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Title: Mejoramiento del proceso de tasación de la empresa colombiana de petroleos Ecopetrol S.A – Cavipetrol, implementando la metodología seis sigmas
Author: Castro Bello, Laura Camila
Issue Date: 27-Jul-2012
Advisor / Validator: Silva Rodriguez, Gustavo
Keywords: Industria y comercio del petróleo
Proyectos de vivienda
Resume: El presente trabajo busca mejorar el proceso de tasación de la empresa colombiana de petróleos Ecopetrol S.A- -Cavipetrol a través de la metodología seis sigma, la calidad en las empresas de servicios representa su supervivencia en el mercado. seis sigma se puede interpretar no solo como metodología sino como filosofía de trabajo, se basa en el mejoramiento de del procesos de tasación basada en herramientas estadísticas, evaluando los procesos y el servicio prestado a través de herramientas de calidad. Con el presente trabajo se busca identificar los focos de mala calidad durante los procedimientos y los servicios entregados a los afiliados con el fin de controlarlos a través de graficas de control tipo p (fracción defectuosa) se integran diferentes herramientas estadísticas durante la elaboración del presente trabajo el cual ejecuta con base en el ciclo PHVA. para la recopilación de los datos se elaboraron encuestas de satisfacción a los afiliados las cuales buscaban identificar los puntos críticos en la calidad del servicio.se analizan los datos a través de herramientas estadísticas que permiten medir variables cualitativas de servicio, estos datos se someten a análisis de linealidad y exactitud para proceder al análisis y determinar los puntos críticos del proceso de tasación que se debe mejorar, con lo anterior se busca mejorar el proceso de tasación llegando a niveles de calidad iguales a 6sigma.
Abstract: This paper seeks to improve the appraisal process of the Colombian company Ecopetrol SA-petroleum-Cavipetrol through Six Sigma, quality service companies represents their survival in the market. Six Sigma can intrerpretar not only as a method but as a philosophy, is based on improving the processes of statistical tools based pricing, evaluating processes and service through quality tools. With the present work is to identify the sources of poor quality during the procedures and services provided to members in order to control them via p-type control charts (fraction defective) various statistical tools are integrated during the development of this work which executes based on PDCA. for data collection were developed intoaccount affiliates of satisfaction which sought to identify critical points in servicio.se analyze quality data through statistical tools for measuring service qualitative variables, these data to analysis somente linearity and accuracy for an analysis and determine the critical points of the assessment process to be improved, with the above is to improve the appraisal process to levels equal to 6sigma
Table Of Contents: Capitulo i. -- 1.1.1. Históricos de calidad en el servicio 2007-2012. -- 1.1.1. Histogramas de crecimiento afiliados. -- 1.1.2. Histogramas de calidad en el servicio. -- 1.2. Recopilación de los emisores de la mala calidad. -- 1.2.1. Encuestas de satisfacción. -- 1.2.1.1. Diseño. -- 1.2.1.2. Tabulación. -- 1.2.1.3. Análisis. -- 1.2.1.4. Conclusiones. -- 1.2.2. Identificación de las causas. -- 1.2.2.1. Diagrama de Ishikawa. -- 1.2.3. Identificación de las causas principales. -- 1.2.3.1. Diagrama de pareto. -- 1.3. Descripción del proceso. -- 1.3.1. Flujograma de proceso asistenciales. -- 1.3.2. Flujograma de proceso técnico. -- 1.3.3. Análisis de dualidad en los procedimientos. -- Capitulo ii. -- 2. Identifican de variables a medir. -- 2.1. Variables. -- 2.1.1. Variables cualitativas del servicio. -- 2.1.1.1. Variable cualitativas ordinales. --2.1.1.2. Variables cualitativas nominales. -- 2.1.2. Variables cuantitativas de servicio. -- 2.1.2.1. Variables discretas. -- 2.1.2.2. Variables continuas. -- 2.2. Variabilidad de la calidad en el servicio. -- 2.2.1. Histogramas de la calidad en el servicio. -- 2.1.1.1. Detección del patrón de variabilidad. -- 2.3.Aplicación de las distribuciones de probabilidad. -- 2.3.1. Distribución normal. -- 2.3.1.1. Calidad actual representada en sigma. -- 2.3.1.2. Varianza (variables continuas). -- 2.1.1.3. Desviacion típica ( variables continuas). -- 2.3.2. Función de densidad. -- 2.3.3. Teoría de limite central. -- 2.4. Tabla de distribuciones. -- 2.5. Evaluacion de normalidad de los datos. -- 2.5.1. Contrate chi 2 para población conocida. -- 2.6. Evaluacion de mediciones. -- 2.6.1. Exactitud. -- 2.6.2. Linealidad. -- 2.6.3. Repetitivilidad. -- 2.6.4. Reproductibilidad. -- 2.6.5. Anova. -- 2.6.5.1.% variación. -- 2.6.5.2. % contribución. -- Capitulo iii. -- 3. Determinación de variables significativas. -- 3.1. Histogramas de frecuencias de calidad. -- 3.2. Medidas de posición. -- 3.3. Medidas de dispersión. -- 3.3.1. Disatribución de frecuencias de las características. -- 3.1.2. Histogramas de frecuencias. -- 3.4. Medidas de posición. -- 3.4.1. Media. -- 3.4.2. Meadiana. -- 3.4.3. Moda. -- 3.4.4. Cuantiles. -- 3.4.5. Percentiles. -- 3.4.6. Deciles. -- 3.4.7. Momentos. -- 3.5 Medidas de dispersión. -- 3.5.1. Recorridos. -- 3.5.2. Desviación media. -- 3.5.3. Varianza. -- 3.5.4. Desviación típica. -- 3.6. Medidas de forma. -- 3.6.1. Curtosis. -- 3.6.2. Grados de simetría. -- 3.7. Intervalos de confianza. -- 3.7.1. Intervalos de confianza bajo normalidad. -- 3.7.2. Intervalo de confianza para el paramento P, de una distribución binomial 3.7.3. -- 3.8. Test de hipótesis e intervalos de confianza. -- 3.8.1. Test de hipótesis para poblaciones normales. -- 3.8.2. Contraste para diferencias de medias suponiendo varianzas desiguales y desconocidas. -- 3.8.3. Contrate z para diferencias de medias suponiendo varianzas desconocidas. -- 3.9. Análisis de capacidad. -- 3.9.1. Indice de capacidad en caso de no normalidad. -- 3.9.2. Análisis de capacidad mediante histogramas. -- 3.9.3. Análisis de capacidad mediante diagrama de control (graficos de control). -- Capitulo iv 4. -- 4.1. Análisis de regresión. -- 4.1.1. Modelo lineal de regresión simple mínimo cuadrático. -- 4.1.2. Modelo de regresión parabolica y polinomica. -- 4.1.3. Modelo de regresión hiperbólica, potencial y exponencial. -- 4.1.4. Modelo de regresión lineal multiple. -- 4.1.5. Diagnostico del modelo lineal de regresión múltiple. -- 4.1.6. Predicciones en el modelo de regresión multiple.
Program: Ingeniería Industrial
Headquarters: Bogotá
Publisher: Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería Industrial, Bogotá
Citation: Laura Camila, C. B.,(2012). Mejoramiento del proceso de tasación de la empresa colombiana de petroleos Ecopetrol S.A – Cavipetrol, implementando la metodología seis sigmas. (tesis de pregrado). Recuperado de: http://repository.ucc.edu.co/handle/ucc/8672
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