Tesis de Postgrado Ingeniería

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Diseño molecular "DE-NOVO" con inteligencia artificial generativa
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Peña Daiber, Raimundo; Herrera Marín, Mauricio
La inteligencia artificial (IA) ha transformado el diseño y descubrimiento de fármacos, permitiendo la identificación de compuestos bioactivos mediante la exploración eficiente de espacios químicos. En este trabajo se presenta un enfoque innovador para el diseño in silico de nuevos Antiinflamatorios No Esteroideos (AINEs), medicamentos esenciales para el manejo del dolor y la inflamación, que actúan inhibiendo las enzimas ciclooxigenasas (COX-1 y COX-2). Sin embargo, los efectos secundarios asociados con la inhibición no selectiva de estas enzimas, como daños gastrointestinales, nefrotóxicos y riesgos cardiovasculares, evidencian la necesidad de desarrollar moléculas con mayor selectividad hacia COX-2. La metodología propuesta combina Autoencoders Variacionales (VAE) para modelar el espacio químico latente, con Algoritmos Genéticos (AG) con el fin de optimizar propiedades moleculares hacia objetivos terapéuticos específicos. Este enfoque busca generar moléculas candidatas con mayor afinidad hacia COX-2 y menor actividad sobre COX-1, maximizando la eficacia terapéutica y minimizando los efectos adversos. Estudios recientes han demostrado que esta combinación de herramientas de IA permite el diseño racional y eficiente de moléculas con propiedades favorables, incluyendo mejoras en parámetros ADMET y selectividad molecular. La propuesta presentada no sólo acelera el proceso de descubrimiento de fármacos, sino que también ofrece un marco para el desarrollo de terapias personalizadas, con potencial de impacto significativo en la farmacología moderna y en la calidad de vida de los pacientes. Este documento se enfoca en la descripción detallada de la metodología implementada como base para futuras etapas del trabajo, que incluirán la validación y análisis exhaustivo de los resultados obtenidos.
Guía Introductoria como capacitación en el estudio en fuentes de Rayos Gamma: Estudio y análisis de eventos espaciales de alta energía para promover el interés y desarrollo de competencias necesarias para proyecto SWGO en Chile
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Bustamante Gutiérrez, Carlos; Morgado Jopia, Jorge; Zúñiga Sinsay, Víctor; Gómez Vargas, Germán
Este trabajo corresponde a una guía capacitadora e incluso motivacional para profesionales o interesados en el estudio del campo de la astronomía, precisamente en las fuentes espaciales de rayos gamma. Un campo de la ciencia que ha tomado gran relevancia en Chile especialmente por el observatorio terrestre SWGO que se encuentra en construcción y espera esté operativo en 2030. Este hito del observatorio SWGO en Chile ha procurado la necesidad de la industria académica e investigativa de formar más astrónomos o especialistas en este campo. Esto es nuestra principal motivación, razón por la cual nos aventuramos en crear esta guía especie starter pack (en base a nuestra expertise con proyectos de datos) para los eventuales incumbentes que quieren versarse y por qué no, desempeñarse laboralmente en el eventual observatorio de rayos gamma SWGO. La idea es que esta guía sea un primer encuentro cercano hacia el estudio con datos de las fuentes de rayos gamma, de tal manera que sea amigable, fácil de leer, y los más importante que permita al incumbente identificar patrones espaciales, energéticos en las emisiones de rayos gamma, validar teorías astrofísicas y desarrollar habilidades en el análisis de estos datos. Para lo anterior abordaremos esta guía en 3 tópicos distintos pero que finalmente convergen al mismo objetivo. El primero será IRF’s (Instrument Response Functions), luego análisis de fuentes de rayos gamma (con Gammapy), y finalmente Machine Learning aplicado con estos datos.
