Mycotoxic effects of entomopathogenic fungi of fall armyworm (Spodoptera frugiperda J.E. Smith) on poultry feed safety

Chris Ojiewo (2024, [Artículo])

Entomopathogenic Fungi CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ENTOMOGENOUS FUNGI MYCOTOXINS POULTRY SAFETY AFLATOXINS FALL ARMYWORMS

Development of a thermoelectric test for electrical contactors

PABLO OROZCO CORRAL FRANCISCO JAVIER IBARRA VILLEGAS NOE VILLA VILLASEÑOR (2023, [Artículo])

In the economic model in which we develop, there is a dependence on the means of transport that every day is increasing and due to the importance of electrification in the issue of efficient and clean transportation, has caused the need for companies supplying components for automotive manufacturers to evolve and develop new technologies to stay ahead of the needs of their customers being in full evolution towards electrified transport. This evolution extends not only to manufacturing but to the test methods that currently exist, since automotive standards require suppliers to test in laboratory, the components they sell to their customers to ensure their correct operation.

Electrical contactors Powered thermal cycle endurance Busbars Electrification industry INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Seed systems in Sudan: an annotated bibliography

Hugo De Groote Paswel Marenya (2023, [Libro])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SEED SYSTEMS SEED INDUSTRY BIBLIOGRAPHIES

Nepal Seed And Fertilizer Project

Dyutiman Choudhary (2022, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SEED FERTILIZERS SEED INDUSTRY PRIVATE SECTOR MAIZE RICE INTEGRATED SOIL FERTILITY MANAGEMENT COVID-19

Last mile seed delivery approaches in Sudan and beyond: an annotated bibliography

Hugo De Groote Paswel Marenya (2023, [Libro])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SEED SYSTEMS SEED INDUSTRY BIBLIOGRAPHIES

Modular ontology to support manufacturing SMEs toward industry 4.0

ZAIDA ANTONIETA MORA ALVAREZ OSCAR HERNANDEZ URIBE RAMON ALBERTO LUQUE MORALES LEONOR ADRIANA CARDENAS ROBLEDO (2023, [Artículo])

Industry 4.0 (I4.0) implementation is a hot topic among manufacturing organizations to reach smart factory status and integrate a fully connected ecosystem. Achieving such a transition presents notable challenges for Small and Medium Enterprises (SMEs) since they often face resource and skilled personnel limitations. This study developed a domain ontology to represent various stages of maturity toward I4.0 implementation. Ontology provides a tool for SMEs to self-assess in situations of machines, processes, and factories for the dimensions of control, integration, and intelligence. This study focused on the identification of classes and relationships according to I4.0 implementation situations in the context of a manufacturing setting, the reuse of ontologies related to the domain of observations to model situations, and the creation and validation of the ontology through the information obtained from the questionnaires applied to SMEs. Finally, the ontology delivers a tool to understand SMEs' current state concerning I4.0 implementation and plan based on informed decisions about the maturity state and the technology required to advance to the next stage in their manufacturing processes.

This study was partially supported by the grants CONAHCYT-CIATEQ CVU 899567 and 162867 and CONAHCYT SNI.

We express our gratitude to Teresa Novales Hernandez for the library support.

Domain ontology Industry 4.0 SMEs Smart factory SPARQL Semantic web INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Nepal Seed And Fertilizer Project

Dyutiman Choudhary (2021, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SEED SEED INDUSTRY PRIVATE SECTOR MAIZE RICE INTEGRATED SOIL FERTILITY MANAGEMENT COVID-19

Sistema de visión para detección de fallas de calidad en la identificación de etiquetas en una línea de producción del giro automotriz

Vision system for the detection of quality failures in the identification of labels in an automotive production line

José Rodrigo Hernández Laguna Jorge Adan Romero Guerrero CAROLINA RETA CASTRO (2023, [Artículo])

Este artículo presenta la implementación de un sistema de visión para la detección de fallas en la identificación de etiquetas en una línea de producción de motores eléctricos de confort para vehículos. Anteriormente, la línea de producción dependía completamente de la inspección visual realizada por un operador. La solución propuesta considera tanto los aspectos técnicos del sistema de visión como otros factores clave para asegurar la calidad del proceso, como: las políticas de aseguramiento de calidad de las normas automotrices vigentes en México (IATF 6949:2016 e ISO9000), la mejora continua, la estadística, la ergonomía y la estandarización de procesos. Los resultados demuestran el éxito de la implementación. El sistema demostró ser efectivo al identificar las fallas de manera precisa; se logró una reducción significativa en el número prioritario de riesgo en el análisis y modo de efectos de falla; y se logró una reducción en la estadística de fallas internas y con el cliente, de 2021 a 2022.

