Análisis del sector manufacturero colombiano con base en sus balances energéticos desagregados

dc.contributor.advisorDíaz González, Carlos Alirio
dc.contributor.apolounabDíaz González, Carlos Alirio [carlos-alirio-diaz-gonzalez]spa
dc.contributor.authorArias Torrado, Mónica María
dc.contributor.cvlacDíaz González, Carlos Alirio [785806]spa
dc.contributor.googlescholarDíaz González, Carlos Alirio [nqw4a5gAAAAJ]spa
dc.contributor.linkedinDíaz González, Carlos Alirio [carlos-alirio-díaz-gonzález-b7194829]spa
dc.contributor.researchgroupGrupo de Investigación Recursos, Energía, Sostenibilidad - GIRESspa
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.coverage.spatialBucaramanga (Santander, Colombia)spa
dc.date.accessioned2026-02-18T13:37:16Z
dc.date.available2026-02-18T13:37:16Z
dc.date.issued2026-02-13
dc.degree.nameMagíster en Ingeniería en Energíaspa
dc.description.abstractEste proyecto analiza el sector industrial manufacturero colombiano a partir de un enfoque detallado de sus balances energéticos, con el fin de fortalecer la planificación energética, optimizar el uso de recursos y promover estrategias orientadas a la sostenibilidad. Dado que la manufactura constituye uno de los mayores consumidores de energía en el país y mantiene una alta dependencia de fuentes no renovables, resulta fundamental comprender con mayor precisión sus patrones de consumo. La metodología propuesta se desarrolla en cuatro etapas principales. En primer lugar, se realiza la recopilación, depuración y organización de información energética y económica proveniente de fuentes oficiales como la UPME y el DANE, con el objetivo de consolidar una base de datos confiable y reducir la incertidumbre asociada al consumo industrial. En la segunda etapa, se construyen balances energéticos desagregados a nivel de clase CIIU (cuatro dígitos) mediante un enfoque bottom-up, lo que permite identificar con mayor detalle la distribución del consumo energético entre subsectores. Posteriormente, se aplican técnicas de análisis de datos, incluyendo el análisis de componentes principales (PCA) y la clusterización, para agrupar actividades industriales con comportamientos energéticos similares y reconocer oportunidades de mejora en eficiencia y reducción de emisiones. Finalmente, se analizan los resultados obtenidos en las etapas anteriores con el fin de desarrollar modelos de proyección de la demanda energética basado en indicadores como energéticos y económicos, en miras de evaluar escenarios futuros para el sector. Este estudio integra herramientas estadísticas y modelos computacionales, ofreciendo una caracterización más precisa del sector manufacturero. Los resultados constituyen un insumo para el diseño de políticas públicas orientadas a la eficiencia energética, la transición hacia fuentes más limpias y la descarbonización industrial en Colombia.spa
dc.description.abstractenglishThis project analyzes the Colombian manufacturing industry through a detailed examination of its energy balances, with the aim of strengthening energy planning, optimizing resource use, and promoting sustainability-oriented strategies. Given that manufacturing is one of the largest energy consumers in the country and remains highly dependent on non-renewable sources, it is essential to gain a more accurate understanding of its consumption patterns. The proposed methodology is developed in four main stages. First, energy and economic information from official sources such as the UPME and DANE is collected, cleaned, and organized in order to consolidate a reliable database and reduce the uncertainty associated with industrial consumption. In the second stage, disaggregated energy balances are constructed at the ISIC (four-digit) level using a bottom-up approach, which allows for a more detailed identification of the distribution of energy consumption among subsectors. Subsequently, data analysis