Examinando por Autor "Gonzalez Quevedo, Jhon Edwin"

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  • PublicaciónAcceso abierto
    Prototipo funcional de sistema de información enfocada a Servidesk basado en la web con algoritmos de regresión lineal para traintech S.A.Sasado en la web con Algotigmos de regresión lineal para Traitech S.A.S
    (2024) Cárdenas Reyes, Andrés Camilo; Moreno González, Andrés Felipe; Villamil Martin, Manuel Alfonso; Gonzalez Quevedo, Jhon Edwin; Ingenierías - GIIS
    El proyecto de Prototipo funcional de sistema de información web para la empresa Traitech S.A.S propone una solución para avanzar en la gestión del soporte técnico en las (Pymes). Para esto se utilizarán modelos predictivos en una dashboard , el sistema también contara con diferentes módulos de gestión como lo son dispositivos y usuarios, lo que permitirá la detección activa de problemas y una gestión más rápida de los procedimientos técnicos. Los objetivos del proyecto se enmarcan en crear un modelo operativo de sistema de información web que permita gestionar las actividades de soporte técnico; notificar a los usuarios sobre cambios en los estados de soporte; generar predicciones mediante modelos matemáticos. Para lograr esto, se aplicara una metodología de investigación cuantitativa y cualitativa. Esto abarca el análisis de los procesos de soporte técnico y las necesidades de los usuarios. El proyecto tiene en cuenta cambio del prototipo a necesidades específicas para Traitech S.A.S., centrando en manejo de solicitudes, pero se encuentra con ciertas limitaciones como acceso limitado a tecnología en algunas comunidades, sostenibilidad financiera del proyecto y disponibilidad del equipo debido a otras responsabilidades
  • PublicaciónAcceso abierto
    Seguridad Alimentaria Inteligente: Transformando la Cadena de Suministro del Huevo con Tecnologías Emergentes y IA.
    (Fundación Universitaria Compensar, 2024) Sánchez Ibarra, Miguel Eduardo; Villafane Fernández, Daniel Felipe; Roa Gutierrez, Jhonathan Stick; Rodriguez Medina, Duván Andres; Gonzalez Quevedo, Jhon Edwin; Ingenierías - GIIS
    El enfoque del proyecto se centra en elevar los estándares de seguridad en la cadena de suministro de huevos dentro del sector agroindustrial, esto puede lograrse a través de un sistema de información que se apoya en algoritmos matemáticos y herramientas de Inteligencia Artificial (IA). Esta iniciativa mejora no solo la eficiencia operacional y la exactitud en la clasificación de los huevos, sino que también favorece a los participantes de la industria avícola al incrementar la trazabilidad y la calidad del producto final. Entre los objetivos del proyecto se encuentran el análisis estratégico de la cadena de suministro, la adherencia al ciclo de vida del proyecto y la creación de un algoritmo matemático que permite la detección automática de las propiedades físicas de los huevos. Sin embargo, el proyecto enfrenta desafíos como la limitada disponibilidad de recursos y el tiempo restringido para su ejecución. La función de predicción de peso del proyecto, capaz de procesar y clasificar 7000 imágenes en tan solo 2 minutos y 50 segundos, es clave para el mejoramiento de los estándares de calidad y seguridad alimentaria en la cadena de suministro de huevos. Desde el punto de vista académico, el proyecto aporta al progreso en el área de la agricultura de precisión y la implementación de tecnologías de vanguardia. La metodología de investigación comprende una revisión de literatura, recolección de datos, desarrollo de algoritmos y entrenamiento de modelos. A pesar de las limitaciones de recursos y tiempo, la eficacia de la función de predicción de peso es vital para superar estos obstáculos y lograr los objetivos propuestos