FRTL - Investigación
Permanent URI for this communityhttp://48.217.138.120/handle/20.500.12272/205
Browse
10 results
Search Results
Item Análisis de una muestra de cereal aplicando lógica difusa(Universidad Tecnológica Nacional, 2019) Xodo, Daniel; Matassa, Marcelo Daniel; Galmes, Alberto FedericoLa 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.Item 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, JoaquínLa 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.Item Análisis de los objetivos claves que llevan a la innovación sostenible en empresas españolas.(2020) Mavolo, Luca; Xodo, Daniel; Galmes, FedericoAntecedentes: A partir del relevamiento de 320 empresas españolas, donde se identificaron los factores claves que llevan a la innovación sostenible, se analizó factores claves que afectan en mayor medida. Objetivos: los pilares de la innovación sostenible son los objetivos económicos, ambientales y sociales, se pretende identificar cual influye en mayor medida. Métodos y materiales: se aplicó un análisis ANOVA para determinar variaciones entre las medias del grado de cumplimiento de los tres objetivos planteados en el punto anterior, también se utilizo el criterio de Tookey para jerarquizar las diferencias entre las mismas y por ultimo un análisis ANOVA de dos vías para determinar si existe crecimiento del cumplimiento objetivos por parte de las empresas en los años que se realizo el relevamiento. Resultados y discusiones: Se observo que los objetivos económicos son los que se cumplen en mayor medida siendo los mas importante al momento de determinar si una empresa esta orientada a la innovación sostenible. También se determino que no hubo un crecimiento a través de los años del cumplimiento de los objetivos. Conclusión: a partir de los resultados obtenidos se pueden comenzar a trabajar en los distintos factores de la base de datos que afectan al cumplimiento de los objetivos evaluados.Item Selección de lotes para la producción de manzanilla con programación lineal, ahp y focus loss(2017) Mavolo, Luca; Xodo, Daniel; Mavolo, PabloEl presente trabajo propone la selección de 600 hectáreas para producir manzanilla a partir de 6 alternativas de localización en el partido de Pehuajo utilizando el Software de Geo-referencia GIS ARCview 3.1 para el analizar los lotes de los productores.Se seleccionara la mejor combinación entre los 6 lotes a rentar para la siembra, a partir de la elaboración de un modelo de programación lineal, donde además de tener en cuenta el margen bruto por hectárea de cada alternativa con una función objetivo, seran elaboradas restricciones a partir de: disponibilidad máxima de cada lote, jerarquía entre los lotes a partir de puntos como distancia de traslado de materia prima, aptitud del suelo, y hectáreas disponibles, aplicando para la selección el método AHP. También será analizado el riesgo de selección de cada lote usando de FOCUS LOSS que considera el foco de pérdida del margen bruto ante un bajo rendimiento del suelo seleccionado. Este riesgo puede ser añadido al modelo de programación lineal de cada alternativa. El trabajo contiene 5 etapas: - Pre-selección de lotes a rentar, donde será utilizado el software ARCView 3.1 para este punto. - Elaboración del modelo de Programación lineal, determinación de la función objetivo y las restricciones básicas. - Elaboración de restricciones a partir del método AHP, determinando la jerarquía entre los lotes pre-seleccionados. - Aplicación del modelo de programación lineal sin Focus Loss - Aplicación del modelo de programación lineal con Focus Loss y conclusión final comparando la variación de ambos resultados al tener en cuenta el riesgo de cada alternativa.Item Predictive Analytics of Plots For Soybean Production(2020) Mavolo, Luca; Xodo, Daniel; Mavolo, PabloThis study is to determine the feasible productivity of a plot of land in large fields where the quality of the soil and the weather conditions fluctuate every year, hindering optimum soybean production practices. The aim is to predict 8 sceneries through the artificial neural network model and study its reliability. Then predict 7 feasible sceneries to achieve a good sowing strategy on certain plots of land and with certain types of seeds. Finally, to make a prediction using the average historical rainfall data collected during the studied months and to observe the fluctuations on the yield in accordance with previous predictions. The artificial neural network is the method used and it was provided by soft RISK Industrial 7.6 (Neural Tools). The result is going to be compared with the data collected from the company “Nueva Castilla” of Trenque Lauquen (Buenos Aires province, Argentina) to determine the practical and technical feasibility of the model. These data correspond to more than 17 years of climate and weather analysis, soil and soybean yield with different types of seeds.Item Análisis predictivo de lotes agrícolas para la siembra de soja(2019) Mavolo, Luca; Xodo, Daniel; Mavolo, PabloProblema y justificación, determinar el posible rendimiento de un lote agrícola en campos de gran extensión donde varia en gran medida la calidad de suelo y los escenarios climáticos año a año, dificultando una estrategia de siembra óptima. Objetivo, predecir 8 escenarios con el modelo de red neuronal a utilizar y estudiar la solidez del modelo. Luego predecir 7 escenarios viables para lograr una estrategia de siembra con asignación de lotes y tipos de semilla. Por ultimo realizar una predicción a modo de prueba usando el promedio