Modelo de evaluación para seleccionar proveedores basados en sistemas integrados para cumplir criterios de sostenibilidad. San Isidro. Lima

Busca ampliar el rango de aplicación de los métodos matemáticos y de los criterios de selección para que estos no soslayen aspectos ambientales, uso racionalizado de recursos naturales, costo de productos durante su ciclo de vida, transparencia en la gestión pública e impactos sociales positivos en las contrataciones con el estado. Para otorgar mayor grado de eficacia en la adecuada implementación del trabajo de investigación, la verificación de los resultados o salidas del proceso de adquisiciones y la mejora continua del modelo de evaluación para seleccionar proveedores, se instrumentará según los puntos normativos de las ISO 9001:2015, ISO 14001:2015 e ISO 45001:2018. Tanto los criterios de sostenibilidad económica, sostenibilidad ambiental y sostenibilidad social seguirán el ordenamiento del sistema jurídico peruano, desde la Constitución Política del Perú hasta llegar a las ordenanzas municipales, reglamentos sectoriales competentes y acuerdos internacionales. Todos estos criterios serán valorados al momento de tomar la decisión de adjudicación de una compra.Tesi

Algoritmos de Aprendizaje Supervisado para Proyección de Ventas de Camarón Ecuatoriano con Lenguaje de Programación Python

This research develops the best approximation for the non-linear projection of sales of a shrimp company listed on the Stock Exchange, in contrast to published corporate linear estimates. It starts from the search for data through a SWOT of the variable of interest: average price of Ecuadorian shrimp, identifying the variables: explanatory of shrimp prices in the United States, the observed change of the dollar against the yuan, Ecuadorian exports, US imports of Indian shrimp, barrel of WTI crude oil and the FPI™ salmon price index, as the most influential interpreted by the result of an adjusted coefficient of determination of 0.807. The instrumentation of the econometric model evaluates the statistical indicators of three predictive supervised learning linear regression algorithms in the Python programming language, with Ridge being the model with the lowest mean square error equal to 0.274. Based on five-year assumptions with Ridge, sales are forecast from 2021 to 2025, correlating the variables historical revenue of the shrimp company versus the average price of shrimp through polynomial interpolation, comparing both resulting trend lines showing that the expected revenues maintain a behavior non-linear according to its historical performance.Esta investigación desarrolla la mejor aproximación para la proyección no lineal de las ventas de una empresa camaronera que cotiza en la bolsa de valores, en contraste con las estimaciones lineales corporativas publicadas. Se parte de la búsqueda de datos a través de un FODA de la variable de interés: precio promedio del camarón ecuatoriano, identificando las variables explicativas de precios del camarón en Estados Unidos, el cambio observado del dólar frente al yuan, exportaciones ecuatorianas, importaciones estadounidenses de camarón indio, barril de crudo WTI y el índice de precios FPI™ del salmón, esto como las variables más influyentes interpretadas por el resultado de un coeficiente de determinación ajustado de 0.807. La instrumentación del modelo econométrico evalúa los indicadores estadísticos de tres algoritmos de regresión lineal de aprendizaje supervisado predictivo en el lenguaje de programación Python, siendo Ridge el modelo con menor error cuadrático medio igual a 0.274. Basándose en supuestos a cinco años con Ridge se pronostican ventas desde 2021 a 2025, correlacionando las variables ingresos históricos de la empresa camaronera versus el precio promedio del camarón mediante interpolación polinomial. Comparando ambas líneas de tendencia resultantes se demuestra que los ingresos esperados conservan un comportamiento no lineal acorde con su desempeño histórico

Implementación del Código No 3: preparación de la comunidad para respuesta a emergencias del Programa de Responsabilidad Integral en el Grupo Cartopel S.A.I.

Cápitulo 1.- Presentación general del grupo Cartopel SAI. Cápitulo 2.- Descripción del programa de responsabilidad integral Cápitulo 3.- 19 prácticas para cumplir el código número 3 Cápitulo 4.- Soporte documental del código número 3 Cápitulo 5.- Planes de entrenamiento de capacitación del personal: voceros y brigadistas Cápitulo 6.- Planes de difusión interna política, análisis de vulneridad y el plan general de emergencias, planes de diusión externa, presentación a al comunidad. Cápitulo 7.- Cálculo de los indicadores de géstion del código número 3 Cápitulo 8.- autoevalución del avance e implementación del código número 3 Cápitulo 9.- conclusiones y recomendacionesIngeniero IndustrialCuenc