Revista Ingenium | Universidad Yacambú

Editorial

Gianella Polleri — 2025-07-01

Responsabilidad social universitaria según ISO 26000: 2010

Ivanoski Betzabeth de las Mercedes Pineda Vargas — 2025-07-01

La Universidad Yacambú se encuentra en un momento clave para fortalecer su compromiso con la Responsabilidad Social Universitaria (RSU) a través del desarrollo de una investigación, cuyo objetivo general es proponer estrategias para la mejora de la Responsabilidad Social Universitaria con base en el Capítulo 7.4 de la norma ISO 26000:2010 en la Universidad Yacambú. Para diagnosticar la situación actual de la empresa y proponer posibles soluciones se utilizaron técnicas y herramientas tales como el método AUTORSE el cual reveló que la institución alcanza un cumplimiento del 42,06%, ubicándose en una etapa incipiente del proceso de implementación. A través de observaciones, entrevistas y auditorías diagnósticas, se identificaron las principales debilidades y oportunidades para avanzar hacia una gestión socialmente responsable. Con base en estos hallazgos, se elaboró una matriz FODA que sirvió de punto de partida para diseñar estrategias que impulsen la mejora continua. La propuesta se estructuró bajo el ciclo PDCA (Planificar, Hacer, Verificar, Actuar), permitiendo orientar las acciones de la universidad hacia metas más sostenibles e inclusivas. La propuesta presentada ofrece una guía clara y viable para alcanzar este objetivo, consolidando una cultura organizacional más ética, comprometida y alineada con las expectativas de la sociedad actual.

Comparación del medio filtrante en proceso de elaboración de sangría en la empresa Bodegas Pomar C.A.

Rebeca Anaís Pineda Betancourt — 2025-07-01

Esta investigación tiene como objetivo evaluar comparativamente el rendimiento de tres medios filtrantes utilizados en el proceso de elaboración de sangría en Bodegas Pomar C.A., ubicada en Carora, estado Lara, a fin de garantizar un producto de calidad que cumpla con los estándares de la empresa. El estudio se desarrolla bajo el paradigma positivista, con enfoque cuantitativo, en modalidad de proyecto especial y diseño campo. Se estructura en tres etapas. En la primera, se realiza un diagnóstico de la situación actual mediante observación directa, entrevistas no estructuradas, encuestas y registros, utilizando instrumentos validados por juicio de expertos y con confiabilidad KR-20 de 0,7730. En la segunda etapa, se caracteriza el sistema y los medios filtrantes, estableciendo parámetros para la simulación. La tercera etapa comprende una propuesta dividida en dos fases: el estudio técnico, con simulaciones de laboratorio para los tres medios; y el estudio económico, que estima un ahorro anual del 10,32% con el proveedor seleccionado. Se concluye que es necesario sustituir el actual proveedor de tierra diatomea, recomendando una alternativa viable que cumple con los requerimientos técnicos y económicos del proceso.

Recuperación de materiales semiconductores para una economía sostenible

Brucelee Alexander Noguera Manzanilla — 2025-07-01

Este artículo investiga la aplicación de la recuperación de semiconductores y materiales críticos presentes en residuos urbanos, integrando un enfoque técnico y sostenible. Se analizan tres etapas fundamentales: en la fase de recuperación se evalúan métodos de extracción y se presentan casos de estudio que ilustran tanto los desafíos técnicos como las oportunidades para optimizar el proceso; en el procesamiento se detallan las técnicas de purificación que transforman residuos en materiales de alto valor; y en la reinserción se propone la reincorporación de estos semiconductores en la cadena productiva, fomentando la economía circular. La investigación se sustenta en un diseño exploratorio con un enfoque cualitativo. Se aplicó una metodología basada en la revisión documental de estudios de caso y cuadros comparativos, integrando perspectivas técnicas, ambientales y socioeconómicas. Además, se enfatizan objetivos sostenibles clave: reducir la huella de carbono mediante procesos energéticamente eficientes, minimizar los residuos valorizando subproductos y conservar los recursos naturales al disminuir la dependencia de la minería primaria. Los hallazgos ofrecen un modelo integral que fortalece la sostenibilidad ambiental y promueve políticas y estrategias innovadoras para un desarrollo responsable.

