Elaboración de un modelo de logística 4.0 para la predicción de costos de operación en un proyecto de construcción de una presa de relaves para la Sociedad Minera Cerro Verde S.A.A., Arequipa 2021

Abstract

El presente trabajo de tesis tiene como objetivo elaborar un modelo de logística 4.0 para la predicción de costos de operación de una presa de relaves en la Sociedad Minera Cerro Verde S.A., para esto se utilizó una red neuronal recurrente LSTM con 120 neuronas, la base de datos que se manejo para realizar el entrenamiento y prueba constó de 19 variables independiente y 1 variable respuesta; que, de las independientes se redujeron a 7 variables dado el análisis de significancia que tuvieron sobre la variable respuesta. Así mismo, dicho entrenamiento se llevo a cabo dentro de uno de los servicios que brinda Google, que es Google Collaboratory, en donde se logró utilizar un acelerador de procesamiento (GPU) para optimizar el tiempo de entrenamiento de los datos. Como resultado del entrenamiento se obtuvo que al momento de hacer una predicción de los últimos 10 meses se obtiene un error (RMSE) de cerca de 500,000 nuevos soles. Dicho error y comportamiento en las predicciones puede deberse a la presencia de datos anómalos durante la pandemia, ya que, en esa temporada se aplicaron restricciones de movilización entre la población. Sin embargo, se puede observar un gran potencial en la aplicación de dichos modelos de logística 4.0, lo que significa en una gran y útil herramienta para la empresa al momento de estimar los costos.