Diseño de una estrategia computacional para el desarrollo de un plan maestro de producción con re planificación de la producción y análisis de la capacidad, para medianas y pequeñas empresas del departamento de Sucre del sector manufacturero /

6.3 MB : 206 páginas ; figuras, tablas

Autores:: Jaraba Medina, Jhair José
Vides Villadiego, Melissa Isabel

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Corporación Universitaria del Caribe - CECAR

Repositorio:: Repositorio Digital CECAR

Idioma:

id	RepoCECAR2_d3c1ad8dcb94c89ca69793f92c31b0c5
oai_identifier_str	oai:repositorio.cecar.edu.co:cecar/7226
network_acronym_str	RepoCECAR2
network_name_str	Repositorio Digital CECAR
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv	Diseño de una estrategia computacional para el desarrollo de un plan maestro de producción con re planificación de la producción y análisis de la capacidad, para medianas y pequeñas empresas del departamento de Sucre del sector manufacturero /
title	Diseño de una estrategia computacional para el desarrollo de un plan maestro de producción con re planificación de la producción y análisis de la capacidad, para medianas y pequeñas empresas del departamento de Sucre del sector manufacturero /
spellingShingle	Diseño de una estrategia computacional para el desarrollo de un plan maestro de producción con re planificación de la producción y análisis de la capacidad, para medianas y pequeñas empresas del departamento de Sucre del sector manufacturero / Ingeniería de la producción. Plan maestro de producción. Replanificación. Congelamiento. Perfil de carga. Plan agregado de la producción. Pronóstico.
title_short	Diseño de una estrategia computacional para el desarrollo de un plan maestro de producción con re planificación de la producción y análisis de la capacidad, para medianas y pequeñas empresas del departamento de Sucre del sector manufacturero /
title_full	Diseño de una estrategia computacional para el desarrollo de un plan maestro de producción con re planificación de la producción y análisis de la capacidad, para medianas y pequeñas empresas del departamento de Sucre del sector manufacturero /
title_fullStr	Diseño de una estrategia computacional para el desarrollo de un plan maestro de producción con re planificación de la producción y análisis de la capacidad, para medianas y pequeñas empresas del departamento de Sucre del sector manufacturero /
title_full_unstemmed	Diseño de una estrategia computacional para el desarrollo de un plan maestro de producción con re planificación de la producción y análisis de la capacidad, para medianas y pequeñas empresas del departamento de Sucre del sector manufacturero /
title_sort	Diseño de una estrategia computacional para el desarrollo de un plan maestro de producción con re planificación de la producción y análisis de la capacidad, para medianas y pequeñas empresas del departamento de Sucre del sector manufacturero /
dc.creator.fl_str_mv	Jaraba Medina, Jhair José Vides Villadiego, Melissa Isabel
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv	Merlano Porto, Rafael Pérez Buelvas, Pablo César
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv	Jaraba Medina, Jhair José Vides Villadiego, Melissa Isabel
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv	Ingeniería de la producción. Plan maestro de producción. Replanificación. Congelamiento. Perfil de carga. Plan agregado de la producción. Pronóstico.
topic	Ingeniería de la producción. Plan maestro de producción. Replanificación. Congelamiento. Perfil de carga. Plan agregado de la producción. Pronóstico.
