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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2013</text>
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                <text>Se han aplicado en el mundo distintas políticas que fomentan las ERNC, dentro de las cuales se destaca el sistema de tarifas fijas, el sistema de pago premium, el sistema de cuota. En este trabajo de tesis, se modelaron matemáticamente estas políticas en una red simplificada, bajo un esquema de mercado oligopólico, con costos de producción similares a la realidad del país. Los resultados obtenidos mantienen la misma intuición que se encuentra en la literatura económica relevante. En un sistema de tarifas fijas y el sistema de pago premium se encontró los valores a subsidiar que fomentan la generación de las distintas tecnologías estudiadas. Además, en el sistema de tarifas fijas se observó una interrelación entre las tecnologías renovables.</text>
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                <text>En el sistema de obligación por cuotas se modelaron distintos escenarios variando el costo de la multa y el porcentaje de obligación. En este mismo sistema se mostró como la congestión de la red influye en la generación de energía renovable, siendo una variable importante a considerar en implementación de una política de fomento a las ERNC. Además se realizó una comparación de los tres esquemas de incentivos, fijando la cantidad de generación ERNC a incentivar. En general, se obtienen precios nodales menores y mayor demanda satisfecha para los sistemas con menor participación de mercado, lo que lleva a más gasto fiscal. Se espera que estos resultados ayuden a ilustrar las distintas políticas y algunas consideraciones que se deben tener en cuenta al implementar una política que fomente las ERNC.</text>
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                <text>Los Sistemas Recomendadores nos ayudan a lidiar con la sobrecarga de información&#13;
mediante la sugerencia de ítems relevantes conforme a nuestras preferencias. Si bien hay&#13;
una gran cantidad de investigación en áreas como películas o música, la recomendación&#13;
de obras de arte ha recibido comparativamente poca atención, a pesar del continuo crecimiento del mercado de arte. La mayoría de la investigación previa ha dependido de ratings y metadatos, y unos pocos trabajos recientes han aprovechado descriptores visuales&#13;
extraídos con redes neuronales convolucionales (CNN) para recomendar arte digital. En&#13;
este trabajo, contribuimos al área de recomendación de pinturas físicas originales mediante el estudio de algoritmos de recomendación basados en diferentes fuentes de información: metadatos, descriptores visuales hechos a mano, descriptores visuales neuronales e información colaborativa de la retroalimentación implícita de los usuarios. Implementamos y evaluamos nuestros algoritmos usando datos transaccionales de UGallery.com,&#13;
una tienda de arte en línea. Además, proponemos un modelo de red neuronal novedoso&#13;
para la tarea de recomendación de arte que combina contenido e información colaborativa. Lo llamamos YT-VBPR ya que esta inspirado en ideas del sistema de recomendación de aprendizaje profundo de Youtube y VBPR (un método de recomendación estado del arte que incorpora información visual). Nuestros resultados muestran que entre todos los métodos probados, YT-VBPR alcanza los mejores resultados. Además, una vez entrenado, YT-VBPR sólo necesita imágenes como entrada para recomendar, permitiendo generalizar fácilmente a nuevos usuarios e ítems sin entrenamiento adicional. Nuestra investigación puede proveer observaciones valiosas a investigadores y desarrolladores en el dominio&#13;
de recomendación de arte en particular, y también a aquellos interesados en métodos de recomendación con contenido visual en general.</text>
