Implementación de modelos de aprendizaje automático para predicción de abastecimiento de agua: un enfoque de pensamiento basado en el riesgo en la agroindustria

Abstract

La gestión adecuada del recurso hídrico en las organizaciones es crucial para evitar consecuencias negativas, como la interrupción de operaciones por escasez de agua. Un enfoque sistemático y sostenible es imperativo para asegurar la continuidad y eficiencia empresarial, así como para proteger este recurso para las futuras generaciones. La falta de gestión eficiente del recurso hídrico podría desencadenar crisis catastróficas, lo que subraya la urgencia de actuar. El pronóstico del consumo de agua, especialmente mediante el análisis de series temporales, es fundamental para tomar decisiones informadas y gestionar eficazmente este recurso. Las empresas enfrentan el desafío de optimizar operaciones frente a la incertidumbre del suministro de agua, lo que hace vital la implementación de modelos de aprendizaje automático para la predicción precisa del consumo. Este artículo propone un enfoque basado en el riesgo y el uso de modelos de aprendizaje automático para desarrollar un sistema de alerta temprana, con el fin de anticipar y mitigar interrupciones en el suministro de agua, garantizando así la continuidad operativa y la gestión efectiva de este recurso vital.