Ingeniería de Sistemas e Informática

Implementación de una arquitectura de microservicios para mejorar el proceso de la gestión de clientes de la funeraria Descanso Eterno SAC, Chimbote

2026-06-05T21:02:04Z

Implementación de una arquitectura de microservicios para mejorar el proceso de la gestión de clientes de la funeraria Descanso Eterno SAC, Chimbote Mendoza Oviedo, Michael Nay En la funeraria Descanso Eterno S.A.C., ubicada en Chimbote, se identificó que la gestión de clientes presentaba ineficiencias debido al uso de procesos manuales, la limitada disponibilidad de información y la baja digitalización de servicios. El objetivo de la investigación fue desarrollar e implementar un sistema de gestión basado en arquitectura de microservicios para optimizar la eficiencia operativa y mejorar la atención al cliente. El estudio fue de tipo aplicado, con diseño preexperimental y enfoque cuantitativo, empleando la metodología ágil Scrum para el desarrollo. El sistema se implementó en Amazon Web Services (AWS) utilizando base de datos NoSQL DynamoDB, funciones Lambda y una interfaz en Python Flask. La recolección de datos se realizó mediante encuestas a 35 participantes antes y después de la implementación, y se aplicaron pruebas estadísticas de normalidad (Shapiro-Wilk) y T-Student para muestras relacionadas. Los resultados evidenciaron mejoras estadísticamente significativas (p < 0.001) en los tres indicadores evaluados: reducción del 49.4% en el tiempo de respuesta (de 27.47 s a 13.90 s), incremento del 72.2% en el grado de satisfacción de empleados y clientes (aumento de 3.25 puntos sobre un valor inicial de 4.50) y aumento del 89.3% en la disponibilidad de la información (de 4.01 a 7.59 puntos). Se concluye que la arquitectura de microservicios es una solución escalable, eficiente y moderna para digitalizar y optimizar la gestión de clientes en el sector funerario, logrando mejoras sustanciales en el servicio y en la percepción de los usuarios

Modelo predictivo del rendimiento académico en estudiantes de primer año de secundaria a través del aprendizaje automático

2026-05-13T16:01:46Z

Modelo predictivo del rendimiento académico en estudiantes de primer año de secundaria a través del aprendizaje automático Lozano Torres, Jeffry Jeanpool; Pasache Pasapera, Giancarlo Andree Actualmente, muchas instituciones educativas enfrentan dificultades para monitorear de forma integral el rendimiento académico de sus estudiantes, lo que limita la detección oportuna de patrones de desempeño, especialmente en aquellos con bajo rendimiento, dificultando así la implementación de acciones preventivas o correctivas eficaces. La carencia de herramientas tecnológicas para el análisis de grandes volúmenes de datos, junto al uso de registros manuales o digitales no especializados, ha generado diagnósticos tardíos o imprecisos. Esto incide negativamente en la calidad del proceso educativo. Para superar estos desafíos, se propone el proyecto “Modelo Predictivo del Rendimiento Académico en Estudiantes de Primer Año de Secundaria mediante Aprendizaje Automático”, cuyo objetivo es anticipar el desempeño académico estudiantil y generar información relevante para la toma de decisiones basadas en datos. El desarrollo del modelo empleó tecnologías como Python, y bibliotecas de ciencia de datos y machine learning como Scikit-learn, Matplotlib, Pandas, Numpy, entre otras. Los resultados obtenidos, diferenciados según asignatura y nivel de logro, evidenciaron que el algoritmo Random Forest fue el más efectivo, alcanzando un 50% de los casos (20 instancias). XGBoost mostró un rendimiento relevante con un 30% de efectividad (12 instancias), mientras que la Regresión Lineal Múltiple se posicionó con un 20% (8 instancias). En función de estos resultados, se decidió implementar el modelo predictivo en instituciones educativas del estudio, con el propósito de optimizar la gestión académica, mitigar riesgos de bajo rendimiento, y mejorar la calidad del sistema educativo, beneficiando tanto a estudiantes como a docentes y administrativos.

Implementación de un API REST de notificaciones en tiempo real con gestión de fallos usando colas en la empresa TK Business Online SAC

2026-04-20T16:01:50Z

Implementación de un API REST de notificaciones en tiempo real con gestión de fallos usando colas en la empresa TK Business Online SAC Cisneros Baca, Benny Lando El presente trabajo de suficiencia profesional fue desarrollado en la empresa TK Business Online SAC, con el objetivo de implementar un API REST de notificaciones en tiempo real con gestión de fallos usando colas. Para ello se diseñó una arquitectura capaz de garantizar el envío de notificaciones ante la ocurrencia de errores de conectividad entre cliente y servidor. Se utilizó la metodología de desarrollo ICONIX para realizar el análisis y diseño del sistema. A continuación, el desarrollo del API se realizó utilizando: el lenguaje NodeJs con el framework NestJs, la librería BullMQ para gestionar las colas y MongoDB como base de datos no relacional. Finalmente se realizaron las pruebas correspondientes de los casos de uso para verificar su correcto funcionamiento.

Aplicativo móvil basado en la metodología Mobile-D para el registro de incidentes en el centro de Chimbote

2026-04-09T13:14:04Z

Aplicativo móvil basado en la metodología Mobile-D para el registro de incidentes en el centro de Chimbote Longobardi Melendez, Carlos Alberto; Vera Cevero, Alexandra Nicole El presente estudio tuvo como propósito desarrollar un aplicativo móvil basado en la metodología Mobile-D para optimizar el proceso de registro y mejorar la gestión de incidentes ciudadanos en el centro de Chimbote. La investigación se enmarcó en un enfoque cuantitativo, de tipo aplicada, con diseño cuasiexperimental. La población estuvo conformada por los incidentes reportados en el área de estudio, y la muestra se dividió en un grupo control, que empleó el método tradicional de registro, y un grupo experimental, que utilizó el aplicativo móvil ALECIU. El desarrollo del aplicativo se estructuró según las fases de la metodología Mobile-D: Exploración, Inicialización, Producción, Estabilización y Pruebas. Asimismo, los requerimientos fueron validados mediante criterios de validez, consistencia, totalidad, realismo y verificabilidad. Para demostrar la optimización del proceso, se evaluó el tiempo de registro, la cantidad de incidentes reportados y la estructura de la información recolectada. Los datos fueron analizados mediante estadística descriptiva e inferencial; en particular, mediante la prueba U de Mann–Whitney. Los resultados evidenciaron diferencias estadísticamente significativas entre ambos grupos (U = 40.000; p = 0.010), demostrando que el uso del aplicativo incrementó la cantidad de registros y redujo el tiempo promedio de registro a 2 minutos y 15 segundos. Además, el aplicativo permitió clasificar los incidentes, georreferenciarlos e identificar zonas críticas con mayor precisión. Se concluye que el aplicativo móvil desarrollado bajo la metodología Mobile-D optimiza de manera significativa el proceso de registro de incidentes ciudadanos y fortalece la base informativa necesaria para mejorar la gestión en el ámbito municipa