http://hdl.handle.net/20.500.14076/43 2026-08-07T22:51:21Z 2026-08-07T22:51:21Z Quiliche Gutierrez, Edgardo Melquiades http://hdl.handle.net/20.500.14076/29287 2026-07-02T08:27:11Z 2025-01-01T00:00:00Z

Título : Aplicación del TPM Pilar mejoras enfocadas para mejorar la gestión de mantenimiento en una empresa embotelladora Autor : Quiliche Gutierrez, Edgardo Melquiades Resumen : La investigación a desarrollar se centra en la mejora de la disponibilidad en la empresa Embotelladora Graco SAC, específicamente en línea de envasado hot fill, esto debido a que los indicadores de gestión de mantenimiento no son de los esperados, por lo cual generan altos costos de mantenimiento baja disponibilidad de equipos y por consiguiente de una baja Efectividad Global de Equipos (OEE). Así también se identifica una serie de problemas que impactan en la gestión de mantenimiento, como la ausencia de capacitación al personal, paradas crónicas de la línea de envasado hot fill, ausencia de análisis de los problemas y aumento del inventario de repuestos inmovilizados. Para revertirlo se utiliza el pilar de mejoras enfocadas del TPM, en la línea de envasado hot fill para revertir el estado situacional. El pilar “Mejoras Enfocadas”, utiliza una metodología de 07 pasos para eliminar los problemas crónicos que afectan a los diferentes equipos e impactan directamente en la disponibilidad de los equipos y en otros indicadores como el OEE, el índice de rotación de repuestos (IRR) y costo de mantenimiento. La aplicación de este pilar impacta en la mejora de la disponibilidad de los equipos, así también en la mejora de los indicadores de la gestión de mantenimiento tales como la disminución del “costo de mantenimiento”, aumento del cumplimento del plan de mantenimiento, aumento de la “rotación de repuestos”, aumento del OEE, correspondientes a la línea de envasado hot fill del área de producción.; The research to be carried out focuses on improving availability at Embotelladora Graco SAC, specifically in the hot fill packaging, this is because maintenance management indicators are not as expected, resulting in high maintenance costs, low equipment availability, and consequently low Overall Equipment Effectiveness (OEE). A series of problems that impact maintenance management have also been identified, such as a lack of staff training, chronic stoppages on the hot fill packaging line, a lack of problem analysis, and an increase in the inventory of immobilized spare parts. To reverse this situation, the pillar of focused improvements of TPM, is used on the hot fill packaging line to reverse the situation: The “Focused Improvements” pillar uses a seven-step methodology to eliminate chronic problems that affect different equipment and directly impact equipment availability and other indicators such as OEE, spare parts turnover rate (IRR), and maintenance costs. The application of this pillar has an impact on improving equipment availability, as well as on improving maintenance management indicators such as reducing “maintenance cost,” increasing compliance with the maintenance plan, increasing “spare parts turnover,” and increasing OEE, corresponding to the hot fill packaging line in the production area.

2025-01-01T00:00:00Z Melgar Grijalba, Donnalyn Francesca http://hdl.handle.net/20.500.14076/29286 2026-07-02T08:27:06Z 2025-01-01T00:00:00Z

