Aplicativo Web para la eleccion rapida y segura de un vehiculo de carga idoneo para realizar un viaje
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2022
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Resumen
Los transportes de mercancías terrestres en Colombia se realizan a partir de las solicitudes de usuarios que requieren llevar algún producto de un punto a otro. Las empresas que prestan el servicio de transporte deben tomar la decisión de cual conductor y vehículo son los idóneos para realizar cierto viaje, esta responsabilidad recae en personal administrativo encargado de la selección. En este proceso, se presentan continuos problemas para las empresas debido a la falta de información que tienen sobre los vehículos y conductores disponibles, lo que conlleva a una elección errónea representando posibles multas, sanciones y problemas legales. Mediante un aplicativo web que permite realizar la elección del conductor y vehículos idóneos a partir un modelo de recomendación entrenado con datos simulados de un modelo de eventos discretos, disminuye tanto el tiempo elección como los errores en elección, aumentando así satisfacción del personal administrativo en comparación a sondeos previos en el sector.
El desarrollo del proyecto se ha realizado mediante de la metodología Scrumban, con la que se llevó el control de todas las tareas y manejo de los Sprints planteados en el proyecto. Con el fin de ajustar el desarrollo de las actividades a metodologías que provean herramientas a fines a las tareas, se ha seleccionado Open-up como metodología de desarrollo del aplicativo web y CRISP-DM que da los lineamientos necesarios para el modelado, entrenamiento, simulación y puesta en marcha del modelo de eventos discretos y el de recomendación.
Se busca mejorar la operación de todas aquellas empresas que presten el servicio de transporte terrestre en Colombia, obteniendo una base de información centralizada en la que se pueda confiar y permita realizar una selección del conductor y vehículo de carga idóneo para realizar un viaje en específico de forma rápida y segura, aumentando así la satisfacción del personal encargado de realizar esta selección.
Descripción
Abstract
The transport of land merchandise in Colombia is carried out based on the requests of users who need to carry a product from one point to another. Companies must normally make the decision as to which driver or vehicle is suitable for a certain trip, this responsibility normally falls on the administrative staff. This problem can represent problems for the company, due to the lack of information they have about the available vehicles and drivers, which leads to a wrong choice. For this reason, this project seeks to make a web application and a recommendation model for discrete events through the Scrumban, Open-up and CRISP-DM methodologies that help to quickly and safely choose the ideal vehicle and driver, optimizing the time in the one that this choice is made in the companies and the satisfaction of the administrative staff is increased.
As results to date, a web application is obtained through which the administrative staff (which is the one that is generally in charge of making the aforementioned choice) will interact together with a dynamic model of discrete events that will help us obtain a approximate simulation of variables that are going to be measured in order to try to improve the quality of the choice of administrative personnel, the time in which this selection is made and the satisfaction of said personnel.
This project seeks to benefit all those companies that provide land transportation services and that want to have a reliable information base to be able to make a quick and safe selection of an ideal cargo vehicle to make a specific trip, as well as increase satisfaction. of the personnel in charge of making this selection by interacting with a web application and a dynamic model of discrete events that provides sufficient data to simulate the trip as accurately as possible.
Palabras clave
Transporte de Mercancía, Modelo de Recomendación, Sistema de Eventos Discretos, Satisfacción, Tiempos de Selección, Simulación
Keywords
Land transportation, Recommendation model, Satisfaction, Discrete event system, Simulation, Selection time