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dc.coverage.spatialEntre Ríos.es_ES
dc.creatorBlanc, Rafael Luján
dc.creatorLepratte, Leandro
dc.creatorHegglin, Daniel Rodolfo
dc.creatorPietroboni, Rubén Antonio
dc.date.accessioned2016-06-24T19:57:12Z
dc.date.available2016-06-24T19:57:12Z
dc.date.issued2012-10-08
dc.identifier.citationV Congreso Argentino de Ingeniería Industrial. UNLZ. Facultad de Ingeniería.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/829
dc.description.abstractEl presente trabajo caracteriza un conjunto de empresas de diferentes rubros de la Provincia de Entre Ríos a través de una serie de variables de una encuesta realizada durante el año 2008. Las variables seleccionadas están relacionadas con el tamaño de las empresas (cantidad de empleados años 2007 y 2008) las capacidades tecnológicas mínimas de producción (manejo y control de inventarios, control de la producción, mantenimiento del sistema productivo y control de calidad de productos terminados) y por último el aseguramiento de la calidad a nivel firma. Dada la complejidad de dividir y caracterizar las firmas en base a los indicadores de las variables anteriormente citadas se recurrió a un procedimiento matemático llamado Análisis de Componentes Principales, para poder expresar las mismas como una combinación lineal de uno o varios factores. Y así facilitar un posterior análisis de cluster. El procedimiento fue realizado por un software estadístico llamado Spad. La provincia de Entre Ríos posee un perfil de especialización económica predominantemente primario, de producción de: granos, frutas, madera, animales de consumo (principalmente avícola) y manufactura primaria de los mismos antes de su comercialización a nivel nacional o internacional. De la provincia se entrevistó una muestra de 74 firmas de tipo industrial, a las mismas se les realizó un análisis de componente principales y posteriormente uno de cluster. Se hizo un análisis descriptivo a fin de determinar qué variables caracterizan a los mismos. Esto ayudó a dilucidar los grupos que existen en la muestra realizada en Entre Ríos caracterizando a firmas de acuerdo a su comportamiento en las variables mencionadas anteriormente. Se trabajó bajo la hipótesis que las empresas de tamaño pequeño tienden a ser de bajas capacidades tecnológicas, esto se comprobara en el presente análisis.es_ES
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectUmbrales mínimoses_ES
dc.subjectCapacidades tecnológicas de producciónes_ES
dc.subjectAnálisis de clústeres_ES
dc.subjectPymeses_ES
dc.titleAnálisis de firmas a través de capacidades tecnológicas : caso de clusters industriales de Entre Ríoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.holderBlanc, Rafael Luján ; Lepratte, Leandro ; Hegglin, Daniel ; Pietroboni, Rubén Antonio.es_ES
dc.description.affiliationFil: Blanc, Rafael Luján. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación de Desarrollo, Innovación y Competitividad; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Lepratte, Leandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación de Desarrollo, Innovación y Competitividad; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Hegglin, Daniel Rodolfo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación de Desarrollo, Innovación y Competitividad; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Pietroboni, Rubén Antonio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación de Desarrollo, Innovación y Competitividad; Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.type.snrddocunento de conferenciaes_ES
dc.relation.referencesAnderberg, M. (1973) Cluster Analysis For Applications. Academic Press, New York.es_ES
dc.relation.referencesBeccattini, G. y Rullani, E. (1996) Sistemas productivos locales y mercado global, Información Comercial Española, Número 754, Madrid, Junio 1996.es_ES
dc.relation.referencesDillon W. y Goldstein M. (1984) Multivariate Analysis, Methods and Applications, New York, John Wiley & Sons.es_ES
dc.relation.referencesKaufman, L. y Rousseeuw, P. (1990) Finding Groups In Data: An Introduction To Cluster Analysis, Wiley, New York.es_ES
dc.relation.referencesLebart, L. (1999) Análisis Exploratorio Multidimensional De Datos Numéricos Y Textuales, Universidad de Cordoba, Argentina.es_ES
dc.relation.referencesNelson, R. (2006). Economic Development from the Perspective of Evolutionary Economic Theory, The Other Canon Foundation and Tallinn University of Technology Working Papers in Technology Governa 02, TTU Institute of Humanities and Social Sciences.es_ES
dc.relation.referencesSudhir, K. (1999) A Note on Cluster Analysis, MGT852: Strategic Market Measurement, YALE School of Managementes_ES
dc.relation.referencesYoguel, G.; Borello, J.; Erbes, A. (2006). Conglomerados y desarrollo de sistemas locales de innovación. Informe incluido en Albornoz, M. (2006). Potencialidades y limitaciones de los procesos de innovación en Argentina. SECYT Argentina.es_ES
dc.rights.useNo comercial con fines académicos.es_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.creator.orcid0000-0002-0432-7364


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