Aplicación de la minería de datos para la optimización del proceso de presupuestación usando algoritmos de serie temporal

• Autores: Wing Lent, Diana Su, Valerio Ordóñez, Carlos Christian
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2009
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/15119
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/15119
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Minería de datos; Industrias minerales - Costos - Procesamiento de datos; Industrias minerales - Costos - Métodos estadísticos; Minería de datos - Métodos estadísticos; Análisis de series de tiempo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Presenta una solución de Inteligencia de Negocios para optimizar el proceso de presupuesto en operaciones mineras usando series temporales como técnicas de minería de datos. La minería de datos nos permite encontrar nuevos conocimientos a partir de ciertos patrones y modelos, los cuales se basan en información histórica que residen en un almacén de datos. De esta manera, se decidió automatizar el análisis estadístico y las proyecciones de costos basadas en datos históricos. Además, se integraron las diversas fuentes de datos en un repositorio de datos, de donde se obtienen las ratios de los principales consumibles, con la finalidad de reducir el tiempo total del proceso de presupuestación y mejorar la calidad y confiabilidad de los costos proyectados. El uso de series temporales ha permitido obtener resultados más cercanos a la realidad de la organización, en este caso al área de Operaciones Mina, por lo que se recomienda su aplicación y adaptación a las demás áreas operativas, entre ellas procesos y mantenimiento.