RSS 1.0Ingeniería de Sistemas
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Propuesta de Mejora del Proceso de Acceso a la Información Pública en el Ejército del Perú(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-07-30)El presente proyecto surge principalmente, para resolver la problemática que presenta la Dirección de Informaciones del Ejército del Perú (DINFE), dependencia encargada de proponer normas, asesorar y desarrollar actividades en las áreas relacionadas de imagen institucional, relaciones públicas, acceso a la información pública, ceremonial y protocolo, producción y difusión de información, cultura, historia y museología del Ejército. En la actualidad, existe un alto nivel de demora en la atención de solicitudes de acceso a la información pública, esto genera un alto índice de demandas al Ejército del Perú, un bajo nivel de satisfacción del ciudadano y un alto consumo de material de escritorio en la gestión de acceso a la información pública. Asimismo, las dependencias encargadas de proporcionar la información tienen limitaciones para la obtención de la información Para la gestión de procesos se utiliza la metodología BPM (Bussiness Process Management), que permite a la Dirección de Informaciones del Ejército del Perú gestionar todo el proceso de acceso a la información pública dentro de su campo de acción y así detectar las falencias o errores del proceso, a fin de proponer su mejora. Esta mejora es soportada bajo una Arquitectura Empresarial, a través de la aplicación de la metodología Open Group Architecture Framework (TOGAF), que ofrece un marco de alto nivel para el desarrollo de software empresarial, ayuda a organizar el proceso de desarrollo a través de un enfoque sistemático y, alinear la TI con los procesos de negocio para obtener resultados de calidad. La parte central del estudio abarca el Desarrollo del Proyecto, apartado importante para demostrar el mapeo, análisis, rediseño, y formulación de un plan de implementación de la propuesta de solución, asimismo se diseñará una arquitectura empresarial mediante el uso del marco de trabajo TOGAF, lo que permitirá optimizar los procesos claves de la organización de la mano con el uso de la tecnología considerando Negocio, Datos, Aplicaciones y Tecnología. Posteriormente, se realiza la simulación del Proceso de Gestión de Solicitudes de Acceso a la Información Pública en el Ejército del Perú, en ambos estados del proceso (AS IS - TO BE), a través de la herramienta de modelado de procesos Bizagi Modeler. Al término de la simulación, se obtienen resultados que permiten definir brechas de tiempo entre las tareas realizadas en el AS IS y TO BE, asimismo, se generan reportes que permiten la comparación de resultados, y de esta manera definir la viabilidad de la propuesta de solución planteada. Finalmente, se muestra la Gestión del Proyecto, donde se detallan los planes de la gestión de proyectos.Acceso abierto
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Sistema conversacional semisupervisado para la atención al cliente en línea de una organización deportiva del Perú mediante procesamiento de lenguaje natural(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-07-26)Recibir una respuesta inmediata puede ser fundamental para algunas empresas. En el proceso actual de atención al cliente de un club de fútbol peruano se identificó tiempos de respuestas prolongados por una deficiente gestión de atención al cliente en línea. Debido a esta problemática, el objetivo de este estudio fue desarrollar un sistema conversacional semisupervisado con respuesta rápida, disponible 24/7. Para esto se utilizó el procesamiento de lenguaje natural (NLP) como técnica lingüística perteneciente al campo de la inteligencia artificial mejorando así la performance de atención al cliente en especial los tiempos de respuesta. Asimismo, se utilizó el servicio Amazon Lex y Amazon Comprehend de Amazon Web Services para proporcionar capacidades avanzadas de reconocimiento y comprensión del lenguaje, lo que permite al sistema interpretar consultas complejas, entender el contexto y proporcionar respuestas precisas de manera inmediata. Tras el desarrollo del sistema se obtuvo un resultado exitoso en donde el tiempo de respuesta mejoró un 90% con respecto al estado inicial, con una velocidad de 95 más de tiempo mínimo, 485 más de tiempo promedio y 2,51 de tiempo máximo para 133 escenarios de consultas en atención virtual. Asimismo, el sistema ha podido brindar la capacidad de mejorar la experiencia del usuario mediante la autogestión, y así el club pueda enfocarse en otros procesos del negocio y no solo el de brindar información.Acceso abierto
