Modelo integral de evaluación y consulta de información de los operadores de Emasivo S.A.S para mejorar la productividad operacional
Este proyecto que se llevó a cabo desde el 27 de marzo de 2024 hasta el 1 de octubre de 2024, con un costo final de 13.399.700 millones de pesos, consistió en la creación de un modelo integral de evaluación hacia los conductores de las empresas Emasivo10 S.A.S. y Emasivo16 S.A.S. enfocado en central...
- Autores:
-
Pedraza Mora, Jaime Alexander
Amaya Ruiz, Ciro Andres
Ortiz Duran, Sebastian
- Tipo de recurso:
- https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/13735
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12495/13735
- Palabra clave:
- Extracción en la Web
Concesionario de operación
Sistema integrado de transporte público (SITP)
Evaluación mensual integral de la calidad (EMIC)
Evaluación integral de la calidad (EIC)
Evaluación trimestral integral de la calidad
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Concessionaire of operations
Integrated public transportation system (SITP)
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Este proyecto que se llevó a cabo desde el 27 de marzo de 2024 hasta el 1 de octubre de 2024, con un costo final de 13.399.700 millones de pesos, consistió en la creación de un modelo integral de evaluación hacia los conductores de las empresas Emasivo10 S.A.S. y Emasivo16 S.A.S. enfocado en centralizar la información relacionada con las incidencias y el desempeño de los conductores, con el objetivo de diseñar un nuevo modelo para la actual bonificación de la variable prestacional para que sea justa y equilibrada. A través de esta centralización de datos, de las diferentes áreas y fuentes de información, de esta manera se pudo evaluar de manera más precisa el rendimiento de los conductores, tomando en cuenta tanto las incidencias negativas, como accidentes o malos hábitos de conducción, así como las contribuciones positivas que impactan favorablemente en la operación diaria. El análisis de la información, mediante el uso de herramientas avanzadas como web scraping, procesamiento automatizado con Python y visualización de datos en Power BI, permitió a Emasivo 10 S.A.S. y Emasivo 16 S.A.S. identificar patrones de comportamiento y áreas de mejora específicas. Estos procesos tecnológicos facilitaron la extracción y transformación eficiente de grandes volúmenes de datos, proporcionando una gestión personalizada de cada conductor con información actualizada diariamente. A través de este modelo, no sólo se penalizan los comportamientos inadecuados afectando la variable prestacional, sino que también se clasifican y recompensan los conductores que cumplen con los estándares de seguridad y servicio mediante el programa de “Operador Ejemplar”, promoviendo una cultura de excelencia operacional. El enfoque integral motiva a los conductores a mejorar continuamente su desempeño, ya que el sistema valora y reconoce tanto su esfuerzo como su contribución positiva a la operación. Este enfoque, al integrar tanto sanciones como incentivos, impacta positivamente en la mejora de los indicadores clave de la operación (EIC), la disminución de daños a la flota y la recuperación parcial de las pérdidas económicas asociadas a eventos negativos. Así, el modelo no solo contribuye a la eficiencia operativa, sino que refuerza una cultura organizacional basada en la seguridad, la excelencia y el reconocimiento del esfuerzo de los conductores. |
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A través de esta centralización de datos, de las diferentes áreas y fuentes de información, de esta manera se pudo evaluar de manera más precisa el rendimiento de los conductores, tomando en cuenta tanto las incidencias negativas, como accidentes o malos hábitos de conducción, así como las contribuciones positivas que impactan favorablemente en la operación diaria. El análisis de la información, mediante el uso de herramientas avanzadas como web scraping, procesamiento automatizado con Python y visualización de datos en Power BI, permitió a Emasivo 10 S.A.S. y Emasivo 16 S.A.S. identificar patrones de comportamiento y áreas de mejora específicas. Estos procesos tecnológicos facilitaron la extracción y transformación eficiente de grandes volúmenes de datos, proporcionando una gestión personalizada de cada conductor con información actualizada diariamente. A través de este modelo, no sólo se penalizan los comportamientos inadecuados afectando la variable prestacional, sino que también se clasifican y recompensan los conductores que cumplen con los estándares de seguridad y servicio mediante el programa de “Operador Ejemplar”, promoviendo una cultura de excelencia operacional. El enfoque integral motiva a los conductores a mejorar continuamente su desempeño, ya que el sistema valora y reconoce tanto su esfuerzo como su contribución positiva a la operación. Este enfoque, al integrar tanto sanciones como incentivos, impacta positivamente en la mejora de los indicadores clave de la operación (EIC), la disminución de daños a la flota y la recuperación parcial de las pérdidas