Diseño de un módulo para evaluación de la incertidumbre en la medición de huella de carbono del sector bananero colombiano.

Sierra Pulido, Nicolas; Idarraga Bastidas, Carlos Alberto; Duque Buitrago, Claudia Vanessa

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Date

2024-05-17

Authors

Sierra Pulido, Nicolas
Idarraga Bastidas, Carlos Alberto
Duque Buitrago, Claudia Vanessa

Directors

Posada Uribe, Luisa Fernanda
Zambrano Rey, Gabriel Mauricio

Publisher

Pontificia Universidad Javeriana

Faculty

Facultad de Ingeniería

Program

Ingeniería Industrial

Obtained title

Ingeniero (a) Industrial

Type

Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado

COAR

Trabajo final de grado

TY - GEN T1 - Diseño de un módulo para evaluación de la incertidumbre en la medición de huella de carbono del sector bananero colombiano. AU - Sierra Pulido, Nicolas AU - Idarraga Bastidas, Carlos Alberto AU - Duque Buitrago, Claudia Vanessa Y1 - 2024-05-17 UR - http://hdl.handle.net/10554/67525 PB - Pontificia Universidad Javeriana AB - En los últimos años, la sostenibilidad y la responsabilidad ambiental se han convertido en imperativos ineludibles en el panorama global contemporáneo. En un mundo donde los recursos naturales están amenazados y el cambio climático se manifiesta con efectos cada vez más tangibles, se está llamando a actuar a empresas y organizaciones de todo el mundo. Este trabajo aborda la necesidad de mejorar la precisión de las mediciones de la huella de carbono (HC) en la producción de bananos de tipo exportación en Colombia, un sector vital para la economía nacional pero con un impacto ambiental significativo. La importancia de la HC radica en su capacidad para cuantificar las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), proporcionando una métrica esencial para evaluar y gestionar el impacto ambiental. Sin embargo, las mediciones de la HC están sujetas a incertidumbres que pueden afectar la toma de decisiones informada. Para resolver este problema, se desarrolló e integró un módulo de evaluación de incertidumbre en el "EcoBan Evaluator", una herramienta diseñada previamente para estimar la HC en fincas productoras de banano asociadas con la "Asociación de Bananeros de Colombia, Augura" en colaboración con la Universidad Javeriana. El diseño del módulo se basó en un análisis bibliométrico exhaustivo utilizando la herramienta Bibliometrix en R, centrándose en metodologías reconocidas internacionalmente como la norma ISO 14064-1 y el Protocolo de Gases de Efecto Invernadero (GHG Protocol). El proceso de creación del módulo incluyó la selección de variables críticas y la aplicación de métodos avanzados de análisis estadístico, específicamente la simulación de Monte Carlo, identificada como la técnica más adecuada debido a su capacidad para manejar funciones no lineales y correlaciones entre variables. El módulo se desarrolló en VBA dentro de Excel, lo que permite una integración sencilla y un bajo costo computacional. Se realizaron pruebas extensas para validar el módulo, incluyendo su aplicación en varias fincas productoras de banano y la comparación de resultados con otras fuentes de datos. Los resultados mostraron que el módulo proporciona estimaciones consistentes y fiables de la HC y su incertidumbre, cumpliendo con los estándares internacionales y las necesidades específicas del sector bananero colombiano. Durante el desarrollo del proyecto, se encontraron varias limitaciones, como la falta de suficientes datos históricos y la exclusividad del uso de Excel como herramienta de desarrollo. Sin embargo, estas limitaciones se abordaron mediante la construcción de distribuciones empíricas y la optimización del módulo para funcionar eficientemente en cualquier computadora sin necesidad de conexión a internet. El resultado es un módulo robusto y fácil de usar que genera resultados precisos en menos de 5 segundos. El módulo no solo calcula la incertidumbre de la HC, sino que también ofrece una evaluación detallada y contextualizada de la desviación estándar, la media, los intervalos de confianza y el puntaje z, proporcionando herramientas visuales y estadísticas que facilitan la interpretación y la toma de decisiones. ER - @misc{10554_67525, author = {}, title = {Diseño de un módulo para evaluación de la incertidumbre en la medición de huella de carbono del sector bananero colombiano.