Análisis de los procesos de prensado de la harina de pescado a través de técnicas de aprendizaje automático
- Autores: Viren Lalit Daswani Daswani, Carla Francisca Figueroa Larraín, Vivian Natali Segovia Barros, Francisco Javier Cartes Arenas
- Localización: Ciencia Transdisciplinar en la Nueva Era / Edgar Serna M. (ed. lit.), 2022, ISBN 978-628-95135-3-0, págs. 613-626
- Idioma: español
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Resumen
La utilización de herramientas que aporten en la disminución de costos, el aprovechamiento de la materia prima y el aseguramiento de calidad, entre otras acciones, son relevantes al momento en que una empresa pretende ser más competitiva. Esta es la intención de Corpesca S.A., una empresa dedicada a la elaboración de harina y aceite de pescado, que ofrece harinas de calidades estándar, especial, prime y super prime. Actualmente, la empresa dirige sus esfuerzos a mejorar el proceso productivo, que se ve afectado por la amplia variabilidad en las condiciones y características de la materia prima, lo que hace que los operadores t tengan que tomar continuamente decisiones sobre cuáles son los parámetros más adecuados a utilizar, en especial en el proceso de prensado. El objetivo de este estudio es aplicar técnicas de aprendizaje automático en el proceso de prensado en Corpesca S.A. En primera instancia esto se logró mediante el análisis del proceso, luego se identificaron las variables involucradas y se recopilaron datos, con el fin de construir una base de datos que permitiera desarrollar distintos modelos de aprendizaje automático. Dentro de los resultados se obtuvo una aproximación de los parámetros de proceso de prensado óptimos, según el ingreso de ciertas variables que caracterizan la materia prima. La implementación requiere un sistema de recolección y almacenamiento de datos que permita contar con los suficientes para mejorar el modelo constantemente, para utilizarlos en la predicción de parámetros de operación y no depender de la experiencia e intuición de los operadores.
