¡Descarga GESTIÓN DE PROYECTOS DE CONSTRUCCIÓN y más Guías, Proyectos, Investigaciones en PDF de Construcción solo en Docsity!
FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
CARRERA DE ADMINISTRACION
“AÑO DE LA RECUPERACIÓN Y CONSOLIDACIÓN DE LA
ECONOMÍA PERUANA”
INFLUENCIA DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN LA EFICIENCIA DE LA
GESTION DE INVENTARIOS EN LAS MYPES
DE SAN VICENTE DE CAÑETE, 2024
TRABAJO DE INVESTIGACION – SEGUNDO ENTREGABLE
CURSO:
ADMINISTRACION LOGISTICA
DOCENTE:
Mg. Julio Wu Matta
INTEGRANTES:
ELIAS TORRES, Andrés Alonso
FELIX TORRES, Nicole Alisson
HUALLANCA SERAPIO, Génesis Saraí
ORMEÑO VELITA, Alfredo Jesús
RAMIREZ HUARACA, Janelly Briggithe
Cañete, 2025
DEDICATORIA
A Dios, por brindarnos sabiduría y
fortaleza en cada etapa de este camino académico.
A nuestras familias, por su amor incondicional,
apoyo constante y motivación.
A nuestros docentes, por guiarnos con compromiso
y exigencia hacia la excelencia profesional.
Y especialmente, a las MYPES cañetanas que,
con esfuerzo y perseverancia, inspiran el
desarrollo local.
INDICE:
- DEDICATORIA Contenido
- RESUMEN
- INDICE:
- INTRODUCCION
- CAPITULO I: PROBLEMÁTICA
- 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
- 1.2. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA.......................................................................
- 1.2.1. Problema General
- 1.2.2. Problemas Específicos
- 1.3. JUSTIFICACIÓN
- 1.4. DELIMITACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN
- 1.5. LIMITACIONES DE LA INVESTIGACIÓN...........................................................
- 1.6. OBJETIVOS
- 1.6.1. Objetivo General
- 1.6.2. Objetivos Específicos
- 1.7. PROPÓSITO............................................................................................................
- CAPITULO II: MARCO TEORICO
- 2.1. ANTECEDENTES
- 2.1.1. ANTECEDENTES INTERNACIONALES
- 2.1.2. ANTECEDENTES NACIONALES
- 2.1.3. ANTECEDENTES REGIONALES
- 2.2. BASES TEÓRICAS
- 2.3. MARCO CONCEPTUAL
- Gestión Logística
- Cadena de Suministro
- Logística............................................................................................................
- Almacenamiento y Distribución
- Abastecimiento Estratégico
- Trazabilidad
- Cadena de Valor logística.................................................................................
- Just in Time – JIT
- CAPITULO III: HIPOTESIS Y VARIABLES
- HIPOTESIS.........................................................................................................................
- 3.1.1. Hipótesis general
- 3.1.2. Hipótesis especificas
- 3.2. VARIABLES............................................................................................................
- 3.3. DEFINICION DE CONCEPTOS OPERACIONALES
- CAPITULO IV: METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION
- 4.1. DISEÑO METODOLOGICO
- 4.1.1. Tipo de investigación........................................................................................
- 4.1.2. Nivel de investigación
- 4.1.3. Diseño de investigación
- 4.2. POBLACION Y MUESTRA
- 4.2.1. Población
- 4.2.2. Muestra
- 4.3. MEDIOS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN
- 4.3.1. Técnica
- 4.3.2. Instrumento
- Valoración de calidad Tabla ¡Error! Marcador no definido.
- REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
INFLUENCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EFICIENCIA DE LA
GESTION DE INVENTARIOS EN LAS MYPES DE SAN VICENTE DE CAÑETE, 2024
CAPITULO I: PROBLEMÁTICA
1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
A nivel global, las empresas logísticas de Corea del Sur enfrentan el reto de mejorar la eficiencia en la gestión de almacenes y aumentar la rentabilidad según su tipo de negocio, con el objetivo de fortalecer su estructura financiera y asegurar un crecimiento sostenido (Jang y Ahn, 2021). En Polonia, los coeficientes de costo- efectividad continúan siendo clave para mejorar las operaciones logísticas (Dmuchowski, 2021). En Serbia, se ha encontrado que el tamaño empresarial, el crecimiento y el flujo de caja mejoran la rentabilidad, mientras que la estructura de capital y de activos la afectan negativamente; la liquidez y los beneficios fiscales tienen un impacto menor (Tica et al., 2023). En Ucrania, elevar la calidad del servicio logístico es esencial para conservar la competitividad y atender la creciente demanda, especialmente en un contexto marcado por la transformación digital (Mytrofanova, 2023). En Bélgica, aunque la inteligencia artificial ha revolucionado la logística y la gestión de la cadena de suministro al facilitar la toma de decisiones y automatizar procesos, no reemplaza a los planificadores humanos, sino que complementa sus habilidades (Boute y Udenio, 2021). En Italia, tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han demostrado ser valiosas para fortalecer la logística inteligente dentro de las industrias (Woschank et al., 2020). En América Latina, el uso de modelos de optimización multiobjetivo ha permitido diseñar redes de logística inversa sustentables para la gestión de neumáticos fuera de uso, conforme a la Ley REP en Chile (Rodríguez, 2023). En Brasil, la adopción de soluciones integradas ha mejorado la logística inversa en empresas de bebidas, optimizando el almacenamiento, aumentando la tasa de reciclaje y promoviendo el empleo (Beiler et al., 2020). Del mismo modo, optimizar los procesos de slotting y picking puede generar una mejora considerable en la eficiencia y capacidad de respuesta de los almacenes, con potencial de aplicación en otros sectores (Jaramillo, 2020). En Chile, la implementación de buenas prácticas de gobierno corporativo, especialmente aquellas que involucran una supervisión adecuada del directorio y evaluaciones externas, han tenido efectos positivos sobre la rentabilidad empresarial (Arenas et al., 2021). En Ecuador, se ha observado que las MIPYMES con acceso limitado a financiamiento logran
mayores retornos sobre el patrimonio al enfocar sus recursos en activos corrientes (Briones et al., 2022). En el caso peruano, herramientas de almacén basadas en la filosofía lean, como SLP y 5S, han permitido aumentar la productividad hasta en un 33,8 % en almacenes de productos de consumo masivo, reduciendo sobrecostos y aumentando la competitividad (Figueroa, 2022). Además, el uso de software de simulación de demanda ha mejorado significativamente la gestión de inventarios, incrementando las utilidades en más de un 57 % en comparación con políticas de reabastecimiento tradicionales (García et al., 2023). Por último, estrategias como Lean Logistics combinadas con cross-docking y el sistema Poka Yoke de códigos de barras, han reducido los tiempos de entrega de pedidos en un 48,71 %, mejorando notablemente la atención al cliente y la competitividad en el rubro minorista (Quiroz et al., 2022). 1.2. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA 1.2.1. Problema General ¿En qué medida la aplicación de la inteligencia artificial influye en la eficiencia de la gestión de inventarios en las MYPES cañetanas, San Vicente de Cañete, 2024? 1.2.2. Problemas Específicos Pe1. ¿En qué medida la capacidad de automatización influye en la eficiencia de la gestión de inventarios en las MYPES cañetanas, San Vicente de Cañete, ¿2024? Pe2. ¿En qué medida el análisis de datos influye en la eficiencia de la gestión de inventarios en las MYPES cañetanas, San Vicente de Cañete, 2024? Pe3. ¿En qué medida la optimización de inventarios influye en la eficiencia de la gestión de inventarios en las MYPES cañetanas, San Vicente de Cañete, 2024? 1.3. JUSTIFICACIÓN La presente investigación es importante porque responde a la necesidad creciente de mejorar los procesos logísticos en las MYPES cañetanas, específicamente en la gestión de inventarios. En un contexto donde la competitividad y eficiencia son clave para la sostenibilidad de las micro y pequeñas empresas, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta innovadora que puede transformar significativamente las operaciones internas. Aplicar IA en la gestión de inventarios permite automatizar procesos, optimizar la toma de decisiones y reducir costos operativos, aspectos fundamentales para el crecimiento de estas organizaciones. Asimismo, el estudio contribuye al conocimiento académico, brindando datos actualizados y aplicables sobre el impacto real de la IA en un entorno local como San Vicente de Cañete. A nivel social, la
1.7. PROPÓSITO
El propósito de esta investigación es analizar en qué medida la aplicación de la inteligencia artificial influye en la eficiencia de la gestión de inventarios en las micro y pequeñas empresas (MYPES) ubicadas en San Vicente de Cañete durante el año 2024. La finalidad es identificar los beneficios, limitaciones y oportunidades que ofrece el uso de IA para optimizar procesos logísticos, reducir pérdidas y mejorar la toma.