}, year = {2024-05-17}, abstract = {En los últimos años, la sostenibilidad y la responsabilidad ambiental se han convertido en imperativos ineludibles en el panorama global contemporáneo. En un mundo donde los recursos naturales están amenazados y el cambio climático se manifiesta con efectos cada vez más tangibles, se está llamando a actuar a empresas y organizaciones de todo el mundo. Este trabajo aborda la necesidad de mejorar la precisión de las mediciones de la huella de carbono (HC) en la producción de bananos de tipo exportación en Colombia, un sector vital para la economía nacional pero con un impacto ambiental significativo. La importancia de la HC radica en su capacidad para cuantificar las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), proporcionando una métrica esencial para evaluar y gestionar el impacto ambiental. Sin embargo, las mediciones de la HC están sujetas a incertidumbres que pueden afectar la toma de decisiones informada. Para resolver este problema, se desarrolló e integró un módulo de evaluación de incertidumbre en el "EcoBan Evaluator", una herramienta diseñada previamente para estimar la HC en fincas productoras de banano asociadas con la "Asociación de Bananeros de Colombia, Augura" en colaboración con la Universidad Javeriana. El diseño del módulo se basó en un análisis bibliométrico exhaustivo utilizando la herramienta Bibliometrix en R, centrándose en metodologías reconocidas internacionalmente como la norma ISO 14064-1 y el Protocolo de Gases de Efecto Invernadero (GHG Protocol). El proceso de creación del módulo incluyó la selección de variables críticas y la aplicación de métodos avanzados de análisis estadístico, específicamente la simulación de Monte Carlo, identificada como la técnica más adecuada debido a su capacidad para manejar funciones no lineales y correlaciones entre variables. El módulo se desarrolló en VBA dentro de Excel, lo que permite una integración sencilla y un bajo costo computacional. Se realizaron pruebas extensas para validar el módulo, incluyendo su aplicación en varias fincas productoras de banano y la comparación de resultados con otras fuentes de datos. Los resultados mostraron que el módulo proporciona estimaciones consistentes y fiables de la HC y su incertidumbre, cumpliendo con los estándares internacionales y las necesidades específicas del sector bananero colombiano. Durante el desarrollo del proyecto, se encontraron varias limitaciones, como la falta de suficientes datos históricos y la exclusividad del uso de Excel como herramienta de desarrollo. Sin embargo, estas limitaciones se abordaron mediante la construcción de distribuciones empíricas y la optimización del módulo para funcionar eficientemente en cualquier computadora sin necesidad de conexión a internet. El resultado es un módulo robusto y fácil de usar que genera resultados precisos en menos de 5 segundos. El módulo no solo calcula la incertidumbre de la HC, sino que también ofrece una evaluación detallada y contextualizada de la desviación estándar, la media, los intervalos de confianza y el puntaje z, proporcionando herramientas visuales y estadísticas que facilitan la interpretación y la toma de decisiones.}, url = {http://hdl.handle.net/10554/67525} }RT Generic T1 Diseño de un módulo para evaluación de la incertidumbre en la medición de huella de carbono del sector bananero colombiano. A1 Sierra Pulido, Nicolas A1 Idarraga Bastidas, Carlos Alberto A1 Duque Buitrago, Claudia Vanessa YR 2024-05-17 LK http://hdl.handle.net/10554/67525 PB Pontificia Universidad Javeriana AB En los últimos años, la sostenibilidad y la responsabilidad ambiental se han convertido en imperativos ineludibles en el panorama global contemporáneo. En un mundo donde los recursos naturales están amenazados y el cambio climático se manifiesta con efectos cada vez más tangibles, se está llamando a actuar a empresas y organizaciones de todo el mundo. Este trabajo aborda la necesidad de mejorar la precisión de las mediciones de la huella de carbono (HC) en la producción de bananos de tipo exportación en Colombia, un sector vital para la economía nacional pero con un impacto ambiental significativo. La importancia de la HC radica en su capacidad para cuantificar las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), proporcionando una métrica esencial para evaluar y gestionar el impacto ambiental. Sin embargo, las mediciones de la HC están sujetas a incertidumbres que pueden afectar la toma de decisiones informada. Para resolver este problema, se desarrolló e integró un módulo de evaluación de incertidumbre en el "EcoBan Evaluator", una herramienta diseñada previamente para estimar la HC en fincas productoras de banano asociadas con la "Asociación de Bananeros de Colombia, Augura" en colaboración con la Universidad Javeriana. El diseño del módulo se basó en un análisis bibliométrico exhaustivo utilizando la herramienta Bibliometrix en R, centrándose en metodologías reconocidas internacionalmente como la norma ISO 14064-1 y el Protocolo de Gases de Efecto Invernadero (GHG Protocol). El proceso de creación del módulo incluyó la selección de variables críticas y la aplicación de métodos avanzados de análisis estadístico, específicamente la simulación de Monte Carlo, identificada como la técnica más adecuada debido a su capacidad para manejar funciones no lineales y correlaciones entre