Comparación de la eficiencia de los bancos de sangre en Colombia usando análisis envolvente de datos
El presente proyecto logró caracterizar el desempeño de los bancos de sangre en Colombia agrupados por regiones. Esta caracterización se realizó mediante la aplicación del modelo de análisis envolvente de datos (DEA, por sus siglas en inglés), con el objetivo determinar y comparar la eficiencia de l...
- Autores:
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Obando Hurtado, Juan David
Aguado Obando, Wilfer Stiven
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad ICESI
- Repositorio:
- Repositorio ICESI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.icesi.edu.co:10906/84911
- Acceso en línea:
- http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/handle/10906/84911
http://biblioteca2.icesi.edu.co/cgi-olib?oid=322573
- Palabra clave:
- Bancos de sangre
Donación de sangre
Análisis de datos
Benchmarking
Mejoramiento continuo
Mejoramiento de procesos
Trabajos de grado
Departamento de Ingeniería Industrial
Ingeniería Industrial
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Summary: | El presente proyecto logró caracterizar el desempeño de los bancos de sangre en Colombia agrupados por regiones. Esta caracterización se realizó mediante la aplicación del modelo de análisis envolvente de datos (DEA, por sus siglas en inglés), con el objetivo determinar y comparar la eficiencia de los hemocentros. En este proyecto se hizo uso del modelo DEA CCR (Charnes, Cooper y Rhodes, 1978), con el que se determinó las eficiencias de las regiones. El modelo CCR permitió analizar las regiones, mediante en dos enfoques diferentes del modelo: orientados a entradas y orientados a salidas. El modelo orientado a entradas busca tener mayor número de hemocomponentes, a partir de la misma cantidad de entradas. Mientras que, el modelo orientado a salidas, busca cumplir con la demanda actual de hemocomponentes, reduciendo la cantidad de entradas del banco de sangre. Con base a los resultados obtenidos de los modelos, se clasificaron las regiones en 5 categorías, dependiendo de su eficiencia técnica promedio. |
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