Desarrollo, análisis e interpretación de indicadores de procesos aplicados a la cadena de suministros

  • Ricardo Moisés Lozano Ramirez Tecnológico de Estudios Superiores de Cuautitlán Izcalli Cuautitlán Izcalli, Estado de México, México
  • Francisco Javier Zendejas González Tecnológico de Estudios Superiores de Cuautitlán Izcalli Cuautitlán Izcalli, Estado de México, México
Palabras clave: logística, cadena de suministros, indicadores, optimización

Resumen

El presente articulo representa el trabajo de Investigación para el desarrollo de modelaciones matemáticas, basadas en los principios del uso de la estadística inferencial, la programación de procesos y el uso de ratios de control, correlacionando los principales indicadores propios del desempeño industrial y logístico dentro de la cadena de suministros, tomando la información muestra de 2 empresas, la estructura de la investigación  esta desarrolla desde el análisis de las bases operativas y los datos que se pueden obtener y rastrear de las diferentes áreas productivas, para generar el panorama matemático a través de los modelos estadísticos de trabajo, así como el estudio y la definición de los diferentes indicadores de desempeño dentro de los procesos industriales y logísticos, contando con los datos pertinentes del sector, finalmente el desarrollo, interpretación y análisis de la modelación matemática permitirá observar y analizar la toma de decisiones y estrategias para  incrementar en la competitividad y mejora de la rentabilidad de la industrial, optimizar la gerencia productiva y la gestión logística con modelos de eficiencia siendo estos mecanismos observados para la planificación de las actividades internas y externas de la empresa a través del análisis de los indicadores.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Baca U., G. (2016). Evaluación de Proyectos. México: Mc Graw Hill Education .

Ballesteros R., D. (2019). Contributions of the Logistics to sustainable development. Scientia et Technica, 171-176.

Ballou H. (2004). Logística. Administración de la Cadena de Suministros. México: Pretince Hill.

Barra R. (1983). Círculos de calidad en Operación ,Estrategia practica para aumentar la Productividad y las utilidades. México: Mc Graw Hill.

Brito, M., Alemán, I., Fraga, E., Para, J. y Arias, R. (2011). Papel de la modelación matemática en la formación de ingenieros. Ingeniería Mecánica, 14(2), 129-139. Recuperado de http://scielo.sld.cu/pdf/im/v14n2/im05211.pdf [ Links ]

Callejón s., M. (2007). I+D, innovación y política pública. UOC Papers Revista sobre la sociedad del conocimiento, 45-52.

Candia., L. D. (2018). Mejoras en maquinaria Industrial hacia la industria 4.0. Congreso argentino de ciencias de la computación, comisión de investigación científicas de la provincia de buenos aires., 715-724.

Camarena, P., Trejo, E. y Trejo, N. (2013). Las matemáticas en la formación de un ingeniero: la matemática en contexto como una propuesta metodológica. Revista de Docencia Universitaria, 11(especial). Recuperado de http://www.polipapers.upv.es/index.php/REDU/article/view/5562/5552 [ Links ]

Chiavenato, I. (2007). Administración de Recursos Humanos. Mc Graw Hill , octava edición.

Collier A., D,; Evans R., J. (2019). Administración de Operaciones. México: Cengage.

Frazelle.E, (2001) Supply Chain Strategy: The Logistics of Supply Chain Management. The United State: McGraw¬Hill Professional:.5P

González C., F. (2007). Manufactura Esbelta Principales Herramientas. Revista Panorama Administrativo, 85-112.

Grant L., E. (2000). Control Estadístico de Calidad . México: CECSA.

Gutiérrez P., H. (2012). Análisis y Diseño de Experimentos. México: Mc Graw Hill Education.

Kaoru I. (1987). ¿Que es el control total de calidad? Colombia: Norma.

Martínez R., L. (2019). Logística Integral y Calidad Total. KOINONIA. Revista Arbitrada Interdisciplinaria de Ciencias de la Educación, 202-234.

Medrano M., J.A.; González A., V.L. ; Diaz D., V.M. (2018). Mantenimiento. Veracruz: Grupo Editorial Patria.

Rodríguez, R. y Bourguet, R. (2015, junio). Identifying modeling practices through differential equations and simulation. Ponencia presentada en la 122nd SEE Annual Conference-Exposition “Building bridges between mathematics and engineering” en Seattle, Estados Unidos. Recuperado de https://www.asee.org/public/conferences/56/papers/13153/view

Romo, A., Oktaç, A. (2007). Herramienta metodológica para el análisis de los conceptos matemáticos en el ejercicio de la ingeniería. Relime, 10(1), 117-143. Recuperado de: http://www.scielo.org.mx/pdf/relime/v10n1/v10n1a6.pdf

Sierpinska, A., Nnadozie, A. y oktaç, A. (2002). A study of relationships between theoretical thinking and high achievement in linear algebra. (Reporte de investigación, Universidad de Concordia, Canadá). Recuperado de http://alcor.concordia.ca/sierp/downloadpapers.html

Vásquez, R., Romo, A. y Trigueros, M. (2015, mayo). Un contexto de modelación para la enseñanza de matemáticas en las ingenierías. Ponencia presentada en la XIV CIAEM Conferencia Interamericana de Educación Matemática en Tuxtla Gutiérrez, Chiapas, México.

Villar, I. (1993): «PMC: programas y técnicas para la mejora integral y continua de la gestión empresarial», Capital Humano, nº 60, 42-47

Publicado
2022-04-25
Cómo citar
Lozano Ramirez, R. M., & Zendejas González, F. J. (2022). Desarrollo, análisis e interpretación de indicadores de procesos aplicados a la cadena de suministros. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 6(2), 3262-3288. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i2.2087
Sección
Artículos