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ISSN 2410-3438 Volumen 2, Número 4 – Julio – Septiembre -2015 Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico ECORFAN ®

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ISSN 2410-3438

Volumen 2, Número 4 – Julio – Septiembre -2015

Revista de Análisis Cuantitativo

y Estadístico

ECORFAN®

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Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico, Volumen 2, Número 4, de

Julio a Septiembre -2015, es una revista

editada trimestralmente por ECORFAN-

Bolivia. Santa Lucía N-21, Barrio

Libertadores, Cd. Sucre. Chuquisaca,

Bolivia. WEB:

www.ecorfan.org,[email protected].

Editora en Jefe: RAMOS-ESCAMILLA,

María, Co-Editor: Serrudo González-

Javier. ISSN: 2410-3438. Responsables

de la última actualización de este

número de la Unidad de Informática

ECORFAN. ESCAMILLA-BOUCHÁN,

Imelda, LUNA-SOTO, Vladimir,

actualizado al 30 de Septiembre 2015.

Las opiniones expresadas por los autores

no reflejan necesariamente las opiniones

del editor de la publicación.

Queda terminantemente prohibida la

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Edición de Logística

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Diseñador de Edición

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PEREIRA-LÓPEZ, Xesus, PhD.

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Amity University, India

JESUS-NOVELO, Federico, PhD.

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MIRANDA-GARCÍA, Marta, PhD.

Universidad Complutense de Madrid, Spain.

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Universidad Autónoma Metropolitana - Azcapotzalco,

México

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SANCHEZ-CANO, Julieta, PhD.

Universidad Juárez del Estado de Durango,

México

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Presentación

ECORFAN, es una revista de investigación que pública artículos en las áreas de: Revista de

Análisis Cuantitativo y Estadístico.

En Pro de la Investigación, Docencia, y Formación de los recursos humanos comprometidos con la

Ciencia. El contenido de los artículos y opiniones que aparecen en cada número son de los autores y no

necesariamente la opinión de la Editora en Jefe.

En el primer número es presentado el artículo Análisis de un Modelo Estadístico de Regresión

Aplicado al Efluente de una Planta de Tratamiento de Aguas por CONTRERAS, Jannette, CRUZ,

Braulio y PEÓN, Ricardo con adscripción en la Universidad Autónoma de Yucatán, como segundo

artículo está Estudio del efecto del volumen, la relación aire combustible y la razón de compresión en

el trabajo neto y la eficiencia térmica en un ciclo Otto por ORTEGA, Francisco, SANTOYO,

Abraham, RODRIGUEZ, Rafael, FIGUEROA, Fernando y GARCIA, Miguel, como tercer capítulo

está Análisis Estadístico de la Velocidad del Viento en Mazatlán Sinaloa por GALÁN, Néstor,

OROZCO, Eber, MEJIAS, Nildia y MELLADO Carlos, como cuarto capítulo está Método

computacional para calcular la resistencia del sistema de tierra para subestaciones al aire libre por

TORRES-JIMÉNEZ, Jacinto, GUARDADO-ZAVALA, José Leonardo, TAPIA-TINOCO, Guillermo y

JURADO-PÉREZ, Fernando con adscripción en el Instituto Tecnológico Superior de Irapuato y el

Instituto Tecnológico de Morelia, como quinto artículo está La toma de decisiones de los alumnos del

Nivel Superior ante los problemas de Seguridad del Municipio de San Juan del Río por CORTÉS,

Yolanda, ESTRELLA-VELÁZQUEZ, Rafael, CERVANTES-DÍAZ, Estela, ROJAS-MIRANDA,

Cypatly con adscripción en la Universidad Autónoma de Querétaro, como sexto artículo está

Optimización del Sistema Institucional de Tutorías utilizando el modelo de gestión CRM por

CAMPOS-MADRIGAL, Ana Laura, FRANCO-AGUILAR, Norma, SÁNCHEZ-LOPEZ, Verónica y

ARIZA-BATALLA, Vivianissel con adscripción en la Universidad Tecnológica Emiliano Zapata del

Estado de Morelos, como séptimo artículo está Clusterización en minería de datos: CJ y K-Medias

aplicados a una encuesta de opinión sobre acoso escolar en la UTNA por MEDINA, Gricelda, LUNA,

Francisco, TAVAREZ, Felipe y MARTÍNEZ, Rocío, como octavo artículo está Mercado de trabajo del

ingeniero agroindustrial de la BUAP y competencias profesionales del TSU en procesos alimentarios

de la UTP por MANJARREZ, Juan & BERNAL, Hector con adscripción en la Universidad

Tecnológica de Puebla y el Campus Acatzingo de la BUAP, como noveno artículo está Determinación

de Factores Criticos de Éxito para la Implementación de Justo a Tiempo: Análisis Factorial por

RIVERA, Denisse, RIVERA, Lizeth, HOLTZHEIMER, Angeles y CHAVEZ, Lorena, como decimo

artículo está Un análisis de la escolaridad y el sexo a través de la Encuesta Nacional de Ingreso y

Gasto de los Hogares en México, 2012 por MARTÍNEZ-MORALES, Javier, FRANCO-DUARTE,

María Teresa, HERNÁNDEZ-ARCE, Jesús, VALLES-BACA, Herik Germán, como decimo primer

artículo está Ingeniería en Procesos y Operaciones Industriales, una evaluación de su pertinencia y

aceptación en el mercado laboral por DE LA LLAVE-HERNÁNDEZ, María Alondra, DE ITA-

XIMIL, José David, MERINO-MUÑOZ, Víctor Hugo, BENITO-VELÁZQUEZ, César Antonio con

adscripción en la Universidad Tecnológica de Huejotzingo, como decimo segundo artículo está

Relación entre medidas de espesor de recubrimento electrostático en polvo en diferentes puntos sobre

superificies irregulares por LUÉVANO-Cabrales, Olga Lidia, SALAS-PÉREZ, Francisco Guillermo,

JUÁREZ-DEL TORO, Raymundo, MORALES-VILLA, Julio César.

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Contenido

Artículo

Página

Análisis de un Modelo Estadístico de Regresión Aplicado al Efluente de una

Planta de Tratamiento de Aguas

CONTRERAS, Jannette, CRUZ, Braulio y PEÓN, Ricardo

271-277

Estudio del efecto del volumen, la relación aire combustible y la razón de

compresión en el trabajo neto y la eficiencia térmica en un ciclo Otto ORTEGA, Francisco, SANTOYO, Abraham, RODRIGUEZ, Rafael, FIGUEROA,

Fernando y GARCIA, Miguel

278-287

Análisis Estadístico de la Velocidad del Viento en Mazatlán Sinaloa GALÁN, Néstor, OROZCO, Eber, MEJIAS, Nildia y MELLADO Carlos

288-294

Método computacional para calcular la resistencia del sistema de tierra para

subestaciones al aire libre TORRES-JIMÉNEZ, Jacinto, GUARDADO-ZAVALA, José Leonardo, TAPIA-

TINOCO, Guillermo y JURADO-PÉREZ, Fernando

295-306

La toma de decisiones de los alumnos del Nivel Superior ante los problemas de

Seguridad del Municipio de San Juan del Río CORTÉS, Yolanda, ESTRELLA-VELÁZQUEZ, Rafael, CERVANTES-DÍAZ, Estela,

ROJAS-MIRANDA, Cypatly

307-315

Optimización del Sistema Institucional de Tutorías utilizando el modelo de

gestión CRM CAMPOS-MADRIGAL, Ana Laura, FRANCO-AGUILAR, Norma, SÁNCHEZ-LOPEZ,

Verónica y ARIZA-BATALLA, Vivianissel

316-323

Clusterización en minería de datos: CJ y K-Medias aplicados a una encuesta de

opinión sobre acoso escolar en la UTNA MEDINA, Gricelda, LUNA, Francisco, TAVAREZ, Felipe y MARTÍNEZ, Rocío

324-337

Mercado de trabajo del ingeniero agroindustrial de la BUAP y competencias

profesionales del TSU en procesos alimentarios de la UTP MANJARREZ, Juan & BERNAL, Hector

338-347

Determinación de Factores Criticos de Éxito para la Implementación de Justo a

Tiempo: Análisis Factorial RIVERA, Denisse, RIVERA, Lizeth, HOLTZHEIMER, Angeles, CHAVEZ, Lorena

348-360

Un análisis de la escolaridad y el sexo a través de la Encuesta Nacional de Ingreso

y Gasto de los Hogares en México, 2012 MARTÍNEZ-MORALES, Javier, FRANCO-DUARTE, María Teresa, HERNÁNDEZ-

ARCE, Jesús, VALLES-BACA, Herik Germán

361-368

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Ingeniería en Procesos y Operaciones Industriales, una evaluación de su

pertinencia y aceptación en el mercado laboral DE LA LLAVE-HERNÁNDEZ, María Alondra, DE ITA-XIMIL, José David, MERINO-

MUÑOZ, Víctor Hugo, BENITO-VELÁZQUEZ, César Antonio

369-378

Relación entre medidas de espesor de recubrimento electrostático en polvo en

diferentes puntos sobre superificies irregulares LUÉVANO-Cabrales, Olga Lidia, SALAS-PÉREZ, Francisco Guillermo, JUÁREZ-

DEL TORO, Raymundo, MORALES-VILLA, Julio César

379-385

Instrucciones para Autores

Formato de Originalidad

Formato de Autorización

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271

Artículo Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

Septiembre 2015 Vol.2 No.4 271-277

Análisis de un Modelo Estadístico de Regresión Aplicado al Efluente de una Planta

de Tratamiento de Aguas

CONTRERAS, Jannette*†, CRUZ, Braulio y PEÓN, Ricardo

Universidad Autónoma de Yucatán.

Recibido 3 de Julio, 2015; Aceptado 1 de Septiembre, 2015

Resumen

Los estudios de los tratamientos de tipo fisicoquímico de

las aguas residuales son de gran importancia pues

permiten a través de los datos obtenidos en laboratorio

analizar modelos estadísticos que ayudan a describir el

comportamiento del proceso así como identificar las

variables que tienen mayor influencia sobre otras, en el

presente estudio se analizaron los clarificados

provenientes de diez pruebas de jarras tomando como

muestra agua residual del efluente de una planta de

tratamiento de aguas de tipo fisicoquímico; mediante un

análisis estadístico de regresión se llegó a la conclusión

de que la turbidez es una variable de la cual depende la

demanda química de oxígeno de las mismas aguas.

Prueba de jarras, aguas residuales, regresión lineal,

turbidez, SST.

Abstract

Studies of wastewater physicochemical treatments are

important because through the data obtained in the

laboratory they allow to analyze statistical models that

help to describe the process behavior and identify the

variables that have the greater influence on others, in this

study clarifiers were analyzed from ten test jars using

wastewater effluent from a sewage treatment

physicochemical plant as sample; by means of a

statistical regression analysis it is concluded that

chemical oxygen demand depends on the turbidity

variable of the same water.

Jar test, waste water, lineal regression, turbidity, SST.

Citación: CONTRERAS, Jannette, CRUZ, Braulio y PEÓN, Ricardo. Análisis de un Modelo Estadístico de Regresión

Aplicado al Efluente de una Planta de Tratamiento de Aguas. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015,2-4: 271-

277

* Correspondencia al Autor (Correo Electrónico: [email protected])

†Investigador contribuyendo como primer autor

© ECORFAN-Bolivia www.ecorfan.org/bolivia

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CONTRERAS, Jannette, CRUZ, Braulio y PEÓN, Ricardo. Análisis de

un Modelo Estadístico de Regresión Aplicado al Efluente de una Planta

de Tratamiento de Aguas. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

2015.

Introducción

El presente estudio estadístico, se basa en datos

provenientes de análisis de laboratorio

realizados a aguas residuales que se generan en

una institución educativa; tales efluentes son

recolectados de las aguas residuales de los

diversos servicios que el campus ofrece, como

son: cafeterías, baños, laboratorios y cualquier

otro tipo de servicio que requiere del uso del

agua. El agua residual que se genera de los

sitios antes mencionados es tratada por medio

de un proceso de tipo fisicoquímico el cual

involucra la utilización de sustancias

coagulantes que llevan a cabo la remoción de

los contaminantes; la gama de estas sustancias

es muy variada y cada coagulante posee

diferentes propiedades fisicoquímicas haciendo

que cada uno tenga diferente eficiencia en la

remoción de los contaminantes.

Al momento del estudio la institución

contaba con una planta de tratamiento de aguas

residuales de tipo fisicoquímico, la cual debido

al incremento de usuarios de las instalaciones

del campus tales como servicios sanitarios,

servicios alimentarios, centros deportivos, etc.

recibe una mayor fluctuación de aguas

residuales que a su vez contienen una mayor

carga orgánica y de sólidos. En el año de 1986,

la institución contaba con 10, 373 alumnos y

866 profesores; para el año de 1990, la cantidad

de alumnos se incrementó a 16, 277 y de

profesores a 1, 177. Para el año de 2003 la

cantidad de alumnos llegó a la cifra de 16, 371

alumnos y la cifra de profesores a 1394.

En general se generan en promedio

775.76 m3 de agua residual al día, que son

tratadas por la propia institución mediante un

proceso de coagulación con una posterior

sedimentación y desinfección; por último el

agua tratada se utiliza con propósitos de riego

de áreas verdes de la misma institución.

El propósito de este artículo es llevar a

cabo pruebas de tratabilidad (pruebas de jarras)

que permitan establecer a través de un análisis

estadístico, un modelo que se ajuste a las

variables de interés.

La calidad de las aguas ha sido siempre

referida a sus características físicas, tales como

la turbidez, la presencia de sólidos y

características químicas como la demanda

química de oxigeno (DQO), la alcalinidad,

dureza, conductividad, etc. Bajo condiciones

naturales, esto es propiciado por la presencia de

coloides inorgánicos y por un alto contenido de

materia iónica disuelta en las aguas [1]. Con la

finalidad de pulir la calidad del agua para

diferentes usos del agua (potabilización,

procesos industriales, irrigación, renovación),

es necesario desarrollar mecanismos de

remoción que permitan el retiro de dicha masa.

Los estudios para la tratabilidad

conducen a la utilización de la llamada “Prueba

de Jarras”, la cual sirve específicamente para

probar la efectividad de los coagulantes y de

esta manera verificar cual es el mejor

tratamiento. La prueba consiste en colocar seis

vasos de precipitado conteniendo 500 ml de

muestra cada uno, estos vasos se colocan en un

equipo que tiene seis paletas de agitación y

estas pueden accionarse a diferentes

revoluciones por minuto [2].

Para la remoción de las partículas

coloidales es necesario desestabilizar el medio

mediante la adición de coagulantes químicos

(coagulación), y propiciar agitación controlada

al agua para lograr la aglutinación de los

coloides (floculación), para que finalmente

dichas partículas aglutinadas (floculos), se

encuentren bajo el efecto de la gravedad

(sedimentación) [3]

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un Modelo Estadístico de Regresión Aplicado al Efluente de una Planta

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2015.

Metodología

Entre las variables analizadas se encuentran:

SST: esta variable representa los sólidos

suspendidos totales que se encuentran en el

agua residual al final del tratamiento es decir,

aquellos sólidos remanentes que no lograron

eliminarse con la aplicación del coagulante.

Mientras menor sea esta variable más eficaz es

la remoción. [4].

Turbidez: esta variable representa las

impurezas contenidas en el agua al final del

tratamiento, es una medida de la opacidad. [5].

DQO: la demanda química de oxigeno

representa la cantidad de oxigeno necesario

para degradar la materia orgánica contenida en

el agua residual, mientras menor sea esta

variable más eficaz es la remoción. [5].

Conductividad: Esta medición resulta de

utilidad para evaluar las variaciones en la

concentración de minerales disueltos en el agua

residual y el agua tratada.

Dureza: la medición de la dureza por

calcio es de importancia técnica debido a los

problemas que puede ocasionar al generar

incrustaciones en el equipo y tuberías. [5].

Alcalinidad: El conocimiento y el

control de este parámetro es importante en el

proceso de tratamiento de aguas, sobre todo al

tratarse de un proceso de coagulación química

pues la alcalinidad posee la propiedad de inhibir

la acción del coagulante. [5].

Adicionalmente se midieron parámetros

tales como: dureza por calcio, alcalinidad,

conductividad, temperatura, el tiempo de

agitación y la velocidad de agitación.

Debido a que las aguas negras de la

institución están conformadas por agua residual

de los servicios sanitarios y de los diversos

puntos de descarga de los servicios

alimentarios, la carga orgánica contenida se ha

ido incrementando con el paso del tiempo. En la

Tabla 1 se observan los parámetros medidos y

los rangos obtenidos de cada uno.

Parámetros Rangos

Flujo volumétrico 432.88 a 813.21 m3/día

Sólidos totales 755 a 1280 mg/L

SST 5 a 370 mg/L

Turbidez 14.6 a 256 UTN

pH 6.15 a 8.69 unidades de pH

Alcalinidad 166 a 760 mg/L de CaCO3

DBO 11.5 a 450 mg/L

DQO 70.18 a 592.35 mg /L

Conductividad 764 a 2170 S/cm

Calcio 101.6 a 225.6 mg/L

Tabla 1 Rangos mínimos y máximos de parámetros en el

influente de la planta de tratamiento.

De acuerdo a la caracterización de la

Tabla 1, se seleccionaron las siguientes

variables en los clarificados:

𝑌 = 𝐷𝑄𝑂 = 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑞𝑢𝑖𝑚𝑖𝑐𝑎 𝑑𝑒 𝑜𝑥𝑖𝑔𝑒𝑛𝑜

𝑋1 = 𝑆𝑆𝑇 = 𝑠ó𝑙𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑠𝑢𝑠𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠

𝑋2 = 𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑒𝑧 (UTN)

𝑋3 = 𝐷𝑢𝑟𝑒𝑧𝑎 𝑝𝑜𝑟 𝑐𝑎𝑙𝑐𝑖𝑜

𝑋4 = 𝐶𝑜𝑛𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑

𝑋5 = 𝐴𝑙𝑐𝑎𝑙𝑖𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑

Se realizaron diez pruebas de jarras de

las cuales se extrajeron seis muestras de cada

una para dar un total de 60 muestras.

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un Modelo Estadístico de Regresión Aplicado al Efluente de una Planta

de Tratamiento de Aguas. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

2015.

En cuanto al análisis estadístico, se

evaluó un modelo de regresión lineal múltiple

con aquellas variables que resultaron más

significativas en una inspección inicial.

Resultados

Los datos se analizaron con el programa SPSS,

primeramente se analizaron las correlaciones

entre todas las variables para identificar

aquellas que pudieran resultar más

significativas para el modelo como se muestra

en la Figura 1. La variable turbidez fue la que

mostro la mayor correlación con la variable

dependiente DQO de 0.753, y las variables

SST, dureza y conductividad mostraron

correlaciones de 0.353, 0.528 y -0.427

respectivamente. Debido a lo anterior se graficó

un diagrama de dispersión matricial con dichas

variables. Se puede observar en la Figura 2 que

hay una tendencia lineal entre la variable DQO

y las variables turbidez y SST que son las que

tuvieron los valores de correlación más altos.

Figura 1 Resultados de las correlaciones entre todas las

variables

DQO

TURBIDEZ

SST

Dureza (Ca)

Conductividad

Figura 2 Diagrama de dispersión

En base esta inspección inicial se

verificó si la regresión con todas las variables

pudiera ser significativa y se obtuvieron los

resultados de la Tabla 2. Se planteó la prueba

de hipótesis expresada en (1) y (2).

Ho: B1 = B2 = B3 = B4= 0 (1)

H1: Bi ≠ 0 para algún 1 ≤ i ≤ 4 (2)

Debido a que el p-valor fue de 0.000<

0.05, se rechazó la Ho y por lo tanto la

regresión es significativa al juntar todas las

variables de interés; sin embargo al analizar los

coeficientes de cada una por separado sus p-

valores correspondientes indican que por sí

solas no tienen significancia a excepción de la

variable turbidez que tuvo un p-valor de 0.000

como se ve en la Tabla 2.

1 ,353** ,753** ,033 ,528** -,427**

, ,006 ,000 ,800 ,000 ,001

60 60 60 60 60 60

,353** 1 ,290* ,188 ,273* -,240

,006 , ,025 ,151 ,035 ,065

60 60 60 60 60 60

,753** ,290* 1 ,102 ,615** -,410**

,000 ,025 , ,436 ,000 ,001

60 60 60 60 60 60

,033 ,188 ,102 1 -,264* -,703**

,800 ,151 ,436 , ,042 ,000

60 60 60 60 60 60

,528** ,273* ,615** -,264* 1 -,064

,000 ,035 ,000 ,042 , ,629

60 60 60 60 60 60

-,427** -,240 -,410** -,703** -,064 1

,001 ,065 ,001 ,000 ,629 ,

60 60 60 60 60 60

Pear

son

Corre

lation

Sig.

(2-tai l

ed)

N

Pear

son

Corre

lation

Sig.

(2-tai l

ed)

N

Pear

son

Corre

lation

Sig.

(2-tai l

ed)

N

Pear

son

Corre

lation

Sig.

(2-tai l

ed)

N

Pear

son

Corre

lation

Sig.

(2-tai l

ed)

N

Pear

son

Corre

lation

Sig.

(2-tai l

ed)

N

DQO

SST

TURBIDEZ

Alcalinidad

Dureza (Ca)

Conductividad

DQO SST TURBIDEZ Alcalinidad Dureza (Ca) Conductividad

Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).**.

Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).*.

Model Summaryb

,781a ,610 ,582 144,569

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

Predictors: (Constant), Conductividad, Dureza (Ca),

SST, TURBIDEZ

a.

Dependent Variable: DQOb.

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275

Artículo Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

Septiembre 2015 Vol.2 No.4 271-277

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CONTRERAS, Jannette, CRUZ, Braulio y PEÓN, Ricardo. Análisis de

un Modelo Estadístico de Regresión Aplicado al Efluente de una Planta

de Tratamiento de Aguas. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

2015.

Tabla 2 Resultados del ANOVA para el modelo

completo

Como las variables dureza por calcio y

conductividad tuvieron valores de correlaciones

relativamente bajos se analizó su contribución

en la regresión, dado que las otras variables ya

estuvieran consideradas en el modelo, y se

planteó la prueba de hipótesis expresada en (3)

y (4).

Ho: B3 = B4= 0 (3)

H1: B3 ≠ 0 ó B4 ≠ 0 (4)

Se obtuvieron los resultados que se

muestran en la Tabla 3 a partir del modelo

reducido.

Tabla 3 Resultados del ANOVA para el modelo

reducido

Con los datos del modelo reducido y el

completo se verificó la significancia de las variables

dureza y conductividad para el modelo.

Y = Bo + B1SST+ B2 turbidez + B3 Dureza + B4

Conductividad (5)

Y = Bo + B1SST +B2 turbidez (6)

𝐹 =(𝑆𝑆𝐸𝑟−𝑆𝑆𝐸𝑐)/(𝑝−𝑚)

𝑆𝑆𝐸𝑐/(𝑛−𝑝−1)= 1.5806 (7)

Con el criterio de F0.05,2,55 = 3.15, 1.5806

no es mayor y por lo tanto no se rechaza la Ho,

por lo que no hay evidencia para decir que la

dureza y la conductividad contribuyan

significativamente en el modelo.

Posteriormente se planteó si las

variables turbidez y dureza contribuyen

significativamente, dado que la variable SST

está considerada en el modelo y se planteó la

prueba de hipótesis como se indica en (8) y (9).

Ho: B2 = B3= 0 (8)

H1: B2 ≠ 0 ó B3 ≠ 0 (9)

Se obtuvieron los resultados que se

muestran en la Tabla 4 y 5 a partir del modelo

completo y el reducido respectivamente.

Y = Bo + B1SST+ B2 turbidez + B3 Dureza (10)

Y = Bo + B1SST (11)

ANOVAb

1797083 4 449270,781 21,496 ,000a

1149508 55 20900,143

2946591 59

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), Conductividad, Dureza (Ca), SST, TURBIDEZa.

Dependent Variable: DQOb.

Coefficientsa

135,264 56,271 2,404 ,020

,801 ,642 ,112 1,247 ,218

2,189 ,463 ,574 4,733 ,000

,176 ,148 ,134 1,193 ,238

-7,41E-02 ,046 -,156 -1,604 ,114

(Constant)

SST

TURBIDEZ

Dureza (Ca)

Conductividad

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coefficients

Beta

Standardized

Coefficients

t Sig.

Dependent Variable: DQOa.

Model Summary

,766a ,587 ,573 146,034

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

Predictors: (Constant), TURBIDEZ, SSTa.

ANOVAb

1731012 2 865506,107 40,585 ,000a

1215579 57 21325,943

2946591 59

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), TURBIDEZ, SSTa.

Dependent Variable: DQOb.

Coefficientsa

94,304 31,831 2,963 ,004

1,047 ,633 ,147 1,652 ,104

2,709 ,339 ,711 7,998 ,000

(Constant)

SST

TURBIDEZ

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coefficients

Beta

Standardized

Coefficients

t Sig.

Dependent Variable: DQOa.

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CONTRERAS, Jannette, CRUZ, Braulio y PEÓN, Ricardo. Análisis de

un Modelo Estadístico de Regresión Aplicado al Efluente de una Planta

de Tratamiento de Aguas. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

2015.

Tabla 4 Resultados del ANOVA para el modelo

completo

Tabla 5 Resultados del ANOVA para el modelo

reducido

Con los datos del modelo reducido y el

completo se verificó la significancia de las

variables turbidez y dureza para el modelo.

𝐹 =(𝑆𝑆𝐸𝑟−𝑆𝑆𝐸𝑐)/(𝑝−𝑚)

𝑆𝑆𝐸𝑐/(𝑛−𝑝−1)= 32.028 (12)

Con el criterio de F0.05,2,56 = 3.15, el

valor de 32.028 es mucho mayor y por lo tanto

se rechaza la Ho, por lo que hay evidencia de

que al menos una de las variables (turbidez y/o

dureza) contribuye significativamente en el

modelo. Por último se realizó una selección

hacia atrás; los resultados se muestran en la

Tabla 6. Las variables excluidas fueron todas a

excepción de la turbidez que tuvo un p- valor de

0.000, con lo cual se demuestra su

significancia. Para validar el análisis, se

verificó la homocedasticidad así como la

normalidad de los residuos la cual se presenta

en la Figura 3.

Figura 3. Gráfico de dispersión de los residuos vs

valores predichos

Tabla 6 Regresión lineal con selección hacia atrás

En la Figura 3 se observa que los

residuos estandarizados se distribuyen a los

largo del grafico de dispersión sin seguir

ningún patrón especifico, validando así la

homocedasticidad.

Model Summary

,769a ,592 ,570 146,584

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

Predictors: (Constant), Dureza (Ca), SST, TURBIDEZa.

ANOVAb

1743323 3 581107,680 27,045 ,000a

1203268 56 21486,928

2946591 59

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), Dureza (Ca), SST, TURBIDEZa.

Dependent Variable: DQOb.

Model Summary

,353a ,125 ,109 210,895

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

Predictors: (Constant), SSTa.

ANOVAb

366941,1 1 366941,096 8,250 ,006a

2579650 58 44476,722

2946591 59

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), SSTa.

Dependent Variable: DQOb.

Unstandardized Predicted Value

800700600500400300200100

Sta

nda

rdiz

ed

Res

idu

al

5

4

3

2

1

0

-1

-2

Variables Entered/Removeda

TURBIDEZ ,

Forward

(Criterion:

Probabili t

y-of-F-to-e

nter <=

,050)

Model

1

Variables

Entered

Variables

Removed Method

Dependent Variable: DQOa.

ANOVAb

1672779 1 1672779,019 76,166 ,000a

1273812 58 21962,275

2946591 59

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), TURBIDEZa.

Dependent Variable: DQOb.

Excluded Variables b

,147a 1,652 ,104 ,214 ,916

,104a ,947 ,348 ,124 ,622

-,142a -1,516 ,135 -,197 ,832

-,044a -,507 ,614 -,067 ,989

SST

Dureza (Ca)

Conductividad

Alcalinidad

Model

1

Beta In t Sig.

Partial

Correlation Tolerance

Collinearity

Statistics

Predictors in the Model: (Constant), TURBIDEZa.

Dependent Variable: DQOb.

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CONTRERAS, Jannette, CRUZ, Braulio y PEÓN, Ricardo. Análisis de

un Modelo Estadístico de Regresión Aplicado al Efluente de una Planta

de Tratamiento de Aguas. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

2015.

En la tabla no.7 se observa el p-valor

para los residuos del modelo con una variable

(turbidez) y como 0.088 >0.05 no se rechaza

Ho y no hay evidencia en contra de la

normalidad de los residuos. Adicionalmente se

elaboró un gráfico Q-Q para verificar

normalidad, el cual presenta en la Figura 4.

Tabla 7 Prueba de kolmogorov-smirnoff para la

normalidad

Figura 4 Gráfica en papel de probabilidad normal

Conclusiones

El modelo de regresión lineal que mejor

describe los datos analizados en los clarificados

provenientes de las diez pruebas de jarras, es un

modelo simple donde se incluye la variable

turbidez:

Y (DQO) = Bo + B1Turbidez

El resultado coincide con lo descrito en

la teoría de tratabilidad de aguas residuales,

pues se tiene evidencia de que la turbidez es un

factor preponderante que influye sobremanera

en la demanda química de oxígeno. Se sabe que

los sólidos suspendidos totales están

relacionados con las lecturas de turbidez

obtenidas en laboratorio, en este estudio se

pudo verificar que los SST fueron la segunda

variable de importancia aparente al tener una

correlación de 0.353, aunque por ser una

correlación débil esto no se reflejó

significativamente en el modelo final.

Referencias

AWWA Coagulation Committee. “Commitee

Report: Coagulation as an Integrated Water

Treatment Process”. Journal of AWWA 81, pp.

72-78. 1989.

APHA-AWWA-WPCF, “Métodos

normalizados para el análisis de aguas potables

y residuales”. Ed. Díaz de Santos, 17ª edición.

1989.

Dentel, S.K., Gossett, J.M. “Mechanisms of

Coagulation with Aluminum Salts”. Journal of

AWWA. 80, pp. 187-198. 1988.

Crites, R., Tchobanoglous, G. “Tratamiento de

aguas residuales en pequeñas poblaciones”. Ed.

Mc. Graw-Hill. México, 2000.

Eckenfelder, W. “Industrial water pollution

control”. Ed. Mc. Graw-Hill, 3ra. Ed. 2000.

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

60

,0000000

,99148923

,161

,161

-,088

1,249

,088

N

Mean

Std. Deviation

Normal Parameters a,b

Absolute

Positive

Negative

Most Extreme

Differences

Kolmogorov-Smirnov Z

Asymp. Sig. (2-tailed)

Standardized

Residual

Test distribution is Normal.a.

Calculated from data.b.

Normal Q-Q Plot of Standardized Residual

Observed Value

543210-1-2-3

Exp

ecte

d N

orm

al V

alu

e

3

2

1

0

-1

-2

-3

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Artículo Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

Septiembre 2015 Vol.2 No.4 278-287

Estudio del efecto del volumen, la relación aire combustible y la razón de

compresión en el trabajo neto y la eficiencia térmica en un ciclo Otto

ORTEGA, Francisco*†´, SANTOYO, Abraham, RODRIGUEZ, Rafael, FIGUEROA, Fernando y

GARCIA, Miguel

´Coordinación de Ingeniería Electromecánica, Instituto Tecnológico Superior de Irapuato, Carr Irapuato -Silao Km 12.5,

C.P. 36821, Irapuato, Guanajuato, México.

Recibido 6 de Julio, 2015; Aceptado 3 de Septiembre, 2015

Resumen

En el presente trabajo se desarrolla un modelo

matemático que permite analizar el efecto del

volumen, la razón aire combustible y la razón de

compresión en el trabajo neto, la eficiencia térmica

y el consumo específico de combustible de un motor

de encendido por chispa que funciona bajo el ciclo

Otto. El modelo matemático se desarrolla partiendo

de la primera ley de la termodinámica y utilizando

el método de calores específicos variables,

considerando como fluido de trabajo aire, el cual es

modelado como gas ideal. Los resultados obtenidos

son graficados obteniendo como conclusión que

para el caso de estudio analizado la eficiencia

térmica y el consumo específico de combustible no

es afectado por la variación del volumen. Mientras

que el trabajo neto es afectado por la razón de

compresión, la relación aire combustible y el

volumen.

Otto, Eficiencia, Trabajo

Abstract

In this paper, a mathematical model to analyze the

effect of volume, the air fuel ratio and the

compression ratio in the net work, thermal

efficiency and specific fuel consumption of a spark

ignition engine operating under the Otto cycle is

developed. The mathematical model is developed

based on the first law of thermodynamics and using

variable specific heat method, considering air as

work fluid, which is modeling as an ideal gas. The

results are graphed, obtaining for the case study

analyzed the thermal efficiency and specific fuel

consumption is not affected by the change in

volume. While the net work is affected by the

compression ratio, the air-fuel ratio and volume.

Otto, Efficiency, Work, Thermal

Citación: ORTEGA, Francisco, SANTOYO, Abraham, RODRIGUEZ, Rafael, FIGUEROA, Fernando y GARCIA, Miguel.

Estudio del efecto del volumen, la relación aire combustible y la razón de compresión en el trabajo neto y la eficiencia

térmica en un ciclo Otto. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015, 2-4: 278-287

* Correspondencia al Autor (Correo Electrónico: [email protected])

†Investigador contribuyendo como primer autor

© ECORFAN Bolivia www.ecorfan.org/bolivia

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la relación aire combustible y la razón de compresión en el trabajo neto y la

eficiencia térmica en un ciclo Otto. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015.

Nomenclatura

A continuación se presenta la nomenclatura

utilizada durante el desarrollo del presente caso

de estudio.

CEC Consumo especifico de combustible

m Masa total de aire y combustible

mf Masa del combustible

P1 Presión en el estado 1

q2-3 Calor del proceso 2 a 3

q4-1 Calor del proceso 4 a 1

qc Poder calorífico del combustible

Ra Constante del aire

r Relación de compresión

rac Relación aire-combustible

s1 Entropía especifica del estado 1

s2 Entropía especifica del estado 2

s3 Entropía especifica del estado 3

s4 Entropía especifica del estado 4

T1 Temperatura del estado 1

T2 Temperatura del estado 2

T3 Temperatura del estado 3

T4 Temperatura del estado 4

u1 Energía interna del estado 1

u2 Energía interna del estado 2

u3 Energía interna del estado 3

u4 Energía interna del estado 4

v1 Volumen especifico del estado 1

v2 Volumen especifico del estado 2

v3 Volumen especifico del estado 3

v4 Volumen especifico del estado 4

Vc Volumen en el punto muerto

superior

Vd Volumen entre el punto muerto

superior y el punto muerto inferior

Vpmi Volumen en el punto muerto

inferior

wneto Trabajo neto del ciclo

ηt Eficiencia térmica del ciclo

Introducción

Existen varias investigaciones en el ámbito de

los motores de encendido por chispa que

funcionan bajo el ciclo Otto pero estas

investigaciones utilizan el método de calores

específicos constantes por su simplicidad de

aplicación, algunas de las investigaciones

desarrolladas en este tema se presentan a

continuación.

González, Rodríguez, García y

Fernández (2010) analizan los resultados de

investigaciones realizadas sobre el consumo de

combustibles de motores de combustión interna

de consumo diésel y gasolina y su variación en

función de la masa y la potencia desarrollada.

Se establecen correlaciones entre los índices y

la influencia de las características de diseño

mediante el programa STATGRAPHICS Plus

5.0, obteniendo ecuaciones de modelos

ajustados. Los modelos elaborados permiten,

para los automóviles que correspondan a las

características de cada uno de los cuatro grupos,

determinar los índices de consumo de

combustible a velocidad óptima de régimen con

solo contar con los valores de potencia del

motor y su masa.

Por su parte Silgado y Ojeda (2012)

mencionan que los ciclos de potencia son

sistemas muy analizados mediante conceptos

termodinámicos elementales, debido a que

muchas máquinas basan su funcionamiento en

ellos. Sin embargo, cuando el sistema se

complica, no es posible obtener una expresión

analítica que se pueda estudiar

matemáticamente para obtener resultados, por

lo cual es imprescindible el manejo de

herramientas y técnicas de simulación. Así, la

simulación de procesos es una herramienta

imprescindible para el diseño y análisis de este

tipo de ciclos termodinámicos, ya que permite

resolver problemas de análisis, diseño y

optimización.

