Recent Submissions

  • 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

    Huarcaya Junes, Alejandrina Nelly; Berrocal Navarro, Richard Leonardo; Araujo Mebus, Hugo Javier; Doménique Romero, José Alejandro (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.
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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

    Maco Victoria, Jose Brando; Ochoa La Cruz, Elmer Alexander; Cerda Garay, Neydin; (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.
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  • Sistema de identificación de vehículos estacionados con sobretiempo en zonas comerciales en un distrito de Lima utilizando Yolov5 y OCR

    Mauricio Orcon, Cendik Leonardo; Medina Olano, Marlon Junior; Quispe Orellana, Abel Alfredo (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.
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  • Sistema planificador para la optimización de operaciones policiales y estudios balísticos en una entidad del estado con aprendizaje de máquina

    Saira Alvarez, Héctor Andrés; Injoque Vicente, Alfredo Oswaldo; Marca Ayala, Juan José (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.
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  • Modelo híbrido para la toma de decisiones y predicción de ingresos en empresas del rubro de tragamonedas aplicando XGBoost”

    Valencia Martinez, Juan Francisco; Flores Osorio, Dalia Denisse (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.
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  • Mejora del proceso de evaluación y análisis de afectación de viviendas por huaicos, usando el procesamiento de imágenes.

    Quispitongo Barreto, George Cristian; Quiroz Rojas, Gabriel Daniel (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.
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  • Sistema de Información de estimación de costos de proyectos de desarrollo de software basado en la integración de modelos preexistentes (COCOMO, juicio de expertos y similitud) con factor de corrección

    Subauste Oliden, Daniel Alejadro; Vasquez Salas, Jose Antonio; Juarez Ignacio, Daniel Aaron Benito (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-02-07)
    Uno de los principales problemas que afectan la rentabilidad y sostenibilidad de la industria del desarrollo de software es la falta de precisión en las estimaciones de costos. Según las estadísticas, el 63% de los proyectos de software tienen desviaciones y en promedio estas ascienden al 45% del costo presupuestado; lo que ocasiona pérdidas relevantes para las compañías del sector. Esta investigación tuvo como objetivo incrementar la precisión de las estimaciones de costo de proyectos de desarrollo de software mediante la implementación de nuevo modelo de costeo que integra los modelos prexistentes más efectivos y tiene la capacidad de calibrarse conforme se utilice para mejorar su precisión. El análisis inició con el estado del arte de los métodos de estimación de costos existentes y la selección de los más utilizados por su facilidad y efectividad. Una vez con estos, se diseñó el modelo de costeo que los integra y pondera, de tal manera que se pueda obtener una estimación consolidada. Finalmente, le aplica un factor de corrección, el que se halla calculando las desviaciones de proyectos pasados, de tal manera que el factor calibre el modelo e incremente la precisión conforme se utilice. Finalmente, la investigación muestra toda la metodología de gestión de proyectos necesaria para el desarrollo del sistema que soportará el nuevo modelo de costeo. Asimismo, se hizo un proceso de validación del modelo propuesto con una muestra de Project Managers y el resultado confirmó la necesidad de su uso.
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  • Sistema de predicción de riesgos de accidentes laborales en el sector manufactura utilizando técnicas de redes bayesianas y árbol de decisión

    Subauste Oliden, Daniel Alejandro; Cordero Castro, Sandra Violeta; Urco Cordero Jose Luis Ivan (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-02-08)
    El propósito del presente documento tiene como objetivo proponer un sistema de predicción de riesgos de accidentes laborales, lo cual permite anticipar que suceda incidentes o accidentes de trabajo. La solución propuesta está enfocada en empresas del sector manufacturero del Perú, que es uno de los sectores donde ocurren mayores accidentes con un 23% por ciento de accidentabilidad según información del Instituto Nacional de Estadística e Informática, INEI. Para el análisis de predicción se utilizarán datos existentes de incidencias ocurridas en el área laboral. El sistema analizará las incidencias, comportamientos de los trabajadores y defectos de objetos, dentro del área laboral. Posteriormente la información será analizada por el sistema y como resultado se obtendrá indicadores que se podrán visualizar en cuadros de mando. Estos indicadores mostraran los riesgos y un plan de acción inmediato, de esta forma los encargados podrán tomar control en tiempo real sobre el riesgo, y se evitaran los accidentes laborales. Para el análisis de prevención se utilizará el algoritmo de Redes Bayesianas y Árbol de Decisión. El resultado del análisis muestra un sistema confiable para la prevención de accidentes.
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  • Sistema de evaluación de exámenes médicos ocupacionales usando método de clasificación basado en machine learning

