Optimización de despacho de combustible fuel oíl a través de regresión multivariada utilizando indicadores locales de almacenamiento.
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
El presente estudio buscó desarrollar un modelo de regresión multivariada para optimizar el despacho de combustible fuel oil, teniendo como objetivo diseñar una herramienta basada en indicadores de almacenamiento que predijera y mejorara dicho proceso logístico. Se recopilaron 787 registros históricos de despacho y almacenamiento entre 2022 – 2023, realizando un riguroso análisis exploratorio de los datos. Luego de seleccionar las variables temperatura y gravedad API, que explicaban el 98% de variabilidad del factor de corrección de volumen, se construyeron dos modelos de regresión lineal múltiple. Estos modelos fueron validados, midiendo métricas de ajuste y comparando valores reales vs. predichos. Los resultados mostraron que ambos modelos presentaron un excelente ajuste a los datos reales históricos, logrando explicar casi la totalidad de su variabilidad. Específicamente, el modelo que incluyó las dos variables mejoró sustancialmente el ajuste. Al validar los modelos, demostraron una precisión muy alta para predecir el factor de corrección requerido, superando los pronósticos actuales. Estos hallazgos permitieron concluir que la implementación de esta herramienta analítica optimizará significativamente los procesos logísticos de despacho de combustible, mejorando la planificación, minimizando costos e inconsistencias operativas. Además, la investigación sentó las bases para futuros trabajos orientados a ampliar el alcance geográfico y considerar más variables predictoras, con el objetivo de robustecer el modelo multivariado propuesto. En definitiva, esta investigación tiene un alto potencial de impacto para la industria energética.
Detalles del artículo
Citas
R. A. Alcántar Ruiz, F. E. Treviño Treviño y J. L. Martínez Flores, «Modelo estadístico que permite observar el impacto de los factores que inciden en el rendimiento de combustible,» Nova Scientia, vol. 7, nº 14, pp. 236-253, 2019.
J. A. Peña Acción, P. R. Viego Felipe, J. R. Gómez Sarduy y A. E. Padrón Padrón, «PRONÓSTICO EL CONSUMO PICO PARA LA GESTIÓN ENERGÉTICA DE LA UNIVERSIDAD DE CIENFUEGOS,» UNIVERSIDAD Y SOCIEDAD, vol. 11, nº 4, pp. 220-228, 2019.
M. A. Falconí Borja y S. Marrero Ramírez, «EVALUACIÓN DEL ÍNDICE DE CONSUMO DE COMBUSTIBLE DE LOS VEHÍCULOS Y SU INCIDENCIA EN LA EFICIENCIA DEL PARQUE AUTOMOTOR DEL GAD MUNICIPAL DE SANTO DOMINGO EN EL AÑO 2015. DISEÑO DE UN SISTEMA AUTOMATIZADO PARA EL MONITOREO Y CONTROL DE LA EFICIENCIA EN EL,» Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión, Latacunga, 2018.
J. A. Bethancourt Vásquez, «Tecnología para despachado de combustible en CBC,» Universidad Galileo, 2023.
J. F. Sánchez Enríquez, «Mejoramiento de procesos en el área comercial B2B de una empresa comercializadora de combustibles y lubricantes,» Pontificia Universidad Católica del Ecuador, Quito, 2021.
C. M. Huaylla Mendoza, «Las diferencias en el stock de combustible y su incidencia en la utilidad del grifo Inversiones RD SAC, Trujillo 2019,» Universidad Privada del Norte, 2022.
D. E. Casas Tello, J. L. Janeiro Macedo, C. J. Ingunza Hamann y É. A. Solsol Hidalgo, «Consultoría de negocios: “Optimización de procesos para el despacho de combustible a camiones cisterna en planta de ventas Iquitos”,» PUCP, Lima, 2023.
M. E. Valencia Valencia, «Diseño y control automático de tanque de almacenamiento de crudo de petróleo para una refinería,» Universidad Nacional de Piura, Piura, 2019.
J. C. Deantonio Lamprea, «Diseño e implementación de sistema de control de Nivel para tanques acoplados de almacenamiento de Hipoclorito,» Universidad Libre, 2018.
L. H. MONTOYA LARA y G. I. CACHUMBA SIMBAÑA, «IMPLEMENTACIÓN DE UN PROTOTIPO PARA EL CONTROL AUTOMÁTICO DE NIVEL DE AGUA PARA TANQUES DE ALMACENAMIENTO CON INTERFAZ HMI,» Universidad Israel., Quito, 2019.
J. A. Bustos Sánchez, «Aseguramiento y control de calidad en el montaje del tanque para almacenamiento de agua de 628.32 m3 de capacidad - Compañía Minera Antamina S.A.,» Universidad Nacional del Callao, 2018.
