ProductCast

  Universidad EAFIT

Ingeniería de sistemas

Cuarto semestre

ProductCast

Equipo:

Juan José Suárez Estrada(jsuare32@eafit.edu.co)

Juan Manuel Ciro Restrepo(jcirore@eafit.edu.co)

Sebastián Patiño Barrientos(spatino6@eafit.edu.co)

Luis Miguel Arroyave Quiñones(lumolarroy13@eafit.edu.co)

Problema

Existe una problemática concurrente en las pequeñas y medianas empresas la cual es que estas no suelen tener los medios para predecir la demanda de sus productos a diferencia de las empresas grandes contra las que pueden llegar a competir. Ya sea por desconocimiento de métodos formales o porque las herramientas digitales disponibles en el mercado suelen tener precios bastante altos y no son muy intuitivos de usar, lo usual es que estas compañías hagan uso de metodologías empíricas para decidir la cantidad a producir de sus productos.

Debido a que queremos ayudar al crecimiento de este tipo de empresas y ofrecer herramientas relativamente robustas de predicción de demanda a un bajo costo y con mayor facilidad de uso, decidimos crear ProductCast.

Descripción de la solución

Product cast es una aplicación basada en modelos de predicción sobre series de tiempo para dar un estimador aproximado a la pregunta de cuánto deberé producir para evitar acumular o carecer de inventario durante un periodo determinado.

El diferencial de nuestro producto radica en su facilidad de uso, bajo precio y la transparencia de la implementación de sus modelos.

Proceso de ideación

Tras leer las opciones presentadas en el banco de ideas, se seleccionó la proporcionada por el profesor  Carlos Alberto Castro Zuluaga del departamento de ingeniería de producción. Desde ese punto la idea permaneció inalterada pero la forma de venderla y la identificación del público objetivo  continuó desarrollándose a lo largo del semestre.

Video

En el siguiente video se puede observar el estado actual de la funcionalidad de nuestro aplicativo.

Link del producto

https://product-cast.herokuapp.com/

Link del repositorio

https://github.com/Essux/ProductCast

 

 

 

 

 

IoLABS

Proyecto IoLABS

Integrantes:

 

 

 

 

 

 

 

Mateo Gutierrez Gómez
Código: (201220019010)
Correo: mgutie22@eafit.edu.co

 

 

 

 

 

 

Juan Manuel Becerra Cortés
Código: (201310025010)
Correo: jbecerr2@eafit.edu.co

 

 

 

 

 

 

 

Jose Jaime Ramirez Mejía
Codigo: (201729414010)
Correo:  jramir68@eafit.edu.co

El Concepto de IoLABS:

En los laboratorios de electrónica y mecánica de la universidad EAFIT, no se cuenta con un sistema de devolución de materiales luego de los horarios de prestación de servicio de los encargados de dichos laboratorios (aproximadamente luego de las 6pm).

IoLABS presenta una solución a dicho problema empleando un sistema integral combinando tecnologías vanguardistas como, Reconocimiento de Rostros mediante una inteligencia artificial, Internet de las cosas empleando unos casilleros inteligentes y una plataforma web, para brindar un servicio de devolución de materiales a cualquier hora del día, empleando unos casilleros inteligentes presentes en el laboratorio de mecánica.

Implementación de IoLABS:

La implementación del proyecto completo de IoLABS se basó en 3 fases:

  1. La implementación de la Inteligencia Artificial: La implementación de la Inteligencia Artificial se basó en el uso de una herramienta desarrollada por IBM llamada Watson. la cual posee subherramientas que permiten el reconocimiento de imágenes.IoLABS emplea dicha herramienta para implementar un sistema de reconocimiento de rostros mediante una webcam.
  2. Implementación de la plataforma de IoT: La implementación de la plataforma de IoT se realizó empleando un mini-servidor en NodeJS que controlase la estructura de los arduinos encargados de controlar los casilleros.
  3. Implementación de la plataforma Web: La implementación de la plataforma web se implementó de tal manera que fuese de conducto entre la inteligencia artifical y la plataforma IoT. Esta plataforma fué desarrollada en el Framework de Python: Django.