    Becerra Valenzuela, Silvina Ruth; Maza Del Águila, Félix (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-02-07)
    El presente trabajo de tesis tiene como objetivo el desarrollo de una solución de automatización y seguimiento en el proceso de evaluación de exámenes médicos ocupacionales usando un método de clasificación basado en machine learning en una empresa dedicada a la fabricación, distribución y ventas de bebidas saludables y valoradas en el mercado peruano. La solución está enfocada en mitigar la ineficiencia en la evaluación médica de los colaboradores en la organización y garantizar la calidad de los datos, con la finalidad de lograr cumplir los objetivos definidos por la organización. Como valor agregado, se logrará contar con un plan de salud para aquellos colaboradores que se encuentra con estado de salud de alto riesgo. En cada capítulo se encontrará cada detalle del entregable, como la definición del proyecto, la organización de la empresa, el cumplimiento de los student outcomes e investigación recopilada que respaldan el desarrollo de la propuesta. Acompañado de los requerimientos funcionales y la estructura técnica para lograr el desarrollo de este. Actualmente, el proceso de evaluación de exámenes médicos ocupacionales se realiza de forma manual y con muchas deficiencias de información, con resultados incompletos que no permiten contar con un seguimiento legible de la salud de cada colaborador.
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  • Sistema de monitoreo de contaminación sonora basado en IoT y participación ciudadana como estrategia de inclusión social en un gobierno local

    Subauste Oliden, Daniel Alejandro; Echevarria Martinez, Paulo Cesar; Aguilar Melgarejo, Stephanie Geraldine (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-02-07)
    La contaminación sonora constituye uno de los mayores problemas que afecta a las grandes ciudades debido al incremento constante de la aglomeración de personas y servicios en espacios cada vez más estrechos y/o a la expansión de las zonas urbanas en su conjunto, a lo que se suma la inobservancia de pautas de conciencia ambiental de sus ciudadanos. No obstante, estas carencias son un factor común en los países latinoamericanos, en el Perú existen políticas para combatir la contaminación sonora que, sin embargo, constituyen débiles herramientas para controlar y monitorear los índices de contaminación. El presente proyecto tiene como objetivo tecnológico principal proponer el sistema de monitoreo de ruido en tiempo real para determinar los niveles de contaminación sonora mediante el uso de sensores de ruido (sobre una infraestructura de redes inalámbricas y el uso de tecnologías como IoT, Big Data, Cloud Computing y la CyberSecurity) y la participación ciudadana (crowdsourcing), que beneficiará a la población citadina, permitiendo la identificación de los puntos críticos y la atención de incidencias ambientales para la ciudad de Lima Metropolitana. Asimismo, el objetivo social se orienta a morigerar el impacto mayor sobre algunos sectores donde se presentan ciertas patologías (v.gr.) asociadas a personas con diagnóstico del trastorno del espectro autista (TEA), haciendo más inclusiva la vida en la metrópoli. La solución consiste en recopilar datos a partir de una red de sensores dispuesto en zonas críticas de la ciudad; este sistema de monitoreo de la contaminación sonora debe permitir el procesamiento y análisis de los datos, aunado al crowdsourcing móvil, lo que hará posible la estructuración de mapas de ruido en tiempo real. A su vez, este sistema de monitoreo de ruido en tiempo real contribuye con el proceso de transformación para la construcción de una ciudad inteligente, autónoma y sostenible al tener el potencial de ser extrapolado hacia todo el territorio citadino, vale decir, hacia la consecución de una Smart City.
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  • ​​Aplicación móvil para la ejecución del recojo y distribución de donaciones de un Banco de Alimentos en Lima Metropolitana usando algoritmo K-means clustering​

