La presente tesis se enfoca en la evaluación y propuesta de un sistema de planificación de la producción en una empresa dedicada a la fabricación de calcetines. El presente tema consiste, en primer lugar, en la descripción actual de la empresa y la forma como gestiona su producción; posteriormente, a lo largo de la tesis, se realizan comparaciones entre el sistema actual y el sistema propuesto respecto al planeamiento de las operaciones, proponiendo de esta manera una metodología distinta para mejorar la gestión de la planta. El tema comienza con la descripción general de la empresa, enfocándose en la manera cómo actualmente se planifican las operaciones de los centros de trabajo. Asimismo, se realiza la descripción del proceso de productivo, los materiales e insumos que se utilizan dentro de ésta y la distribución de las instalaciones. En el siguiente punto, se realiza una evaluación de la gestión actual de la planta, desde los sistemas de información hasta el procedimiento de planificación. Luego, se procede a realizar un diagnóstico en base la variedad de productos que fabrica y la continuidad del proceso productivo, llegándose a la conclusión de que el sistema de producción más conveniente para la planta es el de planeamiento de recursos de manufactura. Posteriormente, con la información real brindada por la empresa, se realiza la evaluación y comparación de los sistemas de planificación actual y propuesto, llegándose a la conclusión que la mejor manera de planificar la producción será integrando los pronósticos realizados por la empresa y las estrategias de producción realizadas en el plan agregado. Más adelante, se propone un capítulo para la evaluación del impacto que traerá el sistema de planificación propuesto frente al actual, poniendo en evidencia sus ventajas. Finalmente, la presente tesis nos brindará información respecto a los procesos que se deben de mejorar. De esta manera, la empresa tendrá mayor facilidad en cuanto a la búsqueda de herramientas y metodologías para solucionar los problemas a futuro.

El presente trabajo tiene como finalidad mejorar la eficiencia de las líneas de confección de ropa interior de una empresa textil. Se desarrolla una metodología basada en el análisis, el diagnóstico y las propuestas de mejora para lograr mejores indicadores de eficiencia. La optimización de la eficiencia de las líneas es medida a través de la OEE (por las siglas en inglés de Overall Equipment Effectiveness) que involucra aspectos de calidad, rendimiento y disponibilidad de las líneas de confecciones. En el análisis realizado se identificó que los principales problemas detectados en el mapa de flujo de valor actual fueron desorden en el área, alto tiempo de búsqueda de herramientas y tiempos de parada de máquina altos y frecuentes. Es por eso que se propone implementar herramientas de manufactura esbelta como solución a estos problemas, las cuales son la implementación de la metodología 5S’s acompañada del mantenimiento autónomo y el SMED (por las siglas en inglés de Single Minute Exchange of Die). La correcta implementación de las herramientas de manufactura esbelta logra un aumento en los tres indicadores que involucran el OEE. El primer indicador es el incremento de la disponibilidad de las máquinas en 25% provocado por la reducción del tiempo de set-up y del tiempo de reparación de las máquinas. Otro indicador que impacta en el beneficio es el rendimiento de las líneas de confecciones, aumentando en 2% debido al alza del tiempo bruto de producción. Por último, la tasa de calidad obtiene un crecimiento de 4.3% como consecuencia de la reducción de productos defectuosos. Estos tres indicadores logran un incremento del OEE de 34.92%. Otros beneficios son el incremento de la capacidad productiva, ahorro de horas hombres, incremento del área de trabajo y motivación del personal.