Resumen total de tecnologías usadas para el desarrollo del proyecto:

  1. Framework Python Django
  2. Bootstrap
  3. Arduino MEGA 2560
  4. Raspberry Pi
  5. NodeJS
  6. FSWebCAM

Multimedia:

 

Video:

Repositorio Git:

https://iolabs-integrador2.visualstudio.com/_git/IoLabs

 

 

 

PC Kids

Universidad EAFIT

Ingeniería de sistemas

Cuarto semestre

PC Kids

 

 

Equipo:

James Dario Montoya Sierra <<jamonto5@eafit.edu.co>>

 

¿Qué problema resuelve?

Desde las ultimas décadas todos nos hemos visto beneficiados del avance tecnológico de alguna forma. Y cada día más estamos entrando a una nueva era, conocida como la era digital.

Gracias a esto hay muchos trabajadores que se verán afectados, ya que sus funciones podrían ser reemplazadas fácilmente por una maquina. Y aquellos empleos que seguirán fuertemente en esta era digital serán los que estén enfocados a la tecnología.

Pero para estos trabajos se requiere una competencia muy destacable que es el pensamiento computacional. Una competencia que la mayoría de personas no tienen muy desarrollada, lo que hace que se les dificulte entender los conceptos que hay detrás de estos trabajos.

¿Qué solución se propone?

Actualmente los que más necesitan  esta competencia para que no se vean afectados por este avance tecnologico son los niños, y como los niños se sienten más motivados a la hora de aprender cuando este aprendizaje es divertido, PC Kids ha diseñado un videojuego el cual incluye los 4 pilares del pensamiento computacional: Abstracción, Algoritmia, Reconocimiento de patrones, y abstracción. Y el objetivo de videojuego es ayudarles a desarrollar su competencia de pensamiento computacional.

¿Qué lo diferencia?

Actualmente hay varios juegos que tratan de solucionar el mismo problema, pero estos únicamente se centrar en un pilar, PC Kids se diferencia ya que este implementa los cuatro pilares, para que así los usuarios puedan tener más opciones en un solo juego.

Tecnologias Implementadas.

Diseño del producto

Screenshots:

Menu Principal

Selector de Minijuegos

Mini juego de descomposición.

Mini juego de algoritmia.

Mini juego de abstracción.

Repositorio en Github

https://github.com/JDario16/PCKid

Video

Audire

Audire

Integrantes:
Eder Camilo Muñoz (cmunozf@eafit.edu.co),
Juan Felipe Broz (jbrozlo@eafit.edu.co)

Universidad EAFIT

Ingeniería de Sistemas

Que es Audire?

Audire es una aplicación móvil Android con la cual puedes representar una pintura, fotografía y/o escena en una melodía. Esto con el fin de que personas que no tienen la posibilidad de ver una obra de arte puedan hacerlo por medio de la escucha.

 

Problema:

Personas invidentes que no pueden apreciar y disfrutar de una pintura.

 

Innovación, Diferenciadores, Beneficios del Producto:

En el mercado se puede encontrar aplicaciones que convierten una imagen a sonido. Pero tan solo se quedan en sonidos generados interpretando los píxeles de la imagen, y el resultado es una melodía que no le permite al usuario imaginarse que hay en la imagen.
Audire utiliza un API de reconocimiento visual para identificar los objetos de la imagen y crea una partitura que incluye estos objetos, la cual se toca en un sintetizador de música, así al componer la melodía se puede intuir e imaginar lo que se encuentra en la imagen.

 

Proceso de ideación:

Audire nace de la pregunta ¿Cómo suena esta imagen? Después de escuchar una propuesta de proyecto del laboratorio de música y consultar un poco sobre el tema se nos ocurrió que un simple mapeo de color a sonido no iba a funcionar. Ya hay suficientes aplicaciones que lo hacen y ninguna nos dejaba imaginarnos la escena que teníamos al frente. Necesitábamos agregar el reconocimiento de imágenes, y luego de saber que teníamos en la fotografía tener una forma de generar una melodía. Esta última parte la solucionamos agregando un sintetizador que lee una “partitura” para tocar que hay en la escena.

