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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorPérez, Mariano Gustavoes_Ar
dc.contributor.authorRuiz Caro, Cristian Fernandoes_AR
dc.date.accessioned2023-03-08T20:23:05Z
dc.date.available2023-03-08T20:23:05Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11660
dc.description.abstractEl consumo de energía en las industrias es un tema crítico por el impacto en los costos y en la sustentabilidad de los negocios. La ciencia de datos está avanzando a pasos agigantados en todos los ámbitos de negocio como un soporte a la toma de decisiones en todos los niveles de la organización. Dado el alto grado de automatización y de instrumentos de medición con los que cuentan los procesos de producción en la industria de bebidas carbonatadas de consumo masivo, resulta de especial interés explorar el uso de esa información para agregar valor al negocio. La presente tesis muestra la aplicación de diferentes modelos de análisis de datos para dar soporte a la toma de decisiones con el objeto de mejorar la sustentabilidad y rentabilidad del negocio a través de la reducción del consumo de energía. La metodología utilizada en el análisis sigue los lineamientos del modelo Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), ampliamente difundido y utilizado en proyectos de Data Mining.es_AR
dc.format.extentX p.es_AR
dc.format.extent93 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectData Analysises_AR
dc.subjectDatoses_AR
dc.subjectConsumo de energíaes_AR
dc.subjectBebidas gaseosases_AR
dc.subjectProceso productivoes_AR
dc.titleUso de Herramientas de análisis de datos para reducir el consumo de energía en una planta de embotellado de bebidas carbonatadases_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
thesis.degree.nameEMBA | Executive MBA
thesis.degree.grantorUniversidad Torcuato Di Tellaes_Ar
thesis.degree.grantorEscuela de Negocioses_Ar
dc.subject.keywordData Mininges_AR
dc.subject.keywordRegresión Lineales_AR
dc.subject.keywordPerceptrón multicapaes_AR
dc.subject.keywordPlanta de Refrigeraciónes_AR
dc.subject.keywordRedes Neuronaleses_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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