Detección de fuga de operarios en una empresa del sector minero utilizando minería de datos
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Aburto Lafourcade, Luis
Author
dc.contributor.author
Jara Díaz, Roberto Ignacio
Staff editor
dc.contributor.editor
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editor
dc.contributor.editor
Departamento de Ingeniería Industrial
Associate professor
dc.contributor.other
Weber Haas, Richard
Associate professor
dc.contributor.other
Conde Donoso, Sebastián
Admission date
dc.date.accessioned
2016-03-22T19:10:48Z
Available date
dc.date.available
2016-03-22T19:10:48Z
Publication date
dc.date.issued
2015
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/137319
General note
dc.description
Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial
Abstract
dc.description.abstract
El sector minero en Chile actualmente vive un periodo complejo que se debe en gran parte a la tendencia a la baja del precio del cobre y el aumento de los costos de explotación, por lo que se hace necesario innovar en los procesos para mantenerse competitivo en la industria. Uno de los desafíos principales se encuentra en la gestión de Recursos Humanos. En particular, Chile presentará un creciente déficit de operarios especialistas en el rubro durante la próxima década, por lo que se hace relevante conocer bien su comportamiento para evitar los desajustes en la planificación de explotación de un yacimiento. Este estudio afronta el problema desde la minería de datos, aplicados a una faena de la mediana minería chilena.
Siguiendo la metodología KDD se analizaron datos históricos de los operarios de la empresa correspondientes a datos demográficos, capacitaciones y licencias, además de fuentes gratuitas de datos externos como el valor del cobre, para poder conocer de mejor manera cómo ha sido el comportamiento de renuncia de los operarios durante los años de funcionamiento de esta faena minera.
Para el desarrollo del proyecto, se utilizaron tanto modelos paramétricos como no paramétricos sobre una variable objetivo de tres clases: Permanencia en la empresa, Renuncia Voluntaria y Despido. Si bien, el objetivo del proyecto no es predecir los despidos dentro de la compañía, se hace necesario distinguir este comportamiento del resto para tener una mejor comprensión del problema global: La rotación del personal. El modelo seleccionado para este caso fue Incremento de Gradiente (Gradient Boosting), el cual basa su funcionamiento en modelos débiles para construir secuencialmente un modelo que minimice una función de pérdida. Con esto, se obtuvo una precisión general del modelo de un 86% sobre datos de prueba.
Las principales conclusiones de este estudio apuntan hacia la actual gestión de capacitaciones de los empleados de la faena. Se observa que aquellas personas que presentan mejor índice de aprobación y asistencia a las capacitaciones financiadas por la empresa poseen una probabilidad mayor a renunciar a su cargo. Según estudios de psicología laboral, casos como estos se pueden encontrar en empresas que son vistas como semilleros de empleados donde los empleados saben que pueden encontrar un buen ambiente de aprendizaje y perfeccionamiento, pero que al mismo tiempo, no permiten mucha movilidad dentro de la organización. En consecuencia, estas personas que poseen ahora una mejor empleabilidad debido a los conocimientos y experiencia adquirida, comenzarán a buscar un nuevo empleo donde se les ofrezcan estas oportunidades de crecimiento.