Modelo de pronóstico de series temporales para medir las tasas de adopción en sistemas de control de procesos en Senegal: una evaluación metodológica

Los sistemas de control de procesos (PCs) son fundamentales para optimizar los procesos industriales en Senegal, donde desempeñan un papel significativo en el aumento de la productividad y la reducción de costos. Se aplicó un modelo de pronóstico de series temporales para analizar datos históricos de sitios industriales en Senegal. Se utilizó el método ARIMA de Box-Jenkins para modelar y estimar los parámetros. El análisis reveló que las tasas de adopción de los PCs aumentaron en un promedio del 15% durante un período de cinco años, con fluctuaciones significativas observadas durante las recesiones económicas. Este estudio proporciona información sobre la efectividad del pronóstico de series temporales en la medición de las tendencias de adopción de PCs y destaca la necesidad de una recolección de datos consistente para mejorar la precisión del modelo. La investigación futura debe centrarse en el desarrollo de modelos más sofisticados que tengan en cuenta factores externos que influyen en las tasas de adopción de PCs, como las condiciones económicas y los avances tecnológicos. El resultado de mantenimiento fue modelado como Y₈ₓ=₀+₁X₈ₓ+uᵢ+₈ₓ, con robustez revisada utilizando errores consistentes con heterocedasticidad.