Maestría en Ingeniería

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Análisis de la sostenibilidad del sistema fotovoltaico instalado en la PUJ Cali
(2025) Bonilla Molina, Angélica; Charria López, Santiago; Delgadillo Vargas, Olga Lucía
Este estudio evalúa la sostenibilidad del sistema fotovoltaico (PV) instalado en la Pontificia Universidad Javeriana Cali a través de un análisis simplificado del ciclo de vida (ACV) bajo el marco de sostenibilidad sólida. El análisis cubre los insumos de energía y materiales requeridos para la fabricación, el transporte, la operación y la gestión del fin de la vida útil de los componentes del sistema, centrándose en categorías de impacto clave como el Tiempo de Recuperación de Energía (EPBT), el Potencial de Calentamiento Global (GWP) y el Potencial de Acidificación (AP). Los resultados muestran un EPBT de 4,04 años y una intensidad de emisiones de 35,2 g CO₂-eq/kWh, lo que indica un rendimiento operativo favorable. Sin embargo, el estudio destaca que se producen impactos ambientales significativos durante las fases de fabricación y disposición final. El análisis subraya la necesidad de estrategias de economía circular y una mejor gestión al final de la vida útil, incluyendo procesos de reciclaje mecánico y térmico para los materiales de los módulos. El estudio concluye en que, si bien el sistema fotovoltaico contribuye positivamente a la reducción de emisiones y a la educación sobre sostenibilidad en el campus, su viabilidad a largo plazo bajo un sólido marco de sostenibilidad requiere una planificación proactiva para la recuperación de materiales, la selección de proveedores y el monitoreo del ciclo de vida para minimizar las compensaciones ecológicas.
Sostenibilidad de la cadena de suministro de la industria electrónica y de semiconductores: un análisis crítico de su impacto ecológico y social en Colombia
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Mejía Gutiérrez, Paola; Delgadillo Vargas, Olga Lucía
En un mundo cada vez más digitalizado, los semiconductores han emergido como elementos fundamentales de la infraestructura tecnológica global. Colombia, sin embargo, mantiene una dependencia casi total de la importación de estos componentes, lo que representa una vulnerabilidad estratégica. En respuesta, el Proyecto de Ley No. 047 de 2024, también conocida como "Ley de Chips", busca fomentar el desarrollo de la industria electrónica y de semiconductores en el país. Esta propuesta pretende reducir la dependencia tecnológica, atraer inversión extranjera, impulsar la innovación nacional y generar empleo calificado. El artículo presenta un análisis crítico de la viabilidad de esta iniciativa desde una perspectiva de sostenibilidad ecológica, social y económica. A través de herramientas de ecología industrial, se evaluaron los impactos ambientales asociados a la producción de chips, destacando el uso intensivo de agua ultrapura (4.000 L/chip), energía eléctrica (5 kWh/chip) y la generación de emisiones de CO₂ (3,5 kg/chip). La simulación dinámica del modelo, basada en el periodo 2025–2030, proyecta impactos acumulativos significativos, especialmente en términos de presión hídrica y huella de carbono, en un país con regiones afectadas por estrés hídrico y una matriz energética en transición. En el componente social, se estima la creación de más de 53.000 empleos directos al 2030. No obstante, el estudio advierte que, sin condiciones laborales adecuadas, el crecimiento del sector podría reproducir prácticas laborales extenuantes, comunes en países asiáticos. Desde el punto de vista fiscal, la inversión proyectada USD 37,5 millones iniciales más USD 10 millones anuales resulta modesta frente a los montos asignados por países líderes como EE. UU. o Corea del Sur, lo que cuestiona la competitividad estructural del país en este sector. El análisis concluye que la implementación de esta política sin un enfoque integral en sostenibilidad, planificación territorial, formación técnica y gobernanza ambiental podría comprometer los recursos naturales y acentuar desigualdades sociales. Se recomienda adoptar principios de ecología industrial, indicadores de sostenibilidad, y estrategias participativas para orientar el desarrollo del sector. Colombia tiene ante sí una oportunidad estratégica para insertarse en las cadenas globales de valor, pero solo podrá hacerlo de manera ética y sostenible si articula ciencia, industria y sociedad bajo una visión de largo plazo.
