Ingeniería de Sistemas · 2024
CoffeeBot: “Herramienta prototipo para la toma de decisiones basada en análisis de datos del sector cafetero”
La industria del café enfrenta diversos desafíos en un mercado altamente volátil, afectado por factores como el cambio climático, la inestabilidad en los precios y las fluctuaciones en la producción y el consumo a nivel mundial. En este contexto, los actores del sector cafetero, desde los productores hasta los exportadores y comerciantes, necesitan herramientas que les permitan tomar decisiones informadas y en tiempo real. La falta de acceso a información actualizada y la dificultad para procesar grandes volúmenes de datos limitan la capacidad de estos actores para adaptarse a los cambios y optimizar sus estrategias. Para abordar estas problemáticas, se ha desarrollado CoffeeBot, un chatbot que utiliza técnicas avanzadas de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) para apoyar la toma de decisiones en el sector cafetero
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4 páginas con «café cambio climático»
- p. 13sector cafetero” 13 RESUMEN La industria del café enfrenta diversos desafíos en un mercado altamente volátil, afectado por factores como el cambio climático, la inestabilidad en los precios
- p. 15comercialización del café ha enfrentado diversas dificultades, pero en la actualidad, estas se han intensificado debido a factores complejos como la volatilidad de los precios, el cambio climático
- p. 24como el agua y la energía, lo cual resulta crucial en un contexto de cambio climático y escasez de recursos naturales[18]. En las fases de control de calidad
- p. 105entorno como el mercado cafetero, que es altamente sensible a factores externos como el cambio climático y las políticas comerciales, es recomendable implementar un módulo de simulación de escenarios
Contenido
- Universidad de San Buenaventurap. 1
- RESUMENp. 13
- ABSTRACTp. 14
- I. INTRODUCCIÓNp. 15
- II.PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMAp. 17
- Árbol de problemas:p. 17
- Árbol de beneficios:p. 18
- Antecedentesp. 19
- AgroScoutp. 20
- Bushelfarm - FarmLogsp. 21
- Descripción y análisis de la complejidad del problemap. 23
- IV. OBJETIVOSp. 25
- A. Objetivo generalp. 25
- B. Objetivos específicosp. 25
- VI. HIPÓTESISp. 26
- A. Hipótesis de trabajop. 26
- B. Hipótesis estadísticap. 26
- VII. MARCO TEÓRICOp. 27
- Palabras clavep. 28
- Preguntas de investigaciónp. 29
- Diseño de estrategia de búsquedap. 29
- Términos de búsquedap. 29
- Bases de datosp. 29
- Proceso de búsquedap. 30
- Selección de trabajosp. 31
- Criterios de inclusión y exclusiónp. 31
- Criterios de inclusión:p. 31
- Criterios de exclusión:p. 31
- Resultados y discusiónp. 32
- Resultados seleccionadosp. 33
- Preguntas de investigación desarrolladasp. 34
- industria del café para optimizar la toma de decisiones?p. 34
- learning en el sector cafetero?p. 29
- comercialización del café?p. 29
- VIII. METODOLOGÍAp. 37
- Metodología de desarrollop. 37
- Comparación de metodologíasp. 38
- Metodología de desarrollo seleccionadap. 39
- Fases de RADp. 41
- Ejecución de la metodología de desarrollop. 43
- Planeaciónp. 43
- Buyer persona clientep. 43
- Buyer persona usuariop. 44
- Matriz DOFAp. 44
- Análisis Internop. 45
- Fortalezasp. 45
- Debilidadesp. 45
- Análisis Externop. 45
- Oportunidadesp. 45
- Amenazasp. 45
- Estrategiasp. 46
- Estrategias ofensivas:p. 46
- Estrategias de reorientación:p. 46
- Estrategias defensivas:p. 46
- Estrategias de supervivencia:p. 46
- Diseñop. 46
- Mockupsp. 47
- Primera propuesta de mockupsp. 47
- Feedback stakeholdersp. 50
- Construcciónp. 65
- Requisitos funcionalesp. 54
- Requisitos no funcionalesp. 55
- Casos de usop. 55
- Herramientas de softwarep. 57
- Diseño de aplicativo webp. 59