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SISTEMA DE UBICACIÓN DE PERSONAS DESAPARECIDAS EN LAS ESTACIONES DE BUSES INTERPROVINCIALES DE LIMA METROPOLITANA UTILIZANDO RECONOCIMIENTO FACIAL EN CLOUD COMPUTING(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 24/06/24)Cada año, el número de personas desaparecidas en el Perú aumenta, según el Registro Nacional de Información de Personas Desaparecidas (RENIPED), mientras que las autoridades cuentan con recursos y medios limitados para su localización. En este contexto, se propone un nuevo enfoque para la búsqueda de personas desaparecidas; ello, por medio de tecnologías basadas en la nube, como el reconocimiento facial y las cámaras de Internet de las Cosas (IoT), instaladas estratégicamente para captar rostros y obtener resultados más precisos. El modelo propuesto consta de cuatro etapas: análisis, diseño, implementación y validación. En la primera etapa, se evalúa el problema central de la institución. En la segunda etapa, se diseña la arquitectura del modelo, a fin de aprovechar los servicios en la nube disponibles. En la tercera etapa, se inicia la implementación del nuevo modelo de búsqueda de personas desaparecidas a través de los servicios en la nube para el reconocimiento facial y las cámaras IoT para la detección de rostros. En la cuarta etapa, se lleva a cabo la validación del modelo propuesto mediante pruebas realizadas con una cámara IoT en un entorno controlado. Este enfoque busca mejorar la eficacia y la eficiencia de la búsqueda de personas desaparecidas, con el fin de aprovechar las tecnologías actuales y optimizar los recursos disponibles. En suma, se espera que esta propuesta contribuya a la labor de las autoridades y ayude a brindar respuestas más rápidas y precisas en la búsqueda de personas desaparecidas en el Perú.Acceso abierto
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Sistema web para predicción de riesgo académico en centros de estudio de nivel secundario en Lima Metropolitana basado en algoritmos bayesianos(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 19/07/24)El desconocimiento notable por parte de las instituciones frente a los casos de riesgo de su alumnado y los factores influyentes, representan un desafío significativo para diversos centros de estudio en Lima Metropolitana. Esta limitación en el conocimiento ha afectado la capacidad de estas instituciones para intervenir de manera efectiva y brindar el apoyo necesario a los estudiantes en situación de riesgo, lo que ha contribuido al incremento de la tasa de reprobaciones, como es el caso de la I.E.P. Santiago Antúnez de Mayolo, cuya tasa asciende en 24,51% anual para el nivel secundario. Por ello, el presente trabajo propone el desarrollo de un sistema web predictivo basado en un modelo de algoritmos bayesianos que permita anticipar a los docentes sobre aquellos estudiantes de nivel secundario que estén en riesgo académico y permita tomar decisiones de manera oportuna. El modelo se conforma de 4 componentes: Datos, Patrones de Datos, Técnicas Predictivas y Métricas de Validación. El primero contempla la recopilación de datos y establecimiento de variables, el segundo, el procesamiento de datos mediante KDD, el tercero, el establecimiento del algoritmo predictivo ML y, el cuarto, las métricas de validación. El estudio reveló que, considerando factores económicos, sociales, familiares y académicos, fue posible identificar con un 99,0% de eficacia y exactitud a los estudiantes de nivel secundario en riesgo de reprobar en la institución objetivo.Acceso abierto
