Optimización de procesos con respuestas generadas con inteligencia artificial en CIO De Forestal Arauco S.A.
| dc.contributor.advisor | Reinoso Alarcón, Hernaldo Del Carmen | es |
| dc.contributor.author | Valderrama Chesta, Gabriel Eduardo | es |
| dc.date.accessioned | 2025-12-16T21:17:34Z | |
| dc.date.available | 2025-12-16T21:17:34Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Tesis presentada para optar al título de Ingeniero/a Civil Industrial. | es |
| dc.description.abstract | En la industria forestal, caracterizada por su complejidad logística y grandes volúmenes de datos operacionales, existe una brecha significativa en la capacidad de acceder, consultar y analizar información en tiempo real. Los sistemas actuales presentan limitaciones para integrar múltiples fuentes de datos, responder preguntas dinámicas y generar visualizaciones útiles para la toma de decisiones operativas. El objetivo general de este proyecto fue desarrollar un sistema conversacional inteligente, capaz de interactuar en lenguaje natural con una base de datos forestal compleja, generando consultas automáticas, análisis personalizados y visualizaciones dinámicas, con especial foco en apoyar la planificación y ejecución operacional del negocio forestal de ARAUCO. El proyecto se desarrolló bajo un enfoque iterativo, siguiendo un ciclo continuo de pruebas y mejoras. Para ello se combinaron buenas prácticas para redactar instrucciones a la IA, tareas automáticas con la plataforma n8n, el uso de modelos de lenguaje de última generación y la implementación de servicios en la nube (Supabase, Railway y Streamlit). Se creó un flujo de trabajo para organizar los datos, una estructura por módulos que colaboran entre sí y una página web conversacional conectada a herramientas de gráficos y a las bases de datos. Como resultado, se construyó un agente conversacional SQL llamado Tronix, capaz de interpretar preguntas complejas y generar consultas SQL multitabla con alta precisión. El sistema permite obtener información estratégica como stock, producción, despachos y proyecciones operativas por zona o especie, todo en lenguaje natural. Además, se integraron herramientas gráficas que permiten visualizar dinámicamente los resultados y generar dashboards personalizados. Su viabilidad operativa fue demostrada con más de 1.500 consultas procesadas, un costo por consulta menor a 3 centavos de dólar y una alta aceptación por parte de usuarios reales. | es |
| dc.description.abstract | In the forestry industry, characterized by its logistical complexity and large volumes of operational data, there is a significant gap in the ability to access, query, and analyze information in real time. Current systems are limited in integrating multiple data sources, answering dynamic questions, and generating visualizations useful for operational decision-making. The overall objective of this project was to develop an intelligent conversational system capable of interacting in natural language with a complex forestry database, generating automated queries, customized analyses, and dynamic visualizations, with a special focus on supporting the planning and operational execution of ARAUCO's forestry business. The project was developed using an iterative approach, following a continuous cycle of testing and improvements. This combined best practices for writing instructions for AI, automated tasks using the n8n platform, the use of state-of-the-art language models, and the implementation of cloud services (Supabase, Railway, and Streamlit). A workflow was created to organize the data, along with a structure based on collaborative modules and a conversational website connected to graphing tools and databases. As a result, a conversational SQL agent called Tronix was built, capable of interpreting complex queries and generating multi-table SQL queries with high accuracy. The system provides strategic information such as inventory, production, shipments, and operational projections by region or species, all in natural language. In addition, graphical tools were integrated to dynamically visualize results and generate customized dashboards. Its operational viability was demonstrated with more than 1,500 queries processed, a cost per query of less than 3 cents, and high acceptance by real users. | en |
| dc.description.campus | Concepción | es |
| dc.description.departamento | Departamento de Ingeniería Industrial | es |
| dc.description.facultad | Facultad de Ingeniería | es |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.udec.cl/handle/11594/13508 | |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Universidad de Concepción | es |
| dc.rights | CC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Inteligencia artificial Aplicaciones industriales | es |
| dc.subject | Procesamiento de datos | es |
| dc.subject | Industria de productos forestales | es |
| dc.subject.ods | INDUSTRIA, innovación, infraestructura | es |
| dc.title | Optimización de procesos con respuestas generadas con inteligencia artificial en CIO De Forestal Arauco S.A. | es |
| dc.type | Thesis | en |