    Cabanillas Calderón, Astharté; Montero Flores, Roberto Elías; ​​Mamani Colque, Jordy Alfredo​; Olano Burga, Daniel Alexander​ (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-05-24)
    El presente trabajo de tesis nace a causa de un problema existente en nuestro país, que tiene que ver con la inseguridad alimentaria que sufren aproximadamente 4 millones de peruanos y con el desperdicio de alrededor de 12,8 millones de toneladas de alimentos al año, los cuales podrían utilizarse para alimentar a miles de personas con estas carencias. Nuestra investigación tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil que mejore los procesos logísticos del BAP para reducir los tiempos de recojo de excedentes de alimentos y de distribución de donaciones a las organizaciones beneficiarias. Para esto, nos apoyaremos en tecnologías innovadoras como Machine Learning, específicamente en el algoritmo no agrupado de K-means, para optimizar las rutas de distribución de las donaciones o puntos de entrega. Como resultados obtenidos, la aplicación propuesta automatiza el proceso de registro y coordinación de donaciones reduciendo la demora promedio de 2 días a realizarlo el mismo día representando un 50% en tiempos. Además, la toma de decisiones para distribuir las donaciones a las organizaciones caritativas reduciendo la demora de promedio 3 días, el algoritmo k-means indicará los puntos de entrega más cercanos al punto de recojo de la donación, esto permitirá que las donaciones no tomen más de 1.5 días. Finalmente, el documento ha sido estructurado en nueve capítulos donde incluye los fundamentos teóricos, propuesta solución, el modelado del negocio, los requerimientos del sistema, la arquitectura del software, la construcción del software, pruebas y calidad del software, gestión del proyecto y finalmente los students outcomes. .
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  • Sistema de integración de herramientas para la implementación A/B Testing de una sociedad administradora de fondos inversión

    Subauste Oliden, Daniel Alejandro; Geldres Del Carpio, Fabian Samir; Huamani Sifuentes, Carlos Cesar (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 07-02-23)
    Este documento tiene como propósito la propuesta de una solución que mejore la trazabilidad de requerimientos relacionados al empleo de la técnica A/B testing durante la concepción de la idea hasta la implementación de la versión más relevante para el negocio dentro de un marco de trabajo ágil. El analista de marketing registra el experimento desde el portal propuesto y luego el product owner cuenta con la opción de observarlo o aprobarlo. Cuando el product owner apruebe el experimento, este automáticamente es registrado en el sistema “Jira Software” como una historia de usuario a desarrollar por el equipo de desarrollo. El experimento mantiene su estado actualizado según como se encuentre en el sistema “Jira Software”. Una vez que la historia de usuario pase a estado completado en el sistema “Jira Software”, el sistema propuesto cambia el estado del requerimiento de marketing al estado “en producción” y comienza el seguimiento de los datos provenientes del sistema “Amplitude”. El analista de marketing podrá seguir los resultados del experimento desde el sistema propuesto y cuando este crea conveniente puede dar por finalizado el experimento. Cuando esto suceda el analista de marketing debe indicar que versión será implementado de manera definitiva. Luego, se crea una historia de usuario en el sistema “Jira Software” adjuntando la versión del experimento a ser implementado. El analista de marketing será notificado por cada cambio de estado por el que pase el experimento durante todo su ciclo de vida.
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  • Solución tecnológica para la predicción y análisis de indicadores estadísticos de las intenciones de siembra en una entidad del sector agrario

