Identificación de patrones de eventos críticos en series de tiempo para la planeación de la recolección de residuos sólidos

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dc.contributor.advisorMejia Aguilar, Guillermo
dc.contributor.authorDuran Correa, Jose Alejandro
dc.date.accessioned2024-03-03T23:15:58Z
dc.date.available2017
dc.date.available2024-03-03T23:15:58Z
dc.date.created2017
dc.date.issued2017
dc.description.abstractA partir del estudio de las herramientas que componen el control estadístico de procesos (SPC, por sus siglas in inglés), el presente artículo tiene como objetivo crear una metodología que pueda facilitar la identificación de eventos críticos, máximos y mínimos en series de tiempo relacionadas con la recolección de residuos sólidos. Debido a cambios inusuales observados a través del proceso de recolección de residuos residenciales, se busca mejorar el sistema actual de planeación y control de operaciones de una empresa anónima en los Estados Unidos, encargada de la gestión de residuos sólidos municipales, en 17 unidades en el área de mercado comprendida entre los estados de Texas y Oklahoma. Esta investigación implementó herramientas estadísticas para el tratamiento de series temporales, como el modelo multiplicativo con el cual se obtuvieron índices estacionales gracias a la descomposición de la tendencia. Además, se implementó la gráfica de control I del SPC, para visualizar la ubicación de los datos dentro de las zonas establecidas por límites de probabilidad. Con esta metodología, se pudo crear 51 series temporales que permitieran mejorar los pronósticos de los modelos ARIMA. Finalmente, según los resultados obtenidos, se realizaron comparaciones de los valores pronosticados de las series creadas respecto a los valores pronosticados de la serie de tiempo real, la metodología mejoró los errores MAPE y MPE, en un 78% y 75%, de los casos respectivamente.
dc.description.abstractenglishFrom the study of the tools that compose the statistical process control (SPC, by its acronym in English), the present article aims to create a methodology that can facilitate the identification of critical events, maximum and minimum in time series related to the collection of solid waste. Due to unusual changes observed through the process of residential waste collection, it seeks to improve the current system of planning and control operations of an anonymous company in the United States, responsible for municipal solid waste management, in 17 units in the market area between the states of Texas and Oklahoma. This research implemented statistical tools for the treatment of time series, as the multiplicative model with which seasonal indices were obtained thanks to the decomposition of the trend. In addition, the control chart I of the SPC was implemented, to visualize the location of the data within the zones established by probability limits. With this methodology, it was possible to create 51 time series that allowed improving the forecasts of the ARIMA models. Finally, according to the obtained results, comparisons of the predicted values of the series created with respect to the predicted values of the real-time series were made; the methodology improved the MAPE and MPE errors, in 78% and 75% of the cases respectively.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Civil
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/35943
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Civil
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Civil
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectControl Estadístico De Procesos
dc.subjectGráfica De Control I
dc.subjectPronósticos
dc.subjectEventos Críticos
dc.subjectPlaneación De Operaciones.
dc.subject.keywordStatistical Process Control
dc.subject.keywordControl I Chart
dc.subject.keywordForecasts
dc.subject.keywordCritical Events
dc.subject.keywordOperations Planning.
dc.titleIdentificación de patrones de eventos críticos en series de tiempo para la planeación de la recolección de residuos sólidos
dc.title.englishIdentification of critical events patterns in time series for the planning of solid waste collection
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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