[en] Production processes, including acquisition of new technologies and supply chain, require the analysis of many variables for generating models in order to facilitate the decision-making process. However, the analysis of all variables is very difficult and requires too much time; therefore, in this thesis, possible techniques to deal with this problem are analyzed, and five multivariate models case studies are reported. Two models are structural equation models applied to the supply chain for wine production in La Rioja (Spain), where variables such as procurement, demand uncertainty and the importance of human factors are discussed. The information comes from 64 surveys applied to companies from that region, and the results highlight the importance of good relations with suppliers and customers, as well as knowledge management within the company. Two other multivariable models come from two independent studies in the maquiladora industry established in Ciudad Juarez (Mexico). In the first model the information comes from a survey applied to 144 managers applying Just in Time, which contained 31 benefits indentified in the literature that are obtained after their implementation. Through a factor analysis by principal components method and varimax rotation, results indicate that only four factors can explain 67.27% of total variability of all analyzed benefits, which are: inventory management, production process, human factors and economical benefits. In the second case of this sector, a structural equation model is reported, which analyzes the innovation and new product development process in this sector when demand from subsidiaries decreases. The information comes from 17 surveys applied to managers and the model integrates the product, production process and organization characteristics with the benefits obtained by companies and customers. The results indicate that these independent variables explain 31% of the variability of financial benefits. Finally, in the fifth case here reported a multi-criteria and multi-attribute model for evaluate and select an agricultural tractor in Colima (Mexico) appears. Six variables are integrated in the model: the initial cost, liters of fuel used per hour, operator safety, maintainability, and after-sales service. The AHP technique is used for weighting the attributes evaluated, and TOPSIS is used to select an alternative from a set of six. It has been demonstrated by this case studythat the model is easy to use: it does not require the use of specialized software and are farmers themselves who made the evaluation process.

[es] Los procesos de producción, incluidos la adquisición de nuevas tecnologías y cadena de suministro, requieren el análisis de muchas variables para la generación de modelos que faciliten el proceso de toma de decisiones. Sin embargo, el costo del análisis de todas las variables es muy alto y requiere demasiado tiempo, por lo que en esta tesis se analizan posibles técnicas para abordar ese problema, y se reportan cinco modelos multivariables de casos de estudio. Dos de ellos son modelos de ecuaciones estructurales aplicados a la cadena de suministro del vino en La Rioja (España), donde se analizan variables, tales como la proveeduría, incertidumbre de la demanda y la importancia de los factores humanos. El análisis proviene de una encuesta aplicada a 64 empresas del sector vitivinícola de la región y los resultados destacan la importancia de las buenas relaciones con proveedores y clientes, así como de la administración del conocimiento al interior de la empresa. Otros dos modelos multivariables provienen de dos estudios independientes realizados en la industria maquiladora establecida en Ciudad Juárez (México). En el primero se reportan los resultados de una encuesta aplicada a 144 empresas que implementan Justo a tiempo, la cual contenía 31 beneficios de su aplicación identificados en la literatura. Mediante un análisis factorial por el método de componentes principales y con rotación varimax se ha encontrado que solamente cuatro factores pueden explicar el 67.27% de la variabilidad de todos los beneficios, los cuales son: administración de inventarios, proceso de producción, factores humanos y beneficios económicos. En el segundo caso de este sector se reporta un modelo de ecuaciones estructurales que analiza el proceso de innovación y desarrollo de nuevos productos en ese sector cuando la demanda de las filiales disminuye. La información proviene de una encuesta aplicada a 197 gerentes y se relacionan las características del producto, del proceso de producción y de la organización con los beneficios obtenidos por las empresas y los clientes. Los resultados indican que dichas variables independientes explican el 31% de la variabilidad de los beneficios obtenidos. Finalmente, en el quinto caso se reporta un modelo multicriterio y multiatributos para evaluar y seleccionar un tractor agrícola en el estado de Colima (México). En el modelo se integran seis variables: el costo inicial, los litros de combustible usados por hora, la seguridad del operador, la mantenibilidad y el servicio postventa. Se usa la técnica AHP para obtener la ponderación de los atributos evaluados y TOPSIS para seleccionar una alternativa. Se ha demostrado mediante un caso de estudio que el modelo es fácil de usar, no requiere el uso de software especializado y son los propios agricultores los que realizan la evaluación.