Predicción de la productividad de empleados en la industria de la confección mediante random forest

• Padilla Gutierrez, Darwin Celin ^[1] ; Aldave Valderrama, Jose Alberto ^[1]
  1. [1] Investigador independiente
• Localización: Latam: revista latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, ISSN-e 2789-3855, Vol. 5, Nº. 6, 2024 (Ejemplar dedicado a: LATAM; 1 – 20)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Garment employee productivity prediction using random forest
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    En el ámbito de la manufactura eficiente textil, se destaca la importancia de la interacción entre la elaboración y el empleo del potencial humano. Esta sinergia es esencial para lograr un proceso de producción óptimo predictivo del empleo de las técnicas del cálculo algorítmico comparativo en proporcionar un eficiente tratamiento industrial en producir prendas de vestir. La implementación de datos analíticos es fundamental en esta dinámica, ya que brinda el soporte necesario para una producción eficiente y, al mismo tiempo, genera un incremento en los márgenes de utilidad, La colaboración entre los elementos de creación y fabricación, junto con el uso de datos analíticos, se convierte en los factores de secuencias concatenadas producción. Esta interoperatividad no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también aumenta las ganancias. A través de la conexión entre recursos y la aplicación inteligente de datos, se logra una visión única que guía hacia eventos consecutivos esperados de resultados más rentables. Este estudio investiga los vínculos entre la elaboración, la materia prima y el factor humano en la producción. Se examina cómo los datos analíticos respaldan una fabricación más efectiva y se analizan los desafíos que implica esta integración. Además, se explora su impacto en distintos sectores, incluyendo almacenes, corte, confección, limpieza y expedición. Este enfoque novedoso ofrece una visión holística y efectiva para aumentar la rentabilidad en la cadena de suministro y producción.

  • English

    Within the realm of efficient textile manufacturing, the significance of the interplay between production and human capital utilization is paramount. This synergy is indispensable for achieving an optimal production process, facilitated by the predictive application of comparative algorithmic calculations to deliver efficient industrial treatments in garment production. The implementation of analytical data is fundamental to this dynamic, as it provides the necessary support for efficient production while simultaneously increasing profit margins. The collaboration between design and manufacturing elements, coupled with the use of analytical data, becomes the driving force behind a sequential production process. This interoperability not only enhances operational efficiency but also boosts earnings. By connecting resources and intelligently applying data, a unique perspective is achieved that guides towards expected sequential outcomes of increased profitability. This study delves into the linkages between design, raw materials, and the human factor in production. It examines how analytical data supports more effective manufacturing and analyzes the challenges inherent in this integration. Additionally, its impact on various sectors, including warehousing, cutting, sewing, finishing, and shipping, is explored. This novel approach offers a holistic and effective perspective to augment profitability in the supply and production chain.