Browsing by Subject "Forecast"

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    Implementación de modelos de machine learning para la predicción de la demanda en una empresa manufacturera de productos de aseo y desinfección
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Isaza Sanabria, Luisa Angélica; Murillo Cadena, Juan Andrés; Villa Infante, Carlos Fabián; García Arboleda, Isabel Cristina
    Este proyecto de investigación implementó modelos de Machine Learning con el objetivo de optimizar la predicción de la demanda en una empresa manufacturera de productos de aseo y desinfección, atendiendo problemáticas como el exceso de inventarios y ventas pérdidas. A partir de un análisis exploratorio de datos se identificaron variables relevantes y patrones de comportamiento de la demanda que permitieron incrementar la precisión de los pronósticos mediante técnicas avanzadas de ciencia de datos. Los resultados obtenidos en los modelos se sistematizaron y se presentaron en un dashboard interactivo en Power BI, lo que facilitó la interpretación de la información y respaldó la toma de decisiones tanto operativas como estratégicas. En términos de impacto, la implementación de esta propuesta contribuyó a optimizar la gestión de inventarios, disminuir el riesgo de desabastecimiento y reducir los costos asociados a productos obsoletos, evidenciando la pertinencia de estas metodologías en entornos industriales caracterizados por una alta variabilidad en la demanda.
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    Pronóstico del mercado aéreo en las principales rutas comerciales domésticas de pasajeros en Colombia mediante algoritmos de machine learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Lozano Caballero, Luis Carlos; Restrepo Blanco, Juan Carlos; Mayorga Ballesteros, Natalia; Pabón Burbano, María Constanza
    El mercado doméstico aéreo en Colombia juega un papel fundamental en la economía y el turismo nacional. Sin embargo, la partida de algunas aerolíneas como Viva Air en el año 2023 ha generado una disminución en la capacidad de vuelos en rutas de alta demanda, impactando tanto a las compañías aéreas restantes como a los pasajeros. En este proyecto, se han desarrollado modelos de Machine Learning que utilizan datos históricos para pronosticar la evolución del tráfico de pasajeros en el mercado aéreo. Estos pronósticos están destinados a ayudar a las compañías aéreas a tomar decisiones estratégicas informadas y mejorar la calidad del servicio ofrecido a los pasajeros.
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    Variaciones geoespaciales y temporales de condiciones atmosféricas para el establecimiento de cultivos en Colombia utilizando modelos de aprendizaje estadístico
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Deaquiz Oyola, Yuli Alexandra; Feria Gómez, Diego Felipe; Ramírez Zambrano, Oscar Eduardo; Arango Londoño, David
    El presente proyecto de investigación buscó evaluar el impacto climático en la agricultura colombiana mediante el modelado de distribución de especies (SDM) , su foco se centró en los cultivos de Café, Banano y Aguacate al ser estos fundamentales en la economía del país, mediante las proyecciones climáticas de las bases de datos de WordClim, se mapeo y predijo cambios geoespaciales de las áreas productivas frente a condiciones climáticas futuras, anticipando reducciones en áreas aptas debido al aumento de la temperatura y alteraciones en los patrones de precipitación, dentro de los resultados se incluye identificación de zonas con mayor potencial, evaluación de la viabilidad de producción frente a variables climáticas y no climáticas con el fin de que fortalecer la sostenibilidad agrícola, este proyecto contribuye a la planificación y adaptación del sector agrícola, promoviendo decisiones informadas que mitiguen riesgos económicos y alimentarios, y fomenten la implementación de prácticas agronómicas sostenibles en el contexto de un Plan Nacional de Adaptación al cambio climático.