Asistente virtual basado en Inteligencia Artificial para la obtención de indicadores de desempeño

CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. En la industria ecuatoriana, el acceso a indicadores clave de desempeño (KPIs) es limitado debido al uso de registros manuales y plataformas aisladas que generan demoras en la toma de decisiones y aumentan los costos operativos. El presente proyecto plantea el diseño de una plataforma web que integra un asistente virtual basado en inteligencia artificial para consultar métricas de confiabilidad y disponibilidad, así como predecir fallos en equipos críticos. El objetivo es reducir los tiempos de consulta y fortalecer la toma de decisiones estratégicas mediante información confiable y en tiempo real. El sistema fue desarrollado combinando una base de datos centralizada, un entorno web intuitivo y un motor de procesamiento de lenguaje natural que interpreta preguntas de los usuarios. Asimismo, se incorporó un modelo de aprendizaje automático Random Forest entrenado con datos históricos de operación, el cual se integró al asistente para generar predicciones oportunas. Los resultados demostraron una reducción del tiempo promedio de consulta de cerca de una hora a once minutos y un desempeño predictivo confiable con métricas F1=0.9262 y ROC AUC=0.9567. Se concluye que la solución representa una alternativa viable para la digitalización de procesos industriales, al mejorar la eficiencia, la trazabilidad y la productividad en planta.

• Auteur principal: Diaz Pérez, Grace Angela (author)
• Autres auteurs: Moreno Charco, Josue Raphael (author), Vaccaro Cedillo, Christopher Javier, Director (author)
• Format: bachelorThesis
• Publié: 2025
• Sujets: Industria 4.0; Digitalización; Machine Learning; Productividad
• Accès en ligne: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67738