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Sistema de información para la detección del mal uso de las mascarillas de protección facial en una empresa privada usando Deep Learning y el algoritmo de Viola & Jones(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-05-05)En el contexto actual de nuestro mundo, la amenaza de enfermedades virales transmitidas por el aire y la exposición a gases tóxicos ha llevado a la adopción generalizada del uso de mascarillas faciales como una medida de protección esencial. A pesar de las regulaciones y directrices implementadas para garantizar el uso correcto de las mascarillas, la supervisión y el cumplimiento adecuado de estas medidas siguen siendo un desafío significativo. Para abordar esta problemática, este proyecto propone la aplicación de la inteligencia artificial (IA) a través de técnicas de Deep Learning y el algoritmo de Viola & Jones, respaldado por la versátil librería OpenCV. El objetivo principal es desarrollar un sistema capaz de detectar de manera precisa y eficiente el uso correcto o incorrecto de las mascarillas y realizar el reconocimiento facial de los infractores. Además, se implementa una función de monitoreo en tiempo real que permite un seguimiento continuo y la generación de informes analíticos para una gestión más efectiva y un control más preciso. Los resultados obtenidos muestran que nuestro enfoque supera a otros modelos investigados en la literatura y ofrece una solución innovadora para mejorar la seguridad en entornos que requieren el uso de mascarillas faciales. Con este proyecto, buscamos contribuir a la protección de la salud en un mundo afectado por amenazas invisibles.Acceso abierto
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Sistema de predicción de rendimiento académico para segundo grado de primaria basado en machine Learning(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-02-20)En la actualidad, la educación en el Perú presenta diversas deficiencias que perjudican a los alumnos de educación básica y que, de no mitigarse a tiempo, puede desencadenar en escenarios difíciles de controlar. Se ha demostrado que, en la última EM tomada en el año 2022, menos del 40% y 20% de estudiantes del 2do grado de primaria lograron un puntaje satisfactorio en lectura y matemáticas, respectivamente, lo cual demuestra que existe una grave deficiencia en el rendimiento académico a pesar de todas las políticas aplicadas por el estado. En varios estudios se ha detectado que existen diversos factores que son influyentes en el rendimiento académico de los estudiantes, asimismo, algunos de estos han demostrado ser fuertes predictores del desempeño académico. Existen varios algoritmos o técnicas los cuales, a partir de estos factores, pueden predecir el rendimiento académico con el fin de brindar una herramienta a las autoridades educativas para que puedan tomar mejores decisiones en base a esta nueva información. En este trabajo se han tomado como objetos de estudio a dos colegios de la zona sur de Lima, obteniendo así una muestra de 103 estudiantes a partir de un instrumento validado por especialistas. Luego, se procedió a construir un sistema de predicción del rendimiento académico utilizando el Random Forest, el cual nos brindó una exactitud del 71.26% a partir de una validación cruzada de 5 etapas, lo cual es un buen indicador que el sistema podrá ser de utilidad para los directores de nuestros objetos de estudio.Acceso abierto
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Sistema de detección de plagas en la hoja de uva en el departamento de La Libertad (Perú) usando algoritmo de redes neuronales convolucionales profundas(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-11-13)Actualmente, las plagas que atacan a las plantas de hojas de uva en la costa de La Libertad representan un problema serio, ya que los trabajadores de los huertos y los expertos en el control de enfermedades de los viñedos vienen utilizando métodos que no permiten identificar oportunamente la plaga de hoja de uva. Ante ello se propone implementar un software de detección de plagas que ayude a reducir la pérdida de los cultivos, tecnología basada en inteligencia artificial. La uva es producida a lo largo del año en Perú. La temporada de verano (diciembre-marzo) es la más provechosa, ya que la oferta en el mundo disminuye. La vid, a partir de la cual florece la uva, es originaria de los territorios comprendidos entre Asia Menor y el Mar Caspio. Producida a partir de injertos o semillas, la vid necesita de un clima tropical, con temperaturas que pueden ir desde los 7° hasta los 24°. Las cosechas de esta planta son anuales y su producción empieza a partir del tercer año de siembra. En el Perú, las regiones productoras son Lima, Ica, Tacna y La Libertad.Acceso abierto
