Gestión por procesos para incrementar la productividad con los clientes top en una empresa operadora de residuos sólidos, Ate, 2018

• Autor: Cabrera Muñoz, Jackeline Judith
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/33731
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/33731
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Gestión por procesos; Productividad; Clientes top; Servicios conformes; Reclamos; Quejas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

La presente tesis de investigación cuyo título es la Gestión por Procesos para incrementar la Productividad con los Clientes Top en una empresa Operadora de Residuos, ATE, 2018, es por naturaleza cuantitativa y experimental – pre experimental. Cuyo propósito es determinar como la Gestión por Procesos incrementará la productividad con los Cliente Top en una empresa Operadora de Residuos Sólidos. Su método de investigación es aplicada con el objetivo de buscar conocimientos de aplicación directa para los problemas que presenta la empresa operadora de residuos sólidos. El problema principal de la investigación El problema actual que presenta la empresa es el bajo rendimiento en el cumplimiento de servicios planificados, entonces quiere decir que la empresa no cumple con la meta proyectada de igual manera, al no cumplir con las tareas planificadas se generan los servicios no conformes, lo cual afecta a la calidad de servicio , estos problemas se originan por cuatro principales causas y son lo siguiente: falta de mantenimiento de la balanza industrial, falta de personal en el área de segregación, falta de capacitación al personal operativo y por la falta de un formato de control de especificación de la necesidad y expectativas del cliente. Con la Gestión por Procesos la productividad incremento a un 38%, así como la eficiencia a un 36 % y la eficacia a 12%. El resultado de análisis inferencial se manifiesta 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.