Propuesta de diseño de una herramienta tecnológica que ayude en la programación de recursos en el sitp de Bogota para el concesionario consorcio express s.a.

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dc.contributor.advisorParra Barrios, Hernando
dc.contributor.authorBenito Martínez, Edith Lorena
dc.contributor.authorGarzón García, Cesar Augusto
dc.coverage.spatialSoacha (Cundinamarca)
dc.date.accessioned2023-06-03T19:48:07Z
dc.date.available2023-06-03T19:48:07Z
dc.date.issued29-04-2023
dc.descriptionObjetivo General; Proponer la estructura de una herramienta tecnológica predictiva que ayude a la programación y distribución asertiva de recursos y capacidades en el SITP de Bogotá para el concesionario Consorcio Express S.A.
dc.description.abstractEl presente estudio determina un análisis de datos obtenidos en la plataforma publica de Transmilenio S.A, el cual identifica las rutas del sistema de transporte público del concesionario consorcio express S.A. que se trabajaran en la presente propuesta para el diseño de un modelo de predicción mediante la herramienta de machine learning el cual analizara el comportamiento de los usuarios en sus validaciones del pasaje por ruta y cenefa. con el objetivo de mejorar los servicios de las rutas asociadas a cada paradero lo cual para los usuarios es de uso diario y es de vital importancia para los desplazamientos a los diferentes lugares. Adicional se verificarán los puntos que generan mayor dificultad para los usuarios y así el concesionario y los funcionarios como gerentes y programadores tomaran decisiones inteligentes con datos recopilados y analizados que se publicaran en un DashBoard, que mostrara la etapa de predicción para la semana siguiente y el comportamiento del servicio. La visión para la presente propuesta es mejorar la calidad de servicio para los usuarios en el sistema de transporte público urbano para el año 2025 y con una misión de ofrecer un dashboard que prediga el comportamiento de los usuarios y cuáles son las rutas de mayor impacto en los paraderos del concesionario Consorcio Express brindando un servicio más ágil y confiable.
dc.description.abstractLogistic behind public transport is a careful task in big cities like Bogotá, in that work we faced with different prospects: availability of transport fleet, identify critical paths, have qualified personnel or efficient scheduling of resources.
dc.format.extent35 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationBenito, E. Garzón, C. (2023). Propuesta de diseño de una herramienta tecnológica que ayude en la programación de recursos en el sitp de Bogota para el concesionario consorcio express s.a. Sistematización. Corporación Universitaria Minuto de Dios-Soacha Colombia.
dc.identifier.instnameinstname:Corporación Universitaria Minuto de Dios
dc.identifier.reponamereponame:Colecciones Digitales Uniminuto
dc.identifier.repourlrepourl:https:// repository.uniminuto.edu
dc.identifier.urihttps://repository.uniminuto.edu/handle/10656/17413
dc.language.isospa
dc.publisherCorporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO
dc.publisher.departmentPregrado (Virtual y a Distancia)
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de Proyectos
dc.rightsAtribución - No Comercial - Sin Derivadas 2.5 Colombia
dc.rights.accessrightsOpen Access http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.accessrightsOpen Access info:eu-repo/semantics/openAcces
dc.rights.licenseEL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presenta autorización es original y la realizo sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARAGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad actúa como un tercero de buena fe. EL AUTOR, autoriza a LA CORPORACIÓN UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS, para que los términos establecidos en la Ley 1581 de 2012 en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993 y toda normal sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. TRATAMIENTO DE DATOS PERSONALES, EL AUTOR declara y autoriza lo dispuesto en el Articulo 10 del Decreto 1377 de 2013 a proceder con el tratamiento de los datos personales para fines académicos, históricos, estadísticos y administrativos de la Institución. De conformidad con lo establecido, aclaramos que “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables.
dc.rights.localOpen Access
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subjectRecursos
dc.subjectDashBoard
dc.subjectPredicción
dc.subjectMachine learning
dc.subject.keywordsMachine learning
dc.subject.keywordsPrediccion
dc.subject.keywordsDashBoard
dc.titlePropuesta de diseño de una herramienta tecnológica que ayude en la programación de recursos en el sitp de Bogota para el concesionario consorcio express s.a.
dc.typeThesis
dc.type.coarThesis http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
dc.type.spaSistematización
dc.type.spaD. Alberto Maisueche Cuadrado. (2019). UTILIZACIÓN DEL MACHINE LEARNING EN LA INDUSTRIA 4.0. UNIVERSIDAD DE VALLADOLID. https://core.ac.uk/download/pdf/228074134.pdf
dcterms.bibliographicCitationDANE. (2019, 09 12). Censo Nacional de población y vivienda 2018. ¿Cuántos somos? https://sitios.dane.gov.co/cnpv/#!/
dcterms.bibliographicCitationDANE. (2022, 09 23). Proyecciones de población Bogotá. Proyecciones de población Bogotá. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/demografia-ypoblacion/proyecciones-de-poblacion/proyecciones-de-poblacion-bogota
dcterms.bibliographicCitationInternational Conference on Knowledge Management in Organizations KMO 2018: Knowledge Management in Organizations pp 501–510Cite as Machine Learning
dcterms.bibliographicCitationPredictive Model for Industry 4.0 Inés Sittón Candanedo. (2018). Machine Learning Predictive Model for Industry 4.0. Springer. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-95204-8_42
dcterms.bibliographicCitationTransmilenio S.A. (2022, 04 4). Estadísticas SITP. Estadísticas de oferta y demanda del Sistema Integrado de Transporte Público SITP. https://www.transmilenio.gov.co/publicaciones/149180/estadisticas-de-oferta-ydemanda-del-sistema-integrado-de-transporte-publico-sitp/

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