Browsing by Subject "Sparse identification of nonlinear dynamics"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Predicción de ventas por identificación dispersa de un sistema ERP a partir de datos
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Rincón Brito, César Daniel; Tobón Llano, Luis Eduardo
    Esta investigación se enfoca en la implementación de modelos predictivos dentro del entorno de un ERP, con el objetivo de anticipar comportamientos y optimizar procesos en áreas como finanzas, logística, ventas y recursos humanos. Entre las técnicas estudiadas se encuentra el algoritmo SINDy (Sparse Identification of Nonlinear Dynamical Systems), que permite descubrir modelos dinámicos a partir de datos mediante regresión dispersa, seleccionando solo los términos más relevantes de una biblioteca de funciones. El estudio busca demostrar cómo, a través del análisis predictivo y la aplicación de modelos de identificación de sistemas dinámicos, es posible mejorar la toma de decisiones, reducir tiempos de espera y aumentar la precisión en operaciones críticas de la organización, especialmente cuando se dispone de una base de datos abundante y confiable dentro del sistema ERP. El análisis identifica que las ventas futuras dependen de múltiples variables de control, incluyendo unidades vendidas, indicadores de picos estacionales y ventas regionales, así como de sus interacciones cuadráticas y cruzadas. El modelo validado alcanzó un coeficiente de determinación y correlación aceptable en datos de prueba, demostrando una capacidad robusta de generalización. Estos hallazgos confirman que SINDy logra aprender la dinámica real del negocio sin memorizar los datos, ofreciendo una herramienta potente tanto para la predicción como para la comprensión de los factores causales que impulsan el rendimiento de las ventas bajo incertidumbre.