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                <text>Los pronósticos y las creencias futuras juegan un papel fundamental en la planificación de la contratación de mano de obra de cosecha, especialmente cuando la corrección de decisiones tomadas anteriormente implican incurrir en altos costos. En este artículo estudiamos el efecto que tiene un mal pronóstico en el proceso de planificación de la cosecha. Para lograr esto, inducimos errores en la predicción de las productividades y en la estimación de las probabilidades de transición entre los estados de productividad. Utilizando un modelo de optimización estocástico de múltiples etapas, analizamos el impacto que los errores en la precisión del pronóstico tienen sobre las ganancias y la eficiencia del proceso de recolección. También estudiamos cómo la flexibilidad, en forma de decisiones de segunda etapa, afecta la capacidad de fijar las decisiones de planificación y generar valor. En un primer paso, desarrollamos un modelo estocástico de múltiples etapas que considera la incertidumbre del crecimiento de la uva dada la creencia en eventos futuros. Las variables de decisión del modelo son: contratación, despido y mantenimiento de la mano de obra de cosecha a lo largo de los períodos, y también las cantidades cosechadas en cada período y bloque. Una vez que el modelo define el plan para la época venidera se revela el error en el pronostico y el tomador de decisiones puede ajustar sus decisiones y creencias futuras. Los resultados indican que el efecto de los errores en la determinación del rendimiento no es simétrico; las subestimaciones de los rendimientos tienen un efecto negativo más significativo en la función objetivo, mientras que la sobre-estimación no. La flexibilidad para ajustar las decisiones de contratación no supone una diferencia significativa si se sobrestiman los rendimientos. Un menor nivel de perdidas de las uvas de mejor &#13;
calidad, al corresponder a una proporción significativa de los ingresos, explican la mayor parte de la perdida de ingresos. Y por último, las uvas que tienen una mejora temprana de su calidad le dan al tomador de decisiones un nivel adicional de flexibilidad para ajustar el plan de cosecha. Como este tipo de uva alcanza su calidad optima antes y permanece en esa condición por más períodos, el planificador puede comenzar su vendimia si es necesario.</text>
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                <text>A pesar de que los modelos de precios de commodities han sido exitosos en ajustar la estructura de precios futuros y su dinámica en el tiempo, ellos no generan distribuciones de precios spot precisas. Este paper desarrolla un nuevo enfoque para calibrar estos modelos no solo usando observaciones de precios de futuros de petróleo, sino que también pronósticos de precios spot de petróleo realizados por analistas.Se concluye que para obtener curvas razonables de precios spot esperados se deben usar pronósticos de precios de analistas, tanto solos o conjuntamente con datos de precios de futuros. El uso de ambos sets, futuros y pronósticos, en contraste con el uso pronósticos únicamente, genera curvas de spot esperado que no difieren considerablemente en el corto/mediano plazo, aunque sí existen variaciones significativas en el largo plazo. Por otra parte, la inclusión de pronósticos realizados por analistas, sumados a los datos de precios futuros (en vez del uso de futuros únicamente), no altera significativamente la curva de futuros en el corto/mediano plazo, pero sí existe un efecto significativo en la estimación de precios futuros de largo plazo.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2018</text>
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                <text>La determinación de cuotas de explotación minera por parte de una entidad gubernamental debiese buscar la maximización del valor social percibido directa e indirectamente por la sociedad. Sin embargo, la ausencia de una metodología clara de evaluación que permita determinar las cuotas a asignar en un contexto de largo plazo ha reducido y delegado típicamente el análisis de la fijación de cuotas de explotación minera a técnicas sub óptimas, desde el punto de vista económico capturado por la sociedad. En esta línea, la definición de una nueva cuota de explotación de litio en el Salar de Atacama debida al término anticipado de la cuota que le asignó el Estado de Chile a SQM en 1995, supone una oportunidad interesante de análisis en relación a las cuotas de extracción y capacidades de producción que debiesen establecerse en el Salar de Atacama. Considerando una perspectiva de evaluación integrada de la explotación minera del Salar de Atacama, el presente estudio analiza las cuotas de litio y las capacidades de producción de derivados de litio y potasio que el Estado de Chile debiese otorgarles a privados a fin de obtener la mayor renta social posible. Asimismo, propone una metodología de evaluación social de las cuotas de explotación a partir de las utilidades que generen las compañías, la tributación que reciba el Estado, los pagos realizados a comunidades vecinas, y los efectos indirectos e inducidos que genere la explotación de los recursos del Salar. En base a la evaluación desarrollada se concluye que, en el caso específico de análisis, una nueva cuota de extracción en el rango de 420.000 y 600.000 toneladas de litio metálico debiese ser asignada entre 2023 y 2043. De este modo, por medio de las cuotas de extracción ya otorgadas en este período y la nueva cuota propuesta, podría obtenerse un VAN social en torno a los 10.000 MUS$2017.</text>