Título : Implementación de un modelo predictivo de aprendizaje automático para la detección temprana de transacciones de lavado de activos en entidades financieras Autor : Melgar Grijalba, Donnalyn Francesca Resumen : El lavado de activos constituye una amenaza crítica para la integridad del sistema financiero, especialmente en el contexto de las instituciones bancarias, donde las cuentas corrientes y de ahorro son utilizadas como vehículos para actividades ilícitas. Esta investigación propone el desarrollo de un modelo predictivo basado en técnicas de aprendizaje automático para la detección temprana de transacciones sospechosas, con el objetivo de fortalecer los mecanismos de prevención y control en entidades financieras. Para ello, se empleó el simulador AMLSim de IBM, que genera datos sintéticos representativos de transacciones bancarias, permitiendo entrenar y evaluar distintos algoritmos de clasificación. La metodología aplicada se fundamentó en el enfoque de MLOps para asegurar la trazabilidad y reproducibilidad del proceso. Se utilizó una muestra de 10,568 registros seleccionados de una población de más de 6 millones de transacciones mediante la técnica del muestreo aleatorio sistemático. Se implementaron y compararon siete modelos de aprendizaje automático: Regresión Logística, SVM, KNN, ANN, Árbol de Decisión, Random Forest y XGBoost. Este último obtuvo el mejor desempeño, alcanzando un AUC de 88%, precisión de 83% y recall de 73%. Mediante un análisis comparativo pre-test y post-test se comprobó, con soporte estadístico que la implementación del modelo XGBoost mejora significativamente la detección de transacciones sospechosas en comparación con un sistema tradicional basado en reglas. Esta mejora se traduce en una reducción de falsos negativos y falsos positivos, lo que permite optimizar la labor del área de cumplimiento y reducir riesgos legales y reputacionales para la entidad financiera. Finalmente, este trabajo demuestra que el uso de modelos avanzados de aprendizaje automático puede fortalecer significativamente los sistemas de prevención de lavado de activos, contribuyendo así al cumplimiento normativo y a la seguridad del sistema financiero.; Money laundering constitutes a critical threat to the integrity of the financial system, especially in the context of banking institutions, where checking and savings accounts are used as vehicles for illicit activities. This research proposes the development of a predictive model based on machine learning techniques for the early detection of suspicious transactions, with the aim of strengthening prevention and control mechanisms in financial institutions. To this end, IBM's AMLSim simulator was used, which generates synthetic data representative of banking transactions, allowing the training and evaluation of different classification algorithms. The methodology applied was based on the MLOps approach to ensure the traceability and reproducibility of the process. A sample of 10,568 records was selected from a population of more than 6 million transactions using the systematic random sampling technique. Seven machine learning models were implemented and compared: Logistic Regression, SVM, KNN, ANN, Decision Tree, Random Forest, and XGBoost. The latter performed best, achieving an AUC of 88%, precision of 83%, and recall of 73%. Through a pre-test and post-test comparative analysis, it was statistically proven that the implementation of the XGBoost model significantly improves the detection of suspicious transactions compared to a traditional rule-based system. This improvement translates into fewer false negatives and false positives, which optimizes the work of the compliance department and reduces legal and reputational risks for the financial institution. Finally, this work demonstrates that the use of advanced machine learning models can significantly strengthen anti-money laundering systems, thus contributing to regulatory compliance and the security of the financial system.

2025-01-01T00:00:00Z Chumbe Piñas, Guissela http://hdl.handle.net/20.500.14076/29072 2026-03-19T07:50:37Z 2025-01-01T00:00:00Z

Título : SEVP: Un sistema para determinar el resultado de un proceso electoral sin recurrir a una segunda elección basado en la técnica AHP Autor : Chumbe Piñas, Guissela Resumen : El presente trabajo propone el Sistema Electoral de Voto Ponderado (SEVP), que plantea un cambio al proceso electoral, basado en el voto electrónico sin recurrir a la realización de una segunda elección Este sistema permitirá a los electores elegir más de un candidato y señalar sus preferencias entre los seleccionados. El sistema incorpora una herramienta apoyada en el Proceso Analítico Jerárquico (AHP), que asiste al elector para definir sus preferencias según los criterios elegidos. La herramienta de evaluación de preferencias con AHP permitirá al elector seleccionar los 𝑛 criterios más relevantes, por ejemplo, Salud, Educación, Trabajo, etc. y luego comparar un criterio con otro, para obtener la ponderación de los criterios, la medida de inconsistencia y el vector final de preferencias entre candidatos. El SEVP procesa las preferencias de cada elector en una única elección permitiendo en un solo cómputo o tras un segundo cómputo con los mismos datos de los dos contendores con mayor puntuación, determinar el ganador de la elección. La propuesta de SEVP es una iniciativa en la discusión de la reforma electoral, brinda una alternativa para procesos basados en dos elecciones que busca economizar costo y tiempo. Por el lado del elector, garantiza el uso de sus preferencias porque en caso se requiera una segunda elección estas serán consideradas para definir quienes pasan a la siguiente elección y luego usar su mismo vector de preferencias para un proceso automático de segundo conteo.; This work propounds the Weighted Voting Electoral System (WVES), which proposes a change to the electoral process based on electronic voting without a second election. This system would allow voters to choose more than one candidate and indicate their preferences among those selected. The system incorporates a tool supported by the Analytic Hierarchical Process (AHP), which assists voters in defining and analysing their preferences according to the criteria they choose before the election. The tool of preference assessment with AHP will allow the voter to select the “n” most relevant criteria, for example, Health, Education, Labour, etc. and then compare one criterion with another, to obtain the weighting of the criteria, the inconsistency measure, and the final vector of preferences between candidates. The WVES processes the preferences of each voter in a single election, allowing in a single count or after a second count with the same data from the two contenders with the highest score, to determine the winner of the election. The WVES proposal is an initiative in the discussion of electoral reform. It provides an alternative to processes based on two elections that seek to save cost and time. On the voter's side, it guarantees the use of their preferences because if a second election is required, these will be considered to define who goes to the next election and then use their same preference vector for an automatic second count process.