Cómo se pueden potenciar entre sí las atracciones turísticas de Chiloé
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) González Lillo, Ariel; Pastén Carrasco, David; Candia Vallejos, Cristian
Este estudio analizó el flujo turístico entre las atracciones de Chiloé a distintas distancias (50 km, 25 km, 10 km, 5 km y 1 km) para evaluar dos hipótesis clave: si la proximidad geográfica tiene un impacto en el flujo de visitantes y si las atracciones más centrales (hubs) tienden a tener mejores valoraciones y más reseñas. A lo largo de los distintos rangos de distancia, los resultados revelaron que la proximidad geográfica no muestra una relación significativa con el flujo de visitantes. Las correlaciones entre distancia y flujo fueron consistentemente bajas o cercanas a cero, lo que sugiere que la proximidad física no es un factor determinante en el flujo turístico. En cuanto a la centralidad, las atracciones más centrales tienden a acumular más reseñas, lo que confirma su papel como hubs en la red turística. Sin embargo, la relación entre centralidad y valoración promedio fue negativa en varias distancias, lo que indica que, aunque estas atracciones son populares y frecuentadas, no necesariamente son las mejor valoradas, posiblemente debido a la masificación o a expectativas no cumplidas. A medida que se redujo la distancia, la centralidad mostró una relación más fuerte con las reseñas, aunque la valoración promedio siguió siendo más baja en las atracciones centrales. Las limitaciones del estudio incluyen la falta de información temporal y sociodemográfica de los turistas, así como posibles sesgos en los datos de reseñas, que podrían no reflejar de manera equitativa a todas las atracciones. Además, las correlaciones lineales utilizadas no capturan posibles relaciones no lineales o indirectas entre las variables. En el futuro, investigaciones más profundas podrían incluir modelos de análisis más complejos, como simulaciones de redes dinámicas, y considerar factores temporales y demográficos para entender mejor las decisiones de los turistas. En conclusión, los hallazgos sugieren que la proximidad geográfica no explica de manera significativa el flujo turístico, mientras que la centralidad en la red sí influye en la cantidad de reseñas, aunque no necesariamente en la calidad percibida de las atracciones.
Clasificación y Visualización de Fuentes No Identificadas en el catálogo FERMI LAT 14-YEAR POINT SOURCE: Representación interactiva de la distribución y características de las fuentes de rayos Gamma detectadas por el telescopio Fermi en una visualización planetaria para facilitar el análisis y el descubrimiento de patrones por parte de los astrofísicos e investigadores del espacio.
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Angulo Cáceres, Sergio; Gómez Vargas, Germán
La astronomía de altas energías, particularmente el estudio de fuentes de rayos gamma, desempeña un rol central en la comprensión de fenómenos cósmicos extremos. El Telescopio Espacial Fermi, a través de su instrumento LAT (Large Area Telescope), ha proporcionado durante 14 años datos invaluables del cielo en rayos gamma los que han sido consolidados en el catálogo DR4. Este catálogo incluye miles de fuentes distribuidas por todo el cielo, muchas de las cuales corresponden a objetos como púlsares, remanentes de supernova, núcleos galácticos activos y otros fenómenos energéticos. Sin embargo, la complejidad de estos datos plantea grandes desafíos como lo son comprender su distribución espacial, identificar patrones, correlacionar con otros espectros electromagnéticos y como facilitar la interacción con la información por parte de la comunidad interesada en estos fenómenos. Este trabajo presenta una visualización planetaria interactiva que aborda dichos desafíos, integrando el extenso marco teórico provisto, incluyendo una revisión de la literatura existente sobre visualización de datos astronómicos, el funcionamiento del telescopio Fermi, la naturaleza del catálogo DR4, y los desafíos propios de la astronomía de rayos gamma. Luego, se desarrolla una solución técnica que involucra la adquisición, limpieza, normalización y transformación de datos desde distintos formatos, la conversión de coordenadas, la integración de catálogos adicionales, como el HYG Database para estrellas y datos de constelaciones, y la posibilidad de incorporar datos personalizados. La herramienta resultante es un producto de datos, basada en Python con Flask y Plotly, lo que ofrece un entorno inmersivo en el que el usuario puede navegar por la esfera celeste, filtrar y clasificar tipos de fuentes, integrar información propia, esperando detectar patrones complejos con mayor facilidad. La validación de necesidades se realizó a través de encuestas (simuladas con ChatGPT) y el trabajo se enmarca en el modelo anidado para diseño y validación de visualizaciones de Tamara Munzner.
