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  1. Lumieres - Repositorio institucional Universidad de América
  2. Ingenierías
  3. Ingeniería Industrial
  4. Trabajos de grado - Ingeniería Industrial
Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11839/8801
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dc.contributor.advisorDaza Escorcia, Julio Mario-
dc.contributor.authorRojas Hidalgo, Miguel Ángel-
dc.contributor.authorGaitán Díaz, Valeria Andrea-
dc.date.accessioned2022-04-18T18:36:05Z-
dc.date.available2022-04-18T18:36:05Z-
dc.date.issued2022-02-08-
dc.identifier.citationAPA 7th - Rojas Hidalgo, M. Á. y Gaitán Díaz, V. A. (2022) Algoritmo para mejorar la calidad del café colombiano y una aproximación a buenas prácticas en la logística de aprovisionamiento. [Trabajo de grado, Fundación Universidad de América] Repositorio Institucional Lumieres. https://hdl.handle.net/20.500.11839/8801-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11839/8801-
dc.descriptionColombia is positioned as one of the three most important coffee producers in the world. Therefore, it is a fundamental economic sector for the country's economy. However, in the last 10 years the productivity and quality of coffee beans has decreased due to the migration of labor to other sectors, the use of traditional practices, low investment in technological developments and high production costs. Consequently, in this study we used machine learning ML based on open access data made available by the CQI with more than 52,000 records, limited by Arabica variety and countries with conditions similar to Colombia, manipulated through Python. Initially, we explored the new ML trends in agriculture and coffee farming, where the k-means algorithm and neural networks are the most used. Next, we characterized the LA supply logistics of the sector, which yielded the most influential factors in the quality of coffee and the LA. This factors are the adequate storage, adequate fertilization, and good cultivation practices. Finally, the ML algorithm of linear regression was used to study the variables evaluated in the cupping of a cup of coffee referring to quality, such as aroma, flavor, body, acidity, and after taste; with a reliability percentage of 91.94%, both flavor and aftertaste are more than 80% representative in the total qualification of coffee quality. Finally, several recommendations are made for the coffee grower in his LA to preserve these properties.spa
dc.description.abstractColombia se posiciona como uno de los tres productores de café más importantes a nivel mundial. Por lo tanto, es un sector económico primordial para la economía del país. Sin embargo, en los últimos 10 años ha disminuido su productividad y calidad del grano debido a la migración de mano de obra a otros sectores, arraigo a las prácticas tradicionales, baja inversión en desarrollos tecnológicos y altos costos de producción. En consecuencia, en el presente estudio se utilizó el machine learning ML a partir de data de acceso libre dispuesta por la CQI con más de 52.000 registros, acotados por la variedad arábica y países con condiciones similares a Colombia, manipulada a través de Python. Inicialmente, se exploró sobre las nuevas tendencias del ML en la agricultura y caficultura, en donde el algoritmo k-means y neuronal networks son los más utilizados. Seguidamente, se caracterizó la logística de aprovisionamiento LA del sector, la cual arrojó los factores más influyentes en la calidad del café y la siendo estos el almacenamiento, adecuada fertilización y buenas prácticas en los cultivos. Finalmente, se utilizó el algoritmo de ML de regresión lineal bajo el estudio de las variables evaluadas en la catación de una taza referente a la calidad, como aroma, sabor, cuerpo, acidez, after taste; con un porcentaje de confiabilidad del 91.94% tanto el sabor como el after taste son en más del 80% representativas en la calificación total de calidad del café. Finalmente, se plantean diversas recomendaciones para el caficultor en su LA para preservar dichas propiedades.spa
dc.language.isoesspa
dc.publisherFundación Universidad de Américaspa
dc.rightsAtribución – No comercial – Compartir igualspa
dc.subjectCadena de abastecimientospa
dc.subjectCalidad del caféspa
dc.subjectRegresión linealspa
dc.subjectSupply chainspa
dc.subjectCoffee qualityspa
dc.subjectLinear regressionspa
dc.subjectTesis y disertaciones académicasspa
dc.titleAlgoritmo para mejorar la calidad del café colombiano y una aproximación a buenas prácticas en la logística de aprovisionamiento.spa
dc.title.alternativeAlgorithm to improve the quality of colombian coffee and approach to good practices in supply logistics.spa
dc.typebachelorThesisspa
dc.rights.licenseYo (nosotros) en calidad de titular(es) de la obra, autorizo (autorizamos) al Sistema de Bibliotecas de la Fundación Universidad América para que incluya una copia, indexe y divulgue en el Repositorio Digital Institucional – Lumieres, la obra mencionada con el fin de facilitar los procesos de visibilidad e impacto de la misma, conforme a los derechos patrimoniales que me(nos) corresponde(n) y que incluyen: la reproducción, comunicación pública, distribución al público, transformación, en conformidad con la normatividad vigente sobre derechos de autor y derechos conexos (Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión Andina 351 de 1993, entre otras). Al respecto como Autor(es) manifestamos conocer que: - La autorización es de carácter no exclusiva y limitada, esto implica que la licencia tiene una vigencia, que no es perpetua y que el autor puede publicar o difundir su obra en cualquier otro medio, así como llevar a cabo cualquier tipo de acción sobre el documento. - La autorización tendrá una vigencia de cinco años a partir del momento de la inclusión de la obra en el repositorio, prorrogable indefinidamente por el tiempo de duración de los derechos patrimoniales del autor y podrá darse por terminada una vez el autor lo manifieste por escrito a la institución, con la salvedad de que la obra es difundida globalmente y cosechada por diferentes buscadores y/o repositorios en Internet, lo que no garantiza que la obra pueda ser retirada de manera inmediata de otros sistemas de información en los que se haya indexado, diferentes al Repositorio Digital Institucional – Lumieres de la Fundación Universidad América. - La autorización de publicación comprende el formato original de la obra y todos los demás que se requiera, para su publicación en el repositorio. Igualmente, la autorización permite a la institución el cambio de soporte de la obra con fines de preservación (impreso, electrónico, digital, Internet, intranet, o cualquier otro formato conocido o por conocer). - La autorización es gratuita y se renuncia a recibir cualquier remuneración por los usos de la obra, de acuerdo con la licencia establecida en esta autorización. - Al firmar esta autorización, se manifiesta que la obra es original y no existe en ella ninguna violación a los derechos de autor de terceros. En caso de que el trabajo haya sido financiado por terceros, el o los autores asumen la responsabilidad del cumplimiento de los acuerdos establecidos sobre los derechos patrimoniales de la obra. - Frente a cualquier reclamación por terceros, el o los autores serán los responsables. En ningún caso la responsabilidad será asumida por la Fundación Universidad de América. - Con la autorización, la Universidad puede difundir la obra en índices, buscadores y otros sistemas de información que favorezcan su visibilidad.es_CO
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