https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/3 2026-11-02T22:47:27Z 2026-11-02T22:47:27Z Sánchez Álvarez, Ana Bertha https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/14315 2026-10-26T22:31:15Z 2026-10-26T00:00:00Z

Title: Elaboración de apuntes de las asignaturas: "Fundamentos de Mercadotecnia" y "Mezcla de Mercadotecnia" Authors: Sánchez Álvarez, Ana Bertha Description: Estamos a punto de iniciar una aventura muy interesante, dirigida a conocer las bases de una de las disciplinas que mueve al mundo de manera comercial e impulsa la economía mundial: la Mercadotecnia, la cual se considera tradicionalmente como “un proceso social y administrativo mediante el cual los individuos y grupos obtienen lo que necesitan y desean a través del intercambio de productos de valor” (Kotler & Armstrong, 2017, p. 6), hasta los enfoques modernos que integran términos como “la creación de experiencias, la relación continua con el cliente y la generación de valor” (Choi & Lee, 2023). Lo anterior se pretende lograr mediante la presentación ordenada y didáctica de los cinco temas que integran la asignatura Fundamentos de Mercadotecnia clave LAF-1021, por lo cual se muestra un contenido sintético de cada uno de ellos. Sin embargo, este recorrido no se limitará a la comprensión teórica de los conceptos. Desde el inicio del curso, el estudiante desarrollará un Proyecto Integrador, el cual funcionará como eje transversal de la asignatura. Durante este semestre no aprenderemos mercadotecnia únicamente para vender más; aprenderemos mercadotecnia para comprender mejor. El proyecto integrador no consistirá en elaborar una campaña publicitaria ni en diseñar un plan estratégico tradicional, sino en realizar un diagnóstico profesional de un mercado real. Se analizará una empresa desde su fundamentación conceptual, su administración, su entorno, su segmentación y el comportamiento de su consumidor, con el propósito de emitir un juicio crítico y responsable sobre su impacto organizacional y social. Aprender mercadotecnia es aprender a comprender a las personas La mercadotecnia comienza cuando dejamos de preguntar qué podemos vender y empezamos a preguntarnos cómo podemos generar valor para las personas. Durante mucho tiempo, la mercadotecnia se ha entendido como la disciplina que ayuda a las organizaciones a diseñar productos, establecer precios, distribuirlos y comunicarlos al mercado. Sin embargo, antes de cualquier estrategia existe una realidad mucho más importante: las personas. Detrás de cada producto hay una necesidad. Detrás de cada decisión de compra existen emociones, expectativas, experiencias y formas distintas de comprender el mundo. Y detrás de cada organización hay personas que buscan crear soluciones para otras personas. Por ello, estos apuntes parten de una convicción sencilla: la mercadotecnia es, ante todo, una disciplina humana. Más que aprender herramientas para vender, te invito a desarrollar una mirada capaz de comprender a las personas, analizar críticamente la realidad y diseñar propuestas de valor que contribuyan al bienestar individual, organizacional y social. Vivimos en una época en la que la inteligencia artificial, el análisis de datos y las tecnologías digitales ofrecen oportunidades extraordinarias para conocer mejor a los consumidores. Precisamente por ello, hoy más que nunca resulta indispensable actuar con ética y responsabilidad. La mejor estrategia de mercadotecnia no es la que vende más, sino la que genera valor respetando la dignidad de las personas.

2026-10-26T00:00:00Z CARDENAS FLORIDO, LUIS ARMANDO https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/14314 2026-10-26T22:05:29Z 2026-08-24T00:00:00Z

Title: Gen Lab M5GP: Laboratorio en Linea Para Aprendizaje Automatico Utilizando M5GP Authors: CARDENAS FLORIDO, LUIS ARMANDO Description: a) Introducción: contiene una descripción general del área de oportunidad o problemática que se abordó con el proyecto de investigación. En la ciencia, la industria y los negocios se han generado y puesto a disposición datos a gran velocidad, este cambio, dentro del contexto de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, se requiere de modelos de aprendizaje automático que no solo sean precisos en sus resultados, sino que también puedan usarse de manera eficiente, mantengan un buen comportamiento cuando crece el tamaño de los problemas y permitan comprender cómo se obtienen sus resultados. En este sentido, la regresión simbólica y la programación genética son una alternativa a los modelos de tipo caja negra. Su mayor ventaja es que pueden generar expresiones matemáticas explícitas, que sirven para estudiar el fenómeno que se está modelando y el conocimiento que se puede obtener a partir de los datos (Cárdenas F|orido et al., 2024; Kune et al., 2016; Rudin, 2019). El problema es que los enfoques tradicionales de programación genética aún tienen limitaciones importantes. Normalmente necesitan mucho esfuerzo de cómputo y se tornan más difíciles de aplicar cuando el volumen de los datos crece. Muchas implementaciones tampoco aprovechan plenamente las posibilidades del cómputo paralelo y de las GPU. Los mecanismos de búsqueda evolutiva también pueden responder de forma limitada a los cambios que ocurren durante el proceso. Estos problemas dificultan su aplicación a los problemas actuales de ciencia de datos y aprendizaje automático, donde el tiempo de entrenamiento, la estabilidad numérica y la generalización son importantes (Cárdenas Florido et al., 2024; Langdon, 2011; Trujillo et al., 2022). Como propuesta nace la idea de] desarrollo del proyecto GenLab MSGP: Laboratorio en Línea para el Aprendizaje Automático con MSGP. El proyecto t!ene como objetivo hacer evolucionar y reforzar el algoritmo MSGP mediante mejoras algorítmicas, optimizaciones de cómputo y nuevas funcionalidades. A su vez, plantea la creación de una plataforma en internet para que estudiantes, investigadores y profesionales utilicen el algoritmo, configuren experimentos y analicen sus resultados. El trabajo está orientado a la eficiencia del proceso evolutivo, la adaptabilidad de los operadores genéticos, la estabilidad numérica de los modelos simbólicos y la incorporación de tareas de regresión y clasificación (Cárdenas Florido et al., 2024). El acceso a esta tecnología también forma parte del problema que atiende el proyecto. Para ejecutar MSGP se requiere contar con al menos de una GPU, además de bibliotecas y configuraciones de software que no siempre están disponibles en instituciones educativas o grupos de investigación con recursos limitados. Con el desarrollo de GenLab MSGP, se propone concentrar estos elementos en un laboratorio en línea, de modo que la comunidad académica pueda emplear el algoritmo en actividades de investigación, docencia y formación sin tener que instalar o administrar directamente toda la infraestructura. Con esta propuesta se busca disminuir las barreras técnicas y económicas que limitan su uso. También se pretende facilitar la repetición de los experimentos, la revisión de sus configuraciones y la comparación de los resultados obtenidos (Letowski et al., 2020; May et al., 2023; Pineau et al., 2021). GenLab MSGP no se limita a mejorar el funcionamiento metodológico y computacional del algoritmo, el proyecto también aborda cuestiones de acceso tecnológico, transferencia de conocimiento y formación de capital humano. La plataforma reúne, en un mismo entorno, el desarrollo aplicado del algoritmo, la realización controlada de experimentos y su uso académico entro del campo del aprendizaje automático basado en programación genética.

2026-08-24T00:00:00Z Romero Samaniego, Elizabeth https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/14313 2026-10-26T20:48:18Z 2026-07-26T00:00:00Z

Title: B.2. Elaboración de Apuntes de asignatura ESTUDIO DEL TRABAJO II INJ-1012 De acuerdo con el proyecto calendarizado en el documento PS-02 Authors: Romero Samaniego, Elizabeth Description: Este documento ha sido redactado por la docente Elizabeth Romero Samaniego en el contexto de su semestre sabático académico, con el propósito de consolidar, organizar y profundizar los contenidos correspondientes a la asignatura Estudio de Trabajo II. Este compendio de apuntes surge como una herramienta de apoyo tanto para el aprendizaje propio como para la enseñanza, integrando fundamentos teóricos, aplicaciones prácticas y reflexiones derivadas de la evaluación de los procesos productivos y de atención a clientes. El estudio del trabajo es pilar dentro de la ingeniería industrial, enfocado en al optimizar sistemas productivos mediante el análisis de métodos, la medición de tiempos y la estandarización de procesos. En este sentido, los contenidos aquí desarrollados abordan temas clave como, estudios de tiempos predeterminados, muestreo del trabajo, balanceo de líneas, los datos estándar y propósito de estos, así como el uso de herramientas tecnológicas aplicadas al análisis del trabajo. Estos elementos permiten comprender cómo optimizar recursos, incrementar la eficiencia operativa y reducir desperdicios, aspectos esenciales en entornos organizacionales cada vez más competitivos. El fundamento de estos apuntes radica en la necesidad de unir el conocimiento teórico en la práctica real, facilitando la comprensión de conceptos que, en muchas ocasiones, se perciben como abstractos o complejos. A través de ejemplos, esquemas y explicaciones estructuradas, se procura que el lector no solo aprenda conocimientos, sino que desarrolle habilidades analíticas para la toma de decisiones en contextos reales. Asimismo, se promueve una visión crítica sobre la importancia de la estandarización y el análisis sistemático del trabajo como pilares de la productividad y la calidad. El objetivo principal de este documento es servir como una guía clara, ordenada y accesible para estudiantes y docentes, que permita fortalecer el proceso de enseñanza-aprendizaje en la materia de Estudio de Trabajo II. De manera específica, se pretende facilitar la comprensión de los métodos de análisis del trabajo, fomentar la aplicación de herramientas técnicas en distintos contextos y contribuir a la formación de profesionales capaces de intervenir de manera eficiente en los sistemas productivos. Finalmente, estos apuntes buscan despertar el interés del lector al presentar el estudio del trabajo no solo como un conjunto de técnicas, sino como una disciplina estratégica que impacta directamente en la mejora de los procesos, la competitividad organizacional y el bienestar laboral. Se invita al lector a explorar cada sección con una actitud crítica y reflexiva, reconociendo que detrás de cada método y cada estándar existe la posibilidad de transformar la manera en que se realiza el trabajo.

