Técnica de lógica difusa para la gestión de riesgos en proyectos ágiles de desarrollo de software

Moreno Cuesta, Melanio

dc.contributor.advisor	Hincapié Londoño, Jesús Andrés
dc.contributor.advisor	Sepúlveda Cano, Lina María
dc.contributor.author	Moreno Cuesta, Melanio
dc.coverage.spatial	Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees	eng
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dc.date	2022-07-21
dc.date.accessioned	2022-08-22T16:25:41Z
dc.date.available	2022-08-22T16:25:41Z
dc.identifier.other	T 0235 2021
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11407/7073
dc.description	El principal objetivo de la investigación consiste en buscar una mejoría sustancial en el proceso de la gestión de riesgos en metodologías ágiles a través de la técnica de lógica difusa de inteligencia artificial. La idea de la estrategia es llevar la gestión de riesgo a las metodologías ágiles y que se puedan desarrollar sistemas de información con la solución propuesta, obteniendo buenos resultados. Las prácticas de las metodologías ágiles asumen el reto de que en su haber no requieren de prácticas que impliquen la gestión de riesgos explícitos; es decir, llevar una tabla de riesgo en el proceso, porque esa es la razón de ser y la filosofía del manifiesto ágil: llevar un proceso muy liviano sin mucha burocracia de proceso. Pero las metodologías ágiles no son más que unas gestoras de impedimentos y problemas. El reto asumido implicó adentrarse y profundizar en una temática que demanda el mundo tecnológico de hoy, siempre en constante evolución, como es la de estructurar mejoras para los desarrollos de software, soportadas específicamente en la técnica de lógica difusa, como ya se indicó. La técnica mencionada ha venido arrojando muy buenos resultados en los diferentes ámbitos de aplicación, especialmente en ambientes industriales.	spa
dc.description	The main objective of the research is to seek a substantial improvement in the process of risk management in agile methodologies through the technique of fuzzy logic of artificial intelligence. The idea of the strategy is to bring risk management to agile methodologies and that information systems can be developed with the proposed solution, obtaining good results. Agile methodology practices take on the challenge that they do not require practices involving explicit risk management; that is, to carry a risk table in the process, because that is the reason for being and the philosophy of the agile manifesto: to carry a very light process without much process bureaucracy. But agile methodologies are only managers of impediments and problems. The challenge assumed involved delving into and deepening into a theme that the technological world of today demands, always in constant evolution, such as the structuring of improvements for software developments, supported specifically in the technique of diffuse logic, as already indicated. The above technique has been showing very good results in the different fields of application, especially in industrial environments.	eng
dc.format.extent	p. 1-152
dc.format.medium	Electrónico
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad de Medellín	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0	*
dc.subject	Mejora de proceso	spa
dc.subject	Metodologías ágiles	spa
dc.subject	Gestión de riesgo	spa
dc.subject	Riesgo	spa
dc.subject	Problema	spa
dc.subject	Impedimento	spa
dc.subject	Lógica difusa	spa
dc.subject	Inteligencia artificial	spa
dc.subject	Desarrollo de software	spa
dc.subject	Process improvement	eng
dc.subject	Agile methodologies	eng
dc.subject	Risk management	eng
dc.subject	Risk	eng
dc.subject	Problem	eng
dc.subject	Impediment	eng
dc.subject	Fuzzy logic	eng
dc.subject	Artificial intelligence	eng
dc.subject	Software development	eng
dc.title	Técnica de lógica difusa para la gestión de riesgos en proyectos ágiles de desarrollo de software	spa
dc.rights.accessrights	info:eurepo/semantics/openAccess
dc.publisher.program	Maestría en Ingeniería de Software
dc.subject.lemb	Administración de riesgos
dc.subject.lemb	Desarrollo de programas para computador
dc.subject.lemb	Inteligencia artificial
dc.subject.lemb	Lógica difusa
dc.subject.lemb	Mejoramiento de procesos
dc.subject.lemb	Sistemas difusos
dc.relation.citationstartpage	1
dc.relation.citationendpage	152
dc.audience	Comunidad Universidad de Medellín
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingenierías
dc.publisher.place	Medellín
dc.type.hasversion	publishedVersion
dc.type.hasversion	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.relation.references	G. Gerke, K., & Tamm (2009). “Continuous Quality Improvement of IT Processes based on Reference Models and Process Mining,” Am. Conf. Inf. Syst., p. págs. 1-8.
