Felicitamos a Nicolás Benavides Alfaro por aprobar con éxito la presentación y trabajo final para optar el grado de Magíster en Ingeniería Industrial de la Universidad Técnica Federico Santa María.
Bajo el título «Plan de Mejora de Abastecimiento de Materia Prima para la Empresa Tremac mediante la Aplicación de Herramientas de Machine Learning», Nicolás propuso un plan de mejora en el abastecimiento de materia prima, específicamente para planchas de acero, de la empresa Tremac a través de herramientas de Machine Learning basado en la implementación de un modelo que utiliza el algoritmo XGBoost, con la finalidad de mejorar la gestión de inventarios de esta materia prima, reduciendo costos, mejorando niveles de servicio y disminuyendo las compras naciones (urgencias). Además, buscó mejorar la gestión que actualmente es reactiva a una predictiva basada en datos históricos mejorando anticipación de necesidades, reducción de incertidumbres y decisiones de abastecimiento más precisas y oportunas.
La Comisión estuvo integrada por el Dr. Fredy Kristjanpoller (Profesor Guía), MSc. Simón Gómez M. (Profesor Correferente) y Juan Pablo Castro (Profesor Correferente externo).
¡Le deseamos el mayor de los éxitos en los próximos desafíos profesionales!
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