Diversificación de Rubros en Licitaciones Públicas: Un Enfoque Basado en Cálculo de Density Relatedness y Machine Learning para Maximizar el Éxito de la Diversificación en Rubros Potenciales
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2025) Mercandino Sepúlveda, Matías; Chacón Acosta, Ricardo; Candia Vallejos, Cristian
En el contexto de las licitaciones públicas en Chile entre 2014 y 2023, las empresas buscan constantemente oportunidades para diversificar y aumentar su éxito en futuros procesos de licitación. Este estudio tiene como objetivo explorar cómo las empresas podrían utilizar modelos de machine learning para clasificar y evaluar automáticamente oportunidades de diversificación hacia rubros relacionados, basándose en el concepto de density relatedness. A través de un análisis planificado de datos históricos de licitaciones públicas, se desarrollaron metodologías para calcular estas métricas y se aplicó un modelo predictivo que permitirá identificar las mejores oportunidades de expansión. Se espera que los resultados demuestren que una alta density relatedness indica que el rubro potencial (r’) está estrechamente relacionado con los rubros actuales del proveedor, lo que sugiere una mayor probabilidad de éxito en la diversificación hacia ese rubro.
Evolución de la pandemia de Covid-19 en la Región Metropolitana: un estudio de estados ocultos usando hidden markow model y su relación con índices de movilidad y factores sociodemográficos
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Neira Urrutia, Constanza; Lagos Alvarado, Fernando; Herrera Marín, Mauricio
Este estudio analizó la evolución de los contagios de Covid-19 en las comunas de la Región Metropolitana de Chile, empleando modelos Hidden Markov Models no homogéneos y Linear Mixed Models para identificar estados latentes y modelar las transiciones entre ellos. El objetivo principal fue identificar patrones clave que explicaran la propagación del virus y evaluar el impacto de factores sociodemográficos y de movilidad en las dinámicas de contagio, proporcionando información útil para la toma de decisiones en salud pública. A través del análisis, se identificaron tres estados latentes asociados a la intensidad de los contagios, definidos como estados leve, moderado y severo. Las transiciones entre estos estados fueron modeladas incorporando índices de movilidad interna y externa, variables sociodemográficas como el hacinamiento, el ingreso per cápita y el nivel educativo, así como efectos aleatorios por comuna y tiempo para capturar diferencias espaciales y temporales. Los resultados evidenciaron que la movilidad interna y externa desempeñaron un papel determinante en las probabilidades de transición entre estados, destacándose como factores clave en la propagación del virus. Asimismo, las características sociodemográficas demostraron ser esenciales para explicar la heterogeneidad en las dinámicas comunales, mostrando cómo variables como el hacinamiento, ingreso per cápita y el nivel educativo influyen en la evolución de los contagios. Además, los patrones específicos por comuna y temporalidad revelaron diferencias significativas en las probabilidades de transición, subrayando la necesidad de intervenciones localizadas. En conjunto, estos hallazgos resaltan la necesidad de segmentar estrategias de salud pública basándose en las características específicas de las comunas y de ajustar las intervenciones según las dinámicas temporales y locales. El uso de este enfoque, que combina análisis contextualizado y modelado avanzado, podría optimizar los resultados en futuras emergencias sanitarias, mejorando la eficiencia y efectividad de las medidas de contención.
Pronóstico de la demanda de asignaturas ofertadas en una Institución de Educación Superior basado en Modelos Predictivos y de Analítica Avanzada: Estudio a partir de datos de las asignaturas de la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Bío-Bío
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Cid Campos, Olga Angélica; Raveau Morales, María Paz
El pronóstico de la demanda consiste en predecir o estimar la necesidad de un producto o servicio en un período de tiempo futuro [16]. Realizar estimaciones de demanda es estratégicamente un valor invaluable dado que apoya significativamente la gestión institucional para la toma de decisiones de manera más oportuna y eficaz. Hoy en día con los avances tecnológicos a través de técnicas estadísticas, machine learning, deep learning entre otras es posible realizar pronósticos en las distintas áreas del conocimiento. Es por ello que este estudio se enmarca en el ámbito de apoyo a la gestión académica y sus procesos como lo es la planificación de la oferta de asignaturas para un periodo académico futuro. En el presente trabajo se propone realizar un estudio comparativo de algunas técnicas predictivas y algoritmos de analítica de datos, con el fin de proponer una solución para la predicción de la demanda de oferta de asignaturas de la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Bio-Bío. Para ello se abordan, por una parte, un modelo de clasificación para determinar la tasa de aprobación de las asignaturas en estudio basado en algoritmos de regresión logística y árbol de decisión lo que permite estimar la demanda en función de los resultados de la tasa de aprobación estimada para las asignaturas, y por otra, un modelo de regresión lineal múltiple y series temporales para la predicción de la demanda de asignaturas para un periodo futuro. En el caso de serie temporal se aplican modelos ARIMA y de redes neuronales, específicamente algunos recomendados en esta materia como lo son las Redes Convoluciones (CNN) y Redes LSTM. Los resultados obtenidos reflejan que el modelo de árbol de decisión propuesto es el más preciso para la predicción de la tasa aprobación de las asignaturas. En el caso de la predicción de la demanda se obtienen los mejores resultados con el modelo de regresión lineal con penalización Ridge.