techniques are applied, including principal component analysis (PCA) and clustering, to group industrial activities with similar energy behaviors and identify opportunities for improvement in efficiency and emissions reduction. Finally, an energy demand projection model is developed based on indicators such as value added and energy intensity, in order to evaluate future scenarios for the sector. This study integrates statistical tools and computational models, offering a more accurate characterization of the manufacturing sector. The results provide input for the design of public policies aimed at energy efficiency, the transition to cleaner sources, and industrial decarbonization in Colombia.spa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa
dc.description.tableofcontentsAGRADECIMIENTOS.....................................................................................................................4 RESUMEN..........................................................................................................................................5 ABSTRACT........................................................................................................................................6 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN .................................................................................................11 CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE ...................................................13 CAPÍTULO 3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA........................................................20 CAPÍTULO 4. ALCANCE Y LIMITACIONES......................................................................21 4.1 ALCANCE...........................................................................................................................21 4.2 LIMITACIONES................................................................................................................21 CAPÍTULO 5. OBJETIVOS ......................................................................................................22 5.1 OBJETIVO GENERAL .....................................................................................................22 5.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ............................................................................................22 CAPÍTULO 6. METODOLOGÍA..............................................................................................23 6.1 ENFOQUE METODOLÓGICO Y FUENTES DE INFORMACIÓN ...............................................23 6.2 SELECCIÓN Y CONSTRUCCIÓN DE INDICADORES...............................................................23 6.3 PROCESAMIENTO Y NORMALIZACIÓN DE LOS DATOS.......................................................24 6.4 REDUCCIÓN DE DIMENSIONALIDAD MEDIANTE ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES (PCA).....................................................................................................................24 6.5 ANÁLISIS DE CLUSTERIZACIÓN DEL SECTOR MANUFACTURERO .....................................26 6.6 IDENTIFICACIÓN DE BARRERAS PARA LA EFICIENCIA Y DIVERSIFICACIÓN ENERGÉTICA 28 6.7 METODOLOGÍA DE PROYECCIÓN DE LA DEMANDA ENERGÉTICA ....................................29 CAPÍTULO 7. RESULTADOS..................................................................................................34 7.1 CARACTERIZACIÓN ENERGÉTICA Y ANÁLISIS MULTIVARIADO DEL SECTOR MANUFACTURERO ........................................................................................................................34 7.2 VALIDACIÓN DEL ESTUDIO CON EL AÑO 2023 ...................................................................49 7.3 PROYECCIÓN DE RESULTADOS BAJO ESCENARIO TENDENCIAL O BAU...........................53 7.3.1 Variables macroeconómicas......................................................................................53 