Investigación e Innovación en Ingenierías

Control de gestión para la calidad en una em-presa bancaria a través del rendimiento pro-medio de corrida y el indicador geométrico multivariable utilizando las métricas Seis Sigma

Tomas Fontalvo Herrera — 2024-12-17

Objetivo: analizar el control de la gestión de calidad desde perspectivas particulares con el uso de las curvas de operación del rendimiento promedio de corrida (RPC) y el indicador geométrico de capacidad multivariable ) respaldado por el uso de las métricas Seis Sigma. Metodología: Adopta una perspectiva analítica sobre la investigación y propone formas de medir y controlar este sistema. Resultados: Se reveló que el análisis de las curvas de operación RPC permiten conocer la cantidad de servicios necesarios para que un proceso pase de un nivel Z a otro nivel Z, hallando la diferencia del RPC que se obtiene en Z menor y el RPC obtenido en Z mayor para conocer el mejor crecimiento que puede tener el nivel sigma en cada uno de los servicios, mientas que el índice geométrico de capacidad multivariable ) mide el desempeño del servicio de forma integral y general, dando como resultado un valor de 0,92074, lo que indica un desempeño excelente. Conclusiones: al establecer un modelo innovador fundamentado en las curvas de operación de las métricas Seis Sigma, se facilita el control de calidad en cada operación de un servicio gracias a las curvas de operación RPC y la gestión de la calidad global e integral a favor del ), mejorando desempeño de la empresa desde distintas perspectivas.

Análisis espacial del rendimiento académico en las áreas de sistemas y telemática de las pruebas Saber Pro en el caribe colombiano

Gabriel Elías Chanchí Golondrino — 2024-12-17

Objetivo: Conducir un estudio basado en análisis espacial de los datos para la caracterización del rendimiento académico en las cinco competencias de las pruebas saber Pro, por parte de los estudiantes de carreras de Ingeniería de Sistemas y afines en los departamentos del caribe colombiano. Metodología: Para el desarrollo de la presente investigación se hizo uso de una adaptación a 4 fases de la metodología CRISP-DM: F1. Entendimiento del negocio y de los datos, F2. Preparación de los datos, F3. modelado, F4. Evaluación y análisis. Resultados: Como resultado, se obtuvo mediante análisis de cuantiles los departamentos de la costa caribe con mejor y peor rendimientos en las 5 áreas de la prueba. Así mismo, mediante análisis de regresión espacial se determinó la correlación entre las 5 competencias de la prueba. Finalmente, mediante análisis de clustering espacial se determinaron los grupos de departamentos que obtuvieron en conjunto los mejores y peores resultados. Conclusiones: Los resultados obtenidos en este trabajo pretenden servir de guía para la toma de decisiones estratégicas que contribuyan a mejorar la calidad de la educación en la costa caribe de Colombia. Así mismo, el estudio propuesto sirve de base para extrapolar el análisis espacial de los datos en otras regiones y niveles específicos de las pruebas saber.