Modelamiento dinámico de la producción ganadera en el Servicio Nacional de Aprendizaje SENA - Seccional Popayán, Cauca
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Date
2023
Authors
Director
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
Modelar dinámicamente un sistema es importante para representar de manera simplificada su comportamiento sin recurrir a la experimentación, que para sistemas complejos, puede representar un alto consumo de recursos. También es útil para predecir comportamientos a largo plazo; observar, analizar e interpretar resultados, frente a diferentes entradas que afectan directa o indirectamente a el o los subsistemas presentes; establecer conclusiones y apoyar la toma de decisiones futuras. Este trabajo estudia el comportamiento productivo de ganado bovino y bufalino del Centro Agropecuario del Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA), ubicado en la ciudad de Popayán (CASENA-POP), teniendo en consideración diferentes variables, entre ellas, la producción de leche, el consumo de agua, consumo de forrajes, consumo de concentrado, generación de desperdicios y finalmente utilidades por venta de producciones de leche y carne. El objetivo es estructurar y evaluar un modelo basado en ecuaciones diferenciales que facilite observar respuestas del sistema productor ganadero ante diferentes entradas, en pro de predecir comportamientos a largo plazo. Este proyecto adapta de manera flexible la metodología CRISP-DM, con la que se busca ajustar conjuntos de datos a curvas lineales y no lineales, de tal forma que se proceda a modelar dinámicamente las respuestas del sistema productor ganadero frente a diferentes entradas. Este proyecto también utiliza conjuntos de datos debidamente registrados y proveídos por el SENA tanto de manera análoga como digital. Los resultados obtenidos pueden suponer un punto de referencia para prever situaciones futuras y evaluar el rendimiento del modelo frente a nuevos datos.
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Modeling a system dynamically is important to represent its behaviour in a simplified way without resorting to experimentation, which for complex systems, could represent high resource consumption. It is also useful to predict long-term responses; observe, analyze, and interpret results against different inputs that directly or indirectly affect subsystem(s) present; draw conclusions and support future decision-making. This work studies the functioning of livestock production in the Agricultural Center of the National Apprenticeship Service, Popayan sectional (CA-SENA-POP), taking into account a variety of variables such as milk yield, water, fodder, and concentrated food consumption; waste generation; and last but not least, profit from milk and meat production sales. The objective is to structure and assess a model based on differential equations that facilitates the visualization of the CA-SENA-POP livestock system against different situations for long-term behaviour prediction. This project adapts, in a flexible way, the CRISP-DM methodology, with which it is sought to adjust data sets to linear and nonlinear curves in such a way that the responses of the livestock production system to different inputs are dynamically modeled. This project also uses properly registered and organized databases provided by the SENA institution, both analog and digital. The results obtained may be used as a reference to foresee future situations and evaluate the performance.