Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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Autorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Bautista Marin, Edinson SamirTemasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Procesamiento de datos

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    Data science como base en la toma de decisiones para una gestión eficiente de las perforadoras de producción en una mina superficial a gran escala
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-04-25) Tarrillo Silva, Jheran Brenner; Bautista Marin, Edinson Samir; Guzmán Córdova, Maribel Giovana
    El mundo es hoy en día una revolución de datos; es por ello, que todas las industrias se ven enfrentadas a un gran desafío, el cual es la transformación digital a fin de obtener el mayor beneficio de estos grandes volúmenes de datos que esta pueda generar. La digitalización se refiere a la manera en que los datos se almacenan, gestionan y utilizan. Con la cantidad de datos generados cada minuto, las industrias deben capitalizar este nuevo paradigma para diseñar cada vez más innovadoras capacidades analíticas. Para las empresas la data se ha convertido en un activo fundamental, debido a que la calidad y cantidad de la misma influye en su valoración. La Ciencia de Datos o Data Science posibilita crear conocimiento de negocio, optimizando de esta manera la toma de decisiones y extrayendo información que se encuentra oculta entre los datos generados por una empresa. En minería, se puede observar un considerable rezago en la adopción de la digitalización comparado con otras industrias como la construcción, el retail o la industria financiera; sin embargo, a nivel global se evidencia una preocupación por reducir esta brecha. El beneficio para la industria minera se puede dar en términos de una mejor gestión de las operaciones, el mantenimiento de equipo pesado, la seguridad y la productividad. La productividad se puede ver incrementada gracias a una toma eficiente de decisiones operativas en el momento adecuado, de esta manera los inventarios de productos por vender de la empresa (stock piles) se pueden ver incrementados, así como los costos unitarios del proceso productivo se logran disminuir, por ende, la rentabilidad y valor de mercado de la minera se maximiza. Identificar qué etapas se deben seguir para abordar un proyecto de Data Science es esencial para estructurar y analizar los recursos necesarios y la fase en la cual tendrán una mayor implicancia; es por ello, que la presente tesis brindará una metodología adecuada para la implementación de este tipo de proyecto en una operación de Minería Superficial, con el objetivo de agregar valor a la empresa mediante el incremento de activos corrientes (stock piles) a través de la optimización del proceso de perforación, primer proceso en la cadena de valor de una empresa minera.