Propuesta de un Modelo Matematico Aplicado al Pronóstico de Producción en una Fabrica de Galleta de Chocolate de 21*700g utilizando Redes Neuronales Artificiales

Abstract

En esta investigación se desarrolla un modelo matemático utilizando redes neuronales que permita pronosticar eficientemente la producción en una pequeña empresa dedicada a la fabricación de galleta de chocolate en presentación de 21*700 g Para ello se identificaron las variables independientes que se considera pueden afectar el proceso de producción todo esto teniendo en cuenta la información y los datos suministrados por la pequeña empresa El tipo de método utilizado es cuantitativo y la recopilación de los datos fue directa Posteriormente se construyó el modelo de la red neuronal artificial para ello se seleccionó el perceptrón multicapa y se manejó el programa Statistical Package for Social Sciences (SPSS) Para la construcción de la red neurona artificial los datos se clasificaron en tres grupos 65,0% para el entrenamiento 26,3% para la prueba y finalmente al 8,8% para la reserva La validación del modelo se efectuó mediante los errores relativos que se obtuvieron 0,197 para el entrenamiento 0,181 para la prueba y finalmente el 0,143 para la reserva adicionalmente la presentación de los valores de cuantìa de producción real y de producción pronosticada por la red cuyo resultado fue un valor de R2 de 0,812 Finalmente se muestra el aporte que cada una de las variables independientes hace al modelo se observa que la mayor contribución lo realiza la cantidad de producción pronosticada seguida de las horas laborales reales y finalmente las paradas no programadas En conclusión a partir de su implementación se puede elaborar una guía de predicción de rendimiento en una fábrica de galletas a través del entrenamiento de la red neuronal artificial siendo aceptable porque se ajusta en buena medida a los datos reales