[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-124691-es":3,"doc-seo-124691-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},124691,549768064778,"Finn","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",41,"Investigación e Informes","Sistema de Clasificación de Inventarios basado en Algoritmos de Machine Learning","La gestión efectiva de inventarios es esencial para optimizar el control, almacenamiento y distribución de productos. El estudio determina la clasificación óptima de ítems en un sistema de inventario de repuestos automotrices mediante análisis estadístico y algoritmos de machine learning. Se emplea una base de datos con ventas anuales para aplicar K-means, CLARA y DIANA, logrando una clasificación distribuida en tres clústeres. Los resultados se comparan con la metodología ABC y muestran mejoras en almacenamiento, eficiencia operativa, costos, servicio al cliente y toma de decisiones estratégicas.","Universidad de Cuenca  \nFacultad de Ciencias Químicas  \nCarrera de Ingeniería Industrial  \nSistema de Clasificación de Inventarios basado en Algoritmos de Machine  \nLearning  \nTrabajo de titulación previo a laobtención del título de Ingeniero Industrial  \nAutor:  \nCarlos Johao Romero Bustamante  \nDirector:  \nJuan Carlos Llivisaca Villazhañay  \nORCID: 0000-0003-2154-3277  \nCuenca, Ecuador  \n2023-08-25  \n2  \nResumen  \nLa gestión efectiva de inventarios es esencial para optimizar el control, almacenamiento ydistribución de productos dentro de un sistema. En este estudio, se utilizó un enfoque basado en análisis estadístico y algoritmos de machine learning para determinar laclasificación óptima de ítems en el sistema de inventario de repuestos del sector automotriz. Para esto se examinó una base de datos que contenía las ventas de repuestos de una empresa automotriz a lo largo de un año. Mediante la aplicación de los algoritmos K-medias, Clustering Large Applications (CLARA) y Divisive Analysis (DIANA) , se identificó una clasificación óptima distribuida en tres clústeres. Además, se realizó un análisis comparativo con la clasificación ABC para definir las características de cada agrupación. Los resultados demostraron que el algoritmo CLARA mejora la gestión de inventarios , permitiendo optimizar los espacios de almacenamiento, aumentar la eficiencia operativa, reducir costos, mejorar el servicio al cliente y tomar decisiones informadas. Se puede mencionar que, algunos productos destacados en las agrupaciones resultantes fueron el 2452084002 , 5810159A00 y 3910045800 de las agrupaciones 1, 2 y 3 respectivamente; estos productos son relevantes debido a su total de ventas en cada agrupación relacionando su cantidad, costo y precio de venta. Este estudio contribuye al campo de la gestión de inventarios al demostrar cómo el uso de algoritmos de machine learning mediante análisis estadístico puede optimizar la clasificación de artículos en el inventario, siendo relevante en la toma de decisiones estratégicas mediante una distribución más precisa y adaptada a las necesidades de la empresa.  \nPalabras clave: clara, diana, k-medias, agrupamiento, inventario  \nEl contenido de esta obra corresponde al derecho de expresión de los autores y no compromete el pensamiento institucional de la Universidad de Cuenca ni desata su responsabilidad frente a terceros. Los autores asumen la responsabilidad por la propiedad intelectual y los derechos de autor.  \nRepositorio Institucional: [https://dspace.ucuenca.edu.ec/](https://dspace.ucuenca.edu.ec/)  \nCarlos Johao Romero Bustamante  \n3  \nAbstract  \nEffective inventory management is essential to optimize the control, storage and distribution of products within a system. In this study, an approach based on statistical analysis and machine learning algorithms was used to determine the optimal classification of items in an automotive parts inventory system. For this purpose, a database containing the spare parts sales of an automotive company over the course of a year was examined. By applying the Kmeans, Clustering Large Applications (CLARA) and Divisive Analysis (DIANA) algorithms, an optimal classification distributed in three clusters was identified. In addition, a comparative analysis with the ABC classification was performed to define the characteristics of each cluster. The results showed that the CLARA algorithm improves inventory management, allowing to optimize storage space, increase operational efficiency, reduce costs, improve customer service and make informed decisions. It can be mentioned that, some outstanding products in the resulting clusters were 2452084002, 5810159A00 and 3910045800 from clusters 1, 2 and 3 respectively; these products are relevant due to their total sales in each cluster relating their quantity, cost and sales price. This study contributes to the field of inventory management by demonstrating how the use of machine learning algorithms through statistical analysis can ","cbCaieoq17VnZzDM","https://ap.wps.com/l/cbCaieoq17VnZzDM","pdf",1537636,4,1,64,"Spanish","es",110,"# Introducción\n## Objetivo general\n## Objetivos específicos\n## Hipótesis\n# Marco teórico\n## Inventarios de repuestos\n## Importancia de los inventarios\n## Características de inventarios\n## Técnicas de machine learning en la segmentación de inventarios\n## Algoritmos de clustering\n## Clustering por particiones\n## K-medias","[{\"question\":\"¿Qué problema aborda el documento sobre inventarios?\",\"answer\":\"Busca optimizar el control, almacenamiento y distribución mediante una clasificación óptima de ítems en el inventario de repuestos del sector automotriz.\"},{\"question\":\"¿Qué algoritmos de machine learning se utilizan para la clasificación?\",\"answer\":\"Se aplican K-means, CLARA y DIANA para identificar una 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