description	6.3 MB : 206 páginas ; figuras, tablas
publishDate	2022
dc.date.issued.spa.fl_str_mv	2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2023-05-02T19:51:46Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2023-05-02T19:51:46Z
dc.type.spa.fl_str_mv	Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarversion.fl_str_mv	http://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32
dc.type.coar.spa.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.spa.fl_str_mv	Text
dc.type.driver.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv	https://purl.org/redcol/resource_type/TP
format	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	https://repositorio.cecar.edu.co/handle/cecar/7226
dc.identifier.local.spa.fl_str_mv	INI-08874 2022
dc.identifier.url.spa.fl_str_mv	https://catalogo.cecar.edu.co/bib/34765
dc.identifier.barcode.spa.fl_str_mv	T08874
url	https://repositorio.cecar.edu.co/handle/cecar/7226 https://catalogo.cecar.edu.co/bib/34765
identifier_str_mv	INI-08874 2022 T08874
dc.relation.references.spa.fl_str_mv	Alarcón, M. J. (2013). Calificación del método de pronóstico de Torres (Segunda parte). Poliantea, 5(9). https://doi.org/10.15765/plnt.v5i9.278 Araujo-Dávila, R. A. (12 de Octubre de 2020). Modelo para la optimización del plan agregado de producción de empresas textiles aplicando técnicas de inteligencia artificial. [Trabajo de grado. Universidad Técnica del Norte]. Ecuador. http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/10638 Arbos, L. C. (2012). Planificación de la producción. Gestión de materiales. Madrid: Ediciones Diaz De Santos. Arredondo-Ortega, G., Ocampo-Jaramillo, K. V., Orejuela-Cabrera, J. P., y Rojas-Trejos, C. A. (30 de Junio de 2017). Modelo de planeación y control de la producción a mediano plazo para una industria textil en un ambiente make to order. https://repository.udem.edu.co/handle/11407/3529 Banda Ortiz , H., y Garza Morales , R. (2014). Aplicación teórica del método HoltWinters al problema de credit scoring de las instituciones de microfinanzas. https://www.redalyc.org/pdf/5718/571863946001.pdf Betancourt, D. (07 de Marzo de 2016). Medición del error en pronósticos de demanda. https://www.ingenioempresa.com/medicion-error-pronostico/ Camacho, C. (2007). Coeficiente de Correlación Lineal de Pearson. https://personal.us.es/vararey/adatos2/correlacion.pdf Capacidad Total o Capacidad Operativa. (s.f.). https://www.academia.edu/9321409/CAPACIDAD_TOTAL_o_CAPACIDAD_OPERATIVA Cárdenas, J., y Cala, C. (2018). Propuesta de mejoramiento al sistema de producción de la empresa Fortecma S.A.S. por medio de modelos heurísticos y técnicas operacionales. https://repository.uniminuto.edu/handle/10656/5992 Carro-Paz, R., y González-Gómez, D. (s.f.). Repositorio digital de la FCEyS - UNMDP. http://nulan.mdp.edu.ar/1613/1/08_diseno_procesos.pdf Chapman, S. (2006). Planificación y Control de la producción. En S. N. Chapman. Mexico: Pearson Educación. Chase, R., Jacobs, F. R., y Aquilano, N. (2009). Administración de operaciones producción y cadena de suministros. México, D.F.: McGraw-Hill. Choquehuanca, D., y Rivadeneira, S. (2016). Plan Maestro De Produccion Para Aumentar La Productividad En La Empresa De Productos De Limpieza Girasoles. https://repositorio.uss.edu.pe/handle/20.500.12802/2302 CIMEC. (s.f.). ¿Qué es el coeficiente de correlación de Pearson?. https://www.cimec.es/coeficiente-correlacionpearson/#:~:text=C%C3%B3mo%20se%20interpreta%20el%20coeficiente,est%C3 %A1n%20asociadas%20en%20sentido%20inverso.