Facultad Regional Buenos Aires
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Item “Organización Técnica y de Gestión para el Manejo y Acopio Seguro de Granos de Girasol en Silos de la Argentina”(Escuela de Posgrado FRBA, 2025-04-01) Travaglini, TomásEl presente trabajo analiza la organización técnica y de gestión para el manejo y acopio seguro de granos de girasol en silos de Argentina. Se parte del problema recurrente de incendios en plantas de acopio, causado por la combinación de factores como humedad elevada, presencia de materia extraña, deficiencias en aireación y ausencia de monitoreo de temperatura. El objetivo principal es proponer una serie de medidas técnicas y de gestión que permitan minimizar el riesgo de incendios. Para ello, se realizó una revisión bibliográfica de normativas y estudios técnicos, junto con el análisis de un caso real de incendio en una planta de acopio. Se aplicó el método de Espina de Pescado para identificar las causas del siniestro y se utilizó la jerarquía de controles de riesgos para desarrollar estrategias de prevención. Los resultados evidencian que el riesgo de incendio en silos de girasol puede reducirse significativamente mediante el control de humedad, la eliminación de materia extraña, la optimización de la aireación y la implementación de monitoreo térmico. Se concluye que la aplicación de estas medidas mejora la seguridad laboral y la conservación del granoItem “La integración de la sostenibilidad en la formación en administración y gestión empresarial"(2025-04-05) Vallejos Guerrero, Cristina Azuzena-Item "Prevención de Riesgos en el Transporte: Evaluación del Comportamiento de los Conductores y Establecimiento de un Índice de Criterio de Manejo"(2025-03-19) Bettarel, MaximilianoCuando se produce un accidente de tránsito laboral, aparte de los posibles daños humanos, en ocasiones irreparables, y materiales que genera a los implicados y a la sociedad en general, también repercute en mayor o menor medida en la empresa, dependiendo de la magnitud y gravedad del accidente. Estas consecuencias principalmente se traducen en costes para las empresas, tanto directos como indirectos. La empresa para minimizar los siniestros de accidentes de transito en la via publica, o en rutas, se implementa y gestiona procedimientos con herramientas de medición de variables sobre la conducta de manejo de los conductores, como medidas preventivas se mide el indice de de manejo seguro de los conductores el cual debe ser menor a 1, también establecer si se aplica-parcial o no se aplica la valorización de los riesgos en la hoja gestión de viajes antes de emprender un viaje de mas de 200km de distancia. El trabajo es de carácter preventivo se analizaran los datos recopilados de dos fuentes de información que pertenecen a la empresa. Tiene como alcance a todos los conductores internamente designados, y los conductores externos de la contratación de los proveedores de servicio de transporte o traslados, subcontratistas los cuales deben cumplir con las mismas políticas y procedimientos de la empresa, las cuales se exigirán al momento de su contrataciónItem "Coque eléctrico y riesgos asociados al mantenimiento de Sistema de Distribución ALUAR – Línea de 33kv y 13,2kv"(Escuela de Posgrado FRBA, 2025-03-31) Micheli, FernandoEl presente estudio analiza los riesgos a los que están expuestos los trabajadores de mantenimiento de las líneas de alta y media tensión del parque eólico de la empresa Aluar en la provincia de Chubut, por medio del desarrollo de un sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo que cumpla la ley 19587 para que preserve la integridad y salud de los trabajadores. Para ello se analiza las habilidades y capacidades que deberá tener el personal a la hora de la selección y capacitación. Se consideran los aspectos cruciales para preservar la vida de los trabajadores, minimizar las interrupciones del servicio eléctrico, la calidad del servicio, la reducción de costos, la confiabilidad del suministro eléctrico, el cumplimiento normativo y la eficiencia económica. Al invertir en mantenimiento preventivo, se evitan problemas mayores y se asegura un sistema eléctrico en óptimas condiciones.Item Revisión Sistemática de Literatura sobre Herramientas Ontológicas para Representar Conocimientos(Universidad Nacional de La Plata, Facultad de Informática, 2024-10) Hernandez, Jair; Vegega, Cinthia; Pollo