Desarrollo de un algoritmo para la generación automatizada de alertas tempranas de vencimiento de la plataforma de rastreo para la empresa GLOBAL MONITORING GPS
| dc.contributor.advisor | Vargas Pineda, Óscar Iván | |
| dc.contributor.author | Gómez Cabrera, Ángel Gabriel | |
| dc.contributor.author | Urueña Saavedra, Yulisa Dayana | |
| dc.contributor.corporatename | Universidad Santo Tomás | |
| dc.contributor.cvlac | https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0002086588 | |
| dc.contributor.cvlac | https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0002086677 | |
| dc.contributor.googlescholar | https://scholar.google.es/citations?user=oBFaYNwAAAAJ&hl=es | |
| dc.contributor.googlescholar | https://scholar.google.com/citations?hl=es&user=iv0-lh4AAAAJ | |
| dc.contributor.gruplac | https://scienti.minciencias.gov.co/gruplac/jsp/visualiza/visualizagr.jsp?nro=00000000019947 | |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0009-0006-9691-2734 | |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0009-0008-2591-3961 | |
| dc.date.accessioned | 2025-08-19T15:17:05Z | |
| dc.date.available | 2025-08-19T15:17:05Z | |
| dc.date.issued | 2025-06-12 | |
| dc.description | El presente proyecto tiene como objetivo principal, desarrollar un algoritmo que permita la generación automatizada de alertas tempranas sobre el vencimiento de los servicios de rastreo vehicular ofrecidos por la empresa GLOBAL MONITORING GPS. Este algoritmo busca optimizar la gestión de vencimientos, mejorar la eficiencia operativa y fortalecer la relación con los clientes mediante notificaciones oportunas. Actualmente, la empresa enfrenta problemas porque los clientes a menudo olvidan pagar a tiempo, lo que interrumpe el servicio de rastreo. Esto afecta la transmisión de datos y la capacidad de la empresa para monitorear los vehículos de manera continua y precisa, ya que el rastreo depende de la conectividad de las SIM cards. El proyecto se diseñó como un estudio observacional y práctico, mediante el análisis de patrones de datos históricos sobre el uso y vencimiento de planes de monitoreo de red en los clientes de la empresa. Inicialmente en la fase práctica se realizó un esquema lógico de cómo iba a ser el algoritmo que se iba a implementar en el entorno de ejecución. Seguido a ello, se desarrolló el algoritmo en Python, alojado en el entorno de Google Colaboratory, que permitió generar informes y alertas mediante la programación. Adicionalmente, se realizó un manual de uso donde se encuentran las instrucciones detalladas para la instalación y uso del algoritmo, lo que permite facilitar su implementación en la empresa. Este proyecto logró desarrollar una solución efectiva para la gestión de vencimientos de los servicios de rastreo vehicular, mejorando la eficiencia operativa de la empresa GLOBAL MONITORING GPS y garantizando un servicio de mayor calidad para sus clientes. | |
| dc.description.abstract | The main objective of this project is to develop an algorithm that allows the automated generation of early alerts regarding the expiration of vehicle tracking services offered by the company GLOBAL MONITORING GPS. This algorithm aims to optimize the management of expirations, improve operational efficiency, and strengthen customer relationships through timely notifications. Currently, the company faces issues because customers often forget to pay on time, which disrupts the tracking service. This affects data transmission and the company's ability to continuously and accurately monitor vehicles, as tracking depends on the connectivity of SIM cards. The project was designed as an observational and practical study, analyzing historical data patterns on the usage and expiration of network monitoring plans for the company's customers. Initially, in the practical phase, a logical scheme was created for how the algorithm would be implemented in the execution environment. Following this, the algorithm was developed in Python, hosted in the Google Colaboratory environment, which allowed the generation of reports and alerts through programming. Additionally, a user manual was created with detailed instructions for the installation and use of the algorithm, facilitating its implementation in the company. This project successfully developed an effective solution for managing the expirations of vehicle tracking services, improving the operational efficiency of GLOBAL MONITORING GPS, and ensuring a higher quality service for its customers. | |
