Análisis de variables en producción de leche bovina aplicando cadenas de Markov y lógica difusa
- Autores
- Matassa, Marcelo Daniel; Xodo, Daniel; Moro, Nicolás
- Año de publicación
- 2025
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- informe técnico
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La producción de leche bovina está 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. Determinar los riesgos asociados según las condiciones con distintos tipos de variables en estudio es de suma importancia para la actividad en el sector y afecta 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. El presente trabajo presenta alternativas de clasificación de riesgos por área o sector determinado a partir de la combinación de las variables mediante cadenas de Markov y lógica difusa, observando los resultados obtenidos para determinar acciones de manejo. Los datos a utilizar son información del Servicio Meteorológico Nacional, de la oficina local de INTA y datos de productores de la región. Las diferencias en resultados a obtener por la influencia de las precipitaciones en diferentes temporadas (considerando la afectación en el ITH) podrá justificar el desarrollo de un soft que permita anticipar decisiones como por el ejemplo el tipo de alimentación, los cuidados sanitarios, etc) La aplicación de cadenas de Markov y análisis mediante lógica difusa (Fuzzy Logic) de la incidencia de los distintos factores , permitirá anticipar las condiciones de riesgo a la producción de leche bovina facilitando las acciones acordes a las condiciones de uso determinando las decisiones para el manejo del tambo
Fil: Matassa, Marcelo Daniel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen; Argentina.
Fil: Xodo, Daniel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen; Argentina.
Fil: Moro, Nicolás. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen; Argentina. - Materia
-
Variables
Productividad
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Lógica difusa - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Institución
- Universidad Tecnológica Nacional
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Análisis de variables en producción de leche bovina aplicando cadenas de Markov y lógica difusaMatassa, Marcelo DanielXodo, DanielMoro, NicolásVariablesProductividadRiesgosCadena de markovLógica difusaLa producción de leche bovina está 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. Determinar los riesgos asociados según las condiciones con distintos tipos de variables en estudio es de suma importancia para la actividad en el sector y afecta 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. El presente trabajo presenta alternativas de clasificación de riesgos por área o sector determinado a partir de la combinación de las variables mediante cadenas de Markov y lógica difusa, observando los resultados obtenidos para determinar acciones de manejo. Los datos a utilizar son información del Servicio Meteorológico Nacional, de la oficina local de INTA y datos de productores de la región. Las diferencias en resultados a obtener por la influencia de las precipitaciones en diferentes temporadas (considerando la afectación en el ITH) podrá justificar el desarrollo de un soft que permita anticipar decisiones como por el ejemplo el tipo de alimentación, los cuidados sanitarios, etc) La aplicación de cadenas de Markov y análisis mediante lógica difusa (Fuzzy Logic) de la incidencia de los distintos factores , permitirá anticipar las condiciones de riesgo a la producción de leche bovina facilitando las acciones acordes a las condiciones de uso determinando las decisiones para el manejo del tamboFil: Matassa, Marcelo Daniel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen; Argentina.Fil: Xodo, Daniel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen; Argentina.Fil: Moro, Nicolás. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Trenque Lauquen; Argentina.COINI 20252025-11-17T23:02:27Z2025info:eu-repo/semantics/reportinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18ghinfo:ar-repo/semantics/informeTecnicopdfapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12272/14208spainfo:eu-repo/semantics/openAccessCreative commonsreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-10-01T11:58:23Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14208instacron: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:a2026-10-01 11:58:23.838Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse |
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La producción de leche bovina está 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. Determinar los riesgos asociados según las condiciones con distintos tipos de variables en estudio es de suma importancia para la actividad en el sector y afecta 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. El presente trabajo presenta alternativas de clasificación de riesgos por área o sector determinado a partir de la combinación de las variables mediante cadenas de Markov y lógica difusa, observando los resultados obtenidos para determinar acciones de manejo. Los datos a utilizar son información del Servicio Meteorológico Nacional, de la oficina local de INTA y datos de productores de la región. Las diferencias en resultados a obtener por la influencia de las precipitaciones en diferentes temporadas (considerando la afectación en el ITH) podrá justificar el desarrollo de un soft que permita anticipar decisiones como por el ejemplo el tipo de alimentación, los cuidados sanitarios, etc) La aplicación de cadenas de Markov y análisis mediante lógica difusa (Fuzzy Logic) de la incidencia de los distintos factores , permitirá anticipar las condiciones de riesgo a la producción de leche bovina facilitando las acciones acordes a las condiciones de uso determinando las decisiones para el manejo del tambo |
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