Sistema de predicción de demanda utilizando técnicas de inteligencia artificial, enfocado en la línea de ritmo cardiaco en Medtronic Latinoamérica

Actualmente la línea de ritmo cardiaco de Medtronic Latino-America, se ha visto notablemente impactada por el desabastecimiento de componentes clave y la falta de mano de obra, para la manufactura de dispositivos médicos como lo son marcapasos y desfibriladores médicos implantables. Para el año 2022 se ha visto una disminución de la disponibilidad del producto en aproximadamente en un 15%, lo que ha afectado notablemente a las ventas y las relaciones con cada uno de los clientes de la compañía. Teniendo en cuenta el problema planteado, el presente proyecto empresarial tiene como fin desarrollar un sistema de predicción de demanda, donde se evaluó el desempeño de dos técnicas de inteligencia artificial (Holt Winters y ARIMA), teniendo como base el comportamiento de la demanda en los últimos 4 años y aplicando la metodología CRISP-DM para su desarrollo. Al comparar las dos técnicas utilizadas, se logra identificar que la ARIMA presentó una mayor eficiencia con respecto a la técnica Holt Winters, por lo cual se recomienda aplicar la misma al momento de predecir la demanda de dispositivos.

• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/40072
• Acceso en línea: https://doi.org/10.48713/10336_40072; https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/40072
• Palabra clave: Ritmo cardiaco; Modelo predictivo; Inteligencia artificial; Holt Winters; ARIMA; CRISP-DM; Medtronic; Cardiac Rhythm; Predictive model; Forecast; Artificial intelligence; Holt Winters; ARIMA; CRISP-DM; Medtronic
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International