 

Poster:

https://drive.google.com/open?id=16_jE9W7vfr8G5BuIHCC8bIBnja144Wp7

 

Repositorio:

https://github.com/janbroz/audire

 

Repositorio Móvil:

https://github.com/cmunozf/AudireAndroid

 

Sprint 3:

https://docs.google.com/document/d/1eke7lkuadwOLPxvGOg9t7PRu7WwoXkI19DUe7kSuuNI/

D&D decorate and desing

 

               

Identificacion:

Universidad EAFIT
Proyecto integrador 2
Séptimo semestre
D&D (decórate and desing)

Integrantes:

    • Laura Sofia Muños Montoya, lmunozm@eafit.edu.co
      Julián Rincón, jrincon5@eafit.edu.co
      Ivan Santiago Vargas Ortega, ivargas1@eafit.edu.co
      María Alejandra ríos colorado, mcolora2@eafit.edu.co

Descripción

Al momento de las personas tener que decorar sus hogares, lo ven como una tarea muy tediosa ya que deben sacar mucho tiempo para buscar los elementos que desean en diferentes tiendas, esto también consume dinero por el transporte , ya que usualmente la personas no compran los muebles que desean en el primer lugar que visitan , más bien , buscan en diferentes partes y luego comparan que fue más de su agrado y ya luego si se deciden porque comprar.
D&D (decórate and desing) es una aplicación que junto con la empresa Totem 3D, permitirá a los usuarios que ingresen a esta navegar por un espacio virtual, permitiendo así percibir las proporciones del espacio ( apartamento estándar ) y realizar diferentes diseños dependiendo de su tipo de estilo , el cual puede variar entre un estilo moderno , vintage, clásico o estándar, la finalidad de tener un estilo base es permitir que las personas tengan un esquema ya predeterminado por el cual guiarse y brindarle una ayuda al usuario de cómo se vería el espacio que desea decorar. Con una base el usuario podrá tener una idea de que le gusta y que no del espacio que está modificando, esta herramienta le permitirá cambiar el color y el estilo de los muebles que no sean de su agrado, por unos que vayan mejor con su estilo, adicional a esto los usuarios podrán ver información relevante sobre los muebles que están cambiando (tamaño, color, fabricante , entre otros ), todo esto para brindarle una mejor experiencia al momento de escoger nuevos muebles, iluminación, decoraciones para su hogar y que el usuario pueda tener una idea mucho más realista sobre lo que está escogiendo y ya que los modelos de los objetos que se utilizan en la aplicación son los mismos que se están ofreciendo en la tienda física , al momento de comprar los productos que eligió será un proceso más rápido y será un tiempo más corto de incertidumbre que manejara el cliente.

Ideación, definición y diseño del producto:

Inicialmente la empresa Totem 3D ya venía trabajando en el proyecto de visualización y modificación del espacio mediante el motor gráfico Unreal, pero debido a que en su equipo de trabajo no cuenta con ingenieros de sistemas o una persona con las capacidades de realizar una conexión entre Unreal y la web , presentaron la idea a los profesores de proyecto integrador y fue tomada por nuestro equipo para trabajar en conjunto con Totem 3D y poder realizar esta conexión entre la web y Unreal , manteniendo un buen rendimiento de la página , para que esta no sea muy pesada al cargar todos los modelos de los diseños y se tenga un buen nivel gráfico, que es lo que nos diferencia del resto de las empresas que realizan proyectos similares.

Vídeo

Sadstudios

 

Universidad EAFIT

Ingeniería de Sistemas

Séptimo semestre

Integrantes:

Samuel Sarabia Osorio  –  ssarabia@eafit.edu.co

David Medina Ospina  –  dmedina7@eafit.edu.co

Daniel Martínez Montealegre  –  dmarti25@eafit.edu.co

 

Descripción del producto:

Gurbia es una aplicación creada por estudiantes de la universidad EAFIT para prestar un servicio de enlace a usuarios con un interés común.

