Page 175 - FUNCIÓN Y SENTIDO DE LA INVESTIGACIÓN
P. 175

refereNcIaS
        Y SENTIDO DE LA INVESTIGACIÓN




               Addo-Tenkorang, R. and Helo, P. T. (2016). Big data applications in operations/supply-chain man-
                      agement: A literature review. Computers & Industrial Engineering, 101, 528-543.


               Arango, J., Castrillón, O. y Giraldo, J. (2012). Modelo de gestión de compras basado en inven-
                      tarios por demanda según nivel de servicio a partir de pronósticos de ventas. Colombia:
                      Universidad Nacional de Colombia, Manizales.

               Campos Hernández, G. E. y González Araya, M. (2007). Optimización del sistema logístico de dis-

                      tribución de producto terminado y granel de la empresa Viawines SA (tesis de doctorado).
                      Universidad de Talca (Chile). Escuela de Ingeniería Civil Industrial.
        FUNCIÓN    Chen, D. Q., Preston, D. S. and Swink, M. (2015). How the use of big data analytics affects value



                      creation in supply chain management. Journal of Management Information Systems, 32(4),
                      4-39.

               Dhar, V. (2012). Data science and prediction. Communications of the ACM, 56(12), 64-73.


               Durán, Y. (2012). Administración del inventario: elemento clave para la optimización de las utili-
                      dades en las empresas. Visión Gerencial, (1), 55-78.

     174       Garza, R. y González, C. (2004). DRSoft: un soporte computacional para el diseño de rutas de

                      distribución. Investigación Operacional, 25(3), 260-269.

               Gunasekaran, A., Papadopoulos, T., Dubey, R., Wamba, S. F., Childe, S. J., Hazen, B. and Akter,
                      S. (2017). Big data and predictive analytics for supply chain and organizational perfor-
                      mance. Journal of Business Research, 70, 308-317.


               Hazen, B. T., Boone, C. A., Ezell, J. D. and Jones-Farmer, L. A. (2014). Data quality for data sci-
                      ence, predictive analytics, and big data in supply chain management: An introduction to the
                      problem and suggestions for research and applications. International Journal of Production

                      Economics, 154(C), 72-80.

               Hazen, B. T., Skipper, J. B., Ezell, J. D. and Boone, C. A. (2016). Big Data and predictive analytics
                      for supply chain sustainability: A theory-driven research agenda. Computers & Industrial
                      Engineering, 101, 592-598.


               Kumari, M. and Godara, S. (2011). Comparative study of data mining classification methods in
                      cardiovascular disease prediction 1. International Journal of Computer Science and Tech-
                      nology, 2, 304-308.
   170   171   172   173   174   175   176   177   178   179   180