Uso de Manifesto Project para identificar patrones comunes en programas de Gobierno para enfrentar la corrupción
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Bunster Raby, Jorge Matías; Raveau Morales, María Paz
Este estudio, desarrollado como parte del Proyecto Capstone del Magíster en Data Science de la Universidad del Desarrollo, tiene como objetivo identificar patrones comunes en los programas de gobierno de candidatos presidenciales a nivel mundial, con foco en el fenómeno de la corrupción. La investigación agrupa países en comunidades con prioridades temáticas similares, utilizando técnicas de análisis de datos y clustering, y contrastando los hallazgos con el índice CPI (Corruption Perception Index) de Transparency International. Los resultados ofrecen una herramienta útil para el análisis comparado de políticas públicas, facilitando la identificación de referentes exitosos en la lucha contra la corrupción y permitiendo medir el progreso en países con desafíos similares. Asimismo, sienta las bases para futuros trabajos que combinen estos hallazgos con datos empíricos sobre la implementación y efectividad de políticas gubernamentales.
Pronóstico Espaciotemporal de Precipitaciones en Chile utilizando Redes Neuronales y Métodos Estadísticos Avanzados
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Marchant Ferrada, Martín; Silva Uribe, Sergio; Herrera Marín, Mauricio
El objetivo de esta investigación es evaluar la efectividad del uso combinado de un Autoencoder (AE) y la Descomposición Modal Dinámica (DMD) en la predicción de patrones espacio-temporales de precipitaciones en Chile. Se propone un enfoque innovador que integra estas metodologías para capturar la complejidad dinámica de los datos climáticos, utilizando una representación compacta en un espacio latente y su posterior descomposición dinámica. Los resultados obtenidos evidencian una alta precisión en la predicción de precipitaciones, con un destacado desempeño en la identificación de patrones dominantes y recurrentes en las series temporales. Además, se resalta el bajo costo computacional del modelo, ya que todo el proceso se ejecutó exitosamente en un equipo de cómputo estándar, lo que refuerza su aplicabilidad en contextos con recursos limitados. Este enfoque permitió generar predicciones locales, logrando un nivel de detalle y especificidad superior al de los modelos globales tradicionales, crucial para la toma de decisiones en áreas específicas de Chile. En síntesis, esta investigación demuestra la viabilidad y precisión de esta metodología para predecir precipitaciones en Chile, destacando su potencial para aplicaciones climáticas en entornos específicos, ya que son predicciones locales. Su enfoque basado en la integración de técnicas modernas de machine learning y análisis modal dinámico resalta como una solución eficiente e innovadora en el campo de la modelización climática.
Populismo y migración: Análisis de Redes de discursos Presidenciales mediante Programación de Lenguaje Natural
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Morales Rojas, Daniel; Raveau Morales, María Paz
El presente trabajo explora la conexión entre el populismo y las referencias a asuntos migratorios en discursos de gobiernos de América Latina, empleando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), análisis de redes y métodos de Machine Learning. El estudio examina un corpus de 273 discursos pronunciados entre 1998 y 2019. Mediante el estudio de textos y la detección de patrones discursivos, se crearon redes que representan menciones entre naciones, valorando métricas fundamentales como la centralidad y la frecuencia de términos vinculados a la migración. Se crearon agrupaciones de países basadas en parámetros políticos y métricas de centralidad calculadas durante el armado de las redes. Además, se creó un modelo predictivo fundamentado en Gradient Boosting, que tiene la capacidad de calcular los niveles de populismo con una precisión del 63%. Los hallazgos indican que los discursos que abordan asuntos migratorios suelen mostrar ciertas tendencias de populismo, lo cual puede inferir que estas narrativas se utilizan de manera estratégica para captar respaldo político (Martínez ,2023). Así, este análisis aporta a la comprensión del uso de narrativas migratorias en escenarios políticos, marcando la influencia en la formación de discursos populistas.
