Aplicación de gestión por procesos para mejorar la productividad en el área de logística de salida, de la empresa Tai Loy, Lurigancho, 2017

Descripción del Articulo

La presente tesis cuyo título es la Aplicación de la Gestión por Procesos para mejorar la Productividad en el área de Logística de Salida en la empresa Tai Loy S.A., Lurigancho, 2017, es de tipo cuantitativo y cuasi experimental. Cuyo objetivo es determinar de qué manera la aplicación de la Herramie...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Herrera Chata, Cesar Iván
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/12449
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/12449
Nivel de acceso:acceso embargado
Materia:Productividad
Gestión por procesos
Área de Logística
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description La presente tesis cuyo título es la Aplicación de la Gestión por Procesos para mejorar la Productividad en el área de Logística de Salida en la empresa Tai Loy S.A., Lurigancho, 2017, es de tipo cuantitativo y cuasi experimental. Cuyo objetivo es determinar de qué manera la aplicación de la Herramienta del ciclo PHVA y Estudio de tiempo mejora la productividad en la empresa Tai Loy. Su método de investigación es aplicado y explicativo con la finalidad de mejorar la productividad de la empresa Tai Loy S.A. Para esta investigación el problema principal se centra en el poco control de calidad de productos, es decir, el poco conocimiento que tienen los operarios en cuanto a los requisitos exige el cliente, esto se debe primordialmente por no contar con el conocimiento e información acerca de las especificaciones que impone cada cliente, no existe comunicación de cómo se tiene que enviar un determinado producto. Con la aplicación de la Gestión por Procesos un incremento en la productividad de 13.56%, en cuanto a eficiencia de 7.5% y en eficacia en 6.9% en el área de Logística de Salida. El resultado de análisis inferencial se demostró que los datos son paramétricos y no paramétricos, para ello se usó la prueba de normalidad (Shapiro Wilk) y con la prueba T-Student y Wilcoxon, por lo tanto se rechaza la Hipótesis nula (Ho) y se acepta la hipótesis del investigador (H1), y con un valor de significancia de 0,000.
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