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Título : Sistema de soporte de decisiones para la producción porcina, aplicando técnicas de minería de datos e inteligencia de negocios
Autor : Carrillo Barrera, Cristhian Fernando
Director(es): Mazón Olivo, Bertha Eugenia
Palabras clave : DATAOPS;PRODUCCION PORCINA;MINERIA DE DATO;INTELIGENCIA DE NEGOCIO
Fecha de publicación : 2022
Editorial : Machala: Universidad Tëcnica de Machala
Citación : Carrillo Barrera, Cristhian Fernando. (2022) Sistema de soporte de decisiones para la producción porcina, aplicando técnicas de minería de datos e inteligencia de negocios (trabajo de titulación). UTMACH, Facultad de ingeniería Civil, Machala, Ecuador.
Descripción : La importancia de emplear una buena decisión indica que un problema o situación es valorado y considerado para elegir mejor el camino a seguir según las diferentes alternativas u opciones. En la actualidad la producción porcina en el País, ha ido en incremento; para su continuo crecimiento el tomar una buena decisión será crucial para su constancia en el mercado. El apoyo para la toma de decisiones en la producción porcina dependerá del adecuado manejo de los datos e información que se generen en la empresa, y en cierta forma, las técnicas de minería de datos (DM) e Inteligencia de negocios (BI), son un apoyo importante dentro de la empresa; permitiendo al empresario, conocer y entender su propio negocio y aplicar mejoras y tomar decisiones que signifiquen una ventaja competitiva. En la administración de los datos existen ciertas inconsistencias por parte de la empresa objeto de estudio ubicada en el cantón Balsas, provincia de El Oro, como son: formatos no estandarizados, desorganización de la información, desorden y fallas en el procesamiento manual e interpretación de los datos, provocando afectaciones en la producción porcina; además de contar con una toma de decisión poco acertadas frente a la demanda existente en la actualidad. El objetivo del presente trabajo es implementar un sistema de soporte de decisiones (SSD) en la empresa PORCIPRO (nombre ficticio por motivos de privacidad de los datos), mediante inteligencia de negocios y minería de datos, que contribuya con el análisis descriptivo y predictivo de la producción porcina, al propietario del negocio, esto permitirá que la empresa pueda continuar en el mercado e inclusive aumentar su producción. , Los datos de la empresa se han seleccionados y extraído de las distintas fuentes, para luego ser transformados y organizados en archivos con el formato adecuado; de tal forma que el SSD procese y analice los datos de dichos archivos, permitiendo la visualización de información resultante en diferentes gráficos estadísticos presentados en un interfaz web con estilo de dashboard BI. En el sistema, el usuario puede seleccionar diferentes módulos; En el módulo 1 en relación a la cantidad de crías vivas por madres, años, y periodo; además permite predecir tendencias de producción de crías, mediante la aplicación de técnicas predictivas de minería de datos, como son las series temporales. En el módulo 2 de gastos, se presentan todos los costos de producción realizados por la empresa por año; En el módulo 3 de ventas, se presenta los ingresos por años. Y en el último módulo 3 se muestran las utilidades de la empresa por año. Cada módulo tiene sus cuadros de información en la parte superior como detalle del gráfico. En el desarrollo de este trabajo se aplicó la metodología DataOps, que más que una metodología, es un estilo de trabajo que la empresa debe optar para mejorar el tratamiento de los datos. Los resultados obtenidos en el trabajo se basa la detección oportuna del estado de la empresa y proyección a futuro en base a los indicadores clave de rendimiento de producción porcina; además, se puede observar mejoras en el negocio y cambios significativos en cuanto a la organización y las acciones que se realizan en el proceso de producción porcina, apoyados en la información estadística que provee el SSD que se desarrolló en este trabajo.
Resumen : The importance of using a good decision indicates that a problem or situation is valued and considered to better choose the path to follow according to the different alternatives or options. Currently, pig production in the country has been increasing; for its continued growth, making a good decision will be crucial for its persistence in the market. Support for decision-making in pig production will depend on the proper management of data and information generated in the company, and in a certain way, data mining (DM) and business intelligence (BI) techniques are significant support within the company; allowing the entrepreneur to know and understand his own business and apply improvements and make decisions that mean a competitive advantage. In the administration of the data there are certain inconsistencies on the part of the company under study located in the canton of Balsas, province of El Oro, such as: non-standard formats, disorganization of the information, disorder and failures in the manual processing and interpretation of data. the data, causing effects on pig production; in addition to having an unwise decision making in the face of the current demand. The objective of this work is to implement a decision support system (SSD) in the company PORCIPRO (fictitious name for data privacy reasons), through business intelligence and data mining, which contributes to the descriptive and predictive analysis of pig production, to the owner of the business, this will allow the company to continue in the market and even increase its production. , The company's data has been selected and extracted from different sources, to later be transformed and organized into files with the appropriate format; in such a way that the SSD processes and analyzes the data of said files, allowing the visualization of the resulting information in different statistical graphs presented in a web interface with a BI dashboard style. In the system, the user can select different modules; In module 1 in relation to the number of live pups per mother, years, and period; It also allows predicting trends in offspring production, through the application of predictive data mining techniques, such as time series. In module 2 of expenses, all production costs made by the company per year are presented; In module 3 of sales, the income is presented by years. And in the last module 3 the profits of the company by year are shown. Each module has its information boxes at the top as a detail of the graph. In the development of this work, the DataOps methodology was applied, which more than a methodology, is a work style that the company must opt for to improve data processing. The results obtained in the work are based on the timely detection of the state of the company and future projection based on the key performance indicators of pig production; In addition, improvements in the business and significant changes can be observed in terms of the organization and the actions that are carried out in the pig production process, supported by the statistical information provided by the SSD that was developed in this work.
URI : http://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/18748
Aparece en las colecciones: Trabajo de Titulación Ingeniería de sistemas

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