Últimamente, las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) han posibilitado a las empresas la automatización de sus operaciones comerciales mediante el almacenamiento de grandes volúmenes de información. Debido a esto, los datos y la información han tomado mayor importancia en las organizaciones ya que son indispensables en las operaciones y la toma de decisiones del negocio; además brindan a las organizaciones una perspectiva clara sobre sus clientes, así como de sus productos y servicios. Sin embargo, una de las preocupaciones es que en algunas organizaciones no existen políticas, ni procesos que garanticen la confiabilidad en los datos, lo cual dificulta la entrega de valor a los clientes y el negocio. La adopción de políticas y prácticas efectivas es necesaria para la extracción, procesamiento, gestión y uso estratégico de los datos. En el ámbito empresarial, el sector financiero tiene la necesidad de implementar soluciones innovadoras que favorezca el acceso al sistema financiero y el uso de la innovación permite la creación de nuevos enfoques en modelos de negocio, aplicaciones, procedimientos y productos, y en esta industria, su influencia puede ser significativa en las áreas de finanzas, mercados e instituciones, así como en la prestación de servicios. La innovación es un pilar indispensable para el desarrollo económico sustentable. La presente investigación reconoce que el gobierno de datos es fundamental en las organizaciones y contar con una estrategia basada en datos impulsa la innovación en las organizaciones. Primeramente, se ha desarrollado un marco conceptual que aborda sobre el gobierno de datos y la innovación empresarial en el sector financiero; posteriormente se ha especificado la metodología del estudio de caso. La investigación tiene dos estudios propuestos. El primero es un estudio bibliométrico de gobierno de datos e innovación empresarial para identificar los temas relacionados a la investigación. El segundo es un estudio mixto de los resultados de una encuesta de gobierno de datos e innovación empresarial realizada a especialistas de Datos del sector financiero. Los resultados obtenidos en la investigación buscan contribuir el estudio del gobierno de datos con conceptos y recomendaciones que permitan a las empresas generar datos de mayor calidad y confiables. Además, se incluirá las prácticas de gobierno de datos más usadas en el sector financiero; y actividades de innovación empresarial que se benefician con el gobierno de datos.

El presente trabajo busca investigar el modo en el que favorecen las iniciativas de Open Innovation a los proyectos de innovación que realiza una institución financiera y la contribución de los marcos de trabajo ágiles en el nacimiento, desarrollo y ejecución de este tipo de proyectos. En ese sentido, se pretende alcanzar dichos objetivos a través de un estudio de caso basado en el análisis de tres proyectos, que acontecieron en uno de los bancos del Perú entre los años 2019 y 2020. En la primera parte de esta tesis, se detallan los antecedentes de la innovación en el sector financiero peruano que apoyan a situar el contexto de la investigación y presentar al Banco Latinoamericano como objeto de estudio. A partir de ello, se construye el marco teórico empezando por las definiciones de innovación y su evolución desde el modelo de primera generación hasta el modelo de sexta generación o de innovación abierta. Como resultado, esta revisión bibliográfica permitirá descubrir que, el Open Innovation aplicado al sector financiero, requiere una estrategia diferente y adaptativa de gestión, razón por cual se inicia con la exploración del origen, evolución y definición de un conjunto de metodologías ágiles. Posteriormente, se plantea una metodología de la investigación y, en base a las entrevistas semiestructuradas y el recojo de información tanto de fuentes internas como externas al banco, se responderá a las preguntas de investigación y se discutirá la validez de cada una de las proposiciones. Más adelante, habiendo ya establecido una relación entre los resultados del estudio de caso y el marco teórico, se presentará el aporte de este trabajo de investigación que consiste en proponer un nuevo marco de trabajo, basado en metodologías ágiles, y cuya aplicación de Open Innovation permita la creación de nuevos productos y servicios digitales en otras empresas del sector financiero. Finalmente, se especificarán las conclusiones y las recomendaciones asociadas a los hallazgos de esta investigación, con el objetivo de que otras empresas también puedan mejorar la entrega de valor en sus proyectos, gracias a un proceso de conexión con actores externos como las fintechs o startups.

El desarrollo de la etapa de diseño de proyectos de construcción de laboratorios de alta complejidad implica una gran cantidad de requerimientos, gran número de involucrados y reducida experiencia en el Perú en este tipo de proyectos. Dichas características generan una falta de predictibilidad en su elaboración por lo que no es posible utilizar metodologías tradicionales para su desarrollo. Si estos factores no son manejados de forma correcta, se genera un flujo interrumpido de trabajo, lo cual lleva a gastos no planificados, incumplimiento de plazos y disconformidades por parte del cliente. La implementación del marco de trabajo Scrum en la etapa de diseño de un proyecto de laboratorio de alta complejidad da solución a las problemáticas mencionadas al permitir la adaptación constante del proyecto, un proceso de mejora continua, una mejor comunicación entre involucrados y cliente, y un aumento en el manejo de incertidumbres, lo cual permitirá alcanzar un producto final que cuente con la conformidad del cliente. Debido a lo mencionado anteriormente, se realizará una propuesta de plan de aplicación del método Scrum en la etapa de diseño de un proyecto de laboratorio de alta complejidad. Dicho plan facilitará la aplicación de este marco de trabajo ágil a profesionales que planeen desarrollar el diseño de futuros proyectos de laboratorio de este tipo al indicarle la secuencia de pasos a seguir, herramientas a usar, consideraciones a tomar en cuenta y ejemplos de su aplicación que permitan un mayor entendimiento. Para la realización de dicho plan, se identificarán los roles, eventos y artefactos del marco de trabajo Scrum definidos en la teoría del método; luego, se recopilarán experiencias y puntos de mejora de profesionales que participaron en el diseño de un proyecto de laboratorio que utilizó Scrum. Finalmente, se planteará el plan de aplicación del marco de trabajo Scrum para proyectos de laboratorio de alta complejidad.

