Utilizamos el poder del Modelado Matemático Determinista y Probabilístico para resolver problemas operacionales, logísticos y de estrategia, respondiendo a las preguntas más críticas de tu negocio.
Permiten estimar qué sucederá en el futuro o bajo condiciones no observadas.
Proyecciones Financieras: Pronosticar el precio de una acción, la inflación, el crecimiento del PIB o las tasas de interés.
Pronóstico del Tiempo y Clima: Predecir patrones meteorológicos a corto plazo o tendencias climáticas a largo plazo (cambio climático).
Predicción de Propagación: Modelar la expansión de enfermedades (epidemiología), incendios o contaminantes ambientales.
Análisis de Demanda: Predecir la cantidad de un producto o servicio que los consumidores requerirán en el futuro.
Buscan encontrar la mejor solución posible (el máximo beneficio o el mínimo costo/esfuerzo) dentro de un conjunto de restricciones.
Logística y Cadenas de Suministro: Determinar la ruta más eficiente para el transporte de mercancías (Problema del Viajante), la ubicación óptima de almacenes, o la gestión ideal de inventarios.
Asignación de Recursos: Distribuir recursos limitados (dinero, tiempo, personal) a diferentes actividades para maximizar la rentabilidad o el impacto (Programación Lineal).
Diseño de Cartera: Seleccionar la combinación de activos financieros que maximice el rendimiento para un nivel de riesgo dado.
Programación de Producción: Decidir cuándo y cuánto producir para minimizar costos operativos.
Permiten experimentar virtualmente con sistemas complejos sin incurrir en costos o riesgos reales.
Evaluación de Escenarios (Stress Testing): Simular el impacto de condiciones extremas (crisis económica, fallo de infraestructura) en la estabilidad de una empresa o sistema.
Diseño de Productos: Modelar el rendimiento de un nuevo producto (ej. aerodinámica de un coche o resistencia de un puente) antes de construir prototipos físicos.
Análisis de Sistemas Complejos: Simular el comportamiento de redes (telecomunicaciones, energía) o ecosistemas para identificar vulnerabilidades.
Riesgo Actuarial: Modelar la probabilidad de eventos inciertos (muerte, enfermedad) para calcular primas de seguros y reservas financieras.
Ayudan a entender las relaciones fundamentales entre variables y a extraer conocimiento de los datos.
Identificación de Parámetros: Determinar los valores desconocidos o las constantes de un sistema a partir de datos experimentales u observacionales.
Relación Causa-Efecto: Utilizar modelos estadísticos (regresión) para establecer la influencia de unas variables sobre otras (ej. ¿cómo afecta la publicidad a las ventas?).
Control de Sistemas: Diseñar sistemas de control que automáticamente ajusten parámetros para mantener una variable objetivo dentro de un rango deseado (ej. control de temperatura en un reactor).
Descubrimiento Científico: Formular modelos teóricos (en física, biología, química) que expliquen fenómenos naturales observados.