Análisis de la contratación y asignación de ingenieros de campo en una empresa de tecnología médica

Simple item page
dc.contributor.advisorTipantuña Tenelema, Christian José
dc.contributor.authorPonce Ortiz, David de Jesús
dc.date.accessioned13/01/2025 13:07
dc.date.available13/01/2025 13:07
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLos requerimientos de automatización, optimización y digitalización de procesos se han vuelto clave en la mejora de productividad y ganancias dentro de una empresa. En este contexto, la optimización de la asignación de recursos, como los ingenieros de campo, es fundamental para garantizar un servicio técnico eficiente y de calidad en cualquier área, sea de salud, automotriz, telecomunicaciones, tecnologías de la información, entre otras. El trabajo de titulación presenta un modelo predictivo para la asignación y contratación de CSEs en Siemens Healthineers Ecuador, considerando factores geográficos, experiencia del técnico y la demanda de servicio. Se implementa la metodología CRISP-DM para guiar el proceso de minería de datos, desde la comprensión del negocio hasta el despliegue de la solución. Se exploraron diversos modelos de agrupamiento, incluyendo K-Means, Modelo Gausiano Mixto y Agrupamiento Aglomerativo, para determinar la ubicación óptima de los CSEs en función de la demanda de servicio y la distribución geográfica de los equipos.La evaluación de los modelos se realizó tanto teóricamente, utilizando métricas como el coeficiente de silueta y experimentalmente, considerando factores como la distancia a los equipos y el equilibrio de la carga de trabajo. K-Means se destacó por su capacidad para incorporar criterios específicos del negocio a través de un sistema de pesos, lo que permitió una asignación más estratégica y eficiente de los CSEs. El resultado final fue un modelo predictivo que, al ser integrado en una interfaz de usuario intuitiva, facilita la toma de decisiones informadas y contribuye a mejorar la calidad del servicio técnico y la satisfacción del cliente.
dc.id.advisor1720979093
dc.id.author1723467831
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/45109
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectMinería de datos
dc.subjectAprendizaje automático no supervisado
dc.subjectTecnología médica
dc.subjectAsignación de recursos
dc.subjectGestión de procesos
dc.titleAnálisis de la contratación y asignación de ingenieros de campo en una empresa de tecnología médica
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Trabajo de Titulación - Maestría / Ponce Ortiz David de Jesús
Size:
5 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Collections
Tesis - Maestría en Sistemas de Información mención en Data Science