Sistema inteligente para el pronostico de escenarios de costos y fallas de mantenimiento utilizando machine learning como herramienta gerencial para una planta de beneficio del gremio palmero colombiano
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Date
2019
Authors
Evaluators
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
La agroindustria del aceite de palma es el sector más representativo en el ámbito de cosechas oleaginosas a nivel internacional. La productividad industrial y estabilidad financiera han sido afectadas por diversos factores, entre los cuales se encuentra la falta de herramientas para el análisis de información de procesos para la toma de decisiones a nivel estratégico. Este proyecto tiene como propósito desarrollar una herramienta inteligente utilizando redes neuronales (machine learning) para el pronóstico de escenarios de costos y fallas de mantenimiento, la cual permitirá a la gerencia de planta extractora de aceite de palma y subproductos, estimar con mayor precisión el desempeño futuro a partir del análisis de parámetros operacionales y de costos para la gestión de producción y del mantenimiento, en conjunto con el comportamiento estacional de la oferta de fruto. Este proyecto tiene como fases: consolidación de bases de datos, exploración de patrones y extracción de características, selección de técnicas dentro de machine learning (redes neuronales y series de tiempo), entrenamiento de red neuronal y validación, generación de resultados a modo de posibles escenarios bajo condiciones reales de las plantas de beneficio.
Description
Keywords
Machine Learning, Redes Neuronales Y Series De Tiempo, Costos De Mantenimiento, Eficiencia Global De Equipos (Ege), Pronósticos.