Sistema de monitoreo con redes neuronales para la optimización de la gestión de activos tecnológicos en una entidad gubernamental

• Autor: Guanilo Calderon, Freddy Jose
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/157838
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/157838
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Gestión de activos; Redes neuronales; Sistema de monitoreo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación tuvo como objetivo general desarrollar un Sistema de monitoreo con redes neuronales para la optimización de la gestión de activos tecnológicos en una entidad gubernamental, contribuyendo al cumplimiento del Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 9, que promueve la industria, la innovación y la infraestructura. Este estudio, de tipo aplicado y enfoque cuantitativo, adoptó un diseño experimental para evaluar el efecto del sistema en la eficiencia y fiabilidad de la gestión de activos. Se utilizó un muestreo probabilístico, seleccionando una muestra de 30 activos tecnológicos mediante un proceso aleatorio, garantizando que cada activo tuviera la misma probabilidad de ser elegido donde los datos se recolectaron utilizando fichas de registro. Los resultados evidenciaron una reducción significativa en el tiempo promedio de detección de fallos y en la tasa de fallos por activo, lo que confirmó la capacidad del sistema para mejorar la disponibilidad de los recursos tecnológicos y aumentar la operatividad. En conclusión, la implementación de este sistema de monitoreo con inteligencia artificial representa una herramienta valiosa para la administración eficiente de activos en el sector público, garantizando un uso óptimo de los recursos y fortaleciendo la continuidad de los servicios.