&text=Un%20valor%20mayor %20que%200%20indica%20que%20existe%20una%20correlaci%C3%B3n%20pos itiva. Departamento-Nacional-de-Planeación. (2019). Índice Departamental de Innovación para Colombia. https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Prensa/Indice-DepartamentalInnovacion-Colombia-2019.pdf Domínguez-Gonzáles, G., y Choque-Flores, A. D. (2005). Pmp: Plan Maestro de Producción. https://jaimeperezc.jimdofree.com/app/download/14664090730/GUIA+PMP+2M5. pdf?t=1597554740 García-Gallardo, G. (2010). Diseño de un modelo para la elaboración de un Plan Maestro de Producción aplicado a la pequeña industria. http://www.dspace.espol.edu.ec/bitstream/123456789/13432/9/Introduccion.pdf Heiser, J., y Render, B. (2009). Principios de Administración de operaciones. En J. Heiser, y B. Render. México: Pearson Educación. Carro-Paz, R., y González-Gómez, D. (s.f.). Repositorio digital de la FCEyS - UNMDP. http://nulan.mdp.edu.ar/1613/1/08_diseno_procesos.pdf Chapman, S. (2006). Planificación y Control de la producción. En S. N. Chapman. Mexico: Pearson Educación. Chase, R., Jacobs, F. R., y Aquilano, N. (2009). Administración de operaciones producción y cadena de suministros. México, D.F.: McGraw-Hill. Choquehuanca, D., y Rivadeneira, S. (2016). Plan Maestro De Produccion Para Aumentar La Productividad En La Empresa De Productos De Limpieza Girasoles. https://repositorio.uss.edu.pe/handle/20.500.12802/2302 CIMEC. (s.f.). ¿Qué es el coeficiente de correlación de Pearson?. https://www.cimec.es/coeficiente-correlacionpearson/#:~:text=C%C3%B3mo%20se%20interpreta%20el%20coeficiente,est%C3 %A1n%20asociadas%20en%20sentido%20inverso.&text=Un%20valor%20mayor %20que%200%20indica%20que%20existe%20una%20correlaci%C3%B3n%20positiva. Departamento-Nacional-de-Planeación. (2019). Índice Departamental de Innovación para Colombia. https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Prensa/Indice-DepartamentalInnovacion-Colombia-2019.pdf Domínguez-Gonzáles, G., y Choque-Flores, A. D. (2005). Pmp: Plan Maestro de Producción. https://jaimeperezc.jimdofree.com/app/download/14664090730/GUIA+PMP+2M5. pdf?t=1597554740 García-Gallardo, G. (2010). Diseño de un modelo para la elaboración de un Plan Maestro de Producción aplicado a la pequeña industria. http://www.dspace.espol.edu.ec/bitstream/123456789/13432/9/Introduccion.pdf Heiser, J., y Render, B. (2009). Principios de Administración de operaciones. En J. Heiser, y B. Render. México: Pearson Educación. Heiser, J., y Render, B. (2009). Principios de Administración de operaciones. México: Pearson Educación. Heiser, J., y Render, B. (2009). Principios de Administración de operaciones. México: Pearson Educación. Heizer, J., y Render, B. (2009). Principios de Administración de Operaciones. En J. Heizer, y B. Render, Principios de Administración de Operaciones (págs. 115-118). México: Pearson Educación. Hernández, A., y Mejía, G. (2008). Aplicativo computacional para la planeación de la producción en una empresa fabricante de autopartes. http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0121- 49932008000200005yscript=sci_abstractytlng=es Leyva-Céspedes, J., y Ramos-Ruiz, M. (2009). Diseño de un Plan Maestro de la Producción para la empresa Cellux Colombiana S.A. utilizando técnicas de planeación Agregada. https://repositorio.utb.edu.co/bitstream/handle/20.500.12585/1230/0054902.pdf?seq uence=1 López, J., Tinjaca, D., y Hernández, P. (2017). Aplicación de técnicas heurísticas para la identificación y análisis de problemas en el proceso productivo en la comercializadora de plásticos López con el fin de brindar posibles soluciones al programa de producción. https://repository.uniminuto.edu/handle/10656/4922 Mohamed, O., y Bennell, J. (2009). Revising the master production schedule in a HPP framework context. https://doi.org/10.1080/00207540802130803 Machuca, F. (20 de Mayo de 2021). ¿Qué es Python? El lenguaje de programación más popular para aprender en 2021. https://www.crehana.com/co/blog/desarrolloweb/que-es-python/ Macías, R., León, A., y Limon, C. (2018). Análisis de la cadena de suministro por clasificación ABC: el caso de una empresa mexicana (Supply Chain Analysis by ABC Classification: The Case of a Mexican Company). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3308103 Mariño-Rivera, C. J., y Pazmiño-Vargas, A. D. (Abril de 2015). Plan de requerimiento de materiales para el control de uso de inventario en la producción de buses en la Empresa Carrocerías Jácome. http://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/10395 Medina-León, A., Comas-Rodríguez, R., Medina-Enrique, A., y Hernández-Nariño, A. (Diciembre de 2014). Planeación Agregada: El concepto y las estrategias. https://www.researchgate.net/publication/338004306_PLANEACION_AGREGAD A_EL_CONCEPTO_Y_LAS_ESTRATEGIAS Merlano-Porto, R. (2015). Análisis del impacto del Lead Time en una cadena de suministro en un horizonte rodante de planificación con flexibilidad en las operaciones e incertidumbre en la demanda. https://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0069091.pdf Minitab Blog Editor. (18 de Abril de 2019). Análisis de Regresión: ¿Cómo Puedo Interpretar el R-cuadrado y Evaluar la Bondad de Ajuste?. https://blog.minitab.com/es/analisisde-regresion-como-puedo-interpretar-el-r-cuadrado-y-evaluar-la-bondad-de-ajuste Murillo, J., Trejos, A., y Carvajal-Olaya, P. (2003). Estudio del Pronóstico de la Demanda de energia electrica, utilizando modelos de series de tiempo. https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/7379 Murillo-Valle, J. (2018). Optimización del Plan Maestro de Producción mediante la aplicación de técnicas Metaheurísticas. https://core.ac.uk/download/pdf/200326476.pdf Oficina-de-estudios-económicos. (Agosto de 2020). Perfiles Económicos Departamentales. https://www.mincit.gov.co/getattachment/de055b12-9d7b-4673-8cdd97cf488dbd54/Sucre.aspx Paz-Gálvez, J. A. (2017). Implementación de un plan maestro de producción para mejorar la rentabilidad en Pluscosmética.https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12672/7046/Paz_gj.pdf?se quence=1yisAllowed=y PNUD.ORG.CO. (2005). Encuesta de necesidades empresariales de Sucre. https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:6qkN1xx3iysJ:https://ww w.yumpu.com/es/document/view/32240612/encuesta-de-necesidades-empresarialesdel-departamento-de-sucre+ycd=2yhl=esyct=clnkygl=co Ramos, S. (2016). BI y Analytics El arte de convertir datos en conocimiento. http://www.solidq.com/ebs/BI_y_Analytics_Volumen_I.pdf?utm_campaign=Descar ga+e Restrepo, J., y Bañol, M. (2010). Aplicación de tres métodos de solución al problema de dimensionamiento de lotes y MRP. https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/319 Reyes, Y. M.-M.-G. (2017). Plan maestro de producción basado en programación lineal entera para una empresa de productos químicos. https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/2285 Reyes-Vásquez, J. P., y Molina-Velis, C. G. (2013). Plan agregado de producción para el mejoramiento de la productividad de la Empresa Ecuatoriana de Curtidos S. A. http://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/5841 Rivera-Duque, W. (2019). Análisis e implementación del sistema ABC en el inventario agrícola de una planta de producción de alcohol. https://repository.usc.edu.co/bitstream/handle/20.500.12421/1720/AN%C3%81LISI S%20E%20IMPLEMENTACI%C3%93N.pdf?sequence=1yisAllowed=y Saldarriaga, D. L. (29 de Septiembre de 2012). El pronóstico de la demanda. Zona logística: https://www.zonalogistica.com/wpcontent/uploads/El_pronostico_de_la demanda_Zonalogistica.pdf Serna, P. (10 de Agosto de 2020). Medidas de error en Pronósticos de Demanda. https://www.datup.ai/: https://www.datup.ai/inteligencia-artificial-aiaas/medidas-deerror-en-pronosticos-de-demanda/ S, G. (12 de Febrero de 2009). Correlación entre variables. http://viref.udea.edu.co/contenido/menu_alterno/apuntes/ac36-correlacionvariables.pdf Sipper, D., y Bulfin J.r, R. L. (1998). Planeación y Control de la Producción. México, D.F: McGraw-Hill Interamericana Editores, S.A. de C.V. Vinuesa, P. (14 de Octubre de 2016). Correlación: teoría y práctica. https://www.ccg.unam.mx/~vinuesa/R4biosciences/docs/Tema8_correlacion.pdf Villa Correa y Andrea Carolina. (2015). Plan maestro para optimizar los recursos económicos, tecnológicos y humanos para aumentar la productividad en las empresas de producción. Ecuador: Machala : Universidad Técnica de Machala.
