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

Aplicación de la Metodología Lean en la Gestión Empresarial

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

Bibliographic record

VenueLATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades · 2023
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesKanbanLean manufacturingPolitical scienceComputer scienceArtOperations managementEngineeringArtificial intelligence

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.460
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.055
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2023
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