Análisis y propuesta de mejora en la confección de ropa deportiva de una pyme aplicando herramientas de manufactura esbelta

La presente investigación se desarrolló en una pyme de confecciones de la ciudad de Juliaca dedicada a la producción de ropa deportiva. Actualmente, las pymes representan el mayor número de empresas registradas en el país y en su mayoría son emprendimientos unipersonales o familiares basados en un oficio o experiencia en comercialización. Por tal motivo, carecen de herramientas modernas de gestión y optimización de procesos, situación que los pone en desventaja para competir con los productos importados de origen asiático. El presente trabajo tiene como finalidad incrementar la producción y mejorar la productividad de los procesos de una pyme mediante la identificación de procesos críticos, desperdicios y aplicación de herramientas de Manufactura esbelta (5S’s, estandarización y kaizen). Para el desarrollo de este trabajo, se levantó información disponible de la empresa como indicadores de producción y se realizó visitas para obtener información no disponible como tiempos por proceso. Es normal que una empresa pequeña no cuente con los indicadores necesarios en su proceso productivo como tiempos de producción y tiempos de demora. El trabajo tiene como primer capítulo el marco teórico donde se expone los principios y herramientas de Manufactura esbelta. Posterior al marco teórico, se exponen tres casos de estudio que tuvieron una implementación exitosa de las herramientas propuestas. También se presenta un diagnóstico de la industria textil y confecciones partiendo de nivel global hasta el mercado local donde opera la empresa. Luego, se realiza un diagnóstico de los procesos de confección para identificar el proceso cuello de botella y compararlo con el takt time. Tal comparación permite identificar las herramientas a utilizar para la mejora de procesos. Como resultado de las mejoras propuestas se estima un incremento de la capacidad de producción de 10% en su principal familia de productos: “buzos sin forro”. Con una inversión inicial de 20,130 soles y 13,325 a lo largo del primer año, se desarrolló la evaluación económica obteniendo una TIR de 25.3% y un VAN positivo, el tiempo de retorno de inversión de 1.83 años o 22 meses. Finalmente se concluye que la aplicación de herramientas de manufactura esbelta es viable en pequeñas empresas ubicadas en Juliaca y que permitiría el crecimiento de las mismas.Tesi

Relaciones interpersonales y la percepción de la calidad educativa de los estudiantes del décimo ciclo de la Facultad de Derecho de una universidad de Ica, durante el periodo 2021-II

La presente investigación tiene como objetivo explicar cómo contribuye las relaciones interpersonales a la percepción de la calidad educativa de los estudiantes del décimo ciclo de la Facultad de Derecho de una Universidad de Ica, durante el periodo 2021-II. La metodología se realizó bajo el enfoque cualitativo de la investigación, siendo el alcance de la investigación explicativo. Se centra en explicar porque ocurre el fenómeno del efecto que tiene las relaciones interpersonales entre los sujetos del proceso educativo con la percepción de la calidad educativa. Por lo cual el diseño de la investigación es del tipo fenomenológico. Los resultados han sido producto de las entrevistas realizadas a los estudiantes que conformaron la muestra, siendo el tipo de muestreo no probabilístico por conveniencia, por lo que se seleccionó a 15 estudiantes a quienes se les aplicó la guía de entrevista con 21 preguntas sobre relaciones interpersonales y sus categorías: inclusión en grupos de trabajo, control ejercido por el docente, vínculo afectivo y las categorías de calidad educativa: Soporte en tutoría, pertinencia educacional y didáctica del docente. La cuales se grabaron con autorización de los entrevistados vía zoom. Los resultados muestran que las relaciones interpersonales son importantes para fortalecer la calidad educativa de los estudiantes y así conseguir la mejora continua. Los resultados han mostrado una contribución del trabajo en equipo y la inclusión, el control del docente y generación de un vínculo afectivo, que han permitido a su vez el adecuado soporte de tutoría no solo para el seguimiento sino para el apoyo profesional y seguimiento con el docente de los planes de estudio. Siendo importante que el docente cada día mejore su performance en la didáctica en clase.Escuela de Postgrad

Karst flood modeling by artificial neural networks. Case study on the Lez catchment (Hérault, southern France)

