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    Análisis de suelos rurales aplicando lógica difusa
    (Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen., 2018-11-01) Matassa, Marcelo Daniel
    Las actividades de las cuadrillas de laboreo agrícola suelen dar lugar a accidentes que implican paros laborales, pérdidas por recuperación de máquinas rurales y altos costos ocasionados por eventos ligados al trabajo condiciones. Los principales factores que determinan el riesgo son: régimen de lluvias, profundidad de las capas y características de las componentes minerales y vegetales del suelo. Estos factores interactúan entre sí como variables y determinar los riesgos de accidentes o dificultades operativas. Dado que es extremadamente difícil cuantificar su incidencia a través de mediciones sistemáticas, el trabajo presenta una alternativa para la clasificación del riesgo por área o sector determinado a partir de la combinación de las variables por lógica difusa (Fuzzy logic). Los datos se utilizará información del Servicio Meteorológico Nacional y de la oficina del INTA y datos rurales recopilación. La aplicación del método Mamdani de lógica difusa permite analizar las diferentes muestras y optimizar el riesgo, que se presenta en el sector agropecuario A partir del desarrollo de la clasificación de las áreas se puede determinar el sector que identifica cada suelo, para la elección del tipo de cultivo o su usar.
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    Análisis de una muestra de cereal aplicando lógica difusa
    (Universidad Tecnológica Nacional, 2019) Xodo, Daniel; Matassa, Marcelo Daniel; Galmes, Alberto Federico
    La elección de un tipo de cultivo en período de siembra tiene riesgos asociados a las condiciones del suelo que provocan pérdidas importantes de tiempo de trabajo e inversión para el empresario. Determinar los riesgos asociados según las condiciones con distintos tipos de suelo, y factores climáticos, puede significar importantes economías en variaciones en labor agrícola. Los principales factores que condicionan el riesgo son: régimen de lluvias, humedad del suelo y características y composición del suelo. Estas variables determinan los riesgos económicos, productividad y rendimiento, que son limitantes para los distintos productores o inversores. Un análisis predictivo o estadístico resulta útil para cuantificar su incidencia mediante mediciones sistemáticas, el trabajo presenta una alternativa de clasificación de riesgos por área o sector determinado a partir de la combinación de las variables mediante lógica difusa (Fuzzy Logic).Los datos a utilizar son información del Servicio Meteorológico Nacional y de la oficina de INTA local y recolección de datos rurales. La aplicación de lógica difusa, con un método Mandani, permitirá determinar las condiciones de riesgo a las labores de siembra y cosecha. A partir del desarrollo de la clasificación de las áreas y condiciones para un tipo de cereal, puede ser determinado en un suelo o un sector agrícola, acotado para cada muestra y determinar el nivel de riesgo asociado, a cada muestra de cereal seleccionado.
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    Análisis de variables de riesgo en producción de leche bovina aplicanco ahp y lógica difusa
    (Universidad Tecnológica Nacional, 2024) Matassa, Marcelo Daniel; Xodo, Daniel; Splendiani, Joaquín
    La producción de leche bovina está asociada a variables, riesgos y condiciones de manejo de rodeo, alimentación del ganado bovino, ubicación geográfica, clima, suelo, recursos y la tecnología, que provocan pérdidas de tiempo, trabajo e inversión. Determinar los riesgos asociados según las condiciones con distintos tipos de variables en estudio es de suma importancia para las economías y los inversores que interviene en el Sector. Los factores que condicionan el riesgo son variables que determinan los riesgos económicos, productividad y rendimiento, son limitantes para los distintos productores o inversores. Un análisis predictivo o estadístico resulta útil para cuantificar su incidencia mediante mediciones sistemáticas, el trabajo presenta alternativas de clasificación de riesgos por área o sector determinado a partir de la combinación de las variables mediante AHP y lógica difusa. Los datos a utilizar son información del Servicio Meteorológico Nacional y de la oficina de INTA local y recolección de datos rurales. La aplicación de método AHP (Analytic hierarchy process) y lógica difusa (Fuzzy Logic), con un método Mandani, permitirá optimizar las condiciones de riesgo a la producción de leche bovina. La clasificación de áreas de desarrollo y condiciones, pueden ser un factor o sector geógráfico o agrícola, para determinar el nivel de riesgo asociado, a cada muestra en estudio.
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    Caracterización del sector microemprendedor de Trenque Lauquen en parámetros socioeconómicos.
    (Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen., 2017-12-07) Matassa, Marcelo Daniel; Xodo, Daniel; Aciti, Claudio
    El presente trabajo es para analizar el sector identificado, mediante las variables que lo caracterizan a fin de proponer políticas de desarrollo técnico, económico y social por parte del sector público y ONGS relacionadas, con la localidad. Las variables que inciden en el desarrollo de un micro emprendedor, están ligadas a factores sociales, educativos, comerciales, tecnológicos y otros que hacen que cada uno de ellos pueda fracasar a partir de aspectos no relacionados con lo específico de su actividad. Esto es, las bondades de su producción o servicio inciden menos el su desarrollo empresarial que los factores socioeconómicos que lo afectan. Como el espectro es sumamente amplio es dificultoso acotarlo en valores cuantitativos discretos, y su estudio, en razón del relativamente escaso número impide desarrollar otro tipo de funciones de análisis sobre el segmento seleccionado. Los métodos de análisis jerárquico (AHP, ANP u otros) y la Lógica Difusa (Fuzzy Logic), permiten agrupar variables de diferente naturaleza y poseen herramientas informáticas relativamente simples para aplicar sobre la población en estudio para definir sus requerimientos principales, los agrupamientos en función de las variables seleccionadas y la incidencia de los mismos sobre la evolución de los emprendimientos.
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    Optimización de variables de procesos sustentables aplicando lógica difusa
    (Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen., 2020-10-20) Matassa, Marcelo Daniel; Splendiani, Joaquín
    La elección de variables para el análisis de procesos sustentables varía de acuerdo a la elección de un tipo de empresa o de Mercado que converjan en un mismo sentido, inversión, recursos, procesos y tratamiento de efluentes, para optimizar el beneficio del medio ambiente y su entorno social, es necesario racionalizar cada proceso y uso adecuado de equipos y sistemas de producción o elaboración con riesgos asociados a las condiciones de cada región. Este análisis permite evaluar el uso adecuado y racional de recursos, ponderando y estandarizando los distintos procesos, con aplicación de las normas de calidad como la ISO 9004/2008 y 2009 de sustentabilidad. Estas variables determinan la evaluación de riesgos que benefician al medio ambiente, y evita pérdidas económicas, de productividad y rendimiento, que condicionan a potenciales productores o inversores. Un análisis predictivo o estadístico resulta útil para cuantificar su incidencia mediante mediciones sistemáticas, el trabajo presenta una alternativa de clasificación de riesgos por área o sector determinado a partir de la combinación de las variables aplicando técnicas de lógica difusa (Fuzzy Logic), con un método Mamdani, permitirá determinar condiciones de riesgo en distintas industrias o emprendimientos. Los datos a utilizar es información suministrada por los distintos organismos Estatales y de la oficina de INTA local y recolección de datos rurales. La aplicación permite relacionar variables de diferente naturaleza, para definir la optimización de lotes y suelos, armando reglas con las combinaciones posibles y los valores que componen cada muestra, por su composición biológica y mineral, y los factores de clima o humedad, utilizando los registros meteorológicos, proporcionados por mediciones de entes oficiales como INTA o productores locales y zonales.