Metodologías de estimación del valor de jugadores en el fútbol profesional: un enfoque de data science
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Ruiz Benavides, Miguel Ángel; Bravo Celedón, María Loreto
Este proyecto aborda la estimación del valor de mercado de los futbolistas mediante el uso de metodologías de machine learning, redes neuronales y análisis de datos. Se desarrollaron modelos predictivos para calcular los valores de los jugadores, integrando variables deportivas, económicas y sociales. Como parte del análisis, se emplearon herramientas como Transfermarkt y técnicas de scraping en redes sociales para incrementar la precisión de las valoraciones. Para garantizar la utilidad y replicabilidad del trabajo, se creó una aplicación web utilizando Flask, permitiendo a los usuarios visualizar las predicciones de manera interactiva. Además, el código completo del proyecto, incluyendo el aplicativo Flask, se publicó en un repositorio de GitHub para facilitar su acceso y reutilización.
Generación de ranking de futbolistas en base a estadísticas históricas y un enfoque de ciencia de datos
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Bernier Mora, Mauricio; Bravo Celedón, María Loreto
El fútbol, un deporte tradicionalmente evaluado mediante observación subjetiva, ha comenzado a adoptar herramientas avanzadas de ciencia de datos para evaluar el desempeño de los jugadores y optimizar decisiones tanto dentro como fuera del campo. Esto ha permitido a clubes deportivos y analistas utilizar un enfoque más cuantitativo y objetivo para medir el rendimiento de los jugadores, facilitando la identificación de patrones y la predicción del desempeño futuro.
Propuesta de un modelo de gestión de calidad de una planta de tableros contrachapados, sustentado en metodología Lean Six Sigma
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Lillo Garrido, Viviana Andrea; Palma Infante, Cristian
Este trabajo presenta una propuesta de modelo de gestión de calidad basada en metodología Lean Six Sigma para la aplicación en el proceso de fabricación de tableros contrachapados. El objetivo de esta investigación es proponer un modelo de gestión de calidad con base en metodología lean six sigma para el logro de los objetivos productivos disminuyendo los rechazos operacionales. Para lograrlo se propone una aproximación cualitativa a las opiniones de subgerentes (2), jefe de áreas (4), supervisores de producción (4), ingenieros de procesos (2) y personal técnico del área de calidad (2), basada en entrevistas semi estructuradas y considerando una muestra por conveniencia, para entender cómo y cuáles son los procesos y variables claves, para mejorar el actual sistema de gestión de calidad. Los datos muestran que las personas entrevistadas no tienen amplio conocimiento de la metodología Six Sigma y los potenciales beneficios en la gestión de calidad del proceso de fabricación de tableros contrachapados. Por otra parte, se tiene que en la actualidad se maneja el control de gran número de variables que no son correctamente analizadas y se desconoce su impacto real en los resultados degastando al equipo en actividades que no agregan valor. Se concluye que la incorporación de un modelo de gestión de calidad basado en la metodología Lean Six Sigma en el proceso de gestión de calidad en fabricación de tableros contrachapados, permitirá: definir, medir, analizar, mejorar y controlar las variables críticas de los procesos, focalizando los esfuerzos y recursos disponibles en aquellas que son de mayor impacto en resultados de calidad, rendimiento y costos.
El litio en Chile. ¿Problemas para su producción?: Percepciones que involucran al recurso estratégico y al bien común
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Romero Stevens, Camila Grace; Valdés González, Héctor
Este trabajo presenta un análisis de percepciones que provoca la acelerada demanda del litio y su creciente utilización debido a avances tecnológicos, y cómo dicha demanda coloca a las reservas del norte chileno, en los salares, en el centro de debates que involucran formas de explotación y comercialización. El objetivo de esta investigación es analizar las percepciones de profesionales expertos en la producción del litio, para la determinación de las barreras que han impedido que Chile lidere la producción de dicho mineral. Para lograrlo se propone una aproximación cualitativa bajo un paradigma interpretativo y con base en 10 entrevistas semiestructuradas a profesionales y ejecutivos del ámbito minero para la determinación de cómo y porque se ha retrasado la explotación del litio tan demandado y necesario para el desarrollo tecnológico mundial. Los datos revelan que las diversas posturas predominantes tienden a neutralizarse entre sí. Por un lado, se encuentra el modelo económico extractivista que busca fortalecer y hacer rentable la oportunidad nacional, considerando a la minería como un recurso estratégico para la industria. Por otro lado, existen enfoques políticos ambientalistas que buscan condicionar el proceso a regulaciones más estrictas o a consultas territoriales enfocadas en el bien común, lo que ralentiza el avance de la extracción en términos políticos. En síntesis, las diferentes concepciones en torno al litio son una representación de modelos ideológicos en pugna, donde el debate económico y el político ambiental no han terminado de definir lo que es bueno para nuestro país, y requieren revisarse para no perder una oportunidad estratégica relevante.