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la relación aire combustible y la razón de compresión en el trabajo neto y la

eficiencia térmica en un ciclo Otto. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015.

Por lo anterior, los autores analizan dos

ciclos de potencia (Otto y Carnot) con la ayuda

del software UniSim Desing R390®, donde se

establece las propiedades específicas de los

sistemas, y se determinan las variaciones en

parámetros como trabajo, calor y flujo másico

sobre el desempeño del ciclo.

Mientras que Melo, Sánchez, Ferrer y

Ferrer (2012) realizan un análisis del

rendimiento de un motor de encendido por

chispa al usar como combustible mezclas de

etanol con gasolina en un 10%, 20% y 30%.

Los parámetros analizados en cada experimento

son el torque efectivo, la potencia efectiva, el

consumo específico de combustible y las

emisiones de monóxido de carbono. Los

resultados obtenidos se analizan

estadísticamente mediante una comparación de

muestras múltiples en el software estadístico

Statgraphics Centurion XV.II. El análisis es

realizado con el objetivo de analizar las

posibles diferencias entre los parámetros

evaluados para cada combustible a una misma

rpm. A partir de los resultados obtenidos se

puede establecer satisfactoriamente dos

porcientos adecuados de la mezcla etanol-

gasolina para ser utilizado en motores de

encendido por chispa en las condiciones de

Cuba y sin hacer modificaciones en el motor.

Los autores concluyen que a medida que

aumenta el por ciento de etanol en la mezcla

con gasolina, el consumo de combustible

aumenta para todos los puntos experimentales

evaluados.

Malvar (2008) presenta la influencia de

la razón de compresión, la razón de presiones,

la relación de corte, la temperatura y eficiencia

en un ciclo termodinámico dual. Los resultados

obtenidos muestran que el trabajo y la

eficiencia del ciclo dual es función de la alta

temperatura del ciclo, la razón de compresión y

la relación de corte.

El estudio de las ecuaciones deducidas

es capaz de predecir las condiciones de

operación que permiten maximizar el trabajo

neto e incrementar la eficiencia del ciclo

estudiado. Los resultados presentados muestran

que para valores fijos de T1 y T3, el trabajo

neto del ciclo dual disminuye con la relación de

compresión del motor. Mientras mayor sea la

temperatura al final del calentamiento

isobárico, mayor es el trabajo neto del ciclo

estudiado. Para una relación de compresión

dada, el rendimiento térmico del ciclo decrece

rápidamente al aumentar la relación de cierre de

admisión del motor. Como es de esperarse, la

eficiencia térmica se incrementa con la relación

de compresión, para una relación de corte dada.

Si el valor de la relación de compresión no

varía, el rendimiento térmico se mantiene

constante cuando se incrementa la relación de

presiones del motor. En un ciclo dual altos

valores de la relación de compresión y de la

temperatura máxima del ciclo incrementan el

rendimiento térmico y el trabajo neto.

Carranza y Romero (2009) presentan un

estudio comparativo de algunas características y

parámetros de desempeño de un motor de

combustión interna operando con gasolina y

con gas natural. Se implementa el software

Stanjan® para la determinación de la

composición de productos de combustión y el

cálculo de las temperaturas de llama. Para el

cálculo de otros parámetros de desempeño,

como la presión media efectiva indicada, se

lleva a cabo la simulación de un motor,

mediante el software Engine Simulation

Program®. Los autores concluyen que las

emisiones CO2 y CO generadas (en porcentaje

volumétrico) por la operación de un motor con

gas natural, son menores que en su operación

con gasolina, bajo similares relaciones aire-

combustible. El índice de emisión de

contaminantes por unidad de masa de

combustible para el CO2 y CO, resulta

favorable a la utilización de gas natural en

comparación con la gasolina.

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la relación aire combustible y la razón de compresión en el trabajo neto y la

eficiencia térmica en un ciclo Otto. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015.

El consumo específico de combustible

es menor para la gasolina, por lo tanto, para

motores que generen similar trabajo indicado, la

generación global de contaminantes sería mayor

para el GNV que para la gasolina. La presión

media efectiva indicada para un motor

operando con gas natural es menor que la

presión media efectiva indicada del mismo

motor operando con gasolina, lo que indica que

ocurre una reducción de potencia cuando se

emplea gas natural.

Espinoza y Lara (2009) realizan un

estudio experimental donde se compara el

desgaste ocurrido en un motor de 1.3 litros

usando gasolina y gas natural vehicular (GNV)

para las condiciones de velocidad variable y

arranque-calentamiento. El desgaste se mide

indirectamente mediante la cuantificación de las

partículas metálicas contaminantes del

lubricante, proveniente del desgaste de las

piezas internas del motor. Las partículas de

desgaste se miden con un espectrómetro de

emisión. Las muestras de lubricantes se toman

y analizan cada cinco horas de operación. El

estudio se basa en el análisis de las

concentraciones de hierro, plomo, cobre,

aluminio y sílice. Los resultados evidencian que

la velocidad de contaminación del aceite por

partículas de desgaste de Fe, Pb, Cu y Al es

mayor utilizando gasolina que GNV en

porcentajes de 447%, 910%, 129% y 142% para

velocidad variable y de 240%, 630%, 203% y

71% en condición de arranque y calentamiento.

los resultados muestran que el motor produce

menor concentración de metales de desgaste en

el lubricante cuando opera con GNV como

combustible que cuando utiliza gasolina,

igualmente, se observa que la condición de

velocidad variable del motor produce mayor

desgaste que la condición de arranque y

calentamiento, lo cual evidencia que las

condiciones de lubricación son críticas durante

los procesos de aceleración que en el

calentamiento.

Debido a la mayor viscosidad del

lubricante durante la prueba de calentamiento

con respecto a la de velocidad variable. Los

resultados evidencian que la velocidad de

contaminación del aceite por partículas de

desgaste de Fe, Pb, Cu y Al es mayor utilizando

gasolina que GNV en porcentajes de 447%,

910%, 129% y 142% para velocidad variable y

de 240%, 630%, 203% y 71% en condición de

arranque y calentamiento. El GNV, como

combustible en motores duales, produce menor

desgaste que la gasolina, garantizando mayor

vida útil tanto al motor como al lubricante,

independientemente de la condición de

operación del equipo.

Silgado Correa y Ojeda (2012)

describen al ciclo Otto como el ideal para los

motores encendidos por chispa que admiten una

mezcla de aire combustible que se comprime

para poder reaccionar con la adición de calor.

Por su parte González y Hernández (n.d.)

concluyen al ciclo Otto como la realización de

4 procesos cuasi-estáticos que comprenden una

compresión adiabática, un aumento isocoro de

la temperatura y presión, una expansión

adiabática con un descenso de la temperatura y

finalmente un descenso isocoro de la

temperatura y presión. Romero Morales (2012)

presenta al ciclo en cuatro tiempos que

corresponden a la carrera de admisión de la

mezcla, carrera de compresión de la mezcla, la

chispa al final de esta carrera que enciende la

mezcla liberando energía y una carrera de

escape expulsando los gases generados por la

explosión.

Zhao, Lin y Chen (2007), concluyen que

los factores que afectan el rendimiento del

motor de ciclo Otto son: las propiedades del

combustible utilizado durante el ciclo del motor

como es el poder calorífico, las pérdidas de

calor que es transferido por las paredes del

cilindro donde ocurre el ciclo dentro del motor

y la eficiencia en los procesos de compresión y

expansión de la mezcla de aire combustible.

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la relación aire combustible y la razón de compresión en el trabajo neto y la

eficiencia térmica en un ciclo Otto. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015.

Urrecheaga y Malaver (2003),

determinan que el factor que influye en la

eficiencia del ciclo es la relación de compresión

de la mezcla de aire combustible, es decir, entre

mayor sea la relación mayor será la eficiencia

del motor. Por su parte Patiño G. (2003)

comenta que los motores de encendido por

chispa que no usan gasolina sino que usan gas

los factores que afectan la eficiencia del ciclo

son: la densidad del gas utilizado además de los

accesorios utilizados para convertir los motores

de gasolina a gas debido a la obstrucción al

flujo de aire, al igual que otros autores se

dedujo que con la relación de compresión se

aumenta la eficiencia del motor.

Los motores de encendido por chispa

ampliamente empleados en el sector automotriz

por tal motivo es importante conocer sus

condiciones óptimas de funcionamiento. El

presente trabajo analiza el efecto que el

volumen del motor, la relación aire combustible

y la razón de compresión tienen en la eficiencia

térmica, el trabajo neto y el consumo especifico

de combustible de un motor de encendido por

chispa que funciona bajo el ciclo Otto.

El modelo matemático desarrollado

parte de la primera ley de la termodinámica y

utiliza el método de calores específicos

variables, a diferencia de los modelos que se

analizan en la literatura donde el trabajo neto y

la eficiencia térmica son analizadas empleando

el método de calores específicos constantes. El

presente trabajo presenta resultados más

exactos debido a que el método de calores

específicos variables considera el efecto de la

temperatura en las propiedades termodinámicas

en los distintos estados termodinámicos

presentes en el sistema, a diferencia del método

de calores específicos constantes que no

considera el efecto de la temperatura en las

propiedades termodinámicas. El modelo

desarrollado es resuelto numéricamente

mediante la ayuda del software Engineering

Equation Solver (EES).

Método

El método utilizado para crear el modelo

matemático consiste en utilizar el método de

calores específicos variables, se utiliza este

método para considerar la variación de las

propiedades termodinámicas en función de la

temperatura. Se considera que el fluido de

trabajo es aire el cual es modelado utilizando la

suposicion de aire estándar, considerando el

fluido de trabajo como un gas ideal.

El diagrama termodinámico P-v de una

máquina de encendido por chispa que funciona

bajo el ciclo Otto se presenta en el Figura 1,

mientras que el Figura 2 presenta el diagrama

termodinámico T-s para una máquina de

encendido de chispa que funciona bajo el ciclo

Otto.

Figura 1 Diagrama termodinamico P-v

Figura 2 Diagrama termodinamico T-s

Se considera que el motor de encendido

por chispa estudiado funciona bajo el ciclo Otto

y que dicho motor es de cuatro tiempos.

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la relación aire combustible y la razón de compresión en el trabajo neto y la

eficiencia térmica en un ciclo Otto. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015.

Modelo Matemático

A continuación se describe el modelo

matemático realizado para analizar el caso de

estudio planteado. Dicho modelo se realiza

partiendo de la primera ley de la termodinámica

y utilizando el método de calores específicos

variables.

El caso de estudio a analizar consiste en

un motor de combustión interna que trabaja

bajo el ciclo Otto, utilizando gasolina como

combustible, se considera, que el motor es de

cuatro tiempos, de cuatro pistones y de 1.6 a 5.0

litros. El aire entra a P1=101 kPa y una

temperatura T1 = 320 K al comienzo del

proceso de compresión. El motor usa gasolina

con un poder calorífico 33,000 kJ/kg.

La relación de compresión (r) es

definida por la Ecuación (1)

1

2

v

rv

(1)

Los volúmenes específicos de los distintos

estados termodinámicos del ciclo se relacionan

por las Ecuaciones (2) y (3).

1 4v v (2)

2 3v v (3)

Las entropías específicas de los distintos

estados termodinámicos del ciclo se relacionan

por las Ecuaciones (4) y (5).

1 2s s (4)

3 4s s (5)

La eficiencia térmica (ηt) para un ciclo

Otto de aire estándar se calcula por la Ecuación

(6).

2 3

netot

w

q (6)

Donde el trabajo neto (wneto) es

determinado por la Ecuación (7).

2 3 4 1 netow q q (7)

El calor que entra al sistema es definido

por el calor del proceso 2 a 3 (q2-3), el cual se

determina por la Ecuación (8) y el calor que

sale del sistema es definido por el calor del

proceso 4 a 1 (q4-1), determinado por la

Ecuación (9)

2 3 f cq m q (8)

4 1 4 1q m u u (9)

La masa total de aire y combustible (m)

se determina aplicando la Ecuación (10), el

poder calorífico del combustible (qc) es un dato

de entrada al sistema el cual depende del

combustible utilizado, la masa del combustible

(mf) es calculada por la Ecuación (11) y las

energías internas específicas de los estados 1 y

4 (u1 y u4) son determinadas mediante tablas de

propiedades termodinámicas.

11

a

pmi

mR TP

V (10)

f

ac

f

m mr

m (11)

El volumen en el punto muerto inferior

(Vpmi) se determina por la Ecuación (12).

pmi c dV V V (12)

Vc es determinado por la Ecuación (13) y

Vd es un dato de entrada del caso de estudio.

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la relación aire combustible y la razón de compresión en el trabajo neto y la

eficiencia térmica en un ciclo Otto. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015.

c d

c

V Vr

V (13)

Finalmente la energía interna especifica

del estado 3 (u3) es calculada por la Ecuación

(14), mientras que la energía interna especifica

del estado 2 (u2) se determina mediante la

utilización de tablas termodinámicas.

2 3 3 2q m u u (14)

Finalmente el consumo especifico de

combustible de determina por la Ecuación (15).

1000 3600f

neto

mCEC

w (15)

Las Ecuaciones (1) a (15) determinan el

modelo matemático del caso de estudio

analizado.

Resultados

El modelo matemático desarrollado es

modelado en el software Engineering Equation

Solver (EES). Para resolver el modelo

matemático se considera que las condiciones

iniciales del sistema son: P1 = 101 kPa, T1=320

K, qc = 33,000 kJ/kg y el volumen se varia de

1.6 L a 5 L.

Las Figuras 3, 4 y 5 muestran la

variación del trabajo neto, la eficiencia térmica

y el consumo específico de combustible

respectivamente, dichas Figuras son creadas

manteniendo constante la razón de compresión

en 12 y variando la relación aire combustible en

un rango de 14 a 22.

La Figura 3 muestra que el volumen no

incluye en la eficiencia térmica pero cuando la

razón aire combustible aumenta la eficiencia

térmica también se incrementa.

Figura 3 Eficiencia térmica en función del volumen para

una razón de compresión de 12

Figura 4 Trabajo neto en función del volumen para una

razón de compresión de 12

La Figura 4 muestra que el trabajo neto

aumenta conforme se incrementa el volumen y

además se incrementa conforme la relación aire

combustible disminuye.

0,55

0,56

0,57

1,5 2,5 3,5 4,5

Efic

ien

cia

Térm

ica

Volumen

rac=14 rac=16 rac=18

rac=20 rac=22

1

2

3

4

5

6

7

8

1,5 2,5 3,5 4,5

Trab

ajo

ne

to

Volumen

rac=14 rac=16 rac=18

rac=20 rac=22

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la relación aire combustible y la razón de compresión en el trabajo neto y la

eficiencia térmica en un ciclo Otto. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015.

Figura 5 Consumo especifico de combustible en función

del volumen para una razón de compresión de 12

La Figura 5 muestra que el consumo

específico de combustible no se ve afectado por

el volumen pero se incrementa conforme

disminuye la relación aire combustible

Las Figuras 6, 7 y 8 muestran la

variación del trabajo neto, la eficiencia térmica

y el consumo específico de combustible del

caso de estudio analizado, dichas Figuras son

creadas manteniendo constante la relación aire

combustible en 16 y variando la razón de

compresión en un rango de 8 a 16.

La Figura 6 muestra que para cada una

de las razones de compresión graficadas la

eficiencia térmica no se ve afectada por el

volumen, ya que se mantiene contesta en todo

el rango analizado, pero si se ve afectada por la

razón de compresión y aumenta conforme

aumenta la razón de compresión. La Figura 7

muestra que el trabajo neto si se ve afectado por

el volumen y aumenta conforme el volumen

aumenta, además que también se incrementa

conforme la razón de compresión aumenta.

Figura 6 Eficiencia térmica en función del volumen para

una razón aire combustible de 16

Figura 7 Trabajo neto en función del volumen para una

razón aire combustible de 16

190

191

192

193

194

195

196

197

198

1,5 2,5 3,5 4,5

Co

nsu

mo

esp

eci

fico

de

co

mb

ust

ible

Volumen

rac=14 rac=16 rac=18

rac=20 rac=22

0,45

0,47

0,49

0,51

0,53

0,55

0,57

0,59

1,5 2,5 3,5 4,5

Efic

ien

cia

Térm

ica

Volumen

r=8 r=10 r=12 r=14 r=16

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

5,5

6

6,5

7

1,5 2,5 3,5 4,5

Trab

ajo

ne

to

Volumen

r=8 r=10 r=12 r=14 r=16

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la relación aire combustible y la razón de compresión en el trabajo neto y la

eficiencia térmica en un ciclo Otto. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015.

Figura 8 Consumo especifico de combustible en función

del volumen para una razón aire combustible de 16

La Figura 8 muestra que el consumo

especifico de combustible no se ve afectado por

el incremento de volumen ya que este se

mantiene constante para todo el rango de

volumen analizado, pero se ve afectado por la

razón de compresión debido a que entre más

pequeña sea la razón de compresión el consumo

especifico de combustible se incrementa.

Conclusiones

El volumen de un motor que funciona bajo el

ciclo Otto no afecta la eficiencia térmica y el

consumo especifico de combustible del caso de

estudio analizado. Sin embargo la eficiencia

térmica aumenta conforme se incrementa la

razón de compresión. De la misma forma el

consumo específico de combustible se ve

afectado por la razón de compresión, esto

debido a que al incrementar la razón de

compresión el consumo especifico de

combustible disminuye.

La eficiencia térmica aumenta conforme

se incrementa la relación aire combustible,

mientras que el consumo específico de

combustible disminuye conforme aumenta la

relación aire combustible.

La eficiencia térmica es más sensible a

la variación de la razón de compresión que a la

relación aire combustible, debido a que debido

a que la eficiencia térmica sufre cambios más

grandes conforme cambia la relación de

compresión que si cambia la relación aire

combustible.

El trabajo neto se ve afectado por la

razón de compresión, por el volumen y por la

relación aire combustible, al aumentar la razón

de compresión el trabajo neto crece, al

incrementar el volumen el trabajo neto aumenta

y al aumentar la relación aire combustible el

trabajo neto disminuye.

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teórico comparativo de características

termodinámicas del desempeño de un motor de

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http://www.math.umb.edu/~eduardo/Papers_fil

es/termo.pdf

180

190

200

210

220

230

1,5 2,5 3,5 4,5

Co

nsu

mo

esp

eci

fico

de

co

mb

ust

ible

Volumen

r=8 r=10 r=12 r=14 r=16

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Artículo Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

Septiembre 2015 Vol.2 No.4 288-294

Análisis Estadístico de la Velocidad del Viento en Mazatlán Sinaloa

GALÁN, Néstor*†, OROZCO, Eber, MEJIAS, Nildia y MELLADO, Carlos

Recibido 7 de Julio, 2015; Aceptado 8 de Septiembre, 2015

Resumen

En este artículo se analizan las velocidades de viento

presentes durante el mes de Mayo en la ciudad de

Mazatlán, Sinaloa, México. Partiendo de las primeras

mediciones obtenidas de la estación meteorológica

instalada en las instalaciones de la Universidad

Politécnica de Sinaloa. Como las mediciones de la

velocidad del viento se realizaron a 10 m de altura, se

desea conocer las velocidades de viento que se

tendrían a la altura de 55 y 85 m, que es la altura de

dos bujes de aerogeneradores Enercon diferentes. Este

estudio tiene como objetivo conocer el recurso eólico

disponible y la densidad de potencia eólica al interior

de la ciudad a diferentes alturas.

Contribución

La contribución principal de este trabajo, es el manejo

de datos estadísticos para determinar el recurso eólico

disponible en la ciudad de Mazatlán.

Velocidad media del viento, Desviación estándar,

Potencia eólica, Densidad media de potencia eólica

Abstract

The wind speeds are analyzed in this article during the

month of May in Mazatlan Sinaloa, Mexico. Starting

from the first measurements obtained from the

meteorological station installed at the Universidad

Politécnica de Sinaloa. As measurements of wind

speed were made at 10 m height, we want to know

how are the wind speeds at 55 and 85 m, which are the

hub heights of two different Enercon wind turbines.

This study aims to determine the available wind

resource and wind power density within the city at

different heights.

Contribution

The main contribution of this work is the management

of statistical data to determine the wind resource

available in the Mazatlan City.

Mean wind speed, Standard deviation, Wind

power, Mean wind power density

Citación: GALÁN, Néstor, OROZCO, Eber, MEJIAS, Nildia y MELLADO Carlos. Análisis Estadístico de la Velocidad

del Viento en Mazatlán Sinaloa. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015, 2-4: 288-294

* Correspondencia al Autor (Correo Electrónico: [email protected])

†Investigador contribuyendo como primer autor

© ECORFAN-Bolivia www.ecorfan.org/bolivia

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Carlos. Análisis Estadístico de la Velocidad del Viento en Mazatlán

Sinaloa. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Introducción

La generación eólica es actualmente la fuente

de mayor utilización y crecimiento entre las

demás fuentes alternativas de energía [1]. La

energía eólica ha demostrado cierta

superioridad en comparación con las fuentes de

energía tradicionales, por lo que se considera

una energía renovable de las más preciadas,

limpia, abundante, barata, inagotable y que

además es parte del medio ambiente [2].

La energía eólica es literalmente

inagotable y abundante en todo el mundo, lo

cual puede ser utilizado como una fuente

interna prometedora de energía en varios paises.

Más importante aún, con el continuo desarrollo

de nuevas tecnologías de generación eólica, esta

se ha convertido en una fuente de energía

renovable con los más bajos precios de

generación [3].

Hoy en día, la recolección de la energía

eólica ha sido ampliamente extendida en todo el

mundo. En México hay en operación una

capacidad de generación eólica instalada de

1,677 MW, están por entrar en operación

próximamente 2,792 MW y en proceso de obra

se tiene una capacidad estimada de 1,594 MW

de generación eléctrica. Preeviendo una

capacidad de generación eólica instalada en un

futuro cercano de 6,446 MW [4].

En la Universidad Politécnica de

Sinaloa recientemente se ha instalado una

estación meteorológica con la finalidad de

obtener datos reales de los diferentes recursos

naturales de la zona, que ayudarán a crear una

base de datos estadísticos que servirán de

referencia a los diferentes proyectos e

investigaciones que están realizando el cuerpo

académico de la carrera de Ingeniería en

Energía a partir del recurso solar y eólico.

En este trabajo se analizan las

mediciones de la velocidad del viento obtenidas

durante el mes de mayo. Los valores medidos

son con una frecuencia de muestreo de 1 min, y

se promedian para intervalos de una hora de

amplitud, con los cuales se realiza un

tratamiento estadístico definiendo la velocidad

media (o estacionaria) y la desviación estándar.

Sentando de esta forma las bases para la

evaluación del recurso eólico de un año como

mínimo a distintas alturas que se planea realizar

en la Universidad.

Durante las 24 hrs de muestreo se ha

observado un largo período de vientos en

calma, teniendo solo 8 horas de vientos

aprovechables que están entre las 11:00 y las

19:00 hrs (660 – 1,140 min), como se muestra

en el gráfico 1, es por este motivo que solo se

tomará este intervalo de horas para la

evaluación del recurso eólico.

Grafico 1 Velocidad del viento 21 Mayo 2015

El artículo comienza tratando lo

relacionado al proceso de datos estadísticos de

la velocidad del viento, continuando con el

análisis numérico estádistico que se realiza a la

velocidad para determinar la densidad de

potencia y la potencia eólica disponible,

mencionando la metodología desarrollada y los

resultados obtenidos, así como las

conclusiones.

0 500 1000 15000

1

2

3

4

5

6

7

8Velocidad del viento 21 de Mayo 2015

velo

cid

ad d

el vie

nto

(m

/s)

tiempo (min)

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Tratamiento Estadístico de los datos del

viento

Varias herramientas matemáticas han sido

utilizadas para el análisis de datos de la

velocidad del viento. Entre estas herramientas,

se destacan el uso de parámetros de

centralización como la media aritmética,

1

1 N

i

i

v vN

(1)

y parámetros de dispersión como la

desviación estándar o típica para un conjunto de

N datos de velocidad,

2

1

1

1

N

i

i

v vN

(2)

de donde vi es la velocidad muestra en

un minuto.

Estos parámetros básicos nos permitirán

conocer la velocidad media y la desviación

estándar del viento en intervalos de una hora

dentro del rango de las 11:00 – 19:00 hrs. del

mes de mayo del 2015, según los datos

obtenidos con la estación meteorológica. El

comportamiento de la velocidad del viento en

este mes se muestra en los graficos del 2 al 7.

Para finalmente obtener los valores promedio

diarios del mes.

Grafico 2 Velocidad del viento del 1-5 Mayo

Grafico 3 Velocidad del viento del 6-10 Mayo

Grafico 4 Velocidad del viento del 11-15 Mayo

Grafico 5 Velocidad del viento del 16-20 Mayo

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5000

1

2

3

4

5

6

7

8

9Velocidad del viento de 11:00 - 19:00 hrs (1-5 Mayo)

velo

cid

ad d

el vie

nto

(m

/s)

tiempo (min)

d1

d2

d3

d4

d5

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5000

1

2

3

4

5

6

7

8Velocidad del viento de 11:00 - 19:00 hrs (6-10 Mayo)

velo

cid

ad d

el vie

nto

(m

/s)

tiempo (min)

d6

d7

d8

d9

d10

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5001

2

3

4

5

6

7Velocidad del viento de 11:00 - 19:00 hrs (11-15 Mayo)

velo

cid

ad d

el vie

nto

(m

/s)

tiempo (min)

d11

d12

d13

d14

d15

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5000

1

2

3

4

5

6

7

8Velocidad del viento de 11:00 - 19:00 hrs (16-20 Mayo)

velo

cid

ad d

el vie

nto

(m

/s)

tiempo (min)

d16

d17

d18

d19

d20

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Grafico 6 Velocidad del viento del 21-25 Mayo

Grafico 7 Velocidad del viento del 25-30 Mayo

Análisis estadístico del viento

En el análisis estadístico además de la

velocidad media y la desviación estándar, se

incluye la densidad de potencia media del

viento y la potencia eólica disponible.

Estos resultados de velocidad media y

desviación estándar permitirán estimar en un

segundo trabajo, el factor de forma k,

1.086

kv

(3)

y el factor de escala c en (m/s) es, 1

0.4330.568

k

c vk

(4)

De la Función de Densidad de

Probabilidad (FDP) de Weibull, que permite a

partir de la distribución de la velocidad del

viento calcular su potencial energético y la

energía anual que puede producir un

aerogenerador [5].

La FDP es expresada como,

1

.

kk v

ck vf v e

c c

(5)

La velocidad del viento es medida a 10

m de altura (ubicación de la estación

meteorológica), por lo que es necesario

extrapolar los datos de velocidad del viento a la

altura del buje del sistema de conversión de

energía eólica seleccionado, mediante la

siguiente expresión de la ley de potencia:

w

w

v h

v h

(6)

Donde, wv es la velocidad de viento

medida a la altura h, wv es la velocidad del

viento a la altura h del buje, el factor α

depende del tipo de rugosidad de la superficie y

de la estabilidad atmosférica [6].

Numericamente α se encuentra en el

rango de 0.1-0.3, adoptando para terrenos de

asentamiento eólico el valor de 1/7.

Máquina

Eólica

Vo

(m/s)

Vm

(m/s)

Vn

(m/s)

Pn

(kW)

h

(m)

Diámetro

Rotor

(m)

E-40-6.44 2.5 28 12 600 50 44

E-66-

18.70 2.5 28 12 1800 98 70

Tabla 1 Datos técnicos de dos máquinas eólicas

ENERCON.

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5001

2

3

4

5

6

7

8Velocidad del viento de 11:00 - 19:00 hrs (21-25 Mayo)

velo

cid

ad d

el vie

nto

(m

/s)

tiempo (min)

d21

d22

d23

d24

d25

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5000

1

2

3

4

5

6

7

8Velocidad del viento de 11:00 - 19:00 hrs (25-30 Mayo)

velo

cid

ad d

el vie

nto

(m

/s)

tiempo (min)

d26

d27

d28

d29

d30

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GALÁN, Néstor, OROZCO, Eber, MEJIAS, Nildia y MELLADO

Carlos. Análisis Estadístico de la Velocidad del Viento en Mazatlán

Sinaloa. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Figura 1 Aerogenerador ENERCON

Los datos técnicos del aerogenerador

ENERCON, son mostrados en la figura 1. Este

tipo de aerogenerador ha sido seleccionado para

determinar la velocidad de viento a la altura del

buje, esta altura corresponde al tipo de máquina

que es especificada en la tabla 1. En este caso la

altura del buje está a 50 m y a 98 m sobre el

nivel del piso [7].

La densidad de potencia media del

viento (PD) expresada en Watts/m2, en el lugar

de instalación se calcula como:

31

2

wD w

PP v

A (7)

Con la potencia eólica disponible Pw en

Watts,

31

2w wP Av (8)

De los cuales A es el área de barrido del

aerogenerador en m2, ρ es la densidad del aire

(1.225 kg/m3).

Metodología a desarrollar

La velocidad media del viento diaria y la

desviación estándar se calculan en base a

mediciones efectuadas a 10 m de altura. Estos

valores medios se recalculan para 50 m y 98 m

de altura.

La densidad de potencia media del

viento diaria, se obtiene para las tres alturas

propuestas, 10, 50 y 98 metros. El área de

barrido para determinar la potencia eólica

disponible se obtiene en base a los diámetros de

los rotores de los aerogeneradores según la

altura del buje.

Resultados

Los resultados de la velocidad media,

desviación estándar, densidad de potencia

media del viento y potencia eólica disponible en

la ciudad de Mazatlán Sinaloa, México, a 10 m,

50 m y 98 m se presentan en los graficos del 8 –

11.

Grafico 8 Velocidad del viento media

123

0

5

10

15

20

25

30

35

0

2

4

6

8 Velocidad media a 10, 50 y 98 m altura

día

velo

cid

ad m

edia

del vie

nto

(m

/s) vmw10

vmw50

vmw98

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Grafico 9 Desviación estándar diaria del viento

Grafico 10 Densidad de potencia media del viento

Grafico 11 Potencia eólica disponible

Conclusiones

La velocidad media del viento aprovechable

esta por arriba de los 90 m de altura, al interior

de la ciudad de Mazatlán, que es una velocidad

de viento influenciada por la rugosidad del

terreno y muy diferente a la velocidad del

viento frente al mar. Hay un intervalo de cuatro

horas diarías donde el viento está por arriba de

la media, lo que influye de forma directa en el

cálculo de la potencia eólica disponible ya que

está se eleva al cubo de la velocidad del viento.

Este es solo el inicio del tratamiento de

datos obtenidos con la estación meteorológica,

esperando que en el transcurso de un año se

pueda obtener la primera media anual y así

determinar de forma completa la distribución de

Weibull para poder determinar el verdadero

potencial energético existente en la ciduad de

Mazatlán Sinaloa, México.

Referencias

Z. Lubosny, “Wind Turbine Operation in

Electric Power Systems Advanced Modeling”,

Springer, 2003.

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using different probability density functions.

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operation. Springer Science & Business Media;

2012.

Subsecretaría de planeación y transición

energética, SENER.

http://www.energia.gob.mx/

123

0

5

10

15

20

25

30

35

0

0.5

1

1.5

2 Desviación estándar total diaria del viento a 10, 50 y 98 m de altura

día

desvia

ció

n e

stá

ndar

del vie

nto

(m

/s)

dsw10

dsw50

dsw98

123

0

5

10

15

20

25

30

35

0

1

2

3

4 Densidad media de potencia eólica a 10, 50 y 98 m de altura

día

Pd

(W

/m2)

Pd10

Pd50

Pdw98

123

0

5

10

15

20

25

30

35

0

2000

4000

6000

8000 Potencia eólica disponible a 10, 50 y 98 m de altura

día

Pw

(

W)

Pw10

Pw50

Pw98

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Sinaloa. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

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Método computacional para calcular la resistencia del sistema de tierra para

subestaciones al aire libre

TORRES-JIMÉNEZ, Jacinto*†´, GUARDADO-ZAVALA, José Leonardo´´, TAPIA-TINOCO,

Guillermo´ y JURADO-PÉREZ, Fernando´´

Instituto Tecnológico Superior de Irapuato. Carretera Irapuato - Silao Km. 12.5, C.P. 36821 Irapuato, Gto.

´´Instituto Tecnológico de Morelia. Av. Tecnológico 1500, Col. Lomas de Santiaguito, C.P. 58297, Morelia, Mich.

Recibido 8 de Julio, 2015; Aceptado10 de Septiembre, 2015

Resumen

En el presente artículo se describe la forma para calcular la

resistencia de tierra (Rg) para subestaciones eléctricas al aire

libre utilizando el método computacional matricial e integral

(MAT-INT). El método MAT-INT utiliza la ecuación de

Laplace para obtener los Factores de Distribución de Voltaje

(FDV) en un punto. Donde cada electrodo de la malla de

puesta a tierra se divide en pequeñas secciones de segmentos

con la suposición de que una corriente eléctrica total fluye de

la superficie de un segmento y fluye hacia el interior del

suelo. La resistencia del sistema de puesta a tierra se opone a

la corriente que fluye a disiparse al interior del suelo. En este

sentido, es importante analizar como varía el valor de Rg

cuando se modifican algunos parámetros de diseños de la red

de tierra.

En este trabajo se propone realizar un estudio de

sensibilidad de parámetros. El método computacional es

utilizado para calcular la resistencia de tierra para mallas

cuadriculadas de diferentes dimensiones. Los resultados son

comparados con valores de Rg obtenidos utilizando

diferentes métodos presentados en literatura.

Resistencia total del sistema (Rg), sistema de tierra,

Métodos computacionales, sensibilidad de parámetros

Abstract

This article describes how to calculate the resistance of

grounding systems (Rg) for electrical substations outdoors

using matrix and comprehensive computational method

(MAT-INT). The MAT-INT method uses the Laplace

equation for the Voltage Distribution Factors (VDF) at one

point. Each electrode of the ground network is divided into

different small sections of segments, with the assumption that

a total electrical current emanating from the surface of a

segment and flows into the soil. Resistance grounding system

opposes to the current that is dissipated into the soil. It is

important to analyze how varies the value of Rg when some

design parameters of the ground network are changed.

In this paper a study parameter sensitivity is

presented. The computational method is used to calculate the

resistance of soil to squared grids of different sizes. The

results are compared with Rg values obtained using different

methods presented in literature.

Total system resistance (Rg), ground system,

Computational methods, parameter sensitivity

Citación: TORRES-JIMÉNEZ, Jacinto, GUARDADO-ZAVALA, José Leonardo, TAPIA-TINOCO, Guillermo y

JURADO-PÉREZ, Fernando. Método computacional para calcular la resistencia del sistema de tierra para subestaciones al

aire libre. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015, 2-4: 295-306

* Correspondencia al Autor (Correo Electrónico: [email protected])

†Investigador contribuyendo como primer autor

© ECORFAN-Bolivia www.ecorfan.org/bolivia

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TINOCO, Guillermo y JURADO-PÉREZ, Fernando. Método computacional para

calcular la resistencia del sistema de tierra para subestaciones al aire libre. Revista

de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Introducción

La creciente demanda de energía eléctrica ha

originado la expansión y crecimiento de la red

eléctrica. Este constante crecimiento del

sistema eléctrico ha originado la necesidad de

planificar y construir nuevas subestaciones

eléctricas para niveles de voltaje de

transmisión, sub-transmisión y distribución, con

la finalidad de mantener la calidad de los

parámetros eléctricos.

Sin embargo, es conveniente que el

diseño básico de la red de tierra se optimice, a

fin, de minimizar los costos de construcción y

mejorar su eficiencia, seguridad y confiabilidad.

