Análisis organizacional del sector metalmecánico para mejora de la productividad por medio de Redes Neuronales y Gestión de la Sostenibilidad
La investigación consiste en presentar un cerco de manejo digital para optimizar los procesos operativos a través de herramientas tecnológicas, modelando datos y redes neuronales que permitan a una organización tomar mejores decisiones en tiempo real; con un concepto moderno a partir de la inteligen...
- Autores:
-
López Zea, Juan David
Cotes Rada, Laura Margarita
Beltrán Barreto, Lina Marcela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/44763
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12494/44763
- Palabra clave:
- Metalmecánica
Investigación
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Red Neuronal
Optimizar
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La investigación consiste en presentar un cerco de manejo digital para optimizar los procesos operativos a través de herramientas tecnológicas, modelando datos y redes neuronales que permitan a una organización tomar mejores decisiones en tiempo real; con un concepto moderno a partir de la inteligencia artificial aplicada a los procesos de transformación. Para desarrollar esta investigación se toma como objeto de estudio la industria metalmecánica con permiso y autorización de la empresa MEPREC SAS, compañía que cuenta con más de 40 años en este sector, donde la misma tiene varios procesos de transformación de materia prima y cuenta con el personal calificado para brindar seguridad al producto entregado, al hacer las observaciones dentro de la empresa se detectan problemáticas como: falta de administración de los inventarios los cuales producen carencia de los insumos, el mal cálculo del costo vs rentabilidad, retraso de pedidos y reproceso; por consiguiente al manejar y estructurar la información se pueden presentar alternativas de aprovechamiento y mejora de los recursos; se destacan los aspectos fundamentales de la problemática determinada. |
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López Zea, J. D. Cotes Rada, L. M. y Beltrán Barreto, L. M. (2022). Análisis organizacional del sector metalmecánico para mejora de la productividad por medio de Redes Neuronales y Gestión de la Sostenibilidad [Tesis de Pregrado, Universidad Cooperativa de Colombia]. Repositorio Institucional Universidad Cooperativa de Colombia https://repository.ucc.edu.co/handle/20.500.12494/44763 |
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Acero, G. d. (13 de 11 de 2019). Industria Metalmecánica en Colombia. Obtenido de https://gyj.com.co/blog/post/un-futuro-solido/ Avendaño-Prieto, G., Mosquera-Laverde, W. E., & Vásquez-Bernal, O. A. (2019). Analysis of organizational management and supply chains in ecotourism companies of Lejanías, Uribe and Mesetas (Meta-Colombia). In IEOM meeting. Chek Republic. BOLIVAR, U. T. (s.f.). Implementación de un módulo de inventarios para la empresa. Obtenido de https://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0067118.pdf Corporation, I. (12 de 02 de 2020). El modelo de redes neuronales. Obtenido de https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/SaaS?topic=networks-neural-model Interempresas.net. (06 de 04 de 2021). Red Neuronal sector metalmecánico. Obtenido de https://www.interempresas.net/MetalMecanica/Articulos/347471-Los-conceptos-de-Machine-Learning-y-Deep-Learning-en-la-industria.html Li, X., & Xu, X. (Eds.). (2020). Proceedings of the Seventh International Forum on Decision Sciences. Springer Singapore. Metalmecánica, I. (02 de 12 de 2020). Sector metalmecánico el más grande en Colombia. Obtenido de https://www.metalmecanica.com/temas/Sector-metalmecanico,-el-de-mayor-proyeccion-en-Colombia, Fedemetal+127281#:~:text=Sector%20metalmec%C3%A1nico%2C%20el%20de%20mayor%20proyecci%C3%B3n%20en%20Colombia%3A%20Fedemetal MEPREC SAS, M. (02 de 12 de 2016). Obtenido de www.meprec.com Sampieri, R. H., Collado, C. F., Lucio, P. B., Valencia, S. M., & Torres, C. P. M. (1998). Metodología de la investigación (Vol. 6). México, DF: Mcgraw-hill. Tablada, C. J., & Torres, G. A. (2009). Redes neuronales artificiales. Revista de educación matemática, 24(3) Tojár Hurtado Juan Carlos, Investigación cualitativa: comprender y actuar, 2006. Editorial La Muralla, S.A. Recuperado el 15/03/2020 de: https://books.google.com.co/books?id=lXcdV7aLbWcC&pg=PA209&dq=investigaciones+cualitativas+sobre+analisis+de+riesgo&hl=es&sa=X&ved=0ahUKEwjuypmV%204rHoAhXwQ98KHRuFB7IQ6AEIQDAD#v=onepage&q=investigaciones%20cualitat%20ivas%20sobre%20analisis%20de%20riesgo&f=false Villamil Bahamón, R. (2013). Modelo predictivo neuronal para la evaluación del riesgo crediticio (Doctoral dissertation). |
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Para desarrollar esta investigación se toma como objeto de estudio la industria metalmecánica con permiso y autorización de la empresa MEPREC SAS, compañía que cuenta con más de 40 años en este sector, donde la misma tiene varios procesos de transformación de materia prima y cuenta con el personal calificado para brindar seguridad al producto entregado, al hacer las observaciones dentro de la empresa se detectan problemáticas como: falta de administración de los inventarios los cuales producen carencia de los insumos, el mal cálculo del costo vs rentabilidad, retraso de pedidos y reproceso; por consiguiente al manejar y estructurar la información se pueden presentar alternativas de aprovechamiento y mejora de los recursos; se destacan los aspectos fundamentales de la problemática determinada.The research consists of presenting a digital management framework to optimize operational processes through technological tools, modeling data and neural networks that allow an organization to make better decisions in real time; with a modern concept based on artificial intelligence applied to transformation processes. To develop this research, the metalworking industry is taken as an object of study with the permission and authorization of the company MEPREC SAS, a company that has more than 40 years in this sector, where it has several processes of transformation of raw material and has the Qualified personnel to provide security to the delivered product, when making observations within the company, problems are detected such as: lack of inventory management which produces a lack of supplies, the miscalculation of cost vs. profitability, delays in orders and reprocessing; Consequently, when managing and structuring the information, alternatives for the use and improvement of resources can be presented; the fundamental aspects of the determined problem are highlighted.Resumen -- Abstract -- Introducción -- Capítulo 1 Planteamiento del Problema -- Descripción de la Problemática -- Preguntas Orientadoras -- Justificación -- Objetivos -- Objetivo General -- Objetivos Específicos -- Capítulo 2 Marco Teórico -- Marco de Referencia -- Tamaño De la Organización -- Organigrama -- Potencial de Innovación -- Análisis de Competitividad -- Análisis de productividad -- Análisis sostenibilidad -- Redes Neuronales -- Conceptual -- Capítulo 3 Metodología -- Tipo de investigación -- Recolección de Datos -- Capítulo 4 Desarrollo de los objetivos -- Encuesta -- Estrategias de Mejora --Diseño de la estrategia -- Dofa -- Análisis Dofa -- Estrategias Dofa -- Recomendaciones -- Conclusiones --Referencias.juand.lopez@campusucc.edu.colina.beltranb@campusucc.edu.colaura.cotesr@campusucc.edu.co42 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ciencias Económicas, Administrativas y Contables, Administración de Empresas, BogotáAdministración de EmpresasBogotáMetalmecánicaInvestigaciónDesarrolloRed NeuronalOptimizarMetalworkingResearchDevelopmentNeural networkOptimizeAnálisis organizacional del sector metalmecánico para mejora de la productividad por medio de Redes Neuronales y Gestión de la SostenibilidadTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAtribución – No comercial – Sin Derivarinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Acero, G. d. (13 de 11 de 2019). Industria Metalmecánica en Colombia. Obtenido de https://gyj.com.co/blog/post/un-futuro-solido/ Avendaño-Prieto, G., Mosquera-Laverde, W. E., & Vásquez-Bernal, O. A. (2019). Analysis of organizational management and supply chains in ecotourism companies of Lejanías, Uribe and Mesetas (Meta-Colombia). In IEOM meeting. Chek Republic.BOLIVAR, U. T. (s.f.). Implementación de un módulo de inventarios para la empresa. Obtenido de https://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0067118.pdfCorporation, I. (12 de 02 de 2020). El modelo de redes neuronales. Obtenido de https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/SaaS?topic=networks-neural-modelInterempresas.net. (06 de 04 de 2021). Red Neuronal sector metalmecánico. Obtenido de https://www.interempresas.net/MetalMecanica/Articulos/347471-Los-conceptos-de-Machine-Learning-y-Deep-Learning-en-la-industria.html Li, X., & Xu, X. (Eds.). (2020). Proceedings of the Seventh International Forum on Decision Sciences. 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Recuperado el 15/03/2020 de: https://books.google.com.co/books?id=lXcdV7aLbWcC&pg=PA209&dq=investigaciones+cualitativas+sobre+analisis+de+riesgo&hl=es&sa=X&ved=0ahUKEwjuypmV%204rHoAhXwQ98KHRuFB7IQ6AEIQDAD#v=onepage&q=investigaciones%20cualitat%20ivas%20sobre%20analisis%20de%20riesgo&f=falseVillamil Bahamón, R. (2013). Modelo predictivo neuronal para la evaluación del riesgo crediticio (Doctoral dissertation).PublicationORIGINAL2022_análisis_organizacional_metalmecánico.pdf2022_análisis_organizacional_metalmecánico.pdfTrabajo de Pregradoapplication/pdf877521https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/011fea55-c1e4-438c-a5f7-ecd9ab4082b3/downloadcd4b56def0e8c8bcdf679411c4eddbf2MD562022_análisis_organizacional_metalmecánico-licencia.pdf2022_análisis_organizacional_metalmecánico-licencia.pdfFormato Licencia de Usoapplication/pdf470260https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/4bf4a942-1b93-455a-90e6-a2ea23b097c7/downloadd076322d0aa8565a1e48f39963a5a12fMD552022_análisis_organizacional_metalmecánico-aval.pdf2022_análisis_organizacional_metalmecánico-aval.pdfFormato Aval Asesorapplication/pdf167176https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/d9c2f19f-bd63-4c90-b375-44e95d38b9c4/download8f3681406003acbc9cec82bccba2e8e3MD57THUMBNAIL2022_análisis_organizacional_metalmecánico.pdf.jpg2022_análisis_organizacional_metalmecánico.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2655https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/023f8e77-a554-4f22-8ce8-98deaeb24655/download7a9a233351d3ea6bc3e80deee186519bMD582022_análisis_organizacional_metalmecánico-licencia.pdf.jpg2022_análisis_organizacional_metalmecánico-licencia.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5400https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/f1db6a89-2f76-4f55-a45f-2cb4dc8a7ce4/downloadc86fd036511e6d587908fe75278824c3MD592022_análisis_organizacional_metalmecánico-aval.pdf.jpg2022_análisis_organizacional_metalmecánico-aval.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5107https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/ed30bb6b-9b58-4bc8-a101-5e03194c2f60/download849f704b6ff454df5bee4bda54b1b858MD510TEXT2022_análisis_organizacional_metalmecánico.pdf.txt2022_análisis_organizacional_metalmecánico.pdf.txtExtracted texttext/plain65089https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/831adbe0-4ea9-4023-a876-f2ddbe432838/downloadae696723ae1607a0ba913f5619890243MD5112022_análisis_organizacional_metalmecánico-licencia.pdf.txt2022_análisis_organizacional_metalmecánico-licencia.pdf.txtExtracted texttext/plain6023https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/d9d89de8-ba70-4901-b070-0dc2d0d7d0ce/download449f1c125c94a3818602f018fdde5ab4MD5122022_análisis_organizacional_metalmecánico-aval.pdf.txt2022_análisis_organizacional_metalmecánico-aval.pdf.txtExtracted texttext/plain1499https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/7e0607dc-40a5-4f21-b11c-cfdc407dee06/downloadd5afd979e0c2b691c7c72d6762ec3edfMD51320.500.12494/44763oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/447632024-08-10 20:02:49.716open.accesshttps://repository.ucc.edu.coRepositorio Institucional Universidad Cooperativa de Colombiabdigital@metabiblioteca.com |