Estudio de adaptación de la gestión del ciclo de vida del producto (PLM) empleada en una multinacional autopartista, a la pyme Bicicletas Enrique

Proyecto Integrador (IME)--FCEFN-UNC, 2017Investiga y construye vínculos entre el sistema de gestión PLM y los desafíos que presentan los proyectos que afrontan las industrias en la actualidad. Como objeto de estudio fue de base la pyme Bicicletas Enrique y se tomó como modelo y referencia a una empresa multinacional radicada en Córdoba, dedicada a la producción de automóvile

Mejora del acceso al financiamiento bancario de empresas MYPES, usando herramientas de Data Mining

El presente trabajo tiene como objetivo dar a conocer una metodología simple para optimizar el acceso al financiamiento bancario para una MYPE a través del uso de herramientas de minería de datos que puedan plasmarse en un aplicativo móvil con una interface amigable para el usuario, que en este caso podría ser el gerente general, el gerente financiero, entre otros; sin demandar una inversión muy alta. La herramienta de minería de datos que se aplicó fue una red neuronal con aprendizaje profundo, pues involucra más de una capa oculta – mayor cantidad de capas, mayor precisión – para a partir de variables disponibles en un set de datos, determinar el peso relativo de cada una de ellas y estimar la probabilidad de que una MYPE en particular pueda acceder a un crédito bancario. Se aplicó también otra herramienta conocida como regresión logística, sin embargo, por el potencial de aplicación del algoritmo anterior, se descartó la última opción. En ambos casos se usó un dataset de un banco representativo de nuestro país, con historial de créditos aprobados o denegados para MYPEs de diferentes segmentos. La practicidad del resultado del algoritmo de minería de datos permite que pueda convertirse fácilmente en un app para móviles que, a través de una simple interface de usuario, le permite a una MYPE conocer la probabilidad de acceso al financiamiento de forma personalizada. Esta información es de mucha utilidad para facilitar la toma de decisiones a nivel gerencial y a nivel estratégico (negociar con nuevos proveedores, con clientes, etc.) Se estimó un beneficio estimado anual de S/1683 por el uso de este aplicativo respecto a no utilizarlo, en un escenario normal proyectado para 5 años en adelante. De la misma forma, se tuvo un VAN de S/3368 para un COK de 14.71%. Asimismo, para un WACC de 20.95% producto de una estructura de financiamiento 20% deuda y 80% aporte propio, el VAN calculado es de S/2360. En ambos escenarios el proyecto de implementación resulta económicamente viable. Sintetizando, se tendrá un aplicativo móvil desarrollado a partir del algoritmo de minería de datos –redes neuronales– que permitirá a la MYPE tomar decisiones más acertadas.Tesi

Implantación de VRP - Solver aplicando la heurística de Clarke Wright para el ruteo del transporte terrestre en el área de distribución caso de estudio: industrias alimentarias

El presente trabajo tiene como objetivo la implantación del VRP Solver para poder minimizar las distancias utilizadas en el envío de productos de una empresa distribuidora. Para la determinación de la solución que se adapta al problema, se realiza evaluaciones por criterios de los modelos, heurísticas, y algoritmos analizados, lo cual da como resultado, que el modelo que se adapta a la solución del problema es el modelo VRP, con la heurística de Clarke Wright y el algoritmo de Búsqueda Tabú. El software implantado precisamente utiliza la heurística de Clarke Wright para minimizar distancias, tomando como datos de entradas, la ubicación de cada cliente y dando como resultados las rutas optimas, con las pruebas realizadas, se logra disminuir en un 10% la distancia total utilizada en las rutas de la empresa del caso de estudio.Tesi

Transformación 4.0 en el sector Textil-Confecciones: caso Confecciones Polcyr S.R.L. y Textil del Valle S.A.

