Forecasting : estimación y análisis de demanda futura para la optimización de procesos aplicados a la recolección de residuos sólidos

Abstract

La producción elevada de volúmenes de residuos sólidos urbanos (RSU) en los últimos tiempos, ha causado un impacto ambiental y social de gran magnitud en la población mundial. Como consecuencia, las empresas encargadas de la recolección, transporte, procesamiento y disposición de dichos residuos se ven en la necesidad de mejorar su sistema de planeación y control de operaciones con el fin de generar nuevas estrategias que permitan optimizar los procesos y así satisfacer la demanda actual. El presente estudio tiene como objetivo explorar y pronosticar series temporales generadas a partir datos reales relacionados con la generación de RSU recopilados mes a mes desde el año 2004 hasta el 2015, los cuales han sido suministrados por una empresa anónima que opera en Estados Unidos y Canadá. En el proceso se tabulan los datos, se identifican puntos críticos y patrones existentes que expliquen el comportamiento de las series de tiempo de forma visual y utilizando análisis de autocorrelación, para posteriormente seleccionar métodos de pronósticos apropiados para las series temporales que anticipen eventos críticos. Finalmente, se calculan índices de precisión evaluando las predicciones obtenidas con observaciones reales, contribuyendo de esta manera al mejoramiento de la gestión de operaciones de las empresas destinadas a esta labor