Especialización en Big Data

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Modelo predictivo para la elección de proveedores de transporte consolidado de carga (LTL) en Estados Unidos
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Sánchez Zambrano, Camilo; Becerra Botero, Miguel Alberto
Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo predictivo basado en técnicas de machine learning para evaluar la eficiencia de los transportistas que prestan el servicio de transporte terrestre LTL (Less-Than-Truckload, o carga consolidada). Utilizando datos históricos generados por una empresa intermediaria del sector, se construyó una herramienta capaz de predecir la probabilidad de que una empresa transportista cumpla con la recogida y entrega de un envío dentro de los plazos ofrecidos. El modelo considera variables como el área de servicio de origen y destino, características físicas de la orden (volumen, peso), servicios adicionales requeridos y otros factores operativos. Durante el proceso, se compararon y evaluaron diversos algoritmos de aprendizaje automático, identificando el enfoque más efectivo para la predicción de incumplimientos. La herramienta desarrollada funciona como un sistema de soporte a la decisión para la selección y priorización de proveedores, minimizando retrasos logísticos y mejorando la satisfacción del cliente a través de decisiones informadas y fundamentadas en datos, validadas mediante simulaciones y análisis de desempeño real.