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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.
Optimizacion de variables en produccion de leche bovina aplicando logica difusa
(2023) Xodo, Daniel; Matassa, Marcelo; Splendiani, Joaquín
La producción de leche bovina tiene riesgos asociados a las condiciones de la alimentación del ganado bovino, la ubicación geográfica, el clima, el suelo, el equipamiento y la tecnología, que provocan pérdidas importantes de tiempo de trabajo e inversión. Determinar los riesgos asociados según las condiciones con distintos tipos de variables pueden significar importantes para las economías y los inversores que interviene en el Sector en estudio. Los principales factores que condicionan el riesgo son variables que 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 la producción lechera. El desarrollo de la clasificación de las áreas y condiciones para la actividad, puede ser determinado en un sector geógráfico o un sector agrícola, acotado para cada muestra y determinar el nivel de riesgo asociado, a cada muestra seleccionada.
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.

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