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Enregistrement W4323928850 · doi:10.56712/latam.v4i1.480

Aplicación de la Metodología Lean en la Gestión Empresarial

2023· article· es· W4323928850 sur OpenAlexaff
Liliana Rosalinda Agustini Paredes, Óscar Tinoco Gómez, Pedro Rosales López, Francisco Valladares Conde, Wiler Ponce Benites

Notice bibliographique

RevueLATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades · 2023
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesKanbanLean manufacturingPolitical scienceComputer scienceArtOperations managementEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Aplicación de las Metodologías Lean, connota mejoras y logros de metas dentro de la efectividad de la Gestión Empresarial. El objetivo de los investigadores consistió en explorar y describir las tendencias de uso de las metodologías Lean, en cuanto a los resultados de la aplicación de las herramientas Lean. Para lo cual los autores revisaron las aplicaciones lean en cincuenta artículos publicados en los últimos cinco años, el método de análisis fue cualitativo y cuantitativo. De los artículos revisados por los autores, 20% corresponden al Perú. En cuanto a la aplicación de las herramientas Lean; Kanban con 18%, SMED 8% y Trabajo Estandarizado 2%. Las aplicaciones de la Metodología Lean, los autores comprobaron que se realizan en Operaciones 72%. En base a esta revisión de la literatura, los autores se plantearon la siguiente pregunta; ¿la implementación de las herramientas Lean proporcionan el mismo impacto en el tiempo de producción? Para lo cual se desarrolla la presente investigación con el siguiente objetivo: Determinar si la implementación de las herramientas Lean tienen el mismo impacto en el tiempo de producción. Para cumplir el objetivo, se selección un caso, es decir una empresa que fabrica y comercializa plásticos, específicamente en su planta de impresión de etiquetas adhesivas, también se seleccionaron tres herramientas Lean, para ser implementadas, como son; Cambio de matriz en menos de 10 minutos (SMED), Tarjeta Visual (Kanban), Trabajo Estandarizado (TE). La Conclusión a la que llegaron los autores, es que la Implementación de las Herramientas Lean, generan un impacto diferente, en el tiempo de producción.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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