Análisis de Caídas de Pureza PSA

Se realiza un análisis comparativo caídas de pureza para las zafras del 2022 al 2025.

library(dplyr)
library(ggplot2)

dataset <- read.csv(file = 'C:/Users/sbarrios/OneDrive - Universidad Galileo/Data Science/R/Proyectos/Pantaleon/Purezas PSA/2025/Data/Recuperacion Global Core 2025.csv')

# Caídas de Pureza
dataset$Caida_core_primario <- dataset$Pureza_Jugo_del_core__5931 - dataset$Pureza_Jugo_primario_2099
dataset$Caida_primario_diluido <- dataset$Pureza_Jugo_primario_2099 - dataset$Pureza_Jugo_diluido_1459
dataset$Caida_claro_diluido <- dataset$Pureza_Jugo_claro_2101 - dataset$Pureza_Jugo_diluido_1459
dataset$Caida_meladura_claro <- dataset$Pureza_Jugo_claro_2101 - dataset$Pureza_Meladura_evaporada_2103
dataset$Caida_meladura_meladuraclarificada <- dataset$Pureza_Meladura_clarificada_2764 - dataset$Pureza_Meladura_evaporada_2103

dataset

df_2022 <- filter(dataset,Zafra==2022)
df_2023 <- filter(dataset,Zafra==2023)
df_2024 <- filter(dataset,Zafra==2024)
df_2025 <- filter(dataset,Zafra==2025)

Funciones de Densidad: Caída de Pureza Jugo Core a Jugo Primario

df1 <- data.frame(caida_pureza = df_2022$Caida_core_primario,zafra=rep('2022', dim(df_2022)[1]))
df2 <- data.frame(caida_pureza = df_2023$Caida_core_primario,zafra=rep('2023', dim(df_2023)[1]))
df3 <- data.frame(caida_pureza = df_2024$Caida_core_primario,zafra=rep('2024', dim(df_2024)[1]))
df4 <- data.frame(caida_pureza = df_2025$Caida_core_primario,zafra=rep('2025', dim(df_2025)[1]))

df_core_primario <- data.frame("Zafra" = c("2022","2023","2024","2025"), 
                      "Media" = c(mean(df1$caida_pureza),mean(df2$caida_pureza),mean(df3$caida_pureza),mean(df4$caida_pureza)),
                      "Mediana" = c(median(df1$caida_pureza),median(df2$caida_pureza),median(df3$caida_pureza),median(df4$caida_pureza)),
                      "Desv. Estándar" = c(sd(df1$caida_pureza),sd(df2$caida_pureza),sd(df3$caida_pureza),sd(df4$caida_pureza))
                      )

df_core_primario

ggplot() + 
  geom_density(data = df1, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) + 
  geom_density(data = df2, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  geom_density(data = df3, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  geom_density(data = df4, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  ggtitle("Caída de Pureza Core - Primario")

Puede observarse que en las últimas 4 Zafras, el desempeño de la zafra 2025 ha sido superior, mostrando la menor caída promedio Core a Primario.

df1 <- data.frame(caida_pureza = df_2022$Caida_primario_diluido,zafra=rep('2022', dim(df_2022)[1]))
df2 <- data.frame(caida_pureza = df_2023$Caida_primario_diluido,zafra=rep('2023', dim(df_2023)[1]))
df2 <- filter(df2, df2$caida_pureza < 50)
df3 <- data.frame(caida_pureza = df_2024$Caida_primario_diluido,zafra=rep('2024', dim(df_2024)[1]))
df4 <- data.frame(caida_pureza = df_2025$Caida_primario_diluido,zafra=rep('2025', dim(df_2025)[1]))


df_primario_diluido <- data.frame("Zafra" = c("2022","2023","2024","2025"), 
                      "Media" = c(mean(df1$caida_pureza),mean(df2$caida_pureza),mean(df3$caida_pureza),mean(df4$caida_pureza)),
                      "Mediana" = c(median(df1$caida_pureza),median(df2$caida_pureza),median(df3$caida_pureza),median(df4$caida_pureza)),
                      "Desv. Estándar" = c(sd(df1$caida_pureza),sd(df2$caida_pureza),sd(df3$caida_pureza),sd(df4$caida_pureza))
                      )

df_primario_diluido

ggplot() + 
  geom_density(data = df1, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) + 
  geom_density(data = df2, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  geom_density(data = df3, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  geom_density(data = df4, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  ggtitle("Caída de Pureza Primario - Diluido")

Puede observarse que en las últimas 4 Zafras, el desempeño de la zafra 2025 ha sido superior, mostrando la menor caída promedio Primario a Diluido.