variables. El módulo se desarrolló en VBA dentro de Excel, lo que permite una integración sencilla y un bajo costo computacional. Se realizaron pruebas extensas para validar el módulo, incluyendo su aplicación en varias fincas productoras de banano y la comparación de resultados con otras fuentes de datos. Los resultados mostraron que el módulo proporciona estimaciones consistentes y fiables de la HC y su incertidumbre, cumpliendo con los estándares internacionales y las necesidades específicas del sector bananero colombiano. Durante el desarrollo del proyecto, se encontraron varias limitaciones, como la falta de suficientes datos históricos y la exclusividad del uso de Excel como herramienta de desarrollo. Sin embargo, estas limitaciones se abordaron mediante la construcción de distribuciones empíricas y la optimización del módulo para funcionar eficientemente en cualquier computadora sin necesidad de conexión a internet. El resultado es un módulo robusto y fácil de usar que genera resultados precisos en menos de 5 segundos. El módulo no solo calcula la incertidumbre de la HC, sino que también ofrece una evaluación detallada y contextualizada de la desviación estándar, la media, los intervalos de confianza y el puntaje z, proporcionando herramientas visuales y estadísticas que facilitan la interpretación y la toma de decisiones. OL Spanish (121) TY - GEN T1 - Diseño de un módulo para evaluación de la incertidumbre en la medición de huella de carbono del sector bananero colombiano. AU - Sierra Pulido, Nicolas AU - Idarraga Bastidas, Carlos Alberto AU - Duque Buitrago, Claudia Vanessa Y1 - 2024-05-17 UR - http://hdl.handle.net/10554/67525 PB - Pontificia Universidad Javeriana AB - En los últimos años, la sostenibilidad y la responsabilidad ambiental se han convertido en imperativos ineludibles en el panorama global contemporáneo. En un mundo donde los recursos naturales están amenazados y el cambio climático se manifiesta con efectos cada vez más tangibles, se está llamando a actuar a empresas y organizaciones de todo el mundo. Este trabajo aborda la necesidad de mejorar la precisión de las mediciones de la huella de carbono (HC) en la producción de bananos de tipo exportación en Colombia, un sector vital para la economía nacional pero con un impacto ambiental significativo. La importancia de la HC radica en su capacidad para cuantificar las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), proporcionando una métrica esencial para evaluar y gestionar el impacto ambiental. Sin embargo, las mediciones de la HC están sujetas a incertidumbres que pueden afectar la toma de decisiones informada. Para resolver este problema, se desarrolló e integró un módulo de evaluación de incertidumbre en el "EcoBan Evaluator", una herramienta diseñada previamente para estimar la HC en fincas productoras de banano asociadas con la "Asociación de Bananeros de Colombia, Augura" en colaboración con la Universidad Javeriana. El diseño del módulo se basó en un análisis bibliométrico exhaustivo utilizando la herramienta Bibliometrix en R, centrándose en metodologías reconocidas internacionalmente como la norma ISO 14064-1 y el Protocolo de Gases de Efecto Invernadero (GHG Protocol). El proceso de creación del módulo incluyó la selección de variables críticas y la aplicación de métodos avanzados de análisis estadístico, específicamente la simulación de Monte Carlo, identificada como la técnica más adecuada debido a su capacidad para manejar funciones no lineales y correlaciones entre variables. El módulo se desarrolló en VBA dentro de Excel, lo que permite una integración sencilla y un bajo costo computacional. Se realizaron pruebas extensas para validar el módulo, incluyendo su aplicación en varias fincas productoras de banano y la comparación de resultados con otras fuentes de datos. Los resultados mostraron que el módulo proporciona estimaciones consistentes y fiables de la HC y su incertidumbre, cumpliendo con los estándares internacionales y las necesidades específicas del sector bananero colombiano. Durante el desarrollo del proyecto, se encontraron varias limitaciones, como la falta de suficientes datos históricos y la exclusividad del uso de Excel como herramienta de desarrollo. Sin embargo, estas limitaciones se abordaron mediante la construcción de distribuciones empíricas y la optimización del módulo para funcionar eficientemente en cualquier computadora sin necesidad de conexión a internet. El resultado es un módulo robusto y fácil de usar que genera resultados precisos en menos de 5 segundos. El módulo no solo calcula la incertidumbre de la HC, sino que también ofrece una evaluación detallada y contextualizada de la desviación estándar, la media, los intervalos de confianza y el puntaje z, proporcionando herramientas visuales y estadísticas que facilitan la interpretación y la toma de decisiones. ER -

