Esquema de objetivos de inflación, compromiso, comunicación y credibilidad: ¿por qué el Banco de México muestra dificultad para cumplir con su objetivo puntual de inflación del 3%?

César Geovanny Ángeles Sánchez (2021, [Tesis de maestría])

El presente documento realiza tres ejercicios empíricos para los temas de compromiso, comunicación y credibilidad del Banco de México. En última instancia, se busca responder al porqué, durante la implementación del esquema de objetivos de inflación (2003-2020), el Banco de México ha mostrado dificultad para cumplir con su objetivo puntual de inflación del 3%. Ya que, como lo indican los promedios de las series de tiempo, durante este periodo los niveles de la inflación y de las distintas expectativas de inflación se han ubicado por encima de la meta. Si bien los resultados confirman la credibilidad que tiene el Banco de México con el mantener una inflación baja y estable; siguiendo una regla de Taylor, se encuentra evidencia que, durante el periodo 2003-2020, el Banco de México ha sido tolerante con brechas positivas en el nivel de inflación (acentuándose, de manera significativa, durante el 2015-2020). En otras palabras, los resultados del documento sugieren que, durante la implementación del esquema de objetivos de inflación, el Banco de México ha ajustado su tasa de interés en busca de un nivel de inflación que se ubique en el intervalo que va del 3% + 1 punto porcentual pero no en la meta del 3%. Asimismo, resulta interesante que, del 2007 al 2020, cambios en la tasa de interés hayan sido motivados por brechas en el nivel de producción (tal como si el banco central mantuviese un mandato dual). Finalmente, a través de la construcción de un índice de comunicación que emplea los anuncios de política monetaria, se encuentra evidencia que la comunicación del Banco de México influye en las expectativas de inflación implicitas en instrumentos financieros y permite anticipar futuros movimientos en la tasa de interés (“forward guidance”).

Banco de México (1925- ) -- Effect of inflation (Finance) on -- Econometric models. Banks and banking, Central -- Mexico -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

El estado actual de la representación político electoral de los pueblos indígenas de San Luis Potosí (2014-2021)

Laura Montoya Moctezuma (2023, [Tesis de maestría])

"La pregunta que guía el trabajo es: ¿Cuál es la representación política electoral de los pueblos indígenas en los procesos electorales de San Luis Potosí correspondientes a las elecciones locales del 2014-2021 y cómo intervienen las instituciones de participación y representación política en el Estado, sobre todo, al investigar, promover, estimular, respetar y en su caso, resarcir los derechos electorales que han sido violentados en este sector de la población? Nos interesa conocer el grado de representación político electoral de las poblaciones y comunidades indígenas en los procesos electorales de San Luis Potosí, correspondientes a las elecciones locales del 2014-2021. En ese sentido, pretendemos medir el comportamiento electoral de los grupos étnicos del estado y el objetivo central es el de conocer, comprender y describir, la participación y representación política de los pueblos originarios del estado potosino, así como el grado de apertura institucional de los organismos electorales e institutos que intervienen en ambos fenómenos, y lograr tener una visión enriquecedora sobre la democracia actual y desarrollo institucional en nuestro Estado."

Elecciones -- Leyes y legislación -- México Proceso electoral -- Indios de México -- San Luis Potosí -- 2014 -2021 Democracia -- Partidos políticos -- México Derechos humanos -- Comunidades indígenas -- San Luis Potosí, México CIENCIAS SOCIALES CIENCIA POLÍTICA CIENCIA POLÍTICA

La autenticidad etnográfica en el trabajo de Mariángela Rodríguez Nicholls

Andrés Antonio Fábregas Puig (2023, [Artículo])

"Al leer los textos de Mariángela Rodríguez Nicholls, uno tiene ante sí la descripción etnográfica auténtica del orbe cultural creado por los inmigrantes mexicanos en Estados Unidos. Su trabajo es sólido, estructurado, sistemático y de un interés arraigado en el tema, anclado en las veredas profundas por las que transita la variedad cultural mexicana".

