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https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/8629
Título : | Diseño y desarrollo de una bodega inteligente actualizable en la nube utilizando tecnología de inteligencia artificial para la optimización del control de inventario en empresas mineras |
Autor : | Salazar Quelal, Carlos Alejandro Fuertes Iturralde, Christopher Israel (tutor) |
Palabras clave : | INTELIGENCIA ARTIFICIAL;GESTIÓN DE INVENTARIOS;EFICIENCIA OPERATIVA;AUTOMATIZACIÓN |
Fecha de publicación : | 2025 |
Editorial : | QUITO/UIDE/2025 |
Citación : | Salazar Quelal, Carlos Alejandro. (2025). Diseño y desarrollo de una bodega inteligente actualizable en la nube utilizando tecnología de inteligencia artificial para la optimización del control de inventario en empresas mineras. Maestría en Mecánica Automotriz. UIDE. Quito. 39 p. |
Resumen : | Introducción: Este proyecto se centra en el diseño y desarrollo de una bodega inteligente, optimizada a través de la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la gestión de inventarios en empresas del sector minero. La necesidad de modernizar los procesos logísticos tradicionales ha llevado a la implementación de tecnologías que permiten el control en tiempo real, predicciones inteligentes y reducción de errores. Metodología: La investigación se desarrolló utilizando un enfoque cuantitativo, y se implementó el software IABOD (Inteligencia Artificial para Bodega Optimizada y Digitalizada) como herramienta central. Se realizaron estudios pre y post-implementación donde se registraron diversos indicadores de rendimiento, como tiempos de respuesta y la eficiencia operativa del personal de mantenimiento. Se usaron formularios para recopilar datos sobre el manejo de inventarios y se aplicaron análisis estadísticos para establecer comparaciones y evaluar mejoras...Introduction: This project focuses on the design and development of an intelligent warehouse optimized through Artificial Intelligence (AI) to enhance inventory management in mining sector companies. The need to modernize traditional logistics processes has led to the implementation of technologies that allow real-time control, intelligent predictions, and error reduction. Methodology: The research was conducted using a quantitative approach, with the IABOD (Artificial Intelligence for Optimized and Digitalized Warehouse) software implemented as the central tool. Pre- and post-implementation studies were carried out, recording various performance indicators such as response times and operational efficiency of maintenance personnel. Data collection forms were employed to gather information on inventory management, and statistical analyses were conducted to establish comparisons and assess improvements... |
URI : | https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/8629 |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Maestría-Ingeniería Automotriz |
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