dc.rights.coar.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv	Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
rights_invalid_str_mv	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv	openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv	6.3 MB : 206 páginas
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv	application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv	Corporación Universitaria del Caribe - CECAR
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv	Facultad de Ciencias Básicas, Ingenierías y Arquitectura
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv	Sincelejo
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv	Arquitectura
institution	Corporación Universitaria del Caribe - CECAR
bitstream.url.fl_str_mv	http://10.10.12.190/bitstreams/1729d668-3234-4d94-be86-0d3682b487de/download http://10.10.12.190/bitstreams/8420cf69-aad1-441e-b351-e9459534c96b/download http://10.10.12.190/bitstreams/b5b0dbb9-f4c5-4dfc-8cec-c0fe0fbd7ffb/download
bitstream.checksum.fl_str_mv	0199bd61f2c9d28e022434760e39a53f 055d5215573752b7391664c268bb96d1 6cc1769633c91227a740972e5cd4266b
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5 MD5 MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio Digital de la Corporación Universitaria Del Caribe (Cecar)
repository.mail.fl_str_mv	biblioteca@cecar.edu.co
_version_	1814355688395112448
spelling	Merlano Porto, RafaelPérez Buelvas, Pablo CésarJaraba Medina, Jhair JoséVides Villadiego, Melissa Isabel2023-05-02T19:51:46Z2023-05-02T19:51:46Z2022https://repositorio.cecar.edu.co/handle/cecar/7226INI-08874 2022https://catalogo.cecar.edu.co/bib/34765T088746.3 MB : 206 páginas ; figuras, tablasAplicar técnicas de programación innovadoras en una compañía es de gran importancia para la toma de decisiones dentro de la misma; al realizar esas nuevas estrategias se obtiene mayor flexibilidad en las operaciones y si se menciona el desarrollo de un Plan Maestro de la Producción (MPS), se gestiona con mayor facilidad todo su proceso y si se aplica en una empresa del departamento de Sucre será de mayor atributo, porque se convierte directamente en una ventaja competitiva a nivel departamental y nacional. La investigación tiene como objetivo el diseño de un modelo heurístico por medio de una estrategia computacional que permita planificar el plan maestro de la producción de forma flexible, incluyendo periodos de congelamiento y horizonte rodante. Se llevó a cabo el estudio en la panificadora “Quee pan! S.A.S”, se inició realizando el pronóstico la demanda mediante el software StatGraphics y Microsoft Excel, se tomó un plan agregado de la literatura y se ajustó para los cinco productos estudiados y se corrió en el software Gams IDE, finalmente se replanificaron períodos, se desarrolló el plan maestro de la producción (MPS) por medio del lenguaje de programación y se obtuvo el perfil de carga; de acuerdo al perfil de carga se le recomendó a la panificadora Quee pan! S.A.S realizar una mejor distribución de los operarios, aplicar horas extras en las operaciones donde falte y aumentar el lote de productos. El resultado que se obtuvo en la validación del modelo para los cinco (5) productos demuestra que el plan maestro de la producción (MPS) elaborado en la heurística presenta un menor comportamiento de los costos de producción al que la empresa realizó. El trabajo.Applying innovative scheduling techniques in a company is of great importance for decision making within the company; by carrying out these new strategies, greater flexibility in operations is obtained and if the development of a Master Production Plan (MPS) is mentioned, the whole process is managed more easily and if it is applied in a company in the department of Sucre it will be of greater attribute, because it directly becomes a competitive advantage at departmental and national level. The objective of the research is to design a heuristic model by means of a computational strategy that allows planning the production master plan in a flexible way, including freezing periods and rolling horizon. The study was carried out in the bakery "Quee pan! "The study began by forecasting the demand using StatGraphics and Microsoft Excel software, an aggregate plan was taken from the literature and adjusted for the five products studied and run in Gams IDE software, finally periods were replanned, the master production plan (MPS) was developed using the programming language and the load profile