Cálculo de la complejidad de los ATCs en un sector mediante clustering

El cálculo de la complejidad cognitiva de ATC busca obtener el grado de dificultad para comprender y controlar situaciones de tráfico aéreo en un momento dado. Dada la subjetividad de lo que es complejo y el hecho de que esto involucra procesos mentales, esta es un área de investigación en curso y no se ha llegado a un consenso de cómo hacer este cálculo. Se han hecho muchos esfuerzos con el fin de calcular la complejidad cognitiva. Algunas propuestas toman en cuenta factores del entorno, otras se enfocan en factores psicológicos y fisiológicos del controlador y otras toman en cuenta ambos tipos de factores. En este trabajo se calculó la complejidad cognitiva en los sectores LECMPAU, LECMPAL, LECMDGU, LECMDGL, LECMBLU y LECMBLL a partir de un histórico de acciones de ATC. Se usó el algoritmo k-means++ clustering para identificar patrones y tendencias en los datos. Se identificaron las características más importantes y a partir de esto, se creó una fórmula para calcular la complejidad cognitiva. Los resultados obtenidos se utilizaron para validar los resultados obtenidos con el sistema COMETA de CRIDA A.I.E.---ABSTRACT---The calculation of the cognitive complexity of ATC seeks to obtain the degree of difficulty to understand and control air traffic situations at a given time. Given the subjectivity of what is complex and the fact that this involves mental processes, this is an area of ongoing research and no consensus has been reached on how to make this calculation. Many efforts have been made in order to calculate cognitive complexity. Some proposals take into account environmental factors, others focus on psychological and physiological factors of the controller and others take into account both types of factors. In this work, the cognitive complexity in the LECMPAU, LECMPAL, LECMDGU, LECMDGL, LECMBLU and LECMBLL sectors was calculated from a historic of ATC actions. The algorithm k-means++ clustering was used to identify patterns and trends in the data. The most important characteristics were identified and, from this, a formula was created to calculate the cognitive complexity. The results obtained were used to validate the results obtained with the COMETA system of CRIDA A.I.E

Análisis financiero para la apertura de una nueva sucursal de Autoservicio Joax S.A., en la provincia de San José

Tesis de maestría -- Universidad de Costa Rica. Posgrado en Administración y Dirección de Empresas. Maestría Profesional en Administración y Dirección de Empresas con énfasis en Finanzas, 2013El objetivo de este trabajo es realizar un análisis financiero, para la apertura de una sucursal en San José para la distribución y venta de servicios automotrices, como: mecánica rápida, llantas, baterías; entre otros. La sucursal va a contar con los inventarios necesarios, suplidos por la Casa Matriz, y la fuerza de trabajo necesaria para atender las necesidades de los clientes. La empresa en cuestión se dedica a la distribución y venta de llantas, la comercialización de: baterías, aromatizantes, lubricantes y los servicios de mecánica rápida. Cuenta como más de diez años en el mercado nacional y opera en las provincias de: San José, Guanacaste y Alajuela. El proyecto desarrolla una investigación de tipo bibliográfico, para determinar las herramientas necesarias que permiten realizar el análisis de los datos recopilados por la empresa y sus Bases de datos históricos y de datos financieros; con el fin de realizar el análisis financiero de la apertura de la sucursal y las condiciones de esta. Dentro de las principales conclusiones se encuentra, que el resultado del cálculo del VAN para los flujos de caja calculados es de ₡154 144 878 (ciento cincuenta y cuatro millones, ciento cuarenta y cuatro mil, ocho cientos setenta y ocho colones), lo que los flujos descontados cubren la inversión inicial. Además tiene una TIR de 61.06%, que sobrepasa el costo de capital de 8.995%. Tomando todo lo anterior en consideración, se recomienda realizar la inversión en el proyecto de la apertura de la sucursal.UCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Ciencias Sociales::Maestría Profesional en Administración y Dirección de Empresas con énfasis en Finanza

Big Data Life Cycle in Shop-floor – Trends and Challenges

Big data is defined as a large set of data that could be structured or unstructured. In manufacturing shop-floor, big data incorporates data collected at every stage of the production process. This includes data from machines, connecting devices, and even manufacturing operators. The large size of the data available on the manufacturing shop-floor presents a need for the establishment of tools and techniques along with associated best practices to leverage the advantage of data-driven performance improvement and optimization. There also exists a need for a better understanding of the approaches and techniques at various stages of the data life cycle. In the work carried out, the data life-cycle in shop-floor is studied with a focus on each of the components - Data sources, collection, transmission, storage, processing, and visualization. A narrative literature review driven by two research questions is provided to study trends and challenges in the field. The selection of papers is supported by an analysis of n-grams. Those are used to comprehensively characterize the main technological and methodological aspects and as starting point to discuss potential future research directions. A detailed review of the current trends in different data life cycle stages is provided. In the end, the discussion of the existing challenges is also presented