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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorMarenco, Javier
dc.contributor.authorGonzález Nuñez, Eduardo A.es_AR
dc.date.accessioned2024-08-06T18:14:07Z
dc.date.available2024-08-06T18:14:07Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12937
dc.description.abstractEn el entorno competitivo de comercialización de analizadores de laboratorio clínico, GEMATEC SRL se enfrenta a retos significativos en su departamento de postventa, derivados del crecimiento constante de su base instalada. Esta expansión resulta en una demanda creciente de servicios de soporte técnico, un desafío exacerbado por la monopolización del conocimiento técnico necesario por los fabricantes de estos equipos. Dada la dificultad para encontrar técnicos con experiencia, un nuevo empleado en GEMATEC SRL requiere aproximadamente ocho meses de capacitación para alcanzar la autonomía en sus funciones. Esta tesis propone abordar estas dificultades mediante el desarrollo de un modelo de predicción de demanda utilizando técnicas de machine learning, que permitirá anticipar las necesidades futuras de servicio de manera precisa. Paralelamente, se implementará un modelo de programación lineal entera para optimizar los tiempos de contratación de nuevos técnicos, asegurando que el departamento de postventa pueda responder de manera eficiente y efectiva a los requerimientos de servicio. Con estos modelos, se espera no solo mejorar la planificación y gestión de recursos humanos en el departamento de postventa, sino también incrementar la satisfacción del cliente mediante respuestas más rápidas y efectivas. Esta integración de machine learning y optimización matemática proporcionará a GEMATEC SRL una herramienta estratégica para enfrentar los desafíos del mercado actual y mejorar continuamente su rendimiento operativo.es_AR
dc.format.extent67 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.subjectTechnological Predictiones_AR
dc.subjectSatisfaccion del clientees_AR
dc.subjectCustomer carees_AR
dc.subjectDemanda de consumoes_AR
dc.titleModelo Predictivo de machine learning para la Anticipación y Optimización de Contrataciones en el Departamento de Postventa de una Comercializadora de Analizadores de Laboratorio Clínicoes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestríaes_AR
thesis.degree.nameMaster in Management + Analyticses_AR
dc.subject.keywordMachine Learninges_AR
dc.subject.keywordAprendizaje automáticoes_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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