Un algoritmo de clustering difuso para el análisis de las causas que afectan el desarrollo, productividad y competitividad de la industria de calzado, cuero y marroquinería con relación a su producción y mano de obra
El sector de cuero, calzado y marroquinería en Colombia es una actividad industrial especializada en el tratamiento del cuero y la manufactura de varios productos a base de este insumo y demás materiales. Este sector abarca diferentes actividades como la recolección y manipulación del cuero, diseño...
- Autores:
-
Benavídez Robles, Karol Juliana
Jiménez Wandurraga, Liz Bleidy Tatiana
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/12230
- Palabra clave:
- Aprendizaje automático
Agrupamiento
Mano de obra
Producción
Manufactura
Machine Learning
Clustering
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Production
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- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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A fuzzy clustering algorithm for the analysis of the causes affecting the development, productivity and competitiveness of the footwear, leather and leather godos industry in relation to it is production and workforce |
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El sector de cuero, calzado y marroquinería en Colombia es una actividad industrial especializada en el tratamiento del cuero y la manufactura de varios productos a base de este insumo y demás materiales. Este sector abarca diferentes actividades como la recolección y manipulación del cuero, diseño y elaboración de los productos de calzado y marroquinería y/o su venta y distribución. De acuerdo con el estado actual de esta industria, se tienen problemáticas que afectan directa e indirectamente su producción y venta como lo es la escasez en la mano de obra calificada, competencia desleal, variedad de productos sustitutos, falencias en la automatización en sus procesos de producción, limitadas adquisiciones de tecnología innovadora entre otras. La presente investigación ejecuta un algoritmo de clustering difuso y nítido por medio de software Python el cual agrupa las diferentes empresas del sector de cuero calzado y marroquinería a partir de una base de datos proporcionada por el DANE en su encuesta anual manufacturera en el periodo de tiempo 2015/2019. Estos algoritmos permiten analizar y comparar el resultado de cada uno para observar el comportamiento a través de los años y así determinar aquellos factores que influyen directa e indirectamente en el desarrollo, la productividad y la competitividad del sector y a su vez plantear propuestas de mejora con la finalidad de reestablecer y buscar el crecimiento de este. |
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Este sector abarca diferentes actividades como la recolección y manipulación del cuero, diseño y elaboración de los productos de calzado y marroquinería y/o su venta y distribución. De acuerdo con el estado actual de esta industria, se tienen problemáticas que afectan directa e indirectamente su producción y venta como lo es la escasez en la mano de obra calificada, competencia desleal, variedad de productos sustitutos, falencias en la automatización en sus procesos de producción, limitadas adquisiciones de tecnología innovadora entre otras. La presente investigación ejecuta un algoritmo de clustering difuso y nítido por medio de software Python el cual agrupa las diferentes empresas del sector de cuero calzado y marroquinería a partir de una base de datos proporcionada por el DANE en su encuesta anual manufacturera en el periodo de tiempo 2015/2019. Estos algoritmos permiten analizar y comparar el resultado de cada uno para observar el comportamiento a través de los años y así determinar aquellos factores que influyen directa e indirectamente en el desarrollo, la productividad y la competitividad del sector y a su vez plantear propuestas de mejora con la finalidad de reestablecer y buscar el crecimiento de este.PregradoIngeniero IndustrialThe leather, footwear and leather goods sector in Colombia is an industrial activity that involves the processing of leather and the manufacture of various leather-based products and the production of leather footwear and other materials. This sector covers different activities such as the collection and manipulation of leather, design and manufacture of footwear and leather goods and/or their sale and distribution. According to the current state of this industry, there are problems that directly and indirectly affect its production and sales, such as the shortage of skilled labor, unfair competition, variety of substitute products, lack of automation in its production processes, limited acquisitions of innovative technology, among others. The present investigation executes a fuzzy and soft clustering algorithm by means of a software called Python which clusters the different companies of the leather goods sector from a dataset provided by DANE on their annual manufacturing survey in the timeline 2015/2019. These algorithms make it possible to analyze and compare the results of each to observe the behaviors through the year and determine those factors that directly and indirectly influence the development, productivity and competitivity of the sector and, in addition, to make ecommendations for improvement in order to reestablish and seek the growth of this industry.