Tesis Doctorado en Ingeniería Industrial

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Diseño de un sistema de evaluación para el rendimiento de modelos de control estadístico de patrones
(Universidad del Norte, 2025) García Solano, Ethel Carolina; Peña-Baena Niebles, Rita
El monitoreo de procesos tiene como objetivo identificar la presencia de fallas o alteraciones que afectan el desempeño normal de un proceso. La presencia de estas fallas puede generar costos por no conformidades, por lo que es fundamental detectarlas y eliminarlas lo antes posible. El Control Estadístico de Procesos (CEP) aplica técnicas estadísticas que facilitan la identificación de estas fallas mediante el muestreo y análisis de datos. De este modo, bajo el enfoque del CEP, si los datos de monitoreo muestran patrones no naturales, se puede inferir que el proceso está afectado por fallas o alteraciones. En la práctica, los procesos de monitoreo reales presentan diversas características que deben considerarse al diseñar modelos y evaluar sus resultados, ya que son esenciales para estimar con precisión su rendimiento. Estas características pueden considerarse factores clave para determinar la aplicabilidad de los modelos de monitoreo. Si bien incluir todos los factores puede resultar complejo, una propuesta escalable debe integrar los más relevantes en su evaluación. En la actualidad, las investigaciones en la literatura científica se centran en la construcción de propuestas para la identificación de patrones anómalos, aplicando diversos modelos y enfoques de solución. Sin embargo, su aplicación se ve limitada por la ausencia de una estrategia de evaluación que considere los factores clave para estimar su rendimiento. Además, no existe un sistema de evaluación de desempeño común que permita comparar los diferentes modelos de control estadístico propuestos en la literatura. Como consecuencia, el estado del arte de los modelos existentes no es del todo claro. Aunque existen investigaciones que reconocen factores clave no incluidos durante el proceso de diseño y evaluación de los modelos de monitoreo propuestos en la literatura, dichos estudios se enfocan principalmente en el diseño de nuevos modelos de control que incorporan solo algunos de estos factores, sin considerar de manera conjunta las diferentes características que pueden influir en la aplicabilidad de los modelos en entornos de monitoreo. De este modo, aunque se han propuesto métricas de evaluación que incluyen algunos de estos factores clave, su implementación en las investigaciones de la literatura sigue siendo limitada y específica de ciertas propuestas. Como resultado, la precisión continúa siendo el principal indicador de rendimiento considerado en la literatura actual, aun cuando la evaluación del desempeño de un modelo debería incluir factores adicionales. Para superar esta brecha en la literatura actual, se propone diseñar un sistema de evaluación para estimar el rendimiento de modelos de control estadístico de patrones, considerando factores clave del monitoreo de procesos, con el fin de evaluar la viabilidad de las propuestas y permitir una comparación equilibrada entre diferentes estrategias de monitoreo en la literatura. Con este propósito, primero se identifican los factores clave del monitoreo de procesos que deben ser considerados en la evaluación de estos modelos. Luego, con base en dicha identificación, se propone estructurar una metodología de evaluación que permita estimar su rendimiento. Una vez formulada esta estructura, se plantea calcular el desempeño de dos modelos de control estadístico propuestos utilizando la metodología diseñada. Finalmente, se establece un proceso de análisis y conclusiones orientado a promover nuevas líneas de investigación y futuras propuestas para el control estadístico de patrones. Como resultado, a través de la revisión de la literatura, se definieron cuatro factores clave para ser incluidos en el sistema de evaluación: detección en línea, métricas de evaluación, datos no balanceados y error de etiquetado. Con base en estos factores, se propuso un mecanismo de simulación que asemeja la detección en línea de los procesos reales, donde hay un alto desbalance en los datos. Además, se presentaron métricas basadas en la necesidad de crear modelos con rápida detección, pocas falsas alarmas, una estabilidad de identificación aceptable y alta precisión. Asimismo, se analizó el efecto del error de etiquetado en el desempeño de los modelos de detección. Este análisis permitió demostrar cómo el sistema diseñado puede ser una herramienta que facilite la comparación entre modelos bajo indicadores requeridos que mejoren la aplicabilidad. Finalmente, se proponen como futuras líneas de trabajo la creación de modelos robustos ante errores de etiquetado y la evaluación del efecto de sistemas de entrenamiento bajo ventanas secuenciales o aleatorizadas, entre otras.
