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    Propuesta de mejora en el proceso de compras mediante análisis de datos para la empresa INGECOLMAQ S.A.S

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    llmontanaf.pdf (1.226Mb)
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    Date
    2025-08-26
    Author
    Montaña Florez, Laura Lizeth
    Advisor
    Barrera Siabato, Ana Maria

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Propuesta de mejora en el proceso de compras mediante análisis de datos para la empresa INGECOLMAQ S.A.S AU - Montaña Florez, Laura Lizeth Y1 - 2025-08-26 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73555 AB - En el panorama actual, donde la competitividad empresarial es cada vez mayor, la gestión eficiente del proceso de compras se ha convertido en un pilar clave para garantizar la sostenibilidad y el desarrollo organizacional. INGECOLMAQ S.A.S., empresa especializada en el alquiler de maquinaria pesada, enfrenta retos significativos en sus operaciones de compra que afectan directamente tanto la eficiencia operativa como la estructura de costos. La inexistencia de un sistema definido para la adquisición de bienes y servicios ha generado situaciones como retrasos en las órdenes de compra, recurrencia en compras de urgencia, escasa evaluación de proveedores y una administración del inventario poco efectiva. En este contexto, el análisis de datos se plantea como una herramienta estratégica capaz de mejorar las decisiones en el área de compras. A través del uso de técnicas como la minería de datos, modelos predictivos y plataformas de inteligencia empresarial, se pueden fortalecer aspectos clave como la previsión de demanda, la selección de proveedores confiables y el control eficiente de inventarios. Esta transformación contribuiría a reducir costos y a mejorar considerablemente el desempeño operativo de la organización. El presente proyecto tiene como propósito diseñar una propuesta de mejora para el proceso de compras de INGECOLMAQ S.A.S., basada en un análisis integral de información. Se pretende establecer un sistema apoyado en indicadores de desempeño, con el fin de optimizar la adquisición de insumos y equipos, minimizar las compras no planificadas y fortalecer las relaciones con proveedores estratégicos. Para ello, se realizará inicialmente un diagnóstico del proceso actual, identificando sus principales deficiencias, y se propondrán soluciones fundamentadas en la implementación de tecnologías, herramientas de gestión y estrategias de optimización. ER - @misc{10596_73555, author = {Montaña Florez Laura Lizeth}, title = {Propuesta de mejora en el proceso de compras mediante análisis de datos para la empresa INGECOLMAQ S.A.S}, year = {2025-08-26}, abstract = {En el panorama actual, donde la competitividad empresarial es cada vez mayor, la gestión eficiente del proceso de compras se ha convertido en un pilar clave para garantizar la sostenibilidad y el desarrollo organizacional. INGECOLMAQ S.A.S., empresa especializada en el alquiler de maquinaria pesada, enfrenta retos significativos en sus operaciones de compra que afectan directamente tanto la eficiencia operativa como la estructura de costos. 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Esta transformación contribuiría a reducir costos y a mejorar considerablemente el desempeño operativo de la organización. El presente proyecto tiene como propósito diseñar una propuesta de mejora para el proceso de compras de INGECOLMAQ S.A.S., basada en un análisis integral de información. Se pretende establecer un sistema apoyado en indicadores de desempeño, con el fin de optimizar la adquisición de insumos y equipos, minimizar las compras no planificadas y fortalecer las relaciones con proveedores estratégicos. Para ello, se realizará inicialmente un diagnóstico del proceso actual, identificando sus principales deficiencias, y se propondrán soluciones fundamentadas en la implementación de tecnologías, herramientas de gestión y estrategias de optimización. OL Spanish (121)
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    Análisis de datos Google Scholar
    Eficiencia operativa Google Scholar
    Reducción de costos Google Scholar
    Selección de proveedores Google Scholar
    Gestión de inventarios Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_Sogamoso
    Metadata
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    Description of the content
    En el panorama actual, donde la competitividad empresarial es cada vez mayor, la gestión eficiente del proceso de compras se ha convertido en un pilar clave para garantizar la sostenibilidad y el desarrollo organizacional. INGECOLMAQ S.A.S., empresa especializada en el alquiler de maquinaria pesada, enfrenta retos significativos en sus operaciones de compra que afectan directamente tanto la eficiencia operativa como la estructura de costos. La inexistencia de un sistema definido para la adquisición de bienes y servicios ha generado situaciones como retrasos en las órdenes de compra, recurrencia en compras de urgencia, escasa evaluación de proveedores y una administración del inventario poco efectiva. En este contexto, el análisis de datos se plantea como una herramienta estratégica capaz de mejorar las decisiones en el área de compras. A través del uso de técnicas como la minería de datos, modelos predictivos y plataformas de inteligencia empresarial, se pueden fortalecer aspectos clave como la previsión de demanda, la selección de proveedores confiables y el control eficiente de inventarios. Esta transformación contribuiría a reducir costos y a mejorar considerablemente el desempeño operativo de la organización. El presente proyecto tiene como propósito diseñar una propuesta de mejora para el proceso de compras de INGECOLMAQ S.A.S., basada en un análisis integral de información. Se pretende establecer un sistema apoyado en indicadores de desempeño, con el fin de optimizar la adquisición de insumos y equipos, minimizar las compras no planificadas y fortalecer las relaciones con proveedores estratégicos. Para ello, se realizará inicialmente un diagnóstico del proceso actual, identificando sus principales deficiencias, y se propondrán soluciones fundamentadas en la ...
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Investigación
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73555
    Collections
    • Ingeniería Industrial [506]
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