Técnicas de minería de datos para la predicción de fallas en las líneas de embotellado en Bavaria Bucaramanga

Abstract

En búsqueda de estrategias competitivas e innovadora que ayuden a industrias manufactureras a disminuir el tiempo perdido durante sus procesos, identificando puntos críticos y evidenciando tendencias que no son visibles a simple vista; surge el concepto de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos especialmente la etapa de minería de datos. En la presente investigación se muestra la aplicación de la minería de datos en una de las empresas más importante del país que pertenece al sector de bebidas. Se usan las herramientas de análisis exploratorio, análisis de componente principales (PCA) y regresión lineal múltiple con el propósito de generar conocimiento para la creación de planes estratégicos de mantenimiento en base a los focos críticos identificados y la propuesta de un modelo que permita predecir la cantidad de tiempo que se perderá durante un ciclo de producción. Se utilizan los programas estadísticos IBM SPSS Statistics 23, RStudio y Minitab para la aplicación de las técnicas. Luego de la evaluación, se define el modelo de predicción de tiempo total perdido y los grupos de máquinas significativos que se generan del PCA para una mejora toma de decisiones por parte de la gerencia, cuyo resultado sea reflejado en las eficiencias y la gestión de activos de la empresa. 1