Optimización multiobjetivo lexicográfica en la identificación de tecnologías, para generar energía eléctrica sostenible a comunidades indígenas en zonas no interconectadas
(Universidad del Norte, 2016) Ojeda Camargo, Edgar; Santander Mercado, Alcides Ricardo; Candelo Becerra, John Edwin
La producción de energía (solar y eólica) ha tenido un crecimiento constante en los últimos años y más en ZNI, se espera que estas opciones se conserven en el tiempo estimuladas por las ventajas económicas y ambientales que aportan en comparación con el combustible fósil. Sobresalen de las renovables la disminución de las emisiones de GEI, el desarrollo económico sostenible, entre otros aspectos. Sin embargo, a pesar de sus beneficios existen inquietudes por los impactos económicos y ambientales que pueden generar las diferentes tecnologías creadas y utilizadas para el aprovechamiento de estas fuentes. La teoría de la decisión multi-objetivo con técnica lexicográfica, es una herramienta utilizada para priorizar los diferentes objetivos en la toma de decisiones en estos casos, dando respuesta a las anteriores inquietudes capaz de optimizar los costos de generación, el impacto al medio ambiente y promover un desarrollo sostenible en ZNI. De esta manera se construyó un modelo de optimización basado en técnica lexicográfica, que identificó la mejor opción tecnológica en el diseño de sistemas híbridos para la generación de energía eléctrica a comunidades indígenas que habitan ZNI, y/o para enviarla al SIN. Este modelo contiene condiciones económicas y ambientales viables y sostenibles en la utilización de las FER, particularmente a la energía solar y eólica. A las cuales se les hizo un diagnóstico que dé cuenta del potencial energético existente en el área de estudio, donde se desarrollaron estimaciones de la velocidad del viento en algunos puntos y de la misma manera, la RG a partir del brillo solar. El modelo diseñado incluyó la construcción de tres funciones objetivos, el diseño de seis sistemas energéticos (tres solares y tres eólicas) para conocer los costos de generación de la energía durante su ciclo de vida de acuerdo al comportamiento de la demanda, y el ACV de estas tecnologías para identificar el impacto ambiental. Se consideró alimentar el modelo no con datos teóricos, sino con información contextualizada a una región específica en este caso a la Guajira Colombiana, que permitiera validar el modelo esbozado. Entre los aportes importantes de la investigación se registra el modelo multi-objetivo con técnica lexicográfica; las nuevas restricciones iniciales (económicas, ambientales y energéticas) y las adicionales; la identificación de nuevas variables y parámetros; el diseño de los sistemas energéticos adaptados a la región y la identificación de estrategias sociales, para la adopción de las tecnologías evaluadas por parte de las comunidades indígenas. Entre los resultados más relevantes del estudio está la adaptación de seis sistemas energéticos a la región de la Guajira; la validación del modelo y su capacidad para resolver problemas generales, donde la primera función minimizó el costo de generación, y las dos últimas optimizaron la huella de carbono al medio ambiente en dos categorías de impactos (emisiones de CO2 y TEP) a lo largo de la vida útil de las tecnologías seleccionadas; la tipificación de estrategias sociales para apropiar proyectos en comunidades indígenas; la caracterización de las condiciones sociales de estas agrupaciones en ZNI y la identificación de beneficios sociales, por el suministro de energía a partir de las FER. En síntesis, la investigación es un aporte significativo para el mejoramiento sostenible de las condiciones de vida de aquellas comunidades que habitan ZNI, y con implicaciones sociales difíciles.
Diseño de un modelo de innovación y desarrollo tecnológico para el sector pesquero del caribe colombiano: caso de estudio corregimiento de Taganga, departamento del Magdalena (MIDT-SP)
(Universidad del Norte, 2020) Mercado Cervera, Hugo José; Luna Amaya, Carmenza; Nieto Bernal, Wilson
El proyecto Modelo de Innovación y Desarrollo Tecnológico para el Sector Pesquero MIDT-SP, es el sistema de gestión que busca establecer y controlar la inversión en innovación para toda la cadena de suministro del sector pesquero y validarla en el corregimiento de Taganga en el departamento del Magdalena, que a pesar de su arraigada tradición pesquera y de su vecindad con uno de los principales centros pesqueros de la costa norte de Colombia, no está generando un impacto económico y social que beneficie a cada uno de sus habitantes. El modelo de carácter sistémico y dinámico, con enfoque hacia el mercado, contempla los componentes de la cadena en toda su magnitud y gestiona la cadena en todo su conjunto. Busca el beneficio para toda la cadena y, a partir del conjunto, llega a los beneficios individuales de cada uno de los eslabones, en contra del modelo tradicional, en el que cada componente busca los beneficios de forma individual. Para el logro de éste objetivo se establece el estado del arte del sector pesquero, con una caracterización de la cadena productiva local y de regiones de clase mundial, se diseña el direccionamiento estratégico y se simula su comportamiento en el tiempo, para instaurar las metas del mercado y operativas, hasta determinar la inversión necesaria para su desarrollo tecnológico, soportado por los agentes productivos y de apoyo. El modelo MIDT, se convierte entonces en una herramienta para la toma de decisiones de cada uno de los agentes que intervienen en la innovación de los procesos, los productos, las organizaciones pesqueras y la comercialización, validado en una de las regiones más representativas del sector, en Taganga. Los principales factores de análisis y sus relaciones causales son la demanda deseable, con las políticas y estrategias; los niveles de demanda real, con el perfil de los consumidores y del mercado; los niveles de producción con los procesos y sus paquetes tecnológicos, los productos y sus características, así como el talento humano. Los flujos de información y del conocimiento que son el centro o corazón del modelo, representado en el sistema de innovación de la cadena al servicio de los agentes que la componen. Al final se busca la transformación productiva a través de la incorporación de valor en el desarrollo de procesos, bienes, productos y servicios, generados a partir del uso y la aplicación del conocimiento en la solución y mejoramiento del quehacer empresarial y el fortalecimiento del capital humano entre los diferentes actores, fomentando la construcción de asociatividad y conglomerados productivos o clúster, bajo el paraguas de un Centro de Desarrollo Tecnológico, que minimice los riesgos de inversión en nuevas tecnologías y desarrollo de productos, para los empresarios e inversionistas.
