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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dc.contributor.advisorFuentes Díaz, David Alfredo
dc.contributor.advisorGarcia Nuñez, Jesus Alberto
dc.contributor.authorDiaz Rangel, Cesar Augusto
dc.date.accessioned2023-04-06T15:31:41Z
dc.date.available2023
dc.date.available2023-04-06T15:31:41Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2019
dc.description.abstractLa 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.
dc.description.abstractenglishThe palm oil agroindustry is the most representative sector in the international field of oilseeds. The industrial productivity and financial stability have been affected by multiple factors, among which is the lack of tools for the analysis of process information for strategic decision making. The purpose of this project is develop an intelligent tool using neural networks (machine learning), to forecast of scenarios by costs and maintenance failures. This intelligent tool will provide to palm oil mill managers, more accurately to estimate future performance, based on the analysis of operational and cost parameters of production and maintenance process, considering the seasonal demand of oil palm fruit. This is the sections of this project: consolidation of databases, exploration of patterns and extraction of characteristics, selection of machine learning technique (neural networks and time series), neural network training and validation, generation of results as possible scenarios with real conditions of palm oil mills.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Gerencia de Mantenimiento
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13921
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Gerencia de Mantenimiento
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Mecánica
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectRedes Neuronales Y Series De Tiempo
dc.subjectCostos De Mantenimiento
dc.subjectEficiencia Global De Equipos (Ege)
dc.subjectPronósticos.
dc.subject.keywordMachine Learning
dc.subject.keywordArtificial Neural Network And Time Series
dc.subject.keywordMaintenance Costs
dc.subject.keywordOverall Equipment Effectiveness (Oee)
dc.subject.keywordForecasting.
dc.titleSistema 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
dc.title.englishIntelligent system for escenarios forecasting of costs and maintenance failures using machine learning as management tool for a palm oil mill of the colombian oil palm federation.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
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