Sistema de control de recursos utilizando código QR mediante aprendizaje supervisado, implementando una plataforma web para la gestión de bienes informáticos

• Cusco Vinueza, Victor Alfonso ^[1] ; Chicaiza Angamarca, Doris Karina ^[1] ; Quisaguano Collaguazo, Luis Rene ; Silva Peñafiel, Geovanny Euclides
  1. [1] Escuela Politécnica del Ejército

     Escuela Politécnica del Ejército

     Sangolqui, Ecuador

     
• Localización: Revista Odigos, ISSN-e 2697-3405, Vol. 5, Nº. 1, 2024, págs. 25-47
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Resource control system using QR code through supervised learning, implementing a web platform for the management of IT assets
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  • español

    Este artículo presenta un sistema innovador de control de recursos basado en códigos QR y aprendizaje supervisado, diseñado para la gestión eficiente de bienes informáticos en el área de soporte técnico y dirección de tecnologías de información y comunicación. La cual se implementó como herramienta de soporte que contribuya a la gestión y control de información de las características de un equipo de cómputo mediante la generación de reportes en el sistema y la generación de códigos QR que permitirá visualizar información en un dispositivo móvil. La investigación buscará contribuir al proceso de mantenimiento correctivo de los equipos de cómputo mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje supervisado y el algoritmo del vecino más cercano, por el cual el sistema identificará un alto consumo de CPU y memoria RAM. Ello dará como resultado la generación de alertas al correo electrónico que notificará el estado actual del equipo y generará turnos de mantenimiento que permitan al área de soporte técnico generar un historial de acciones que preservará el buen estado y el funcionamiento de un equipo de cómputo.

  • English

    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.