“PERFIL PRODUCTIVO E INFRAESTRUCTURAL DE LOS PARQUES INDUSTRIALES EN EL ESTADO DE MÉXICO 2014”

La función actual de los parques industriales en la economía de México es fundamental, ya que éstos contribuyen al desarrollo de la infraestructura, incrementando la competitividad de la planta industrial, creando fuentes de empleo, propiciando la desconcentración industrial, contribuyendo a la preservación ecológica, al consumo racional de energía eléctrica, agua y fomentando la capacidad de investigación y desarrollo tecnológico. Además, constituyen una solución integral al problema de ordenamiento industrial, incrementando la recaudación fiscal y en general, elevan el nivel de vida de la comunidad en la que se establecen, permitiendo la estimulación del establecimiento de empresas industriales en áreas que requieren generar desarrollo y por ende se generan empleos, bienestar social y económico, atrayendo inversión extranjera directa (AMPIP, 2011). Existen algunas definiciones sobre parque industrial entre estas la de Garza (1992) en la que lo describe como una porción de tierra dotada de infraestructura, equipamiento, naves y servicios comunes que operan bajo una administración permanente (Garza 1992).Entre sus objetivos fundamentales destacan la creación y promoción de empresas, que permitan contribuir a la descentralización de las desigualdades regionales. Mediante apoyos financieros, de capacitación y asesoría que brindan algunas instituciones. El Estado de México posee en su territorio un total de 63 parques industriales, distribuidos en 25 municipios, que presentan un alto dinamismo, debido a la relación de ciertos factores como la mano de obra, los servicios básicos, los sistemas de comunicación, el apoyo y la capacitación otorgados por el gobierno, la dotación de infraestructura y equipamiento son indispensables para lograr una mayor eficiencia y especialización productiva. Para lograr todo ello, el Estado de México sufrió un proceso de industrialización que parte de cuatro etapas (Iglesias, 2013) la primera denominada la apertura de la industrialización moderna que abarca de 1940 a 1960, que inicio con el decreto de la Ley de Protección a las Industrias Nuevas y Necesarias en 1944, con el fin de atraer nuevos capitales y crear fuentes de producción y trabajo, buscando un incremento en la construcción de vías de comunicación y el aumento de obras públicas, para facilitar el flujo de materias primas y productos hacia las industrias y áreas del mercado. La segunda etapa,nombrada media del desarrollo industrial en el Estado de México que se contempla entre 1960 a 1975, en la que resalta el establecimiento de grandes industrias automotrices y el fortalecimiento de las ya existentes, con el fin de acoplar el desarrollo industrial a la dinámica agropecuaria. La tercer etapa denominada de industrialización madura, que se presentó entre los años 1975 a 1990, se caracterizó por una importante tendencia hacia el desarrollo industrial desconcentrado de las áreas tradicionales, dando impulso a las exportaciones mediante proyectos de apoyo en razón de la entrada del Tratado de Libre Comercio, (TLC). Y finalmente la etapa de expansión y restructuración industrial la cual abarca de los años 1990 hasta el año actual, caracterizado por la entrada en vigor del Tratado de Libre Comercio de América del Norte (TLCAN), además de experimentar un fuerte impulso a la atracción de inversión productiva nacional y extranjera en ramas como la industria automotriz, química, agroindustrial y textil. Para lograr el éxito de un parque industrial, es necesario que cuente con una localización acertada, una administración permanente encargada de dirigir su funcionamiento y con el equipamiento e infraestructura recomendada por la norma mexicana de parques industriales (NMX-R-046-SCFI-2011). Dicha norma fue creada con el fin de elevar la calidad de los desarrollos industriales y brindar las condiciones favorables para la operación de las empresas que se establezcan en los mismos. Considera que un parque industrial debe tener una extensión mínima de 10 hectáreas de superficie urbanizada, con la recomendación de tener otras 10 hectáreas utilizables para ampliaciones a futuro. Partiendo de lo anterior,en la presente investigación, se realiza un análisis de las características de infraestructura y equipamiento de los parques industriales ubicados en el Estado de México, poniéndose en evidencia las condiciones con la que cuentan dichos parques, así mismo se determina su perfil productivo, lo que da lugar a examinar y así explicar, cuál es la influencia del equipamiento e infraestructura urbano – industrial en el perfil productivo de los desarrollos industriales. Consecuentemente se realiza el análisis pertinente, que permite lograr los objetivos establecidos. Los resultados indican que los parques industriales que cuentan con la infraestructura y el equipamiento necesario y recomendado por la norma mexicana de parques industriales, poseen mayores ventajas, además de presentan un perfil productivo más especializado, sobre todo en ramas industriales estratégicas como lo es la industria textil, química y automotriz

Evolución de los usos terciarios del suelo en la Ciutat Vella de València (1900-2002)

El casco antiguo de la ciudad de Valencia conoció a lo largo del siglo XX importantes modificaciones en sus estructuras demográfica y funcional. Determinados enclaves fueron objeto, también, de alteraciones en su trama urbana. Los equipamientos terciarios repartidos entre los seis barrios que integra el distrito de Ciutat Vella, han cambiado cualitativa y cuantitativamente, al compás de las transformaciones en la oferta y la demanda. Mientras algunos muestran un claro retroceso en su cuota de establecimientos comerciales y de servicios, otros -Sant Francesc, El Mercat- se convierten en los principales exponentes de la terciarización de este ámbito urbano consolidado

An enhanced classifier system for autonomous robot navigation in dynamic environments

