Formulación de un sistema de inteligencia de negocios para supermercados El Súper

TesisLa toma de decisiones es una de las actividades centrales en la vida de las personas, y por lo tanto, de los administradores. Los procesos de toma de decisiones son fundamentales en el éxito de cualquier acción que se quiera emprender, y son aplicables a cualquier disciplina o rol que el ser humano juegue en su vida, como también al ámbito de los negocios. Para que una empresa sea competitiva, las personas que toman las decisiones necesitan acceder rápida y fácilmente a la información de la empresa y esto se realiza por medio de la Inteligencia de Negocios. La Inteligencia de Negocios, por tanto, es el proceso de análisis de datos de la empresa para extraer conocimiento de ellos. Con Inteligencia de Negocios, se puede, por ejemplo: crear una base de datos de clientes, prever ventas y devoluciones, compartir información entre diferentes departamentos, mejorar el servicio al cliente. Toda toma de decisiones implica aceptar un riesgo, lo que es indudable es que el objetivo es minimizar ese riesgo. Aquí es donde entran en juego las herramientas de Inteligencia de Negocios. Ellas son las encargadas de transformar los datos de los Sistemas transaccionales (Navasoft) del negocio en información útil para la toma de decisiones empresariales. Cuando hablamos de Inteligencia de Negocios, nos estamos refiriendo al conjunto de metodologías y tecnologías, que se orientan a mejorar la gestión inteligente de la empresa, que permiten a los equipos directivos controlar los negocios. O dicho de otra forma, “Inteligencia de Negocios es un esfuerzo por captar y analizar los datos de un negocio para comprender los mercados, clientes o proveedores con mayor claridad, para mejorar los procesos de negocio y competir con más efectividad”. Los procesos para los cuales se aplicó el Sistema de Inteligencia Negocios, involucra las áreas de logística (aprovisionamiento, almacenamiento y distribución), Ventas, Compras, y el área encargada de la administración de los sistemas transaccionales y de inteligencia de negocios recae en el área Sistemas. Los principales problemas que se deben enfrentar en la toma de decisiones del área empresarial, en relación a las que se toman en la vida cotidiana, es que en el ámbito de los negocios, éstas conllevan en si mismas una alta complejidad, sobre todo ante exigencias poco estructuradas. Además, el escaso tiempo de los administradores para recorrer los problemas por todas sus aristas, complica el adoptar las decisiones adecuadas en un entorno que sufre constantes cambios, más aún cuando dichos administradores se ven enfrentados a un bombardeo de problemas, donde deben tomar una gran cantidad de decisiones con acierto y rapidez, debido al surgimiento y reforzamiento de la economía global, donde el éxito de las empresas depende de la capacidad de operar en un ambiente proyectado a escala mundial. Todo lo anterior, realza el valor de asegurar la sobre vivencia y la prosperidad de las organizaciones en un futuro próximo, a través de la toma de decisiones en relación a: modificación de metas, productos, servicios, relaciones internas o externas de la empresa, la forma de operar o el negocio mismo de la organización. Por ello, para resolver la necesidad imperiosa de responder con velocidad en la toma de decisiones y, ser partícipes eficaces y rentables en los mercados internacionales, las empresas requirieron de sistemas de información y comunicaciones poderosos

Clasificación automática de limón sutil peruano (citrus aurantifolia) usando máquinas de vectores de soporte

The manual classification of fruits is a process that requires expert knowledge and is prone to human error. Therefore, the automation of such process through the use of computational tools is of high importance. This research proposes a framework based on the application of image pre-processing techniques and artificial vision for automatically classifying Citrus Aurantifolia fruits through their colors. A classification prototype is presented which is supported by a hardware platform to extract the Color Moments features from the Citrus Aurantifolia images, so as to train the Support Vector Machine (SVM) and K-nearest neighbors (KNN) classification techniques. Results conclude that using the Color Moment related to the mean of the R channel, SVM reaches a precision of 98%. When images were converted into the CIELAB color space, the use of the coordinates a* and b* leads to a precision of 100% using the classifiers SVM and KNN.La clasificación manual de frutas es un proceso que requiere de personal experto y es propenso al error humano. Reviste entonces vital importancia la automatización del mismo utilizando herramientas computacionales. En esta investigación se propuso un marco de trabajo basado en la aplicación de técnicas de Pre-Procesamiento de Imágenes y de Visión Artificial para clasificar de manera automática frutos del Limón Sutil Peruano (Citrus Aurantifolia) por color. Se presenta un prototipo de clasificación soportado por una plataforma de hardware para extraer las características de Momentos de Color de las imágenes de Citrus Aurantifolia con vistas a entrenar las técnicas de clasificación de Máquina de Vectores de Soporte (SVM) y K-Vecinos más Cercanos (KNN). Los resultados arrojaron que utilizando el Momento de Color de la media del canal R (rojo), SVM obtuvo una precisión del 98%. Al convertir las imágenes al espacio de color CIELAB utilizando las coordenadas a* y b* la precisión obtenida por las técnicas SVM y K-NN fue del 100%