Big data, componente de la industria 4.0 aplicado a la confección de indumentaria en la Argentina
La industria textil y de confección de indumentaria está conformada principalmente por dos eslabones a lo largo de su cadena productiva. El primero corresponde a la obtención de materia prima proveniente de fibras, que pueden ser de origen natural -como el algodón, lana, seda, etc.- o de origen sintético -como la poliamida, poliéster, acrílico, entre otros-. El segundo eslabón de la cadena está conformado por la industria de confección de indumentaria que utiliza los hilados y tejidos para fabricar las prendas y comercializarlas en el mercado. El desarrollo de la industria textil en la Argentina ha tenido etapas de gran expansión económica, como en el período entre 1931 y 1935. Adúriz (2009) afirma que “…hacia 1935, según el censo industrial, el personal empleado se había elevado en un 67 %, en tanto que la potencia instalada había crecido un 488 %. Por entonces, la industria textil lideraba el crecimiento industrial”. (págs. 2-3) Sin embargo, a partir de ese período histórico la industria textil sufrió etapas de gran inestabilidad y procesos recesivos que impidieron su crecimiento. En la actualidad, según el informe de Análisis Tecnológicos y Prospectivos Sectoriales del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva, el escenario mundial resulta desfavorable para el país, por la baja competitividad en los precios en comparación con países asiáticos como China y Corea. (MINCYT, 2016). En el contexto internacional, por otra parte, nace en el año 2006 en Alemania el paradigma de la Industria 4.0 y es presentado hacia el año 2011 en la Feria de Hannover como la “Cuarta revolución industrial”. El concepto de Industria 4.0 también se conoce como industria conectada o industria inteligente, ya que se caracteriza por la integración y conexión horizontal de los procesos de fabricación y la comunicación vertical de los sistemas ciber - físicos con los sistemas de planificación y control de la producción, y con los sistemas gerenciales. Entre las modernas tecnologías de la información que impulsan la transformación digital en la Industria 4.0 podemos mencionar las siguientes: Internet de las Cosas (IoT)1, Big Data2 y Cloud Computing3, entre otras. Este trabajo de tesis profundiza el estudio de una de estas tres tecnologías específicas: el Big Data y las posibilidades que ofrece para el análisis de tendencias de la moda aplicado a la industria de confección de indumentaria. La predicción de tendencias de la moda es fundamental para orientar la labor del diseñador de indumentaria e inspirar sus creaciones. Bur (2013) afirma que “en el caso de la moda, la tendencia es la dirección o rumbo del mercado. Por lo tanto, las empresas de la moda deben investigar hacia donde se orientan las tendencias para poder permanecer en mercados cambiantes y competitivos”. Por otra parte, el proceso de diseño es el disparador del proceso de fabricación de las prendas y su posterior comercialización. Carretero, Contero, Valiente y Gómis (2002) afirman que “…la etapa de diseño del producto supone, aproximadamente, un 5 % del costo total de un producto y las decisiones estratégicas que se toman en ella determinan un 70 % de su costo de producción”. En este trabajo de tesis se estudiarán los conceptos fundamentales sobre la tecnología de Big Data, los modelos de Minería de Datos4, Machine Learning5 y Deep Learning6 aplicados al análisis de las tendencias de la moda y su relación con los procesos de diseño de indumentaria, marketing y comercialización del producto. Con el fenómeno de Internet toda la información sobre las grandes pasarelas de los desfiles de la moda, las revistas especializadas junto a las opiniones de los influencers y del propio consumidor, se hallan disponibles on line y en tiempo real. Mediante el empleo del Big Data los diseñadores textiles pueden contar con una poderosa herramienta que facilite el acceso y la recolección de un gran volumen y variedad de datos provenientes de diversas fuentes, que permite procesarlos a gran velocidad para obtener una respuesta rápida sobre las tendencias del mercado de la moda. Se abordará entonces el estudio de Big Data concebido como una herramienta que puede abrir una multiplicidad de alternativas al diseño textil, pero considerándolo también desde una perspectiva que impulsa un cambio en lo social, cultural y organizacional. Para profundizar estos aspectos se describe el modelo conceptual de RRI7 para la industria textil, se detallan sus categorías, componentes y se elabora un análisis sobre los principios o factores determinantes para la implementación de la tecnología de Big Data aplicada al marketing digital de la Industria textil 4.0, en consonancia con el enfoque RRI. La investigación de esta tesis tiene como objetivo determinar la metodología que se utiliza actualmente en Argentina para detectar las tendencias de la moda en forma anticipada y planificar la producción de indumentaria, identificar los factores limitantes que presenta, determinar cuáles son las ventajas que se obtienen mediante el empleo de Big Data aplicado al análisis de tendencias de la moda en la industria de confección de indumentaria argentina y cuáles son las limitaciones técnicas y operativas que se presentan actualmente en dicha industria. Se realizará una investigación empírica y cuantitativa a efectos de estudiar la metodología empleada actualmente para el análisis de tendencias de la moda y los beneficios y limitaciones existentes para la implementación de la tecnología de Big Data en la industria. Para el relevamiento y procesamiento de los datos y su posterior análisis, se emplearán las técnicas de la estadística descriptiva.
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| Format: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis biblioteca |
| Language: | spa |
| Online Access: | http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/econ/collection/tesis/document/1501-1302_CrottiPS |
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