Un algoritmo de clustering difuso para el análisis de las causas que afectan el desarrollo, productividad y competitividad de la industria de calzado, cuero y marroquinería con relación a  su producción y mano de obra

Benavídez Robles, Karol Juliana; Jiménez Wandurraga, Liz Bleidy Tatiana

Un algoritmo de clustering difuso para el análisis de las causas que afectan el desarrollo, productividad y competitividad de la industria de calzado, cuero y marroquinería con relación a su producción y mano de obra

dc.contributor.advisor	Díaz Lamos, Henry
dc.contributor.advisor	Puentes Garzón, David Esteban
dc.contributor.author	Benavídez Robles, Karol Juliana
dc.contributor.author	Jiménez Wandurraga, Liz Bleidy Tatiana
dc.contributor.evaluator	Garavito Hernández, Edwin Alberto
dc.contributor.evaluator	Arias Osorio, Javier Eduardo
dc.date.accessioned	2023-01-25T18:06:52Z
dc.date.available	2023-01-25T18:06:52Z
dc.date.created	2023-01-23
dc.date.embargoEnd	2023-02-23
dc.date.issued	2023-01-23
dc.description.abstract	El sector de cuero, calzado y marroquinería en Colombia es una actividad industrial especializada en el tratamiento del cuero y la manufactura de varios productos a base de este insumo y demás materiales. Este sector abarca diferentes actividades como la recolección y manipulación del cuero, diseño y elaboración de los productos de calzado y marroquinería y/o su venta y distribución. De acuerdo con el estado actual de esta industria, se tienen problemáticas que afectan directa e indirectamente su producción y venta como lo es la escasez en la mano de obra calificada, competencia desleal, variedad de productos sustitutos, falencias en la automatización en sus procesos de producción, limitadas adquisiciones de tecnología innovadora entre otras. La presente investigación ejecuta un algoritmo de clustering difuso y nítido por medio de software Python el cual agrupa las diferentes empresas del sector de cuero calzado y marroquinería a partir de una base de datos proporcionada por el DANE en su encuesta anual manufacturera en el periodo de tiempo 2015/2019. Estos algoritmos permiten analizar y comparar el resultado de cada uno para observar el comportamiento a través de los años y así determinar aquellos factores que influyen directa e indirectamente en el desarrollo, la productividad y la competitividad del sector y a su vez plantear propuestas de mejora con la finalidad de reestablecer y buscar el crecimiento de este.
dc.description.abstractenglish	The leather, footwear and leather goods sector in Colombia is an industrial activity that involves the processing of leather and the manufacture of various leather-based products and the production of leather footwear and other materials. This sector covers different activities such as the collection and manipulation of leather, design and manufacture of footwear and leather goods and/or their sale and distribution. According to the current state of this industry, there are problems that directly and indirectly affect its production and sales, such as the shortage of skilled labor, unfair competition, variety of substitute products, lack of automation in its production processes, limited acquisitions of innovative technology, among others. The present investigation executes a fuzzy and soft clustering algorithm by means of a software called Python which clusters the different companies of the leather goods sector from a dataset provided by DANE on their annual manufacturing survey in the timeline 2015/2019. These algorithms make it possible to analyze and compare the results of each to observe the behaviors through the year and determine those factors that directly and indirectly influence the development, productivity and competitivity of the sector and, in addition, to make ecommendations for improvement in order to reestablish and seek the growth of this industry.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero Industrial
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12230
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería Industrial
dc.publisher.school	Escuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Aprendizaje automático
dc.subject	Agrupamiento
dc.subject	Mano de obra
dc.subject	Producción
dc.subject	Manufactura
dc.subject.keyword	Machine Learning
dc.subject.keyword	Clustering
dc.subject.keyword	Workforce
dc.subject.keyword	Production
dc.subject.keyword	Manufacturing
dc.title	Un algoritmo de clustering difuso para el análisis de las causas que afectan el desarrollo, productividad y competitividad de la industria de calzado, cuero y marroquinería con relación a su producción y mano de obra
dc.title.english	A fuzzy clustering algorithm for the analysis of the causes affecting the development, productivity and competitiveness of the footwear, leather and leather godos industry in relation to it is production and workforce
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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