Artículo Académico
http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/9392
Trabajo escrito para titulación: Artículo Académico2024-03-28T10:26:35ZMetodología para el almacenamiento subterráneo de gas en yacimientos agotados
http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/18742
Metodología para el almacenamiento subterráneo de gas en yacimientos agotados
López García, Gabriela
La elaboración del presente proyecto surge de la necesidad de abastecer la demanda de gas natural, ya que en la actualidad se importa alrededor del 90% del gas suministrado y su uso abarca la industria eléctrica, residencial, petrolera y petroquímica, mismas que forman parte de la actividad económica diaria.
La elaboración del presente proyecto nos surge de la necesidad de abastecer la demanda de gas natural, ya que en la actualidad se importa alrededor del 90% del gas suministrado y su uso abarca la industria eléctrica, residencial, petrolera y petroquímica, mismas que forman parte de la actividad económica diaria.
Project management and supply chain 4.0 improvement: The case of infant formulas in the face of the challenge of COVID-19
http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/18604
Project management and supply chain 4.0 improvement: The case of infant formulas in the face of the challenge of COVID-19
Chevalier Hernández, Michelle
En los últimos años, la población mundial se ha visto afectada por la crisis provocada por el COVID-19, este
no solo ha afectado la integridad de la salud de la población,sino que también ha sido causa de crisis en
todos los países y en las esferas políticas, económicas y comerciales. Esta nueva enfermedad afecta principalmente a la economía mundial de dos maneras.
El primero es el impacto directo sobre la producción. La producción mundial se ha visto seriamente afectada
debido al COVID-19, esta crisis ha provocado desbasto en muchos tipos de productos, tal es el caso de las
fórmulas infantiles. Se estima que el desbasto aumentó un 35% en 2020 en comparación con el 14% en 2019.
Si bien la Industria 4.0 ha sido un factor crítico para superar los desafíos de las restricciones pandémicas
y mejorar la productividad al proporcionar operaciones continuas durante la crisis, la cadena de suministro inteligente ha permitido que un stock constante de productos llegue a su destino. A pesar de los esfuerzos
y éxitos de la Industria 4.0 y la Cadena de Suministro Inteligente durante la pandemia para atender las necesidades del mercado, los desabastos aún eran significativos, por lo que era un punto crítico revisar las herramientas y técnicas de gestión de riesgos y proyectos en sus operaciones. Las tecnologías y técnicas digitales inteligentes han sido útiles para desarrollar estrategias para mitigar los efectos de emergencias; sin embargo, estas estrategias siguen siendo muy vulnerables a crisis de esta magnitud. Es por ello que el objetivo de este trabajo es mostrar la importancia de una adecuada gestión de proyectos y riesgos dentro de la Industria 4.0 para lograr una cadena de suministro flexible, inteligente y resiliente.
Este artículo académico habla sobre como se afectó el abastecimiento de fórmulas infantiles a raíz de la pandemia por Covid-19 y de la importancia de una adecuada gestión de proyectos dentro de la industria 4.0 para lograr una cadena de suministro flexible, inteligente y resiliente.
2023-01-13T00:00:00ZMonitoring detailed mangrove hurricane damage and early recovery using multisource remote sensing data
http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/18585
Monitoring detailed mangrove hurricane damage and early recovery using multisource remote sensing data
Vizcaya Martínez, Diego Arturo; Flores de Santiago, Francisco; Valderrama Landeros, Luis; Serrano, David; Rodrígez Sobreyra, Ranulfo; Álvarez Sánchez, León Felipe; Flores Verdugo, Francisco
El objetivo de este estudio cuantificó las tendencias de los daños en las copas de los árboles y los signos de recuperación temprana tras el impacto directo del huracán Willa 2018, mediante series temporales de datos de satélite y una clasificación detallada de las copas de los árboles, combinando ortomosaicos y modelos digitales de superficie (MDS) procedentes de un UAV de grado de consumo.