CAPITULO II: MARCO TEORICO
2.1. ANTECEDENTES
2.1.1. ANTECEDENTES INTERNACIONALES
Zhou, F. & Yin, X. (2020) El objetivo fue analizar cómo las pequeñas y medianas empresas manufactureras en China optimizan la gestión de inventarios dentro de un entorno de cadena de suministro, enfocándose en el impacto de la integración de herramientas tecnológicas como la inteligencia artificial. Investigación de tipo descriptivo con enfoque cuantitativo, utilizando encuestas y análisis documental. El estudio se enfocó en variables como eficiencia operativa, reducción de pérdidas por exceso de inventario y mejoras en la predicción de demanda, todo mediado por la implementación de IA. Se aplicaron instrumentos a una muestra de 150 MYPES manufactureras en tres provincias chinas seleccionadas por muestreo intencional. Los resultados determinaron que el uso de inteligencia artificial permitió reducir los niveles de inventario en un 35% y mejorar la precisión en la planificación de compras, lo cual incrementó la eficiencia global de las empresas. Xu, Y., & Guitart, R. (2024) Determinar cómo la inteligencia artificial impacta en la gestión de inventarios dentro de las cadenas de suministro, enfocándose en empresas europeas de tamaño mediano. Estudio descriptivo y correlacional, con diseño no experimental y enfoque cuantitativo. La variable principal es la eficiencia en la gestión de inventarios. Se consideraron dimensiones como: automatización de procesos, recomendaciones de stock, análisis de patrones de demanda y nivel de servicio al cliente. Se aplicó una encuesta a 85 responsables logísticos de pymes en Madrid, seleccionadas por muestreo por conveniencia. La investigación destacó que la IA facilitó la gestión de inventario en tiempo real, ofreciendo recomendaciones para niveles óptimos de stock, reduciendo los costos de mantenimiento y mejorando la atención al cliente. Cortez-Vásquez, A. (2024) Analizar cómo la inteligencia artificial transforma el control interno y la gestión de inventarios en organizaciones modernas, con el fin de mejorar la eficiencia en la administración de recursos. Investigación aplicada, con enfoque mixto, de tipo explicativo y diseño no experimental transversal. Se evaluaron dos variables principales: control interno (con
dimensiones como auditoría automatizada y trazabilidad) y gestión de inventarios (con dimensiones como predicción de demanda, control de stock y reducción de errores humanos). El estudio se aplicó a 60 empresas del sector comercial y logístico en América Latina, seleccionadas por muestreo intencional. La investigación evidenció que la implementación de IA mejora la eficiencia y eficacia en la gestión de inventarios, permitiendo mayor precisión en registros, reducción de pérdidas y automatización de procesos clave del control interno. 2.1.2. ANTECEDENTES NACIONALES Quichiz (2022) llevó a cabo una investigación centrada en la mejora de la gestión logística como medio para incrementar la rentabilidad en la empresa Filters Parts S.R.L., dedicada a la venta y distribución de autopartes en el sector automotriz en Trujillo durante el año 2019. El estudio, de tipo aplicado con diseño preexperimental, empleó diversas técnicas para la recolección de datos, tales como entrevistas, encuestas, observación directa y análisis documental. Como instrumentos de apoyo se utilizaron guías de entrevista, cuestionarios y un block de apuntes. La investigación abarcó todos los procesos logísticos de la empresa en el periodo mencionado. Los resultados fueron positivos, destacando una Tasa Interna de Retorno (TIR) del 55.80 %, lo que evidencia una alta rentabilidad del proyecto, así como un Período de Recuperación de la Inversión (PRI) de tan solo 2 meses. En conclusión, la implementación de la propuesta permitió aumentar la rentabilidad en S/ 456,967.62 y reducir las pérdidas económicas en un 73.54 %, confirmando la efectividad de la mejora en la gestión logística. León y Sánchez (2022) desarrollaron un estudio con el propósito de diseñar un sistema logístico que mejorara la rentabilidad en la empresa Multiservicios Jesús el Buen Pastor, ubicada en Olmos, durante el año 2020. La investigación fue de tipo descriptivo, con un