Análisis de Procesos de Contratación para el Mantenimiento de Infraestructura en la Dirección Ejecutiva de la Administración Judicial Seccional Medellín: Sobrecostos y sus Causas
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Date
2024-12
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Publisher
Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO
Type
Monografía
Rights
Acceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
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Abstract
Este estudio analizó la problemática de los sobrecostos y atrasos en la gestión de proyectos de infraestructura, enfocándose en los proyectos de mantenimiento realizados por la Dirección Ejecutiva de Administración Judicial Seccional Medellín. Mediante un enfoque mixto que integró análisis cuantitativo y cualitativo, se identificaron las causas subyacentes de estas desviaciones, evaluando variables clave como el valor inicial de los contratos, las prórrogas en los plazos y la calidad del servicio entregado. Se encontró una correlación significativa entre estas variables y los sobrecostos observados, lo que permitió comprender mejor las dinámicas que afectan la eficiencia de los proyectos. Paralelamente, se aplicaron técnicas avanzadas de machine learning para modelar y predecir los sobrecostos en función de los descriptores evaluados. Los resultados indicaron que los bosques aleatorios fueron la herramienta más eficaz, con un coeficiente de determinación (R²) de 0.78, demostrando su capacidad para capturar relaciones no lineales y patrones complejos en los datos. Sin embargo, el tamaño reducido de la muestra representó una limitación que restringe la generalización de los hallazgos a otros contextos. El estudio ofrece una base sólida para optimizar la gestión de proyectos futuros, reduciendo desviaciones presupuestales y mejorando la asignación de recursos. Se plantearon recomendaciones orientadas a perfeccionar los procesos de contratación, fortalecer la supervisión y emplear modelos predictivos como herramientas estratégicas en la toma de decisiones.
This study analyzed the issue of cost overruns and delays in infrastructure project management, focusing on maintenance projects carried out by the Executive Directorate of Judicial Administration, Medellín Section. Through a mixed-methods approach that integrated quantitative and qualitative analysis, the underlying causes of these deviations were identified, evaluating key variables such as the initial value of contracts, extensions of deadlines, and the quality of the delivered service. A significant correlation was found between these variables and the observed cost overruns, providing a better understanding of the dynamics affecting project efficiency. Additionally, advanced machine learning techniques were applied to model and predict cost overruns based on the evaluated descriptors. The results indicated that random forests were the most effective tool, achieving a coefficient of determination (R²) of 0.78, demonstrating their ability to capture non-linear relationships and complex patterns in the data. However, the small sample size represented a limitation, restricting the generalizability of the findings to other contexts. The study provides a solid foundation for optimizing the management of future projects, reducing budget deviations, and improving resource allocation. Recommendations were proposed to enhance contracting processes, strengthen oversight, and use predictive models as strategic tools in decision-making
This study analyzed the issue of cost overruns and delays in infrastructure project management, focusing on maintenance projects carried out by the Executive Directorate of Judicial Administration, Medellín Section. Through a mixed-methods approach that integrated quantitative and qualitative analysis, the underlying causes of these deviations were identified, evaluating key variables such as the initial value of contracts, extensions of deadlines, and the quality of the delivered service. A significant correlation was found between these variables and the observed cost overruns, providing a better understanding of the dynamics affecting project efficiency. Additionally, advanced machine learning techniques were applied to model and predict cost overruns based on the evaluated descriptors. The results indicated that random forests were the most effective tool, achieving a coefficient of determination (R²) of 0.78, demonstrating their ability to capture non-linear relationships and complex patterns in the data. However, the small sample size represented a limitation, restricting the generalizability of the findings to other contexts. The study provides a solid foundation for optimizing the management of future projects, reducing budget deviations, and improving resource allocation. Recommendations were proposed to enhance contracting processes, strengthen oversight, and use predictive models as strategic tools in decision-making
Description
Analizar las causas de los sobrecostos y atrasos en los proyectos de mantenimiento de infraestructura en la Dirección Ejecutiva de Administración Judicial Seccional Medellín, con el fin de desarrollar un modelo que permita describir y predecir los posibles sobrecostos de proyectos futuros y con esto mejorar la eficiencia la gestión de los mismos
Keywords
sobrecostos, mantenimiento de infraestructura, contratación pública, machine learning, bosques aleatorios