JORNADADEINGENIERÍA
NOVIEMBRE2025:
INNOVACIÓN, INFRAESTRUCTURA Y EL FUTURO DE LA INGENIERÍA BASADA EN DATOS
Integrantes: Andrew Lee, Bryan Escalona, Edwar Gómez
01-Introducción
02-InfraestructuraTecnológica: Localvs.Nube
03-TelemetríaInteligenteenla GestióndeFlotas
04-FilosofíaKaizen:Innovación enelAula
05-CienciadeDatos:El"Ingeniero Aumentado"
06-Conclusiones
07-Referencias
INTRODUCCIÓN
El avance acelerado de la tecnología en la última década ha transformado la ingeniería de una disciplina basada puramente en modelos teóricos a una ciencia impulsada por los datos y la interconectividad. El presente dossier informativo recopila y sintetiza los conocimientos compartidos durante la Jornada de Ingeniería, un evento académico en la Universidad Fermín Toro diseñado para explorar las tendencias de desarrollo que están redefiniendo el perfil del profesional moderno
El objetivo de este documento es ofrecer una visión integral de cuatro pilares fundamentales discutidos por expertos en el área:
Infraestructura
Tecnológica:
La transición crítica entre los sistemas locales y la computación en la nube
Telemetría Inteligente: Filosofía
La aplicación del Internet de las Cosas (IoT) para la eficiencia y seguridad en la gestión de flotas.
Kaizen: Cienciade
La implementación de metodologías de mejora continua en el entorno universitario para fomentar la innovación
Datos:
El desarrollo del "Ingeniero Aumentado", capaz de utilizar el aprendizaje automático para resolver problemas complejos de la industria 40
A través de este compendio, se busca no solo documentar los temas tratados, sino también servir como una guía de referencia para estudiantes e interesados en la evolución tecnológica actual, destacando la importancia de la adaptación constante y el manejo estratégico de la información en el contexto global y local.
INFRAESTRUCTURATECNOLÓGICA:
LOCALONUBE
La infraestructura tecnológica es el sistema de comunicación (Red LAN) que permite la transferencia de información entre dispositivos. Actualmente, las organizaciones se encuentran en una encrucijada entre mantener sus propios servidores físicos o migrar a la Computación en la Nube, que es la disponibilidad bajo demanda de recursos de computación (almacenamiento y procesamiento) a través de Internet.
Escenario Local:
Implica la adquisición de hardware físico (servidores con procesadores Xeon, memoria RAM física, discos HDD/SSD) y la gestión de roles de software como ADDS (Active Directory Domain Services), servidores de archivos y virtualización (Hyper-V).
Escenario en la Nube:
Se basa en modelos como IaaS (Infraestructura como Servicio), PaaS (Plataforma como Servicio) y SaaS (Software como Servicio), donde empresas como Microsoft (Azure) proveen los recursos de forma remota.
La migración a la nube se justifica por la necesidad de escalabilidad y reducción de costos operativos Mientras que una infraestructura local requiere una inversión inicial alta (CapEx) y mantenimiento constante, la nube permite un modelo de pago por uso (OpEx), eliminando la preocupación por la obsolescencia del hardware y permitiendo el acceso a herramientas avanzadas de Inteligencia Artificial y almacenamiento masivo de forma inmediata.
Importancia
En el entorno actual, la nube permite a las empresas:
Flexibilidad
Continuidad
Modernización
Ajustar la capacidad de procesamiento según la demanda del negocio.
Mayor disponibilidad de los servicios y facilidad para la recuperación ante desastres
Acceso a plataformas como Azure AI Foundry y Copilot para potenciar la productividad.
TELEMETRÍAINTELIGENTEPARA LAGESTIÓNREMOTADEFLOTAS
En un entorno logístico dinámico, la optimización de rutas y la seguridad de activos son pilares fundamentales La telemetría inteligente se presenta como la convergencia del IoT, las redes móviles y la analítica predictiva, transformando la gestión de flotas en una operación conectada, segura y rentable.
Desafíos del Sector Soluciones Tecnologicas
Falta de Visibilidad: Dificultad para conocer la ubicación y estado del vehículo en tiempo real.
Zonas de Sombra: Pérdida de comunicación en áreas remotas.
Riesgos de Seguridad: Incidentes de robo, accidentes y manejo imprudente.
CostosOperativos: Gastos excesivos en combustible y mantenimiento
Dispositivos GPS Avanzados: Para diagnósticos precisos.