Cattaneo, María FlorenciaLas ontologías proporcionan un marco formal para modelar conceptos, relaciones y reglas del dominio, permitiendo de esta forma la representación del conocimiento en el marco de los Sistemas Inteligentes. Para poder modelar dicho conocimiento es necesario contar con herramientas que permitan crear, editar y gestionar ontologías. En este contexto, el presente trabajo explora los factores, criterios y características en relación con las herramientas para la creación de ontologías. Este proceso se realiza mediante una revisión sistemática de la literatura que brinda una visión actualizada de los editores disponibles. Además, se identifican las limitaciones y restricciones existentes, así como las mejores prácticas que se promuevenItem A Machine Learning-Based Clinical Decision Support System for Mental Health Risk Profiling(CEUR-WS, 2024-10) Paoli, Juan Francisco; Chatterjee, Parag; Pollo Cattaneo, Maria FlorenciaClinical Decision Support Systems (CDSS) are increasingly being adopted to enhance healthcare delivery, particularly in mental health. This paper presents the design and implementation of a CDSS framework tailored for mental health-related data, focusing on predictive risk profiling and supporting healthcare professionals in data-driven decision-making. The system integrates machine learning algorithms for both classification and regression tasks, facilitating personalized risk assessments and treatment recommendations. It features a modular architecture, consisting of a data processing pipeline, machine learning engine, and an intuitive user interface, allowing for efficient handling of diverse datasets and seamless integration with existing clinical workflows. The system was tested on multiple open datasets, each requiring varying levels of preprocessing and data cleaning. Key results include the performance of models like Random Forest, Gradient Boosting, and K-Nearest Neighbors, and the significant impact of feature complexity over patient volume on processing times. Despite being deployed on mid-range hardware, the system achieved fast response times, highlighting its feasibility for real-time clinical use. The work underscores the importance of usability, performance efficiency, and interoperability in developing CDSS solutions, paving the way for broader adoption in mental health contexts.Item Knowledge Management: Innovation, Technology and Ontologies(CEUR-WS, 2024-10) Straccia, Luciano; Pollo Cattaneo, Maria FlorenciaKnowledge is an essential resource to create value for organizations and requires adequate Knowledge Management to generate, retain, and apply it and obtain competitive advantages. Knowledge management implies considering the people who are part of the organization as a key factor, proposing organizational cultures and aspects that favor it, and applying processes and technologies. This research used a literature review of articles published in the DBLP Computer Science Bibliography in first and second-quartile journals based on the Scimago Ranking Journal to analyze the presence of Knowledge Management, which views are considered, and which aspects of technology are most relevant. The results of this research provide an overview of relevant topics about knowledge management and allow shows the relevance relationship between knowledge management and innovation, and artificial intelligence and ontologies as a fundamental part of the application of knowledge management.Item Gestión del Conocimiento: Actividades, Tecnología y Modelo de Medición(Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco, 2024-04) Straccia, Luciano; Pollo Cattaneo, Maria Florencia; Maulini, Adriana; Berro, CamilaLa gestión del conocimiento (GC) aborda la creación y el uso del conocimiento en las organizaciones desde un enfoque multidisciplinar. El grupo GEMIS, a través de diversos proyectos, se propone analizar la GC desde sus diversos enfoques y presentar un modelo integral para su aplicación concreta en las organizaciones. Este trabajo presenta los diferentes enfoques, los proyectos de investigación desarrollados en dicho marco, los resultados obtenidos y las próximas actividades de investigación y publicaciones previstas. Los proyectos (finalizados o en desarrollo) del grupo de investigación han tratado sobre la indagación del grado de implementación de GC en las pequeñas y