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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCastro Aguilar, Gilberto Fernando-
dc.contributor.authorTroncoso Arízaga, Franklin Efraín-
dc.date.accessioned2024-10-08T21:58:07Z-
dc.date.available2024-10-08T21:58:07Z-
dc.date.issued2024-09-05-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/23663-
dc.descriptionEl control de inventario en una empresa expendedora de combustible y poder predecir la demanda del producto, es importante para su gestión y poder predecir satisfacer las demandas de los clientes. Este proyecto buscó implementar una herramienta tecnológica con un algoritmo predictivo para valorar el stock y planificar pedidos inmediatos y futuros, para lo que se utilizó la investigación descriptiva y el enfoque mixto y entrevistas a miembros de la empresa. Se revisaron teorías y conceptos sobre analítica de datos y otros temas, además de las herramientas tecnológicas más adecuadas como Python y Prophet para el desarrollo del algoritmo, junto con Sql Server y Power BI utilizados en la gasolinera. De la entrevista se conoció que el inventario se lo realiza de forma manual y es demorado, por lo que implementar un aplicativo ayudaría a mejorar la gestión de combustible. Para el desarrollo de la herramienta se recopilaron y analizaron los datos de 109 gasolineras y los combustibles a vender, seleccionando las variables dominantes; el proyecto incluyó un proceso de ETL para preparar y limpiar los datos, y la implementación de Prophet para predecir volúmenes diarios en 2024, usado por su capacidad para capturar estacionalidades y tendencias. Los resultados, junto con los valores reales, se almacenaron en SQL Server, y las visualizaciones se realizaron en Power BI para facilitar la interpretación y toma de decisiones.en_US
dc.description.abstractInventory control in a fuel vending company and being able to predict the demand for the product is important for its management and to be able to predict and meet the demands of customers. This project sought to implement a technological tool with a predictive algorithm to value the stock and plan immediate and future orders, for which descriptive research and the mixed approach and interviews with members of the company were used. Theories and concepts on data analytics and other topics were reviewed, in addition to the most appropriate technological tools such as Python and Prophet for the development of the algorithm, along with Sql Server and Power BI used in the gas station. From the interview it was learned that the inventory is done manually and is delayed, so implementing an application would help to improve fuel management. For the development of the tool, data from 109 gas stations and the fuels to be sold were collected and analyzed, selecting the dominant variables; the project included an ETL process to prepare and clean the data, and the implementation of Prophet to predict daily volumes in 2024, used for its ability to capture seasonality and trends. The results, along with actual values, were stored in SQL Server, and visualizations were performed in Power BI to facilitate interpretation and decision making.en_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad Católica de Santiago de Guayaquilen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/en_US
dc.subjectHERRAMIENTAS TECNOLÓGICASen_US
dc.subjectCOMBUSTIBLEen_US
dc.subjectGESTIÓN DE INVENTARIOen_US
dc.subjectPROCESO DE INVENTARIOen_US
dc.titleAplicación informática para la predicción de inventarios de combustible en estaciones de servicio Primax.en_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
Aparece en las colecciones: Trabajos de Titulación - Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales

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