Browsing by Author "Espinosa Peralta, Carlos Marcelo"

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    Nexden
    (Universidad ORT Uruguay, 2021) Carbonell González, Ignacio; Espinosa Peralta, Carlos Marcelo; Trocki Beitler, Victor; Bianchi, Alejandro; Bonillo Ramos, Pedro Nolasco; Yovine, Sergio Fabián
    El presente trabajo final tiene como objetivo generar una prueba de concepto para una solución de servicios tecnológicos basados en conocimiento y explotación de datos, para una empresa dedicada a la distribución de alimentos en zonas carenciadas. Se trata de resolver el problema de la asignación y despacho de rutas para la distribución, en un contexto donde los servicios de geolocalización que son utilizados por la empresa carecen de información confiable sobre las zonas periféricas o alejadas de los centros más poblados. Luego de un análisis de los datos que dispone la empresa se seleccionó un subconjunto de los mismos con aquellos que resultaron más relevantes. A partir de los mismos se elaboraron un conjunto de herramientas que permiten agregar a la información de los servicios existentes “una capa” de conocimiento capaz de capturar aquella información definida como relevante para el negocio con el objetivo de poder clasificarlas como mejores o peores rutas en consideración de lo que resulta relevante para la empresa (distancia, estado, composición, restricciones, etc.). Se realizó como parte del trabajo, un análisis detallado de las fuentes de datos proporcionados por la empresa de forma de tener una idea clara del grado de profundidad y calidad que se puede obtener de la implementación de una solución de estas características en el momento actual y futuro. También se realizaron recomendaciones pertinentes en el caso de que se quisiera profundizar en las soluciones presentadas en este trabajo.
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    Sistema de tarifado dinámico en near-to-real-time para Smart Parkings
    (Universidad ORT Uruguay, 2022) Bonillo Valero, Pedro Jesus; Díaz Baraibar, José Eduardo; Mattos León, Juan Diego; Quintana Izzi, Alexis Franklin; Espinosa Peralta, Carlos Marcelo; Martínez Varsi, Nicolas
    El presente trabajo final nace con el objetivo de optimizar las búsquedas de lugares para estacionar y poder reducir todas estas problemáticas que este proceso conlleva. Como meta principal se pretende diseñar e implementar una arquitectura con elementos de IoT, Big Data y Machine Learning capaz de procesar un gran volumen de datos estructurados relacionados a estacionamientos inteligentes. También poder ofrecer una solución real que ahorre los tiempos del proceso de estacionar un vehículo, al mismo tiempo que sea una solución tentadora para la gerencia del estacionamiento que le permita incrementar sus ingresos mediante tarifas dinámicas. El procesamiento será en tiempo real y tendrá una interfaz de usuario capaz de desplegar distintas formas de visualizar información de interés, ya sea capacidad total y disponibilidad de los parkings, características de los distintos estacionamientos y tarifado dinámico. Los atributos de calidad manejados por la arquitectura implementada serán la escalabilidad, tolerancia a fallos, performance y disponibilidad.