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Título : Estimación de la demanda de transporte en un operador logístico con servicio de carga pesada
Autor : Balcázar Arévalo, José Antonio
Reyes Vera, José Daniel
Martin, Carlos, Director
Palabras clave : Empresa
Clientes
Planeación de operaciones
Servicio de transporte
Fecha de publicación : 2019
Editorial : ESPOL. FCNM
Citación : Balcázar, J.; Reyes, J. (2019). Estimación de la demanda de transporte en un operador logístico con servicio de carga pesada. [Tesis]. Escuela Superior Politécnica del Litoral.
Resumen : Estadísticamente hablando, la demanda del servicio de transporte por parte de los clientes, aumenta los fines de mes, por lo tanto, el departamento de planeación de la operación se ve obligado a trabajar al máximo para cubrir la totalidad de los requerimientos, es así como nace la necesidad de tener una herramienta con la cual pueda predecir el comportamiento de la demanda en un tiempo determinado, obteniendo como resultado un servicio eficaz y oportuno. La ineficaz planeación en cuanto a sus operaciones conlleva: incumplimientos de los servicios que el cliente requiere, retrasos en cargas y entregas, clientes insatisfechos, gastos no presupuestados (contratación a terceros), o en algunos casos, la pérdida total de la operación dañando la imagen de la empresa. El presente proyecto tiene como objetivo, mostrar una solución a este problema, para lo cual, se diseñó una herramienta informática para poder estimar la demanda, en base a los datos históricos recopilados y proporcionados por esta empresa. Con esta herramienta informática se podrá pronosticar la demanda, ya sea, semanal, mensual, o anual de cada cliente, dependiendo del caso que la empresa crea oportuno, la cual fue creada con todas las características que implican un análisis de series de tiempo. Se analizo las demandas históricas de los clientes KC y CG, y, de acuerdo con las particularidades que presento cada una de ellas, se pudo determinar que el modelo estacional autorregresivo integrado de media móvil (SARIMA), es con el que se puede realizar el ajuste de la serie, para posteriormente obtener el pronóstico, en este caso semanal, de cada cliente con el menor error porcentual absoluto medio (MAPE).
URI : http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/52974
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