| dc.contributor | Claudia Andrea Gotschlich Stoffel | |
| dc.contributor | Aquagen Chile S a | |
| dc.date | 2016-08-31 | |
| dc.date | 2021-08-13T02:57:06Z | |
| dc.date | 2021-08-31T09:16:31Z | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-23T07:17:13Z | |
| dc.date.available | 2022-12-23T07:17:13Z | |
| dc.identifier | 16COTE-66294 | |
| dc.identifier | 2016-66294-INNOVA_PRODUCCION | |
| dc.identifier | http://repositoriodigital.corfo.cl:80/xmlui/handle/11373/556895 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5675066 | |
| dc.description | 1. El Sistema de Inteligencia de Datos (sid) se Constituirá como una Plataforma de Registro Análisis y Reporte (gestión de Datos) al Hacer Confluir Múltiples Programas Computacionales Independientes. Conectarlos en un Flujo de Trabajo Robusto Supone Resolver Problemas de Compatibilidad entre Versiones de Programas e Identificar Códigos y Librerías Sensibles de Ser Respaldadas para Garantizar su Continuidad Operacional. | |
| dc.description | 1. Investigación y Diagnóstico del Proceso de Producción: Identificar Datos Biológicos y Ambientales que Deben Registrarse durante la Producción De: (a) Núcleos Genéticos en Aquagen (de Ova a Ova en Grupos Familia) (b) Ovas para la Venta en Aquagen (de Ova a Ova para la Venta) y (c) Peces en los Clientes a Partir de Ovas Aquagen (de Ova a Cosecha). En Cada Caso Determinar Tamaños de Muestra Óptimo para su Cuantificación y Acordar Estructura de Metadatos. | |
| dc.description | 2. Definir los Hitos de Generación de Reportes en la Cadena Productiva. Deben Identificarse Etapas Relevantes a Monitorear en Forma Costo-eficiente y que No Interfieran con el Normal Funcionamiento de las Actividades de Producción. Distintas Plantas de Producción Pueden Enfrentar Desafíos y Restricciones Propias Determinadas por Factores como su Tamaño Equipamiento y Localización y por Tanto en sus Protocolos de Trabajo. Aun Así la Empresa Necesita Recopilar Información Estandarizada sobre Indicadores Comparables. En este Punto se Vuelve Altamente Relevante la Retroalimentación por Parte de los Encargados de Producción de Cada una de las Plantas de Modo de Definir Indicadores Comunes e Hitos de Generación de Reportes Comparables. Además se Desea Crear un Procedimiento para Recabar Información de los Clientes Potencialmente Sensible en Algunos Casos y Cruzarla con los Datos de Producción de Ovas. | |
| dc.description | 2. Diseño del Sid: Seleccionar y Acordar Hitos en la Cadena Productiva Desarrollar Indicadores Asociados a Éstos para el Monitoreo de las Distintas Etapas de la Producción en Forma Costo Eficiente y Definir los Análisis Pertinentes para Cada Indicador y la Estructura de los Reportes Generados Automáticamente por el Sid. | |
| dc.description | 3. Desarrollo del Sid: Integrar la Infraestructura Informática (hardware) para la Generación y Análisis de la Base de Datos (bdd) y de los Reportes Automáticos. | |
| dc.description | 3. Los Métodos de Análisis Estadísticos Adecuados No Son Sencillos de Anticipar Pues las Relaciones entre Predictores de los Modelos Pueden Ser Variables. Requiere en Primer Lugar Tener Información Clara de Qué Indicadores se Utilizarán para Qué Hitos y Cómo se Cuantificarán. Depende por Tanto de las Decisiones Consensuadas en el Punto Anterior. | |
| dc.description | 4. Implementar Protocolos de Seguridad que Garanticen la Integridad de las Bases de Datos en el Servidor Manteniendo Niveles de Encriptación Adecuados que Eviten Fuga de Información de Valor Estratégico y a la Vez Evaluar los Protocolos de Acceso Remoto al Servidor para Evitar su Colapso por sobre Demanda o Agotamiento del Hardware al Analizar Grandes Volúmenes de Datos. | |
| dc.description | 4. Transferencia Tecnológica: Generar la Capacidad al Interior de Aquagen para la Mantención y Manejo del Sid. | |
| dc.description | 5. La Capacitación del Personal de Aquagen Debe Considerar Segmentos de Usuarios Distintos (por Ejemplo: Colectores de Información Data Managers Analistas). | |
| dc.description | 5. Planificación de Continuidad: Generar un Portafolio de Estudios Futuros Basados en Análisis Emergentes que se Produzcan durante el Desarrollo del Proyecto para Explorar Mecanismos de Continuidad del Contrato Tecnológico. | |
| dc.description | Desarrollar e Implementar un Sistema de Inteligencia de Datos (sid) que Permita Gestionar y Modelar los Datos Biológicos y Ambientales Involucrados en la Producción de las Ovas que Vende Aquagen. Lo Anterior Considera Poder Mejorar la Competitividad de la Empresa al Tomar Decisiones sobre una Base Científico-cuantitativa en Materias que se Relacionan con la Eficiencia y Predictibilidad de las Etapas que Componen la Cadena de Producción y Comercialización. | |
