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dc.contributor.advisorTorres Ruvalcaba, Mtro.hugo Enrique
dc.contributor.advisorChávez Álvarez, Dra. Rocio Del Carmen
dc.contributor.advisorGómez Barba, Dr. Leopoldo
dc.contributor.advisorMorales Montelongo, Mtro. José Guadalupe
dc.contributor.advisorRetamoza Vega, Mtra. Patricia Del Rosario
dc.contributor.authorChávez Godínez, Ma. Del Carmen
dc.date.accessioned2019-12-29T00:07:59Z-
dc.date.available2019-12-29T00:07:59Z-
dc.date.issued2018-07-13
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/80072-
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstractLa Inteligencia de Negocios integra diferentes tecnologías para el análisis de información como la Minería de datos (Data Mining), la cual será de gran ayuda en la toma de decisiones. Es realizada de una manera rápida y sencilla, que permite a las organizaciones mantener una cierta ventaja competitiva en el mercado. Y se define como el proceso de descubrir información y conocimiento en un conjunto de datos, a través de la construcción de modelos matemáticos para el análisis de información, con el fin de hallar patrones, tendencias o asociaciones, que en una exploración tradicional, no pueden ser encontrados debido a la complejidad de las relaciones o el volumen de datos. Esta herramienta es útil cuando se dispone de un volumen de datos históricos importantes y de buena calidad. El análisis de los históricos con estas nuevas técnicas puede ayudar en múltiples facetas. En particular, trabajaremos con una empresa tapatía dedicada a la elaboración y comercialización de pre mezclas minerales para consumo animal, dirigidas a la producción pecuaria. Se encuentra localizada en la Zona Metropolitana de Guadalajara, Jalisco. El presente trabajo de investigación aborda el tema del uso y la implementación de minería de datos en el proceso de producción. Se identificó la causa raíz de la necesidad en particular de la organización, y se propuso el planear la producción, de manera que se realice la menor cantidad de cambios posibles de microingredientes, y con ello reducir errores en el pesaje. Con esto se estaría minimizando la merma, que sería la porción de microingredientes que se sustrae o consume naturalmente en el proceso de producción.
dc.description.tableofcontentsPLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA................................................................................................. 6 JUSTIFICACIÓN ............................................................................................................................. 8 MOTIVACIÓN ............................................................................................................................... 8 ALCANCE...................................................................................................................................... 8 ENFOQUE METODOLÓGICO .......................................................................................................... 9 HIPÓTESIS .................................................................................................................................. 10 OBJETIVOS ................................................................................................................................. 11 ESTRUCTURA DE LA TESIS ........................................................................................................... 11 INTRODUCCIÓN.......................................................................................................................... 13 CAPÍTULO I. MINERÍA DE DATOS ................................................................................................ 14 CAPÍTULO 2. MAPAS AUTO-ORGANIZADOS EN LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN R ........................ 38 CAPÍTULO 3. IMPLEMENTACIÓN DE MINERÍA DE DATOS EN EL PROCESO DE PRODUCCIÓN .......... 47 RESULTADOS OBTENIDOS........................................................................................................... 60 CONCLUSIONES .......................................................................................................................... 62 TRABAJO FUTURO ...................................................................................................................... 63 REFERENCIAS ............................................................................................................................. 64 ÍNDICE DE TABLAS ...................................................................................................................... 68 ÍNDICE DE ILUSTRACIONES.......................................................................................................... 69
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.titleOptimización mediante técnicas de minería de datos para el proceso de envasado de una empresa premezcladora de alimentos para consumo animal
dc.typeTesis de Maestría
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderChávez Godínez, Ma. Del Carmen
dc.type.conacytmasterThesis-
dc.degree.nameMaestría en Tecnologías de Información-
dc.degree.departmentCUCEA-
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara-
dc.degree.creatorMaestra en Tecnologías de Información-
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