Esta tesis tiene como objetivo analizar las acciones de los estudiantes de los cursos de Análisis Matemático I de las carreras de ingeniería de la Universidad San Ignacio de Loyola, durante una secuencia de aprendizaje de la función definida por tramos mediada por el GeoGebra. Debido a que el análisis estuvo centrado en aquellas acciones que instrumentalizaban al GeoGebra y a la función definida por tramos, nos planteamos responder las siguientes interrogantes: ¿Cómo una secuencia de aprendizaje puede minimizar las dificultades que se presentan a los estudiantes cuando instrumentalizan algunas propiedades del software GeoGebra en su aprendizaje de la función definida por tramos? ¿ Cómo una secuencia de aprendizaje puede minimizar las dificultades que se presentan a los estudiantes al instrumentalizar propiedades de la función definida por tramos en su aprendizaje con el GeoGebra?. Para este estudio elegimos como referencial teórico el Enfoque de Instrumental de Rabardel (2011) y como referencial metodológico la Ingeniería Didáctica de Artigue (1995). Este enfoque nos permitió esclarecer las preguntas planteadas y los objetivos deseados, siendo el aspecto central el proceso denominado Génesis Instrumental. Producto de nuestro análisis identificamos en las interacciones de los estudiantes con el GeoGebra y con la función definida por tramos, que los estudiantes movilizaron esquemas de uso pre existentes que permitieron minimizar las dificultades en la secuencia de aprendizaje, y que además, en las últimas actividades algunas de las propiedades de estos dos artefactos conservaron las funciones adquiridas durante sus respectivas transformaciones a instrumentos.

This dissertation investigates the potential improvement of volcanic eruption understanding and forecasting methods by using advanced data processing techniques to analyze large datasets at three target volcanoes (Piton de la Fournaise (PdlF) (France), Sabancaya, and Ubinas (Peru)). The central objective of this study is to search for possible empirical relationships between the pre-eruptive behavior of the accelerated increase in seismic activity using the Failure Forecast Method (FFM) and velocity variations measured by Coda Wave Interferometry (CWI), since both observations are reported to be independently associated with medium damage. The FFM is a deterministic method used to forecast volcanic eruptions using an empirical relationship of increased and accelerated evolution of an observable (e.g., volcano-seismic event rates). The event rates used with FFM in this study were generated using two Deep Learning (DL) based models. The detection model (VSDdeep) is based on EQTransformer and the classification model (VSCdeep) consists of a simple convolutional neural network that uses the short-time Fourier transform of the detected signals as input data. VSDdeep, trained on ∼16.3 k volcano-seismic events, outperforms previous DL-based models, achieving an accuracy of 97.68%. The VSCdeep model was trained on two datasets, one for effusive volcano (7 classes) and a second for explosive volcanoes (10 classes), and achieved accuracies of 96.55% and 90.5%, respectively. The combination of the two DL-based models detects and classifies 1.5 times more volcano-tectonic (VT) events than the catalog provided by the local observatories. A Bayesian approach of FFM was applied to study the 27 eruptions recorded between 2014- 2021 at PdlF volcano. The analysis shows that 23 (85.2%) of the precursory sequences are suitable for retrospective application of the FFM. Eight eruptions fulfilled the reliability criteria. Only seven eruptions (25.93%) were successfully predicted in the real-time scenario, but when the reliability criteria are met, the successful prediction rate increases to 87.5%. For Sabancaya volcano, the FFM cannot be applied because the explosions are not preceded by significant increases in seismicity. In the case of Ubinas volcano, LP event rates were used, with a successful forecasting rate of 4.55% with real-time criteria of the 330 explosions analyzed, showing a low forecasting rate for these two Peruvian volcanoes. We report long-term (over 22 years) apparent velocity variations (AVV) that appear to be related to the frequency of occurrence of magmatic intrusions. However, the simple dike-intrusion model tested in this study does not explain this long-term pattern. The short-term pre-eruptive velocity variations generally show two phases: A first phase corresponding to a slight velocity decrease ∼5 days before the eruption, and a second phase of sudden velocity decrease one day before the eruption. The precursory behavior of AVV indicates that 12 eruptions (44.4%) were preceded by AVV ≥ 0.15% observed at least one day before the eruption. Two models were tested to explain the pre-eruptive velocity variations. One is based on the cumulative rock damage associated with