Cabe mencionar que en las últimas

décadas diversos autores han realizado y

presentado estudios que tratan de solucionar el

problema de optimizar el diseño de los sistemas

de tierra utilizando diversas técnicas de

optimización. De las técnicas más significativas

se pueden mencionar: computación evolutiva

(Otero et al., 2002), estrategia evolutiva

(Elrefaie, et al., 2012), algoritmos genéticos,(

Yi-min, et al., 2009; He, et al., 2007; y Covitti,

et al., 2005), algoritmo evolutivo (Ghoneim, et

al., 2007 y Neri, et al., 2005) programación

lineal entera mixta (Khodr, et al., 2006 y

Khodr, et al., 2009) y elemento de contorno

(Colominas, et al., 1999). Sin embargo, los

trabajos de investigación presentados están

orientados a optimizar la red de puesta a tierra

utilizando un criterio mono-objetivo, donde la

función objetivo es minimizar los costos de

construcción con la restricción de cumplir con

los límites de seguridad.

Por otra parte cuando se plantea diseñar,

proyectar y construir una subestación eléctrica,

uno de los tópicos más relevantes que se deben

satisfacer son estándares de seguridad (IEEE

Std. 80-2000).

En este sentido el diseño de los sistemas

de puesta a tierra constituye uno de los

elementos de seguridad más significativos de

las subestaciones, ya que su función principal

es drenar al interior del suelo las corrientes

excesivas que se originan al ocurrir alguna

perturbación en los parámetros de la red

eléctrica en condiciones normales de operación

y/o de falla. Esta función primordial de los

sistemas de puesta a tierra permite salvaguardar

a las personas que se encuentran dentro y

alrededor de la subestación de posibles

descargas eléctricas, evitando que las altas

corrientes pongan en peligro su integridad

física. Asimismo, ayudan a proteger a los

dispositivos y equipos de las descargas

eléctricas evitando que se dañen e interrumpa la

continuidad del servicio eléctrico.

En general el criterio de seguridad

consiste en calcular los valores de voltaje de

contacto y de paso a frecuencias de 50 y 60 Hz,

que una persona puede soportar sin sufrir

desfibrilación ventricular al estar en contacto

con superficies que presenten alto diferencial de

potencial. Para determinar las magnitudes de

los voltajes de paso y de contacto se utilizan

principalmente las variables físicas y de diseño

de la malla de tierra como son: la dimensión de

la malla, el número total de electrodos, la

profundidad a la que se ubicará la red de tierra,

el radio de los electrodos, la resistencia total de

la rejilla de tierra, así como, la resistividad del

suelo.

Uno de los parámetros eléctricos más

significativos que impactan en la seguridad del

diseño de la red de tierra, es la resistencia total

de la malla y se puede definir como la

oposición que presenta a la corriente eléctrica

que fluye a disiparse al interior del suelo. El

valor de Rg dependerá principalmente de las

características físicas del conductor que

compone la red de tierra como son: el diámetro,

el material y la longitud total del conductor.

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calcular la resistencia del sistema de tierra para subestaciones al aire libre. Revista

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Un valor bajo de Rg permitirá reducir el

gradiente de potencial en la rejilla de puesta a

tierra.

Para calcular el valor de Rg se han

propuesto en literatura diferentes modelos

empíricos y computacionales (Sarker et al.,

2002 y Zitzler et al., 2001). Los resultados

publicados muestran que los métodos

computacionales son más exactos que los

métodos empíricos.

Además cada vez que se propone un

diseño de sistema de tierra es conveniente que

se realice un estudio de sensibilidad de

parámetros, que consista en variar los

parámetros de diseño más significativos como

son la separación de los electrodos, diámetro

del conductor y el área de la malla de tierra, con

la finalidad de evaluar como impactan al valor

de Rg. En este sentido en el presente artículo se

presenta un estudio de sensibilidad en un

sistema de puesta a tierra de prueba utilizando

el método MAT-INT.

Resumen de la Guía de la IEEE stand. 80

2000 para la seguridad de sistemas de puesta

a tierra de subestaciones de corriente

alterna.

La guía IEEE Stand 80-2000 proporciona un

conjunto de recomendaciones para diseñar de

forma segura sistemas de tierras en

subestaciones de corriente alterna. Los

objetivos principales de la guía son: 1)

Establecer los límites de seguridad de los

voltajes que una persona puede estar expuesta

en condiciones de falla, 2) Desarrollar un

criterio para un diseño seguro, 3) Proporcionar

un procedimiento práctico para el diseño de

sistemas de puesta a tierra, 4) Desarrollar

métodos analíticos como apoyo para

comprender y solucionar problemas de

gradientes.

En resumen el objetivo de la IEEE

Stand 80-2000 es proporcionar procedimientos

y técnicas para evaluar sistemas de tierra en

términos de criterios de seguridad (IEEE Std.

80-2000).

Crietrio de seguridad en sistemas de tierra

En general la función principal de un sistema de

tierra es drenar las corrientes excesivas a tierra

y evitar que las personas que se encuentran

dentro y alrededor de la subestación sufran

sobrecargas que ponga en peligro su vida. No

obstante, un diseño seguro de sistema de tierra

debe cumplir los dos objetivos siguientes:

1) Proporcionar un medio adecuado para

drenar las corrientes eléctricas a tierra, en

condiciones normales como de falla, para evitar

que se excedan los límites de operación de los

equipos que puedan afectar de forma negativa a

la continuidad del servicio eléctrico. Cabe

mencionar, que durante condiciones de falla el

flujo de corriente que fluye al interior del suelo

producirá gradientes de potencial dentro y

alrededor de una subestación de magnitudes

considerables.

2) Asegurar que una persona en las

proximidades de las instalaciones de puesta a

tierra no esté expuesto de sufrir una descarga

eléctrica crítica que ponga en peligro su vida.

Los efectos de una corriente eléctrica que pasa

a través de las partes vitales de un cuerpo

humano dependen especialmente de la

duración, la magnitud y frecuencia de dichas

corrientes. La consecuencia más peligrosa de tal

exposición es una condición cardiaca conocida

como fibrilación ventricular, que resulta en el

paro inmediato de la circulación sanguínea.

Generalmente los accidentes por

descargas eléctricas se originan por las causas

siguientes:

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calcular la resistencia del sistema de tierra para subestaciones al aire libre. Revista

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1) Corrientes de falla a tierra

excesivamente alta con relación al área del

sistema de puesta a tierra.

2) Que la resistividad y la distribución de

las corrientes a tierras permitan producir altos

gradientes de potencial en puntos de la

superficie del suelo.

3) Que el cuerpo de un individuo cierre

dos puntos con alto diferencial de potencial.

4) Ausencia de la resistencia de contacto

suficiente u otra resistencia en serie que pueda

limitar la corriente a través del cuerpo a un

valor seguro y

5) Duración de la falla y el contacto con

el cuerpo, que permita que el flujo de corriente

a través de un cuerpo humano durante un

tiempo suficiente pueda causar daño debido a la

intensidad de corriente (IEEE Std. 80-2000).

Límite de corriente eléctrica que puede

tolerar el cuerpo humano:

De acuerdo a la referencia (IEEE Std. 80-2000)

la magnitud y duración de la corriente que

puede circular a través de un cuerpo humano a

50Hz o 60Hz debe ser menor que el valor de

corriente necesaria para que pueda causar al

corazón fibrilación ventricular. El límite del

voltaje de contacto y paso permisible por el

cuerpo humano para personas de 50 y 70 kg se

presentan en las ecuaciones (1) - (5):

𝐸𝑝𝑎𝑠𝑜50 = (1000 + 6𝐶𝑠𝜌𝑠)0.116

√𝑡𝑠 (1)

𝐸𝑝𝑎𝑠𝑜70 = (1000 + 6𝐶𝑠𝜌𝑠)0.157

√𝑡𝑠 (2)

𝐸𝑐𝑜𝑛𝑡𝑎𝑐𝑡𝑜50 = (1000 + 1.5𝐶𝑠𝜌𝑠)0.116

√𝑡𝑠 (3)

𝐸𝑐𝑜𝑛𝑡𝑎𝑐𝑡𝑜70 = (1000 + 1.5𝐶𝑠𝜌𝑠)0.157

√𝑡𝑠 (4)

𝐶𝑠 = 1 −0.09(1−

𝜌

𝜌𝑠)

2ℎ𝑠+0.09 (5)

Dónde

𝐶𝑠 Factor de reducción de la capa de la

superficie

𝜌𝑠 Resistividad del material de la superficie

(Ω. 𝑚)

𝜌 Resistividad del material de bajo de la

superficie (Ω. 𝑚)

ℎ𝑠 Espesor del material superficial en (𝑚)

𝑡𝑠 Tiempo de duración de la descarga eléctrica

(𝑠)

Evaluación de la resistencia del sistema de

tierra (Rg)

La resistencia que presenta el mallado de la red

de tierra (Rg) es uno de los parámetros

determinante en el diseño de los sistemas de

tierra, debido a que su magnitud es un factor

determinante para poder establecer la

dimensión del área y la disposición de la

misma. Por otra parte, Rg se puede definir

como la oposición que presenta la rejilla de

tierra al paso de la corriente para poder

dispersarse al interior del suelo. En este sentido

la filosofía del diseño de redes de tierra está

orientada a reducir los valores de Rg con la

finalidad de mantener la magnitud de los

voltajes de paso, de contacto y superficiales a

niveles aceptables de seguridad. Un diseño de

sistema de tierra adecuado debe proveer un

valor apropiado de Rg en orden de minimizar el

incremento de potencial de tierra GPR por sus

siglas en inglés (Ground Potential Rise).

Por ejemplo, para subestaciones de

transmisión y otras subestaciones grandes

dimensiones la resistencia de tierra está

alrededor de 1 Ohm o menos.

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calcular la resistencia del sistema de tierra para subestaciones al aire libre. Revista

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Sin embargo, para subestaciones

pequeñas (subestaciones de distribución) la

resistencia de tierra está en el orden de 1 a 5

Ohms dependiendo de las condiciones locales.

Debido a la importancia de Rg en el diseño de

subestaciones de C.A. en literatura se han

propuestos diferentes métodos empíricos y

computacionales para calcular su magnitud. A

continuación presentan los trabajos más

representativos para calcular la resistencia total

del sistema de tierra (Rg).

Método de Laurent y Sverak

Sverak, (1984) propone la ecuación (6)

formulación para calcular la resistencia total del

sistema de tierra:

𝑅𝑔 =𝜌

4√

𝜋

𝐴+

𝜌

𝐿𝑇 (6)

Dónde:

𝜌.- resistividad del suelo (Ω. 𝑚)

𝐴.- Área que abarca la malla de tierra (𝑚2)

𝐿𝑇.- Longitud total de los conductores de la

malla (𝑚)

Severak modificó la expresión propuesta

por Lauren para incluir la profundidad de la

malla de tierra:

𝑅𝑔 = 𝜌 [1

𝐿𝑇+

1

√20𝐴[1 +

1

1+ℎ√20

𝐴

]] (7)

Donde:

ℎ.- profundidad de la malla de tierra (m)

Método de Schwarz

Schwarz (1954) propone una formulación para

determinar la resistencia de tierra considerando

suelos homogéneos y la inclusión de varillas

verticales.

𝑅𝑔 =(𝑅1)(𝑅2)−𝑅𝑚

2

𝑅1+𝑅2−2𝑅𝑚 (8)

Dónde:

𝑅1.- Valor de la resistencia a tierra de los

conductores de la rejilla (Ω)

𝑅2.- Valor de la resistencia a tierra de las

varillas de la rejilla (Ω)

𝑅𝑚.- Valor mutuo de la resistencia a tierra entre

el grupo de los conductores de la malla y de las

varillas de tierra. (Ω)

Resistencia de la rejilla:

𝑅1 =𝜌

𝜋𝐿𝑐[𝑙𝑛 (

2𝐿𝑐

𝑎′ ) +𝐾1𝐿𝑐

√𝐴− 𝐾2] (9)

Donde.

𝐿𝑐.- Valor de la longitud total de todos los

conductores de la malla de tierra (𝑚)

𝑎′.- es √𝑎. 2ℎ para todos los conductores que se

entierran a una profundidad de h metros.

𝑎′ = 𝑎 para un conductor en la superficie

terrestre (𝑚)

2𝑎.- Diámetro del conductor (𝑚)

𝐾1 𝑦 𝐾1.- Coeficientes.

Resistencia de las varillas:

𝑅2 =𝜌

2𝜋(𝑛𝑅)(𝐿𝑟)[𝑙𝑛 (

4𝐿𝑅

𝑏) − 1 +

(2𝐾1)(𝐿𝑟)

√𝐴(√𝑛𝑅 −

1)2] (10)

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calcular la resistencia del sistema de tierra para subestaciones al aire libre. Revista

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Dónde:

𝐿𝑟.- valor de la longitud de cada varilla (𝑚)

2𝑏.- diámetro de la varilla (𝑚)

𝑛𝑅.- número de varillas que se colocan en el

área A.

Resistencia mutua entre la rejilla y las varillas:

𝑅2 =𝜌

2𝜋(𝐿𝑐)[𝑙𝑛 (

2𝐿𝑐

𝐿𝑟) +

(𝐾1)(𝐿𝑐)

√𝐴− 𝐾2 + 1] (11)

Métodos computacionales

Se ha demostrado que los métodos

computacionales tienen la ventaja de calcular la

magnitud de Rg de una forma más exacta que

los métodos empíricos. En este trabajo se

utilizará el método matricial combinado con el

método de integración (MA-INT) para

determinar Rg por las razones siguientes: 1)

permite obtener valores aceptables de Rg para

mallas cuadradas y rectangulares con electrodos

paralelos espaciados a distancias uniformes y

no uniformes, 2) Se pueden incluir varillas de

tierra en el eje z y 3) El método es más exacto

que los métodos (Sakis-Meliopoulos, 1988).

El método computacional MA-INT parte

de la ecuación de Laplace, a fin, de obtener los

Factores de Distribución de Voltaje (VDF) en

un punto. Los elementos de la matriz VDF se

denominan factores de distribución de voltaje

debido a que proporcionan el voltaje en un

punto originado por el flujo de una fuente de

corriente específica y tienen dimensiones de

resistencia (Ohms). En literatura la matriz VDF

se le conoce frecuentemente como resistencia

de transferencia, resistencias mutuas y propias,

sin embargo, su significado físico no tiene

relación alguna con el concepto de resistencia.

Para determinar el VDF el método MA-

INT divide los electrodos de tierra en n

segmentos pequeños y considera que una

corriente eléctrica total Ii que emana de la

superficie de un segmento fluye hacia el interior

del suelo como se presenta en la Figura 1.

Además, se asume que la distribución de

corriente a lo largo del segmento es uniforme.

Dependiendo de la dirección de los segmentos,

se puede calcular la matriz VDF para los

escenarios siguientes: 1) la tensión en un punto

en el suelo, ocasionado por el flujo de una

corriente eléctrica del conductor 1, 2) Calcular

la tensión transferida al segmento de conductor

2 debido al flujo de corriente eléctrica del

conductor 1 y 3) Calcular la tensión del

segmento del conductor 1 ocasionado por el

flujo de su propia corriente eléctrica (Sakis-

Meliopoulos, 1988).

.

Figura 1 Sistema de tierra dividida en electrodos

pequeños

Construcción de las Matrices de Factor de

Distribución de Voltaje (FDV)

La construcción de la matriz de FDV ocupa un

lugar importante en la metodología propuesta.

Para ilustrar la manera en que se obtuvo esta

matriz considérese la Figura 2, la cual consiste

de una malla con un cuadro (1x1), cuyas

dimensiones son de 10 m. de ancho por 10 m.

de largo, la cual se encuentra enterrada a una

profundidad de 0.5 m de la superficie de la

tierra.

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calcular la resistencia del sistema de tierra para subestaciones al aire libre. Revista

de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Figura 2 Malla de tierra de un cuadro (1x1)

Para facilitar los cálculos, el origen se

situará en una de las esquinas de la red.

Asimismo, cada segmento será considerado

como una línea de transmisión individual. Bajo

estas observaciones se tendría un sistema

orientado en “x” y “y “como se muestra en la

Figura 3.

Figura 3 Sistema de tierra malla 1x1

Determinando las coordenadas del

centro de cada segmento de acuerdo a la Figura

2, se obtienen los datos presentados en la Tabla

1. Con este tipo de arreglo es posible

determinar el FDV únicamente para los

segmentos 1,2 y 3,4 en la dirección “x” y “y”,

respectivamente. Coordenadas al centro de los segmentos delconductor

Segmento x y z

Longitud

de los segmentos

del

conductor (m)

Diámetr

o (m)

1

2

3 4

5

5

0 10

0

10

5 5

-0.5

-0.5

-0.5 -0.5

10.0

10.0

10.0 10.0

0.007

0.007

0.007 0.007

Nota: Los electrodos están orientados en la dirección de “x” y “y”.

Tabla 1 Parámetros de los segmentos del sistema de

tierra de la Figura 5.2

Utilizando las fórmulas de la referencia

de (Sakis-Meliopoulos, 1988) se tiene:

1289149837414

8374141289149

..

..x_direccion_FDV

(12)

1289149393411

3934111289149

..

..y_direccion_FDV

(13)

Las matrices (12) y (13) corresponden al

FDV de los segmentos 1,2 y 3,4

respectivamente. Para la construcción de la

matriz FDV del sistema de tierras completo, se

colocarán las submatrices individuales de FDV

en la diagonal principal como se presenta en la

ecuación (14). Con este tipo de arreglo no se

consideran acoplamientos entre segmentos

orientados en un ángulo de 90º.

ydireccion

xdireccionyxdirecccion

__FDV0

0__FDV___FDV

(14)

1289.1493934.1100

3934.111289.14900

001289.1498374.14

008374.141289.149

___FDV xydireccion

(15)

Cálculo de la Matriz de Conductancia (G)

Una vez que se obtienen las matrices de FDV,

es posible calcular el parámetro de la

conductancia de la red de tierra. Si recordamos

que G=[FDV]-1 al invertir (12), (13) se tiene:

0068.00007.0

0007.00068.0_

xG (16)

0067.00005.0

0005.00067.0_

yG

(17)

Donde las matrices de conductancia (16),

(17) corresponden a los conductores 1,2 y 3,4

respectivamente sin considerar los

acoplamientos a 90º. Para la construcción de

conductancia total del sistema, existen dos

maneras de obtenerla:

Y

X

3

2

4

1

10m

10m

4 3

1

2

Y

X

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a) Tomar las matrices de conductancias

en sus respectivas direcciones y situarlas en la

diagonal principal como se observa en la

ecuación (18):

yG

xGyxG

_0

0___

(18)

b) Directamente, es posible invertir la

ecuación (15) para obtener la conductancia de

todo el sistema.

0067.00005.000

0005.00067.000

000068.00007.0

000007.00068.0

__

yxG

(19)

De la matriz de conductancia del sistema,

la resistencia, la inductancia y la capacitancia se

obtienen utilizando las ecuaciones presentadas

en la referencia de (Meliopoulos, y Moharam,

1983).

Comparación de resultados

En esta sección se propone comparar el método

MA-INT con otros métodos presentados en

literatura para calcular Rg, con la finalidad de

demostrar que el método MA-INT es una

herramienta idónea que se puede utilizar para

optimizar el diseño de redes de tierra. El estudio

comparativo consiste en calcular la magnitud de

Rg para rejillas de tierra de topologías y

dimensiones diferentes.

El sistema de prueba está compuesto por

una malla cuadrada con un número total de

cuadriculas (N=4), cada cuadrícula tiene una

dimensión de (PC=10mX10m) y el área total de

la malla es de (PM=20mX20m), la estructura se

encuentra enterrada a 0.5m de las superficie de

la tierra en un suelo homogéneo de resistividad

de 100 Ω.m, el diámetro de los electrodos es de

10 mm, se considera no conectar varillas en el

eje z, ver Figura 4. La dimensión del sistema de

tierra queda completamente representada por la

nomenclatura siguiente:

4-20X20-10X10.

Figura 4 Sistema de prueba: 4-20X20-10X10

En la Tabla 2 se presentan los valores de

Rg calculados con diferentes métodos para

diversos sistemas de prueba. Se puede observar

que para el sistema 4-20X20-10X10, el valor de

Rg calculado con el método MA-INT es de

2.68 Ω mientras que el valor máximo y mínimo

obtenidos con los métodos de Güemes y

Schwarz es de 2.74 Ω y 2.56 Ω

respectivamente. Es evidente que el valor de Rg

determinado con el método MA-INT está por

abajo del valor máximo en un 3.25 % y por

arriba del valor mínimo en un 4.33 %. En la

Figura 4 es posible apreciar de forma gráfica

los valores de Rg calculados utilizando los

diferentes métodos. Además, se puede observar

que el método MA-INT es idóneo para calcular

Rg con buenos resultados.

Métodos para calcular la resistencia de la malla (Rg)

Dimensión de la

Malla

N-PM-PC

Güemes,

(2004)

Thapar

(1991)

Sverak

(1984)

Schwarz

(1954)

Thapar

(1991)

Matricial-

Integral

4-20X20-10X10 2.74 2.77 2.96 2.56 2.63 2.68

16-20X20-5X5 2.58 2.46 2.62 2.49 2.37 2.39

9-24X24-8X8 2.26 2.16 2.31 2.12 2.06 2.12

4-40X40-20X20 1.42 1.41 1.51 1.35 1.41 1.44

16-40X40-10X10 1.27 1.25 1.34 1.29 1.25 1.26

64-40X40-5X5 1.16 1.15 1.23 1.22 1.15 1.16

Resistividad de 100Ω-m, diámetro del conductor 10mm, Profundidad 0.5m,.N.-

Numero de cuadriculas, PM.- Perímetro de la malla (m), PC.- Dimensión de la

cuadricula (m).

Tabla 2 Métodos para calcular la resistencia de la malla

Por otra parte, es evidente observar que

para rejillas con áreas iguales pero con

diferentes números de electrodos cómo se

muestra en los sistemas de tierra de los incisos

A) y B) de la Figura 5, el valor de Rg varía.

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Figura 5 Métodos para calcular la Resistencia de Malla

para redes de diferentes dimensiones

Estudio de sensibilidad de parámetros

El estudio consiste en utilizar los datos del

sistema de prueba presentado en la Figura 4,

pero con la posibilidad de poder incrementar: 1)

el número de electrodos, 2) el diámetro del

conductor y 3) el área de la malla de tierra con

las siguientes restricciones: 1) los electrodos

paralelos en la dirección “x”, y “y” estarán

espaciados de forma uniforme. 2) La malla

debe ser simétrica, es decir el número total de

electrodos que se coloquen en el eje x deben ser

igual al número de electrodos en el eje y 3) No

se considera conectar varillas de tierra en el eje

z.

Separación de electrodos

En orden de evaluar cómo influye al valor de

Rg el número de electrodos en la rejilla de tierra

y por consiguiente la distancia de separación

que existe entre ellos, se propone incrementar el

número de electrodos con las siguientes

restricciones:

1) El número mínimo de electrodos que

se pueden instalar en la dirección “x”, “y” es de

2 electrodos, 2) el número máximo de

electrodos que se pueden instalar en la

dirección “x”, “y” es de 300 electrodos, 3) La

dimensión del área de la rejilla será constante

de 400 m2. El resultado de este estudio se

presenta en la Figura 6. Se puede observar que

conforme se incrementa el número de

electrodos en la red de tierra el valor de Rg

presenta un comportamiento exponencial; no

obstante después de incrementar un número

determinado de electrodos la diferencia del

valor de Rg es insignificante. A manera de

ejemplo, cuando se instalan 86 electrodos por

cada lado, el sistema queda totalmente

representado por la siguiente nomenclatura:

7225-20X20-0.24X0.24. La magnitud de Rg

para este sistema es de 2.131 Ω, cuando se

instalan 300 electrodos por lado el valor de Rg

que se obtiene es de 2.121 Ω decreciendo

únicamente en un 0.046%, pero el número

electrodos que se adicionaron es

aproximadamente de 348.83%. Estos resultados

demuestran que minimizar el valor de Rg es

válido pero no es suficiente para resolver por

completo el problema de optimizar el diseño del

sistema de tierra.

Figura 6 Resistencia de Malla (Rg) para diferentes

topologías de redes de tierra

1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 61

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.2

2.4

2.6

2.8

3

Dimensión de la malla

Rg

(O

hm

)

Métodos para calcular el valor de Rg

Guemes

Thapar

Sverak

Schwarz

Thapar-Gerez

Matricial-Integral

0 50 100 150 200 250 3002.1

2.2

2.3

2.4

2.5

2.6

2.7

2.8

2.9

3

3.1

Número de electrodos por lado

Re

sis

ten

cia

de

la

ma

lla (

Rg

) O

hm

s

A) 4-20X20-10X10 B) 16-20X20-5X5 C) 9-24X24-8X8

D) 4-40X40-20X20 E) 16-40X40-10X10 F) 64-40X40-5X5

C) D) A) B) E) F)

Resistividad de 100 ohm-m, diámetro del conductor 10mm

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Incremento del diámetro del conductor

Ahora el estudio de sensibilidad que se propone

es incrementar el diámetro del conductor

satisfaciendo las siguientes restricciones: 1) El

diámetro mínimo del electrodo será de 8 mm

que corresponde al calibre de 1/0, 2) El

diámetro máximo del electrodo será de 24 mm,

3) La dimensión del área de la rejilla será

constante de 400 m2 y 4) El número de

cuadrículas en la dirección “x”, “y” será

constante de 50. Los resultados se presentan en

la Figura 7. Es evidente observar que conforme

se incrementa el diámetro del conductor de la

malla, disminuye el valor de Rg.

Figura 7 Rg para malla de 50X50 utilizando conductores

de diferentes diámetros.

Los resultados muestran que cuando el

diámetro del conductor es de 8mm el valor de la

resistencia de la malla es de 2.82Ω, mientras

que para un conductor con diámetro de 24mm

el valor de Rg es de 2.807Ω, decreciendo

aproximadamente en 0.5% con relación al

conductor de menor diámetro. Es importante

mencionar que en el diseño de redes de puesta a

tierra elegir un conductor con diámetro grande

implicaría incrementar los costos de

construcción.

Incremento del área de la malla de puesta a

tierra

En este caso se incrementará el área del sistema

de tierra satisfaciendo las siguientes

consideraciones: 1) El área mínimo de la malla

de puesta a tierra será de 400 m2, 2) El área

máxima de la malla de puesta a tierra será de

10000 m2, 3) El número de electrodos en la

dirección “x”, “y” será constante de 51

electrodos, 4) el diámetro del conductor será de

10mm. En la Figura 8 se puede observar que el

valor de Rg para mallas de 50X50 cuadrículas

con área de 20 y 100 m2 es de 2.809 y 0.58 Ω

respectivamente, decreciendo en un 79%

aproximadamente. Es importante observar que

la Rg decrece exponencialmente conforme se

incrementa el área del sistema de tierra.

Figura 8 Rg utilizando diferentes areas para una Malla

de 50X50

Conclusiones

En este trabajo se presenta un método

computacional especializado para calcular el

valor de la resistencia remota de tierra. Los

valores de Rg fueron comparados con

resultados publicados por otros autores

utilizando diferentes métodos.

8 10 12 14 16 18 20 22 242.806

2.808

2.81

2.812

2.814

2.816

2.818

2.82

2.822

2.824

Diámetro del conductor (mm)

Re

sis

ten

cia

de

la

ma

lla d

e p

ue

sta

a tie

rra

(O

hm

s)

Malla 50X50

20 30 40 50 60 70 80 90 1000.5

1

1.5

2

2.5

3

Area de la malla de puesta a tierra (m2)

Re

sis

ten

cia

de

la

ma

lla d

e p

ue

sta

a tie

rra

(O

hm

s)

Malla de 50X50

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calcular la resistencia del sistema de tierra para subestaciones al aire libre. Revista

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En este sentido es conveniente utilizar

métodos adecuados para calcular el valor de

Rg, porque es uno de los parámetros eléctricos

más relevantes en el diseño de sistemas de

tierra para subestaciones al aire, porque está

estrechamente ligado al criterio de seguridad,

ya que la resistencia de tierra se opone al paso

de la corriente que fluye a disiparse al interior

del suelo. Valores bajo de Rg permite reducir el

gradiente de potencial en la rejilla de tierra.

Por otra parte realizó un estudio de

sensibilidad de parámetros de diseño de redes

de tierra para evaluar cómo impacta en el valor

de Rg. Los parámetros que se analizaron

fueron: el diámetro y la separación de los

conductores de la rejilla de puesta a tierra, así

como, el área de la superficie que cubre la

malla de tierra. Los resultados muestran que es

importante elegir apropiadamente cada uno de

los parámetros de diseño porque permiten

reducen el valor de Rg, pero por otra parte se

debe tener cuidado de no incrementar el costo

de construcción.

Reconocimientos

Los autores agradecen al Tecnológico Nacional

de México-DGEST, al Consejo de Ciencia y

Tecnología del Estado de Guanajuato

(CONCYTEG) y al Consejo Nacional de

Ciencia y Tecnología (CONACYT) por su

apreciable apoyo financiero en la realización de

este proyecto de investigación.

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307

Artículo Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

Septiembre 2015 Vol.2 No.4 307-315

La toma de decisiones de los alumnos del Nivel Superior ante los problemas de

Seguridad del Municipio de San Juan del Río

CORTÉS, Yolanda*†, ESTRELLA-VELÁZQUEZ, Rafael, CERVANTES-DÍAZ, Estela, ROJAS-

MIRANDA, Cypatly

Universidad Autónoma de Querétaro.Río Moctezuma Núm. 249 C.P.76806 San Juan del Río, Qro.

Recibido13 de Julio, 2015; Aceptado11 de Septiembre, 2015

Resumen

Es del día a día que los medios informativos presentan

los sucesos de Seguridad a nivel municipal, nacional, e

internacional. Este tema es vital para toda sociedad.

El objetivo del presente trabajo es presentar un

aspecto sobre el ámbito jurídico en cuestión al tema de

Seguridad y el conocimiento y la posición que hoy los

estudiantes del Nivel Superior tienen en relación con los

delitos que se presentan en su entorno en el municipio de

San Juan del Río. Utilizando un enfoque cuantitativo para

lo que se diseñó un cuestionario, utilizando para el

análisis de la información el sistema estadístico SPSS

versión 22 con el que se encontraron hallazgos como que

a pesar de vivir los delitos únicamente un 12% de los

afectados ha tomado una decisión para contrarrestar este

aspecto de riesgo.

Toma de decisiones, estudiantes, seguridad

Abstract

Every day the media present the Security event at the

municipal, national, and international levels. This topic is

vital for any society.

The objective of this paper is to present an

aspect of the legal field concerned the issue of Security

and knowledge and position today Higher Level students

have in relation to crimes that occur in their environment

in San Juan del Río. Using a quantitative approach for

which a questionnaire was designed, using the data

analysis the SPSS version 22 statistical system with

which findings were such that despite living crimes only

12% of those affected have made a decision to counteract

this risk aspect.

Making-decisions, students, security

Citación: CORTÉS, Yolanda, ESTRELLA-VELÁZQUEZ, Rafael, CERVANTES-DÍAZ, Estela, ROJAS-MIRANDA,

Cypatly. La toma de decisiones de los alumnos del Nivel Superior ante los problemas de Seguridad del Municipio de San

Juan del Río. Revista de análisis Cuantitativo y Estadístico 2015, 2-4: 307-315

* Correspondencia al Autor (Correo Electrónico: [email protected])

†Investigador contribuyendo como primer autor

© ECORFAN-Bolivia www.ecorfan.org/bolivia

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Estela, ROJAS-MIRANDA, Cypatly. La toma de decisiones de los alumnos del

Nivel Superior ante los problemas de Seguridad del Municipio de San Juan del Río.

Revista de análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Introducción

Una sociedad ordenada cubre las necesidades

de Seguridad de ésta. Sin embargo, esto se

quebranta cuando se presentan hechos como las

guerras, las enfermedades, las catástrofes

naturales, la neurosis y las olas delictivas.

(Cloninger, 2002;pag.447)

En el estado de Querétaro en los últimos

cinco años la Procuraduría General de Justicia

del Estado de Querétaro en el registro de sus

actas determinadas ha mostrado un incremento

significativo.

Año Número de Actas

2010 28,402

2011 32,104

2012 35,104

2013 39,179

2014 40,156

Tabla 1 Actas Determinadas PGJ, Querétaro

En esto radica la importancia de este

trabajo estableciendo como objetiavo presentar

un aspecto sobre el ámbito jurídico en cuestión

al tema de Seguridad, el conocimiento y la

intervención que hoy los estudiantes del Nivel

Superior tienen en relación con los delitos que

se presentan en su entorno en el municipio de

San Juan del Río ya que para Garay (2008) los

universitarios son un grupo social inserto en el

cambio social del país con especial potencial y

poder adquisitivo-productivo.

De esta forma se considera que la

información que presenta esta investigción

servirá a las organizaciones, privadas,

gubernamentales, académicas, etc. Ya que

como se observa en la tabla 1 de 2010 a 2014

casi se duplicó el número de actas determinadas

a nivel estatal.

En la investigación y aplicación de las

ciencias penales, no sólo deben intervenir los

Licenciados en Derecho, encargados de la

averiguación previa y de la impartición de

justicia, sino también los psicólogos,

sociólogos, trabajadores sociales, médicos y

antropólogos, en pocas palabras, los

profesionales interesados en el desarrollo y

organización social, así como aquellos que

tienen como misión la de hacer respetar la ley

para la seguridad de los ciudadnos.” (Barrita,

2006; pg. 1) con este fundamento es que este

proyecto se efectuó en el nivel superior.

Revision de literatura

Para González (1994) partiendo del aspecto

jurídico, la Seguridad es sentirse libre o ausete

de todo peligro, daño o riesgo.

El aspecto subjetivo de la Seguridad se

refiere a que es el sentimiento de una persona

de no tener peligro. En relación al elemento

objetivo, éste se identifica con la ausencia real

del peligro. Esta distinción no es ociosa, sobre

todo si se considera que frecuentemente los

medios de comunicación pueden agravar la

sensación al emitir información no fundada en

hechos reales. (González, 1994; pg. 43). El

ético y correcto ejercicio de la autoridad tiene el

objetivo del bien común en una sociedad, esto

implica la justicia y seguridad, y con ello la

fortificación del Estado.

Considerado el Derecho Penal esencia

jurídica para salvaguardar al hombre en su

integridad, familia, propiedades, posesiones y

derechos. No se omite mencionar que la

persona al poseer inteligencia y voluntad, es

capaz de crear y procurar armonía en la

sociedad a la que pertenece, pero de igual forma

puede quebrantar todos los derechos y

obligaciones instituidos para preservar el orden

social, con este fin, para López (2012)

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En México existe el Código Penal

Federal, pero cada Entidad Federativa y Distrito

Federal tiene su propio Código Penal. En este

país el Estado tiene el poder punitivo para

establecer penas y sanciones justas aplicables a

los hombres que ejecuten conductas delictivas

que provoquen la infracción del Sistema

Jurídico establecido.

Se debe considerar que precisamente esas

conductas delictivas para Nieves (2010) es lo

que se le conoce como delito, este autor lo

define como una conducta humana prohibida

por algún dispositivo legal que la exprese y

solamente adquiere ese carácter cuando esa

conducta humana se adecue a la fórmula legal.

Para el autor Machicado (2010) la

concepción jurídica del delito se refiere a todo

acto humano voluntario que se adecue al

presupuesto jurídico de una ley penal.

En el Capitulo I, artículo 27 del Código

Penal para el Estado de Querétaro, se enlistan

las penas y medidas de seguridad que entre

otras se mencionan las siguientes:

I. Prisión

II. Tratamiento en Libertad

III. Semilibertad

IV. Multa

V. Reparación de daños y perjuicios

VI. Trabajos a favor de la comunidad,

etc.

Por otra parte, en el Subtítulo Segundo,

Capítulo X. Artículo 53. La vigilancia de la

autoridad tiene un doble carácter:

I. Lo que se impone por disposición

expresa de la Ley

II. La que se podrá imponer

discrecionalmente a los responsables

de los delitos de robo, lesiones y

homicidio doloso y en aquellos

casos en que el Juez lo considere

conveniente.