Development and implementation of a port community system in emergent economies: the case of Barranquilla, Colombia
(Universidad del Norte, 2020) Moros Daza, Adriana Milena; Amaya Mier, René Alejandro; García Llinás, Guisselle Adriana
The following research is focused on the logistical development of the port community of the Colombian Caribbean region, for which scope and objectives are set out below. The present thesis consists of the analysis of Port Communities through collaborative and noncollaborative scenarios, based on the application of a Port Community System (PCS) platform, for countries with emerging economies, particularly for the Colombian Caribbean region. This kind of system is a web application that integrates the different information systems of multiple stakeholders for foreign trade activities with a service architecture scheme. The scope of this research includes: (a) The creation of collaborative and non-collaborative scenarios for the incorporation of an added value service for a PCS in emerging port industries, based on an optimization approach that takes into account both economic and environmental objectives; (b) The design of a prototype version of a Port Community System based on process automation using a Business Process Management (BPM) language for different types of cargo and for underdeveloped countries; (c) The identification of barriers for adopting a PCS in emerging economies and the design of policies to overcome the initial socio-economic barriers when applying collaborative technologies. The main objective pursued by this initiative is to model and quantify the impact of the incorporation of a PCS in emerging economies using Barranquilla, Colombia as a case study with the development of a functional prototype. In this way, the contributions of this dissertation are: 1. Distinctions (insights-implications), gaps and future research lines of PCS related research, drew from a literature survey on the evolution of the literature, location and economy distribution of the papers, and themes distribution of PCS research, which help to bridge the gap between industry solutions and academic works (academic and practical standpoints). 2. A detailed and current inventory of PCS around the world, based on a proposed evolution framework of PCS featured in waves, which include a categorization and identification of drivers for the creation of PCS in the port industry. 3. The PCS design for emerging economies, verified in the case study of the city-port of Barranquilla, Colombia. 4. The allocation of payoff, while creating alliances between three types of stakeholder to ensure the adoption of a PCS . 5. The creation of a hinterland intermodal transport routing system, as an added value service for PCS, which takes into account the optimization of cost and environmental emissions. These contributions are motivated by various diagnoses on the logistic poor development and underperformance of the Colombian Caribbean region. Several main diagnoses are made by the World Bank [64, 65] by using the Doing Business indexes and the Logistics Performance Index (LPI), which document the lack of logistic competitiveness in terms of cost and lenghty procedures in the Colombian Caribbean region. It was found that 23% of Gross Domestic Product (GDP) within the Colombian economy are logistic costs [4]. Along these lines, a previous diagnosis on the foreign trade chains in Barranquilla, Colombia [1], reports that there is lack of collaboration between the stakeholders of the foreign trade chains. There are numerous manual operations required to complete a foreign trade activity, lacking of technology which only increases the time and the costs of foreign trade activities. Among several main findings, there is inadequate infrastructure to meet the needs of users, ranging from technological tools to the training of personnel which is pervasive in most logistics chain’s echelons; corruption and inefficient practices within government entities are also reported, which are hampering processes and creating delays that translate into increased costs for businesses. As a contribution to my alma mater institutions, Universidad del Norte and Hamburg University, my research and doctoral studies entail advanced high-level training in the field of port logistics and research development. Considering the topic of my study being of great interest to the region and for the country of Colombia, this work provides as well innovative contributions to the community.
Modeling and analysis of lean systems in agricultural production
(Universidad del Norte, 2020) Caicedo Solano, Néstor; García Llinás, Guisselle Adriana; Montoya Torres, Jairo R.
Due to the increase of global demand of agriculture and agro-industrial products, agriculture has undergone some changes in the stages of procurement, planning, planting, maintenance, harvesting, transport and distribution. The use of formal mathematical models have been employed to evaluate and implement improvement policies and strategies in production systems, but not integrating the stages in a single model, allowing agricultural systems to suffer considerably from the waste generated. In this thesis, we present a Mixed Integer Nonlinear Programming Model to solve the planning of agricultural production systems integrating the stages of sowing, crop maintenance and harvesting, minimizing. The objective function seeks to minimize wastes through cost of labor, the use of water, soil and machinery, the variety of products, and the defects and yields of crops. The minimization is inspired by the principles of waste management from Lean Manufacturing, but newly applied in agricultural production, in turn, it has a sustainability approach to the agricultural production process. This model changes the focus from increasing efficiency, to reducing waste generated by production. The proposed approach is validated using semi-real data for the planning of 3-varieties’ bananas farms in the Caribbean Region of Colombia. While a deterministic solution is obtained, sensitivity analyses are carried out to evaluate different scenarios for production employing Surface Response Methodology. The results obtained describe a conceptual model and a novel method for planning the production, reducing the use of resources for a sustainable agricultural production from an operational perspective and with tactical aspects.