dc.relation.references	E. Oud (2005). “The Value to IT of Using International Standards,” Inf. Syst. Control J., vol. 3.
dc.relation.references	H. Jeners, S., & Lichter (2013). “Smart Integration of Process Improvement Reference Models Based on an Automated Comparison Approach,” Eur. Conf. EuroSPI 2013, p. págs. 143-154 .
dc.relation.references	J. Siviy, J., Kirwan, P., Marino, L., & Morley. (2008). “View, The Value of Harmonization Multiple Improvement Technologies: A Process Improvement Professional’s,” SEI, Carniege Mellon.
dc.relation.references	C. Montenegro (2017). “Enfoque Ágil de Armonización de Modelos para la Mejora de Procesos de Agile Approach for Model Harmonization to IT Process,” no. 1, pp. 17–37.
dc.relation.references	inc. P. Project Management Institute (2012). “A Guide to the Project Management Body of Knowledge,” vol. 5th Ed.
dc.relation.references	M. Cohn (). “Managing Risk on Agile Projects with the Risk Burndown Chart.”
dc.relation.references	R. Bertone, P. Thomas, D. Taquias, and S. Pardo (). “Herramienta para la Gestión de Riesgos en Proyectos de Software,” pp. 567–576.
dc.relation.references	M. L. M. P. Sector (1999). “Risk Management,” Mot. LMPS
dc.relation.references	M. Singh and R. Saxena(2013). “Risk Management in Agile,” IOSR J. Comput. Eng., vol. 16, no. 5, pp. 43–46.
dc.relation.references	B. W. Boehm (1991). “Software risk management: principles and practices,” Software, IEEE, vol. 8.1, pp. 32–41
dc.relation.references	S. A. Abdullah, A, M. (2011). “Software Risk Management: Importance and Practices,” Dep. Comput. Sci. Eng. Univ. Asia Pacific, Dhanmondi, Dhaka-1209, Bangladesh.
dc.relation.references	L. Siddique and B. A. Hussein. (2016). “Managing risks in Norwegian Agile Software Projects : Project Managers ´ perspective,” no. 2, pp. 56–65.
dc.relation.references	A. Albadarneh, I. Albadarneh, and A. Qusef (2015). “Risk management in Agile software development: A comparative study,” 2015 IEEE Jordan Conf. Appl. Electr. Eng. Comput. Technol., pp. 1–6.
dc.relation.references	S. Thomas (2008). “Agile Risk Management”.
dc.relation.references	P. Hudson. (2008). “https://www.infoq.com/news/2008/07/managing-risk-with-Scrum,” Manag. Risk with Scrum.
dc.relation.references	B. G. Tavares, C. E. S. da Silva, and A. D. de Souza. (2017). “Risk management analysis in Scrum software projects,” Int. Trans. Oper. Res., vol. 00, pp. 1–22.
dc.relation.references	J. Nyfjord and M. Kajko-Mattsson. (2007). “Commonalities in risk management and agile process models,” 2nd Int. Conf. Softw. Eng. Adv. - ICSEA 2007, no. 1.
dc.relation.references	C. R. Nelson, G. Taran, and L. Lascurain Hinojosa. (2008). “Explicit Risk Management in Agile Processes,” Agil. Process. Softw. Eng. Extrem. Program., vol. 9, pp. 190–201.
dc.relation.references	A. Moran (2014). “Agile Risk Management,” Springer, Heidelb., pp. 33–60.
