Optimización de la producción textil animal : análisis económico

Autores
Abet, Jorge; Arcidiácono, Marcelo; Carrizo, Blanca Rosa; Lorenzo, Carmen
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En los últimos tres años Argentina produjo un promedio anual de 42.000 toneladas de lana base sucia, de los cuales se exportaron 27.877,30 toneladas en el último año. De ese total el 60% corresponde a lanas finas, los que la coloca en el tercer lugar como proveedor de lanas para indumentaria. En la actualidad, la evolución de los precios de venta en dólares americanos las finuras típicas de la producción argentina son muy favorable. Sumado a esto la demanda potencial del producto es elevada y se encuentra respaldada en el crecimiento económico de los países a los que pertenece. En función de las características de la demanda potencial del mercado de lana podemos decir que la calidad es un factor relevante de competitividad. Este factor se encuentra altamente afectado por el método de clasificación del vellón ovino que actualmente exhibe grado de precisión del clasificador de entre 25 a 50% de aciertos, para el caso de carnero y el 75% de aciertos, para el resto de las clases. En el contexto de planteado, se identifica la oportunidad de contar con un método para obtener una medida de calidad confiable que permita optimizar la producción, a partir de la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático. Con la finalidad de asegurar su desarrolló, se realiza un análisis preliminar que determine la viabilidad económica de implantarlo, utilizando los indicadores de rentabilidad de la inversión. Se pretende que, este análisis de factibilidad económica, se incorpore a una de las fases de desarrollo del proyecto de investigación denominado “Optimización de producción textil animal a partir de la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático”, encubado en el seno de los Dptos. Mecánica e Industrial desde del GICAPP.
Fil: Abet, Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.
Fil: Arcidiácono, Marcelo J.M.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.
Fil: Carrizo, Blanca Rosa. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.
Fil: Lorenzo, Carmen. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.
Peer Reviewed
Materia
Algoritmo
lanas
vellón
rentabilidad
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2024-04-05T21:20:41Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/10373
Acceder
id RIAUTN_23f893c6094e0dc7a732b2b1ff850409
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/10373
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling Optimización de la producción textil animal : análisis económicoAbet, JorgeArcidiácono, MarceloCarrizo, Blanca RosaLorenzo, CarmenAlgoritmolanasvellónrentabilidadEn los últimos tres años Argentina produjo un promedio anual de 42.000 toneladas de lana base sucia, de los cuales se exportaron 27.877,30 toneladas en el último año. De ese total el 60% corresponde a lanas finas, los que la coloca en el tercer lugar como proveedor de lanas para indumentaria. En la actualidad, la evolución de los precios de venta en dólares americanos las finuras típicas de la producción argentina son muy favorable. Sumado a esto la demanda potencial del producto es elevada y se encuentra respaldada en el crecimiento económico de los países a los que pertenece. En función de las características de la demanda potencial del mercado de lana podemos decir que la calidad es un factor relevante de competitividad. Este factor se encuentra altamente afectado por el método de clasificación del vellón ovino que actualmente exhibe grado de precisión del clasificador de entre 25 a 50% de aciertos, para el caso de carnero y el 75% de aciertos, para el resto de las clases. En el contexto de planteado, se identifica la oportunidad de contar con un método para obtener una medida de calidad confiable que permita optimizar la producción, a partir de la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático. Con la finalidad de asegurar su desarrolló, se realiza un análisis preliminar que determine la viabilidad económica de implantarlo, utilizando los indicadores de rentabilidad de la inversión. Se pretende que, este análisis de factibilidad económica, se incorpore a una de las fases de desarrollo del proyecto de investigación denominado “Optimización de producción textil animal a partir de la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático”, encubado en el seno de los Dptos. Mecánica e Industrial desde del GICAPP.Fil: Abet, Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.Fil: Arcidiácono, Marcelo J.M.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.Fil: Carrizo, Blanca Rosa. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.Fil: Lorenzo, Carmen. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.Peer Reviewed2024-04-05T21:20:41Z2024-04-05T21:20:41Z2021info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articulopdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12272/10373-spainfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-04-05T21:20:41Zhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalCarrizo, Blanca_X_Atribución (Attribution): En cualquier explotación de la obra autorizada por la licencia será necesario reconocer la autoría (obligatoria en todos los casos). _X_No comercial (Non Commercial): La explotación de la obra queda limitada a usos no comerciales. _X_Sin obras derivadas (No Derivate Works): La autorización para explotar la obra no incluye la posibilidad de crear una obra derivada (traducciones, adaptaciones, etc.). _X_Compartir igual (Share Alike): La explotación autorizada incluye la creación de obras derivadas siempre que se mantenga la misma licencia al ser divulgadas.reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-09-24T12:44:56Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/10373instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-09-24 12:44:58.065Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv Optimización de la producción textil animal : análisis económico
title Optimización de la producción textil animal : análisis económico
spellingShingle Optimización de la producción textil animal : análisis económico
Abet, Jorge
Algoritmo
lanas
vellón
rentabilidad
title_short Optimización de la producción textil animal : análisis económico
title_full Optimización de la producción textil animal : análisis económico
title_fullStr Optimización de la producción textil animal : análisis económico
title_full_unstemmed Optimización de la producción textil animal : análisis económico