df1 <- data.frame(caida_pureza = df_2022$Caida_claro_diluido,zafra=rep('2022', dim(df_2022)[1]))
df2 <- data.frame(caida_pureza = df_2023$Caida_claro_diluido,zafra=rep('2023', dim(df_2023)[1]))
df2 <- filter(df2, df2$caida_pureza < 50)
df3 <- data.frame(caida_pureza = df_2024$Caida_claro_diluido,zafra=rep('2024', dim(df_2024)[1]))
df4 <- data.frame(caida_pureza = df_2025$Caida_claro_diluido,zafra=rep('2025', dim(df_2025)[1]))


df_claro_diluido <- data.frame("Zafra" = c("2022","2023","2024","2025"), 
                      "Media" = c(mean(df1$caida_pureza),mean(df2$caida_pureza),mean(df3$caida_pureza),mean(df4$caida_pureza)),
                      "Mediana" = c(median(df1$caida_pureza),median(df2$caida_pureza),median(df3$caida_pureza),median(df4$caida_pureza)),
                      "Desv. Estándar" = c(sd(df1$caida_pureza),sd(df2$caida_pureza),sd(df3$caida_pureza),sd(df4$caida_pureza))
                      )

df_claro_diluido

ggplot() + 
  geom_density(data = df1, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) + 
  geom_density(data = df2, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  geom_density(data = df3, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  geom_density(data = df4, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  ggtitle("Caída de Pureza Claro - Diluido")

Puede observarse que en las últimas 4 Zafras, el desempeño de la zafra 2025 ha sido inferior, mostrando la menor caída promedio Claro a Diluido. Se espera que esta diferencia sea lo más positiva posible, pues es un indicador de desempeño de la clarificación de jugo (remoción de impurezas).

df1 <- data.frame(caida_pureza = df_2022$Caida_meladura_claro,zafra=rep('2022', dim(df_2022)[1]))
df2 <- data.frame(caida_pureza = df_2023$Caida_meladura_claro,zafra=rep('2023', dim(df_2023)[1]))
df2 <- filter(df2, df2$caida_pureza < 50)
df3 <- data.frame(caida_pureza = df_2024$Caida_meladura_claro,zafra=rep('2024', dim(df_2024)[1]))
df4 <- data.frame(caida_pureza = df_2025$Caida_meladura_claro,zafra=rep('2025', dim(df_2025)[1]))


df_meladura_claro <- data.frame("Zafra" = c("2022","2023","2024","2025"), 
                      "Media" = c(mean(df1$caida_pureza),mean(df2$caida_pureza),mean(df3$caida_pureza),mean(df4$caida_pureza)),
                      "Mediana" = c(median(df1$caida_pureza),median(df2$caida_pureza),median(df3$caida_pureza),median(df4$caida_pureza)),
                      "Desv. Estándar" = c(sd(df1$caida_pureza),sd(df2$caida_pureza),sd(df3$caida_pureza),sd(df4$caida_pureza))
                      )

df_meladura_claro

ggplot() + 
  geom_density(data = df1, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) + 
  geom_density(data = df2, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  geom_density(data = df3, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  geom_density(data = df4, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  ggtitle("Caída de Pureza Meladura - Claro")

Puede observarse que en las últimas 4 Zafras, el desempeño de la zafra 2025 ha sido promedio, mostrando una caída promedio Meladura a Claro muy similar a las zafras 2022 y 2023. La mejor zafra fue la del año anterior 2024.

df1 <- data.frame(caida_pureza = df_2022$Caida_meladura_meladuraclarificada,zafra=rep('2022', dim(df_2022)[1]))
df2 <- data.frame(caida_pureza = df_2023$Caida_meladura_meladuraclarificada,zafra=rep('2023', dim(df_2023)[1]))
#df2 <- filter(df2, df2$caida_pureza < 50)
df3 <- data.frame(caida_pureza = df_2024$Caida_meladura_meladuraclarificada,zafra=rep('2024', dim(df_2024)[1]))
df4 <- data.frame(caida_pureza = df_2025$Caida_meladura_meladuraclarificada,zafra=rep('2025', dim(df_2025)[1]))


df_meladuraclarificada_meladura <- data.frame("Zafra" = c("2022","2023","2024","2025"), 
                      "Media" = c(mean(df1$caida_pureza),mean(df2$caida_pureza),mean(df3$caida_pureza),mean(df4$caida_pureza)),
                      "Mediana" = c(median(df1$caida_pureza),median(df2$caida_pureza),median(df3$caida_pureza),median(df4$caida_pureza)),
                      "Desv. Estándar" = c(sd(df1$caida_pureza),sd(df2$caida_pureza),sd(df3$caida_pureza),sd(df4$caida_pureza))
                      )

df_meladuraclarificada_meladura

ggplot() + 
  geom_density(data = df1, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) + 
  geom_density(data = df2, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  geom_density(data = df3, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  geom_density(data = df4, aes(x = caida_pureza,fill=zafra),alpha=0.7) +
  ggtitle("Caída de Pureza Meladura Clarificada - Meladura")

Puede observarse que en las últimas 4 Zafras, el desempeño de la zafra 2025 ha sido superior, mostrando la mejor caída Meladura Clarificada a Meladura. Se espera que este valor sea lo más positivo posible pues es un indicador de desempeño de la Clarificación de Meladura (remoción de impurezas).

Resumen

La zafra 2025 muestra las caídas de pureza más favorables comparando las últimas cuatro zafras, a excepción de la clarificación de jugo donde el incremento de pureza ha sido el más bajo.