| dc.description | Este Proyecto Implementará un Sistema de Inteligencia de Datos (sid) Biológicos y de Producción de Ovas que Permita Optimizar los Actuales Mecanismos de Gestión de la Empresa Aquagen Chile. El Producto se Concibe como una Plataforma de Trabajo en Red con Funcionalidad para Manipulación de Datos de Valor Estratégico para Mejorar Eficiencia Monitorear Desempeño y Predecir Resultados de Etapas Relevantes en la Producción y Comercialización de Ovas de Salmónidos. Permitirá Realizar Operaciones de Análisis Relacional entre Rasgos de Individuos (por Ej. Físicos Crecimiento Morbilidad Fecundidad y Fertilidad) y Variables Ambientales (condiciones de Cría Manipulación) Calcular Indicadores de Estado de Producción en Tiempo Real y Generar Reportes Automáticos de Resultados a Demanda. Debido a la Inexistencia de Aproximaciones Similares en la Industria de Producción de Ovas este Proyecto No Sólo Implica el Desarrollo del Producto Computacional Antes Descrito Sino También Investigación Destinada a Identificar Etapas Críticas en la Cadena Productiva y Comercialización de Aquagen que Admitan Mejora de Desempeño Usando Modelos Estadísticos Relevantes. La Investigación Incluirá También la Identificación de Factores a Monitorear en el Desempeño de las Ovas Producidas en el Cliente Final para lo cual se Cuenta con Gestiones de Colaboración Avanzadas con la Empresa Friosur Incluyendo un Componente Novedoso Relacionado con el Servicio al Cliente. De Esta Forma la Incorporación de Estas Actividades de I+d Son de Alto Valor Estratégico para Expandir Futuras Funcionalidades del Sid en un Módulo de Análisis de Cliente. Actualmente Aquagen Recopila Información sobre Rasgos y Pedigree de Individuos Productores (rasgos Crecimiento Fecundidad y Cruces) Condiciones de Producción (manipulación Cría) y Desarrollo y Calidad de Ovas (fertilidad) Utilizada para Efectos Contables y Determinación de Existencias (inventario) de Biomasa en Cada Etapa de Producción. Esta Información se ha Usado También Documentalmente (no Sistemáticamente) a Posteriori de Problemas Puntuales Detectados en la Producción para Orientar la Futura Producción. Las Bases de Datos Son Compiladas Empleando Programas Comerciales Especializados para la Industria del Salmón. Sin Embargo las Capacidades de Manipulación y Análisis de Datos a Demanda del Usuario y la Generación de Reportes de Análisis Específicos de Valor Estratégico para la Empresa No Son Apropiadamente Cubiertos por las Prestaciones que Ofrecen los Programas Licenciados Transformándose en una Barrera para la Implantación de un Sistema de Inteligencia de Datos que Apoye a la Producción. El Sid Será Implementado en un Servidor Web para Garantizar el Acceso de Usuarios de la Empresa desde Cualquier Tipo de Dispositivo y a la Vez Mantener un Respaldo de Datos en la Nube. Las Principales Funciones se Presentarán en la Interfaz Gráfica del Usuario (dashboard) Organizadas en los Siguientes Módulos: Importación/exportación de Datos (para Usuarios Administradores) Filtrado y Creación de Tablas Personalizadas Selección de Análisis Estadísticos de Valor Industrial (por Ej. Reducción Dimensional Machine Learning Glmm) con Opciones de Visualización de Resultados Selección y Cálculo de Indicadores (por Ej. Valores de Fertilidad en Pruebas de 4 Células y 150uta en Relación con Valores de Referencia Históricos y Metas) Creación de Reportes Periódicos Incluyendo Alerta ante Indicadores por Fuera de Rangos de Referencia Proyecciones de Producción Y/o Actualización de los Valores Históricos de Referencia. La Aplicación se Desarrollará Utilizando Tecnologías de Investigación Reproducible, esto Es: Concatenación de Procesos y Programas Computacionales Capaces de Vincular Instrucciones Específicas al Análisis y Modelamiento de Datos Experimentales U Observaciones para Garantizar la Repetitividad y Capacidad de Verificación de un Proceso de Indagación Cuantitativa. El Sid Contempla Ensamblar Aplicaciones de Código Abierto en una Plataforma Centralizada Instalada en una o Más Estaciones de Trabajo de la Empresa. Al Estar en la Nube (servidor) el Acceso Remoto a Usuarios de Aquagen Será Vía Browser lo que No Conllevaría Restricciones de Uso por Tipo de Sistema Operativo por el Lado del Usuario. El Servidor de Datos Será Montado sobre una Distribución Estable de Linux (por Ejemplo Debian). El Motor de la Base de Datos Relacional Será Postgre Sql o Mysql y los Módulos de Análisis Serán Programados Usando R y Python. Los Procesos de Respaldo de Datos Serán Programados Usando Cron Creando Copias Tanto en el Servidor como en el Sistema Externo de Respaldo de Datos (por Ejemplo Servidores Nas). La Interfaz Gráfica del Usuario (gui) Será Diseñada Usando Shiny (rstudio Versión para Servidores). Los Reportes Automáticos Serán Estructurados Usando Markdown. Todos los Recursos Antes Mencionados Son Open Source y Poseen Alto Grado de Interoperabilidad. | |
| dc.description | Corporación de Fomento de la Producción | |
| dc.title | Inteligencia de Datos Aplicada a la Producción de Ovas en Aquagen | |
| dc.type | proyecto | |