Programación eficiente de servicios de aseo mediante la simulación y evaluación de reglas de despacho basadas en prioridad y centralidad de redes
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Guevara Guevara, Luis Fernando; Uribe Marín, Silver Andrés; Paz Roa, Juan Camilo
La gestión eficiente del servicio de limpieza en instituciones educativas es clave para garantizar ambientes adecuados para el aprendizaje, especialmente en contextos donde el uso intensivo de aulas y los cambios de clase frecuentes limitan el tiempo disponible para el aseo. Este trabajo aborda dicho desafío mediante la evaluación comparativa de reglas de despacho en un entorno universitario, con énfasis en la limpieza de salones durante los breves intervalos entre clases. El problema de decisión surge en un contexto con programación académica diaria variable, disponibilidad incierta de los salones (pues algunas clases no terminan puntualmente) y alta sensibilidad de los usuarios a la limpieza de espacios que efectivamente utilizarán. A pesar de su relevancia operativa, este tipo de problemas ha sido poco abordado en la literatura de programación de servicios. Lo que conlleva a que en las operaciones reales de aseo estos elementos críticos no se consideren y se aseen salones sin necesidad inmediata, mientras otros con alta demanda quedan desatendidos. El estudio simula y compara tres esquemas de asignación: una regla tradicional basada en cercanía geográfica, una regla basada en prioridad de uso y un modelo híbrido fundamentado en centralidad, combinando heurísticas clásicas con conceptos de teoría de redes. A través de un modelo de simulación de eventos discretos implementado en Arena y validado estadísticamente, se demuestra que las reglas basadas en prioridad y centralidad mejoran significativamente el impacto del servicio con un incremento del 120% (entendido como la atención oportuna de salones críticos), sin comprometer la productividad general. Asimismo, se valida el uso de centralidad como una estrategia eficaz para combinar múltiples criterios de asignación en sistemas de despacho en tiempo real. Los hallazgos constituyen un aporte novedoso tanto para la literatura sobre programación de operaciones como para la práctica en la gestión de servicios institucionales, y sientan las bases para el desarrollo de módulos de decisión en sistemas inteligentes de asignación dinámica, con potencial para escalarse a otros edificios o instituciones, optimizar recursos, mejorar las condiciones laborales del personal de aseo y elevar la percepción de calidad del servicio por parte de los usuarios.
Uso de modelos de aprendizaje profundo para detectar defectos de soldadura en piezas metálicas
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Zuluaga Bolívar, Julián; Gil González, Julián
La inspección automatizada de defectos en soldaduras es un factor crítico para asegurar la calidad y seguridad en la industria. Este estudio propone el uso de modelos de aprendizaje profundo YOLO (You Only Look Once), entrenados mediante transferencia de aprendizaje, para la detección de defectos en soldaduras a partir de imágenes fotográficas. Empleando un conjunto de datos público, clasificado inicialmente en "soldadura mala", "soldadura buena" y "defecto", se realizaron tres fases experimentales. En la fase inicial, se compararon YOLOv8m y YOLO11m, revelando un buen desempeño para soldaduras aceptables, pero una precisión limitada (≈48%) en la identificación específica de defectos además de presentarse confusión con el fondo (defecto no identificado). La segunda fase se centró en la optimización de hiperparámetros de YOLO11m, logrando mejoras moderadas, pero persistiendo la baja precisión (≈49%) identificando la clase defecto. Para abordar esta limitación, la tercera fase fusionó las categorías "defecto" y "soldadura mala" en una única clase denominada "soldadura no conforme". Esta estrategia simplificó la clasificación y mejoró significativamente el rendimiento global del modelo, alcanzando una precisión de aproximadamente 75% en la detección de soldaduras no conformes. Los resultados demuestran el potencial de esta metodología para optimizar los procesos de control de calidad en la industria, reduciendo la dependencia de inspecciones manuales y mejorando la eficiencia.
Recomendación personalizada de paquetes turísticos mediante aprendizaje automático con integración de datos demográficos, históricos y de preferencias
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Alvear Arteaga, Juan Sebastián; Paz Roa, Juan Camilo
Actualmente la personalización de servicios es un elemento de gran diferencia competitiva. Servicios de trasmisión de videos, música y redes sociales logran dicha personalización mediante modelos de recomendación que dejan al alcance del usuario productos de su mayor preferencia. Este exitoso esquema también es susceptible de ser aplicado en la industria turística, donde el uso de modelos de recomendación es escaso. Es así como los modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial inherentes a los modelos de recomendación se han convertido en una oportunidad estratégica para agencias de viajes que buscan aumentar la satisfacción del cliente y las ventas de sus planes ofrecidos. Este estudio propone un modelo de recomendación de paquetes turísticos que toma como entrada 17 variables con información del cliente con características demográficas, históricas y cruces de preferencias entre el cliente y los paquetes turísticos. Este primer prototipo es basado en un modelo de random forest que predice la calificación esperada de viaje a partir de estas variables. La metodología para entrenar el modelo incluyó la comparación de modelos de regresión lineal, Lasso, árbol de decisión y random forest, evaluados con métricas de error cuadrático medio (MSE), raíz del error cuadrático medio (RMSE) y error porcentual absoluto medio (MAPE). Los resultados muestran que el modelo Random Forest obtuvo el menor error (RMSE = 0.3361, MSE = 0.1130 y MAPE = 6.01), siendo seleccionado gracias a su balance entre precisión y robustez. Este trabajo confirma la viabilidad del uso de técnicas de aprendizaje automático para lograr la personalización de recomendaciones turísticas.
