Este proyecto propone la optimización de la contratación y asignación de vehículos auxiliares, utilizando modelos probabilísticos. Para lograrlo, se realizó un análisis cuantitativo de los datos estocásticos de demanda de una empresa de transporte de carga, específicamente el número de clientes visitados con el propósito de obtener información sobre el comportamiento de sus clientes a través de dos enfoques, uno que consideraba los días de la semana y otro que consideraba la fecha de esos días, seccionándolos en 4 períodos por mes. Este procedimiento fue la base para obtener un modelo de distribución de probabilidad, con el que se generaron números aleatorios para completar las series temporales formadas a partir de la demanda semanal. Finalmente, se realizó un procedimiento para obtener el mejor modelo de series temporales con el que se predijeron los valores e intervalos esperados con un 95% de confianza. Los resultados mostraron patrones de comportamiento semanal y mensual, además, si se toma como referencia la semana de pronóstico y se realiza un cálculo del valor total mensual y anual, en la primera se genera un ahorro de $720 mensuales y $8630 anuales.
