Modelo de gestión de la flota vehicular de la Etapa EP., con criterios de eficiencia financiera.
Tesis
Materias > Ciencias Sociales
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Cerrado
Español
La Empresa pública municipal de telecomunicaciones, agua potable, alcantarillado y saneamiento ambiental de Cuenca, Etapa EP., es una empresa que realiza la gestión integral del tratamiento y cuidado del agua: captación potabilización, recolección y tratamiento para devolver a su cauce, también provee servicios de telefonía e internet y en gestión ambiental el cuidado de las fuentes, contribuyendo para mejorar la calidad de vida de los cuencanos, aportando también al desarrollo de las organizaciones, a través del portafolio de servicios y productos que ofrece, con los más altos estándares de calidad. En este sentido, Etapa EP cuenta con una Flota vehicular, Maquinaria y Equipos, que las diferentes áreas de la empresa como: Plantas de agua, locales de recaudación, Centrales telefónicas, locales de servicio al cliente, áreas administrativas y los diferentes frentes de trabajo distribuidos en toda la ciudad de Cuenca en el sector urbano y rural, requieren para su gestión y movilidad, tanto del personal de la empresa técnicos, obreros y administrativos como de materiales, herramientas y equipos. La Subgerencia Administrativa entre sus funciones tiene las de planificar, dirigir, ejecutar y controlar las actividades de adquisiciones, bienes e inventarios, seguridad física, vigilancia, almacenamiento, transporte, mantenimiento general, seguros, seguridad y servicios; así como, las labores de apoyo a todos los niveles de Empresa procurando que sean ágiles y eficientes. Uno de sus departamentos es el de Seguridad y Transporte, que tiene entre sus funciones la de realizar procesos de contratación pública para el mantenimiento preventivo y correctivo de la flota vehicular, para el abastecimiento de combustible, la provisión de neumáticos y la matriculación vehicular, de tal forma que pueda mantenerse operativa. Esto genera un gasto de recursos elevados, ya que la Empresa además cuenta con una planta de personal administrativo y operativo, que realiza otro tipo de procesos relacionados con la administración de contratos, mecánica y mantenimiento de la flota propia de la empresa. Etapa EP., tiene una flota propia de 101 unidades entre las cuales constan camiones (hidrosuccionadores, tanqueros para entrega de agua y recolección de aceites usados) camionetas, jeps, motocicletas y equipo pesado, para el desarrollo de las actividades en las tres ramas de negocio: Agua Potable y Alcantarillado; Gestión Ambiental y Telecomunicaciones. Adicional a esto la Empresa cuenta con 80 vehículos rentados con chofer, camionetas 4x2 y 4x4, para satisfacer las necesidades de transporte de personal, (técnicos y obreros), que realizan actividades de fiscalización, reparación, conexión y cortes por solicitudes de los usuarios, además de las herramientas y materiales requeridos para dichos trabajos. Asta la fecha no se han hecho estudios técnicos sobre la pertinencia de mantener este sistema mixto o implementar algún cambio. Por ello surge la pregunta: ¿Cómo debería ser un modelo de gestión del parque automotor de la empresa ETAPAEP., que responda a criterios de eficiencia financiera dentro de la administración pública? Actualmente la Empresa se encuentra en un proceso de optimización de recursos, debido a que los costos de operación actuales resultan insostenibles, una de las áreas críticas es la del transporte. Él presente trabajo está enmarcado en un estudio comparativo de indicadores de rentabilidad entre la flota vehicular propia y rentada que administra el departamento de seguridad y transporte de la Empresa ETAPA. EP de Cuenca, con el objetivo de encontrar un modelo de gestión con criterios de eficiencia financiera, que permita la optimización de recursos dentro de la administración pública, mediante el estudio comparativo de indicadores de gestión y rendimiento. Para el desarrollo de lo planteado se consideró una investigación No experimental y tiene un nivel Aprehensivo – comparativo, se utilizarán fuentes primarias y secundarias y se plantea una metodología de enfoque cuantitativo. Para la obtención de la información, sobre los indicadores de gestión y rendimiento, se recurrirá al Sistema Integrado de Información, una vez identificados los indicadores y sus índices, se procederá a realizar un estudio estadístico de comparación. Finalmente, con la información obtenida, a través del proceso de inferencia, se identificarán posibles modelos de gestión. Cómo resultado se pudo observar que el la flota propia incurre en gastos de mantenimiento de los vehículos, con repuestos y accesorios, seguro, y el personal involucrado como choferes, mecánicos y administrativos que deben realizar actividades de control, de abastecimiento de combustible y la contratación de servicios. Que hace que el costo para Etapa sea oneroso, por otro lado esta la flota rentada que tiene un costo fijo por hora, que incluye el servicio de vehículo con chofer, el mantenimiento de las unidades, el combustible y que no representa responsabilidad laboral para la empresa. Mediante un análisis comparativo se determina que por costos, la flota rentada es mas conveniente que la propia.
metadata
Ron Ledesma, Jonny Alfredo
mail
jron@etapa.net.ec
(2022)
Modelo de gestión de la flota vehicular de la Etapa EP., con criterios de eficiencia financiera.
