Resumo

RUIZ-AGUILAR, Juan Jesús et al. Predicción a corto plazo de la congestión del flujo de mercancías: El caso de estudio del Puerto Bahía de Algeciras (España). Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2016, vol.83, n.195, pp.163-172. ISSN 0012-7353.  https://doi.org/10.15446/dyna.v83n195.47027.

La predicción de la congestión en el tráfico de mercancías (picos de carga) es una importante herramienta para la toma de decisiones y es el principal objetivo de este trabajo. Predecir los flujos futuros de mercancías proporciona una potente herramienta en la cadena de suministro. En este trabajo, se presenta una metodología para conseguir el mejor modelo para predecir situaciones de congestión en flujos de mercancías. La predicción es modelada como un problema de clasificación, evaluando diferentes métodos (K-vecinos, clasificador Bayesiano y Redes Neuronales Artificiales). Para seleccionar el mejor modelo se desarrolla un panel de expertos (mediante métodos post-hoc del test de Friedman). La metodología propuesta se aplica a la cadena logística del Puerto Bahía de Algeciras. Los resultados obtenidos revelan la eficiencia de los modelos presentados, que pueden ser aplicados para mejorar la planificación diaria de operaciones.

Palavras-chave : predicción de mercancías; clasificación; congestión; redes neuronales artificiales; test de comparación múltiple.

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