In many cases, a real robot application requires the navigation in dynamic environments. The navigation problem involves two main tasks: to avoid obstacles and to reach a goal. Generally, this problem could be faced considering reactions and sequences of actions. For solving the navigation problem a complete controller, including actions and reactions, is needed. Machine learning techniques has been applied to learn these controllers. Classifier Systems (CS) have proven their ability of continuos learning in these domains. However, CS have some problems in reactive systems. In this paper, a modified CS is proposed to overcome these problems. Two special mechanisms are included in the developed CS to allow the learning of both reactions and sequences of actions. The learning process has been divided in two main tasks: first, the discrimination between a predefined set of rules and second, the discovery of new rules to obtain a successful operation in dynamic environments. Different experiments have been carried out using a mini-robot Khepera to find a generalised solution. The results show the ability of the system to continuous learning and adaptation to new situations.Publicad

Neural network controller against environment: A coevolutive approach to generalize robot navigation behavior

In this paper, a new coevolutive method, called Uniform Coevolution, is introduced to learn weights of a neural network controller in autonomous robots. An evolutionary strategy is used to learn high-performance reactive behavior for navigation and collisions avoidance. The introduction of coevolutive over evolutionary strategies allows evolving the environment, to learn a general behavior able to solve the problem in different environments. Using a traditional evolutionary strategy method, without coevolution, the learning process obtains a specialized behavior. All the behaviors obtained, with/without coevolution have been tested in a set of environments and the capability of generalization is shown for each learned behavior. A simulator based on a mini-robot Khepera has been used to learn each behavior. The results show that Uniform Coevolution obtains better generalized solutions to examples-based problems.Publicad

Neural networks robot controller trained with evolution strategies

Congress on Evolutionary Computation. Washington, DC, 6-9 July 1999.Neural networks (NN) can be used as controllers in autonomous robots. The specific features of the navigation problem in robotics make generation of good training sets for the NN difficult. An evolution strategy (ES) is introduced to learn the weights of the NN instead of the learning method of the network. The ES is used to learn high performance reactive behavior for navigation and collision avoidance. No subjective information about “how to accomplish the task” has been included in the fitness function. The learned behaviors are able to solve the problem in different environments; therefore, the learning process has the proven ability to obtain a specialized behavior. All the behaviors obtained have been tested in a set of environments and the capability of generalization is shown for each learned behavior. A simulator based on the mini-robot, Khepera, has been used to learn each behavior

Uniform coevolution for solving the density classification problem in cellular automata

Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2000). Las Vegas, Nevada (USA), July 8-12 2000.Uniform Coevolution is based on competitive evolution ideas where the solution and example sets are evolving by means of a competition to generate difficult test beds for the solutions in a gradual way. The method has been tested with the density parity problem in cellular automata, where the selected examples can biased the solutions founded. The results show a high value of generality using Uniform coevolution, compared with no Co-evolutive approaches.Publicad

A computational model of evolution: haploidy versus diploidy

In this paper, the study of diploidy is introduced like and important mechanism for memory reinforcement in artificial environments where adaptation is very important. The individuals of this ecosystem are able to genetically "learn" the best behaviour for survival. Critical changes, happening in the environmental conditions, require the presence of diploidy to ensure the survival of species. By means of new gene-dominance configurations, a way to shield the individuals from erroneous selection is provided. These two concepts appear like important elements for artificial systems which have to evolve in environments with some degree of instability.Publicad

Hierarchical genetic algorithms for composite laminate panels stress optimisation

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Tokyo, 12-15 October 1999.Genetic algorithms (GAs) have demonstrated to be a powerful technique for solving optimisation problems. In this article, the problem of optimising the number of plies and their stacking sequence in the design of laminated composite panels is considered. This problem has special features that makes it different from traditional problems in which GAs have been applied, which make the problem a multiobjective optimisation one. Symmetry and equilibrium constraints have also been included in the solution. A modification of the canonical GA is needed and a new perspective for solving this problem by using GA techniques is introduced

Hydroelectric power plant management relying on neural networks and expert system integration

The use of Neural Networks (NN) is a novel approach that can help in taking decisions when integrated in a more general system, in particular with expert systems. In this paper, an architecture for the management of hydroelectric power plants is introduced. This relies on monitoring a large number of signals, representing the technical parameters of the real plant. The general architecture is composed of an Expert System and two NN modules: Acoustic Prediction (NNAP) and Predictive Maintenance (NNPM). The NNAP is based on Kohonen Learning Vector Quantization (LVQ) Networks in order to distinguish the sounds emitted by electricity-generating machine groups. The NNPM uses an ART-MAP to identify different situations from the plant state variables, in order to prevent future malfunctions. In addition, a special process to generate a complete training set has been designed for the ART-MAP module. This process has been developed to deal with the absence of data about abnormal plant situations, and is based on neural nets trained with the backpropagation algorithm.Publicad

A general learning co-evolution method to generalize autonomous robot navigation behavior

Congress on Evolutionary Computation. La Jolla, CA, 16-19 July 2000.A new coevolutive method, called Uniform Coevolution, is introduced, to learn weights for a neural network controller in autonomous robots. An evolutionary strategy is used to learn high-performance reactive behavior for navigation and collision avoidance. The coevolutive method allows the evolution of the environment, to learn a general behavior able to solve the problem in different environments. Using a traditional evolutionary strategy method without coevolution, the learning process obtains a specialized behavior. All the behaviors obtained, with or without coevolution have been tested in a set of environments and the capability for generalization has been shown for each learned behavior. A simulator based on the mini-robot Khepera has been used to learn each behavior. The results show that Uniform Coevolution obtains better generalized solutions to example-based problems