Influencia de la intervención humana en procesos modernos de manufactura: un enfoque de simulación de procesos centrado en el factor humano

El presente proyecto se basa en la modelación de la relación hombre-máquina centrado en el factor humano y en los errores que no necesariamente llevan a fatalidades, pero si a pérdidas de productividad. Este caso de estudio se basa en un proceso automatizado típico en una empresa metalmecánica. Error del set-ut, especificación y medidas tienen una probabilidad de ocurrencia de 0.1, 0.05 y 0.2 respectivamente. Dependiendo de la etapa en el proceso así será el efecto del error humano ya sea en el tiempo de terminación o en la cantidad de unidades producidas buenas. La simulación de proceso es usada en la evaluación del impacto del error humano en los diferentes puntos del proceso. La técnica Technique for Human Error Rate Prediction (THERP) es usada para la estimación del error humano. Los programas de entrenamiento y estandarización de procesos son herramientas claves para la prevención de estos errores.

Correlación y análisis de coeficiente de sendero en chile dulce (Capsicum annuum L.) cultivado bajo invernadero

Se establecieron correlaciones de Pearson entre doce variables para 27 genotipos de chile dulce producidos bajo invernadero. Las variables evaluadas fueron: altura de planta (AP), área de la hoja (AH), diámetro del tallo (DT), longitud del tallo (LT), longitud del fruto (LF), ancho del fruto (AF), relación longitud/ancho del fruto (LF/AF), grosor del pericarpio (GP), número de frutos por planta (NFP), edad al inicio de cosecha (EIC), peso del fruto de primera calidad (PF), y rendimiento comercial (RC). Además, se realizó el análisis de sendero para RC. Se obtuvo una correlación positiva y significativa entre RC y, tanto NFP (r=0,51**), como LF (r=0,40*) y LF/AF (r=0,39*). El principal efecto directo positivo sobre RC fue ejercido por NFP (coeficiente de sendero-CS=1,78), seguido por PF (CS=0,73), AF (CS=0,70), LF (CS=0,62), GP (CS=0,31) y AP (CS=0,26), mientras que los máximos efectos indirectos positivos sobre RC fueron ejercidos por AH (CS=1,37), LF/AF (CS=1,29), AP (CS=1,17), LT (CS=1,13) y LF (CS=1,01), a través de NFP. Por otra parte, DT (CS=-0,37), LT (CS=-0,24), EIC (CS=-0,22) y AH (CS=-0,18) ejercieron un efecto directo negativo sobre RC. Los resultados obtenidos de la correlación y el análisis de sendero mostraron que la eficiencia en la selección para RC en chile dulce puede ser aumentada a través de la selección de NFP. Se concluye que NFP fue la variable principal que contribuyó con RC, y que es un criterio de selección fundamental en fitomejoramiento de chile dulce cultivado bajo invernadero. Otras variables importantes a considerar son LF y LF/AF.

Desempeño ambiental universitario en el ranking UI Green Metric

Desde el año 1995, el Instituto Tecnológico de Costa Rica ha impulsado el desarrollo de diversos proyectos con la finalidad de alcanzar la sostenibilidad en las actividades realizadas dentro y fuera de sus instalaciones. Gracias a la visión y el trabajo de muchos funcionarios y estudiantes, hoy la Institución es internacionalmente reconocida por ser la primera universidad estatal de Costa Rica en alcanzar la carbono neutralidad, en declararse libre de plástico de un solo uso, en diseñar y construir su propio complejo solar y en promover la movilidad sostenible a través del desarrollo de un sistema automatizado para el préstamo de bicicletas. Estos proyectos, en conjunto con otras medidas implementadas, le permitieron en el año 2018 aplicar en el Ranking Mundial Universitario IU Green Metric, para el cual se evaluaron categorías como: entorno e infraestructura; energía y cambio climático; residuos; agua; transporte; y educación e investigación. En el año 2019, el Instituto Tecnológico de Costa Rica logra avanzar 61 posiciones, convirtiéndose en la universidad más sostenible de América Central.

Diseño y desarrollo de una plataforma microfluídica con electrodos interdigitados para espectroscopía por impedancia eléctrica

En este artículo se describe el proceso de diseño, fabricación y caracterización de un arreglo de sensores para realizar EIS de amplio espectro para muestras en solución acuosa en una plataforma microfluídica. Su capacidad de amplio aspecto permitirá desarrollar estudios de caracterización de fluidos con resultados que no son posibles de obtener en sistemas de menor rango de frecuencia. El sistema microfluídico consta de cuatro cámaras de llenado y los canales de transporte de fluidos requeridos para la purga y llenado. En la sección inferior de cada cámara hay un electrodo depositado en oro que permite la interacción eléctrica con la muestra. La geometría de las cámaras y los canales transporte y de los electrodos fueron diseñadas utilizando un proceso de optimización por medio de simulaciones multifísicas. Luego, se desarrollaron experimentalmente diferentes procesos de fabricación para SU8 y PDMS los cuales permitieron llevar a cabo la implementación del sistema microfluídico. Finalmente, utilizando una interfaz de comunicación eléctrica diseñada para la interconexión del sistema microfluídico con un analizador vectorial de redes, se desarrollaron las mediciones requeridas para obtener el comportamiento de cada sensor. Los resultados obtenidos mostraron un comportamiento predominantemente capacitivo de cada sensor desde bajas frecuencias hasta 2 GHz, permitiendo obtener suficiente contraste entre las diferentes soluciones acuosas medidas, logrando una buena repetitividad entre las mediciones realizadas en las distintas cámaras.