title_sort Optimización de la producción textil animal : análisis económico
dc.creator.none.fl_str_mv Abet, Jorge
Arcidiácono, Marcelo
Carrizo, Blanca Rosa
Lorenzo, Carmen
author Abet, Jorge
author_facet Abet, Jorge
Arcidiácono, Marcelo
Carrizo, Blanca Rosa
Lorenzo, Carmen
author_role author
author2 Arcidiácono, Marcelo
Carrizo, Blanca Rosa
Lorenzo, Carmen
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Algoritmo
lanas
vellón
rentabilidad
topic Algoritmo
lanas
vellón
rentabilidad
dc.description.none.fl_txt_mv En los últimos tres años Argentina produjo un promedio anual de 42.000 toneladas de lana base sucia, de los cuales se exportaron 27.877,30 toneladas en el último año. De ese total el 60% corresponde a lanas finas, los que la coloca en el tercer lugar como proveedor de lanas para indumentaria. En la actualidad, la evolución de los precios de venta en dólares americanos las finuras típicas de la producción argentina son muy favorable. Sumado a esto la demanda potencial del producto es elevada y se encuentra respaldada en el crecimiento económico de los países a los que pertenece. En función de las características de la demanda potencial del mercado de lana podemos decir que la calidad es un factor relevante de competitividad. Este factor se encuentra altamente afectado por el método de clasificación del vellón ovino que actualmente exhibe grado de precisión del clasificador de entre 25 a 50% de aciertos, para el caso de carnero y el 75% de aciertos, para el resto de las clases. En el contexto de planteado, se identifica la oportunidad de contar con un método para obtener una medida de calidad confiable que permita optimizar la producción, a partir de la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático. Con la finalidad de asegurar su desarrolló, se realiza un análisis preliminar que determine la viabilidad económica de implantarlo, utilizando los indicadores de rentabilidad de la inversión. Se pretende que, este análisis de factibilidad económica, se incorpore a una de las fases de desarrollo del proyecto de investigación denominado “Optimización de producción textil animal a partir de la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático”, encubado en el seno de los Dptos. Mecánica e Industrial desde del GICAPP.
Fil: Abet, Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.
Fil: Arcidiácono, Marcelo J.M.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.
Fil: Carrizo, Blanca Rosa. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.
Fil: Lorenzo, Carmen. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de investigación en control avanzado de procesos y productos. Córdoba; Argentina.
Peer Reviewed
description En los últimos tres años Argentina produjo un promedio anual de 42.000 toneladas de lana base sucia, de los cuales se exportaron 27.877,30 toneladas en el último año. De ese total el 60% corresponde a lanas finas, los que la coloca en el tercer lugar como proveedor de lanas para indumentaria. En la actualidad, la evolución de los precios de venta en dólares americanos las finuras típicas de la producción argentina son muy favorable. Sumado a esto la demanda potencial del producto es elevada y se encuentra respaldada en el crecimiento económico de los países a los que pertenece. En función de las características de la demanda potencial del mercado de lana podemos decir que la calidad es un factor relevante de competitividad. Este factor se encuentra altamente afectado por el método de clasificación del vellón ovino que actualmente exhibe grado de precisión del clasificador de entre 25 a 50% de aciertos, para el caso de carnero y el 75% de aciertos, para el resto de las clases. En el contexto de planteado, se identifica la oportunidad de contar con un método para obtener una medida de calidad confiable que permita optimizar la producción, a partir de la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático. Con la finalidad de asegurar su desarrolló, se realiza un análisis preliminar que determine la viabilidad económica de implantarlo, utilizando los indicadores de rentabilidad de la inversión. Se pretende que, este análisis de factibilidad económica, se incorpore a una de las fases de desarrollo del proyecto de investigación denominado “Optimización de producción textil animal a partir de la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático”, encubado en el seno de los Dptos. Mecánica e Industrial desde del GICAPP.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021
2024-04-05T21:20:41Z
2024-04-05T21:20:41Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12272/10373
-
url http://hdl.handle.net/20.500.12272/10373
identifier_str_mv -
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
2024-04-05T21:20:41Z
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Carrizo, Blanca
_X_Atribución (Attribution): En cualquier explotación de la obra autorizada por la licencia será necesario reconocer la autoría (obligatoria en todos los casos). _X_No comercial (Non Commercial): La explotación de la obra queda limitada a usos no comerciales. _X_Sin obras derivadas (No Derivate Works): La autorización para explotar la obra no incluye la posibilidad de crear una obra derivada (traducciones, adaptaciones, etc.). _X_Compartir igual (Share Alike): La explotación autorizada incluye la creación de obras derivadas siempre que se mantenga la misma licencia al ser divulgadas.
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv 2024-04-05T21:20:41Z
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Carrizo, Blanca
_X_Atribución (Attribution): En cualquier explotación de la obra autorizada por la licencia será necesario reconocer la autoría (obligatoria en todos los casos). _X_No comercial (Non Commercial): La explotación de la obra queda limitada a usos no comerciales. _X_Sin obras derivadas (No Derivate Works): La autorización para explotar la obra no incluye la posibilidad de crear una obra derivada (traducciones, adaptaciones, etc.). _X_Compartir igual (Share Alike): La explotación autorizada incluye la creación de obras derivadas siempre que se mantenga la misma licencia al ser divulgadas.
dc.format.none.fl_str_mv pdf
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname:Universidad Tecnológica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
collection Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname_str Universidad Tecnológica Nacional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional
repository.mail.fl_str_mv gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar
_version_ 1877230891340660736
score 13.265058

Publicaciones similares