularidades que caracterizan este producto, tales como la inexistencia de planificación de compra de materia prima proyectada por ser la demanda extremadamente variable y por pedido, usar las piezas sobrantes para futuros cortes, determinar una longitud mínima de residuo para ser almacenado, usar las piezas almacenadas prioritariamente a comprar nueva materia prima. Por último se evalúa el performance de nuestro modelo sometiéndola a tres periodos de producción detectando que la eficiencia promedio es del 93,9% o sea se desecha el 6,1% de la materia prima y nuestra eficiencia ácida (cuando se considera el almacenamiento de piezas residuales) es del 99,2% o sea se desecha el 0,7% ambos indicadores superiores al nivel de desecho actual promedio que es del 8%.