Predicción de la calidad en revestimientos moldeados para puertas mediante el uso de minería de datos

Un revestimiento moldeado para puertas es un tablero de madera de alta densidad que es utilizado como el principal componente en la fabricación de puertas. Para asegurar su comercialización, se debe cumplir con exigentes normas de calidad, siendo la principal norma aquella que mide la fuerza necesaria para desprender el revestimiento de la estructura de una puerta. Los ensayos de calidad son realizados cada dos horas y sus resultados son obtenidos luego de aproximadamente cinco horas. Si los resultados muestran que los revestimientos están fuera del estándar de calidad exigido, se generan pérdidas económicas debido a este tiempo de espera. Esta investigación propone el uso de minería de datos mediante técnicas de machine learning para predecir en forma continua esta medida de calidad y reducir las pérdidas económicas asociadas a la espera de los resultados. Para la aplicación de minería de datos, se creó una base de datos en base al registro histórico de las variables del proceso productivo y de los ensayos de calidad. La metodología empleada es el descubrimiento de conocimiento en bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). La aplicación de esta metodología permitió identificar las principales variables que afectan la calidad de los revestimientos y entrenar cuatro algoritmos de machine learning para predecir su calidad. Los resultados muestran que el algoritmo que mejor predice la calidad es Neural Net y permiten demostrar que la implementación del algoritmo Neural Net reducirá las pérdidas económicas asociadas a la espera de los resultados de los ensayos de calidad.

Caracterización de cultivos neuronales de hipocampo murino como modelo de estudio de la señalización NRGs/ErbB4

Las neuregulinas (NRGs) son una familia de factores de crecimiento tipo epidérmico que actúan modulando diversas respuestas celulares a través de la interacción con receptores ErbBs. NRG1 y NRG2 son las principales en el Sistema Nervioso Central (SNC) y su principal receptor en el cerebro es el ErbB4. La señalización NRG1/ErbB4 ha sido involucrada en procesos relevantes para la formación y mantenimiento del SNC como migración de interneuronas, mielinización, neurotransmisión, y modulación de sinapsis, entre otras. Por otro lado, NRG2 también se une y activa a ErbB4. Sin embargo, la señalización NRG2/ErbB4 ha sido menos explorada. Existe evidencia de que alteraciones funcionales en estos módulos de señalización podrían provocar disfunciones en redes neuronales. Por lo tanto, contar con modelos in vitro para el estudio de estas proteínas, caracterizados en cuanto a la proporción de tipos de neuronas donde estas se expresan y a la expresión de sus genes, es de gran importancia. En el presente trabajo se determinó una proporción aproximada de 85% de neuronas glutamatérgicas y 15% de interneuronas GABAérgicas en cultivos primarios de neuronas de hipocampo de ratones C57BL/6 en día embrionario (E) 18, similar a lo que se ha reportado en el hipocampo in vivo. Además, se determinó que para el día in vitro (DIV) 7, los genes Nrg1 tipo III, Nrg2 y ErbB4 son expresados, siendo la expresión de Nrg1 tipo III mayor que Nrg2. Esto sugiere que los cultivos pueden ser utilizados como modelos in vitro válidos para el estudio de la señalización de las NRGs.

Clasificación del riesgo químico de solventes orgánicos mediante la aplicación del método “CHEM21 selection guide of classical- and less classical-solvents”. Un caso de estudio en cursos de docencia universitaria de química orgánica y bioquímica.

Un solvente orgánico (SO) es un compuesto, generalmente líquido, que contiene carbono y que posee la característica de disolver otras sustancias. A nivel industrial, son utilizados en operaciones de disolución de reactivos, extracción, lavado y separación de mezclas, además son empleados en laboratorios de docencia universitaria. A pesar de sus múltiples aplicaciones, la mayor parte de los solventes orgánicos son altamente volátiles, influyendo en la contaminación del aire y agua, así como en la salud de las personas. El objetivo de la presente investigación es evaluar el impacto en la seguridad, la salud y en el ambiente por el uso de solventes orgánicos en cursos de laboratorio de bioquímica, química orgánica I y II, mediante la aplicación de la guía denominada “CHEM21 Selection Guide of Classical-and Less Classical Solvents”. Se recopilaron las características fisicoquímicas y toxicológicas de los solventes en estudio para clasificarlos de acuerdo con la guía CHEM21. Los resultados clasifican la mayoría de los solventes como “problemáticos” con un porcentaje de 41, un 28% se categorizan como “recomendadas” y 31% como “peligrosos”. Dentro de las características de los SO peligrosos se destacan su bajo punto de ebullición, fusión y los significativos daños a la salud y medio ambiente. De acuerdo con los resultados obtenidos se considera al curso de orgánica I como el de mayor riesgo, debido a su mayor porcentaje de solventes ¨peligrosos¨ y ¨problemáticos¨. Se considera el curso de bioquímica como de menor riesgo, principalmente debido al menor uso de solventes orgánicos.