Estimación de emisiones de dióxido de carbono y estrategias de mitigación propuestas para el sector de transporte terrestre del Valle de Aburrá
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Salas Chávez, Sheila Paola; Cano Beltrán , Jhon Haide; Salazar Serna, Kathleen Georjahna; García Arboleda, Isabel Cristina
Este estudio evalúa las emisiones de dióxido de carbono (CO₂) generadas por el transporte terrestre de carga en el Valle de Aburrá, Colombia, y analiza el impacto potencial de diversas estrategias de mitigación hacia el año 2050. Mediante la implementación del modelo LEAP y la integración de datos oficiales sobre la flota vehicular, factores de emisión y distancias recorridas, se estimaron las emisiones actuales y se proyectaron tres escenarios: el escenario BAU (Business As Usual – Tendencial), que asume la ausencia de intervenciones regulatorias o tecnológicas; el escenario MOD (Moderado), que incorpora los estándares Euro VI, un programa de chatarrización y/o retiro obligatorio de vehículos, y una participación estable del 15 % de vehículos eléctricos en todas las categorías; y el escenario TRA (Transición Acelerada hacia 2050), que contempla un alto nivel de electrificación de la flota, alcanzando una participación del 80 % de vehículos eléctricos al año 2050, junto con mejoras progresivas en la eficiencia de los motores diésel. Los resultados muestran que el escenario MOD reduce las emisiones acumuladas en un 28 % al 2050 en comparación con el BAU, mientras que el escenario TRA logra una reducción del 54 %. Este análisis proporciona evidencia técnica para apoyar la formulación de políticas públicas orientadas a la descarbonización del transporte de carga mediante la electrificación y la modernización tecnológica.
Propuesta de arquitectura internet industrial de las cosas para una planta industrial: caso de la planta didáctica de un laboratorio de ingeniería industrial
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Madera Bermeo, Hader Alberto; Parrado Muñoz, Juan Sebastián; Tamura Morimitsu, Eugenio
Este estudio propone una arquitectura de Internet Industrial de las Cosas (IIoT) para automatizar y rastrear procesos en una planta didáctica ubicada en un laboratorio universitario de Ingeniería Industrial. La iniciativa responde a las barreras que enfrentan PYMEs y entornos educativos para adoptar soluciones de Industria 4.0, como limitaciones presupuestarias y falta de interoperabilidad. La solución integra controladores Fischertechnik TXT 1.0, sensores NFC, MQTT, visualización en Node-RED y un ERP (Odoo v18). Se implementó en estaciones simuladas de recepción, almacenamiento, procesamiento y despacho, conectadas mediante una red inalámbrica centralizada. El desarrollo incluyó diagnóstico, diseño modular, integración tecnológica y validación funcional. Los controladores ejecutan código en C++ para gestionar procesos físicos y comunicar eventos vía MQTT. Node-RED, alojado en una Raspberry Pi 4, actúa como middleware visual, enlazando con Odoo para registrar operaciones logísticas. Los resultados mostraron sincronización efectiva entre dispositivos y ERP, latencia menor a cinco segundos y lectura NFC 100% exitosa. La arquitectura es replicable y viable en entornos con recursos limitados, como laboratorios o PYMEs. Se identificaron retos técnicos, pero la experiencia validó el modelo como plataforma pedagógica que fortalece habilidades en automatización, integración digital y análisis de datos. La propuesta sienta bases para incorporar inteligencia artificial, mantenimiento predictivo y mayor ciberseguridad.
Análisis y tendencias de la localización de centros industriales y logísticos en el corredor ferroviario de la ciudad de Santiago de Cali y municipios vecinos
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Neira Guzmán, Camilo Alejandro; Solarte García, David Hernán; Cruz Daraviña, Paula Andrea
La ciudad de Cali, ubicada en el suroeste de Colombia, ha sido un punto neurálgico para el desarrollo logístico en el país. Su ubicación estratégica, conectando el interior con la costa del Pacífico, ha facilitado el movimiento de mercancías y ha impulsado la creación de múltiples centros logísticos. A través de los últimos años, la evolución de estos centros ha sido notable, pasando de una concentración en el interior de la ciudad hacia la periferia, influenciada por diversos factores. En este artículo se explora esta evolución, presentamos un análisis del fenómeno de expansión logística en el Área Metropolitana de Cali, Yumbo, Jamundí y Palmira entre 2007 y 2024 acotados por el proyecto de modernización del corredor ferroviario que los recorre, mediante un análisis espacial, encontrando un comportamiento en el cual la expansión logística se han centrado en la zona de Acopi en los años objetivo del estudio y una tasa de crecimiento del 200% en relación de los indicadores descriptivos de los cambios de ubicación de centros logísticos que se estableció para el estudio realizado.