- Transiciónp. 64
- Metodologia para el modelo de inteligencia artificialp. 66
- Comprensión del negociop. 68
- Comprensión de los datosp. 68
- Preparación de los datosp. 68
- Limpieza de datosp. 68
- Transformación de datosp. 69
- Modelo de mercado Canvap. 69
- Arquitectura de desarrollop. 71
- Diseño de bases de datosp. 73
- Vista de procesop. 75
- Diagrama de actividadesp. 75
- Diagrama de Entidad – relaciónp. 76
- Diagrama de desplieguep. 77
- Diagrama de secuenciap. 78
- Diagrama de casos de usop. 78
- IX RESULTADOSp. 80
- Funcionamiento del chatbotp. 80
- Interpretación de consultas:p. 80
- Tiempos de respuesta:p. 80
- Gráficos y análisis:p. 81
- Ejemplo de predicción:p. 82
- Análisis de Bases de Datosp. 82
- Capacidad de integración:p. 82
- Plan de pruebasp. 82
- Satisfacción del Usuariop. 92
- Utilidad de las predicciones:p. 99
- Comentarios adicionales:p. 99
- Impacto en la industria del cafép. 99
- X. DISCUSIÓNp. 100
- XI. CONCLUSIONESp. 102
- XII. RECOMENDACIONESp. 104
- REFERENCIASp. 107
- ANEXOSp. 113
- TABLA Ip. 22
- TABLA II CADENA DE BUSQUEDAp. 30
- TABLA III CRITERIOS DE INCLUSIÓN Y EXCLUSIÓNp. 32
- TABLA IV RESULTADOSp. 32
- TABLA V RESULTADOS SELECCIONADOSp. 33
- TABLA VI COMPARACIÓN DE METODOLOGIASp. 38
- TABLA VII REQUISITOS FUNCIONALESp. 54
- TABLA XIII REQUISITOS NO FUNCIONALESp. 55
- TABLA IX C.U.1p. 55
- TABLA X C.U.2p. 56
- TABLA XI C.U.3p. 56
- TABLA XII C.U.4p. 56
- TABLA XIII C.U.5p. 56
- TABLA XIV C.U.6p. 57
- TABLA XV C.U.7p. 57
- TABLA XVI HERRAMIENTAS DE SOFTWAREp. 58
- TABLA XVII CASOS DE PRUEBAp. 64
- TABLA XVIII CRONOGRAMAp. 65
- TABLA XIX CASOS DE PRUEBAp. 92
- Fig. 1. Software AgroScoutp. 20
- Fig. 2. Software Bushel Farmp. 21
- Fig. 3. Fases de la metodología RADp. 42
- Fig. 4. Buyer persona clientep. 44
- Fig. 5. Buyer persona usuariop. 44
- Fig. 6. Primera propuesta de loginp. 47
- Fig. 7. Primera propuesta pantalla de registrop. 48
- Fig. 8. Primera propuesta pantalla de restablecer contraseñap. 48
- Fig. 9. Primera propuesta pantalla de iniciop. 49
- Fig. 10. Primera propuesta pantalla de dashboardp. 50
- Fig. 11. Propuesta final pantalla de loginp. 51
- Fig. 12. Propuesta final pantalla de registrop. 51
- Fig. 13. Propuesta final pantalla de iniciop. 52
- Fig. 14. Propuesta final pantalla de restablecer contraseñap. 52
- Fig. 15. Propuesta final pantalla de dashboardp. 53
- Fig. 16. Imagen de inicio de sesiónp. 59
- Fig. 17. Imagen de registrop. 60
- Fig. 18. Imagen de restablecer contraseñap. 61
- Fig. 19. Imagen de la pantalla de iniciop. 62
- Fig. 20. Imagen primera pantalla dashboardp. 63
- Fig. 21. Imagen segunda pantalla dashboardp. 63
- Fig. 22. Ciclo iterativo metodología CRISP-DMp. 68
- Fig. 23. Metodologia de modelo Canvap. 71
- Fig. 24. Ciclo arquitectura MVTp. 73
- Fig. 25. Diagrama de actividadesp. 75
- Fig. 26. Diagrama de Entidad-relaciónp. 76
- Fig. 27. Diagrama de desplieguep. 77
- Fig. 28. Diagrama de secuenciap. 78
- Fig. 30. Gráfico de predicciones del modelop. 81
- Figura 31. Primera imagen caso de prueba 1p. 84
- Figura 32. Segunda imagen caso de prueba 1p. 84
- Figura 33. Primera imagen caso de prueba 2p. 85
- Figura 34. Segunda imagen caso de prueba 2p. 86
- Figura 35. Primera imagen caso de prueba 3p. 87
- Figura 36. Segunda imagen caso de prueba 3p. 87
- Figura 37. Tercera imagen caso de prueba 3p. 88
- Figura 38. Primera imagen caso de prueba 4p. 89
- Figura 39. Segunda imagen caso de prueba 4p. 89
- Figura 40. Segunda imagen caso de prueba 5p. 91
- Figura 41. Tercera imagen caso de prueba 5p. 91
- Figura 42. Porcentaje pregunta 2p. 95
- Figura 43. Porcentaje pregunta 3p. 96
- Figura 44. Porcentaje pregunta 4p. 96
- Figura 45. Porcentaje pregunta 5p. 97
- Figura 46. Porcentaje pregunta 6p. 97
- Figura 47. Porcentaje pregunta 7p. 98