Análisis de estrategias de aplicación de sistemas cognitivos respaldados por consciencia artificial para la reducción de consumos materiales y energéticos en PYMES

• Autores: Javier Arévalo Royo
• Directores de la Tesis: Juan Ignacio Latorre Biel (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Pública de Navarra ( España ) en 2025
• Idioma: español
• Número de páginas: 164
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  • Tesis en acceso abierto en: Academica-e
• Resumen

  • El presente trabajo de investigación examina las tecnologías vinculadas a la consciencia artificial y su potencial aplicabilidad en entornos industriales de escala local. Se ubica, por tanto, en la intersección entre una problemática técnica consolidada en el ámbito de la IA aplicada a la Ingeniería Industrial —relativa en gran medida a la computación orientada a la optimización de procesos productivos— y un horizonte teórico emergente, centrado en la emulación funcional de capacidades cognitivas avanzadas mediante sistemas artificiales. Objetivo general: Analizar las aplicaciones de las tecnologías de sistemas cognitivos respaldados por características de consciencia artificial, orientadas a la optimización del consumo de recursos materiales, de insumos y energéticos, aplicables en pequeñas y medianas empresas del ámbito geográfico de Navarra y regiones colindantes. El propósito fundamental consiste en evaluar el potencial de dichas tecnologías para la identificación, control y reducción de impactos sociales, económicos y medioambientales derivados de la actividad productiva, proponiendo nuevas soluciones en este ámbito. Los resultados obtenidos como veremos permiten confirmar que el uso de sistemas cognitivos con acceso cognitivo consciente posibilita la identificación de ineficiencias ocultas, la anticipación de eventos críticos y la toma de decisiones adaptativa y trazable, conforme a parámetros de sostenibilidad técnica, económica y ambiental. Las aplicaciones examinadas abarcan desde la eficiencia energética en industria manufacturera y agroalimentaria, hasta la planificación contextual basada en datos espaciales, proponiendo soluciones tecnológicas con proyección operativa real, fundamentadas en evidencia empírica y estructuradas mediante grafos de conocimiento, razonamiento inferencial y mecanismos de autoevaluación. El conjunto de aportaciones integradas en esta tesis constituye una contribución sustantiva al conocimiento aplicado en ingeniería cognitiva, validando el potencial transformador de la consciencia artificial de acceso en entornos productivos regionales sometidos a restricciones materiales y estructurales.