7.3.2 Consumos energéticos................................................................................................55 7.3.3 Costos unitarios de energía........................................................................................57 CONCLUSIONES............................................................................................................................58 RECOMENDACIONES..................................................................................................................60 BIBLIOGRAFÍA..............................................................................................................................61spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/32948
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería en Energíaspa
dc.publisher.programidMIE-2160
dc.relation.referencesP. Nagovnak, T. Kienberger, M. Baumann, P. Binderbauer, and T. Vouk, “Improving the methodology of national energy balances to adapt to the energy transition,” Energy Strategy Reviews, vol. 44, p. 100994, 2022, doi: 10.1016/j.esr.2022.100994.spa
dc.relation.referencesJ. B. S. O. De Andrade Guerra, L. Dutra, N. B. C. Schwinden, and S. F. de Andrade, “Future scenarios and trends in energy generation in brazil: supply and demand and mitigation forecasts,” J. Clean. Prod., vol. 103, pp. 197–210, 2015, doi: 10.1016/j.jclepro.2014.09.082.spa
dc.relation.referencesUPME - Unidad de Planeación Minero Energética, “DISEÑO, CONSTRUCCIÓN E IMPLEMENTACIÓN DE UN MODELO PARA LA GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN DEL BALANCE ENERGÉTICO COLOMBIANO,” Oct. 2016.spa
dc.relation.referencesUPME - Unidad de Planeación Minero Energética, “Informe_proyeccion_demanda_energeticos,” May 2022spa
dc.relation.referencesDANE, “CIIU REV. 4 A.C. (2022),” Dec. 2022.spa
dc.relation.referencesMCV Consultants, “Energy Demand Situation in Colombia,” 2017.spa
dc.relation.referencesR. Ejecutivo et al., “Hoja de Ruta para la Transición Energética Justa de Colombia.”spa
dc.relation.referencesT. Fleiter, E. Worrell, and W. Eichhammer, “Barriers to energy efficiency in industrial bottom-up energy demand models—A review,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 15, no. 6, pp. 3099–3111, 2011, doi: 10.1016/j.rser.2011.03.025.spa
dc.relation.referencesE. Worrell and G. Boyd, “Bottom-up estimates of deep decarbonization of U.S. manufacturing in 2050,” J. Clean. Prod., vol. 330, p. 129758, 2022, doi: 10.1016/j.jclepro.2021.129758.spa
dc.relation.referencesUNITED NATIONS INDUSTRIAL DEVELOPMENT ORGANIZATION, “A low-carbon path for industry UNIDO and Energy Effi ciency,” Vienna, 2009.spa
dc.relation.referencesJ. A. Nieves, A. J. Aristizábal, I. Dyner, O. Báez, and D. H. Ospina, “Energy demand and greenhouse gas emissions analysis in Colombia: A LEAP model application,” Energy, vol. 169, pp. 380–397, 2019, doi: 10.1016/j.energy.2018.12.051.spa
dc.relation.referencesY. A. Alamerew and E. Masanet, “Evaluation of industrial decarbonization energy system models for policymaking: literature gaps and research recommendations,” Procedia CIRP, vol. 116, pp. 666–671, 2023, doi: 10.1016/j.procir.2023.02.112.spa
dc.relation.referencesEurostat, “Energy Balance Guide- European Commission, Luxembourg,” 2023, Accessed: Nov. 01, 2025. [Online]. Available: https://ec.europa.eu/eurostat/cache/visualisations/energy-balances/enbal.html?utm_source=spa
dc.relation.referencesInternational Atomic Energy Agency, “Model for Analysis of Energy Demand (MAED-2),” 2006.spa
dc.relation.referencesP. Capros et al., “European decarbonisation pathways under alternative technological and policy choices: A multi-model analysis,” Energy Strategy Reviews, vol. 2, no. 3, pp. 231–245, 2014, doi: 10.1016/j.esr.2013.12.007.spa
