El presente proyecto de fin de carrera buscará encontrar el mejor método computacional para la predicción estadística usando la regresión logística. Esta búsqueda se realizará dentro de un espacio limitado de métodos que se estudiaran. Una vez que se realice la investigación se escogerá el algoritmo más óptimo para la predicción y se obtendrá como resultado un aplicativo genérico para modelar comportamientos futuros en cualquier ámbito. Al leer la presente investigación uno podrá lograr discriminar sobre las mejores herramientas – de las planteadas – para la predicción de escenarios futuros en cualquier campo de estudio, de tal forma que se mejoren las decisiones tomadas y que los usuarios (estadísticos, matemáticos e ingenieros) sepan un poco más sobre los métodos que los llevan a sus respuestas predictivas. / Tesis

Ingeniero Civil Mecánico / Los colectores de energía piezoeléctricos (CEP) son dispositivos que generan energía eléctrica cuando son deformados mecánicamente. Existen diversos modelos matemáticos deterministas que permiten estimar la respuesta dinámica. Sin embargo, las predicciones realizadas por esos modelos usualmente presentan discrepancias al ser comparada con datos experimentales. Lo cual se explica por la presencia de incertidumbres asociadas típicamente a variabilidades en: la excitación; el modelo matemático y los parámetros inherentes utilizados por los modelos matemáticos. Por lo tanto, introducir una metodología para cuantificar las incertidumbres presentes y a la vez caracterizar experimentalmente los dispositivos permitiría generar predicciones robustas y más plausibles. El objetivo de este trabajo es cuantificar por medio de mediciones experimentales las incertidumbres de la respuesta y los parámetros que gobiernan la dinámica de los colectores de energía piezoeléctricos e implementar una metodología para su propagación. Se diseño un banco de pruebas el cual permite someter a los CEPs a distintos tipos de excitaciones, montar de forma fácil y reproducir de buena manera la condición de empotramiento. Mediante un protocolo de pruebas, se ensayaron dos modelos de CEPs con diferentes características nominales. Donde se identificaron las variabilidades de su respuesta y sus fuentes de dispersión. Colectores teóricamente idénticos alcanzaron dispersiones de hasta el 65 \% con respecto a su valor medio. Se implemento un marco de propagación de incertidumbres con la finalidad de compararlo con las mediciones experimentales y validar su utilidad. Las mediciones coincidieron con el área de probabilidad predicho, lo cual justifica el uso y la adecuación del modelo numérico. Al disponer de datos experimentales, se adaptaron las técnicas bayesianas con la finalidad de actualizar los parámetros inciertos y estimar futuras respuestas. Como resultado, se logro estimar una franja de probabilidad que se ajusta de mejor manera a las mediciones y que permite estimar de forma mas certera futuras respuestas.

El presente trabajo de tesis propone una metodología para la construcción de un modelo predictivo de fugas voluntarias, el cual tiene como objetivo la identificación temprana de los clientes que presentan mayores tendencias a la fuga.

Ingeniero Industrial / La etapa preinversional es crucial para poder concebir, formular y ejecutar los proyectos, pues muchos recursos son gastados en estudios que definen los aspectos críticos que guiarán al éxito al proyecto. Su resultado es clave para reducir la incertidumbre y tomar decisiones informadas, aprovechando los recursos de manera consistente con la estrategia de la empresa. En el sector público, a lo largo de todo el mundo, parece haber problemas sistemáticos en la evaluación de proyectos y los resultados esperados que de estas se derivan. Existen estudios donde se analiza el desempeño en relación a los pronósticos realizados para los costos, horizontes de planificación y beneficios. En particular, para los proyectos de infraestructura de transporte (caminos, trenes y puentes y túneles), la evidencia muestra que existe una consistente subestimación en los costos y sobreestimación en los beneficios. Bent Flyvberjg en sus estudios revela que un 86% de los proyectos de infraestructura tiene sobrecostos, resultando en promedio 28% más altos al término de la ejecución que lo previsto. Los proyectos ferroviarios presentan la mayor diferencia entre los costos reales y los estimados al momento de tomar la decisión de construir: en promedio presentan costos 44.7% mayores; y en el caso de los puentes y túneles existe una diferencia de 33.8%. Estos resultados parecen ser la regla más que la excepción, pues se comprueba que durante los últimos 70 años no hay mejoras en la exactitud de los pronósticos a pesar de los recursos gastados en mejorar los modelos. La Empresa de los Ferrocarriles del Estado de Chile (EFE), parece no ser la excepción. Un ejemplo de ello es que, en su proyecto más reciente, Rancagua Express, se registra más de 100% de sobrecostos (US$ 635 M de costo efectivo vs US$ 254.7 M estimados) y un retraso de más de 1 año. Daniel Kahneman, Premio Nobel de Economía el año 2002 por sus estudios acerca de la toma de decisiones bajo incertidumbre, plantea que la mayoría de los problemas al realizar pronósticos ocurren debido a que las decisiones se toman con el conocimiento existente dentro de las organizaciones, por lo que usualmente está sesgado por optimismo en los resultados o existe engaño estratégico con el objetivo de obtener los recursos para financiar los proyectos. Él propone un nuevo método de estimación llamado Reference Class Forecasting, basado en la utilización de proyectos de referencia de características similares para poder situar los resultados de estos en una distribución de posibilidades e intentar predecir lo que ocurrirá. En la presente memoria se desarrolla y explica dicha metodología, utilizada con éxito en proyectos de infraestructura de transporte y otras industrias en países como Dinamarca, Inglaterra, Holanda, Sudáfrica, Australia, Suecia y Suiza. Se analizarán los resultados de ésta aplicándolos al Proyecto Puente Biobío, que consiste en la construcción de un nuevo puente ferroviario que reemplazará al actual pues las condiciones de la actual vía limitan la operación de EFE en la zona y presentan graves riesgos por la antigüedad. / 28/03/2020

