elizabeth ponce santana wendy rodríguez santiana
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ESTIMACIÓN DEL NIVEL DE DETERIORO EN LA MADERA DE LAS HACIENDAS DE UNA COMPAÑÍA BALSERA EN EL ECUADOR,
MEDIANTE EL DISEÑO DE DATA MARTS Y MODELAMIENTO DE ÁRBOLES DE
DECISIONES
Elizabeth Ponce SantanaWendy Rodríguez Santiana
CICLO DE LA MADERA
Producción de semillas
Vivero
Preparación del suelo
Fertilización
Proceso siembra
Control de maleza
Planificación cosecha
Cosecha
Gestión de tala
Mediciones
Aserradero
Planificación de producción
Aserrado
Gestión de piezas
Operaciones de secado
Transporte
Transporte de madera aserrada
Formación de bloques
Ventas
Transporte marítimo - Exportación
CICLO FORESTAL
5 Años
Funcionamiento del bosque
From seed to tree
ViveroUn vivero prouduce alrededor de 1 millón de plantas al año. Todas las semillas provienen de material genético seleccionado.
Preparación del sueloSe prepara cerca de 800 ha cada año, parte de esta preparación es hecha con equipos mecánico.
SiembraSe ha programado para plantar 1020 plantas por hectarea.
Mantenimiento de plantaciones
Cada 6 meses se controla el crecimiento de mala hierba en las plantaciones, esta operación es realizada de forma manual o mediante químicos.
Adelgazamiento
Según las condiciones de crecimiento, algunos se empiezan a adelgazar a la edad de 3 o 4 años. Ayudando a tener una mejor madera de los árboles..
Plantaciones a ser cosechadas
A la edad de 5 o 6 años, los árboles de balsa están listos para ser cosechados. La compañía planifica la producción de acuerdo a la demanda.
Cosecha
Después de la cosecha se planifica un equipo para la tala de los árboles.
Carga y Transporte
Se transporte los troncos de los árboles para el respectivo corte en longitudes.
PROCESO DE LA MADERA
Recepción de madera
Corte en piezas de varias longitudes
Pintar piezas
Formación de bultos
Transporte de bultos Recepción madera verde
Proceso de secado
Bloques de exportación (producto final)
Corporación Balsa Exporta Madera
Corporación Balsa Exporta Madera
Plantaciones (Haciendas)
Plantaciones (Haciendas)
Satélites Satélites
Aserrado de Madera
Calificación de la madera
verde
Control de tiempo de ingreso a
secadora
FLUJO DEL PROCESO
ANTECEDENTESEn Septiembre del 2009 iniciaron reclamos por parte de los clientes de la compañía.Se sabe que uno de los factores que producen el problema son las diferentes formas que es aserrada la madera en cada una de las haciendas; otro factor es la forma como se califica y procesa la madera en las satélites. Por ejemplo hay defectos que son calificados como madera correcta, ocasionando que dicha madera inconforme sea aceptada en los siguientes procesos llegando hasta el producto listo de exportación.
Necesidad de mejorar los procesos de control establecidos, desde las haciendas hasta que la madera sea ingresada a secadoras. Estimar el nivel de deterioro de la madera a fin de reducirlo para que la madera cumpla con los estándares establecidos por la empresa exportadora.
DEFINICIÓN DEL PROBLEMA
DATAMARTSubconjunto de Data Warehouse, solución que permite centralizar en un solo punto, toda la información definida por la compañía como relevante para la gestión de su negocio y la toma de decisiones. La distribución de la información se realiza a través de herramientas que permiten a los usuarios finales construir sus propios informes de forma autónoma; permitiendo dar soporte a una empresa pequeña, o un departamento o área de negocio.
MODELO ESTRELLA
Estructura en forma de árbol en la que las ramas representan conjuntos de decisiones. Estas decisiones generan sucesivas reglas para la clasificación de un conjunto de datos en subgrupos disjuntos y exhaustivos. Las ramificaciones se realizan de forma recursiva hasta que se cumplen ciertos criterios de parada.
El objetivo de estos métodos es obtener individuos más homogéneos con respecto a la variable que se desea discriminar dentro de cada subgrupo y heterogéneos entre los subgrupos.