dc.relation.referencesP. Capros et al., “Description of models and scenarios used to assess European decarbonisation pathways,” Energy Strategy Reviews, vol. 2, no. 3, pp. 220–230, 2014, doi: 10.1016/j.esr.2013.12.008.spa
dc.relation.referencesE. Papadis and G. Tsatsaronis, “Challenges in the decarbonization of the energy sector,” Energy, vol. 205, p. 118025, 2020, doi: 10.1016/j.energy.2020.118025.spa
dc.relation.referencesK. Calvin et al., “IPCC, 2023: Climate Change 2023: Synthesis Report, Summary for Policymakers. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, H. Lee and J. Romero (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland.,” Jul. 2023. doi: 10.59327/IPCC/AR6-9789291691647.001.spa
dc.relation.referencesUPME - Unidad de Planeación Minero Energética, “FACTOR DE EMISIONES DE LA RED DE ENERGÍA ELÉCTRICA EN COLOMBIA,” 2021. [Online]. Available: www.upme.gov.cospa
dc.relation.referencesUPME - Unidad de Planeación Minero Energética, “PEN_documento_para_consulta,” 2019.spa
dc.relation.referencesG. Colombia, “Plan Nacional de Desarrollo 2022-2026,” 2022, [Online]. Available: www.dnp.gov.cospa
dc.relation.referencesG. Colombia, “Estrategia climática de largo plazo de Colombia E2050 para cumplir con el Acuerdo de París,” 2021.spa
dc.relation.referencesI. Energy Agency, “Indicadores de Eficiencia Energética: Fundamentos Estadísticos,” 2016. [Online]. Available: www.iea.org/t&c/spa
dc.relation.referencesMinAmbiente, “Calculadora de Carbono 2050.” Accessed: Feb. 10, 2025. [Online]. Available: https://calculadora2050.minambiente.gov.co/es/sectoresspa
dc.relation.referencesD. Garcia-Alvarez and M. J. Fuente, “Estudio comparativo de técnicas de detección de fallos basadas en el Análisis de Componentes Principales (PCA),” Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, vol. 8, no. 3, pp. 182–195, 2011, doi: 10.1016/j.riai.2011.06.006.spa
dc.relation.referencesC. A. Díaz González, Y. M. Mendez Calderón, N. A. Mojica Cruz, and L. E. Pacheco Sandoval, “Typologies of Colombian off-grid localities using PCA and clustering analysis for a better understanding of their situation to meet SDG-7,” Cleaner Energy Systems, vol. 3, p. 100023, 2022, doi: 10.1016/j.cles.2022.100023.spa
dc.relation.referencesM. Jain, “Estimates of energy savings from energy efficiency improvements in India using Index Decomposition Analysis,” Energy for Sustainable Development, vol. 74, pp. 285–296, 2023, doi: 10.1016/j.esd.2023.04.003.spa
dc.relation.referencesH. Lee, J. Lee, S. W. Kang, D. Kim, I. Kim, and Y. Koo, “Effects of sector coupling on the decarbonization potential of the manufacturing sector–an integration of the power, hydrogen, and manufacturing sectors,” Energy Strategy Reviews, vol. 53, p. 101425, 2024, doi: 10.1016/j.esr.2024.101425.spa
dc.relation.referencesB. Lin and C. Guan, “Evaluation and determinants of total unified efficiency of China’s manufacturing sector under the carbon neutrality target,” Energy Econ., vol. 119, p. 106539, 2023, doi: 10.1016/j.eneco.2023.106539.spa
dc.relation.referencesA. M. Elberry, M. Scheepers, J. van Stralen, J. S. Giraldo, and B. van der Zwaan, “Decarbonizing the Dutch industrial sector: between maintaining domestic production and partial relocation,” Energy and Climate Change, vol. 6, p. 100205, 2025, doi: 10.1016/j.egycc.2025.100205.spa
dc.relation.referencesDepartamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), “Metodología Encuesta Anual Manufacturera,” 2009.spa
dc.relation.referencesJ. Thema, M. Cecilia, and R. García, “La transición energética en Colombia,” 2023. [Online]. Available: www.wupperinst.orgspa
dc.relation.referencesDepartamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), “Atlas Estadístico Tomo III Económico - Industria manufacturera.” Accessed: Jan. 24, 2026. [Online]. Available: https://geoportal.dane.gov.co/servicios/atlas-estadistico/src/Tomo_III_Economico/1.1.-industria-manufacturera.htmlspa