CIENCIAS SOCIALES DEMOGRAFÍA DEMOGRAFÍA GEOGRÁFICA MOVILIDAD Y MIGRACIONES INTERNACIONALES MOVILIDAD Y MIGRACIONES INTERNACIONALES

Efecto de la deformación y contenido Mg en las Propiedades Mecánicas de la Aleación Al2.33CuXMg

Enrique Burciaga Castillo (2022, [Tesis de maestría])

El sistema Al-Cu-Mg es uno de los sistemas más estudiados debido a la importancia

tecnológica de las aleaciones base aluminio a nivel mundial. Sin embargo, la mayoría de

los estudios no abordan el efecto sinérgico de la adición de algún elemento aleante

(magnesio) con la deformación plástica, sino que se enfocan en determinar los efectos

aislados de cada variable. Así la presente investigación, se enfoca en evaluar la

contribución conjunta de los efectos mencionados principalmente sobre los mecanismos

de endurecimiento y la propiedad mecánica de dureza a fin de contribuir a un mayor

entendimiento de esta interacción.

En el presente trabajo de investigación se estudió la aleación Al2.33Cu en función de su

deformación (ξ), reduciendo el espesor a 30% y 50%, estudiando sus propiedades

mecánicas bajo la adición de Mg en sus diferentes etapas de tratamiento térmico y

mecánico.

Se fabricaron aleaciones mediante el proceso de fundición, utilizando diferentes

cantidades de Mg (0, 1.78, 1.96 y 2.24%) en la aleación de aluminio Al2.33Cu, se

extruyeron las muestras, seguido se realizó un tratamiento de solución a 495°C con

temple en agua y posteriormente se realizó una curva de envejecido (1, 2, 4.5, 10, 20,

45, 100, 200, 450, 1000, 2000, 4500 y 10000 min) a una temperatura de 195°C.

Se realizó caracterización por microscopía óptica, difracción de rayos X y Microscopía

electrónica de barrido en sus primeras etapas (colada, extrusión y solución), así como

mediciones de micro dureza en cada una de sus etapas.

Esta investigación se enfocó en la importancia y el efecto del magnesio en las aleaciones

de AlCu y el efecto de la deformación, como consecuencia en el impacto las propiedades

mecánicas de dureza de la aleación.

Mg INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA METALÚRGICA PRODUCTOS METALÚRGICOS (ESPECIALES) PRODUCTOS METALÚRGICOS (ESPECIALES)

Contratos inteligentes para la gestión de datos de sensado móvil y vestible para aplicaciones en salud

Smart contracts for mobile and wearable sensing data management for health applications

José Ricardo Cedeño García (2023, [Tesis de maestría])

El aumento en la producción de datos derivado de la adopción de tecnologías móviles y de IoT está revolucionando la salud, pero también plantea importantes retos éticos y de privacidad. Los recientes avances en el aprendizaje automático han resaltado la importancia de recopilar y etiquetar datos correctamente, en especial para fines críticos, como el desarrollo de aplicaciones para cuidados médicos. La recopilación de datos médicos para tareas de aprendizaje automático presenta limitaciones en cuanto a la cantidad, variedad y calidad de las fuentes disponibles. Una forma de abordar este dilema es el uso de Blockchain para la recopilación y el uso de datos de pacientes. El anonimato de una red centralizada permite proteger la identidad del paciente. La estructura formada por nodos permite que la información esté siempre disponible y no dependa de un servidor principal. La inmutabilidad de los registros en la cadena garantiza la trazabilidad inequívoca del flujo de los datos del paciente. Por último, los mecanismos de consenso y recompensa de la red podrían motivar a nuevos usuarios a participar del sensado activo. Presentamos TRHEAD, una arquitectura de referencia basada en la Blockchain para recopilar datos sanitarios, firmar consentimientos, anotar datos y obtener crédito por los mismos, permitiendo a los usuarios rastrear el uso de sus datos, a los científicos rastrear su procedencia y proteger al mismo tiempo la privacidad de los pacientes. Exponemos dos implementaciones de nuestra arquitectura aplicadas a distintas campañas de sensado para comprobar su viabilidad, así como los resultados de su aplicación en estos escenarios y las conclusiones que desprendieron de su análisis. Dado que uno de los objetivos principales de TRHEAD es la recopilación de datos mediante sensado activo para el entrenamiento legal/consciente de modelos de aprendizaje automático, se realizó el entrenamiento de un modelo con los datos obtenidos de la campaña de sensado correspondiente a imágenes de rostros humanos, con el fin de detectar estados de ánimo. Finalmente se discute el papel de TRHEAD en el aseguramiento del trato justo y consciente de la información de los pacientes y el camino por recorrer en el perfeccionamiento de la arquitectura.

