Diseño de un modelo de pronóstico de demanda para la gestión de recursos en lavanderías hoteleras

La falta de un sistema eficiente para pronosticar la demanda representa un desafío crítico para las empresas de lavandería que prestan servicios a hoteles. Este problema dificulta la planificación óptima de los recursos, lo que genera pérdidas económicas, costos adicionales y una disminución en la s...

Full description

Autores:
Pinto Leon, Daniel David
Muñoz Romero, José Ricaurte
Yusunguaira Muñoz, Juan Felipe
Truyol Meriño, Moisés Antonio
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/12993
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/12993
Palabra clave:
Modelo de pronóstico de demanda
Lavanderías hoteleras
Improductividad laboral
Métodos de series temporales
Modelo SARIMA
Estacionalidad
Validación de modelos
Errores de pronóstico (MAD)
Pronóstico híbrido
RStudio
Demand forecasting model
Hotel laundries
Workforce inefficiency
Time series methods
SARIMA model
Seasonality
Model validation
Forecast errors (MAD)
Hybrid forecasting
RStudio
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Universidad del Norte
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description La falta de un sistema eficiente para pronosticar la demanda representa un desafío crítico para las empresas de lavandería que prestan servicios a hoteles. Este problema dificulta la planificación óptima de los recursos, lo que genera pérdidas económicas, costos adicionales y una disminución en la satisfacción del cliente. Actualmente, estas empresas enfrentan problemas como exceso de personal (overstaffing) durante períodos de baja demanda o personal insuficiente en momentos de alta carga de trabajo, lo que afecta la productividad y la calidad del servicio. El objetivo de este proyecto es diseñar un modelo de pronóstico de demanda basado en herramientas estadísticas y de programación como RStudio. A partir del análisis de datos históricos, se busca predecir de manera precisa las necesidades de las lavanderías, permitiendo la planificación adecuada de recursos materiales y humanos. Este enfoque combina métodos avanzados de análisis de series temporales, como SARIMA y Holt-Winters, para capturar patrones estacionales y tendencias en la demanda. Como resultado, el modelo propuesto no solo optimiza la asignación de recursos y mejora la eficiencia operativa, sino que también contribuye a la sostenibilidad económica de las lavanderías, reduciendo costos y garantizando un servicio confiable para los hoteles. Esta metodología establece una base sólida para futuras aplicaciones en la industria hotelera y sectores similares con necesidades de pronóstico.
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A partir del análisis de datos históricos, se busca predecir de manera precisa las necesidades de las lavanderías, permitiendo la planificación adecuada de recursos materiales y humanos. Este enfoque combina métodos avanzados de análisis de series temporales, como SARIMA y Holt-Winters, para capturar patrones estacionales y tendencias en la demanda. Como resultado, el modelo propuesto no solo optimiza la asignación de recursos y mejora la eficiencia operativa, sino que también contribuye a la sostenibilidad económica de las lavanderías, reduciendo costos y garantizando un servicio confiable para los hoteles. Esta metodología establece una base sólida para futuras aplicaciones en la industria hotelera y sectores similares con necesidades de pronóstico.The absence of an efficient demand forecasting system poses a critical challenge for laundry companies providing services to hotels. This issue hampers the optimal planning of resources, resulting in financial losses, increased operational costs, and reduced customer satisfaction. Currently, these companies face problems such as overstaffing during low-demand periods or insufficient staffing during high workloads, which affects productivity and service quality. The goal of this project is to design a demand forecasting model based on statistical and programming tools such as RStudio. By analyzing historical data, the project aims to accurately predict the laundry needs, enabling proper planning of material and human resources. This approach combines advanced time series analysis methods, such as SARIMA and Holt-Winters, to capture seasonal patterns and trends in demand. As a result, the proposed model not only optimizes resource allocation and improves operational efficiency, but also contributes to the economic sustainability of the laundries by reducing costs and ensuring reliable service for hotels. This methodology establishes a solid foundation for future applications in the hotel industry and similar sectors with forecasting needs.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2024Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo de pronóstico de demandaLavanderías hotelerasImproductividad laboralMétodos de series temporalesModelo SARIMAEstacionalidadValidación de modelosErrores de pronóstico (MAD)Pronóstico híbridoRStudioDemand forecasting modelHotel laundriesWorkforce inefficiencyTime series methodsSARIMA modelSeasonalityModel validationForecast errors (MAD)Hybrid forecastingRStudioDiseño de un modelo de pronóstico de demanda para la gestión de recursos en lavanderías hotelerasDesign of a demand forecasting model for resource management in hotel laundriesarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALInterface grafica de los modelos.pdfInterface grafica de los modelos.pdfInterface gráfica de los modelos usando la librería "Shiny" de Rapplication/pdf85681https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/12993/1/Interface%20grafica%20de%20los%20modelos.pdf32e9ae276ce1c835a78402e04c231380MD51Interface grafica de los modelos.PNGInterface grafica de los modelos.PNGInterface gráfica de los modelos usando la librería "Shiny" de Rimage/png58768https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/12993/2/Interface%20grafica%20de%20los%20modelos.PNG8343472f8f56257bec15f3da31629ff7MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/12993/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5310584/12993oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/129932024-12-02 17:36:33.915Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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