Facultad Regional Trenque Lauquen
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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 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 Elaboración y exportación de manzanilla industrial(Facultad Regional Trenque Lauquen, 2016-06-01) Mavolo, Luca; Mavolo, LucaSe propone en este proyecto instalar una planta industrial productora de manzanilla. La propuesta de industria tiene como objetivo, trabajar en la recepción de la manzanilla verde, luego su secado, clasificado y posterior acondicionamiento y embalado para la exportación. El objetivo de diferenciación de la planta a instalar, es ofrecer manzanilla industrial de alta calidad (alta concentración de aceites esenciales) . De esta manera se obtendría un producto superior a los ofrecidos en el ámbito nacional y competitivo con los productores internacionales.