Modelo de seguimiento y acompañamiento del plan de mejora de programas de estudio desde una perspectiva del aseguramiento de la calidad
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Valdés Sepúlveda, Daniel Alejandro; Valdés González, Héctor
Este estudio examina las etapas y variables esenciales para un plan de seguimiento de mejoras dentro del contexto de aseguramiento de la calidad universitaria. El acompañamiento en la implementación de mejoras es vital para la retroalimentación curricular, la verificación de la calidad educativa y la coherencia con las normativas de acreditación de una universidad regional. El objetivo de esta investigación es proponer un modelo integral de seguimiento y acompañamiento del plan de mejora en programas de estudios, desde la perspectiva del aseguramiento de la calidad, utilizando un enfoque metodológico mixto para el fortalecimiento de los procesos en universidades regionales según el marco regulatorio vigente. La metodología empleada es mixta, combinando una revisión bibliográfica para analizar los marcos de trabajo existentes en la descripción y modelado de planes de mejora, con entrevistas semi estructuradas a directores de carreras y programas, así como a directivos universitarios. Estas entrevistas, a ocho participantes, buscan entender cómo y por qué se implementan los planes de mejora en la forma y el tiempo correspondiente. Además, se realizó un análisis cuantitativo mediante 38 encuestas con las que se complementa lo establecido en las entrevistas con preguntas específicas relacionada al seguimiento del plan de mejora. Este estudio propone un modelo innovador y sostenible para el seguimiento de calidad en universidades regionales, combinando estándares nacionales con flexibilidad operativa, descentralización, tecnología accesible y mejora continua. El modelo propuesto como resultado sugiere que este enfoque permite superar limitaciones tradicionales como burocracia y falta de recursos, fortaleciendo tanto la gestión institucional como la experiencia educativa, al tiempo que fomenta un sistema replicable que contribuye al aseguramiento efectivo de la calidad en programas universitarios. El estudio concluye que el modelo propuesto, basado en un plan de mejoras, fortalece el aseguramiento de la calidad universitaria mediante flexibilidad, descentralización, monitoreo continuo y capacitación, garantizando sostenibilidad y excelencia académica alineada con el modelo educativos institucional.
Beneficios de una resolución de droguería, para el Centro de Distribución de la Red UC. Christus
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Guzmán Puerta, Diego Alejandro; Valdés González, Héctor
Este trabajo presenta un análisis del proceso necesario para la resolución y regulación del funcionamiento del centro logístico de la Clínica San Carlos de Apoquindo, ubicada en la comuna de Las Condes. Este análisis enmarca una estrategia integral destinada a proponer un modelo de importación, distribución y venta regulada de insumos y fármacos, buscando posicionar al centro como una entidad rentable, eficiente y diferenciada frente a la competencia de los centros de salud públicos y privados en Chile. Este planteamiento se basa en la capacidad de reflejar un sistema que no solo cumpla con las normativas vigentes, sino que también fortalezca la atención centrada en el paciente, asegurando así una mayor accesibilidad y mejora en la calidad del servicio de salud. El objetivo de esta investigación es proponer un modelo de implementación de una droguería regulada según las normas ISP 4160019 e ISP 4160020, que permita la creación de un centro logístico validado, autónomo y rentable para UC. CHRISTUS. Para lograrlo, se plantea una aproximación mixta. Desde una perspectiva cualitativa, se utilizan tres grupos focales compuestos por ejecutivos y profesionales de la salud para comprender las etapas necesarias en el modelo. Cuantitativamente, se realiza un análisis a través de una encuesta de evaluación que complementa los hallazgos cualitativos y permite medir la percepción de los beneficios, desafíos y necesidades asociadas a la implementación de una droguería regulada en