La presente investigación tiene como objetivo identificar la ruta estratégica a seguir por Confecciones Polcyr S.R.L., una mediana empresa del sector Textil-Confecciones, para iniciar el proceso de implementación de la Industria 4.0, tomando en consideración las características de este nuevo paradigma industrial, los diversos principios y tecnologías que forman parte de ella, así como los elementos clave que permiten estructurar una estrategia vinculada al proceso de implementación. Además, se toma en consideración un conjunto de elementos que permiten caracterizar al sector Textil-Confecciones y las implicancias de la Industria 4.0 en él. La aproximación de la investigación se realiza mediante el estudio de caso múltiple con dos empresas peruanas del sector Textil-Confecciones: Confecciones Polcyr S.R.L. y Textil del Valle S.A.. Para ello, se inicia con una revisión crítica de la literatura con el fin de determinar los factores clave de preparación para este sector y exponer los modelos de preparación y madurez para la Industria 4.0, tomando en cuenta su relación con los requerimientos de las PyMES. Asimismo, se seleccionó el modelo de Lichtblau et al. (2015) con el propósito de determinar y explicar el nivel de preparación de ambas empresas; además, se describen las iniciativas implementadas vinculadas a la Industria 4.0 por parte de Textil del Valle S.A., el cual resulta ser referente en avance tecnológico del sector; y, finalmente, se proponen lineamientos, objetivos e iniciativas estratégicas para Confecciones Polcyr S.R.L. Como resultado de este estudio, se elabora un roadmap de implementación de Industria 4.0 que consta de tres etapas: evaluación, planeación e implementación. La primera enfocada en el desarrollo de un entendimiento común de la Industria 4.0 y la evaluación del nivel de preparación; la segunda en la identificación de brechas y oportunidades para la elaboración de una visión a futuro y el posterior diseño de campos de acción específicos; y, la tercera destinada a la aplicación y mantenimiento de los proyectos e iniciativas. Además, se diseña un panel de monitoreo del proceso de implementación de la Industria 4.0 para Polcyr S.R.L

Evaluación de Impacto Social en Proyectos de Innovación vía STATA, Métodos : Inferencia Causal, Aleatorización, Propensión de Coincidencia de Puntaje y Doble diferencia

En el mundo empresarial e industrial, el diseño e implementación de proyectos normalmente toma en cuenta el impacto económico, financiero y hasta el político o ambiental en la introducción de innovaciones. Sin embargo, en los primeros veinte años del siglo XXI, han sucedido diversos acontecimientos que han demostrado que la evaluación de impacto social en la generación de bienestar, es de vital importancia. De hecho, en los tiempos de la nueva normalidad que se avizora como la era PosCOVID-19, esto toma particular relevancia dado que todas las políticas y acciones que emitan empresas y gobiernos, deberán contar con el aval necesario de una evaluación de impacto social a la introducción de innovaciones. Es por esta razón, que la obra: EVALUACIÓN DE IMPACTO SOCIAL EN PROYECTOS DE INNOVACIÓN VÍA STATA. Métodos: Inferencia Causal, Aleatorización, Propensión de Coincidencia de Puntaje y Doble Diferencia, Tomo 1 está orientada a describir tanto a propios como ajenos al tema, lo qué es el impacto social, sus características, condiciones e implicaciones, los principales métodos utilizados para calcularla así como las oportunidades que se vislumbran en la era PosCOVID-19, que demanda que los recursos y acciones de innovación a diseñar e implementar, reflejen altos estándares de impacto social que fomenten el bien- estar, particularmente en los países emergentes. Para logralo, esta obra está dividida en una colección de dos tomos, correspondiendo al Tomo I: Capítulo 1. Conceptos básicos. Este capítulo está orientado a explicar qué son los impactos sociales, las razones de por qué evaluar, la diferenciación entre monitoreo vs. evaluación, los indicadores de ambos, lo que implica un monitoreo basado en resultados y su configuración. Esto permite definir mejor la idea sobre lo que son las evaluaciones de impacto, su relación como estudios de eficacia y efectividad, las impli- caciones sobre la evaluación operativa así como sus características de impacto cualitativo y cuantitativo además del punto de referencia en el que se requiera la evalución de impacto ya sea con prospectiva o con retrospectiva. Realizar cualquier evaluación de impacto social para la introducción de innovaciones, requiere reconocer al grupo de tratamiento y al de control, lo que necesita resolver el problema de cómo determinar al grupo contrafactuales; con y sin comparaciones así como su relación con el sesgo. Se aporta una descripción de caso, explicando el sesgo de selección, en un escenario ex post y explicando a su vez las características que le acompañan como evaluaciones de procesos y de evaluación de proyectos, la importancia del análisis de costo-beneficio y costo-efecti- vidad así como la ética en la evaluación de impacto social en la introduc- ción de innovaciones. Capítulo 2. Preparación, inferencia causal y contrafactuales. Dada la preparación de los grupos de tratamiento y de control, este capí- tulo está diseñado para considerar los pasos que sirvan a la construcción de escenarios contrafactuales que posibiliten a los grupos, explicar la construcción de una teoría del cambio, explicar los eslabones de una cadena de resultados, las técnicas que facilitan especificación de las preguntas de la evaluación, la selección de indicadores de resultados y desempeño, realizar una lista de verificación basada en los datos para los indicadores. De esta manera, se equipa al investigador para realizar inferencia causal, la descripción y estimación de los contrafactualuales, a través de dos casos de estudio con los que se cierra el capítulo. Capítulo 3. Aleatorización. Es a partir de este capítulo hasta el 7, donde se inicia con las diferentes técnicas basadas en el software de STATA 14, por lo que se recomienda, si no está familiarizado con el software, iniciar con el Anexo: Introducción a STATA. Esto le permitirá comprender las reglas de operación así como de acceder a los archivos del caso de ejemplo que se estará tratando y que se encuentran alojados en el enlace: https://amidi.mx/en publicaciones/archivo de soporte e-libros. Así, el capítulo 3 le permitirá al lector conocer las características de la asignación aleatoria, ventajas y desventajas de su uso, las condiciones recomendables para su aplicación, las implicaciones éticas, los diferentes métodos de aleatorización que existen, listas de verificación para llevarlo a cabo así como un ejemplo con STATA para su comprensión. Capítulo 4. Propensión de coincidencia de puntaje (PSM Propen- sity Score Matching). Explica al lector más asiduo, qué es y qué hace esta técnica, los supuestos y reglas que deben reunirse para su aplica- ción, pasos para lograrlo así como uso de técnicas complementarias. Se debaten sus ventajas y desventyajas de uso y se completa con un ejemplo de STATA para comprobar su comprensión de uso. Capítulo 5. Doble Diferencia (DD Double-Difference). El capítulo está diseñado para explicar el método qué es, cómo se usa, lo que sucede en el mismo a través del uso de panel de efectos fijos, cómo implemen- tarlo, ventajas y desventajas, su utilidad, tendencias, modelos alternativos, la posibilidad de combinarlo con el PSM, ajustes, limitaciones, conclu- yendo con un ejemplo de STATA para comprobar su comprensión de uso