ÁRBOL DE DECISIONES
ALGORITMOS DE ÁRBOLES DE DECISIÓN
El programa AID (Automatic Interaction Detection) de Sonquist, Baker y Morgan (1.971).CART (Classification And Regression Tree, Árboles de Clasificación y Regresión) desarrollado por Breiman en 1.984 CHAID (Chi Square Automatic Interaction Detection, Detección de Interacción Automática de Chi Cuadrado) fue desarrollado por Kass en 1.980
Category % nMS09 57,25 379PB21 1,51 10PB08 20,24 134FC1A 3,32 22MS08 0,15 1RD01 6,04 40PB26 2,42 16FC01 2,57 17PB23 1,06 7PB01 5,29 35PB10 0,15 1Total (100,00)662
Node 0
Category % nMS09 74,29 315PB21 2,12 9PB08 5,19 22FC1A 4,72 20MS08 0,24 1RD01 6,37 27PB26 2,83 12FC01 2,36 10PB23 0,94 4PB01 0,71 3PB10 0,24 1Total (64,05)424
Node 2Category % nMS09 26,89 64PB21 0,42 1PB08 47,06 112FC1A 0,84 2MS08 0,00 0RD01 5,46 13PB26 1,68 4FC01 2,94 7PB23 1,26 3PB01 13,45 32PB10 0,00 0Total (35,95)238
Node 1
Category % nMS09 17,05 15PB21 0,00 0PB08 71,59 63FC1A 0,00 0MS08 0,00 0RD01 2,27 2PB26 2,27 2FC01 1,14 1PB23 0,00 0PB01 5,68 5PB10 0,00 0Total (13,29) 88
Node 4Category % nMS09 32,67 49PB21 0,67 1PB08 32,67 49FC1A 1,33 2MS08 0,00 0RD01 7,33 11PB26 1,33 2FC01 4,00 6PB23 2,00 3PB01 18,00 27PB10 0,00 0Total (22,66)150
Node 3
ID_HACIE
TOTAL_MUImprovement=0,0963
>260<=260
TOTAL_REImprovement=0,0164
>33,75<=33,75
Árbol de decisiones – Algoritmo C&RT
CONCLUSIONESSe obtuvieron modelos de predicción basados en la variable dependiente, las haciendas, y las variables predictoras; tomadas de diferente forma en pruebas realizadas a fin de comprobar los resultados. El árbol elaborado con el algoritmo CHAID, con el total de pies rechazados y satélites como variables predictoras, muestra que la hacienda con mayor nivel de deterioro es la denominada MS09, siguiéndole la hacienda PB08 cuando el total de pies rechazados son mayores a 33,5 y menores o iguales a 35,5.
Tomando para el análisis el algoritmo C&RT se pudo concluir que así que cuando los pies rechazados son menores iguales a 33.75 la madera de balsa proviene principalmente de la hacienda MS09 en un 32.67% de los casos. Sin embargo si al muestrear los pies rechazados superan 33.75, la probabilidad que la madera de balsa provenga de la hacienda PB08 es de 0.7159. Además es importante mencionar que en este algoritmo se pudo verificar que aún cuando la hacienda MS09 es la que tiene mayor cantidad de pies muestreados, no es ésta la que tiene mayor deterioro en la balsa, sino la plantación PB08.
CONCLUSIONES
Finalmente se puede concluir que para mejorar los índices de deterioro actuales, es importante realizar un análisis de las dos plantaciones mencionadas, a fin de establecer las razones por las cuales estás dos haciendas están teniendo madera defectuosa, y poder determinar si de alguna manera la forma de aserrar la balsa, esta influyendo en los resultados encontrados en las haciendas y en este estudio.
CONCLUSIONES
RECOMENDACIONES
Utilizar los resultados del proyecto en aplicaciones que permitan mejorar y controlar el proceso de aserrado de la madera en las haciendas para disminuir el nivel de deterioro. Continuar la investigación a partir de los resultados obtenidos, con el fin de mantener controlado el nivel de deterioro existente en la balsa; siguiendo las orientaciones de la fase de evaluación, guiadas por las técnicas de minería de datos.Fomentar el desarrollo de proyectos de Data Marts en las áreas de la organización e implementación de Data Warehouse a escala global para realizar futuros análisis
GRACIAS!!
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