Sistema de recomendación basado en contenido y conocimiento aplicado al manejo de pedidos de materiales para la producción de autopartes

Autor:	Carlos Alberto Hernández Lira, Selene Hernández Rodríguez
Rok vydání:	2015
Předmět:	Sistema de Administración de Almacenes Sistema Recomendador basado en Contenido y Conocimiento
DOI:	10.5281/zenodo.7149765
Popis:	Hasta el momento la aplicación de los sistemas de recomendación se ha propuesto para su aplicación en el comercio electrónico y a la gestión de información. Sin embargo, el sector industrial tiene procesos en los cuales sería interesante aplicar esta herramienta, tal es el caso del proceso de pedidos de materiales en un almacén para la manufactura de autopartes. En este proceso, en algunas empresas, un grupo de usuarios (o célula de trabajo) solicitan todos los materiales necesarios para la realización de una autoparte para trabajar en el turno. Estos usuarios tienen la difícil tarea de revisar una larga lista de materiales y seleccionar los más adecuados, basado en su experiencia. Si el usuario no tiene mucha experiencia, este proceso puede resultar muy complicado y tardado. Con la ayuda de un sistema recomendador, el proceso de pedidos de materiales podría ser más fácil para usuarios que soliciten materiales para el turno. {"references":["Ho Accorsi, R., Manzini, R., Maranesi, F. (Enero, 2014). \"A decision-support system for the design and management of warehousing systems\" En: Journal Computers in Industry Elsevier Science Publishers B. V. Amsterdam,. Volúmen 65 (1), Holanda, páginas 175-186.","Angus-Lee, H. (Abril, 2014). \"'Connective ERP:' Software Connecting Employees, Machines, Data & Processes on the Shop Floor & in the Warehouse.\". En: Food Logistics. (155), páginas 24-26.","Baltrunas, L. (Octubre, 2008). \"Exploiting Contextual Information in Recommender Systems\". En: RecSys'08.","Chan, F. T. S. y Kumarz, V. (Febrero, 2009). \"Hybrid TSSA algorithm-based approach to solve warehouse-scheduling problems\". En: International Journal of Production Research, volúmen 47 (4).","Ekstrand, M., Kannan, P., & Stemper, J. (2010). \"Automatically building research reading lists\". En: RecSys '10 Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems.","Friedman, D. (Noviembre, 2010). \"The truth about warehouse management systems\". En: Supply House Times. Vol. 53 (9), páginas 42-114.","Gallego-Vico, D., Fumero, A., & Huecas, G. (2013). \"Proactividad y Contextualización: Futuro del Diseño de Sistemas Recomendadores\".En: El profesional de la información, (22).","Henning, T., Marchand, A., & Marx, P. (2012). \"Can Automate Group Recommender Systems Help Consumers Make Better Choices?\". En: Journal Of Marketing.","Krestel, R. F. (2012). \"Personalized topic-based tag recommendation\". En: Neurocomputing , Vol. 76, páginas 61–70.","Kurashima, T., Iwata, T., Irie, G., Fujimura, K. (Octubre, 2010). \"Travel Route Recommendation Using Geotags in Photo Sharing Sites\". En: CIKM'10, Canada","Li , S., Kuo, X. (Febrero, 2008). \"The inventory management system for automobile spare parts in a central warehouse\". En: Expert Systems with Applications. Volúmen 34 (2), Estados Unidos, Pages 1144-1153.","Ma Hao, K. (2011). \"Mining Web Graphs for Recommendations\". En: \"Knowledge and Data Engineering IEEE Transactions\". En: Volúmen 24, páginas 1051 – 1064.","McCrea, B. (Enero, 2014). \"Factors driving WMS growth\". En: Logistics Management. Volúmen 53 (1), páginas 34-36","Nathanson, T., Bitton, E., & Goldberg, K. (2007). \"Eigentaste 5.0: Constant-Time Adaptability in Recommender System Using Item Clustering\". En: ACM","Ntoutsi, E. S.-P.,Fast. (2012). \"Group Recommendations by Applying User Clustering\". En: Conceptual Modeling, Volúmen 7532, páginas 126-140.","Ntoutsi, I. S.-P. (2012). \"gRecs: A Group Recommendation System based on User Clustering\". En: Database Systems for Advanced Applications, Volúmen 7239, páginas 299-303","P. Lucas, J. L. (2013). \"A hybrid recommendation approach for a tourism system\". En: Expert Systems with Applications, Volúmen 40, páginas 3532–3550.","Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2011). \"Recommender Systems Handbook\". En: Springer Science+Business Media, páginas. 73-99.","Stefanidis, Kostas., Ntoutsi, Irene., Norvag, Kjetil., Kriegel, Hans-Peter. (2012). \"A Framework for Time-aware Recommendations\". En: Database and Expert Systems Applications, Volúmen 7447, páginas 329-344.","Sizov, S. (Febrero, 2010). \"GeoFolk: Latent Spatial Semantics in Web 2.0 Social Media\". En: WSDM'10, Estados Unidos.","Stern, D., Herbrich, R., & Graepel, T. (2009). \"Matchbox: Large Scale Online Bayesian Recommendations\". En: International World Wide Web Conference Committee (TW3C2).","Song, Y., Zhang, L. Giles, L. (Septiembre, 2008). \"Automatic tag recommendation algorithms for social recommender systems\". En: ACM Transactions on Computational Logic, Volúmen 5.","Wang, C., Blei, D. (2011). \"Collaborative topic modeling for recommending scientific articles\". En: Knowledge Discovery and Data Mining (KDD).","Wetzker, R., Umbrath, W., Said, A. (Febrero, 2009). \"A hybrid approach to item recommendation in folksonomies\". En: ESAIR '09, España."]}
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::b399828e7c33cb5b000f5c77d23132e9 Zobrazit plný text záznamu