Sistema de visión Análisis y modo de efectos de falla Inspección de defectos Industria automotriz Vision system Analysis and failure effects mode Defect inspection Automotive industry INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Monitoreo e Instalación visual de señales a un motor eléctrico de inducción de instalación trifásica de forma jaula de ardilla, mediante la implementación de tecnología industria 4.0

Luis Ricardo Uribe Dávila (2023, [Tesis de maestría])

Vivimos la industria 4.0, misma que no es nueva, ya que sus orígenes se remontan a finales de la década de los 2000, en Alemania. Un pilar de la industria 4.0 es el análisis de datos, conocido como Big Data. El conocer los datos de un proceso, de un estudio, ayuda en gran medida a predecir el comportamiento que tendrá el proceso o la máquina a estudiar en un periodo a corto o mediano plazo. En el presente proyecto se analizan los datos arrojados por un motor eléctrico de corriente alterna, del tipo inducción, jaula de ardilla. El motor está diseñado para trabajar de manera continua, sin embargo, el uso que se le da, es meramente educativo; es decir, no sobre pasa las 15 horas por semana de uso. Mediante la toma de datos de las tres fases de corriente RMS o corriente de valor eficaz que posee el motor eléctrico que se realizará con el microcontrolador Arduino UNO, se analizarán los mismos mediante el software de cómputo numérico MATLAB, ordenando los datos, descartando valores que no aporten información relevante para lograr la predicción de datos. Por último, se llevará a conocer este proyecto a la carrera mecatrónica, área sistemas de manufactura flexible y área automatización, con el fin de que puedan observar de una mejor manera la aplicación y funcionamiento de uno de los pilares de la actual industria 4.0.

We live in industry 4.0, which is not new, since its origins date back to the late 2000s, in Germany. One pillar of industry 4.0 is data analysis, known as Big Data. Knowing the data of a process, of a study, helps greatly to predict the behavior that the process or machine will have to study in a short- or medium-term period. This project analyzes the data released by an electric motor of alternating current, of the type induction, squirrel cage. The engine is designed to work continuously, however, the use given to it is merely educational, that is; only not over spends 15 hours per week of use. By taking data from the three phases of RMS current or effective value current of the electric motor that will be made with the Arduino UNO micro controller, they will be analyzed using MATLAB numerical computing software, ordering the data, discarding values that do not provide relevant information to achieve data prediction. Finally, this project will be presented to the mechatronics career, flexible manufacturing systems area and automation area, so that they can observe in a better way the application and operation of one of the pillars of the current industry 4.0.

Mantenimiento predictivo Regresión lineal Industria 4.0 Big data Corriente RMS Predictive maintenance Linear regression Industry 4.0 Big data RMS Current INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Casos de estudio en México en el sector de la construcción

Aurora Poó Rubio (2010, [Artículo])

El planeamiento del estudio de casos múltiples para estudiar las empresas en el sector de la construcción permitió a la presente investigación el examen del comportamiento de varias empresas. Aunque estas no eran completamente similares, su comparación pudo ser llevada a cabo, identificando prácticas exitosas, así como aquellas que derivaron en grandes problemas para las organizaciones. Referente a la evaluación, las empresas no necesariamente cumplieron completamente con todas las premisas planteadas en sus hipótesis de trabajo. Se observó que las organizaciones estudiadas tuvieron un comportamiento diferenciado. SIDEK, tuvo aciertos espectaculares, pero igual de impactante fueron sus contratiempos. Se desempeñó hasta el 94 como una gran empresa, pero en la segunda mitad de los 90's produjo resultados contrastantes. ARA respondió satisfactoriamente a todas las evaluaciones aplicadas y su desempeño ha continuado siendo exitoso, basado en políticas de trabajo y financieras visionarias pero conservadoras al mismo tiempo, lo que pone en manifiesto las experiencias vividas en los años de crisis económica del país. ICA fue sumamente exitosa durante un importante período de tiempo y sufrió fuertes afectaciones por los cambios contextuales, anotados en el estudio correspondiente; identifica tanto áreas disfuncionales como momentos en el tiempo de fragilidad empresarial; actualmente con la generación de obra pública y el Programa Nacional de Infraestructura, su desempeño ha vuelto a ser exitoso y se mantiene como la constructora número 1 del país. En nuestro país son pocos los Casos de Estudio de empresas mexicanas y no se localizó ninguna información respecto a firmas del sector de la construcción. Lo anterior muestra que hay un gran camino que recorrer en cuanto al estudio de las firmas por estos medios y que el diagnóstico que se puede elaborar de su desempeño es fundamental para el diseño de la Planeación Estratégica de las empresas del sector de la construcción en México.

Construction industry--Mexico. Construction industry--Management. Industria de la construcción -- Administración. HD9715.M4 CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS ECONÓMICAS ECONOMÍA SECTORIAL CONSTRUCCIÓN