La presente investigación fue realizada con el fin de presentar la aplicación de Cadenas de Markov para pronósticos de ventas en una empresa especializada en la producción industrial de agua embotellada. Para ello, se emplearon Cadenas de Markov para analizar y pronosticar las ventas de sus tres productos diferentes para los próximos tres meses. Los datos reflejan las ventas representadas en los estados de la matriz de transición y la modelación de series de tiempo de primer orden, presentando la matriz de probabilidad de transición de un paso. Los resultados experimentales destacan la viabilidad de este método en comparación con enfoques clásicos de pronósticos, estableciéndolo como una opción práctica y de aplicación sencilla para la empresa en cuestión.

Las economías de susbsistencia generalmente en países en vías de desarrollo, como las del sector agrícola requieren de mecanismos, herramientas y modelos que fomenten el aprovechamiento de la ventaja comparativa para convertirla en competitiva, lo que requiere de un trabajo conjunto por todos los actores intervenientes en el proceso. En ese camino la cadena productiva como un modelo de negocio que reúne a todos los agentes económicos desde la producción hasta la comercialización de un producto, tiene la finalidad de aunar esfuerzos y atender a la demanda local como internacional para lograr objetivos comunes como el aumento de ingresos, posicionamiento en el mercado, mejorar condiciones de vida entre otros. Es por ello que la presente investigación mediante la planta forestal cuyo nombre científico es caesalpina spinosa y nombre coloquial taya o tara, evalúa la pertinencia de establecer la dinámica de la cadena productiva, demostrando cuantitativamente que es viable. El estudio tiene un enfoque mixto y es de nivel exploratorio, descriptivo y correlacional. Caracteriza a todos los eslabones y propone la organización y formalización de la cadena respectivamente para potenciar el producto generando valor agregado en cada instancia.

This study focuses on examining the impact of stress on job performance in the public sector globally during the period from 2021 to 2024. Using the PRISMA methodology, a systematic review of the literature was carried out, selecting 118 documents from the 50 found. The results highlight a significant association between stress and job performance, identifying work overload and adverse working conditions as main factors. The discussion of the findings emphasizes the importance of implementing measures to mitigate stress and improve the work environment, which could lead to substantial improvements in organizational performance. It is concluded that addressing work stress is crucial to promoting health and effectiveness in the public sector globally, highlighting the need for work policies and practices that prioritize employee well-being. In summary, this study highlights the urgency of preventive and intervention actions to optimize work performance and guarantee the mental health of public sector workers.

Las MiPyME de productos de limpieza representan el 56% de la Economía, el 60% desconoce las políticas ambientales, sólo el 11.4% capacita a sus empleados, por lo que se analizó la oferta y demanda de productos de limpieza para mejorar el proceso de comercialización, el objetivo es proponer un modelo de comercialización para productos de limpieza innovadores a través del emprendimiento, se utilizó la metodología Bronfenbrenner y el método de la encuesta, los resultados arrojaron que el 76% de las MiPyME están interesadas en ofrecer productos de limpieza con material reciclado, por lo tanto el modelo propuesto permite mejorar el funcionamiento de la MiPyME en un 80%.

Currently, the construction industry in Peru faces low levels of productivity and notable resistance to digital transformation, factors that restrict its growth. The lack of digitalization translates into errors in costs, delays and poor decision making, however, the integration of technologies such as Building information Modeling (BIM), the internet of things (loT) and Big data that could revolutionize this sector. These tools not only improve efficiency and sustainability, but also optimize project planning and management. BIM simplifies collaboration in design and construction, creating digital models that support decision making. On the other hand, the LoT allows the interconnection of devices for real-time monitoring and resource management, likewise, Big Data provides valuable information for optimization and predictive maintenance, on the other hand, artificial intelligence offers solutions such as machine, predictive analysis, learning and Deep learning that improve efficiency and reduce costs. Artificial intelligence also improves building design to reduce environmental impact and increase energy efficiency. Sustainable construction in Peru focuses on reducing the environmental impact and therefore improving efficiency in the use of resources, which includes the use of ecological materials, the digital transformation of artificial intelligence are key to overcoming challenges and taking advantage of opportunities in this area...