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dc.contributor.advisorMuller Solón, José Antonio
dc.contributor.authorGonzales Lopez, Erick Paul
dc.contributor.authorGutierrez Chavez, Eleany Leslie
dc.date.accessioned2022-11-18T22:41:51Z
dc.date.available2022-11-18T22:41:51Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/102119
dc.description.abstractLa presente investigación titulada “Big Data para mejorar la productividad en el área de operaciones Conveyor de la empresa minera Shougang Hierro Perú S.A.A. 2022”, en la que se planteó como problema general, ¿En qué medida el Big Data mejorará la productividad en el área de operaciones Conveyor de la empresa minera Shougang Hierro Perú S.A.A. 2022? La presente investigación tiene un diseño preexperimental, de tipo aplicada, debido a que inicialmente se analizó los fundamentos teóricos de la gestión, las que posteriormente fueron aplicadas en el área de producción, con el fin de mejorar la eficiencia y eficacia de esta. Siendo de tipo aplicada, explicativa, cuantitativa y longitudinal; ya que se detalla la situación en la cual se encontró la previa aplicación de la gestión basado en un sistema de información y después de mencionado los motivos del uso de las herramientas utilizadas. La técnica aplicada para el acopio de datos fue mediante la observación de tipo directa, el uso de registros de información como herramienta con la finalidad de acopiar información que después fue procesada y analizada en el programa estadístico IBM SPSS Statistics versión 26. Por último, se concluye que mediante el Big Data se mejoró el área de operaciones basado en un sistema de información. Se pudo mejorar la producción de la empresa, teniendo una producción inicial del 62.87% y una mejora de producción del 92.03%, teniendo un incremento del 29.16%, aumentando también la eficiencia del 28.64% y de la eficacia del 29.47%. Mediante la cual queda demostrada y sustentadas las hipótesis.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectBig dataes_PE
dc.subjectProceso de datoses_PE
dc.subjectAdministración de la producciónes_PE
dc.titleBig data para mejorar la productividad en el área de operaciones Conveyor de la empresa minera Shougang Hierro Perú S.A.A. 2022es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Industriales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Industriales_PE
dc.description.sedeAtees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería Industriales_PE
dc.description.lineadeinvestigacionGestión Empresarial y Productivaes_PE
renati.advisor.dni17812491
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7273-2882es_PE
renati.author.dni70010541
renati.author.dni70513655
renati.discipline722026es_PE
renati.jurorMolina Vilchez, Jaime Enrique
renati.jurorBazán Robles, Romel Dario
renati.jurorMuller Solón, José Antonio
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.02es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligTecnologías de la información y comunicaciónes_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsIndustria, innovación e infraestructuraes_PE


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