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Sistema de predicción preliminar para reducir los errores en los diagnósticos de gastroenterología utilizando el algoritmo de Naive Bayes de Machine Learning en un hospital público de Lima(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-04-15)Los errores en los diagnósticos médicos de gastroenterología es un problema recurrente para los pacientes que buscan atención médica. La existencia de diversas enfermedades con síntomas similares aumenta la probabilidad de error en la interpretación de los médicos, quienes a veces no están completamente familiarizados con ciertas enfermedades o condiciones médicas. Asimismo, la falta de comunicación efectiva entre profesionales de la salud y pacientes son constantes, debido a la congestión en las unidades de atención médica, lo que agrava aún más esta situación. Estas deficiencias pueden tener graves consecuencias para la salud de los pacientes, incluyendo complicaciones de enfermedades no diagnosticadas, falta de prevención de enfermedades potencialmente mortales y tratamiento inadecuado. Por lo tanto, el objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema de diagnóstico preliminar basado en datos fragmentados para ser entrenado con el algoritmo de Naive Bayes de Machine Learning por que tiene como propósito primordial asistir a los médicos especializados en la mejora de la precisión de sus diagnósticos. Para verificar la efectividad de la propuesta, se realizaron tres pruebas, que evaluaron médicos expertos en la especialidad de Gastroenterología. Además, se realizó una comparación entre el sistema propuesto y el historial de diagnósticos de pacientes, así como también se comparó con el sistema de diagnóstico preliminar Symptomate de Infermedica, tomando en consideración tres indicadores clave: errores de usuario, intentos fallidos de predicción e intentos satisfactorios de precisión. En el primer caso de prueba, se logró una precisión de hasta el 93%, lo que evidencia una alta confiabilidad del sistema en la provisión de diagnósticos preliminares, los cuales pueden ser de gran utilidad en la toma de decisiones por parte de los médicos especialistas en gastroenterología.Acceso abierto
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Sistema de predicción del rendimiento académico de matemáticas en instituciones educativas públicas utilizando el algoritmo Support Vector Machine(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-11-13)No detectar a tiempo a los estudiantes que puedan presentar dificultades en Matemáticas, puede poner en riesgo la aprobación de dicha materia y el aprendizaje correcto de las competencias necesarias para el futuro desarrollo profesional. Este trabajo propone un Sistema para predecir el rendimiento del estudiante antes y durante el curso en 2 clases “aprobado” y “desaprobado”. El sistema está basado en un enfoque de trabajo de 3 fases. La primera fase es el Análisis y selección de datos, donde luego de la revisión a la literatura se seleccionó 3 conjuntos de variables: el historial académico, las notas actuales y los factores extraacadémicos; estos últimos fueron validados por expertos en piscología educacional. En la segunda fase se diseñaron 3 modelos de predicción con la herramienta Azure Machine Learning. Finalmente, en la tercera etapa se integró los modelos con un sistema web que permite explotar la información relacionada a las predicciones. Los resultados al entrenar los modelos demostraron que la “educación del padre”, el “nivel de interés en la materia” y el “apoyo de la familia” fueron los factores extracadémicos más importantes, obteniendo el Accuracy de 88.7%, 85.5% y 77.4% en los modelos 3, 2 y 1 respectivamente. Además, en el estudio experimental se obtuvo una coincidencia del 80% entre los resultados del sistema versus los resultados de un docente a una misma muestra de estudiantes.Acceso abierto
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Sistema de detección de estados de ánimo para el diagnóstico de pacientes con ansiedad y depresión utilizando técnicas de reconocimiento facial(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-01-03)Se mejoró la experiencia y toma de pruebas psicológicas, implementado un sistema a base de técnicas de predicción y reconocimiento facial a base de las emociones. Con este proyecto brindamos un mejor análisis y diagnóstico de los pacientes, creando un sistema de software que mejora el tiempo de análisis y los resultados obtenidos al realizar la evaluación psicológica, logrando un resultado más confiable, además de llevar un control e historial de los pacientes. Los resultados de la muestra de este proyecto se tomaron a pacientes con problemas de ansiedad y lo monitorearon paralelo un especialista del área de psicología para validar el resultado esperado frente a cada prueba en contra de su diagnóstico basado en tu experticia. Cumpliendo con los objetivos específicos y el objetivo general planteado en el proyecto, obteniendo un resultado de aceptación sobre el sistema de un 80.26%.Acceso abierto
