Modelos multivariables para la toma de decisiones en sistemas productivos: estudios de caso en la industria vitivinícola (España) y maquiladora (México)
Los procesos de producción, incluidos la adquisición de nuevas tecnologías y cadena de suministro, requieren el análisis de muchas variables para la generación de modelos que faciliten el proceso de toma de decisiones. Sin embargo, el costo del análisis de todas las variables es muy alto y requiere...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | text (thesis) |
| Lenguaje: | spa |
| Publicado: |
Universidad de La Rioja (España)
2016
|
| Acceso en línea: | https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaites?codigo=60690 |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| Sumario: | Los procesos de producción, incluidos la adquisición de nuevas tecnologías y cadena de suministro, requieren el análisis de muchas variables para la generación de modelos que faciliten el proceso de toma de decisiones. Sin embargo, el costo del análisis de todas las variables es muy alto y requiere demasiado tiempo, por lo que en esta tesis se analizan posibles técnicas para abordar ese problema, y se reportan cinco modelos multivariables de casos de estudio.
Dos de ellos son modelos de ecuaciones estructurales aplicados a la cadena de suministro del vino en La Rioja (España), donde se analizan variables, tales como la proveeduría, incertidumbre de la demanda y la importancia de los factores humanos. El análisis proviene de una encuesta aplicada a 64 empresas del sector vitivinícola de la región y los resultados destacan la importancia de las buenas relaciones con proveedores y clientes, así como de la administración del conocimiento al interior de la empresa.
Otros dos modelos multivariables provienen de dos estudios independientes realizados en la industria maquiladora establecida en Ciudad Juárez (México). En el primero se reportan los resultados de una encuesta aplicada a 144 empresas que implementan Justo a tiempo, la cual contenía 31 beneficios de su aplicación identificados en la literatura. Mediante un análisis factorial por el método de componentes principales y con rotación varimax se ha encontrado que solamente cuatro factores pueden explicar el 67.27% de la variabilidad de todos los beneficios, los cuales son: administración de inventarios, proceso de producción, factores humanos y beneficios económicos. En el segundo caso de este sector se reporta un modelo de ecuaciones estructurales que analiza el proceso de innovación y desarrollo de nuevos productos en ese sector cuando la demanda de las filiales disminuye. La información proviene de una encuesta aplicada a 197 gerentes y se relacionan las características del producto, del proceso de producción y de la organización con los beneficios obtenidos por las empresas y los clientes. Los resultados indican que dichas variables independientes explican el 31% de la variabilidad de los beneficios obtenidos. Finalmente, en el quinto caso se reporta un modelo multicriterio y multiatributos para evaluar y seleccionar un tractor agrícola en el estado de Colima (México). En el modelo se integran seis variables: el costo inicial, los litros de combustible usados por hora, la seguridad del operador, la mantenibilidad y el servicio postventa. Se usa la técnica AHP para obtener la ponderación de los atributos evaluados y TOPSIS para seleccionar una alternativa. Se ha demostrado mediante un caso de estudio que el modelo es fácil de usar, no requiere el uso de software especializado y son los propios agricultores los que realizan la evaluación. |
|---|