Prototipo para predecir operaciones aéreas con el fin de optimizar turnos laborales para los controladores en el Aeropuerto Camilo Daza
El objetivo es generar una solución para programar turnos de los controladores aéreos del aeropuerto Camilo Daza de la ciudad de Cúcuta, por medio de la predicción de vuelos, creando un modelo analítico que permita identificar patrones, y tomar decisiones de una manera eficiente por medio del machin...
- Autores:
-
Bustos Moreno, Cesar Alejandro
Zuluaga Grisales, Harold Felipe
Martín Fúquene, Sandra Liliana
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad EAN
- Repositorio:
- Biblioteca Digital Minerva - Repositorio EAN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.universidadean.edu.co:10882/11870
- Acceso en línea:
- https://repository.ean.edu.co/
http://hdl.handle.net/10882/11870
- Palabra clave:
- Controladores aéreos
Aeropuerto Camilo Daza
Modelo analítico
Machine learning
Toma de decisiones
Toma de decisiones
Innovaciones tecnológicas
Inteligencia de negocios
Técnicas administrativas
Aeropuertos - Control del trafico
Air traffic controllers
Camilo Daza Airport
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Machine learning
Decision making
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Prototype to predict air operations to optimize work shifts for controllers at Camilo Daza Airport |
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El objetivo es generar una solución para programar turnos de los controladores aéreos del aeropuerto Camilo Daza de la ciudad de Cúcuta, por medio de la predicción de vuelos, creando un modelo analítico que permita identificar patrones, y tomar decisiones de una manera eficiente por medio del machine learning. La importancia repercute en decidir la configuración más optima sin poner en riesgo la seguridad aérea, de igual forma controlar la cantidad de horas controlador con el fin de mejorar los tiempos de descanso y mejorar los turnos laborales. Con la recopilación de datos se pretende crear un modelo el cual nos genere predicciones, por medio de la cual permita conocer los tiempos con mayor demanda con el fin de determinar el capital humano acorde a este postulado; la importancia de la implementación de este proyecto radica en la utilización de herramientas 4.0 para la toma de decisiones, permitiendo la optimización del recurso humano, aumentando la productividad de los controladores aéreos, su desconexión laboral y la seguridad de las personas. |
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Con la recopilación de datos se pretende crear un modelo el cual nos genere predicciones, por medio de la cual permita conocer los tiempos con mayor demanda con el fin de determinar el capital humano acorde a este postulado; la importancia de la implementación de este proyecto radica en la utilización de herramientas 4.0 para la toma de decisiones, permitiendo la optimización del recurso humano, aumentando la productividad de los controladores aéreos, su desconexión laboral y la seguridad de las personas.The objective is to generate a solution for scheduling air traffic controllers' shifts at the Camilo Daza airport in the city of Cúcuta by Camilo Daza airport in the city of Cúcuta, by means of flight prediction, creating an analytical model to an analytical model to identify patterns and make decisions in an efficient way by means of machine learning. through machine learning. The importance is to decide the most optimal configuration without jeopardizing air safety, as well as to control the number of flights and the safety, as well as controlling the number of controller hours in order to improve rest times and improve work shifts. rest times and improve work shifts. With the data collection it is intended to create a model which generates predictions, by means of which it allows us to know the times which allows us to know the times with the highest demand in order to determine the human capital according to this postulate. human capital according to this postulate; the importance of the implementation of this project lies in the use of 4.0 tools. the importance of implementing this project lies in the use of 4.0 tools for decision making, allowing the optimization of human resources, increasing productivity the optimization of human resources, increasing the productivity of air traffic controllers, their labor and the safety of people.Trabajo de gradoIngeniero de Sistemaspdf66 páginasRecurso electrónicoapplication/pdfinstname:Universidad EanBDM-FISVreponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minervahttps://repository.ean.edu.co/http://hdl.handle.net/10882/11870spaFacultad de IngenieríaIngeniería de Sistemas - VirtualAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAbierto (Texto Completo)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Controladores aéreosAeropuerto Camilo DazaModelo analíticoMachine learningToma de decisionesToma de decisionesInnovaciones tecnológicasInteligencia de negociosTécnicas administrativasAeropuertos - Control del traficoAir traffic controllersCamilo Daza AirportAnalytical modelMachine learningDecision makingPrototipo para predecir operaciones aéreas con el fin de optimizar turnos laborales para los controladores en el Aeropuerto Camilo DazaPrototype to predict air operations to optimize work shifts for controllers at Camilo Daza AirportBachelor Thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradoTHUMBNAILBustosCesar2022.pdf.jpgBustosCesar2022.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6481https://ean.repositoriodigital.com/bitstreams/2390ce3f-350d-4e49-910a-3a93df018402/downloadca6296d19d7ff9758d03db5f4f2d8b0aMD54BustosCesar2022_Anexo.pdf.jpgBustosCesar2022_Anexo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13469https://ean.repositoriodigital.com/bitstreams/da93563c-27c6-453b-bac8-ba3c950c1215/download3d10903b560384639007e58526bf6d36MD55ORIGINALBustosCesar2022.pdfBustosCesar2022.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf2033460https://ean.repositoriodigital.com/bitstreams/abf937bb-24b0-4642-a2db-2acc39009116/downloadf61f794720c34bc216b25f7ef6f74cf5MD51BustosCesar2022_Anexo.pdfBustosCesar2022_Anexo.pdfAutorización Publicaciónapplication/pdf280926https://ean.repositoriodigital.com/bitstreams/d9f4c002-2210-44a5-b763-a11585970827/downloadcdf258e76f1b2dcbac82e23115a56cfeMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81880https://ean.repositoriodigital.com/bitstreams/73f3e18d-078f-4216-b243-64651bfb844b/downloadb1e9cd09f5b5a28e149042b5260677bbMD5310882/11870oai:ean.repositoriodigital.com:10882/118702022-07-29 03:00:14.448http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttps://ean.repositoriodigital.comBiblioteca Digital Minerva EANsoporte@infotegra.com |