Simulación de un modelo de transporte y su relación con la reducción de los costos en una empresa del sector avícola, Lima 2019

• Autor: Flores León, Lido Darío
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/53269
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/53269
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Productos; Reducción de costes; Transporte de carga; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

En la actualidad la gran mayoría de las empresas buscan la manera de minimizar sus costos, principalmente de aquellos ligados directamente a la gestión logística, ya que corresponden a los gastos que se cargan al producto, netamente por servicios y es el punto clave donde se deben generar los ahorros. El objetivo del presente proyecto es determinar la relación que tiene la simulación de un modelo matemático de transporte sobre los costos generados por la prestación de los servicios de transporte en la empresa. Para esto se han trabajado diagramas de flujos, tablas de resumen de capacidades, horas, de viaje, uso de la capacidad vehicular, restricciones por grupos de carga, siniestralidad y cuarentenas por contaminación en granjas, basándonos en diagramas de flujos que contemplen dichos casos y desarrollándolo sobre la herramienta de uso libre “Process Simulator Free 2016”, que es montada sobre Microsoft Visio. Para este proyecto es del tipo aplicativo, con un diseño no experimental, descriptivo correlacional, con un enfoque cuantitativo y un alcance transversal o transeccional, ya que se toman los datos en una primera y única vez, para luego ser utilizada como parámetros de la simulación. Se hizo la comparación de los datos obtenidos en la simulación de los dos escenarios y los datos obtenidos de la recolección de datos utilizando primero por ser menor que 50 la cantidad de datos, Shapiro Wilk como estadístico para validar normalidad de los datos, obteniendo como resultado que dichos datos son paramétricos y por ende la correlación se calculó con el estadístico R de Pearson que arrojó como resultado de -0,276 y por ende lejos del +/- 1 que nos daría una correlación completa. Se consideró la muestra igual que la población por tener una cantidad de 28 vehículos como unidad de análisis.