Reporte automatizado con agrupamiento y predicción para la empresa Collective Intelligence Group
El presente trabajo de grado titulado "Reporte automatizado con agrupamiento y predicción para la empresa Collective Intelligence Group" desarrollado por Diego Alejandro Torres Urrego y Jorge Luis Huergo Herrán, propone el diseño y la implementación de un sistema automatizado que mejora la...
- Autores:
-
Torres Urrego, Diego Alejandro
Huergo Herran, Jorge Luis
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Ibagué
- Repositorio:
- Repositorio Universidad de Ibagué
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4546
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12313/4546
- Palabra clave:
- Collective Intelligence Group - Agrupamiento de datos
Automatización de reportes
Agrupamiento de datos
Predicción de rendimiento
Análisis de telemetría
Reports automation
Data Clustering
Performance Prediction
Telemetry Analisis
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- openAccess
- License
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El presente trabajo de grado titulado "Reporte automatizado con agrupamiento y predicción para la empresa Collective Intelligence Group" desarrollado por Diego Alejandro Torres Urrego y Jorge Luis Huergo Herrán, propone el diseño y la implementación de un sistema automatizado que mejora la generación y gestión de informes en el contexto de telemetría industrial aplicada a montacargas. Utilizando técnicas avanzadas de Machine Learning, específicamente el agrupamiento mediante K-Means y la predicción mediante regresión polinómica, este proyecto logra automatizar el proceso de creación de informes, permitiendo una toma de decisiones más rápida y eficaz basada en datos precisos y actualizados. El sistema no solo optimiza los tiempos de generación de informes, sino que también mejora la calidad y la precisión de los mismos, contribuyendo significativamente a la gestión operativa y estratégica de la empresa. Los resultados del proyecto demuestran una notable mejora en la eficiencia operacional y ofrecen un modelo replicable para otras aplicaciones en la industria. Este trabajo fue dirigido por Ing. PhD. Alexandra La Cruz Puentes y presentado como requisito parcial para optar al título de Ingeniero Electrónico e Ingeniero de Sistemas en la Universidad de Ibagué. |
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Barrera, D., & Mera, C. (2017). DESARROLLO DE UN SISTEMA PARA AUTOMATIZAR LA GENERACIÓN DE DOCUMENTOS EN UN ESTUDIO JURÍDICO PARA LA GESTIÓN DE COBRANZAS. Guayaquil: ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL. Bramer, M. (2016). Principles of Data Mining. London: Springer Link. Collective Intelligence Group. (2024). Learn About FLEET IQ360. Obtenido de CollectiveIntelligenceGroup: https://thecollectiveintelligencegroup.com/fleet-iq360 Collective Intelligence Group. (2024). What is Fleet iQ360? Recuperado el 03 de Abril de 2024, de TheCollectiveIntelligenceGroup: https://thecollectiveintelligencegroup.com/fleet-iq360 Dawani, J. (2020). Hands-On Mathematics for Deep Learning. Birmingham: Packt Publishing Ltd. FiveVidya. (23 de Mayo de 2023). Python for Simulations and Modeling in PhD Research: Advantages and Applications. Obtenido de Fivevidya: https://www.fivevidya.com/blog/python-for-simulations-and-modeling-in-phd research-advantages-and-applications/ Foundation Python Software. (2024). Graphical User Interfaces with Tk. Obtenido de Python: https://docs.python.org/3/library/tk.html Gámez-Gómez, E. (2022). Base de datos estatal e informe automatizado:. Revista Mexicana De Trasplantes, 92-100. Git. (2024). Obtenido de git: https://git-scm.com/about/ Grus, J. (2019). Data Science from Scratch, 2nd Edition. O’Reilly Media. McKinney. (2022). Python for Data Analysis, 3E. Obtenido de Wes Mckinney: https://wesmckinney.com/book Naciones Unidas. (2024). Objetivo 9: Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización sostenible y fomentar la innovación. Obtenido de Naciones Unidas: https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/infrastructure/ Oracle. (2020). ¿Qué es la gestión de datos? Obtenido de Oracle: https://www.oracle.com/co/database/what-is-data-management/#:~:text=La%20ciencia%20de%20datos%20es,extraer%20valor%20 de%20los%20datos. Pedro. (4 de January de 2023). Delving into K-Means Clustering: Use Cases and Advanced Applications. Obtenido de Generative Labs: https://www.generativelabs.co/post/delving-into-k-means-clustering-use-cases and-advanced-applications Pérez, Y. G., & Brug Santrayll, M. (2018). Sistema para automatizar la elaboración de documentos de consultorías a centros de datos que realiza el Departamento de Componentes del Centro de Telemática. La Habana: Universidad de las Ciencias Informáticas. Richards, M. (2022). Software Architecture Patterns, 2nd Edition. O'Reilly Media, Inc. Sagar, G., & Syrovatskyi, V. (2022). System Design: Architecting Robust, Scalable, and Modular Applications. Apress, Berkeley, CA. Sandoval Serrano, L. (2018). Algoritmos de aprendizaje automático para análisis y