Facultad Regional Trenque Lauquen
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Item Análisis de variables que impactan en la producción de leche bovina utilizando ANP(COINI 2025, 2025) Splendiani, Joaquín; Xodo, DanielLa producción de leche bovina está determinada por múltiples factores interrelacionados, como el tipo de explotación, el manejo, la genética, la nutrición, el ambiente y el bienestar animal. Estos factores impactan directa e indirectamente sobre la cantidad y calidad de la leche, condicionando la eficiencia, productividad y rentabilidad del sistema. Debido a la complejidad de las interacciones existentes, este trabajo propone la aplicación del Proceso Analítico en Redes (ANP), una metodología especialmente adecuada para analizar sistemas multifactoriales con relaciones no lineales ni jerárquicas. El ANP permite modelar la interdependencia entre variables y cuantificar su influencia relativa sobre la producción de leche. El objetivo principal del estudio es identificar y priorizar los factores que más inciden en la producción lechera en el noroeste de la Provincia de Buenos Aires, comparando los sistemas tradicionales y robotizados, con el fin de aportar información útil para la toma de decisiones en establecimientos agropecuarios. El estudio se llevó a cabo sobre empresas reales del noroeste de la Provincia de Buenos Aires, lo que permite validar los resultados en contextos productivos concretos y otorga mayor aplicabilidad práctica a las conclusiones obtenidasItem 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 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.