El monitoreo ambiental en ecosistemas acuáticos requiere sistemas de comunicación capaces de operar bajo las condiciones particulares del medio subacuático. En este trabajo se presenta el diseño, implementación y validación funcional de un sistema de monitoreo subacuático de corto alcance basado en la tecnología LoRa para ambientes de agua dulce. La arquitectura desarrollada integra un nodo sensor sumergido para la adquisición de variables ambientales, una boya de comunicaciones ubicada en superficie y una plataforma web para la visualización de la información en tiempo real. La comunicación entre el nodo sensor y la boya se realiza mediante un enlace LoRa en la banda ISM de 915 MHz bajo una configuración underwater-to-overwater (UW2OW), mientras que la transmisión hacia la nube se efectúa mediante Wi-Fi a 2.4 GHz. La validación funcional se realizó en un entorno controlado (piscina) y en ambientes naturales (lagunas de agua dulce), evaluando el comportamiento operativo del sistema bajo diferentes profundidades y distancias de separación entre el nodo y la boya. Los resultados muestran que la distancia máxima con recepción detectable dependió de la profundidad y del escenario evaluado, con valores comprendidos entre 1.2 y 13 m. No obstante, la pérdida de paquetes aumentó considerablemente al aproximarse a estos límites, por lo que se establecieron distancias operativas de referencia más conservadoras. Asimismo, se identifican limitaciones operativas asociadas con la profundidad, la pérdida de paquetes, el retardo de transmisión y la sensibilidad efectiva del sistema, aspectos que deben considerarse durante el despliegue de este tipo de soluciones. Los resultados obtenidos demuestran la factibilidad funcional de la arquitectura propuesta para aplicaciones de monitoreo ambiental de baja dinámica y proporcionan una base experimental para futuras optimizaciones del sistema de comunicación y de los mecanismos de despliegue en ambientes acuáticos.
El presente estudio constituye un capítulo de reflexión sobre las técnicas de intercambiabilidad y canibalización en el mantenimiento industrial, examinando su implementación en la gestión de activos y su correlación con el Big Data y la Inteligencia Artificial. Mediante un enfoque metodológico cualitativo-descriptivo documental, se analizaron 43 fuentes académicas, priorizando literatura del período 2020-2025 y complementando con referencias seminales que sustentan modelos matemáticos y normativos de base (EOQ, RCM, taxonomía de activos, punto de reorden). Los resultados evidencian que la intercambiabilidad reduce costos de mantenimiento entre 25-30% y disminuye intervenciones correctivas hasta en 70%. La integración de sistemas CMMS con IA demostró precisiones superiores al 98% en la predicción de vida útil residual (RUL). La canibalización, aplicada con modelos predictivos basados en Big Data, mantiene disponibilidades operativas superiores al 90%. Los algoritmos LSTM y Random Forest optimizan inventarios de repuestos y la programación preventiva. Se concluye que la articulación de ambas estrategias con tecnologías emergentes maximiza el valor de los activos e incrementa la rentabilidad empresarial.
En este documento se presentan los resultados de la integración del modelo Deepseek OCR mediante un modelo de visión a lenguaje y un sistema multi agente con el objetivo de desarrollar un sistema automático de validación de pedidos, el cual opera al interpretar y comparar documentos referentes a un pedido de materia prima como son la factura, la orden de compra y la remisión, integrado a una interfaz web para la carga y procesamiento de los documentos y visualización de resultados. Permitiendo obtener métricas de similitud y completitud del sistema conjunto para facilitar el análisis de múltiples documentos y encontrar inconsistencias en los mismos, en el momento de la recepción y gestión de un pedido. Para la validación se realizaron 35 pruebas usando información real de una empresa dedicada a la fabricación de productos de aseo obteniendo una ejecución exitosa del flujo de interpretación y comparación de información en el 82,353% de los casos.
Este artículo analiza los servicios de dinero móvil como promotores de la inclusión financiera, tomando el caso colombiano. Desde un enfoque ingenieril, estudia tres factores críticos: la interoperabilidad entre plataformas, la gestión del espectro radioeléctrico y la regulación técnica, mediante una metodología documental y comparativa, que incluye estándares internacionales y datos técnicos, identificando una baja interoperabilidad pese a la alta bancarización móvil, y una correlación positiva entre la cobertura 4G y la adopción de billeteras digitales. Se propone una arquitectura interoperable basada en estándares abiertos, con estimación de costos para el espectro dinámico en zonas rurales, ofreciendo un marco técnico aplicable a países con ecosistemas financieros en transición.
Este artículo presenta el desarrollo de modelos predictivos para estimar tiempos de operación en un proceso industrial de recubrimientos orgánicos, aplicado a la matrícula de nuevos productos en una planta de manufactura. La problemática central radica en que antes de incorporar los nuevos productos a líneas de producción, la organización debe matricular un tiempo estándar preliminar en el sistema de información, aun cuando todavía no se dispone de estudios de métodos y tiempos. Para abordar esta problemática, se consolida una base de datos a partir de registros históricos, mediciones por cronometro y atributos asociados a cada referencia. Para realizar el análisis se definen 3 familias de productos, considerando aspectos fundamentales para su agrupación como lo son: el área superficial de la pieza, expresada en decímetros cuadrados y el número de unidades por ganchera. Seguidamente, se compararon dos técnicas supervisadas: regresión lineal múltiple y árboles de decisión de regresión, siendo necesario definir criterios de depuración, protocolos de entrenamiento y prueba, así como métricas de desempeño, análisis de sensibilidad, diagnóstico de sobreajuste y validación cruzada con tiempos estándar previamente definidos por la organización. Los resultados muestran que los árboles de decisión alcanzan mejores indicadores globales de ajuste que la regresión lineal múltiple en los tres modelos evaluados; sin embargo, se plantea que su uso debe entenderse como una herramienta de apoyo para estimación preliminar y no como sustituto absoluto del estudio de métodos y tiempos.