Intervention framework based on geostatistical models with language and location models to focus intervention initiatives associated with the consumption of psychoactive substances
(Universidad del Norte, 2023) Palomino Pacheco, Kevin Rafael; Berdugo Correa, Carmen
Los problemas de salud mental están cada vez más extendidos entre la población mundial, lo que supone una carga considerable para la salud pública y genera importantes costes sociales. Estos costes se derivan de factores como la pérdida de productividad, la discapacidad, la muerte prematura, el aumento de los gastos sanitarios, así como de los gastos en justicia penal y bienestar social, entre otras ramificaciones sociales. En los últimos veinte años, el rápido crecimiento del corpus de investigación, junto con su amplio alcance geográfico, ha puesto en manifiesto la creciente aprensión mundial que rodea al consumo de sustancias psicoactivas (PSU). A pesar de estos avances, sigue existiendo un vacío importante en la bibliografía sobre la utilización de marcos de intervención que combinen modelos geoestadísticos, procesamiento del lenguaje natural y modelos de localización, lo que podría facilitar la identificación y aplicación de medidas preventivas y de mitigación en relación con las sustancias psicoactivas. En este contexto, el objetivo principal de este estudio fue desarrollar un marco de intervención integral, basado en un modelo geoestadístico que incorpora modelos de lenguajes y geográficos (denominado GEOTELO). Este marco se diseñó específicamente para detectar y señalar grupos estadísticamente significativos de datos espaciales y no estructurados. De este modo, permite aplicar estrategias de intervención específicas centradas en abordar el consumo de sustancias psicoactivas en estas zonas concretas.
Design of a framework for the prediction of road accidents with application to smart cities
(Universidad del Norte, 2025) Ferreira Vanegas, Carlos Martín; García Llinás, Guisselle Adriana; Vélez Valbuena, Jorge Iván
This thesis proposes a comprehensive framework designed to predict and prevent road traffic accidents (RTAs) in smart cities, utilizing advanced machine learning (ML) techniques, interactive data visualization strategies, and scalable modular architecture. The framework addresses key challenges in road safety by identifying critical variables, evaluating high-performance predictive models, and integrating results into a system adaptable to diverse urban environments. Among the most innovative components of this framework are Pyramidal Regression and Feature Policy. Pyramidal Regression adapts Heinrich’s Pyramid to the analysis of road accidents, evaluating the proportional 1:29:300 relationship between fatal, severe, and minor incidents. This approach demonstrates that while a correlation between severity levels exists, empirical proportions vary depending on local factors such as infrastructure, safety policies, and predictive models used. Feature Policy, on the other hand, integrates optimization models to identify specific conditions in variables susceptible to intervention, significantly reducing the probability of severe accidents. These methods excel in proposing data-driven mitigation strategies tailored to specific contexts. Additionally, the combination of techniques such as oversampling and SHapley Additive exPlanations values (SHAP values) enables the identification of not only the actual causes of accidents but also potential causes that would remain hidden without this approach. This is critical for uncovering latent patterns in imbalanced datasets and designing more inclusive and effective preventive strategies. Regarding data sources, this framework incorporates both historical accident records and metadata from scientific publications on the subject. These metadata provide key causal relationships between the frequency and severity of accidents, offering an enriched perspective for constructing robust predictive models. Unlike existing approaches, this framework stands out for its integrative and adaptable design, combining advanced predictive capabilities with practical recommendations for accident mitigation. Cutting-edge ML models, such as Gradient Boosting and Long Short-Term Memory (LSTM), provide significant advantages over traditional methods by accurately anticipating patterns and trends. Moreover, interactive visualization tools enhance result interpretation, ensure transparency, and foster collaboration among decision-makers and stakeholders. The modular proposed architecture not only predicts RTAs with precision but also facilitates the implementation of targeted, data-driven interventions, positioning itself as a key tool for urban management. Additionally, the research introduces an interactive visualization strategy for results, enabling a clear interpretation of findings and supporting more informed decision-making. The findings of this thesis significantly contributed to characterizing the variables impacting traffic accidents, predicting incidents, and designing preventive measures. Paper 1 identified critical variables such as temporal (time, day, hour), spatial (urban, rural areas), road geometry (curves, intersections), and human factors (alcohol consumption). Additionally, it highlighted causal relationships, showing that road safety policies reduce accidents while high speeds and low helmet use increase severity. Paper 2 demonstrated the utility of Heinrich’s Pyramid proportions to predict fatal accidents, revealing variations over time and emphasizing preventive opportunities. Paper 3 used SHAP values and oversampling techniques to identify variables influencing accidents and hypothetical scenarios, enabling targeted interventions. Paper 4 integrated machine learning with traditional methods, showcasing how metaheuristic approaches, like genetic algorithms, enhance policy effectiveness for reducing accidents. Collectively, the papers formed a comprehensive framework for predictive, preventive, and mitigation strategies, combining data-driven models, interactive visualizations, and operational recommendations applicable to urban contexts globally. Future research should focus on expanding data sources, incorporating emerging technologies, and adapting this framework to diverse urban contexts. This approach promises to significantly contribute to creating safer, smarter, and more sustainable cities on a global scale.
Modeling drivers and disruptions to increase resilience in port systems
(Universidad del Norte, 2024) González Solano, Fernando Rafael; Galindo Pacheco, Gina; Romero Rodríguez, Daniel Hernando
This research aims to develop a comprehensive methodology for analyzing the influence of various drivers on port resilience, focusing on the interaction between these drivers and disruptions that impact the resilience of port systems. The study is structured into four main stages: building a framework for identifying drivers and disruptions, establishing the interactions between these factors, developing a model to measure resilience, and validating the proposed methodology through a case study in the port area of Barranquilla, Colombia. The first stage of the research consisted of a literature review guided by three key questions: (1) What types of disruptions occur in port operations? (2) What factors influence port resilience? (3) What approaches assess the interactions between resilience factors in port operations? To answer these questions, the literature review helped filter relevant articles and identify the documented directions for port resilience, as well as the different resilience drivers and strategies that authors have addressed in previous research. Based on this, we constructed a tool to validate the port resilience drivers and strategies and their actual application in port resilience with a group of 8 port experts. This allowed us to build a complete framework of port resilience strategies classified by port resilience drivers, which subsequently allowed us to build the resilience strategy prioritization model and the resilience measurement model. In the same way, port disruptions were also validated according to a real context. In the second stage, we developed a model for prioritizing port resilience strategies. This model assists decision-makers in allocating resources more efficiently by identifying the most impactful resilience strategies. To achieve this, a multi-criteria decision-making approach was applied, specifically using the DEMATEL method to analyze the interactions between various port resilience strategies identified in the literature and by practitioners. The results from DEMATEL were then used to prioritize these strategies using the Interpretative Structural Modeling method. This combined methodology allows port managers to allocate limited resources to resilience strategies that will have the greatest system-wide impact. The proposed model is adaptable to different port contexts worldwide, as long as resilience strategies are validated by experts from the relevant region or nation. To ensure robustness, port management experts with deep knowledge of the specific ports were selected for paired comparisons. The methodology was demonstrated in a case study within the Chilean port context, where port stakeholders such as authorities and terminal operators participated in the comparison process. The two last stages focused on developing a model for measuring port resilience, based on the findings of the previous stage and its validation. A Bayesian Network-based model was constructed to evaluate resilience, considering both disruptions and resilience drivers. This model was validated in a port terminal located in Barranquilla, Colombia, specifically in the area of clean bulk cargo handling. The case study demonstrated the versatility of the methodology, showing that it can be applied to any port terminal, with the success of the implementation depending largely on the selection of an expert group to review the resilience strategies and a focus group to evaluate the direct influences between these strategies. The study identified 18 resilience strategies, grouped into three key resilience capabilities: absorptive capacity, adaptive capacity, and restoration capacity. The findings highlighted that adaptation and restoration strategies have a significant impact on port resilience, while absorptive capacity was found to be less influential. Key strategies identified for adaptive capacity included communication protocols, the use of alternative transport modes, and remote access to information. For restoration capacity, the development of protocols for restoring both physical and technological infrastructure proved crucial for maintaining operational continuity. The BN model illustrated that the interactions between resilience strategies significantly affect overall resilience. The comparison of different scenarios revealed that neglecting these interactions can lead to an underestimation of the impacts of critical resilience strategies, potentially resulting in a misallocation of resources by port terminals. In conclusion, the research provides a robust framework for understanding and improving port resilience through the identification and prioritization of key drivers and disruptions. The use of a multi-criteria decision-making approach, combined with a Bayesian Network model for resilience measurement, offers a novel method for port authorities and terminal operators to enhance their resilience strategies. By validating the methodology in the context of the Barranquilla port, the study demonstrates its practical applicability, offering valuable lessons for ports worldwide. The findings emphasize the importance of prioritizing resilience strategies that have the greatest system-wide impact and highlight the need for collaboration among port stakeholders to ensure continuity during disruptions.
Modelo de simbiosis industrial orientado al aprovechamiento de la biomasa residual de palma africana: bajo enfoque multiobjetivo considerando aspectos económicos, ambientales y sociales
(Universidad del Norte, 2024) Boom Cárcamo, Efraín Arnoldo; Peña-Baena Niebles, Rita
El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de simbiosis industrial orientado al aprovechamiento de la biomasa residual de palma africana, bajo enfoque multiobjetivo considerando aspectos económicos ambientales y sociales. Primero, se aborda la generación de bioenergía en dos escenarios: el uso combinado de cuesco y fibra prensada de palma como combustibles para calderas. Se analiza su desempeño frente a combustibles fósiles como diésel, carbón y gas natural. Este análisis destaca la viabilidad ambiental y económica de la biomasa como fuente de energía renovable. En segundo lugar, se evalúa el impacto ambiental de tres configuraciones hipotéticas de biorrefinerías mediante análisis de ciclo de vida (LCA). Se analizaron tres configuraciones de biorrefinerías hipotéticas: la primera produce biogás, compost, biometano, quitosano y lodos proteicos; la segunda, carbón activado, biopolímeros, alquitrán, coque y biochar; y la tercera, fibras secas, briquetas, papel, licor negro y espuma residual. Estas evaluaciones subrayan la necesidad de optimizar procesos y adoptar tecnologías sostenibles para promover una economía circular en el sector de la palma aceitera. Finalmente, se realiza un modelo de optimización para cuatro escenarios para maximizar el aprovechamiento de la biomasa residual. El primer escenario busca la maximización económica, el segundo la minimización de emisiones, y el tercero la maximización del empleo. En el cuarto escenario se realiza una optimización difusa que busca equilibrar los tres escenarios anteriores. Este enfoque integrador resalta la importancia de equilibrar objetivos económicos, sociales y ambientales para fomentar la sostenibilidad en el sector. Finalmente, se realiza la validación y evaluación del modelo matemático propuesto y se definen posibles líneas de investigación futuras que pueden contribuir de manera significativa a la generación de nuevo conocimiento acerca de simbiosis industrial.