    Subauste Oliden, Daniel Alejandro; Cardoso Ore, Luis Miguel; Escalante Cancino, Blaise Felix (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2022-12-10)
    El presente proyecto tiene como objetivo la implementación de una solución tecnológica para la predicción y análisis de los indicadores estadísticos de las intenciones de siembra para la toma de decisiones en el Ministerio de Agricultura y Riego (MIDAGRI), gobiernos regionales, productores agrarios y la ciudadanía en general. Por un lado, los agricultores pueden usar información previa para tomar decisiones informadas con respecto a la actividad agrícola. Por otro lado, posibilitará la automatización en tiempo real de la recolección de datos de la Encuesta Nacional de Intenciones de Siembra, lo que permitirá la creación de reportes de control interactivos y fáciles de usar, que presentarán la información precisa y contribuyan a la evaluación de las intenciones de siembras para la próxima campaña agrícola. Por último, la organización tiene como objetivo la necesidad de contar con la información antes de la ejecución de la próxima campaña para tomar decisiones a fin de prever posibles desequilibrios de abastecimiento y precios en el mercado afectando a la población, por ello se van a generar reportes estadísticos predictivos basados en el modelo predictivo ARIMA esencial para predecir la ejecución de la encuesta nacional de siembra dos meses antes que se publique los resultados de los indicadores estadísticos de la encuesta a nivel de ubicación geográfica.
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  • Optimización del proceso de admisión a consultorio externo a través de soluciones tecnológicas en un Hospital del sector público bajo el régimen contributivo directo en Lima

    Lacherre Vargas, Javier Enrique; Collazos Aquino, Juan Enmanuel; Arbaiza Abanto, Andre Welky (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-01-16)
    El presente trabajo describe el planteamiento de una arquitectura empresarial para el proceso de admisión a consultorio externo del Hospital Central de la Fuerza Aérea del Perú. Al ser un proceso crítico para la atención de pacientes es considerado como objeto de estudio y, en consecuencia, se define la arquitectura empresarial con una estructura tecnológica mejorada. En primer lugar, se realizó la descripción del objeto de estudio mediante información de la institución. Por consiguiente, se identificó la problemática como el establecimiento de los objetivos del proyecto. Obtenida esta información, se elaboró el proyecto de la arquitectura empresarial donde se emplea el marco de trabajo TOGAF y el análisis de brechas que identifican las fallas del proceso actual. Utilizando, las fases del TOGAF se pudo obtener productos objetivos del negocio, de los datos, de las aplicaciones y de las tecnologías que participan, los cuales son analizados y mejorados para obtener como resultado un nuevo proceso que cumpla con las demanda y exigencia del Hospital. Finalmente, las 3 (tres) propuestas tecnológicas como la creación de un nuevo proceso denominado Reprogramación de Citas Médicas, que permite la recuperación de las citas médicas que fueron canceladas sean reasignadas, el planteamiento de una aplicación móvil de para la Gestión de reserva de cita Médica y la simulación del nuevo proceso de Admisión de Consultorio Externo TO-BE, donde se consiguió resultados de mejora en costo, recursos y en una optimización de tiempo mensual de 3d 26h 15m a 18h 25m 10s para gestionar una Cita Médica.
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  • Implementación de un sistema basado en IoT para la mejora de monitoreo de temperaturas de alimentos en restaurantes

    Subauste Oliden, Daniel Alejandro; Granados Mandarachi, Jimmy Johnson; Meza Zambrano, Valerio Vladimir (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2022-12-16)
    El proyecto consiste en implementar un sistema basado en Internet de las Cosas para la mejora de monitoreo de temperaturas de alimentos en el sector de restaurantes. Este modelo, tiene como aporte el reto de innovar en el Perú una nueva propuesta tecnológica para cumplir con los procesos de control de medición de temperaturas ante inspecciones de entidades gubernamentales como DIGESA y auditorías internas del mismo rubro. Actualmente, la industria de los restaurantes necesita mejorar los procesos de conservación de alimentos, sobre todo en la actividad final, antes de la producción de productos para el consumo humano. El modelo propone cambiar los procesos manuales por un nuevo software que es capaz de realizar una interfaz inalámbrica con el termómetro IoT, cuyo sensor captura la temperatura del insumo alimenticio caliente, frío o congelado, para que los datos sean transferidos vía Bluetooth® al teléfono móvil, el App interpreta las mediciones en unidad Fahrenheit y alerta el rango permitido según el producto o equipo seleccionado. Por otro lado, lo mismo sucede con las temperaturas capturadas por los sensores fijos instalados en los equipos frigoríficos y de calor que albergan los alimentos. Para ambos casos, los datos se transfieren vía Wi-Fi al mismo sistema Azure PaaS. Esta automatización brinda un monitoreo bajo los siguientes nuevos indicadores de control como, la puntualidad en la ejecución de rutinas, el cumplimiento de la medición de todos los alimentos, y el control de los desechos de insumos, entre otros, que mejora así, la disponibilidad de productos de calidad en los restaurantes.
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  • Sistema de gestión de evaluación crediticia en el sector cooperativo de ahorro y crédito con análisis predictivo usando machine learning

