Sistema de información web respaldado por inteligencia artificial para agilizar la gestión de inventario en TGI Fridays Perú
| dc.contributor.advisor | Torres Villanueva, Marcelino | |
| dc.contributor.author | Garcia Horna, Francisco Alejandro | |
| dc.contributor.author | Guevara Segura, Jair Erinson | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-07T13:01:13Z | |
| dc.date.available | 2024-03-07T13:01:13Z | |
| dc.date.issued | 2024-03 | |
| dc.description.abstract | La presente investigación denominada “Sistema de información web respaldado por inteligencia artificial para agilizar la gestión de inventario en TGI Fridays Perú”, ha sido realizada teniendo como objetivo principal: agilizar la gestión de inventario, mediante la implementación de un sistema de información web. La estructura de la investigación es cuasiexperimental e incluyó una fase de pretest seguida de otra de postest. En la ejecución del proyecto de desarrollo propuesto como solución en este estudio, se aplicó la metodología SCRUM en consonancia con el marco de trabajo PMBOK, que incluye la fase de inicio, de planificación, de ejecución, de seguimiento y control, y de cierre. Para el desarrollo del sistema de información web: se dividió en frontend y backend, ambos alineados con Clean Architecture. Las tecnologías usadas en frontend: NextJS, TailwindCSS, PWA, Microsoft Identity; por otro lado, en backend se tuvo: ASP .NET v6, SQL Server, OAuth2, Docker, Python, TensorFlow Para la población se tuvieron en cuenta 54 colaboradores, 36 requisiciones, 1152 registros de información y 5040 salidas de insumos de almacén; los elementos empleados en este estudio para recabar información consistieron en un cronómetro y un cuestionario. Finalmente, al aplicar las pruebas estadísticas correspondientes, se evidenció un impacto significativo de 35.35 puntos de variación para el primer objetivo, que buscaba mejorar la satisfacción de los empleados, en comparación con la situación previa a la implementación del sistema. En cuanto a los objetivos cuantitativos, se logró reducir el tiempo en la generación de requisiciones en 628.11 segundos, disminuir el tiempo dedicado al registro de información de inventario en 346.15 segundos, y alcanzar una variación de 207.74 segundos en el último objetivo planteado, que buscaba reducir el tiempo de salida de insumos del almacén. En resumen, los resultados indican que el desarrollo del sistema web respaldado por inteligencia artificial efectivamente agiliza la gestión de inventario en TGI Fridays Perú. | |
| dc.description.abstract | The present research called “Web information system supported by artificial intelligence to streamline inventory management at TGI Fridays Peru”, has been carried out with the main objective: to streamline inventory management, through the implementation of a web information system. The research structure is quasi-experimental and included a pretest phase followed by a posttest phase. In the execution of the development project proposed as a solution in this study, the SCRUM methodology was applied in line with the PMBOK framework, which includes the initiation, planning, execution, monitoring and control, and closing phase. For the development of the web information system: it was divided into frontend and backend, both aligned with Clean Architecture. The technologies used in frontend: NextJS, TailwindCSS, PWA, Microsoft Identity; On the other hand, in the backend we had: ASP .NET v6, SQL Server, OAuth2, Docker, Python, TensorFlow For the population, 54 collaborators, 36 requisitions, 1,152 information records and 5,040 warehouse input outputs were taken into account; The elements used in this study to collect information consisted of a stopwatch and a questionnaire. Finally, when applying the corresponding statistical tests, a significant impact of 35.35 points of variation was evident for the first objective, which sought to improve employee satisfaction, compared to the situation prior to the implementation of the system. Regarding the quantitative objectives, it was possible to reduce the time in generating requisitions by 628.11 seconds, reduce the time dedicated to recording inventory information by 346.15 seconds, and achieve a variation of 207.74 seconds in the last objective set, which sought reduce the time it takes for supplies to leave the warehouse. In summary, the results indicate that the development of the web system supported by artificial intelligence effectively streamlines inventory management at TGI Fridays Peru | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14414/20852 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Trujillo | |
| dc.publisher.country | PE | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | TECHNOLOGY::Information technology::Systems engineering | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | |
| dc.title | Sistema de información web respaldado por inteligencia artificial para agilizar la gestión de inventario en TGI Fridays Perú | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| renati.advisor.dni | 17865408 | |
| renati.advisor.orcid | 0000-0002-9797-1510 | |
| renati.author.dni | 74532961 | |
| renati.author.dni | 71002655 | |
| renati.discipline | 612276 | |
| renati.juror | Gomez Avila, Jose Alberto | |
| renati.juror | Alcantara Moreno, Oscar Romel | |
| renati.juror | Torres Villanueva, Marcelino | |
| renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
| renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
| thesis.degree.discipline | Ingenieria de Sistemas | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Trujillo, Facultad de Ingenieria | |
| thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas |