La revolución de la industria de residuos en Bogotá a través de una aplicación
En la actualidad, la discusión en torno a los residuos y a una gestión adecuada de estos, se ha convertido en un tema transcendental. Una gran mayoría de ciudadanos, empresas y gobiernos están buscando soluciones que ayuden a mitigar el impacto negativo que genera en el medio ambiente este problema....
- Autores:
-
Cuesta Tarditi, Alejandra
Scarpetta, Isabela
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Colegio de Estudios Superiores de Administración
- Repositorio:
- Repositorio CESA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.cesa.edu.co:10726/4311
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10726/4311
- Palabra clave:
- 628.445 Tratamiento de residuos
Administración de empresas
Aprovechamiento de residuos
Residuos orgánicos
Basuras y aprovechamiento de basuras
Medio ambiente
Desarrollo sostenible
Entrevistas
Residuos industriales
Reciclaje
Aplicaciones Web
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En la actualidad, la discusión en torno a los residuos y a una gestión adecuada de estos, se ha convertido en un tema transcendental. Una gran mayoría de ciudadanos, empresas y gobiernos están buscando soluciones que ayuden a mitigar el impacto negativo que genera en el medio ambiente este problema. Conforme a un reporte emitido por el Banco Mundial, actualmente se originan más de 2.010 millones de toneladas de desechos, lo que equivale a 595 millones de piscinas olímpicas llenas de basura; el 33% de estos residuos no se tratan ni se reciclan (Banco Mundial, 2018). Se menciona también que si no se toman medidas urgentes tales como eliminar la compra de productos desechables y hacer la separación de basuras de manera correcta, para el 2050, los desechos aumentarán en un 7% (Banco Mundial, 2018). Este fenómeno impacta de manera negativa el cambio climático, pues compromete la integridad y la funcionalidad de todos los ecosistemas, acelerando su degradación de un 70% a un 80%. La gran problemática que enfrenta el reciclaje hoy en día es que los desechos llegan contaminados a los centros de acopio o basureros, lo cual muestra que existen falencias en el proceso de separación de la basura desde los lugares donde empieza la cadena de reciclaje, es decir, desde los hogares, establecimientos comerciales y empresas. Afortunadamente la tecnología es una herramienta que puede utilizarse a favor del medio ambiente. En los últimos años, se han desarrollado nuevas técnicas de reciclaje que cuentan con tecnologías disruptivas tales como el Big Data y Machine Learning. Estas técnicas van encaminadas a desarrollar proyectos novedosos que faciliten y hagan más eficiente la manera cómo se recicla y los nuevos sistemas de recogida de residuos. El aprendizaje automático, inteligencia artificial y el Machine Learning serán los protagonistas para el desarrollo de Garb-E, una aplicación creada y diseñada de la mano de Mauricio Ferro, presidente para Smart Cities Colombia, que busca dinamizar la industria de las basuras en Bogotá. Con esta investigación, se pretende validar información y proponer un modelo de negocios que suponga una mejora en el sector del reciclaje, generando externalidades positivas a nivel ambiental, cultural, social, político y financiero. |
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Se menciona también que si no se toman medidas urgentes tales como eliminar la compra de productos desechables y hacer la separación de basuras de manera correcta, para el 2050, los desechos aumentarán en un 7% (Banco Mundial, 2018). Este fenómeno impacta de manera negativa el cambio climático, pues compromete la integridad y la funcionalidad de todos los ecosistemas, acelerando su degradación de un 70% a un 80%. La gran problemática que enfrenta el reciclaje hoy en día es que los desechos llegan contaminados a los centros de acopio o basureros, lo cual muestra que existen falencias en el proceso de separación de la basura desde los lugares donde empieza la cadena de reciclaje, es decir, desde los hogares, establecimientos comerciales y empresas. Afortunadamente la tecnología es una herramienta que puede utilizarse a favor del medio ambiente. En los últimos años, se han desarrollado nuevas técnicas de reciclaje que cuentan con tecnologías disruptivas tales como el Big Data y Machine Learning. Estas técnicas van encaminadas a desarrollar proyectos novedosos que faciliten y hagan más eficiente la manera cómo se recicla y los nuevos sistemas de recogida de residuos. El aprendizaje automático, inteligencia artificial y el Machine Learning serán los protagonistas para el desarrollo de Garb-E, una aplicación creada y diseñada de la mano de Mauricio Ferro, presidente para Smart Cities Colombia, que busca dinamizar la industria de las basuras en Bogotá. Con esta investigación, se pretende validar información y proponer un modelo de negocios que suponga una mejora en el sector del reciclaje, generando externalidades positivas a nivel ambiental, cultural, social, político y financiero.Big data y el proceso de reciclaje. Machine Learning. Machine Learning en el proceso de reciclaje. Reciclaje y medio ambiente. Metodología. Resultados. Entrevistas a recicladores. Entrevistas a expertos en tecnología. Entrevistas a empresas que compran basura. Modelo de negocio Canvas.Administrador de EmpresasPregradoapplication/pdfspa628.445 Tratamiento de residuosAdministración de empresasAprovechamiento de residuosResiduos orgánicosBasuras y aprovechamiento de basurasMedio ambienteDesarrollo sostenibleEntrevistasResiduos industrialesReciclajeAplicaciones WebAplicaciones móvilesLa revolución de la industria de residuos en Bogotá a través de una aplicaciónAcceso restringidohttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ecAdministración de EmpresasColegio de Estudios Superiores de Administración - CESAORIGINALADM2019-173.pdfADM2019-173.pdfapplication/pdf920123https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/4311/1/ADM2019-173.pdf5a208657a4bbfa395d19d171995d4178MD51restricted accessADM2019-168-AU.pdfADM2019-168-AU.pdfapplication/pdf1216603https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/4311/3/ADM2019-168-AU.pdf3b0aed5799ee39927c9206e343d69ab0MD53restricted accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81872https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/4311/2/license.txta9bdfa4f42f8a75ea7845ba5df7e9040MD52open accessTHUMBNAILADM2019-173.pdf.jpgADM2019-173.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4912https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/4311/4/ADM2019-173.pdf.jpg31f2ef5e5b18cd8733056c23d4ce849dMD54open accessADM2019-168-AU.pdf.jpgADM2019-168-AU.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8825https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/4311/5/ADM2019-168-AU.pdf.jpgcdcb9af1bbd63233d646cd36b8b96cd1MD55open access10726/4311oai:repository.cesa.edu.co:10726/43112022-01-19 12:26:05.691restricted accessBiblioteca Digital - CESAbiblioteca@cesa.edu.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 |