VT activity. The other one takes the effect of the dike intrusions into account. However, in both cases, the comparison of the observed and modeled AVV amplitudes shows low regression coefficients. This indicates that the generation of velocity variations is complex and that these simple models alone cannot explain the observations. The statistical analysis of accelerated VT event rates and AVV precursors at PdlF volcano indicates that 37% of the eruptions were preceded by both precursors, 48.2% by one of the two precursors, and 14.8% were not preceded by either. These findings suggest that both precursors, accelerated VT event rates and AVV, can serve as potential tools for early detection of volcanic unrest at this volcano. / Cette thèse étudie l’amélioration potentielle de la compréhension et des méthodes de prévision des éruptions volcaniques en utilisant des techniques avancées de traitement des données sismiques pour analyser de grands ensembles de données sur trois volcans cibles (Piton de la Fournaise (PdlF) (France), Sabancaya et Ubinas (Pérou)). L’objectif central de cette étude est de rechercher des relations empiriques possibles entre le comportement pré-éruptif de l’augmentation accélérée de l’activité sismique en utilisant la méthode de prévision de la rupture (FFM) et les variations de vitesse sismique mesurées par l’interférométrie d’ondes de coda. Les deux observations sont signalées comme étant indépendamment associées à des dommages moyens. La FFM est une méthode déterministe utilisée pour prévoir les éruptions volcaniques en utilisant une relation empirique de l’augmentation et de l’évolution accélérée d’un observable (par exemple, les taux d’événements volcanosismiques). Les taux d’événements utilisés avec la FFM dans cette étude ont été générés à l’aide de deux modèles basés sur l’apprentissage profond (DL). Le modèle de détection (VSDdeep) est basé sur EQTransformer et le modèle de classification (VSCdeep) consiste en un simple réseau de neurones convolutionnel qui utilise la transformée de Fourier à court terme des signaux. VSDdeep, entraîné sur ∼16,3 k événements volcanosismiques, surpasse les modèles précédents basés sur le DL, atteignant une précision de 97,68%. Le modèle VSCdeep a été entraîné sur deux ensembles de données, l’un pour les volcans effusifs (7 classes) et l’autre pour les volcans explosifs (10 classes), et a atteint des précisions de 96,55% et 90,5%, respectivement. La combinaison des deux modèles basés sur le DL détecte et classe 1,5 fois plus d’événements volcano-tectonique (VT) que le catalogue fourni par les observatoires locaux. Une approche bayésienne de la FFM a été appliquée pour étudier les 27 éruptions enregistrées entre 2014 et 2021 au volcan PdlF. L’analyse montre que 23 (85,2%) des séquences précurseurs sont adaptées à l’application rétrospective de la FFM. Huit éruptions ont satisfait aux critères de fiabilité. Seules sept éruptions (25,93%) ont été prédites avec succès dans le scénario en temps réel, mais lorsque les critères de fiabilité sont remplis, le taux de réussite de la prédiction augmente à 87,5%. Pour le volcan Sabancaya, la FFM ne peut pas être appliquée car les explosions ne sont pas précédées d’augmentations significatives de la sismicité. Dans le cas du volcan Ubinas, les taux d’événements de longue-période ont été utilisés, avec un taux de prévision réussi de 4,55% avec des critères en temps réel pour les 330 explosions analysées, montrant un faible taux de prévision pour ces deux volcans péruviens. Nous rapportons des variations de vitesse apparentes (AVV) à long terme (plus de 22 ans) qui semblent être liées à la fréquence des intrusions magmatiques. Cependant, le modèle simple d’intrusion de dyke testé dans cette étude n’explique pas ce schéma à long terme. Les variations de vitesse pré-éruptives à court terme montrent généralement deux phases: Une première phase correspondant à une légère diminution de la vitesse ∼5 jours avant l’éruption, et une deuxième phase de diminution soudaine de la vitesse un jour avant l’éruption. Le comportement précurseur des AVV indique que 12 éruptions (44,4%) ont été précédées par des AVV ≥0,15% observées au moins un jour avant l’éruption. Deux modèles ont été testés pour expliquer les variations de vitesse pré-éruptives. L’un est basé sur l’endommagement cumulé des roches, associé à l’activité des séismes VT. L’autre prend en compte l’effet des intrusions de dykes. Cependant, dans les deux cas, la comparaison des amplitudes AVV observées et modélisées montre de faibles coefficients de régression. Cela indique que la génération de variations de vitesse est complexe et que ces modèles simples ne peuvent pas expliquer seuls les observations. L’analyse statistique des taux d’événements VT accélérés et des précurseurs AVV au volcan PdlF indique que 37% des éruptions ont été précédées par les deux précurseurs, 48,2% par l’un