Modelos predictivos para la estimación de tiempos de duración de los proyectos de automatización de la empresa Stanley Black & Decker

RESUMEN : En el presente trabajo se analizan cuáles son las variables que intervienen en los tiempos de duración de los proyectos de automatización en la empresa Stanley Black & Decker para posteriormente probar 3 modelos predictivos. Para poder realizar el análisis se identificaron las etapas críticas del proceso en las que se dan mayores demoras, así como las causas potenciales para que esto ocurra. Identificado el problema de inexactitud en las estimaciones, se realizó la recolección de datos para las variables beneficio económico, número de sistemas usados, complejidad, Score o prioridad para ejecutar el proyecto y la variable tiempo de duración en semanas como variable explicativa. Recolectados los datos de las variables se construyeron los modelos computacionales Regresor de Sporte Vectorial y Regresor de Árbol de Decisión, ambos modelos implementados en Python y un Modelo Lineal Generalizado con distribuciones Gamma y Gaussiana Inversa. Los modelos se compararon de acuerdo a los resultados de las medidas de desempeño Error Cuadrado Medio y Raíz Cuadrada del Error Cuadrado Medio, dando como resultados que el mejor modelo para predecir los tiempos de duración es el modelo computacional Regresores de Árboles de Decisión y en segundo lugar el Regresor de Máquina de Soporte, permitiendo llegar a la conclusión que los modelos predictivos computacionales usados en este trabajo son apropiados para la determinación de tiempos de duración de proyectos con varias actividades en el proceso y potencialmente aplicables a otros tipos de proyectos no necesariamente limitados a automatizaciones.

• Autores: Henao López, Luis Felipe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/26370
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/26370
• Palabra clave: Automatización; Automation; Recopilación de datos; Data collection; Administración de proyectos; Modelos lineales (estadística); Modelos estadísticos; Statistical models; Modelos predictivos; Proyectos de automatización; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_320cea9a; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3401; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept7387
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