La seguridad jurídica hace referencia a la

certeza de que la situación jurídica de una

persona sólo podrá ser modificada mediante

procedimientos establecidos en el orden

normativo, entendiéndose entonces como la

garantía dada al individuo de que su persona,

sus bienes y derechos no serán objeto de

ataques violentos o que, si esto se llegara a

presentar, serán asegurados por la sociedad, la

protección y reparación de los mismos. Es

decir que no sólo el Estado va a actuar

conforme lo señale el orden jurídico -principio

de legalidad- sino que garantiza que el Estado

no permitirá ataques violentos de terceros que

dañen los bienes y los derechos de los

ciudadanos. Es así que se presenta de esta

forma la intervención de la Seguridad Pública.

Con ello debería entenderse que la

Seguridad en cualquier espacio del Estado de

Querétaro estaría más que manifiesta.

Un segundo aspecto que debe señalarse

en este apartado en relación con la Seguridad es

la Teoría motivacional de Maslow, lo que se

denomina la Jerarquía de las Necesidades de

Maslow, este autor define la Seguridad como

una necesidad que tiene una persona de sentir

seguridad y protección al daño físico y

emocional. En su teoría Maslow clasifica las

necesidades en dos niveles, inferior y superior.

Es precisamente en el primero mencionado en

donde ubica la Seguridad. De igual forma

Maslow manifiesta que las necesidades en este

nivel inferior se satisfacen en forma externa y

las del nivel superior lo hacen de manera

interna.

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Esto para considerar la parte jurídica

dentro de su teoría. (Robbins y Coulter,

2005;394)

Partiendo de que los seres humanos

conforman las sociedades y la actuación de

éstos es lo que define una sociedad.

Precisamente se ve la necesidad de considerar

que todo ser humano es responsable de sus

actuaciones y deciones.

Los seres humanos toman decisiones

desde el momento que nacen, ellos deciden

cuándo caminar, hablar, dormir, etc. Puede

señalarse que entonces la acción de tomar

decisiones se vive en cada instante y sin

embargo no existe una educación que desde

temprana edad eduque en tomar decisiones

acertadas, ya que el estudio de la toma de

decisioes es reciente, puede considerarse que a

partir de los 70´s adquiere relevancia.

Haciendo un recorrido por el ámbito

teórico mecionado en el párrafo anterior se

plantea que el individuo hace su elección

considerando sus aspiraciones, valores,

personalidad, propensión al riesgo, poder, ética,

potecial para el disentimiento y sus

sentimientos que asume con un punto de vista

particular como un hecho motivante para la

elección, entonces entre una serie de

alternativas, la elección, su contenido, su

resolución, están mediados por las necesidades

de la propia individualidad e incluso su

creatividad e ingenio. (Cohen, March y Olsen,

1972; Licker, 1976; Heller, 1977; Janis y Mann,

1977; Crozier y Friedberg 1990; Shultz y

Luckmann, 1973; Ivancevicy, et al., 1997;

Frank Harrison, 1999; Martín y Alvarez, 2000;

Hayashi, 2006; Hammond, Keehey y Raiffa,

2006; Carrillo, 2007; De Bono, 2008; Aviño y

Maella, 2010).

El autor Garay, et. Al (2008) hace

referencia a diez motivaciones de Schwartz

(1992) que denomina valores que los

universitarios pueden consider al momento de

tomar decisiones de los cuales los cinco

primeros tienen que ver con la seguridad y que

por supuesto están contempladas dentro del

propio campo jurídico:

Valor Definición

Seguridad Seguridad, armonía y estabilidad de

la sociedad, de las relaciones de sí

misma.

Autodirección Pensamiento independiente y

elección de la acción, creatividad y

exploración.

Conformidad Restrición de las acciones,

inclinaciones e impulsos que pueden

molestar o herir a otros y violar

expetativas o normas sociales.

Universalismo Comprensión, aprecio, tolerancia y

protección del bienestar de todas las

personas y la naturaleza.

Benevolencia Preservación e intensificación del

bienestar de las personas con las que

uno está en contacto personal

contínuo.

Poder Estatus social sobre las personas y

los recursos.

Logro Éxito personal mediante la

demostración de la competencia

según criterios sociales.

Hedonismo Placer y gratifiación sensual para uno

mismo.

Estimulación Entusiasmo, novedad, reto en la vida.

Tradición Respeto, compromiso y aceptación

de las costumbres e ideas que

proporciona la cultura tradicional o la

religión.

Tabla 2 Valores continuos motivacionales de Schwartz

(1992)

Con esto se puede desprender la siguiente

hipótesis: la sociedad cuenta con un nivel de

Seguridad que ella misma promueve en relación

con la toma de decisiones que se ejecutan.

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Metodologia

El enfoque utilizado en este trabajo de

investigación fue el cuantitativo ya que las

preguntas versaron en específico sobre el tema

de los delitos y en específico dentro del entorno

de los estudiantes del nivel superior Hernández

(2010:5), ya que los datos fueron producto de

mediciones que se representaron mediante

números (cantidades) y se analizaron a través

de la elaboración de una matriz en el sistema

Excel 2010 y la migración de la misma al

sistema estadístico SPSS versión 22.

Para la técnica utilizada, el dispositivo

auxiliar utilizado fue el cuestionario como ya se

mencionó conformado de 18 preguntas cerradas

(Canales, 2006:219) para de esta forma ejecutar

el trato directo con los hechos producto de la

investigación (Pardinos, 2005).

Los hallazgos que se lograron con esta

investigación son muy representativos y se

muestran a continuación.

Resultados

Gráfica 1 Comercio o Suministro de narcóticos

Gráfica 2 Uso de Estupefacientes

El 50 por ciento de los estudiantes conoce a

personas que usan estupefacientes. Mientras

únicamente 20 por ciento de ellos conoce a

personas que se dedican al comercio y/ sumistro

de ellos. A pesar de este entorno en donde

existe disponibilidad de consumo para ellos o

bien por el conocimiento de personas que se

dedican a comerciarlas, la gráfica 3 muestra que

únicamente alrededor de un 6% de los alumnos

del Nivel Superior los utiliza.

Con los porcetajes exhibidos en el párrafo

anterior se puede precisar que se pasa por alto

la Teoria de Maslow ya que se quebranta este

setido de seguridad y protección al daño físico

y emocional. Además de que pudieran

ejecutarse las condiciones punitivas listadas en

el Código Penal para el Estado de Querétaro,

Capítulo I. Artículo 27.

Gráfica 3 Consumo de Drogas

Si20%

No80%

¿Conoces a alguien que se dedique

al comercio o suministro de

narcóticos?

Si50%

No50%

¿Conoces a alguien que use

estupefacientes?

Si6%

No94%

¿Has consumido drogas?

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Un tema de suma relevancia es el

secuestro y al respecto la investigación arrojó

que alrededor del 30 por ciento de los

estudiantes ha sabido de personas que han sido

sujetos a esta acción delictiva. Este porcentaje

es alto y entonces se puede entender el aumento

de las actas determinadas por la PGJ en el

Estado de Querétaro, mostradas en la tabla 1.

Gráfica 4 Secuestro en el Municipio

El 3 por ciento de los estudiantes conocen

a secuestradores. Esto refleja que para este

delito el porcentaje es bajo, pero no deja de ser

una herramienta para los actores dedicados a

este acto fuera de Ley y que podrían sumergir

en esta acción a estudiantes del Nivel Superior.

Gráfica 5 Secuestradores en el Municipio de San Juan

del Río

Entendida la extorsión como un delito

que atenta contra el contrato social efectuado

por el hombre para vivir en sociedad y debido

también a que deberá ser perseguido por el

Ministerio Público, quien lo pondrá en

coocimiento del Poder Judicial, para la

aplicación de la justa pena en lo conducente al

Código Penal para el Estado de Querétaro.

(López, 2012:336) la investigación obtuvo el

porcentaje del 49 por ciento para los estudiantes

universitarios que han experimentado este

delito.

Gráfica 6 Llamadas de Extorsión

Pasando a otro acto ilícito se muestra el

resultado del robo, entendido como la persona

que se apodera de una cosa ajena mueble, sin

derecho y sin consentimiento de la persona que

puede disponer de ella con arreglo a la Ley.

(López, 2012:259) La cifra expresada en

porcentaje muestra que alrededor de un 21 por

ciento de los encuestados ha sido víctima de

esta acción.

Gráfica 7 Asaltos y/o Robos en el Municipio

Si30%

No70%

¿Conoces a alguien que haya sido

secuestrado?

Si3%

No97%

¿Conoces a algún secuestrador?

Si

49%No

51%

¿Has sufrido llamadas de

extorsión?

Si21%

No79%

¿Has sufrido algún asalto y/o

robo?

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La gráfica 8 muestra en porcentaje la cifra

de alrededor del 8 por ciento para los

estudiantes del nivel superior que han vivido de

cerca la experiencia de un asesinato.

Gráfica 8 Experiencias vividas sobre asesinato en el

municipio de San Juan del Río

Las cifras que se han dado a conocer

hasta este momento muestran como los

alumnos del nivel superior se enfrentan a estos

delitos en el municipio, algunos en porcentajes

más elevados que otros. A continuación se

presentan las cifras que indican la manera en la

que los estudiantes participan de manera activa

en contra de estos.

Gráfica 9 Participación en actos sociales en contra de los

delitos

Como puede observarse únicamente

alrededor del 15 por ciento de la comunidad

estudiantil multicitada está interesada en

participar en actos sociales en contra de los

delitos que atentan contra la Seguridad de la

Sociedad Sanjuanense.

No es de asombrarse, dado lo comentado

en cuestión de que para poder tomar decisiones,

es prioritario tener una educación en este

ámbito desde temprana edad.

Este aspecto se manifiesta de una forma

más crítica la ratificación del resultado anterior

e incluso disminuyendo más el porcentaje ya

que alrededor únicamente de un 12 por ciento

de alumnos han tomado alguna acción de

manera particular en contra de los delitos.

Gráfica 11 Participación en acciones para disminuir los

delitos

Es decir únicamente alrededor del 12 por

ciento de los alumnos del nivel superior toma

decisiones particulares en contra de los delitos

que amenazan la Seguridad del municipio, muy

a pesar de haber sifrido robo un 21 por ciento,

de que alrededor de un 50 por ciento ha

recibido llamadas de extorsión, de que el

mismo porcentaje aplica para gente que

conocen que usa estupefacientes y que saben

que un 30 por ciento ha sufrido secuestro, y de

que un 20 por ciento conoce a personas que se

dedican al comercio de drogas y que un 8 por

ciento han vivido de cerca un asesinato.

Si8%

No92%

¿Has vivido de manera cercana

algún asesinato?

Si15%

No85%

¿Has participado en algún acto

social en contra de los delitos?

Si12%

No88%

¿Has realizado alguna acción de

manera particular para

contrarrestar los delitos?

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Conclusiones

En esta investigación se pudo considerar que es

necesario realizar una conciencia sobre la

sociedad, debido a que es poca la participación

que se tiene en cuanto a apoyar al Estado con su

participación para la procuración de Seguridad,

pero esto no se logrará si no se inicia desde una

toma de decisiones que se enseñe en casa,

comenzando por la participación activa en actos

sociales en contra de los delitos. Esta

participación considerando los intereses de la

sociedad en su conjunto. Es educando en toma

de decisiones como se podrá tener una nueva

sociedad en la que no sea necesario la creación

de nuevas instituciones: Produraduría del

consmidor, Procuraduría de Defensa al menor,

Procuraduría del medio abiente, Procuraduría

agraria, Procuraduría del trabajo y la Comsión

de los Derechos Humanos. Guiándo a los

estudiantes del nivel superior en su toma de

decisiones ejercitando los valores (Garay, 2008)

que desarrollen esa toma de decisiones

encaminada a la generación automática de la

propia seguridad.

Es mucho lo que se pierde como sociedad

cuando sus integrantes consideran que levantar

una denuncia es signo de pérdida de tiempo. O

se exige la justicia o se continúa perdiendo la

seguridad en las sociedades futuras.

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Optimización del Sistema Institucional de Tutorías utilizando el modelo de gestión

CRM

CAMPOS-MADRIGAL, Ana Laura*†, FRANCO-AGUILAR, Norma, SÁNCHEZ-LOPEZ, Verónica

y ARIZA-BATALLA, Vivianissel

División Académica Económico Administrativa. Universidad Tecnológica Emiliano Zapata del Estado de Morelos, Av.

Universidad Tecnológica No. 1, Colonia Palo Escrito, Emiliano Zapata, Morelos, México.

Recibido14 de Julio, 2015; Aceptado16 de Septiembre, 2015

Resumen

Se realizó el diseño, validación y fiabilidad del instrumento

Customer Relationship Management (CRM) para medir el

grado de asociación que existe entre los factores internos y

externos que influyen en la deserción escolar, del nivel de

Técnico Superior Universitario de la División Académica

Económica-Administrativa de la Universidad, con la finalidad

de atender oportunamente estos factores y disuadir la decisión

de los estudiantes para reducir el índice de deserción. Para

cumplir con el objetivo, se realizó una revisión de la literatura

relacionada al tema, seleccionando el instrumento psicométrico

Alfa de Cronbach, debido a que es el que mayormente se

adecua a las características de la población en estudio. Éste fue

contestado por cincuenta y tres alumnos elegidos

aleatoriamente al momento de generar su baja escolar. Cabe

mencionar que los datos importantes arrojados refieren a que el

factor externo obedece a problemas laborales y el interno a la

reprobación. Con los datos obtenidos se demuestra que es

factible la implementación del CRM en este tipo de estudios.

Sistemas de tutorías, Customer Relationship Management,

Deserción

Abstract

Design, validation and reliability of Customer Relationship

Management (CRM) tool was performed to measure the degree

of association between the internal and external factors that

influence the dropout level Technician University Academic

Division of Economic and Administrative of the University, in

order to timely respond to these factors and deter the decision

of students to reduce the dropout rate. To meet the target, a

review of the literature related to the subject was conducted by

selecting the Cronbach's alpha psychometric instrument,

because it is the one that mostly adapts to the characteristics of

the study population. This was answered by fifty-three students

chosen randomly when generating their school low. It is worth

mentioning that important data thrown refer to the external

factor due to labor problems and internal to reprobation. The

data obtained shows that the implementation of CRM in this

type of study is feasible.

Tutoring systems, Customer Relationship Management,

Defection

Citación: CAMPOS-MADRIGAL, Ana Laura, FRANCO-AGUILAR, Norma, SÁNCHEZ-LOPEZ, Verónica y ARIZA-

BATALLA, Vivianissel. Optimización del Sistema Institucional de Tutorías utilizando el modelo de gestión CRM. Revista

de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015, 2-4: 316-323

* Correspondencia al Autor (Correo Electrónico: [email protected])

†Investigador contribuyendo como primer autor

© ECORFAN-Bolivia www.ecorfan.org/bolivia

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Optimización del Sistema Institucional de Tutorías utilizando el modelo de

gestión CRM. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Introducción

La Universidad Tecnología Emiliano Zapata del

Estado de Morelos (UTEZ), ofrece a sus

alumnos educación de calidad acorde con la de

su entorno socioeconómico, con servicios y

productos competitivos e innovadores, todo ello

basado en un enfoque humanista con la

finalidad de satisfacer las demandas sociales del

mercado global. Un indicador de lo anterior en

las Universidades, es sin duda, la calidad en la

eficiencia terminal, entendiendo a ésta como el

hecho que debe existir en la correspondencia

directa entre el número de alumnos que ingresa

con el que concluye y certifica sus estudios.

Dentro de los problemas más comunes y

difíciles que tienen que atender las

Universidades de México, se encuentra sin duda

alguna la deserción estudiantil; la UTEZ no está

exenta de este fenómeno y para hacer frente al

problema, cuenta con un programa de tutoría y

su diseño es acorde a las necesidades

específicas del alumnado y alineado al Sistema

Institucional de Tutorías que la propia

Coordinación de Universidades Tecnológicas y

Politécnicas propone a las instituciones. Sin

embargo, la insuficiencia de recurso humano y

de la infraestructura para ofrecer el apoyo son

sus principales áreas de oportunidad. La

primera refiere atención solo del personal

docente de tiempo completo, quien a pesar de

estar capacitado no resulta suficiente, en

número, por la creciente matricula a nivel

institucional. La segunda requiere mayores

espacios, dado que la infraestructura es

principalmente utilizada para la impartición de

clases; de tal forma que en ambas la eficiencia

de los recursos resulta primordial para atender

efectivamente a los estudiantes.

Contar con información estratégica

acerca de sus clientes y mercados es vital para

una empresa u organismo.

Saber quiénes compran, qué, dónde,

cuánto, cuándo fue la última vez que estuvieron

en contacto con la empresa, por qué razón, cuál

es el potencial de compra futuro, cuánto cuesta

servirlos, cuál es el nivel de satisfacción actual

y cuál es el valor de un cliente, son cuestiones

clave para tomar decisiones inteligentes. A

partir de esta información las empresas pueden

decidir: qué clientes vale la pena conservar, a

quiénes es mejor dejar partir, qué ofrecer a cada

uno, cómo hacer que un cliente no se vaya con

la competencia, cómo ejecutar las campañas de

mercadeo para lograr atraer a clientes rentables,

cómo vender más a los mismos clientes y

obtener mayores ganancias. El párrafo anterior

expresa claramente la atención que demanda el

cliente, es por ello que la presente investigación

tiene como objetivo central, adaptar como

estrategia el modelo de gestión del CRM al

Sistema de Tutorías de la UTEZ, el cual

permitirá identificar y acceder de manera

oportuna para determinar cuáles son los

factores que inciden en la deserción escolar,

contemplando de esta manera la interrelación

entre los diferentes elementos que definen el

éxito de los procesos en adopción y el uso de un

CRM. Lograrlo precisamente el objetivo

principal de esta investigación, para lo cual se

ofrece como punto de partida una sección clara

de la revisión teórica relacionada con este tema.

Incluye además una sección con la parte

experimental que orientó la investigación,

particularmente el Estudio de Caso,

permitiendo de esta manera llevar a cabo un

trabajo de campo en la DACEA de la UTEZ, y

para lo cual fue requerido la aplicación de una

entrevista semi-estructurada (Márquez et al.,

2012) de salida a 53 alumnos que causaron

baja. Finalmente, se ofrece una sección con las

conclusiones más importantes de la

investigación.

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Marco Referencial

Concepto alumno-cliente

El concepto alumno-cliente se empezó a utilizar

recientemente generando discusión al ser una

definición dispersa. Según la Real Academia

Española alumno significa “Discípulo, respecto

de su maestro, de la materia que está

aprendiendo o de la escuela, colegio o

universidad donde estudia” y cliente lo define

como: “Persona que utiliza con asiduidad los

Servicios de un profesional o empresa”, por

consecuencia este nuevo conocimiento a trajo

mucha discusión ya que se relaciona la

educación con prácticas comerciales; si se

observa que en las empresas venden un

producto o servicio a través de un proceso

(entrada-proceso-salida), en la educación de

nivel superior es lo mismo, los alumnos

ingresan como materia prima y por medio de un

proceso (enseñanza – aprendizaje) se obtiene un

producto, el cual cubre un perfil profesional que

se ajuste y satisfaga a las necesidades del

mercado laboral. Tomando en consideración lo

descrito anteriormente la UTEZ busca incluir

en su quehacer diario el uso de la tecnología de

gestión de relaciones con clientes (CRM) para

aplicarse a la universidad para automatizar los

procesos relacionados con los alumnos

(asesoría, tutorías, seguimiento, captación,

matriculación, estadías, etcétera) buscando

optimizar la gestión y mejorando la calidad de

servicio.

La tutoría y la función del tutor dentro de la

UTEZ

La tutoría, es sin duda alguna, uno de los

contenidos indispensables, en cualquier

programa de estudios sin importar del nivel que

se trate, ya sea elemental o educación básica,

media superior o superior

La tutoría debe tener como propósitos

fundamentales el acompañar a los alumnos en

su inducción y participación en la vida escolar,

conocer sus necesidades y sus intereses, además

de ser una valiosas ayuda en la planeación de su

proyecto de vida íntimamente ligado a su

realización como personas y miembros de una

sociedad y de su participación activa e integral

en ella (Campos i Martínez, 2011).

Los propósitos de la tutoría se enfocan

primordialmente a: (Campos et al., 2011)

- Acompañar a los alumnos en aquellas

acciones que tiendan a favorecer su

introducción en las dinámicas de la Institución

Educativa en que se encuentran y en los

distintos momentos a lo largo de su

permanencia en la misma (ídem).

- Contribuir a reconocer y detectar las

necesidades y los intereses de los alumnos,

apoyar la formulación de un proyecto de vida

viable o factible, así como comprometido con la

realización personal a corto, mediano y largo

plazo y con el mejoramiento de la convivencia

en los ámbitos donde participe (ídem).

Los elementos que conforman el SIT de

la UTEZ, se basan principalmente en los

requerimientos que se derivan del modelo

educativo adoptado por la institución.

Para poder crearse fue necesario, bajo el

criterio de las autoridades competentes a la

Universidad, asignar un comité que pudiera

generar el máximo de ideas para obtener un

amplio espectro de posibilidades en dónde

abordar la actividad tutorial, creando un listado

de necesidades, procediendo a analizar todas las

ideas y a pulir su cercanía con lo que se desea

obtener (ídem).

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CRM

El CRM es una estrategia de negocio que utiliza

la tecnología de la información para proveer a

la empresa de un panorama total, confiable e

integrado de su base de consumidores, de

manera que todos los procesos y las

interacciones con los clientes ayuden a

mantener y expandir una relación mutuamente

beneficiosa. Entonces, el sistema es una técnica

o un grupo de procesos designados para

recolectar datos y ofrecer información que

ayude a la organización a evaluar opciones

estratégicas (William, 2008).

Metodología

El presente estudio se abordó desde un enfoque

cualitativo (Hernández et al., 2010), donde las

interpretaciones y significaciones de los

alumnos fueron elementos centrales para

alcanzar el objetivo de la investigación.

A fin de dar sentido al origen de los

datos, a continuación se presenta el diseño

metodológico empleado en la investigación,

que constó de tres fases, que interactúan entre

ellas.

Figura 1 Diagrama del proceso metodológico

Revisión de la Literatura: tanto de

material teórico como empírico, con el

propósito de orientar la construcción teórica del

fenómeno a investigar, con la finalidad de

abordarlo desde un punto de vista diferente y

realizar un aporte al marco teórico existente

(Márquez et al., 2012).

Trabajo de Campo: La selección de la

muestra se realizó a través del cálculo de

poblaciones finitas, donde la población constó

de 117 estudiantes de la DACEA, con un error

permitido del 11% y un nivel de confianza

estimado del 95% dando como resultado una

muestra de cincuenta y tres alumnos

(Hernandez et al., 2014), esta encuesta se

realizó cuando los alumnos estaban realizando

su trámite de baja en el año 2013. Después de

seleccionar a los sujetos de estudio, se llevó a

cabo el proceso de recolección de datos, se

diseñó un instrumento tipo entrevista semi-

estructurada (Ryan Berente, 2007), la cual fue

valorada previo a su aplicación final por seis

expertos, las observaciones y recomendaciones

fueron incluidas en el formato final de la

entrevista, donde se consideraron todos los

factores.

Análisis e interpretación de los

resultados: Una vez obtenidos los datos se

realizó un análisis e interpretación de los

mismo, con el fin de identificar los patrones de

coincidencia para llegar de esta manera a las

conclusiones finales (Poot, Faems y

Vanhaverbeke, 2009).

Fiabilidad

La confiabilidad define como el grado de un

instrumento de varios ítems mide

consistentemente una muestra de la población,

para el coeficiente alfa de Cronbach se usa para

medir la confiabilidad del tipo de consistencia

interna de una escala (Prieto y Delgado 2010),

para esta investigación se diseñó un

instrumento con 38 ítems, de los cuales se

determinaron dos variables denominadas

factores internos, la cual al realizar el análisis

estadístico se requirió eliminar tres ítem y de

factores externos se eliminaron 3 ítems, con la

finalidad de mejorar la fiabilidad.

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gestión CRM. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Por tanto, en la tabla 3 se detallan los

valores alcanzado por el coeficiente alfa de

Cronbach, para cada una de la escalas.

Instrumento Alfa de

Cronbach

No. De

ítems

General .822 34

Factores

Internos

.783 24

Factores

Externos

.715 10

Tabla 3 Fiabilidad del instrumento

Validez

Se efectuó un análisis correlacional entre las

dimensiones de factores internos y factores

externos y los niveles alcanzados por éstas,

superando el valor crítico del 0.3 (Hernández et

al., 2010), con estos valores se afirmó que las

escalas utilizadas en esta investigación pueden

ser consideradas válidas (Tabla 4).

Factores

Internos

Factores

Externos

Factores

Internos

1 .560**

Factores

Externos

.560** 1

** La correlación es significativa al nivel 0.01

(bilateral)

Tabla 4 Validez del instrumento

Resultados

Factores externos

De acuerdo a esta investigación los factores

externos son aquellos que influyen en la alta

deserción pero que no están relacionados con el

quehacer diario de la universidad, por tanto los:

a) Problemas económicos, b) Problemas

familiares y c) problemas laborables se

determinaron como factores externos y de

acuerdo a las encuestas aplicadas esto son los

resultados.

a) Problemas Económicos

El porcentaje más impactante refiere que el

setenta y dos por ciento de los estudiantes de la

DACEA en la universidad, consideran que las

becas otorgadas por la misma, son viables para

sostener sus estudios (Figura 3). Sin embargo,

es la mayoría de los estudiantes (80%) quienes

considera que el costo beneficio de la beca es

relativa al pago de la colegiatura, pero para ello,

un 68% refiere que las convocatorias podrían

ser difundidas de manera más oportuna (Figura

3).

Figura 3 Apoyo de becas universitarias

b) Problemas familiares

Más de la mitad de los alumnos (60 %)

consideran que pueden realizar sus estudios sin

el apoyo de algún familiar. Un punto

importante, resalta que el sesenta y cuatro por

ciento de ellos consideran que han tenido apoyo

a través del sistema de tutorías de la

universidad y solo el 38% menciona que ha

requerido del apoyo terapéutico en su estancia.

Finalmente, y de manera impactante es el

ochenta y ocho por ciento de los alumnos,

quienes consideran que el sistema de tutorías ha

incrementado en ellos la integración personal

(Figura 4).

Figura 4 Problemas Familiares

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c) Problemas laborables

Por lo que respecta a este factor externo, es el

80% de los alumnos encuestados quienes

mencionan que requieren de un trabajo para

sostener sus estudios universitarios. Sin

embargo, cuarenta y cinco por ciento de los

alumnos mencionan que sus actividades

laborales interfieren con sus horas de estudios;

contraponiendo en ambos factores equivalentes

al 49% que comentan que no tienen problemas

en sus trabajo a causa de sus actividades

estudiantiles, o que su actividad laboral no

infiere en problemática alguna como estudiante

de esta universidad (Figura 5).

Figura 5 Problemas Laborables

Factores internos

De acuerdo a esta investigación los factores

internos son aquellos que influyen en la alta

deserción relacionados con el quehacer diario

de la universidad, por tanto los factores de: a)

Reprobación, b) Cambio de universidad, c)

Cambio de carrera, d) Cambio de turno y e)

Problemas de seguridad, se determinaron como

factores internos y de acuerdo a las encuestas

aplicadas esto son los resultados.

a) Reprobación

El ochenta y un por ciento de los alumnos

conocen las ponderaciones de la calificación

final de cada una de sus asignaturas, además de

que en su mayoría, 84 % de los estudiantes

consideran que los profesores de la universidad

comunican oportunamente los resultados de las

evaluaciones realizadas durante el periodo

cuatrimestral.

Sin embargo, solo el ochenta y dos por

ciento de los encuestados refiere que los

profesores realizan los exámenes de

recuperación y extraordinarios a los que tienen

derecho y más de la mitad (78%) de los

profesores otorgan una retroalimentación de sus

calificaciones reprobatorias. Finalmente, 80%

por ciento de estos jóvenes consideran que el

número de oportunidades otorgadas para

acreditar una materia resultan suficientes y el

ochenta y un porciento de estos mismos,

mencionan que los profesores informaron sobre

número de asistencias requeridas para contar

con el derecho a presentar evaluaciones tanto

ordinarias como extraordinarias (Figura 6).

Figura 6 Reprobación

b) Cambio de universidad

El ochenta por ciento de los alumnos se

encuentran conformes con los servicios y la

atención proporcionada por la universidad;

menos de la mitad (44 %), de los alumnos

mencionan que su cambio se originó por un mal

servicio recibido. Cabe resaltar un factor

importante que refiere precisamente, a la

calidad en la educación de la oferta otorgada a

los estudiantes y de como ellos perciben su

importancia (90%) para el desarrollo de sus

egresados. Por lo que aun cuando esta tuviera

una disminución, un ochenta y cuatro por ciento

de los estudiantes no cambiarían de institución

ya que su percepción de calidad es

determinante. Por lo que respecta al horario de

clases y su determinación para realizar un

cambio de universidad, esto no resulta

representativo, ya que es solo un 38% de los

encuestados quienes lo consideran inapropiado

(Figura 7).

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Figura 7 Cambio de Universidad

c) Cambio de carrera

Un 84% de los alumnos encuestados, tiene una

orientación vocacional clara por la carrera de su

elección. En cuanto a procesos, solo el 59%

refiere desconocer cuales son los pasos para

realizar un cambio de oferta educativa y más de

un tercio de los alumnos (36%), consideran

inadecuados los trámites para generar un

cambio. No obstante, más de la mitad (58%)

consideran que estos procesos pueden

mejorarse (Figura 8).

Figura 8 Cambio de Carrera

Discusiones

De acuerdo a Voelkl et al., (2009), las

instituciones de educación superior, deben

establecer procesos con valor agregado a partir

de CRM, desde diferentes enfoques educativos,

al mismo tiempo, Hilbert et al.(2007), los

beneficios de la competitividad se derivan en la

reorientación organizacional, tanto para la

entidad de educación superior como para los

usuarios a lo largo de su ciclo de vida, de

acuerdo a los resultados obtenidos podemos

denotar la necesidad de implementar un CMR

en la Universidad Tecnológica Emiliano

Zapata, con la finalidad de disminuir el índice

de deserción de los alumnos en el nivel de

Técnico Superior Universitario.

Conclusiones y trabajos futuros

El resultado de esta investigación, contribuyó

para determinar la fiabilidad y validez

del instrumento con la finalidad de generar

modelo de gestión administrativa, el cual

permitirá atender a los alumnos no solo como

emisores, este nuevo modelo determina la

viabilidad para dar atención personalizada a los

requerimientos específicos tanto de los

estudiantes como de la propia institución. Un

modelo altamente competitivo, requiere una

visión innovadora que le permita ofrecer

servicios oportunos y acordes a las necesidades

actuales del entorno educativo. Si bien es cierto

que el uso de un CRM aplica como una

herramienta para modelo de negocios, es una

realidad migrar al uso de este instrumento

visualizando al estudiante como un verdadero

“cliente”, la satisfacción de éste en la atención

de necesidades concretas, contribuirá durante su

trayectoria, con la certeza en las decisiones de

permanencia. Es una realidad también que el

uso de las tecnologías de la información no son

condicionantes para la operatividad del modelo,

un sistema dinámico de comunicación realiza

de manera efectiva la optimización de los

procesos en las diferentes áreas que contribuyen

de manera integral al otorgamiento de los

servicios educativos en un nivel superior, como

lo es el de Técnico Superior Universitarios en la

UTEZ.

Referencias

Campos, A. y Martínez, M. (2011). El Sistema

Institucional de Tutorías como sistema de

gestión de la actividad tutorial en la UTEZ.

Primer Congreso de Tutorías de Universidades

Tecnológicas. México.

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324

Artículo Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

Septiembre 2015 Vol.2 No.4 324-337

Clusterización en minería de datos: CJ y K-Medias aplicados a una encuesta de

opinión sobre acoso escolar en la UTNA

MEDINA, Gricelda*†, LUNA, Francisco, TAVAREZ, Felipe y MARTÍNEZ, Rocío

Recibido 17 de Julio, 2015; Aceptado17 de Septiembre, 2015

Resumen

En este trabajo se aplican métodos de aprendizaje no supervisado

de minería de datos, para analizar los resultados de una encuesta de

opinión sobre el acoso escolar, en la Universidad Tecnológica del

Norte de Aguascalientes (UTNA). El estudio fue aplicado a 131

estudiantes en la carrera de Tecnologías de la Información y la

Comunicación. En base a los resultados obtenidos, se descubrió la

formación de 2 grupos con diferentes percepciones sobre el acoso

escolar. Un grupo de alumnos consideran que el acoso escolar se

genera principalmente porque tienen problemas en la familia, y el

otro grupo, cree que la intimidación se origina en la calle, por

juntarse con amigos que tienen un comportamiento negativo.

El objetivo del estudio, es el uso, de métodos de

aprendizaje supervizado aplicados al análisis descriptivo de datos,

específicamente para este caso de estudio, los datos de una encuesta

sobre percepción del acoso escolar. La metodología empleada para

el desarrollo de este estudio, incluyó primeramente el diseño de la

encuesta, resultado de la consulta de diversas fuentes de dicadas al

tema del acoso escolar. Después, se ingresaron los datos de la

encuesta, en el paquete desarrollado por la plataforma del programa

R, llamado R-Comander, y una vez procesados los datos por esta

herramienta se procedió al análisis de los resultados.

Minería de datos, KDD, clusterización jerárquica (CJ), K-

medias, acoso escolar

Abstract

In this work we applied unsupervised learning methods, to analyze

the results of an opinion survey about bullying in La Universidad

Tecnológica del Norte de Aguascalientes (UTNA). This study was

applied to 131 students in the career of Communication

Technologies at the University. We found the formation of 2 groups

with different perceptions about bullying. In the first group of

students they believe that bullying is mainly generated because they

have family problems, and the other group, believes that bullying

originates in the street, as result of, they come together with people

who have a negative behavior.

The objective of this study, is the use of unsupervised

learning methods, applied to data analysis, specifically for this

study, data from a survey on bullying perception. The methodology

used to develop this study icluded, first the survey design on

bullying, consulting many sources dedicates specifically on the

bullying topic. After that, the data were introduced in the package

data mining platform developed by R program, called R-Comander,

and once the data was processed by the tool we proceeded to

analyze the results.

Data mining, KDD, hierarchical clustering, K-medias, bullying

Citación: MEDINA, Gricelda, LUNA, Francisco, TAVAREZ, Felipe y MARTÍNEZ, Rocío. Clusterización en minería de

datos: CJ y K-Medias aplicados a una encuesta de opinión sobre acoso escolar en la UTNA. Revista de Análisis

Cuantitativo y Estadístico 2015, 2-4: 324-337

* Correspondencia al Autor (Correo Electrónico: [email protected])

†Investigador contribuyendo como primer autor

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Artículo Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

Septiembre 2015 Vol.2 No.4 324-337

ISSN 2410-3438

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MEDINA, Gricelda, LUNA, Francisco, TAVAREZ, Felipe y MARTÍNEZ, Rocío.

Clusterización en minería de datos: CJ y K-Medias aplicados a una encuesta de

opinión sobre acoso escolar en la UTNA. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015.

Introducción

En la actualidad existe una creciente necesidad

de generar nuevas teorías y herramientas

computacionales, que ayuden a extraer

información y conocimiento útil, de los grandes

volúmenes de datos existentes, debido al uso

constante de los avances tecnológicos en el

manejo y generación de información. Estas

teorías y herramientas son temas concernientes

al proceso de descubrimiento de conocimiento

en bases de datos (KDD, Knowledge Discovery

in Databases), término acuñado por primera vez

en el primer taller KDD en 1989 (Hand 01,

Jiawei 06) y que involucra desde el

entendimiento del dominio de aplicación,

pasando por la limpieza de datos y la extracción

del conocimiento, hasta el uso y aplicación de

ese conocimiento adquirido. La minería de

datos es una de las principales etapas de este

proceso (KDD) Fig1, en la cual se aplican a los

datos métodos matemáticos, estadísticos o

algorítmicos, con el objetivo de descubrir

patrones e información oculta en ellos. Esto le

ha valido a la minería de datos la atención de la

industria y la sociedad, por a la amplia gama de

métodos y técnicas que ofrece para este

propósito. La información y los conocimientos

o patrones adquiridos a través del proceso de

minería de datos, han sido utilizados en

múltiples aplicaciones que van desde el análisis

de mercado (segmentación de clientes,

previsión de ventas, análisis de riesgo),

detección de fraudes (tarjetas de crédito,

servicios telefónicos, pagos de impuestos etc.),

retención de clientes (estudio de hábitos de

consumo), hasta la exploración de la ciencia y

la medicina (Valenga 07, La Red 14, Jiawei 06)

donde en el área de genética, analizando

cambios en las secuencias de ADN, se ha

podido determinar el riesgo de desarrollar

enfermedades como el cáncer, lo cual ha

ayudado a mejorar el diagnóstico, prevención y

tratamiento de este tipo de enfermedades (Perez

08).

