1. Trabajos conducentes a grados y títulos
URI permanente para esta comunidadhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/4150
Examinar
3 resultados
Resultados de la búsqueda
Ítem Acceso Abierto De subproductos a soluciones: investigación académica sobre la sostenibilidad en la producción de abono orgánico en la industria de procesamiento de caña de azúcar(Universidad ESAN, 2024) Diaz Noria, Juan Carlos; De La Cruz Cordova, Hilda Irma; Mera Chu, Ricardo Norvil; Moloche Huaman, Karen FabiolaEl objetivo de este estudio es contribuir tanto a la sostenibilidad ambiental como a la generación de ingresos adicionales para la empresa. La escuela de negocios busca generar valor económico alineado con directrices de sostenibilidad. Este documento presenta una evaluación de la viabilidad técnica y económica de implementar un sistema de compostaje en Caña Brava, aprovechando los subproductos de la industria azucarera para la producción de abono orgánico. La metodología empleada adopta un enfoque mixto al combinar métodos de investigación cualitativa y cuantitativa incluyendo entrevistas, revisión documental y encuestas. En términos de hallazgos, los resultados destacan un potencial económico adicional de hasta USD 1,500,000 anuales a través de la venta de compost, lo que refuerza la viabilidad técnica y económica de esta iniciativa en Caña Brava. Además, se observa un interés palpable por parte de los productores de uva y banano en las regiones de Piura y Tumbes en la adquisición de este abono orgánico. En conclusión, la implementación del compostaje no solo demuestra ser viable en términos técnicos y económicos para Caña Brava, sino que también presenta una oportunidad significativa para mejorar la gestión sostenible de subproductos, generando beneficios económicos y ambientales. Las contribuciones de este estudio se centran en enriquecer la comprensión de prácticas sostenibles en la industria azucarera y proporcionar un fundamento para futuras iniciativas similares en el ámbito agroindustrial. Se recomienda la implementación del compostaje en Caña Brava para maximizar los beneficios económicos y ambientales, y se sugiere que investigaciones futuras puedan replicar este modelo en otras industrias agrícolas en búsqueda de prácticas sustentables. En términos prácticos, se espera que el compostaje no solo aporte a la rentabilidad de la empresa, sino que también potencie su imagen, destacándola como líder en innovación y sostenibilidad en la industria. Sin embargo, es importante tener en cuenta las limitaciones del análisis efectuado puesto que este considera datos hasta el año 2023 y proyecta a 5 años; en otras palabras, reconoce la influencia potencial de la disponibilidad de recursos y la variabilidad del mercado en los resultados obtenidos.Ítem Acceso Abierto Técnicas de Machine Learning para incrementar el rendimiento de los campos de caña de azúcar en una empresa agroindustrial(Universidad ESAN, 2023) Alcantara Bernal, Francisco Fernando; Mckitting Cornejo, Gerardo Gabriel; Siancas Gutierrez, Susan Aracelly; Zaldívar Valdez, Ana SofíaEl rápido crecimiento demográfico genera una presión importante sobre la agricultura mundial debido al aumento de la demanda y la reducción de espacios aptos para el cultivo. Esto obliga a que las empresas agroindustriales tengan que obtener mejores rendimientos de cada campo para mantener o aumentar sus niveles de producción. La presente investigación busca complementar los estudios sobre la relación de las variables que afectan el rendimiento de los campos de cultivo de caña de azúcar. El objetivo de este estudio es predecir el porcentaje de sacarosa a obtenerse de un campo de caña de azúcar; para ello, se usaron dos técnicas de aprendizaje supervisado: regresión lineal y regresión vectorial de soporte (SVR), ejecutándose cada una tanto con data normalizada como sin normalizar. Finalmente, se compararon los resultados de cada modelo usando el coeficiente de determinación y raíz del error cuadrático medio. El modelo seleccionado fue el de SVR con kernel RBF y data normalizada, teniendo una precisión del 38.3% y un RMSE de 0.7962 puntos de sacarosa. El potencial que supone el uso de Machine Learning en el sector agroindustrial es muy grande y por ello se deben de seguir desarrollando investigaciones con nuevas variables, técnicas y modelos.Ítem Acceso Abierto Plan de mejoras en los factores de competitividad de la panela granulada orgánica: el caso de la Asociación de Productores Orgánicos de la zona altoandina del distrito de Salas (Provincia de Lambayeque, Región Lambayeque)(Universidad ESAN, 2021) Bendezú Valdez, AlexanderLa presente tesis tiene como objetivo instaurar un plan de mejora que incremente los factores de competitividad para la Asociación de Productores Orgánicos de la Zona Alto andina del Distrito de Salas (Provincia de Lambayeque, Región Lambayeque), optimizando los parámetros agrícolas del cultivo de la caña de azúcar y los procesos de producción de panela granulada, orientando a fortalecer la cadena de valor de la asociación y generar desarrollo económico.