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Sistema de identificación de personas prófugas de la justicia en terminales de transporte terrestre de Lima usando Reconocimiento Facial a través de una Red Neuronal Convolucional(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-02-16)En la actualidad, la justicia ha procesado a personas por diversos delitos. Sin embargo, muchos de ellos logran escapar, pasando a calidad de prófugos. Generando la participación de efectivos policiales en el proceso de búsqueda a través de operativos vehiculares y peatonales. Por ello, en este trabajo se propone la elaboración de un modelo de Reconocimiento Facial con Inteligencia Artificial de tipo Red Neuronal Convolucional, con el propósito de ayudar a fortalecer la seguridad ciudadana del Perú en la identificación de prófugos de la justicia. Este trabajo de investigación cuenta con 3 fases: análisis, diseño y validación. La primera fase se comparó diversos algoritmos de reconocimiento facial como CNN, LPP, entre otros. La segunda fase se realizó el diseño de la solución y el modelo de reconocimiento facial. Y, en la tercera fase, se simuló la solución en un entorno real. Para la elaboración de la solución se aplicó el Marco SCRUM y PMBOK para gestionar las actividades durante todo el proceso del proyecto. Los resultados de la ejecución de pruebas evidenciaron una coincidencia de reconocimiento facial superior al promedio de 70%, este proceso se realizó a través de la comparación de cada imagen obtenida y su posterior identificación con el uso de cámaras móviles.Acceso abierto
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Sistema para la planificación y programación de exámenes de una universidad multicampus basado en algoritmos genéticos(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-01-04)Uno de los principales retos de la educación superior a nivel de gestión es la asignación de horarios, según el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI, 2015) la población universitaria creció aproximadamente 7% entre los años 2000 y 2014. Esto implica que la planificación académica de las universidades debe considerar diversos factores en términos académicos, financieros y logísticos. Dentro de esta planificación académica, la asignación de horarios para los exámenes parciales y finales es uno de los puntos más importantes que se deben tener en cuenta, pues es un proceso sumamente crítico desde el punto de vista académico e involucra todo el sistema logístico para; por ejemplo, abrir una sede, habilitar ambientes para las evaluaciones dependiendo de su naturaleza, identificar posibles cruces de horarios, contemplar disponibilidad de supervisores y estudiantes, etc. Esta planificación debe incluir las diferentes reglas de negocio y restricciones obligatorias; así como, la mayor cantidad de reglas deseables, por lo que el desarrollo de un modelo de optimización se torna más complejo. Por ello, es muy importante conocer e identificar eficientemente todos los recursos que se tienen dentro de una institución para poder planificar y lograr abordar el problema descrito a través del uso de nuevas tecnologías. Finalmente, de acuerdo con lo descrito, contemplamos que muchos recursos tanto humanos como financieros y de infraestructura no se utilizan adecuadamente dentro de este proceso de asignación, lo que genera que se deban hacer constantes revisiones luego de su finalización.Acceso abierto
