Redesign of forecasting method of the demand of students for the subjects offered at the Universidad del Norte

El periodo de matrículas en la Fundación Universidad del Norte es conocido por ser de mucha actividad en las oficinas de Registro académico y las Coordinaciones de cada programa estudiantil. Se presenta sobrecarga de trabajo, cambios en la programación y quejas tanto de estudiantes como de profesores, debido a un error total promedio presente de más de 20% entre pronósticos y datos reales. El objetivo de este proyecto es aplicar un modelo de pronóstico de demanda de estudiantes para todas las asignaturas que ofrece la Universidad del Norte, de esta manera reducir el número casos en que se presenten alteraciones en la cantidad de cursos programados y que el proceso de matrícula más eficiente. Para lograr lo propuesto se buscarán modelos matemáticos entre varias técnicas como Último dato, Promedio móvil, Suavizamiento Exponencial, etc. Estos modelos se realizaron con datos históricos suministrados por la Fundación Universidad del Norte, y a su vez, estos fueron evaluados mediante los criterios del Mínimo Error Cuadrado (MSE) y el Mínimo Error Absoluto (MAE) sobre la totalidad de datos registrados disponibles para las materias evaluadas. Por otro lado, tenemos los datos del semestre en curso (2020-10), tanto lo que se pronosticó con el proceso actual, como la demanda real. Lo que permite realizar una evaluación de los modelos y conocer el error mínimo en comparación con los datos reales. De esta manera, existen dos métodos de evaluación para la elección de la mejor técnica de pronóstico. Con el método aplicado se consiguió una disminución promedio de las 3 materias del 40% al 12% aproximadamente, se espera que el promedio total para el programa de Ingeniería Industrial, que fue el elegido para la realización del proyecto, baje del 16% al 10%. Este decrecimiento será determinante a la hora de la programación de las matrículas y se proyecta que se presenten menos en que se vea alterado el número de cursos inicialmente asignados por asignatura.The enrollment period at the Universidad del Norte Foundation is known for its high activity in the Academic Registry and Coordination offices of each student program. It generates work overload, changes in programming and complaints from both students and teachers, due to the estimated total error of at least 20% between the forecasts and real demand. This project aims to apply a model of student demand forecast for the different subjects offered by the Universidad del Norte Foundation, thus reducing the alterations in the number of scheduled courses and improving the process of enrollment. To achieve this aim, mathematical models will be sought among various techniques such as: Latest Data, Moving Average (MA), Exponential Smoothing (SES), etc. These models were made with historical data provided by the Universidad del Norte Foundation, and were, furthermore, evaluated using the Minimum Square Error (MSE) and Minimum Absolute Error (MAE) to determine the complete registered data of all the available subjects under study. Conversely, we are in possession of the data pertaining to the current semester (2020-10), both, the forecast with the current process, and the real demand. This allows us to evaluate the models and highlight the minimum error in comparison to the actual data. Therefore, there are two evaluation methods for choosing the best forecasting technique. With the applied method, we acquired an average decrease of the 3 subjects, an approximately 40% to 12% decrease. A total average of the Industrial Engineering program, chosen to carry out this project, is expected, with an approximate drop of 16% to 10 %. This decrease will be decisive at the time of enrollment, so, a lesser number of alterations in the quantity of courses initially assigned per subject is expected