Masters thesis, SIN ESPECIFICAR.
Resumen
La Empresa pública municipal de telecomunicaciones, agua potable, alcantarillado y saneamiento ambiental de Cuenca, Etapa EP., es una empresa que realiza la gestión integral del tratamiento y cuidado del agua: captación potabilización, recolección y tratamiento para devolver a su cauce, también provee servicios de telefonía e internet y en gestión ambiental el cuidado de las fuentes, contribuyendo para mejorar la calidad de vida de los cuencanos, aportando también al desarrollo de las organizaciones, a través del portafolio de servicios y productos que ofrece, con los más altos estándares de calidad. En este sentido, Etapa EP cuenta con una Flota vehicular, Maquinaria y Equipos, que las diferentes áreas de la empresa como: Plantas de agua, locales de recaudación, Centrales telefónicas, locales de servicio al cliente, áreas administrativas y los diferentes frentes de trabajo distribuidos en toda la ciudad de Cuenca en el sector urbano y rural, requieren para su gestión y movilidad, tanto del personal de la empresa técnicos, obreros y administrativos como de materiales, herramientas y equipos. La Subgerencia Administrativa entre sus funciones tiene las de planificar, dirigir, ejecutar y controlar las actividades de adquisiciones, bienes e inventarios, seguridad física, vigilancia, almacenamiento, transporte, mantenimiento general, seguros, seguridad y servicios; así como, las labores de apoyo a todos los niveles de Empresa procurando que sean ágiles y eficientes. Uno de sus departamentos es el de Seguridad y Transporte, que tiene entre sus funciones la de realizar procesos de contratación pública para el mantenimiento preventivo y correctivo de la flota vehicular, para el abastecimiento de combustible, la provisión de neumáticos y la matriculación vehicular, de tal forma que pueda mantenerse operativa. Esto genera un gasto de recursos elevados, ya que la Empresa además cuenta con una planta de personal administrativo y operativo, que realiza otro tipo de procesos relacionados con la administración de contratos, mecánica y mantenimiento de la flota propia de la empresa. Etapa EP., tiene una flota propia de 101 unidades entre las cuales constan camiones (hidrosuccionadores, tanqueros para entrega de agua y recolección de aceites usados) camionetas, jeps, motocicletas y equipo pesado, para el desarrollo de las actividades en las tres ramas de negocio: Agua Potable y Alcantarillado; Gestión Ambiental y Telecomunicaciones. Adicional a esto la Empresa cuenta con 80 vehículos rentados con chofer, camionetas 4x2 y 4x4, para satisfacer las necesidades de transporte de personal, (técnicos y obreros), que realizan actividades de fiscalización, reparación, conexión y cortes por solicitudes de los usuarios, además de las herramientas y materiales requeridos para dichos trabajos. Asta la fecha no se han hecho estudios técnicos sobre la pertinencia de mantener este sistema mixto o implementar algún cambio. Por ello surge la pregunta: ¿Cómo debería ser un modelo de gestión del parque automotor de la empresa ETAPAEP., que responda a criterios de eficiencia financiera dentro de la administración pública? Actualmente la Empresa se encuentra en un proceso de optimización de recursos, debido a que los costos de operación actuales resultan insostenibles, una de las áreas críticas es la del transporte. Él presente trabajo está enmarcado en un estudio comparativo de indicadores de rentabilidad entre la flota vehicular propia y rentada que administra el departamento de seguridad y transporte de la Empresa ETAPA. EP de Cuenca, con el objetivo de encontrar un modelo de gestión con criterios de eficiencia financiera, que permita la optimización de recursos dentro de la administración pública, mediante el estudio comparativo de indicadores de gestión y rendimiento. Para el desarrollo de lo planteado se consideró una investigación No experimental y tiene un nivel Aprehensivo – comparativo, se utilizarán fuentes primarias y secundarias y se plantea una metodología de enfoque cuantitativo. Para la obtención de la información, sobre los indicadores de gestión y rendimiento, se recurrirá al Sistema Integrado de Información, una vez identificados los indicadores y sus índices, se procederá a realizar un estudio estadístico de comparación. Finalmente, con la información obtenida, a través del proceso de inferencia, se identificarán posibles modelos de gestión. Cómo resultado se pudo observar que el la flota propia incurre en gastos de mantenimiento de los vehículos, con repuestos y accesorios, seguro, y el personal involucrado como choferes, mecánicos y administrativos que deben realizar actividades de control, de abastecimiento de combustible y la contratación de servicios. Que hace que el costo para Etapa sea oneroso, por otro lado esta la flota rentada que tiene un costo fijo por hora, que incluye el servicio de vehículo con chofer, el mantenimiento de las unidades, el combustible y que no representa responsabilidad laboral para la empresa. Mediante un análisis comparativo se determina que por costos, la flota rentada es mas conveniente que la propia.