Les karsts sont l'une des formations aquifères les plus présentes au monde. Exploités, ils fournissent de l'eau potable pour près de 25% de la population mondiale. Cependant la forte hétérogénéité de leur structure implique un comportement non-linéaire et les rendent particulièrement difficiles à étudier, à simuler et à prévoir. Les réseaux de neurones formels sont des modèles d'apprentissage statistiques qui ont été largement utilisés en hydrologie de surface depuis les années 1990, grâce à leurs propriétés de parcimonie et d'approximation universelle.Dans cette thèse, il est proposé d'utiliser les réseaux de neurones pour étudier le comportement des aquifères karstiques. L'aquifère du Lez est choisi pour appliquer le modèle par réseaux de neurones. Cet aquifère, situé près de l'agglomération de Montpellier (400 000 habitant), est exploité pour fournir de l'eau potable à une grande partie de l'agglomération.Dans un premier temps, un réseau de neurones « classique », de type boîte noire, est appliqué à la simulation et à la prévision des débits de la source du Lez. Une méthode de sélection des entrées de pluie est proposée, couplant analyse par corrélations croisées et méthode de validation croisée. Les résultats montrent l'adéquation du modèle neuronal pour la simulation et la prévision du débit de la source d'un aquifère karstique complexe. Le test du modèle est effectué sur les deux cycles hydrologiques comportant les crues les plus intenses de la base de données. Les hydrogrammes montrent que le modèle neuronal a été capable d'extrapoler puisque les débits prévus pour les crues majeures en test sont corrects et supérieurs aux débits présents dans la base d'apprentissage du modèle. La prévision est acceptable jusqu'à un horizon de prévision de un jour. Dans un second temps, une méthode d'extraction des données contenues dans la boîte noire est proposée. Afin de contraindre le modèle neuronal à donner des valeurs physiquement interprétables, des connaissances a priori sur la géologie de l'aquifère sont incluses dans l'architecture du réseau de neurones. La méthode KnoX (Knowledge eXtraction) proposée dans cette étude permet d'extraire du modèle les contributions des différentes zones géologiques à la source du lez ainsi que les temps de réponse correspondants. L'application de la méthode KnoX a un hydrosystème fictif dont on contrôle en particulier les temps de réponse et les contributions des différents sous-hydrosystèmes fictifs a permis de valider cette méthode. Les résultats obtenus sur le bassin du Lez sont très satisfaisants et en adéquation avec les connaissances actuelles que l'on a sur ce système. De plus la méthode a permis d'affiner ces connaissances, notamment l'infiltration retardée par des aquifères perchés et concernant la limite du bassin d'alimentation de la source du Lez. Enfin, la méthode KnoX est générique et applicable à tout hydrosystème pour lequel on dispose de mesures de pluie et de débit.Karst is one of the most widespread aquifer formations in the worlds. Their exploitation provides fresh water to practically 25% of the global population. The high level of structure heterogeneity in these aquifers however makes them complex and their behavior is difficult to study, simulate and forecast.Artificial neural networks are machine learning models widely used in surface hydrology since the 90's thanks to their properties of parsimony and universal approximation.In this thesis, artificial neural networks are used to study karst aquifer behavior. Application is done in the Lez. This aquifer situated near Montpellier conurbation (400 000 inhabitants) provides fresh water for a large part of this population.First, a “classical” black box neural network is applied to simulate and forecast Lez spring discharge. A rainfall input selection method is proposed, using cross correlation analysis and cross validation method at the same time. Results show neural model efficiency in order to simulate and forecast the spring discharge of a complex karstic aquifer. The model was tested using two hydrologic cycles including the two most intense floods of the database. Hydrographs shows that neural model was able to extrapolate the maximum flood discharge of the learning database. Forecasting is satisfactory until a one-day horizon.In a second time, extraction of the knowledge data included in the black box is proposed. In order to constrain the model to give physically plausible solution, a priori knowledge about aquifer geology is included into the network architecture. KnoX (Knowledge eXtraction) method proposed in this study aims at extract geological zone contributions to the Lez spring and corresponding response times. The KnoX methodology was applied to a fictitious hydrosystem built using a model with controlled parameters, in particular contributions of subbasin to the outlet and lag time of each subbasin. This application permitted to validate the KnoX methodology. Results obtained on the Lez basin are satisfactory and agree with current knowledge about this hydrosystem. In addition, the KnoX methodology allows to refine this knowledge, in particular concerning delayed infiltration because of infiltration in perched aquifer and concerning Lez spring alimentation basin boundaries. Lastly the KnoX methodology is a generic methodology that can be applied on any basin with available discharge and rainfall data

Survival after curative pancreaticoduodenectomy for ampullary adenocarcinoma in a South American population: A retrospective cohort study

International audienceBACKGROUND Ampullary adenocarcinoma (AAC) is a rare neoplasm that accounts for only 0.2% of all gastrointestinal cancers. Its incidence rate is lower than 6 cases per million people. Different prognostic factors have been described for AAC and are associated with a wide range of survival rates. However, these studies have been exclusively conducted in patients originating from Asian, European, and North American countries. AIM To evaluate the histopathologic predictors of overall survival (OS) in South American patients with AAC treated with curative pancreaticoduodenectomy (PD). METHODS We analyzed retrospective data from 83 AAC patients who underwent curative (R0) PD at the National Cancer Institute of Peru between January 2010 and October 2020 to identify histopathologic predictors of OS. RESULTS Sixty-nine percent of patients had developed intestinal-type AAC (69%), 23% had pancreatobiliary-type AAC, and 8% had other subtypes. Forty-one percent of patients were classified as Stage I, according to the AJCC 8th Edition. Recurrence occurred primarily in the liver (n = 8), peritoneum (n = 4), and lung (n = 4). Statistical analyses indicated that T3 tumour stage [hazard ratio (HR) of 6.4, 95% confidence interval (CI) of 2.5-16.3, P < 0.001], lymph node metastasis (HR: 4.5, 95%CI: 1.8-11.3, P = 0.001), and pancreatobiliary type (HR: 2.7, 95%CI: 1.2-6.2, P = 0.025) were independent predictors of OS. CONCLUSION Extended tumour stage (T3), pancreatobiliary type, and positive lymph node metastasis represent independent predictors of a lower OS rate in South American AAC patients who underwent curative PD