Sistema de gobierno y gestión corporativo soportado en la gestión tecnológica, la gestión de la innovación y la transformación digital
(Universidad del Norte, 2023) Guerrero Avendaño, Alexander; Nieto Bernal, Wilson; Luna Amaya, Carmenza
Los Sistemas de Gobierno y Gestión Corporativa se han convertido en herramientas claves para el direccionamiento integral de las organizaciones, que al desplegarlos garantiza el éxito corporativo, el cual puede verse materializado en la obtención de las metas corporativas, los objetivos estratégicos, los KPI y los KRP. Al no conocer las dinámicas actuales que rodean las organizaciones genera una incertidumbre en el entorno de los sistemas organizacionales, producto de las incidencias de las variables macroeconómicas, como el cambio climático, la globalización de la demanda y la oferta, la dependencia de los combustibles no renovables, los clientes mucho más inteligentes para tomar decisiones, las regulaciones tanto internas como externas, las tendencias de las tecnologías disruptivas y una feroz competencia en todos los ámbitos de los negocios globales y en las diferentes industrias. En esta investigación se han abordado diferentes líneas, donde se expone un Sistema de Gobierno y Gestión Corporativa (SGGC), el cual está sustentado en tres grandes pilares como son la Gestión Tecnológica, La Gestión de la Innovación y la Transformación Digital, el cual tiene como propósito presentar un enfoque diferente a los convencionales enmarcados regularmente dentro de la idiosincrasia de los países emergentes o en vía de desarrollo. De fondo el SGGC propuesto busca adoptar unos principios claves, anclados en la innovación, la transformación y la gestión tecnológica, sobre esta base inicial se puede visualizar como un tratamiento o propuesta que facilita el proceso de transformación organizacional.
Assessment of joint inventory replenishment: a cooperative games approach
(Universidad del Norte, 2020) Otero Palencia, Carlos Jose; Amaya Mier, René Alejandro; Montoya Torres, Jairo Rafael
This research deals with the design of a logistics strategy with a collaborative approach between non-competing companies, who through joint coordination of the replenishment of their inventories reduce their costs thanks to the exploitation of economies of scale. The collaboration scope includes sharing logistic resources with limited capacities; transport units, warehouses, and management processes. These elements conform a novel extension of the Joint Replenishment Problem (JRP) named the Schochastic Collaborative Joint replenishment Problem (S-CJRP). The introduction of this model helps to increase practical elements into the inventory replenishment problem and to assess to what extent collaboration in inventory replenishment and logistics resources sharing might reduce the inventory costs. Overall, results showed that the proposed model could be a viable alternative to reduce logistics costs and demonstrated how the model can be a financially preferred alternative than individual investments to leverage resources capacity expansions. Furthermore, for a practical instance, the work shows the potential of JRP models to help decision-makers to better understand the impacts of fleet renewal and inventory replenishment decisions over the cost and CO2 emissions.
Modeling of the rural distribution system with applications of microgrids, to evaluate reliability
(Universidad del Norte, 2022) López Prado, José Luis; García Llinás, Guisselle Adriana
Modern society is faced with an unsustainable energy system. Therefore, in recent years innovative solutions have emerged in order to modernize distribution systems. The concept of Microgrids (MGs) is key within these solutions, since the implementation of these would improve the quality of supply, reliability and provide cleaner energy at lower costs. Despite its advantages, researchers in the area of MGs currently face great challenges. An example of this is the evaluation of the reliability of rural distribution systems with MGs. In this thesis, a rural distribution system with MGs was modeled, with representation in reliability parameters, using the Sequential Monte Carlo Simulation Method, with the objective of evaluating the impact on the reliability of rural distribution systems when MGs are introduced. For this, different levels of penetration of photovoltaic and conventional distributed generation systems and energy storage systems were explored. The results showed that the method proposed based on Monte Carlo computational simulation with a sequential approach and the use of real data allows the reliability evaluation of rural distribution systems with Microgrids applications, even for large-scale distribution systems that involve complex operating conditions. It was identified that, for the proposed scenarios, the inclusion of Microgrids components induce an increase in the reliability of the rural distribution system. In addition, provides information to make recommendations on the sizing of the different systems that make up MGs, with the ultimate goal of meeting specific reliability objectives. La sociedad moderna se enfrenta a un sistema energético insostenible, debido a la creciente demanda energética (se espera que se duplique en 20 años) y al envejecimiento de las actuales redes eléctricas, entre otros. Lo anterior, es más notorio en sistemas de distribución rural, especialmente en países en desarrollo, siendo esto consecuencia de ubicaciones remotas y clientes altamente dispersos conectados a redes aéreas débiles con topologías radiales sin redundancia. Para hacer frente a estos retos y muchos otros, en años recientes nace el concepto de Smart-Grids, que integra el sistema de potencia convencional con sistemas de generación distribuida convencionales o renovables, sistemas de almacenamiento de energía y vehículos eléctricos, utilizando para esto sistemas de protecciones avanzados, sistemas de control inteligentes y tecnologías de la información y las telecomunicaciones.
