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dc.contributor.author | Vázquez Alonso, Carlos Alberto | |
dc.date.accessioned | 2024-06-20T17:04:37Z | |
dc.date.available | 2024-06-20T17:04:37Z | |
dc.date.issued | 2023-07-21 | |
dc.identifier.isbn | 978-628-95207-4-3 | |
dc.identifier.issn | 2414-6390 | |
dc.identifier.uri | http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/19325 | |
dc.description | Este proyecto surge de la necesidad de entregar suministros médicos a más de 15 hospitales en la Ciudad de México durante una crisis biológica. Con el apoyo de Amazon, gracias a su participación en el "UNAM - AWS Hackathon", aprendimos a implementar algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. El objetivo es usar sistemas inteligentes y vehículos aéreos no tripulados para optimizar tiempos de entrega y reducir costos e impacto ambiental. Utilizamos herramientas de AWS, aunque es adaptable a otras plataformas en la nube, y creamos un algoritmo para determinar puntos de control estratégicos. Los resultados mostraron que el uso de drones es viable, aunque debido a limitaciones financieras, se probó en un simulador. | es_ES |
dc.description.abstract | Este proyecto es el resultado de la crisis biológica actual, en la que fue necesario entregar suministros médicos a más de 15 hospitales en el área metropolitana de la Ciudad de México. Durante su desarrollo, contó con el apoyo de Amazon debido a su participación premiada en la categoría de salud en el evento nacional llamado "UNAM - AWS Hackathon". Esto nos permitió aprender más herramientas para la implementación óptima de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. El diseño del proyecto consistió en aplicar la transformación digital para entregar suministros en cualquier parte del mundo, sin importar si existe una implicación, como un desastre natural o una emergencia de salud pública. Nuestro objetivo es aplicar soluciones digitales implementando Sistemas Inteligentes en la cadena de suministro para cubrir la demanda de un producto, realizando el proceso de entrega mediante vehículos aéreos no tripulados, optimizando los tiempos de entrega y reduciendo los costos de transporte, así como reduciendo el impacto ambiental que conlleva el proceso. Para lograr este objetivo, implementamos herramientas de software para que el vehículo viaje de manera segura, salvaguardando la integridad de la carga. Determinamos puntos de control en puntos geográficos estratégicos, cumpliendo con las necesidades de seguridad y control sanitario que surgen, puntos de control implementados automáticamente utilizando K-Nearest Neighbors (modelo de aprendizaje automático utilizado ya que, debido a sus características y comportamiento, es el modelo de aprendizaje que mejor se adapta a nuestro modelo físico, dado que las variables de control como las distancias nos permiten encontrar el punto más cercano), creando el algoritmo para cualquier ciudad del mundo, de manera diferente. Utilizamos Amazon Web Services (AWS) porque son herramientas fáciles de implementar y tienen suficiente alcance a nivel mundial; sin embargo, es posible implementarlo en cualquier otra plataforma de servicios en la nube (como Google Cloud Platform, Microsoft Azure, etcétera). Estos servicios tienen una infraestructura estable y nos proporcionan todas las herramientas de software que necesitamos para cumplir nuestro objetivo. Los resultados del sistema inteligente nos mostraron que su implementación en vehículos aéreos no tripulados (dron cuádruple) es viable y logra satisfacer todas las necesidades planteadas al inicio del proyecto; debido a limitaciones financieras, debe ejecutarse a través de un simulador. | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.publisher | LACCEI | es_ES |
dc.subject | Vehículos aéreos no tripulados | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje máquina | es_ES |
dc.subject | Industria 4.0 | es_ES |
dc.subject | Cadenas de suministro 5.0 | es_ES |
dc.subject | Transformación digital | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.title | Desarrollo de sistema inteligente aplicado en cadenas de suministros 5.0 a través de vehículos aéreos no tripulados | es_ES |
dc.type | Artículo académico | es_ES |
dc.director.trabajoescrito | Elorza López, Neftalí | |
dc.carrera.ingenieria | Ingeniería mecatrónica | es_ES |