medianas fábricas de software; análisis de modelos de representación del contenido y propuestas de tecnologías y arquitecturas tecnológicas para la implementación de GC en las organizaciónes; definición de un modelo de medición de GC y un observatorio tecnológico que favorezca la visualización del estado de aplicación de la GC de la Ciudad de Buenos Aires.Item Aplicación de la Inteligencia Artificial en el contexto de la salud mental(Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco, 2024-04) Di Felice, Martin; Lamas, Chabela; Maleh, Federico; Norscini, J.; Ramón, Hugo; Deroche, Ariel; Lebedinsky, M.; Leguizamón, R.; Montenegro Aguilar, G.; Trupkin, I.; Pytel, Pablo; Vegega, Cinthia; Chatterjee, Parag; Pollo Cattaneo, Maria FlorenciaLa salud mental abarca el bienestar emocional, psicológico y social de un individuo, influyendo significativamente en su calidad de vida. En un contexto global de creciente conciencia sobre la importancia de la salud mental, la aplicación de la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta prometedora para mejorar la prevención, diagnóstico y tratamiento de trastornos mentales. La IA ofrece capacidades analíticas avanzadas que pueden procesar grandes volúmenes de datos clínicos, genéticos y de comportamiento, permitiendo una detección temprana precisa de problemas de salud mental, una personalización de tratamientos basada en datos y una intervención proactiva. Además, la IA está siendo utilizada para desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, identificar patrones de riesgo y predecir resultados de tratamiento. Estas aplicaciones están transformando la forma en que los profesionales de la salud mental abordan y gestionan los trastornos psicológicos, mejorando la eficiencia de los servicios y optimizando los resultados para los pacientes. En este contexto, el Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería en Software (GEMIS) de la Universidad Tecnológica Nacional - Facultad Regional Buenos Aires está trabajando para llevar adelante una nueva línea de investigación, aplicacion inteligencia artificial en el campo de la salud mental. El presente trabajo tiene como objetivo describir el estado de avance de la línea de investigación vinculada con la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) en la salud mental. Además del desarrollo de los modelos predictivos en base de datos clçinicos utilizando técnicas de aprendizaje automático en el área de salud mental, se incorpora un nuevo aspecto en la línea de investigación, el análisis automático de señales e imágenes para buscar nuevos patrones y predictores relacionados a la salud mental, proporcionando una mirada complementaria a la línea principal. Se espera fortalecer esta línea de investigación enriqueciendo así el panorama de investigación en el campo de la salud mental.Item PROCESOS DE EXPLOTACIÓN DE PATRONES EN AGROECOSISTEMAS SUSTENTABLES(Escuela de Posgrado FRBA, 2025-03-25) Russo, Elsa SusanaLos enormes avances en materia de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), junto con el uso de herramientas digitales aplicadas a la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence), resultan hoy vitales para lograr un desarrollo científico y tecnológico innovadores en el Sector Público, si se desea enmarcarlo en el actual proceso de globalización. El objetivo de esta investigación, fue adaptar la metodología de Ralph Kimball para el desarrollo e implementación de sistemas de información basados en Almacenes de datos (Data Warehouse) a fin de optimizar los procesos de captura de datos, transformación y recuperación de información, así como también la transferencia de resultados obtenidos con inmediatez. En este sentido, se analizaron diferentes metodologías, técnicas basadas en Knowledge Discovery Databases (KDD) propuestas por Usama Fayyad, consistentes en procesos automáticos que combinan el descubrimiento y análisis para extraer patrones útiles, válidos y veraces en agroecosistemas sostenibles. Como resultados, se logró proponer las etapas de desarrollo e implementación de un sistema de información integrado en un repositorio digital de cuencas hidrológicas, con interfaces de consulta para el acceso de usuarios e investigadores expertos. Con dichos resultados, se espera contribuir a futuras investigaciones orientadas a la prospectiva y resiliencia tecnológica en agroecosistemas.