Modeling and optimization of the palm oil (Elaeis guineensis) supply chain in Colombia
(Universidad del Norte, 2021) Peña González, Darwin Dacier; Domínguez Santiago, Mildred; Barrios Sarmiento, Agustín; Cortés Borda, Daniel
The aim of this research is to develop a quantitative tool that supports decision-makers in the strategic planning of supply chains (SC). The problem to be solved consists in determining the optimal configuration of the palm oil SC, including decisions associated to the number, location and capacity of all the facilities of the SC in a given country; its expansion policy in the planning horizon, means of transportation, production rates, material flow, waste management, and its potential environmental impact. Bearing this in mind, two mathematical models are presented to address this problem. The first one is a mixed integer linear programming (MILP) model applied to the oil palm industry in Colombia that aims to maximize the net present value of its SC in a specific planning horizon. On the other hand, the second model solves a multi-objective optimization (MOO) MILP problem. It combines the first model with the Life Cycle Assessment (LCA) methodology to optimize the palm oil SC in Colombia. The MOO model aims at maximizing the economic benefit of this SC and simultaneously minimizing its environmental impact (measured in “eco-points”). The MOO problem was solved using the epsilon constraint method. Pareto optimal solutions provide valuable information for the optimal design and configuration of the palm oil SC, in particular the compensations or trade-offs resulting from economic profit, and its environmental impact. The solutions obtained through this model show a more rational distribution of productive units, including the establishment of renewable power plants.
Moderación de los determinantes de la fidelización de clientes en empresas del sector financiero: caso Región Caribe colombiana
(Universidad del Norte, 2016) Berdugo Correa, Carmen Regina; Barbosa Correa, Rodrigo Alberto; Balbastre Benavent, Francisco
El sector financiero colombiano, específicamente el bancario, evidencia el crecimiento y las buenas proyecciones hacia el futuro, lo que demuestra la importancia y pertinencia de realizar investigaciones que permitan conocer y adquirir información para el desarrollo de estrategias que fortalezcan dicho sector. A partir de lo anterior, esta investigación pretende indagar sobre los factores que podrían incidir en un comportamiento de fidelización de clientes, específicamente, del sector Financiero del Caribe Colombiano, a fin de comprender y establecer la relación entre dichos factores y el consecuente comportamiento fidelizado. La revisión previa de investigaciones y/o estudios anteriores presenta un listado de alternativas de factores relacionados con la fidelización de los usuarios en diversos sectores económicos, grupos culturales y regiones o países del mundo, pero presenta una brecha hacia la definición de la relación determinante entre este grupo de factores y la fidelidad de los clientes bancarios del Caribe colombiano lo cual se convierte en parte fundamental de investigación. De acuerdo con esto, es importante conocer las variables definidas en dichas investigaciones y como han sido estudiadas las relaciones hacia la fidelización. Tomando como base lo anterior, esta tesis tiene como propósito general Analizar de qué manera el comportamiento de fidelización en usuarios de entidades del sector bancario del Caribe Colombiano se ve influenciado por la satisfacción y la intención de ser fiel a partir de las variables calidad, valor percibido, cognitivo social conductual y personalidad del servicio.
Optimización multiobjetivo aplicada a la ubicación y dimensionamiento de generación distribuida renovable en sistemas de distribución, considerando aspectos ambientales y sociales
(Universidad del Norte, 2017) Hernández Riaño, Helman Enrique; Santander Mercado, Alcides Ricardo; Candelo Becerra, John Edwin
La ubicación óptima de generación distribuida es un problema de gran importancia en la planificación de sistemas eléctricos y un reto importante en la expansión del uso de energías renovables en el ámbito de los sistemas de distribución de energía eléctrica. Sin embargo, la gran dificultad en la solución de este problema y las limitaciones del mismo al considerar el entorno social y ambiental, reducen la capacidad de los planificadores de este tipo de sistemas de proporcionar soluciones más integrales, constituyéndose en un importante reto para la comunidad científica. Es por ello, que el presente trabajo aborda la inclusión de variables sociales y ambientales en la modelación matemática del problema objeto de estudio y el diseño y prueba de algoritmos que ofrezcan soluciones de alta calidad, todo ello con el fin de dotar a los planificadores de sistemas de distribución de metodologías y herramientas que les permitan obtener soluciones de mejor calidad y más integrales al considerar entornos más complejos. Consecuencia de lo anterior el presente trabajo propone dos modelaciones matemáticas del problema objeto de estudio las cuales consideran aspectos como las pérdidas comerciales y el impacto visual. Además de ello, también se proponen tres algoritmos metaheurísticos que brindan soluciones de buena calidad para las modelaciones propuestas. Todo lo anterior con el fin de mejorar las herramientas de los planificadores de sistemas de distribución eléctrica y de tal manera facilitar el uso de las energías renovables para tal fin.
Diseño de una metodología para identificar áreas de oportunidad en el desarrollo del potencial exportador de las empresas mediante técnicas de análisis multivariante e inteligencia artificial
(Universidad del Norte, 2016) Hoz Granadillo, Efraín Javier de la; González Ariza, Ángel León; Santana Reynoso, Alfredo
Esta tesis doctoral, presenta una metodología para el análisis de las condiciones competitivas en el comercio exterior de las organizaciones empresariales, que estructura un sistema de referencia de competitividad empresarial soportado en factores clave para el desarrollo del potencial exportador, un proceso de medición para cuantificar el nivel competitivo exportador y un proceso de evaluación y clasificación del potencial exportador, apoyados en técnicas de análisis multivariante e inteligencia artificial. La metodología se valida a partir de una muestra de empresas extraída del Sector Químico del Departamento del Atlántico en las que se identificaron perfiles competitivos que asocian sus características. Para lo anterior, se hizo uso del análisis de conglomerados y las redes neuronales artificiales con lo cual se evalúa el potencial exportador de las empresas y se proporciona una herramienta de apoyo a la toma de decisiones gerenciales para el mejoramiento de las condiciones competitivas en procesos de exportación. Los resultados muestran la capacidad de la metodología para caracterizar perfiles competitivos en el potencial exportador y clasificar las empresas según su potencial competitivo para identificar oportunidades de mejora.
