Publicación: Seguridad Alimentaria Inteligente: Transformando la Cadena de Suministro del Huevo con Tecnologías Emergentes y IA.
dc.contributor.advisor | Gonzalez Quevedo, Jhon Edwin | |
dc.contributor.author | Sánchez Ibarra, Miguel Eduardo | |
dc.contributor.author | Villafane Fernández, Daniel Felipe | |
dc.contributor.author | Roa Gutierrez, Jhonathan Stick | |
dc.contributor.author | Rodriguez Medina, Duván Andres | |
dc.contributor.researchgroup | Ingenierías - GIIS | |
dc.date.accessioned | 2024-09-13T17:55:57Z | |
dc.date.available | 2024 | |
dc.date.available | 2024-09-13T17:55:57Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.description.abstract | El enfoque del proyecto se centra en elevar los estándares de seguridad en la cadena de suministro de huevos dentro del sector agroindustrial, esto puede lograrse a través de un sistema de información que se apoya en algoritmos matemáticos y herramientas de Inteligencia Artificial (IA). Esta iniciativa mejora no solo la eficiencia operacional y la exactitud en la clasificación de los huevos, sino que también favorece a los participantes de la industria avícola al incrementar la trazabilidad y la calidad del producto final. Entre los objetivos del proyecto se encuentran el análisis estratégico de la cadena de suministro, la adherencia al ciclo de vida del proyecto y la creación de un algoritmo matemático que permite la detección automática de las propiedades físicas de los huevos. Sin embargo, el proyecto enfrenta desafíos como la limitada disponibilidad de recursos y el tiempo restringido para su ejecución. La función de predicción de peso del proyecto, capaz de procesar y clasificar 7000 imágenes en tan solo 2 minutos y 50 segundos, es clave para el mejoramiento de los estándares de calidad y seguridad alimentaria en la cadena de suministro de huevos. Desde el punto de vista académico, el proyecto aporta al progreso en el área de la agricultura de precisión y la implementación de tecnologías de vanguardia. La metodología de investigación comprende una revisión de literatura, recolección de datos, desarrollo de algoritmos y entrenamiento de modelos. A pesar de las limitaciones de recursos y tiempo, la eficacia de la función de predicción de peso es vital para superar estos obstáculos y lograr los objetivos propuestos | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | |
dc.description.degreename | Profesional en Ingeniería de Sistemas | |
dc.format.extent | 64 Páginas | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.identifier.uri | https://repositoriocrai.ucompensar.edu.co/handle/compensar/5350 | |
dc.publisher | Fundación Universitaria Compensar | |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería y Tecnología | |
dc.publisher.place | Bogotá D.C. | |
dc.publisher.program | Profesional en Ingeniería de Sistemas | |
dc.relation.references | Automated egg grading system using computer vision: Investigation on weight measure versus shape parameters. IOP Conference Series: Materials Science And Engineering, 342, 012003. Automated egg grading system using computer vision: Investigation on weight measure versus shape parameters - IOPscience | |
dc.relation.references | Yang, X., Bist, R. B., Subedi, S., & Chai, L. (2023). A Computer Vision-Based Automatic System for Egg Grading and Defect Detection. Animals, 13(14), 2354. https://doi.org/10.3390/ani13142354 | |
dc.relation.references | Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle. (s. f.). Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle | |
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dc.relation.references | Barroeta, M. R. (2023, 14 febrero). MEFE y MEFI, herramientas para análisis estratégico. . https://www.linkedin.com/pulse/mefe-y-mefi-herramientas-para-an%C3%A1lisis estrat%C3%A9gico-ruiz-barroe | |
dc.relation.references | He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Aprendizaje profundo residual para reconocimiento de imágenes. Actas de la Conferencia IEEE sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones (CVPR), 770-778. IEEE Xplore | |
dc.relation.references | Gestión de la cadena de suministro en la industria alimentariaCadena de suministro de alimentos | SafetyCulture | |
dc.relation.references | Innovaciones tecnologicas en la industria Avicola Innovaciones tecnológicas en la industria avícola (poultrylife.com) | |
dc.relation.references | González, B. (2020). Estrategias DOFA para Compañías de alimentos y bebidas. Editorial Y | |
dc.relation.references | Hernández, D. (2021). Aplicación de la matriz DOFA en la gestión estratégica de Compañías alimentarias. Editorial W. | |
dc.relation.references | González, A., [et al.]. (2023). Revista de Investigación en Tecnologías de la Información, 10(2), 100-115. | |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
dc.rights.license | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject.proposal | Suministro | spa |
dc.subject.proposal | Algoritmo | spa |
dc.subject.proposal | Avicola | spa |
dc.title | Seguridad Alimentaria Inteligente: Transformando la Cadena de Suministro del Huevo con Tecnologías Emergentes y IA. | spa |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
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dc.type.content | Text | |
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