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Estimación de la demanda de transporte en un operador logístico con servicio de carga pesada

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dc.contributor.author Balcázar Arévalo, José Antonio
dc.contributor.author Reyes Vera, José Daniel
dc.contributor.author Martin, Carlos, Director
dc.date.accessioned 2022-04-28T14:07:44Z
dc.date.available 2022-04-28T14:07:44Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.citation 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. es_EC
dc.identifier.uri http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/52974
dc.description.abstract 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). es_EC
dc.language.iso es es_EC
dc.publisher ESPOL. FCNM es_EC
dc.subject Empresa es_EC
dc.subject Clientes es_EC
dc.subject Planeación de operaciones es_EC
dc.subject Servicio de transporte es_EC
dc.title Estimación de la demanda de transporte en un operador logístico con servicio de carga pesada es_EC
dc.type Thesis es_EC


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