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dc.contributor.advisorMejía Manzano, Julio Eduardo
dc.coverage.spatialcead_-_cartagena
dc.creatorMartínez Herrera, Juan Pablo
dc.date.accessioned2025-08-13T16:05:58Z
dc.date.available2025-08-13T16:05:58Z
dc.date.created2025-08-08
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/73264
dc.description
dc.description.abstractEsta monografía analiza, mediante una revisión documental, los Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) más relevantes en la industria manufacturera y su impacto en la toma de decisiones cuando se visualizan a través de dashboards interactivos en Power BI. El estudio identifica los KPIs cruciales para la gestión en áreas como producción, calidad y logística, y evalúa las capacidades y limitaciones de Power BI para su representación efectiva en entornos industriales. El objetivo es demostrar cómo la selección adecuada de KPIs, combinada con las herramientas de visualización de Power BI, transforma datos operativos en información accionable, potenciando así la agilidad y la precisión en las decisiones gerenciales del sector manufacturero.
dc.formatpdf
dc.titleAnálisis de indicadores clave de rendimiento (KPIs) en la industria manufacturera: Una revisión documental con enfoque en Power BI
dc.typeMonografía
dc.subject.keywordsKPI
dc.subject.keywordsManufactura
dc.subject.keywordsPowerBI
dc.subject.keywordsDecisiones
dc.subject.keywordsVisualización
dc.description.abstractenglishThis monograph analyzes, through a documentary review, the most relevant Key Performance Indicators (KPIs) in the manufacturing industry and their impact on decision-making when visualized through interactive dashboards in Power BI. The study identifies crucial KPIs for management in areas such as production, quality, and logistics, and evaluates the capabilities and limitations of Power BI for their effective representation in industrial environments. The objective is to demonstrate how the appropriate selection of KPIs, combined with Power BI's visualization tools, transforms operational data into actionable insights, thereby enhancing agility and precision in managerial decisions within the manufacturing sector.
dc.subject.categoryAdministración y gestión
dc.subject.categoryCiencias de la computación
dc.subject.categoryIngeniería de sistemas
dc.subject.categoryIngeniería industrial
dc.subject.categoryMatemáticas aplicadas


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