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Big data para mejorar la productividad en el área de operaciones Conveyor de la empresa minera Shougang Hierro Perú S.A.A. 2022
dc.contributor.advisor | Muller Solón, José Antonio | |
dc.contributor.author | Gonzales Lopez, Erick Paul | |
dc.contributor.author | Gutierrez Chavez, Eleany Leslie | |
dc.date.accessioned | 2022-11-18T22:41:51Z | |
dc.date.available | 2022-11-18T22:41:51Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/102119 | |
dc.description.abstract | La 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.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Big data | es_PE |
dc.subject | Proceso de datos | es_PE |
dc.subject | Administración de la producción | es_PE |
dc.title | Big data para mejorar la productividad en el área de operaciones Conveyor de la empresa minera Shougang Hierro Perú S.A.A. 2022 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Industrial | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero Industrial | es_PE |
dc.description.sede | Ate | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería Industrial | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Gestión Empresarial y Productiva | es_PE |
renati.advisor.dni | 17812491 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-7273-2882 | es_PE |
renati.author.dni | 70010541 | |
renati.author.dni | 70513655 | |
renati.discipline | 722026 | es_PE |
renati.juror | Molina Vilchez, Jaime Enrique | |
renati.juror | Bazán Robles, Romel Dario | |
renati.juror | Muller Solón, José Antonio | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.02 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Tecnologías de la información y comunicación | es_PE |
dc.description.rsu | Desarrollo económico, empleo y emprendimiento | es_PE |
dc.description.ods | Industria, innovación e infraestructura | es_PE |
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