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Sistema para la evaluación de personal técnico utilizando lógica difusa en una empresa outsourcing de desarrollo de software(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-01-04)En el presente proyecto se muestra la creación de una aplicación que utiliza lógica difusa para la evaluación técnica de candidatos que postulan a un puesto de desarrollo de software en la especialidad Android durante el proceso de selección de personal técnico en la empresa Avantica, esto con el objetivo de reducir el juicio humano presente en las entrevistas técnicas al evaluar el nivel de conocimiento técnico de un candidato. La principal fortaleza de la lógica difusa que representó un factor de interés para poder aplicarla en este proyecto es que emula la lógica humana cuando se necesita seguir reglas lógicas de tipo lingüística que serán las categorías requeridas y los niveles finalmente asignados. Se validó que el método Mandani es el que imita con mayor naturalidad la inferencia humana al determinar los resultados requeridos. Se utilizó el proceso que parte de la fuzzificación de los datos, toma de datos de entrada que se agruparon en conjuntos difusos según grados de pertenencia y posterior defuzzificación, los datos resultantes serán usados por el área de reclutamiento de Avantica para sustentar que el candidato puede pasar a la siguiente fase del proceso: la entrevista con el cliente, fase final dónde se determinará su contratación. Para poder comprobar el resultado del sistema, se utilizó una muestra de 50 candidatos quienes fueron evaluados tanto por el sistema como por los especialistas Mobile, quienes se basaron en las mismas variables que considera el modelo difuso de la solución para brindar los resultados, logrando obtener el 90% se coincidencias de coincidencias.Acceso abierto
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SISTEMA PARA AGILIZAR LA ADOPCIÓN DE ANIMALES DE UN ALBERGUE DEL SECTOR DE LIMA NORTE HACIENDO USO DE CHATBOT(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-01-11)En Perú se destaca la gran cantidad de animales que circulan por las calles de diferentes ciudades y departamentos del país. Estos animales que en su mayoría son gatos y perros se desplazan tratando de sobrevivir el día a día en busca de comida o refugio, lo que en muchos casos es complicado de conseguir, debido a la gran cantidad de animales abandonados en las calles. Estos animales no cuentan con los cuidados ni la calidad de vida adecuada que cualquier animal debería recibir. Al existir tantos animales abandonados en el país, han nacido pequeños albergues, cuya principal función es poder acoger animales que se encuentran abandonados en las calles y brindarles un hogar temporal, hasta que puedan ser reubicados con una familia que se haga responsable del animal. Estos albergues cuentan con procesos tradicionales para la gestión de las adopciones donde se involucran múltiples personas. El uso de la tecnología es crucial para lograr automatizar y agilizar el proceso de adopción, el cual ahora es de manera manual y dada la sobrepoblación de animales con la que cuentan estos albergues hace que la salud, bienestar y el uso de recursos en los refugios se perjudique a diario. Gracias a la solución tecnológica propuesta se podrá evidenciar una mejora en el manejo de la información histórica de animales en adopción, que ayudará al albergue a tener un mejor control de dicha data para análisis de cómo se viene manejando el proceso. Además, dentro de los principales resultados se encuentra la facilidad con la que contarán tanto el usuario y el administrador para llevar a cabo sus tareas dentro del flujo y proceso de adopciones de animales.Acceso abierto
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Aplicativo Móvil para reducir los tiempos de espera en los servicios de atención de IAFAS prepagas de Lima utilizando Chatbot con Machine Learning y PLN(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-01-04)Las aseguradoras de salud que están subordinadas a una sola clínica han registrado por primera vez 6,938 reclamos entre el primer semestre del 2021 y el primer semestre del 2022 en la Superintendencia Nacional de Salud (SUSALUD). El 70% de estos reclamos tratan sobre la atención brindada al asegurado que se origina debido al excesivo tiempo de espera al brindar información a los afiliados que ha aumentado tras la congestión de los canales de atención, la falta de plataformas tecnológicas para el afiliado, los insuficientes canales de atención y la demora en la obtención de información de la póliza o atenciones médicas. En consecuencia, el elevado número de reclamos ha tenido un impacto económico paras las IAFAS prepagas ya que ha ocasionado 25 sanciones entre S/. 8,800.00 a S/. 