ProDAM

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.

Instalación

1. Clona este repositorio en una instancia EC2 de AWS.
2. Ejecuta DevOps/setup.sh.
3. (Opcional) Configura cron siguiendo los pasos en DevOps/crono_pull.sh.

Estructura de Directorios

• 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.

Uso

1. Ejecuta el servidor del panel de visualización con screen -S dashboard_session -d -m python app.py.
2. Abre un navegador web y navega a http://<EC2_PUBLIC_IP>:8050 para acceder al panel de ProDAM.

Funcionalidades

• 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.

Autores

• Daniela Arenas - k.arenas@uniandes.edu.co
• Haider Fonseca - h.fonseca@uniandes.edu.co
• Sebastian Urrea - js.urrea@uniandes.edu.co

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para más detalles.