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                <text>Determinación estratégica de capacidades y cuotas de producción de derivados de litio y potasio en el Salar de Atacama</text>
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                <text>Esta investigación analiza los distintos aspectos de la generación híbrida de energía eléctrica basada en energía solar y energía geotérmica, y las sinergias que se producen al integrar ambas fuentes de energía, mediante un análisis termodinámico y un análisis económico de esta forma de generación bajo dos estrategias de operación de la planta: 1. Producir el máximo de energía utilizando ambas fuentes de energía, y 2. Utilizar la energía solar para reducir el consumo de recursos geotérmicos manteniendo estable la potencia de salida de la planta.</text>
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                <text>Se desarrolló un modelo térmico utilizando el software EES para un año tipo, en base horaria, utilizando información meteorológica obtenida del software Meteonorm y otros datos obtenidos de la literatura. Con los resultados termodinámicos se simuló la operación de la planta durante una vida útil de 30 años mediante el software Excel y se obtuvo el desempeño económico realizando supuestos basados en las condiciones de mercado y en las proyecciones entregadas por diversas instituciones.</text>
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                <text>Los resultados teóricos muestran que se puede aumentar hasta en un 29,9% la energía producida por un pozo geotérmico y se pueden lograr ahorros de hasta un 13.4% en el consumo de recursos geotérmicos. Los resultados del modelo económico muestran un aumento en el valor presente del proyecto para el caso en que se aplica la estrategia de operación 1. Para el caso en que se aplica la estrategia de operación 2, el desempeño económico del proyecto muestra una dependencia frente al comportamiento del reservorio sujeto a permanentes cambios en el flujo másico de extracción. De acuerdo al modelo económico, si se logra disminuir la tasa de decaimiento del reservorio lo suficiente, el proyecto puede aumentar su valor al disminuir la cantidad de pozos de extracción necesarios para su funcionamiento, siendo necesario realizar estudios más profundos en el tema. De acuerdo con los resultados obtenidos, es recomendable acoplar la energía solar a la energía geotérmica cuando la localización lo permita, aprovechando sinergias y contrapesando debilidades conjuntamente.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Innovación)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2020</text>
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                <text>Iniciamos este proceso, luego de pivotear desde sus originales Segurísimo -con foco en&#13;
microseguros- y Kdabra -focalizado en asistencia y seguros PyME-, ambos desarrollados en&#13;
el marco del curso iLab del Magister en Innovación 2019.&#13;
En este documento, presentaremos el proceso de Validación de Deseabilidad del modelo&#13;
de negocios de Insureland, plataforma tecnológica para brokers de seguros.&#13;
La oportunidad de negocios consiste en dirigir nuestro Saas a los Corredores de Seguros que&#13;
comercializan un 38% de la prima total de la industria y que corresponde a MMUS$4.500 al&#13;
año 2019 sólo en Chile, alcanzandocerca del 100% en países como El Salvador y Honduras.&#13;
Para acceder a dicha oportunidad, utilizamos la metodología Running Lean y transitamos&#13;
desde el Sprint 1 -con una solución inicial ERP- hasta el Sprint 3, donde validamos un&#13;
Modelo de Negocio cuya propuesta de valor genera beneficios de eficiencia, ahorro de costos&#13;
y disminución de tasas de fuga para los corredores de seguros. Sus características son:&#13;
- Plataforma Integrada. Un ERP, un CRM y la Comunidad Virtual de Actualización.&#13;
- Comunidad Virtual. Noticias, estudios de mercado, economía y capacitación,&#13;
- Foco en pequeños corredores. Con un modelo de atención Low Touch que combina&#13;
