TAZ-TFG-2021-3119

Modelo de machine learning para la cuantificación del cumplimiento de un plan de trabajo en un entorno empresarial complejo

Almuzara Diarte, Raúl
Íñiguez Dieste, David (dir.) ; Marías Ferrer, Francisco (dir.)

Tarancón Lafita, Alfonso (ponente)

Universidad de Zaragoza, CIEN, 2021
Física Teórica department, Física Teórica area

Programa conjunto en Física-Matemáticas

Abstract: En la actualidad, la ciencia de datos y la inteligencia artificial son disciplinas fundamentales para la obtención de información de valor en el mundo empresarial. En este trabajo, se presenta un análisis completo de datos cedidos por la empresa Distromel relativos a la gestión informática de la recogida de residuos urbanos. El objetivo es la creación de una métrica de bondad con la que determinar la calidad de las órdenes de trabajo ejecutadas por los vehículos de recogida. Primeramente, se realiza una adecuada selección y transformación de los datos, así como un estudio de las variables de mayor interés que pueden construirse. Posteriormente, se procede con el diseño de modelos de machine learning que permitan realizar predicciones mediante algoritmos de clasificación y regresión basados en árboles de decisión y redes neuronales. Para cada modelo, se evalúa su capacidad mediante las técnicas estadísticas pertinentes y se muestran los resultados más relevantes para la comprensión del conjunto de datos, así como las implicaciones de las predicciones.