Predicción de la finura del cemento utilizando parámetros operacionales: un enfoque basado en Machine Learning

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dc.contributor.advisorGil González, Julián
dc.contributor.authorValencia Romero, Laura
dc.date.accessioned2026-07-22T16:35:07Z
dc.date.available2026-07-22T16:35:07Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEste proyecto desarrolla un modelo de aprendizaje automático para predecir la finura del cemento, específicamente el porcentaje de retenido en malla 325, a partir de variables operacionales de un molino vertical. La motivación surge ante la necesidad crítica de superar las limitaciones de los métodos tradicionales de control de calidad que generan demoras y afectan tanto la eficiencia energética como la estabilidad del proceso. Para ello, se evaluaron cinco enfoques supervisados, encontrando que los modelos no lineales superaron de manera consistente al modelo lineal. Aunque el proceso gaussiano obtuvo el mejor desempeño predictivo, XGBoost fue seleccionado como modelo final por ofrecer el mejor equilibrio entre precisión, interpretabilidad y costo computacional, con un R2 cercano a 0.60 y un RMSE aproximado de 0.46% en el conjunto de prueba. Además, el análisis del modelo permitió identificar la relevancia de variables asociadas a la composición de la alimentación, la carga interna del molino y la velocidad del separador sobre la finura del producto final.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent49 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5694
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectAprendizaje automáticospa
dc.subjectFinuraspa
dc.subjectMolinos verticales de rodillosspa
dc.subjectOptimizaciónspa
dc.subjectControl de calidadspa
dc.subjectMachine learningeng
dc.subjectFinenesseng
dc.subjectVertical roller millseng
dc.subjectOptimizationeng
dc.subjectQuality controleng
dc.titlePredicción de la finura del cemento utilizando parámetros operacionales: un enfoque basado en Machine Learningspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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Trabajo de grado en pdf - PREDICCIÓN DE LA FINURA DEL CEMENT.pdf
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