De la abstracción geométrica a la morfogénesis digital. Metaforma: dominio del diseño en el desarrollo de productos

La determinación de la forma en el diseño a discurrido por diferentes etapas directamente asociadas al desarrollo técnico y tecnológico, desde la abstracción geométrica de las formas naturales hasta la morfo generación digital. Del mismo modo como la primera revolución industrial exigió una nueva manera de tratar las formas de los productos, la nueva revolución digital introduce nuevas herramientas y modelos de trabajo para el desarrollo de la cada vez más compleja tarea de determinación de la forma en el diseño. Los nuevos medios de producción como la Manufactura Digital Directa, las nuevas estrategias y modelos de trabajo como las plataformas y familias de productos y las nuevas herramientas digitales como la programación grafica de algoritmos para el modelado 3D, demandan una nueva conceptualización de los dominios de conocimiento en diseño y una nueva apuesta estratégica para abordar el ejercicio del diseño industrial. En esta tesis, siempre desde la perspectiva de la determinación de la forma se revisan de manera no exhaustiva tanto las aproximaciones a su determinación objetiva en el nuevo contexto digital, como las herramientas para su desarrollo y posterior transformación en productos terminados, mediada esta revisión por las nuevas estrategias metodológicas y proponiendo un nuevo concepto integrador que se adecua a esta nueva situación y sirve como base a la consolidación de un dominio de conocimiento en el diseño, nuevo concepto que se ha denominado Metaforma. La Metaforma se presenta como el dominio de conocimiento en diseño que logra integrar la diversidad de requerimientos y condicionantes en la determinación de la forma en diseño, dentro de esta nueva era digital y que permite dar cuenta de la complejidad del ejercicio del diseño, adaptándose a múltiples estrategias de trabajo presentes y futuras

Cadena de suministro 4.0: mejores prácticas internacionales y hoja de ruta para América Latina