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasIngeniería IndustrialEscuela de Estudios Industriales y EmpresarialesAprendizaje automáticoAgrupamientoMano de obraProducciónManufacturaMachine LearningClusteringWorkforceProductionManufacturingUn algoritmo de clustering difuso para el análisis de las causas que afectan el desarrollo, productividad y competitividad de la industria de calzado, cuero y marroquinería con relación a su producción y mano de obraA fuzzy clustering algorithm for the analysis of the causes affecting the development, productivity and competitiveness of the footwear, leather and leather godos industry in relation to it is production and workforceTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALCarta de autorización 1.pdfCarta de autorización 1.pdfapplication/pdf162055https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/313d9c78-302f-4703-b4fa-b9334daf3e38/downloadb26330fea32d40a0b19e462c4c7a5487MD51Carta de autorización 2.pdfCarta de autorización 2.pdfapplication/pdf174136https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/7ad21f37-1f68-44be-944b-18623a8f0582/download2e493330071c8c57a9fa6f58696e0e69MD52Documento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf1614650https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/1f470576-d1fd-4140-837a-23489dbe94d1/downloadd0c3e47c96ff3d79439c72bbe7ee7107MD53Nota de proyecto 1.pdfNota de proyecto 1.pdfapplication/pdf635199https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/b3cde919-acd1-40a0-8225-c1eb7504f4ea/download9f4558c1091489e458243f5fc836add9MD54Apéndice 2. 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Resultado y Análisis de datos K-means por años.xlsxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet640115https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/2b509a96-f7f8-4bad-aef5-29738cb707d0/download0beaa997c1197f915f58e200f4e39eb9MD59Apéndice 6. Resultado y Análisis de datos Fuzzy K-menas por año.xlsxApéndice 6. Resultado y Análisis de datos Fuzzy K-menas por año.xlsxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet18064464https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/c4af8078-441b-4cf6-ac48-95b206450f20/download2aa5ebb709c96fb57b62326a8da330e3MD510Apéndice 8. Análisis detallado por años Fuzzy K-means.docxApéndice 8. Análisis detallado por años Fuzzy K-means.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document54511https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/39ef8798-933c-43d3-b24d-29c74a0e4a1e/download935dfd75ee99758ab2799b6f30f0ff04MD511Apéndice 9. Análisis Bibliométrico.docxApéndice 9. Análisis Bibliométrico.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document614490https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/0848c42b-00cc-4733-9ad5-196662b8e0ef/download6692dabe57c000325940dd347c30338cMD512Apéndice 11. Comparación de algoritmos.xlsxApéndice 11. Comparación de algoritmos.xlsxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet39306https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/e6ae9b41-9c21-4b08-a7c1-ef07431651be/download92b37e6af719c390b6684758a76a4c7eMD513Apéndice 1. Microdatos DANE.xlsxApéndice 1. Microdatos DANE.xlsxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet49002237https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/bb52d8c5-d940-496a-b5f2-e56e6a49ab50/download903965e025fa8e144d92325987833003MD514Apéndice 7. Análisis detallado por años K-means.docxApéndice 7. Análisis detallado por años K-means.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document30284https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/fdc7dff8-859e-48c6-9302-1d07ad762c2c/downloadb4a5bc7ee3a082bc41716ed992496bf9MD515Apéndice 12. Artículo de Investigación.docxApéndice 12. Artículo de Investigación.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document220883https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/4ab6bdb8-0c22-47f5-b85f-47648e41d2c4/downloadc2ad7bc69f1230dd03ae89e36f7bba83MD516Nota de proyecto 2.pdfNota de proyecto 2.pdfapplication/pdf613458https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/9b8a0457-42ec-4d98-a1e9-35e3f63fb1f8/download4b18542df9ac0ebbe5b700b4e58776c9MD517Carta de confidencialidad.pdfCarta de confidencialidad.pdfapplication/pdf174061https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/1c941fe4-c247-495d-a885-996f12e8c133/download5960ec766aec18a4508801bb1f83bccaMD518LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82237https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/b8ed6136-000e-4b32-8af5-10a0c10a3c5f/downloadd6298274a8378d319ac744759540b71bMD5520.500.14071/12230oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/122302023-01-25 13:06:55.774http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessembargohttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.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 |