Resource control system using QR code through supervised learning, implementing a web platform for the management of IT assets

Authors

DOI:

https://doi.org/10.35290/ro.v5n1.2024.996

Keywords:

inventory, maintenance, coding, mobile learning, computer-assisted instruction

Abstract

This article presents an innovative resource control system based on QR codes and supervised learning, designed for the efficient management of computer assets in the area of technical support and management of information and communication technologies. It was implemented as a support tool that contributes to the management and control of information on the characteristics of a computer equipment through the generation of reports in the system and the generation of QR codes that will allow the visualization of information on a mobile device. The research will seek to contribute to the corrective maintenance process of computer equipment through the application of supervised learning techniques and the nearest neighbor algorithm through which the system will identify high consumption of CPU and RAM memory resulting in the generation of email alerts that will notify the current status of the equipment and generate maintenance shifts that will allow the technical support area to generate a history of actions that will preserve the good condition and operation of a computer equipment.

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References

Aguilar, L. (2021). Desarrollo e implementación de un sistema web basado en la metodología scrum, para mejorar el proceso de autorizaciones e infracciones en la dirección regional de transportes y comunicaciones de Ayacucho [Tesis de Grado, Universidad Autónoma del Perú]. https://hdl.handle.net/20.500.13067/1318.

Alvarado, J. (2022). Estudio comparativo del nivel de eficacia en modelos algorítmicos al estimar la deserción de los estudiantes del nivel pregrado en la Universidad de Huánuco-2019 [Tesis de Maestría, Universidad de Huanuco]. http://repositorio.udh.edu.pe/123456789/3298

Calderón, J., y Prada Sierra J. (2021). Modelo de inteligencia artificial para generar alertas de riesgos en la Bahía de Cartagena [Tesis de Grado, Universidad Catolica de Colombia]. https://hdl.handle.net/10983/27629

Cañas, F., y Muñoz, E. (2022). Desarrollo de un modelo de aprendizaje supervisado usando técnicas de Machine Learning para la predicción de la calidad del aire [Tesis de Grado, Universidad de Guayaquil]. http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/65237

Castrillón, O., Sarache, W., y Ruiz-Herrera, S. (2021). Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificial. Formación Universitaria, 13(1), 93-102. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062020000100093 DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-50062020000100093

Cuenca, J., Granda, J., y Correa, M. (2019). Propuesta de un sistema para el control informático de los departamentos de tecnología [Tesis de Grado, Universidad Estatal de Milagro]. http://repositorio.unemi.edu.ec/xmlui/handle/123456789/4813

Landín, J., Reina, C., y Vaca, C. (2022). Procesamiento de lenguaje natural y generación automática de alertas de las reseñas de clientes, en una empresa de telecomunicaciones del Ecuador [Tesis de Maestría, Escuela Superior Politécnica del Litoral]. http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57284

Loza, J. (2017). Propuesta de Creación de Mesa de Servicios Usando las Buenas Prácticas ITIL y la Instalación de un Sistema Informático Para Manejo de tickets como Aporte a la Gestión en el Departamento de Administración de la Facultad Piloto de Odontología de la Universidad de Guayaquil [Tessis de Grado, Universidad de Guayaquil]. http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/19543

Luna, E. (2022). Diseñar una herramienta de inteligencia artificial usando Machine Learning para la comparación entre aprendizaje virtual VS aprendizaje presencial [Tesis de Grado, Universidad de Guayaquil]. http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/64129

Moreno, R. (2019). La llegada de la inteligencia artificial a la educación. Revista De Investigación En Tecnologías De la Información, 7(14), 260-270. https://doi.org/10.36825/RITI.07.14.022 DOI: https://doi.org/10.36825/RITI.07.14.022

Muñoz, L., y Cárdenas, R. (2021). Diseño de una ruta en BPM e inteligencia artificial, que permita mejorar el proceso de socialización y apropiación de la información, a los docentes y administrativos del CEAD José Acevedo y Gómez de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia- UNAD.

Nieto, N. (2018). Tipos de investigación. Universidad Santo Domingo de Guzman.

Rodríguez, G. (2017). Desarrollo de una aplicación web con Node.js para la monitorización en tiempo real de un electrocardiograma [Tesis de Grado, Universidad de Sevilla]. http://hdl.handle.net/11441/66716

Ynfante, M., Machado, M., Machado, N., y Velasteguí, E.(2022). Técnicas de aprendizaje supervisado para la detección y clasificación de enfermedades y defectos en imágenes de frutas: revisión. Magazine De Las Ciencias: Revista De Investigación E Innovación, 7(1), 1–16. https://doi.org/10.33262/rmc.v7i1.2330. DOI: https://doi.org/10.33262/rmc.v7i1.2330

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Published

2024-02-10

How to Cite

Cusco Vinueza, V. A., Chicaiza Angamarca, D. K., Quisaguano Collaguazo, L. R., & Silva Peñafiel, G. E. (2024). Resource control system using QR code through supervised learning, implementing a web platform for the management of IT assets. ODIGOS JOURNAL, 5(1), 25–47. https://doi.org/10.35290/ro.v5n1.2024.996

Issue

Vol. 5 No. 1 (2024)

Section

Articles

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Copyright (c) 2024 Victor Alfonso Cusco Vinueza, Doris Karina Chicaiza Angamarca, Luis Rene Quisaguano Collaguazo, Geovanny Euclides Silva Peñafiel

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