http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1137 Trabajos de Grado en modalidad DTeI, monografía, Investigación 2026-04-07T05:55:16Z http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/23133 Desarrollo de una Aplicación Móvil para la Gestión y Seguimiento de la Seguridad y Salud en el Trabajo en Entidades del Sector Educativo. Joya Mejía, Marlon Fabian El presente trabajo tuvo como objetivo desarrollar una aplicación móvil orientada a fortalecer la gestión de la Seguridad y Salud en el Trabajo (SST) en instituciones del sector educativo, facilitando el registro de incidentes, el seguimiento de planes de acción y el cumplimiento de los estándares mínimos establecidos en la Resolución 0312 de 2019. La propuesta surgió ante las limitaciones identificadas en los procesos manuales que dificultan el control oportuno de riesgos y la participación activa de la comunidad educativa. La metodología adoptada correspondió a un enfoque de desarrollo tecnológico, estructurado en fases de revisión normativa y bibliográfica, análisis de requerimientos funcionales y no funcionales, diseño de la arquitectura del sistema y desarrollo de un prototipo funcional. Se emplearon principios de ingeniería de software y metodologías ágiles, implementando la aplicación en Flutter bajo una arquitectura cliente-servidor, incorporando criterios de usabilidad, seguridad de la información y experiencia de usuario. Como resultado, se obtuvo un prototipo funcional para Android que integra módulos de reporte de incidentes, gestión de inspecciones, seguimiento de planes de acción, notificaciones y contenidos de capacitación interactiva. La herramienta permite centralizar la información y facilitar la trazabilidad de los procesos del SG-SST en el entorno educativo. Se concluye que la incorporación de soluciones móviles en la gestión de la SST contribuye a optimizar los procesos de seguimiento, fortalecer la cultura preventiva y apoyar el cumplimiento normativo, representando una alternativa tecnológica pertinente y viable para el sector educativo. Seguridad y Salud en el Trabajo; Aplicación móvil; SG-SST; Sector educativo; Desarrollo de software. http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/23127 Análisis predictivo en el IoT: El papel de la Inteligencia Artificial para la anticipación de fallos y optimización del rendimiento. Molina Ardila, Héctor Fabio El Internet de las Cosas (IoT) ha transformado la operación de sistemas y dispositivos interconectados en diversos sectores. Sin embargo, su introducción trae consigo fallos inesperados que generan tanto costos elevados como pérdidas de tiempo; por lo tanto, la presente monografía tuvo como objetivo analizar la importancia de la inteligencia artificial (IA) en el análisis predictivo de fallos dentro del IoT, enfocándose en la anticipación de fallos y la optimización del rendimiento de los dispositivos inteligentes. Para tal fin, se partió de una investigación de tipo descriptivo con enfoque cualitativo, desarrollada mediante una revisión sistemática de literatura, en la cual se utilizó una ecuación de búsqueda estructurada en Google Académico, aplicando criterios de inclusión y exclusión para seleccionar los estudios participantes. Los resultados evidencian que la aplicación de modelos de IA como el aprendizaje automático y las redes neuronales permite procesar grandes volúmenes de datos generados por sensores IoT y detectar patrones asociados a fallos. Asimismo, los estudios demuestran una reducción significativa de los costos de mantenimiento, una disminución del tiempo de inactividad y una mejora en la eficiencia operativa y energética de los sistemas. Por último, se identificaron desafíos relacionados con la calidad de los datos, la interoperabilidad y la seguridad, para lo cual se propuso un marco metodológico que busca orientar futuras implementaciones del análisis predictivo basado en IA en entornos IoT. Sistemas de información; Transformación digital; Internet de las Cosas. http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/23108 Sistema de Detección de Incendios y Mejoramiento en el Inventario en Base a Sensores y Conocimientos de IoT Caso de Estudio: IMPORT MAXTER CP SAS Baron Caceres, Andrea Carolina; Sotelo Díaz, Fabian Alexis Este proyecto de investigación se enfocó en la empresa Import Maxter CP SAS, ubicada en Girón, la cual se dedica a la venta de repuestos agrícolas. Actualmente, esta empresa enfrenta dos problemas principales: no cuenta con un sistema automatizado de monitoreo contra incendios y presenta deficiencias en la gestión de sus inventarios. Por ello, el objetivo principal del proyecto es proponer un sistema basado en el Internet de las Cosas (IoT) para la detección temprana de incendios y la optimización del inventario. Para lograr este propósito, el proyecto se basó en el diseño de un sistema IoT para la detección temprana de incendios, utilizando sensores de humo y temperatura con alarmas automatizadas. Para la gestión de inventarios, se propuso la identificación de productos mediante el uso de RFID. El desarrollo de los diseños para ambos sistemas se realizó a través del programa Cisco Packet Tracer, que permitió simular y visualizar la solución propuesta. Ingeniería de Sistemas IoT http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/23019 Prototipo para la interpretación de vocabulario básico de la Lengua de Señas Colombiana (LSC) con placas programables de bajo costo en las Unidades Tecnológica de Santander. Cantillo Trillos, Luis Gustavo Las personas con discapacidad auditiva enfrentan variedad de barreras de comunicación, lo que dificulta su participación en entornos educativos y sociales. En Colombia, la Lengua de Señas Colombiana (LSC)Es el principal medio de comunicación para la comunidad sorda. Sin embargo, su poco conocimiento por parte de la población oyente y la disponibilidad de intérpretes no siempre es suficiente. Esta situación genera dificultades a la hora de hacer interacción dentro de instituciones educativas como las Unidades Tecnológicas de Santander (UTS). El objetivo de este trabajo de grado fue construir un prototipo basado en procesamiento de imágenes capaz de interpretar gestos básicos de la lengua de señas colombiana usando microcontroladores de bajo costo y herramientas de software de código abierto. La metodología comenzó con una revisión sistemática de literatura usando el método Prisma. Esto con el fin de identificar tecnologías y enfoques utilizados en el reconocimiento de señas. Posteriormente, se diseñó e implementó un prototipo empleando una Raspberry Pi 4 modelo B, una cámara para la captura de imágenes y librerías open source que permitieron la visión por computadora, como OpenCV y MediaPipe. Esto para la detección de puntos claves de la mano y reconocimiento de gestos. El sistema fue evaluado mediante pruebas de reconocimiento de los gestos Hola, Gracias y Por favor, registrando los tiempos de cada uno de los procesamientos tanto en la Raspberry Pi como en el computador del autor. Los resultados evidenciaron que el sistema funciona correctamente en ambos dispositivos, aunque en el computador del autor presenta menores tiempos de respuesta debido a la mayor capacidad de procesamiento. Se concluye que es posible hacer implementación de sistemas funcionales de reconocimiento de gestos utilizando hardware de bajo costo y herramientas de acceso libre. Este tipo de soluciones tecnológicas pueden contribuir a mejorar la comunicación e inclusión de las personas con discapacidad auditiva en entornos educativos y sociales. Nuevas Tecnologías Desarrollo de Software IoT