Metodología de implantación de modelos de gestión de la información dentro de los sistemas de planificación de recursos empresariales. Aplicación en la pequeña y mediana empresa

La Siguiente Generación de Sistemas de Fabricación (SGSF) trata de dar respuesta a los requerimientos de los nuevos modelos de empresas, en contextos de inteligencia, agilidad y adaptabilidad en un entono global y virtual. La Planificación de Recursos Empresariales (ERP) con soportes de gestión del producto (PDM) y el ciclo de vida del producto (PLM) proporciona soluciones de gestión empresarial sobre la base de un uso coherente de tecnologías de la información para la implantación en sistemas CIM (Computer-Integrated Manufacturing), con un alto grado de adaptabilidad a la estnictura organizativa deseada. En general, esta implementación se lleva desarrollando hace tiempo en grandes empresas, siendo menor (casi nula) su extensión a PYMEs. La presente Tesis Doctoral, define y desarrolla una nueva metodología de implementación pan la generación automática de la información en los procesos de negocio que se verifican en empresas con requerimientos adaptados a las necesidades de la SGSF, dentro de los sistemas de gestión de los recursos empresariales (ERP), atendiendo a la influencia del factor humano. La validez del modelo teórico de la metodología mencionada se ha comprobado al implementarlo en una empresa del tipo PYME, del sector de Ingeniería. Para el establecimiento del Estado del Arte de este tema se ha diseñado y aplicado una metodología específica basada en el ciclo de mejora continua de Shewhart/Deming, aplicando las herramientas de búsqueda y análisis bibliográfico disponibles en la red con acceso a las correspondientes bases de datos

Influence Maximization in GOLAP

The notion of influence among people or organizations has been the core conceptual basis for making various decisions and performing social activities in our society. With the increasing availability of datasets in various domains such as Social Networks and digital healthcare, it becomes more feasible to apply complex analytics on influence networks. However, there exist technical challenges of representing various types of influence networks, handling the variability on the analytics types, and optimizing the time complexity in running the analytics. We present a comprehensive approach to managing influence networks using a set of extended graph models, called Graph-based OLAP (GOLAP). The design space for GOLAP is defined by the incorporation of node types (i.e., colors), weights on relationships (i.e., edges), constraints on the number of nodes for a certain node type, and constraints on the percentage of nodes for a certain node type. We begin with defining a method to find a Strongest Influence Path (SIP) which is the strongest path from the source node to the target node. Then, we extend it with k-colors, a constraint on the number of nodes, and a constraint on the percentage of nodes. Hence, we can answer complex queries on influence networks such as “find the SIP with t nodes of color c” or “find the SIP with t% nodes of color c.” Based on the SIP model, we present a set of Influence Maximization (IM) methods which find a set of s seed nodes that can influence the whole graph maximally with various constraints such as having ‘t nodes of color c’. We apply the IM methods to Gastrointestinal (GI) cancer data and prove the proposed approach works well in the context of GI cancers. We use text mining to identify objects and relationships to construct a graph and use graph-based IM to discover the most influential co-occurring genes. We also address the methods for optimizing the time complexity of the analytics algorithms. We apply heuristic-based and graph reduction-based methods to reduce the time complexity. In addition to proving the proposed methods, we present the result of our implementation on the methods