Automatización del proceso de actualización de indicadores de desempeño de ISA y sus Empresas usando herramientas de analítica computacional. Semestre de industria
Este proyecto de grado presenta la automatización del proceso de actualización de indicadores de desempeño de ISA y sus empresas, con el fin de reemplazar un flujo manual basado en múltiples exportaciones y transcripciones en Excel. Para ello, se diseñó un sistema ETL modular implementado en Python,...
- Autores:
-
Amaya León, Alexander
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47326
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/47326
- Palabra clave:
- Business intelligence
Espionaje industrial
Automatización
Automation
Indicadores de eficiencia
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Abastecimiento
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Este proyecto de grado presenta la automatización del proceso de actualización de indicadores de desempeño de ISA y sus empresas, con el fin de reemplazar un flujo manual basado en múltiples exportaciones y transcripciones en Excel. Para ello, se diseñó un sistema ETL modular implementado en Python, que integra fuentes de datos alojadas en SharePoint, APIs y archivos corporativos; a través de fases de extracción, transformación, validación y carga automatizada en un archivo maestro de Excel. La metodología incluyó la definición de rutas parametrizables, la aplicación de comprobaciones de integridad y coherencia de datos en cada etapa, y la generación de documentación técnica para garantizar la reproducibilidad. Los resultados muestran una reducción de los tiempos de procesamiento de varias horas a segundos, así como la eliminación de errores de transcripción y la mejora de la consistencia de los indicadores mensuales y trimestrales. La solución cumple con los objetivos planteados al proporcionar un flujo fiable y escalable, y la documentación generada facilita la continuidad operativa del sistema por parte de otros analistas. En conclusión, la automatización implementada optimiza el análisis de desempeño, promueve buenas prácticas de gobernanza de datos y sienta las bases para futuros desarrollos en entornos de inteligencia de negocios e Industria 4.0. |
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La metodología incluyó la definición de rutas parametrizables, la aplicación de comprobaciones de integridad y coherencia de datos en cada etapa, y la generación de documentación técnica para garantizar la reproducibilidad. Los resultados muestran una reducción de los tiempos de procesamiento de varias horas a segundos, así como la eliminación de errores de transcripción y la mejora de la consistencia de los indicadores mensuales y trimestrales. La solución cumple con los objetivos planteados al proporcionar un flujo fiable y escalable, y la documentación generada facilita la continuidad operativa del sistema por parte de otros analistas. En conclusión, la automatización implementada optimiza el análisis de desempeño, promueve buenas prácticas de gobernanza de datos y sienta las bases para futuros desarrollos en entornos de inteligencia de negocios e Industria 4.0.This thesis presents the automation of the performance indicator update process for ISA and its affiliated companies, aiming to replace a manual workflow based on multiple Excel exports and transcriptions. A modular ETL system was developed using Python to integrate data sources hosted on SharePoint, APIs, and corporate files, executing end-to-end phases of extraction, transformation, validation, and automated loading into a master Excel workbook. The methodology involved defining parameterizable data paths, implementing data integrity and consistency checks at each stage, and producing technical documentation to ensure reproducibility. Results demonstrate a reduction in processing time from several hours to mere seconds, complete elimination of transcription errors, and enhanced consistency of monthly and quarterly indicators. The solution meets the established objectives by delivering a reliable and scalable workflow, while the accompanying documentation enables other analysts to sustain system operations. In conclusion, this automation streamlines performance analysis, fosters robust data governance practices, and lays the groundwork for future advancements in business intelligence and Industry 4.0 environments.PregradoIngeniero Industrial39 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaIngeniería IndustrialDepartamento de Ingeniería IndustrialFacultad de IngenieríaCampus Medellín - Ciudad Universitariahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Business intelligenceEspionaje industrialAutomatizaciónAutomationIndicadores de eficienciaEfficiency indicatorsAbastecimientoCateringhttp://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85018300Automatización del proceso de actualización de indicadores de desempeño de ISA y sus Empresas usando herramientas de analítica computacional. Semestre de industriaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftdel-Río-Ortega, A., Resinas, M., Durán, A., Bernárdez, B., Ruiz-Cortés, A., & Toro, M. (2019). Visual ppinot: A Graphical Notation for Process Performance Indicators. Business & Information Systems Engineering, 61(2), 137-161. https://doi.org/10.1007/s12599-0170483-3Elom, E. (2023). Data Aggregation ETL Pipeline and Business Intelligence System. García, C. A., Caiza, G., Guizado, D., Naranjo, J. E., Ortiz, A., Ayala, P., & Garcia, M. V. (2023). Visualization of Key Performance Indicators in the Production System in the Context of Industry 4.0. IFAC-PapersOnLine, https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.310Govindan, K., Kannan, D., Jørgensen, T. B., & Nielsen, T. S. (2022). Supply Chain 4.0 performance measurement: A systematic literature review, framework development, and empirical evidence. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 164, 102725. https://doi.org/10.1016/j.tre.2022.102725Kodi, D. (2023). A Pythonic Approach to API Data Management: Fetching, Processing, and Displaying Data for Business Intelligence. International Journal of Emerging Research in Engineering and Technology, 4(2), Article 2. https://doi.org/10.63282/3050922X.IJERET-V4I2P104Martell, F., López, J. M., Sánchez, I. Y., Paredes, C. A., & Pisano, E. (2023). Evaluation of the degree of automation and digitalization using a diagnostic and analysis tool for a methodological implementation of Industry 4.0. Computers & Industrial Engineering, 177, 109097. https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109097Mio, C., Costantini, A., & Panfilo, S. (2022). 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