dc.relation.referencesDEPARTAMENTO ADMINISTRATIVO NACIONAL DE ESTADÍSTICA (DANE), “Informe del sector manufacturero - Oficina de Estudios Económicos ,” Oct. 2025. Accessed: Jan. 24, 2026. [Online]. Available: https://www.mincit.gov.co/getattachment/estudios-economicos/estadisticas-e-informes/informes-de-industria/2025/octubre/oee-jr-industria-manufacturera-octubre-2025.pdf.aspxspa
dc.relation.referencesDEPARTAMENTO ADMINISTRATIVO NACIONAL DE ESTADÍSTICA (DANE), “Encuesta Anual Manufacturera (EAM)”, Accessed: Sep. 11, 2025. [Online]. Available: https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/industria/encuesta-anual-manufacturera-enamspa
dc.relation.referencesB F Sarmiento Lugo Fernández Hernández, Estadística descriptiva, introducción al análisis de datos., Ediciones de la U. Bogotá, D.C., 2014.spa
dc.relation.referencesGermán Fiallos, “La Correlación de Pearson y el proceso de regresión por el Método de Mínimos Cuadrados,” Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, vol. 5, no. 3, pp. 2491–2509, Jun. 2021, doi: 10.37811/cl_rcm.v5i3.466.spa
dc.relation.referencesO. A. Akanbi, I. S. Amiri, and E. Fazeldehkordi, “Chapter 4 - Feature Extraction,” in A Machine-Learning Approach to Phishing Detection and Defense, O. A. Akanbi, I. S. Amiri, and E. Fazeldehkordi, Eds., Boston: Syngress, 2015, pp. 45–54. doi: 10.1016/B978-0-12-802927-5.00004-6.spa
dc.relation.referencesS. Sinsomboonthong, “Performance Comparison of New Adjusted Min-Max with Decimal Scaling and Statistical Column Normalization Methods for Artificial Neural Network Classification,” Int. J. Math. Math. Sci., vol. 2022, pp. 1–9, Apr. 2022, doi: 10.1155/2022/3584406.spa
dc.relation.referencesI. T. Jolliffe, Principal Component Analysis, Second Edition, Second. Springer, 2002.spa
dc.relation.referencesI. T. Jolliffe and J. Cadima, “Principal component analysis: a review and recent developments,” Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, vol. 374, no. 2065, p. 20150202, Apr. 2016, doi: 10.1098/rsta.2015.0202.spa
dc.relation.referencesM. Greenacre, P. J. F. Groenen, T. Hastie, A. I. D’Enza, A. Markos, and E. Tuzhilina, “Principal component analysis,” Nature Reviews Methods Primers, vol. 2, no. 1, p. 100, Dec. 2022, doi: 10.1038/s43586-022-00184-w.spa
dc.relation.referencesJ. M. Ortega Candel, Big data, machinelearning y data scienceen python. Ediciones de la U, 2023.spa
dc.relation.referencesL. Kaufman and P. J. Rousseeuw, Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. Wiley Series in Probability and Statistics, 2020. doi: 10.1002/9780470316801.spa
dc.relation.referencesJ. C. César Alonso, C. B. Camilo Hoyos, and M. L. Fernanda Largo, “Una introducción a los modelos de Clustering empleando R,” 2025.spa
dc.relation.referencesUniversidad de Granada, “Capítulo 6 Introducción al Análisis Cluster. Consideraciones generales.,” 2012.spa
dc.relation.referencesB. S. Everitt, S. Landau, M. Leese, and D. Stahl, Cluster Analysis, 5th ed. Chichester: Wiley, 2011.spa
dc.relation.referencesC. Hennig, “What are the true clusters?,” Pattern Recognit. Lett., vol. 64, pp. 53–62, 2015, doi: 10.1016/j.patrec.2015.04.009.spa
dc.relation.referencesP. J. Rousseeuw, “Silhouet tes: a graphic al aid to the interpre tation and validati on of cluster analysis,” J. Comput. Appl. Math., vol. 20, pp. 53–65, 1987.spa
dc.relation.referencesRobert Tibshirani, Guenther Walther, and Trevor Hastie, “Estimating the number of cluster in a data set via the gap statistic,” Journal of the Royal Statistical Society: Series B, vol. 63, 2001.spa
dc.relation.referencesC. E. Hoicka, M. Graziano, M. Willard-Stepan, and Y. Zhao, “Insights to accelerate place-based at scale renewable energy landscapes: An analytical framework to typify the emergence of renewable energy clusters along the energy value chain,” Appl. Energy, vol. 377, p. 124559, 2025, doi: 10.1016/j.apenergy.2024.124559.spa
