ProDAM es un sistema de análisis de datos diseñado específicamente para la industria manufacturera. Proporciona visualizaciones interactivas y modelos de machine learning para ayudar en la toma de decisiones y la mejora de la productividad en diferentes departamentos de una fábrica.
- Clona este repositorio en una instancia EC2 de AWS.
- Ejecuta
DevOps/setup.sh
. - (Opcional) Configura
cron
siguiendo los pasos enDevOps/crono_pull.sh
.
- Business Analysis: Documentos relacionados con el análisis de negocio.
- Business Context: Información contextual sobre el negocio y la industria.
- Dashboard: Código fuente para el panel de visualización.
- Data Analysis: Archivos y scripts relacionados con el análisis de datos.
- Data Engineering: Scripts para la ingeniería y limpieza de datos.
- Data Science: Modelos de machine learning y análisis predictivo.
- DevOps: Configuración y scripts de despliegue.
- Results: Resultados y conclusiones obtenidas del análisis.
- Ejecuta el servidor del panel de visualización con
screen -S dashboard_session -d -m python app.py
. - Abre un navegador web y navega a
http://<EC2_PUBLIC_IP>:8050
para acceder al panel de ProDAM.
- Visualización de la distribución de la productividad según la cantidad de incentivos.
- Análisis comparativo de la productividad real y esperada por equipo y por departamento.
- Representación de la relación entre el tiempo asignado a la tarea y la productividad real.
- Modelos de machine learning para predecir la productividad en los departamentos de Sweing y Finishing.
- Daniela Arenas - [email protected]
- Haider Fonseca - [email protected]
- Sebastian Urrea - [email protected]
Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para más detalles.