Browsing by Author "Cedaro, Karina Elizabeth"

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    Análisis automático de indicadores de calidad de historias de usuario mediante medidas difusas
    (2022-11-04) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Cedaro, Karina Elizabeth; Sosa Zitto, Rossana Elizabeth
    La calidad de los entregables de la elicitación de requisitos es causa de gran parte de los desvíos significativos en los proyectos de desarrollo de software por el alto impacto de sus consecuencias sobre el producto final. Aun así las empresas no invierten los recursos suficientes, cuando ello les permitiría reducir esfuerzos, costos y obtener ventajas en un mercado altamente competitivo. Si bien la Ingeniería de Requisitos intenta con sus aportes mejorar la situación, el alcance de sus propuestas no siempre aplica a las PyMEs desarrolladoras de nuestra región, industrias que se enfrentan a diario con falta de recursos, habilidades y experiencia en su búsqueda por crear software de calidad y sobrevivir en el mercado. En este marco el presente trabajo propone una herramienta basada en la aplicación de técnicas de análisis de textos que permite complementar el rol de los ingenieros de requisitos en lo que hace a la verificación de los resultados de este proceso. Tal herramienta se sustenta en un modelo basado en medidas difusas que determina indicadores de calidad en conjuntos de historias de usuario en tres características clave: no ambigüedad, ausencia de conflictos y unicidad. La herramienta se utiliza en conjuntos de historias de usuario recopiladas por los autores para identificar fortalezas y debilidades, obteniendo resultados prometedores que animan a continuar con la investigación.
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    Aplicación de inteligencia computacional y computación de alto desempeño en el desarrollo de un modelo de predicción de las condiciones predisponentes al quemado del arroz (Pyricularia oryzae)
    (Red de Universidades con Carreras en Informática, 2023-04-13) Asselborn, Miriam; Escalante, Julián; Lopresti, Olga Mariela; Miranda, Natalia Carolina; Schab, Esteban Alejandro; Cedaro, Karina Elizabeth; Fontanini, Pablo; Martínez, Malvina; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Pedraza, María Virginia; Piccoli, María Fabiana
    Un sistema complejo o crítico con toma de decisiones se caracteriza por la imposibilidad de reproducir para su estudio un escenario sin consecuencias reales, o cuando su resolución implica gran cantidad de recursos para obtener resultados en un tiempo prudencial. La complejidad puede darse por las características del problema o por la cantidad de datos con los que se trabaja. Tomar decisiones en estos contextos debe conjugar dos atributos usualmente contrapuestos: calidad y velocidad. En este trabajo proponemos una línea de investigación enfocada en analíticas, principalmente las prescriptivas, capaces de determinar acciones a ser ejecutadas en el momento (decisiones operativas) o en el futuro (decisiones tácticas: corto y mediano plazo, decisiones estratégicas: largo plazo) para lograr un objetivo deseado. A esta línea se suman investigaciones en Inteligencia Computacional y Computación de Alto Desempeño con el fin de obtener, de forma colaborativa, calidad y velocidad en las decisiones.
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    Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretos
    (Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN. AJEA., 2023-11-01) Pérez, Juan Pablo; Cedaro, Karina Elizabeth; Cóccola, Mariana Evangelina; Anselmino, Agustina
    Los cambios constantes en los requerimientos del mercado y la incertidumbre inherente de la demanda obligan a las empresas de manufactura a ajustar sus procesos de producción, identificando los recursos críticos que afectan la productividad deseada y sus costos asociados. En este contexto, la simulación de eventos discretos se presenta como una herramienta útil para el análisis de la dinámica de los sistemas de manufactura que operan bajo incertidumbre, facilitando la evaluación de estrategias de operación alternativas. El presente trabajo expone el desarrollo de un estudio de simulación para evaluar la productividad de una PyME metalúrgica dedicada a la fabricación de implementos para minicargadoras. La empresa utiliza un sistema de fabricación job shop, contando con diferentes productos y secuencias de operaciones. Se opera bajo el esquema make-to-order, donde las órdenes de producción se generan a partir de las solicitudes de los clientes. El objetivo del estudio es identificar los recursos críticos y optimizar la performance, considerando los tiempos de producción, máquinas, operarios, productos, materias primas, y demás recursos del proceso productivo. El modelo computacional se desarrolla en el software de simulación SIMIO, que permite modelar, simular y visualizar la línea de producción en 3D. Posteriormente, se realiza una experimentación considerando diferentes escenarios de funcionamiento y se calculan indicadores de performance específicos del proceso productivo.
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    Planificación de Actividades Logísticas en Cadenas de suministros con modelos computacionales para el desarrollo de la industria forestal en la región
    (2023-05-11) Cedaro, Karina Elizabeth; Navas, Laura Evangelina; Jairala, María José
    Entre los factores más importantes que afectan la competitividad de una industria figuran los costos de producción y distribución, la calidad de los productos ofrecidos, la capacidad de provisión y el cuidado del medio ambiente. Esto convierte a la planificación logística en una actividad clave para la gestión eficiente de operaciones en cadenas de suministros, a través de un desarrollo sustentable. Dicha afirmación cobra aún más importancia en la industria forestal, un sector productivo que en nuestro país se ve fuertemente afectado por la baja competitividad asociada a los altos costos en logística y transporte por infraestructura inadecuada. Cerrar la brecha entre las prácticas de operación aplicadas en la actualidad y las mejores prácticas logísticas podría significar una gran oportunidad para mejorar la capacidad operativa de las industrias, otorgando un valioso impulso a su competitividad. De esta manera, el presente busca desarrollar modelos computacionales avanzados para la gestión de operaciones en cadenas de suministros a través de la creación de técnicas híbridas y sistemáticas de optimización y/o simulación. Se pondrá especial énfasis sobre la cadena de valor foresto industrial, considerando las condiciones sobre las que se desarrolla la actividad en nuestra región.