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library(tidyverse)
library(paletteer)

Entregable 1

Importing the databases

exports_data <- read_excel("mx_exportacion_autos.xlsx")
empleados_form <- read.csv("form_rh_datos.csv")
bajas <- read.csv("form_rh_bajas_datos.csv")
autopartes_mexico <- read.csv("mex_exports_autoparts.csv")
exportacion_mexico <- read_excel("mx_exportacion_autos.xlsx")
US_AUTOPARTS <- read_excel("US_Auto_Parts_Industry.xlsx")
US_Auto1 <- read.csv("Exports_Autoparts.csv")
production_data <- read_excel("mx_produccion_autos.xlsx")

Resumen Form

FORM es una empresa dedicada a la elaboración de empaques a base de cartón corrugado para el almacenamiento de autopartes (y otros productos), siempre buscando generar valor agregado a la cadena de suministro de sus clientes. La empresa ha demostrado una gran capacidad para especializarse en su área de negocio, logrando con los años resolver los problemas de urgencia, así como innovar para mantenerse competitivos. Lo anterior ha sido clave para su estrategia, ya que una parte de su cartera ha llegado debido a la necesidad pronta de un empaque adecuado para sus autopartes, así como el resto por las altas opiniones que han obtenido por su servicio. Dentro de la industria automotriz que es su principal operación, FORM se enfoca en los materiales de interior, así como con los componentes de electrónica.

Al responder a las necesidades únicas de cada cliente, FORM más que contar con un modelo estándar para todos sus empaques, utiliza su modelo de servicio único llamado “La Ruta de Empaque”, en el cual primero se tiene un entendimiento más allá del empaque, con una identificación de oportunidades de ahorro y eficiencia, seguido del desarrollo del prototipo y servicio a la medida, para finalizar con la producción, suministro y servicio. A pesar de ser una empresa mediana/chica, se conforma por un equipo de trabajo que se caracteriza por ser eficientes y bastante pro-activos. La organización se conforma de la siguiente forma: 6 ingenieros, 30 en administración y 100 en operativos alrededor de sus diferentes matrices. Sus dos líneas de negocio están enfocadas en el retornable y el cartón. Además, sus principales proveedores son 5 por lo que son altamente dependientes de ellos.

FORM también destaca por contar con una cartera de clientes internacionales (desde Estados Unidos hasta China y Japón), por lo que se podría decir que son una empresa exportadora (ocupando principalmente el incoterm FOB). Recientemente, Tesla Inc. se convirtió en uno de sus más grandes clientes y posibles aliados en un futuro. Hoy en día FORM tiene algunas estrategias en mente para diversificar su cartera de clientes, por ejemplo, la venta de software para realizar los diseños de empaque in-house por medio de un modelo de suscripción. También tienen miras en otras industrias como la aeroespacial y la de equipo médico.

La empresa actualmente cuenta con dos principales objetivos:

  1. La tecnificación y digitalización de la mayoría de su producción, buscando desarrollar la capacidad de tomar mejores decisiones con la ayuda de los datos y que estos los puedan auxiliar a mejorar sus tiempos de operación, así como tener una mejor adaptación al mercado de San Antonio, Texas.

  2. Revolución en la cultura y clima organizacional dentro de la misma empresa, además de lograr crear un sentido de pertenencia para todos los colaboradores dentro de sus diferentes matrices. FORM tiene como objetivo identificar el perfil del empleado ideal y poder replicar parámetros que los ayude a encontrar más candidatos que compartan las especificaciones de su visión de empleado ideal.

Estrategias que proponemos como equipo de trabajo

Comercial

  • Identificar los principales competidores, así como posibles clientes en la zona de San Antonio y el cluster automotriz en Texas.
  • Crear un dashboard de indicadores que apoyen el esfuerzo de ventas haciendo más profesional el acercamiento al cliente.
  • Generar un reporte de business intelligence del cluster de la región México-Texas que llegue a modelar y predecir el crecimiento o las oportunidades de la industria.
  • Proponer la expansión de cartera de clientes en industrias fuera de la automotriz que puedan generar el mismo (o más) valor económico a la organización.
  • Desarrollar un estudio para identificar los principales requerimientos que los clientes lleguen a pedir a todos sus proveedores (ISO, GPTW, etc).

Antecedentes de la empresa

Visión:

“En 2033 seremos una de las cinco mejores compañías de México que generan valor dentro de la cadena de suministro de las industrias que más valoran la forma en la que se protegen y trasladan las cosas” (Form, 2021).

Misión:

“Transformar nuestro entorno y resolver retos industriales de nuestros clientes a través de la colaboración, provocando nuevas oportunidades que potencian nuestro modelo de negocio, para alcanzar nuestros ideales” (Form, 2021).

