El presente trabajo busca desarrollar un modelo y un prototipo del sistema multi-agente para medir la confiabilidad, disponibilidad y fiabilidad de un sistema ERP. Se describe cómo se monitorea, actualmente, los sistemas ERP, sea manualmente o con apoyo de otros sistemas; se menciona cuales son los roles que actualmente administran cada uno de estos sistemas; se muestra el problema actual de manera gráfica; se formula el problema; se detalla los objetivos del presente trabajo; se muestra gráficamente la solución final al problema; se determina la justificación del presente trabajo; se muestra los procedimientos actuales utilizados para resolver parcialmente el problema y se identifica los programas de software que dan solución parcial al problema, siendo los más usados por las empresas; se detalla la funcionalidad de los sistemas ERP; se revisa los sistemas ERP, el posicionamiento mundial de estos sistemas; se explica la teoría de sistemas críticos y la metodología de construcción de agentes Zeus así como su utilización en el desarrollo de los agentes del presente trabajo; se explica detalladamente la identificación de indicadores de desempeño del sistema ERP; se detalla el modelamiento de cada uno de los agentes de software utilizados en el desarrollo del sistema CODA utilizando la metodología Ingenias; se detalla la implementación de la aplicación sistema CODA y finalmente; se detalla las conclusiones y trabajos futuros. / --- Multi-agent system to measure the trustworthiness, availability and reliability of an ERP system”. This article aims to describe a system model and a software named system CODA, which is intended to recover information from the main server where is installed the Enterprise Resource Planning System (ERP Baan IV), the data base (Oracle) and the operating system (AIX), those tasks are performed by software agents, then this information will be processed and validated by the agents, finally the critical information is send to the system “CODA”; this system has two sub systems, the Intranet sub system will be managed by an Administrator, who will coordinate the creation of the indicators, maintain the users and clients, the parameters, basic tables. The Extranet sub system will be used by the clients (General Manager, Operations Manager, Information Manager), they will see graphs for each indicator defined in the system, also they will see how the system is running and also if there are problems, they can drill down the problems and see the detail. The system send mails and alerts to the technical persons who will solve the problems, each mail is associated with the error code, a description called “sintoma”, the real problem and a propose solution, when a new problem appears the administrator must add the solution to the data base, so if in the future the problem occurs, the system propose the solution.

El presente trabajo busca desarrollar un modelo y un prototipo del sistema multi-agente para medir la confiabilidad, disponibilidad y fiabilidad de un sistema ERP. Se describe cómo se monitorea, actualmente, los sistemas ERP, sea manualmente o con apoyo de otros sistemas; se menciona cuales son los roles que actualmente administran cada uno de estos sistemas; se muestra el problema actual de manera gráfica; se formula el problema; se detalla los objetivos del presente trabajo; se muestra gráficamente la solución final al problema; se determina la justificación del presente trabajo; se muestra los procedimientos actuales utilizados para resolver parcialmente el problema y se identifica los programas de software que dan solución parcial al problema, siendo los más usados por las empresas; se detalla la funcionalidad de los sistemas ERP; se revisa los sistemas ERP, el posicionamiento mundial de estos sistemas; se explica la teoría de sistemas críticos y la metodología de construcción de agentes Zeus así como su utilización en el desarrollo de los agentes del presente trabajo; se explica detalladamente la identificación de indicadores de desempeño del sistema ERP; se detalla el modelamiento de cada uno de los agentes de software utilizados en el desarrollo del sistema CODA utilizando la metodología Ingenias; se detalla la implementación de la aplicación sistema CODA y finalmente; se detalla las conclusiones y trabajos futuros. / Multi-agent system to measure the trustworthiness, availability and reliability of an ERP system”. This article aims to describe a system model and a software named system CODA, which is intended to recover information from the main server where is installed the Enterprise Resource Planning System (ERP Baan IV), the data base (Oracle) and the operating system (AIX), those tasks are performed by software agents, then this information will be processed and validated by the agents, finally the critical information is send to the system “CODA”; this system has two sub systems, the Intranet sub system will be managed by an Administrator, who will coordinate the creation of the indicators, maintain the users and clients, the parameters, basic tables. The Extranet sub system will be used by the clients (General Manager, Operations Manager, Information Manager), they will see graphs for each indicator defined in the system, also they will see how the system is running and also if there are problems, they can drill down the problems and see the detail. The system send mails and alerts to the technical persons who will solve the problems, each mail is associated with the error code, a description called “sintoma”, the real problem and a propose solution, when a new problem appears the administrator must add the solution to the data base, so if in the future the problem occurs, the system propose the solution.

