Olmos Sánchez, Karla MiroslavaMaldonado Macías, Aidé AracelyMontoya Velgara, Edgar2026-01-192026-01-192025-08-22https://hdl.handle.net/20.500.11961/7091Los grafos de conocimiento se han consolidado como herramientas fundamentales para la gestión y análisis de datos a gran escala, permitiendo modelar relaciones semánticas complejas y generar inferencias significativas. A pesar de su versatilidad en áreas como la integración empresarial y los sistemas de recomendación, su aplicación en el ámbito de la ergonomía dentro de las cadenas de suministro representa una oportunidad poco explorada. Este sector enfrenta desafíos críticos, pues la deficiente implementación de prácticas ergonómicas y los riesgos asociados a tareas repetitivas no solo afectan el bienestar físico de los trabajadores, sino que también merman la competitividad y eficiencia operativa de las organizaciones. El presente proyecto propone abordar esta problemática mediante la combinación de grafos de conocimiento y técnicas de clustering. A través de la creación de una ontología formal y el uso de la metodología KMos-SSA, se busca extraer y estructurar el conocimiento tanto tácito como explícito de especialistas en un dominio de estructura informal. Identificando así patrones ocultos en los datos que permitan analizar el índice de gestión de la ergonomía en encuestas aplicadas a expertos. Esta solución analítica facilita la toma de decisiones tempranas y optimiza las prácticas laborales, en las organizaciones.PDFspaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 MexicoGrafos de conocimiento, Clustering, Gestión de la ergonomía, Cadenas de suministro, Ontología.info:eu-repo/classification/cti/7Tesis maestríaIngenierias y Desarrollo Tecnológico