Minería urbana: recuperación de metales para una economía circular sostenible

María José Chávez Pérez — 2025-07-01

La minería urbana se muestra como una pieza clave para recolectar residuos metálicos y, por consiguiente, convertirlos en nuevos productos útiles para su uso. Este estudio realizado muestra las fuentes principales de metales en entornos urbanos, incluyendo productos automotrices, electrodomésticos y residuos electrónicos, así como los tipos de metales que se pueden reciclar, tales como el acero, el aluminio y el cobre. Se analizaron las tecnologías de separación disponibles como: la separación magnética, las corrientes de Foucault y la clasificación por densidad; incluyendo los procesos de recuperación de residuos tales como la trituración, fundición o electrólisis. Se estudió la reintegración de estos metales en la economía circular, destacando sus usos en varias industrias y el potencial de reemplazar el uso de metales primarios. Este trabajo se llevó a cabo cualitativo mediante la revisión documental, combinando la revisión de literatura especializada con el análisis de casos prácticos en la industria del reciclaje de metales. Se concluye en el estudio como destaca los impactos socioeconómicos de la minería urbana, enfatizando la necesidad de una transformación justa de la fuerza laboral frente a la automatización y la importancia de una distribución equitativa de los beneficios.

Impacto en la producción flexible por el avance de las aplicaciones inteligentes impulsadas por el big data en el contexto actual

Germán Eduardo Vargas Ortiz — 2025-07-01

El presente ensayo, basado en una revisión documental, aborda el impacto que sobre la producción flexible tiene el avance que se viene desarrollando del Big Data y tecnologías inteligentes, resultando en un modelo de producción más eficiente, adaptable y orientado hacia la innovación en el contexto actual, destacando el papel fundamental de la Big Data como impulsor de esta sinergia. Se exploran las principales tendencias en la industria 4.0, donde la integración de tecnologías digitales permite a las empresas adaptarse rápidamente a las demandas del mercado, optimizar procesos y mejorar la eficiencia. Además, se discuten los desafíos asociados a la gestión de grandes volúmenes de datos y la implementación de soluciones inteligentes, así como las oportunidades que surgen para la innovación y la competitividad, y los riesgos presentes al implementar estas soluciones tecnológicas. La investigación concluye que la colaboración entre producción flexible y aplicaciones basadas en Big Data representa una estrategia clave para afrontar los retos de la economía moderna y potenciar el desarrollo sostenible en diversos sectores.

Impacto transformador de la inteligencia artificial en el razonamiento matemático

Alexander Antonio Pérez García — 2025-07-01

Este artículo explora el impacto creciente de la Inteligencia Artificial (IA) en el razonamiento matemático, con énfasis en sus progresos, limitaciones y proyecciones epistemológicas. Se examina cómo la IA, a través de modelos computacionales y técnicas como el aprendizaje automático, la demostración automática de teoremas y la optimización mediante algoritmos evolutivos, alcanzado niveles significativos de autonomía en la resolución de problemas matemáticos complejos. Históricamente, desde la Máquina de Turing hasta las redes neuronales actuales, la IA ha contribuido a avances notables, incluyendo la resolución de problemas en teoría de representaciones y ecuaciones diofánticas. No obstante, persisten desafíos fundamentales: la IA carece de una comprensión conceptual profunda, presenta dificultades en la generalización y depende intensamente de datos, lo que compromete la transparencia y rigor en los procesos deductivos. El artículo destaca la necesidad de desarrollar capacidades simbólicas e intuitivas en los sistemas inteligentes, y un mayor razonamiento. Este estudio se realizó mediante un enfoque de revisión-documental, que integra la revisión de literatura especializada junto con el análisis de casos prácticos, Finalmente, se propone una visión colaborativa entre inteligencia humana e IA, donde esta última actúe como catalizadora del pensamiento matemático, sin reemplazar su dimensión creativa. La investigación enfatiza que el desarrollo ético y crítico de la IA es esencial, reconociendo a las matemáticas no solo como beneficiarias, sino como fundamento estructural de la IA.