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Se logra al ser capaces de utilizar energías renovables y en el mayor grado posible limpias, con el fin de contaminar menos a nuestro planeta. Por ejemplo en el caso de la energía eólica, el viento es uno de los recursos renovables más atractivos, a pesar de su naturaleza intermitente y variable. Hasta ahora se había utilizado para diversos usos agrícolas (extracción de agua, molinos, etc.), pero la tecnología ha potenciado este recurso a niveles competitivos. Actualmente se usa para la producción de electricidad, generada por las aspas de gigantescas turbinas, que transforman la fuerza del viento en energía eléctrica. Para que su productividad sea óptima, han de ser de un tamaño considerable y emplazados en lugares muy expuestos al viento, lo que trae consigo algunas contrapartidas medioambientales, que no serán tratados aquí. La ciencia siempre buscan opciones en pro de la ecología, o sea en defensa y protección del medio ambiente, es por esto que durante años se han estudiado las diversas formas de generación de energía producida por medio naturales que ayuden a preservar nuestro planeta, las que actualmente conocemos son la energía: solar, eólica y producida a través de hidrógeno. La energía solar, es el aprovechamiento energético en forma térmica o fotovoltaica de la energía que proviene del Sol. La energía solar ha sido utilizada durante siglos por la mayoría de las civilizaciones. Actualmente su utilización se ha diversificado, sobre todo en aquellos lugares donde no existe ningún abastecimiento energético como las áreas remotas de la Tierra o en el espacio. Su utilización está creciendo a medida que el cambio climático se agrava y el agotamiento de los combustibles fósiles se convierte en una realidad cada día más cercana

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La automatización industrial consiste en la introducción de equipos o software industrial que se encargue de realizar aquellas tareas repetitivas o más peligrosas para los trabajadores. El objetivo final es aumentar la productividad y reducir el porcentaje de error dentro de una cadena de trabajo.La automatización industrial consigue que los procesos se realicen en menos tiempo, disminuyendo el número de errores o fallos y consiguiendo que el nivel de calidad sea el deseado. Esta mayor eficiencia permite alcanzar una mayor productividad y hacer que la empresa sea más competitiva.

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Los procesos en Supply Chain Management, 2016) 1. Administración de las Relaciones con el Cliente. 2. Administración del Servicio al Cliente. 3. Administración de la Demanda. 4. Órdenes Perfectas. 5. Administración de Flujo de Manufactura. 6. Compras 7. Desarrollo y Comercialización de Productos. 8. Retornos De igual forma es importante tener en cuenta los modelos de referencia de procesos que integran los conceptos bien conocidos de la reingeniería de procesos, la evaluación comparativa y medición del proceso en un marco de funciones cruzadas. Para ello un modelo de referencia de proceso debe contener: • Descripciones estándar de los procesos de gestión. • Un marco de las relaciones entre los procesos estándar. • Mediciones métricas estándar para medir el rendimiento del proceso. • Las prácticas de manejo que producen el mejor en su clase de potencia. • Alineación estándar de características y funcionalidad. (Supply Chain Council , 2016) Las anteriores cinco competencias fundamentales definen la competitividad en integración del Supply Chain y Logística, en las empresas exitosas del Siglo XXI. El primer nivel es aquel que identifica a cada una de las empresas que lo conforma, como excelencia empresarial, y esto se logra cuando cada una de las empresas tiene implementado un verdadero Sistema de Calidad, apoyado con herramientas BPM. (gestión de procesos de negocio). El segundo, está relacionado con la integración con clientes clave, en tanto la empresa y sus socios en el Supply Chain, son capaces de construir relaciones o vínculos, temporales o 7 perdurables con sus clientes, de conformidad con la configuración del Supply Chain que se adopte, y la configuración genérica que surja en respuesta del mercado. El tercero, tiene que ver con la Integración con proveedores clave, en tanto la empresa y los socios de negocios clave, construyen relaciones o vínculos, temporales o perdurables con sus proveedores, de conformidad con la estructura del Supply Chain, la configuración genérica que adopte. El cuarto, que está relacionado con la Integración de la Tecnología y la Planeación que logren las empresas de la red, de tal manera que se habilitan para soportar una amplia variedad de necesidades operacionales en conformidad con la configuración de la cadena de suministro, y su alineamiento estratégico.

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La industria manufacturera está enfrentando grandes cambios. Esos cambios son causados por varias megatendencias como la globalización, la urbanización, la individualización, y el cambio demográfico. El incremento en las actividades comerciales mundialmente conectadas aumenta la complejidad dentro de las redes de la industria manufacturera, y la demanda volátil y los productos personalizados influyen en sus procesos de planeación y de producción (Bartodziej, 2017). La industria 4.0 es una nueva esfera de la industria que aparece como un resultado del surgimiento, distribución, uso y apropiación de nuevas tecnologías (tecnologías digitales y tecnologías de Internet) que permiten procesos de producción completamente automatizados donde los objetos físicos (máquinas) interactúan sin que se dé la participación humana. El término ‘Industria 4.0' se acuñó por primera vez en la Feria de Hannover en 2011, y desde ese entonces ha atraído gran atención de académicos, profesionales, funcionarios gubernamentales y políticos de todo el mundo. El objetivo de este documento es presentar una revisión sobre los aspectos básicos de la Industria 4.0, específicamente sobre los enfoques conceptuales para definirla; el significado de dicho concepto; y sobre los desafíos, la visión, las características y las tecnologías digitales de la Industria 4.0. Además, se abordarán aspectos relacionados con el modelo de madurez y las implicaciones de política pública para la Industria 4.0

