Análisis del modelo SCOR en la gestión de la cadena de suministros de una empresa de transporte en Arequipa 2018-2019

Abstract

RESUMEN El presente trabajo de investigación tiene como objetivo analizar y determinar en qué medida la aplicación del modelo SCOR en la cadena de suministro de la empresa de transporte de Arequipa en el periodo 2018-2019 mejoraría la gestión de la Cadena de Suministro. El tipo de investigación es aplicada, método es hipotético causal, con un enfoque cuantitativo, de nivel descriptivo explicativo de corte de tiempo longitudinal. La población está constituida por 90 colaboradores de la empresa de transporte de Arequipa, con una muestra de 45 colaboradores que intervienen en la cadena de suministro, se desarrolló el modelo Scor en cada uno de los procesos actuales de la cadena de suministro para realizar el diagnostico. Para visualizar los procesos se implementaron diagrama de flujo, DAP y el diagrama causa efecto. Para la recolección de datos se aplicó un cuestionario con 18 preguntas, las respuestas se midieron con la escala de Likert de 5 niveles. El instrumento fue validado por docentes aplicando la prueba de juicio de expertos que determinaron la suficiencia y aplicabilidad. El procesamiento de los datos se realizó aplicando el software estadístico SPSS versión 24 y Excel para la interpretar tablas y figuras. Para la prueba de hipótesis se empleó la prueba de Chi cuadrado donde se obtuvo como resultado un valor de significancia de 0.000 y la correlación Rho Spearman resulto rho=0.520, que permite concluir que existe una fuerte y positiva significativa entre las variables, demostrando la aplicación del modelo SCOR mejoraría la gestión de la cadena de suministro en la empresa de transporte de Arequipa. Con los resultados obtenidos se establecen las conclusiones y recomendaciones centradas en las propuestas de mejora para la implementación del modelo SCOR en la cadena de suministro de la empresa de Transporte de la ciudad de Arequipa. PALABRAS CLAVE: modelo SCOR, costos de distribución, cadena de suministro, procesos, tiempos, diagnósticos