Cuantificación del error humano en la cadena de suministro: caso de estudio en los servicios de transporte terrestre

• Saavedra-Robinson, Luis ^[1] ; Páez-Sarmiento, Sergio ^[1] ; Ramírez, Jhon F. ^[1]
  1. [1] Pontífica Universidad Javeriana

     Pontífica Universidad Javeriana

     Colombia

     
• Localización: Revista UIS Ingenierías, ISSN-e 2145-8456, ISSN 1657-4583, Vol. 19, Nº. 4, 2020 (Ejemplar dedicado a: Revista UIS Ingenierías), págs. 287-300
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Human error assessment in supply chain: case study in road transport services
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• Resumen
  • español

    Esta investigación presenta un acercamiento desde la ergonomía cognitiva en la determinación del error humano en el sector logístico, particularmente para el caso del transporte terrestre de carga. Para ello se aplicaron los métodos de Systematic Human Error Reduction and Prediction Approach – SHERPA y Success Likelihood Index Method – SLIM en tres empresas participantes del estudio. Se identificaron errores en la generación del costo del servicio (T1), en el ingreso de datos del servicio (T2), en la notificación a los clientes de las novedades del servicio (T3) y en la preparación de la documentación para los conductores (T4). Se cuantificaron los errores cuya probabilidad de ocurrencia oscilaron entre un 24,8% y 34,2%. Se determinó la fiabilidad de cada error como un sistema independiente, en cuyo caso el resultado arrojado para las tareas T1, T2 y T3 fue del 80% y del 75% para T4.

  • English

    This research presents an approach from cognitive ergonomics in human error for logistics sector, particularly in the case of land freight transport. For this, the Systematic Human Error Reduction and Prediction Approach – SHERPA, and Success Likelihood Index Method - SLIM methods were applied in three companies participating. Errors were identified in the generation of the cost of the service (T1), in the entry of service data (T2), in notifying customers of the news of the service (T3) and, preparation of the documentation for the drivers (T4). Errors whose probability of occurrence ranged from 24.8% to 34.2% were quantified. The reliability of each error was determined as an independent system in which case the result for tasks T1, T2 and T3 was 80% and 75% for T4.