Control de costos y rentabilidad a través de las horas - hombre y el valor ganado con herramientas econométricas y de machine learning en la empresa mantenimiento, Arequipa 2015 - 2017

• Autor: Barboza Rozan, Gustavo Miguel Angel
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/13555
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12773/13555
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Valor Ganado (EV); Horas Hombre (HH); econometría; Machine Learning; Rstudio; empresa de mantenimiento metal mecánico; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

Controlar los costos en proyectos de ingeniería siempre han sido y son un reto en las empresas. El factor humano, la complejidad de las operaciones, la dinámica de gestión, la contabilidad empresarial son algunas variables intervinientes en el complejo mundo de los costos. El problema recrudece cuando necesitamos los costos en forma semanal para evaluar nuestro desempeño tanto en los proyectos como en la empresa. Al término de la semana por lo general, los únicos datos completamente validados que tenemos son el Valor Ganado (EV) y las Horas Hombre (HH), el Valor Ganado que “es la medida del trabajo realizado expresado en términos del presupuesto autorizado para dicho trabajo” (PMBOK,2917) y las Horas Hombre necesario para pagar la planilla de salarios. Basados en esta realidad la presente investigación intentará demostrar si es posible contar con Costos semanales estimados solo con los datos de las HH y el EV, con cargo a ser validados por el área de Contabilidad en un periodo prudente. Si esto es posible podremos no solo controlar los proyectos sino tener una idea muy cercada de cómo se comportan los principales ratios financieros. La investigación se ha centrado en una empresa de servicios de mantenimiento metalmecánico, sin embargo, su desarrollo permitirá identificar algunas herramientas que se pueden aplicar en otros negocios similares. El uso intensivo de conceptos econométricos así como de las técnicas de Machine Learning a través del uso de algoritmos, han sido desarrollados en el lenguaje de programación Rstudio © el cual es un entorno integrado (IDE) especializado en la computación estadística.