Mejora del desempeño de la distribución logística de mercancías
Objetivos y método de estudio: ´ La presente investigación contiene una propuesta de análisis de la información almacenada por tecnologías de la información como el Sistema para la Gestión del Transporte o TMS por su nombre en inglés (Transportation Management System), utilizando técnicas de pronóst...
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Tesis |
| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
2019
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| Acceso en línea: | http://eprints.uanl.mx/17858/1/1080288726.pdf |
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|---|---|
| author | Lizalda Ibarguen, Jackeline |
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| collection | Repositorio Institucional |
| description | Objetivos y método de estudio: ´ La presente investigación contiene una propuesta de análisis de la información almacenada por tecnologías de la información como el Sistema para la Gestión del Transporte o TMS por su nombre en inglés (Transportation Management System), utilizando técnicas de pronósticos tradicionales como el modelo autor regresivo integrado de media móvil o ARIMA por su nombre en inglés (Autoregressive Integrated Moving Average) y herramientas de análisis de datos como Machine Learning (ML), a través de las Redes Neuronales Artificiales (RNA), con el fin de obtener predicciones de la demanda de transporte que permitan combatir la incertidumbre de los mercados dinámicos actuales. La metodología del estudio fue divida en 3 secciones, empezando por la revisión de literatura para posteriormente realizar la propuesta metodológica, que finalmente |
| format | Tesis |
| id | eprints-17858 |
| institution | UANL |
| language | Spanish / Castilian |
| publishDate | 2019 |
| record_format | eprints |
| spelling | eprints-178582019-12-03T21:46:42Z http://eprints.uanl.mx/17858/ Mejora del desempeño de la distribución logística de mercancías Lizalda Ibarguen, Jackeline Objetivos y método de estudio: ´ La presente investigación contiene una propuesta de análisis de la información almacenada por tecnologías de la información como el Sistema para la Gestión del Transporte o TMS por su nombre en inglés (Transportation Management System), utilizando técnicas de pronósticos tradicionales como el modelo autor regresivo integrado de media móvil o ARIMA por su nombre en inglés (Autoregressive Integrated Moving Average) y herramientas de análisis de datos como Machine Learning (ML), a través de las Redes Neuronales Artificiales (RNA), con el fin de obtener predicciones de la demanda de transporte que permitan combatir la incertidumbre de los mercados dinámicos actuales. La metodología del estudio fue divida en 3 secciones, empezando por la revisión de literatura para posteriormente realizar la propuesta metodológica, que finalmente 2019 Tesis NonPeerReviewed text es cc_by_nc_nd http://eprints.uanl.mx/17858/1/1080288726.pdf http://eprints.uanl.mx/17858/1.haspreviewThumbnailVersion/1080288726.pdf Lizalda Ibarguen, Jackeline (2019) Mejora del desempeño de la distribución logística de mercancías. Maestría thesis, Universidad Autónoma de Nuevo León. |
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