The increase in data production resulting from the adoption of mobile and IoT technologies is revolutionizing healthcare, but it also poses significant ethical and privacy challenges. Recent advances in machine learning have highlighted the importance of collecting and labeling data correctly, especially for critical purposes such as deploying healthcare software. Collecting medical data for machine learning tasks presents limitations in terms of the quantity, variety, and quality of available sources. One way to address this dilemma is the use of Blockchain for the collection and use of patient data. The anonymity of a centralized network allows the patient’s identity to be protected. The structure formed by nodes allows information to be always available and not dependent on a main server. The immutability of the records in the chain guarantees the unequivocal traceability of the flow of patient data. Finally, the network’s consensus and reward mechanisms could motivate new users to participate in active sensing. We present TRHEAD, a Blockchain-based reference architecture for collecting healthcare data, signing consents, annotating data and getting credit for it, allowing users to track the use of their data, scientists to track its provenance while protecting patients privacy. We present two implementations of our architecture applied to different sensing campaigns to test their feasibility, as well as the results of their application in these scenarios and the conclusions drawn from those results. Since one of the main objectives of TRHEAD is the collection of data through active sensing for the legal/conscious training of machine learning models, a model was trained with the data obtained from the sensing campaign corresponding to images of human faces, in order to detect moods. Finally, the role of TRHEAD in ensuring the fair and conscientious treatment of patient information and the road ahead in refining the architecture is discussed.

Contratos Inteligentes, Blockchain, Privacidad, Aprendizaje de Máquina Etico, Recopilación Consciente de Datos, Consentimiento, Arquitectura de Referencia Smart Contracts, Blockchain, Privacy, Ethical Machine Learning, Conscious Data Collection, Consent, Reference Architecture INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Predicción de actividad antimicrobiana usando modelos de escala evolutiva a través de un flujo de trabajo en la plataforma KNIME

Prediction of antimicrobial activity using models of evolutionary scale through a workflow in the KNIME platform

Karla Lorena MartÍnez Mauricio (2023, [Tesis de maestría])

