La brecha actual de saneamiento muestra que aún el 27.3% de la población peruana no cuenta con un acceso adecuado a una red de alcantarillado. Asimismo, la diferencia por zona urbana y rural son aún más alarmantes: 83% en la zona urbana y solo 11% en la zona rural. Ante esta realidad, existen proyectos de saneamiento ecológico que buscan atender a las poblaciones más vulnerables a través de un nuevo modelo de negocio que busca aprovechar el ciclo cerrado de nutrientes. En este contexto, el proyecto desarrollado por el grupo de investigación D-lab promueve un aprovechamiento de los residuos para ser transformados en abono que posteriormente pueda ser comercializado. Sin embargo, no existen proveedores nacionales que fabriquen baños secos a base de materiales compuestos. En este sentido, la presente investigación realiza el estudio técnico completo de una planta que se encargue de la fabricación de los baños secos con materiales compuestos con procesos más estandarizados. El estudio consta de 6 capítulos, a través de los cuales de desarrolla el concepto del producto y su proceso productivo; se analizan los recursos necesarios para la producción establecida durante los 5 años del proyecto; y se desarrolla el análisis económico y financiero del mismo. A partir de la brecha de cobertura de saneamiento existente, se estimó un nivel de producción anual, así pues, se consideró una producción de 6735 baños en el primer año, 6741 en el segundo año, 7423 en el tercer año, 7430 en el cuarto año y 7437 en el quinto año. En base a esta información, se diseñó la planta, considerando la localización, la distribución de planta, la cantidad de insumos de acuerdo al proceso productivo, el personal requerido, y la maquinaria y equipos requeridos. El monto requerido de capital de inversión es de S/. 1’017,349.38 el cual será financiado en un 30%. Asimismo, se calculó el presupuesto de ingresos y egresos, así como el costo de oportunidad del inversionista (12.69%) y la tasa de descuento del proyecto (13.91%). Finalmente, se analizaron los principales indicadores económicos y financieros y se obtuvo un VANE de S/. 592,102.54 (TIRE=34.43%) y un VANF de S/. 718, 042.60 (TIRF=45.82%). Asimismo, se determinó que la inversión se recuperará en el tercer año de operación.

La presente tesis consiste en brindar una propuesta técnica para el acceso optimizado a una plataforma de productividad y colaboración en la nube a través de Internet, a través del estudio y comparativa de las diversas alternativas existentes en el mercado y su posterior sometimiento a pruebas. En el capítulo 1 se presenta el mercado actual de las principales plataformas de productividad y colaboración en la nube, así como su principal problemática en cuanto al acceso por parte de los usuarios finales a través de Internet. Asimismo, se detallan los objetivos a cubrir en la presente tesis. En el capítulo 2 se repasa el marco teórico con los principales conceptos y definiciones necesarios para el mejor entendimiento de los temas planteados en la presente tesis. En el capítulo 3 se menciona el estado del arte y se muestran las principales alternativas de solución existentes en el ámbito del sector empresarial. En el capítulo 4 se estudia detalladamente las alternativas de solución mencionadas en el anterior capítulo y se las evalúa en función a criterios determinados para así poder implementarla. Adicionalmente, se estudia al detalle el funcionamiento de esta solución. En el capítulo 5 se implementa la solución propuesta y se ejecutan las pruebas de desempeño para su posterior discusión de resultados y comparación con los valores esperados. Asimismo, se evalúa el impacto económico analizado desde el punto de vista de un integrador local de servicios de telecomunicaciones y se analiza la rentabilidad del proyecto.

La presente tesis tiene como objetivo principal establecer una nueva ecuación para el modelo de Kuz-Ram para la determinación del tamaño “x50” mediante el algoritmo de Levenberg-Marquardt para reducir el error que tiene y que permita obtener predicciones con un mayor grado de certeza. En este trabajo, se usará data de campo procesada por software de procesamiento de fotos para poder generar la nueva ecuación junto al lenguaje de programación Python para elaborar un modelo no lineal. Se establecerán pruebas y medidas estadísticas para ver el acercamiento que tiene el modelo Kuz-Ram a la realidad antes y después de la implementación del nuevo modelo con métodos estadísticos para poder medir el acercamiento del modelo a la data real. Posterior a esto, se establecerá las correlaciones estructurales entre las variables asumiendo una tendencia lineal entre ellas y finalmente con el método Monte Carlo el error porcentual para la curva de distribución granulométrica y su acercamiento con los datos reales.

