Sistema de Monitoreo Automatizado de Datos de Equipos Valorizadora de Billetes mediante Tecnología ZigBee y Redes Neuronales

• Autor: Rosas Del Mazo, Luis Alexander
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/11353
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/11353
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Valorizador de billetes; Módulo Xbee; ZigBee; Redes FeedForward; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

El monitoreo de equipos valorizadora de billetes es un importante medio de control interno de efectivo y tratamiento contable. Este proceso reside en el análisis de transacciones del efectivo, durante un tiempo determinado, con el objeto de identificar errores en el proceso del flujo de efectivo dentro de una agencia bancaria. En el Perú, actualmente no se cuenta con el desarrollo de un sistema de monitoreo para equipos valorizadora de billetes, lo que obliga a entidades financieras del país a solicitar el servicio a corporaciones extranjeras, lo que aumenta el costo de un sistema y dificulta su acceso. Así mismo, las entidades bancarias necesitan prever tanto estos problemas como la vida útil de sus equipos valorizadora de billetes. Por ello, este artículo presenta un sistema de monitoreo basado en información brindada por el equipo valorizador de billetes para la seguridad y control en procesamiento de billetes en tiempo real, pudiendo detectar actividades sospechosas. La transferencia de estos datos es transmitida de forma inalámbrica por módulos Xbee S2C de tecnología Zegbee y evitar pérdidas de información como: divisa, denominación, serie, cantidad de piezas, rechazos y monto tanto en soles como en dólares. La interfaz del sistema garantiza tanto el seguimiento, almacenamiento y análisis del proceso registrado. También realiza la predicción de vida útil de los equipos y congestionamiento del flujo de efectivo dentro de una agencia bancaria mediante redes neurales FeedForward con una efectividad entre del 80% al 90%. Este análisis de patrones de uso y tiempos de procesamiento optimiza los procesos y mejora la eficiencia.