enfoque cualitativo y un diseño no experimental. El estudio consideró dos variables principales: la gestión logística —dividida en compras, inventarios, almacenes y atención al cliente—, y la rentabilidad, evaluada a través del margen bruto. La población estuvo constituida por los trabajadores de la empresa, enfocándose específicamente en los procesos logísticos. Para la recopilación de información se aplicaron técnicas como la observación, análisis documental y entrevistas, utilizando como instrumentos fichas de registro, guías de análisis y cuestionarios. Los hallazgos indicaron que una mejora en la gestión de inventarios permitiría reducir los costos en un 13 %. Asimismo, el margen de rentabilidad aumentaría del 22.41 % al 32.49 % mediante un mejor control del proceso de compras. Además, se determinó un índice de costo-beneficio de 1.42, lo que implica que, por cada sol invertido, la empresa obtendría un retorno de S/ 0.42. También se observó una mejora significativa en el cumplimiento de entregas, que pasaría de un 63 % a un 85.15 %. El estudio concluye que la empresa presenta deficiencias en su gestión logística, y que
total. Esta teoría destaca la importancia de la sincronización de flujos de productos, información y efectivo para mejorar la competitividad organizacional. Según los autores, la eficiencia logística es un factor estratégico que puede generar ventajas sostenibles en mercados altamente dinámicos. La Teoría del Just in Time (JIT), desarrollada por Taiichi Ohno en Toyota en la década de 1970, plantea que los sistemas de producción y logística deben minimizar los inventarios y producir solo lo necesario, en el momento y cantidad requeridos. En logística, JIT impulsa una planificación del suministro ágil y eficiente, reduciendo costos asociados a almacenaje, deterioro de productos y exceso de stock. Parasuraman, Zeithaml y Berry (1985) desarrollaron la Teoría de la Administración de Servicios, particularmente el modelo SERVQUAL, el cual identifica las dimensiones fundamentales para evaluar la calidad en servicios: fiabilidad, capacidad de respuesta, seguridad, empatía y aspectos tangibles. En empresas logísticas, esta teoría ayuda a diseñar e implementar estrategias orientadas a mejorar la satisfacción del cliente, optimizando la gestión de entregas, atención postventa y resolución de quejas. La Teoría de la Ventaja Competitiva Basada en Recursos (RBV), planteada por Barney (1991), sostiene que las organizaciones pueden lograr ventajas sostenibles si poseen recursos valiosos, raros, inimitables y no sustituibles. Dentro del ámbito logístico, la posesión de sistemas de gestión logística eficientes, software de planificación de suministro (como ERP, WMS) o redes de distribución ágiles, constituye activos estratégicos que otorgan una ventaja diferenciadora frente a competidores. **2.3. MARCO CONCEPTUAL
- Gestión Logística** De acuerdo con lo señalado por la Universidad Católica San Pablo (2023), citado por Yaranga (2022), “Es un proceso que involucra la organización y ejecución de una actividad. Al referirse al campo empresarial, constituye un proceso donde el flujo de trabajo circula "de extremo a extremo para cumplir con las expectativas del cliente, así como con las expectativas de la organización” (pg. 29). De esta manera, se evidencia la importancia de un proceso organizado y eficiente en el ámbito empresarial. 2) Cadena de Suministro La logística desempeña un papel fundamental en la eficiencia operativa de las organizaciones, ya que permite la coordinación de actividades clave dentro de la cadena de suministro. En este sentido, Ballou (2004) define la logística como “un conjunto de actividades funcionales (transporte, control de inventarios, etc.) que se repiten muchas veces
