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Ramírez Valdivia, César
Nieto Edquen, Patricia Teresa (es_PE)
Roncal Vargas, Andrea Saraliz (es_PE)
2024-08-09T23:07:28Z
2024-08-09T23:07:28Z
2024-06-23
http://hdl.handle.net/10757/674997
La comercialización de maquinaria agrícola aporta significativamente en la economía del estado peruano, ya que relaciona sectores para su funcionamiento como: el sector agrícola aportando este un 5% al PBI primario; el rural, representando la tercera parte del estado peruano, y el sector comercial, que aporta un 7,48 % al PBI no primario. Las empresas dentro de este sector consideran el proceso de toma de inventarios como un proceso central para realizar un eficiente control de las existencias que permita a la compañía tener un orden, distribución y abastecimiento correcto de los productos. Uno de los problemas que presentan las organizaciones de este sector es la baja exactitud de registro de inventarios (ERI), que puede representar perdidas monetarias. Por lo tanto, el objetivo de este Trabajo de Suficiencia Profesional es que a través de las herramientas que nos brinda el Big Data y las buenas prácticas del Blockchain se incremente la exactitud del registro de inventarios. El modelo del proyecto permitió generar una base de datos ordenadas y estandarizada según los códigos SKU y una distribución de almacén optima por categorías. Todo ello, conlleva tener una toma de inventarios más rápida y códigos de productos fáciles y rápidos de recordar. Para poder ejecutar este modelo se utilizaron las herramientas de ingeniería como las 5S, BPM, layout ,y las buenas Prácticas de Blockchain logrando eliminar actividades que no generen valor en los procesos e implementando un plan de mejora para la empresa comercializadora de maquinarias agrícolas y repuestos
The marketing of agricultural machinery contributes significantly to the economy of the Peruvian state, as it relates sectors for its operation such as: the agricultural sector, which contributes 5% to the primary GDP; the rural sector, which represents a third of the Peruvian state, and the commercial sector, which contributes 7.48% to the non-primary GDP. The companies within this sector consider the process of taking inventories as a central process to carry out an efficient stock control that allows the company to have a correct order, distribution and supply of products. One of the problems faced by organisations in this sector is the low accuracy of inventory recording (ERI), which can represent monetary losses. Therefore, the objective of this Professional Proficiency Project is to use the tools provided by Big Data and the best practices of the Blockchain to increase the accuracy of the inventory register. The project model allowed us to generate an ordered and standardised database according to SKU codes and an optimal warehouse distribution by categories. This leads to faster inventory taking and product codes that are easy and quick to remember. In order to execute this model, engineering tools such as 5S, BPM, layout and Blockchain best practices were used to eliminate activities that do not generate value in the processes and implement an improvement plan for the agricultural machinery and spare parts trading company.
Trabajo de Suficiencia Profesional (es_PE)
application/pdf (en_US)
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spa (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (*)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
Repositorio Académico - UPC (es_PE)
SKU
Sector Comercial
Procesos
5S
Incremento del ERI mediante la tecnología Big Data, Las buenas prácticas del Blockchain y las técnicas: 5S, BPM Y Layout en el sector comercial de maquinarias y repuestos agrícolas en la región San Martin (es_PE)
Increasing ERI using Big Data technology, Blockchain best practices and techniques: 5S, BPM and Layout in the commercial sector of agricultural machinery and spare parts in the San Martin region
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería (es_PE)
Ingeniería y Gestión Empresarial (es_PE)
Licenciatura (es_PE)
Ingeniero de Gestión Empresarial (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
8258925
0000-0001-5340-0559 (es_PE)
73082862
72721593
413556 (es_PE)
Céspedes Blanco, Carlos Enrique
Cano Lazarte, Mercedes Elena
https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional (es_PE)
Privada societaria



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