Diseño de un tablero en Power Bi para monitorear la productividad en el proceso de Picking en la unidad de negocio REPME de Colombiana de Comercio S.A. Semestre de industria
Este trabajo de grado tuvo como objetivo desarrollar un Dashboard en Power BI que permita monitorear y analizar la productividad en el proceso de Picking dentro de un CEDI. Para lograrlo, se estructuró una metodología en cuatro fases: recolección y validación de datos, procesamiento y transformación...
- Autores:
-
Hincapie Gómez, Leidy Tatiana
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47419
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/47419
- Palabra clave:
- Dashboards (Management information systems)
Productividad industrial
Industrial Productivity
Tiempos y movimientos
Predetermined motion time systems
Mejoramiento de procesos
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- openAccess
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Este trabajo de grado tuvo como objetivo desarrollar un Dashboard en Power BI que permita monitorear y analizar la productividad en el proceso de Picking dentro de un CEDI. Para lograrlo, se estructuró una metodología en cuatro fases: recolección y validación de datos, procesamiento y transformación de los datos, diseño del tablero y su funcionalidad. La información fue extraída de JDA con la herramienta Data Display Application, y posteriormente los datos fueron transformados mediante la metodología ETL y columnas calculadas. El Dashboard integra indicadores claves como el tiempo de acopio, la productividad, los tiempos muertos, el desempeño por operario y turno. Los hallazgos principales incluyeron deficiencias en la autenticación y asignación de tareas de los operarios, lo que afectaba la confiabilidad de los datos; la ausencia de una asignación formal de grupos de trabajo, limitando el análisis colectivo; y la identificación de patrones operativos como tiempos muertos entre acopios, variaciones de desempeño por turno y zonas críticas de trabajo. El desarrollo de este Dashboard no solo mejora la trazabilidad y el monitoreo en tiempo real del proceso de Picking, sino que su principal valor agregado reside en proporcionar una herramienta de análisis detallado que facilita la identificación precisa de áreas de mejora. Esto permite la optimización de recursos humanos y el rediseño de procesos, apoyando la toma de decisiones tácticas y estratégicas fundamentadas en datos reales para una mejora continua del desempeño operativo. |
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Telling stories with data — A systematic review. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.01164 Selva Nagalakshmi, M., Praveennandha, M., Sreemathy, J., & Brindha, R. (2021). Overview of ETL tools and Talend-data integration. https://www.researchgate.net/publication/352125067_Overview_of_ETL_Tools_and_Talend-Data_Integration Vázquez Padilla Díaz, A. (2025). De Excel a Power BI para reducir tiempo de procesamiento de datos. Cuadernos Técnicos Universitarios de la DGTIC, 3(1), 60–70. https://doi.org/10.22201/dgtic.ctud.2025.3.1.101 Weis Filho, M. A., Bolzan, L. M., & Iriondo, W. R. (2021). Visualización de datos de business intelligence para la toma de decisiones: Un caso de estudio con la herramienta Power BI. EducaT: Educación Virtual, Innovación y Tecnologías, 2(2), 35–49. Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9091731 |
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Giraldo Betancur, Emerson AndresHincapie Gómez, Leidy Tatiana2025-09-24T15:38:28Z2025Hincapié Gomez, L. (2025). Diseño de un tablero en Power BI para monitorear la productividad en el proceso de Picking en la unidad de negocio REPME de Colombiana de Comercio S.A. [Informe de Práctica]. Universidad de Antioquia, Medellín, Colombiahttps://hdl.handle.net/10495/47419Este trabajo de grado tuvo como objetivo desarrollar un Dashboard en Power BI que permita monitorear y analizar la productividad en el proceso de Picking dentro de un CEDI. Para lograrlo, se estructuró una metodología en cuatro fases: recolección y validación de datos, procesamiento y transformación de los datos, diseño del tablero y su funcionalidad. La información fue extraída de JDA con la herramienta Data Display Application, y posteriormente los datos fueron transformados mediante la metodología ETL y columnas calculadas. El Dashboard integra indicadores claves como el tiempo de acopio, la productividad, los tiempos muertos, el desempeño por operario y turno. Los hallazgos principales incluyeron deficiencias en la autenticación y asignación de tareas de los operarios, lo que afectaba la confiabilidad de los datos; la ausencia de una asignación formal de grupos de trabajo, limitando el análisis colectivo; y la identificación de patrones operativos como tiempos muertos entre acopios, variaciones de desempeño por turno y zonas críticas de trabajo. El desarrollo de este Dashboard no solo mejora la trazabilidad y el monitoreo en tiempo real del proceso de Picking, sino que su principal valor agregado reside en proporcionar una herramienta de análisis detallado que facilita la identificación precisa de áreas de mejora. Esto permite la optimización de recursos humanos y el rediseño de procesos, apoyando la toma de decisiones tácticas y estratégicas fundamentadas en datos reales para una mejora continua del desempeño operativo.This graduation project aimed to develop a Dashboard in Power BI to monitor and analyze productivity in the Picking process within a Distribution Center (CEDI). To achieve this, a methodology was structured into four phases: data collection and validation; data processing and transformation; dashboard design; and its functionality. Information was extracted from JDA using the Data Display Application tool, and subsequently, the data was transformed using the ETL methodology and calculated columns. The Dashboard integrates key indicators such as storage time, efficiency, idle times, and performance by operator and shift. Main findings included deficiencies in operator authentication and task assignment, which affected data reliability; the absence of formal work group assignments, limiting collective analysis; and the identification of operational patterns such as dead times between pick-ups, performance variations by shift, and critical work areas. The development of this Dashboard not only improves the traceability and real-time monitoring of the Picking process, but its main added value lies in providing a detailed analysis tool that facilitates the precise identification of areas for improvement. This allows for the optimization of human resources and process redesign, supporting tactical and strategic decision-making based on real data for continuous operational performance improvement.PregradoIngeniero Industrial46 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaIngeniería IndustrialDepartamento de Ingeniería IndustrialMedellín, ColombiaFacultad de IngenieríaCampus Medellín - Ciudad Universitariahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Dashboards (Management information systems)Productividad industrialIndustrial ProductivityTiempos y movimientosPredetermined motion time systemsMejoramiento de procesosProcess improvementhttp://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2005001935Diseño de un tablero en Power Bi para monitorear la productividad en el proceso de Picking en la unidad de negocio REPME de Colombiana de Comercio S.A. Semestre de industriaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftAnfo Pub. (2025). Advancing data migration and virtualization techniques: ETL-driven strategies for Oracle BI and Salesforce integration in agile environments. International Journal of Multidisciplinary Research and Growth Evaluation, 6(1), 88–95. https://www.researchgate.net/publication/388316046 Becker, L. T., & Gould, E. M. (2019). Microsoft Power BI: Ampliación de Excel para manipular, analizar y visualizar datos diversos. Revista de Publicaciones Seriadas, 45(3), 184–188. https://doi.org/10.1080/00987913.2019.1644891 Busari, M. (2024). Data visualization techniques in Power BI for SAP-based business intelligence. 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