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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68072Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Uparela Vasquez, Elkin Manuel | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_facatativa | |
| dc.creator | Becerra Roa, Miguel Angel | |
| dc.creator | Tafur Cáceres Pablo Antonio | |
| dc.date.accessioned | 2025-05-06T16:01:57Z | |
| dc.date.available | 2025-05-06T16:01:57Z | |
| dc.date.created | 2025-03-24 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68072 | |
| dc.description.abstract | Logística Prime enfrenta desafíos importantes en la precisión del inventario, tiempos de procesamiento de pedidos y altos costos operativos, especialmente en mano de obra que representa el 45% del gasto total del almacén. Un análisis inicial identificó un margen de error del 15% en inventarios y un tiempo promedio de 3.5 horas para procesar pedidos. El objetivo principal del proyecto es optimizar el Sistema de Gestión de Almacenes Inteligente (SGAI) existente para mejorar la precisión del inventario y reducir costos operativos, apoyándose en tecnologías como IoT, sistemas de gestión de almacenes (WMS) y tecnologías avanzadas, según la arquitectura propuesta por He et al. (2020). El proyecto se desarrolla en cinco fases: diagnóstico inicial, diseño e implementación del SGAI, evaluación post-implementación, evaluación exhaustiva y plan de mejora continua. El diagnóstico usa datos actuales y diagramas de flujo para establecer el punto de partida. En la implementación, se incorporaron sensores IoT para monitoreo en tiempo real, sistemas RF para gestión de productos y la integración del WMS con datos en tiempo real. La evaluación postimplementación mide el impacto en indicadores clave como precisión, tiempos y costos. La evaluación exhaustiva incluye encuestas y entrevistas a empleados y gerentes. Finalmente, se plantea un plan de mejora continua basado en resultados, retroalimentación, actualizaciones tecnológicas y capacitación. Se espera que la implementación del SGAI aumente la precisión del inventario del 85% al 98%, reduzca el tiempo de procesamiento de pedidos de 3.5 a 1.2 horas (65% menos) y disminuya los costos operativos en un 20%, gracias a la automatización y mayor eficiencia. La evaluación exhaustiva buscará confirmar mejoras en eficiencia operativa y satisfacción del usuario, aportando datos para futuras optimizaciones y asegurando un proceso continuo de mejora en Logística Prime | |
| dc.format | ||
| dc.title | Propuesta de Mejora del Sistema WMS en el Centro de Distribución de Logística Prime | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Eficiencia | |
| dc.subject.keywords | Automatización | |
| dc.subject.keywords | Innovación | |
| dc.subject.keywords | Sostenibilidad | |
| dc.subject.keywords | Competitividad | |
| dc.description.abstractenglish | Logística Prime faces significant challenges in inventory accuracy, order processing times, and high operational costs, particularly labor, which accounts for 45% of total warehouse expenses. An initial analysis revealed a 15% inventory error margin and an average order processing time of 3.5 hours. The main objective of this project is to optimize the existing Intelligent Warehouse Management System (IWMS) to improve inventory accuracy and reduce operational costs by leveraging technologies such as IoT, warehouse management systems (WMS), and advanced technologies based on the architecture proposed by He et al. (2020). The project is structured in five phases: initial diagnosis, IWMS design and implementation, post-implementation evaluation, comprehensive assessment, and continuous improvement planning. The diagnosis phase uses current data and process flow diagrams to establish a baseline. During implementation, IoT sensors were added for real-time monitoring, RF systems for product handling, and WMS was integrated with real-time data. The postimplementation evaluation focuses on key performance indicators such as accuracy, processing times, and costs. The comprehensive assessment includes surveys and interviews with employees and managers. Finally, a continuous improvement plan is developed based on results, feedback, technological updates, and training. The IWMS implementation is expected to increase inventory accuracy from 85% to 98%, reduce order processing time from 3.5 to 1.2 hours (a 65% reduction), and decrease operational costs by 20%, due to automation and improved efficiency. The comprehensive assessment aims to confirm improvements in operational efficiency and user satisfaction, providing valuable data for future optimizations and ensuring a continuous improvement process at Logística Prime. | |
| dc.subject.category | Logística | |
| dc.subject.category | Gestión de Redes de Suministro | |
| dc.subject.category | Gestión de Operaciones | |
| Appears in Collections: | Especialización en Gerencia de Procesos Logísticos en Redes de Valor | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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