a lo largo del canal de flujo, mediante las cuales la materia prima se convierte en productos terminados y se añade valor para el consumidor” (p. 07). Esta definición destaca la importancia de la logística como un proceso continuo y estratégico que no solo facilita el flujo de bienes, sino que también contribuye significativamente a la creación de valor para el cliente final. 3) Logística En el entorno empresarial actual, la logística no solo se limita al transporte de productos, sino que abarca una amplia gama de funciones que integran distintas áreas de la organización. Según Guerrero (2008), “es una actividad interdisciplinaria que vincula las diferentes áreas de la compañía, desde la programación de compras hasta el servicio postventa; pasando por el aprovisionamiento de materias primas; la planificación y gestión de la producción; el almacenamiento, manipuleo y gestión de stock, empaques, embalajes, transporte, distribución física y los flujos de información” (p. 26). Esta perspectiva resalta la naturaleza integral de la logística y su papel esencial en la coordinación de procesos internos, con el fin de garantizar una operación eficiente y orientada al cliente. 4) Almacenamiento y Distribución La gestión eficiente de las materias primas es fundamental para asegurar la continuidad operativa de cualquier empresa. En este contexto, Díaz (2017) sostiene que la logística “representa parte esencial dentro de la cadena y comprende un abanico de actividades que lleva a cabo la empresa para mantener las materias primas en funcionamiento y disponibles en stock” (p. 57). Esta afirmación enfatiza la importancia de mantener un flujo constante de insumos que permita evitar interrupciones en los procesos productivos, asegurando así la eficiencia y la productividad. La logística también cumple un rol clave en la creación de valor para el cliente, al asegurar que los productos estén disponibles en el momento y lugar adecuados. En este sentido, López (2023) afirma que la logística “agrega valor a un producto porque crea utilidad de tiempo (creada porque el producto está disponible para los clientes cuando lo necesitan) y utilidad de espacio (el producto está disponible para los clientes en el lugar deseado)” (p. 31). De este modo, se evidencia cómo una gestión logística eficaz puede marcar la diferencia en la experiencia del consumidor y en la competitividad de las empresas. 5) Abastecimiento Estratégico Según Heredia (2013) citado por YARANGA (2022), “se basa en el suministro continuo de materias primas y materiales directa o indirectamente a la línea de producción de la empresa” (pg. 24)
En un entorno empresarial altamente competitivo, las organizaciones buscan constantemente estrategias que les permitan diferenciarse y mantenerse vigentes en el mercado. En este sentido, Guerrero (2008) nos dice que, “partiendo de la concepción de Michael Porter sobre las ventajas competitivas que deben generar las empresas para diferenciarse de sus competidores y para mantener los clientes, se concibe la logística como una actividad que genera valor al producto, en términos de oportunidad y reducción de costos” (p. 40). Esta visión refuerza la idea de que la logística no solo cumple una función operativa, sino que también es un elemento estratégico clave para la creación de ventajas competitivas sostenibles. 8) Just in Time – JIT Es un sistema de gestión de producción y control de inventario que busca reducir al mínimo los desperdicios y los costos, produciendo solo lo necesario, en el momento justo y en la cantidad exacta. según GERRERO (2008), “El Justo a tiempo, más que un sistema de producción, es una herramienta de inventarios cuya meta es eliminar todo desperdicio. Por lo general, el desperdicio se define como todo lo que no sea el mínimo absoluto de recursos materiales, máquinas y mano de obra requeridos para añadir valor al producto en proceso” (pg. 93)
CAPITULO III: HIPOTESIS Y VARIABLES
HIPOTESIS
3.1.1. Hipótesis general La aplicación de la inteligencia artificial influye positivamente en la eficiencia de la gestión de inventarios en las MYPES cañetanas, San Vicente de Cañete, 2024. 3.1.2. Hipótesis especificas He1. La capacidad de automatización influye positivamente en la eficiencia de la gestión de inventarios en las MYPES cañetanas, San Vicente de Cañete, 2024. He2. El análisis de datos influye positivamente en la eficiencia de la gestión de inventarios en las MYPES cañetanas, San Vicente de Cañete, 2024. He3. La optimización de inventarios influye positivamente en la eficiencia de la gestión de inventarios en las MYPES cañetanas, San Vicente de Cañete, 2024.