Este documento está dividido en 6

apartados que contienen lo iguiente: El primer

apartado, habla de los resultados encontrados en

la aplicación de la encuesta nacional, sobre

sobre exclusión, intolerancia y violencia en las

escuelas de educación media superior, en

México. El apartado 2, contiene una

descripción general del significado de la

minería de datos y su clasificación, en base al

tipo de tareas que maneja. El tercer apartado

describe la metodología que se utilizó para el

desarrollo de este estudio, detallando cada

técnica empleada. En el apartado 4 están los

resultados obtenidos de la aplicación de la

encuesta, y procesados por el programa R-

Comander. Los trabajos similares encontrados

en la bibliografía, se mencionan en el apartado

5, y finalmente en el apartado 6 se definen las

conclusiones finales del proyecto.

Figura 1 Proceso KDD (Fayyad 96)

Acoso escolar

El año pasado se aplicó la Tercera Encuesta

Nacional sobre Exclusión, Intolerancia y

Violencia en las Escuelas de Educación Media

Superior, por el Sistema Educativo de México.

Limpieza de datos

Bases de datos

Integración de datos

Selección

Bodega de datos

Objetivo del análisis

Minería de datos

Evaluación de

patrones

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La encuesta se realizó con un muestreo

probabilístico en 150 escuelas de educación

superior, para obtener un tamaño de muestra de

1.500 estudiantes.

La encuesta abordó cuestiones

relacionadas con las relaciones interpersonales

en el espacio de la comunidad escolar, y

proporciona una breve descripción de las

relaciones sociales entre los compañeros de

clase, y de eventos particulares que muestran

signos de agresión o violencia en estas

relaciones sociales.

Los datos obtenidos permitieron

establecer la presencia de violencia psicológica

y situaciones de violencia física o verbal, a los

estudiantes en la escuela, en el 72% de los

hombres y el 65% de las mujeres encuestadas.

Aunque la mayoría de los casos notificados

fueron esporádicos y sólo parte de los

estudiantes, reportaron hechos de violencia que

se presentan en varias ocasiones. Hay indicios,

de que los estudiantes que tenían la violencia

recurrente registraron un aumento del

absentismo, superior al 30% en comparación

con los estudiantes que no han sufrido. Además

el 30,3% de los estudiantes encuestados no

consideran la escuela como un lugar seguro. Es

por ello que, consideramos el acoso escolar

como un tema de suma importancia en el

ámbito educativo y que requiere de

herramientas de análisis, que nos ayuden a

detectar indicios de violencia en las

instituciones, para implementar acciones que

nos ayuden a disminuír los actos y las

consecuencias de éstos en los estudiantes a

cualquier nivel educativo.

Minería de Datos

El propósito de aplicar a los datos técnicas de

minería, es para buscar generalmente dos tipos

de tareas u objetivos:

La descripción o la predicción y cada

una de estas tareas se describen a continuación:

(La Red 14, Shu 2012)

a. Tareas descriptivas o exploratorias

(Aprendizaje no supervisado).

El objetivo de este tipo de tareas es particionar

o segmentar un conjunto de datos o individuos

en grupos. Los grupos se forman basados en la

similaridad de los datos o individuos en ciertas

variables.

También se les conoce como

aprendizaje no supervisado, porque, buscan sin

orientación cosas en los datos, son exploratorias

y descriptivas, e implican buscar en los datos

patrones comunes de comportamiento

(características similares, preferencias,

conductas, hábitos, etc.). En este tipo de tareas

el método descubre de forma autónoma en los

datos de entrada, características, correlaciones y

categorías similares entre ellos. Son técnicas

que parten de una medida de proximidad entre

individuos y a partir de una población total,

buscan agrupar a los individuos más parecidos

entre sí, según una serie de variables

mesuradas. Las características a cubrir son que,

los grupos o conglomerados deben ser lo más

acoplados o parecidos al cluster (grupo), y los

clusters lo más separados o diferentes posible

entre sí. Se tienen varios métodos descriptivos

en minería de datos, enfocados a este tipo de

tareas, entre los más comunes se encuentran:

- Clusterización jerárquica (CJ).

- K-medias.

- Análisis de componentes principales (ACP).

- OLAP (On Line Analytical Processing).

- Métodos factoriales.

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b. Tareas Predictivas (Aprendizaje

supervisado)

Este tipo de tareas, pretenden predecir valores

futuros, o desconocidos, de las variables

(volúmenes de ventas, posibles clientes

fraudulentos, clientes buenos pagadores o no,

Etc.). También se les denomina aprendizaje

supervisado y su objetivo es el de crear una

función capaz de predecir el valor

correspondiente a una variable, después de

haber analizado una serie de ejemplos (los datos

de entrenamiento). También se cuenta con

varios métodos de tipo predictivo en minería de

datos, entre los más comunes se tienen:

- Series de tiempo.

- Análisis discriminante.

- Regresión.

- Árboles de decisión.

- Suport Vectors Machine.

- Métodos bootstrapping.

Metodología

El presente trabajo se ha centrado

principalmente en el estudio de los métodos de

clusterización: Clusterización jerárquica (CJ) y

K-medias, empleándolos para analizar los

resultados obtenidos de una encuesta de opinión

sobre acoso escolar. La encuesta fue aplicada a

131 alumnos de la carrera de Tecnologías de la

Información y la Comunicación, de la

Universidad Tecnológica del Norte de

Aguascalientes, y mediante los métodos de

clusterización antes mencionados, se

encontraron los grupos afines en cuanto a su

percepción acerca del tema del acoso escolar.

El funcionamiento de ambos métodos

utilizados se describen a continuación:

a. Clusterización Jerárquica.

El objetivo de la Clusterización Jerárquica o

Clasificación automática, es que, a partir de una

tabla de datos, donde las columnas representan

las variables y los renglones los individuos, se

construye un dendograma, al cual se le hace un

corte para identificar los clusters o

conglomerados y así encontrar información a

partir de éstos. Fig 2 (Hand 01).

Este método de clusterización se basa en

la idea de calcular las distancias o índices de

disimilitud de todos contra todos (variables o

individuos) en una tabla.

El índice de disimilitud, es una función

matemática que toma a dos individuos y les

asigna un número entre 0 y más infinito (0,+∞),

que tiene que cumplir la propiedad, de ser

simétrica, es decir, que la distancia entre x y y,

es la misma que entre y y x.

Propiedad de simetría.

d: IxI → [0, +∞] (1)

Y

d(x, y) = d(y, x) para todo x, y ϵ I (2)

Para el cálculo de estos índices de

disimilitud, existen varias fórmulas, como la

fórmula de la distancia Euclídea, la distancia

Euclídea al cuadrado, o la fórmula de la

distancia de Manhattan, entre otras, pero la más

común, es el la fórmula de la distancia

Euclídea, la cual se utilizó para analizar los

resultados de la encuesta (Hand 01, Mirkin 05).

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Figura 2 Esquema del método Clusterización Jerárquica

(CJ).

Distancia Euclídea

d(Xi, Xs) = √∑ (Xij − Xsj)2p

j=1 (3)

Una vez calculados los índices de

disimilitud a través del cálculo de las distancias

de todos los individuos, se obtiene como

resultado una matriz simétrica de distancias, la

cual se utiliza para unir por parejas, aquellos

individuos cuyos índices de disimilitud sean

menores, luego se une la pareja con los menores

índices de disimilitud siguientes y así

sucesivamente para unir todos los individuos.

Una vez unidos los individuos, ahora, a

través de un índice de agregación se proceden a

unir grupos de individuos, para lo cual, existen

también varias fórmulas, como la del índice de

agregación de Ward, la fórmula de enlace

simple, la de enlace medio, o completo, o la de

McQuitty entre otras, pero la más común es la

fórmula del índice de agregación de Ward

(Jiawei 06, Chambers 09).

Agregación de Ward

δw(x, y) = |x|. |y|

|x|+ |y| ||gx − gy||2 (4)

Una vez unidos los grupos de individuos

se genera finalmente la estructura dendograma,

y a partir de ésta, se pueden encontrar los

clusters o conglomerados de la tabla de datos,

para finalmente analizarlos y encontrar la

información que proporcionan (Valenga 07,

Jiawei 06, Yakushev 14).

b. K-medias.

Es el método más usado para hacer clustering y

generalmente se utiliza, cuando se analizan

volúmenes considerables de información, esto

debido a que, el método de CJ tiene un

problema de crecimiento exponencial en los

cálculos, pues al realizar las operaciones de las

distancias de todos contra todos los individuos

en una tabla, se puede convertir en un proceso

muy pesado computacionalmente. Por ejemplo

al analizar una tabla cuando se cuentan con

miles de registros.

El objetivo del método K-medias, es el

mismo que el del método CJ, o el método ACP,

etc. Encontrar clusters lo más homogéneo

posible entre los individuos de cada cluster y

que los clusters entre ellos sean lo más diferente

posible uno de otro. El método K-medias, inicia

asignando al azar cada individuo a un cluster,

una vez asignados todos los individuos, el

siguiente paso es calcular el centro de gravedad

de cada cluster, para luego calcular las

distancias de todos los individuos a su centro de

gravedad (Jiawei 06). Si algunos individuos

están más cerca al centro de gravedad de otro

cluster que al centro de gravedad del cluster

asignado, se hace una reasignación (se cambian

de cluster) y se reacomodan los cluster

nuevamente.

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Y se vuelve a realizar el mismo

procedimiento, es decir, nuevamente se

calculan los centros de gravedad de cada cluster

y si otra vez hay individuos que están más cerca

al centro de gravedad de otro cluster que al

cluster asignado, se vuelven a reasignar (se

cambian de cluster) reacomodando los cluster.

Y así sucesivamente, se sigue iterando, hasta

que no haya cambios, o se supere un número

máximo de iteracciones indicadas al inicio del

proceso, porque, si se tiene por ejemplo, un

millón de registros los cambios no se logran

estabilizar, por lo que se asigna un número

máximo de iteracciones para que el algoritmo

pare en un momento determinado. Fig 3.

Figura 3 Esquema del método K-medias

El centro de gravedad de un cluster se

calcula, con el promedio vectorial de los

individuos que pertenecen al cluster, mediante

la siguiente fórmula.

Centro de gravedad de un cluster.

gk = 1

|Ck|

∑ Xi,i∈Ck (5)

Dónde: k = número de clusters. Y gk =

representa al centro de gravedad de cada clase.

Para el cálculo del centro de gravedad total, lo

que se hace es, promediar todos los vectores y

dividirlos entre n, donde n es la cantidad de

datos en la base de datos (Husson 10, Mirkin

05).

Cálculo del centro de gravedad total.

g =1

n∑ Xi

ni=1 (6)

Donde n = cantidad de datos en la tabla

de datos.

El término inercia total, es un valor que

se calcula promediando las distancias de los

vectores al centro de gravedad total, lo que

indica la desviación estándar de cada vector con

la media general de inercia.

Cálculo de la inercia total.

I =1

n ∑ ||Xi − g||2n

i=1 (7)

El término inercia inter clases, es el valor

que indica qué tan distantes o diferentes están

las clases una de otra, y su cálculo, se realiza

calculando la distancia del centro de gravedad

de cada clase al centro de gravedad total, para

luego realizar un promedio ponderado de esas

distancias y elevarlo al cuadrado.

B(P) = ∑|Ck

|

n

KK=1 ||gk − g||2 (8)

Dónde Ck= Número de elementos.

El término inercia de una clase o inercia

intra clase, es un valor que indica que tan bien

están acopladas las clases, o que tan parecidos y

semejantes son los individuos que integran la

clase (Graham 11, Chambers 09).

Su cálculo, implica la suma de las

distancias de los individuos que pertenecen a

una clase a su centro de gravedad, realizando el

mismo procedimiento para las n clases,

finalmente se suman los promedios y se dividen

entre el número de clases (Bullyinformate.org

15).

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W(P) = ∑ I(Ck) =1

n

KK=1 ∑ ∑ ||Xi −i∈Ck

KK=1

gk||2 (9)

El objetivo principal de esto, es

maximizar la distancia inter clases B (P) y

minimizar la distancia intra clases W(P), para

dejar clusters lo más diferentes uno de otro

B(P) y que los individuos de un cluster sean lo

más homogéneos posible W(P).

Con el método de K-means se logra

resolver el problema combinatorio del método

de clasificación jerárquica (CJ), ya que en este

último, los cálculos crecen exponencialmente, y

el método de k-means reduce sus cálculos a un

tiempo polinomial lo cual lo hace factible de

calcular (Husson 10, Graham 11, Fayyad 96).

c. Programa R-Comander.

El análisis de ambos métodos fueron

procesados en el programa estadístico de R a

través de la interfaz gráfica del paquete R

Commander, diseñada por John Fox, de la

Universidad de Hamilton, Ontario, Canadá, que

cubre la mayor parte de los análisis estadísticos

más habituales de R, a través de menús

desplegables (Arriaza 08, Artime 13, Cena 15,

Le 08, Torsten 09).

Resultados obtenidos

La encuesta de opinión sobre acoso escolar

aplicada a los 131 alumnos incluyó 7 preguntas

manejando 26 variables a considerar. Esta

encuesta fue diseñada considerando los

enfoques y propuestas de algunos organismos

sociales y gubernamentales especialistas en el

tema del acoso escolar (Bullyinformate.org 15,

Montaño 14, Pang-Ning 06, Merino 08, OCSE

15). En cada pregunta, los alumnos solo podían

elegir una única respuesta. La Tabla 1, muestra

el contenido de la encuesta que se aplicó:

1. El acoso escolar es:

p1a) Un pasatiempo

p1b) Algo normal que pasa.

p1c) Es un abuso y causa dolor.

P1d) Mostrar fortaleza y liderazgo.

2. Selecciona la que consideres la principal

consecuencia del acoso escolar.

p2a) Sentir miedo.

p2b) Bajas calificaciones, abandonar la escuela.

p2c) No tiene consecuencias.

p2d) Puede provocar que alguien llegue a suicidarse.

3. ¿Qué tendría que suceder para arreglar este

problema? p3a) No se puede arreglar.

p3b) Que hagan algo los profesores/as y las familias.

p3c) Que hagan algo los compañeros.

P3d) Solo con sanciones legales.

4. ¿Por qué crees que algunos/as intimiden a otros/as?

p4a) Por gastar una broma o molestar.

p4b) Porque se meten con ellos/as.

P4c) Porque son más fuertes.

P4d) Problemas en su familia.

5. ¿Dónde crees que se origina principalmente el acoso? p5a) En la casa.

p5b) Afuera con los amigos.

p5c) Es la personalidad de cada quien.

p5d) Por ver películas, videojuegos, programas de TV.

6. ¿Qué piensas de los chicos o chicas que intimidan a

otros? p6a) Nada, paso el tema.

p6b) Me parece mal.

p6c) Es normal que pase entre compañeros.

p6d) Hacen bien, tendrán sus motivos.

7. ¿Conoces a alguien o sabes de algún caso de acoso

escolar en esta institución?

p7a) No.

p7b) Si.

Tabla 1 Cuestionario de opinión sobre acoso escolar

En la Figura 4 se muestra la matriz

binaria de datos, generada de procesar los

resultados de la aplicación de las encuestas.

Por cuestiones de simplicidad se utilizó

una clave de identificación para cada posible

respuesta en cada pregunta, y como la encuesta

fue anónima no se utilizaron nombres de

alumnos, solo una nomenclatura que identifica

al grupo al que pertenece cada alumno y un

número consecutivo para control de la cantidad

de alumnos que respondieron la encuesta por

grupo.

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Figura 4 Matriz binaria de datos

A continuación se detallan los

resultados obtenidos por cada método de

clusterización, que se utilizó para para analizar

la información de las encuestas.

a. Resultados obtenidos con el método de

Clusterización Jerárquica (CJ).

Mediante el método de Clusterización

Jerárquica se obtuvo lo siguiente: Se ingresó al

programa la matriz binaria de datos y se

calcularon los índices de disimilitud de todos

los individuos, utilizando la fórmula de la

distancia Euclídea generando como resultado la

matriz simétrica de distancias que se muestra en

la Fig. 5.

Figura 5 Matriz simétrica de distancias

Mediante el uso de la fórmula del índice

de agregación de Ward, para unir los grupos de

individuos, se obtuvo como resultado, los

siguientes dendogramas, en 3D y 2D Fig. 6 y

Fig. 7 respectivamente.

Figura 6 Dendograma 3D

Figura 7 Dendograma

Una vez creados los dendogramas en el

método CJ, se puede ver claramente que el

sistema, generó 2 clusters o grupos, el grupo

número 1 con 86 alumnos y el número 2 con

46.

Figura 8 Gráfico general

La Fig. 8 muestra el gráfico general

donde se observan las características que

definen a cada cluster, encontrando diferencias

muy marcadas en las preguntas 2, 3, 4 y 5.

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Analizando los resultados por separado

de cada una de estas preguntas se tiene que: En

la pregunta 2 (Selecciona la que consideres la

principal consecuencia del acoso escolar), el

cluster 1 opina que puede llegar hasta el

suicidio (52%) y el cluster 2 considera que

causa miedo principalmente (60%). Fig. 9.

Figura 9 Histograma de la pregunta 2

En la pregunta 3 (¿Qué tendría que

suceder para arreglar el problema del acoso

escolar?), el cluster 1 opina que deben hacer

algo los profesores y las familias (67%), incluso

los compañeros (18%), en cambio el cluster 2

opina que el problema se puede parar aplicando

sanciones legales (39%) y está más a favor de la

intervención de los compañeros (30% en

comparación con el 18% del cluster 1). Fig. 10.

Figura 10 Histograma de la pregunta 3

En cuanto a los resultados de analizar las

respuestas de la pregunta 4.

(¿Por qué crees que algunos/as intimiden

a otros/as?), casi el 100% del cluster 1, opina,

que unos intimidan a otros porque tienen

problemas en su casa (98%), en cambio el

cluster 2 opina que lo hacen principalmente por

molestar o gastar una broma (71%) Fig. 11.

Figura 11 Histograma de la pregunta 4

Analizando las respuestas de la pregunta

5 (¿Dónde crees que se origina el acoso

escolar?), el cluster 1 opina que es en la casa

(71%) y en ocasiones con los amigos (25%), en

cambio los del cluster 2 opinan lo contrario,

que es principalmente con los amigos (65%) y

solo algunos que es en el hogar (25%). Fig. 12.

Figura 12 Histograma de la pregunta 5

En cuanto a los resultados de las

preguntas 1 (¿El acoso escolar es?) y 7

(Conoces de algún caso de acoso escolar en esta

institución), en ambos clusters los resultados

son muy parecidos, como puede observarse en

la Fig 13.

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Por lo menos el 80% de de ambos

clusters opina que el acoso escolar es un abuso

y causa dolor. Y el 25% de todos los

encuestados en ambos clusters considera que ha

sufrido en algún momento acoso escolar en la

institución, lo cual representa 32 alumnos de los

encuestados.

Figura 13 Histograma de la pregunta 6

b. Resultados obtenidos con el método de K-

medias.

Se cargaron los datos de la matriz binaria, y se

le indicó al programa R-Comander que

mediante el método K-medias se debían generar

2 cluster’s, igual como los generó de manera

automática en el método de Clusterización

Jerárquica. En este método los clusters se

formaron de la siguiente manera: El cluster 1 se

creó con 44 alumnos y el cluster 2 con 87, un

resultado muy similar al obtenido con el

método CJ. Por cuestiones de la herramienta y

como la asignación de cada individuo al cluster

es al azar, el programa invirtió el número de

cluster, es decir, el cluster 1 del método de

clasificación jerárquica está representado por el

número 2 en este método, y viceversa, el cluster

2 del método CJ está representado por el

número 1 en el método de K-medias.

En este método el sistema generó el siguiente

biplot Fig. 14, donde indica, las tendencias de

las respuestas en cada pregunta para cada

cluster.

Figura 14 Biplot de K-medias

Las distancias de las flechas en el biplot,

indican la representación de las respuestas de

cada pregunta. Entre más cerca esté la flecha de

la periferia del cuadrado, significa que fue una

respuesta muy seleccionada en la encuesta, y en

el entorno de ésta, se encuentra el número de

cluster al cual pertenece dicha selección. Entre

menor sea la distancia de las fechas o estas

estén más cercanas al centro, significa que

dichas respuestas no fueron de las más

seleccionadas por los alumnos.

Pregunta Cluster1 con K-

medias

Cluster2 con CJ

2. Principal consecuencia del

acoso escolar

P2a) Sentir miedo. P2a) Sentir miedo. P2a) Bajas

calificaciones.

3. ¿Qué se debe hacer para

arreglar este

problema?

P3c) Deben hacer algo los

compañeros.

P3c) Deben hacer algo los compañeros.

P3d) Con sanciones

legales.

4. ¿Por qué

Unos/as

intimiden a otros/as?

P4a) Por gastar una

broma o molestar

P4a) Por gastar una

broma o molestar

5. ¿Dónde se

origina principalmente

el acoso

P5b) y P5c) Con los

amigos y por la personalidad de

cada quien.

P5b) Con los amigos y

por la personalidad de cada quien.

Tabla 2 Comparación de características del cluster 1

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Clusterización en minería de datos: CJ y K-Medias aplicados a una encuesta de

opinión sobre acoso escolar en la UTNA. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015.

Como puede observarse, el cluster 1

eligió las respuestas p2a, p3c, p4a, p5b y p5c,

detalladas en la Tabla 2. En cambio en el

cluster 2 se puede ver, que las respuestas más

seleccionadas son: p2d, p3c, p4d y p5a,

respuestas similares al cluster 1 del método CJ.

En la Tabla 3 se detalla cada respuesta,

especificando el método de clusterización

aplicado.

Pregunta Cluster2 con K-

medias

Cluster2 con CJ

2. Principal

consecuencia del

acoso escolar

P2d) puede

provocar que

alguien llegue a suicidarse.

P2d) Puede provocar

el suicidio.

P2c) Bajas calific.

3. Que se debe hacer para arreglar

este problema

P3c) deben hacer algo los profesores

y las familias.

P3c) deben hacer algo los profesores y las

familias.

4. Porqué Unos/as

intimiden a

otros/as?

P4d) Porque tienen

problemas en su

familia.

P4d) Porque tienen

problemas en su

familia.

5. ¿Dónde se origina

principalmente el

acoso.

P5a) Se origina principalmente en

la casa.

P5a) Se origina principalmente en la

casa.

Tabla 3 Comparación de características del cluster 2

Los resultados de las respuestas en las

preguntas 1 y 7 no son visibles en el biplot, lo

que indica que están muy cerca del centro, es

decir, que son muy similares en sus respuestas

y no destacan diferencias considerables entre

ellas. En cuanto a las inercias obtenidas, la

inercia total indicó un valor de 2.856. El valor

de la inercia inter clases B(P) fue de 0.473 y la

inercia intra clases W(P) de 2.383, sumando

ambas inercias se tiene un total de 2.856, que es

el valor de la inercia total. Comprobando con

ello el teorema de la dualidad de Fisher, que

indica que la sumas de las inercias inter clases e

intra clases es igual a la inercia total de la nube

de puntos.

Trabajos relacionados

Se tienen varios trabajos relacionados a la

aplicación de métodos de clusterización

utilizados para analizar grupos de individuos

con características similares. Entre los trabajos

analizados, se encuentran el uso de métodos

exploratorios de minería de datos para

identificar alumnos con riesgos de deserción o

fracaso escolar (La Red 14, Márquez 12). El

uso de clusterización para encontrar patrones de

conducta delictivos, o patrones de consumo de

drogas (Valenga 07), (La Red 14), (Yakushev

14). Trabajos de clusterización para la

Segmentación de clientes (Jo-Ting 13), para el

apoyo en la toma de decisiones de procesos de

negocios (Pérez 12, Pinzón 11, Sadat 15) y

patrones para análisis de percepción de la

corrupción (Paulus 15), o para analizar la

calidad de los productores de información

(Cena 15).

Conclusiones y trabajo a futuro

Como puede observarse, los resultados

obtenidos en cada pregunta, por ambos métodos

de clusterización son muy similares, lo que ha

permitido obtener patrones de percepción sobre

acoso escolar que definen específicamente a

cada cluster. Este tipo de información puede ser

de suma importancia para el área de Tutoría o

área de asesoría sicopedagógica dentro de la

institución. Con el objetivo de establecer

programas de pláticas y conferencias enfocadas

a cada grupo de alumnos con características

similares. Para el cluster 2, se pueden organizar

programas de concientización sobre las

consecuencias del acoso escolar y técnicas de

integración grupal, para aquellos alumnos que

consideran que el acoso escolar se genera solo

por hacer una broma o por molestar, y que

opina que este tipo de conductas, se genera

principalmente en la calle con los amigos.

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Clusterización en minería de datos: CJ y K-Medias aplicados a una encuesta de

opinión sobre acoso escolar en la UTNA. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015.

Para los alumnos que integran el cluster

1, que piensa que el acoso se genera

principalmente en la casa y este se da por

problemas familiares principalmente, se puede

enfocar hacia ellos pláticas familiares, o de

orientación de ayuda especial cuando el caso así

lo requiera. Todo esto considerando que,

analizando los últimos porcentajes de deserción

escolar, en la institución, no se dan por bajos

rendimientos académicos, sino por problemas

personales que afectan a tal grado al alumno,

que deciden abandonar la escuela, debido a las

consecuencias que estos problemas implican

para ellos.

En relación al trabajo a futuro, la

aplicación de los métodos de aprendizaje

supervisado de minería de datos, tiene un

infinito campo de aplicación, ya que la

importancia de analizar datos e información

para identificar grupos con características afines

o simplemente para describir las características

de los mismos, es de suma importancia.

Específicamente para el tema del acoso escolar,

se planea analizar el tema, pero ahora desde el

uso de las redes sociales, donde mediante

métodos de aprendizaje supervisado, se

analizarán los comentarios realizados por los

alumnos, en sus publicaciones hacia otros

compañeros.

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Mercado de trabajo del ingeniero agroindustrial de la BUAP y competencias

profesionales del TSU en procesos alimentarios de la UTP

MANJARREZ, Juan*†´ & BERNAL, Hector´´

´Universidad Tecnológica de Puebla

´´Campus Acatzingo de la BUAP. Carretera Federal, Acatzingo Nopalucan Carmen Km. 9 Antigua Hacienda de Sn Pedro

Ovando. 75150. Acatzingo, Puebla.

Recibido 20 de Julio, 2015; Aceptado 18 de Septiembre, 2015

Resumen

En el presente estudio se realiza un análisis de los

requerimientos y expectativas del sector laboral, de la zona

de influencia de la Benemérita Universidad Autónoma de

Puebla (BUAP) y la Universidad Tecnológica de Puebla

(UTP), en relación con la pertinencia de estudios y el

mercado laboral para el ingeniero agroindustrial y el

profesionista Técnico Superior Universitario (TSU) en

procesos alimentarios respectivamente. Para el acopio de

información y datos del TSU, se realizó en el mes de agosto

del 2014 un taller en la UTP, en el que se siguió la

metodología de recolección de información para la

elaboración de planes de estudio basados en competencias,

adaptada en 1992 por el Ministerio de Educación de Quebec

(Ocampo, 2012). La metodología utilizada para el desarrollo

del taller se conoce como “Método IXE”, el cual tiene como

misión obtener el máximo de información por consenso y

así poder detectar las habilidades cognoscitivas,

psicomotoras y socio afectivas necesarias para ejercer una

función productiva bajo estándares de desempeño. Este

análisis permitió retroalimentar los programas de formación

sobre objetivos de aprendizaje, de una manera detallada y

precisa, logrando ejecuciones satisfactorias de las demandas

del mercado laboral (Manjarrez, 2013).

Educación agroindustrial, mercado de trabajo,

competencias profesionales

Abstract

In this study an analysis of the requirements and

expectations of the labor sector, the area of influence of the

Autonomous University of Puebla (BUAP) and the

Technological University of Puebla (UTP) is carried out in

relation to the relevance of studies and the labor market for

the agro-engineer and profesionista Superior Technical

University (TSU) in food processes respectively. For the

collection of information and data of TSU, it was held in

August 2014 a workshop on the UTP, in which the data

collection methodology was followed for the development

of curricula based on competences, adapted in 1992 by the

Ministry of Education of Quebec (Ocampo, 2012). The

methodology used in the workshop called "IXE Method",

which has the mission to obtain the maximum information

by consensus and thus to detect cognitive skills,

psychomotor and affective partner necessary to establish a

productive function under performance standards. This

analysis allowed feedback training programs on learning

objectives, a detailed and precise manner, achieving

satisfying the demands of the labor market (Manjarrez,

2013).

Agribusiness education, labor market, professional skills

Citación: MANJARREZ, Juan & BERNAL, Hector. Mercado de trabajo del ingeniero agroindustrial de la BUAP y

competencias profesionales del TSU en procesos alimentarios de la UTP. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

2015, 2-4: 338-347

* Correspondencia al Autor (Correo Electrónico: [email protected])

†Investigador contribuyendo como primer autor

© ECORFAN-Bolivia www.ecorfan.org/bolivia

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agroindustrial de la BUAP y competencias profesionales del TSU en procesos

alimentarios de la UTP. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Introducción

El Ingeniero agroindustrial es un recurso

humano con conocimientos y habilidades para

administrar sistemas de producción, así como

también procesar la industrialización de

productos alimentarios a través de las nuevas

tecnologías en beneficio de las unidades

productivas. Desde luego se busca que el

ordenamiento territorial y colocación de los

egresados, impacte en las necesidades de la

región y su industrialización (Bernal, et. al.

2010). En este contexto de formación de los

ingenieros se identifican tareas clave para su

formación con la metodología de recolección de

información, para la elaboración de planes de

estudio basados en competencias (Ocampo,

2012), y su propósito general se redacta de la

siguiente manera: Administrar los recursos y

procesos alimentarios de la empresa con base

en los estándares y normas establecidas, con la

finalidad de lograr su optimización, así como

también el diseño y desarrollo de nuevos

productos y/o procesos alimentarios y de esta

manera satisfacer los requerimientos de los

clientes. De este modo los futuros ingenieros

participan en el proceso de captación de

egresados del nivel medio superior, donde la

BUAP es la institución que ocupa el primer

lugar en cobertura entre las instituciones

públicas, contribuyendo así con un índice de

absorción en promedio de 5% y 10.5% con

respecto a los egresados de su zona de

influencia y del Estado respectivamente.

Básicamente el potencial se concentra y

comprenden 45 municipios, donde se localizan

687 instituciones con 24 mil 320 egresados de

los cuales; 20 mil 998 corresponden a los

bachilleratos generales, 2 mil 536 a los

bachilleratos tecnológicos, y 786 de los

Colegios de Educación Profesional Técnica

(CONALEP), todos ellos se consideran como

demanda potencial, para 240 Instituciones de

Educación Superior y 31 Normales en el Estado

(SEP, 2015).

En la BUAP los estudiantes que logran

obtener un promedio final de 8.5 o más a lo

largo de sus estudios, reciben el título de forma

automática, sin necesidad de presentar un

examen final o de escribir una tesis, y

adicionalmente, varias facultades introdujeron

formas adicionales, como la elaboración de una

tesina, o exámenes finales internos y externos,

como el Examen General de Egreso de

Licenciatura (EGEL) del CENEVAL; como

resultado, hay ahora una diversidad de opciones

para la titulación, como se refleja en la tabla

siguiente:

Formas de titulación Mujeres

(%)

Hombres

(%)

Tesis 27.4 33.8

Tesina 1.8 3.2

Promedio 48.9 33.8

Otro 4.4 3.1

No contesto 17.5 26.1

Total 100 100

Tabla 1 Titulación de los egresados de la BUAP

Por otro lado la inserción al mercado

laboral, según los datos de la encuesta, es un

proceso gradual que empieza antes de terminar

los estudios, así, el 38.8% de los egresados

trabajaba ya durante el último año de estudios

(Ibid).

Si trabajó durante su último año de estudios 38.8%

No trabajó durante su último año de estudios 61.3%

No contest 0.07%

Total 100%

Tabla 2 Porcentaje de estudiantes que trabajaron en su

último año de estudios (Ibid)

Si bien se evidencia una inserción

rápida al mercado de trabajo para una parte

importante de los estudiantes, también habrá

que constatar que esta inserción complica el

proceso de titulación, ya que resulta difícil

combinar casi treinta horas de trabajo fuera de

la universidad con la terminación de materias y

la elaboración de una tesis.

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Marco de Referencia Estatal

El Estado de Puebla tiene una ubicación

geográfica al norte 20° 50’, al sur 17°52´ de

latitud norte, al este 96°43´, al oeste 99°04’ de

longitud oeste. Puebla colinda al norte con los

estados de Hidalgo y Veracruz-Llave, al este

con Veracruz-Llave y Oaxaca, al sur con

Oaxaca y Guerrero, al oeste con Guerrero,

Morelos, México, Tlaxcala e Hidalgo. Cuenta

con una extensión de 33 mil 902 kilómetros

cuadrados, equivalente al 1.7% del total del

país (INEGI, 2015). El Estado de Puebla cuenta

con siete regiones socioeconómicas

configurado con cuatro regiones de

predominancia urbana (Angelópolis, Tehuacán

y Sierra Negra, Valle de Serdán y Valle de

Atlixco-Matamoros), y tres regiones de

predominancia rural (Sierra Nororiental, Sierra

Norte y la Mixteca).

Figura 1 Regiones Socioeconómicas del Estado de

Puebla

La población total en el Estado de

Puebla es de 5 millones 779 mil 829 habitantes,

el 52 % corresponde al sexo femenino y el 48

% al masculino, en la zona de influencia de la

BUAP y de la Universidad Tecnológica de

Puebla (UTP) se concentran 2 millones 578 mil

612 habitantes.

474 mil 429 están en un rango de edad

entre 20 y 24 años, el 27.9 % cursan estudios de

educación superior en esta zona, el 6.3 % lo

hace en otros municipios y el 65.8% no está

inscrito, lo que significa un potencial de

jóvenes que requieren apoyo para continuar sus

estudios (ibid).

Una de las oportunidades para la

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

(BUAP) y la Universidad Tecnológica de

Puebla (UTP), es su ubicación geográfica,

factor que ha influido en su consolidación y

desarrollo respectivamente; al contar en el

estado en con 1 mil 465 Bachilleratos y 158

escuelas de Profesional Técnico (en el ciclo

escolar 2013-2014) de los que egresaron en el

Estado 50 mil 748 alumnos (SEP, dirección de

planeación).

Figura 2 Zona de influencia identificando municipios

para BUAP Y UTP

En la zona de influencia de ambas

Universidades se comprenden 45 municipios,

donde se concentran 687 instituciones con 24

mil 320 egresados, 20 mil 998 corresponden a

los bachilleratos generales, 2 mil 536 a los

bachilleratos tecnológicos, y 786 de los

Colegios de Educación Profesional Técnica

(CONALEP), que se consideran como demanda

potencial, para 240 Instituciones de Educación

Superior y 31 Normales en el Estado.

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alimentarios de la UTP. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Siendo la UTP la institución que ocupa

el segundo lugar en cobertura después de la

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

(BUAP) entre las instituciones públicas;

contribuyendo así con un índice de absorción

en promedio de 10.5% y 5% con respecto a los

egresados de su zona de influencia y del Estado

respectivamente. Respecto al sector productivo,

en el Estado de Puebla se cuenta con un total de

2 mil 140 empresas distribuidas de la siguiente

forma 125 corresponden a grandes empresas,

386 a medianas y 1 mil 629 a las pequeñas. De

estas el 38.1% corresponden a la rama

industrial, el 39.7% corresponden al comercio y

el 22.2% al de servicios (ibid).