El presente trabajo de investigación aborda la tarea del reconocimiento automático de texto escrito a mano (handwritten text recognition - HTR, por sus siglas en inglés) en los manuscritos históricos de autores peruanos, que están bajo la custodia de la Biblioteca Nacional del Perú (BNP), enfrentando diversas dificultades como la variabilidad caligráfica, el deterioro del papel, entre otras. Para esta tarea, se emplearon modelos de reconocimiento de imágenes preentrenados en otros idiomas disponibles en la plataforma de código abierto denominado OCR4all. Se entrenaron tres modelos utilizando el conjunto de datos SPA-Sentences, conjunto que consta de imágenes y traducciones de aproximadamente 13,000 oraciones en idioma español, logrando una tasa de error de caracteres (character error rate - CER) promedio de 4.11% en el conjunto de validación. Posteriormente, este modelo elaborado se aplica en los manuscritos históricos peruanos, obteniendo una tasa de error promedio de 9.39%. El CER obtenido, ligeramente menor en comparación con el conjunto de datos SPA-Sentences utilizado en la etapa de entrenamiento, es atribuible a las diferencias en la calidad de las imágenes, así como en las características propias de los manuscritos. Este trabajo y el enfoque desarrollado en él demuestran la utilidad de los modelos de reconocimiento de imágenes preentrenados para abordar la tarea de HTR en manuscritos históricos, y se identifican áreas para futuras mejoras, como la optimización de la calidad de las imágenes, la diversidad del conjunto de datos y la exploración de modelos avanzados con la arquitectura Transformer. / This paper addresses the task of automatic handwritting text recognition (HTR) in historical manuscripts of Peruvian authors held by the National Library of Peru, facing various challenges such as calligraphy variability, paper deterioration, among others. To achieve this, pre-trained mixed models in other languages available on the opensource OCR platform called OCR4all were employed. Three models were trained using the SPA-Sentences dataset, which consists of a written Spanish collection of approximately 13,000 sentences, achieving an average Character Error Rate (CER) of 4.11% on the validation set. Subsequently, this developed model is applied to the Peruvian historical manuscripts, obtaining an average error rate of 9.39%. Although this value indicates slightly lower accuracy compared to processing the SPA-Sentences dataset, this is attributed to differences in the image’s quality, as well as the specific characteristics of the manuscripts. This approach demonstrates the usefulness of pre-trained models for addressing HTR in historical manuscripts in historical manuscripts, and areas for future improvements are identified, such as optimizing image quality, dataset diversity, and exploring advanced models with Transformer architecture.

Hoy en día, la utilización de redes de comunicaciones heterogéneas se ha vuelto en un desafío constante, debido a sus complejidades y crecimiento acelerado, tornándose en un factor crítico de sucesos en muchas organizaciones. Durante la última década, diversas arquitecturas de gestión de red han sido desarrolladas y estandarizadas permitiendo el control y monitorización de los diversos indicadores de redes de telecomunicaciones tales como: la utilización de la interfaz, tasa de error, rendimiento y el retardo extremo a extremo, afectando de manera sustancial la calidad de operación de toda red, percibida directamente (p.e en el servicio VoIP) o indirectamente (p.e. capacidad de transferencia de los protocolos de transporte) por los usuarios finales. Todo esto basados en la interconexión de redes de distintas tecnologías, operadas por distintos proveedores y con el paradigma de servicio best-effort. En telecomunicaciones, el término “Calidad de Servicio” o QoS, hace referencia precisamente a las técnicas y procedimientos utilizados para dar un tratamiento preferente a unas clases de tráfico o flujos frente a otras, con el objetivo de cumplir unos requisitos mínimos de performance, identificados por parámetros cuantitativos que deben ser respetados estrictamente para que se logre percibir una adecuada calidad subjetiva por parte de los usuarios, particularmente en las comunicaciones multimediales, lo que da lugar al término “Calidad de Experiencia” o QoE como una nueva forma de valoración de la calidad final ofrecida por las empresas proveedoras de servicio. Con estos antecedentes, la presente investigación explica una nueva forma de calcular estos parámetros, usando un prototipo de aplicación de gestión, de modo que sobre la base de estas mediciones, puedan hacerse los ajustes necesarios dentro de la red y los administradores puedan identificar congestión o potenciales eventos indeseables en la red. De acuerdo a investigaciones bien documentadas sobre este tema, en donde la gestión llegar a ser un factor importante, el paradigma tradicional de arquitectura centralizada es particularmente ineficiente durante periodos de alta congestión, debido al incremento de las interacciones entre la estación central y los dispositivos gestionados. De esta manera, esta investigación pretende suplir en determinada medida esta deficiencia, proponiendo un sistema de gestión de red, basado en agente móviles denominado “AgenteMobilSNMP – AMSNMP” aplicado dentro de un entorno distribuido para llevar a cabo el proceso de gestión y la recolección de los resultados. / --- Nowadays, the use of heterogeneous communications networks has become a constant challenger because of its complexities and accelerated growth, becoming a critical factor in many organizations. During the last decade, many network management architectures have been developed and standardized allowing the control and monitoring of several telecommunications networks indicators such as: the use of the interface, error rate, throughput, and the end-to-end delay, significantly affecting the quality of operation of the whole network, which is perceived directly (e.g. in VoIP service) or indirectly (e.g. transference capacity of the transport protocols) by the end users. All this made through the interconnection of networks of different technologies, operated by different suppliers and generally with the “best-effort” service paradigm. In telecommunications, the term “Quality of Service” or QoS, especially refers to techniques and procedures used to give preferential treatment to some class or traffic flows, over others, to meet minimum standards requirements of performance, identified by quantitative parameters, that must be strictly respected such that a suitable subjective quality is perceived by users, particularly in multimedia communications, where the term “Quality of Experience” or QoE as a new way of valuing the final quality offered by the companies service providers. With this background, the present document explains a new way to calculate these parameters, using a prototype management application so that on the basis of these measurements, adjustments can be made in the network and the administrators can be able to identify congestion trends and potentials undesirable events for the operation of the network. According to well documented researches on this subject, the centralized paradigm used by the traditional SNMP management architecture, among other aspects, where the central station (or management console) obtains the results of each managed station, one at a time, it is too restricted, because the amount of traffic up to this architecture cause, account to its, a proposing management system based on mobile agents called “AgenteMobilSNMP – AMSNMP, applied within a distributed environment, where the agent is transported throughout all the entities to manage in order to carry out the process management and data collection.