Nuestra aplicación permitirá conectar estudiantes dispuestos a vender comida preparada por sí mismos con estudiantes interesados en productos diferentes a los ofrecidos en la universidad. Se fundamenta en la venta directa de comida entre estudiantes de la misma institución y un sistema de buena reputación para fomentar la venta y compra de productos.

El problema que encontramos es que dentro de las diferentes instituciones de educación superior en el país, muchas personas se encuentran inconformes con la carencia de diversidad, tanto en cuestión de precios como de tipos, de los alimentos ofrecidos.

Además, encontramos que existe una gran cantidad de estudiantes con habilidades culinarias y deseos de hacer ganancias extras que no tienen los medios para publicitar los alimentos que producen, por lo que no llegan a venderlos en las cantidades lo suficientemente grandes para que valga la pena el esfuerzo.

Finalmente, descubrimos que los usuarios pierden mucho tiempo escogiendo qué comida van a comer. Para solucionar este problema implementamos un sistema de recomendaciones colaborativo.

Proceso de ideación, definición y diseño del producto:

La idea nace mientras se realizaba la búsqueda de un proyecto a desarrollar durante el curso, inicialmente, decidimos mirar las problemáticas existentes en la universidad, buscábamos algunas que fuesen diferentes de las ya atacadas necesidades dentro del curso, y mediante esta búsqueda, dimos con el recurrente tema de la comida dentro de la universidad y la inconformidad de los estudiantes relacionada a este tema.

Una vez encontramos el problema que pretendíamos resolver, el cual a su vez fue una oportunidad de emprender, meditamos cuál sería la solución más óptima, que tuviese mayor alcance y facilidad de acoplamiento con la vida de los jóvenes de nuestra universidad. Así, llegamos a la conclusión de realizar una aplicación móvil.

Gracias a la sugerencia de un compañero, llegamos a conocer de una nueva tecnología para desarrollo móvil: React Native. Mientras realizábamos investigaciones de cómo utilizarla, sus implicaciones y ventajas, llegamos a la decisión de acompañar esta tecnología con Firebase, lo cuál nos permitiría tener nuestros datos almacenados en la nube, además de facilitar el proceso de desarrollo.
Finalmente, para la parte de recomendaciones usamos un librería de NodeJS llamada raccoonJS.
   
En este punto, procedimos a decidir los requerimientos básicos que considerábamos eran cruciales para el funcionamiento de la aplicación. Posteriormente, comenzamos con el desarrollo del proyecto, a producir prototipos con las funcionalidades más fundamentales y validar los procesos de ideación y desarrollo con los profesores del curso
Todo este proceso nos permitió tener un buen ciclo de desarrollo durante el curso.

Links

Repositorio del proyecto.

Poster de la App

 

 

APPOLO

Universidad: Universidad EAFIT.

Programa: Ingeniería de sistemas.

Semestre: Cuarto semestre.

Proyecto: Appolo

Integrantes:

 Manuela Carrasco Pinzón – mcarras1@eafit.edu.co

  Daniel López Correa – dlopezc9@eafit.edu.co

 Mateo Murillo Penagos – mmurill5@eafit.edu.co

Definición del producto

Appolo es una aplicación web en la cual administradores y usuarios del supercomputador de la Universidad EAFIT Apolo,  puedan acceder a información importante acerca de sus trabajos, en el caso de los usuarios de Apolo, y acerca de sus trabajos, de los usuarios del supercomputador y sobre el estado de las colas en Apolo, para los administradores.

Appolo busca solucionar dos problemáticas encontradas: la comunicación que tiene un usuario común con la máquina y el poder extraer información de Apolo. El usuario común de Apolo suelen ser estudiantes, profesores o empresas externas que no tienen mucho contacto con Linux (Sistema operativo de Apolo) y SLURM (Sistema de colas de Apolo), por lo que conectarse a la máquina y obtener información sobre sus trabajos es complejo para ellos, por eso Appolo facilita este proceso.

