Análisis comparativo entre algoritmos de aprendizaje de reglas para identificar indicadores que influyen en el bajo rendimiento industrial

Yohan  Gil Rodriguez; Raisa Socorro Llanes; Alejandro Rosete Suárez; Lisandra Bravo Ilisástigui

Autores/as

Yohan Gil Rodriguez Empresa de Soluciones Informáticas DATAZUCAR
Raisa Socorro Llanes Universidad Tecnológica de la Habana "José Antonio Echeverría"
Alejandro Rosete Suárez Universidad Tecnológica de la Habana "José Antonio Echeverría"
Lisandra Bravo Ilisástigui Universidad Tecnológica de la Habana "José Antonio Echeverría"

Palabras clave:

Minería de datos, CRISP-DM, Rendimiento Industrial, Aprendizaje de Reglas

Resumen

La informatización de los procesos de la industria azucarera genera cuantiosos datos. En la actualidad la aplicación de los programas de la Plataforma Agro-Industrial existente en AZCUBA, ha garantizado la rapidez y calidad de las informaciones de zafra y los beneficios que de ello se derivan. La industria azucarera cubana requiere implementar herramientas y métodos científicos que permitan analizar y cuantificar con mayor precisión la influencia de las variables tecnológicas del proceso industrial en la eficiencia de la fabricación del azúcar de caña. Por eso, es necesario descubrir cuáles son las causas principales que están incidiendo en los bajos rendimientos industriales en el proceso de fabricación del azúcar de caña en Cuba a partir de los datos históricos de la zafra azucarera. Se utiliza la metodología CRISP-DM para el modelado del proceso de minería de datos. Se realiza como punto de partida para análisis posteriores más profundos una comparación entre algoritmos de aprendizajes de reglas, donde se obtienen patrones que influyen en los bajos rendimientos industriales.

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