3.2. VARIABLES
En la presente investigación se identifican dos variables principales:
- Variable independiente (X): Aplicación de la inteligencia artificial
- Variable dependiente (Y): Eficiencia en la gestión de inventarios Estas variables están constituidas por dimensiones que permiten su análisis y evaluación a través de indicadores cuantificables. Variable X: Aplicación de la inteligencia artificial Dimensiones:
- Capacidad de automatización
- Adaptabilidad
- Integración tecnológica Variable Y: Eficiencia en la gestión de inventarios Dimensiones:
- Precisión del control de stock
- Rotación de inventarios
- Costos asociados al inventario
CAPITULO IV: METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION
4.1. DISEÑO METODOLOGICO
4.1.1. Tipo de investigación Aplicada El estudio realizado se basa en una investigación de tipo aplicada, orientada a resolver problemas concretos que afectan a la sociedad o a una organización. Para ello, se apoya en la investigación básica, que brinda los fundamentos teóricos necesarios para proponer soluciones o mejoras en la calidad de vida (Escudero y Cortez, 2018). También se le conoce como investigación práctica, empírica o dinámica, y mantiene un vínculo estrecho con la investigación básica, de la cual se nutre para avanzar en sus objetivos (Valderrama, 2014). 4.1.2. Nivel de investigación El nivel de investigación del presente estudio es correlacional. Este tipo de investigación tiene como finalidad identificar y medir el grado de relación existente entre dos o más variables. En este caso, se busca determinar en qué medida la aplicación de la inteligencia artificial se relaciona con la eficiencia en la gestión de inventarios en las MYPES de San Vicente de Cañete. Este nivel permite analizar cómo el uso de tecnologías como la automatización, el análisis de datos y la optimización de inventarios, influye sobre indicadores como la precisión del control de stock, la rotación de inventarios y los costos asociados, sin manipular las variables observadas. 4.1.3. Diseño de investigación El diseño de esta investigación es no experimental de tipo transversal y de nivel correlacional. No se manipularán las variables, sino que se observarán tal como ocurren en su contexto natural. Se recolectarán datos en un solo momento del tiempo, con el objetivo de analizar la relación existente entre la aplicación de la inteligencia artificial y la eficiencia en la gestión de inventarios en las MYPES cañetanas.
Este diseño permitirá establecer el grado de asociación entre ambas variables mediante el análisis estadístico correlacional. 4.2. POBLACION Y MUESTRA 4.2.1. Población La población de esta investigación está conformada por las micro y pequeñas empresas (MYPES) del distrito de San Vicente de Cañete, durante el año 2024. Específicamente, se consideraron aquellas MYPES que gestionan inventarios como parte fundamental de sus operaciones y que presentan algún grado de implementación tecnológica, con especial interés en el uso actual o potencial de herramientas de inteligencia artificial. Esta población representa el conjunto de unidades de análisis que permite examinar la influencia de la inteligencia artificial en la eficiencia de la gestión de inventarios. 4.2.2. Muestra Arias (2012) afirma que "es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para las cuales las conclusiones de la investigación serán extensivas" (p. 48). 4.3. MEDIOS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN 4.3.1. Técnica La técnica aplicada fue el Cuestionario. El cuestionario se define por Hernández, Fernández y Baptista (2014) “una técnica estructurada de recolección de datos que permite obtener información de una muestra o población sobre hechos, opiniones o actitudes, de forma sistemática y estandarizada.” La investigación utilizó cuestionarios como técnica principal, estableciendo un método de recolección de datos que permite obtener información veraz y estructurada. Este enfoque buscó estudiar las variables a partir de preguntas específicas, utilizando instrumentos previamente diseñados y validados. A través de los cuestionarios aplicados a la población, se exploraron interrogantes vinculadas a los indicadores y variables del estudio, proporcionando resultados que se alinearon con las hipótesis planteadas. 4.3.2. Instrumento Para la presente investigación se utilizó como instrumento un cuestionario estructurado, el cual fue aplicado a propietarios y responsables logísticos de MYPES ubicadas en el distrito de San Vicente de Cañete. El instrumento fue diseñado con base en las dimensiones de las variables de estudio, siguiendo una escala tipo Likert de cinco puntos.
