Uso de Herramientas de análisis de datos para reducir el consumo de energía en una planta de embotellado de bebidas carbonatadas

El consumo de energía en las industrias es un tema crítico por el impacto en los costos y en la sustentabilidad de los negocios. La ciencia de datos está avanzando a pasos agigantados en todos los ámbitos de negocio como un soporte a la toma de decisiones en todos los niveles de la organización. D...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Ruiz Caro, Cristian Fernando
Otros Autores: Pérez, Mariano Gustavo
Formato: Tesis de maestría acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Data Analysis
Datos
Consumo de energía
Bebidas gaseosas
Proceso productivo
Data Mining
Regresión Lineal
Perceptrón multicapa
Planta de Refrigeración
Redes Neuronales
Acceso en línea:https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11660
Aporte de:
Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella de Universidad Torcuato Di Tella
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description El consumo de energía en las industrias es un tema crítico por el impacto en los costos y en la sustentabilidad de los negocios. La ciencia de datos está avanzando a pasos agigantados en todos los ámbitos de negocio como un soporte a la toma de decisiones en todos los niveles de la organización. Dado el alto grado de automatización y de instrumentos de medición con los que cuentan los procesos de producción en la industria de bebidas carbonatadas de consumo masivo, resulta de especial interés explorar el uso de esa información para agregar valor al negocio. La presente tesis muestra la aplicación de diferentes modelos de análisis de datos para dar soporte a la toma de decisiones con el objeto de mejorar la sustentabilidad y rentabilidad del negocio a través de la reducción del consumo de energía. La metodología utilizada en el análisis sigue los lineamientos del modelo Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), ampliamente difundido y utilizado en proyectos de Data Mining.
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