Data warehouse para el Centro de Documentación Regional "Juan Bautista Vázquez"

El proceso de toma de decisiones en las bibliotecas universitarias es de suma importancia, sin embargo, se encuentra complicaciones como la gran cantidad de fuentes de datos y los grandes volúmenes de datos a analizar. Las bibliotecas universitarias están acostumbradas a producir y recopilar una gran cantidad de información sobre sus datos y servicios. Las fuentes de datos comunes son el resultado de sistemas internos, portales y catálogos en línea, evaluaciones de calidad y encuestas. Desafortunadamente estas fuentes de datos sólo se utilizan parcialmente para la toma de decisiones debido a la amplia variedad de formatos y estándares, así como la falta de métodos eficientes y herramientas de integración. Este proyecto de tesis presenta el análisis, diseño e implementación del Data Warehouse, que es un sistema integrado de toma de decisiones para el Centro de Documentación Juan Bautista Vázquez. En primer lugar se presenta los requerimientos y el análisis de los datos en base a una metodología, esta metodología incorpora elementos claves incluyendo el análisis de procesos, la calidad estimada, la información relevante y la interacción con el usuario que influyen en una decisión bibliotecaria. A continuación, se propone la arquitectura y el diseño del Data Warehouse y su respectiva implementación la misma que soporta la integración, procesamiento y el almacenamiento de datos. Finalmente los datos almacenados se analizan a través de herramientas de procesamiento analítico y la aplicación de técnicas de Bibliomining ayudando a los administradores del centro de documentación a tomar decisiones óptimas sobre sus recursos y servicios.

Sistema supervisor inteligente para procesos de producción de petróleo

Maximizar la producción de pozos de crudo pesado y extra pesado es el principal beneficio que se desea obtener de los sistemas de control que están corrientemente operativos en empresas de petróleo. Dada la naturaleza compleja y cambiante con el tiempo de los métodos existentes de levantamiento artificial para extracción de crudo, se dificulta el cumplimiento de las especificaciones pre establecidas para el procesamiento del crudo por parte de los lazos de control regulatorios. Tomando esto en cuenta, en éste trabajo se propone un sistema de supervisión inteligente que permite detectar cambios en las condiciones de operación del proceso productivo y realizar ajustes automáticos de sus consignas. Además, el sistema supervisor propuesto tiene la capacidad de detectar fallas en los sensores involucrados en los lazos de control, garantizando de esta manera una operación confiable del proceso. La propuesta fue probada en un pozo de petróleo real obteniéndose resultados que superaron las expectativas iniciales.