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Análisis computacional de gestión y manejo de residuos, utilizando algoritmos de machine learning

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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorGómez Puerta, Brayan Nicolas
dc.contributor.authorUpegui Pérez, Sergio Luis
dc.contributor.authorMarles Din, Jhon Estiven
dc.date.accessioned2025-01-10T14:12:02Z
dc.date.available2025-01-10T14:12:02Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractPapeles Nacionales S.A.S es una empresa con varias sedes a nivel nacional, la sede principal se encuentra ubicada en Pereira Risaralda, la cual se dedica a la producción de productos para la canasta familiar, dado a su crecimiento con el paso del tiempo se ha encontrado con el reto de gestionar y controlar los residuos de manera adecuada, cumpliendo con los estándares y políticas ambientales, para lograr cumplir con la satisfacción de sus clientes y las autoridades ambientales. Aunque se sabe que cuentan con una gran gestión y manejo de residuos, se propone la implementación de un análisis computacional por medio de modelos de machine learning, aplicando en este caso del modelo de Clustering, debido a que en este caso es el que más se ajusta a la información suministrada, poniendo en práctica este análisis se pueden identificar patrones que se presenten con mayor frecuencia, y así determinar que grupos son los que están generando más residuos e impactando más al medio ambiente y la salud de las personas. Este análisis se basa en el estudio de un data set generado en Excel que contiene registros sobre el ingreso de residuos a la bodega de almacenamiento de residuos peligrosos (RESPEL), esto tiene un impacto positivo en la eficiencia, mitigación y aprovechamiento de este tipo de residuos, gracias a que el modelo Clustering por medio de la librería KMeans permite clasificar esta información en grupos según sus características similares, con esto se puede predecir que características de peligrosidad puede contener un residuo y como debe ser su control y almacenamiento, mejorando el proceso de separación, segregación y disposición final.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent37 P.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5777
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placePereira (Risaralda, Colombia)spa
dc.publisher.placeCartago (Valle del Cauca, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectGestión de residuosspa
dc.subjectMachine Learningspa
dc.subjectAlgoritmos de clasificaciónspa
dc.subjectClusteringspa
dc.subjectResiduos peligrososspa
dc.subjectSistemas de recomendaciónspa
dc.subjectOptimización de procesos ambientalesspa
dc.subjectSostenibilidadspa
dc.subject.lembAprovechamiento de residuos
dc.subject.lembAlgoritmos
dc.subject.lembOptimización matemática
dc.titleAnálisis computacional de gestión y manejo de residuos, utilizando algoritmos de machine learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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