Ramírez Echeverri, Sergio Augusto2015-09-232014http://hdl.handle.net/10784/7386La dinámica del mercado en los últimos años ha llevado a Cryogas a optimizar sus costos de producción y evitar agotados, maximizando el servicio al cliente y la rentabilidad de sus productos -- La realización este proyecto es con el objetivo de identificar la metodología propuesta genera un pronóstico acertado frente a los métodos y resultados utilizados actualmente y mejorar los costos productivos mediante una producción con una mejor eficiencia energética -- La investigación parte de la identificación de variables que afecta la demanda de los productos con mayor irregularidad, para cuantificar y generar entradas para los diferentes modelos de redes neuronales -- Se realizaron varios pronósticos con diferentes modelos cuyos resultados se comparan con datos de control para seleccionar el de mejor desempeño y mayor exactitud -- Los resultados obtenidos con el modelo de pronóstico de mejor desempeño se comparan con realidad y el método usado actualmente por Cryogas para identificar el mejor -- Los resultados obtenidos permiten una mejora en los procedimientos de Cryogas que impactaran positivamente la rentabilidad de la compañía, se tendrán parámetros de generación de pronósticos basados en criterios sólidos y se buscara eliminar la subjetividad en esta actividadspainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessREDES NEURALES (COMPUTADORES)TOMA DE DECISIONESALGORITMOS GENÉTICOSINTELIGENCIA ARTIFICIALSISTEMAS DIFUSOSADMINISTRACIÓN INDUSTRIALNITRÓGENO LIQUIDOOXÍGENO LÍQUIDOCONTROL DE CALIDADDISEÑO DE PRODUCTOSNeural networks (Computer science)Decision-makingGenetic algorithmsArtificial intelligenceFuzzy systemsIndustrial ManagemmentLiquid nitrogenLiquid oxygenQuality controlAcceso abierto2015-09-23Rosas Pabón, Daniel Mauricio