des deux précurseurs, et 14,8% n’ont été précédées par aucun. Ces résultats suggèrent que les deux précurseurs, les taux d’événements VT accélérés et les AVV, peuvent servir d’outils potentiels pour la détection précoce des éruptions volcaniques sur ce volcan. / Esta tesis investiga la posible mejora en la comprensión de las erupciones volcánicas y en los métodos de pronóstico de erupciones a través del uso de técnicas avanzadas de procesamiento de datos sísmicos para el análisis de grandes volúmenes de datos de tres volcanes objetivo (Piton de la Fournaise (PdlF) (Francia), Sabancaya y Ubinas (Perú)). El objetivo central de este estudio es buscar posibles relaciones empíricas entre el patrón pre-eruptivo del incremento acelerado de la actividad sísmica utilizando el método de pronóstico del fallo de material (FFM) y cambios de velocidad sísmica medidos por la técnica de interferometría sísmica de ondas de coda (CWI). Ambas observaciones se reportan de forma independiente como asociadas a procesos de daño del medio. El FFM es un método determinístico empleado para pronosticar el inicio de las erupciones volcánicas, basándose en una relación empírica entre la tasa de cambio y aceleración de un observable (por ejemplo, tasas de eventos sismo-volcánicos). Las tasas de eventos utilizadas por FFM en este estudio se generaron utilizando dos modelos automáticos basados en Deep Learning (DL). El modelo de detección (VSDdeep) está basado en EQTransformer y el modelo de clasificación (VSCdeep) consiste en una red neuronal convolucional simple que utiliza la transformada de Fourier de corto tiempo de las señales detectadas. VSDdeep, entrenado en ∼16.3 k eventos sismo-volcánicos, supera a los modelos anteriores basados en DL, alcanzando una exactitud del 97.68%. El modelo VSCdeep fue entrenado en dos conjuntos de datos: uno para el volcán PdlF (con 7 clases) y otro para volcanes explosivos (con 10 clases), alcanzando exactitudes del 96.55% y 90.5%, respectivamente. La combinación de estos dos modelos permite detectar y clasificar 1.5 veces más eventos volcano-tectónicos (VT) que los catálogos proporcionados por los observatorios locales. Se aplicó el enfoque bayesiano del FFM para estudiar las 27 erupciones registradas entre 2014 y 2021 en el volcán PdlF. El análisis muestra que 23 (85.2%) de las secuencias precursoras son adecuadas para la aplicación retrospectiva del FFM. Ocho erupciones cumplieron los criterios de fiabilidad. Sólo siete erupciones (25.93%) se pronosticaron con éxito en un escenario en tiempo real, pero cuando se cumplen los criterios de fiabilidad, la tasa de pronóstico éxito aumenta a 87.5%. En el caso del volcán Sabancaya, el FFM no puede aplicarse, ya que las explosiones no son precedidas por incrementos significativos de actividad sísmica. Para el volcán Ubinas, se utilizó el incremento de la tasa de eventos LP para analizar 330 explosiones, alcanzando una tasa de pronóstico exitoso del 4.55% con los criterios de tiempo real, lo que refleja una baja efectividad de pronóstico del FFM para estos dos volcanes peruano. Las variaciones de velocidad sísmica durante los periodos pre-eruptivos se estimaron utilizando CWI. Reportamos variaciones de velocidad aparente (AVV) de largo plazo (más de 22 años) que parecen estar relacionadas con la frecuencia de ocurrencia de intrusiones magmáticas. Sin embargo, el modelo de intrusión de dique probados en este estudio no explica este patrón a largo plazo. Las variaciones de velocidad pre-eruptivas a corto plazo muestran generalmente dos fases: Una primera fase correspondiente a una ligera disminución de la velocidad ∼5 días antes de la erupción, y una segunda fase de disminución repentina de la velocidad un día antes de la erupción. El comportamiento precursor de los AVV indica que 12 erupciones (44.4%) fueron precedidas por AVV ≥ 0.15% observadas al menos un día antes de la erupción. Se probaron dos modelos para explicar las variaciones de velocidad pre-eruptivas a corto plazo. Uno basado en el daño acumulado en la roca asociado a la actividad VT. El segundo tiene en cuenta el efecto de las intrusiones de diques. Sin embargo, en ambos casos, la comparación de las amplitudes observadas y modeladas de los AVV muestra coeficientes de regresión bajos. Esto sugiere que las fuentes de generación de los cambios de velocidad sísmica son complejas y que estos modelos simples no pueden explicar por sí solos estas observaciones. El análisis estadístico de la tasa acelerada de eventos VT y los AVV pre-eruptivos en el volcán PdlF indica que el 37.0% de las erupciones fueron precedidas por ambos precursores, el 48.2% por uno de los dos precursores, y el 14.8% no fueron precedidas por ninguno. Estos resultados sugieren que ambos precursores, las tasas aceleradas de eventos VT y AVV, pueden servir como herramientas potenciales para la detección temprana de disturbios volcánicos en este volcán.