| Tipo de Documento: | Tesis (Masters) |
|---|---|
| Palabras Clave: | Indicadores de Gestión, Indicadores de rendimiento, Flota vehicular, Estudio comparativo, ETAPA EP. |
| Clasificación temática: | Materias > Ciencias Sociales |
| Divisiones: | Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster |
| Depositado: | 07 Dic 2023 23:30 |
| Ultima Modificación: | 07 Dic 2023 23:30 |
| URI: | https://repositorio.unini.edu.mx/id/eprint/2568 |
Acciones (logins necesarios)
 |
Ver Objeto |
<a class="ep_document_link" href="/15983/1/Food%20Science%20%20%20Nutrition%20-%202025%20-%20Tanveer%20-%20Novel%20Transfer%20Learning%20Approach%20for%20Detecting%20Infected%20and%20Healthy%20Maize%20Crop.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Novel Transfer Learning Approach for Detecting Infected and Healthy Maize Crop Using Leaf Images
Maize is a staple crop worldwide, essential for food security, livestock feed, and industrial uses. Its health directly impacts agricultural productivity and economic stability. Effective detection of maize crop health is crucial for preventing disease spread and ensuring high yields. This study presents VG-GNBNet, an innovative transfer learning model that accurately detects healthy and infected maize crops through a two-step feature extraction process. The proposed model begins by leveraging the visual geometry group (VGG-16) network to extract initial pixel-based spatial features from the crop images. These features are then further refined using the Gaussian Naive Bayes (GNB) model and feature decomposition-based matrix factorization mechanism, which generates more informative features for classification purposes. This study incorporates machine learning models to ensure a comprehensive evaluation. By comparing VG-GNBNet's performance against these models, we validate its robustness and accuracy. Integrating deep learning and machine learning techniques allows VG-GNBNet to capitalize on the strengths of both approaches, leading to superior performance. Extensive experiments demonstrate that the proposed VG-GNBNet+GNB model significantly outperforms other models, achieving an impressive accuracy score of 99.85%. This high accuracy highlights the model's potential for practical application in the agricultural sector, where the precise detection of crop health is crucial for effective disease management and yield optimization.
Muhammad Usama Tanveer mail , Kashif Munir mail , Ali Raza mail , Laith Abualigah mail , Helena Garay mail helena.garay@uneatlantico.es, Luis Eduardo Prado González mail uis.prado@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail ,
Tanveer
<a class="ep_document_link" href="/16270/1/s12880-024-01546-4.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Novel transfer learning based bone fracture detection using radiographic images
A bone fracture is a medical condition characterized by a partial or complete break in the continuity of the bone. Fractures are primarily caused by injuries and accidents, affecting millions of people worldwide. The healing process for a fracture can take anywhere from one month to one year, leading to significant economic and psychological challenges for patients. The detection of bone fractures is crucial, and radiographic images are often relied on for accurate assessment. An efficient neural network method is essential for the early detection and timely treatment of fractures. In this study, we propose a novel transfer learning-based approach called MobLG-Net for feature engineering purposes. Initially, the spatial features are extracted from bone X-ray images using a transfer model, MobileNet, and then input into a tree-based light gradient boosting machine (LGBM) model for the generation of class probability features. Several machine learning (ML) techniques are applied to the subsets of newly generated transfer features to compare the results. K-nearest neighbor (KNN), LGBM, logistic regression (LR), and random forest (RF) are implemented using the novel features with optimized hyperparameters. The LGBM and LR models trained on proposed MobLG-Net (MobileNet-LGBM) based features outperformed others, achieving an accuracy of 99% in predicting bone fractures. A cross-validation mechanism is used to evaluate the performance of each model. The proposed study can improve the detection of bone fractures using X-ray images.