histórico de lluvia en los meses estudiados y observar las variaciones en los rindes de acuerdo a las predicciones anteriores. Método utilizado, es un modelo de Red Neuronal, brindado por el soft RISK Industrial 7.6 (complemento Neural Tools). Resultado: se compara con los datos relevados de los lotes pertenecientes a la empresa “Nueva Castilla” de Trenque Lauquen, Buenos Aires, Argentina, donde se tiene información de mas de 17 años de datos climáticos, suelos y rendimientos cosecha de soja con distintos tipos de semilla, para determinar la viabilidad técnica y practica del modelo.Item Evaluación de los principales factores del desgrane en la cosecha de girasol utilizado AHP(2022) Xodo, Daniel; Lasca, Marcelo; Mavolo, LucaAntecedentes: A partir del análisis del desgrane del capítulo del girasol, realizado en la cosecha a distintas velocidades con escudos de distintos materiales, se evaluaron las variables que influyen sobre el mismo. Objetivos: la aplicación del proceso de análisis jerárquico (AHP) para determinar cuál variable es más relevante al momento de evitar el desgrane del capítulo del girasol: energía, peso y resiliencia. Materiales y métodos: a partir de los datos recolectados en cosecha se aplicó AHP para determinar cuál es la variable que más influye al momento del choque del capítulo con la cosechadora, la valoración de cada variable para poder realizar el método se realiza mediante la ayuda de un ingeniero en materiales. Resultados y discusiones: La variable de resiliencia fue la más importante al momento de cosechar, seguida por la variable de velocidad y por último el peso del propio material. Conclusión: Al terminar el proceso de cálculo se puede comenzar a trabajar sobre los factores que intervienen en el desgrane del girasolItem Optimizacion de variables en produccion de leche bovina aplicando logica difusa(2023) Xodo, Daniel; Matassa, Marcelo; Splendiani, JoaquínLa 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.Item Evaluación de microrregiones en la logística del commoditie girasol (Helianthus annuus L.) en el noroeste de la Pcia de Buenos Aires.(2022) Mavolo, Luca; Xodo, Daniel; Vicente, PabloLa logística del girasol depende de la comercialización interna siendo está afectada por el precio del mismo. El girasol, está geográficamente disperso y al igual que en otros países, hay variadas situaciones, negocios y precios. Objetivos a) Analizar la producción primaria de girasol en las localidades que componen el noroeste de la Pcia de Buenos Aires y su logística en los últimos años b) Obtener un mapa de microrregiones donde se identifica igual capacidad productiva y logística. Materiales y Métodos: la base de datos utilizada de la comercialización de girasol en la zona de estudio (origen-destino) se obtuvo por el equipo de investigación conformado en la UTN FRTL. Las localidades que componen la región son, Tres Lomas, Ameghino, Villegas, Hipolito Yrigoyen, Lincoln, Bolivar, Carlos Casares, Carlos Tejedor, Olavarria, Pehuajo, Rivadavia, Salliquelo, Lamadrid, Daireaux, Pellegrini, Trenque Lauquen, Guamini y Adolfo Alsina. Y las zonas de destino de la producción primaria de girasol de cada una de ellas son Bahía Blanca, Quequen, Rosario Norte y sur, Buenos Aires y Cordoba. Resultados y discusión: Aplicando el análisis ANOVA en los años 2017 a 2020, se obtuvo que las localidades que poseen medias similares, teniendo cuenta los volúmenes producidos y sus destinos se determinaron como microrregiones de similar volumen y logística. Conclusiones: Los canales de distribución y la necesidad de establecimientos para el procesamiento del girasol son de vital importancia para la logística de la producción de girasol en la región de estudio debiendo considerar la región como conjunto productivo para la optimización del traslado.Item Logística de la producción primaria del Noroeste de la provincia de Buenos Aires(2022-03-01) Xodo, Daniel; Mavolo, Luca; Vicente, PabloEl estancamiento de las localidades del interior de la Provincia ha llevado a la formulación de sucesivos planes estratégicos de desarrollo local por parte de los Municipios. Sin embargo, a la fecha y en la mayoría de los casos, no se han podido alcanzar a cabalidad los objetivos propuestos. Las razones de tal circunstancia apuntan principalmente a la inconsistencia de las políticas económicas de aplicación. Sin embargo, existen razones subyacentes en la sociedad, que dificultan con su resistencia al cambio la posibilidad de culminar con éxito proyectos de desarrollo, siendo determinante al respecto el perfil preexistente de la sociedad y la visión que tiene de su futuro. Como caso de análisis se seleccionaron las localidades de Bahía Blanca y Trenque Lauquen, con el fin de comparar dos contextos diferentes entre si, pero que son representativos de las realidades a examinar. Las variables a estudiar en la presente investigación tendrán dos objetivos: - Sentar las bases para la conformación de un Ente Interdisciplinario que brinde información actualizada a los responsables del Desarrollo Económico Regional, de manera que independientemente del gobierno de turno y sus políticas implementadas, la información se encuentre disponible para llevar a cabo políticas económicas y sociales. - Analizar la producción de la zona, su generación de valor, y el destino del mismo, tanto al mercado interno como externo. En el caso de las exportaciones, identificando cuales son las variables que han decidido a las empresas a operar en los mercados internacionales y cuáles son las vías logísticas elegidas.