Examinando por Materia "SARIMA"

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    PublicaciónSólo datos
    Modelos de series temporales para pronóstico de la demanda eléctrica del sector de explotación de minas y canteras en Colombia
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2020-12-31) Mariño, Maria D.; Arango, Adriana; Lotero, Laura; Jimenez, Maritza
    Pronosticar la demanda eléctrica es de suma importancia para la planeación estratégica de una nación. La literatura ofrece múltiples acercamientos para el desarrollo de modelos de pronóstico enfocados principalmente en la demanda nacional agregada, dejando de lado los análisis sectoriales, en particular a los sectores no residenciales. En este artículo, utilizando la metodología de análisis de Series de Tiempo, se ajustan, validan y comparan tres diferentes modelos para pronosticar la demanda eléctrica del sector minas y canteras, uno de los más representativos en el consumo eléctrico colombiano. Los modelos ajustados incluyen un modelo de componentes aditivo, un SARIMA y un Holt Wiatednters. Los resultados indican que el modelo que presenta un menor error de pronóstico es el modelo Holt Winters.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Sistema de pronóstico de demanda y programación de producción eficiente para optimizar la cadena de suministro en la empresa Los Ahumadores de Chaquiro SAS
    (Universidad EIA, 2024) García Rojas, Paula Valentina; Sierra, Jorge Enrique
    RESUMEN: La empresa Loa Ahumadores de Chaquiro enfrenta desafíos significativos en la previsión de la demanda y la planificación de la producción, lo que afecta su eficiencia operativa y rentabilidad. Actualmente, estas tareas se realizan utilizando hojas de cálculo de Excel, lo que ha resultado en pronósticos imprecisos y problemas de inventario, como excedentes y escasez de productos. Este trabajo de grado aborda la necesidad de mejorar la precisión en la previsión de la demanda y la planificación de la producción para optimizar la cadena de suministro de la empresa. Para resolver este problema, se diseñó un modelo de pronóstico utilizando la técnica SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average), que permite capturar tanto la estacionalidad como las tendencias en las ventas de los productos. El modelo fue validado mediante un proceso de backtesting, que mostró una mejora en la precisión de los pronósticos, especialmente para productos con demanda más estable. Sin embargo, se identificaron limitaciones en productos con alta volatilidad en la demanda, lo que sugiere la necesidad de explorar modelos adicionales o híbridos en el futuro. Además, se desarrolló un sistema de programación de producción basado en la metodología MRP (Material Requirements Planning), adaptado a las necesidades específicas de la empresa. Este sistema permite una sincronización precisa entre la producción y la demanda proyectada, optimizando el uso de recursos y mejorando la gestión de inventarios. La capacidad de ajustar la producción diaria según las demandas cambiantes del mercado proporciona a la empresa una mayor flexibilidad y capacidad de respuesta, lo que es crucial para mantener la competitividad. El modelo y el sistema se entregaron en formato Excel, con macros integradas para facilitar su uso por parte del personal de la empresa, sin necesidad de conocimientos avanzados en programación. Esta solución práctica y accesible permitirá a Los Ahumadores de Chaquiro mejorar su capacidad de respuesta ante las fluctuaciones del mercado y mantener su competitividad. La entrega del modelo en un formato fácil de usar asegura que el equipo de la empresa pueda actualizar los datos de ventas históricos y generar pronósticos mensuales o anuales de manera sencilla, permitiendo ajustes rápidos a las proyecciones según los datos más recientes. En conclusión, el modelo SARIMA y el sistema de programación de producción desarrollados en este trabajo de grado ofrecen a Los Ahumadores de Chaquiro herramientas valiosas para mejorar la precisión de sus pronósticos de demanda y la eficiencia de su producción. A pesar de las limitaciones encontradas en productos con alta volatilidad en la demanda, las soluciones propuestas proporcionan una base sólida para la toma de decisiones estratégicas y la optimización de recursos. Con un monitoreo adecuado y ajustes periódicos, estas herramientas pueden contribuir significativamente a la mejora de la eficiencia operativa y la rentabilidad de la empresa.