2026-07-26T00:00:00Z Hidalgo Orellana, Samuel de Jesus https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/14262 2026-10-23T16:46:53Z 2026-01-19T00:00:00Z

Title: ECUACIONES DIFERENCIALES Authors: Hidalgo Orellana, Samuel de Jesus Description: Este libro, de Ecuaciones Diferenciales, nace del año sabático que el Instituto Tecnológico de Ensenada me concedió para volcar más de treinta años de experiencia docente en un texto completo, claro y útil para los alumnos del Tecnológico Nacional de México. Posiblemente sea la última obra que publique antes de mi retiro del sistema de institutos tecnológicos, y la concibo como un legado para las generaciones futuras de ingenieros, en plena sintonía con el Modelo Educativo del TecNM —centrado en el Humanismo para la Justicia Social—, que busca formar profesionales e investigadores capaces de aplicar y generar conocimientos con pensamiento crítico, sentido ético, actitudes emprendedoras, capacidad creativa y, sobre todo, una sólida orientación hacia la innovación tecnológica que contribuya al desarrollo nacional y regional. Las ecuaciones diferenciales son el lenguaje natural con el que la ingeniería describe, analiza y transforma el cambio: circuitos que oscilan, sistemas que vibran, señales que viajan, máquinas que se controlan de forma inteligente. Este texto busca responder, de manera sencilla y rigurosa, a las preguntas esenciales que todo estudiante se plantea al enfrentarse a ellas: ¿qué es una ecuación diferencial?, ¿de dónde surge?, ¿cómo se resuelve?, ¿para qué sirve en el mundo real? Teoría, método y aplicación van siempre de la mano, promoviendo el desarrollo de competencias que permitan solucionar problemas complejos, evaluar críticamente modelos matemáticos y proponer soluciones innovadoras en escenarios tecnológicos reales y cambiantes. La obra se organiza en cinco temas fundamentales, diseñados para fortalecer el pensamiento crítico para la educación tecnológica y la capacidad de innovación que demanda el Modelo Educativo del TecNM: Tema I. Ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden (separables, lineales, exactas, Bernoulli), base para modelar fenómenos simples como crecimiento poblacional, circuitos RC o movimiento básico, fomentando el análisis crítico de supuestos y limitaciones del modelo. Tema II. Ecuaciones lineales de orden superior, con coeficientes constantes o variables (Cauchy- Euler, reducción de orden), aplicadas a vibraciones mecánicas, sistemas de control y estructuras, donde el estudiante aprende a innovar en el diseño de soluciones estables y eficientes. Tema III. Transformada de Laplace, herramienta poderosa que convierte problemas diferenciales en algebraicos, ideal para analizar circuitos eléctricos y sistemas de control automático, potenciando la capacidad de integrar tecnología avanzada en la resolución creativa de problemas. Tema IV. Sistemas de ecuaciones diferenciales lineales, resueltos mediante eliminación, valores propios o Laplace; esenciales en el modelado de sistemas acoplados (motores, robots, redes eléctricas), promoviendo el pensamiento sistémico y la innovación en ingeniería mecatrónica y automatización. Tema V. Series de Fourier, para representar y analizar señales y fenómenos periódicos en procesamiento de señales, control y electromecánica, abriendo camino a la innovación en tecnologías de comunicación y análisis de datos. Para su elaboración se consultaron referencias clásicas y modernas, y se emplearon herramientas como Mathematica, MATLAB, Maple y Octave con el fin de ofrecer soluciones exactas, 12 visualizaciones claras y ejemplos prácticos que acerquen la teoría al mundo real de la ingeniería, en línea con la dimensión tecnológica-científica y la apuesta por la vanguardia tecnológica que impulsa el TecNM. Este no es solo un libro de fórmulas: es una invitación a comprender profundamente, a calcular con precisión, a pensar críticamente sobre los modelos matemáticos y a aplicar con creatividad e innovación los conocimientos adquiridos. Aspiro a que sirva tanto al estudiante que aprende de forma autónoma como al profesor que busca un apoyo sólido en el aula, y que contribuya a formar ingenieros capaces de imaginar, diseñar, innovar y resolver —con responsabilidad social y sentido ético— los retos tecnológicos y sociales del mañana. Agradezco profundamente al Instituto Tecnológico de Ensenada la oportunidad de realizar este proyecto y confío en que estas páginas perduren como un recurso valioso para nuestra comunidad académica del TecNM, alineado con su compromiso de formar profesionistas competentes, críticos, innovadores y comprometidos con el desarrollo humano y tecnológico de México

2026-01-19T00:00:00Z