El sector agrario del Perú ha demostrado un gran crecimiento en las exportaciones de frutas y uno de los productos con mayor remuneración en ventas ha sido la palta, en especial la palta Hass. Esta variedad presenta un alto valor nutritivo y es capaz de resistir trayectos largos sin madurar completamente. La agricultura en el Perú sigue usando métodos de inspección manual y visual, que no son eficientes pues requieren de personal calificado, tiempos prolongados, poco exactos y puede llegar a dañar la fruta. Además, los pequeños y medianos agricultores no cuentan con el capital suficiente para acceder a máquinas industriales, por lo que se ven obligados a vender sus productos a acopiadores. La presente tesis, propone el diseño de una máquina automática para clasificar paltas de la variedad Hass por visión artificial, para el pequeño y mediano agricultor. Se detectará la madurez y dimensiones sin invadir la fruta para un procesamiento mínimo de 500 kg/h. El diseño final se logra con la debida investigación de publicaciones tanto para la estructura de la máquina como para la metodología de procesamiento de imágenes. Luego de una comparación económica y técnica se halla el diseño óptimo capaz de cumplir con los objetivos propuestos.

El mundo es hoy en día una revolución de datos; es por ello, que todas las industrias se ven enfrentadas a un gran desafío, el cual es la transformación digital a fin de obtener el mayor beneficio de estos grandes volúmenes de datos que esta pueda generar. La digitalización se refiere a la manera en que los datos se almacenan, gestionan y utilizan. Con la cantidad de datos generados cada minuto, las industrias deben capitalizar este nuevo paradigma para diseñar cada vez más innovadoras capacidades analíticas. Para las empresas la data se ha convertido en un activo fundamental, debido a que la calidad y cantidad de la misma influye en su valoración. La Ciencia de Datos o Data Science posibilita crear conocimiento de negocio, optimizando de esta manera la toma de decisiones y extrayendo información que se encuentra oculta entre los datos generados por una empresa. En minería, se puede observar un considerable rezago en la adopción de la digitalización comparado con otras industrias como la construcción, el retail o la industria financiera; sin embargo, a nivel global se evidencia una preocupación por reducir esta brecha. El beneficio para la industria minera se puede dar en términos de una mejor gestión de las operaciones, el mantenimiento de equipo pesado, la seguridad y la productividad. La productividad se puede ver incrementada gracias a una toma eficiente de decisiones operativas en el momento adecuado, de esta manera los inventarios de productos por vender de la empresa (stock piles) se pueden ver incrementados, así como los costos unitarios del proceso productivo se logran disminuir, por ende, la rentabilidad y valor de mercado de la minera se maximiza. Identificar qué etapas se deben seguir para abordar un proyecto de Data Science es esencial para estructurar y analizar los recursos necesarios y la fase en la cual tendrán una mayor implicancia; es por ello, que la presente tesis brindará una metodología adecuada para la implementación de este tipo de proyecto en una operación de Minería Superficial, con el objetivo de agregar valor a la empresa mediante el incremento de activos corrientes (stock piles) a través de la optimización del proceso de perforación, primer proceso en la cadena de valor de una empresa minera.

En los últimos años se ha incrementado la presencia de los centros de datos, principalmente debido a las tendencias de computación en la nube de hoy en día. Se cuenta cada vez más con centros de datos más grandes debido a la alta demanda que existe. En conjunto, los equipos que forman parte de los centros de datos deben de ser administrados de la mejor manera a fin de aprovechar de forma óptima factores críticos como memoria RAM, tráfico de red y uso de CPU, para mejorar la calidad del servicio otorgado a los usuarios. Paralelamente, el escenario ha cambiado drásticamente en cuanto a la contaminación ambiental. Los daños por el calentamiento global debido al efecto invernadero están afectando gravemente el ecosistema mundial, incidiendo de forma negativa en el derretimiento de los polos y con ello poniendo en peligro a múltiples especies. Dicha contaminación es causada en parte por la combustión que ocasiona la generación de energía eléctrica con fuentes no renovables. Con esto, los centros de datos requieren de un enfoque de manejo de energía que permita utilizarla de forma eficiente y amigable para el planeta. El presente proyecto de fin de carrera busca de proveer de un conjunto de herramientas que de solución a los problemas que puedan involucrar error humano en la administración de carga de trabajo en los hipervisores de tipo 1 –utilizados precisamente en los centros de datos–, obteniendo un mejor manejo de los recursos de hardware y haciendo énfasis en el ahorro de energía.

La presente tesis muestra el diseño de un algoritmo que detecta torres de alta tensión y clasifica el nivel de corrosión que presenta. El sistema recibe las imágenes capturadas por un dron que se desplaza por toda la línea de transmisión. Esta tesis forma parte de un proyecto que tiene como propósito la automatización del proceso de inspección de torres de alta tensión. En cuanto a la metodología, se establecieron 3 etapas donde cada una tiene su propio modelo de aprendizaje profundo. Primero, se tiene un detector basado en la arquitectura RCNN y VGG16 para obtener las coordenadas donde se encuentra ubicado el objeto de interés. Segundo, se tuvo que añadir un clasificador de torres, basado en la arquitectura Alexnet con optimizador Adam, ya que había una gran presencia de falsos positivos en la salida del detector debido a la poca cantidad de imágenes en el conjunto de datos. Tercero, se presenta un clasificador de corrosión, basado en la arquitectura VGG16 y optimizador Adam, que etiqueta, la región extraída y clasificada como en la salida de la etapa previa, con una de las 3 nomenclaturas: alta corrosión, baja corrosión e indeterminado. Finalmente, los resultados finales mostraron una precisión promedio de 0.6 en la etapa del detector, precisión del 99.5% al clasificar la torre, la cual refleja una mínima presencia de falsos positivos, y una exactitud del 89.5% al momento de etiquetar el nivel de corrosión del objeto detectado.