Objetivos Estratégicos:

Análisis de las áreas de la empresa

Recursos Humanos

ggplot(data=empleados_form,aes(x=SALARIO.DIARIO.IMSS))+
  geom_histogram(fill="skyblue", bins=10, colour="black",linewidth=0.5) + theme_bw() + 
  ggtitle("Salarios Diarios")+
  xlab("Salario")+
  ylab("Número de empleados")+
  ggeasy::easy_center_title() +
  scale_x_continuous(labels=function(n){format(n, scientific = FALSE)})

100 de los 130 colaboradores que conforman FORM ganan entre 150 y 180 pesos diarios, encontrándose debajo salario mínimo establecido el pasado diciembre por la Secretaría de Trabajo y Previsión Social, el cuál es de 207.44 MXN diarios. (Gobierno de México, 2023).

dias_trabajados <- select(bajas, GENERO, DIAS.LABORADOS)  

#Crea un nuevo DF y le asigna las variables que se necesitan
dias_trabajados <- group_by(dias_trabajados,GENERO)         

#Agrupa las observaciones por genero 

dias_trabajados <- summarize(dias_trabajados, dias=sum(DIAS.LABORADOS,na.rm=TRUE ))   #Suma los días trabajados por genero
dias_trabajados<- filter(dias_trabajados,(GENERO=="MASCULINO" | GENERO=="FEMENINO"))  #Filtra los generos 

dias_trabajados     #muestra los resultados
## # A tibble: 2 × 2
##   GENERO     dias
##   <chr>     <int>
## 1 FEMENINO   8284
## 2 MASCULINO  8694
dias_trabajados <- select(bajas, GENERO, DIAS.LABORADOS)

# Count the original observations per gender
observation_counts <- bajas %>%
  group_by(GENERO) %>%
  summarise(original_count = n())

dias_trabajados <- group_by(dias_trabajados, GENERO) %>%
  summarize(dias = sum(DIAS.LABORADOS, na.rm = TRUE))

dias_trabajados <- left_join(dias_trabajados, observation_counts, by = "GENERO")

dias_trabajados$label_pos <- dias_trabajados$dias / 2

ggplot(dias_trabajados, aes(x = GENERO, y = dias)) +
  geom_bar(stat = "identity", aes(fill = GENERO)) +
  ggtitle("Dias trabajados por genero") +
  theme_minimal() +
  geom_text(aes(label = paste("Days:", dias, "\nCount:", original_count), y = label_pos), vjust = -0.5, size = 3)

Aunque haya más mujeres que hombres, la suma de días trabajados por mujeres es menor que la de los hombres, esto quiere decir que por mujer se trabaja menos. El promedio es de 58.9 días trabajados por mujeres y 89.6 días trabajados por hombres. Puede existir el caso de que el ambiente laboral, las condiciones de trabajo o la naturaleza del trabajo haga que las mujeres duren menos en la empresa.

#Histograma por PUESTO

department_summary <- bajas %>%
  group_by(PUESTO) %>%
  summarize(Frequency = n()) %>%
  arrange(desc(Frequency)) # Ordenar de mayor a menor frecuencia

ggplot(department_summary, aes(x = reorder(PUESTO, -Frequency), y = Frequency, fill = PUESTO)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = Frequency), vjust = -0.5, size = 3) +  
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
  labs(title = "Position Frequency Chart", x = "Position", y = "Frequency")

La mayor cantidad de bajas se registran en ayudantes generales, puede ser un indicador para observar los beneficios de esta área. Talvez la empresa no tegna salarios competitivos para sus empleados.

#Histograma por ÁREA
department_summary2 <- bajas %>%
  group_by(DEPARTAMENTO) %>%
  summarize(Frequency = n()) %>%
  arrange(desc(Frequency))  # Ordenar de mayor a menor frecuencia

ggplot(data = department_summary2, aes(x = reorder(DEPARTAMENTO, -Frequency), y = Frequency, fill = DEPARTAMENTO)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = Frequency), vjust = -0.5, size = 3) +  # Agregar etiquetas
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_blank()) +  # Esta línea oculta las etiquetas del eje x
  labs(title = "Department Frequency Chart", x = "Department", y = "Frequency")

La mayor cantidad de bajas se registran en departamentos en donde el trabajo es muy manual. Sería de valor investigar las condiciones laborales en estas áreas y cómo hacer que el ambiente y condiciones sean más atractivas para retener al talento.

#Solterx o casadx 
genero<-  select(bajas, GENERO, ESTADO.CIVIL)   #Asigna a un nuevo objeto un DF con el género y estado civil
salarios <- genero %>%                          #se asigna a un objeto, las variables filtradas por masculino y femenino 
  filter(GENERO %in% c("MASCULINO", "FEMENINO")) 

ggplot(data = genero, aes(x = ESTADO.CIVIL, fill = GENERO)) +   #Se adignan valores a la gráfica
  geom_bar(position = "dodge") +                                #se indica que tipo de gráfico se busca 
  labs(title = "Gender Distribution by Marital Status",         #se asignan títulosa los ejes 
       x = "Marital Status", y = "Count") +
  theme_minimal()                                               #se asigna el tema para el gráfico 

La mayoría de bajas se registraron en empleados solteros o en unión libre. Habla mucho de la necesidad económica que tenían cuando entraron ya que probablemente no tengan familia, valdría la pena comparar este dato con las edades y cruzar el estatus socio económico para encontrar mas insights

Comercial y Servicio al Cliente (Delivery Plan y Delivery Performance)

La metodología seguida por la empresa para lograr un exitoso proceso comercial es la siguiente:

  1. Conocimiento Integral del Proyecto
  2. Revisión y valoración de Proyectos Prioritarios
  3. Desarrollo de alternativas y cotizaciones
  4. Prototipo y pruebas
  5. PO y Golden Sample.

