Ingeniería en Gestión Ambiental
URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/3738
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Ítem Acceso Abierto Evaluación de la comercialización del champú sólido “Blossom Bloom” como contribución a un modelo de negocio sostenible en Lima Metropolitana(Universidad ESAN, 2024) Muñoz Jimenez, Alexa Ximena; Samame Lucas, Marianne Alexandra; Vasquez Yance, Anderson Andre; Vila Puente, Ronald BrathsoLa presente investigación de enfoque cuantitativo, diseño experimental y alcance descriptivo se realizó con el propósito de elaborar una propuesta de comercialización de champú sólido que contribuya a la creación de un modelo de negocio sostenible en Lima Metropolitana. Teniendo como primer objetivo evaluar la formulación del champú sólido en la aplicación de los 12 principios de la química verde que contribuya a la creación de un producto sostenible. Para el segundo objetivo se evaluaron tres formulaciones de champú sólido identificando la formulación que utiliza más materia prima con el fin de maximizar el beneficio económico en la comunidad de Huaral. Por último, se evaluó la sostenibilidad financiera del champú sólido. Los resultados demuestran que la comercialización del champú sólido contribuirá a un modelo de negocio sostenible. En la formulación del producto se cumple con al menos el 90% de los principios de la química verde garantizando la sostenibilidad ambiental. Además, se identificó la formulación de champú sólido que utiliza la mayor cantidad de materia prima. Por último, se demostró que el modelo de negocio es financieramente sostenible al obtener el VAN y la TIR positivos.Ítem Acceso Abierto Plan de negocio para una plataforma movil que conecta a usuarios en Lima Metropolitana que buscan ofertas de comida con establecimientos dispuestos a vender sus excedentes alimentarios en buen estado(Universidad ESAN, 2024) Del Castillo Zevallos, Nicolas Ruben; Portal Obregon, Fernando; Torres Caceres, CarolinaEl derroche de alimentos se ha convertido en un problema crítico a nivel global, afectando la seguridad alimentaria, el medio ambiente y la economía. La FAO estima que un tercio de los alimentos producidos en el mundo, es decir, alrededor de 1.300 millones de toneladas anuales, se desperdician. En Perú, especialmente en Lima Metropolitana, los restaurantes enfrentan retos significativos debido a este problema, ya que el auge de la gastronomía incrementa los desechos alimenticios. Esta propuesta sugiere desarrollar una aplicación móvil que vincule a los establecimientos con alimentos no vendidos con consumidores dispuestos a comprarlos a precios reducidos. La app permitirá a los negocios listar productos que no se vendieron, ofreciendo descuentos atractivos, y dará a los usuarios acceso a una variedad de alimentos frescos que de otro modo se tirarían. Los usuarios podrán explorar opciones cercanas, seleccionar lo que desean y recogerlo en los locales. La implementación de esta herramienta también fomentará la conciencia sobre la importancia de disminuir el desperdicio de alimentos.Ítem Acceso Abierto Sistema de Gestión de Calidad y la influencia en la productividad para la ejecución de proyectos en la empresa H&O S.A.,2024(Universidad ESAN, 2024) Asian Ramirez, Silvia Laritza; Medina Tejeda, Geily Mireski; Vicente Canales, Luis NoeEste estudio analiza la influencia de un Sistema de Gestión de Calidad (SGC), basado en la norma ISO 9001:2015, en la productividad de la empresa H&O S.A para agosto y diciembre de 2024. Se realizó una investigación cuantitativa, descriptiva-correlacional, con un diseño no experimental y transversal. Se aplicó una encuesta a 20 trabajadores para evaluar las dimensiones de Planificación, Enfoque al cliente y Gestión de procesos del SGC, y su relación con la eficacia como dimensión de productividad. El análisis de regresión jerárquica reveló que el enfoque al cliente es el componente del SGC con mayor impacto en la eficacia para la ejecución de proyectos. Aunque la planificación y la gestión de procesos no mostraron una influencia significativa en la productividad dentro del contexto de este estudio, sigue siendo un componente clave del SGC. Los resultados demuestran que la implementación del SGC, considerando estas dimensiones como un constructo general, si influye de manera significativa en la productividad de H & O S.A. Por lo que, se recomienda a la empresa fortalecer aún más el enfoque al cliente, y revisar las estrategias de planificación y gestión de procesos para optimizar su SGC y, en consecuencia, su productividad.