Modelo de Machine Learning para la normalización y geocodificación de direcciones en Imbocar S.A.S. Semestre de industria (2025)
RESUMEN : Este proyecto se enfocó en optimizar los procesos de normalización y geocodificación de direcciones en la empresa Imbocar S.A.S., desarrollando una solución automatizada que reduce la carga de trabajo manual y mejora la eficiencia operativa. Mediante el uso de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), incluyendo el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) para identificar y estructurar los componentes clave de las direcciones, y la integración con la API de Google Maps, se logró diseñar un modelo que disminuye el tiempo de normalización y reduce los costos por dirección en un 209%. La solución también eliminó la dependencia de proveedores externos, otorgando mayor control interno sobre los procesos logísticos y aumentando la confiabilidad de los datos procesados. Este trabajo demuestra el impacto positivo del desarrollo de soluciones automatizadas, reduciendo costos, optimizando tiempos y fortaleciendo la capacidad operativa de Imbocar, mientras sienta las bases para posibles mejoras a futuro.