Examinando por Autor "Coca, German Augusto"
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Publicación Acceso abierto Evaluación de la implementación de la Industria 4.0 en la cadena de suministro de las Pymes del Sector Textil – Confección localizadas en el municipio de Itagüí(Universidad EIA, 2024) Zapata Botello, Isabella; Castrillón Llano, Alejandra; Coca, German AugustoRESUMEN: este trabajo de grado analiza la implementación de la Industria 4.0 en las pymes del sector textil-confección en Itagüí, identificando cómo las tecnologías de la Industria 4.0 pueden mejorar la competitividad y eficiencia de estas empresas. Se adoptó un enfoque mixto que combinó técnicas cuantitativas y cualitativas, incluyendo encuestas y entrevistas con expertos, para evaluar el estado actual de la adopción tecnológica y diseñar un plan estratégico de implementación. Los resultados indicaron que, aunque existe un interés considerable en adoptar estas tecnologías, las pymes enfrentan desafíos significativos como la falta de capital, conocimiento técnico y resistencia al cambio. Se emplea una simulación para demostrar la efectividad de la implementación de la tecnología, y se recomiendan estrategias específicas para superar los obstáculos identificados, buscando potenciar la eficiencia operativa y la competitividad en el mercado.Publicación Acceso abierto Evaluación para la implementacion de la industria 4.0 en las Pymes del sector textil confeccion del municipio de Itaguí(Universidad EIA, 2023) Delgado Nicholls, Luisa; Coca, German AugustoRESUMEN: El propósito de esta investigación consiste en presentar una propuesta metodológica para la implementación de las tecnologías de la Industria 4.0 en la gestión de la cadena de suministro de las pymes del sector textil confecciones en el municipio de Itagüí. En este documento, en primer lugar, se expone la formulación del proyecto y sus objetivos; en segundo lugar, los conceptos claves que son necesarios para la compresión de este; y, finalmente, la metodología que se utilizará con relación a la aplicación de la propuesta. Esta última tiene como propósito fomentar la implementación de las tecnologías y métodos de la Industria 4.0 en las pymes, debido a la ocurrencia de un conjunto de hechos, entre los cuales destaca la baja iniciativa por parte de los sectores empresarial y académico.Publicación Acceso abierto Inventario sobre las técnicas de mejoramiento continuo disponibles y su aplicación en un sector de la industria colombiana.(Universidad EIA, 2007) Betancur Morato, Lina Maria; Cárdenas Posada, Ana Maria; Coca, German AugustoRESUMEN: El trabajo de grado presentado a continuación se orienta al desarrollo de un inventario de las diferentes técnicas de mejoramiento continuo disponibles y su aplicación al sector de las confecciones en Colombia. El mejoramiento continúo significa la búsqueda incesante por la excelencia, por obtener los mejores resultados con los costos mas bajos posibles de acuerdo a la creación diaria de una cultura de calidad, no corto placista si no por el contrario que tenga un horizonte lejano la cual brinde a organizaciones y a personas, las herramientas necesarias para participar y ser exitosos en cualquier tipo de mercado. Por esto la aplicación de técnicas de mejoramiento continuo a los sectores de la industria colombiana se convierten en un excelente camino en busca de la competitividad necesaria para afrontar los retos venideros y presentes; el trabajo de grado en cuestión desarrolla su aplicación en torno al sector de las confecciones, ya que este sector es una gran fuente de empleo para muchas personas, trae grandes utilidades para el país y es signo distintivo a nivel internacional, entre muchas otras razones expuestas a lo largo del trabajo. De aquí que sea pertinente que en este sector se realice un estudio que muestre como es manejado el mejoramiento continuo por parte de los confeccionistas , el grado de aprehensión del concepto por parte de la industria, que técnicas, herramientas y conceptos son conocidas y aplicadas por diferentes empresas, que tan eficientes han sido estas y que resultados con su implementación se han podido obtener, todo con en base en la búsqueda de información que permita establecer , como se encuentra el sector en esta materia, y así dar las recomendaciones necesarias , para llegar a esa excelencia la cual es primordial en estos tiempos de apertura y globalización.Publicación Acceso abierto Los pronósticos de demanda en la gestión del mercado y de la producción(Universidad EIA, 2008) Parra Restrepo, Sergio Andrés; Uribe Aguilar, Juan David; Coca, German AugustoResumen: El actual trabajo de grado tiene como principal objetivo hacer pronósticos de demanda de polietileno en todas las referencias que maneja Codiplax S.A., para elaborar planes agregados y el plan de mercadeo respectivo. Los modelos que se han utilizado para el logro de este propósito constan de las técnicas cuantitativas, como Regresión Múltiple y las técnicas de Series de Tiempo haciendo más énfasis en el modelo Box Jenkins ARIMA (Auto regressive integrated moving average) que establece relaciones entre el tiempo y los niveles de demanda, siendo su costo bajo por no tener que recolectar gran volumen de información de variables, sólo los datos de la principal a estimar, a excepción de la regresión que requiere más esfuerzo para la recolección de datos. Este tipo de modelos considera los movimientos estacionales o cíclicos de las series de tiempo y son usados también para el corto o mediano plazo. Los resultados arrojados por la regresión múltiple y la metodología de Box Jenkins ARIMA son confiables, prueba de ello es que se ha logrado conseguir un ajuste satisfactorio al cumplir con las pruebas específicas de validación. El modelo de Box Jenkins fue el utilizado o se especificó como fuente de entrada de datos para la planeación agregada, y se utilizó también para hacer pronósticos por referencia de producto. La regresión múltiple fue utilizada solo para estimar la demanda por referencia porque es un método que requiere mucho esfuerzo matemático y por lo general no otorga mucha confianza en el pronóstico, porque éste se obtiene colocando valores a las variables independientes que son aleatorias para obtenerlo. Es por esta razón que se utilizó ARIMA para los planes agregados, porque es un método más flexible, que sólo tiene en cuenta la serie de datos de la variable a pronosticar y sus resultados son más exactos. Esto no quiere decir que la regresión no sea el método apropiado, lo que acontece es que para una empresa es más sencillo familiarizarse con una metodología no muy complicada, máxime cuando son personas cuyos conocimientos estadísticos no son muy amplios. Por otro lado se estudio el macro-entorno de cada una de las referencias suscitadas en el proyecto, es decir, cada uno de los mercados asociados a estas. Para establecer un panorama que ayude a proyectar el mercado y compararlo con los datos arrojados por los pronósticos.