Prototipo de un sistema de apoyo para toma de decisiones en la gestión de reclamos en empresas de servicios públicos

ilustraciones, diagramas

Autores:
Castaño Pabón, María Cristina
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84747
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Palabra clave:
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360 - Problemas y servicios sociales; asociaciones::362 - Problemas sociales y servicios para grupo de personas
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spelling Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Velásquez Henao, Juan David7b16d4a5377f0f1b1f90d3c8c6fd9f8bCastaño Pabón, María Cristina02d2e21dde71e7ac9018736373b07924Velásquez Henao, Juan David [0000-0003-3043-3037]2023-10-03T15:47:32Z2023-10-03T15:47:32Z2023-09https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84747Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, diagramasLas empresas de servicios públicos deben responder a tiempo las PQR (Peticiones, Quejas y Reclamos) de sus usuarios. En el caso específico de EPM, el número de PQR recibidas mensualmente ha experimentado fuertes variaciones, especialmente durante la pandemia del COVID-19. Esto ha ocasionado retrasos en los tiempos de respuesta debido a la falta de pronóstico en la cantidad de PQR que se recibirán en los próximos meses, lo que impide una óptima asignación de recursos humanos. En este trabajo de investigación de la maestría, se exploraron diferentes tipos de modelos para pronosticar tanto la serie agregada de reclamos diarios recibidos, como las series individuales asociadas a cada ciclo de facturación. Como resultado, se encontró que el modelo ARIMA brinda el pronóstico más preciso para la serie agregada de reclamos. Este modelo se utiliza en un sistema de simulación que permite estimar los KPI (Indicadores Clave de Desempeño) relevantes del proceso, con el propósito de brindar información para la toma de decisiones. (Texto tomado de la fuente)Public utility companies must respond to PQR (Petitions, Complaints, and Claims) from their users in a timely manner. In the specific case of EPM, the number of PQRs received monthly has experienced significant variations, especially during the COVID-19 pandemic. This has resulted in delays in response times due to the lack of forecasting the quantity of PQR that will be received in the coming months, hindering optimal allocation of human resources. In this master's research work, different types of models were explored to forecast both the aggregated series of daily received claims and the individual series associated with each billing cycle. As a result, it was found that the ARIMA model provides the most accurate forecast for the aggregated series of claims. This model is used in a simulation system that allows estimating the relevant Key Performance Indicators (KPIs) of the process, aiming to provide information for decision-making.MaestríaMagíster en Ingeniería - AnalíticaÁrea Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informática50 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores360 - Problemas y servicios sociales; asociaciones::362 - Problemas sociales y servicios para grupo de personasQuejas del consumidorServicios públicos - QuejasConsumer complaintsPublic utilities - ComplaintsPronosticoSeries de tiempoEmpresas de Servicios PúblicosPQRARIMASistema de simulaciónForecastTime seriesPublic utility companiesSimulation systemResponse timesPrototipo de un sistema de apoyo para toma de decisiones en la gestión de reclamos en empresas de servicios públicosPrototype of a Decision Support System for Claims Management in Public Utility CompaniesTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMColombiaBiremeRedColLaReferenciaAssaf, S., & Srour, I. (2021). Using a data driven neural network approach to forecast building occupant complaints. Building and Environment, 200. Obtenido de https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.107972Chehade, A., Savargaonkar, M., & Krivtsov, V. (2022). Conditional Gaussian mixture model for warranty claims. Reliability Engineering and System Safety, 218. Obtenido de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0951832021006645Donghui, W. (2017). A big data analytics framework for forecasting rare customer complaints: A use case of predicting MA members' complaints to CMS. Proceedings - 2017 IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2017, (págs. 3965-3967).Fox, D. G. (1981). Judging Air Quality Model Performance: A Summary of the AMS Workshop on Dispersion Model Performance, Woods Hole, Mass., 8–11 September 1980. Zulletin of the American Meteorological Society, 599 - 609. Obtenido de https://journals.ametsoc.org/view/journals/bams/62/5/1520-0477_1981_062_0599_jaqmp_2_0_co_2.xmlGajowniczek, K., & Ząbkowski, T. (2018). Simulation Study on Clustering Approaches for Short-Term Electricity Forecasting. Complexity, vol. 2018, 21. Obtenido de https://doi.org/10.1155/2018/3683969Gujarati, D. N. (2011). Econometría básica. McGraw Hill Brasil.Haykin, S. (2009). Neural Networks and Learning Machines. Pearson.Hilera González, J. R., & Martínez Hernando, V. J. (1994). Redes neuronales artificiales: fundamentos, modelos y aplicaciones. SERBIULA (sistema Librum 2.0).Medeiros, M., Vasconcelos, G., Veiga, Á., & Zilberman, E. (2021). Forecasting Inflation in a Data-Rich Environment: The Benefits of Machine Learning Methods. Journal of Business \& Economic Statistics, 1-22. Obtenido de https://doi.org/10.1080/07350015.2019.1637745Montgomery, D. C., Peck, E. C., & Vining, G. G. (2002). Introducción al análisis de regresión lineal. 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