Facultad Regional Trenque Lauquen
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Item Análisis de variables en producción de leche bovina aplicando cadenas de Markov y lógica difusa(COINI 2025, 2025) Matassa, Marcelo Daniel; Xodo, Daniel; Moro, NicolásLa producción de leche bovina está asociada a variables, riesgos y condiciones de manejo de rodeo, alimentación del ganado, ubicación geográfica, clima, suelo, recursos y tecnología, que inciden en la producción y pueden provocar 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 la actividad en el sector y afecta los resultados de las inversiones realizadas y las perspectivas de las potenciales El análisis estadístico e inferencial, con las posibles variaciones resulta útil para cuantificar su incidencia mediante mediciones sistemáticas. El presente trabajo presenta alternativas de clasificación de riesgos por área o sector determinado a partir de la combinación de las variables mediante cadenas de Markov y lógica difusa, observando los resultados obtenidos para determinar acciones de manejo. Los datos a utilizar son información del Servicio Meteorológico Nacional, de la oficina local de INTA y datos de productores de la región. Las diferencias en resultados a obtener por la influencia de las precipitaciones en diferentes temporadas (considerando la afectación en el ITH) podrá justificar el desarrollo de un soft que permita anticipar decisiones como por el ejemplo el tipo de alimentación, los cuidados sanitarios, etc) La aplicación de cadenas de Markov y análisis mediante lógica difusa (Fuzzy Logic) de la incidencia de los distintos factores , permitirá anticipar las condiciones de riesgo a la producción de leche bovina facilitando las acciones acordes a las condiciones de uso determinando las decisiones para el manejo del tamboItem 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 Optimización de variables de procesos sustentables aplicando lógica difusa(Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen., 2020-10-20) Matassa, Marcelo Daniel; Splendiani, JoaquínLa 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.