Dentro de las estrategias para combatir la resistencia antimicrobiana, se está llevando a cabo investigación para la creación de nuevos fármacos basados en péptidos antimicrobianos. En los últimos años, se han realizado esfuerzos para incorporar herramientas computacionales que ayuden a acelerar la identificación de péptidos con actividad antimicrobiana. Una de estas herramientas son los modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional, que permiten predecir la actividad antimicrobiana en péptidos a partir de información basada en su secuencia. Un componente clave en este proceso es el tipo de características moleculares a utilizar. Recientemente, ha surgido una familia de modelos pre-entrenados llamados ESM-2, los cuales generan incrustaciones (características) que fueron aprendidas a partir de 65 millones de secuencias que abarcan diversidad evolutiva. En este trabajo de tesis, se analiza la contribución de las incrustaciones ESM-2 de diferentes dimensiones de forma individual y en conjunto en el desarrollo de modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional para la clasificación de péptidos antimicrobianos, así como sus tipos funcionales, como antibacteriano, antifúngico y antiviral. A partir de este estudio se concluye que aumentar la capacidad de los modelos ESM-2 no implica una mejora en el rendimiento de los modelos para predecir péptidos antimicrobianos. Los modelos ESM-2 t30 y ESM-2 t33 son los más apropiados para extraer características y mejorar la exactitud en las predicciones de péptidos antimicrobianos. Además, fusionar características de diferentes incrustaciones ESM-2 es una estrategia efectiva para construir mejores modelos QSAR que el uso exclusivo de características derivadas de un modelo ESM-2 específico. Se construyeron modelos más simples con un rendimiento comparable o superior a los modelos basados en aprendizaje profundo reportados en la literatura. Para llevar a cabo este estudio se implementó un flujo de trabajo en KNIME que genera de forma automática hasta 1980 modelos de clasificación binaria basados en aprendizaje tradicional. Incorpora diversas técnicas de selección de características, algoritmos de clasificación, métricas de desempeño y una fase de limpieza de datos. Este flujo de trabajo se encuentra disponible en https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom.

Molecular features play an important role in different bio-chem-informatics tasks, such as the Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) modeling. Several pre-trained models have been recently created to be used in downstream tasks either by fine-tuning a specific model or by extracting features to feed traditional classifiers. In this sense, a new family of Evolutionary Scale Modeling models (termed as ESM-2 models) has been recently introduced, demonstrating outstanding results in structure protein prediction benchmarks. Herein, we are devoted to assessing the usefulness of different-dimensional embeddings derived from ESM-2 models in the prediction of antimicrobial peptides, given the great deal of attention received because of their potential to become a plausible option to mainly fight multi-drug resistant bacteria. To this end, we created a KNIME workflow to guarantee using the same modeling methodology, and consequently, carrying out fair comparisons. As a result, it can be drawn that the 640- and 1,280- dimensional embeddings are the most appropriate to be used in modeling because statistically better results were achieved from them. We also combined features from different embeddings, and we can draw that the fusion of features of different embeddings contributes to getting better models than only using a specific model ESM-2. Comparisons regarding state-of-the-art deep learning models confirm that when performing methodologically principled studies in the prediction of AMPs, non-DL based models yield comparable-to-superior results to DL-based models. The implemented KNIME workflow is availablefreely at https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom. We consider that this workflow can be valuable to prevent unfair comparisons regarding new computational methods, as well as to propose new non-DL based models.

péptidos antimicrobianos, QSAR, aprendizaje automático ESM-2, KNIME antimicrobial peptides, QSAR, machine learning, ESM-2, KNIME INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR

First-principles calculations focused on the study of MXenes with potential applications in energy storage devices

First-principles calculations focused on the study of MXenes with potential applications in energy storage devices

Victor Hugo Medina Macias (2023, [Tesis de maestría])

First-principles studies of Ti/Ta-based ordered alloy MXenes have demonstrated their viability as anode material in Li-ion batteries due to their promising electrochemical properties. However, the influence of surface functional groups on the atomic-scale lithiation processes remains unknown. In this thesis, we employ first-principles density functional theory (DFT) calculations to investigate the thermodynamic stability, structural characteristics, and electrochemical properties of O-, F-, Cl-, and OH-functionalized Ti2Ta2C3 ordered alloy MXenes during Li intercalation. Our calculations reveal surface functionalization with O, F, Cl, and OH is thermodynamically stable, indicating their viability as functional groups. Also, we identify the H3 high symmetry site as the most favorable configuration for Li intercalation. To evaluate electrochemical performance, electrochemical characterization is carried out employing open circuit voltage (OCV) curves. Our findings demonstrate changes in storage capacities depending on the functional group, with O-functionalized MXenes exhibiting larger storage capacities in contrast to other functional groups in Ti2Ta2C3 MXene anode materials. The theoretical single-layer gravimetric storage capacities for O-, F-, and Cl-functionalized Ti2Ta2C3 MXene anodes are 91.77, 52.38, and 24.21 mAh/g, respectively. OH-functionalized MXenes failed to show thermodynamic stability during lithiation and favored Li cluster formation over an intercalation process. These results show how functional groups affect the potential performance of Ti2Ta2C3 MXene materials in energy storage applications and provide insights for correctly selecting the functional group of the host material.

