Inteligencia artificial

Ficha 27: Proyección de demanda de gas oíl, gasolinas y gas licuado de petróleo (GLP)

Informes

Casos de uso de inteligencia artificial en el Estado para desarrollar una proyección de demanda de gas oil, gasolinas y GLP (gas licuado de petróleo).

Identificación del organismo

  • Grupo de organismos: Entes Autónomos.
  • Organismo: Administración Nacional de Combustibles, Alcohol y Portland.
  • Fecha de reportado: 06/05/2024.

Identificación del caso de uso

  • Identificación: Proyección de demanda de gas oil, gasolinas y GLP (gas licuado de petróleo).
  • Descripción: Generar la proyección de demanda en base a comportamientos anteriores de la misma, políticas públicas y previsiones del mercado de: gasoil: sector industrial (arrocero), gasolinas: turismo, GLP: previsiones meteorológicas.
  • Estado: Finalizado, en producción.
  • Comienzo de la iniciativa: Sin datos.

Información del caso de uso

  • Problema que resuelve: Predecir las necesidades de gas oil, gasolinas y GLP para el período de análisis.
  • Público objetivo al que impacta: Funcionarios/as de Planificación y Control Comercial.
  • Tecnología aplicada: Aprendizaje automático (ML, DP, Clustering).
  • Tipo de licencia código o librerías utilizadas: Librerías abiertas: proyección de demanda.
  • Lenguajes utilizados: Phyton.

Desarrollo técnico del sistema

  • Responsable desarrollo: Se realizó en forma mixta: parte en el organismo y parte con un proveedor externo.
  • Áreas funcionales involucradas: Tecnología, informática y otras personas expertas en la temática.
  • Tipos de datos de entrenamiento: Estructurado.
  • Involucra humano en la decisión final: Si. La decisión de compra la toma un equipo de personas con el insumo del reporte del modelo.
  • Principales dificultades y retos identificados: No se han reportado.

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