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.
![image](https://private-user-images.githubusercontent.com/68788933/312333037-7461861e-3806-47d3-9a4e-e2804c33244a.png?jwt=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.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.CGRnryMS1T1v6Q81eXAoO83AmfoNrDAUVj57aYdHOqM)
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- 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 - k.arenas@uniandes.edu.co
- Haider Fonseca - h.fonseca@uniandes.edu.co
- Sebastian Urrea - js.urrea@uniandes.edu.co
Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para más detalles.