Desarrollo de una aplicación web de gestión de inventarios y predicción de la demanda de productos en la microempresa “HCH shoes” mediante machine learning

La microempresa HCH SHOES presenta dificultades en la gestión manual de su inventario, facturación y planificación de demanda, lo que genera errores operativos y baja trazabilidad lo que limita su adaptabilidad y respuesta ante la demanda del mercado, además en el ámbito del software la mantenibilidad es algo que en muchos proyectos no se prioriza ni se da la importancia debida, por lo tanto para abordar esta problemática el objetivo general del presente trabajo de titulación fue desarrollar una aplicación web para automatizar dichos procesos y predecir la demanda de productos mediante técnicas de aprendizaje automático. La información fue recolectada mediante entrevistas y observación directa. La metodología ágil que se empleó en la construcción de los módulos de gestión fue Scrum organizando el trabajo en 7 sprints a partir de 13 historias de usuario y 7 historias técnicas, y así mismo, la metodología CRISP-DM fue empleada en la construcción del modelo predictivo donde mediante la utilización de datos históricos de ventas, promociones y variables temporales, con el algoritmo XGBoost se obtuvieron métricas de desempeño satisfactorias (MAE=2.23, RMSE=3.46, R2=0.84). Las herramientas usadas para el desarrollo de la aplicación fueron Nest.js, React.js y PostgreSQL, bajo una arquitectura en capas. Durante la evaluación de la mantenibilidad de la aplicación web bajo el estándar ISO/IEC 25023 se obtuvo una calificación de 8.49/10 equivalente a “Satisfactorio”, destacando la Modularidad con 8.91/10 puntuándose como “Muy Satisfactorio”. De todo lo expuesto se concluye que se logró automatizar los procesos y además se consiguió dotar a la microempresa de una herramienta funcional y mantenible que mejora su gestión operativa y capacidad de toma de decisiones, incorporando predicciones automáticas sin requerir conocimientos técnicos.

• 1. Verfasser: Armijos Acurio, Erick Alexander (author)
• Weitere Verfasser: Ichina Achachi, John Bryan (author)
• Format: bachelorThesis
• Veröffentlicht: 2025
• Schlagworte: APLICACIÓN WEB; MANTENIBILIDAD; PREDICCIÓN DE DEMANDA; MACHINE LEARNING; GESTIÓN DE INVENTARIO
• Online Zugang: https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/25605