atención personalizada y tecnología.&#13;
- Escalabilidad del Modelo Saas. Modelo con un método de pago por suscripción&#13;
escalonada, para alcanzar a corredores de Chile y Latinoamérica.&#13;
Si bien el proyecto comprende el desarrollo de una innovación incremental, las&#13;
proyecciones de mercado invitan a convertirla en una innovación de plataforma para lo&#13;
cual -hacia el final del informe- se presenta un plan de acción que incluye su validación a&#13;
nivel de factibilidad y viabilidad, de manera de concretar la implementación del presente&#13;
proyecto en corto plazo.&#13;
Te invitamos a conocer nuestro viaje de innovación.</text>
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                <text>El agendamiento de citas con médicos de especialidades se encuentra en constante presión para ofrecer una atención de calidad con recursos limitados y presencia de variabilidad, especialmente en la demanda. La programación de citas es un proceso dinámico y estocástico. Por un lado, la llegada de pacientes no ocurre en un solo instante y no se tiene certeza de quiénes llegarán. Por otro, la programación de citas debe considerar la posibilidad de que aparezcan pacientes prioritarios en el futuro y por tanto, la agenda no debe llenarse exclusivamente con los pacientes de hoy. La presente investigación propone la aplicación de modelos de optimización determinísticos sumados a herramientas de simulación. Metodología que permite encontrar políticas adecuadas que mejoran el agendamiento de citas mediante la reserva de capacidad para demanda futura de diferentes tipos de pacientes, frente a métodos estáticos, sin diferenciación de pacientes y sin bloqueo de espacios utilizados actualmente en la mayoría de los sistemas de agendamiento. Además el agendamiento se hace con un enfoque estratégico a largo plazo. Por mejorar el agendamiento se entiende disminuir los tiempos de espera de los pacientes, especialmente de aquellos prioritarios. En particular estos modelos se aplican a un centro hospitalario real, el Hospital del Salvador en Chile. A su vez, los resultados obtenidos permiten estimar a priori cuánto tiempo tendrán que esperar los pacientes hasta ser atendidos bajo diferentes escenarios de reserva de capacidad.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2020</text>
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                <text>Esta investigación presenta una propuesta metodológica para el apoyo de la planificación de los sistemas de bicicletas públicas (SBP), alternativa de transporte que se ha afianzado como un modo atractivo y sustentable de movilidad urbana en los últimos años.
Concretamente, se propone una estructura integrada para la modelación de la demanda de viajes en bicicletas públicas y de la localización óptima de estaciones de un SBP, en función de variables del entorno construido y de accesibilidad. Para esto, se estiman modelos de generación de viajes en un SBP a través de regresiones múltiples, para diferentes tipos de viaje y períodos de la semana. Luego, se desarrollan modelos de cobertura máxima de demanda para localizar las estaciones del SBP, los que se ajustan a los modelos de generación de viajes y los que se aplican en distintos escenarios posibles.
Para probar la metodología propuesta, se ha utilizado el sistema Bike Santiago. Los resultados obtenidos para este caso de estudio confirman la relación entre el entorno construido y el uso de bicicletas públicas, con especial importancia en los usos de suelo residenciales y de oficinas y en la presencia de ciclovías en torno a las estaciones. Además, se ratifica la presencia de patrones endógenos en la demanda, incorporados a través de variables de accesibilidad a usos de suelo. Luego, por medio de los modelos de localización óptima se obtuvieron distribuciones espaciales de las estaciones del SBP que estiman un mayor nivel de viajes mensuales para configuraciones con mayor densidad de estaciones en el centro de Santiago y a lo largo zonas con ciclovías en su entorno.
En conclusión, se confirma que la modelación de viajes y de la localización de estaciones permite identificar aspectos relevantes para una mayor generación de viajes en bicicletas públicas, punto relevante para la toma de decisiones de planificación de los SBP.Esta investigación presenta una propuesta metodológica para el apoyo de la planificación de los sistemas de bicicletas públicas (SBP), alternativa de transporte que se ha afianzado como un modo atractivo y sustentable de movilidad urbana en los últimos años.