Cuantificamos las tendencias en los daños y los primeros signos de recuperación del dosel en un área marginal de Rhizophora mangle de Marismas Nacionales, México, después de la llegada a tierra del huracán Willa en octubre de 2018. Monitoreamos (2016-2021) la defoliación del dosel amplio utilizando 21 índices de vegetación (VI) de la herramienta Google Earth Engine (GEE). También mapeamos una fragmentación detallada del dosel y desarrollamos modelos digitales de superficie (DSM) durante cinco períodos de estudio (2018-2021) con un vehículo aéreo no tripulado (UAV) de grado de consumidor sobre un área de 100 ha. Sobre la base de los datos ópticos de la serie temporal GEE, los resultados indicaron una disminución abrupta del dosel general del manglar. El índice VARI fue el VI más fiable para la clasificación del dosel del manglar a partir de un sensor RGB estándar. El impacto del huracán causó una defoliación global del dosel del 79%. Las series de ortomosaicos UAV indican una recuperación gradual del dosel del manglar, mientras que el modelo lineal predice al menos 8,5 años para alcanzar las condiciones de cobertura del manglar previas al impacto.
2022-10-15T00:00:00ZClasificación de la mortalidad por COVID-19 de adultos mayores en la Ciudad de México: Un enfoque de Inteligencia Computacional
http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/18531
Clasificación de la mortalidad por COVID-19 de adultos mayores en la Ciudad de México: Un enfoque de Inteligencia Computacional
Osorio Rivero, Sinuhe Mazuti
En la actualidad, la inteligencia computacional concentra una amplia variedad de métodos y algoritmos que se aplican para hacer frente a problemas complejos del mundo real. Es en el campo de la salud donde su uso se vuelve significativo para entender el comportamiento de una determinada enfermedad, como COVID-19. El presente documento, a manera de tesina, expone los resultados obtenidos del trabajo realizado bajo la Modalidad de Titulación por Actividad de Investigación, aprobado por el Comité de Titulación de la División de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ingeniería. Objetivo. Implementar un método de inteligencia computacional para la clasificación de la mortalidad de adultos mayores contagiados con SARS-CoV-2 en la Ciudad de México. Método. La propuesta de solución para el análisis de la mortalidad de adultos mayores en la Ciudad de México, a consecuencia de COVID-19, fue dividido en cuatro etapas: i) adquisición de la fuente de datos, ii) selección de variables, iii) clasificación mediante bosques aleatorios, y iv) validación. Resultados. Con base en los resultados obtenidos, las comorbilidades con mayor grado de importancia en la clasificación fueron enfermedades crónicas renales, diabetes, enfermedades cardiovasculares y obesidad. Por otra parte, las comorbilidades con menor grado de importancia fueron: hipertensión, asma e inmunosupresión. Las variables relacionadas con la enfermedad pulmonar obstructiva crónica y el tabaquismo proporcionaron un porcentaje bajo de ganancia de información. Conclusiones. El algoritmo de bosques aleatorios obtuvo una exactitud promedio de 96.04% y una precisión de 98%, lo que significa una notable clasificación de la mortalidad de los adultos mayores contagiados con SARS-CoV-2 en la Ciudad de México.
Este documento está organizado de la siguiente manera, el Capítulo 1 presenta la introducción de la investigación; el Capítulo 2 presenta los antecedentes de la inteligencia artificial y computacional, bosques aleatorios y los principales trabajos relacionados; el Capítulo 3 describe el método establecido como propuesta de solución; el Capítulo 4 presenta los resultados obtenidos, basados en datos de la población adulta mayor; y el Capítulo 5 resume las principales conclusiones y el trabajo futuro.
Se presenta además tres anexos, en los que se incluye información relacionada sobre el trabajo de investigación efectuado. En el Anexo A se presenta la carta de aceptación de la publicación del artículo de investigación en la revista Research in Computing Science. El Anexo B muestra el artículo de investigación aceptado para su publicación en la revista mencionada (www.rcs.cic.ipn.mx), cuyo título es ‘Elderly mortality from COVID-19 in Mexico City: A Computacional Intelligence approach base on Random Forests’. En el Anexo C se presenta el código en Python de los métodos de inteligencia computacional utilizados para el análisis de la mortalidad de los adultos mayores por COVID-19 en la Ciudad de México.