| Revista: | Realidad, datos y espacio. Revista internacional de estadística y geografía |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000526654 |
| ISSN: | 2007-2961 |
| Autores: | Matus Carballo, Edgar Manuel1 Jiménez Bandala, Carlos Alberto2 |
| Instituciones: | 1Universidad La Salle, Ciudad de México. México 2Universidad de Quintana Roo, Chetumal, Quintana Roo. México |
| Año: | 2022 |
| Periodo: | Oct |
| Volumen: | 13 |
| Número: | 3 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Las empresas de la industria automotriz (IA) tienden a imitar entre sí prácticas organizacionales que no siempre son exitosas. El administrador o cualquier otro agente debe decidir tan rápido que no puede discernir cuál práctica imitar para llegar al éxito. Esta investigación tiene por objetivo identificar las prácticas exitosas entre empresas de la IA a partir del uso de la información de los Censos Económicos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Se realiza a partir de un análisis de agrupamiento de datos o clusterización que incluyó a 2 934 unidades económicas evaluadas en 162 indicadores que pertenecen a seis dimensiones: Finanzas, Recursos humanos, Investigación y desarrollo, Innovación tecnológica, Innovación de gestión y Producción. El éxito fue medido mediante seis indicadores relacionados con el crecimiento, rentabilidad y supervivencia. Los resultados identificaron 52 factores comunes entre las unidades económicas más exitosas, la mayoría relacionados con finanzas. El trabajo demuestra la importancia de los datos censales y la inteligencia artificial para tomar mejores decisiones |
| Resumen en inglés | Companies in the automotive industry (AI) tend to imitate organizational practices that are not always successful. The manager or any other agent must decide so fast that he/she cannot discern which practice to imitate in order to be successful. This research aims to identify successful practices among AI firms using information from the Economic Census of the National Institute of Statistics and Geography. It is carried out from a data grouping or clustering analysis that included 2,934 economic units evaluated on 162 indicators belonging to six dimensions: Finance, Human Resources, Research and Development, Technological Innovation, Management Innovation and Production. Success was measured by six indicators related to growth, profitability and survival. The results identified 52 common factors among the most successful economic units, most of them related to finance. The work demonstrates the importance of census data and artificial intelligence in making better decisions |
| Disciplinas: | Demografía, Economía |
| Palabras clave: | Censos y estadísticas, Empresas, Isomorfismo organizacional, Método de conglomeración, Sector automotriz, Censos económicos, Clusterización, México |
| Texto completo: | https://rde.inegi.org.mx/index.php/2022/10/13/uso-de-los-censos-economicos-para-la-deteccion-de-factores-de-exito-en-las-empresas-de-la-manufactura-automotriz-mediante-modelos-de-cluster/ |
