EMMA: Smart PQRS Management in Public Services

Abstract

Este proyecto desarrolla y valida una herramienta de automatización documental basada en Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) para optimizar la gestión de Peticiones, Quejas, Reclamos y Solicitudes (PQRS) en una empresa de servicios públicos del municipio de Soledad, Atlántico. El diagnóstico inicial reveló múltiples ineficiencias en la gestión manual de documentos, entre ellas tiempos de atención prolongados, errores en el ingreso de datos, reprocesos, dificultades en la trazabilidad de la información y riesgos legales derivados del incumplimiento en los plazos de respuesta.

Como solución, se diseñó, desarrolló y validó EMMA (Extracción y Manejo Modular de Archivos), una aplicación de escritorio construida en Python que automatiza el ciclo de gestión documental de PQRS. La herramienta utiliza el motor EasyOCR para extraer automáticamente información relevante de documentos PDF digitalizados, incluyendo nombre del solicitante, número de identificación, número de contrato, teléfono y motivo de la solicitud. La metodología incluyó el mapeo y análisis del proceso actual (AS-IS), evaluación de alternativas tecnológicas, diseño conceptual de la solución, desarrollo del prototipo y ejecución de una prueba piloto en condiciones reales del funcionamiento.

Los resultados demostraron una reducción significativa en los tiempos de procesamiento, disminución de errores asociados a la digitación manual y mejora en la organización y trazabilidad de las solicitudes. Asimismo, se optimizó el uso del talento humano al reducir tareas operativas repetitivas y permitir una atención al cliente más eficiente. El proyecto demuestra que la integración de herramientas OCR y la automatización documental constituyen una alternativa viable para fortalecer la eficiencia operativa, reducir riesgos legales y mejorar la calidad del servicio en organizaciones del sector de servicios públicos.

This project develops and validates a document automation tool based on Optical Character Recognition (OCR) to optimize the management of Petitions, Complaints, and Claims (PQR) at a public utilities company in the municipality of Soledad, Atlántico. The initial diagnosis revealed multiple inefficiencies in manual document management, including long service times, data entry errors, rework, difficulties with information traceability, and legal risks arising from noncompliance with response deadlines.

As a solution, EMMA (Extraction and Modular Management of Files) was designed, developed, and validated as a desktop application, built in Python, to automate the document management cycle for Petitions, Complaints, and Claims (PQR). The tool uses Optical Character Recognition (OCR) technology, specifically the EasyOCR engine, to automatically extract relevant information from digitized PDF documents, including the applicant’s name, identification number, contract number, phone number, and reason for the request. The methodology included mapping and analysis of the current process (AS-IS), evaluation of technological alternatives, conceptual design of the solution, prototype development, and execution of a pilot test under real operating conditions.

The results demonstrated a significant reduction in document processing times, a decrease in errors associated with manual data entry, and improved organization and traceability of requests. Likewise, the solution optimized the use of human talent by reducing repetitive operational tasks and enabling more efficient customer service. Finally, the project demonstrates that integrating OCR tools and document automation is a viable alternative for strengthening operational efficiency, reducing legal risks, and improving service quality in organizations in the public utilities sector.