Control estadístico de calidad multivariado, para el monitoreo e identificación de causas de variabilidad en procesos de crédito del sector financiero

El trabajo de investigación que se presenta como tesis de la Maestría Investigativa en Ingeniería Industrial, tiene como finalidad crear un modelo de seguimiento de la calidad del proceso de crédito, específicamente la línea de vehículos, en una entidad del sector financiero. Dicho modelo se basa en...

Full description

Autores:
Pérez Duque, Paula Nataly
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2012
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/10931
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/10931
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Palabra clave:
33 Economía / Economics
65 Gerencia y servicios auxiliares / Management and public relations
Control Estadístico Multivariado
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description El trabajo de investigación que se presenta como tesis de la Maestría Investigativa en Ingeniería Industrial, tiene como finalidad crear un modelo de seguimiento de la calidad del proceso de crédito, específicamente la línea de vehículos, en una entidad del sector financiero. Dicho modelo se basa en la identificación de las causas vitales de la variabilidad en el proceso objeto de estudio, que están directamente relacionadas con la satisfacción del cliente final, el comportamiento del mercado y el cumplimiento de los objetivos estratégicos de la compañía. Posterior a la definición de las variables, se establecen escalas de medición pseudocuantitativas con las cuales es posible la detección y valoración de causas asignables y no asignables de las fallas del sistema. Finalmente las características de calidad definidas se monitorean y analizan mediante la implementación de un modelo de control estadístico multivariado que se fundamenta en el método propuesto por Harold Hotelling / Abstract: The research work that is presented as thesis of the Engineering Master Degree has the objective to create a quality monitoring model in the credit process of a financial organization, specifically in automobile line. That model is based on the identification of variation in vital causes in the credit process, which have direct relation with the customer satisfaction, market behavior and the strategic objectives of the company. After the variables definition, pseudo quantitative measure scales are established to detect and to make a quantitative evaluation of assignable and non assignable causes that generate system failure. Finally the present work concludes with the observation and analysis of the quality characteristics through the implementation of a multivariate statistic model that are founded on the method proposed by Harold Hotelling
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