Plan de mejora del sistema de actualización de precio de insumos en la empresa de transportes racionalización empresarial S.A.

Abstract

El presente trabajo desarrolla un sistema automatizado con el objetivo de actualizar automáticamente la base de datos de precios de insumos críticos. La propuesta nace de la necesidad de disminuir los errores que impiden tomar decisiones adecuadas para la planificación de costos de transporte, ocasionado por un registro manual de precios. Para lograrlo, se diseñó una base de datos que registra precios históricos vinculados a fuentes confiables, con control de fechas, monedas y unidades. Se estableció un sistema de scraping que, cada 12 horas, obtiene automáticamente los precios desde páginas oficiales. El sistema cuenta con tres perfiles de usuario: administrador, gestor y logística, cada uno con funciones específicas. Para su desarrollo se utilizaron Python, JavaScript, FastAPI, PostgreSQL y Docker. El despliegue se realiza mediante Docker, permitiendo portabilidad y mantenimiento sencillo. Como resultado, se logró reducir errores, mejorar la confiabilidad de los precios y optimizar el análisis de los costos de fletes. Finalmente, mediante la aplicación del enfoque DMAIC de Six Sigma, se concluye que la automatización contribuye a una gestión más eficiente, ordenada y orientada a una mejor toma de decisiones.AbstractThis study develops an automated system for Racionalización Empresarial with the purpose of automatically updating the database of critical input prices. The proposal arises from the need to reduce errors associated with manual price recording, which affect decision-making and transportation cost planning. To address this issue, a database was designed to store historical prices obtained from reliable sources, including controls for dates, currencies, and units of measurement. In addition, a web scraping system was implemented to automatically retrieve updated prices from official websites every 12 hours. The system includes three user profiles: administrator, manager, and logistics, each with specific functions and levels of responsibility. The technological solution was developed using Python, JavaScript, FastAPI, PostgreSQL, and Docker. Docker was also used for deployment, providing greater portability and simplifying system maintenance.The results demonstrate that the automated system reduces errors, improves the reliability of price information, and optimizes freight cost analysis. Finally, through the application of the Six Sigma DMAIC approach, it is concluded that automation contributes to more efficient and organized cost management, while supporting more accurate and timely decision-making based on actual market conditions.