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Título: Planificación óptima del consumo de combustible diésel para la estación de bombeo amazonas del Oleoducto de Crudos Pesados (OCP) Ecuador S.A.99 hojas. Quito : EPN.
Autor: Bermejo Jauregui, Jenny Alexandra
Ramos Peña, Jessica Gabriela
Palabras clave: SERIES TEMPORALES
GESTIÓN DE COMPRAS
Fecha de publicación: 28-jun-2021
Editorial: Quito, 2021
Citación: Bermejo Jauregui, J. A. & Ramos Peña, J. G. (2021). Planificación óptima del consumo de combustible diésel para la estación de bombeo amazonas del Oleoducto de Crudos Pesados (OCP) Ecuador S.A.
Resumen: Incorporating the forecast in the purchasing management of a company is important for efficient planning of supplies. In this case, the company OCP Ecuador S.A. faces the challenges related to the management of diesel purchases for the Amazonas pumping station, which leaves open the optimization of activities and resources. To solve this problem, two models are proposed: ARIMA and ARIMAX using data from the period January 2014 to December 2019. In both models the iterative modeling approach in four stages of Box-Jenkins is adopted. First, an ARIMA model is performed, however, when performing the projection, it does not show a good fit with the real data. Subsequently, exogenous variables are considered in the construction of the model. It is concluded that the variables: API degrees, outlet temperature and pumped volume affect the diesel consumption of the Amazonas station. The projection is also carried out, which has an acceptable fit compared to the actual data. The result of the study suggests that the best model to solve this type of problem is the ARIMAX model, since it considers the inclusion of exogenous variables to the model and improves the forecast of diesel consumption in the short term.
Descripción: Incorporar el pronóstico en la gestión de compra de una empresa es importante para la planificación eficiente de insumos. En este caso la empresa OCP Ecuador S.A., enfrenta los desafíos relacionados con la gestión de compras de diésel para la estación de bombeo Amazonas, lo cual deja abierta la optimización de actividades y recursos. Para resolver este problema se proponen dos modelos: ARIMA y ARIMAX utilizando datos del periodo enero 2014 a diciembre 2019. En ambos modelos se adopta el enfoque de modelado iterativo en cuatro etapas de BoxJenkins. Primero se realiza un modelo ARIMA, sin embargo, al realizar la proyección no muestra tener un buen ajuste con los datos reales. Posteriormente, se consideran variables exógenas en la construcción del modelo. Se concluye que las variables: grados API, temperatura de salida y volumen bombeado inciden en el consumo de diésel de la estación Amazonas. También se realiza la proyección, la cual tiene un ajuste aceptable comparado con los datos reales. El resultado del estudio sugiere que el mejor modelo para resolver este tipo de problemas es el modelo ARIMAX, ya que considera la inclusión de variables exógenas al modelo y mejora el pronóstico del consumo de diésel en el corto plazo.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/21716
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:Tesis Ciencias Económicas y Financieras (ICEF)

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