dc.relation.referencesInternational Energy Agent - IEA, Laura Cozzi, and Tim Gould, “Scenarios in the World Energy Outlook 2025,” Nov. 2025. Accessed: Feb. 01, 2026. [Online]. Available: https://www.iea.org/commentaries/scenarios-in-the-world-energy-outlook-2025spa
dc.relation.referencesOECD - Organization for Economic Co-operation and Development, “OECD global long-run economic scenarios: 2025 update,” 2025. Accessed: Feb. 01, 2026. [Online]. Available: https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/economic-outlook/long-run-economic-scenarios-2025-update.htmlspa
dc.relation.referencesRob J Hyndman and George Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, vol. 3rd edition. OTexts: Melbourne, Australia., 2021. Accessed: Feb. 01, 2026. [Online]. Available: https://otexts.com/fpp3/spa
dc.relation.referencesP. L. J. S. P. Murray R. Spiegel, Serie Shaum Estadística, 6th–2020th ed. Ciudad de México, 2020. Accessed: Feb. 01, 2026. [Online]. Available: https://www-ebooks7-24-com.aure.unab.edu.co/?il=10328spa
dc.relation.referencesDepartamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), “Producto Interno Bruto -PIB- nacional trimestral Históricos.” Accessed: Oct. 22, 2025. [Online]. Available: https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cuentas-nacionales/cuentas-nacionales-trimestrales/historicos-producto-interno-bruto-pibspa
dc.relation.referencesGrupo Banco Mundial, “Manufactura, valor agregado (USD constantes de 2015) - Colombia.” Accessed: Oct. 22, 2025. [Online]. Available: https://datos.bancomundial.org/indicator/NV.IND.MANF.KD?end=2024&locations=CO&start=2015&utm_source=spa
dc.relation.referencesD. Cortázar and N. Villanueva, “La demanda energética como indicador de la industria en Colombia - Informe de política monetaria,” Jan. 2025. Accessed: Oct. 26, 2025. [Online]. Available: https://repositorio.banrep.gov.co/server/api/core/bitstreams/b14cbc60-7a03-45b1-a17b-572d883bab65/contentspa
dc.relation.referencesI. International Energy Agency, “Energy Efficiency 2022,” 2022. [Online]. Available: www.iea.orgspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subject.keywordsEnergy demandspa
dc.subject.keywordsColombian manufacturing sectorspa
dc.subject.keywordsEnergy balancesspa
dc.subject.keywordsEnergy indicatorsspa
dc.subject.keywordsEnergy intensityspa
dc.subject.keywordsIndustrial energy consumptionspa
dc.subject.keywordsEnergy engineeringspa
dc.subject.keywordsTechnological innovationsspa
dc.subject.keywordsEnergyspa
dc.subject.keywordsEnergy consumptionspa
dc.subject.keywordsEnergy resourcesspa
dc.subject.keywordsConservation of energyspa
dc.subject.lembIngeniería en energíaspa
dc.subject.lembInnovaciones tecnológicasspa
dc.subject.lembEnergíaspa
dc.subject.lembConsumo de energíaspa
dc.subject.lembRecursos energéticosspa
dc.subject.lembConservación de la energíaspa
dc.subject.proposalSector manufacturero colombianospa
dc.subject.proposalBalances energéticosspa
dc.subject.proposalIndicadores energéticosspa
dc.subject.proposalConsumo energético industrialspa
dc.subject.proposalIntensidad energéticaspa
dc.subject.proposalDemanda energéticaspa
dc.titleAnálisis del sector manufacturero colombiano con base en sus balances energéticos desagregadosspa
dc.title.translatedAnalysis of the Colombian manufacturing sector based on its disaggregated energy balancesspa
dc.typeThesiseng
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.type.localTesisspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMspa

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 2 de 2
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Documento Maestría Mónica Arias Torrado - Versión Final.pdf
Tamaño:
1.08 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Tesis
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Licencia.pdf
Tamaño:
355.78 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Licencia

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
829 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: