Construction et gestion des plans d'approvisionnement et planification de la production

Descripción del Articulo

Se ha construido una herramienta que nos permite estimar la capacidad de producción a partir del histórico de piezas entregadas por semana por el fabricante. Las variables analizadas fueron la temporada, el fabricante, la referencia del producto y el material principal. Se ha realizado una clasifica...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Palomino Zúñiga, Ethel Simone
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2011
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:francés
OAI Identifier:oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/2158
Enlace del recurso:http://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/1608673
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Industria textil
Industria textil - Administración
Industria textil - Control de la producción
Industria de la moda
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.05.06
Descripción
Sumario:Se ha construido una herramienta que nos permite estimar la capacidad de producción a partir del histórico de piezas entregadas por semana por el fabricante. Las variables analizadas fueron la temporada, el fabricante, la referencia del producto y el material principal. Se ha realizado una clasificación de fabricantes y una agrupación de productos en familias, grupos y especialidad. Además, se realizó una clasificación de materiales en subcategorías y la identificación de estampados, tejidos de doble faz y cachemir. Para medir la variabilidad y confiabilidad de las piezas entregadas por semana promedio, hemos considerado como indicadores la demanda total por temporada, el mínimo, el máximo y el CV% del número de piezas entregadas, el número de semanas en las que el producto ha sido entregado y el número de referencias de producto por temporada. A partir de los análisis estadísticos se deduce que el fabricante, las variables de temporada y familia de productos tienen la mayor influencia en el promedio de piezas entregadas por semana. En consecuencia, es importante incluir estas variables en las relaciones. Las consultas construidas en Access permitirán actualizar los resultados para las siguientes temporadas de forma automática.
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