Ítem Acceso Abierto Propuesta de mejora en la gestión de la calidad educativa utilizando herramientas de Total Quality Management para incrementar la satisfacción de los estudiantes y padres de familia de una Institución Educativa Privada(Universidad ESAN, 2024) Centeno Hurtado, Diana; Insil Guevara, Robert Christian Andrei; Valer Torres, Lizbeth Katy; Zavala Medrano, Dayeli YesseniaLa investigación se centra en la optimización de la gestión de la calidad educativa en la Institución Educativa Privada Daniel Goleman, abordando los importantes desafíos que enfrentan numerosas instituciones dentro del sector educativo. Los principales problemas específicos son la falta de control del contenido educativo y la ineficiente comunicación con las partes interesadas internas y externas. Estos elementos han afectado negativamente a los niveles de satisfacción de los estudiantes y los padres, así como en la retención de alumnos. Para abordar esta problemática se emplearon estrategias como la gestión de calidad total (TQM)1 mediante la herramienta PHVA2; se empleó la matriz VESTER, el diagrama de Pareto y diagrama de Ishikawa como herramientas de diagnóstico. La importancia de este trabajo radica en su capacidad para mejorar la gestión de la calidad educativa. La ejecución de estas soluciones podría influir significativamente en la satisfacción en los estudiantes y los padres de familia, mejorar las tasas de retención y, en general, contribuir a reforzar el servicio educativo, especialmente en un entorno en el que la calidad es un factor crucial para el éxito y la sostenibilidad de las instituciones educativas.Ítem Acceso Abierto Estudio de factibilidad de comercialización e implementación de sistemas fotovoltaicos autónomos en las zonas rurales de Junín(Universidad ESAN, 2024) Caicedo Cabrera, Andres Jose; Chacon Aliaga, Favio Hector; Rebaza Anchante, Israel GersonActualmente. el mundo está viviendo una transición energética, lo cual genera que la composición de la matriz energética global cambie sus fuentes de generación de energía con la finalidad de disminuir el impacto ambiental y mitigar los gases de efecto invernadero que afectan al planeta. En ese sentido, la generación de energía eléctrica a través de sistema fotovoltaicos se ha convertido en una opción viable, puesto que, con los avances tecnológicos y el desarrollo de equipos más eficientes, es posible aprovechar de manera eficiente la energía solar. En este proyecto se propone la implementación de un negocio dedicado a la comercialización e implementación de sistemas fotovoltaicos autónomos que abastecerá de energía a las viviendas en zonas rurales en la región de Junín, Perú. Por ello, se abordarán temas como, la presentación del modelo convencional actual y la propuesta de valor que ofrecemos como una solución a la falta de energía eléctrica en esas zonas. Este proyecto brindara los conocimientos básicos acerca de que es la energía solar, como funcionan los sistemas fotovoltaicos autónomos, también brindara un análisis económico, técnico, ambiental y social que evaluará si el proyecto planteado en el trabajo de investigación es factible y sostenible a través del tiempo, dentro de las zonas rurales del país.Ítem Acceso Abierto Metodología de Valoración Contingente de ruido vehicular mediante Machine Learning: caso del bypass del Óvalo Monitor Huáscar ubicado en Santiago de Surco y La Molina(Universidad ESAN, 2024) Cama Montesinos, Andrea Alessandra; Rivera Bueno, Jose Pablo; Salazar Sanchez, Leslie Alexandra; Sandoval Alcala, Jean Pierre Andre; Soria Asin, Alejandra MarcelaEl estudio examina el impacto negativo del tránsito en la calidad de vida de la población en los distritos de Santiago de Surco y La Molina, en particular en relación con la contaminación por ruido producida por el Bypass del Óvalo Monitor Huáscar. Se propone el uso de la inteligencia artificial (Machine Learning) como una herramienta innovadora para predecir la disposición de pago (DAP) de la población para reducir el ruido del tránsito. El estudio se centra en crear un modelo de valoración contingente que se combine con algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre la DAP de la población en varios escenarios. Los hallazgos de esta investigación podrían ayudar a tomar decisiones informadas para mejorar la planificación urbana y la gestión del tránsito con el objetivo de reducir los efectos negativos del ruido del tránsito.Ítem Acceso Abierto Propuesta de mejora en el área de producción para aumentar la productividad en Intraplast E.I.R.L. aplicando manufactura esbelta(Universidad ESAN, 2024) Campos Gutarra, Vania Brigitte; Ore Ichpas, Nayely Mayli; Quezada Castellanos, Alexis Alfredo; Rios Blanco, Felix Andres; Rodriguez Yumpo, Brigitte TamikoLa empresa Intraplast E.I.R.L. busca mejorar su posicionamiento en el mercado local a través del incremento en la calidad de sus productos y cumplimiento en el tiempo de entrega a sus clientes. La investigación desarrollada posee como objetivo diagnosticar la situación actual de la empresa; y a través de herramientas de manufactura esbelta, que fueron evaluadas por medio de criterios como factibilidad, costo/ beneficio, impacto y tiempo de implementación, se propone la estandarización de procesos a través del estudio de tiempos, Value Stream Map, mejora del espacio de trabajo a aplicando 5S’s y aplicación de método de mejora continua a través del Ciclo de Deming. Para la simulación, se empleará el software Arena Simulation a fin de visualizar el flujo de proceso, ingresando cantidades y tiempos de producción. Los datos recopilados para desarrollar las propuestas corresponden desde el año 2020 al 2023. Como resultados de la simulación, se obtiene una mejora en indicadores como productividad, tasa de productos defectuosos, tiempo de ciclo, cumplimiento de plazos, tasa de producción y de devoluciones.