https://repository.unad.edu.co/handle/10596/710 Wed, 29 Apr 2026 05:26:24 GMT 2026-04-29T05:26:24Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80346 Analítica de Datos en la Transformación Digital de Pymes de los Sectores Comercial, Servicios e Industrial en Valledupar La transformación digital se ha convertido en un reto prioritario para las pequeñas y medianas empresas (pymes), especialmente en regiones como Valledupar, donde persisten brechas tecnológicas que afectan su competitividad. En este contexto, el presente proyecto propone analizar el uso de la analítica de datos como herramienta de apoyo en dicho proceso. La recolección de información se realizará mediante entrevistas semiestructuradas y revisión documental, y el análisis de datos seguirá un enfoque temático y comparativo, a través de esta investigación se espera identificar patrones, percepciones y estrategias relacionadas con la adopción de tecnologías basadas en analítica de datos, con el fin de formular recomendaciones viables y contextualizadas, los resultados contribuirán al fortalecimiento de las capacidades digitales de las pymes en la región, así como a la generación de conocimiento aplicado que permita articular la ingeniería electrónica con el desarrollo empresarial local. Wed, 08 Apr 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80346 2026-04-08T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80154 Diseño, construcción y evaluación comparativa de un seguidor solar bifacial con algoritmos de control astronómico y aprendizaje automático basado en datos meteorológicos El presente trabajo desarrolla un sistema de seguimiento solar bifacial de doble eje utilizando componentes de bajo costo, comparando experimentalmente el desempeño de un algoritmo de control por seguimiento astronómico y otro de optimización mediante aprendizaje automático. El sistema incorpora un panel superior de 30W y uno inferior de 8W simulando una configuración bifacial. El algoritmo astronómico calcula la posición solar teórica mediante la librería PVLIB de Python, transformando las coordenadas esféricas (acimut y cenit) al sistema de referencia cartesiano del seguidor. El método de aprendizaje automático utiliza un modelo Random Forest entrenado con datos meteorológicos históricos del NSRDB y alimentado en tiempo real con información de Open-Meteo, actualizando el posicionamiento cada 15 minutos. Se realizaron mediciones continuas durante 5 días para cada método en períodos diferentes, registrando generación energética, consumo de actuadores, sistema de control y ángulos de posicionamiento. Los resultados evidencian que el método de aprendizaje automático generó 95.91 Wh/dia comparado con 77.07 Wh/dia del astronómico, representando un incremento del 24.4% en generación total y 2% en energía neta. Esta superioridad se atribuye a la capacidad del modelo de optimizar el posicionamiento para condiciones de radiación difusa predominantes durante los días nublados del período experimental. Aunque las mediciones no fueron simultáneas y las condiciones meteorológicas variaron entre períodos, ambos enfrentaron predominantemente días nublados con solo dos días completamente soleados. El análisis proyecta que en sistemas de mayor escala estas ventajas serían proporcionalmente superiores, estableciendo al aprendizaje automático como estrategia viable para maximizar captación solar en regiones con condiciones meteorológicas variables. Tue, 31 Mar 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80154 2026-03-31T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80150 Proyecto aplicado Automatización de informe de mantenimiento equipos electrónicos para gestión integral de proyectos Cinemco SAS, empresa colombiana especializada en proyectos eléctricos, mecánicos y de datos, enfrenta ineficiencias crónicas en la gestión de mantenimientos correctivos y preventivos de equipos electrónicos, causadas por procesos manuales, uso de hojas de cálculo dispersas, comunicación fragmentada entre equipos y falta de seguimiento en tiempo real, lo que genera demoras en la entrega de informes, errores en la documentación y pérdida de competitividad frente a un entorno industrial altamente dinámico. Este estudio diseña e implementa dos plataformas tecnológicas complementarias integradas mediante automatización RPA (Zoho) y el entorno de programación Visual Basic, que permiten centralizar la información operativa, estandarizar los flujos de trabajo y transformar digitalmente los informes de mantenimiento RETIE mediante documentos descargables desde la nube, además de generar indicadores clave de rendimiento que facilitan la toma de decisiones. La metodología aplicada, de tipo mixto descriptivo-correlacional, se desarrolló durante 12 semanas e incluyó un diagnóstico inicial, diseño del diagrama de flujo por fases del proyecto, desarrollo iterativo en la nube, pruebas con una muestra de 10 mantenimientos, capacitación práctica del equipo, implementación y evaluación de resultados. Los hallazgos muestran optimización significativa en los tiempos de planificación y reportes, reducción casi total de errores administrativos, mayor colaboración entre ingenieros, y mejor aprovechamiento de recursos para actividades estratégicas, posicionando a la organización en alineación con los ODS 9 y con estándares de calidad y mejora continua. Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80150 2026-04-09T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80096 Análisis de soluciones saturadas de nutrientes NPK mediante técnicas de identificación de sistemas vinculadas a la salinidad del suelo El desarrollo de la propuesta se alinea directamente con los objetivos del proyecto de investigación PGI3802ECBTI2024 “Caracterización de la conductividad eléctrica en relación a la cantidad de fertilizante NPK y su relación con la salinidad del suelo” tiene el propósito de comprender detalladamente diferentes técnicas de identificación de sistemas para representar el comportamiento de una solución saturada de nutrientes NPK y su salinidad, permitiendo contribuir al conocimiento y al debate académico en esta área. Con la finalidad de modelar y estimar concentraciones de nutrientes y salinidad mediante parámetros de pH, conductividad eléctrica y temperatura. El análisis del comportamiento de la conductividad eléctrica en soluciones de NPK (Nitrógeno, Fósforo y Potasio) implica la medición precisa de cómo varía la conductividad a diferentes concentraciones de estos nutrientes. Esta monografía analizara métodos de identificación reportados en la literatura con el fin de evaluar soluciones de NPK en rangos de concentración de 4 mg/mL a 20 mg/mL, con incrementos de 1 mg/mL. Mediante sensores y técnicas adecuadas de muestreo, se mide la conductividad eléctrica para determinar la relación entre la cantidad de iones presentes y la conductividad. Esta monografía permite analizar simulaciones que describan el comportamiento de la conductividad en función de la concentración de NPK, el pH y la temperatura. La precisión de las mediciones se asegura mediante la calibración adecuada de los instrumentos y el control de variables como la temperatura y el pH. Los resultados obtenidos proporcionan una base sólida para caracterizar la calidad del suelo y optimizar el uso de fertilizantes en la agricultura, permitiendo una gestión más eficiente de los nutrientes esenciales para el crecimiento de las plantas. Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80096 2026-04-10T00:00:00Z