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Implementación de modelos predictivos para incrementar las ventas de jugos en LEYDE S.A.
(Universidad Tecnológica Centroamericana UNITEC, 2025-06-20) Jesus Javier Torres Torres; Erik Manuel Sierra Sierra; Marvin Roberto Mendoza Valencia
El presente trabajo se enfocó en reducir el consumo de carbonato de calcio en calderas de lecho fluidizado, manteniendo las emisiones de dióxido de azufre (SO₂) dentro de los límites normativos. El objetivo principal fue optimizar las condiciones operativas mediante el uso de herramientas tecnológicas y técnicas de modelado predictivo. La metodología incluyó un análisis cuantitativo que evaluó variables como el exceso de oxígeno, la presión diferencial y la temperatura, combinadas con modelos de regresión polinomial y algoritmos de machine learning como Random Forest. Los resultados destacaron que el modelo polinomial explicó el 58% de la variabilidad en las emisiones, mientras que Random Forest clasificó eficazmente escenarios óptimos y no óptimos. Se concluyó que estas herramientas permitieron reducir costos operativos y cumplir con normativas ambientales, recomendando su implementación en industrias similares.