The main objective of this project is to analyze the components related to videogames development and the main projections in the entertainment software market in order to identify the gap between the needs of the market and professional offer in Peru and over the world. The current trends in the use of the components involved in the development and marketing of software entertainment in Peru and the world will be investigated. In order to achieve this goal, we will explain the success stories in Peru and around the world related to the development of Entertainment Software. Then, an analysis of the curriculum content of the major universities in Peru and the world of video game and entertainment software is performed, determining common core courses that align with market trends. Finally, with all the information gathered in the above, projection and trends of the components involved in the entertainment software market at national and international levels will be discussed. The project will see an overview of the research procedure, diagramming all the activities involved. In addition, to complement the research, we will interview key software development companies in Peru. / El objetivo principal de este proyecto es analizar los componentes propios del desarrollo y comercialización de videojuegos y las proyecciones del mercado de software de entretenimiento con la finalidad de identificar la brecha entre las necesidades del mercado y la oferta profesional en el Perú y el mundo. Para ello, se identifican y explican los casos de éxito en el Perú y en el mundo relacionados con el desarrollo de software de entretenimiento. Luego, se realiza un análisis del contenido curricular de las principales universidades del Perú y el mundo en desarrollo de software de entretenimiento y videojuegos, determinando los principales cursos en común que se alineen con las tendencias del mercado. Finalmente, con toda la información relevada en los puntos anteriores se analiza la proyección y tendencias de los elementos que intervienen en el mercado de software de entretenimiento a nivel nacional e internacional. El proyecto contempla una descripción general del proceso de investigación, diagramando todas las actividades involucradas. Este procedimiento es diagramado y explicado; además, para complementar la investigación, se entrevistó a las principales empresas de desarrollo de software en el Perú.