was obtained; according to the load profile it was recommended to the company to make a better distribution of the operators, apply overtime in the operations where there is a lack and increase the batch of products. The result obtained in the validation of the model for the five (5) products showsthat the master production plan (MPS) elaborated in the heuristic presents a lower behavior of the production costs than the one that the company realized. El trabajo.PregradoArquitectoTrabajo de grado(Ingeniero Industrial) -- Corporación Universitaria del Caribe. Facultad de Ciencias Básicas, Ingeniería y Arquitectura Ingeniería Industrial. Programa de Ingeniería Industrial. Sincelejo, 2022.6.3 MB : 206 páginasapplication/pdfCorporación Universitaria del Caribe - CECARFacultad de Ciencias Básicas, Ingenierías y ArquitecturaSincelejoArquitecturahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño de una estrategia computacional para el desarrollo de un plan maestro de producción con re planificación de la producción y análisis de la capacidad, para medianas y pequeñas empresas del departamento de Sucre del sector manufacturero /Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Alarcón, M. J. (2013). Calificación del método de pronóstico de Torres (Segunda parte). Poliantea, 5(9). https://doi.org/10.15765/plnt.v5i9.278Araujo-Dávila, R. A. (12 de Octubre de 2020). Modelo para la optimización del plan agregado de producción de empresas textiles aplicando técnicas de inteligencia artificial. [Trabajo de grado. Universidad Técnica del Norte]. Ecuador. http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/10638Arbos, L. C. (2012). Planificación de la producción. Gestión de materiales. Madrid: Ediciones Diaz De Santos.Arredondo-Ortega, G., Ocampo-Jaramillo, K. V., Orejuela-Cabrera, J. P., y Rojas-Trejos, C. A. (30 de Junio de 2017). Modelo de planeación y control de la producción a mediano plazo para una industria textil en un ambiente make to order. https://repository.udem.edu.co/handle/11407/3529Banda Ortiz , H., y Garza Morales , R. (2014). Aplicación teórica del método HoltWinters al problema de credit scoring de las instituciones de microfinanzas. https://www.redalyc.org/pdf/5718/571863946001.pdfBetancourt, D. (07 de Marzo de 2016). Medición del error en pronósticos de demanda. https://www.ingenioempresa.com/medicion-error-pronostico/Camacho, C. (2007). Coeficiente de Correlación Lineal de Pearson. https://personal.us.es/vararey/adatos2/correlacion.pdfCapacidad Total o Capacidad Operativa. (s.f.). https://www.academia.edu/9321409/CAPACIDAD_TOTAL_o_CAPACIDAD_OPERATIVACárdenas, J., y Cala, C. (2018). Propuesta de mejoramiento al sistema de producción de la empresa Fortecma S.A.S. por medio de modelos heurísticos y técnicas operacionales. https://repository.uniminuto.edu/handle/10656/5992Carro-Paz, R., y González-Gómez, D. (s.f.). Repositorio digital de la FCEyS - UNMDP. http://nulan.mdp.edu.ar/1613/1/08_diseno_procesos.pdf Chapman, S. (2006). Planificación y Control de la producción. En S. N. Chapman. Mexico: Pearson Educación. Chase, R., Jacobs, F. R., y Aquilano, N. (2009). Administración de operaciones producción y cadena de suministros. México, D.F.: McGraw-Hill. Choquehuanca, D., y Rivadeneira, S. (2016). Plan Maestro De Produccion Para Aumentar La Productividad En La Empresa De Productos De Limpieza Girasoles. https://repositorio.uss.edu.pe/handle/20.500.12802/2302 CIMEC. (s.f.). ¿Qué es el coeficiente de correlación de Pearson?. https://www.cimec.es/coeficiente-correlacionpearson/#:~:text=C%C3%B3mo%20se%20interpreta%20el%20coeficiente,est%C3 %A1n%20asociadas%20en%20sentido%20inverso.&text=Un%20valor%20mayor %20que%200%20indica%20que%20existe%20una%20correlaci%C3%B3n%20pos itiva. Departamento-Nacional-de-Planeación. (2019). Índice Departamental de Innovación para Colombia. https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Prensa/Indice-DepartamentalInnovacion-Colombia-2019.pdf Domínguez-Gonzáles, G., y Choque-Flores, A. D. (2005). Pmp: Plan Maestro de Producción. https://jaimeperezc.jimdofree.com/app/download/14664090730/GUIA+PMP+2M5. pdf?t=1597554740 García-Gallardo, G. (2010). Diseño de un modelo para la elaboración de un Plan Maestro de Producción aplicado a la pequeña industria. http://www.dspace.espol.edu.ec/bitstream/123456789/13432/9/Introduccion.pdf Heiser, J., y Render, B. (2009). Principios de Administración de operaciones. En J. Heiser, y B. Render. México: Pearson Educación.Carro-Paz, R., y González-Gómez, D. (s.f.). Repositorio digital de la FCEyS - UNMDP. http://nulan.mdp.edu.ar/1613/1/08_diseno_procesos.pdfChapman, S. (2006). Planificación y Control de la producción. En S. N. Chapman. Mexico: Pearson Educación.Chase, R., Jacobs, F. R., y Aquilano, N. (2009). Administración de operaciones producción y cadena de suministros. México, D.F.: McGraw-Hill.Choquehuanca, D., y Rivadeneira, S. (2016). Plan Maestro De Produccion Para Aumentar La Productividad En La Empresa De Productos De Limpieza Girasoles. https://repositorio.uss.edu.pe/handle/20.500.12802/2302CIMEC. (s.f.). ¿Qué es el coeficiente de correlación de Pearson?. https://www.cimec.es/coeficiente-correlacionpearson/#:~:text=C%C3%B3mo%20se%20interpreta%20el%20coeficiente,est%C3 %A1n%20asociadas%20en%20sentido%20inverso.&text=Un%20valor%20mayor %20que%200%20indica%20que%20existe%20una%20correlaci%C3%B3n%20positiva.Departamento-Nacional-de-Planeación. (2019). Índice Departamental de Innovación para Colombia. https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Prensa/Indice-DepartamentalInnovacion-Colombia-2019.pdfDomínguez-Gonzáles, G., y Choque-Flores, A. D. (2005). Pmp: Plan Maestro de Producción. https://jaimeperezc.jimdofree.com/app/download/14664090730/GUIA+PMP+2M5. pdf?t=1597554740García-Gallardo, G. (2010). Diseño de un modelo para la elaboración de un Plan Maestro de Producción aplicado a la pequeña industria. http://www.dspace.espol.edu.ec/bitstream/123456789/13432/9/Introduccion.pdfHeiser, J., y Render, B. (2009). Principios de Administración de operaciones. En J. Heiser, y B. Render. México: Pearson Educación.Heiser, J., y Render, B. (2009). Principios de Administración de operaciones. México: Pearson Educación.Heiser, J., y Render, B. (2009). Principios de Administración de operaciones. México: Pearson Educación.Heizer, J., y Render, B. (2009). Principios de Administración de Operaciones. En J. Heizer, y B. Render, Principios de Administración de Operaciones (págs. 115-118). México: Pearson Educación.Hernández, A., y Mejía, G. (2008). Aplicativo computacional para la planeación de la producción en una empresa fabricante de autopartes. http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0121- 49932008000200005yscript=sci_abstractytlng=esLeyva-Céspedes, J., y Ramos-Ruiz, M. (2009). Diseño de un Plan Maestro de la Producción para la empresa Cellux Colombiana S.A. utilizando técnicas de planeación Agregada. https://repositorio.utb.edu.co/bitstream/handle/20.500.12585/1230/0054902.pdf?seq uence=1López, J., Tinjaca, D., y Hernández, P. (2017). Aplicación de técnicas heurísticas para la identificación y análisis de problemas en el proceso productivo en la comercializadora de plásticos López con el fin de brindar posibles soluciones al programa de producción. https://repository.uniminuto.edu/handle/10656/4922Mohamed, O., y Bennell, J. (2009). Revising the master production schedule in a HPP framework context. https://doi.org/10.1080/00207540802130803Machuca, F. (20 de Mayo de 2021). ¿Qué es Python? El lenguaje de programación más popular para aprender en 2021. https://www.crehana.com/co/blog/desarrolloweb/que-es-python/Macías, R., León, A., y Limon, C. (2018). Análisis de la cadena de suministro por clasificación ABC: el caso de una empresa mexicana (Supply Chain Analysis by ABC Classification: The Case of a Mexican Company). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3308103Mariño-Rivera, C. J., y Pazmiño-Vargas, A. D. (Abril de 2015). Plan de requerimiento de materiales para el control de uso de inventario en la producción de buses en la Empresa Carrocerías Jácome. http://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/10395Medina-León, A., Comas-Rodríguez, R., Medina-Enrique, A., y Hernández-Nariño, A. (Diciembre de 2014). Planeación Agregada: El concepto y las estrategias. https://www.researchgate.net/publication/338004306_PLANEACION_AGREGAD A_EL_CONCEPTO_Y_LAS_ESTRATEGIASMerlano-Porto, R. (2015). Análisis del impacto del Lead Time en una cadena de suministro en un horizonte rodante de planificación con flexibilidad en las operaciones e incertidumbre en la demanda. https://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0069091.pdfMinitab Blog Editor. (18 de Abril de 2019). Análisis de Regresión: ¿Cómo Puedo Interpretar el R-cuadrado y Evaluar la Bondad de Ajuste?. https://blog.minitab.com/es/analisisde-regresion-como-puedo-interpretar-el-r-cuadrado-y-evaluar-la-bondad-de-ajusteMurillo, J., Trejos, A., y Carvajal-Olaya, P. (2003). Estudio del Pronóstico de la Demanda de energia electrica, utilizando modelos de series de tiempo. https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/7379Murillo-Valle, J. (2018). Optimización del Plan Maestro de Producción mediante la aplicación de técnicas Metaheurísticas. https://core.ac.uk/download/pdf/200326476.pdfOficina-de-estudios-económicos. (Agosto de 2020). Perfiles Económicos Departamentales. https://www.mincit.gov.co/getattachment/de055b12-9d7b-4673-8cdd97cf488dbd54/Sucre.aspxPaz-Gálvez, J. A. (2017). Implementación de un plan maestro de producción para mejorar la rentabilidad en Pluscosmética.https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12672/7046/Paz_gj.pdf?se quence=1yisAllowed=yPNUD.ORG.CO. (2005). Encuesta de necesidades empresariales de Sucre. https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:6qkN1xx3iysJ:https://ww w.yumpu.com/es/document/view/32240612/encuesta-de-necesidades-empresarialesdel-departamento-de-sucre+ycd=2yhl=esyct=clnkygl=coRamos, S. (2016). BI y Analytics El arte de convertir datos en conocimiento. http://www.solidq.com/ebs/BI_y_Analytics_Volumen_I.pdf?utm_campaign=Descar ga+eRestrepo, J., y Bañol, M. (2010). Aplicación de tres métodos de solución al problema de dimensionamiento de lotes y MRP. https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/319Reyes, Y. M.-M.-G. (2017). Plan maestro de producción basado en programación lineal entera para una empresa de productos químicos. https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/2285Reyes-Vásquez, J. P., y Molina-Velis, C. G. (2013). Plan agregado de producción para el mejoramiento de la productividad de la Empresa Ecuatoriana de Curtidos S. A. http://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/5841Rivera-Duque, W. (2019). Análisis e implementación del sistema ABC en el inventario agrícola de una planta de producción de alcohol. https://repository.usc.edu.co/bitstream/handle/20.500.12421/1720/AN%C3%81LISI S%20E%20IMPLEMENTACI%C3%93N.pdf?sequence=1yisAllowed=ySaldarriaga, D. L. (29 de Septiembre de 2012). El pronóstico de la demanda. Zona logística: https://www.zonalogistica.com/wpcontent/uploads/El_pronostico_de_la demanda_Zonalogistica.pdfSerna, P. (10 de Agosto de 2020). Medidas de error en Pronósticos de Demanda. https://www.datup.ai/: https://www.datup.ai/inteligencia-artificial-aiaas/medidas-deerror-en-pronosticos-de-demanda/S, G. (12 de Febrero de 2009). Correlación entre variables. http://viref.udea.edu.co/contenido/menu_alterno/apuntes/ac36-correlacionvariables.pdfSipper, D., y Bulfin J.r, R. L. (1998). Planeación y Control de la Producción. México, D.F: McGraw-Hill Interamericana Editores, S.A. de C.V.Vinuesa, P. (14 de Octubre de 2016). Correlación: teoría y práctica. https://www.ccg.unam.mx/~vinuesa/R4biosciences/docs/Tema8_correlacion.pdfVilla Correa y Andrea Carolina. (2015). Plan maestro para optimizar los recursos económicos, tecnológicos y humanos para aumentar la productividad en las empresas de producción. Ecuador: Machala : Universidad Técnica de Machala.Ingeniería de la producción.Plan maestro de producción.Replanificación.Congelamiento.Perfil de carga.Plan agregado de la producción.Pronóstico.PublicationORIGINAL66ae6b5e-6822-4bc6-b533-3cd336fce3ad.pdf66ae6b5e-6822-4bc6-b533-3cd336fce3ad.pdfapplication/pdf6618981http://10.10.12.190/bitstreams/1729d668-3234-4d94-be86-0d3682b487de/download0199bd61f2c9d28e022434760e39a53fMD51TEXT66ae6b5e-6822-4bc6-b533-3cd336fce3ad.pdf.txt66ae6b5e-6822-4bc6-b533-3cd336fce3ad.pdf.txtExtracted texttext/plain237200http://10.10.12.190/bitstreams/8420cf69-aad1-441e-b351-e9459534c96b/download055d5215573752b7391664c268bb96d1MD52THUMBNAIL66ae6b5e-6822-4bc6-b533-3cd336fce3ad.pdf.jpg66ae6b5e-6822-4bc6-b533-3cd336fce3ad.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6994http://10.10.12.190/bitstreams/b5b0dbb9-f4c5-4dfc-8cec-c0fe0fbd7ffb/download6cc1769633c91227a740972e5cd4266bMD53cecar/7226oai:10.10.12.190:cecar/72262024-05-15 12:03:47.913https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttp://10.10.12.190Repositorio Digital de la Corporación Universitaria Del Caribe (Cecar)biblioteca@cecar.edu.co

Diseño de una estrategia computacional para el desarrollo de un plan maestro de producción con re planificación de la producción y análisis de la capacidad, para medianas y pequeñas empresas del departamento de Sucre del sector manufacturero /

Publicaciones similares