Densidad seca al aire y características cuantitativas de elementos xilemáticos de conducción en 10 especies de Malvaceae en Venezuela

Se presenta el estudio de la relación entre la densidad seca al aire y características cuantitativas de los vasos (frecuencia y diámetro de vasos, área de lumen) para diez especies de Malvaceae que crecen en Venezuela: Catostemma commune, Eryotheca globosa, Ochroma pyramidale, Pachira quinata, Guazuma ulmifolia, Apeiba tibourbou, Heliocarpus americanus, Uladendron codesurii, Sterculia apetala y Sterculia pruriens. La densidad se determinó en muestras acondicionadas al 12 % de humedad y para la medición de las características de los vasos se prepararon láminas de secciones transversales utilizando los procedimientos convencionales de microtecnia xilemática. Las mayores frecuencias y menores diámetros de vasos se presentaron en Guazuma ulmifolia y Uladendron codesurii; mientras que las menores frecuencias y mayores diámetros de vasos los presentaron especies de las subfamilias Bombacoideae y Sterculioideae. La densidad seca al aire mostró un alto grado de variación, encontrándose especies que van desde la categoría de muy baja densidad (Ochroma pyramidale, Pachira quinata, Apeiba tibourbou, Heliocarpus americanus, Sterculia apetala) hasta muy alta densidad (Uladendron codesurii). La relación entre la densidad y las características de los vasos presentó una baja correlación lo que indica la posible existencia de otras características anatómicas que ejercen mayor influencia sobre esta propiedad física.

Consumo eléctrico: una propuesta de gestión desarrollada en R a partir de medidores inteligentes en plantas de generación

La matriz eléctrica en Costa Rica es considerada renovable, debido al alto porcentaje de participación de fuentes limpias y la casi nula utilización de combustibles fósiles; sin embargo, es posible complementar esa sostenibilidad, mediante una mejora en la gestión del consumo eléctrico en las plantas de generación. Por otra parte, el cambio a medidores inteligentes que registran datos cada 15 minutos es una realidad en el país, lo que implica la oportunidad de proponer nuevas formas de gestión de la información de consumo, que logren utilizar todo su potencial. En relación con lo indicado, este artículo expone el desarrollo de un panel digital interactivo desarrollado en R, desde donde es posible gestionar el consumo eléctrico de dos plantas, una hidroeléctrica y otra térmica, según las necesidades de información requeridas por parte de los usuarios y a partir de la arquitectura de datos existente, incluyendo medidores inteligentes. El panel se ubica en una dirección URL, desde donde los usuarios pueden acceder y navegar para visualizar los análisis definidos, de manera amigable y práctica. La herramienta que se propone, se convierte en una ayuda en la gestión del consumo eléctrico al incrementar la sensibilidad en el uso del recurso. Al ser funcional en dos plantas de tecnologías diferentes, podría considerarse como alternativa para otras instalaciones.

Evaluación del riesgo químico mediante la aplicación de un índice de seguridad inherente

La Seguridad Inherente (SI) ha tomado una gran importancia durante los últimos años, permitiendo evaluar los riesgos químicos para eliminar o evitar los peligros asociados a procesos químico-físicos, mediante la implementación de protecciones adicionales en las distintas corrientes industriales y a escalas menores como lo son los laboratorios químicos de centros universitarios. El presente trabajo de investigación tiene como objetivo general definir el nivel de riesgo químico presente en curso e Química General desarrolladlos en centros universitarios, mediante la aplicación de un índice de riesgo de seguridad inherente. Durante el trabajo de campo se evaluaron los riesgos de las sustancias químicas y las prácticas experimentales Se recopilo información referente a propiedades fisicoquímicas y tóxicas de las sustancias , para su posterior interpretación de acuerdo las variables utilizadas por el método. Se obtuvo un Índice de seguridad inherente al producto químico (ICI) para cada experimento. En total se evaluaron 123 reactivos químicos de 20 procedimientos experimentales, obteniendo el valor ICI más elevado (15) para las prácticas “Reacciones químicas: ecuaciones químicas” y “Valoraciones ácido-base”. En general el nivel de riesgo según los valores experimental obtenidos de ICI para los laboratorios evaluados se consideran bajos, con valores en un rango de entre 2 y 15, en comparación con el valor teórico máximo (23) permitido por la metodología utilizada.