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Resumen de Técnicas de predicción mediante minería de datos en la industria alimentaria bajo el paradigma de Industria 4.0

Manuel Guerrero Cano, Amalia Luque Sendra, Juan Ramón Lama Ruiz

  • español

    Un objetivo del paradigma de Industria 4.0 es convertir los datos en información útil para la toma de decisiones. Tras el término de minería de datos (Data Mining) se engloba un conjunto de técnicas dirigidas a la extracción de conocimiento procesable y que se encuentra implícito en los datos analizados. Las técnicas de minería de datos se emplean para mejorar el rendimiento de procesos productivos o industriales en los que se manejan grandes volúmenes de información estructurada. Las técnicas de predicción se basan en el análisis de datos para predecir funciones de valores continuos. La industria alimentaria es una industria de especial relevancia en nuestro país. Poder ajustar el proceso de producción al volumen de demanda, tipo de materia prima, composición y a las condiciones de funcionamiento de la fábrica permitirá tomar decisiones que lleven a la reducción de costes, a la mejora del control y a la reducción de las incidencias técnicas con clientes. En este trabajo se mostrarán como las principales técnicas de predicción pueden ser aplicadas a la industria alimentaria, en aras de avanzar hacia los objetivos que propone la Industria 4.0.

  • English

    One objective of the Industry 4.0 paradigm is to convert data into useful information for decision making. After the term of Data Mining, a set of techniques is included, aimed at the extraction of processable knowledge and that is implicit in the analyzed data. Data Mining techniques are used to improve the performance of productive or industrial processes in which large volumes of structured information are handled. Prediction techniques are based on data analysis to predict continuous value functions. The food industry is an industry of special relevance in our country. Being able to adjust the production process to the volume of demand, type of raw material, composition and the operating conditions of the factory will allow decisions to be taken that reduce costs, improve control and reduce technical incidents with customers. In this paper we will show how the main prediction techniques can be applied to the food industry, to advance towards the objectives proposed by Industry 4.0.


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