Concretamente, se propone una estructura integrada para la modelación de la demanda de viajes en bicicletas públicas y de la localización óptima de estaciones de un SBP, en función de variables del entorno construido y de accesibilidad. Para esto, se estiman modelos de generación de viajes en un SBP a través de regresiones múltiples, para diferentes tipos de viaje y períodos de la semana. Luego, se desarrollan modelos de cobertura máxima de demanda para localizar las estaciones del SBP, los que se ajustan a los modelos de generación de viajes y los que se aplican en distintos escenarios posibles.
Para probar la metodología propuesta, se ha utilizado el sistema Bike Santiago. Los resultados obtenidos para este caso de estudio confirman la relación entre el entorno construido y el uso de bicicletas públicas, con especial importancia en los usos de suelo residenciales y de oficinas y en la presencia de ciclovías en torno a las estaciones. Además, se ratifica la presencia de patrones endógenos en la demanda, incorporados a través de variables de accesibilidad a usos de suelo. Luego, por medio de los modelos de localización óptima se obtuvieron distribuciones espaciales de las estaciones del SBP que estiman un mayor nivel de viajes mensuales para configuraciones con mayor densidad de estaciones en el centro de Santiago y a lo largo zonas con ciclovías en su entorno.
En conclusión, se confirma que la modelación de viajes y de la localización de estaciones permite identificar aspectos relevantes para una mayor generación de viajes en bicicletas públicas, punto relevante para la toma de decisiones de planificación de los SBP.Esta investigación presenta una propuesta metodológica para el apoyo de la planificación de los sistemas de bicicletas públicas (SBP), alternativa de transporte que se ha afianzado como un modo atractivo y sustentable de movilidad urbana en los últimos años.
Concretamente, se propone una estructura integrada para la modelación de la demanda de viajes en bicicletas públicas y de la localización óptima de estaciones de un SBP, en función de variables del entorno construido y de accesibilidad. Para esto, se estiman modelos de generación de viajes en un SBP a través de regresiones múltiples, para diferentes tipos de viaje y períodos de la semana. Luego, se desarrollan modelos de cobertura máxima de demanda para localizar las estaciones del SBP, los que se ajustan a los modelos de generación de viajes y los que se aplican en distintos escenarios posibles.
Para probar la metodología propuesta, se ha utilizado el sistema Bike Santiago. Los resultados obtenidos para este caso de estudio confirman la relación entre el entorno construido y el uso de bicicletas públicas, con especial importancia en los usos de suelo residenciales y de oficinas y en la presencia de ciclovías en torno a las estaciones. Además, se ratifica la presencia de patrones endógenos en la demanda, incorporados a través de variables de accesibilidad a usos de suelo. Luego, por medio de los modelos de localización óptima se obtuvieron distribuciones espaciales de las estaciones del SBP que estiman un mayor nivel de viajes mensuales para configuraciones con mayor densidad de estaciones en el centro de Santiago y a lo largo zonas con ciclovías en su entorno.
En conclusión, se confirma que la modelación de viajes y de la localización de estaciones permite identificar aspectos relevantes para una mayor generación de viajes en bicicletas públicas, punto relevante para la toma de decisiones de planificación de los SBP.Esta investigación presenta una propuesta metodológica para el apoyo de la planificación de los sistemas de bicicletas públicas (SBP), alternativa de transporte que se ha afianzado como un modo atractivo y sustentable de movilidad urbana en los últimos años.
Concretamente, se propone una estructura integrada para la modelación de la demanda de viajes en bicicletas públicas y de la localización óptima de estaciones de un SBP, en función de variables del entorno construido y de accesibilidad. Para esto, se estiman modelos de generación de viajes en un SBP a través de regresiones múltiples, para diferentes tipos de viaje y períodos de la semana. Luego, se desarrollan modelos de cobertura máxima de demanda para localizar las estaciones del SBP, los que se ajustan a los modelos de generación de viajes y los que se aplican en distintos escenarios posibles.