dc.relation.references	M. Paulk. (2002). “Agile Methodologies and Process Discipline,” Crosstalk.
dc.relation.references	L. Siddique and B. A. Hussein.( 2014).
dc.relation.references	S. M. (2007). “Relating PMBoK Practices to Agile Practices”.
dc.relation.references	S. K. Khatri, K. Bahri, and P. Johri. (2015). “Best practices for managing risk in adaptive agile process,” Proc. - 2014 3rd Int. Conf. Reliab. Infocom Technol. Optim. Trends Futur. Dir. ICRITO 2014.
dc.relation.references	A. S. Kaushal Pathak. (2013). “Review of Agile Software Development Methodologies,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng., vol. Volume 3, no. Issue 2, pp. 270–276.
dc.relation.references	M. Paulk (2002). “Agile Methodologies and Process Discipline,” Crosstalk, vol. 2002.
dc.relation.references	M. Tomanek and J. Juricek. (2015). “Project Risk Management Model Based on PRINCE2 and Scrum Frameworks,” Int. J. Softw. Eng. Appl., vol. 6, no. 1, pp. 81–88.
dc.relation.references	B. Tavares, C. Silva, and A. Souza. (2017). “Risk Management Analysis in Software Projects which Use the Scrum Framework,” Int. Trans. Oper. Res., no. March, 2017.
dc.relation.references	B. Kosko.( 1995). “Pensamiento borroso: La nueva ciencia de la lógica borrosa. Barcelona: Crítica [Fuzzy thinking. The new science of fuzzy logic.,” USA / Canada Hyperion, 1995.
dc.relation.references	S. Medina and G. Paniagua. (2008). “Crédito Fuzzy Inference Systems To Creditworthiness Analysis,” Dyna, vol. 75, no. 154, pp. 215–229.
dc.relation.references	E. Talal Alharbi and M. R. Jameel Qureshi. (2014). “Implementation of Risk Management with SCRUM to Achieve CMMI Requirements,” Int. J. Comput. Netw. Inf. Secur., vol. 6, no. 11, pp. 20–25.
dc.relation.references	V. Y. (2012). “A Model for risk management in agile software development,” tampere Univ. Technol.
dc.relation.references	W. E. Deming. (). “Out of the crisis, Massachusetts Institute of Technology,” En Cent. Adv. Eng. study, Cambridge, MA 510.
dc.relation.references	P. B. Crosby. (1980). “Quality is free: The art of making quality certain,” Signet.
dc.relation.references	J. M. J. y col. Juran. (). “on planning for quality,” Free Press New York, 988.
dc.relation.references	G. B. Laporte C. Y. (2017). Muñoz M., “The education of students about ISO/IEC 29110 software engineering standards and their implementations in very small entities,” IEEE Canada Int. Humanit. Technol. Conf., pp. 94–98.
dc.relation.references	M. R. at el CORDOBA Bayas. (2012). “Estandar IEEE-12207,” Fac. Ing. Sist. Esc. Politec. Nac. Quito Ecuador.
dc.relation.references	M. Callejas-Cuervo, A. C. Alarcón-Aldana, A. M. Álvarez. (2017). “Software quality models, a state of the art,” Entramado, vol. 13, no. 1, pp. 236–250.
dc.relation.references	M. M. et al PETRIE. (2009). “Modelo de Registro y Acreditación de Instituciones de Educación Superior basado en el Modelo CMMI,” Seventh LACCEI Lat. Am. Caribb. Conf. Eng. Technol.
dc.relation.references	Arroyave María E. (2015) “Análisis crítico sobre la dirección de proyectos bajo los estándares PMI , PRINCE2 e Iso 21500. Critical analysis of project management under the PMI , Prince2 and ISO 21500 standards Análise e crítica da gestão de projectos de acordo com as normas PMI , P,” Rev. Gestión y Desarro., vol. 1, no. 2014, pp. 101–111.