Esta monografía presenta de manera comprehensiva los resultados de una iniciativa llevada adelante por el Banco Inter-Americano de Desarrollo y el Foro Económico Mundial, para estudiar el grado de preparación de los países de América Latina para impulsar la transformación digital de la cadena de suministro1. Como se demuestra a lo largo del documento, la transformación digital de la cadena de suministro o Cadena de Suministro 4.0 constituye un aspecto clave para que los países de la región transiten hacia la Cuarta Revolución Industrial. En ese contexto, el estudio estuvo guiado por tres objetivos: 1) identificar la experiencia, lecciones aprendidas y mejores prácticas en la transformación digital de la cadena de suministro en economías avanzadas; 2) evaluar el nivel de preparación de América Latina para encarar dicho proceso de transformación, y 3) presentar una serie de recomendaciones para acelerar este proceso en la región

Evaluación de proyectos de inversión de la Banca de Desarrollo, mediante modelos credit scoring destinados a pymes. El caso de la provincia de Pichincha (Ecuador)

La presente tesis, pretende contribuir con un modelo credit scoring que utilice criterios complementarios de evaluación de proyectos de inversión, considerando variables cualitativas, en el ámbito de mercado, ingeniería y financiero, para el proceso de concesión de crédito, en el caso específico de la banca de desarrollo al sector pymes de la provincia de Pichincha (Ecuador). Se trata con ello de aportar una herramienta que busca mitigar el riesgo tanto para la institución financiera como para las pequeñas y medianas empresas. Credit scoring como definición según algunos autores, es la clasificación como buenos o malos pagadores a los potenciales clientes de la banca, sean estos personas naturales o empresas, por otro lado, también se lo define como algoritmos que permiten calificar a clientes, utilizando métodos estadísticos con técnicas paramétricas y no paramétricas para medir el riesgo. Las técnicas paramétricas sustentan su análisis en una función de distribución conocida, estimando criterios que permitan explicar la variable dependiente y las técnicas no paramétricas no requieren información acerca de la función de distribución (redes neuronales, árboles de decisión, algoritmos de búsqueda e inteligencia artificial). El sistema financiero ecuatoriano se encuentra normado por el Código Orgánico Monetario Financiero, las resoluciones vigentes de la Junta Monetaria y se encuentra bajo la supervisión de la Superintendencia de Bancos, el marco normativo señalado contempla actividades relacionadas al riesgo crediticio y a la aplicación de metodologías para su determinación. En el proceso de investigación se analizan estadísticamente 33 variables agrupadas en 5 dimensiones de 315 empresas, lo cual a través del uso de dos técnicas, una no paramétrica (árboles de decisión) y otra paramétrica (logit), se construyó un modelo credit scoring. El modelo credit scoring diseñado, fue validado con resultados favorables, a través de las pruebas: ómnibus por medio del procedimiento de máxima verosimilitud seleccionando las estimaciones de los parámetros que hagan posible que los resultados observados sean adecuados, Hosmer Lemeshow, ajuste global e índice de Negelkerke.The present work, intends to contribute with a credit scoring model that uses complementary criteria of evaluation of investment projects, in the field of market, engineering and financial, for the process of credit granting of development banking to the sector pymes of the province of Pichincha Ecuador and in this way mitigate the risk for both the financial institution and small and medium enterprises. Credit scoring as a definition according to some authors, is classified as good or bad payers to potential customers of the bank, whether these individuals or companies, on the other hand is also defined as algorithms that allow customers to qualify, using statistical methods with techniques parametric and nonparametric to measure the risk. Parametric techniques support their analysis in a known distribution function, estimating criteria that explain the dependent variable and nonparametric techniques do not require information about the distribution function (neural networks, decision trees, search algorithms and artificial intelligence). The Ecuadorian financial system is regulated by the Monetary Financial Code, the resolutions of the Monetary Board and is under the supervision of the Superintendency of Banks, all the regulatory framework includes activities related to credit risk and the application of methodologies to your determination In the research process, 33 variables grouped in 5 dimensions are analyzed statistically of 315 companies, which through the use of two techniques, one non-parametric (decision trees) and another parametric (logit), a credit scoring model was built. The credit scoring model was validated with favorable results, through the following tests: omnibus using the maximum likelihood procedure, selecting the parameter estimates that allow the observed results to be adequate, Hosmer Lemeshow, global adjustment and Negelkerke index