Optimización de la gestión de pedidos en una empresa de fabricación de máquinas industriales mediante la implementación de una aplicación móvil en Lima

Descripción del Articulo

En las empresas del sector construcción el mantenimiento está incluido dentro del complejo de prestación de servicios, independientemente de si es preventivo o correctivo. Una parte esencial del servicio es el registro de pedidos escritos, lo que incide en los plazos de entrega y en el proceso de ma...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Urquia Martel, Berlit Grice
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/8388
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/8388
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Aplicación web
Gestión de pedidos
Fabricación de máquinas
Empresas industriales
Automatización de procesos
Metodologías ágiles
Optimización
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:En las empresas del sector construcción el mantenimiento está incluido dentro del complejo de prestación de servicios, independientemente de si es preventivo o correctivo. Una parte esencial del servicio es el registro de pedidos escritos, lo que incide en los plazos de entrega y en el proceso de mantenimiento en general. La finalidad es utilizar nuevas tecnologías como JAVA y MYSQL para implementar aplicaciones móviles que mejoren la gestión de pedidos. Para completar el análisis, se utilizará un enfoque cuantitativo y Scrum para desarrollar una solución con 5 rituales para impulsar de manera efectiva el desarrollo operativo. El resultado final es una prueba de hipótesis utilizando métodos estadísticos. Por tanto, los resultados obtenidos se compararán para determinar la probabilidad. En resumen, se puso en marcha una app móvil para el mantenimiento y gestión de pedidos, lo que ayudó a reducir los tiempos de entrega esperados y optimizar la calidad del servicio, lo que también ayudó a identificar niveles críticos para cada pedido.
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