Flexibility value in electric transmission expansion planning
(Universidad del Norte, 2016) Henao Pérez, Alvin Arturo; González Ariza, Ángel León; Sauma Santis, Enzo
Electric Transmission Expansion Planning (TEP) is a complex task exposed to multiple sources of uncertainties when the electricity market has been restructured. Approaches like those based on scenarios and robustness have been proposed and used by planners to deal with uncertainties. Alternatives of solution for expansion are identified and economically evaluated through methodologies based on Discounted Cash Flow (DCF). In general, these approaches have the risk to produce undersized or oversized designs of transmission lines because of uncertainties in demand growth rates and economies of scale. In addition, DCF helps to make a decision only with the information available today and it does not consider managerial flexibility. In consequence, transmission expansion projects are auctioned and the winner investor is forced to execute the project under bidding terms without the possibility to adapt the project to unpredictable events. This research introduces flexibility in TEP process and estimates its value as an approach to cope with uncertainties. A methodology based on Real Options is used and the value of flexibility is estimated in terms of social welfare. In particular, an option to defer a transmission expansion is applied and its value is estimated by using a binomial tree technique. Two case studies are analyzed: A two-node case and a reduced version of the Colombian transmission network. Conclusions suggest flexibility is a valid approach to be introduced in TEP in order to handle uncertainties.
Optimización de sistemas aislados de generación de potencia híbridos eólico-solar fotovoltaico bajo un enfoque multi-objetivo
(Universidad del Norte, 2016) Guzmán Acuña, Luceny; Vásquez Padilla, Ricardo; Santander Mercado, Alcides Ricardo
Los problemas de sostenibilidad, medioambientales y sociales que está ocasionando el aumento en el consumo de la energía eléctrica a nivel mundial, ha despertado el interés de los investigadores en implementar sistemas de generación de potencia híbridos eólico-solar para el suministro de energía eléctrica. Este tipo de sistemas se diseñan atendiendo a por lo menos uno de tres aspectos: económico, de confiabilidad y ambiental. En este trabajo se presenta una nueva metodología para optimizar el tamaño de sistemas aislados híbrido eólico-fotovoltaico haciendo uso de la optimización Multi-objetivo. La decisión está sustentada sobre dos funciones objetivo: un indicador de costos que determina la factibilidad económica del sistema y un nuevo indicador de confiabilidad que busca minimizar la máxima energía que el sistema no puede entregar a partir de las fuentes renovables solar y eólica. El problema de optimización se resolvió mediante el diseño e implementación del algoritmo Multi-objetivo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm). La metodología fue aplicada a un caso estudio y comparada con la solución entregada por Homer, software oficialmente utilizado para diseñar sistemas de este tipo, se encontró que el modelo propuesto entrega mejores resultados en términos de economía y confiabilidad y cumple con el objetivo de priorizar el uso de las fuentes renovables logrando una disminución en el tamaño del sistema de almacenamiento.
Reactive scheduling to treat disruptive events in the MRCPSP
(Universidad del Norte, 2021) Machado Domínguez, Luis Fernando; Paternina Arboleda, Carlos Daniel; Barrios Sarmiento, Agustín
Esta tesis se centra en diseñar y desarrollar una metodología para abordar el MRCPSP con diversas funciones objetivo y diferentes tipos de interrupciones. En esta tesis se exploran el MRCPSP con dos funciones objetivo, a saber: (1) minimizar la duración del proyecto y (2) maximizar el valor presente neto del proyecto. Luego, se tiene en cuenta dos tipos diferentes de interrupciones, (a) interrupción de duración, e (b) interrupción de recurso renovable. Para resolver el MRCPSP, en esta tesis se proponen tres estrategias metaheurísticas: (1) algoritmo memético para minimizar la duración del proyecto, (2) algoritmo adaptativo de forrajeo bacteriano para maximizar el valor presente neto del proyecto y (3) algoritmo de optimización multiobjetivo de forrajeo bacteriano (MBFO) para resolver el MRCPSP con eventos de interrupción. Para juzgar el rendimiento del algoritmo memético y de forrajeo bacteriano propuestos, se ha llevado a cabo un extenso análisis basado en diseño factorial y diseño Taguchi para controlar y optimizar los parámetros del algoritmo. Además se han puesto a prueba resolviendo las instancias de los conjuntos más importantes en la literatura: PSPLIB (10,12,14,16,18,20 y 30 actividades) y MMLIB (50 y 100 actividades). También se ha demostrado la superioridad de los algoritmos metaheurísticos propuestos sobre otros enfoques heurísticos y metaheurísticos del estado del arte. A partir de los estudios experimentales se ha ajustado la MBFO, utilizando un caso de estudio.

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