http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/7883 2026-09-11T20:59:12Z http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/25030 Plan de prevención, preparación y respuesta ante emergencias, mediante el análisis de vulnerabilidad y la organización de actividades encaminadas a responder de manera oportuna y adecuada para la prevención de pérdidas humanas y económicas en la empresa Control Document SAS. Acosta Castellanos, Carlos David El presente trabajo de grado tuvo como objetivo diseñar e implementar un plan de prevención, preparación y respuesta ante emergencias en la empresa Control Document SAS, mediante el análisis de vulnerabilidad y la identificación de riesgos presentes dentro de la organización. La investigación se desarrolló debido a la necesidad de fortalecer la capacidad de respuesta frente a posibles situaciones de emergencia asociadas principalmente a incendios, riesgos eléctricos, evacuación y almacenamiento documental. La metodología aplicada correspondió a un enfoque mixto de tipo descriptivo y aplicado, utilizando técnicas como observación directa, inspección locativa, análisis fotográfico y evaluación de riesgos conforme a la metodología GTC 45. Asimismo, se desarrollaron matrices de identificación de amenazas, valoración de riesgos y análisis de vulnerabilidad. Los resultados obtenidos permitieron identificar que la organización presenta condiciones críticas relacionadas con almacenamiento masivo de documentación física, uso permanente de extensiones eléctricas, limitaciones en evacuación y ausencia de preparación formal del personal frente a emergencias. De igual forma, el análisis realizado evidenció vulnerabilidades importantes en los componentes de personas, recursos y sistemas de respuesta. Como resultado del proyecto se diseñó un plan de prevención, preparación y respuesta ante emergencias que incluyó rutas de evacuación, medidas preventivas, procedimientos básicos de actuación y recomendaciones orientadas al fortalecimiento de la seguridad organizacional. Asimismo, se ejecutó un simulacro de evacuación que permitió evaluar la capacidad de respuesta del personal y validar las condiciones identificadas durante el diagnóstico. Finalmente, se concluyó que el fortalecimiento de la gestión del riesgo y la implementación de medidas preventivas dentro de empresas dedicadas a la gestión documental resultan fundamentales para disminuir la vulnerabilidad organizacional y mejorar la capacidad de respuesta frente a posibles situaciones críticas. Ingeniería Industrial http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/25024 Desarrollo de un Sistema Analítico Predictivo para la Gestión Inteligente de Inventarios utilizando datos Simulados y Modelado Estadístico en RStudio Gamboa Flórez, Mabely Julieth; Sánchez Galindo, Angie Daniela El presente trabajo de grado tuvo como objetivo desarrollar un sistema analítico predictivo para la gestión inteligente de inventarios mediante la generación de datos simulados y el modelado estadístico en RStudio, con el propósito de apoyar la toma de decisiones en escenarios caracterizados por incertidumbre en la demanda y el abastecimiento. El estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con alcance descriptivo-explicativo y método deductivo, integrando técnicas de simulación, análisis estadístico y aprendizaje automático. Inicialmente, se diseñó un catálogo maestro representativo del sector ferretero industrial, conformado por 120 SKU. Posteriormente, se definieron las variables, parámetros de simulación y distribuciones probabilísticas requeridas para representar el comportamiento de la demanda, los tiempos de abastecimiento y los costos. A partir de estos elementos, se implementó en RStudio un generador reproducible que permitió construir un dataset sintético de 6.240 registros correspondientes a 52 semanas de simulación. La calidad del dataset fue verificada mediante criterios de consistencia estructural y validaciones orientadas a garantizar su integridad y reproducibilidad. Con base en los datos generados, se desarrollaron modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para el pronóstico de la demanda, cuyo desempeño fue evaluado mediante las métricas MAE, RMSE y WAPE. Finalmente, se elaboró un módulo didáctico con casos prácticos y scripts comentados para facilitar la aplicación de estas herramientas en procesos de formación en Ingeniería Industrial. Los resultados mostraron que la integración de simulación, modelado estadístico y análisis predictivo permitió disponer de un entorno reproducible para la experimentación y el análisis de alternativas de gestión de inventarios, favoreciendo el desarrollo de competencias analíticas y la transferencia del conocimiento a contextos académicos y organizacionales. Ingeniería Industrial http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/25008 Análisis de los tipos de tecnología con inteligencia artificial que inciden en la productividad en la cadena de abastecimiento del sector manufacturero. García Fonseca, Daniel Este trabajo tuvo como objetivo identificar las tecnologías de inteligencia artificial (IA) más relevantes en la cadena de abastecimiento del sector manufacturero y evaluar su impacto en la productividad, así como su viabilidad en el contexto colombiano. La investigación se desarrolló mediante un estudio documental y descriptivo, con enfoque cualitativo y análisis de frecuencias, revisando 30 artículos académicos seleccionados por su pertinencia. Se construyeron matrices que relacionan cada tecnología con los procesos de la cadena de abastecimiento, los tipos de industria y los indicadores de desempeño, incluyendo costos logísticos, tiempos de ciclo, calidad y rotación de inventarios, y se analizó la frecuencia de menciones para determinar cuáles tecnologías tienen mayor incidencia. Entre las más destacadas se encuentran machine learning, analítica avanzada, deep learning, gemelos digitales, IoT, robótica y blockchain. Los resultados evidencian que la implementación de IA mejora la eficiencia, reduce errores, optimiza inventarios y permite una planificación de la producción más precisa, con casos que muestran incrementos de hasta 92% en precisión de pronósticos, reducción de quiebres de stock y disminución de costos logísticos. Se concluye que la IA contribuye de forma integral a la productividad manufacturera, siempre que su adopción se adapte a la infraestructura, inversión y talento disponible, ofreciendo un marco útil para empresas y futuras investigaciones. Ingeniería Industrial http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/24981 Aplicación de modelos de líneas de espera para el análisis y mejora del servicio en la empresa Intser Group SAS en la ciudad de Girón Parra Báez, Michel Patricia; Castro Jaimes, Jonatan Alexander La presente investigación tuvo por objetivo aplicar modelos de líneas de espera en la empresa Intser Group SAS, mediante el análisis del proceso de atención y la simulación de escenarios operativos, con el fin de mejorar la eficiencia del servicio prestado. Inicialmente, mediante técnicas de recolección de información como entrevistas y observación del proceso de atención, se identificaron los principales puntos del proceso donde se presentan acumulaciones de solicitudes; posteriormente, se aplicó un modelo de teoría de colas del tipo M/M/2 con el fin de analizar el desempeño del sistema durante los periodos de mayor demanda, tomando como referencia los meses de campaña fuerte en los cuales el flujo de solicitudes aumenta significativamente. Los resultados evidenciaron que durante los periodos de alta demanda la tasa de llegada supera la capacidad de atención disponible, generando una condición de saturación que provoca incremento en los tiempos de espera y acumulación progresiva de solicitudes. Finalmente, se formularon propuestas de mejora orientadas al fortalecimiento de herramientas tecnológicas y organizacionales para la gestión de la atención al cliente, como la implementación o mejora de un sistema CRM integrado con los canales digitales de atención, la automatización de procesos mediante un chatbot con mayores funcionalidades y el establecimiento de indicadores de desempeño que permitan monitorear el comportamiento del sistema de forma continua. Ingeniería Industrial