Modelos de regresión y diseño de línea base para indicadores energéticos en una empresa siderúrgica

• Autores: Carlos Torres Navarro, Nelson Malta Callegari, Hugo Jara Olave
• Localización: Ingeniería Energética, ISSN-e 1815-5901, Vol. 42, Nº. 1, 2021
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Regression models and baseline design for energy indicators in a steel company
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• Resumen
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    El objetivo de esta investigación fue encontrar modelos de regresión para cuatro indicadores de desempeño energético en una empresa siderúrgica de Chile y proponer una línea base para cada uno de ellos. El enfoque metodológico consideró la utilización de la técnica de diseño experimental especificado por el usuario del software Statgraphics, utilización del análisis de varianza y obtención de ecuaciones de regresión. Los resultados permiten obtener ecuaciones de regresión para los indicadores energéticos e identificación de variables estadísticamente significativas en cada modelo, además, propuestas de líneas base para apoyar el control y seguimiento. Las conclusiones indican que las ecuaciones de regresión presentan una correlación aceptable, superiores al 77%. La utilización del análisis de varianzas es una técnica efectiva para identificar variables significativas para los indicadores de desempeño energético y que las líneas base proporcionan una ayuda para monitorear los indicadores de desempeño energéticos en una empresa siderúrgica con mayor certeza.

  • English

    The objective of this research was to find regression models for four energy performance indicators for a steel company in Chile and propose a baseline for each of them. The methodological approach considered the use of the experimental design technique specified by the user of Statgraphics software, use of variance analysis and obtaining regression equations. The results allow obtaining regression equations for the energy indicators and identification of statistically significant variables in each model, in addition, proposals for baselines to support control and monitoring. The conclusions indicate that the regression equations have an acceptable correlation, greater than 77%. The use of the analysis of variances is an effective technique to identify significant variables for the indicators of energy performance and that the baselines provide an aid to monitor the energy performance indicators in a steel company with greater certainty.