Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial

Abstract

Cada día se deben aplicar miles de procesos de Machine Learning con las metodologías ya existentes como CRISP-DM, SEMMA, KDD y TDSP. Todas estas metodologías son buenas para procesos basados en sistemas, sin embargo, existen otros campos de la ingeniería como la Ingeniería Industrial que se encuentran muy relacionadas a la optimización de procesos y que podría resultar beneficiada al adecuar alguna metodología a sus necesidades. El objetivo de este trabajo es diseñar una nueva metodología basada en CRISP-DM, SEMMA, KDD y TDSP para hacer posible la implementación de proyectos de mejora de procesos en Ingeniería de Industrial y que los próximos trabajos de tesis de estudiantes en Ingeniería de Industrial consideren el tema de Machine Learning para la optimización de procesos en los proyectos que consideren apropiados.