Para probar la metodología propuesta, se ha utilizado el sistema Bike Santiago. Los resultados obtenidos para este caso de estudio confirman la relación entre el entorno construido y el uso de bicicletas públicas, con especial importancia en los usos de suelo residenciales y de oficinas y en la presencia de ciclovías en torno a las estaciones. Además, se ratifica la presencia de patrones endógenos en la demanda, incorporados a través de variables de accesibilidad a usos de suelo. Luego, por medio de los modelos de localización óptima se obtuvieron distribuciones espaciales de las estaciones del SBP que estiman un mayor nivel de viajes mensuales para configuraciones con mayor densidad de estaciones en el centro de Santiago y a lo largo zonas con ciclovías en su entorno.
En conclusión, se confirma que la modelación de viajes y de la localización de estaciones permite identificar aspectos relevantes para una mayor generación de viajes en bicicletas públicas, punto relevante para la toma de decisiones de planificación de los SBP.Esta investigación presenta una propuesta metodológica para el apoyo de la planificación de los sistemas de bicicletas públicas (SBP), alternativa de transporte que se ha afianzado como un modo atractivo y sustentable de movilidad urbana en los últimos años.
Concretamente, se propone una estructura integrada para la modelación de la demanda de viajes en bicicletas públicas y de la localización óptima de estaciones de un SBP, en función de variables del entorno construido y de accesibilidad. Para esto, se estiman modelos de generación de viajes en un SBP a través de regresiones múltiples, para diferentes tipos de viaje y períodos de la semana. Luego, se desarrollan modelos de cobertura máxima de demanda para localizar las estaciones del SBP, los que se ajustan a los modelos de generación de viajes y los que se aplican en distintos escenarios posibles.
Para probar la metodología propuesta, se ha utilizado el sistema Bike Santiago. Los resultados obtenidos para este caso de estudio confirman la relación entre el entorno construido y el uso de bicicletas públicas, con especial importancia en los usos de suelo residenciales y de oficinas y en la presencia de ciclovías en torno a las estaciones. Además, se ratifica la presencia de patrones endógenos en la demanda, incorporados a través de variables de accesibilidad a usos de suelo. Luego, por medio de los modelos de localización óptima se obtuvieron distribuciones espaciales de las estaciones del SBP que estiman un mayor nivel de viajes mensuales para configuraciones con mayor densidad de estaciones en el centro de Santiago y a lo largo zonas con ciclovías en su entorno.
En conclusión, se confirma que la modelación de viajes y de la localización de estaciones permite identificar aspectos relevantes para una mayor generación de viajes en bicicletas públicas, punto relevante para la toma de decisiones de planificación de los SBP.Esta investigación presenta una propuesta metodológica para el apoyo de la planificación de los sistemas de bicicletas públicas (SBP), alternativa de transporte que se ha afianzado como un modo atractivo y sustentable de movilidad urbana en los últimos años.
Concretamente, se propone una estructura integrada para la modelación de la demanda de viajes en bicicletas públicas y de la localización óptima de estaciones de un SBP, en función de variables del entorno construido y de accesibilidad. Para esto, se estiman modelos de generación de viajes en un SBP a través de regresiones múltiples, para diferentes tipos de viaje y períodos de la semana. Luego, se desarrollan modelos de cobertura máxima de demanda para localizar las estaciones del SBP, los que se ajustan a los modelos de generación de viajes y los que se aplican en distintos escenarios posibles.
Para probar la metodología propuesta, se ha utilizado el sistema Bike Santiago. Los resultados obtenidos para este caso de estudio confirman la relación entre el entorno construido y el uso de bicicletas públicas, con especial importancia en los usos de suelo residenciales y de oficinas y en la presencia de ciclovías en torno a las estaciones. Además, se ratifica la presencia de patrones endógenos en la demanda, incorporados a través de variables de accesibilidad a usos de suelo. Luego, por medio de los modelos de localización óptima se obtuvieron distribuciones espaciales de las estaciones del SBP que estiman un mayor nivel de viajes mensuales para configuraciones con mayor densidad de estaciones en el centro de Santiago y a lo largo zonas con ciclovías en su entorno.
