MIM. Javier Eden Villeda Lugo
Nombre del proyecto: “Prototipo para la automatización de riego en área experimental”
Colaboradores: MDC. Susana Leticia Soto Fernández, MTI. Zaila Hernández Tapia, MSC. Omar Reyna Ángeles
Objetivo: Desarrollar un prototipo para el control de temperatura y humedad. Con los datos adquiridos generar una base de datos para su análisis, y automatizar el sistema de riego.
Resumen: Por medio de sensores y actuadores (Humedad, Temperatura.), se creará una base de datos para el control y automatización de sistemas de riego, con la finalidad de contar con el registro de parámetros y analizar cuales permiten impactar en la mejora de la producción agropecuaria, así mismo tener un control de sistemas de riego para la optimización del vital líquido. Al contar con registros históricos de datos de los parámetros medidos, se podrá generar un análisis minucioso y así crear un control óptimo de este sistema. El tener una interfaz web permitirá monitorear y visualizar los datos obtenidos para la toma de decisiones.
Avances: Medición de temperatura y humedad, Base de datos, se muestran a través de una aplicación móvil.
MDC. Susana Leticia Soto Fernández
Nombre del proyecto: “Sistema Web para el Centro de Información y Documentación de la UPFIM”
Colaboradores: MSC. Omar Reyna Ángeles, MIM. Javier Eden Villeda Lugo, MTI. Zaila Hernández Tapia, Ing. Caín Hernández Ángeles
Objetivo: Automatizar los procesos del Centro de Información y Documentación de la UPFIM.
Resumen: El Centro de Información y Documentación de la Universidad Politécnica de Francisco I. Madero (UPFIM), enfrenta ineficiencias en la administración de procesos, debido a que su sistema actual es insuficiente para gestionar los préstamos, la administración de usuarios y el material bibliográfico. Para resolver estas deficiencias, se desarrolla un sistema web mediante una metodología cuantitativa y cualitativa, con una arquitectura hexagonal, Este sistema incorpora una interfaz intuitiva, una base de datos robusta y eficiente para la gestión de información, con pruebas unitarias satisfactorias y ajustes de usabilidad en cada proceso. Además, contribuye con una solución personalizada, de fácil uso, basada en tecnologías actuales.
Avances: La funcionalidad del backend está en un 90%, la parte visual del front end en un 80%
MTI. Zaila Hernández Tapia
Nombre del proyecto: “Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para predecir la deserción escolar en la UPFIM”
Colaboradores: MSC. Omar Reyna Ángeles, MDC. Susana Leticia Soto Fernández, LELI. Araceli Acosta Acosta
Objetivo: Detectar factores que promueven la deserción
Resumen: Se analizaron algunos datos de alumnos que abandonaron sus estudios, los cuales se clasificaron como variables comunes generando un archivo de entrenamiento, que al ser comparado con nuevos datos permitirá predecir la probabilidad de deserción.
Avances: Estructura de encuesta, Análisis de factores en alumnos que tramitan baja.