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Design of a Module for the Evaluation of Uncertainty in the Measurement of Carbon Footprint in the Colombian Banana Sector

Resumen

En los últimos años, la sostenibilidad y la responsabilidad ambiental se han convertido en imperativos ineludibles en el panorama global contemporáneo. En un mundo donde los recursos naturales están amenazados y el cambio climático se manifiesta con efectos cada vez más tangibles, se está llamando a actuar a empresas y organizaciones de todo el mundo. Este trabajo aborda la necesidad de mejorar la precisión de las mediciones de la huella de carbono (HC) en la producción de bananos de tipo exportación en Colombia, un sector vital para la economía nacional pero con un impacto ambiental significativo. La importancia de la HC radica en su capacidad para cuantificar las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), proporcionando una métrica esencial para evaluar y gestionar el impacto ambiental. Sin embargo, las mediciones de la HC están sujetas a incertidumbres que pueden afectar la toma de decisiones informada. Para resolver este problema, se desarrolló e integró un módulo de evaluación de incertidumbre en el "EcoBan Evaluator", una herramienta diseñada previamente para estimar la HC en fincas productoras de banano asociadas con la "Asociación de Bananeros de Colombia, Augura" en colaboración con la Universidad Javeriana. El diseño del módulo se basó en un análisis bibliométrico exhaustivo utilizando la herramienta Bibliometrix en R, centrándose en metodologías reconocidas internacionalmente como la norma ISO 14064-1 y el Protocolo de Gases de Efecto Invernadero (GHG Protocol). El proceso de creación del módulo incluyó la selección de variables críticas y la aplicación de métodos avanzados de análisis estadístico, específicamente la simulación de Monte Carlo, identificada como la técnica más adecuada debido a su capacidad para manejar funciones no lineales y correlaciones entre variables. El módulo se desarrolló en VBA dentro de Excel, lo que permite una integración sencilla y un bajo costo computacional. Se realizaron pruebas extensas para validar el módulo, incluyendo su aplicación en varias fincas productoras de banano y la comparación de resultados con otras fuentes de datos. Los resultados mostraron que el módulo proporciona estimaciones consistentes y fiables de la HC y su incertidumbre, cumpliendo con los estándares internacionales y las necesidades específicas del sector bananero colombiano. Durante el desarrollo del proyecto, se encontraron varias limitaciones, como la falta de suficientes datos históricos y la exclusividad del uso de Excel como herramienta de desarrollo. Sin embargo, estas limitaciones se abordaron mediante la construcción de distribuciones empíricas y la optimización del módulo para funcionar eficientemente en cualquier computadora sin necesidad de conexión a internet. El resultado es un módulo robusto y fácil de usar que genera resultados precisos en menos de 5 segundos. El módulo no solo calcula la incertidumbre de la HC, sino que también ofrece una evaluación detallada y contextualizada de la desviación estándar, la media, los intervalos de confianza y el puntaje z, proporcionando herramientas visuales y estadísticas que facilitan la interpretación y la toma de decisiones.

Abstract

In recent years, sustainability and environmental responsibility have become unavoidable imperatives in the contemporary global landscape. In a world where natural resources are threatened and climate change manifests with increasingly tangible effects, companies and organizations worldwide are being called to act. This work addresses the need to improve the accuracy of carbon footprint (CF) measurements in the production of export-type bananas in Colombia, a vital sector for the national economy but with a significant environmental impact. The importance of CF lies in its ability to quantify greenhouse gas (GHG) emissions, providing an essential metric for evaluating and managing environmental impact. However, CF measurements are subject to uncertainties that can affect informed decision-making. To solve this problem, an uncertainty evaluation module was developed and integrated into the "EcoBan Evaluator," a tool previously designed to estimate CF in banana-producing farms associated with the “Asociación de Bananeros de Colombia, Augura” in collaboration with Pontifical University Javeriana. The module's design was based on an exhaustive bibliometric analysis using the Bibliometrix tool in R, focusing on internationally recognized methodologies such as the ISO 14064-1 standard and the Greenhouse Gas Protocol (GHG Protocol). The module creation process included the selection of critical variables and the application of advanced statistical analysis methods, specifically Monte Carlo simulation, identified as the most suitable technique due to its ability to manage nonlinear functions and correlations between variables. The module was developed in VBA within Excel, allowing for simple integration and low computational cost. Extensive testing was conducted to validate the module, including its application in various banana-producing farms and the comparison of results with other data sources. The results showed that the module provides consistent and reliable estimates of CF and its uncertainty, meeting international standards and the specific needs of the Colombian banana sector. During the project development, several limitations were encountered, such as the lack of sufficient historical data and the exclusivity of using Excel as a development tool. Nonetheless, these limitations were addressed by constructing empirical distributions and optimizing the module to function efficiently on any computer without the need for an internet connection. The result is a robust and user-friendly module that generates accurate results in less than 5 seconds. The module not only calculates the uncertainty of the CF but also offers a detailed and contextualized evaluation of standard deviation, mean, confidence intervals, and z-score, providing visual and statistical tools that facilitate interpretation and decision-making.

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