Mediante cálculos de primeros principios se ha demostrado la viabilidad del MXene formado por la aleación ordenada Ti/Ta como material anódico en baterias de iones de litio, esto debido a sus propiedades electroquímicas prometedoras. Sin embargo, la influencia de los grupos funcionales superficiales en el proceso atómico de litiación permanecen desconocidos. En esta tésis, empleamos cálculos de primeros principios basados en la Teoría del Functional de la Densidad (DFT) para investigar la estabilidad termodinámica, las características estructurales y las propiedades electroquímicas del MXene de aleación ordenada Ti2Ta2C3 funcionalizado con grupos O, F, Cl y OH, durante el proceso de intercalación de iones de litio. Nuestros cálculos demuestran la estabilidad termodinámica de la funcionalización superficial con grupos O, F, Cl y OH, indicando su viabilidad como grupos funcionales. Adicionalmente, identificamos el sitio de alta simetría H3 como la configuración más estable para la intercalación de Li. Para evaluar el rendimiento electroquímico, se realizó la caracterización electroquímica empleando curvas de voltage de circuito abierto (OCV). Nuestros hallazgos demuestran cambios en la capacidad de almacenamiento dependiendo del grupo funcional, siendo el MXene funcionalizado con oxígenos el que exhibe mayores capacidades de almacenamiento en contrastre con los otros grupos funcionales presentes en el MXene Ti2Ta2C3. Las capacidades gravimétricas de almacenamiento para los ánodos de Ti2Ta2C3 de una sola capa funcionalizados con O, F y Cl son 91.77, 52.38 y 24.21 mAh/g, respectivamente. Los MXenes funzionalizados con grupos OH no mostraron estabilidad termodinámica durante el proceso de litiación y favorecieron la formación de clusters de Li en su lugar. Estos resultados demuestran cómo los grupos funcionales cambian el rendimiento potencial de MXenes de Ti2Ta2C3 en aplicaciones de almacenamiento de energía y proporciona información para seleccionar correctamente el grupo funcional del material base.

MXene, MXene de aleación ordenada, Bateria de Li-ion, Material anódico MXene, ordered alloy MXene, Li-ion battery, Anode material INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES

Optimization of the alkali-silane treatment of agave lechuguilla fibers (ixtle) for potential reinforcement in polymeric composites

NOEMI JARDON MAXIMINO MARIAMNE DEHONOR GOMEZ Rolando Villa Moreno MARIA DOLORES BAEZA ALVARADO Luis Edmundo Lugo Uribe (2023, [Artículo])

Reinforced polymeric composites with natural fibers have garnered significant interest in recent years due to the need for biomass utilization and the requirements of various industries, such as automotive and construction. Among these natural fibers, Agave lechuguilla fiber, commonly known as ixtle (FIx) or Tampico fiber, exhibits important characteristics such as length, high strength, and durability. However, there is limited literature on its conditioning, functionalization, and utilization as a reinforcing material in polymeric composites (CP). This study presents the optimization of the alkali-silane treatment of FIx, identifying the most suitable reaction conditions to enhance their thermal stability, tensile strength, and silane coupling agent (ACSi) grafting on the fiber surface. The chemical treatment with ACSi proved highly effective, resulting in a significant grafting content, which was confirmed through FTIR and SEM–EDS analyses. The high level of functionalization did not compromise the mechanical performance of the fibers, suggesting that functionalized FIx holds great potential as a reinforcing material in CP. These findings open new paths for the sustainable use of Agave lechuguilla fibers, contributing to the development of environmentally friendly and high-performance polymeric composites in various industrial applications.

