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https://hdl.handle.net/10495/28804
Título : | Diseño de solución analítica predictiva del índice ambiental de energía en una planta de producción de alimentos cárnicos de Bogotá |
Autor : | Cano Ospina, Juan Esteban |
metadata.dc.contributor.advisor: | Serna Buitrago, Daniela |
metadata.dc.subject.*: | Consumo de energía Energy consumption Aprendizaje automático (inteligencia artificial) Machine learning Tecnología de la información Information technology Análisis de datos Data analysis Técnicas de predicción Forecasting Cadena de suministro alimentario Food supply chains Sostenibilidad Sustainability http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_15962 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3041 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2630c679 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_33560 |
Fecha de publicación : | 2022 |
Resumen : | RESUMEN : El término “sostenibilidad” hoy en día, debe ser una realidad en las organizaciones, un pilar estratégico en el posicionamiento en el mercado y relacionamiento con los stakeholders cómo clientes e instituciones, entre otros. En específico, en las cadenas de suministro de la producción de alimentos, es relevante identificar, analizar y realizar seguimiento a variables de proceso que impacten los indicadores ambientales, cualquier decisión estratégica debe contemplar los efectos sobre estas variables. En el presente proyecto se desarrolló una solución analítica para la proyección del consumo de energía, utilizando información de colocación (producto en proceso) en los recursos (máquinas y equipos) de una planta de producción. De acuerdo con el diseño metodológico propuesto, se entendieron los datos, se prepararon, se modelaron utilizando diversas técnicas de aprendizaje automático de tipo regresivo y por último se evaluaron los resultados con las métricas tanto analíticas como de negocio. Es interesante entender las iteraciones, los cambios y las conclusiones que sirven como insumo para futuros proyectos en el área. |
metadata.dc.relatedidentifier.url: | https://github.com/juanes-cano/MONOGRAF-A-EACD |
Aparece en las colecciones: | Especializaciones de la Facultad de Ingeniería |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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CanoJuan_2022_EnergíaPredicciónAnalítica.pdf | Trabajo de grado de especialización | 1.79 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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