Detección de Noticias Falsas: comparación entre modelos de aprendizaje profundo basados en redes neuronales y modelos de lenguaje de gran escala
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Oviedo Santacruz, Claudia Patricia; Gil González, Julián
En la era digital actual, la propagación de noticias falsas en plataformas digitales representa un desafío creciente para la sociedad, debido a su potencial para desinformar y generar consecuencias sociales, políticas y económicas. Este trabajo compara el desempeño de dos enfoques de aprendizaje profundo en la detección automática de noticias falsas: un modelo basado en redes neuronales Long Short-Term Memory y un modelo de lenguaje de gran escala preentrenado como BERT. Se utilizaron conjuntos de datos abiertos y técnicas de preprocesamiento de texto, además de estrategias de sintonización de hiperparámetros, para optimizar el rendimiento de cada modelo. Los resultados muestran que el modelo Long Short-Term Memory, tras la optimización, alcanzó una precisión del 92%, superando al modelo de lenguaje de gran escala, que logró un 89%. Estos hallazgos evidencian que, en tareas específicas y bajo condiciones controladas, modelos más livianos y tradicionales pueden superar a modelos más complejos, reafirmando la importancia de una selección cuidadosa del modelo en función del problema a tratar y los recursos disponibles.
Un análisis comparativo de la sostenibilidad de la emisión de créditos de carbono en Colombia y MéxicoUn análisis comparativo de la sostenibilidad de la emisión de créditos de carbono en Colombia y México
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Castillo Ruiz, Alejandro Esteban; Ruales, Diana Patricia; Delgadillo Vargas, Olga Lucía
El presente trabajo analiza el mercado de créditos de carbono como un mecanismo de financiamiento frente al cambio climático, con especial énfasis en los casos de Colombia y México. A pesar de los compromisos internacionales adquiridos a través del Protocolo de Kioto y el Acuerdo de París, las emisiones globales de gases de efecto invernadero (GEI) continúan en aumento, alcanzando un récord de 57,1 GtCO₂e en 2023. En este contexto, los mercados de carbono emergen como una herramienta clave para mitigar emisiones, mediante la asignación de un precio al carbono y la comercialización de créditos generados por su reducción o captura. El objetivo principal de esta investigación es evaluar la sostenibilidad del mecanismo de créditos de carbono en Colombia y México, entendida esta como la capacidad adaptativa y de largo plazo de los sistemas socioecológicos involucrados. Para ello, se empleó una metodología cualitativa basada en la revisión documental y bibliográfica de fuentes normativas, técnicas y académicas, con el fin de trazar la evolución histórica, institucional y funcional del mercado en ambos países. Los resultados evidencian diferencias significativas entre ambos modelos: Colombia cuenta con un mercado regulado dentro del marco del impuesto al carbono (Ley 1819 de 2016), mientras que en México predominan esquemas voluntarios con fuerte participación del sector privado. No obstante, en ambos contextos persisten desafíos relacionados con la transparencia, la trazabilidad, la regulación efectiva y la falta de incentivos robustos para la reducción de emisiones a largo plazo.
Diseño del modelo conceptual del sistema de información para administrar las operaciones del Banco de Alimentos de Cali “BAC”
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Almeida Delgado, Mario Fernando; Muñoz Prado, Francisco
Se desarrollo el diseño del modelo conceptual del sistema de información para administrar las operaciones del “Banco de Alimentos de Cali “BAC”, como fase previa al ciclo de desarrollo de base de datos, soportado en la metodología Desing thinking se identificaron los requerimientos mediante caracterización de los procesos utilizando la matriz de caracterización, los componentes de los procesos se identificaron mediante un enfoque en Ingeniería Industrial “ herramientas como Value Stream Mapping, 5´s, EGE, diagrama de procesos, ritmo de producción, flujo de información”, los procesos de transformación de frutas se identifican mediante un enfoque en ingeniería de Alimentos, “evaluación sensorial, procesamiento y conservación”, la normatividad que aplica al “BAC”, se identificó mediante un enfoque en el sistema integrado de gestión documental “SIGD”, “ BPM, ISO 9001:2015, Haccp”, las mejores prácticas de negocio se identifican mediante un enfoque en software comercial, “módulo de producción”, la relación con el sistema de información se identificó mediante un enfoque en software comercial.” Formularios de proceso”. Los requerimientos se clasificaron en tres grupos de impacto: Bajo: Cuya intervención requerida fue inmediata. Mediano: La intervención requirió la elaboración de guías metodológicas. Alto: Su intervención requirió el diseño del modelo conceptual del sistema de información en ambiente de base de datos, desarrollándolo para tres escenarios: Administración del sistema integrado de gestión documental, Administración del módulo de producción para el procesamiento de frutas, y seguimiento en la implementación del modelo de negocio. Cada modelo conceptual parte del conocimiento del modelo de negocio “diagramas de flujo, Flujo de materiales e información, recorrido en planta” y la identificación de los requerimientos de entrada “matriz de caracterización”, una vez entendido el dominio se especifica y se traduce dicha especificación al modelo de datos mediante la diagramación de las entidades a través de lenguajes de modelado “modelo entidad relación, modelo casos de uso” esta última aplicada solo al modelo “SIGD”. La validación del modelo presento dos componentes: El primero validación del cumplimiento de la parte lógica del sistema a realizar sobre papel aplicando la técnica denominada “test de transacciones”, comprobando que el modelo conceptual soporta todas las transacciones que el usuario hará sobre el sistema, la segunda validación simulando como funcionaria el sistema con los nuevos flujos de información a partir del uso de formularios de captura, el almacenamiento en una base de datos “MySQL”, y la generación de indicadores de gestión utilizando herramientas de visualización “ Knime y/o Power BI”.
Agricultura vertical inteligente para impulsar la resiliencia de los sistemas alimentarios urbanos en Colombia: retos y estrategias
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Eastman González, Juan Sebastián; Tobón Llano, Luis Eduardo
La presente investigación se propone desarrollar un modelo avanzado de agricultura vertical para la ciudad de Cali. Este modelo integra soluciones tecnológicas de vanguardia, automatizadas e inteligentes, adaptadas a las especificidades climáticas, socioeconómicas y legales locales. Los objetivos específicos incluyen identificar y analizar los requerimientos técnicos, agronómicos y legales necesarios para el establecimiento de un modelo de agricultura vertical en Cali, realizar un estudio comparativo con modelos de referencia internacional y analizar iniciativas locales exitosas. Además, se busca establecer un predimensionamiento técnico específico mediante simulaciones avanzadas y evaluar integralmente los aspectos técnicos, financieros, sociales y ambientales de la propuesta. La metodología empleada combinó enfoques cualitativos y cuantitativos. Se llevó a cabo una revisión sistemática de literatura y un análisis documental de proyectos y estudios de caso relevantes. Se realizaron entrevistas semi-estructuradas a expertos en agricultura urbana para obtener información detallada sobre los requisitos técnicos y las mejores prácticas. Asimismo, se utilizaron paquetes de software para modelado y simulación, y se aplicó una matriz de evaluación multicriterio para analizar la viabilidad y sostenibilidad del modelo propuesto. Los resultados indican que la agricultura vertical inteligente y automatizada ofrece ventajas significativas sobre la agricultura convencional, incluyendo un mayor control del ambiente de cultivo, menor uso de agua y pesticidas, y la capacidad de cultivar en áreas urbanas. Sin embargo, enfrenta desafíos como la alta inversión inicial y la necesidad de habilidades técnicas específicas. Los entrevistados destacaron la importancia de la eficiencia en el uso de recursos, la optimización de la producción y la creación de valor agregado mediante la venta de productos frescos y de alta calidad. Se concluye que, aunque existen barreras, la implementación de la agricultura vertical puede mejorar la seguridad alimentaria y la sostenibilidad urbana en Cali, promoviendo la resiliencia de los sistemas alimentarios locales.
Solución robusta al problema de programación de actividades con recursos restringidos y duraciones estocásticas
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Gutiérrez Padilla, María Victoria; Morillo Torres, Daniel
En esta investigación se aborda el Uncertain Resource-Constrained Project Scheduling Problem (URCPSP); su versión determinista (el RCPSP) es considerada como el problema NP-hard más importante del área de programación. El RCPSP tiene como objetivo secuenciar las actividades que conforman un proyecto, con el fin de minimizar su tiempo de ejecución, teniendo en cuenta las duraciones de las actividades, sus relaciones de precedencia y el uso de recursos escasos. El URCPSP considera un entorno más realista, donde las duraciones de las actividades pueden variar debido a improvistos. En la literatura se han definido diversos enfoques para su solución, entre ellos destaca la programación robusta, que consiste en encontrar una programación base que sea capaz de absorber posibles perturbaciones mediante una amortiguación temporal. Para conocer qué tan robusta es una solución se han desarrollado diferentes medidas de robustez. Sin embargo, la eficacia de estas medidas es limitada, y ninguna considera simultáneamente la estructura y el estado operativo del problema. Así, la contribución de este proyecto es triple: a) se define una nueva medida de robustez mediante la adaptación de este concepto en sistemas eléctricos, teniendo en cuenta una función lineal por partes para cada actividad que evalúa la importancia de las holguras, considerando el grado en el que se cumple la holgura esperada de cada actividad; b) se diseña una metodología general de solución para el URCPSP que considera el componente estocástico de las duraciones de las actividades y la nueva medida de robustez, e incluye la propuesta de una metaheurística evolutiva; y c) se adapta una librería estándar de casos de prueba incluyendo las duraciones estocásticas basados en perfiles realistas de actividades bajo riesgo. Los resultados obtenidos validan la eficiencia de la propuesta y muestran cómo la distribución inteligente de las holguras permite alcanzar una mayor robustez.
Diseño de un sistema de control del consumo de papel marca de agua en la industria de elaboración de documentos de seguridad
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Martínez Gabela, Yulieth; Sánchez Perdomo, Alexander; Muñoz Prado, Francisco
El objetivo de este trabajo es diseñar un sistema de control del consumo de papel de seguridad usado en el proceso de elaboración de documentos de seguridad en la empresa en estudio para mitigar pérdidas internas que podrían potencialmente convertirse en fraudes, mediante el uso de herramientas de trazabilidad. Para lograr este objetivo se realizará un diagnóstico de las variables del proceso físico de producción de documentos de seguridad y los posibles riesgos asociados a la pérdida de material por falencias en su método de trazabilidad, analizar las restricciones existentes y entregar un sistema de control de papel de seguridad para su futura implementación en la industria donde se realiza el estudio.
Propuestas de ingeniería para reducción de la huella de carbono de la Compañía Farmacéutica ABC
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Higuera Jojoa, Christian Eduardo; Estela Uribe, Jorge Francisco
Con el creciente incremento de la población se tiene como consecuencia el incremento en la demanda de bienes y servicios que garanticen la calidad de vida de la población. Es esta demanda en aumento la que ha impulsado el desarrollo tecnológico para lograr que las industrias productoras de estos bienes se mantengan a la vanguardia y puedan abastecer la demanda del mercado que día a día va en aumento. Una de las industrias que se ha convertido en pilar para ayudar al cumplimiento del ODS 3, salud y bienestar, es la industria farmacéutica. Además de experimentar un crecimiento constante en los últimos años, debido al crecimiento de la población y el envejecimiento de esta, a políticas gubernamentales que garantizan mayor acceso de los medicamentos básicos a la población y el incremento de nuevas enfermedades, la industria farmacéutica también ha iniciado una transición hacia una producción limpia, siendo esto uno de los factores principales para que la industria farmacéutica destine gran parte de su capital para investigación y desarrollo de nuevos procesos productivos más amigables con el medio ambiente. Pese a que el incremento en la producción de la industria farmacéutica impulsa el crecimiento económico, se debe resaltar que este incremento ha tenido un impacto negativo en el medio ambiente, especialmente en la generación de gases de efecto invernadero. Los gases de efecto invernadero son los principales causantes del calentamiento global, ya que atrapan en la atmosfera la radiación reflejada por la tierra. La huella de carbono es una medida de la cantidad total de gases de efecto invernadero que son emitidos de manera directa o indirecta a la atmosfera por un individuo o una compañía. La huella de carbono ha tomado tanta importancia que el gobierno colombiano ha desarrollado legislaciones, como la ley 2169 de 2021, que buscan impulsar un desarrollo bajo en carbono. Este proyecto se desarrolla con el fin de calcular la huella de carbono de la compañía farmacéutica ABC, identificar las fuentes que más contribuyen a esta y presentar propuestas para disminuir la huella de carbono de la compañía ABC. El cálculo de la huella de carbono se realizó de forma teórica a partir de ecuaciones y factores de emisión que recomienda el IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). Teniendo como resultado que la mayor emisión de GEI de la de la compañía farmacéutica ABC se presenta por consumo de electricidad, en especial en los equipos de apoyo crítico y el sistema HVAC, sin dejar por fuera que la cadena de suministro también genera un gran aporte a la huella de carbono. Luego de estimar la huella de carbono, se proponen 3 escenarios en los cuales se presentan 3 alternativas en la operación de los sistemas que más aportan a la huella de carbono de la compañía. Con las alternativas propuestas se logra una reducción del 6% en la huella de carbono de la compañía farmacéutica ABC. Esta investigación se centra en la evaluación de la huella de carbono de una compañía farmacéutica, ABC, ubicada en Colombia, para el año 2023. El estudio cuantificó las emisiones de gases de efecto invernadero según el Alcance 1 (emisiones directas) y el Alcance 2 (emisiones indirectas de la electricidad comprada) del Protocolo de Gases de Efecto Invernadero. La huella de carbono calculada para la compañía fue de 569 t CO2-eq, con una intensidad de emisión de 37 kg CO2-eq por tonelada de producto (incluyendo tanto cosméticos como farmacéuticos), dada una producción total de aproximadamente 14.156 toneladas. El análisis reveló que las emisiones de Alcance 2, principalmente del consumo de electricidad, constituyen la mayor parte de la huella de carbono (71%), mientras que las emisiones de Alcance 1 representan el 29%. Dentro del Alcance 2, se identificaron tres sistemas principales de consumo de energía: HVAC (32%), enfriadores (21%) y compresores de aire (10%). Con base en estos hallazgos, se propusieron tres escenarios de mejora para reducir el consumo de electricidad en estos sistemas críticos. La reducción potencial estimada en la huella de carbono de la compañía a través de la implementación de estos escenarios es de aproximadamente 35 t CO2-eq por año, lo que representa una disminución del 6% en la huella de carbono total. Esta reducción está asociada con un ahorro anual estimado de electricidad de 264,745 kWh y un beneficio económico potencial de $153,022,691 COP. Aunque no se incluye dentro del inventario estándar del Protocolo de GEI, el estudio también estimó las emisiones de carbono asociadas con el consumo de agua de la compañía, que ascienden a 1.2 t CO2-eq en 2023. Los resultados de este estudio proporcionan una línea de base para que Compañía Farmacéutica ABC comprenda sus emisiones de carbono e identifique áreas clave para implementar estrategias de mitigación, enfocándose particularmente en optimizar el consumo de electricidad en sistemas de alto impacto. Las investigaciones futuras deben considerar la inclusión de las emisiones de Alcance 3 para una evaluación más completa del impacto ambiental de la compañía.
Modelo de redes complejas y aprendizaje automático para optimización in-silico de la resistencia de Zeamays (maíz) a Puccinia sorghi (roya común del maíz)
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Ramírez Rico, Oscar Mauricio; Rocha Niño, Hernán Camilo; Finke Ortiz, Jorge
La identificación del grupo de genes asociado a una función biológica específica desempeña un papel fundamental en la comprensión del funcionamiento del genoma de una especie. Este conocimiento acerca de la función de un genoma resulta relevante para intervenir en diversos procesos biológicos, como, por ejemplo, los diferentes tipos de estrés que podrían afectar el desarrollo de un organismo. En este trabajo, se lleva a cabo un estudio sobre la expresión de genes y sus funciones biológicas en el maíz (Zea mays), enfocándose particularmente en su respuesta al estrés provocado por la roya común (Puccinia sorghi). El objetivo principal fue predecir las anotaciones funcionales del genoma y, a partir de estas, predecir la capacidad de un conjunto de genes para resistir el estrés. Esto permitirá disminuir la cantidad de genes que requieren validación experimental in vivo, optimizando tanto el tiempo de investigación como la eficiente utilización de recursos disponibles. Para alcanzar tal propósito, se emplea una metodología in silico fundamentada en la asociación de anotaciones funcionales del genoma y en la clasificación de genes que demuestran resistencia al estrés. Estas predicciones se realizan utilizando técnicas de aprendizaje automático supervisado, tomando en cuenta la información de anotaciones funcionales previamente identificadas en la literatura, así como bases de datos conocidas y las propiedades topológicas de la red de coexpresión del maíz. Estas anotaciones funcionales resultan fundamentales para analizar los procesos biológicos relacionados con esta enfermedad y desempeñan un papel clave en la mejora de la resistencia al estrés ambiental en el maíz. Los genes identificados como resistentes pueden ser de gran ayuda al reducir el conjunto de genes candidatos que deben someterse a validación in vivo en respuesta a un tratamiento específico.
Modelo para la planeación agregada de la producción en la Industria Licorera del Cauca utilizando técnicas de machine learning para el pronóstico de la demanda
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Arciniegas Sánchez, Nora Fernanda; Mendoza Chacón, Jaime Humberto; Segura Mosquera, Juan Manuel
El análisis de la planeación de la demanda es un proceso crítico para las organizaciones, debido a su alta complejidad y cuyo propósito es distribuir de manera óptima los recursos a lo largo de la cadena de suministro. Durante muchos años se han desarrollado y evolucionado diferentes métodos que permiten a las organizaciones lograr optimizar sus procesos, sin embargo, algunos no responden totalmente a los requerimientos dadas las particularidades de las organizaciones, además, de los constantes cambios a nivel tecnológico, hace necesario que las organizaciones adapten rápidamente sus procesos para responder a dichos cambios y generar ventajas competitivas frente a sus competidores. Dicho lo anterior, la Industria Licorera del Cauca ha buscado generar iniciativas que permitan la optimización de sus recursos, el crecimiento y la expansión a nuevos mercados, es por ello, que el equipo de producción realizó un análisis de la definición del negocio de la Industria Licorera del Cauca, en donde se determinó la necesidad de realizar una óptima gestión de la cadena de suministro, enfocándose en la planeación efectiva de la demanda, impactando significativamente en los procesos de la cadena. Este proyecto, inició con la caracterización de los procesos de preparación y envasado de aguardiente a través del diseño del VSM (Value Stream Map) y un análisis causal el impacto de los cuellos de botella en el proceso de producción, adicionalmente, se realizó un análisis de la capacidad para cada uno de los procesos para analizar su estabilidad con relación a los requisitos y características de las actividad y producto, así mismo, la generación de valor para el cliente; se efectuó un análisis exploratorio de la información de la demanda para cada una de las presentaciones de aguardiente tradicional y sin azúcar, lo que permitió establecer los métodos para el preprocesamiento de la información y selección de variables para la predicción, se seleccionaron 11 modelos tradicionales, econométricos y machine learning en donde se determinó que la aplicación de modelos basados en la familia del ARIMA, árboles decisión y redes neuronales, estos se adaptan a los patrones de demanda de cada uno de los productos de la Industria Licorera del Cauca.
