[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125278-es":3,"doc-seo-125278-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},125278,2336475104042,"Skyler","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c32af1715be0?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786537525561427321",41,"Investigación e Informes","Desarrollo de un modelo de Machine Learning para la detección de anomalías en Chancadores Primarios en la etapa de Chancado de extracción de cobre","En el exigente entorno de la industria minera, se vuelve clave asegurar la eficiencia operativa y reducir interrupciones no planificadas mediante tecnologías avanzadas. Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de machine learning basado en una red neuronal Autoencoder para la detección temprana de anomalías en chancadores primarios, componentes críticos del proceso de extracción. La solución se valida con apoyo de expertos y permite monitorear y planificar con antelación, habilitando mantenimiento proactivo. Su implementación en una mina de cobre demuestra mejora en confiabilidad y ofrece un enfoque replicable para otras áreas industriales.","UNIVERSIDAD PERUANA DE CIENCIAS APLICADAS  \nFACULTAD DE INGENIERÍA  \nPROGRAMA ACADÉMICO DE INGENIERÍA ELECTRONICA  \nDesarrollo de un modelo de Machine Learning para la detección de anomalías en Chancadores Primarios en la etapa de Chancado de extracción de cobre  \nTRABAJO DE SUFICIENCIA PROFESIONAL  \nPara optar el título profesional de Ingeniero de Electrónico  \nAUTOR(ES)  \nSánchez Portella, Diego André (0009-0002-6262-556X)  \nRivera Vasquez, Luis Emerson (0009-0006-9529-783X)  \nASESOR  \nDávila Tello, Luis Fernando (0009-0005-7528-8365)  \nLima, 19 de junio del 2024  \nDEDICATORIA  \nDedico el presente trabajo a mis padres, quienes con esfuerzoy sacrificio me brindaron laoportunidad de estudiar la carrera que me apasiona; su dedicacióny apoyo incondicional han sido fundamentales para alcanzar esta meta. A mis hermanos, los aliento a seguirluchandopor sus sueños y metas, reflejando en ellos las aspiraciones que juntos perseguimos. A mi esposa Fiorella, mi pilar y constante fuente de inspiración, cuyo amor, apoyo y confianza inquebrantables han sido esenciales para que pueda cerrar este capítulo en mi carrera profesional; graciaspor estar a mi lado en cada paso de este camino y por creer en mí cuando más lo necesitaba.  \nDiego Sánchez Portella  \nEl presente trabajo lo dedico a mis padres, por su gran apoyo y confianza en poder seguir mis estudios, me demuestran cada día que con esfuerzoy perseverancia se puede lograr las metas propuestas.  \nLuis Emerson Rivera Vasquez  \nAgradecimientos  \nA lo largo del desarrollo de este trabajo de suficiencia profesional, queremos expresar nuestra profunda gratitud a diversas entidades y personas que han sido fundamentales para la realización de este proyecto.  \nEn primer lugar, extendemos nuestro agradecimiento a la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas por brindarnos la oportunidad de estudiar esta carrera y facilitar este programa. La institución nos proporcionó el entorno académico adecuado y los recursos necesarios para llevar a cabo este trabajo.  \nNuestro más sincero agradecimiento va dirigido a nuestro asesor de tesis, Luis Dávilay el coordinador del programa Mirko Klusmann, cuya dedicación, orientación y apoyo constante en las sesiones fueron esenciales en cada fase de este proceso. Sus valiososcomentarios y conocimientos enriquecieron significativamente nuestro trabajo.  \nPor último, deseamos también agradecer al equipo de trabajo que por su colaboracióny por permitirnos comentar su experiencia en el desarrollo de soluciones con machine Learning en la industria minera, lo cual fue crucial para la recopilación de datos.  \nMuchas gracias.  \nResumen  \nEn el exigente entorno de la industria minera, garantizar la eficiencia operativa y minimizar las interrupciones no planificadas es de vital importancia. En respuesta a esta necesidad, se ha vuelto fundamental adoptar tecnologías avanzadas, donde el machine learning desempeña un papel crucial para asegurar la confiabilidad de los equipos críticos.  \nEn este contexto, se ha desarrollado un modelo de machine learning basado en una red neuronal 'Autoencoder' para la detección temprana de anomalías en los chancadores primarios, componentes clave en el proceso minero. Este trabajo técnico detalla la aplicaciónde técnicas avanzadas de aprendizaje automático para fortalecer la detección y prevenciónde fallos, así como su impacto en la operación minera.  \nEste proyecto específico implica el desarrollo de un modelo de detección temprana de anomalías para un equipo crítico en las operaciones mineras, como son los chancadores primarios. Tras varias sesiones de trabajo con expertos en la operación y mantenimiento del equipo, se validó el modelo, lo que permite monitorear y planificar en tiempo oportuno las anomalías a fin de prevenir paradas no planificadas.  \nEste enfoque se ha implementado con éxito enunamina de cobre, lo que hahabilitado un monitoreo de las anomalías en el chancador primario y la planificación proactiva de mantenimiento basado en l","cbCairzey1my6Rb2","https://ap.wps.com/l/cbCairzey1my6Rb2","pdf",2666332,2,1,66,"Spanish","es",110,"# Resumen\n## Contexto y necesidad operativa\n## Desarrollo del modelo Autoencoder\n## Validación y aplicación en mina de cobre\n# Palabras clave","[{\"question\":\"Qué problema aborda el trabajo sobre machine learning en chancadores primarios?\",\"answer\":\"Busca mejorar la eficiencia operativa y reducir paradas no planificadas detectando anomalías de forma temprana en chancadores primarios mediante un modelo de machine learning.\"},{\"question\":\"Qué enfoque de red 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