Ítem
Desconocido
Diseño y desarrollo de un modelo de predicción de ventas capaz de pronosticar la demanda de equipos eléctricos en Colombia, Ecuador y Venezuela
Título de la revista
Autores
Castro Wilches, Johann Alexis
Suárez Villegas, Daniel Felipe
Suárez, Hugo Anibal
Fecha
2024-02-21
Directores
Cruz, Daniel Leonardo
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
Con el avance en la implementación de sistemas de generación de energías renovables y tendencias globales como el uso eficiente de la energía y la transición energética, surgen importantes oportunidades de negocio en el sector eléctrico, particularmente en la venta de componentes eléctricos como interruptores y contactores. En el caso de Colombia, el país tiene el potencial de que más del 80% de su generación eléctrica provenga de fuentes renovables para el año 2025 (International Energy Agency, 2023). Por su parte, Ecuador enfrenta el desafío de diversificar su matriz energética, actualmente dependiente en gran medida de las hidroeléctricas (La Republica, 2024), Esta dependencia expone al país a riesgos de suministro en períodos de sequía, lo que destaca la necesidad de desarrollar una capacidad instalada significativa basada en fuentes renovables no convencionales. Para el consumidor final, estos retos energéticos generan una creciente necesidad de contar con tableros eléctricos que permitan integrar fuentes alternativas de generación. En este contexto, los cortes frecuentes de energía impulsan la demanda de soluciones que faciliten la adaptación a estas nuevas realidades del mercado. Aprovechando este contexto global, una empresa del sector eléctrico que brinda soluciones de administración de energía para un uso confiable, eficaz, seguro y sostenible debe garantizar la disponibilidad de sus equipos y soluciones, respondiendo rápidamente a la demanda variable de un mercado en constante evolución. Por ello, predecir con precisión la demanda de productos de protección y distribución eléctrica es fundamental. Actualmente, la compañía cuenta con un inventario total valorado en 1.000.000 USD, de los cuales 140.000 USD corresponden a inventarios de baja rotación. A través de modelos analíticos avanzados como ARIMA, XGBoost, Holt-Winters y técnicas de modelos apilados con Random Forest o Gradient Boosting, se busca reducir en 60.000 USD los costos asociados al inventario de baja rotación. Esto representa una disminución del 6% del total del inventario y equivale a una reducción del 42.86% en la categoría de baja rotación, pasando de 140.000 USD a 80.000 USD. Estos avances permiten optimizar la gestión del inventario, mejorar la toma de decisiones estratégicas en los procesos de compra de productos clave, incrementar la rentabilidad y generar una ventaja competitiva basada en la analítica de negocio.
Abstract
With the progress in implementing renewable energy generation systems and global trends such as energy efficiency and energy transition, significant business opportunities are emerging in the electrical sector, particularly in the sale of electrical components like switches and contactors. In the case of Colombia, the country has the potential to generate over 80% of its electricity from renewable sources by 2025 (International Energy Agency, 2023). Meanwhile, Ecuador faces the challenge of diversifying its energy matrix, which is currently heavily reliant on hydropower (La Republica, 2024) This dependence exposes the country to supply risks during periods of drought, highlighting the need to develop a significant installed capacity based on non-conventional renewable energy sources. For the end consumer, these energy challenges create a growing need for electrical panels that facilitate the integration of alternative generation sources. In this context, frequent power outages drive demand for solutions that enable adaptation to these new market realities. Leveraging this global context, an electric company providing energy management solutions for reliable, efficient, safe, and sustainable use must ensure that its equipment and solutions are available and can quickly respond to the variable demand of a constantly evolving and changing market. Therefore, accurately predicting the demand for electrical protection and distribution products is crucial to estimate the appropriate inventory in each market. Currently, the company has a total inventory valued at $1,000,000 USD, of which $140,000 USD corresponds to slow-moving inventory. Through advanced analytical models such as ARIMA, XGBoost, Holt-Winters, and stacked model techniques with Random Forest or Gradient Boosting, the goal is to reduce costs associated with slow-moving inventory by $60,000 USD. This represents a 6% decrease in the total inventory and a 42.86% reduction in the slow-moving category, decreasing from $140,000 USD to $80,000 USD. These advancements enable inventory management optimization, improve strategic decision-making in key product purchasing processes, increase profitability, and generate a competitive advantage driven by business analytics.
Palabras clave
Sector eléctrico , Componentes eléctricos , Eficiencia energética , Predicción de la demanda , Modelos apilados
Keywords
Electrical sector , Electrical components , Energy efficiency , Demand forecasting , Stacked models