UC. CHRISTUS. En esta encuesta, los participantes deben indicar su nivel de acuerdo con una serie de afirmaciones utilizando una escala de Likert de 1 a 5, donde 1 = Totalmente en desacuerdo, 2 = En desacuerdo, 3 = Neutral, 4 = De acuerdo y 5 = Totalmente de acuerdo. Este estudio propone un modelo de droguería regulada en Chile, integrando las normativas vigentes con sostenibilidad operativa y financiera. Los datos indican que la autorización legal de funcionamiento, junto con el modelo de venta y distribución propuesto, establece una relación financiera sostenible, lo que permite al directorio de UC. CHRISTUS aumentar el margen de contribución mediante la expansión del negocio. Los hallazgos revelan que un 59,6% de los encuestados está totalmente de acuerdo con las afirmaciones presentadas, mientras que un 24% está de acuerdo, lo que indica una percepción positiva hacia el análisis. Sin embargo, un 3,6% se manifiesta neutral, lo cual podría reflejar indecisión o falta de información, y un 12,8% expresa desacuerdo. Estos datos sugieren que, aunque existe una aceptación general, es crucial investigar las razones detrás de la neutralidad y el desacuerdo, lo que podría ofrecer oportunidades para mejorar la comprensión y aceptación del análisis, así como potenciar la percepción global en futuras evaluaciones. En síntesis, la certificación de la droguería garantiza el cumplimiento normativo, mejora la eficiencia operativa y habilita nuevas líneas de negocio, consolidando así un modelo regulado, eficiente y rentable. El estudio, a través del modelo propuesto, integra tecnología avanzada, optimización logística y estrategias de gestión del cambio, asegurando la sostenibilidad económica y la competitividad del centro. Este modelo refuerza la accesibilidad a productos farmacéuticos y proporciona directrices para superar barreras, como la resistencia al cambio y la inversión en infraestructura, posicionando a la central como un actor clave y diferenciado en el sector salud chileno.
Fiscalización Estratégica-Preventiva para el Servicio Agrícola y Ganadero de Chile: Una Revisión de Enfoques y Desafíos
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Pérez Carvajal, Andrés Eduardo; Valdés González, Héctor
Este trabajo presenta un análisis de los desafíos significativos que enfrenta el Servicio Agrícola Ganadero (SAG) de Chile, como un órgano del Ministerio de Agricultura, en la fiscalización estratégica en el ámbito silvoagropecuario. El objetivo de esta investigación es desarrollar un modelo de fiscalización estratégica y preventiva aplicable al SAG, para el fortalecimiento de la gestión fito y zoosanitaria. Para lograrlo se plantea el uso de una aproximación cualitativa basada en 25 entrevistas semi estructuradas a profesionales y técnicos, que permita la comprensión de cómo y porque se aborda la fiscalización con un enfoque punitivo. Este estudio propone un modelo de fiscalización estratégica-preventiva para el SAG, integrando planificación estratégica, análisis predictivo, Objetives and Keys Results (OKR), herramientas de geomática y ciencia de datos, y enfoque educativo, optimizando recursos y alineando las prácticas con su misión institucional y objetivos preventivos. Los resultados muestran que la forma actual de perspectiva de la fiscalización no es la adecuada, careciendo de una visión estratégica proactiva que aporte en el cómo, porqué y cuando realizar una fiscalización y que fortalezca la vigilancia fito y zoosanitaria. Este nuevo paradigma propuesto es un aporte en la subsanación de las debilidades del macroproceso de fiscalización con foco en la misión y visión estratégica del Servicio. Se concluye que la incorporación de una perspectiva estratégica preventiva mejora la fiscalización del SAG, optimizando recursos y aportando a su gestión estratégica. Identifica barreras como oposición al cambio y falta de recursos, y oportunidades como tecnologías avanzadas y capacitación. Propone un modelo innovador, alineando la fiscalización con su misión y fomentando un cambio cultural hacia la prevención, contribuyendo a la sostenibilidad del sector silvoagropecuario y su replicabilidad en otras instituciones estatales.
