viernes, 27 de septiembre de 2019

¿MÁS RENDIMIENTO DE CAMPO O MÁS POL EN CAÑA? … CIENCIA DE DATOS APLICADA A ZAFRA 2019.

Son bienvenidas las participaciones de todas las personas de la Agroindustria Azucarera ...


TEMA PRESENTADO EN XLI CONVENCIÓN Y EXPOATAM 2019


¿MÁS RENDIMIENTO DE CAMPO O MÁS POL EN CAÑA? …
CIENCIA DE DATOS APLICADA A ZAFRA 2019.

MORE FIELD PERFORMANCE OR MORE POL IN CANE? ...
DATA SCIENCE APPLIED TO ZAFRA 2019.


JUAN CARLOS OLIVO SÁNCHEZ

            qfb.olivo@gmail.com
labcepsa@gmail.com

¿Por qué se realizó el estudio?

1.         Porque ante las debilidades y las amenazas en la agroindustria azucarera Mexicana, existen riesgos en algunos productores de caña, de que sus cultivos de caña no sean rentables.
2.         Porque existen oportunidades tendientes a mejorar el rendimiento de campo y la pol en caña, generándose una divergencia de criterios sobre la operación del campo cañero.
3.         Porque la Ciencia de Datos aplicada es una herramienta vigente, que de forma objetiva, genera información valiosa para la toma de decisiones rentables.


¿Cómo se realizó el estudio?

1.         Mediante una indagación de información oficial de libre acceso que consistió en la recopilación de 3 parámetros finales: Rendimientos de campo, pol en caña y rendimiento agroindustrial; de los 50 ingenios de México que laboraron durante la zafra 2019.
2.         Se realizó una regresión múltiple con los 3 parámetros seleccionados, ordenando a los 50 ingenios de acuerdo a las toneladas de caña industrializada por hectárea de superficie.
3.         Se encontró una ecuación de regresión múltiple que corresponde al comportamiento real del rendimiento agroindustrial en función del rendimiento de campo y de la pol en caña.

Los resultados obtenidos son:

  1. Se determina que el rendimiento de campo (T. caña / Ha) tiene una correlación alta directamente proporcional al rendimiento agroindustrial (T. azúcar / Ha).
  2. Se observa que la pol en caña, tiene una correlación baja directamente proporcional al rendimiento agroindustrial (T. azúcar / Ha).
  3. El tratamiento de datos genera un término independiente constante negativo.

Las conclusiones obtenidas del estudio son:

  1. La regresión múltiple obtenida, sí corresponde al comportamiento real de los 3 parámetros relacionados con el rendimiento agroindustrial, de los 50 ingenios de la zafra 2019 en México.
  2. Para mejorar la rentabilidad del campo, deberá darse prioridad a la mejora en el rendimiento de campo, para ello cada comité de producción cañera debe evaluar sus procesos operativos,  encontrar los factores principales que contribuyan al incremento de las T. de caña / Ha y fijar parámetros de contratación adecuados para alcanzar metas mejores en cada zafra. 
  3. Dos ingenios presentan valores de rendimiento agroindustrial que varían significativamente de la ecuación de regresión múltiple, son casos atípicos al comportamiento Nacional, que indican la necesidad de evaluar otros factores específicos con impacto en su rentabilidad.

Palabras clave: Asesor, Campo, Ciencia de datos, Pol en caña, Regresión múltiple, Rentabilidad.
Keywords: Advisor, Field, Data Science, Pol in Cane, Multiple Regression, Profitability.





1 comentario:

  1. Enlace para el vídeo de la exposición en ATAM https://youtu.be/mOtLjI-u8ZY

    ResponderBorrar

Bienvenidos los comentarios constructivos de todas las partes interesadas de la Agroindustria Azucarera ...