This article belongs to the Special Issue Natural Fibers for Advanced Materials: Addressing Challenges).

Supplementary materials: The following supporting information can be downloaded at: https://www.mdpi.com/article/10.3390/fib11100086/s1, Figure S1: Optical microscope image of ixtle fibers at a magnification of 50 (a) untreated and (b) alkaline treated (FIx-5); Table S1: FTIR signal assignment for alkaline treated FIx; Table S2: FTIR Signal assignment for silane treated FIx.

Author contributions: Conceptualization, N.J.-M. and L.E.L.U.; methodology, N.J.-M., M.D.G., R.V.M., M.D.B.-A. and L.E.L.U.; validation, N.J.-M. and L.E.L.U.; formal analysis, N.J.-M., M.D.G. and L.E.L.U.; investigation, N.J.-M. and L.E.L.U.; data curation, N.J.-M., M.D.G., R.V.M. and M.D.B.-A.; writing—original draft preparation, N.J.-M. and L.E.L.U.; writing—review and editing, N.J.-M., M.D.G., R.V.M., M.D.B.-A. and L.E.L.U.; visualization, N.J.-M., M.D.G. and L.E.L.U.; supervision, L.E.L.U.; project administration, N.J.-M. and L.E.L.U.; funding acquisition, N.J.-M. and L.E.L.U. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.

Funding: This research was funded by CONAHCYT, “Estancias postdoctorales por México”, grant umber CVU425480.

Data availability statement: Data supporting the findings of this study are available within the article and upon request from the corresponding author.

Acknowledgments: The authors express their gratitude towards Rene Diaz Rebollar and Jazmin Gomez Sara for their technical assistance in conducting the chemical reactions presented in this current study. Additionally, the assistance provided by Luis Alberto Caceres Diaz in the execution of XRD analyses is also acknowledged. Furthermore, N.J.M. extends sincere recognition to CIATEQ A.C. for their provision of essential resources and infrastructure crucial to the advancement of this research. The support rendered by CONAHCYT through the “Estancias postdoctorales por México” program is also gratefully acknowledged, as it has contributed financial backing to the project. Conflicts of Interest: The authors declare no conflict of interest.

Agave lechuguilla Natural fiber Silane coupling agent INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

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

Innovative experimental plant to improve coffee processing

IVAN TOVAR ESTRADA Juan Francisco Cedano Lezcano EMANUEL VARGUEZ CALCANEO ESTEBAN GUZMAN RODRIGUEZ (2023, [Artículo])

In Mexico, coffee production refers to a process with traditional processing practices that combine rustic and semi-mechanized activities, where quality is not controlled, placing it in the category of conventional coffee. In recent years worldwide, the demand for high-quality coffee has increased and in order to offer this model, it is necessary to standardize the processing and transformation processes that increase the quality and value of the coffee. In order to exploit the different capacities in our country, it is necessary to design an innovative experimental plant for the processing of the primary coffee beneficiary, which is capable of adapting to the processes known by the producers, through the instruments and machinery the plant will provide The producer has control over the variables that influence taking advantage of the organoleptic properties of the coffee bean prior to harvest. The plant allows experimentation and obtaining controlled results according to the primary processing method to be applied. The development of the experimental plant has three iterative design cycles; 1) concept design, in which the various processes and methods investigated are evaluated to seek their homogenization with the help of instruments for monitoring and control, 2) prototype design, which is carried out with the help of 2D platforms and 3D modeling, that allow visualizing the location of the different equipment, as well as the flows of the different primary processing processes that the producer wishes to apply, and 3) innovation design, in which the products and services allow the value chain to be improved through processes instruments, data control and new techniques. For the development and maintenance of the experimental plant, it is necessary to link the entities that make up the quadruple helix; companies, government, society and public centers and institutes of higher education. In order to promote teamwork, collaboration and the exchange of ideas to strengthen, sustain and enrich the innovation ecosystem created through the experimental plant.

Benefited Specialty coffees INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS