Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones

El artículo aborda un panorama general sobre los métodos actuales para la proyección de la demanda en las empresas del sector de confecciones y algunos avances expuestos por la literatura científica sobre pronósticos de la demanda, los cuales toman importancia en el diseño de la plataforma estratégi...

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Autores:: López Rodríguez, Sindy Mayerly
Zapata Zuluaga, Tatiana

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad Cooperativa de Colombia

Repositorio:: Repositorio UCC

Idioma:

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Enríquez Brito, Administración de operaciones : bienes, servicios y cadenas de valor. Mexico: Cengage Learning, 2009. R. B. Chase, N. J. Aquilano, F. R. Jacob, and A. García Rocha, Administración de producción y operaciones : manufactura y servicios, Octava. McGraw-Hill, 2000. D. W. Fogarty, J. H. Blackstone, T. R. Hoffmann, and M. del C. Hidalgo y M., Administración de la producción e inventarios. Mexico: CECSA, 1994. B. L. Bowerman, R. T. O’Connell, A. B. Koehler, and M. Balderas Lozada, Pronósticos, series de tiempo y regresión : un enfoque aplicado. Mexico: Cengage Learning, 2007. D. Sipper, R. L. Bulfin, M. González Osuna, and S. Hernández García, Planeación y control de la producción. Mexico: McGraw-Hill, 1998. S. Singo, Tecnologías para el cero defectos : inspecciones en la fuente y el sistema Poka-yoke. Madrid: Tecnologías de Gerencia y Producción, S.A, 1990. E. D. E. L. O. S. Parámetros, D. E. L. Modelo, N. O. Lineal, D. E. P. Móviles, and U. L. A. M. De-pso, “PROMEDIOS MÓVILES USANDO LA METAHEURISTICA DE-PSO ,” 2013. M. C. Acosta-Cervantes, M. G. Villarreal-Marroquín, and M. Cabrera-Ríos, “Estudio de validación de un método para seleccionar técnicas de pronóstico de series de tiempo mediante redes neuronales artificiales,” Ing. Investig. y Tecnol., vol. 14, no. 1, pp. 53–63, 2013. A. Valencia, J. Andrés, G. Buitrago, J. Alexander, C. Buitrago, and J. Alexander, “Selección y utilización de niveles de desagregación adecuados en pronósticos de series temporales: caso de estudio en una empresa de suscripción utilizando el proceso analítico jerárquico,” 2013. G. J. Correa Henao and L. M. Montoya Suárez, “Application of the ANFIS for time series prediction.,” Lámpsakos, no. 9, pp. 12–25, 2013. E. Económicos, E. C. De México, E. N. La, and I. Maquiladora, “Estudios Económicos ISSN : 0188-6916 El Colegio de México , A . C . México Ibarra Salazar , Jorge ; García Pérez , Francisco Distrito Federal , México Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc . or,” 2016. A. M. Martínez-Reina and M. J. Hernández, “La competitividad del algodón colombiano frente a los principales países productores mediante el enfoque de costos de producción,” Corpoica Cienc. y Tecnol. Agropecu., vol. 16, no. 2, pp. 189–215, 2015. O. Delgadillo-Ruiz, P. P. Ramírez-Moreno, J. A. Leos-Rodríguez, J. M. Salas González, and R. D. Valdez-Cepeda, “Pronósticos y series de tiempo de rendimientos de granos básicos en México Forecasts and time series of basic grains yield in Mexico,” Acta Univ., vol. 26, no. 3, pp. 1–14, 2016. J. P. Donate, P. Cortez, G. G. Sánchez, and A. S. De Miguel, “Time series forecasting using a weighted cross-validation evolutionary artificial neural network ensemble,” Neurocomputing, vol. 109, pp. 27–32, 2013. U. Yolcu, E. Egrioglu, and C. H. Aladag, “A new linear & nonlinear artificial neural network model for time series forecasting,” Decis. Support Syst., vol. 54, no. 3, pp. 1340–1347, 2013. G. A. Méndez Giraldü and E. R. Lopez Santana, “Metodología para el pronóstico de la demanda en ambientes multiproducto y de alta variabilidad,” Rev. Tecnura, vol. 18, no. 40, p. 89, 2014. E. Augusto, R. Santoyo, J. Antonio, and L. González, “Comparación de predicción basada en redes neuronales contra métodos estadísticos en el pronóstico de ventas Predictive comparison based in neural network versus statistical methods to forecast sales Actualidad y Nuevas Tendencias,” vol. IV, pp. 91–105, 2013. J. A. Arango Marin, J. A. Giraldo Garcia, and O. D. Castrillón Gómez, “Gestión de compras e inventarios a partir de pronósticos Holt-Winters y diferenciación de nivel de servicio por clasificación ABC Inventory and buy management from Holt-Winters forecasting and service level discrimination by ABC classification,” Sci. Tech. Año XVIII, vol. 18, no. 4, pp. 743–747, 2013. U. Pineda, G. Perez, and M. Arango, “Medición del impacto de las competencias laborales en la productividad de los procesos : caso de una empresa manufacturera Martín Arango-Serna,” vol. 22, pp. 37–50, 2012. “Planeación de la demanda en canales de distribución de venta directa en Colombia,” pp. 1–25, 2014. C. A. Rendón, “Desarrollo de un modelo para el pronóstico de la demanda por color en la empresa Coats Cadena Andina SA,” 2013. D. R. Broz and V. N. Viego, “Precios De Productos Almacenables,” Madera y Bosques, vol. 20, no. Primavera 2014, pp. 37–46, 2014. A. Barreras Serrano, E. Sánchez López, F. Figueroa Saavedra, J. Á. Olivas Valdez, and C. Pérez Linares, “Uso de un modelo univariado de series de tiempo para la predicción, en el corto plazo, del comportamiento de la producción de carne de bovino en Baja California, México,” Vet. Mex., vol. 45, pp. 1–9, 2014. L. Rodríguez, M. Chacán, and E. Muñoz, “Cálculo de la tasa predeterminada de los costos indirectos de fabricación aplicados utilizando un modelo de regresión lineal.,” Rev. Publicando, vol. 2, no. 5, pp. 114–130, 2015. Bernal, “Modelo de análisis de la incidencia del tipo de cambio y otras variables macroeconómicas sobre la exportaciones textileras en Bolivia macroeconomic variables on the exports of textile industry in Bolivia,” pp. 29–68, 2015. M. Ibarra, L. González, and M. de R. Demuner, “Competitividad empresarial de las pequeñas y medianas empresas manufactureras de Baja California,” Estud. Front., vol. 18, no. 35, pp. 107–130, 2017. D. Izquierdo and J. D. Izquierdo, “Crecimiento y rentabilidad empresarial en el sector industrial brasileño,” vol. 61, pp. 266–282, 2016. L. Lopes, F. Rodrigues, M. F. Alexandre, and R. R. Castorani, “STOCKS MANAGEMENT THROUGH APPLICATION OF,” pp. 699–713, 2015. E. N. Pereira, C. T. Scarpin, and L. A. Teixeira Júnior, “Time Series Forecasting By Using a Neural Arima Model Based on Wavelet Decomposition,” Indep. J. Manag. Prod., vol. 7, no. 1, pp. 252–270, 2016. . M. Fullerton, R. Tinajero, and L. Waldman, “Forecast Accuracy of Small and Large Scale Dynamic Factor Models in Developing Economies,” vol. 333, pp. 325–333, 2005. Z. Zhang, J. Jia, and R. Ding, “Hierarchical least squares based iterative estimation algorithm for multivariable Box-Jenkins-like systems using the auxiliary model,” Appl. Math. Comput., vol. 218, no. 9, pp. 5580–5587, 2012. M. A. S. Machado, M. A. S. Machado, R. C. Souza, and R. Tanscheit, “Box & Jenkins Model Identification:A Comparison of Methodologies,” Indep. J. Manag. Prod., vol. 3, no. 2, pp. 54–61, 2012. D. Bouras, “Combining forecasts to enhance fish production prediction : the Case of Coastal Fish Production in Morocco,” 2015. S. D. M. Espinoza, “Modelos de regresión para el pronóstico de series temporales con estacionalidad creciente,” Comput. y Sist., vol. 18, no. 4, pp. 821–831, 2015. J. A. Fernández-Vargas and A. Bonilla-Petriciolet, “Desarrollo de un algoritmo de optimización global en colonias de hormigas con selección de región factible para espacios continuos,” Rev. Int. Metod. Numer. para Calc. y Disen. en Ing., vol. 30, no. 3, pp. 178–187, 2014. D. M. Escandón Barbosa and A. Hurtado Ayala, “Los determinantes de la orientación exportadora y los resultados en las pymes exportadoras en Colombia,” Estud. Gerenciales, vol. 30, no. 133, pp. 430–440, 2014. W. Du, S. Y. S. Leung, and C. K. Kwong, “A multiobjective optimization-based neural network model for short-term replenishment forecasting in fashion industry,” Neurocomputing, vol. 151, no. P1, pp. 342–353, 2015. N. Ishtiaq, M. Asif, and Z. Raja, “Design of fractional adaptive strategy for input nonlinear Box – Jenkins systems,” Signal Processing, vol. 116, pp. 141 T. M. Choi, C. L. Hui, N. Liu, S. F. Ng, and Y. Yu, “Fast fashion sales forecasting with limited data and time,” Decis. Support Syst., vol. 59, no. 1, pp. 84–92, 2014. C. J. Franco, “Pronostico de series de tiempo con tendencia y ciclo estacional usando el modelo airline y redes neuronales artificiales,” pp. 171–189, 2012. L. F. Escobar-Gómez, E. N.; Díaz-Núñez, J. J.; Taracena-Sanz, “Modelo para el ajuste de pronósticos agregados utilizando lógica difusa Model for Adjustment of Aggregate Forecasts using Fuzzy Logic,” Ing. Investig. y Tecnol., vol. XI-3, pp. 289–302, 2010. A. L. V. Santibañez, O. N. Castillo, and H. R. Bolívar, “Eficiencia técnica en la industria manufacturera en México,” Investig. Econ., vol. 74, no. 294, pp. 73–100, 2015. V. Cárdenas et al., “Aplicación de modelación bayesiana y optimización para pronósticos de demanda Bayesian modeling application and optimization to demand forecasting Marisol Valencia Cárdenas Sebastián Ramírez Agudelo ****,” vol. 3461, no. 84, 2014. C. A. Pretel, O. Galvis, L. Rendon, and J. Osorio, “Dinámica de sistemas para la selección de un sistema de pronóstico con base en el impacto de excesos y faltantes,” Sist. Telemàtica, vol. 11, no. 24, pp. 55–71, 2013. M. Valencia, D. González, and J. Cardona, “Metodología de un modelo de optimización para el pronóstico y manejo de inventarios usando el metaheurístico Tabú,” Rev. Ing., vol. 24, no. 1, pp. 13–27, 2014. M. Losada-Otálora and J. César Zuluaga, “Derramamientos sectoriales de conocimiento e innovación en la industria manufacturera Colombiana: Un análisis multinivel,” Innovar, vol. 23, no. 47, pp. 19–32, 2013.
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Recuperado de: http://repository.ucc.edu.co/handle/ucc/12151El artículo aborda un panorama general sobre los métodos actuales para la proyección de la demanda en las empresas del sector de confecciones y algunos avances expuestos por la literatura científica sobre pronósticos de la demanda, los cuales toman importancia en el diseño de la plataforma estratégica de toda organización, la cual se basa en el análisis del comportamiento del mercado y de aquellos factores internos y externos que inciden en la toma de decisiones [1], centradas en aquellos instrumentos que le permitan predecir cuál será el comportamiento futuro de un determinado evento, esto con el fin de asegurar el éxito de las operaciones comerciales que se pretende realizar en un periodo preestablecidoIntroducción. -- Justificación. -- Formulación pregunta de investigación. -- Definiciones y conceptos básicos. -- Pronósticos. -- Métodos de pronósticos. -- Descripción protocolo de investigación . -- Proceso de búsqueda de documentos. -- Evaluación de calidad de los artículos . -- Discusión. -- Conclusión. -- Bibliografia. --55 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería Industrial, BogotáIngeniería IndustrialBogotáRevisión sistématica de literaturaconfecciones de empresasRevisión técnica confeccionesTG 2018 IIN 12151Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confeccionesTrabajo 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_abf2D. R. (David R. Anderson, D. J. Sweeney, T. A. (Thomas A. Williams, and J. A. Velázquez, Métodos cuantitativos para los negocios. Mexico: Thomson, 2009.D. D. Bedworth and J. E. Bailey, Sistemas integrados de control de producción : administración, análisis y diseño. Mexico: Limusa, 1995.R. Alfalla Luque, M. R. García Sánchez, and P. Garrido Vega, Introducción a la dirección de operaciones táctico-operativa : un enfoque práctico. Madrid: Delta Publicaciones, 2008.N. Gaither, G. Sánchez García, and G. Frazier, Administración de producción y operaciones, Octava. Mexico: International Thomson Editores, 2000.S. Chopra, P. Meindl, A. S. Fernandez Molina, and M. del P. Carril Villarreal, Administración de la cadena de suministro : estrategia, planeación y operación, Tercera. Mexico: Pearson Educacion, 2008.D. A. Collier, J. R. Evans, L. Peralta Rosales, and J. Enríquez Brito, Administración de operaciones : bienes, servicios y cadenas de valor. Mexico: Cengage Learning, 2009.R. B. Chase, N. J. Aquilano, F. R. Jacob, and A. García Rocha, Administración de producción y operaciones : manufactura y servicios, Octava. McGraw-Hill, 2000.D. W. Fogarty, J. H. Blackstone, T. R. Hoffmann, and M. del C. Hidalgo y M., Administración de la producción e inventarios. Mexico: CECSA, 1994.B. L. Bowerman, R. T. O’Connell, A. B. Koehler, and M. Balderas Lozada, Pronósticos, series de tiempo y regresión : un enfoque aplicado. Mexico: Cengage Learning, 2007.D. Sipper, R. L. Bulfin, M. González Osuna, and S. Hernández García, Planeación y control de la producción. Mexico: McGraw-Hill, 1998.S. Singo, Tecnologías para el cero defectos : inspecciones en la fuente y el sistema Poka-yoke. Madrid: Tecnologías de Gerencia y Producción, S.A, 1990.E. D. E. L. O. S. Parámetros, D. E. L. Modelo, N. O. Lineal, D. E. P. Móviles, and U. L. A. M. De-pso, “PROMEDIOS MÓVILES USANDO LA METAHEURISTICA DE-PSO ,” 2013.M. C. Acosta-Cervantes, M. G. Villarreal-Marroquín, and M. Cabrera-Ríos, “Estudio de validación de un método para seleccionar técnicas de pronóstico de series de tiempo mediante redes neuronales artificiales,” Ing. Investig. y Tecnol., vol. 14, no. 1, pp. 53–63, 2013.A. Valencia, J. Andrés, G. Buitrago, J. Alexander, C. Buitrago, and J. Alexander, “Selección y utilización de niveles de desagregación adecuados en pronósticos de series temporales: caso de estudio en una empresa de suscripción utilizando el proceso analítico jerárquico,” 2013.G. J. Correa Henao and L. M. Montoya Suárez, “Application of the ANFIS for time series prediction.,” Lámpsakos, no. 9, pp. 12–25, 2013.E. Económicos, E. C. De México, E. N. La, and I. Maquiladora, “Estudios Económicos ISSN : 0188-6916 El Colegio de México , A . C . México Ibarra Salazar , Jorge ; García Pérez , Francisco Distrito Federal , México Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc . or,” 2016.A. M. Martínez-Reina and M. J. Hernández, “La competitividad del algodón colombiano frente a los principales países productores mediante el enfoque de costos de producción,” Corpoica Cienc. y Tecnol. Agropecu., vol. 16, no. 2, pp. 189–215, 2015.O. Delgadillo-Ruiz, P. P. Ramírez-Moreno, J. A. Leos-Rodríguez, J. M. Salas González, and R. D. Valdez-Cepeda, “Pronósticos y series de tiempo de rendimientos de granos básicos en México Forecasts and time series of basic grains yield in Mexico,” Acta Univ., vol. 26, no. 3, pp. 1–14, 2016.J. P. Donate, P. Cortez, G. G. Sánchez, and A. S. De Miguel, “Time series forecasting using a weighted cross-validation evolutionary artificial neural network ensemble,” Neurocomputing, vol. 109, pp. 27–32, 2013.U. Yolcu, E. Egrioglu, and C. H. Aladag, “A new linear & nonlinear artificial neural network model for time series forecasting,” Decis. Support Syst., vol. 54, no. 3, pp. 1340–1347, 2013.G. A. Méndez Giraldü and E. R. Lopez Santana, “Metodología para el pronóstico de la demanda en ambientes multiproducto y de alta variabilidad,” Rev. Tecnura, vol. 18, no. 40, p. 89, 2014.E. Augusto, R. Santoyo, J. Antonio, and L. González, “Comparación de predicción basada en redes neuronales contra métodos estadísticos en el pronóstico de ventas Predictive comparison based in neural network versus statistical methods to forecast sales Actualidad y Nuevas Tendencias,” vol. IV, pp. 91–105, 2013.J. A. Arango Marin, J. A. Giraldo Garcia, and O. D. Castrillón Gómez, “Gestión de compras e inventarios a partir de pronósticos Holt-Winters y diferenciación de nivel de servicio por clasificación ABC Inventory and buy management from Holt-Winters forecasting and service level discrimination by ABC classification,” Sci. Tech. Año XVIII, vol. 18, no. 4, pp. 743–747, 2013.U. Pineda, G. Perez, and M. Arango, “Medición del impacto de las competencias laborales en la productividad de los procesos : caso de una empresa manufacturera Martín Arango-Serna,” vol. 22, pp. 37–50, 2012.“Planeación de la demanda en canales de distribución de venta directa en Colombia,” pp. 1–25, 2014.C. A. Rendón, “Desarrollo de un modelo para el pronóstico de la demanda por color en la empresa Coats Cadena Andina SA,” 2013.D. R. Broz and V. N. Viego, “Precios De Productos Almacenables,” Madera y Bosques, vol. 20, no. Primavera 2014, pp. 37–46, 2014.A. Barreras Serrano, E. Sánchez López, F. Figueroa Saavedra, J. Á. Olivas Valdez, and C. Pérez Linares, “Uso de un modelo univariado de series de tiempo para la predicción, en el corto plazo, del comportamiento de la producción de carne de bovino en Baja California, México,” Vet. Mex., vol. 45, pp. 1–9, 2014.L. Rodríguez, M. Chacán, and E. Muñoz, “Cálculo de la tasa predeterminada de los costos indirectos de fabricación aplicados utilizando un modelo de regresión lineal.,” Rev. Publicando, vol. 2, no. 5, pp. 114–130, 2015.Bernal, “Modelo de análisis de la incidencia del tipo de cambio y otras variables macroeconómicas sobre la exportaciones textileras en Bolivia macroeconomic variables on the exports of textile industry in Bolivia,” pp. 29–68, 2015.M. Ibarra, L. González, and M. de R. Demuner, “Competitividad empresarial de las pequeñas y medianas empresas manufactureras de Baja California,” Estud. Front., vol. 18, no. 35, pp. 107–130, 2017.D. Izquierdo and J. D. Izquierdo, “Crecimiento y rentabilidad empresarial en el sector industrial brasileño,” vol. 61, pp. 266–282, 2016.L. Lopes, F. Rodrigues, M. F. Alexandre, and R. R. Castorani, “STOCKS MANAGEMENT THROUGH APPLICATION OF,” pp. 699–713, 2015.E. N. Pereira, C. T. Scarpin, and L. A. Teixeira Júnior, “Time Series Forecasting By Using a Neural Arima Model Based on Wavelet Decomposition,” Indep. J. Manag. Prod., vol. 7, no. 1, pp. 252–270, 2016.. M. Fullerton, R. Tinajero, and L. Waldman, “Forecast Accuracy of Small and Large Scale Dynamic Factor Models in Developing Economies,” vol. 333, pp. 325–333, 2005.Z. Zhang, J. Jia, and R. Ding, “Hierarchical least squares based iterative estimation algorithm for multivariable Box-Jenkins-like systems using the auxiliary model,” Appl. Math. Comput., vol. 218, no. 9, pp. 5580–5587, 2012.M. A. S. Machado, M. A. S. Machado, R. C. Souza, and R. Tanscheit, “Box & Jenkins Model Identification:A Comparison of Methodologies,” Indep. J. Manag. Prod., vol. 3, no. 2, pp. 54–61, 2012.D. Bouras, “Combining forecasts to enhance fish production prediction : the Case of Coastal Fish Production in Morocco,” 2015.S. D. M. Espinoza, “Modelos de regresión para el pronóstico de series temporales con estacionalidad creciente,” Comput. y Sist., vol. 18, no. 4, pp. 821–831, 2015.J. A. Fernández-Vargas and A. Bonilla-Petriciolet, “Desarrollo de un algoritmo de optimización global en colonias de hormigas con selección de región factible para espacios continuos,” Rev. Int. Metod. Numer. para Calc. y Disen. en Ing., vol. 30, no. 3, pp. 178–187, 2014.D. M. Escandón Barbosa and A. Hurtado Ayala, “Los determinantes de la orientación exportadora y los resultados en las pymes exportadoras en Colombia,” Estud. Gerenciales, vol. 30, no. 133, pp. 430–440, 2014.W. Du, S. Y. S. Leung, and C. K. Kwong, “A multiobjective optimization-based neural network model for short-term replenishment forecasting in fashion industry,” Neurocomputing, vol. 151, no. P1, pp. 342–353, 2015.N. Ishtiaq, M. Asif, and Z. Raja, “Design of fractional adaptive strategy for input nonlinear Box – Jenkins systems,” Signal Processing, vol. 116, pp. 141T. M. Choi, C. L. Hui, N. Liu, S. F. Ng, and Y. Yu, “Fast fashion sales forecasting with limited data and time,” Decis. Support Syst., vol. 59, no. 1, pp. 84–92, 2014.C. J. Franco, “Pronostico de series de tiempo con tendencia y ciclo estacional usando el modelo airline y redes neuronales artificiales,” pp. 171–189, 2012.L. F. Escobar-Gómez, E. N.; Díaz-Núñez, J. J.; Taracena-Sanz, “Modelo para el ajuste de pronósticos agregados utilizando lógica difusa Model for Adjustment of Aggregate Forecasts using Fuzzy Logic,” Ing. Investig. y Tecnol., vol. XI-3, pp. 289–302, 2010.A. L. V. Santibañez, O. N. Castillo, and H. R. Bolívar, “Eficiencia técnica en la industria manufacturera en México,” Investig. Econ., vol. 74, no. 294, pp. 73–100, 2015.V. Cárdenas et al., “Aplicación de modelación bayesiana y optimización para pronósticos de demanda Bayesian modeling application and optimization to demand forecasting Marisol Valencia Cárdenas Sebastián Ramírez Agudelo ****,” vol. 3461, no. 84, 2014.C. A. Pretel, O. Galvis, L. Rendon, and J. Osorio, “Dinámica de sistemas para la selección de un sistema de pronóstico con base en el impacto de excesos y faltantes,” Sist. Telemàtica, vol. 11, no. 24, pp. 55–71, 2013.M. Valencia, D. González, and J. Cardona, “Metodología de un modelo de optimización para el pronóstico y manejo de inventarios usando el metaheurístico Tabú,” Rev. Ing., vol. 24, no. 1, pp. 13–27, 2014.M. Losada-Otálora and J. César Zuluaga, “Derramamientos sectoriales de conocimiento e innovación en la industria manufacturera Colombiana: Un análisis multinivel,” Innovar, vol. 23, no. 47, pp. 19–32, 2013.PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84334https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/87bd50e1-60a6-4554-8be2-1f1efba1a1d7/download3bce4f7ab09dfc588f126e1e36e98a45MD56ORIGINAL2018-tecnica-revision-empresas.pdf2018-tecnica-revision-empresas.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf870845https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/cd6232fa-02c1-414a-91bf-ad8566b0f113/download1cce713a0b07c3e6cc76af9fda68abadMD512018-tecnica-revision-empresas-derechospatrimoniales.pdf2018-tecnica-revision-empresas-derechospatrimoniales.pdfDerechos patrimonialesapplication/pdf413162https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/87fff00d-ef15-4386-b90e-10bb460dc51b/download00266b4c594994659662782549d4c8a5MD532018-tecnica-revision-empresas-ficharae.pdf2018-tecnica-revision-empresas-ficharae.pdfFicha RAEapplication/pdf262972https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/14908fc9-931e-4114-af2f-2178ee9a8a7f/downloadada63acb4861beff3876424740e41bfeMD542018-tecnica-revision-empresas-publicacionweb.pdf2018-tecnica-revision-empresas-publicacionweb.pdfPublicación webapplication/pdf34055https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/3b93acac-4a02-4b74-94f2-44d6a09a8bab/downloadf44c096652288b012016cc9d6e0c40d0MD55THUMBNAIL2018-tecnica-revision-empresas.pdf.jpg2018-tecnica-revision-empresas.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2703https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/a9fc917c-30ba-4d6d-9f97-012e51d12b82/download2fe5e3ad87cbfcad15d558580abf6142MD572018-tecnica-revision-empresas-derechospatrimoniales.pdf.jpg2018-tecnica-revision-empresas-derechospatrimoniales.pdf.jpgGenerated 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22:19:18.81open.accesshttps://repository.ucc.edu.coRepositorio Institucional Universidad Cooperativa de Colombiabdigital@metabiblioteca.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Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones

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