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Los esfuerzos de la Inteligencia Artifi cial (IA), por su parte, se enfocan en lograr la comprensión de entidades inteligentes. Por ello, una de las razones de su estudio y análisis es aprender acerca de los propios seres humanos, pero a diferencia de la Filosofía y de la Psicología (que también se ocupan de la inteligencia), los esfuerzos de la IA están encaminados tanto a la construcción de entidades inteligentes, como a su comprensión. Otra razón más por la que se estudia la IA es porque las entidades inteligentes así construidas son interesantes y útiles. No obstante las fases tempranas en las que todavía se encuentra, mediante la IA ha sido posible crear diversos productos de trascendencia y sorprendentes. Si bien es imposible pronosticar con precisión lo que se puede esperar de esta disciplina en el futuro, es evidente que las computadoras que posean una inteligencia a nivel humano o superior, tendrán repercusiones importantes en la vida diaria, así como en el devenir de la civilización (Russell y Norving, 1996). Inteligencia artifi cial es una acepción acuñada a mediados del siglo XX, cuyo desarrollo se ha caracterizado por una sucesión de periodos alternativos de éxito y abandono de la misma. Al principio, la idea intuitiva de la IA creó expectativas que no siempre han sido cubiertas, y desde luego no en el grado que se había esperado, de manera un tanto ilusoria. Pero actualmente se puede considerar que el enfoque computacional inteligente no depende de inmediatos y probados resultados, sino que está avalado por sus logros y su desarrollo a lo largo de varias décadas, por lo cual se ha consolidado en el ámbito de la computación como una acepción totalmente asumida, aunque sometida todavía a controversia en algunos sectores científi cos (Pajares Martinsan y Santos Peñas, 2006).

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Ciencia e Ingeniería de Datos datos: conocer con qué información se cuenta en todo momento y en qué estado de su ciclo de vida (Gobierno de la Información). Adicionalmente a estos aspectos la tecnología es otra dimensión con una especial relevancia en estos proyectos. Es innegable el peso específico tan importante que está teniendo el Código Libre. No todos los proyectos de Big Data necesitan involucrar Código Libre pero, por otro lado, es innegable que muchos de los procesos que se tienen que desarrollar pueden ser cubiertos con componentes de Código Libre. El más representativo en todo este entorno es Hadoop y su ecosistema (decenas de componentes de software compatibles con Hadoop). En esta asignatura comenzaremos a conocer toda esta tecnología

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En la actualidad, la innovación se reconoce a nivel mundial como uno de los principales motores del desarrollo económico tanto de países en desarrollo como desarrollados convirtiéndose, por consiguiente, en una importante fuerza promotora de la mitigación de la pobreza. Para impulsar políticas efectivas de innovación los formuladores de políticas requieren contar con indicadores confiables que permitan establecer criterios y monitorear dichas políticas. La investigación y el desarrollo experimental (I+D) constituyen un importante componente de los sistemas nacionales de innovación (SNI) en tanto que las estadísticas de I+D se encuentran entre los indicadores más extensamente utilizados en el monitoreo de estos sistemas. La metodología aplicada a la medición de actividades de I+D se describe en detalle en el Manual de Frascati (MF) que ha estado en uso por prácticamente cincuenta años. A pesar de su larga existencia, ocasionalmente, los países en desarrollo enfrentan problemas en su intento por aplicar las normas MF a situaciones que los afectan. Este documento técnico ofrece orientación sobre una serie de desafíos pertinentes para los países en desarrollo que pudiesen no estar planteados en forma lo suficientemente clara en el MF. En el presente documento se abordan situaciones que podrían presentar retos a la medición de I+D para dichos países: 1) Los países en desarrollo, grupo que comprende desde los países menos desarrollados hasta las economías emergentes, se caracterizan por su gran heterogeneidad. Por consiguiente, sus sistemas de innovación y sistemas asociados de medición de I+D exhiben una gran variabilidad tanto hacia el interior de los países -por institución, sector y región- como en el plano internacional. Asimismo, y pese a la creciente relevancia de los países en desarrollo en el panorama mundial de la I+D, aún se observa una insuficiente falta de demanda de indicadores de ciencia, tecnología e innovación (CTI) por parte de sus formuladores de políticas. Incluso cuando tal demanda existe, la recopilación de datos suele enfrentar severos problemas derivados de la falta de coordinación a nivel nacional, la falta de cooperación de las instituciones de investigación, universidades y empresas, así como una generalizada debilidad de los sistemas nacionales de estadísticas