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    Evaluación técnica y económica de alternativas de reforzamiento convencional y no convencional para una estructura de tipo nave industrial sometida a nuevas solicitaciones de carga
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Blandón Arenas, Melissa; Cundumí Sánchez, Orlando
    En este documento se presenta la comparación entre dos modelos estructurales de la misma edificación, para su reforzamiento derivado de nuevas solicitaciones de carga. El primero de ellos, un modelo estructural convencional de pórticos resistentes y no resistentes a momento de aceroestructural, analizado por el método lineal estático y dinámico. El segundo, con el uso de disipadores de energía de tipo friccionante mediante análisis no lineal (FNA). La estructura objeto de este estudio, corresponde a una nave industrial regular y simétrica, conformada por elementos de tipo celosía en acero estructural, ubicada en el municipio de Yumbo, Valle del Cauca – Colombia. Se implementó como herramienta de diseño el software ETABS de la casa CSI, la cual permitió estudiar el comportamiento estructural del edificio con y sin dispositivos de disipación. A partir de los resultados obtenidos, se realizó la comparación entre ambos modelos, determinando las ventajas y desventajas de la respuesta estructural y del mejor costo beneficio de la aplicación de los reforzamientos estudiados. Finalmente, se obtuvo como resultado la disminución de esfuerzos en la base (corte y momento); por ende, las fuerzas de piso y las solicitaciones en los elementos estructurales fueron menores para la alternativa de reforzamiento con disipadores de tipo friccionante, reduciendo las secciones en vigas y columnas a reforzar, demostrando que es un método efectivo en control y reforzamiento sísmico para la estructura estudiada. Adicionalmente, se comprobó que son benéficamente económicos para su aplicación en este tipo de estructuras
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    Modelo de pronósticos de demanda para la optimización de la cadena de suministros en supermercados MEGATIENDAS
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Blanco Segura, Aldair de Jesús; Cantillo Martínez, Angie Alexandra; Valencia Marín, Cristhian Kaori
    Megatiendas, la cadena de supermercados, se enfrentó a desafíos logísticos significativos en la gestión del suministro para las 25 tiendas que tiene abiertas a la fecha. Debido a la inexactitud en los pronósticos, la cadena enfrentaba compras excesivas, desperdicio de productos perecederos y un aumento en los costos operativos. El objetivo central de este proyecto fue desarrollar e implementar un modelo de aprendizaje automático que permitiera prever la demanda diaria de manera precisa, optimizando la gestión de inventarios. El proceso comenzó con la extracción, transformación y limpieza de datos de ventas históricos, lo cual se logró mediante la creación de un módulo en R para automatizar la gestión de datos. Se extrajeron variables clave, como ventas por tienda, producto y promociones, para garantizar la calidad de los datos empleados en los modelos predictivos. El modelo se construyó utilizando una combinación de métodos estadísticos y de aprendizaje automático, centrándose en tres enfoques principales: ARMA, SARIMAX y Gradient Boosting. Tras la implementación y evaluación de estos modelos, se comprobó que Gradient Boosting superó significativamente a los modelos ARMA y SARIMAX en términos de precisión, mostrando los mejores resultados en todas las métricas clave, como el MAE, RMSE y R². Esto permitió a Megatiendas mejorar sus pronósticos, alcanzando un nivel de precisión superior al 85%. Los resultados de Gradient Boosting no solo ayudaron a reducir el exceso de inventario y el desperdicio de productos, sino que también mejoraron la toma de decisiones estratégicas en la cadena de suministro. El análisis de resultados confirmó que la correcta implementación de un modelo de aprendizaje automático optimiza la cadena de suministro, permitiendo a Megatiendas gestionar de manera más eficiente sus productos frescos, reducir costos y mejorar la disponibilidad de los mismos. El proyecto no solo ofrece una solución inmediata a los problemas de Megatiendas, sino que también establece un marco de trabajo para futuras mejoras, con recomendaciones para incorporar más variables y datos en el modelo para aumentar su precisión y adaptabilidad. En resumen, el desarrollo de este modelo de pronósticos de demanda representa un paso clave para optimizar la gestión de inventarios en la cadena de supermercados Megatiendas, mejorando su eficiencia operativa y su competitividad en el mercado.