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  <title>DSpace Community:</title>
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  <updated>2026-05-20T11:08:46Z</updated>
  <dc:date>2026-05-20T11:08:46Z</dc:date>
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    <title>Análisis de modelos de mantenimiento predictivo de motores de inducción trifásicos mediante IoT y algoritmos de machine learning</title>
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    <updated>2026-05-19T21:50:16Z</updated>
    <published>2026-05-19T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Análisis de modelos de mantenimiento predictivo de motores de inducción trifásicos mediante IoT y algoritmos de machine learning
Abstract: En los últimos años, el mantenimiento predictivo de los motores de inducción trifásicos se ha convertido en un tema clave dentro de la industria, esto debido a que los motores representan una parte importante del consumo energético y del funcionamiento de muchas plantas productivas. Este trabajo presenta una revisión de distintas investigaciones que estudian la aplicación de tecnologías como el Internet de las cosas y el machine learning para anticipar fallas y mejorar el rendimiento de las máquinas eléctricas. En particular, se enfatiza en la relevancia de los motores de inducción trifásicos por su amplio uso industrial, su operación continua y su susceptibilidad a fallas eléctricas, mecánicas y térmicas que pueden afectar la eficiencia y la continuidad de los procesos productivos.&#xD;
Durante el proceso se recopiló información reciente de estudios que abordan el diagnóstico predictivo desde diversos enfoques como modelos de redes neuronales y análisis de series temporales. Asimismo, se analizan arquitecturas de monitoreo basadas en IoT, considerando la adquisición de datos mediante sensores, protocolos de comunicación industrial y plataformas de procesamiento en la nube y en el borde (edge computing), lo que permite comprender el flujo de información desde el motor hasta sistemas de análisis. A partir de esta revisión se reconocen avances y desafíos que limitan la implementación de estos sistemas en entornos industriales, como la gestión de grandes volúmenes de datos, la interoperabilidad entre dispositivos, la ciberseguridad y restricciones presupuestales.&#xD;
El propósito general es ofrecer una visión clara cómo la integración del IoT con el machine learning puede fortalecer las estrategias de mantenimiento en motores eléctricos, en el contexto latinoamericano, donde la adopción de tecnologías digitales sigue en crecimiento. Adicionalmente, el trabajo plantea un enfoque orientado a soluciones viables y de bajo costo, destacando que la implementación del mantenimiento predictivo no depende exclusivamente de infraestructuras complejas, sino de un diseño de arquitecturas escalables y modelos analíticos eficientes. Este análisis busca servir como base teórica para futuras investigaciones sobre monitoreo predictivo de motores de inducción trifásicos, aportando un marco de referencia que facilite la transición hacia prácticas alineadas con los principios de la Industria 4.0.</summary>
    <dc:date>2026-05-19T00:00:00Z</dc:date>
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    <title>Diseño de prototipo electrónico IoT para el monitoreo biomédico de señales EEG, PPG y acelerométricas, orientado al estudio de crisis epilépticas</title>
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    <updated>2026-05-19T20:19:22Z</updated>
    <published>2026-05-07T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Diseño de prototipo electrónico IoT para el monitoreo biomédico de señales EEG, PPG y acelerométricas, orientado al estudio de crisis epilépticas
Abstract: El presente proyecto aborda el desarrollo de un prototipo portátil basado en tecnologías IoT, diseñado para la adquisición y procesamiento de señales biomédicas. El dispositivo integra sensores para la detección de señales de electroencefalografía (EEG) mediante electrodos, fotopletismografía (PPG) y acelerometría, permitiendo una evaluación multimodal del estado fisiológico del usuario. El sistema contempla el diseño del hardware y la implementación de software embebido sobre una tarjeta de circuito impreso (PCB), incorporando capacidades de transmisión inalámbrica. Los datos adquiridos son almacenados localmente y visualizados en la nube, facilitando su acceso remoto y el análisis en tiempo real, como soporte para estudios biomédicos asociados a crisis epilépticas.</summary>
    <dc:date>2026-05-07T00:00:00Z</dc:date>
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    <title>Ciberseguridad en Colombia: Análisis de Ciberataques y Estrategias Preventivas  para las pequeñas y medianas empresas.</title>
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    <updated>2026-05-19T18:06:05Z</updated>
    <published>2026-04-27T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Ciberseguridad en Colombia: Análisis de Ciberataques y Estrategias Preventivas  para las pequeñas y medianas empresas.
Abstract: El desarrollo de servicios de comercio electrónico tomó más tiempo del esperado debido a la coyuntura del COVID-19; sin embargo, la aceleración de los servicios digitales mostró rápidamente debilidades en ciberseguridad, especialmente dentro de las pequeñas y medianas empresas (Pymes) donde la infraestructura, la capacitación y las políticas internas para combatir amenazas digitales son limitadas. Con esto en mente, el interés del presente trabajo investigativo es comprender el estado de los ciberataques en el país e identificar los desafíos tecnológicos, educativos y regulatorios dentro de las Pymes para proponer mejoras en las políticas públicas y fortalecer su resiliencia digital. Así, pues, se tuvo en cuenta un enfoque mixto para el análisis documental de informes nacionales en bases de datos de investigación como Scopus, Scielo, Google Scholar, IEEE Xplore y ScienceDirect sobre ciberataques en el país. Además, se incluyeron elementos descriptivos y correlacionales para reconocer los patrones de los ataques y los factores asociados con el nivel de vulnerabilidad de las empresas. Se concluye que, los ataques de phishing, ransomware y malware son los más activos en Colombia, afectando a las organizaciones con un bajo nivel de evolución digital. Por consiguiente, se identificaron tres desafíos principales dentro de las Pymes: deficiencias tecnológicas, pobre cultura de ciberseguridad y falta de cumplimiento de los requisitos legales sobre la protección de datos personales y la seguridad de la información.</summary>
    <dc:date>2026-04-27T00:00:00Z</dc:date>
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    <title>Implementación de un poe en la gestión logística de Repremundo S.A.S.: caso Coltabaco</title>
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    <updated>2026-05-19T16:51:54Z</updated>
    <published>2026-05-12T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Implementación de un poe en la gestión logística de Repremundo S.A.S.: caso Coltabaco
Abstract: El presente trabajo tiene como objetivo implementar un Procedimiento Operativo Estándar (POE) en la gestión logística de Repremundo S.A.S., en su operación con Coltabaco S.A.S. en la Zona Franca de Cartagena, con el fin de mejorar la eficiencia en los procesos de inventario, almacenamiento y despacho. La metodología se desarrolló bajo un enfoque aplicado, de tipo descriptivo y con carácter cualitativo, mediante el análisis del contexto operativo, la identificación de necesidades y el diseño de un procedimiento ajustado a las condiciones reales de la organización. Como resultado, se diseñó e implementó un POE que permitió estandarizar los procesos logísticos, definir roles y establecer controles operativos, evidenciando mejoras en la trazabilidad, la reducción de errores y la optimización de los recursos. En conclusión, la implementación del POE contribuyó significativamente a la mejora de los indicadores logísticos, especialmente en la exactitud de inventario, la disminución de tiempos operativos y el fortalecimiento del nivel de servicio al cliente.</summary>
    <dc:date>2026-05-12T00:00:00Z</dc:date>
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