La presente tesis tiene por objetivo presentar una alternativa de solución para la comunicación y registro de información entre diferentes áreas dentro de una empresa operadora de telecomunicaciones en el Perú, con el fin de atender las solicitudes de configuración y puesta en marcha de servicios. Dichos servicios están dirigidos a clientes empresariales dentro de una operadora encargada del transporte de datos. La solución planteada busca aprovechar la infraestructura de red interna de la empresa operadora, con el fin de instalar y poner en marcha un servidor que trabaje como punto central de atención y de respaldo de información, para las solicitudes de diversas áreas involucradas en la atención de los pedidos. Asimismo, se genera estadísticas de uso y fechas de análisis por cada usuario.

En la actualidad, las empresas necesitan estar informadas acerca de la opinión que tienen sus principales clientes respecto a los productos o servicios que ofrecen. Esto se debe a que estas dependen de esa información para poder tomar decisiones estratégicas al respecto. Para poder lograr esto, muchas de ellas optan por contratar servicios de empresas consultoras que realicen una encuesta tradicional o un focus group para poder obtener la información requerida; sin embargo, la parcialidad que guardan este tipo de estudios hace que en algunos casos se tomen decisiones estratégicas a partir de información no del todo fiable o representativa. En base a lo mencionado anteriormente, el presente proyecto de fin de carrera brindará una herramienta para poder aprovechar la información contenida dentro de los comentarios hechos en foros de discusión en línea. Estas fuentes de conocimiento muchas veces no son procesadas para ningún fin; sin embargo, por medio de la herramienta propuesta se podrá extraer información relevante para ser utilizada como base de conocimiento por una empresa del rubro educativo. A partir de la cual se podrá contar con una alternativa confiable para obtener información sobre a la opinión directa de sus alumnos respecto a los cursos y profesores pertenecientes a la organización. Por último, dicha información podrá ser utilizada como base durante la toma de decisiones estratégicas de dicha organización educativa.

Cuando queremos sacar una cita médica con algún doctor en particular, normalmente debemos limitarnos a ir a la clínica para conseguir un cupo, o a lo mucho hacer una llamada. Este proceso, si bien funciona hoy en día, no es el más óptimo por ciertos puntos, como por ejemplo, demoras en la gestión, pocas opciones de horarios, entre otros. De igual forma, los pacientes no cuentan con una guía completa de los médicos con los que pueden atenderse. De esta forma no siempre se atienden con el doctor que cubre mejor sus requerimientos, como tiempo, distancia, precio, y otros indicadores. El contar con un consolidado de información sobre todos los médicos del Perú y ver su disponibilidad generaría ciertos beneficios. El siguiente proyecto de fin de carrera tiene como finalidad crear una solución informática ante este problema mencionado, con la creación de una aplicación móvil que pueda funcionar como un motor de búsqueda personalizado y que permita realizar reservas de citas médicas desde cualquier lugar y a cualquier momento. A su vez, la integración con un sistema web que permita recibir las peticiones de citas. De esta forma las clínicas podrían estar integradas al sistema que se propone, dándole facilidades en su gestión de reservas y que de esta forma funcione como una posible nueva alternativa de negocio.