Priorización de Fiscalizaciones mediante el Método Jerárquico Analítico (AHP)

Proyecto Laboral • OSINERGMIN

Objetivo del Proyecto

Desarrollar un aplicativo interactivo para implementar la Fiscalización Basada en Riesgos utilizando el Proceso Jerárquico Analítico (AHP) de Thomas Saaty. Esta herramienta permite a OSINERGMIN priorizar de manera cuantitativa las acciones de fiscalización operativa, asignando niveles de riesgo a distintos establecimientos de hidrocarburos y calculando la distribución ideal de las metas del Plan Operativo Anual (POA).

Arquitectura y Funcionamiento

El aplicativo fue desarrollado íntegramente en Python utilizando Marimo para garantizar reactividad. Su funcionamiento se desglosa en los siguientes componentes:

  • Integración de Datos en la Nube: Uso de gspread para cargar y sincronizar datos de Google Sheets, obteniendo los parámetros, valores normalizados y metas anuales en tiempo real.
  • Motor de Decisión Multicriterio (AHP): Se implementó matemáticamente el modelo de Thomas Saaty para analizar matrices de consistencias y calcular vectores de prioridad. El sistema evalúa índices clave como el Consistency Index (CI) y el Consistency Ratio (CR) para validar de manera algorítmica las decisiones de expertos.
  • Análisis de Convergencia Iterativa: Incorporación de algoritmos algebraicos iterativos para refinar la matriz de prioridades hasta alcanzar un umbral de convergencia (error permisible definido por el usuario).
  • Cálculo y Distribución de Riesgos: Tras normalizar vectores, el sistema calcula el nivel de riesgo total para cada agente, y mediante lógica estocástica (random.shuffle) genera cronogramas mensuales factibles ajustados a la meta POA de cada oficina regional.

Visualización de Datos e Interactividad

Se priorizó una experiencia de usuario (UX) técnica y robusta, facilitando la toma de decisiones:

Evaluación Reactiva

Sliders de rangos dinámicos donde los expertos pueden realizar comparaciones emparejadas. Los cálculos matriciales se actualizan instantáneamente.

Alertas de Consistencia

Generación de mensajes tipo "callout" que indican si la matriz ingresada es matemáticamente consistente basándose en las tablas aleatorias de AHP.

Exportación a la Nube

Botón de acción que escribe las matrices resultantes directamente en los registros del Google Sheets corporativo sin abandonar la interfaz.

Clasificación Visual

Asignación automática de jerarquías de riesgo (ALTA, MEDIA, BAJA) utilizando iconografía intuitiva adaptada a las proporciones ajustables por el usuario.

Tecnologías Utilizadas

Python NumPy (Álgebra) Pandas (Data) Marimo (WebApp) Gspread (Google API) AHP Method