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

Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Fuentes Díaz, David AlfredoGarcia Nuñez, Jesus AlbertoDiaz Rangel, Cesar Augusto2023-04-0620232023-04-0620192019https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13921La 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.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessMachine LearningRedes Neuronales Y Series De TiempoCostos De MantenimientoEficiencia Global De Equipos (Ege)Pronósticos.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 colombianoUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestríaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coMachine LearningArtificial Neural Network And Time SeriesMaintenance CostsOverall Equipment Effectiveness (Oee)Forecasting.Intelligent 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.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)