Diseño de un modelo para el control del consumo de filtros y lubricantes del equipo caminero y maquinaria pesada del GAD del Cantón La Maná mediante algoritmos de inteligencia artificial

Abstract

El objetivo principal de este estudio fue dise˜nar un modelo matemático utilizando algoritmos de inteligencia artificial para predecir el consumo de lubricantes en la maquinaria pesada del GAD del Cantón La Maná. Para ello se recopilo información de diferentes tipos de algoritmos de inteligencia artificial que podrían ser útiles para la predicción de consumo, y se eligió la red neuronal artificial no lineal autorregresiva como la mejor opción. La información utilizada en este estudio fue obtenida de los registros diarios de la Unidad de Transporte y Maquinaria del GAD Municipal La Maná en los años 2018 y 2019, donde se registraron los kilometrajes y horómetros diarios al inicio y al final de la jornada laboral. La precisión del modelo se evaluó mediante el cálculo del error medio cuadr´atico (MSE), que mide la diferencia cuadrática promedio entre los valores predichos y los valores reales. Los resultados mostraron que la red neuronal que utiliza el algoritmo Retropropagación Levenberg-Marquardt con la arquitectura 128, 64 en las capas ocultas de la red neuronal fue el mejor modelo, con un MSE de 0.000301. En resumen, se concluye que el modelo de red neuronal no lineal autorregresiva puede ser una herramienta ´util para predecir el kilometraje y hor´ometro de las maquinaria pesada, y por ende estimar el consumo de lubricantes, lo que podría permitir una mejor planificación y optimizaci´on del uso de lubricantes.