Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/14177Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | MARTINEZ MALDONADO, MARIANA | - |
| dc.creator | MARTINEZ MALDONADO, MARIANA%758243 | - |
| dc.date.accessioned | 2026-10-16T18:04:24Z | - |
| dc.date.available | 2026-10-16T18:04:24Z | - |
| dc.date.issued | 2026-06-01 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/14177 | - |
| dc.description | Debido al crecimiento poblacional, la demanda de alimentos se ha incrementado exponencialmente, generando que los recursos cada vez sean más limitados no solo en México sino a nivel mundial, por lo que Álamo Temapache, Veracruz, al ser una zona importante a nivel nacional con la aportación de más del 50% de la producción de naranja en el país e internacionalmente con la exportación en la producción de naranja y sus derivados, se considera necesario realizar un diagnóstico de esta cadena de suministro para hacer uso eficiente de los recursos utilizando para este cometido el análisis de ciclo de vida (ACV) cuantificando así los impactos ambientales de este sistema teniendo como límites de la cuna a la puerta de almacenamiento del Jugo de naranja concentrado (JCOF), así mismo se aplicarán modelos híbridos de georeferenciación con inteligencia artificial para el eslabón con mayor impacto de la cadena de suministro como el cimiento de la optimización de este sistema con redes neuronales para los pronósticos y mejora del uso de los recursos. Este documento plantea una metodología integral de todo una cadena de valor donde lo primero a realizar es una evaluación de la cadena de suministro de la producción de jugo de naranja con el análisis de ciclo de vida, como segunda fase y buscando mejorar la gestión de recursos en este sistema, se realiza un modelo de inteligencia georreferenciada del eslabón con mayor impacto buscando una mejora para los usuarios principales, prosiguiendo con compactar todos los datos obtenidos de un principio buscando obtener un pronóstico de fertilización que reduzca el impacto ambiental en todo el sistema. Este trabajo se desarrolla con la ayuda del Instituto Tecnológico Superior de Álamo Temapache. A continuación, se detalla brevemente cada capítulo que conforma esta investigación: En el Capítulo I, se plantea la problemática con el fin de entender la situación de una forma profunda y clara, con una justificación que pueda sustentar la relevancia de solucionar esta cuestión, así mismo, se establecen los objetivos del trabajo los cuales son la brújula de este proyecto en todo momento. Capítulo II, se describen los conceptos teóricos del desarrollo del proyecto, desde los términos de los análisis que se utilizarán como el diagnóstico del sistema, así como el estado actual de esta cadena de suministro dentro del país y a nivel mundial. Por último, se describirá una introducción a la Inteligencia artificial (IA), los Sistemas de Información Geográfica y la agricultura de precisión para la comprensión del proceso y optimización dentro del proyecto. En el Capítulo III se encuentra el estado del arte conformada por un conjunto de trabajos que refieren metodologías, investigaciones y prácticas innovadoras y actuales disponibles en los temas selectos que se buscan desarrollar en este trabajo. Con el objetivo de proporcionar un panorama comprensivo de lo que se ha logrado en estos campos y con problemáticas parecidas, buscando conocer las tendencias actuales, destacar las áreas donde se han producido avances significativos, con el firme objetivo de que este proyecto sea sólido para aportar un granito de arena en las brechas o áreas identificadas en otros trabajos, incluso no dejar lagunas que mencionan en algunos casos recomendadas por los distintos autores. Capítulo IV se describe la metodología llevada a cabo a partir de lo planteado en el Capítulo 1 de manera ordenada y estructurada, explicando en cada parte la motivación de aplicar estas herramientas. El Capítulo V se muestran los resultados de las técnicas utilizadas, así como la forma en que fueron abordadas para la comprensión de los desafíos que conllevaron el trabajo, también se detalla una discusión de esta metodología con respecto a trabajos relevantes de investigadores que poseían un objetivo a fin, para concluir mencionamos la aportación de este proyecto desde este paradigma y las conclusiones a las que se llegaron. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.title | EVALUACION DEL IMPACTO AMBIENTAL Y PREDICCION DEL RENDIMIENTO EN LA PRODUCCION DE NARANJA (JCOF) MEDIANTE ANALISIS DE CICLO DE VIDA, SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICA Y MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | AGUILAR LASSERRE, ALBERTO A.%40413 | - |
| dc.contributor.director | MEZA PALACIOS, RAMIRO | - |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Instituto Tecnológico de Orizaba | es_MX |
| Appears in Collections: | Maestría en Ingeniería Industrial | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Cesión_de_derechos_CVU_758243.pdf | 332.22 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Tesis_Mariana_Martinez_Maldonado_26.pdf | 7.23 MB | Adobe PDF | View/Open |
This item is protected by original copyright |
This item is licensed under a Creative Commons License
