Modelo predictivo de desagregación de garantías de productos de línea blanca en el tiempo
ilustraciones, diagramas
- Autores:
-
López Toro, Estefany
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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Atribución-NoComercial 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Villa Garzón, Fernan Alonso6ebba6a6aa708d1a64c17f2d2b59156eLópez Toro, Estefanyd01c453f50da05874e5a4ef696f56f34Villa Garzón, Fernan Alonso [0000-0002-3863-6106]2023-07-07T15:57:56Z2023-07-07T15:57:56Z2023-07https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84165Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, diagramasEn la actualidad, en un contexto competitivo y globalizado, es fundamental que las empresas gestionen la calidad de los productos y servicios que comercializan, ya que esto tiene un alto impacto en los costos asociados a la falta de calidad y en la reputación de la marca frente a distribuidores, competidores y clientes. En el mercado de comercialización de bienes existe un requisito legal de brindar garantía sobre los productos distribuidos, que se da desde el momento en que el producto llega a manos del consumidor y es sometido a condiciones normales de uso, hasta que se cumple el periodo de tiempo pactado por la empresa en el momento de la venta. Es fundamental para el equipo encargado de gestionar la calidad conocer el desempeño de lo que se está produciendo, por lo que la estimación del desempeño en campo es primordial para tomar medidas correctivas oportunas sobre el proceso o producto. En el presente trabajo se propone un modelo predictivo de desagregación de garantías de productos de línea blanca en el tiempo que considera variables como número de garantías a periodos de tiempo definidos, ventas y producción que pretende suministrar información con la que podrían tomarse decisiones respecto a acciones correctivas, efectividad de acciones ya materializadas, previsión de recursos financieros para responder por servicios en garantía, rendimiento de materias primas y proveedores, entre otras, facilitando la gestión de la calidad que tiene un tan alto impacto en la destrucción de valor y rentabilidad de la compañía. (Texto tomado de la fuente)Currently, in a competitive and globalized context, it is essential for companies to manage the quality of the products and services they sell, since it has a high impact on the costs of non-quality and on the reputational conditions of the brand in the face of consumers. distributors, competitors and customers. In the market for the sale of goods, there is a legal requirement to provide a guarantee on distributed products, which occurs from the moment the product reaches the hands of the consumer and is subjected to normal conditions of use, until the period of time agreed by the company at the time of sale. It is essential for the team in charge of managing quality to know the performance of what is being produced, so the estimation of performance in the field is essential to take timely corrective measures on the process or product. This paper proposes a predictive model for the disaggregation of white line product guarantees over time that considers variables such as number of guarantees at defined periods of time, sales and production, which aims to provide information with which decisions could be made regarding actions. corrective actions, effectiveness of actions already materialized, forecast of financial resources to answer for warranty services, performance of raw materials and suppliers, among others, facilitating quality management that has such a high impact on the destruction of value and profitability of the company. company.MaestríaMagíster en Ingeniería - AnalíticaCiencia de datos, analítica predictivaÁrea Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informática33 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores650 - Gerencia y servicios auxiliares::658 - Gerencia generalResponsabilidad del fabricanteGarantíaSeguridad del productoProducts liabilityProduct safetyWarrantyGarantíasPredicciónDesagregación en el tiempoPredictionGuaranteesDisaggregation in timeModelo predictivo de desagregación de garantías de productos de línea blanca en el tiempoPredictive model for the disintegration of white goods product guarantees over timeTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMRedColLaReferenciaBLISCHKE, W. R; MURTHY, D. N. P. (2000). Reliability. New York: Wiley.Cifuentes, O., & Martínez, L. (2009). LA MEDICIÓN DE LA REPUTACIÓN EMPRESARIAL:PROBLEMÁTICA Y PROPUESTA. Investigaciones Europeas de Dirección y Economía de la Empresa, Vol. 15, Nº 2, pp. 127-142.D.N.P. MURTHY. (2007). Product reliability and warranty:an overview and future research. Production, v. 17, n. 3, p. 426-434.Delgado Cifuentes, S., & Orejuela Roldan, J. J. (2016). Modelo de predicción de reclamaciones de tarjeta de crédito de una entidad financiera. Bogotá, Colombia: Fundación Universitaria Los Libertadores.Geiger, C., & Sarakakis, G. (2016). Data driven design for reliability. Data driven design for reliability. Tucson, AZ, USA: IEEE.Gillezeau, P., & Romero, S. (2004). Sistema de costos de calidad como proceso de mejoramiento continuo. Revista ágora, 13, 17-42.Gobierno de colombia. (20 de 06 de 2022). Protección del Consumidor. Obtenido de Superintendencia de industria y comercio: https://www.sic.gov.co/fallas-baja-calidad-e-incumplimiento-de-garantiasGuo, H., Monteforte, A., Mettas, A., & Ogden, D. (2009). Warranty prediction for products with random stresses and usages. Annual Reliability and Maintainability Symposium. Fort Worth, TX, USA: IEEE.L. Todd Rose & Kurt W. (2011). Garbage In, Garbage Out: Having Useful Data Is Everything. Measurement: Interdisciplinary Research and Perspectives, 9:4, 222-226, DOI: 10.1080/15366367.2011.632338.Lawless, F. (1998). Statistical analysis of product waranty data. Internation Statistical Review, Vol. 66, pp. 41-60.M. Wever, A. Tornede, F. Mohr y E. Hüllermeier. (2021). AutoML para clasificación multietiqueta: descripción general y evaluación empírica. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 43, núm. 9, págs. 3037-3054.Mantovani RG, Horváth T, Cerri R, Vanschoren J, de Carvalho AC. (2016). 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Reliability Engineering & System Safety, Volume 112, Pages 38-47.EstudiantesInvestigadoresMaestrosLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84165/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1216724425.2023.pdf1216724425.2023.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Analíticaapplication/pdf501758https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84165/2/1216724425.2023.pdf83f3fa84660441904b908ab104c3423fMD52THUMBNAIL1216724425.2023.pdf.jpg1216724425.2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4402https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84165/3/1216724425.2023.pdf.jpg083b5a5837c4fe821cc8ea86b9b31d24MD53unal/84165oai:repositorio.unal.edu.co:unal/841652024-08-13 23:38:41.949Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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