Propuesta de arquitectura para la implementación de machine learning a nivel logístico en la cadena de suministro de fresa en Cundinamarca
| dc.contributor.advisor | Caro Gutierrez, Martha Patricia | spa |
| dc.contributor.author | Tenjo Ramírez, Whitney Fernanda | spa |
| dc.contributor.evaluator | Solano Vanegas, Clara Mabel | spa |
| dc.date.accessioned | 2024-05-28T21:48:07Z | |
| dc.date.available | 2024-05-28T21:48:07Z | |
| dc.date.created | 2023-11-02 | spa |
| dc.description.abstract | La complejidad de las cadenas de suministro actuales requiere el desarrollo de capacidades de adaptación y trazabilidad, por lo cual la implementación de tecnologías que agilicen la toma de decisiones dada la alta variabilidad de los mercados es crucial en todas las industrias. La inteligencia artificial a través de machine learning provee alternativas para el aprendizaje continuo automatizado, la predicción de tendencias y el análisis de comportamientos. Es el objetivo de esta investigación proponer una arquitectura para la cadena de suministro de la fresa la cual permita a futuro la implementación de machine learning en la logística desde el proceso de postcosecha hasta el abastecimiento al consumidor final. Con este propósito, se parte desde el estado del arte como fuente principal para reconocer los aspectos más relevantes en la implementación de machine learning utilizados en diferentes casos de estudio y los avances a nivel tecnológico que permitan su implementación en la industria agrícola. Dicha información fue contrastada con las experiencias de los agentes involucrados con el fin de establecer el estado actual de la cadena de suministro de la fresa en Cundinamarca usando como marco de referencia TOGAF, se realizó un análisis de las brechas a nivel tecnológico y se diseñó una arquitectura orientada a satisfacer las necesidades de la industria agroalimentaria. Los resultados obtenidos indican que existe una insuficiencia a nivel tecnológico en la cadena de suministro agrícola de la fresa en Cundinamarca debido a que el sector agrícola en Colombia aun no cuenta con proyectos de digitalización generalizados y a lo largo de cada eslabón. Dado esto, el diseño de la arquitectura propuesta resalta la importancia del análisis de las necesidades de los eslabones que cuente con procesos manuales con el objetivo de reducir la brecha tecnológica. | spa |
| dc.description.abstractenglish | The complexity of current supply chains necessitates the development of adaptation and traceability capabilities, thus implementing technologies that expedite decision-making crucial across all industries, given the high market variability. Artificial intelligence, through machine learning, offers avenues for continuous automated learning, trend prediction, and behavior analysis. This research aims to propose an architecture for the strawberry supply chain that enables future implementation of machine learning in logistics, from post-harvest processes to final consumer provisioning. To this end, the study begins with a comprehensive review of the state of the art to identify the most relevant aspects of machine learning implementation, drawing insights from various case studies and technological advancements applicable to the agricultural industry. This information is juxtaposed with stakeholders' experiences to establish the current state of the strawberry supply chain in Cundinamarca. Utilizing TOGAF as a framework, a gap analysis at the technological level is conducted, leading to the design of an architecture tailored to meet the needs of the agri-food industry. The findings indicate a technological deficiency in the agricultural supply chain of strawberries in Cundinamarca, attributed to the lack of widespread digitalization projects throughout Colombia's agricultural sector, evident at each link of the chain. Consequently, the proposed architecture design underscores the importance of analyzing the needs of manual processes within each link to bridge the technological gap. | spa |
| dc.description.cvlac | https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/jsp/report-index.jsp | spa |
| dc.description.degreelevel | Maestría | |
| dc.description.degreename | Magíster en Ingeniería Industrial | |
| dc.format | ||
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | instname:Pontificia Universidad Javeriana | |
| dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana | |
| dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.javeriana.edu.co | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10554/67496 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería | |
| dc.publisher.program | Maestría en Ingeniería Industrial | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.coar | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.licence | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional | |
| dc.rights.local | De acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia. | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Logìstica | |
| dc.subject | Cadena de suministro | |
| dc.subject | TOGAF | |
| dc.subject | Agricultura | |
| dc.subject | Aprendizaje de maquina | |
| dc.subject | Colombia | |
| dc.subject | Fresas | |
| dc.subject.armarc | Maestría en ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas | |
| dc.subject.armarc | Agricultura | spa |
| dc.subject.armarc | Aprendizaje de máquinas | spa |
| dc.subject.armarc | Logística | spa |
| dc.subject.keyword | logistics | |
| dc.subject.keyword | Supply chain | |
| dc.subject.keyword | TOGAF | |
| dc.subject.keyword | Agricultural | |
| dc.subject.keyword | Machine Learning | |
| dc.subject.keyword | Colombia | |
| dc.subject.keyword | Strawberry | |
| dc.title | Propuesta de arquitectura para la implementación de machine learning a nivel logístico en la cadena de suministro de fresa en Cundinamarca | spa |
| dc.title.english | Proposal for an Architecture for Integrating Machine Learning in the Logistics of the Strawberry Supply Chain in Cundinamarca | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría |
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