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Coronado Gutierrez, Jaime Juniors
Calderon Becerra, Luis Angel (es_PE)
Calderon Becerra, Luis Fernando (es_PE)
2024-08-07T03:52:32Z
2024-08-07T03:52:32Z
2024-07-08
http://hdl.handle.net/10757/674803
Los altos estándares en los puertos y centros logísticos a nivel global y en el mercado peruano hoy exigen la digitalización y automatización de las operaciones, utilizando las últimas tecnologías a su favor para asegurar el nivel de productividad, brindar un servicio de calidad a los clientes y elevar la eficacia. En ese sentido, frente al auge de las importaciones y exportaciones que se viene dando en el país se identificó errores operativos y un déficit en el proceso que se viene dando de manera manual y mecanizada trayendo consigo tiempos de acceso largos para el ingreso y salida de camiones y contenedores en las puertas de la empresa logística. Con la investigación y la experiencia en otros casos de la industria, se optó por un sistema operativo de puerta (GOS), basada en tecnología machine learning con reconocimiento óptico de caracteres e identificación de identidad de los conductores. Este sistema está integrado a la plataforma web de citas de la empresa para que los camiones y contenedores puedan ser registrados y controlados, gestionando el proceso más rápido, seguro, ordenado. Tras la implementación del sistema de acceso inteligente para camiones y contenedores, los resultados mostraron la reducción de tiempos en un 75%. Se optimizó la operatividad del negocio, se obtuvo un proceso más eficaz y automatizado, se eliminaron los procesos manuales y errores en la información, se disminuyó la congestión vehicular en las avenidas aledañas y se elevó el índice de satisfacción de los clientes.
The high standards in ports and logistics centers globally and in the Peruvian market today require the digitalization and automation of operations, using the latest technologies in their favor to ensure the level of productivity, provide quality service to customers and increase efficiency. In that sense, in the face of the boom in imports and exports that has been occurring in the country, operational errors and a deficit were identified in the process that has been occurring manually and mechanized, bringing with it long access times for the entry and exit of trucks and containers at the doors of the logistics company. With research and experience in other cases in the industry, a door operating system (GOS) was chosen, based on machine learning technology with optical character recognition and driver identity identification. This system is integrated into the company's appointment web platform so that trucks and containers can be registered and controlled, managing the process faster, safer, and more orderly. After the implementation of the intelligent access system for trucks and containers, the results showed a reduction in times by 75%. The operation of the business was optimized, a more efficient and automated process was obtained, manual processes and errors in information were eliminated, traffic congestion on the surrounding avenues was reduced, and the customer satisfaction rate was raised.
Trabajo de Suficiencia Profesional (es_PE)
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Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
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Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
Repositorio Académico - UPC (es_PE)
Sistema operativo de puerta
Machine learning
Reconocimiento óptico de caracteres
Empresa logística
Door operating system
Machine learning
Optical character recognition
Logistics company
Sistema de acceso inteligente para camiones y contenedores en una empresa logística utilizando machine learning (es_PE)
Intelligent access system for trucks and containers in a logistics company using machine learning
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Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE) (es_PE)
Ingeniería de Sistemas (es_PE)
Licenciatura (es_PE)
Ingeniero de Sistemas (es_PE)
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70542941
70542942
612076 (es_PE)
Burga Durango, Daniel Wilfredo
Mansilla Lopez, Juan Pablo Jesus
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Privada societaria



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