Clasificación de los sectores de manufactura mediante técnicas de Machine Learning con una visión al cumplimiento de los objetivos de desarrollo sostenible ODS 9 en Ecuador.
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2024
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| spelling | Clasificación de los sectores de manufactura mediante técnicas de Machine Learning con una visión al cumplimiento de los objetivos de desarrollo sostenible ODS 9 en Ecuador.Padilla Quiroga Juan CarlosSOSTENIBILIDADINNOVACIÓNAUTOMATIZACIÓNCOLABORACIÓNEste documento contiene archivo en PDFEl trabajo investigativo se centra en la aplicación de técnicas de machine learning para clasificar los sectores de manufactura en Ecuador, alineándolos con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 9. La problemática radica en la necesidad de mejorar la sostenibilidad y la innovación en la industria manufacturera, que enfrenta desafíos significativos en su contribución a un desarrollo inclusivo y sostenible. Los objetivos generales incluyen analizar los sectores de manufactura mediante machine learning y clasificar su contribución a los ODS 9. Los objetivos específicos abarcan el procesamiento de información, la identificación de patrones en los datos y la generación de recomendaciones basadas en los hallazgos. Los resultados indican que la aplicación de machine learning permite una clasificación efectiva de los sectores, revelando patrones que guían decisiones estratégicas. Se concluye que la implementación de estas técnicas es fundamental para optimizar procesos y fomentar la sostenibilidad en el sector. Las recomendaciones sugieren que las empresas adopten tecnologías de machine learning, inviertan en investigación y desarrollo, y establezcan sistemas de monitoreo y evaluación para medir el impacto de sus prácticas. En resumen, este estudio proporciona una base sólida para que las empresas manufactureras en Ecuador alineen sus operaciones con los ODS, promoviendo un desarrollo más sostenible y responsableThe research focuses on applying machine learning techniques to classify the manufacturing sectors in Ecuador, aligning them with the Sustainable Development Goals (SDG) 9. The problem lies in the need to improve sustainability and innovation in the manufacturing industry, which faces significant challenges in contributing to inclusive and sustainable development. The general objectives include analyzing the manufacturing sectors using machine learning and classifying their contribution to SDG 9. Specific objectives encompass data processing, pattern identification, and generating recommendations based on the findings. The results indicate that the application of machine learning enables effective classification of sectors, revealing patterns that guide strategic decisions. It is concluded that implementing these techniques is crucial for optimizing processes and fostering sustainability in the sector. Recommendations suggest that companies adopt machine learning technologies, invest in research and development, and establish monitoring and evaluation systems to measure the impact of their practices. In summary, this study provides a solid foundation for manufacturing companies in Ecuador to align their operations with SDGs, promoting more sustainable and responsible developmentUniversidad de Guayaquil. Facultad de Ingeniería Industrial. Carrera de Ingeniería Industrial.Ruíz Arana, Mariuxi Viviana2024-09-27T04:47:53Z2024-09-27T04:47:53Z2024-09-18info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/74868spaBINGI06842info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2024-10-24T16:47:22Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/74868Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-03-07T06:58:11.603279Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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