El desarrollo de los drones ha ido en aumento con el paso de los años, logrando cada vez máquinas más complejas y capaces de implementarse en tareas de uso militar y civil, por ejemplo en búsqueda y rescate de personas, fotografía, entretenimiento, carreras, transporte de objetos, entre otros. Este estudio resume el desarrollo de un concepto de solución de un módulo mecatrónico capaz de darle a un dron la habilidad de realizar aterrizajes precisos sobre plataformas que se encuentran en movimiento. Primero, se investigan trabajos previos que comparten objetivos con este proyecto en el aspecto de hardware, software, técnicas de procesamiento de imágenes, técnicas de control e implementación. Luego, basado en una lista de requerimientos y una estructura de funciones se proponen conceptos de solución preliminares y se evalúan bajo aspectos técnico-económicos. Finalmente, se mejora la solución obtenida después de la evaluación y se obtiene un diseño conceptual óptimo del módulo capaz de proporcionar a un dron la habilidad anteriormente mencionada.

En la industria minera se puede encontrar una gran variedad de equipos que sirven para la disminución del tamaño de los minerales que se extraen del subsuelo. Uno de estos equipos es el molino de bolas que consiste en una superficie cilíndrica de acero que gira entre 4 y 20 revoluciones por minuto con mineral y bolas de acero en su interior. Esta acción produce la reducción del tamaño del mineral, pero también provoca el desgaste de su revestimiento interior. Lo que implica que las compañías programen varios paros al año para su inspección y mantenimiento correctivo. Por lo tanto, el presente trabajo de tesis tiene como objetivo final el diseño de un sistema de medición automático que pueda brindar una aproximación del perfil de desgaste que experimenta el revestimiento interior de los molinos mientras esté en funcionamiento. El sistema se diseña para el caso de un molino de bolas al cual ha sido sometido a un estudio de vibraciones de su carga en la zona de alimentación y descarga. Este cuenta con un sensor embebido en una pieza del revestimiento del molino compuesto principalmente de pistas conductoras. Cada pista se dispone a una altura distinta y en distintos puntos. De esta forma conforme se vaya desgastando el perfil del revestimiento, estas se irán abriendo. Aplicando un voltaje discreto a cada pista y verificando su retorno, se lograr verificar la integridad de las pistas y por lo tanto el nivel de desgaste. Ante la infiltración de señales de ruido provocado por el falso contacto de la carga conductora encima de las pistas abiertas, se logra filtrar estas señales mediante el uso de filtros pasa bajos activos y un circuito comparador. Después del acondicionamiento de las señales, estas viajan a través de cables debidamente protegidos para llegar al dispositivo de medición en la superficie exterior de la coraza. Este cuenta con módulos de control, almacenamiento de datos, control del tiempo real, y comunicación inalámbrica que son capaces de registrar y transmitir los datos a un dispositivo de recepción ubicado al exterior del molino. Este diseño brinda una aproximación a la dimensión del área del perfil del revestimiento permitiendo optimizar las paradas de los molinos solo a momentos donde se tenga que realizar el cambio del revestimiento. De esta forma también se aporta a las tecnologías que buscan la mejora continua del diseño de los revestimientos.

La gestión de datos es importante en diversas áreas de estudios y resalta en el área de la Ingeniería Geotécnica, donde al realizarse ensayos para el estudio de suelos, se llega a obtener una gran cantidad de datos. Los cuales cada vez son mayores, debido al desarrollo de nuevas técnicas usando instrumentación digital y al avanzado desarrollo de instrumentos electrónicos de medición. Este documento describe un proyecto que propone gestionar y procesar datos de ensayos para el estudio de suelos mediante la implementación de un sistema de información. La cual, para una organización prestadora de servicios de estudios de suelos, permite mejorar sus procesos en los siguientes aspectos: (a) brindado un almacenamiento de datos centralizado, lo que permitirá compartir fácilmente la información, (b) mantener un histórico de datos, para auditorías realizadas en un futuro al proyecto, (c) acceso ágil a la información , al tener la información almacenada con distinción de lugar y tiempo, con la posibilidad de acceso desde diversas ubicaciones, (d) uso de respaldo de datos automatizado, (e) integridad, para evitar la corrupción de información y correspondencia para la correcta referenciación a los proyectos reales, (f) generar nueva información a partir de otros datos, mediante ecuaciones definidas o correlaciones entre ensayos.