predicción de datos. Revista Tecnológica no.11. Scikit-Learn. (2021). Scikit-learn: Machine Learning in Python (Version 0.24.2). Obtenido de Scikit-Learn: https://scikit-learn.org Soleto, F. R. (2020). Utilización de la base de datos Eurostat. Elaboración de informes automáticos con R. Valencia: Universitat Politectnica De Valencua. The International Association of Business Analytics Certification (IABAC) . (14 de Mayo de 2024). The Future of Data Analytics: AI and Machine Learning Trends. Obtenido de IABAC: https://iabac.org/blog/the-future-of-data-analytics-ai-and machine-learning-trends Vanderplas, J. (2022). Python Data Science Handbook. O'Reilly Media. Waskom, M., Botvinnik, O., O'Kane, D., Hobson, P., Ostblom, J., Lukauskas, S., & Seabold, S. (February de 2021). mwaskom/seaborn: v0.11.2. Obtenido de Zenodo. Zhang, C., Li, W., Zhang, H., & Zhan, T. (2024). Recent Advances in Intelligent Data Analysis and Its Applications. China. |
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Utilizando técnicas avanzadas de Machine Learning, específicamente el agrupamiento mediante K-Means y la predicción mediante regresión polinómica, este proyecto logra automatizar el proceso de creación de informes, permitiendo una toma de decisiones más rápida y eficaz basada en datos precisos y actualizados. El sistema no solo optimiza los tiempos de generación de informes, sino que también mejora la calidad y la precisión de los mismos, contribuyendo significativamente a la gestión operativa y estratégica de la empresa. Los resultados del proyecto demuestran una notable mejora en la eficiencia operacional y ofrecen un modelo replicable para otras aplicaciones en la industria. Este trabajo fue dirigido por Ing. PhD. Alexandra La Cruz Puentes y presentado como requisito parcial para optar al título de Ingeniero Electrónico e Ingeniero de Sistemas en la Universidad de Ibagué.This thesis entitled "Automated reporting with clustering and prediction for the Collective Intelligence Group company" developed by Diego Alejandro Torres Urrego and Jorge Luis Huergo Herrán, proposes the design and implementation of an automated system that improves the generation and management of reports in the context of industrial telemetry applied to forklifts. Using advanced Machine Learning techniques, specifically clustering using K-Means and prediction using polynomial regression, this project automates the report creation process, allowing faster and more effective decision making based on accurate and updated data. The system not only optimizes report generation times, but also improves the quality and accuracy of the reports, significantly contributing to the operational and strategic management of the company. The results of the project demonstrate a notable improvement in operational efficiency and offer a replicable model for other applications in the industry. This work was directed by Ing. PhD. Alexandra La Cruz Puentes and presented as a partial requirement to obtain the title of Electronic Engineer and Systems Engineer at the University of Ibagué.PregradoIngeniero Electrónico, Ingeniero de SistemasResumen..... IX Lista de ilustraciones..... XI Introducción..... 13 Planteamiento Del Problema y Justificación..... 14 1.1 Diagnóstico..... 15 1.2 Formulación del problema..... 16 1.3 Justificación..... 16 Objetivos..... 13 Estado del arte..... 19 Marco teorico..... 25 Metodologia..... 25 1.1.1 Planeación..... 25 1.1.2 Recursos..... 26 1.1.3 Comportamiento de ejecución..... 28 1.1.4 Extensibilidad..... 36 1.1.5 Implementación..... 38 1.1.6 Infraestructura..... 41 1.1.7 Ingesta de datos..... 43 Capítulo 2..... 44 Resultados..... 44 Capítulo 3..... 49 Conclusiones..... 49 Recomendaciones..... 50 Anexos..... 51 Anexo A. Formato de reporte automatizado..... 51 Anexo B. Formato de reporte automatizado..... 57 Anexo C. Formato de reporte automatizado..... 59 Referencias bibliograficas..... 6061 páginasapplication/pdfTorres Urrego, D. A., & Huergo Herrán, J. L. (2024). Reporte automatizado con agrupamiento y predicción para la empresa Collective Intelligence Group. [Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/4546https://hdl.handle.net/20.500.12313/4546spaUniversidad de IbaguéIngenieríaIbaguéIngeniería Electrónica, Ingeniería de SistemasBarrera, D., & Mera, C. (2017). DESARROLLO DE UN SISTEMA PARA AUTOMATIZAR LA GENERACIÓN DE DOCUMENTOS EN UN ESTUDIO JURÍDICO PARA LA GESTIÓN DE COBRANZAS. Guayaquil: ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL.Bramer, M. (2016). Principles of Data Mining. London: Springer Link.Collective Intelligence Group. (2024). Learn About FLEET IQ360. Obtenido de CollectiveIntelligenceGroup: https://thecollectiveintelligencegroup.com/fleet-iq360Collective Intelligence Group. (2024). What is Fleet iQ360? Recuperado el 03 de Abril de 2024, de TheCollectiveIntelligenceGroup: https://thecollectiveintelligencegroup.com/fleet-iq360Dawani, J. (2020). Hands-On Mathematics for Deep Learning. Birmingham: Packt Publishing Ltd.FiveVidya. (23 de Mayo de 2023). 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