    Subauste Oliden, Daniel Alejandro; Muñoz Cavero, Johan Artemio; Luyo Pérez, Alfredo Elías (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2022-12-10)
    El objetivo principal de la tesis es proponer una solución que automatice el proceso de evaluación crediticia en la unidad de créditos de la cooperativa, donde los analistas de créditos verifican y evalúan las solicitudes de préstamos ingresadas por los ejecutivos comerciales, provenientes de diversas necesidades de los socios; sin embargo, el incumplimiento de pago de los prestatarios, por factores internos o externos, viene siendo un problema que afecta la liquidez de la institución y el inminente aumento de la tasa de morosidad. Entendiendo la situación problemática de la unidad de créditos y teniendo como base un análisis acorde al escenario, la propuesta de solución es implementar un sistema web de evaluación crediticia con infraestructura “In-house” e integrada con una herramienta de predicción en la nube en el proceso de gestión de créditos que permita agilizar el flujo de información de los socios y principalmente, brindar una herramienta tecnológica de predicción que apoye al análisis de un crédito para la toma de decisiones, sobre todo, en los casos donde el analista requiera de su juicio experto basado en la experiencia o habilidades blandas. En alineación con tres objetivos estratégicos de la cooperativa que refieren a incrementar la participación de créditos, elevar la productividad y diversificar los ingresos contando con sistemas de información confiables y rápidos que potencien la toma de decisiones, nuestra propuesta tecnológica cumple de manera transversal en la operatividad de la unidad de créditos y apoyo en la toma de decisión de una oportunidad de negocio.
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  • Sistema digital de optimización de aforo y atención en centros de entretenimiento/diversión social

    Rojas Toribio, Maria Del Rosario; Rodriguez Gonzales, Nahomi Valeria; Saavedra Galvez, Jose Luis (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2018-03-05)
    La empresa YUNTA BAR, se desarrolla bajo el rubro del entretenimiento y diversión, cuyo público objetivo es de 18 años a más. Actualmente la empresa en sus días de atención presenta gran afluencia de público, lo que origina una alta congestión de clientes en sus áreas más importantes, debido al manejo manual de sus procesos, esto trae como consecuencia la inconformidad en la atención a sus clientes. Por lo mencionado, surge la necesidad de mejorar sus procesos para que sean agiles y fluidos con la finalidad de alcanzar la satisfacción de sus clientes. El proyecto tiene como objetivo la implementación de una aplicación móvil que permita al cliente asumir tareas operativas de la empresa como suyas, tales como la compra de entradas, reserva de sala privada, lista de invitados y compra de bebidas. Además, de lograr la fidelización de sus clientes recurrentes mediante un modelo de análisis estadístico conocido como “árbol de decisión”. Se alcanzó el objetivo trazado en el proyecto, esto se midió mediante encuestas a una muestra de clientes acerca de uso de la aplicación y tiempos de espera en cada uno de los procesos automatizados, logrando así alcanzar un alto porcentaje de aceptación (98%) por parte del cliente.
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  • Sistema asistido por voz para la reserva predictiva de citas médicas en un hospital de categoría III-1 utilizando redes bayesianas

