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Title: Desarrollo de una aplicación web para la gestión de pedidos en tiempo real y predicción de afluencia de clientes en el restaurante Doña Yoli
metadata.dc.contributor.advisor: Orozco Iguasnia, Jaime Benjamín
Authors: Quirumbay Pozo, Santiago Rubén
Keywords: RESTAURANTE;APLICACIÓN WEB;APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Issue Date: 8-Sep-2023
Publisher: La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2023
Citation: Quirumbay Pozo, Santiago Rubén (2023) Desarrollo de una aplicación web para la gestión de pedidos en tiempo real y predicción de afluencia de clientes en el restaurante Doña Yoli. La Libertad. UPSE, Matriz. Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones. 92p.
Abstract: El restaurante Doña Yoli ubicado del Cantón Santa Elena, realiza sus operaciones de forma manual, lo que produce complejidad para gestionar los pedidos de forma eficiente y dificultad para realizar cálculos rápidos e informes sobre la rentabilidad del restaurante. Por este motivo el objetivo del presente trabajo es desarrollar un sistema para restaurante con módulos de usuarios, mesas, clientes, pedidos caja y reportes, que transforme y mejore la forma en que el negocio gastronómico opera. El sistema web ha sido desarrollado utilizando metodologías de investigación exploratoria y diagnóstica, lo que ha permitido acceder a información relevante para identificar los requerimientos funcionales y no funcionales del sistema. Para el proceso de desarrollo, se adoptó el modelo incremental, aplicando las diferentes fases del ciclo de vida del software. Esta estrategia ha permitido una construcción progresiva del sistema, facilitando la incorporación de nuevas funcionalidades y mejoras de manera iterativa. Se emplearon diversas herramientas tecnológicas para el desarrollo del sistema. La arquitectura REST y websockets se implementaron para permitir el funcionamiento en tiempo real del sistema. El lenguaje de programación TypeScript fue utilizado junto con el framework NestJs, y para la interfaz de usuario se empleó la biblioteca ReactJs. Asimismo, en Python se implementó el modelo de aprendizaje automático Prophet para realizar predicciones de la afluencia de clientes. La gestión de la base de datos se llevó a cabo mediante MySQL. Durante las pruebas, se constató una significativa reducción en el tiempo de cálculo de los ingresos y gastos, lo cual ha permitido obtener información más rápida y precisa sobre las ganancias en un período determinado. Asimismo, gracias a la implementación del módulo de predicción de afluencia, es posible anticipar la demanda de clientes y planificar adecuadamente el personal e inventario para los próximos días. Además, se han identificado los platos más solicitados por los comensales, lo que facilita la toma de decisiones en cuanto a la oferta gastronómica del restaurante. Estos resultados demuestran que el sistema ha logrado mejorar la eficiencia operativa y la gestión del restaurante.
URI: https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/10196
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