Evaluación de modelos predictivos para la optimización del costo de las operaciones unitarias de la UM Frances, Pataz – La libertad. - Anticona Cueva, Jaime Yoni (2024)
El principal objetivo de este trabajo de investigación fue Evaluar modelos predictivos para la optimización del costo de las operaciones unitarias de la UM. Frances, Pataz-La Libertad. Se empleó un enfoque de investigación cuantitativo–experimental, consistente en el entrenamiento de 4 modelos predictivos de aprendizaje automático, y posteriormente se evaluó el mejor desempeño, los modelos entrenados fueron Regresión lineal múltiple, Bosque aleatorio, Árbol de decisión y redes neuronales artificiales. Las herramientas utilizadas fueron guías de recolección de datos. La población estaba constituida por los tajos de explotación y la muestra estuvo constituida por los Tajos Hquina, Luz, Maurita N, Maurita S y Jugadora, en total fueron 287 registros que se tomaron desde enero a marzo del año 2024 en la UM. Frances. Los resultados obtenidos fueron al evaluar la rentabilidad en los meses enero, febrero y marzo fue de 8.58 kUS$, 7.42 kUS$ y 7.40 kUS$ respectivamente. Al entrenar los diferentes modelos predictivos de machine learning en bosques aleatorios se logró un R2 de 89%, en regresión lineal múltiple se logró un R2 de 91%, en árbol de decisión se logró un R2 de 85%, y utilizando redes neuronales artificiales se logró un R2 de 0.92%. En conclusión, las Redes Neuronales Artificiales demostró un mayor R2 y por tanto se encontró los parámetros óptimos de los costos de las operaciones unitarias (US$/tn); Se obtuvo en perforación y voladura de 41.86, limpieza a pala a 19.78, acarreo 11.36, carguío 15.89, ventilación 7.81, y sostenimiento un 2.07 donde sobrepasando estos costos genera un sobrecosto en las operaciones unitarias como consecuencia afecta la rentabilidad de la empresa.