Análisis de la metodología SCOR con implicaciones de la Industria 4.0

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Trabajo N°1 Cienciometria_Sergio Andrés Cancino.pdf (562.55 KB)

Fecha

2020-06

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http://hdl.handle.net/11634/27074

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https://doi.org/10.15332/dt.inv.2020.01160

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http://unidadinvestigacion.usta.edu.co

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Resumen

El Modelo SCOR (Supply Chain Operations Reference Model) desarrollado en 1996 por Peter Bolstorff y empleado por APICS (Asociation For Supply Chain Management) como herramienta de certificación con el propósito de mejorar el desempeño de las Cadenas de Suministro proporciona un marco de referencia para combinar principios de ingeniería de procesos de negocio, benchmarking, medición de procesos y diseño organizacional con las actividades de negocio necesarias para satisfacer la demanda de un cliente. Permite tener una perspectiva integral de los procesos de la Cadena de Suministros y sus elementos, analiza, mide y define objetivos de rendimiento, determina oportunidades de mejoras, identifica mejores prácticas y sistemas, y prioriza los proyectos a desarrollarse para implementarlas. En un marco evolutivo y ante el avasallante paso de la tecnología, con un enfoque especifico sobre las nuevas herramientas puestas a disposición de la industria 4.0 – Big Data, Inteligencia Artificial, Realidad Virtual, Realidad Aumentada, Blockchain, entre otras - e importantes aplicaciones sobre la cadena de suministro, se pretende analizar fuentes de información – publicaciones – que incorporen en el Modelo SCOR las tecnologías previamente referidas como base de fundamental para el desarrollo de una metodología robusta orientada a lograr la excelencia en los entornos logísticos cambiantes y dinámicos de las organizaciones. Con el fin anteriormente expuesto se consultaron distintas bases de datos: Scielo, Scimago, Scopus, La Referencia y Web Of Science, encontrándose un reducido número de publicaciones a nivel global con una muy baja representación en Latinoamérica, no obstante, con una tendencia hacia el crecimiento lo cual permite concluir que el tema en cuestión puede resultar atractivo y de interés para revistas técnicas y bajo el objetivo de lograr obtener citaciones al publicar al respecto.

Abstract

The SCOR (Supply Chain Operations Reference Model) developed in 1996 by Peter Bolstorff and used by APICS (Association For Supply Chain Management) as a certification tool with the purpose of improving the performance of Supply Chains provides a reference framework to combine principles of business process engineering, benchmarking, process measurement and organizational design with the business activities necessary to satisfy customer demand. It allows having a comprehensive perspective of the Supply Chain processes and their elements, analyzes, measures and defines performance objectives, determines opportunities for improvement, identifies best practices and systems, and prioritizes the projects to be developed to implement them. In an evolutionary framework and considering the overwhelming step of technology, with an specific focus on the new tools made available by industry 4.0 - Big Data, Artificial Intelligence, Virtual Reality, Augmented Reality, Blockchain, among others - and important applications on the supply chain, it is intended to analyze information sources - publications - that incorporate in the SCOR Model the technologies previously referred to as a fundamental basis for the development of a robust methodology aimed to achieving excellence in the changing and dynamic logistics environments of organizations . With the aforementioned purpose, different databases were consulted: Scielo, Scimago, Scopus, LaReferencia and Web Of Science, finding at a global level a reduced number of publications with a very low representation of Latin America, however, with a trend towards growth which allows to conclude that the subject in question can be attractive and of interest of techncal journals under the objective of obtaining citations when publishing about it.

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Palabras clave

Citación

Parra, S., & Usta, U. (2020). Análisis de la metodología SCOR con implicaciones de la Industria 4.0. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.16993.53604

Colecciones

Observatorio de Bibliometría y Cienciometría

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