| dc.description.domain | http://www.ustavillavicencio.edu.co/home/index.php/unidades/extension-y-proyeccion/investigacion | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Gomez & Ureña. (2025) Desarrollo de un algoritmo para la generación automatizada de alertas tempranas de vencimiento de la plataforma de rastreo para la empresa GLOBAL MONITORING GPS. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11634/69086 | |
| dc.publisher.branch | CRAI-USTA Villavicencio | |
| dc.relation.references | Alcoceba-Herrero, I., Coco-Martín, M. B., Jiménez-Pérez, J. M., Leal-Vega, L., Martín Gutiérrez, A., Dueñas-Gutiérrez, C., Miramontes-González, J. P., Corral-Gudino, L., de Castro-Rodríguez, F., Royuela-Ruiz, P., & Arenillas-Lara, J. F. (2024). Randomized controlled trial to assess the feasibility of a novel clinical decision support system based on the automatic generation of alerts through remote patient monitoring. Journal of Clinical Medicine, 13(19). https://doi.org/10.3390/jcm13195974 | |
| dc.relation.references | Al-Hilali, F., Luhar, R. D., & Jamaal, M. M. (2023). GPS and GSM-based smart vehicle tracking system. Journal of Student Research. | |
| dc.relation.references | Aracena, C., Villena, F., Arias, F., & Dunstan, J. (2022). Applications of machine learning in healthcare. Revista Medica Clínica Las Condes, 33(6), 568–575. https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2022.10.001 | |
| dc.relation.references | De Sousa, K., Pilikos, G., Azcueta, M., & Floury, N. (2024). Ship detection from raw SAR echoes using convolutional neural networks. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 17, 9936–9944. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2024.3399021 | |
| dc.relation.references | Rodríguez García, D. (2020). Desarrollo RPA para monitoreo de calidad de datos y generación de alertas (Tesis de grado). Universidad EAFIT. | |
| dc.relation.references | El Farh, N. R. (2024). Automatización de la cadena de suministro en el sector alimenticio mediante integración de sistemas (Tesis). Universidad Politécnica de Valencia. https://riunet.upv.es/handle/10251/210150 | |
| dc.relation.references | Figaredo, D. D., Reich, J., & Ruipérez-Valiente, J. A. (2020). Learning analytics and data driven education: A growing field. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 23(2), 33–43. https://doi.org/10.5944/ried.23.2.27105 | |
| dc.relation.references | Gimeno, R., & Marqués, J. M. (2022). Tradición e inteligencia artificial: Oportunidades y retos del machine learning para los servicios financieros. ICE, Revista de Economía, 926. https://doi.org/10.32796/ice.2022.926.7403 | |
| dc.relation.references | Guaillazaca González, C. A., & Hernández A., V. (2020). Clasificador de productos agrícolas para control de calidad basado en machine learning e Industria 4.0. Revista Perspectivas, 2(2), 21–28. https://doi.org/10.47187/perspectivas.vol2iss2.pp21- 28.2020 | |
| dc.relation.references | Hayashi, C. (1998). What is data science? Fundamental concepts and a heuristic example. En C. Hayashi & T. Yajima (Eds.), Data science, classification, and related methods (pp. 40–51). Springer Japan. | |
| dc.relation.references | Capacyachi Ventura, J. R. (2022). Automatización de procesos para mejorar la administración de alertas del monitoreo de servidores de base de datos del Ministerio de Salud (Trabajo de grado). Universidad Nacional del Centro del Perú. | |
| dc.relation.references | Lemus-Delgado, D., & Navarro, R. P. (2020). Data science and global studies: Contributions and methodological challenges. Colombia Internacional, 102, 41–62. https://doi.org/10.7440/COLOMBIAINT102.2020.03 | |
| dc.relation.references | Meng, T., Jing, X., Yan, Z., & Pedrycz, W. (2020). A survey on machine learning for data fusion. Information Fusion, 57, 115–129. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.001 | |
