Tutor 1

Herrera Ochoa, Óscar Javier

Resumen

Actualmente en la ciudad de Bogotá, se presenta un problema relacionado con el tratamiento de los desechos, entre estos podemos encontrar las llantas de automóviles, que al cumplir su ciclo de vida útil son desechados a botaderos, quebradas y en las calles de la ciudad, afectando al espacio público y el paisaje de las zonas públicas de la ciudad convirtiéndose en un contaminante para el medio ambiente. Por ello, en este documento se abordara un análisis predictivo de la cantidad de llantas usadas que se desecharan en los años 2018 y 2019 basado en el Índice de Generación de Llantas que depende fundamentalmente de la cantidad de automóviles en circulación en la ciudad en dichos periodos (Camargo Rodriguez, Chud Pantoja, & Ososrio Gomez, 2017). Luego se establecerán diferentes alternativas que se pueden tener en cuenta para el aprovechamiento de las llantas desechadas. El análisis predictivo se realizará por medio de métodos de análisis de datos y de pronósticos como Box – Jenkins, suavización exponencial, método de descomposición, método Holt Winters y distribución empírica. Como ya se mencionó, para establecer el análisis predictivo de la cantidad de llantas que se desecharan en los años 2018 y 2019, se determinó que la principal fuente donde se dan estos residuos son los automóviles. Por esto se utilizaron las bases de datos del Registro Único Nacional de Tránsito (RUNT) que contienen la cantidad de automóviles que el parque automotor ha registrado desde del 2010 al 2017 en Bogotá. Con cada modelo de pronóstico establecido según el tipo de variable, se evidencia que la cantidad de automóviles registrados en la ciudad de Bogotá es proporcional a la cantidad de llantas usadas que se generan. Debido a que la cantidad de llantas usadas aumentan en los años 2018 y 2019 se generan diferentes alternativas para que las llantas usadas tengan una buena disposición

Resumen alternativo

Currently in the city of Bogotá, there is a problem related to the treatment of waste, among these we can find the tires of automobiles, which when they reach their useful life cycle are discarded to dumps, ravines and in the streets of the city, affecting the public space and the landscape of the public areas of the city becoming a pollutant for the environment. Therefore, this document will address a predictive analysis of the number of used tires that will be discarded in 2018 and 2019 based on the Tire Generation Index, which depends mainly on the number of cars in circulation in the city during these periods. (Camargo Rodriguez, Chud Pantoja, & Ososrio Gomez, 2017). Then different alternatives will be established that can be taken into account for the use of discarded tires. Predictive analysis will be carried out through data analysis methods and forecasts such as Box - Jenkins, exponential smoothing, decomposition method, Holt Winters method and empirical distribution. For these problems this document will address a predictive analysis of the number of used tires that will be discarded in 2018 and 2019 to define different alternatives that can be considered for the use of tires. Predictive analysis will be carried out through data analysis methods and forecasts such as Box - Jenkins, exponential smoothing, decomposition method, Holt Winters method, empirical distribution. To establish the predictive analysis of the number of tires that will be discarded in 2018 and 2019, it was determined that the main source of this waste is automobiles. For this reason, the RUNT databases were used, which contain the number of automobiles that the vehicle fleet has registered since 2010 to 2017 in Bogotá. With the forecast model established according to the type of variable, it is evident that the number of automobiles registered in the city of Bogotá is proportional to the number of used tires that are generated. Because the number of used tires increases in 2018 and 2019 different alternatives are generated so that the used tires have a good disposition

Palabras clave

Análisis predictivo, Residuos, Llantas, Modelos de pronósticos, Disposición, Predictive analysis, Waste, Tires, Forecast models, Disposition, Basuras y aprovechamiento de basuras, Minimización de residuos, Neumáticos, Disposición de residuos en la tierra, Refuse and refuse disposal, Waste minimization, Tires, Waste disposal in the ground

Licencia Creative Commons

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Fecha de publicación

1-1-2018

Programa académico

Ingeniería Industrial

Facultad

Facultad de Ingeniería

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