Modelo Jerárquico Bayesiano para Medir las Tasas de Adopción en Sistemas de Plantas Manufactureras en Senegal

La integración de tecnologías avanzadas de fabricación en entornos industriales senegaleses ha mostrado niveles de adopción variables en diferentes sectores y plantas. Se empleó un modelo jerárquico bayesiano para analizar datos de múltiples fábricas. El modelo tiene en cuenta tanto la variabilidad específica de las plantas como las tendencias a nivel agregado, proporcionando conocimientos matizados sobre las dinámicas de adopción. El análisis reveló una variación significativa en las tasas de adopción entre las plantas (por ejemplo, la adopción osciló entre el 20% y el 85%), siendo factores como los costos de inversión inicial y la infraestructura tecnológica local determinantes clave de la adopción. Este estudio subraya la importancia de considerar tanto datos agregados como específicos a nivel de planta al evaluar la difusión de tecnologías. El modelo jerárquico bayesiano ofrece un marco robusto para comprender los patrones de adopción en sistemas complejos. Las plantas manufactureras deben priorizar una comunicación transparente sobre los beneficios y las implicaciones de costos para facilitar la integración de nuevas tecnologías. Los responsables de políticas también podrían considerar programas de apoyo regional para mejorar la accesibilidad y reducir barreras. Modelo Jerárquico Bayesiano, Tasas de Adopción, Sistemas de Fabricación, Senegal. El resultado del mantenimiento se modeló como Y₈ₓ=₀+₁X₈ₓ+uᵢ+₈ₓ, con robustez verificada utilizando errores consistentes a heterocedasticidad.