Maestría en Ciencias de Datos

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Browsing Maestría en Ciencias de Datos by Subject "DETECCIÓN DE ANOMALÍAS"

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    Aplicación de inteligencia artificial para la detección de anomalías y corrección automática de kardex en la gestión de inventarios, como base para la predicción de ganancias por producto en QuipuSoft, Latacunga.
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-06-03) Guanotuña Rodríguez, Edison Javier; Cadena Moreano, José Augusto
    Este trabajo de titulación tiene como objetivo desarrollar una solución basada en inteligencia artificial (IA) para optimizar la gestión de inventarios en las microempresas y medianas empresas (PYMES) del Ecuador. Esto se logrará mediante la detección automática de anomalías y la corrección de kardex de inventario en el sistema Makipos, que utiliza la empresa QuipuSoft. La propuesta busca mejorar la precisión de los registros, reducir errores humanos y ofrecer herramientas más eficientes para la toma de decisiones comerciales. La metodología empleada utiliza algoritmos de IA como Isolation Forest y One-Class SVM para identificar anomalías, y Random Forests para predecir ganancias por producto. El entrenamiento del modelo resultó en una precisión del 99.9 %, usando datos históricos de ventas, compras y movimientos de inventario. La solución se creará usando una interfaz de programación de aplicaciones REST, que se desarrollará con Django Rest Framework. También se incluirán microservicios hechos con Node.js y Hapi.js, lo que asegurará una integración óptima en el sistema actual. El objetivo de este estudio es el descubrimiento de evidencias iniciales y progresos destacables en la exactitud del registro de inventarios y en la eficacia en la gestión de datos históricos