Diseño de un modelo de planificación para la generación de ordenes de corte en cultivos de banano mediante la analítica de datos

Dada la naturaleza de las operaciones que tienen lugar en la producción agrícola, se hace necesario desarrollar una planeación que integre los recursos disponibles en búsqueda de lograr resultados a futuro. Debido a la generación de un pronóstico basado en un método de promedio selectivo muy variabl...

Full description

Autores:
Berrio Ulloque, Daniel Alberto
Ortiz Barragán, Víctor Javier
Payares Osorio, Yanelis
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8710
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/8710
Palabra clave:
Pronostico
Análisis de datos
Banano
Predicción
Orden de corte
ARIMA
Confiabilidad
Planeación
Escalera de producción
Harvest
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data analytics
Banana
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Reliability
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description Dada la naturaleza de las operaciones que tienen lugar en la producción agrícola, se hace necesario desarrollar una planeación que integre los recursos disponibles en búsqueda de lograr resultados a futuro. Debido a la generación de un pronóstico basado en un método de promedio selectivo muy variable que ignora factores no controlables de impacto considerable en los objetivos fijados, y que alimenta a la planeación realizada, se ha provocado a que ésta última sea deficiente en la generación de órdenes de corte y por tanto contribuya a un incremento de costos para la Empresa ABC al no sincronizar oferta-demanda. Para dar solución al problema que enfrenta esta compañía, el presente proyecto desarrolla un proceso de gestión empresarial integrado: Sales and Operations Planning, el cual hace posible la minimización de costos-variaciones y la sincronización deseada. Este proceso consiste en la caracterización del sistema e identificación de factores influenciables para posteriormente generar una predicción que sí incluye variables no controlables como la lluvia. Esta identificación de la relación existente entre las precipitaciones de lluvia y el porcentaje de banano cortado, permite diseñar un modelo de planeación que no solo distribuye de manera eficiente los recursos disponibles con las restricciones propias de las operaciones, sino que entrega ordenes de corte que responden al cumplimiento de la mejor forma posible de la demanda para la Empresa. Así, los resultados obtenidos producen una predicción con una confiabilidad a larga y en promedio de 0,367% superior, que conduce al planteamiento de una orden de corte más precisa dando lugar un modelo de planeación más acertado y en consecuencia cumpliendo con los objetivos planteados.
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Para dar solución al problema que enfrenta esta compañía, el presente proyecto desarrolla un proceso de gestión empresarial integrado: Sales and Operations Planning, el cual hace posible la minimización de costos-variaciones y la sincronización deseada. Este proceso consiste en la caracterización del sistema e identificación de factores influenciables para posteriormente generar una predicción que sí incluye variables no controlables como la lluvia. Esta identificación de la relación existente entre las precipitaciones de lluvia y el porcentaje de banano cortado, permite diseñar un modelo de planeación que no solo distribuye de manera eficiente los recursos disponibles con las restricciones propias de las operaciones, sino que entrega ordenes de corte que responden al cumplimiento de la mejor forma posible de la demanda para la Empresa. Así, los resultados obtenidos producen una predicción con una confiabilidad a larga y en promedio de 0,367% superior, que conduce al planteamiento de una orden de corte más precisa dando lugar un modelo de planeación más acertado y en consecuencia cumpliendo con los objetivos planteados.Given the nature of the activities that take place in agricultural production, it is necessary to develop a plan that integrates the resources available to achieve positive outcomes in the future. Due to the generation of poor forecasts based on highly variable approaches such as selective average method that ignore uncontrollable factors of significant impact on the responses set and which feed the planning carried out, the latter has turned out to be deficient in determining when to harvest banana's crops and therefore contributes to an increase in costs for the ABC Company by not synchronizing supply-demand. As a solution, this project develops an integrated business management process: Sales and Operations Planning, which makes it possible to minimize costs-variations and it also allows the desired synchronization. This process consists of characterizing the system and identifying the relevant factors to subsequently generate a prediction that does include non-controllable variables such as rain. The identification of the relationship between rainfall and the percentage of harvested bananas allowed to design a planning model that not only efficiently distributes the available resources given the technical constricts but also determine a harvesting schedule that responds to the best possible compliance with demand for the company. Thus, the obtained results generate a prediction with a strong reliability and on average 0.367% higher, which through a more accurate planning model program leads to an effective harvesting program that goes in line with the company goals.engBarranquilla, Universidad del Norte, 2019Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2PronosticoAnálisis de datosBananoPredicciónOrden de corteARIMAConfiabilidadPlaneaciónEscalera de producciónHarvestforecastdata analyticsBananapredictionReliabilityplanningstaggered productionDiseño de un modelo de planificación para la generación de ordenes de corte en cultivos de banano mediante la analítica de datosDesign of a planning model for the activity of harvesting in banana's crops through data analyticsarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALDiagrama español.jpegDiagrama español.jpegimage/jpeg133395http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8710/1/Diagrama%20espa%c3%b1ol.jpeg62272b9d7ab82ebfd633a12a513245a4MD51Diagrama español PDF.pdfDiagrama español PDF.pdfapplication/pdf323162http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8710/2/Diagrama%20espa%c3%b1ol%20PDF.pdf8ad82dabd65cce06c386e2d6638ff286MD52Diagrama Ingles.jpegDiagrama Ingles.jpegimage/jpeg114816http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8710/3/Diagrama%20Ingles.jpeg33c1d3a88a699452226fe2d3cd157e85MD53Diagrama ingles PDF.pdfDiagrama ingles PDF.pdfapplication/pdf305148http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8710/4/Diagrama%20ingles%20PDF.pdf91c540166ac79959b28f462d5e6c78a6MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8710/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/8710oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/87102019-11-22 14:56:47.062Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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