220,000.00. Por ello, se propone el desarrollo de un chatbot que utilice machine learning y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para reducir los tiempos de espera en los servicios de atención al asegurado en IAFAS Prepagas de Lima. El modelo propuesto consta de 3 fases: extracción de información mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural, determinación de intención del usuario aplicando el algoritmo de árboles de decisiones y consulta de documentos utilizando servicios Api REST. Esta propuesta fue validada mediante un caso de estudio en una aseguradora prepaga de Lima durante tres días a través de un análisis comparativo de la variable de tiempos de respuesta frente a la variable de uso del aplicativo. Los resultados muestran que el modelo logró reducir los tiempos de espera en 88.43% aproximadamente.Acceso abierto
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Plataforma para la atención de tickets en mesa de ayuda en empresas de facturación electrónica en el Perú usando NLP y RPA(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-11-28)Consultores (2018) un estudio revela que un 67% de encuestados consideraron no regresar a adquirir un servicio o producto por una inadecuada atención al cliente y un 60% solicita el libro de reclamaciones. SUNAT (2020) informó que el 92% de las ventas de las empresas, al cierre del año 2020, fueron realizadas mediante el uso de los medios de la facturación electrónica, lo que evidencia la creciente demanda por el uso de este servicio. Por cual se está teniendo retrasos en la atención, lo que genera penalidades y el malestar de los usuarios. Por lo tanto, el presente trabajo tiene como objetivo principal el desarrollo de una plataforma de automatización, que permita cumplir con los tiempos establecidos para la atención de tickets. La plataforma propuesta está conformada de dos partes, la primera, es un Chatbot que mediante la técnica de NLP permita resolver las solicitudes de atención de nivel 1 y 2 a tiempo; la segunda, es un RPA que ayude a realizar las tareas manuales ejecutadas por los operarios de mesa de ayuda, pero de forma automática mediante la solicitud del Chatbot. La validación fue realizada con 10 personas, las cuales que hicieron un total de 512 diálogos con el Chatbot respecto a los tickets del nivel 1 y 2. Los datos analizados demostraron que se tuve una reducción de tiempos de respuesta mayor al 70% en todos los casos.Acceso abierto
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Sistema de identificación de vehículos estacionados con sobretiempo en zonas comerciales en un distrito de Lima utilizando Yolov5 y OCR(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-11-28)Las municipalidades del departamento de Lima han implementado estacionamientos vehiculares en áreas comerciales, ofreciendo a los ciudadanos la posibilidad de utilizarlos de forma gratuita durante períodos que varían de dos (02) a tres (03) horas, dependiendo del distrito en cuestión. Esta iniciativa conlleva la necesidad de que las municipalidades cuenten con los recursos humanos y financieros adecuados para supervisar y administrar estos espacios de estacionamiento. Como resultado, en algunos distritos, la viabilidad económica de esta medida se ve comprometida. Este estudio presenta la implementación de un sistema de información diseñado para automatizar la detección de vehículos estacionados durante periodos prolongados en zonas comerciales de un distrito en Lima. Para alcanzar este objetivo, se emplea una combinación eficaz de la tecnología YOLOv5 y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Este sistema no solo contribuye a la optimización de costos para la entidad, generando una tasa de recuperación de 2.1 por cada sol invertido en un periodo de 4 años, sino que también se respalda en una arquitectura validada por un especialista en Sistemas y TIC. Dicha arquitectura coloca a la alta disponibilidad y seguridad de la información como pilares fundamentales del proyecto. Por último, el sistema logra una notable precisión del 91.43% en el reconocimiento de matrículas de vehículos en comparación con las matrículas reales.Acceso abierto
