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Automatización de la clasificación de incidencias mediante Procesamiento del Lenguaje Natural en la empresa Inditex
(Universitat Politècnica de València, 2024-11-19) Magraner Rincón, Aina; Gil Pechuán, Ignacio; Dpto. de Organización de Empresas; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática; Centro de Investigación en Acuicultura y Medio Ambiente
[ES] La gestión de incidencias tecnológicas es una prioridad crítica para cualquier empresa que reciba un considerable volumen diario de estas. La multinacional Inditex se enfrenta a desafíos significativos en la gestión de incidencias debido a la naturaleza global de sus operaciones y la diversidad de sus sistemas y plataformas tecnológicas, sin embargo, el proceso de su clasificación y distribución se ha mantenido de forma manual hasta el momento.
En este trabajo de fin de grado, desarrollado en el contexto de las prácticas realizadas en la empresa Inditex S.A., se ha propuesto abordar este problema y por tanto se ha establecido como objetivo principal diseñar y desarrollar un sistema de clasificación automatizada de tickets de incidencias utilizando técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Este sistema permitirá categorizar automáticamente los tickets en múltiples clases predefinidas, lo que facilitará la asignación y resolución eficiente de las incidencias por parte de los equipos de soporte técnico.
Para lograr este objetivo, se estudiarán diferentes métodos para la construcción de un sistema de clasificación mediante el uso de técnicas de PLN, incluido el preprocesamiento de texto, la extracción y selección de características, así como el entrenamiento de modelos de clasificación. Se evaluarán diferentes enfoques y algoritmos de aprendizaje automático tradicional y de aprendizaje profundo para lograr este objetivo.
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Mejora de la gestión de trabajadores en una empresa de servicios de campo. Un enfoque basado en el análisis de los datos
(Universitat Politècnica de València, 2024-11-19) Diaz Ortega, Cristina; Boza García, Andrés; Dpto. de Organización de Empresas; Centro de Investigación en Gestión e Ingeniería de Producción; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática
[ES] Actualmente, las empresas recopilan miles de datos cada año, generando un constante
flujo de información. Tratar de forma correcta estos datos puede ayudar a extraer
conocimientos que sean significativos para la toma de decisiones estratégicas. En el
caso de empresas de servicios de mantenimiento, reparación e instalación a domicilio,
un correcto análisis de los datos puede suponer importantes mejoras en el servicio que
ofrecen a sus clientes.
Este trabajo tiene como objetivo principal optimizar la fuerza laboral móvil de una
empresa dedicada a servicios de campo usando los datos de los que disponen. Para
conseguir este objetivo se ha seguido un proceso estructurado en varias etapas.
Primero, se realizó la recogida, transformación y limpieza de los datos para asegurar
que pudieran ser procesados adecuadamente. Posteriormente, se han comparado los
algoritmos más usados en contextos similares, en concreto el algoritmo K-Medias y
DSBCAN. Tras esto se ha seleccionado el algoritmo más adecuado para este propósito.
La aplicación del algoritmo ha permitido identificar zonas donde pueden participar dos
operarios compartiendo el mismo vehículo, es decir, el agrupamiento de las órdenes de
trabajo cuyas ubicaciones son adecuadas para el envío de dos trabajadores en lugar de
uno en el vehículo. Finalmente, el trabajo se ha completado con una aplicación web en
la que la empresa puede realizar este proceso de forma automatizada.
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Designing next-generation kesterite solar cells: A systematic numerical investigation of innovative structures and design variants for enhanced photovoltaic performance
(Elsevier, 2023-11-15) Khattak, Yousaf Hameed; Baig, Faisal; Bouich, Amal; Marí-Guaita, Julia; Shuja, Ahmed; Marí Soucase, Bernabé; Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño; Instituto de Diseño para la Fabricación y Producción Automatizada; Dpto. de Física Aplicada; Agencia Estatal de Investigación; UNIVERSIDAD POLITECNICA DE VALENCIA
[EN] This paper presents a thorough numerical investigation of copper zinc tin sulfide (CZTS)-based solar cells utilizing the SCAPS-1D simulation tool. In light of the scarcity of indium and gallium, CZTS is explored as a promising alternative absorber material. The study encompasses an extensive array of 280 device simulations, including a systematic optimization process targeting enhanced power conversion efficiency (PCE). Notably, this iterative optimization procedure results in a notable PCE increase from 11.01% to 14.24%. By delving into the realm of electron transport layer (ETL) materials, the integration of a CdO layer culminates in a significant PCE milestone of 15.71%, and a new structure was extrapolated from this step Back contact/CZTS/CdO/ZnO. Furthermore, an exploration involving 172 diverse configurations incorporating various hole transport layer (HTL) materials unveils a remarkable peak PCE of 21.14% (Back contact/SnS/CZTS/CdSe/ZnO). These findings provide valuable insights and directives for the advancement and optimization of CZTS-based solar cells.