Vehículos aéreos no tripulados de despegue y aterrizaje vertical: una tecnología para la Armada de Chile
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Hartung Enríquez, Jorge Ignacio; Valdés González, Héctor
Este trabajo presenta un análisis de la conveniencia, factibilidad y viabilidad logístico-económica respecto de la implementación del sistema de vehículos aéreos no tripulados de despegue y aterrizaje vertical (Unmanned Aerial Vehicle, Vertical Take-Off and Landing - UAV VTOL) y las nuevas capacidades que éstas brindarían a bordo de las unidades de la Armada de Chile, en el marco de las operaciones navales y marítimas. El objetivo de esta investigación es evaluar el impacto operacional, económico y logístico que implicaría su implementación de los vehículos aéreos no tripulados en las operaciones navales y marítimas a bordo de las unidades de la Armada de Chile. Para lograrlo se propone una aproximación mixta, basada en un análisis cualitativo a través de entrevistas semiestructuradas abierta de expertos, orientada a la contrastación de las capacidades en base a la experiencia con respecto al empleo de las aeronaves tripuladas en relación con los drones de despliegue vertical disponibles en el mercado. Un análisis cuantitativo con base en los datos estadísticos sobre costos de adquisición y operación de las aeronaves de exploración actualmente en uso por la institución y su correlación con los drones de despegue y aterrizaje vertical. Los datos muestran que, el empleo de UAV VTOL, en complemento con las aeronaves tripuladas embarcadas, eficientizan y reducen significativamente los costos de operación, tanto del ámbito naval como marítimo, para la Armada de Chile, a su vez reduce el riesgo operacional de los pilotos y extiende la disponibilidad de medios aéreos para las operaciones navales en el área de operaciones en beneficio de la salvaguarda de la vida en el mar, como en el resguardo y protección de la Zona Económica Exclusiva del país. En síntesis, el análisis realizado muestra que el uso de este tipo de aeronaves no tripuladas tiene importantes ventajas, las que se muestran como beneficiosas para la Armada de Chile, implicando una oportunidad para incrementar las capacidades aeronavales, eficiencia operativa, disminución de costos y un importante desafío para el desarrollo e implementación de este tipo de soluciones emergentes e innovadoras, acorde con el estado del arte y el desarrollo tecnológico, representando un complemento a las actuales capacidades de las aeronaves de la institución.
Software Conect-IA para la gestión del cumplimiento legal empresarial
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Torres Pérez, Jorge Armando; Rivera, Diego
Este trabajo presenta un estudio caso sobre el software de gestión de cumplimiento legal Conect-IA. Para el cual utiliza una aproximación cualitativa, basada en encuestas semiestructuradas a 21 profesionales de empresas privadas, seleccionados por conveniencia, para la validación temprana de la experiencia de usuario, mediante la presentación de un prototipo no funcional, previo al desarrollo del software. A lo anterior, se suma la planificación y ejecución del proyecto en base a la metodología de desarrollo de startups tecnológicas. Los datos muestran que el prototipo responde a las necesidades del mercado al conseguir un 81% de aprobación. Luego de dos meses del lanzamiento del Producto Mínimo Viable (PMV) se registran 18 usuarios (de 13 empresas distintas), de los cuales 1 contrató los servicios de Conect-IA y otros 2 han manifestado formalmente su interés en contratar el software. Se concluye que las empresas tienen necesidad de contar con sistemas que ayuden a controlar sus riesgos, siendo Conect-IA una solución flexible que puede ser utilizada en empresas de cualquier sector productivo y que cuenta con variados elementos diferenciadores respecto de sus competidores, por lo que tiene un elevado potencial de éxito.
Identificación de estados ocultos en tareas básicas de simulación laparoscópica
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Lobos Curamil, Gustavo; Herrera Marín, Mauricio
El desarrollo de habilidades quirúrgicas básicas mediante simulación continúa siendo un desafío significativo en la formación médica. ¿Cómo se puede evaluar objetivamente estas habilidades? Este trabajo explora una posible respuesta a través de los Modelos Ocultos de Markov (HMM), buscando identificar patrones subyacentes en tareas fundamentales de simulación laparoscópica. Para este estudio, se analizaron datos provenientes de un simulador laparoscópico básico; específicamente, se registraron datos de posición y orientación durante tareas de agarre y transporte. La muestra incluyó sesiones (expertos/novatos), y el análisis incorporó métricas derivadas - suavidad de movimiento, economía de movimiento y velocidad angular - para enriquecer la caracterización de las trayectorias. Los resultados son interesantes: se identificaron patrones distintivos en los estados y sus transiciones entre expertos y novatos; sin embargo, la clasificación automática basada en secuencias de Viterbi enfrentó limitaciones importantes. A pesar de estas dificultades, el trabajo arroja luz sobre aspectos fundamentales de los patrones de movimiento en simulación laparoscópica básica y - quizás más importante aún - señala desafíos cruciales que futuros estudios en el área deberán abordar.

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