Browsing by Author "Cabrera Segura, Diego Ignacio"
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Thesis Análisis econométrico de la demanda y modelado de capacidad: determinación de recursos óptimos para la atención de emergencias en empresa de gas natural(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-10-13) Cabrera Segura, Diego Ignacio; Departamento de Industrias; Pincheira Sarmiento, Bernardo EugenioLa atención oportuna de emergencias en la distribución de gas natural constituye un aspecto esencial tanto para la seguridad de los usuarios como para el cumplimiento de estándares en la organización. En este contexto, la dotación de móviles de emergencia se configura como un recurso crítico cuya planificación debe equilibrar eficiencia operativa, costos y niveles de servicio. El presente estudio aborda esta problemática mediante el desarrollo de un marco metodológico que combina análisis exploratorio de datos, modelos econométricos, teoría de colas, simulación estocástica y evaluación costo–beneficio. A partir de registros históricos de llamadas de emergencia de una empresa distribuidora de gas en Chile, se construyó una base de datos que permitió caracterizar la demanda, identificar patrones de tipos de emergencias y focalización, así como estimar la probabilidad de ocurrencia y simultaneidad de eventos. En la primera etapa, el análisis exploratorio de datos permitió describir el comportamiento histórico de las emergencias, con apoyo de herramientas como RStudio, Python y Excel, evidenciando diferencias significativas entre tipos de emergencia, distinta focalización de llamadas (interior, exterior/medidor y sin suministro), carga horaria, patrones de distribución por comunas y patrones de cumplimiento de tiempos de respuesta y simultaneidad de eventos. Posteriormente, se desarrollaron modelos econométricos Logit y Probit para estimar la probabilidad de ocurrencia de emergencias y de cumplimiento de los estándares establecidos, generando un marco cuantitativo robusto. Adicionalmente, se ajustaron distribuciones de probabilidad a la cantidad de llamadas diarias mediante técnicas de máxima verosimilitud, seleccionando aquellas con mejor ajuste (ej. Binomial Negativa, Lognormal, Gamma) y validándolas con criterios de información (AIC)(...).
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