    Montero Flores, Roberto Elías; Montes Araujo, Juan Alberto; Elmenthaler Gonzales, Michael Martin (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2023-04-12)
    El presente proyecto nace por la necesidad de reducir el aumento de reclamos de los pacientes en un hospital público. Se han registrado tan solo en un mes 3,000 reclamos cuyas causas principales son: Congestión en consultorios de Medicina General, falta de conocimiento del personal en admisión, largas colas para reservar una cita médica y que el único canal para solicitar una reserva sea de forma presencial. El elevado número de los reclamos tiene un impacto alto para la entidad de salud debido a que ocasionaría multas de hasta 100 UIT (S/. 460,000.00) impuesto por la Superintendencia Nacional de Salud (SUSALUD), disminución en los ingresos económicos, disminución en el nivel de categoría como hospital hasta el cierre temporal. Por tal motivo, este proyecto propone una aplicación móvil que permite al paciente programar una atención médica de manera ágil, directa y precisa por medio de un chatbot en el cual el paciente indica sus síntomas de malestar a través de un prediagnóstico basado en redes bayesianas que deriva al paciente a la especialidad médica correspondiente. Como resultado la satisfacción del paciente ha aumentado a un 75%, luego de haber realizado una encuesta tras el uso del software. Se concluye que la solución trae beneficios al paciente y al hospital debido a que permite reducir los tiempos para programar una cita médica, gracias al sistema basado en redes bayesianas. Ello reduce los reclamos y evita las sanciones otorgadas por SUSALUD, así como la recategorización, el cierre temporal y la disminución de los ingresos económicos.
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  • Sistema de control de acceso físico para almacenes de un centro de distribución usando reconocimiento facial y monitoreo con dispositivos RFID

    Subauste Oliden, Daniel Alejandro; Sifuentes Cabrera, Eric Giancarlo; Antialon Vargas, Josue Daniel (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2022-12-10)
    El presente proyecto tiene como objetivo implementar una solución tecnológica que permita mitigar los hurtos e incidentes en los almacenes de un centro de distribución, para lograr esto se desarrolló una solución web que integra dispositivos IoT y que se comunican mediante servicios web Api, el aporte busca automatizar el proceso de acceso físico y monitoreo de la persona desde su ingreso al local hasta la salida. Por lo cual la solución utilizó el uso del reconocimiento facial para poder validar la identidad del ingresante, una vez autenticado la persona se asegura que cuente con la implementación de los EPP mediante el uso de sensores, dentro del local custodiado se implementaron cámaras de vigilancia que al detectar movimiento validan mediante redes neuronales si el personal realiza actividades inusuales dentro del establecimiento con el fin de alertar al área de seguridad, finalmente se utilizó la tecnología RFID para capturar mediante sensores la posición de la persona dentro del local para poder tener la evidencia del recorrido de la persona.
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  • Sistema de planificación automatizada de órdenes de trabajo de una empresa de producción de plásticos utilizando redes neuronales

    Subauste Oliden, Daniel Alejandro; Salazar Abad, Eder Ricardo; Ramon Blanco, Eva Cristina (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2022-12-17)
    Actualmente, el sector de empresas industriales se encuentra en constante crecimiento tecnológico e innovación. Por tal motivo, el presente proyecto propone un sistema web orientado a la planificación automatizada de órdenes de trabajo basado en aprendizaje automático haciendo uso de redes neuronales para una empresa de producción de plásticos. Esta propuesta se planteó mediante la necesidad de disminuir el número de órdenes de trabajo reprogramadas, así como digitalizar los procesos manuales dentro de la organización. Asimismo, se detallan minuciosamente las actividades que serán automatizadas, enfocando el análisis en detectar los puntos críticos o “cuellos de botella” de la empresa de plásticos dentro del proceso de la Gestión de Producción, La solución propuesta hace uso del Framework de desarrollo web Angular, NodeJS y la librería de aprendizaje automático TensorFlow, que tendrán datos de entrada tales como: disponibilidad de operador, maquinaria y materia prima.
    Acceso abierto

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