Nuestro product owner es el profesor y coordinador técnico de Apolo: Juan David Pineda Cárdenas.

Tecnologías utilizadas:

  Python – Lenguaje de programación

 Apache server

 Django Framework

 PyCharm – Editor

Repositorio: https://mamup.visualstudio.com/Appolo

Video del producto:

ElectroBot

ElectroBot

Electro es un ChatBot desarrollado para Idiomas EAFIT, con el fin de responder las inquietudes de aquellos usuarios que desean obetener información de los idiomas que brinada la universidad.

El desarrollo de Electro fue posible gracias al asesoramiento y acompañamiento por parte de los directivos de Idiomas EAFIT

Las tecnologías usadas para desarrollar este proyecto son:

  • Bluemix – Watson modulo Conversation
  • Bluemix – Watson modulo Entendimiento leguaje natural
  • NodeJS – BackEnd
  • Facebook API – Canal de comunicación

Integrantes:

  • Miguel Ortiz

Estudiante de Ingeniería de Sistemas – Semestre 8 mortizs1@eafit.edu.co

 

 

 

 

 

  • Michell Pineda

Estudiante de Ingeniería de Sistemas – Semestre 8 dpineda7@eafit.edu.co

 

 

 

 

  • Natalia Jaramillo

Estudiante de Ingeniería de Sistemas – Semestre 8 njaram15@eafit.edu.co

 

 

 

 

 

Links:

https://drive.google.com/drive/u/0/folders/0B4XJ7eBar-J1WWtCZmk0eXpaZzA

 

CLARK

CLARK

Universidad EAFIT

Proyecto Integrador II 2017-2

Equipo:


Sebastián Delgado – sdelgad4@eafit.edu.co

Simón Gómez – sgomezu1@eafit.edu.co

Lope Carvajal – lcarva12@eafit.edu.co

Concepto:

Clark nace con la necesidad creciente que trae el comercio online. Cuando se ofrece un bien o servicio mediante alguna plataforma online no se tiene siempre la posibilidad de dar una asistencia guiada al proceso. Existe actualmente la posibilidad de contratar un servicio de chat con un asistente que es usado por compañía que tienen el capital para mantenerlo.

Clark ofrece un asistente de chat online inteligente, basado en los servicios de aprendizaje supervisado de IBM WATSON y su modulo conversacional, se puede dar un servicio de asistencia guiada a un cliente que se adapta a las necesidades y la información de los servicios disponibles.

 

Clark está diseñado para ser desplegado en un servidor de Ruby on Rails que brinda una interfaz gráfica para que solo necesite ser insertada mediante un Iframe en la página que quiera utilizarlo. Desde el servidor se manejan las conversaciones de los usuarios con el asistente inteligente y se recopila la información pertinente personal del usuario para la posible creación de un lead de mercadeo.

 

Nuestro producto brinda la posibilidad de que cualquiera pueda tener un servicio de ayuda 24 horas 7 días a la semana disponible para que atienda a sus clientes. Y más allá es una herramienta muy poderosa para capturar la información importante y poderla transformar en posibles lazos para el crecimiento de la base de los usuarios y la compañía.

Proceso de Ideación

Para la ideación del proyecto utilizamos la metodología User Centered Design, cuyo proceso puede evidenciarse en el siguiente documento:

https://docs.google.com/document/d/1s3rZ1dmUpygSRyLUDm_UdrIQRPKOhqfY0Qn7ZgUpIWA/edit?usp=sharing

Implementación Inicial

El desarrollo de una implementación del asistente virtual necesita de mucha información relevante al uso que tendrá para formar la malla principal de entrenamiento.

Trabajamos en conjunto con el departamento de mercadeo de la universidad. La idea entones principalmente era de ofrecer información básica de los servicios de la universidad en pre grados y post grados y recolectar la información de los interesados para analizar la efectividad o para ser usada luego. El departamento nos brindó la información necesaria para el entrenamiento inicial y desarrollamos las conversaciones relevantes para estos servicios.

Servidor Heroku:

 

Contenedor CONVERSATION Watson:

 

Tienda Place Holder: