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Recent Submissions
Estudio del impacto ambiental para la fabricación de láminas con residuos aprovechables
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2024) Mesa Zapata , Valentina; Valencia Torres , Ricardo; Carvallido Figueroa, Elvia Genith
Con el objetivo de abordar la creciente problemática de la gestión de residuos y la sostenibilidad en Colombia, se llevó a cabo un estudio en la empresa Ecofabrilam para evaluar la viabilidad y el impacto ambiental que genera la fabricación de láminas a partir de residuos aprovechables. A través de una investigación descriptiva con métodos cualitativos, se analizaronlos residuos generados en la empresa y se diseñó un proceso de producción eficiente, debido a la reducción de la huella de carbono, utilizando materiales reciclados que reducen la necesidad de extraer nuevas materias primas, lo que disminuye las emisiones de gases de efecto invernadero producidas, directa o indirectamente. Los resultados mostraron que es posible transformar diversos residuos como: plásticos, papel y cartón entre otros, en láminas de alta calidad. Además, se identificaron los impactos ambientales positivos y negativos de esta iniciativa, lo que permitió proponer medidas de mitigación. De esta manera, el estudio no solo demuestra la viabilidad de
este proyecto, sino que también contribuye a la promoción de la economía circular y a la reducción del impacto ambiental de la producción industrial.
Cómo afecta la alta rotación de personal a la estructura organizacional de Montolivo
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2024) Montoya Cañaveral, Yeraldine; García Patiño, Julieth Camila; Pérez Heredia, Luisa Fernanda; Naranjo Otálvaro, Mario Javier
Montolivo, una empresa líder en el sector de alimentos en Colombia, fue fundada el 13 de mayo de 2014 en Medellín, con el objetivo de ofrecer almuerzos balanceados y un enfoque especial en las pastas. Inició con un punto de venta, ha crecido hasta contar a la fecha con 36 ubicaciones en todo el país, generando empleo para más de 300 trabajadores.
La gestión del talento humano es crucial para Montolivo, asegurando el bienestar de los empleados y su alineación con los objetivos organizacionales. Sin embargo, en 2023, se identificó una alta rotación de personal, especialmente en las áreas de cocina y servicio, alcanzando tasas anuales del 96% y 120% respectivamente. Esta rotación excesiva ha generado problemas significativos, como altos costos en reclutamiento y capacitación, pérdida de conocimiento del funcionamiento de la organización, afectando la calidad en los productos de manera general. Esto también ha venido impactando la moral y el clima laboral. La investigación busca evaluar los procesos de selección, se realizaron encuestas de satisfacción laboral y se propondrán medidas de retención, con el fin
de optimizar recursos. Las propuestas se realizan con el objetivo de garantizar la permanencia del personal para normalizar e incrementar la productividad, y con todo lo anterior pretende lograr una correcta planificación e identificación, para poder controlar ese fenómeno y que tanto los empleados como la organización tengan ese bienestar organizacional que ayuda a tener empleados comprometidos y con sentido de 2 pertenencia; lo anterior, deberá garantizar una clientela frecuente, por la calidad del servicio y de los productos, generando mayores ingresos y una mejor reputación.
El estudio también adoptó un enfoque descriptivo y deductivo, analizando datos y patrones en la rotación de personal para entender sus causas y consecuencias en la estructura organizacional de Montolivo
Dispositivo inteligente de emulación de sensores de CO2 de alto costo para aplicaciones ambientales
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2024) Andrade Velasco, Frey Daniel; Arenas Posada, Esteban; Cadavid Gómez, Bayardo Emilio; Palacio Fernández, José Alfredo
Este proyecto propone el diseño y desarrollo de un dispositivo que emule la funcionalidad de sensores de dióxido de carbono (CO₂) de alto costo, utilizando sensores económicos. La problemática identificada radica en el alto costo de los equipos de medición de precisión, lo que limita su uso en aplicaciones ambientales de bajo presupuesto. El propósito del dispositivo es mejorar la accesibilidad a datos precisos mediante el uso de sensores de bajo costo calibrados con redes neuronales.
La metodología se centró en la construcción de un sistema experimental que incluye sensores económicos y de referencia, un Arduino UNO, y la implementación de redes neuronales que ajustan las mediciones para simular la precisión de los equipos avanzados. Se diseñó una cápsula de pruebas para inyectar CO₂ en un entorno controlado y registrar los datos generados. Los resultados demostraron que, tras el entrenamiento de las redes neuronales, los sensores económicos alcanzaron niveles de precisión cercanos a los sensores de alto costo.
Se concluye que la integración de sensores económicos con algoritmos de inteligencia artificial puede democratizar el acceso a tecnologías de monitoreo ambiental, abriendo la posibilidad de implementar redes de monitoreo en regiones con recursos limitados. Como trabajos futuros, se plantea la optimización del modelo neuronal y la expansión del sistema a otros gases contaminantes.
Desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para el reconocimiento de neumonía en imágenes de rayos X de tórax
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2024) Janer Acevedo, Jaime Eduardo; Soto Urdaneta, Jaime Ernesto; Briñez de León, Juan Carlos
El desarrollo de un prototipo que tenga la capacidad de realizar un diagnóstico temprano de neumonía a través de imágenes diagnósticas de rayos x de tórax utilizando algoritmos de aprendizaje automático, tiene el potencial de mejorar significativamente la atención médica y los resultados para los pacientes. Al permitir una detección temprana y/o un pre-diagnóstico, este prototipo podría ayudar a que hospitales de localidades donde no existen especialistas disponibles, puedan tener acceso oportuno al estado de salud de sus pacientes, reducir la carga de enfermedad, las complicaciones y las tasas de mortalidad asociadas a la Neumonía.
La aplicación de técnicas de aprendizaje automático en el campo de la medicina, representa un avance tecnológico significativo. El desarrollo de modelos de aprendizaje automático específicamente diseñados para problemas de salud, puede abrir nuevas oportunidades para la innovación en la atención médica, facilitando la automatización de tareas clínicas, la personalización del tratamiento y la optimización de los recursos sanitarios. Este proyecto contribuirá al avance del conocimiento en el campo del aprendizaje automático aplicado a la medicina. Al abordar los desafíos específicos asociados con la predicción de problemas pulmonares como la neumonía, se podrán desarrollar y validar metodologías y técnicas que puedan ser aplicables a otros problemas de salud.
Modelo de ecuaciones estructurales para las relaciones entre la innovación, el desempeño y la competitividad organizacional en las Pymes del sector textil ubicadas en la ciudad de Moroleón Uriangato Guanajuato México y el Valle de Aburrá Colombia
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Aguirre Lópe, Nicolás Alberto ; Navarrete Rey, Ramón; Rodríguez Caro, Yesit Jovan
En este contexto, la presente tesis de maestría se centra en la exploración y análisis de las relaciones entre la innovación, el desempeño y la competitividad organizacional en las Pymes del sector textil; dirigiéndose especialmente a dos regiones como lo son: las ciudades de Moroleón-Uriangato, Guanajuato, México, y el Valle de Aburrá, Colombia, con el fin de comprender cómo estas variables interactúan en entornos geográficos y económicos distintos.
Dado lo anterior, nuestra pregunta de investigación es ¿Cómo impacta de manera conjunta la innovación y el desempeño organizacional sobre la competitividad en las pymes del sector textil ubicadas en las ciudades de Moroleón-Uriangato Guanajuato, México y el Valle de Aburrá, Colombia, para dar respuesta a esta pregunta se formulan tres objetivos específicos, establecer la relación entre innovación, desempeño y competitividad organizacional, comprobar el modelo aplicando técnicas de validación estadístico que permitan la confirmación de los supuestos empleados, para finalmente, evaluar un escenario con relación a la innovación, el desempeño
organizacional y la influencia que tienen en la competitividad para las pymes en el sector textil.