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Sembrando datos, cosechando decisiones
Corneo Lladhon, Agustina Luján Parpaglioni, Antonieta Romero, Manuela María
Corneo Lladhon, Agustina Luján
Parpaglioni, Antonieta
Romero, Manuela María
Type
Proyecto final de grado
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Abstract
En el sector agroindustrial, la planificación de la producción de híbridos de maíz presenta desafíos significativos debido a la variabilidad climática, la integración limitada entre áreas y la ausencia de herramientas analíticas avanzadas. Este trabajo desarrolla un modelo predictivo de demanda basado en técnicas de machine learning, que integra datos históricos de ventas, variables climáticas y factores comerciales. El objetivo es estimar con un año de anticipación la cantidad de bolsas de 80.000 semillas a producir por región y campaña, optimizando el uso de recursos productivos y financieros.
Description
Date
2025-08-08
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Journal Issue
Keywords
AGRONEGOCIOS, MODELO PRODUCTIVO, PRONÓSTICO DE DEMANDA, REDUCCIÓN DE PÉRDIDAS, MACHINE LEARNING