| dc.relation.references | Montero-Vilela, J., Arias-Oliva, M., & Borondo, J. (2019, octubre). Automatización, digitalización y robotización: Definición y protagonismo en la RSC del IBEX 35. | |
| dc.relation.references | Naur, P. (1974). Concise survey of computer methods. New York, NY: Petrocelli Books. | |
| dc.relation.references | Morales, J. S. R. (2021). Propuesta de automatización para el seguimiento de ventas en microempresas. Revista Odigos, 2(3), 77–98. https://doi.org/10.35290/ro.v2n3.2021.476 | |
| dc.relation.references | Singh, Y., & Patel, N. D. (2024). Enhancing security operations center efficiency through multi-model integration of large language models and SIEM systems. https://doi.org/10.2139/ssrn.4943079 | |
| dc.relation.references | Soori, M., Arezoo, B., & Dastres, R. (2023). Machine learning and artificial intelligence in CNC machine tools: A review. Sustainable Manufacturing and Service Economics, 2, 100009. https://doi.org/10.1016/j.smse.2023.100009 | |
| dc.relation.references | Troncoso Espinosa, F. H., & Ruiz Tapia, J. V. (2020). Predicción de fuga de clientes en una empresa de distribución de gas natural mediante el uso de minería de datos. Universidad Ciencia y Tecnología, 24(106), 79–87. https://doi.org/10.47460/uct.v24i106.399 | |
| dc.relation.references | Vásquez Hernández, L. A., Díaz Álzate, J. C., Betancur Aricapa, Y. S., & Reyes Rojas, G. E. (2023). Transformación digital un reto para las pymes: Articulación de TIC - Tecnología de la Información - en las pequeñas empresas (pymes) del sector manufacturero de Risaralda. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(5), 5314–5337. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i5.8128 | |
| dc.relation.references | Wei, J., Chiu, C. H., Huang, F., Zhang, J., & Cai, C. (2019). A cost-effective decentralized vehicle remote positioning and tracking system using BeiDou Navigation Satellite System and mobile network. Eurasip Journal on Wireless Communications and Networking, 2019(1). https://doi.org/10.1186/s13638-019-1436-y | |
| dc.relation.references | Torres, L. (2021). Diseño de un sistema de alerta temprana para el proceso de alquiler de locales en la empresa aeronáutica civil, regional Atlántico (Trabajo de grado). | |
| dc.relation.references | Ríos, R. A. (2023). Un sistema de detección y alarma contra incendios en la planta de producción de la empresa agroexportadora Medlog Piura S.A.C. (Trabajo de grado). | |
| dc.relation.references | Vădan, A.-M. (2024). Alternative manual and automatic testing methods of IoT systems for smart home. | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombia | en |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | |
| dc.subject.keyword | Automation | |
| dc.subject.keyword | Report | |
| dc.subject.keyword | Early alert | |
| dc.subject.keyword | Algorithm | |
| dc.subject.keyword | Process optimization | |
| dc.subject.keyword | Time reduction. | |
| dc.subject.lemb | Algoritmos - Programación | |
| dc.subject.lemb | Sistemas de alerta temprana | |
| dc.subject.lemb | Lenguaje para la programación de computadores - Python | |
| dc.subject.lemb | Ingeniería Industrial - Investigaciones | |
| dc.subject.lemb | Tesis y Disertaciones académicas | |
| dc.subject.proposal | Automatización | |
| dc.subject.proposal | Reporte | |
| dc.subject.proposal | Alerta temprana | |
| dc.subject.proposal | Algoritmo | |
| dc.subject.proposal | Optimización de procesos | |
| dc.subject.proposal | Reducción de tiempos | |
| dc.title | Desarrollo de un algoritmo para la generación automatizada de alertas tempranas de vencimiento de la plataforma de rastreo para la empresa GLOBAL MONITORING GPS | |
| dc.type | bachelor thesis | |
| dc.type.category | Generación de Nuevo Conocimiento: Artículos publicados en revistas especializadas - Electrónicos |
Archivos
Bloque original
1 - 3 de 3
Cargando...
- Nombre:
- Autorización Facultad
- Tamaño:
- 262.63 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
Bloque de licencias
1 - 1 de 1
Cargando...
- Nombre:
- license.txt
- Tamaño:
- 807 B
- Formato:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Descripción:

