ANALISIS DE VARIABLES EN PRODUCCION DE LECHE BOVINA APLICANDO CADENAS DE MARKOV Y LOGICA DIFUSA

Autor: MATASSA Marcelo Daniel - XODO Daniel - Facultad Regional Trenque Lauquen UTN -

Resumen: :

La producción de leche bovina asociada a variables, riesgos y condiciones de manejo de rodeo, alimentación del ganado, ubicación geográfica, clima, suelo, recursos y tecnología, que inciden en la producción y pueden provocar pérdidas de tiempo, trabajo e inversión.

El presente trabajo y los resultados de las inversiones realizadas y las perspectivas de las potenciales El análisis estadístico e inferencial, con las posibles variaciones resulta útil para cuantificar su incidencia mediante mediciones sistemáticas

cronograma

5 etapas

1era. Etapa: Etapa descriptiva, asignando a las distintas necesidades de aplicación:

2da. Etapa: determinar las variables en estudio y definirlas para cada proceso, su composición física y las características que la componen. Tabular las variables y comparar con los valores de referencia.

3ra. Etapa: Seleccionar una herramienta Cadenas de Markov y aplicar a resultados lógica difusa, Determinar con métodos no lineales, los valores óptimos, promediar las distintas variables en estudio.

4ta. Etapa: Evaluar cada proceso en estudio y asignar los valores, medir y determinar comparación observada en cada muestra con la normativa aplicada.

5ta.etapa: Tabular y registrar conclusiones observadas. Comparar con la norma de sustentabilidad elegida y ordenar de acuerdo a los resultados. .

Metodología

Agrupar las variables, de acuerdo a su proceso y uso de recursos que influyen en la optimización y modificar escalas o adaptar las magnitudes escalares, dentro de zonas difusas, para ver en qué proporción se muestra de forma más óptima.Anáanálisis de las variables: Elegimos cinco variables que influyen en forma directa, clasificar y optimizar uso.r ANIMALES/HECTAREA: Para entrar a diferentes procesos de producción de leche bovina. GENETICA: Se relaciona directamente a la genética del animal.. SANIDAD: Es la cantidad de vacas con enfermedad, mastitis, aftosa u otra que afecte directamente al animal, PRODUCCION/EFICIENCIA:Proporcional a la eficiencia, las variables que modifican esta es la genética, las pariciones del animal y futura producción. FORRAJE: Relaciona a la cantidad de animales por hectárea y el forraje que puede variar de 7000 a 8000 kg/hectárea. La calidad del pasto y los factores edafológicos del suelo..

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CADENAS DE MARKOV

Es una herramienta que permite tomar decisiones jerarquizando una estructura de variables interrelacionadas, aplica método multicriterio establece la variación de valores que alcanzan las variables, Utilizado para ponderar y jerarquizar los activos y el comportamiento de cada variable en su interrelación con el medio y el ciclo de lluvias año 2024, sensibilizando cada valor y su influencia para la toma de decisiones. El armado de la matriz estocástica, tomamos las mediciones en el partido de Trenque Lauquen.

Lluvia débil o ligera: Intensidad inferior a 2,5 mm/h.

Lluvia moderada: Entre 2,5 y 7 mm/h.

Lluvia fuerte: Entre 7 y 30 mm/h.

Lluvia muy fuerte: Entre 30 y 60 mm/h.

Lluvia torrencial: Más de 60 mm/h.

Consideraciones

Variabilidad Regional

LOGICA DIFUSA

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BASE DE REGLAS

FUSIFICADOR MOTOR DE DEFUSIFICADOR

INFERENCIA

DIFUSA

Figura 1. Modelo Difuso de Mamdani

Modelo Difuso de Mamdani: Se muestra en la Figura 1. En esta clase de modelos difusos, las reglas difusas IF/THEN (SI/ENTONCES) son de la forma: Rⁱ : SI x₁ es Aⁱ₁ y x₂ is Aⁱ₂ y....y x_n es Aⁱ_n ENTONCES y is Bⁱ=0 (2) Regla difusa . Las ventajas del modelo difuso de Mamdani: Su simplicidad en la representación de las reglas difusas, las premisas como los consecuentes tienen forma de conjunto difuso lo que facilita su interpretación. Su flexibilidad en la materialización a la posibilidad de seleccionar las operaciones del motor de inferencia, del fusificador o defusificador

ANÁLISIS DE LAS MUESTRAS

Muestra 1: Grafico con ciclo de lluvias bajo consumo de materia seca por animal de 5.500 a 7.500 kg/materia seca con baja de riesgo aumenta el ciclo de lluvias de moderado a muy fuerte, con valores de 50 a 70%.

Muestra 1: Las reglas óptimas dan como valor promedio de aplicación 6,46 y se da en las siguientes combinaciones de variables: ANIMALES/HA: {5,0; 5,2 y 5,5} = 50% media (2 animales/ha.); GENETICA: {4,6; 5,0 y 5,5} = 52% media; SANIDAD: {5,0; 5,5 y 5,9} = 51% media; PRODUCCION/EFICIENCIA: {4, 8; 5,00; 5,05; 5,10} = 51 % media; FORRAJE: {4,5; 5,00; 5,55; 6,00} = media 7500 kg/materia seca; FORRAJE: {7,00, 8,00, 9,00 y 10} = alto 12000 kg/materia seca

La variable ANIMALES/HA. se muestra sensible las variaciones de PRODUCCION-EFICIENCIA como variable más importante, en aumento respecto a la muestra nro. 1 de 50% a 62,50 %, estable, modificando el promedio de salida de 6,46 a 5, varía el promedio óptimo de salida.

Título de la sección

CONCLUSIONES

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AGRADECIMIENTO

Depto. De Ingeniería Industrial Facultad Regional Trenque Lauquen–UTN.

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.Observatorio agropecuario del Departamento de la Licenciatura en Administración Rural de la Facultad Regional Trenque Lauquen- UTN

grupo de trabajo de INTA Trenque Lauquen, por el asesoramiento y datos relevados para comparación en la industria Láctea 2024-2025.-

Facultad Regional Trenque Lauquen – UTN mdmatassa@hotmail.com - daniel.xodo@gmail.com

Muchas gracias por su atención!