Modelo híbrido predictivo ágil asistido por inteligencia artificial para la optimización de plazo y costo en La Pavimentación Vial De Huanchac 2026

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dc.contributor.advisorReyes Pastor, Graciela Esther
dc.contributor.authorHuerta Huerta, Iraida María
dc.contributor.authorMejía Mendoza, Wilmer
dc.date.accessioned2026-08-03T17:42:07Z
dc.date.available2026-08-03T17:42:07Z
dc.date.issued2026-08-03
dc.description.abstractLa presente investigación tiene como objetivo evaluar el comportamiento de un modelo híbrido predictivo ágil con soporte de inteligencia artificial para mejorar el control del plazo y del costo en la obra de pavimentación vial Huanchac - 2026. El estudio fue desarrollado bajo el enfoque cuantitativo de tipo aplicado, con diseño no experimental, longitudinal y comparativo; se analizó como caso práctico nueve cortes semanales al saldo de obra de las cuales fueron agrupadas por dos etapas adicionales de análisis. El procedimiento metodológico consideró los índices de gestión del valor ganado, específicamente el SPI y CPI, combinados con simulación Monte Carlo para estimar escenarios probabilísticos P50 y P90, además del análisis de sensibilidad. La comparación respecto al modelo tradicional se realizó mediante pruebas para datos aparejados considerando α = 0,05, junto al reporte de los valores p e intervalos de confianza al 95%. Los resultados indican un mejor comportamiento en SPI y CPI, además de la disminución del sobrecosto acumulado estimado respecto al modelo convencional. En base a ello se recomienda su implementación mediante tableros de control y umbrales de alerta temprana para fortalecer el seguimiento contractual y gestión de riesgos.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repositorio.uct.edu.pe/handle/20.500.14520/14130
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Catolica de Trujillo - Benedicto XVI
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0
dc.subjectGestión Del Valor Ganado
dc.subjectInteligencia Artificial
dc.subjectSimulación Monte Carlo
dc.subjectInfraestructura Vial
dc.subjectOptimización De Proyectos
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00
dc.titleModelo híbrido predictivo ágil asistido por inteligencia artificial para la optimización de plazo y costo en La Pavimentación Vial De Huanchac 2026
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni42827050
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8206-1717
renati.author.dni46792610
renati.author.dni31660634
renati.discipline41910805
renati.jurorAranguri Garcia, Maria Ysabel
renati.jurorSánchez Uriarte, Cristhian Jhair
renati.jurorReyes Pastor, Graciela Esther
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería con Mención en Dirección y Gestión de Proyectos
thesis.degree.grantorUniversidad Católica de Trujillo- Benedicto XVI. Escuela de Posgrado
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería con Mención en: Dirección y Gestión de Proyectos
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