Alimentos procesados: Puebla, entre los

mayores productores

De acuerdo con información de ProMéxico, la

mayor parte de las empresas grandes

exportadoras, dedicadas al procesamiento de

alimentos, el estado de Puebla se encuentra

dentro de las entidades del país con mayor

número de empresas procesadoras y

exportadoras de alimentos, con un total de 42.

La entidad se sitúa por debajo del Distrito

Federal que cuenta con 242 empresas; Jalisco

con 159, Nuevo León con 144, Estado de

México con 124, Baja California con 69,

Michoacán con 62, Guanajuato con 52 y

Chihuahua con 46; la lista la completa Yucatán

con 40.

Grafico 1 Unidades económicas principales estados

Como se ha señalado Puebla es una de

las entidades con mayores unidades económicas

del sector de alimentos procesados, con 13 mil

494; se ubica sólo debajo del Estado de México

que tiene 21 mil 386; de acuerdo a cifras de la

Secretaría de Economía, en 2012 la Inversión

Extranjera Directa (IED) de la industria en

México se concentró en Nuevo León, Jalisco,

Edomex y el DF, de allí que la industria

procesadora de alimentos es uno de los sectores

clave en la economía del país (Secretaria de

Economía, 2015).

En México, según la secretaria de

economía la producción de alimentos

procesados en 2012 fue de 123 mil 954

millones de dólares, lo que representó un

incremento de 2.3% en comparación a 2011. La

industria alimenticia representa 23.2% del PIB

manufacturero y 4.1% del PIB total. Así

México es el segundo proveedor de alimentos a

los Estados Unidos y el tercer productor de

alimentos procesados en Latinoamérica; y a

nivel mundial, ocupa el octavo lugar. En 2012,

los principales destinos de exportación fueron

Estados Unidos, Japón, y Guatemala, con una

participación de 68.5%, 6.3%, y 2.4% en el

total de las exportaciones mexicanas de la

industria, respectivamente.

(http://mim.promexico.gob.mx/work/sites/mim/

resources/LocalCo999)ntent/72/2/Alimentos_pr

ocesados_ES.pdf).

Demanda presente y futura de mano de obra

calificada

La población económicamente activa del estado

representa el 60.24 % del total de población de

14 y más años, y la población inactiva 39.76 %,

conforme al tercer trimestre del año 2014

(SEDECO, 2015). De acuerdo con información

de ProMéxico, la mayor parte de las empresas

dedicadas al procesamiento de alimentos en

Puebla se dedican a las preparaciones

alimenticias y salsas.

242

159 144 12469 62 52 46 42 40

662

0

100

200

300

400

500

600

700

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agroindustrial de la BUAP y competencias profesionales del TSU en procesos

alimentarios de la UTP. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Puebla se encuentra dentro de las

entidades del país con mayor número de

empresas procesadoras exportadoras de

alimentos, con un total de 42. La entidad se

sitúa por debajo del Distrito Federal que cuenta

con 242 empresas; Jalisco con 159, Nuevo

León con 144, Estado de México con 124, Baja

California con 69, Michoacán con 62,

Guanajuato con 52 y Chihuahua con 46; la lista

la completa Yucatán con 40 (ibid).

Grafico 2 Proyección de matrícula de las UUTT

Respecto a la proyección de matrícula

total del Programa Educativo de TSU en

Procesos Alimentarios de todas las UUTT de

Puebla. La proyección se realizó con base a la

información histórica proporcionada por las

UUTT UT de Puebla, UT de Tecamachalco,

UT de Izúcar de Matamoros, UT de Xicotepec

de Juárez y la UT de Tehuacán. La gráfica

siguiente presenta para el estado de Puebla, el

número total de personas trabajando en esta

ocupación durante el período 2013-2014.

Grafico 3 Cifras anualizadas al cuarto trimestre

El crecimiento del número de

trabajadores de apoyo en la industria de

alimentos, bebidas y productos de tabaco en el

2014 fue de apenas el 5.96 % con respecto al

año 2013; y la población económicamente

activa representa el 60.24 % del total de

población de 14 y más años, y la población

inactiva 39.76 %, conforme al tercer trimestre

del año 2014. La tasa de participación de la

población ocupada es 58.0 % del total de

población de 14 y más años. Y para fortalecer

la vinculación Universidad-Empresa con

acciones de colaboración mutua la UTP ofrece

servicios como: estudios y servicios

tecnológicos, cursos de actualización,

capacitación, desarrollo profesional y cursos de

educación continua dirigidos a egresados de la

Universidad y a trabajadores de organizaciones

del entorno de la misma, así mismo la

universidad tiene la oportunidad de que los

alumnos realicen sus prácticas-estadías, hagan

sus visitas industriales y de que se incorporen al

mercado laboral.

De tal manera, en el Estado de Puebla se

cuenta con un total de 2 mil 140 empresas

distribuidas de la siguiente forma 125

corresponden a grandes empresas, 386 a

medianas y 1 mil 629 a las pequeñas como se

muestra en la gráfica siguiente:

206

272

348

488 448

562

632

702

772

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Trabajadores de apoyo en laindustria de alimentos,bebidas y productos de

tabaco.

2013 10.518

2014 11.145

02.0004.0006.0008.000

10.00012.00014.000

me

ro d

e t

rab

aja

do

res

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Grafico 4 Distribución de empresas por su tamaño

De estas el 38.1% corresponden a la

rama industrial, el 39.7% corresponden al

comercio y el 22.2% al de servicios (ibid).

Donde empiezan a verse diferencias

importantes entre hombres y mujeres es en los

sectores donde trabajan, para ambos hay una

concentración parecida en el sector de

profesionales independientes, pero los hombres

están más representados en la agricultura, la

industria y el gobierno, mientras las mujeres se

concentran notablemente más en salud y

educación, como demuestra la tabla siguiente.

Sector Mujeres

(%)

Hombres

(%)

Agrícola, Ganadería 1.3 3.0

Industria 9.6 19.3

Comercio 14.8 13.9

Banca, Finanzas 4.1 3.6

Transporte, Comunicaciones 4.0 4.7

Salud 21.0 10.2

Profesionales Independientes 16.6 17.1

Educación 17.4 11.2

Gobierno 11.3 16.9

Total 100 100

Tabla 3 Distribución laboral por género (Vries, et, al,

2015)

Competencias profesionales relativas a las

funciones y tareas de trabajo del TSU

Se prevé que el mercado laboral tiene una gran

capacidad de cambios, por lo que es de vital

importancia contar con recursos humanos

capacitados que respondan hábilmente a los

requerimientos que éste exige.

Así dentro del área de procesos

alimentarios, las habilidades básicas

cognoscitivas, psicomotoras y afectivas que

satisfacen estándares específicos de una

empresa o sector, son identificadas por la

metodología de identificación de

requerimientos y expectativas de sector laboral,

permitiendo establecer programas de formación

sobre objetivos de aprendizaje de una manera

detallada y precisa, logrando ejecuciones

satisfactorias de las demandas del mercado

laboral.

En este análisis se presentan los

requerimientos y expectativas del sector laboral

de la zona de influencia de la Universidad

Tecnológica de Puebla, en relación con la

pertinencia de estudios para el profesionista 5B

en procesos alimentarios y se fundamenta en la

información obtenida del taller realizado en las

instalaciones de la Universidad, en el mes de

marzo de 2014. El TSU en Procesos

Alimentarios es una persona con conocimientos

y habilidades para administrar sistemas de

producción así como también la

industrialización de productos alimentarios a

través de las nuevas tecnologías en beneficio de

la unidad de producción.

Mediante el Análisis de la Situación del

Trabajo, los especialistas reunidos en el taller

identificaron las tareas clave del sector y las

agruparon por función productiva y con base en

esta clasificación se formuló el propósito

general del sector en Agricultura, el cual se

redactó de la siguiente manera: “Administrar

los recursos y procesos alimentarios de la

empresa con base en los estándares y normas

establecidas, con la finalidad de lograr su

optimización, así como también el diseño y

desarrollo de nuevos productos y/o procesos

alimentarios y de esta manera satisfacer los

requerimientos de los clientes.”

5,84%18,04%

76,12%

Grande

Mediana

Pequeña

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agroindustrial de la BUAP y competencias profesionales del TSU en procesos

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Durante la realización del taller se

determinaron cinco funciones clave a

desarrollar por los profesionistas de esta

carrera, las cuales se mencionan a continuación.

- Administrar sistemas de gestión de calidad

e inocuidad dentro de la empresa.

- Orientar los procesos productivos de

acuerdo a las necesidades del cliente.

- Supervisar el sistema de comercialización

agrícola, calidad y empaque.

- Transformar productos alimenticios con

eficiencia y alto rendimiento.

- Administrar los recursos humanos y

materiales de la producción.

El campo laboral para este profesionista

puede abarcar sectores agrícolas, pecuarios,

avícolas y agroindustrial entre otros,

dependiendo del tipo y tamaño de la

organización puede laborar en invernaderos,

ranchos, dependencias de gobierno en relación

a la agricultura, entre otros. También se abre la

posibilidad para que el TSU en Procesos

Alimentarios forme su propia empresa, en

donde podrá ofrecer servicios de consultoría,

automatización, mantenimiento, venta de

equipos y/o refacciones y comercialización de

productos agroindustriales.

A continuación se mencionan algunos de

los puestos a los que podrá aspirar un TSU en

Procesos Alimentarios:

- Administrador de unidad de producción.

- Jefe de Producción.

- Supervisor.

- Técnico.

- Líder de proyecto.

- Vendedor.

- Consultor independiente.

Lo anterior dependerá del tamaño y giro

de la empresa donde labore.

Podrá ir ascendiendo de puestos de

trabajo conforme se vaya desarrollando y

adquiriendo experiencia. Su medio de trabajo

será muy diverso, en donde deberá coordinar y

ejecutar los procesos productivos, así como

resolver los problemas que se presentan en la

producción. Implementará sistemas

automatizados para mejorar la eficiencia del

proceso productivo, así como el

aprovechamiento de los recursos naturales,

buscando con ello la sustentabilidad de los

mismos. Coordinará equipos de trabajo para el

buen desarrollo de las actividades de

producción. Existe un alto grado de riesgo

laboral al realizar las actividades ocasionadas

por: exposición al sol, respiración de sustancias

toxicas, ruido, caídas, golpes y cortaduras entre

otras.

En la región existe un crecimiento

continuo de la población que demanda

productos agrícolas, así mismo dado el cambio

climático existen cada vez menos recursos

naturales como lo es el agua en donde cada día

es más escaza y se requiere de su

aprovechamiento al máximo, por lo tanto la

demanda por contar con este perfil será de

incremento. Sus facultades perceptivas deben

ser altas ya que requiere detectar, analizar y

procesar información que le permita planear y

organizar los procesos productivos así como

atender los problemas que se le presenten, por

lo que se requiere trabajar en el desarrollo de

las facultades perceptivas.

Funciones:

1. Administrar sistemas de gestión de

calidad e inocuidad dentro de la empresa.

2. Orientar los procesos productivos de

acuerdo a las necesidades del cliente.

3. Supervisar el sistema de

comercialización agrícola, calidad y empaque.

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4. Transformar productos alimenticios con

eficiencia y alto rendimiento.

5. Administrar los recursos humanos y

materiales de la producción.

Tareas:

1.1 Aplicar control de calidad en los puntos de

control de la producción.

1.2 Garantizar la inocuidad de los productos

alimenticios.

1.3 Aplicar técnicas estadísticas en los

procesos. 1.4 Asegurar la operatividad y el

buen uso de los equipos de medición y control

de los procesos.

2.1 Identificar las necesidades del cliente en

productos alimenticios de su interés.

2.2 Apoyar el desarrollo de nuevos productos

alimenticios.

2.3 Emplear nuevas tecnologías en el desarrollo

de nuevos productos.

3.1 Investigar mercados comerciales del sector

agrícola.

3.2 Supervisar la calidad de los productos

agrícolas.

3.3. Manejar sistemas de sustentabilidad

ambiental

4.1 Agregar valor a los productos primarios de

la región.

4.2 Respetar el medio ambiente y la seguridad e

higiene.

4.3 Incrementar la efectividad de los procesos

aplicados.

5.1 Administrar sistema de costos e inversiones.

5.2 Integrar y coordinar equipos de trabajo.

5.3 Supervisar actividades de personal a cargo.

En dicho taller, se siguió la metodología

de recolección de información, para la

elaboración de planes de estudio basados en

competencias, adaptada en 1992 por el

Ministerio de Educación de Quebec y adaptado

por la misma institución. Dicha metodología

permite detectar las habilidades psicomotoras,

cognoscitivas y socio afectivas necesarias para

ejercer una función productiva bajo estándares

de desempeño.

Elementos de prospectiva de desarrollo

estatal

La Visión del estado de Puebla al 2020, se

fundamenta en una serie de tendencias, entre las

que se cuentan: - El crecimiento neto de la

población estatal de 100 mil habitantes anuales

en promedio, con mayor concentración en los

principales municipios de la Entidad (Puebla,

Tehuacán, Huauchinango, San Martín

Texmelucan y Atlixco).

- Aumento de la capacidad para atraer y

mantener inversiones, sobre todo en la industria

alimentaria y de la construcción de vivienda, así

como en los servicios de salud y educación.

- El mayor intercambio regional de bienes y

servicios, así como la movilidad de personas,

propiciado por la ampliación y mejoramiento de

la infraestructura y los medios de

comunicaciones y transportes.

- La especialización industrial y comercial de

regiones y zonas económicas; sobre todo en las

áreas de manufacturas, comercio, restaurantes y

hoteles, y servicios.

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- La mayor absorción de la Población

Económicamente Activa (PEA) juvenil en el

mercado de trabajo. Cabe destacar que de

acuerdo a estudios recientes, el 50% de la

demanda empresarial de los estados de Nuevo

León, México, Puebla y Distrito Federal sobre

los conocimientos de egresados de ingeniería

industrial corresponden a las áreas de:

producción, sistemas de calidad, planeación,

almacenes, ventas y logística, principalmente.

El panorama de la entidad poblana que se prevé

es el siguiente:

1). Una nueva estructura demográfica y familiar

en las zonas urbanas, principalmente.

2). Puebla: “La Capital del Conocimiento” o

“Ciudad Universitaria” para la educación

permanente; y Centro de Servicios de Atención

a la Salud.

3). Una industria manufacturera especializada y

diversificada.

4). Un Estado con desarrollo urbano regional en

proceso, presionado por la mayor demanda de

servicios públicos, principalmente de agua y

energía.

5). Investigación y aplicación de la tecnología

al mejoramiento y protección del entorno, en

particular, de los recursos naturales y el medio

ambiente.

6). Ampliación y desarrollo de la

infraestructura y los medios de transporte, en

especial de las comunicaciones y

telecomunicaciones (TICS).

7). Un gobierno más democrático y justo,

defensor de los derechos ciudadanos, y activo

promotor del desarrollo.

Conclusiones

El campo laboral del ingeniero agroindustrial y

el TSU en procesos alimentarios; puede abarcar

sectores agrícolas, pecuarios, avícolas y la

industrial de los alimentos en general, entre

otros más como las instituciones de gobierno en

el ramo, dependiendo del tipo y tamaño de la

organización puede laborar en invernaderos,

ranchos, dependencias públicas en relación a la

agricultura, entre otros. También se abre la

posibilidad para que el egresado forme su

propia empresa, en donde podrá ofrecer

servicios de consultoría, automatización,

mantenimiento, venta de equipos y/o

refacciones y comercialización de productos

agroindustriales.

En la región existe un crecimiento

continuo de la población que demanda

productos agrícolas, por ello el potencial del

desarrollo de la carrera de ingeniería

agroindustrial de la BUAP y el TSU en

procesos alimentarios de la UTP, es alto con un

impacto en la región y el desarrollo

agroindustrial muy alentador. Desde luego

existen retos que deberán superarse para lograr

un desarrollo óptimo, entre ellos se demanda la

participación del estado, la industria y la

Universidad, así algunos ítems donde se pueden

generar proyectos y/o estrategias para el

desarrollo son:

A. Conformar un Estado fuerte y confiable,

capaz de garantizar la estabilidad económica, la

seguridad alimentaria, y conducir el desarrollo

de las actividades productivas y sociales, con la

participación de la industria y la universidad en

proyectos de triple hélice, que beneficie el

sector agroindustrial.

B. Motivar la inversión estatal y extranjera en

áreas emergentes, y de alta tecnología, para

mejorar ó sustituir gradualmente a la industria

tradicional por tecnología de punta.

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C. promover la competitividad, es decir, ante la

escasez de oportunidades, propiciar fuentes de

productividad con bases sustentables para

generar riqueza, aumentar los recursos y

mejorar el nivel de bienestar de la población, de

las instituciones educativas y de las empresas.

D. Convertir a la educación agroindustrial en

uno de los principales motores del desarrollo,

en las regiones más pobres y marginadas del

estado, para garantizar la seguridad alimentaria.

Agradecimientos

Agradecemos el apoyo de la Doctora María

Auxilio Osorio Lama, Directora de la Facultad

de Ingeniería Química de la BUAP, y al

departamento de planeación de la UTP, por el

apoyo informativo en la realización de esta

investigación.

Referencias

Bernal, M, H; Ramírez J, J; Estrella C, N;

Pérez, A. R; Morett, S, J 2010. Importancia de

los territorios rurales en el proceso de

reestructuración territorial: el caso de la región

metropolitana de la ciudad de Puebla.

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REDALYC.ORG. UAEM. pp. 627-635.

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trimestre de 2014 de la Encuesta Nacional de

Ocupación y Empleo.

INEGI. Instituto Nacional de Estadística y

Geografía. Encuesta Nacional de Ocupación y

Empleo (2014).

Manjarrez, L. J. 2013. Educación Media

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Universidad Tecnológica de Puebla, México.

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Ocampo, J.L. 2012. El AST como herramienta

en el diseño de programas de estudio.

Universidad Tecnológica de Altamira. Puerto

Industrial, Altamira, Tam., México.

PROMÉXICO, 2015

Secretaria de economía, 2015.

Secretaria de Educación Pública, 2015.

Wietse de Vries, Yadira Navarro, Justina

Flores, María Luísa Técuatl, Egresados

universitarios y el mercado de trabajo, Puebla,

Pue. 2007.

(http://mim.promexico.gob.mx/work/sites/mim/

resources/LocalCo999)ntent/72/2/Alimentos_pr

ocesados_ES.pdf

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Determinación de Factores Criticos de Éxito para la Implementación de Justo a

Tiempo: Análisis Factorial

RIVERA, Denisse*†, RIVERA, Lizeth, HOLTZHEIMER, Angeles y CHAVEZ, Lorena

Recibido 21 de Julio, 2015; Aceptado 21 de Septiembre, 2015

Resumen

Justo a tiempo (JIT), es uno de los temas más

investigados en el área de gestión de operaciones, debido

a su éxito en las empresas maquiladoras y es un tema de

permanente actualidad que ha venido a desarrollarse con

gran intensidad, diversos beneficios han sido reportados,

por ejemplo reducción de inventarios, mejora en las

eficiencias de las operaciones y una respuesta mas rápida

al cliente, por lo tanto, el éxito de implementación de JIT

es vital para muchas empresas: sin embargo,

frecuentemente se implementa sin obtener los resultados

esperados. En este artículo se presentan los resultados de

una encuesta aplicada a responsables de ejecutar esta

metodología en empresas, el cuestionario se valido

mediante el índice alfa de Cronbach y se aplicó un

análisis factorial por el método de componentes

principales a 56 preguntas y se obtuvieron los principales

factores claves de éxito realizando una rotación varimax.

JIT, Factores Criticos de Éxito, Análisis Factorial

Abstract

Just in time (JIT ), is one of the most investigated topics

in the area of operations management, because of its

success in companies and is a matter of enduring today

has come to develop with great intensity, various benefits

have been it reported , for example: inventory reduction ,

improved efficiencies of operations and a more rapid

customer response, therefore, the successful

implementation of JIT is vital for many companies;

however, often implemented without obtaining the

results expected. In this article are presented the results

of a survey responsible for implementing this

methodology in companies, the questionnaire was

validated using Cronbach 's alpha and a factorial analysis

by the principal component method was applied to 56

questions and the main key success factors making a

varimax rotation.

JIT, Critical Success Factors, Factor Analysis

Citación: RIVERA, Denisse, RIVERA, Lizeth, HOLTZHEIMER, Angeles y CHAVEZ, Lorena. Determinación de

Factores Criticos de Éxito para la Implementación de Justo a Tiempo: Análisis Factorial. Revista de Análisis Cuantitativo y

Estadístico 2015, 2-4: 348-360

* Correspondencia al Autor (Correo Electrónico: [email protected])

†Investigador contribuyendo como primer autor

© ECORFAN-Bolivia www.ecorfan.org/bolivia

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Lorena. Determinación de Factores Criticos de Éxito para la Implementación de

Justo a Tiempo: Análisis Factorial. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

2015.

Introducción

La globalización ha brindado un nuevo

panorama para la industria manufacturera que

se distingue por la competencia, frecuentes

lanzamientos de productos y rápidos cambios

en la demanda del producto (Koren, 2010). Para

sobrevivir en este ambiente global competitivo,

las empresas deben hacer cambios estratégicos

en el sistema de manufactura consistentes con

las exigencias de su entorno (Sandanayake et.

al., 2008) y reconfigurar la cadena de

suministro (Koren, 2010), proveer productos de

alta calidad y reducir los tiempos de entrega.

Una forma de alcanzar una ventaja

competitiva en las industrias manufactureras es

aprovechar la excelente producción, sistemas de

control de inventarios y asegurar la posición de

liderazgo en costo (Matsui, 2007). Justo a

Tiempo (JIT), Tecnologías Avanzadas de

Manufactura y Gestión de Calidad Total, entre

otras, son algunas de las herramientas que se

deben utilizar como parte de los ajustes

estratégicos del sistema de manufactura en

respuesta a las exigencias medioambientales

para mejorar la eficiencia y respuesta al cliente

(Yasin et. al., 2003).

Aún hoy en día se pueden obtener

importantes ventajas competitivas con la

implementación exitosa de JIT, por lo que se

puede decir que los elementos que

contribuyeron a que JIT fuera un éxito siguen

siendo válidos, e incluso podría ser declarado

que en un contexto como el actual, en la que la

velocidad y eficiencia son cruciales, JIT puede

ser aún más importante y eficaz que en la

década de 1970 y 1980 (Machuca, 2002).

Las definiciones de JIT se han

desarrollado desde el sentido estricto de la

producción justo a tiempo hasta llegar al

concepto de una filosofía de gestión general

para satisfacer a los clientes y obtener una

ventaja competitiva en el mercado (Chang y

Lee, 1996).

Para esclarecer de una mejor manera el

significado de JIT, a continuación se enlista una

serie de definiciones propuestas por distintos

autores:

Ohno (1982), pionero de JIT, define JIT

como tener la parte correcta, en el momento y

cantidad adecuados.

Fullerton y McWatters (2002) proponen

que JIT es una filosofía de manufactura que

hace hincapié en la excelencia a través de la

mejora continua de la productividad y la

calidad en todas las fases del ciclo industrial.

Wakchaure et. al., (2006) define JIT

como una filosofía de manufactura que tiene

como objetivo minimizar materias primas,

trabajo en proceso, y el inventario de producto

terminado ayudando a exponer otras

deficiencias más graves en el ciclo de

producción.

JIT conduce a obtener una mayor

calidad y productividad; además, proporciona

resultados visibles en la mejora de

responsabilidad y compromiso por parte de los

empleados (Singh y Garg, 2011). Acorde con

Mackelprang y Nair (2010) JIT ha mantenido

su popularidad en la práctica y sigue siendo

ampliamente utilizado en las empresas de todo

el mundo.

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Lorena. Determinación de Factores Criticos de Éxito para la Implementación de

Justo a Tiempo: Análisis Factorial. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

2015.

Algunos investigadores sugieren que los

resultados insatisfactorios de JIT están

asociados con implementaciones ineficaces e

incompletas (Clode, 1993; Milgrom y Roberts,

1995). White y Prybutok (2001) afirman que

los beneficios no se harán.

El problema identificado en este estudio

es que existe incertidumbre sobre cuáles son los

factores críticos de éxito y las variables que

componen estos factores para asegurar el éxito

de la implementación de JIT en la industria del

ramo manufacturero.

Dada la importancia de JIT entre los

profesionales y en la investigación de la gestión

de operaciones, aunado a la escasa literatura

existente de estudios realizados en México,

específicamente en Cd. Juárez, es lo que motiva

a realizar la presente investigación, el objetivo

de este estudio es construir y validar un modelo

donde se integren los Factores Críticos de Éxito

de JIT y los beneficios de la implementación ,lo

cual servirá de base para futuras investigaciones

y ayudará a las empresas a realizar una mejor

planeación del proceso de adopción de esta

técnica y lograr sus beneficios.

En esta investigacion se presenta la

metodología empleada, los resultados

obtenidos, las conclusiones y recomendaciones.

Factores Críticos de Éxito en la

Implementación de JIT (FCE)

Romero et. al. (2009) definen los FCE como

variables que se deben tomar en cuenta antes y

durante la realización de un proyecto, ya que

aportan información valiosa para alcanzar las metas

y objetivos de la empresa y hace énfasis en la

importancia de analizar y determinar aquellos

factores que sean clave para el inicio y desarrollo de

un proyecto; para lo cual se necesita una revisión

exhaustiva de la literatura.

Un cúmulo de literatura ha surgido

como parte de los esfuerzos de los

investigadores académicos que han tratado de

determinar los FCE para la exitosa

implementación de JIT.

Desde una perspectiva metodológica, las

investigaciones sobre JIT durante la década de

1980 carecían de medidas fiables y válidas

(Walleigh, 1986; Voss, 1987; Wildeman, 1988;

Willis; 1989). Estas limitaciones condujeron al

desarrollo de métodos rigurosos para definir y

medir los constructos centrales que subyacen a

JIT (Nair y Mackelprang, 2010). En la tabla 1.

se presentan las dimensiones propuestas por

algunos investigadores. Autores Dimensiones

Golhar y

Stamm(1991) Eliminación de desperdicio

Participación de los trabajadores en la toma de

decisiones

Participación de proveedores

Control Total de Calidad

David. et. al. (1992) Estructura operacional y control

Programación de producción

Implementación de calidad

Mehra e Inman (1992) Compromiso gerencial

Estrategia de producción JIT

Estrategia de proveedor

Estrategia de educación JIT

Sakakibara et. al.

(1993) Gestión de recurso humano

Simplificación del flujo físico

Gestión de proveedores

Ramarapu et. al.

(1995) Control y mejora de la calidad

Compromiso gerencial

Participación de empleados

Participación de proveedores

Eliminación de desperdicio y estrategia de

producción

Tabla 1 Autores y Dimensiones sobre Implementación

JIT

Posteriores investigadores han utilizado

las dimensiones JIT identificadas por estos

autores (Forza 1996; Sim y Curtola, 1999;

Fullerton y McWatters, 2001; McWatters y

Fullerton, 2002; Ahmad et. al., 2003; Fullerton

et. al., 2003 Narasimhan et. al. 2006).

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Lorena. Determinación de Factores Criticos de Éxito para la Implementación de

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2015.

Las dimensiones y elementos reportados

por Ramarapu et. al. (1995) proporcionaron las

bases para identificar las dimensiones y

elementos JIT que se utilizaron como guía en

esta investigación.

La tabla 2 muestra la concordancia

existente entre los elementos relacionados al

factor producción en la cual se relacionan 22

artículos que citan más de tres técnicas de una

revisión de literatura del año 1992 al 2011.

Elemento a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v Total

Reducción del

Tiempo de

Set up 17

Distribución

de la Planta 16

Carga de

Trabajo

Uniforme 10

Kanban 10

MRP

adaptado a

JIT

3

Cumplimiento

del Programa

de Producción 3

Poka Yoke 3

5 s 2

Control

Visual 1

Tabla 2 Elementos Ligados a Factor Practicas JIT

La tabla 3 muestra la concordancia

existente entre los elementos relacionados al

factor participación de proveedores en la cual

se relacionan 14 artículos de una revisión de

literatura desde el año 1992 al 2011. Elemento a b c d e f g h i j k l m n Total

Entrega Frecuente de

Proveedores. 10

Reducción del Número de

Proveedores. 6

Contratos a Largo Plazo con

Proveedores 5

Certificación de

Proveedores. 4

Proximidad de Proveedores. 3

Tabla 3 Elementos Ligados al Factor Proveedores

La tabla 4 muestra la concordancia existente

entre los elementos relacionados al factor calidad en

la cual se relacionan 14 artículos que citan más de

tres técnicas de una revisión de literatura desde el

año 1992 al 2008.

a b c d e f g h i j k l m n Total

Círculos de Calidad 9

Mantenimiento Preventivo 8

Gestión Total de Calidad

(TQM) 5

Control de Procesos (SPC) 3

Tabla 4 Elementos Ligados al Factor Calidad

La tabla 5 muestra la concordancia

existente entre los elementos relacionados al

factor participación de fuerza productiva en la

cual se relacionan doce artículos de una

revisión de literatura desde el año 1992 al 2011.

Practica JIT a b c d e f g h i j k l Total

Empleados Multifuncionales 8

Entrenamiento 6

Participación de Trabajadores en

Toma de Decisiones 3

Programa de Recompensas 2

Reclutamiento y Selección 2

Tabla 5 Elementos Ligados al Factor Participación de

Fuerza Productiva

La tabla 6 muestra la concordancia

existente entre los elementos relacionados al

factor compromiso gerencial en la cual se

relacionan artículos de una revisión de literatura

desde el año 1992 al 2011.

Practica JIT a b c d e f g h Total

Presencia Gerencial en la planta. 6

Compromiso Alta dirección en la Ejecución

de JIT. 5

Fomentar Trabajo en Equipo. 2

Coordinación interdepartamental. 2

Tabla 6 Elementos Ligados al Factor Compromiso

Gerencial

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Lorena. Determinación de Factores Criticos de Éxito para la Implementación de

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2015.

Metodología

La metodología empleada en esta investigación

ha implicado el diseño de un instrumento de

recolección de datos así como la identificación

de actividades que son importantes en el éxito

de JIT.Asimismo se recolecto y analizo la

información para llegar a una conclusión con

base a los resultados encontrados; a

continuación se describen las diferentes etapas

como se ha trabajado.

Primera etapa. Identificación de las

actividades y creación del instrumento

En esta etapa se focalizó en una revisión

bibliográfica para identificar las investigaciones

relacionadas con el problema y determinar las

actividades que se deben realizar para

garantizar el éxito de JIT, posteriormente se

elaboró un cuestionario preliminar el cual se

sometio a valoración de 3 profesores

investigadores que tienen amplio conocimiento

en el área de gestión de operaciones,un gerente

de calidad y un gerente de producción de la

industria maquiladora, los cuales determinaron

la capacidad del cuestionario para evaluar todas

las dimensiones que se pretenden medir.

A los expertos se les preguntó: (i) si se

habían incluido los ítems correctos (ii) si las

preguntas eran fáciles de comprender (iii) si se

necesitaba incluir algún otro ítem. Los cambios

necesarios se realizaron de acuerdo a los

comentarios y sugerencias de los expertos. En

la versión final del cuestionario se recolectaron

básicamente tres tipos de información:

1. Información que permitiera la evaluación

del grado en que la planta utiliza las

técnicas JIT.

2. Información que pudiera evaluar los

beneficios de JIT obtenidos en la planta.

3. Características de la planta y de la persona

que respondió el cuestionario.

El instrumento de medición incluye 47

ítems divididos en cinco dimensiones:

compromiso gerencial, participación de la

fuerza productiva, técnicas de producción y

eliminación de desperdicio, participación de

proveedores, gestión de calidad.

Además de ocho indicadores de

desempeño: costo unitario de manufactura

(Ahmad, 2003; White, 2001; Matsui, 2007);

reducción de los niveles de inventario (White,

2001;Nair y Mackelprang, 2010); calidad de

conformancia del producto (Hottenstein,

1995;Ahmad, 2003; Matsui, 2007; Nair y

Mackelprang, 2010); tiempo de entrega (White,

2001;Ahmad, 2003; Matsui, 2007, Nair y

Mackelprang, 2010); flexibilidad en la

introducción de nuevos productos (Matsui,

2007) y eficiencia en la utilización de

maquinaria y equipo (Fullerton y McWatters,

2001).

La consistencia del cuestionario se

comprobó a través del coeficiente alfa de

Cronbach. Se considera que existe una buena

consistencia interna cuando el valor de alfa es

superior a 0.7 (Nunnally, 1970). Se utilizó una

escala Likert de cinco puntos como sistema de

puntuación de los ítems de las actividades

donde el 1 indica sin implementar y el 5

completamente implementada. Las actividades

y beneficios se ilustran en la Tabla 7 con la

abreviatura utilizada a lo largo del presente

trabajo de investigación.

Abreviación Actividad

DifDep Coordinación y comunicación interdepartamental.

SupFom Fomento del trabajo en equipo por parte de los supervisores.

GerIng Interacción constante de los gerentes, ingenieros y operadores.

ComEj Apoyo y compromiso por parte de la alta dirección en la ejecución de JIT.

OrgCul Implementación de una cultura que fomenta el cambio.

SisAuto Implementación de sistemas que permiten al operador la auto inspección de las

máquinas de trabajo.

OpRes Responsabilidad de los operadores del mantenimiento de maquinaria y equipo.

MejHab Mejorar la habilidad y conocimiento de los trabajadores.

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2015.

Abreviación Actividad

CapCruz Capacitación de los empleados para realizar múltiples tareas.

RotEst Rotación de los operadores entre las estaciones de trabajo.

OpCon Contratación de los operadores por su habilidad para resolver problemas y

trabajo en equipo.

CirCal Formación de equipos de trabajo para resolver problemas de producción.

ProgrRec Recompensar a los trabajadores por aprender nuevas habilidades.

OpResProb Implementación de un Sistema de Sugerencias.

OpResIns Responsabilidad de los operadores de inspeccionar su propio trabajo.

OpAutDet Los operadores tienen autoridad para detener la producción.

DisSetUp Se hace énfasis en disminuir los tiempos de preparación de maquinaria.

OrgCelMan Organización de la planta en células de manufactura.

MaqPeq Utilización de maquinaria pequeña, flexible y movible.

SisKan Utilización de un sistema kanban para el control de la producción.

RedNum Implementación de medidas para reducir el número de procesos.

DispPYK Implementación de dispositivos Poka-Yoke.

DisPro Distribución cercana de procesos y maquinaria.

JitMrp Utilización tanto de JIT como MRP o MRP II para el control y planeación de la

producción.

CumDiar Cumplimiento diario del programa de producción.

Ballinea Tomar medidas para reducir las fluctuaciones de la carga de trabajo a través del

balanceo de líneas y tasas de ciclo estable.

ProgProd Nivelación de la producción.

DisMezSim Dentro del programa de producción, se diseña la mezcla de productos para ser

similar a la mezcla de la demanda pronosticada.

ProdManFluj El producto se manufactura en un flujo continuo dentro de la cadena de valor.

ProEst Estandarización de los procesos.

ProvIntSis Integración de los proveedores a la empresa mediante un sistema de jalón.

EntrDiar Se reciben entregas diariamente de la mayoría de los proveedores.

ContrLarg Contratos a largo plazo con sus proveedores.

ProvCert Certificación de proveedores

RedNum Reducción del número de proveedores

SPC Utilización de control estadístico para controlar y reducir la variación de los

procesos (SPC).

TQM Implementación principios y herramientas de Gestión de Calidad Total (TQM).

InCalOr Orientar de iniciativas de calidad al cliente

TPM Implementación de un programa de mantenimiento productivo total (TPM).

BENEFICIOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DE JIT

RedCost Reducción de los costos de costos unitarios de manufactura.

RedNiv Reducción de los niveles de inventario de materia prima.

DisWip Disminución de los niveles de inventario de trabajo en proceso (WIP).

DisInv Reducción en los niveles de inventario de producto terminado.

DisTiem Reducción del tiempo de entrega (lead time).

IncEfUt Incremento de la eficiencia y utilización de maquinaria y equipo.

MejCal Mejora de la calidad del producto.

AumVel Aumento en la velocidad de introducción de nuevos productos.

