Facultad de Ingeniería de Sistemas
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Item Inteligencia de negocios de código abierto para la optimización del área logística de la Empresa América de Macusani 2023(Universidad Andina Néstor Cáceres Velásquez, 2024-05-20) Davila Vega, Victor Raul; Flores Apaza, JackelineEste estudio se enfoca en la optimización del área logística de la empresa "América de Macusani" en el año 2023 mediante la implementación de un modelo de inteligencia de negocios (BI) de código abierto. El objetivo general es proponer un modelo eficaz que mejore la gestión logística de la empresa. Para lograrlo, se establecieron tres objetivos específicos. El primer objetivo consiste en identificar los factores críticos para el análisis de la gestión logística en "América de Macusani" en 2023. Se realizó un exhaustivo análisis de los documentos internos de la empresa y se llevaron a cabo entrevistas con personal clave para determinar los desafíos y las áreas de mejora en la gestión logística actual. El segundo objetivo busca proponer la mejor opción de gestión logística para la empresa basada en un modelo de inteligencia de negocios de código abierto. Se evaluaron diversas soluciones de BI de código abierto, considerando criterios como costo, facilidad de implementación y capacidad de personalización. El objetivo era seleccionar la herramienta más adecuada para abordar las necesidades específicas de la empresa. El tercer objetivo se centró en identificar herramientas de trazabilidad que se integrarían eficazmente con el modelo de gestión logística propuesto. Se llevó a cabo una revisión exhaustiva de las herramientas de trazabilidad de código abierto disponibles y se evaluaron en función de su capacidad para mejorar la visibilidad y el control de la cadena de suministro. La metodología de investigación incluyó la recopilación de datos, el análisis cualitativo y cuantitativo, así como la revisión de la literatura relevante. Los resultados de este estudio proporcionaron una comprensión profunda de los desafíos logísticos de la empresa y permitieron la identificación de un modelo de BI de código abierto adecuado para abordar estos desafíos. Además, se identificaron herramientas de trazabilidad que complementarán la gestión logística mejorada.