Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos.
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2022-09-21
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
La aviación militar es fundamental para el cumplimiento del Orden Constitucional y los fines del Estado, es por esto, que se deben centralizar esfuerzos para garantizar la disponibilidad, seguridad y fiabilidad de las aeronaves, por tal motivo, este estudio, buscó implementar metodologías estadísticas a través de métodos clásicos de pronóstico, simulaciones bootstrapping y modelos lineales dinámicos para generar un pronóstico en la demanda de repuestos aeronáuticos con características de intermitencia y variabilidad y de esta manera contribuir a la mejora continua en los procesos logísticos de la administración aeronáutica. Dentro de los métodos clásicos de pronósticos, se usó la familia de suavización exponencial (Croston, Aproximación Syntetos-Boylan), simulaciones bootstrapping y modelo lineal dinámico polinomial de primer orden, el error cuadrático medio (RMSE) y error absoluto medio (MAE) fueron utilizados para comparación y selección del mejor modelo, arrojando como resultado que el modelo lineal dinámico tiene un mejor desempeño en comparación con los demás.
Abstract
Military aviation is essential for the fulfillment of the Constitutional Order and the purposes of the State, which is why efforts must be centralized to guarantee the availability, safety and reliability of aircraft, for this reason, this study sought to implement statistical methodologies to through classical forecasting methods, bootstrapping simulations and linear dynamic models to generate a forecast in the demand for aeronautical spare parts with characteristics of intermittence and variability and thus contribute to the continuous improvement in the logistics processes of the aeronautical administration. Within the classical forecasting methods, the exponential smoothing family (Croston, Syntetos-Boylan Approximation), bootstrapping simulations and first-order polynomial dynamic linear model were used, the mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) were used for comparison and selection of the best model, showing as a result that the dynamic linear model has a better performance compared to the others.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Rivas Alarcón, C. E. (2022), Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos. [Trabajo de maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio institucional.
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