Browsing by Author "Biasco, Andrea Celeste"

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    Monitoreo de carga por método no invasivos en el hogar argentino utilizando redes neuronales
    (UTN Facultad Regional San Francisco, 2018-11) Beinotti, Raúl Alberto; Cocconi, Diego Alejandro; Yuan, Rebeca; Mulassano, Micaela; Ferreyra, Diego M.; Bruno, Javier; Beltramone, Matías; Ferrero, Nicolás Gabriel; Biasco, Andrea Celeste; Beltramone, Matías
    En la actualidad, mucha gente podría verse interesada en el monitoreo energético de sus viviendas, con el fin de optimizar sus consumos. De esta manera, se conocerían los artefactos eléctricos que más energía consumen, su incidencia en el tiempo, cuán representativo resulta el consumo del resto de los artefactos y aquellos artefactos que podrían estar fallando. Utilizando Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) y redes neuronales (del inglés Artificial Neural Networks, ANN), nuestro proyecto propone ofrecer esta posibilidad. Dos enfoques fueron planteados para realizar tal monitoreo la utilización de medidores independientes para cada artefacto eléctrico; la aplicación de Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) o Non-Intrusive (Appliance) Load Monitoring (NIALM o NALM). NILM es una técnica computacional que a partir de una medida total de consumo de energía logra identificar los artefactos eléctricos individuales que se encuentran consumiendo la misma; aunque midiendo cada artefacto puede resultar un método más exacto que NILM, las desventajas prácticas como elevados costos, múltiples configuraciones de sensores y complejidad en la instalación, favorecen el uso de esta técnica. Un enfoque comúnmente utilizado para implementar NILM involucra las siguientes etapas: adquisición de datos; extracción de features; e inferencia o aprendizaje. Durante esta última etapa, las diversas features de los artefactos eléctricos extraídas a partir de los datos de consumo son procesadas según diferentes algoritmos en orden de identificar los artefactos. Se suelen emplear técnicas supervisadas de machine learning en esta etapa, las cuales requieren datos etiquetados; estas técnicas generalmente implican un proceso de aprendizaje lento y son vulnerables a cambios en el inventario de artefactos. Por lo detallado anteriormente, se requieren abordajes que permitan obtener resultados más exactos, sin insumir tiempos prolongados de entrenamiento ni muchos recursos, e independientes de grandes inventarios de features de artefactos eléctricos.
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    Propuesta de un framework para la comparación de diferentes lenguajes de modelado gráficos de procesos de negocio en términos de la representación de procesos inter-organizacionales
    (Octavo Congreso Nacional de Ingeniería Informática/Sistemas de Información: CONAIISI. 5 y 6 de noviembre de 2020 / compilado por Claudia Verino , Juan Carlos Calloni, Gabriel Cerutti, Alfonsina E. Andreatta. ‐ 1a ed. ‐, 2021) Cocconi, Diego Alejandro; Perez, Marisa Norma; Ferreyra, Juan Pablo; Verino, Claudia Mariela; Melano, Guido; Cocconi, Noelia Soledad; Biasco, Andrea Celeste
    Muchas organizaciones están aprovechando las ventajas de las tecnologías de Internet para colaborar entre ellas y participar de procesos de negocio interorganizacionales o colaborativos. Desde hace varios años existe un estándar muy sólido para modelar procesos de negocio privados: BPMN (Business Process Model and Notation). Si bien desde la versión 2.0 cuenta con soporte para representar procesos de negocio colaborativos, al momento de iniciar determinado proyecto o implementación BPM (Business Process Management) en un ámbito inter-organizacional, es difícil tener la seguridad de que la documentación y los modelos que serán generados podrán representarse de acuerdo con las expectativas esperadas. Una vez comenzada la adopción de determinada notación o lenguaje, puede pasar un tiempo considerable desde el inicio del proyecto hasta percibir que no fue una buena decisión y tener que volver a modelar todo con un lenguaje diferente. En consecuencia, en el presente trabajo se realiza un análisis y comparación de las diferentes alternativas actuales para modelar procesos de negocio colaborativos, a fin de seleccionar la más apropiada para el modelado durante determinado proyecto. Entre las opciones disponibles actualmente para modelar procesos de negocio colaborativos, se consideraron las siguientes: (1) el lenguaje BPMN (versión 2.0); (2) las redes de Petri [9] o WorkFlow nets (WF-nets) [10], más específicamente; (3) los diagramas de actividad de UML (Unified Modelling Language) [11]; y (4) los diagramas de secuencia de UML. Sobre la base de dicho análisis, se propone un framework, cuya aplicación a proyectos concretos, partiendo de una especificación de sus principales características y/o requerimientos, permita obtener una recomendación acerca del lenguaje de modelado adecuado para llevarlos adelante.
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    Simulación de procesos de negocio utilizando técnicas de minería de procesos para estimar recursos computacionales necesarios para la apropiada implementación de un sistema BPMS/SIOP
    (2019 CONAIISI : VII Congreso Nacional de Ingeniería Informática : Sistemas de Información / Bettina Donadello. - 1a ed . - San Justo : Universidad Nacional de La Matanza, 2019, 2019-11-15) Cocconi, Diego Alejandro; Perez, Marisa Norma; Ferreyra, Juan Pablo; Verino, Claudia Mariela; Melano, Guido; Cocconi, Noelia Soledad; Biasco, Andrea Celeste
    La gestión de procesos de negocio (BPM, del inglés Business Process Management) implica la aplicación de un ciclo de mejora continua en las organizaciones, en el que intervienen diversas fases. El modelado de procesos de negocio abarca una duración considerable dentro de dicho ciclo, particularmente en las etapas tempranas, pero no suele hacerse énfasis inicialmente en la utilización, configuración y ejecución de los sistemas BPMS (del inglés Business Process Management Systems) y SIOP (Sistemas de Información Orientados a Procesos) que darán soporte a la ejecución de tales procesos, o en todo caso, en los sistemas ERP que actualmente posea la organización y demuestren contar con la flexibilidad suficiente como para especificar y ejecutar los procesos, verificar si todas las integraciones e interacciones con sistemas externos se encuentran disponibles, etc. De la misma manera, suele ser complicado en las primeras etapas estimar los recursos computacionales que se necesitarán para dar soporte a la ejecución de los procesos por parte de estos sistemas. Tal estimación sería útil, por ejemplo, para poder determinar si la organización tendría que lidiar con la adquisición de un servidor, un pequeño clúster de servidores o una solución en la nube para los sistemas. En este trabajo se pretenden considerar aspectos de implementación de los sistemas durante las etapas tempranas del ciclo de vida de BPM, haciendo uso de una simulación en dos etapas y utilizando técnicas de minería de procesos (la cual se suele emplear recién en la etapa final del ciclo de vida), para determinar de manera aproximada los recursos de cómputo que permitirán ejecutar sin inconvenientes los sistemas BPMS y/o SIOP apropiados para la ejecución de los procesos en la organización