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      Simulación del proceso de inventarios en una poscosecha de rosas de exportación bajo un enfoque de Business Process Management Translated title: Simulation of the Inventory Process in a Postharvest of Export Roses Under a Business Process Management approach

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          Abstract

          Resumen Pocas empresas del sector floricultor colombiano hacen una gestión de sus inventarios, lo que redunda en quiebres de stock, tiempos muertos en operaciones clave de la poscosecha, incumplimientos de las órdenes deventas y daños en la flor. Por esto, se plantea como objetivo general simular el proceso de inventarios manejado en la poscosecha de rosa (Rosa sp.), con el fin de encontrar oportunidades de mejora. Este trabajo de investigación fue un estudio de caso realizado en una empresa exportadora de ramos de rosa de Cundinamarca, ya que este departamento es el que tiene el mayor volumen de producción de flores tipo exportación a nivel nacional. Para ello, se seleccionó la poscosecha de rosa por los indicadores de producción bajos. De esta manera, se planteó una investigación descriptiva y exploratoria, y se hizo una modelación del proceso de inventarios, con ayuda de los jefes y un análisis de tiempos y de probabilidad de ocurrencia de las tareas involucradas. Posteriormente, se hizo la simulación con el tiempo de ciclo de proceso de inventario en Bizagi Modeler®, llevando a cabo un total de 36réplicas. Esto dio como resultado un tiempo total de ciclo de proceso de inventarios de 9.684 minutos para la temporada de San Valentín, encontrando que el 44 % de las actividades pueden ser optimizadas. Finalmente, se concluye que, con la simulación del proceso de inventarios, se pueden encontrar actividades de no valor agregado, sirviendo de insumo en la elaboración de estrategias de mejora.

          Translated abstract

          Abstract Few companies in the Colombian floriculture sector manage their inventories, causing stock breaks, causing downtime in key post-harvest operations, causing non-compliance with sales orders and damage to the flower. For this reason, the general objective is to simulate the inventory process handled in the postharvest of rose (Rosa sp.), to find opportunities for improvement. This research work was a case study carried out in an export company of rose bouquets from Cundinamarca, the province with the largest volume of exporttype flower production at the national level. The rose postharvest was selected by the indicators of low production. Because this is a descriptive and exploratory investigation, a modeling of the inventory process was carried out, with the help of the managers and an analysis of times and probability of occurrence of the tasks involved. Subsequently, the simulation was done with the inventory process cycle time in Bizagi Modeler®, making a total of 36 réplicas. This resulted in a total inventory process cycle time of 9,684 minutes for the Valentine's season, finding that 44 % of the activities can be optimized. Finally, it is concluded that, with the simulation of the inventory process, non-value- added activities can be found, serving as an input in the development of improvement strategies.

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          Fórmulas para el cálculo de la muestra en investigación de salud

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            Pruebas de bondad de ajuste en distribuciones simétricas, ¿qué estadístico utilizar?

            El uso de pruebas no paramétricas resulta recomendable cuando los datos a analizar no cumplen los supuestos de normalidad y homocedasticidad. Sin embargo, la suposición de la normalidad de los datos o el empleo de pruebas de bondad de ajuste que no son adecuadas para el tamaño muestral empleado son aspectos habituales. Este hecho implica, en muchas ocasiones, el uso de pruebas estadísticas no ajustadas al tipo de distribución real y, consecuentemente, el establecimiento de conclusiones erróneas. Por ello, en el presente estudio se ha analizado el poder de detección de cinco pruebas de bondad de ajuste (Kolmogorov-Smirnov, Kolmogorov-Smirnov-Lilliefors, Shapiro-Wilk, Anderson-Darling y Jarque-Bera) en distribuciones simétricas con seis tamaños muestrales entre 30 y 1000 participantes generados mediante una simulación Monte Carlo. Los resultados muestran una tendencia conservadora generalizada a medida que se incrementa el tamaño muestral. En cuanto a los tamaños muestrales, las pruebas con un mejor poder de detección de la no normalidad son Kolmogorov-Smirnov-Lilliefors y Anderson-Darling para muestra pequeñas, la prueba de Kolmogorov-Smirnov si se emplean tamaños muestrales medios (200 participantes) y la prueba de Shapiro-Wilk cuando se analizan muestras superiores a 500 participantes. Además, la prueba clásica de Kolmogorov-Smirnov se considera absolutamente ineficaz independientemente del tamaño muestral.
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              Waste reduction using lean tools in a multicultural environment

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                Author and article information

                Journal
                ccta
                Ciencia y Tecnología Agropecuaria
                Cienc. Tecnol. Agropecuaria
                Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria - Corpoica (Mosquera, Cundinamarca, Colombia )
                0122-8706
                2500-5308
                April 2023
                : 24
                : 1
                : e2615
                Affiliations
                [1] orgnameFundación Universitaria Agraria de Colombia Colombia
                [2] Bogotá orgnameEscuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito Colombia claudia.rodriguez@ 123456escuelaing.edu.co
                [3] Santiago de Chile orgnameUniversidad de Santiago de Chile Chile
                Author information
                https://orcid.org/0000-0001-6756-5223
                https://orcid.org/0000-0003-3629-1324
                https://orcid.org/0000-0002-6725-7295
                Article
                S0122-87062023000100002 S0122-8706(23)02400100002
                10.21930/rcta.vol24_num1_art:2615
                1a5ec6bd-b2bf-4746-8bcc-0131906537d7

                This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

                History
                : 08 October 2021
                : 12 July 2022
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                SciELO Colombia

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                Transformación y agroindustria

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