Tabla 7 Actividades y sus Abreviaturas

Se realizó una búsqueda exhaustiva de

caso de estudio y empíricos publicados entre

1992 y 2011 basada en los elementos

reportados por Ramarapu et. al. (1995).

Segunda etapa. Aplicación de Cuestionario

Acorde con (Malhotra, 2004) se definió una

muestra de cuatro veces el número de ítems, en

este caso 47 dando como resultado 188 el

tamaño de la muestra. Aunque existía una

muestra definida en esta investigación, se buscó

aplicar el máximo de encuestas posibles. En

total se repartieron 300 cuestionarios.

El cuestionario se aplicó en una muestra

en empresas pertenecientes al sector de la

industria manufacturera en Ciudad Juárez,

Chihuahua, México. Se utilizó un método de

muestreo conveniente basado en contactos

personales. Se aplicó el cuestionario a gerentes,

ingenieros, técnicos y supervisores dentro de la

organización que se consideró tenían el

conocimiento suficiente de las operaciones para

completar el cuestionario.

Tercera etapa. Aplicación de Cuestionario

Se capturó y analizó la información con el

software SPSS 18. (Statistical Product and

Service Solutions).Para la validación del

cuestionario se uso el índice alfa de Cronbach

antes de realizar un análisis.

Cuarta etapa. Análisis de la información

El análisis estadístico incluyó la correlación de

los ítems y los factores críticos para reducir el

número de variables y posteriormente un

análisis factorial para su agrupación en

constructos.

Quinta etapa. Análisis Factorial

Exploratorio

En la fase de análisis factorial exploratorio se

determinó que variables observables cargan en

que variables latentes.

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2015.

Para determinar la factibilidad del

análisis factorial se correlacionaron las

variables (Malhotra, 2004). Se aplicó la prueba

de esfericidad de Barlett para verificar si el

modelo factorial es el adecuado (Malhotra,

2004). Se obtuvo el índice de Kaiser-Meyer-

Olkin (KMO) para comparar las magnitudes de

los coeficientes de la correlación observada con

las magnitudes de los coeficientes de

correlación parcial. Estableciendo un valor

mayor de 0.80 (Levy y Varela, 2004).

Se realizó un análisis factorial por el

método de análisis de componentes principales

para determinar el número mínimo de factores

que expliquen la mayor varianza de los datos

para su uso en el análisis multivariado

subsiguiente. Se utilizó el método de rotación

varimax con el fin de reducir al mínimo el

número de variables con cargas grandes en un

factor, lo que mejoró la capacidad de

interpretación de los factores.

Resultados

Todos los cuestionarios fueron sometidos a una

etapa de crítica manual para determinar si

habían sido completados en su totalidad o si

fueron contestados de una manera correcta; se

desecharon 41 cuestionarios por considerarse

que no contenían información fiable. Quedando

una muestra de 205 cuestionarios válidos, lo

que representa el 68.33% del total de

cuestionarios enviados.

Para determinar la fiabilidad del

instrumento como medida de la consistencia

interna se utilizó el coeficiente Alfa de

Cronbach. Siguiendo las recomendaciones de

autores como Cortina (1993), Kamata et. al.

(2003); Levy y Varela (2003) y Streiner (2003)

se calculó el coeficiente para cada dimensión.

La evaluación del coeficiente alfa de

cronbach para cada escala resultante se muestra

en la tabla 8. Como se puede observar todas las

escalas tiene un valor de α superior a .70

(Nunnally, 1978).

Dimensión Alpha de

Cronbach(α)

Factor Ligado a Compromiso Gerencial 0.871

Factor Ligado a Participación de Fuerza

Productiva 0.847

Factor Ligado a Prácticas JIT 0.913

Factor Ligado a Estrategia de

Proveedores 0.794

Factor Ligado a Gestión de Calidad 0.848

Factor Desempeño 0.893

Tabla 8

Análisis Factorial Exploratorio de las

Actividades

En primero instancia se analizó la

matriz de correlaciones y se observó que

existen un número substancial de correlaciones

superiores al 0.30 (Nunnally y Bernstein,

2005); la mayoría de ellas son muy

significativas con una “p” igual o próxima a

cero, lo que demuestra que es factible realizar

el análisis factorial.

Para estimar la adecuación del modelo

factorial a los datos, se analizó la matriz anti-

imagen en la que la mayoría de los elementos

no diagonales fueron pequeños y los elementos

de la diagonal grandes. Además, el porcentaje

de residuales absolutos mayores que .05 fue del

22% por lo que se considera que el modelo

factorial. Se obtuvo un valor del determinante

de la matriz de correlaciones igual a 1.58E-011

lo que indica que las variables están

linealmente relacionadas y que las

correlaciones son muy altas.

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2015.

Figura 1 Gráfico de Sedimentación de las actividades

El KMO es igual a .917 lo que se

considera muy bueno e indica que es pertinente

utilizar el análisis factorial. Se utilizó el método

de componentes principales para extraer los

factores. En la figura 1 Se muestra el gráfico de

sedimentación, donde se aprecian el número de

componentes con un autovalor mayor que uno.

En términos del total de varianza

explicada no hubo gran diferencia entre una

estructura de 7 componentes y una estructura de

8 componentes. En base a estos resultados se

decidió eliminar un componente con el fin de

simplificar el problema y tener un modelo más

sencillo. En la tabla 3 se muestran los

resultados de la varianza total explica con una

estructura factorial de 7 factores que explican

en conjunto un 62.394 por ciento de la varianza

total.

Autovalores Iniciales Suma de las saturaciones al cuadrado de la

rotación

eje Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado

1 14.81 37.97 37.97 4.956 12.709 12.709

2 2.374 6.087 44.057 3.996 10.247 22.956

3 1.7 4.36 48.417 3.874 9.933 32.889

4 1.592 4.082 52.499 3.249 8.331 41.22

5 1.395 3.576 56.075 3.197 8.197 49.417

6 1.283 3.29 59.366 2.964 7.601 57.018

7 1.181 3.029 62.394 2.097 5.376 62.394

8 1.067 2.736 65.131

Tabla 8 Varianza Total Explicada con 7 componentes

Una vez decidido el número de factores

se obtiene la solución final que es la matriz de

componentes. Se suprimieron los ítems con un

valor menor a 0.50 (Levy y Varela, 2003). Con

el fin de obtener una solución más fácil de

interpretar se rotó la matriz de componentes por

el método varimax. Los resultados se muestran

en la tabla 9. Practicas JIT

Compromiso

Gerencial

Control de

Calidad

Estrategia de

Proveedor

Distribución

de la Planta

Trabajo en

equipo

Autoridad y

Responsabilidad

Item Carga Item Carga Item Carga Item Carga Item Carga Item Carga Item Carga

ProdMan 0.71 GerIng 0.751 TQM 0.73 ProvInt 0.73 OrgCel 0.69 OpCon 0.77 OpRes 0.78

CumDiar 0.64 DifDep 0.636 SPC 0.73 EntrDiar 0.73 MaqPeq 0.63 Progr 0.66 OpAut 0.66

DisMez 0.63 ComEj 0.622 DispPYK 0.64 ProvCert 0.59 DisPro 0.57 CirCal 0.65

ProgProd 0.62 SupFom 0.602 TPM 0.60 RedNum 0.56

SisKan 0.58 OrgCul 0.571 SisAuto 0.55 ContrLarg 0.52

Ballinea 0.57 MejHab 0.557

ProEst 0.54

JitMrp 0.53

Tabla 9 Matriz de Componentes Rotados de las

Actividades

Análisis Factorial Exploratorio de los

Beneficios JIT

Se obtuvo un valor del determinante de la

matriz de correlaciones igual a .007 lo que

indica que las correlaciones son altas. El KMO

es igual a .894 lo que se considera bueno e

indica que es pertinente utilizar el análisis

factorial. Se utilizó el método de componentes

principales y la regla de káiser para extraer los

factores. Los resultados de la varianza total

explicada se muestran en la tabla 10 como se

puede apreciar los dos factores explican el

71.80% de la varianza total.

Autovalores Iniciales Suma de las saturaciones al

cuadrado de la rotación

eje Total % de la varianza

% acumulado

Total % de la varianza

% acumulado

1 4.596 57.446 57.446 3.249 40.608 40.608

2 1.148 14.355 71.801 2.495 31.193 71.801

3 0.609 7.607 79.408

Tabla 10 Varianza Total Explicada de los Beneficios JIT

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2015.

En la figura 2 se muestra el gráfico de

sedimentación, donde se observan que son dos

los componentes con un autovalor mayor que

uno.

Figura 2 Gráfico de sedimentación de los beneficios JIT

Una vez decidido el número de factores

se obtiene la solución final que es la matriz de

componentes. Con el fin de obtener una

solución más fácil de interpretar se rotó la

matriz de componentes por el método varimax.

Los resultados se muestran en la tabla 11.

Eje

Componente Carga

Descripción

La implementación exitosa de JIT

resulta en un aumento en la velocidad de introducción de nuevos productos.

0.839

Desempeño

Operacional

Debido a la implementación de JIT

disminuye el tiempo de entrega (lead time).

0.818

1

Debido a la implementación de JIT se

mejora la calidad del producto.

0.759

La implementación exitosa de JIT

incrementa la eficiencia y utilización de maquinaria y equipo.

0.735

La implementación exitosa de JIT

resulta en una reducción de los costos de costos unitarios de manufactura.

0.708

La implementación exitosa de JIT resulta en una reducción los niveles de

inventario de producto terminado

0.863

Reducción de los Niveles de Inventario

2

Debido a la implementación exitosa de JIT se reducen los niveles de inventario

de materia prima

0.853

Debido a la implementación de JIT disminuyen los niveles de inventario de

trabajo en proceso (WIP)

0.823

Tabla 11 Matriz de Componentes Rotados de los

Beneficios JIT

Conclusiones

Los FCE resultantes para la implementación de

JIT son:

Compromiso Gerencial, Distribución de

la Planta, Gestión de Calidad, Estrategia de

Proveedores y Prácticas JIT. En base al modelo

de ecuaciones estructurales final podemos

apreciar que las prácticas JIT se relacionan con

otras áreas como gestión de calidad,

distribución de la planta y compromiso

gerencial.

El sistema de producción JIT contribuye

a mejorar el desempeño en los niveles de

inventarios. Por otra parte, la distribución de la

planta tiene un impacto importante en el

desempeño operacional. El sistema de

producción JIT impacta indirectamente en el

desempeño operacional a través de otras áreas

como la distribución de la planta y el

desempeño en los niveles de inventarios.

El sistema de producción JIT influye en

unas áreas mientras que otras dan soporte al

sistema de producción JIT. Por lo que se

recomienda a las empresas aprovechar estos

efectos de sinergia para mejorar su

competitividad en el mercado. Los resultados

de este estudio también demostraron que una

implementación exitosa de JIT requiere un

fuerte compromiso gerencial.

Una dirección para futuras

investigaciones sería estudiar el proceso de la

implementación. Es decir, la forma en que las

prácticas JIT y las prácticas de infraestructura

se pueden implementar para lograr un

desempeño competitivo superior dentro de la

planta. Además, se pueden incorporar otros

factores al modelo como la estrategia de

manufactura y JIT ligado al cliente.

Los resultados del impacto de los FCE

de JIT en los indicadores de desempeño merece

que se le considere como parte de la estrategia

de la industria manufacturera con el fin de

mejorar la competitividad.

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Un análisis de la escolaridad y el sexo a través de la Encuesta Nacional de Ingreso y

Gasto de los Hogares en México, 2012

MARTÍNEZ-MORALES, Javier*†, FRANCO-DUARTE, María Teresa, HERNÁNDEZ-ARCE, Jesús,

VALLES-BACA, Herik Germán Recibido 17 de Julio, 2015; Aceptado 17 de Septiembre, 2015

Resumen

El papel de la educación, puntualizada por Méndez

(2009), es explicado como un derecho universal que todo

individuo debe tener y como un instrumento o medio del

desarrollo social que permita garantizar la libertad y la

democracia. La educación es un mecanismo primordial

para que los países alcancen niveles de desarrollo más

elevados. Además, ésta debe ser un factor clave para la

obtención de conocimientos y que ayude a formar

hombres que busquen el bienestar social (Ley General de

Educación).

Análisis, escolaridad, sexo, Encuesta Nacional de

Ingreso y Gasto de los Hogares en México

Abstract

The role of education, punctuated by Mendez (2009), is

explained as a universal right that everyone should have

and as an instrument or means of social development that

would ensure freedom and democracy. Education is

essential for countries to achieve higher levels of

development mechanism. In addition, it must be a key to

obtaining knowledge and help train men seeking welfare

(General Education Act) factor.

Analysis, education, sex, National Household Income

and Expenditure Survey in Mexico

Citación: MARTÍNEZ-MORALES, Javier, FRANCO-DUARTE, María Teresa, HERNÁNDEZ-ARCE, Jesús,

VALLES-BACA, Herik Germán. Un análisis de la escolaridad y el sexo a través de la Encuesta Nacional de Ingreso y

Gasto de los Hogares en México, 2012. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015, 2-4: 361-368

†Investigador contribuyendo como primer autor

© ECORFAN-Bolivia www.ecorfan.org/bolivia

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HERNÁNDEZ-ARCE, Jesús, VALLES-BACA, Herik Germán. Un análisis de la

escolaridad y el sexo a través de la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto de los

Hogares en México, 2012. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Introducción

El sistema educativo mexicano se ha extendido de

una forma significativa durante los últimos 50 años

(Latapí, 2002). Se han construido nuevas escuelas y

se han contratado más maestros. La Constitución

Mexicana establece que la educación es un derecho

de cada ciudadano, de hecho, el sistema educativo

mexicano ha incrementado sus esfuerzos para que

todas y todos los niños del país alcancen ingresar a

la escuela. Hoy en día la educación básica

obligatoria se conforma por el kinder, la primaria y

la secundaria, es decir, el nivel mínimo de estudios

que ofrece el gobierno mexicano alcanza ya los 12

años escolares. Desafortunadamente, si bien el

acceso a la educación, al menos en el nivel básico,

ha sido casi universal, desafortunadamente hay un

enorme diferencial por situación de género, status

social y la ubicación geográfica (urbano o rural),

entre otros factores. De lo anterior puede

establecerse que la educación es generalmente vista

como un catalizador clave para el individuo en

general, la comunidad o el desarrollo nacional. La

teoría del capital humano, desarrollada por Schultz

(1961) y Becker (1975), analiza a la escolaridad en

forma de gasto y al mismo tiempo en forma de

inversión que hace a los individuos más productivos

y permite un mayor salario esperado.

Autores como De Gregorio y Lee, (2000) y

Checchi, (2001) demuestran, de manera

independiente, que un mayor nivel de educación

acompañado de una distribución más equitativa son

factores que logran una distribución del ingreso más

equitativa, mientras que Castello y Domenéch

(2001) revelan en su estudio que la desigualdad de

la educación tiene un efecto negativo en el

crecimiento económico de las naciones y tanto

Ram (1990) como Thomas y otros (2000 y 2002)

demuestran la existencia de una curva “U” invertida

de educación.

Dentro de México, hay menos estudios

entre la relación de escolaridad y distribución de

ingresos; sin embargo los más sobresalientes son los

Bracho (1994) que vincula la relación que existe

entre los años promedio de escolaridad y su

desigualdad concluyendo la existencia de una curva

de “U” invertida de educación;

El de Martínez (2002) que realiza un

análisis del comportamiento que ha tenido la

desigualdad de la educación, desde 1960 hasta el

año 2000, para las 32 entidades federativas, (para el

caso de Aguascalientes ocupa el estudio para sus

municipios considerando solo el año 2000) y

concluye que a pesar de que ha existido una

disminución considerable de la desigualdad

educativa no ha sido suficiente para disminuir la

desigualdad del ingreso.

Otro autor documentó (Barceinas (2004),

para el caso mexicano, que la escolaridad reduce la

desigualdad del ingreso, pero deja abierto al debate

si este efecto puede deberse a causas exógenas, por

ejemplo al crecimiento económico de un país.

Concluye que el mejor efecto para aminorar la

concentración del ingreso es la distribución de la

educación.

Para ello el objetivo de este trabajo es

analizar de forma meramente descriptiva las

variables de ingresos y gastos de los hogares en

función de la escolaridad y el sexo tanto a nivel

hogar como por entidad federativa.

Metodología

Para el análisis de la información se consideró la

base de datos de la Encuesta Nacional de Ingreso y

Gasto de los Hogares, para el año 2012, publicada

por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía

(INEGI). La base contiene 9002 observaciones de

individuos de integrantes de los hogares que permite

trabajar a nivel individual y por entidad federativa

ya que tienen muestra representativa. Solo se ocupó

a jefas y jefes de hogares mayores de 12 años.

Las variables con las que se trabajaron

fueron:

Edad

Sexo

Ingreso corriente trimestral

Gasto monetario trimestral

La clasificación de gastos corrientes

monetarios, de acuerdo con la ENIGH, son:

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escolaridad y el sexo a través de la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto de los

Hogares en México, 2012. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Gasto en alimento, bebidas y tabaco.

Vestido y calzado.

Vivienda y combustibles.

Artículos y servicios de la casa.

Cuidados de la salud.

Transporte y comunicaciones.

Educación y esparcimiento.

Cuidados personales.

Transferencia de gasto

También se ocuparon variables tales como

Ahorro.

Pago de tarjeta de crédito

Para la variable escolaridad se basó en la

siguiente clasificación:

Sin escolaridad

Primaria incompleta

Primaria completa

Secundaria incompleta

Secundaria completa

Preparatoria incompleta

Preparatoria completa

Universidad

Posgrado

Características importantes de la

encuesta

A continuación se presenta una breve relevancia de

los datos más importantes con los que cuenta la base

de datos de la ENIGH (2012). En el cuadro 1 se

aprecia que los hogares de tipo nuclear son los que

más representatividad tienen, es decir, hogares

compuestos por padre y madre e hijos.

Clase de

Hogar

Frecuencia Porcentaje Acumulado

Unipersonal 1,041 11.56 11.56

Nuclear 5,713 63.46 75.03

Ampliado 2,110 23.44 98.47

Compuesto 96 1.07 99.53

Corresidente 42 0.47 100.00

Tabla 1 Distribución de hogares

El cuadro 2 muestra la composición de

los estratos socioeconómicos según hogares. Se

observa que el estrato medio bajo tiene el

porcentaje más elevado, con un valor cercano al

50% del total de los hogares.

Estrato

socioeconómico

Frecuencia Porcentaje Acumulado

Bajo 2,623 29.14 29.14

Medio bajo 4,391 48.78 77.92

Medio alto 1,475 16.39 94.30

Alto 513 5.70 100.00

Tabla 2 Hogares según estrato socioeconómico

El cuadro 3 representa la escolaridad de las

y los jefes de hogar. Como puede verse los jefes(as)

con mayor representación son aquellos que tienen

secundaria completa seguido de primaria

incompleta.

Frecuencia Porcentaje Acumulado

Sin Escolaridad

965 10.72 10.72

Primaria

Incompleta

1,940 21.55 32.27

Primaria

Completa

1,611 17.90 50.17

Secundaria

Incompleta

326 3.62 53.79

Secundaria

Completa

2,021 22.45 76.24

Preparatoria

Incompleta

262 2.91 79.15

Preparatoria

Completa

785 8.72 87.87

Universidad 954 10.60 98.47

Posgrado 138 1.53 100.00

Tabla 3 Educación del jefe(a) del hogar

Resultados

En este apartado se presentan los resultados

más sobresalientes de la encuesta a través de

cruce entre variables. La edad promedio de los

jefes de hogar es de 48 años de edad mientras

que la de jefas de hogar es de 53 años, éstas

representan el 25% del total. El tamaño

promedio integrantes de los hogares es de 4

personas con un valor del 21%.

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escolaridad y el sexo a través de la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto de los

Hogares en México, 2012. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

La figura 1 representa el nivel de

ingreso corriente promedio por grado de

escolaridad y sexo. Los resultados muestran

que un mayor grado de escolaridad tiene un

mayor ingreso sin embargo, a nivel

universitario y posgrado, las mujeres ganan

menos.

Figura 1 Ingreso promedio por nivel de escolaridad y

sexo

El cuadro 4 muestra los resultados por

entidad federativa por sexo y su brecha, se

observa que la entidad que mayor desigualdad

presenta entre hombres y mujeres es Nuevo

León, mientras que Jalisco es la entidad en la

cual hay mayor brecha a favor de las mujeres.

Entidad federativa Hombre Mujer Brecha

Aguascalientes $36,999 $25,919 $11,081

Baja California $54,105 $38,300 $15,804

Baja California Sur $47,461 $44,217 $3,244

Campeche $36,288 $35,666 $621

Coahuila $33,093 $30,158 $2,935

Colima $38,004 $34,623 $3,381

Chiapas $18,443 $15,868 $2,575

Chihuahua $30,702 $25,716 $4,986

Distrito Federal $68,239 $51,991 $16,249

Durango $27,832 $22,398 $5,434

Guanajuato $32,412 $28,362 $4,051

Guerrero $20,495 $16,188 $4,306

Hidalgo $26,509 $27,468 -$959

Jalisco $39,439 $43,832 -$4,394

México $35,247 $29,192 $6,055

Michoacán $26,129 $28,745 -$2,616

Morelos $32,317 $29,321 $2,996

Nayarit $29,671 $30,963 -$1,292

Nuevo León $56,512 $37,485 $19,027

Oaxaca $18,402 $16,737 $1,665

Puebla $25,437 $19,065 $6,371

Querétaro $45,041 $45,734 -$692

Quintana Roo $43,512 $35,524 $7,988

San Luis Potosí $26,879 $26,051 $828

Sinaloa $32,683 $31,863 $820

Sonora $44,146 $38,899 $5,246

Tabasco $31,354 $33,221 -$1,867

Tamaulipas $35,938 $35,399 $539

Tlaxcala $27,050 $28,465 -$1,415

Veracruz $26,115 $24,578 $1,537

Yucatán $29,044 $32,035 -$2,992

Zacatecas $26,767 $19,064 $7,704

Tabla 4 Ingreso promedio por entidad federativa y sexo

La figura 2 representa el gasto

monetario promedio trimestral por grado de

escolaridad y sexo; la figura es muy similar a al

ingreso monetario trimestral.

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Figura 2 Gasto monetario trimestral por escolaridad y

sexo

A continuación se muestra los diferentes

tipos de gasto por grado de escolaridad y sexo.

La figura 3 presenta el nivel de gasto promedio

en educación y esparcimiento por nivel de

escolaridad y sexo. El gasto en educación y

esparcimiento está focalizado en gasto en

educación, esparcimiento, paquetes turísticos,

cuidado, accesorios y otros gastos. De acuerdo

con la figura 3 los hombres con niveles de

universidad y posgrado tienen el valor más

elevado de gasto.

Figura 3 Gasto en educación y esparcimiento por nivel

escolaridad y sexo

El cuadro 5 presenta el gasto promedio

corriente por entidades federativas y sexo, el

Distrito Federal es el que mayor gasto tiene

tanto hombres como mujeres mientras que

Sinaloa es la entidad federativa que tiene el

gasto más bajo en cuanto hombres se refiera

mientras que Puebla lo es para las mujeres.

Entidad federativa Hombre Mujer

Aguascalientes 8922.37 5340.28

Baja California 10772.78 8499.21

Baja California Sur 9001.44 8096.62

Campeche 8613.92 8060.13

Coahuila 7756.83 6212.66

Colima 9807.03 9342.82

Chiapas 5027.22 5361.49

Chihuahua 7950.53 6503.13

Distrito Federal 13595.80 10911.94

Durango 7421.87 5707.25

Guanajuato 8705.88 7955.13

Guerrero 6867.71 5498.57

Hidalgo 6694.93 5745.31

Jalisco 9541.90 7002.49

México 9290.37 7134.62

Michoacán 7832.33 7089.05

Morelos 9097.16 8455.61

Nayarit 8564.41 7578.39

Nuevo León 10695.24 7280.48

Oaxaca 6270.49 5683.45

Puebla 7070.10 4781.89

Querétaro 8174.70 7302.81

Quintana Roo 10231.42 8283.46

San Luis Potosí 7186.39 5526.43

Sinaloa 5745.93 5596.68

Sonora 9272.69 7721.03

Tabasco 8321.07 8030.66

Tamaulipas 8132.63 7338.07

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HERNÁNDEZ-ARCE, Jesús, VALLES-BACA, Herik Germán. Un análisis de la

escolaridad y el sexo a través de la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto de los

Hogares en México, 2012. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Tlaxcala 7665.99 6488.93

Veracruz 7299.55 6010.20

Yucatán 9178.87 8950.16

Zacatecas 6290.06 5398.05

Tabla 5 Gasto promedio en alimentos, bebidas y tabaco

La figura 4 muestra el nivel de ahorro

promedio por nivel de escolaridad y sexo, como

puede observarse, los niveles más altos de

escolaridad, en las mujeres, tienden a tener un

mayor nivel de ahorro, sin embargo los

hombres no tienen esa misma regularidad de

ahorro, de alguna forma el grado de escolaridad

no determina el nivel de ahorro de las personas.

Figura 4 Nivel de ahorro promedio por escolaridad y

sexo

El cuadro 6 representa el nivel de ahorro

promedio por entidad federativa. Se aprecia que

los hogares del estado de Oaxaca son los que

menos ahorran, sin embargo los hogares del

estado de México son los que ahorran más. De

hecho la proporción de ahorro es 41 veces más

entre el estado de México y Oaxaca.

Estado Ahorro Estado Ahorro

Oaxaca $86.68 Baja California $1,206.67

Chiapas $94.64 Yucatán $1,254.82

Aguascalientes $286.17 Campeche $1,506.15

Hidalgo $308.84 Colima $1,532.79

Michoacán $414.07 Baja California $1,649.16

Tlaxcala $422.76 Quintana Roo $1,779.15

Tabasco $445.47 Zacatecas $1,800.64

Sinaloa $484.40 Jalisco $1,810.24

San Luis Potosí $490.89 Guanajuato $1,875.90

Guerrero $545.38 Tamaulipas $1,877.93

Durango $747.76 Morelos $2,530.78

Coahuila $821.33 Querétaro $2,658.56

Chihuahua $929.57 Distrito Federal $3,017.66

Puebla $1,116.93 Nayarit $3,225.04

Nuevo León $1,117.41 Sonora $3,510.95

Veracruz $1,176.49 México $3,670.94

La figura 5 muestra el promedio de pago

de tarjetas de crédito por nivel de escolaridad y

sexo, como se observa, el nivel de pago es

mayor tanto como para hombres como en

mujeres con un grado de escolaridad al

universitario o mayor. Esto puede deberse a que

los profesionistas tienen mejores empleos, un

mayor nivel de salario, pueden tener mayor

facilidad de crédito y endeudarse más.

Figura 5 Pago promedio de tarjetas de crédito por nivel

de escolaridad y sexo

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HERNÁNDEZ-ARCE, Jesús, VALLES-BACA, Herik Germán. Un análisis de la

escolaridad y el sexo a través de la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto de los

Hogares en México, 2012. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Conclusiones

La educación es clave para que cualquier

nación, estado o municipio pueda desarrollarse

desde un ámbito económico, social y cultural.

Una vez que se logra que la sociedad alcance

un nivel mínimo aceptable de educación

entonces se puede aplicar una equidad con

igualdad de oportunidades. Como se ha

observado, Rawls estableció que si existe una

desigualdad en condiciones iniciales entonces

debemos aplicar una teoría de justicia social

que busque no sólo la igualdad sino la equidad

de oportunidades para lograr realmente una

justicia en los que menos tienen.

Este documento concluye además cuatro

puntos importantes:

Un mayor nivel de escolaridad genera

mejores ingresos sin embargo el género más

que el sexo juega un papel de contrarresto

hacia las mujeres.

Los ingresos por entidades federativas se da

en la mayoría de los casos una brecha

salarial entre hombres y mujeres y se

empiezan a reducir e inclusive suelen ser

mayores en ciertos estados a favor de las

mujeres, sin embargo no es suficiente para

contrarrestar esta discriminación salarial.

Los niveles de ahorro no son determinados

por el grado de escolaridad, de hecho Caro

(2014) muestra en su tesis que la

escolaridad no es clave en el ahorro de las

personas sino existen otros factores que

tienen un efecto significativo como la

cultura financiera.

Los niveles de ingreso de las personas junto

con su escolaridad, en ambos sexos, influye

para el acceso para obtener una tarjeta de

crédito.

Finalmente estudiar la distribución de

ingreso y gasto de los hogares solo por el lado

de la escolaridad deja abierto a la posibilidad de

analizar más factores que influyen sobre la

determinación de éstos.

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Ingeniería en Procesos y Operaciones Industriales, una evaluación de su

pertinencia y aceptación en el mercado laboral

DE LA LLAVE-HERNÁNDEZ, María Alondra*†, DE ITA-XIMIL, José David, MERINO-MUÑOZ, Víctor

Hugo, BENITO-VELÁZQUEZ, César Antonio Universidad Tecnológica de Huejotzingo. Camino Real a San Mateo s/n, Santa Ana Xalmimilulco, Huejotzingo, Puebla,

México. CP 74169.

Recibido 20 de Julio, 2015; Aceptado 18 de Septiembre, 2015 Resumen

El objetivo principal de este trabajo es realizar una evaluación,

a la quinta generación, de la pertinencia y aceptación en el

mercado laboral del programa educativo de Ingeniería en

Procesos y Operaciones Industriales, introducido en 2009 en

México por la Coordinación General de Universidades

Tecnológicas, y derivado del correspondiente Análisis

Situacional del Trabajo.

La metodología empleada se basa en el análisis de

datos mediante la aplicación de la estadística descriptiva e

inferencial; el muestreo es de tipo aleatorio simple. La

información analizada en el muestreo incluye áreas de

ocupación y giro de las empresas en las que los egresados de

Ingeniería en Procesos y Operaciones Industriales, así como

Técnico Superior Universitario en Procesos Industriales área

Automotriz, se desempeñan en su primer ejercicio profesional.

Con este estudio se busca retroalimentar a la

Coordinación General de Universidades Tecnológicas y

Politécnicas, así como a las Universidades Tecnológicas que

imparten el Programa Educativo, sobre la pertinencia y

aceptación del Programa y la identificación de áreas de

oportunidad detectadas que incidan en su fortalecimiento y

consolidación.

Ingeniería en Procesos y Operaciones Industriales,

Evaluación, Pertinencia

Abstract

The main objective of this work is an assessment, to the fifth

generation, the pertinence and acceptance in the work market of

Industrial Processes and Operations Engineering educational

program. It was introduced in 2009 in Mexico by the General

Coordination of Technological Universities, as a result of the

corresponding Situation Work Analysis.

The methodology is based on analysis of data by

applying descriptive and inferenctial statistics; sampling is

simple random kind. The information used in the sampling

includes areas of occupation and turning of the companies in

which graduates of Industrial Processes and Operations

Engineering and Technical in Industrial Processes Automotive

area, working in them first professional practice.

This study seeks feedback from the General

Coordination of Technological and Polytechnics Universities,

as well as from technological universities that teach this

educational program. It is important to pay attention on the

pertinence and acceptance of the program, identifying

opportunities areas detected; to achieve the strengthening and

consolidation of it.

Industrial Processes and Operations Engineering,

assessment, pertinence

Citación: DE LA LLAVE-HERNÁNDEZ, María Alondra, DE ITA-XIMIL, José David, MERINO-MUÑOZ,

Víctor Hugo, BENITO-VELÁZQUEZ, César Antonio. Ingeniería en Procesos y Operaciones Industriales, una

evaluación de su pertinencia y aceptación en el mercado laboral. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015, 2-4:

369-378

* Correspondencia al Autor (Correo Electrónico: [email protected])

†Investigador contribuyendo como primer autor

© ECORFAN-Bolivia www.ecorfan.org/bolivia

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en Procesos y Operaciones Industriales, una evaluación de su pertinencia y aceptación en

el mercado laboral. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Introducción

La Ingeniería en Procesos y Operaciones

Industriales, es introducida a la oferta educativa

mexicana de nivel superior por la entonces

Coordinación General de Universidades

Tecnológicas (ahora Coordinación General de

Universidades Tecnológicas y Politécnicas,

abreviada CGUTyP) dentro de un conjunto de

programas educativos innovadores.

Como en todos los procesos de

introducción de un nuevo producto, se realizó el

estudio de mercado, en este caso mediante la

aplicación de la metodología del Análisis

Situacional del Trabajo (AST), en el que

participan representantes de los sectores

industriales de todo el país, para identificar las

características del Programa Educativo y las

competencias de sus egresados; sin embargo,

principalmente por tratarse de un programa no

tradicional, es preciso evaluar la aceptación de

éste por el mercado laboral, su pertinencia y el

logro de la competencia requerida por la

industria para los egresados.

Si bien la evaluación mencionada puede

realizarse mediante nuevas corridas de AST’s

que arrojen resultados muy precisos y

objetivos, la metodología resulta muy onerosa

tanto en recursos económicos como en tiempo,

por lo anterior, se decide realizar una revisión

de la ocupación de egresados de la familia de

programas de Procesos Industriales, mediante el

análisis estadístico básico, mismo que

proporciona información de forma rápida,

confiable y poco costosa.

Las principales características de la

metodología empleada son:

a) facilidad en la obtención de datos, ya que

pueden colectarse de los departamentos de

seguimiento de egresados y las bases de

datos de estadías entre otras fuentes de

fácil acceso para la Universidad;

b) el empleo de la estadística descriptiva e

inferencial no requiere de conocimientos

altamente especializados ni de

herramientas o equipamiento sofisticado y

costoso, por lo que no implica una

inversión significativa de recursos

económicos;

c) alta confiabilidad y objetividad en los

resultados obtenidos mediante estudios

estadísticos.

Con el análisis estadístico presentado a

continuación, se obtiene información necesaria

para validar la aceptación y pertinencia de los

programas educativos de Procesos Industriales

ofertados por las Universidades Tecnológicas

en México, así como identificar áreas de

oportunidad y acciones que conduzcan a su

fortalecimiento y consolidación en el mediano y

largo plazo.

El trabajo se divide en tres secciones

principales, siendo éstas, la descripción y los

resultados de la metodología AST con la que se

generó la familia de programas de Procesos

Industriales; a continuación se presenta la

metodología empleada, incluyendo, selección

de la metodología, de la muestra, análisis

estadístico y su interpretación; finalmente se

comentan los resultados y conclusiones del

estudio.

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el mercado laboral. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

La metodología AST y el programa

educativo de Ingeniería en Procesos y

Operaciones Industriales

El análisis de la Situación de Trabajo (AST) ó

Análisis de Requerimientos y Expectativas del

Sector Laboral, es un método de análisis que

permite identificar requerimientos y

expectativas del sector laboral en habilidades,

conocimientos, herramientas y destrezas que

deben aplicarse en determinada competencia

profesional.

A través de técnicas de lluvia de ideas y

la organización de la información generada de

la misma aplicación, se generan las funciones

clave de un puesto de trabajo, mismas que se

plasman en un mapa de funciones con el

planteamiento de un objetivo principal común y

se desglosan las tareas específicas también

derivadas de la técnica de lluvia de ideas.

Es importante que se validen los

resultados una vez concluido el análisis y

desarrollo del reporte por quienes participaron

en el AST.

En septiembre de 2006 se llevó a cabo

el AST correspondiente al Programa Educativo

de TSU en Metálica y Autopartes de la

Universidad Tecnológica de Huejotzingo con la

participación del sector de autopartes así como

de manufactura de vehículos automotores de la

zona de influencia, incluyendo todos los niveles

jerárquicos así como diversas áreas de

aplicación industrial en procesos principales de

manufactura de autopartes metálicas y plásticas,

así como de conformación y ensamble de

vehículos.

Nota: los registros de participación del

sector industrial se encuentran en la dirección

de Procesos Industriales de la UTH.

