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dc.contributor.advisorSalazar Biffi, Guillermo Enrique
dc.contributor.authorZavala Roque, Cynthia Patricia
dc.contributor.authorSanchez Armas, Jesús
dc.date.accessioned2023-02-23T18:38:05Z
dc.date.available2023-02-23T18:38:05Z
dc.date.issued2023-01-02
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.19083/tesis/667281
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10757/667281
dc.description.abstractEn la actualidad, la industria farmacéutica peruana es altamente competitiva llegando a generar ventas superiores a 4 mil millones de dólares anualmente. Asimismo, la industria farmacéutica en el Perú muestra un crecimiento constante año tras año. Dentro de la industria existen más de 200 laboratorios nacionales y transnacionales, así como distribuidores y grandes cadenas de farmacéuticas que forman parte de la cadena de suministros de fármacos a nivel nacional. El crecimiento de este sector fue gracias a la transformación digital cuyo impacto de implementar nuevas tecnologías o inteligencia artificial no solo se concentra en la elaboración de medicamentos, sino que, tiene como meta acelerar el proceso de venta, realizar pedidos, efectuar despachos y todas aquellas actividades relacionas con la logística del sector. En relación con el párrafo anterior, el objetivo principal del presente trabajo de investigación es determinar la relación entre la inteligencia artificial y la optimización de la cadena logística en almacenes de empresas farmacéuticas importadoras durante los años 2018-2021. Para lograr este objetivo se desarrolló una investigación cuantitativa basada en el análisis de los antecedentes, haciendo posible la correlación entre ambas variables de estudio. La instrumentación se llevó a cabo a través de la aplicación de encuestas a profesionales destacados en el sector farmacéutico cuya experiencia en el área de logística ha sido comprobada. El procesamiento de las encuestas se llevó a cabo mediante el uso de la herramienta SPSS. Luego de la tabulación de los resultados, se determinó que existe relación positiva entre las variables de estudio y sustentado a partir de las dimensiones de la variable dependiente en relación con la variable independiente. Se recomienda tomar en cuenta la inversión requerida para la implantación de la IA, así como la capacitación del personal para poder manejar dicha tecnología.es_PE
dc.description.abstractCurrently, the Peruvian pharmaceutical industry is highly competitive, generating sales of more than 4 billion dollars annually. Likewise, the pharmaceutical industry in Peru shows a constant growth year after year. Within the industry there are more than 200 national and transnational laboratories, as well as distributors and large pharmaceutical chains that are part of the national pharmaceutical supply chain. The growth of this sector was thanks to the digital transformation whose impact of implementing new technologies or artificial intelligence is not only focused on the production of medicines, but also aims to speed up the sales process, place orders, carry out dispatches and all activities related to the logistics of the sector. In relation to the previous paragraph, the main objective of this research work is to determine the relationship between artificial intelligence and the optimization of the logistics chain in warehouses of importing pharmaceutical companies during the years 2018-2021. To achieve this objective, quantitative research was developed based on background analysis, making possible the correlation between both study variables. The instrumentation was carried out through the application of surveys to leading professionals in the pharmaceutical sector whose experience in the area of logistics has been proven. The processing of the surveys was carried out using the SPSS tool. After tabulation of the results, it was determined that there is a positive relationship between the study variables and supported by the dimensions of the dependent variable in relation to the independent variable. It is recommended to take into account the investment required for the implementation of AI, as well as the training of personnel to be able to handle this technology.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.formatapplication/epubes_PE
dc.formatapplication/mswordes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.sourceRepositorio Académico - UPCes_PE
dc.subjectAlmacénes_PE
dc.subjectCosto de almacenajees_PE
dc.subjectTiempo de entrega de materialeses_PE
dc.subjectExistenciases_PE
dc.subjectEmpresas farmacéuticases_PE
dc.subjectPicking y packinges_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.subjectIdentificación por radiofrecuenciaes_PE
dc.subjectWarehousees_PE
dc.subjectWarehousing costes_PE
dc.subjectMaterial delivery timees_PE
dc.subjectStockes_PE
dc.subjectPharmaceutical companieses_PE
dc.subjectPicking and packing; machine learninges_PE
dc.subjectRadio frequency identificationes_PE
dc.titleAplicación de la inteligencia artificial y su relación con la optimización de la cadena logística en almacenes de empresas farmacéuticas importadoras durante los años 2018-2021es_PE
dc.title.alternativeApplication of artificial intelligence and its relationship with the optimization of the logistics chain in warehouses of importing pharmaceutical companies during the years 2018-2021es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Negocioses_PE
thesis.degree.levelLicenciaturaes_PE
thesis.degree.disciplineAdministración y Negocios Internacionaleses_PE
thesis.degree.nameLicenciado en Negocios Internacionaleses_PE
refterms.dateFOA2023-02-28T22:18:33Z
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00es_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04es_PE
dc.identifier.isni0000 0001 2196 144X
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2224-874Xes_PE
renati.advisor.dni41145147es_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline413316es_PE
renati.jurorPacheco Infante, Danny
renati.jurorLizarzaburu Bolaños, Juan Carlos
renati.jurorGuillén Málaga, Luis
dc.publisher.countryPEes_PE
renati.author.dni70147024es_PE
renati.author.dni72900521es_PE
dc.type.otherTesises_PE
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fes_PE
dc.description.odsODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico
dc.description.odsODS 9: Industria, innovación e infraestructura
dc.description.odsODS 11: Ciudades y comunidades sostenibles
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_PE


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