económicas asociadas a eventos negativos. Así, el modelo no solo contribuye a la eficiencia operativa, sino que refuerza una cultura organizacional basada en la seguridad, la excelencia y el reconocimiento del esfuerzo de los conductores.Especialista en Gerencia de ProyectosEspecializaciónThis project, carried out from March 27, 2024, to October 1, 2024, with a final cost of 13,399,700 million pesos, focused on creating a comprehensive evaluation model for the drivers of the companies Emasivo10 S.A.S. and Emasivo16 S.A.S. The model aimed to centralize information related to driver incidents and performance, with the objective of designing a new model for the current variable performance-based bonus system to ensure fairness and balance. Through this centralization of data from various areas and sources, it was possible to more accurately assess driver performance, taking into account both negative incidents, such as accidents or poor driving habits, and positive contributions that favorably impact daily operations. The analysis of information, using advanced tools such as web scraping, automated processing with Python, and data visualization in Power BI, enabled Emasivo10 S.A.S. and Emasivo16 S.A.S. to identify behavior patterns and specific areas for improvement. These technological processes facilitated the efficient extraction and transformation of large volumes of data, providing personalized management for each driver with daily updated information. Through this model, inappropriate behaviors that affect the variable bonus are not only penalized but also highlight and reward drivers who meet safety and service standards through the "Exemplary Operator" program, promoting a culture of operational excellence. This comprehensive approach motivates drivers to continuously improve their performance, as the system values and recognizes both their efforts and positive contributions to operations. By integrating both penalties and incentives, this approach positively impacts the improvement of key operational indicators (KOIs), reduces fleet damage, and partially recovers economic losses associated with negative events. Thus, the model not only contributes to operational efficiency but also strengthens an organizational culture based on safety, excellence, and the recognition of drivers' efforts.application/pdfExtracción en la WebConcesionario de operaciónSistema integrado de transporte público (SITP)Evaluación mensual integral de la calidad (EMIC)Evaluación integral de la calidad (EIC)Evaluación trimestral integral de la calidad658.404Web ScrapingConcessionaire of operationsIntegrated public transportation system (SITP)Comprehensive monthly quality evaluation (EMIC)Comprehensive quality evaluation (EIC)Comprehensive quarterly quality evaluationModelo integral de evaluación y consulta de información de los operadores de Emasivo S.A.S para mejorar la productividad operacionalComprehensive model for evaluation and information consultation of the operators of Emasivo S.A.S to improve operational productivityEspecialización en Gerencia de ProyectosUniversidad El BosqueFacultad de IngenieríaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónhttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaDong, W. X. (2023). The influence of salary compensation on employee performance in Shengshitongda: A qualitative investigation. Journal of Islamic, Social, Economics and Development (JISED), 8(53), 100-113.Edwards, J. S. (2022). Where knowledge management and information management meet. International Journal of Information Management. Retrieved from https://www.elsevier.com/locate/ijinfomgtInternational Business Machines Corporation (IBM). (2023). IBM. Retrieved from https://www.ibm.com/topics/data-managementLoaiza, J. A. (2023). Potenciando la inteligencia empresarial. Empresarial & Laboral, 40–42.Lyytinen, J. L. (2006). Information systems. John Wiley & Sons Ltd.Magoulas, R., & Swoger, S. (2020, February 12). The state of data quality in 2020. O'Reilly. Retrieved from https://www.oreilly.com/radar/the-state-of-data-quality-in-2020/Narvaez, M. (n.d.). QuestionPro. Retrieved from https://www.questionpro.com/Oracle. (2022). Oracle database. 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Bogotá, Colombia.Young, D. R. (2022). Recommended requirements gathering practices. Northrop Grumman Information Technology, 4.Acceso cerradoinfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbspaORIGINALTrabajo de Grado.pdfTrabajo de Grado.pdfapplication/pdf4778974https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/78555550-f38b-4c93-abd8-da58b294af50/download20087ad2a944d24f6cc400cb3eff0f09MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82000https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/e87e2474-fe44-41e2-8523-59fbec5298db/download17cc15b951e7cc6b3728a574117320f9MD55Carta de autorizacion.pdfapplication/pdf2625916https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/b0e107be-0b46-48a7-b7db-17bac631af40/downloadd99840fd6d036a0b218632cf4ec3fc8fMD57Anexo 2. 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