Diseño de un sistema de predicción de riesgos ambientales basado en inteligencia artificial y la ISO 14001: 2015 en el establecimiento de expendio y almacenamiento de carne y productos cárnicos el rey, de Valledupar, Cesar.
| dc.contributor.author | Rojas Pabón, Alith Nicole | |
| dc.contributor.author | Rivera Córdoba, Lizeth Paola | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-15T15:32:36Z | |
| dc.date.available | 2026-05-15T15:32:36Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Tesis presentada como requisito para optar al título profesional de ingeniero ambiental y sanitario. | |
| dc.description.abstract | La investigación diseñó un sistema de predicción en tiempo real de riesgos ambientales basado en inteligencia artificial y la Iso 14001: 2015 en el establecimiento de expendio y almacenamiento de carne y productos cárnicos El Rey, de Valledupar, Cesar. Por tres fases: diagnosticar el estado actual de la gestión ambiental del establecimiento de expendio y almacenamiento de carne y productos cárnicos El Rey, según los requerimientos de la norma ISO 14001 – 2015 y la normativa ambiental vigente., desarrollar un modelo de predicción de riesgos ambientales basado en inteligencia artificial y la Iso 14001: 2015 y formular programas del SGA basado en los lineamientos de la ISO 14001: 2015 en el establecimiento de expendio y almacenamiento de carne y productos cárnicos El Rey, con el fin de optimizar el desempeño ambiental. En cuanto a la caracterización cuantitativa, se determinó que los residuos que más se generan en la carnicería son los orgánicos, específicamente huesos, grasas y residuos de carne, con una cantidad aproximada de sesenta kilogramos por semana. Le siguen en importancia las aguas residuales y de limpieza de las cámaras frigoríficas, con un volumen de alrededor de cuarenta litros por semana. El ajuste del modelo ha mostrado mejoras significativas en varias métricas clave. Mejora en la precisión de la clase "Incumple": La precisión de la clase "Incumple" ha aumentado significativamente de 23.08% a 65.00%, lo que indica que el modelo ahora es más capaz de identificar correctamente los casos que no cumplen con los requisitos. Abstract: The research designed a real-time environmental risk prediction system based on artificial intelligence and ISO 14001: 2015 in the El Rey meat and meat products retail and storage establishment in Valledupar, Cesar. In three phases: diagnose the current state of environmental management of the El Rey meat and meat products retail and storage establishment, according to the requirements of ISO 14001 - 2015 and current environmental regulations; develop an environmental risk prediction model based on artificial intelligence and ISO 14001: 2015; and formulate EMS programs based on ISO 14001: 2015 guidelines in the El Rey meat and meat products retail and storage establishment, in order to optimize environmental performance. Regarding the quantitative characterization, it was determined that the most common waste generated in the butcher shop is organic waste, specifically bones, fats, and meat waste, with an approximate amount of sixty kilograms per week. Next in importance is wastewater and cleaning water from the cold storage facilities, with a volume of approximately forty liters per week. Model tuning has shown significant improvements in several key metrics. Improved accuracy of the "non-compliant" class: The accuracy of the "non-compliant" class has significantly increased from 23.08% to 65.00%, indicating that the model is now better able to correctly identify cases that do not meet requirements. | |
| dc.description.sponsorship | Universidad Popular del Cesar | |
| dc.identifier.citation | Rojas Pabón, A.N.; Rivera Córdoba, L.P. (2025) Diseño de un sistema de predicción de riesgos ambientales basado en inteligencia artificial y la ISO 14001: 2015 en el establecimiento de expendio y almacenamiento de carne y productos cárnicos el rey, de Valledupar, Cesar [Tesis de pregrado, Universidad Popular del Cesar]. http://repositorio.unicesar.edu.co/home | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.unicesar.edu.co/handle/123456789/3153 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Popular del Cesar | |
| dc.title | Diseño de un sistema de predicción de riesgos ambientales basado en inteligencia artificial y la ISO 14001: 2015 en el establecimiento de expendio y almacenamiento de carne y productos cárnicos el rey, de Valledupar, Cesar. | |
| dc.type | Thesis |