Sistema inteligente de control de producción basado en power BI y automatización de datos

Ana María Sosa Pintle; Josefina Porras Aguirre; Violeta Martínez Ramírez; Luciano Machorro Teresa; Adrián Uriel Mezura Galindo

doi:10.61117/ipsumtec.v8i2.424

Autores/as

Ana María Sosa Pintle Tecnológico Nacional de México
Josefina Porras Aguirre Tecnológico Nacional de México
Violeta Martínez Ramírez Tecnológico Nacional de México https://orcid.org/0000-0003-1518-786X
Luciano Machorro Teresa Tecnológico Nacional de México
Adrián Uriel Mezura Galindo Tecnológico Nacional de México

DOI:

https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v8i2.424

Palabras clave:

dashboard, Power Bi, TULIP, silos

Resumen

El siguiente trabajo, expone las fases de creación de la automatización de software que controla los flujos de producción registrados dentro del área industrial. El desarrollo del proyecto se llevó a cabo bajo un enfoque práctico y estructurado, basado en la metodología de modelo de cascada. Este enfoque permitió construir el sistema por etapas, validando continuamente su funcionalidad con los usuarios clave en la planta. A lo largo del proceso se combinaron técnicas de análisis de requerimientos, diseño de bases de datos, desarrollo de aplicaciones no-code en Tulip, modelado de datos en Power BI y visualización de indicadores clave de desempeño (KPIs).

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Biografía del autor/a

Ana María Sosa Pintle , Tecnológico Nacional de México

ANA MARÍA SOSA PINTLE es docente del Tecnológico Nacional de México, campus Puebla. Estudió la carrera de licenciatura en informática y obtuvo el grado de Maestría en Sistemas Computacionales. Cuenta con una experiencia docente de 31 años en el instituto tecnológico de Puebla (enero 1995 a la fecha). Asesora de múltiples proyectos de residencia profesional, concursos de creatividad, emprendimiento e InnovaTec.

Josefina Porras Aguirre , Tecnológico Nacional de México

JOSEFINA PORRAS AGUIRRE es docente de tiempo completo en el TecNM, campus Puebla. Estudió la carrera de Licenciatura en Informática y obtuvo el grado de Maestría en Ciencias de la Computación, área Base de Datos Cuenta con una experiencia profesional de 29 años. Docente en el Instituto Tecnológico de Comitán en las carreras de Licenciatura en Informática e Ingeniería en Sistemas Computacionales (01 de febrero 1997 al 14 de septiembre de 2021); Coordinadora de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales ( 2005 al 2010), docente en el Instituto Tecnológico de Puebla en la carrera de Ingeniería en Tecnologías de la Información y Comunicaciones (15 de septiembre de 2021 a la fecha.

Violeta Martínez Ramírez , Tecnológico Nacional de México

La Dra. Violeta Martínez Ramírez con estudios en Ingeniería en sistemas Computacionales en Programación, Maestría en Ciencias de la Educación y Doctorado en Educación es docente del departamento de Sistemas y Computación del Instituto Tecnológico de Puebla impartiendo materias principalmente de Programación en la Ingeniería en T. I. y C., Perfil Deseable PRODEP (2020), líder del Cuerpo Académico “Computación Aplicada” (2021) y jefa de Proyectos de Vinculación (2020).

Luciano Machorro Teresa, Tecnológico Nacional de México

La MI. Teresa Luciano Machorro es docente del TecNM, campus Puebla, con formación en Ingeniería en
Sistemas Computacionales y Maestría en Ingeniería. Acumula 21 años de experiencia profesional en docencia y gestión académico-administrativa. Ha sido docente en el IT Puebla en diversos periodos entre 2015 y la actualidad. Ocupó cargos directivos como subdirectora Académica en el IT Atitalaquia y coordinadora de Ingeniería en TIC’s en el IT Puebla. También desempeñó funciones en el TecNM y la DGEST, así como docencia y jefatura de Recursos Humanos en el IT de Tlaxiaco.

Adrián Uriel Mezura Galindo , Tecnológico Nacional de México

Adrián Uriel Mezura Galindo es Ingeniero en proceso de titulación en Tecnologías de la Información y
Comunicaciones por el Instituto Tecnológico de Puebla. Ha desarrollado soluciones de análisis de datos y automatización de procesos durante su colaboración profesional en Stanley Black & Decker, donde implementó sistemas de visualización y extracción de información en tiempo real para la toma de decisiones. Sus principales áreas de interés incluyen la ciencia de datos, la optimización de procesos mediante tecnología y el desarrollo de herramientas digitales aplicadas a la industria.

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