Hoy en día, la utilización de redes de comunicaciones heterogéneas se ha vuelto en un desafío constante, debido a sus complejidades y crecimiento acelerado, tornándose en un factor crítico de sucesos en muchas organizaciones. Durante la última década, diversas arquitecturas de gestión de red han sido desarrolladas y estandarizadas permitiendo el control y monitorización de los diversos indicadores de redes de telecomunicaciones tales como: la utilización de la interfaz, tasa de error, rendimiento y el retardo extremo a extremo, afectando de manera sustancial la calidad de operación de toda red, percibida directamente (p.e en el servicio VoIP) o indirectamente (p.e. capacidad de transferencia de los protocolos de transporte) por los usuarios finales. Todo esto basados en la interconexión de redes de distintas tecnologías, operadas por distintos proveedores y con el paradigma de servicio best-effort. En telecomunicaciones, el término “Calidad de Servicio” o QoS, hace referencia precisamente a las técnicas y procedimientos utilizados para dar un tratamiento preferente a unas clases de tráfico o flujos frente a otras, con el objetivo de cumplir unos requisitos mínimos de performance, identificados por parámetros cuantitativos que deben ser respetados estrictamente para que se logre percibir una adecuada calidad subjetiva por parte de los usuarios, particularmente en las comunicaciones multimediales, lo que da lugar al término “Calidad de Experiencia” o QoE como una nueva forma de valoración de la calidad final ofrecida por las empresas proveedoras de servicio. Con estos antecedentes, la presente investigación explica una nueva forma de calcular estos parámetros, usando un prototipo de aplicación de gestión, de modo que sobre la base de estas mediciones, puedan hacerse los ajustes necesarios dentro de la red y los administradores puedan identificar congestión o potenciales eventos indeseables en la red. De acuerdo a investigaciones bien documentadas sobre este tema, en donde la gestión llegar a ser un factor importante, el paradigma tradicional de arquitectura centralizada es particularmente ineficiente durante periodos de alta congestión, debido al incremento de las interacciones entre la estación central y los dispositivos gestionados. De esta manera, esta investigación pretende suplir en determinada medida esta deficiencia, proponiendo un sistema de gestión de red, basado en agente móviles denominado “AgenteMobilSNMP – AMSNMP” aplicado dentro de un entorno distribuido para llevar a cabo el proceso de gestión y la recolección de los resultados. / Nowadays, the use of heterogeneous communications networks has become a constant challenger because of its complexities and accelerated growth, becoming a critical factor in many organizations. During the last decade, many network management architectures have been developed and standardized allowing the control and monitoring of several telecommunications networks indicators such as: the use of the interface, error rate, throughput, and the end-to-end delay, significantly affecting the quality of operation of the whole network, which is perceived directly (e.g. in VoIP service) or indirectly (e.g. transference capacity of the transport protocols) by the end users. All this made through the interconnection of networks of different technologies, operated by different suppliers and generally with the “best-effort” service paradigm. In telecommunications, the term “Quality of Service” or QoS, especially refers to techniques and procedures used to give preferential treatment to some class or traffic flows, over others, to meet minimum standards requirements of performance, identified by quantitative parameters, that must be strictly respected such that a suitable subjective quality is perceived by users, particularly in multimedia communications, where the term “Quality of Experience” or QoE as a new way of valuing the final quality offered by the companies service providers. With this background, the present document explains a new way to calculate these parameters, using a prototype management application so that on the basis of these measurements, adjustments can be made in the network and the administrators can be able to identify congestion trends and potentials undesirable events for the operation of the network. According to well documented researches on this subject, the centralized paradigm used by the traditional SNMP management architecture, among other aspects, where the central station (or management console) obtains the results of each managed station, one at a time, it is too restricted, because the amount of traffic up to this architecture cause, account to its, a proposing management system based on mobile agents called “AgenteMobilSNMP – AMSNMP, applied within a distributed environment, where the agent is transported throughout all the entities to manage in order to carry out the process management and data collection.