Aneeza Alam mail , Ahmad Sami Al-Shamayleh mail , Nisrean Thalji mail , Ali Raza mail , Edgar Aníbal Morales Barajas mail , Ernesto Bautista Thompson mail ernesto.bautista@unini.edu.mx, Isabel de la Torre Diez mail , Imran Ashraf mail ,
Alam
<a href="/16273/1/v16p0506.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Hybrid Model with Wavelet Decomposition and EfficientNet for Accurate Skin Cancer Classification
Faced with anomalies in medical images, Deep learning is facing major challenges in detecting, diagnosing, and classifying the various pathologies that can be treated via medical imaging. The main challenges encountered are mainly due to the imbalance and variability of the data, as well as its complexity. The detection and classification of skin diseases is one such challenge that researchers are trying to overcome, as these anomalies present great variability in terms of appearance, texture, color, and localization, which sometimes makes them difficult to identify accurately and quickly, particularly by doctors, or by the various Deep Learning techniques on offer. In this study, an innovative and robust hybrid architecture is unveiled, underscoring the symbiotic potential of wavelet decomposition in conjunction with EfficientNet models. This approach integrates wavelet transformations with an EfficientNet backbone and incorporates advanced data augmentation, loss function, and optimization strategies. The model tested on the publicly accessible HAM10000 and ISIC2017 datasets has achieved an accuracy rate of 94.7%, and 92.2% respectively.
Amina Aboulmira mail , Hamid Hrimech mail , Mohamed Lachgar mail , Mohamed Hanine mail , Carlos Manuel Osorio García mail carlos.osorio@uneatlantico.es, Gerardo Méndez Mezquita mail , Imran Ashraf mail ,
Aboulmira
<a href="/10290/1/Influence%20of%20E-learning%20training%20on%20the%20acquisition%20of%20competences%20in%20basketball%20coaches%20in%20Cantabria.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
The main aim of this study was to analyse the influence of e-learning training on the acquisition of competences in basketball coaches in Cantabria. The current landscape of basketball coach training shows an increasing demand for innovative training models and emerging pedagogies, including e-learning-based methodologies. The study sample consisted of fifty students from these courses, all above 16 years of age (36 males, 14 females). Among them, 16% resided outside the autonomous community of Cantabria, 10% resided more than 50 km from the city of Santander, 36% between 10 and 50 km, 14% less than 10 km, and 24% resided within Santander city. Data were collected through a Google Forms survey distributed by the Cantabrian Basketball Federation to training course students. Participation was voluntary and anonymous. The survey, consisting of 56 questions, was validated by two sports and health doctors and two senior basketball coaches. The collected data were processed and analysed using Microsoft® Excel version 16.74, and the results were expressed in percentages. The analysis revealed that 24.60% of the students trained through the e-learning methodology considered themselves fully qualified as basketball coaches, contrasting with 10.98% of those trained via traditional face-to-face methodology. The results of the study provide insights into important characteristics that can be adjusted and improved within the investigated educational process. Moreover, the study concludes that e-learning training effectively qualifies basketball coaches in Cantabria.
Josep Alemany Iturriaga mail josep.alemany@uneatlantico.es, Álvaro Velarde-Sotres mail alvaro.velarde@uneatlantico.es, Javier Jorge mail , Kamil Giglio mail ,
Alemany Iturriaga
<a href="/15625/1/s41598-024-74127-8.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>
en
open
Plant stress reduction research has advanced significantly with the use of Artificial Intelligence (AI) techniques, such as machine learning and deep learning. This is a significant step toward sustainable agriculture. Innovative insights into the physiological responses of plants mostly crops to drought stress have been revealed through the use of complex algorithms like gradient boosting, support vector machines (SVM), recurrent neural network (RNN), and long short-term memory (LSTM), combined with a thorough examination of the TYRKC and RBR-E3 domains in stress-associated signaling proteins across a range of crop species. Modern resources were used in this study, including the UniProt protein database for crop physiochemical properties associated with specific signaling domains and the SMART database for signaling protein domains. These insights were then applied to deep learning and machine learning techniques after careful data processing. The rigorous metric evaluations and ablation analysis that typified the study’s approach highlighted the algorithms’ effectiveness and dependability in recognizing and classifying stress events. Notably, the accuracy of SVM was 82%, while gradient boosting and RNN showed 96%, and 94%, respectively and LSTM obtained an astounding 97% accuracy. The study observed these successes but also highlights the ongoing obstacles to AI adoption in agriculture, emphasizing the need for creative thinking and interdisciplinary cooperation. In addition to its scholarly value, the collected data has significant implications for improving resource efficiency, directing precision agricultural methods, and supporting global food security programs. Notably, the gradient boosting and LSTM algorithm outperformed the others with an exceptional accuracy of 96% and 97%, demonstrating their potential for accurate stress categorization. This work highlights the revolutionary potential of AI to completely disrupt the agricultural industry while simultaneously advancing our understanding of plant stress responses.
Tariq Ali mail , Saif Ur Rehman mail , Shamshair Ali mail , Khalid Mahmood mail , Silvia Aparicio Obregón mail silvia.aparicio@uneatlantico.es, Rubén Calderón Iglesias mail ruben.calderon@uneatlantico.es, Tahir Khurshaid mail , Imran Ashraf mail ,
Ali