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Sistema planificador para la optimización de operaciones policiales y estudios balísticos en una entidad del estado con aprendizaje de máquina(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-08-24)En esta tesis se presenta un sistema que ayuda a optimizar las operaciones policiales y estudios balísticos en una entidad del estado con aprendizaje de máquina. Se utilizaron técnicas de planeamiento para la localización de bandas criminales basadas en casquillos vinculados a armas, y se optimizó el planeamiento de una comisaría y un centro balístico usando aprendizaje automático para el pronóstico de delitos y el pronóstico de municiones. La metodología de trabajo utilizada fue RUP, incluyendo todas sus fases. En primer lugar, se exponen conceptos importantes sobre el negocio y se identifica la problemática a resolver. Se plantea una propuesta de solución que permita solucionar el problema y se desarrolla el modelado de negocio para conocer los procesos a automatizar. Luego, se definen los requerimientos y casos de uso del sistema que cubren las necesidades identificadas. Por último, se desarrolla la arquitectura y la construcción de la aplicación. Se describen los patrones y tecnologías utilizadas en el desarrollo, el modelo de datos físicos y el diccionario. Se realizaron métricas de calidad del proyecto y se llevó a cabo la gestión del proyecto. En resumen, esta tesis presenta un enfoque innovador para optimizar las operaciones policiales y estudios balísticos en el Perú, utilizando técnicas de aprendizaje de máquina.Acceso abierto
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Modelo híbrido para la toma de decisiones y predicción de ingresos en empresas del rubro de tragamonedas aplicando XGBoost”(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-11-09)Debido a la reciente pandemia COVID 19, el sector de casinos y máquinas tragamonedas se ha visto obligado a incorporar nuevas técnicas para el análisis de la información. Actualmente existen empresas que siguen realizando el tratamiento de la información y obtención de reportes de manera manual, lo cual dificulta en gran escala la toma de decisiones estratégicas y operativas. Se han realizado diferentes investigaciones sobre la toma de decisiones en el proceso de ventas, pero estas no se han enfocado en el rubro de casinos. Se propone un Modelo híbrido para la toma de decisiones y predicción de ingresos en empresas del rubro de tragamonedas aplicando XGBoost. La propuesta se desarrolló aplicando la metodología Ralph Kimball, conformado por 6 fases: Planificación del Proyecto, Definición de Requerimientos del Negocio, Implementación de procesos ETL, Diseño del Modelado Dimensional, Diseño del Modelo Power BI, Predicción y pronostico. El modelo propuesto fue validado a través de un caso de estudio de una empresa del rubro de casinos en Lima, Perú. Se elaboró paneles en Power BI para mostrar los ingresos por empresa y marca. Para la obtención de la precisión se realizó la comparación de 3 algoritmos de Machine Learning: XGBoost, Regresión Lineal y Support Vector Regression. Los resultados demostraron que el algoritmo de XGBoost obtuvo mejor rendimiento para la predicción y pronóstico de ingresos obteniendo una precisión de 0.93.Acceso abierto
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Mejora del proceso de evaluación y análisis de afectación de viviendas por huaicos, usando el procesamiento de imágenes.(Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-08-28)El presente trabajo de tesis tiene como objeto principal proponer una mejora del proceso de evaluación y análisis de afectación de viviendas ocasionados por huaicos usando el procesamiento de imágenes para determinar el grado de afectación de las viviendas que han sufrido daños por los desastres naturales. Este trabajo se elaboró para una entidad del sector público que efectúa el levantamiento catastral, modernización, consolidación, conservación y actualización del catastro predial, conforme al marco legal vigente. Aquí se concentra toda la teoría, diagnostico, análisis y soluciones propuestas por los autores. El marco de trabajo utilizado se basó en TOGAF, el cual comprende 4 arquitecturas: negocio, datos, aplicación y tecnología. Asimismo, para la realización de la Arquitectura de Negocio se utilizó la metodología Business Process Management (BPM). Esta metodología consta de 6 fases, de las cuales las dos primeras fases se desarrollaron en el trabajo (modelado y simulación). Por último, se elaboró una cartera de proyectos aplicable a la solución propuesta con el fin que la entidad del sector público establezca una mejor comunicación y rapidez entre los subprocesos de la organización además de mejorar el tiempo de realización de las actividades propias del proceso.Acceso abierto