2025-01-01T00:00:00Z Flores Cabezas, Máximo Claudio http://hdl.handle.net/20.500.14076/29071 2026-03-19T07:50:34Z 2025-01-01T00:00:00Z

Título : Modelo dinámico de análisis y evaluación del impacto económico en un clúster Autor : Flores Cabezas, Máximo Claudio Resumen : Un clúster es una unidad de negocio ubicados en una determinada zona geográfica y conformado por un conjunto de empresas heterogéneas con capacidades, infraestructura, organización, capital, etc. de un mismo sector, el cual posteriormente convergen diferentes sectores. La proximidad entre empresas, los clientes cada vez más informado, los factores internos al sector como las cinco fuerzas de Porter y los factores externos como PESTELD desestabilizan y limitan la sostenibilidad de las empresas dentro del clúster y exige a que sea más competitivo desarrollando innovaciones en productos, proceso, organización y marketing, estableciendo relaciones de convivencia económica a través de la colaboración, formando redes y alianzas entre empresas para incrementar sus capacidades y brindarles al cliente lo que necesita. La presente investigación tiene como propósito determinar el impacto económico de un clúster empresarial formado por un conjunto de micros, pequeñas y medianas empresas en una zona geográfica. Su objetivo es su desarrollo económico cuantitativo a nivel macro del clúster, y a nivel micro determinando los costos, ingresos y utilidad por cada tipo de empresa que incurren producto de la demanda de los consumidores. Determinar el impacto económico de un clúster será un punto de quiebre para los inversionistas, en invertir en el desarrollo de un clúster en otras regiones, o potencializar su proximidad para aquellas concentraciones de empresas que se encuentran separadas y/o dispersas. La investigación se desarrolló de forma empírica tomando como referencia el Emporio de Gamarra en Lima, Perú, identificando las variables que influyen a nivel micro y macro, y mediante las herramientas de predicción de Dinámica Industrial, conceptualizarlos a través de diagramas causales evaluando la relación causa y efecto de las variables que lo influyen, y diagrama de flujo para determinar mediante algoritmos su impacto, analizando y evaluando el comportamiento de las variables en forma gráfica. Determinar su impacto no solo se encuentra limitado por su zona geográfica sino por la tensión entre empresas en capturar y mantener la fidelidad de los clientes, el resultado económico como la utilidad promedio del clúster es de s/ 13,057,140 por día, siendo la utilidad por unidad de negocio de s/ 3,172, con un costo promedio de s/ 2,412, para 4,117 unidades de negocio que realizan la fabricación y ventas de prendas de vestir.; A cluster is a business unit located in a certain geographical area and made up of a set of heterogeneous companies with capabilities, infrastructure, organization, capital, etc. of the same sector, which subsequently converge different sectors. The proximity between companies, the increasingly informed clients, the internal factors to the sector such as Porter's five forces and the external factors such as PESTELD destabilize and limit the sustainability of the companies within the cluster and require it to be more competitive by developing innovations in products, process, organization and marketing, establishing relations of economic coexistence through collaboration, forming networks and alliances between companies to increase their capacities and provide the client with what he needs. The purpose of this research is to determine the economic impact of a business cluster formed by a group of micro, small and medium-sized companies in a geographical area. Its objective is its quantitative economic development at the macro level of the cluster, and at the micro level by determining the costs, revenues and profits incurred by each type of company as a result of consumer demand. Determining the economic impact of a cluster will be a tipping point for investors to invest in the development of a cluster in other regions, or to potentialize its proximity for those concentrations of companies that are separated and/or dispersed. The research was developed empirically taking as a reference the Gamarra Emporium in Lima, Peru, identifying the variables that influence at micro and macro level, and through the prediction tools of Industrial Dynamics, conceptualizing them through causal diagrams evaluating the cause and effect relationship of the variables that influence it, and flow chart to determine through algorithms its impact, analyzing and evaluating the behavior of the variables in graphic form. Determining its impact is not only limited by its geographical area but also by the tension between companies in capturing and maintaining customer loyalty, the economic result as the average profit of the cluster is of s/ 13,057,140 per day, being the profit per business unit of s/ 3,172, with an average cost of s/ 2,412, for 4,117 business units that manufacture and sell garments.

2025-01-01T00:00:00Z