1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Veracruz
4. Instituto Tecnológico de Orizaba
5. Tesis de Posgrado
6. Tesis de Maestría
7. Maestría en Ingeniería Administrativa

Título:	DISEÑO DE UN SERVICIO DE AGRICULTURA INTELIGENTE BASADO EN LA METODOLOGIA CANVAS-SERVICE BLUEPRINTING Y MINERIA DE DATOS APLICADO EN UN CULTIVO DE CAFE DE LA REGION CENTRO DEL ESTADO DE VERACRUZ
Autor:	PRIETO MONTIEL, JOCELYNE
metadata.dc.subject.other:	Agricultura inteligente, Modelo de negocio Canvas, Service blueprinting, Minería de datos, Cultivo de café
Data:	2023-05-01
Editora:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Orizaba
Descrição:	Los servicios se transformaron en un sector fundamental de la economía mundial, sin importar que se apuntale sobre una economía en desarrollo o un país desarrollado. En los últimos años, el rápido crecimiento de los servicios es innegable. Actualmente, la economía de servicios provee más del 50% del empleo y del valor agregado en varios países y regiones del mundo (Aboal, y otros, 2015). Para diseñar un nuevo servicio en el presente trabajo se combinan tres metodologías: • Modelo de negocios CANVAS • Service Blueprinting • Minería de datos La agricultura es un sector vital en el mundo debido a que es la principal fuente de alimentos. Sus grandes desafíos son: satisfacer cada vez más la creciente demanda, aumentar la sostenibilidad de recursos naturales, disminuir significativamente la degradación del medio ambiente y una rápida y necesaria adaptabilidad al cambio climático. Por lo tanto, es sumamente importante incursionar a una agricultura moderna. Bajo este contexto, la agricultura inteligente es una de las soluciones que puede contribuir a mitigar el efecto de la demanda de alimentos y cumplir los requisitos de sostenibilidad. En la agricultura inteligente, el valor de la información y el conocimiento que surge a partir de ella es crucial para definir mejores estrategias. En este sentido, la gestión inteligente recolecta los datos, posteriormente los transmite, selecciona y finalmente los analiza para una aplicación eficaz. El aumento de los datos agrícolas demanda técnicas modernas, potentes y sofisticadas para procesar y analizar información útil y confiable para realizar sistemas de predicción cada vez más precisos. En esta propuesta se espera desarrollar el diseño del servicio mediante el modelo de negocios CANVAS y service blueprinting. Además de una aplicación que, mediante técnicas de minería de datos, permitirá procesar e identificar condiciones diversas para asistir a los agricultores a tomar mejores decisiones para sus cultivos cafetaleros.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
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