dc.relation.references	G. J. Rodríguez P, Mikkonen K, Kuvaja P, Oivo M. (2013). “No Title,” a telecom Softw. Dev. Organ. strengths challenges. Proc. 2013 Int. Conf. Softw. Syst. Process (ICSSP 2013). ACM, New York, NY, USA, pp. 98–107.
dc.relation.references	P. Marecos. (2017). “Revisión sistemática sobre metodologías agiles en empresas de software,” ReCientE, vol. 1, no. 1, pp. 54–72.
dc.relation.references	K.-M. M. Nikitina N. (2011). “Developer-driven big-bang process transition from Scrum to Kanban,” Proc. 2011 Int. Conf. Softw. Syst. Process (ICSSP ’11). ACM, New York, NY, USA, pp. 159–168.
dc.relation.references	P. M. Canós JH, Letelier P. (2012). “Métodologías Ágiles en el Desarrollo de Software,” DSIC -Universidad Politécnica Val. Camino Vera s/n, 46022 Val.
dc.relation.references	C. Jang, J., Mizutani, E. y Sun. (1997). “No Title. Neuro-fuzzy and soft computing: A computional approach to learning and machine intelligence. New York: Prentice Hall.,” New York Prentice Hall.
dc.relation.references	A. Kulkarni. (2001). “Computer vision and fuzzyneuronal systems,” New York Prentice Hall.
dc.relation.references	N. Kasabov (1998). “Foundations of neural networks, fuzzy systems and knowledge engineering,” Cambridge MIT Press.
dc.relation.references	H. Andrat and S. Jaswal. (2015). “An alternative approach for risk assessment in Scrum,” Int. Conf. Comput. Netw. Commun., pp. 535–539.
dc.relation.references	B. G. Tavares, C. E. S. da Silva, and A. D. de Souza. (2017). “Risk management analysis in Scrum software projects,” Int. Trans. Oper. Res., no. March.
dc.relation.references	A. R. Hevner, S. T. March, J. Park, and S. Ram. (2004). “Design Science in Information Systems Research,” MIS Q., vol. 28, no. 1, pp. 75–105.
dc.relation.references	Alexander Menzinsky, Gertrudis López y Juan Palacio. (2018) “Historias de Usuario - Ingeniería de requisitos ágil v. 2.0”.
dc.relation.references	Carlos González Morcillo. (2011). “Lógica difusa una introducción práctica”.
dc.relation.references	Dr. Juan José Jaramillo Gutiérrez. (2017). “Desarrollo de un Sistema Experto Basado en Lógica Fuzzy para la Dosificacion de Sevoflorane”.
dc.relation.references	Samuel Diciembre Sanahuja. (2017). “Sistemas de Control con Lógica Difusa: Métodos de Mamdani y de Takagi-Sugeno-Kang (TSK)”.
dc.relation.references	Anny Pauline Masmela Fuentes. (2015). “Desarrollo de una herramienta basada en lógica difusa que soporta la planificación de la gestión de riesgos para proyectos de construcción, sometida a las pautas de dirección de proyectos PMI”.
dc.relation.references	A.A.Angarita, C.A.Tabares y J.I.Rios.( 2015). “Definición de un modelo de medición de análisis de riesgos de la seguridad de la información aplicando lógica difusa y sistemas basados en el conocimiento”.
dc.relation.references	Bach. en Ing. VELASQUEZ RUIZ JOSE MARTIN. (2016). “Software de aplicación web basado en lógica difusa, para mejorar la evaluación de riesgos en tecnologías de información, en la oficina de tecnologías de información y comunicaciones de la Universidad Nacional del Santa”.
dc.relation.references	Antonio Rodríguez-Suárez. (2009). “Utilización de la lógica difusa en la estimación del riesgo en proyectos”.
dc.relation.references	Javier Gallardo Forés; José Luis Fuentes Bargues; Mª. (2017). “Apreciación de Riesgos en la licitación de proyectos de diseño y construcción”.