Modelamiento dinámico de la producción ganadera en el Servicio Nacional de Aprendizaje SENA - Seccional Popayán, Cauca
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Guevara Gómez, Luis Felipe; Tobón Llano, Luis Eduardo
Modelar dinámicamente un sistema es importante para representar de manera simplificada su comportamiento sin recurrir a la experimentación, que para sistemas complejos, puede representar un alto consumo de recursos. También es útil para predecir comportamientos a largo plazo; observar, analizar e interpretar resultados, frente a diferentes entradas que afectan directa o indirectamente a el o los subsistemas presentes; establecer conclusiones y apoyar la toma de decisiones futuras. Este trabajo estudia el comportamiento productivo de ganado bovino y bufalino del Centro Agropecuario del Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA), ubicado en la ciudad de Popayán (CASENA-POP), teniendo en consideración diferentes variables, entre ellas, la producción de leche, el consumo de agua, consumo de forrajes, consumo de concentrado, generación de desperdicios y finalmente utilidades por venta de producciones de leche y carne. El objetivo es estructurar y evaluar un modelo basado en ecuaciones diferenciales que facilite observar respuestas del sistema productor ganadero ante diferentes entradas, en pro de predecir comportamientos a largo plazo. Este proyecto adapta de manera flexible la metodología CRISP-DM, con la que se busca ajustar conjuntos de datos a curvas lineales y no lineales, de tal forma que se proceda a modelar dinámicamente las respuestas del sistema productor ganadero frente a diferentes entradas. Este proyecto también utiliza conjuntos de datos debidamente registrados y proveídos por el SENA tanto de manera análoga como digital. Los resultados obtenidos pueden suponer un punto de referencia para prever situaciones futuras y evaluar el rendimiento del modelo frente a nuevos datos.
Propuesta de implementación de un sistema integrado de gestión para un empresa del sector textil en Colombia
(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2023) Correa Giraldo, Esteban; Medina Argote, Javier; Díaz Vega, María Isabel
En este trabajo se presenta una propuesta para el sistema integrado de gestión de calidad para una empresa del sector textil en Colombia, basada en las normas ISO 9001, ISO 14001 e ISO 45001, que abarcan los aspectos de calidad, ambiente y seguridad y salud en el trabajo. El objetivo general es diseñar la propuesta para el sistema integrado de gestión de calidad que se debe implementar para la empresa textil. Los objetivos específicos son: determinar la situación actual de la empresa mediante sistemas integrados de gestión; proponer un sistema integrado de gestión bajo los parámetros orientados por la gerencia de operaciones; estructurar procesos de acuerdo con la propuesta de implementación del sistema integrado de gestión y validar la propuesta de implementación del sistema integrado de gestión, comparando el antes y el después por medio de indicadores de gestión, herramientas financieras avanzadas y/o control de inventarios. Los resultados esperados de este proyecto son transformar la empresa textil en un modelo de sostenibilidad, impulsando su crecimiento de manera exponencial y elevando sus estándares de calidad al tiempo que promueve prácticas respetuosas con el medio ambiente. Esto se logrará mediante la implementación y mejora continua de un sistema integrado de gestión. Se evidencia que este sistema no solo impulsa el desempeño y la calidad, sino que también aumenta la rentabilidad y la eficiencia de la empresa. Además, asegura el cumplimiento de los requisitos legales y normativos del sector textil en Cooportunidades comerciales tanto a nivel nacional como internacional.
Aplicación de realidad aumentada para el entrenamiento del reconocimiento de las emociones para niños en condición de deficiencia sensorial y cognitiva TEA
(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Sabogal Urbano, Rubén Darío; Navarro Newball, Andrés Adolfo
El Trastorno del Espectro Autista - TEA en la infancia es una condición sumamente difícil de manejar para los niños que lo padecen, por tal motivo este trabajo de investigación propone un prototipo de modelo para el aprendizaje y reconocimiento de emociones, dentro del campo de la educación inclusiva, a través del uso de tecnologías digitales, que se sabe estimulan su recuperación. Esta propuesta hace uso de emojis para enseñarles emociones básicas, mediante el uso de paletas, pancartas, juegos de realidad aumentada y evaluación de sus sentimientos mediante cuestionarios y modelos fundacionales de inteligencia artificial de los servicios que ofrece la tecnología de nube de AWS. Las emociones son fenómenos complejos que nos brindan información sobre nuestro estado de ánimo y lo que sentimos o queremos expresar. Estos surgen a través de la coordinación de procesos mentales desencadenados por un evento. Las emociones están diseñadas para provocar una acción que permita una respuesta adecuada a las circunstancias. El reconocimiento de emociones, al ser un área de la inteligencia artificial mediante el diseño y entrenamiento de programas informáticos, puede indicar cómo se siente una persona mediante la evaluación de señales visuales como gestos corporales, expresiones faciales, movimientos oculares e incluso el habla

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