El presente trabajo tuvo como objetivo generar modelos que permitieran realizar recomendaciones de inversión de corto plazo en instrumentos de renta fija. Se planteó un modelo de reversión a la media para las diferencias entre precios de mercado de bonos y precios dados por modelos de precios de bonos. A partir de este modelo se generó un mecanismo de inversión a partir de las diferencias de precios, planteando un problema de optimización que permite determinar, dado un horizonte de inversión, un portafolio de bonos inmunizado a los cambios de tasas de interés y que maximiza el retorno esperado. Además, a partir del modelo para las diferencias se determinó que para medir las diferencias de precios los modelos más adecuados para el caso de los bonos del Banco Central de Chile son el de Nelson y Siegel para el caso de los bonos en UF y el de Vasicek para el caso de los bonos en pesos. Se planteó un modelo VAR(1) general a partir de los parámetros beta del modelo de Nelson y Siegel, y un conjunto dado de variables macroeconómicas. Si de este modelo se obtiene algún modelo estable, es posible conocer el efecto de shocks de variables macroeconómicas en la curva de rendimientos. Considerando como variables macroeconómicas la tasa de política monetaria (TPM) y la compensación inflacionaria (CI) se obtuvo un modelo estable a partir del cual se determinó el efecto de shocks en las curvas de rendimientos nominal y real construidas a partir de los bonos del Banco Central de Chile. En general, luego de un shock positivo de TPM deberían incrementarse las tasas de corto plazo y luego de un shock positivo de CI deberían incrementarse las tasas de mediano y corto plazo en el caso nominal y disminuir las tasas de mediano y corto plazo en el caso real. Shocks negativos determinan un efecto contrario al de shocks positivos. Se plantearon modelos de predicción de la curva de rendimientos a partir de distintos modelamientos de la evolución en el tiempo de los parámetros beta del modelo de Nelson y Siegel. Definiendo una función de medición para cada modelo de predicción, se comparó su capacidad predictiva para el caso de las curvas de rendimientos nominal y real construidas a partir de los bonos del Banco Central de Chile, concluyendo que la determinación del modelo de mejor capacidad predictiva dependerá del tiempo a vencimiento y del horizonte de predicción. Luego, dado un modelo de predicción y un horizonte de inversión, se generó un mecanismo de inversión planteando un problema de optimización que permite obtener un portafolio de bonos, de mínima varianza, para un retorno dado. Este mecanismo puede utilizar cualquiera de los modelos de predicción, siempre que la función de medición del modelo no sea divergente. Para el caso de los modelos comparados, puede utilizarse cualquier modelo, con excepción del modelo VAR(1) ya mencionado, que considera la TPM y la CI, pues su función de medición diverge. Con la realización del presente trabajo se ha contribuido a ampliar las posibilidades de inversión en renta fija y a ampliar el conocimiento del comportamiento del mercado de renta fija.

Ingeniero Civil Industrial / Durante los últimos 20 años se ha observado un incremento en el interés por aplicar analytics (análisis de datos) en la toma de decisiones en deporte. Un ejemplo reciente es la planificación del fixture para las Eliminatorias al Mundial de Rusia 2018 en la Conmebol en la que se utilizaron modelos de optimización. En la presente memoria se analizan dos casos a la toma de decisiones vinculadas al fútbol: (1) predicciones de resultados si se cuenta con información secuencial y (2) orden de partidos en el fixture de un torneo y su impacto en la posición final de un equipo. Es por ello que se realizan dos experimentos, en el primero, a través de una plataforma online de crowdsourcing, se invita por medio de incentivos a un grupo de personas a que participen en el pronóstico de partidos para la Eurocopa realizada en Francia. Se contrastan dos grupos: uno solo tiene una instancia para hacer las predicciones de todos los partidos a considerar, mientras que el otro grupo debe efectuar predicciones todos los días. Por lo tanto, en este escenario, se examina cómo la presencia o ausencia de decisiones secuenciales afecta la certeza en predicciones de partidos de fútbol. En el segundo experimento, se aprovecha el orden aleatorio de la secuencia de partidos que se da en ciertos campeonatos de fútbol, con el objetivo de medir el impacto de la dificultad del equipo rival a comienzos del torneo (experimento natural). Se utiliza los datos recogidos de los partidos de la Liga Inglesa de fútbol en un período de 10 años (2005-2015). A través de técnicas econométricas se evalúa el efecto de la dificultad inicial, controlando por factores inherentes a cada equipo y temporada. En término de conclusiones, en el primer experimento se encuentra que no existen diferencias significativas entre los dos grupos, aun cuando un grupo tenía mayor información al momento de hacer predicciones. En el segundo experimento, se infiere que la dificultad de los primeros partidos de una temporada, medida a partir de las posiciones de los equipos rivales en temporadas pasadas, afecta significativamente la posición final de un equipo, es decir, los equipos que enfrentan mayor dificultad en estos partidos tienen más chances de ver afectada negativamente su posición final. Además, al analizar la heterogeneidad de este efecto, no se encuentran diferencias dependiendo si la dificultad inicial del rival es asignada a mejores o peores equipos, según sus posiciones en temporadas pasadas. Finalmente, para investigaciones futuras se propone expandir el estudio con muestras de mayor tamaño, para el primer experimento, y al mismo tiempo, buscar formas de evitar sesgos de selección entre grupos experimentales. En el segundo experimento se sugiere incluir más temporadas y realizar comparaciones con otras ligas de fútbol. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por Corporación ISCI