dc.relation.references	Olga Mijangos, Francisco Valdés y Marco Linares. (2015). “Evaluación análisis riesgo cualitativo crédito empresarial, mediante lógica difusa”.
dc.relation.references	Renier Esquivel García, Gerardo Félix Benjamín, Rafael Bello Pérez. (2014). “Evaluación del impacto de la capacitación con lógica difusa”.
dc.relation.references	C. A. Parra-Calderón, J. C. Osorio-Gómez, J.C. Escandón-López.( 2019). “Metodología multicriterio para la selección de proveedores bajo consideraciones de riesgo”.
dc.relation.references	Alejandro Cruz Martínez, I Adelfa D. Alarcón Armenteros II. (2017). “La lógica difusa en la modelización del riesgo operacional. Una solución desde la inteligencia artificial en la banca cubana”.
dc.relation.references	Yasser Azan Basallo, Natalia Martínez. (2017). “La lógica difusa para la evaluación del riesgo de seguridad informática a bases de batos”.
dc.relation.references	Yasser Azán-Basallo1, Natalia Martínez Sánchez2, Vivian Estrada Senti3. (2017). “El riesgo de seguridad de la información en gestores de bases de datos basado en números difusos trapezoidales”.
dc.relation.references	Christian Adrian Farfan Minchala Diego Mauricio Marin Zuñiga. (2017). “Evaluación de índice de consecuencia de la falla final de un transformador de potencia usando lógica difusa basada en criterio experto”.
dc.relation.references	Frank Hernández García1◊, José Ignacio Robaina Castillo2. (2017). “Guía para la utilización de la metodología Delphi en las etapas de comprobación de productos terminados tipo software educativo”.
dc.relation.references	Antonio García Bermúdez. (2019). Análisis cualitativo de riesgos del proyecto utilizando técnicas fuzzy.
dc.relation.references	Sebastián Camilo Babativa Velásque1, Andrés Mauricio Mora Catillo2, Álvaro Hernando Talero Niño3, Oscar Rodrigo Valencia Ardila3 . (2017). Identificación y análisis de riesgos con metodología ágil Scrum, en la dirección de proyectos de pruebas de software en Bogotá, aplicado a la empresa Greensqa.
dc.relation.references	V. Johanna. (2015). Propuesta de gestión de riesgos de proyectos software, desarrollados con la metodología Scrum.
dc.relation.references	Eman Talal Alharbi1, Rizwan Jameel Qureshi2. (2014). Implementation of Risk Management with SCRUM to Achieve CMMI Requirements.
dc.relation.references	Hycinta A1, Shree J2. (2015). Alternative Approach for Risk Assessment in Scrum.
dc.relation.references	Monika Singh1, Ruhi Saxena2. (2014). Risk Management in Agile Model.
dc.relation.references	Sunil Kumar Khatri1, Khushboo Bahri2, Prashant Johri3. (2015). Best Practices for Managing Risk in Adaptive Agile.
dc.relation.references	Martin Tomanek1 and Jan Juricek2. (2015). Project risk management model based on prince2 and Scrum Frameworks.
dc.relation.references	Edzreena Edza Odzaly1, Des Greer2 & Darryl Stewart3. (2017). Agile risk anagement using software agents.
dc.relation.references	Edzreena Edza Odzaly1, Des Greer2, Darryl Stewart3. (2014). Lightweight Risk Management in Agile Projects.
dc.relation.references	Edzreena Edza Odzaly1, Des Greer2, Darryl Stewart3. (2017). Lightweight Risk Management: The Development of Agile Risk Tool Agents.
dc.rights.creativecommons	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International	*
dc.type.local	Tesis de Maestría
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dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Universidad de Medellín	spa
dc.identifier.instname	instname:Universidad de Medellín	spa
dc.description.degreename	Magíster en Ingeniería de Software
dc.description.degreelevel	Maestría
dc.publisher.grantor	Universidad de Medellín

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