Ítem Acceso Abierto Predicción del caudal del río Torata utilizando algoritmos de Machine Learning para el aprovisionamiento de agua a la población del distrito(Universidad ESAN, 2024) Aguirre Vasquez, Mayra Araceli; Churampi Coronado, Heidy Denis Ana; Garcia Garcia, Jeff Steven; Mamani Ventura, Danny Alvis; Montes Manrique, Diego AlfredoDiferentes estudios utilizan el aprendizaje automático para el análisis de datos y por ende construir modelos predictivos y encontrar comportamientos que representen diversas variables de salida. Basado en ello, el presente trabajo de suficiencia profesional tiene como misión principal desarrollar un modelo para predecir el caudal del río Torata utilizando algoritmos de Machine Learning y con ello estimar la oferta hídrica, además se busca brindar un marco amplio a las autoridades en la toma de medidas proactivas para garantizar un adecuado aprovisionamiento de agua a la población, incluyendo la administración de infraestructuras de almacenamiento, división y tratamiento. Utilizando datos históricos de las estaciones hidrométricas y meteorológicas del río Torata monitoreados y proporcionadas por la Mina Cuajone y técnicas de Machine Learning, se desarrollaron modelos predictivos para brindar un aporte eficaz al proyecto de aprovisionamiento de agua (Presa Altarani). La investigación se estructura en seis capítulos que abarcan desde el planteamiento del problema y metodología, dando como resultado el mejor modelo de predicción SVR lineal con un 𝑅2de 0.946 y un MSE de 0.041, hasta la presentación de conclusiones y una proyección de 5 años del caudal y oferta hídrica del río Torata con R𝟐 de 0.877 y MSE de 0.123.Ítem Acceso Abierto Pronóstico de la producción de papa en la cuenca Jequetepeque - Cajamarca en base a las variables meteorológicas utilizando técnicas de Machine Learning(Universidad ESAN, 2023) Diaz Hurtado, Eddy Emerson; Fustamante Campos, Danly Maryoy; Gave Cardenas, Joshua; Heredia Menor, Keico Anavela; Sedano Ruiz, Maria RosaliaDiversos estudios utilizan técnicas de Machine Learning para analizar datos, buscar comportamientos y patrones, con la finalidad de construir modelos matemáticos predictivos y pronosticar diferentes variables de salida. Este estudio se centra en usar técnicas de aprendizaje supervisado para predecir la producción de papa en la cuenca Jequetepeque, teniendo a la Dirección Regional de Agricultura de Cajamarca (DRAC) como parte interesada. Se usó la metodología CRISP-DM por ser el método más adecuado para el despliegue del proyecto. Las fuentes de datos usadas para la recolección de la información fueron el SENAMHI, POWER NASA, BCRP y el INEI, utilizando datos meteorológicos y de producción de papa desde 1981 al 2022. Los modelos que se utilizaron fueron Regresión Lineal, SVR, Árbol de Decisión para Regresión y ARIMA. Además, se emplearon métricas estadísticas como el MAE, MSE, RMSE y R^2 para definir el mejor rendimiento del modelo, el cual resultó ser el SVR, que alcanzó un MAE de 0.2377799, un MSE de 0.1618759, un RMSE de 0.4023380 y un R^2 de 0.8356449. Se concluye que se logró el objetivo propuesto logrando modelar un algoritmo de Machine Learning que permite predecir la producción de la papa con un error mínimo (RMSE de 0.402337).Ítem Acceso Abierto Implementación de técnicas de Machine Learning para la segmentación de clientes en una empresa del sector farmacéutico(Universidad ESAN, 2023) Inga Llacza, Fabricio Gustavo; Miranda Manrique, Kevin Miguel Angel; Quispe Zuñiga, Dennys; Reyna Torres, July Mabel; Turriate Naveda, SantiagoLa presente tesis se enfocó en la investigación e implementación de técnicas de Machine Learning para una empresa del sector farmacéutico, utilizando un conjunto de datos con más de 30 mil transacciones comerciales del período de junio a agosto de 2023. Esta investigación abarcó la recopilación, procesamiento, modelado y evaluación de los datos proporcionados por la empresa, para lo cual se emplearon técnicas de aprendizaje no supervisado como el modelo K-Means y Jerárquico, lo que llevó a la exitosa identificación de cuatro segmentos distintos de clientes. Estos hallazgos resaltan la efectividad de Machine Learning en la segmentación de clientes, lo que permitió poder identificar grupos con similitudes en sus características y patrones de comportamientos. Asimismo, se llevaron a cabo evaluaciones comparativas entre diferentes técnicas para determinar cuál se adaptaba mejor a las necesidades de la empresa. Tras un análisis detallado, se concluyó que el modelo K-Means era el más adecuado en este contexto, debido a que las agrupaciones se ajustaban más a la realidad del negocio. En consecuencia, se formularon estrategias personalizadas para aumentar la retención y satisfacción del cliente, con lo cual se tendrá mayor certeza en la toma de decisiones estratégicas y análisis de datos comerciales.