Una vez procesada la información de

todos los AST de los PE de la Universidades

Tecnológicas en el país, la CGUT ahora

CGUTyP, clasificó los resultados con base en

su afinidad convocando a la integración de

comisiones nacionales de directores de carrera

del mismo subsistema para el desarrollo y

diseño curricular de nuevos Programas

Educativos que atendieran las necesidades

detectadas en los talleres de AST. Dado lo

anterior y con base en los resultados del AST

llevado a cabo por el PE de Metálica y

Autoparte de la UTH, el programa educativo se

integró a la familia de Procesos Industriales de

la CGUTyP obteniendo como resultado final de

los trabajos de diseño curricular la creación del

Programa Educativo de Técnico Superior

Universitario en Procesos Industriales área

Automotriz con las siguientes competencias

específicas y unidades de competencia (UC)

correspondientes, mismas que atienden a las

necesidades identificadas en el AST (CGUT,

2009).

Competencia específica 1. Gestionar la

producción a través de herramientas de la

administración, para cumplir con los

requerimientos del cliente.

UC 1.1 Planear la producción

considerando los recursos tecnológicos,

financieros, materiales y humanos para cumplir

las metas de producción.

UC 1.2 Supervisar el proceso de

producción utilizando herramientas de

administración, para cumplir con las

especificaciones del producto.

Esta competencia específica atiende las

necesidades identificadas en los AST de todos

los PE que conforman la familia de Procesos

industriales y que es común en los siete PE que

integran dicha familia de carreras.

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el mercado laboral. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Competencia específica 2. Gestionar los

procesos de producción de autopartes y de la

industria automotriz a través del aseguramiento

de la calidad e innovación, para contribuir a la

competitividad de la organización.

UC 2.1 Controlar la calidad del

producto a través de pruebas y ensayos para

garantizar que las autopartes cumplan con las

especificaciones técnicas del cliente.

UC 2.2 Evaluar la capacidad real del

proceso de producción de autopartes de acuerdo

a los requerimientos del cliente y los recursos

de la organización para contribuir a la toma de

decisiones en la alta dirección.

UC 2.3 Implementar los procedimientos

de su área de competencia conforme al sistema

Gestión de la Calidad en la Industria

Automotriz, para contribuir a la competitividad

de la organización.

UC 2.4 Optimizar el proceso de

fabricación de autopartes a través de la

elaboración de dispositivos y herramentales, en

función de la manufactura plástica y

metalmecánica, incorporando elementos de

automatización en el proceso, así como la

generación de propuestas de cambios al

producto y/o proceso para mejorar la relación

costo-beneficio.

Esta competencia específica y sus

unidades de competencia atienden las

demandas del sector automotriz y de autopartes

que participó en el desarrollo del AST del

programa de Metálica y Autopartes llevado a

cabo en septiembre 2006 (CGUT, 2009).

Por otro lado en noviembre de 2008, se

llevó a cabo el AST del programa de TSU en

Procesos Industriales área Automotriz de la

UTH convocado por la CGUT para todos los

PE que conforman la familia de carreras de

Procesos Industriales del subsistema, con el fin

de dar continuidad de estudios a nivel

ingeniería a todos los egresados de los PE de

TSU de la familia de carreras de Procesos

Industriales.

Para tal caso y después de concluir los

talleres de AST y diseño curricular, se obtuvo

como resultado final la creación del Programa

Educativo de Ingeniero en Procesos y

Operaciones Industriales, con las siguientes

competencias específicas y UC

correspondientes, mismas que atienden a las

necesidades identificadas en el mismo AST

(CGUT-2, 2009).

Competencia 1. Administrar los

recursos necesarios de la organización para

asegurar la producción planeada conforme a los

requerimientos del cliente.

UC 1.1 Gestionar los recursos humanos,

materiales, económicos y técnicos de la

empresa. Para eficientar la planta productiva,

mediante el plan maestro de producción, con

base en diseño del proceso.

UC 1.2. Implementar el plan maestro de

producción para cumplir con los requerimientos

de producción mediante los estándares de

proceso, producto y capacidad de planta

UC 1.3. Controlar el factor humano y

los recursos materiales, económicos y técnicos

para preservar la integridad de los recursos de

la empresa a través de la normatividad y la

reglamentación interna pertinente considerando

las medidas de seguridad e higiene en el

trabajo.

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el mercado laboral. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Competencia 2. Administrar el sistema

de gestión de la calidad, con un enfoque

sistémico, de acuerdo a los requerimientos del

cliente, considerando factores técnicos y

económicos, contribuyendo al desarrollo

sustentable.

UC 2.1. Gestionar los sistemas de

calidad de una organización, para estandarizar

los procesos, mediante la elaboración de un

manual de calidad que permita cumplir con los

requerimientos del cliente, contribuyendo al

desarrollo sustentable.

UC 2.2. Asegurar la calidad del

producto para cumplir con los requisitos del

cliente, mediante la evaluación sistémica del

proceso.

Competencia 3. Desarrollar e innovar

sistemas de manufactura a través de la

dirección de proyectos considerando los

requerimientos del cliente, estándares de

calidad, ergonomía, seguridad y ecología para

lograr la competitividad y rentabilidad de la

organización con enfoque globalizado.

UC 3.1. Administrar proyectos para el

desarrollo de nuevos procesos, productos y

servicios que satisfagan las necesidades del

mercado a través de un plan de negocios que

incluya análisis técnicos de mercado, financiero

y tecnológico apoyados en herramientas de ruta

crítica de seguimiento y control así como los

costos.

UC 3.2. Diseñar productos que cumplan

las expectativas del cliente bajo estándares

internacionales de calidad, aplicando

tecnologías que contribuyan al desarrollo

sustentable, para mejorar la competitividad de

la empresa.

UC 3.3. Desarrollar los sistemas de

ingeniería de manufactura con base en la

cadena de valor del producto o servicio, para

cumplir con los requisitos de diseño,

productividad, calidad, ergonomía, seguridad y

ecología

Analizando tanto el Programa educativo

de TSU en Procesos Industriales área

Automotriz, como el correspondiente programa

de continuidad de estudios de Ingeniero en

Procesos y Operaciones Industriales, y las cinco

competencias profesionales específicas que

integran ambos programas, se puede identificar

que no corresponden de manera directa ni en su

mayoría a contenidos de programas educativos

tradicionales del sistema de educación superior

del país, pero sí corresponden y atienden

necesidades de perfiles profesionales, que

actualmente demandan los sectores industriales

del país y que gracias a la aplicación de la

metodología de Análisis Situacional del

Trabajo AST, se generan tales perfiles

específicos de talento humano que contribuyen

a la competitividad y productividad del país a

través de la generación de Programas

Educativos innovadores.

Evaluación de la pertinencia y aceptación de

la Ingeniería en Procesos y Operaciones

Industriales

Descripción de la población y selección de la

muestra Se considera como población del

estudio a los 370 egresados titulados de

Procesos Industriales (incluye Ingeniería en

Procesos y Operaciones Industriales y Técnico

Superior Universitario en Procesos Industriales

área Automotriz, en lo sucesivo IPOI y TSU en

PIA, respectivamente) graduados en las

primeras cinco generaciones del Programa

Educativo en la Universidad Tecnológica de

Huejotzingo. Las generaciones se identificarán

por el año de egreso, siendo la primera la 2011.

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en Procesos y Operaciones Industriales, una evaluación de su pertinencia y aceptación en

el mercado laboral. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

La generación TSU en PIA 2015, es la

única de la que se toman datos de no titulados

por estar aún en proceso de egreso del

programa.

Se selecciona una muestra aleatoria de

154 egresados, con un nivel de confianza del

95% y un error máximo de estimación del 6%.

Los cálculos se realizaron a través de las

fórmulas:

𝑛 =𝑛0

1+𝑛0𝑁

(1)

Donde:

𝑛0 = 𝑝 ∗ (1 − 𝑝) ∗ [𝑧(1−

𝛼

2)

𝑑]

2

(2)

N = tamaño del universo

p = probabilidad de ocurrencia

d = error máximo de estimación

α = nivel de confianza

n0 = tamaño de la muestra

La tabla a continuación resume la

composición de la muestra entre egresados de

TSU en PIA e IPOI para las generaciones 2011

a 2015. Generación (sub-

grupo) TSU en PIA IPOI

2011 4 14

2012 23 13

2013 24 11

2014 13 27

2015 12 13

Total 76 78

Tabla 1 Composición de la muestra de estudio. Del

autor, 2015.

Información obtenida de la muestra. Con el

objetivo de conocer la pertinencia del programa

educativo a cinco años de su incorporación a la

oferta educativa de nivel superior en México,

así como la aceptación del mismo por el

mercado laboral, se determina que es necesario

saber:

a) El giro de las empresas que solicitan a

egresados de Procesos Industriales,

b) El área de desempeño en la que los

egresados del Programa se colocan, y

c) El alcance que tienen las actividades o

proyectos desarrollados por los

egresados, se evaluará en función del

nivel de competencia ejercido por el

egresado.

Giro de las empresas receptoras. Se

identifican 11 áreas de actividad de las

empresas receptoras de egresados, a saber:

Automotriz (armadoras de autos, fabricantes de

autopartes y prestadoras de servicios para la

industria automotriz), Metal-mecánica (incluye

metalúrgia y maquinados), Textil, Alimentos y

bebidas, Servicios (exeptuando servicios a la

industria automotriz), Química (química,

petroquímica y agroquímica), Papelera,

Cerámicos, Equipo médico y farmacéutica,

Higiene y cuidado personal (fabricantes de

artículos de limpieza y de aseo y cuidado

personal) y Mueblera.

Cabe señalar que los grupos en los que

se presenta al menos una observación no son

agrupados en una categoría de otros, con el

objetivo de presentar la información de forma

tan detallada como es posible.

En este particular se tiene que las

empresas de giro automotriz tienen la mayor

captación de egresados, con un 40.26%;

seguidas respectivamente de la industria metal

mecánica que captó el 11.69%, la textil con un

11.04% y la de alimentos y bebidas con un

10.39%; con lo que se tiene que en estos cuatro

giros industriales se ocupa el 73.38% de los

egresados titulados de Procesos Industriales,

comportamiento muy cercano a la regla de

Pareto del 80-20. La gráfica 1 presenta la

composición de la muestra en lo que refiere a

ocupación de los egresados por giro industrial.

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el mercado laboral. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Grafico 1 Tasa de ocupación de egresados por giro

industrial.

Al realizar el mismo análisis por cada

uno de los programas educativos, tenemos las

siguientes observaciones (ver tabla 2): Giro TSU en PIA IPOI

Automotriz 22.37% 57.69%

Metal mecánica 14.47% 8.97%

Textil 15.79% 6.41%

Alimentos y bebidas 6.58% 14.10%

Servicios 6.58% 3.85%

Química 5.26% 3.85%

Papelera 7.89% 0.00%

Cerámicos 3.95% 0.00%

Equipo médico y Farmacéutica 2.63% 2.56%

Higiene y cuidado personal 14.47% 1.28%

Mueblera 0.00% 1.28%

Tabla 2 Ocupación de egresados de Procesos

Industriales por giro industrial

En lo que respecta a los egresados de

TSU en PIA, el sector de mayor ocupación es el

automotriz con un 22.37%, seguido de la

industria textil (15.79%) y las metal mecánicas

y de higiene y cuidado personal con un 14.47%

cada una.

En el caso de los egresados de IPOI, el

57.69% se desempeña en el sector automotriz,

el 14.10% en la industria de alimentos y

bebidas, el 8.97% en empresas metal mecánicas

y el 6.41% en la industria textil.

Área de desempeño de los egresados. Los

egresados de los programas de Procesos

Industriales de la UTH se desempeñan en su

primer ejercicio profesional en las siguientes

proporciones, el 44.16% en el área de

producción, 20.78% en calidad, 12.34% en

logística, 11.69% en mantenimiento, 3.90% en

Seguridad e higiene y 7.14% en Ingeniería.

Gráfico 2 Tasa de ocupación de egresados por área de

desempeño

La colocación de egresados por

programa de educativo niveles Técnico

Superior Universitario e Ingeniería, varía muy

poco con respecto del global, como se muestra

en la Tabla 3.

40,26%

11,69%

11,04%

10,39%

5,19%

4,55%

3,90%

1,95%

2,60%

7,79%

0,65%

Automotriz

Metal mecánica

Textil

Alimentos y bebidas

Servicios

Química

Papelera

Cerámicos

Equipo médico y farma

Higiene

Mueblera

Ocupación por giro industrial

44,16%

20,78%

12,34% 11,69%

3,90%7,14%

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

25,00%

30,00%

35,00%

40,00%

45,00%

50,00%

Tasa de colocación por área de

desempeño

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el mercado laboral. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Área de colocación TSU en PIA IPOI

Producción 47.37% 41.03%

Calidad 21.05% 20.51%

Logística 9.21% 15.38%

Mantenimiento 10.53% 12.82%

Seguridad e higiene 2.63% 5.13%

Ingeniería 9.21% 5.13%

Tabla 3 Tasa de ocupación de egresados de Procesos

Industriales por área de colocación y por programa

educativo

Las áreas de producción y calidad son

las de mayor captación de egresados en ambos

programas educativos, y con comportamientos

muy parecidos. El 47.37% de los egresados de

TSU en PIA y el 41.03% de los egresados de

IPOI se desempeñan en el área de producción,

mientras que el 21.05% de los egresados de

TSU en PIA y el 20.51% de los egresados de

IPOI se ocupan en el área de Calidad.

Gráfico 3 Incremento en ocupación de egresados en área

de Calidad

En el caso de la colocación de egresados

en el área Calidad, muestra una clara tendencia

de aumento en la aceptación de egresados del

Programa Educativo, como se muestra en la

gráfica 3.

Nivel de competencia del egresado. Se

identifican tres niveles en el ejercicio de la

competencia profesional del egresado, a saber:

a) nivel Gestión que incluye actividades de

medición, supervisión de la actividad,

documentación, seguimiento de proyectos

y programas y así por el estilo;

b) nivel Mejora, incluye actividades de

implementación de metodologías,

desarrollo e implementación de propuestas

y acciones de mejora, y

c) nivel Innovación y Optimización, se refiere

a actividades y proyectos de mejora

sustancial en los métodos y los sistemas de

la organización y basados en diagnósticos.

Los niveles de competencia corresponden

con las competencias específicas de los

Programas Educativos 2009 de TSU en PIA e

IPOI, al respecto, es necesario recalcar que la

muestra del estudio corresponde al primer

ejercicio profesional, por lo que los casos de

actividades del nivel de competencia

Innovación y optimización son los menos (ver

Tabla 4).

Nivel de ejercicio de la

competencia Frecuencia Frec. Relativa

Gestión 87 56.49%

Mejora 56 36.36%

Innovación 11 7.14%

Total 154 100.00%

Tabla 4 Nivel de competencia de las actividades

desempeñadas por egresados del Programa Educativo

En términos generales se tiene:

a) Las actividades relacionadas al nivel de

competencia Gestión, se presentan en un

56.49% de los egresados.

b) Se alcanza el 36.36% de actividades y

proyectos de nivel Mejora.

c) El nivel de competencia de Innovación

y optimización corresponde al 7.14% de

la muestra.

2011 2012 2013 2014 2015

Calidad 1 6 8 7 10

0

2

4

6

8

10

12

Tas

a d

e co

loca

ció

n

Colocación de egresados en

calidad 2011-2015

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en Procesos y Operaciones Industriales, una evaluación de su pertinencia y aceptación en

el mercado laboral. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Resultados

Los resultados de los estudios AST para los

programas Técnico Superior Universitario en

Metálica y Autopartes (2006), Técnico Superior

Universitario en Procesos Industriales área

Automotriz (2009) e Ingeniería en Procesos y

Operaciones Industriales (2009), indicaron que

el mercado laboral regional, estatal y nacional,

demandan de los egresados el ejercicio de

competencias específicas de gestión de

recursos, gestión de la producción, gestión de

sistemas, mejora de productos y procesos,

innovación de sistemas y optimización de

recursos.

Por su parte, los resultados del análisis

estadístico del presente trabajo, muestran que

en general, los programas de Técnico Superior

Universitario en Procesos Industriales área

Automotriz e Ingeniería en Procesos y

Operaciones Industriales, son pertinentes y bien

aceptados por el mercado laboral poblano, y se

infiere que ocurre lo mismo en el resto del país.

En cuanto al tipo de empresas que captan a los

egresados del programa, tanto en nivel técnico

como en nivel ingeniería, tenemos que el 80%

se compone en primer lugar la industria

Automotriz, seguida de la Metal-mecánica y la

industria Textil, resultado que coincide con la

participación del sector industrial en la

realización de los AST indicados en el primer

párrafo de esta sección.

Los resultados del análisis estadístico de

la muestra seleccionada, indican asimismo, que

las áreas de ocupación de los egresados

corresponden con las áreas para las que fueron

demandados en los AST, a saber, producción,

calidad y logística principalmente.

Es sobresaliente el caso del área de

mantenimiento, que capta a un porcentaje muy

parecido al de logística (11.69% y 12.34%

respectivamente), sin embargo las actividades

desempeñadas por los egresados en ésta área,

son de gestión del departamento, no de la

ejecución de la actividad operativa de

mantenimiento. Lo anterior, corresponde

completamente con la definición del perfil de

egreso de la familia de programas educativos de

Procesos Industriales 2009.

En relación con el nivel de ejercicio de

la competencia profesional del egresado,

tenemos que corresponde completamente con lo

solicitado por el sector industrial en los AST y

definido en los planes y programas de estudios

de la familia de Procesos Industriales 2009,

ocupándose principalmente y de inicio en

actividades de Gestión y de Mejora.

Conclusiones

A partir de los resultados del análisis estadístico

realizado y su comparación con lo solicitado

por el sector industrial en los estudios AST

realizados entre 2006 y 2009 para evaluar la

pertinencia de los Programas Educativos de

Procesos Industriales, concluímos que:

- La decisión de la CGUTyP de introducir

programas educativos innovadores en el

área de conocimiento de la ingeniería

industrial en 2009 al sistema educativo

mexicano fue un acierto.

- La participación del sector industrial

como principal fuente de información

para el diseño de planes y programas de

estudio es muy necesaria para garantizar

su pertinencia y lograr la aceptación de

los egresados en el mercado laboral.

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el mercado laboral. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

- En el caso específico de la Universidad

Tecnológica de Huejotzingo, es

recomendable ampliar la oferta educativa

del nivel Técnico Superior Universitario

en Procesos Industriales, aperturando las

áreas de Sistemas de Gestión de Calidad

(recordar que él área calidad es la

segunda en captación de alumnos) y

Manufactura (más del 80% de las

empresas que captan a los egresados son

del sector manufacturero).

- También en el caso de la UTH, tenemos

que tanto la Ingeniería en Procesos y

Operaciones Industriales, objeto principal

del estudio, como el Técnico Superior

Universitario en Procesos Industriales

área Automotriz siguen siendo pertinentes

en la región, y la aceptación de sus

egresados va en aumento constante,

debido a que se atienden las demandas del

sector industrial en cuanto a formación

del recurso humano.

- Por otra parte, se identifica que el área de

Seguridad e Higiene, capta pocos

egresados por generación pero de forma

constante, por lo que es conveniente

realizar un AST para evaluar la

posibilidad de diseñar y aperturar un área

de TSU en Procesos Industriales área

Seguridad e Higiene.

En términos generales, se concluye que el

programa educativo de Ingeniería en Procesos y

Operaciones Industriales, cuyos primeros seis

cuatrimestres corresponden al programa de

Técnico Superior Universitario en Procesos

Industriales, es una profesión innovadora,

pertinente a las necesidades de la industria

poblana y cuyos egresados son bien aceptados

por el mercado laboral de la región.

Referencias

Coordinación General de Universidades

Tecnológicas y Politécnicas. 2015. México.

Recuperado de http://cgut.sep.gob.mx/

Coordinación General de Universidades

Tecnológicas. 2009. México. Perfil profesional

en Competencias Profesionales del Técnico

Superior Universitario en Procesos Industriales

área Automotriz, Versión Ejecutiva.

Coordinación General de Universidades

Tecnológicas. 2009. México. Perfil profesional

en Competencias Profesionales de Ingeniería

en Procesos y Operaciones industriales, Versión

Ejecutiva.

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Artículo Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico

Septiembre 2015 Vol.2 No.4 379-385

Relación entre medidas de espesor de recubrimento electrostático en polvo en

diferentes puntos sobre superificies irregulares

LUÉVANO-Cabrales, Olga Lidia*†, SALAS-PÉREZ, Francisco Guillermo, JUÁREZ-DEL TORO, Raymundo,

MORALES-VILLA, Julio César Recibido 21 de Julio, 2015; Aceptado 21 de Septiembre, 2015 Resumen

Relación entre medidas de espesor de recubrimento

electrostático en polvo en diferentes puntos sobre superificies

irregulares.

En este trabajo se encuentra la relación entre las

medidas de espesor de diferentes áreas de una superificie

irregular, mediante la aplicación de recubrimiento electrostático

en piezas con cinco geometrías diferentes y modificando

levemente parámetros como potencial y distancia de aplicación.

En los productos donde se utiliza el recubrimiento

electrostático el espesor es una característica de calidad

importante, sin embargo en las superficies irregulares es mas

notorio cuando la medida de espesor no es uniforme en toda la

pieza. Sin embargo cuando se conoce en que proporción varía

el espesor entre un área y otra de la misma pieza, es mas fácil

establecer una metodología en el proceso que permita tener una

medida de espesor uniforme.

Recubrimiento electrostático en polvo, Espesor, Elemento

finito

Abstract

Measure relation of electrostatic powder coating thickness at

diferent points on irregular surfaces.

In this work, we found the relation between the

thickness measures at diferent areas of a irregular surface, by

the electrostatic powder coating on pieces with five diferent

geometries and varyin slightly parameters like potential and

application distance.

At the products where the electrostatic powder

coating are used, the thickness measure is an importante quality

characteristic, however on the irregular surfaces is so noticeable

when the thickness measure is not uniform on the entire piece.

But when it is known that the thickness ratio varies from one

area to another of the same piece, it is easier to establish a

methodology that allows the process to have a measure of

uniform thickness.

Electrostatic Powder Coating, Thickness, Finite Element

Citación: LUÉVANO-Cabrales, Olga Lidia, SALAS-PÉREZ, Francisco Guillermo, JUÁREZ-DEL TORO,

Raymundo, MORALES-VILLA, Julio César. Relación entre medidas de espesor de recubrimento electrostático en

polvo en diferentes puntos sobre superificies irregulares. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015, 2-4: 379-385

* Correspondencia al Autor (Correo Electrónico: [email protected])

†Investigador contribuyendo como primer autor

© ECORFAN-Bolivia www.ecorfan.org/bolivia

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TORO, Raymundo, MORALES-VILLA, Julio César. Relación entre medidas de espesor

de recubrimento electrostático en polvo en diferentes puntos sobre superificies

irregulares. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Introducción

La aplicación de recubrimiento electrostático en

polvo, se ha venido usando desde la década de

los 70’s el siglo pasado, y desde sus inicios se

detectó que es complejo obtener una medida de

espesor uniforme en la capa de recubrimiento, y

cuando el sustrato tiene una geometría

irregular, es decir que fue sometida a

deformación plástica antes del proceso de

recubrimiento, entonces se vuelve mas

complejo, ya que las regiones profundas en una

geometría irregular, provocan el efecto llamado

de la jaula de Faraday (EJF), que no permite

que las partículas de polvo lleguen hasta lo mas

profundo de la geometría.

En un sistema electrostático para la

aplicación de recubrimiento en polvo

electrostático (para el caso de este estudio es

pintura), las líneas de campo eléctrico se

dirigen desde el electrodo en la pistola hacia el

sustrato o superficie que se va a cubrir, cuando

la superficie es irregular entonces las líneas de

campo eléctrico se anulan al llegar a las

regiones profundas por lo que no penetran hasta

el fondo. Las partículas de polvo siguen las

líneas de campo eléctrico y como estas no

penetran hasta las regiones profundas entonces

el polvo tampoco llega, ocasionando medidas

de espesor de la pintura más pequeño en esas

regiones.

El efecto de la jaula de Faraday en el

proceso de pintura electrostática se conoce

desde que surgió este tipo de proceso; los

esfuerzos por solucionarlo se enfocan en

controlar algunos parámetros individuales o en

grupo como intensidad de corriente (Guskov,

1996), la cantidad de carga con respecto a la

masa de la nube de polvo Q/m (Biris, 2011), el

tamaño de la partícula (Rupp, 2012), etcétera.

Algunos equipos para la aplicación de

pintura en electrostática en polvo, como el

WAGNER, traen integrados programas con

combinaciones de parámetros adecuados al tipo

de superficie que se va a cubrir; estas

superficies las clasifican como superficies

planas, superficies grandes y superficies

irregulares, sin embargo el problema no se

resuelve de una manera definitiva, y es

complicado porque el EJF es inherente a los

campos eléctricos en superficies irregulares lo

que quiere decir que no es posible eliminarlo

por completo, por lo que los trabajos de

investigación están centrados en atenuarlo de

alguna manera.

Ya que la uniformidad de la medida de

espesor en toda la superficie es una

característica importante para evaluar la calidad

del producto, se considera conveniente realizar

un estudio en el que se identifique como varía

la medida de espesor en toda la superficie, y se

relaciona con la intensidad de campo eléctrico.

Con este objetivo se diseñó un experimento con

cinco tipos de superficie las cuales fueron

cubiertas mediante el proceso de recubrimiento

electrostático en polvo para posteriormente

medir el espesor en ocho puntos diferentes de

cada tipo de superficie y determinar de esta

manera la variación espacial en la medida de

espesor de cada superficie.

La estructura de este documento

contempla primero la descripción del sistema

electrostático, posteriormente una explicación

breve del método de elemento finito, se

especifican los materiales, equipo y la

experimentación, los resultados obtenidos y las

conclusiones generales.

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irregulares. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Sistema electrostático

Se llama sistema electrostático al conjunto de

equipo y materiales que se necesita para aplicar

recubrimiento electrostático ya sea en polvo o

líquido, este estudio se centra en la pintura en

polvo como recubrimiento electrostático y en

esta sección se explica como es el proceso de

aplicación de pintura y la forma de simular los

campos electrostáticos mediante el método de

elementos finitos.

Equipo para el proceso electrostático

Un sistema electrostático para el proceso de

recubrimiento (Figura 1), incluye una pistola

electrostática con un electrodo conectado a un

generador de alto voltaje y un sustrato

conectado a tierra.

La pistola está conectada a un

compressor, el aire del compressor conduce las

partículas de polvo alrededor del electrodo,

donde se forma la corona de descarga y las

partículas son cargadas negativamente y con la

fuerza del campo eléctrico son dirigidas hacia

el sustrato.

Cuando la descarga es generada en la

pistola, se forma un campo eléctrico entre la

pistola y el sustrato. La intensidad de campo

eléctrico es conocida mediante el gradiente del

potencial, el cual es representado como u(x, y):

𝐄 = −∇u(x, y) (1)

La relación entre el campo eléctrico y la

densidad de carga ρ está dada por:

𝜀𝛻 ∙ 𝑬 = 𝜌 (2)

Donde ε es la permitividad del

material, sustituyendo la ecuación (1) en la

ecuación (2); el resultado es la ecuación de

potencial de Poisson:

∆𝑢(𝑥, 𝑦) = −𝜌

𝜀

(3)

La ecuación de Poisson (3) describe

como se distribuye el potencial y las líneas de

campo elétrico. Para resolver esta ecuación en

un Sistema electrostático es factible utilizar el

método de elemento finito.

El método de elemento finito en

electrostática

El método de elemento finito tiene diferentes

formas de resolver ecuaciones diferenciales

parciales, una de las mas usadas es el método

variacional. Este método usa un funcional, el

cual es una expresión de la energía potencial en

el dominio. A través de la minimización de la

energía en cada elemento, se obtienen las líneas

de campo eléctrico en la región completa. La

ecuación a resolver para el campo eléctrico es

la cuación de Poisson. Las restricciones sobre

los límites son condiciones de Dirichlet y/o de

Neumann. El funcional de la ecuación es:

I = ∫ 1

2ε0 (

∂Φ

∂x)

2

+1

2ε0 (

∂Φ

∂y)

2

A

dA

− ∮ Φ∂Φ

∂ndR

(4)

POLVO

ENTRADA DE AIRE

ELECTRODO Y

SALIDA DE POLVO

ZONA EN LA QUE SE CARGAN

LAS PARTÍCULAS DE POLVO

SUSTRATO

Figure 1, Pistola electrostática y sustrato

(dibujo obtenido del manual del proveedor)

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de recubrimento electrostático en polvo en diferentes puntos sobre superificies

irregulares. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Donde A corresponde a la región de

integración, Φ es el potencial e I es el

funcional. La primer parte del funcional

representa la energía del campo eléctrico.

Por medio de discretización, cada

element es definido de acuerdo a una función,

al número de sus nodos y al potencial, el cual se

define mediante el potencial en los nodos.

Φ = |N|(Φ)e = (Ni, Nj, Nk) |

Φi

Φj

Φk

|

(5)

Donde |N| es la matriz de funciones de

forma. Para encontrar el mínimo potencial de

energía, el functional debe ser derivado

parcialmente con respect a cada nodo. Por lo

tanto:

∂Ie

∂Φe= |K|eΦe

(6)

La matriz de cada elemento es

ensamblada en una matriz global y las

condiciones de frontera son aplicadas.

|𝐊|𝐔 = 𝐏 (7)

K representa la matriz de rigidez, U es el

vector de potenciales desconocidos y P es el

vector solución.

Métodos

La experimentación fue conducida en dos

formas, la primera para calcular el campo

eléctrico mediante el método de elemento finito

y el segundo para medir el espesor de la pintura

curada en la superficie tratada.

Diseño de experimentos

Se diseñó un experimento con 5 geometrías

diferentes, tres con ángulos de 60°, 90° y 120°

y dos con forma de caja con 1” de profundidad

y el ancho de la región profunda en la primera

de 1” y en la segunda de 2” (Figura 2), el

material es acero al bajo carbono, la pintura

usada fue Krhal, las variables a medir son

espesor de la pintura en mils e intensidad de

campo eléctrico en V/m.

Se emplearon dos tipos diferentes de

combinaciones de parámetros, a cada

combinación se le llamará tratamiento de aquí

en delante, el primer tipo de tratamiento está

orientado hacia la medición del espesor de

pintura y se numeran del uno al ocho (Tabla 1),

el segundo tipo de tratamiento es para el cálculo

de la intensidad de campo eléctrico, dicho

cálculo se realizó con el método de elementos

finitos y los tratamientos se identifican con las

letras A, B, C y D (Tabla 2).

Se usó un horno de convección a 200°C

para curar la pintura durante 10 minutos y se

empleó un medidor de espesor Positector 6000.

Figura 2 Cinco geometrías diferentes

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TORO, Raymundo, MORALES-VILLA, Julio César. Relación entre medidas de espesor

de recubrimento electrostático en polvo en diferentes puntos sobre superificies

irregulares. Revista de Análisis Cuantitativo y Estadístico 2015.

Tratamientos Para Espesor

Tratamiento

Voltaje

(kV)

Distancia

(cm)

%

Polvo

1 70 15 50

2 70 15 60

3 60 15 50

4 60 15 60

5 70 20 50

6 70 20 60

7 60 20 50

8 60 20 60

Tabla 1 Parámetros para medir el espesor del

recubrimiento

Intensidad de Campo Eléctrico

Tratamiento

Voltaje

(kV)

Distancia

(cm)

A 70 15

B 60 15

C 70 20

D 60 20

Tabla 2 Parámetros para calcular campo eléctrico

Intensidad de campo eléctrico calculada con

el método de elemento finito

Para calcular la intensidad de campo eléctrico

se usó COMSOL®, se estableció un dominio en

tres dimensiones, formando un bloque en forma

de rectángulo, la caras pequeñas del rectángulo

se encuentran en la parte superior e inferior del

bloque, al centro de la cara superior se ubica un

punto que representa el electrodo, y la cara

inferior toma la forma de la geometría a

analizar (Figura 3); las condiciones de frontera

fueron Dirichlet para el electrodo con u = V y

para el sustrato conectado a tierra con u = 0, el

resto de las fronteras son Neumann con

∂u(x,y,z)/∂x = ∂u(x,y,z)/∂y = ∂u(x,y,z)/∂z = 0.

El cálculo se realizó en ocho puntos diferentes

de cada pieza (Figure 4), los mismos donde se

hicieron las mediciones del espesor de la

pintura.

Figura 3 Dominio

a)

b)

Figura 4 a) Puntos donde fue medido el espesor en las

geometrías con un doblez al centro, b) Puntos donde fue

medido el espesor en geometrías con regiones profundas.

Resultados

Se obtuvieron los valores de la intensidad

campo eléctrico en cada punto señalado, de

igual forma se midió el espesor en los mismos

puntos y al graficar los resultados se

encontraron patrones similares de variación

entre los gráficos de intensidad de campo

eléctrico y los del espesor, la tabla 3 muestra

gráficos de dos de las geometrías.

GEO

M Campo eléctrico Espesor

60°

0

5000

10000

15000

1 2 3 4 5 6 7 8

A B

C D

0

2

4

1 2 3 4 5 6 7 81 2 3

4 5 6

7 8

1 2

3 4

6 5

8 7

1 2

3 4

6 5

8 7

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de recubrimento electrostático en polvo en diferentes puntos sobre superificies

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CAJA

1”

Tabla 3 Gráfica de la intensidad de campo eléctrico y del

espesor de dos diferentes geometrías

Cuando se observó que el

comportamiento de la variación de la intensidad

de campo eléctrico se parecen al

comportamiento de la variación del espesor, se

midió la relación entre ambos parámetros

mediante un coeficiente de correlación y se

encontró que el valor mas pequeño de

correlación es del 67% (tabla 4) lo que indica

que la medida de espesor se explica a través del

comportamiento de la intensidad de campo

eléctrico en cada punto de medición.

Geom A - 1 A -2 B - 3 B - 4 C - 5 C - 6 D - 7 D - 8

60° 0.9659 0.9510 0.9415 0.8031 0.7659 0.7266 0.9591 0.9053

90° 0.8689 0.7107 0.8801 0.8865 0.7759 0.7650 0.7948 0.7250

120° 0.7217 0.8823 0.7177 0.7389 0.7010 0.6906 0.6720 0.7868

1" 0.9606 0.8622 0.9896 0.9011 0.8959 0.9809 0.8996 0.9973

2" 0.9747 0.9636 0.9741 0.8982 0.9852 0.9874 0.9779 0.9474

Tabla 4 Correlación de tratamientos

Discusión

Las mediciones de espesor en una superficie

irregular, tienen diferencias importantes cuando

se comparan los espesores de las regiones

profundas con los espesores de las regiones

superiores, esto se debe al efecto de la jaula de

Faraday.

Cuando se analizan los parámetros que

afectan a la medida de espesor, no se piensa en

la intensidad de campo eléctrico, sin embargo al

revisar el comportamiento de la medida de

espesor en los ocho puntos de medición y se

relacionó con la medida de la intensidad e

campo eléctrico en los mismos puntos se

observa como tienen patrones de variación

similar y al calcular la correlación entre ambos

parámetros, se encontró que el valor de

correlación más pequeño es 67% y el más

grande es 99%, además el percentil 50 es 89%,

lo que indica que los valores de correlación más

pequeños están más dispersos que los valores

más altos. Con la información obtenida se

puede observar que la intensidad de campo

eléctrico es un parámetro que merece tener más

importancia si se desea controlar la uniformidad

del espesor en una superficie irregular.

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CRC Press a division of Taylor and Francis.

0

5000

10000

15000

1 2 3 4 5 6 7 8

A B

C D

0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 3

4 5 6

7 8

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- Tipografía de texto en Time New Roman #12 (en títulos- Negritas) y con cursiva (subtítulos-

Negritas) #12 (en texto) y # 9 (en citas al pie de página), justificado en formato Word. Con Márgenes

Estándar y espaciado sencillo.

- Usar tipografía Calibre Math (en ecuaciones), con numeración subsecuente y alineación

derecha: Ejemplo;

σϵ∑: Hσ=⋂_(s<σ) Hs (1)

- Comenzar con una introducción que explique el tema y terminar con una sección de

conclusiones.

- Los artículos son revisados por los miembros del Comité Editorial y por dos dictaminadores

anónimos. El dictamen será inapelable en todos los casos. Una vez notificada la aceptación o rechazo

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Gráfica 1 Tendencia determinista versus estocástica

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