Sensores Multifunción: Monitoreo de variables críticas como nivel de combustible, temperatura
Conectividad Híbrida: Uso de redes 4G/5G para cobertura total.
Plataformas IoT: Visualización en tableros personalizados y analítica del comportamiento del conductor.
Resultados e Impacto
1. Reducción de Incidentes: Disminución de robos en un 70% mediante alertas de geocercas y corte remoto.
2.Ahorro en Mantenimiento: Reducción del 25% en reparaciones gracias a la detección temprana de fallas.
3.Eficiencia Operativa: Incremento del 15% en la puntualidad de entregas y optimización del consumo de combustible.
"Lo que no mides, no controlas. Y lo que no se conecta, se queda atrás".
FilosofíaKaizen: InnovaciónenelAula
Es una filosofía y método de gestión originado en Japón, que significa “mejora continua”. Enfocado en realizar pequeños cambios incrementales y constantes en procesos, productos o servicios para eliminar desperdicios y aumentar la eficiencia
SusPilares:
Enfoqueen
PequeñasMejoras
AnálisisConstante
ParticipaciónTotal
Eliminaciónde Desperdicios
Los profesores son el motor de esta innovación. Para superar los obstáculos y la resistencia natural al cambio, se requiere comunicación clara, apoyo continuo y un fuerte enfoque en el trabajo colaborativo. Además, es vital fomentar la capacitación, la actualización profesional y el reconocimiento para mantener la motivación
CIENCIADEDATOS:EL“INGENIERO AUMENTADO”
En la era de la Industria 4.0, la ingeniería ha dejado de ser una disciplina basada únicamente en fórmulas para convertirse en una ciencia impulsada por los datos. El concepto de "Ingeniero Aumentado" define al profesional que utiliza la Ciencia de Datos (DS), el Aprendizaje Automático (ML) y la Inteligencia Artificial (IA) para expandir sus capacidades analíticas y resolver problemas complejos de forma predictiva.
Ciencia de Datos: El estudio de dónde proviene la información y cómo se puede convertir en un recurso valioso.
Aprendizaje Automático (ML): Algoritmos que permiten a las máquinas aprender patrones sin ser programadas explícitamente.
Inteligencia Artificial (IA): Sistemas que simulan procesos de inteligencia humana para la toma de decisiones.
IMPACTOENLA INDUSTRIA4.0
Mantenimiento Predictivo: Anticipar fallas antes de que ocurran.
Optimización de Procesos: Maximizar la eficiencia mediante el análisis de variables en tiempo real.
Decisiones Basadas en Insights: Sustituir la intuición por evidencia estadística sólida.
CONCLUSIONES
La transición hacia la nube no es simplemente un cambio de ubicación de datos, sino una evolución hacia la resiliencia y la escalabilidad. Mientras que la infraestructura local ofrece control físico, la nube (Cloud Computing) democratiza el acceso a herramientas de IA y alta disponibilidad, permitiendo que las organizaciones se enfoquen en la innovación y no solo en el mantenimiento de servidores.
La ingeniería comienza en la formación. La aplicación del Kaizen en el entorno universitario demuestra que la excelencia no es un acto, sino un hábito de pequeñas mejoras diarias. Al involucrar a docentes y alumnos en esta cultura de optimización y orden (5S), se prepara a los futuros ingenieros para enfrentar entornos laborales de alta competitividad con una mentalidad de mejora constante.
La conectividad en tiempo real ha pasado de ser un lujo a una necesidad operativa La telemetría inteligente demuestra que el monitoreo constante y la analítica predictiva son las herramientas definitivas para reducir riesgos de seguridad, optimizar el consumo de recursos y garantizar la rentabilidad en un sector logístico cada vez más exigente.
El ingeniero del presente y futuro debe ser capaz de "hablar" el lenguaje de los datos. La Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático no reemplazan el criterio humano, sino que lo potencian. El "Ingeniero Aumentado" es aquel que utiliza la evidencia estadística y los modelos predictivos para tomar decisiones más precisas, rápidas y éticas en la Industria 4.0.
Referencias
Arismendi, Rafael (2025). La Realidad de las Redes, Infraestructura Tecnológica: Local o Nube. Duarte Nieves, Rosnia A. (2025). Telemetría Inteligente para la Gestion Remota de Flotas
Araujo, Gustavo (2025). Ciencia de Datos: La disciplina transversal que desbloquea tu potencial como Ingeniero Aumentado. Betancourt E., Guillermo (2025). Del Estancamiento a la Innovación: Aplicando la Filosofía Kaizen en el Aula Universitaria.