Sistema de Gestión Para El Diagnóstico y Tratamiento de No Conformidades En La Actividad Productiva de La UCI

EasyChair Preprint no. 4598

Abstract

En la actividad productiva de la Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) se detectan no conformidades durante todo el ciclo de vida de desarrollo de software, como resultado de la ejecución de las actividades de calidad definidas en el Sistema de Gestión de la Calidad, de las cuales se realiza un análisis de tendencia desde el punto de vista cuantitativo a partir de un conjunto de indicadores definidos para la toma de decisiones. Al no tenerse en cuenta el tiempo en que se introduce el error hasta que se detecta la no conformidad, al no registrarse las lecciones aprendidas de manera sistemática y no hacerse un análisis de las no conformidades desde la causa hasta su resolución, ha conllevado a que se incurra en los mismos errores en los proyectos. Estos elementos han propiciado la propagación de errores en el desarrollo de software y un aumento del esfuerzo al corregirlos. La presente investigación la propuesta desarrollada para el problema identificado, la cual consiste en un sistema de gestión para el diagnóstico y tratamiento de no conformidades en la Actividad de Desarrollo-Producción de la UCI. El sistema permite, a partir de datos históricos, una disminución del tiempo de detección de los errores. El sistema propuesto está formado por un mercado de datos, que incide directamente en el subproceso análisis de tendencia y un sistema experto basado en casos que brinda la posibilidad de predecir las posibles no conformidades de un proyecto determinado.

Keyphrases: data market, diagnosis and treatment of non-conformities, expert system and prediction, Quality Management System, trend analysis

@Booklet{EasyChair:4598,
  author = {Alberto Mendoza Garnache and Yaimí Trujillo Casañola and Arturo Orellana García},
  title = {Sistema de Gestión Para El Diagnóstico y Tratamiento de No Conformidades En La Actividad Productiva de La UCI},
  howpublished = {EasyChair Preprint no. 4598},

  year = {EasyChair, 2020}}