Magíster en Gestión de Operaciones. Ingeniero Civil Industrial / Las enfermedades respiratorias crónicas (ERC) afectan las vías respiratorias y otras estructuras del pulmón por más de tres meses, lo que en caso de infantes repercute tanto en su crecimiento como en su desarrollo normal. En Chile las enfermedades respiratorias son la primera causa de egreso hospitalario, siendo las ERC una de las razones más frecuentes. Diversas iniciativas se han implementado en apoyo a estas problemáticas, principalmente a través de Garantías Explícitas en Salud, pero éstas presentan un enfoque de atención médica necesaria y oportuna más que de prevención. A partir de 2013 una iniciativa impulsada por el Ministerio de Salud busca reintegrar en sus domicilios a pacientes menores de 20 años que requieran apoyo respiratorio, lo que mejora su calidad de vida y la de sus familias. No obstante, el protocolo de detección de crisis y su consiguiente plan contingente recae en las familias y cuidadores. Por esto es fundamental generar estrategias que puedan prevenir y detectar de forma oportuna cualquier riesgo de salud una vez que llegan a sus casas. Para esto, el objetivo general planteado es predecir el estado de riesgo de salud futuro del paciente en base a los signos vitales capturados, brindando el tiempo necesario para desencadenar el plan contingente asociado a la situación. El resultado de este trabajo es un algoritmo capaz de conectarse a un sistema de captura de datos del paciente que logre detectar una situación adversa futura entregando este resultado en un tiempo mínimo de procesamiento. Considerando esto es fundamental contar con un repositorio de datos confiable, tanto para modelar el predictor como para su funcionamiento continuo. Este algoritmo está dividido en dos etapas: elección de modelos óptimos y clasificación de riesgo futuro. La primera etapa busca escoger el conjunto de métodos de series de tiempo que sea capaz de predecir siguiente estado del paciente, y luego escoger el modelo de aprendizaje supervisado que clasifique de mejor forma el riesgo del paciente. La segunda etapa busca tomar los modelos ya seleccionados y utilizarlos para desencadenar la predicción. Con esto se logra que la respuesta del próximo estado de cada paciente se obtenga en segundos. El resultado muestra que algunos signos vitales se pueden modelar de buena forma con la distancia de captura de los datos que se tiene (dos horas), como la temperatura, que para el paciente en que mejor se ajusta se puede modelar con un 1% de error cuadrático medio. En contraste, la frecuencia cardiaca no es posible modelarla con la misma distancia entre datos, teniendo en el mejor caso un error cuadrático medio de 35,90. Por otro lado, la clasificación de riesgo llega a resultados bastante buenos en términos de exactitud, cercano a 90% en algunos casos, pero se tiene que para el mejor escenario el Valor-F alcanza sólo 67%. Contrastando simultáneamente sensibilidad y especifidad se logra obtener modelos que están sobre 80% en ambas métricas, o cercano a 90% en una manteniéndose sobre 70% en la otra.

En este trabajo se plantea la implementación de la metodología Toyota basada en el PEVA, donde se utilizará diferentes herramientas a través de las cuales se pueda desarrollar estrategias para optimizar el proceso usado actualmente en el taller de postventa. PEVA es un método desarrollado por Deming con la finalidad de resolver problemas dentro de un proceso productivo basado en la mejora continua. Las siglas hacen referencia a las cuatro etapas del proceso que son: planear, ejecutar, verificar y analizar. La filosofía detrás del PEVA indica que nunca se puede conocer todo al inicio de un proyecto complejo, así que se debe identificar el problema en la etapa de planeamiento, buscar la causa raíz, colocar las contramedidas en la etapa de ejecución, revisar lo que suceda, y luego colocar en su lugar las acciones basadas en lo aprendido. / Tesis

El presente proyecto de tesis consiste en diseñar un sistema de compras, en base a pronósticos y principios logísticos, para la empresa importadora y comercializadora Mercantil Laboratorio SAC, según la demanda y la capacidad de inversión que posee la empresa. Ello permitirá un mejor manejo de inventarios, cumplir con los tiempos de entrega y reducir costos de oportunidad para generar competitividad, fidelizar a los clientes y captar nuevos. Se analizan, examinan y cuantifican los procesos actuales de la empresa y se determinan cuáles pueden ser objeto de mejora mediante la programación de compras. Finalmente, se presentan alternativas de programas de compras para la optimización de recursos y se presenta un plan temporal de compras que contiene las alternativas que generan mayor beneficio para la empresa. Asimismo, se valida el modelo propuesto con respecto a un caso en el cual se ha aplicado con éxito el sistema de reducción en la gestión de inventarios. / Tesis