En conclusión, se confirma que la modelación de viajes y de la localización de estaciones permite identificar aspectos relevantes para una mayor generación de viajes en bicicletas públicas, punto relevante para la toma de decisiones de planificación de los SBP.</text>
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                <text>Los métodos tradicionales que actualmente se utilizan para la cuantificación del riesgo asociado a los costos de operación de los proyectos mineros proporcionan poca información respecto de las fuentes y efectos del riesgo. Por el contrario, tienden a generar estimaciones estáticas y conservadoras, que no consideran los efectos que los posibles cambios en las condiciones del mercado o en los indicadores de desempeño generarían en el proyecto. Las decisiones asociadas a los costos de operación de grandes proyectos mineros requieren modelos más sofisticados de evaluación del riesgo. Estos deben ser capaces de identificar y cuantificar las incertidumbres, e integrar diferentes escenarios y estrategias en la evaluación, ayudando así al proceso de toma de decisiones. En esta investigación, se presenta un modelo integral para la gestión del riesgo económico de los costos de operación de un proyecto minero en desarrollo. En primer lugar, se identifican los principales generadores de costos del proyecto y se caracterizan sus variabilidades intrínsecas.
En segundo lugar, mediante una simulación de Monte Carlo, se incorporan estas variabilidades a la evaluación y se cuantifica el riesgo económico. Por último, se identifican las principales fuentes de riesgo y se proponen medidas de mitigación para estas. El modelo es validado mediante un caso de estudio en el Proyecto Mina Chuquicamata Subterráneo. Los resultados muestran que la variabilidad de los generadores de costo puede aumentar el valor presente de los costos operativos estimados para el proyecto en más de un 10%, siendo la mano de obra y la energía las fuentes de riesgo más relevantes. Algunas de las medidas de mitigación de riesgos propuestas en este caso incluyen la construcción de una planta de generación eléctrica para abastecer al proyecto y la incorporación de nuevas estrategias de recursos humanos enfocadas en mejorar productividad de la mano de obra.Los métodos tradicionales que actualmente se utilizan para la cuantificación del riesgo asociado a los costos de operación de los proyectos mineros proporcionan poca información respecto de las fuentes y efectos del riesgo. Por el contrario, tienden a generar estimaciones estáticas y conservadoras, que no consideran los efectos que los posibles cambios en las condiciones del mercado o en los indicadores de desempeño generarían en el proyecto. Las decisiones asociadas a los costos de operación de grandes proyectos mineros requieren modelos más sofisticados de evaluación del riesgo. Estos deben ser capaces de identificar y cuantificar las incertidumbres, e integrar diferentes escenarios y estrategias en la evaluación, ayudando así al proceso de toma de decisiones. En esta investigación, se presenta un modelo integral para la gestión del riesgo económico de los costos de operación de un proyecto minero en desarrollo. En primer lugar, se identifican los principales generadores de costos del proyecto y se caracterizan sus variabilidades intrínsecas.
En segundo lugar, mediante una simulación de Monte Carlo, se incorporan estas variabilidades a la evaluación y se cuantifica el riesgo económico. Por último, se identifican las principales fuentes de riesgo y se proponen medidas de mitigación para estas. El modelo es validado mediante un caso de estudio en el Proyecto Mina Chuquicamata Subterráneo. Los resultados muestran que la variabilidad de los generadores de costo puede aumentar el valor presente de los costos operativos estimados para el proyecto en más de un 10%, siendo la mano de obra y la energía las fuentes de riesgo más relevantes. Algunas de las medidas de mitigación de riesgos propuestas en este caso incluyen la construcción de una planta de generación eléctrica para abastecer al proyecto y la incorporación de nuevas estrategias de recursos humanos enfocadas en mejorar productividad de la mano de obra.</text>
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                <text>Ingeniería</text>
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                <text>Minería subterránea.</text>
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                <text>Administración de riesgo</text>
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                <text>Operating cost risk analysis for an underground mining project.</text>
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                <text>tesis de maestría</text>
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