El proyecto realizado como trabajo especial de grado fue un sistema de aprendizaje automático para atención centrada a clientes en talleres de una concesionaria, el cual brinda gran utilidad a los talleres de concesionarios debido a que cumple con ciertas características y grandes alcances para que interactúen con el mismo. El sistema ofrece un mejor servicio y un sistema que provee funcionalidad y disponibilidad para un buen rendimiento del mismo, siendo así un programa que contiene mejor desempeño que otras aplicaciones tales como AutoCodes, My Garage y Parts Detect mobile app.
En otro orden de ideas, este sistema de aprendizaje automático se adapta a las necesidades y es capaz de ser eficiente para reducir inconvenientes en los servicios brindados, para que de esa manera se brinde información detallada y precisa, y del mismo modo proveer el servicio que ha sido creado y preparado para el cliente mediante confianza, seguridad y disponibilidad.
Por otro lado, este sistema cuenta con características como la opción de cargar una imagen del automóvil para que luego con una serie de pasos pueda este ser procesada. Una vez que la imagen se encuentre cargada, el usuario debe dirigirse a los botones que en el sistema se encuentra para realizar el proceso de análisis, el cual brindará la información sobre las partes afectadas, la severidad de los daños y el precio aproximado de la reparación del vehículo.
Finalmente, cabe destacar que este sistema de aprendizaje automático para atención centrada a clientes en talleres de una concesionaria ha sido diseñado para analizar los procesos llevados a cabo actualmente en los talleres de las concesionarias para la atención de clientes, determinar los requerimientos funcionales del sistema, el diseño lógico y físico del sistema computacional a partir de los requerimientos establecidos y también para demostrar la funcionabilidad del sistema diseñado a través de las pruebas respectivas.
Emanuel Muñoz; Adrián Castro; Augusto Urdaneta