Modelo de medición de la productividad para fábricas de software

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La productividad en las fábricas de software es dado por el esfuerzo realizado para la producción del software, siendo muy importante porque permite que las organizaciones logren una mayor eficiencia y eficacia en sus actividades. Uno de los pilares de la competitividad es la productividad, la cual...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Castañeda Vargas, Pedro Segundo
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/10349
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/10349
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Materia:Productividad industrial
Medición de software
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description La productividad en las fábricas de software es dado por el esfuerzo realizado para la producción del software, siendo muy importante porque permite que las organizaciones logren una mayor eficiencia y eficacia en sus actividades. Uno de los pilares de la competitividad es la productividad, la cual está relacionada al esfuerzo requerido para cumplir con las tareas asignadas, sin embargo, no existe una forma estándar de medirla. En este trabajo, se presenta un modelo basado en Análisis Envoltorio de Datos (DEA, por las siglas del inglés Data Envelopment Analysis) para evaluar la eficiencia relativa de las fábricas de software y sus proyectos, a fin de medir la productividad en la Componente de Producción de Software de la Fábrica de Software a través de las actividades que se realizan en sus diferentes unidades de trabajo. El modelo propuesto consta de dos fases, en la cual se evalúa, respectivamente, la productividad de la fábrica de software y la productividad de los proyectos que esta realiza. Pruebas numéricas sobre 6 fábricas de software con 160 proyectos implementados en el Perú muestran que el modelo propuesto permite determinar las fábricas de software y los proyectos más eficientes.
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En este trabajo, se presenta un modelo basado en Análisis Envoltorio de Datos (DEA, por las siglas del inglés Data Envelopment Analysis) para evaluar la eficiencia relativa de las fábricas de software y sus proyectos, a fin de medir la productividad en la Componente de Producción de Software de la Fábrica de Software a través de las actividades que se realizan en sus diferentes unidades de trabajo. El modelo propuesto consta de dos fases, en la cual se evalúa, respectivamente, la productividad de la fábrica de software y la productividad de los proyectos que esta realiza. Pruebas numéricas sobre 6 fábricas de software con 160 proyectos implementados en el Perú muestran que el modelo propuesto permite determinar las fábricas de software y los proyectos más eficientes. 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