Pronosticado de demanda: aplicativo que genera la evaluación de 3 modelos estadísticos estableciendo el valor òptimo.
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La presente investigación tiene como propósito desarrollar un aplicativo de pronóstico de demanda para la empresa Conalca S.A.S., con el fin de optimizar la planificación de la capacidad instalada en los puertos marítimos colombianos y fortalecer la toma de decisiones logísticas y comerciales. Este proyecto surge ante la necesidad de contar con herramientas tecnológicas que permitan anticipar la demanda de servicios logísticos, mejorar la eficiencia operativa y reducir los niveles de incertidumbre en la gestión de recursos. Para lograrlo, el estudio se fundamenta en la aplicación comparativa de tres modelos matemáticos de pronóstico regresión lineal, promedio móvil ponderado y suavización exponencial doble, seleccionados por su capacidad para adaptarse a diferentes comportamientos de las series de tiempo y ofrecer resultados precisos y confiables. Estos modelos se integran dentro de un aplicativo computacional diseñado a medida, cuyo objetivo es automatizar el proceso de predicción, facilitar la interpretación de resultados y proporcionar reportes visuales de apoyo a la planeación logística. El desarrollo del aplicativo busca vincular la teoría estadística con la práctica
empresarial, permitiendo a Conalca optimizar la utilización de su capacidad instalada, ajustar su oferta de servicios según la demanda proyectada y fortalecer la atención al cliente mediante información predictiva y validada. Como resultado, se espera mejorar la eficiencia de los procesos operativos, aumentar la competitividad de la empresa y generar un aporte académico en el campo del modelamiento cuantitativo en logística portuaria. De acuerdo con (Chopra & Meindl, 2019), el pronóstico de la demanda constituye el pilar central de la planeación de la cadena de suministro, ya que permite anticipar la necesidad de recursos y reducir los costos asociados a la incertidumbre. De manera similar, (Silver & Pyke, Peterson, 2016) sostienen que la aplicación de modelos estadísticos adecuados puede mejorar significativamente la exactitud de las proyecciones y la eficiencia de la gestión operativa. En el ámbito nacional, (Vidal et al., 2018) enfatizan la relevancia de integrar metodologías cuantitativas en la gestión logística como elemento clave para la priorización y ejecución eficiente de proyectos empresariales. En síntesis, este trabajo constituye un esfuerzo aplicado para trasladar las técnicas de pronóstico matemático al contexto real de la logística portuaria colombiana, aportando una herramienta tecnológica innovadora que potencia la capacidad de decisión, la eficiencia operativa y la competitividad de Conalca en un entorno de creciente complejidad e incertidumbre logística.
Abstract
This research aims to develop a demand forecasting application for Conalca S.A.S., with the purpose of optimizing installed capacity planning in Colombian seaports and enhancing logistical and commercial decision-making. The project arises from the need to implement technological tools that enable demand anticipation, improve operational efficiency, and reduce uncertainty in resource management. To achieve this, the study is based on the comparative application of three mathematical forecasting models—linear regression, weighted moving average, and double exponential smoothing—selected for their ability to capture different time-series behaviors and deliver accurate and reliable results. These models are integrated into a custom computational application designed to automate forecasting processes, facilitate interpretation, and generate visual analytical reports for strategic decision-making. The development of this system seeks to bridge statistical theory with business practice, allowing Conalca to optimize resource utilization, align service capacity with projected demand, and strengthen customer service through validated predictive information. As an outcome, the project aims to enhance operational efficiency, increase organizational competitiveness, and contribute academically to the field of quantitative modeling in port logistics. According to (Chopra & Meindl, 2019), demand forecasting is a cornerstone of supply chain planning, as it enables companies to anticipate resource needs and reduce costs associated with uncertainty. Similarly, (Silver, Pyke, & Peterson, 2016) highlight that appropriate statistical models can significantly improve the accuracy of projections and operational performance. In the Colombian context, (Vidal et al., 2018) emphasize the importance of integrating quantitative methodologies in logistics management as a key factor for efficient project prioritization and execution. In summary, this study represents an applied effort to translate mathematical forecasting techniques into the real context of Colombian port logistics, providing an innovative technological tool that enhances decision-making, operational efficiency, and competitiveness for Conalca S.A.S. in an increasingly complex and uncertain logistics environment.
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spa
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Rodriguez Molina, T. (2025). Pronosticado de demanda: aplicativo que genera la evaluación de 3 modelos estadísticos estableciendo el valor pptimo. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional
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