Modelo predictivo de redes de abastecimiento de proyectos con uso intensivo de recursos
Tipo de tesis: Tesis de Doctorado
Título al que opta: Doctor/a en Ingeniería Industrial
Carrera / Programa: Doctorado en Ingeniería Industrial
Unidad Académica / Dependencia: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería
Institución otorgante: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería
Año de realización / defensa: 2020
Cantidad de páginas: 242 p.
Idioma: Español
Resumen en Español:
Parte de las economías a nivel mundial se movilizan por Industrias Basadas en Proyectos (IBP) que representan una participación importante en los ingresos de los Países. En la actualidad, a los proyectos se los considera sistemas complejos. Formado por numerosos componentes interactivos (individuos, proyectos, organizaciones, materiales, máquinas y herramientas, equipos, información y dinero) donde el comportamiento agregado es no lineal.
Estudios internacionales estiman que, debido a las ineficiencias, en los proyectos se pierde aproximadamente en promedio un 10 % de lo invertido, causando un daño irreparable a las economías. En el caso de los Proyectos de Construcción (CP) a nivel global las pérdidas son cercanas al 9 % y una de las causas es el bajo desempeño de la Cadena de Suministro de la Construcción (CSC). Para mejorar el rendimiento de esta cadena se han probado muchas estrategias, pero aún no hay una teoría y práctica consolidada.
En la actualidad, existe falta de visibilidad de los procesos de la Cadena de Suministros y hay escasa evidencia de la existencia de modelos predictivos que relacionen ambos rendimientos, el de la Cadena de Suministro de la Construcción y el de los proyectos de construcción.
Por lo cual, se estableció el objetivo de desarrollar un modelo predictivo de redes de abastecimiento de proyectos con uso intensivo de recursos y de sitios de producción de ubicación variable, por medio del rendimiento de sus nodos y así poder predecir el valor de los rendimientos de los proyectos de construcción, en la Región de Cuyo Argentina (RCA).
Esta investigación, es esencialmente explicativa con elementos de los alcances descriptivos y correlacionales.
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