J. A. Arango Marin, J. A. Giraldo Garcia y O. D. Castrillón Gómez, «Gestión de compras e inventarios a partir de pronósticos Holt-Winters y diferenciación de nivel de servicio por clasificación ABC,» Scientia Et Technica, vol. 18, nº 4, pp. 743-747, 2013.
E. Sánchez-López, A. Barreras-Serrano, C. Pérez-Linares, F. Figueroa-Saavedra y J. A. Olivas-Valdez, «APLICACIÓN DE UN MODELO ARIMA PARA PRONOSTICAR LA PRODUCCIÓN DE LECHE DE BOVINO EN BAJA CALIFORNIA, MÉXICO,» ropical and Subtropical Agroecosystems, vol. 16, nº 3, pp. 315-324, 2013.
P. D. Medina Varela, J. H. Restrepo Correa y E. A. Cruz Trejos, «PLAN DE PRODUCCION PARA LA COMPAÑÍA DE HELADOS "NATA",» Scientia Et Technica, vol. 15, nº 43, pp. 311-315, 2009.
E. N. Escobar-Gómez, J. J. Díaz-Núñez y L. F. Taracena-Sanz, «Modelo para el ajuste de pronósticos agregados utilizando lógica difusa,» Ingeniería. Investigación y Tecnología, vol. 11, nº 3, pp. 289-302, 2010.
R. Montero Granados, «Modelos de regresión lineal múltiple,» Universidad de Granada. España, 2016.
J. M. Rojo Abuín, «Regresión lineal múltiple,» Instituto de Economía y Geografía, pp. 2-33, 2007.
T. Palominos-Rizzo, M. Villatoro-Sánchez, A. Alvarado-Hernández, V. Cortés-Granados y D. Paguada-Pérez, «Estimación de la humedad del suelo mediante regresiones lineales múltiples en Llano Brenes, Costa Rica,» Agronomía Mesoamericana, vol. 33, nº 2, 2022.
J. W. Huanca-Arohuanca y P. Geldrech Sánchez, «Planificación educativa y gestión pedagógica-estratégica-operacional en las instituciones del nivel inicial en el sur del Perú,» Conrado, vol. 16, nº 76, 2020.
M. Fernandez, D. Florez, M. Yactayo, D. Lovera, J. Quispe, C. Landauro y W. Pardave, «Remoción de metales pesados desde efluentes mineros, mediante cáscaras de frutas.,» AiBi Revista De Investigación, Administración E Ingeniería,, vol. 8, nº 1, pp. 21-28, 2020.
A. G. Vera-Dávila, J. C. Delgado-Ariza y S. B. Sepúlveda-Mora, «Validación del modelo matemático de un panel solar empleando la herramienta Simulink de Matlab,» Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, vol. 8, nº 2, 2018.
D. F. Alzate Velásquez, G. A. Araujo Carrillo, E. O. Rojas Barbosa, D. A. Gómez Latorre y F. E. Martínez Maldonado, «INTERPOLACION REGNIE PARA LLUVIA Y TEMPERATURA EN LAS REGIONES ANDINA, CARIBE Y PACÍFICA DE COLOMBIA,» Colombia Forestal, vol. 21, nº 1, 2018.
Y. C. Sánchez Henao y C. A. Castro Zuluaga, «Propuesta para selección de parámetros de modelos de pronósticos mediante poderación de indicadores claves de desempeño : caso suaviazación exponencial,» Universidad EAFIT, 2022.
D. Borrero-Tigreros y O. F. Bedoya-Leiva, «Predicción de riesgo crediticio en Colombia usando técnicas de inteligencia artificial,» Revista UIS Ingenierías, vol. 19, nº 4, 2020.
S. D. Villanueva Sampin y N. Cárdenas Escobar, «Aplicación de un modelo estadístico para el pronostico de la demanda de productos de una empresa comercializadora de items de ferretería de la ciudad de guayaquil.,» ESPOL. FCNM, Guayaquil, 2021.
S. Mariño, «SIMULACIÓN EN LA IDENTIFICACIÓN DE MIRTACEAS BASADO EN REDES NEURONALES ARTIFICIALES SUPERVISADAS,» Revista De La Escuela De Perfeccionamiento En Investigación Operativa, vol. 27, nº 45, 2019.
Y. A. Fernández Romero, «ANÁLISIS DE CONSUMO DE COMBUSTIBLE DE VEHICULOS DE CARGA AL APLICAR TECNICAS DE CONDUCCION EFICIENTE.,» Universidad Antonio Nariño, Antonio Nariño, 2020.