Alcance:

La expertización del proyecto solicitado por cada cliente hasta el desarrollo creativo de este, incluido todo lo que pueda ser una mejora en cuestiones de costos de producción y logísticos, hasta finalmente llegar a la recepción de orden de compra.

Delivery plan:

Plasmar las entregas con cantidad y fecha con el cliente, asi como la proyección a futuro.

Delivery Performance:

Resultado de lo establecido en el Delivery Plan.

Producción

Objetivo: Establecer la metodología adecuada para verificar al producto y la orden durante todas las etapas del proceso conforme a los criterios de aceptación y calidad establecidos, para que estos puedan ser liberados por los responsables del proceso.

Alcance Lo anterior es aplicado no solo al producto terminado, sino a todos los pasos conformes del proceso productivo.

Desempeño reciente

Con más de 10 años de presencia en México, FORM ha logrado posicionar su modelo y oferta de negocio como una de las más competitivas y atractivas para los clientes. Poco a poco la organización ha perfeccionado la forma en la que operan en la industria, llegando al punto de crear su propio método de trabajo llamado “The FORM Way”. El anterior busca promover una forma de colaboración entre la organización y sus clientes para trabajar en mutua cooperación para el cumplimiento de tiempos de entrega, reducir costos totales y reducir posibles paros en la línea de producción.

Pero, ¿cómo ha sido su desempeño en tiempo recientes? De acuerdo a la información proporcionada, actualmente FORM se encuentra realizando los primeros trabajos con su cliente más importante, Tesla INC. Se considera como el más importante debido a que la empresa recientemente acaba de terminar la construcción de la Gigafactory en Austin, Texas y ha anunciado la siguiente expansión a Santa Catarina, Nuevo León. Además de la fábrica, una serie de proveedores específicos de Tesla también llegan a la región, siendo ambos hechos una gran oportunidad de negocio para FORM. Otro hecho reciente fue la expansión de la empresa hacia San Antonio, Texas. Esto con la finalidad de explorar nuevos mercados y acercarse a sus clientes automotrices de la región. Dicha expansión ha favorecido enormemente el desempeño de FORM ya que su logística y operación se ven beneficiadas por tener una posición estratégica colocada entre ellos y sus clientes.

Contexto de la industria

Análisis de la industria automotriz en México:

Automotriz

La industria automotriz se ha convertido en unos de los pilares más importantes en la economía mexicana, considerada la industria clave que traerá a México mayores oportunidades para la relocalización de cadenas de suministros globales. Como el séptimo fabricante de vehículos del mundo y el primero en Latinoamérica, los efectos económicos de la industria son inminentes, siendo la industria que más genera ingresos al año, por encima del sector financiero.

ggplot(production_data, aes(x=production_data$Ano, y=production_data$Cantidad)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill="#FFDEAD") + scale_fill_grey() +
  labs(title = "Produccion de Autos en Mexico", subtitle = "Cantidad producida de automoviles en Mexico por ano",
     caption = "Source: INEGI", x = "Ano", y = "Cantidad")+
  scale_y_continuous(labels=function(n){format(n, scientific = FALSE)})

Según Statista la industria automotriz presenta un CAGR pronosticado de 6,4% de los años 2020 a 2026, Es una de las industrias con más potencial de crecimiento y aunque tuv un decremento en los últimos años gráficados, por cuestiones económicas, políticas y en general la demanda de autos, se espera que la producción nacional se recupere en los proximos años

exportacion_mex <- exportacion_mexico %>% filter(Cantidad>6000)

ggplot(exportacion_mex,aes(Ano))+
  geom_bar(aes(fill=exportacion_mex$`País destino`),width=0.5)+
  labs(x="Pais Destino", y="Cantidad", title="Exportaciones de automoviles",subtitle="Top 5 Paises que reciben mayor numero de exportaciones de automoviles", caption = "Source: INEGI",fill="Pais")+
    scale_fill_brewer(palette = "Paired")

ggplot(exportacion_mex,aes(exportacion_mex$Ano))+
  geom_bar(aes(fill=exportacion_mex$`País destino`),width=0.5)+
  labs(x="Pais Destino", y="Cantidad", title="Exportaciones de automoviles",subtitle="Top 5 Paises que reciben mayor numero de exportaciones de automoviles",caption = "Source: INEGI",fill="Pais")+
    scale_fill_brewer(palette = "Paired")+
  facet_wrap(~exportacion_mex$`País destino`)

Estados Unidos es el mayor socio comercial en la industria automotriz. El near-shoring ha sido una de las mayores ventajas que permite que en México haya una fuerte cantidad de armadoras que represantan una parte significativa del PIB.

Autopartes

La industria de autopartes en México mostró un crecimiento del 16.71% con respecto a enero-mayo del año 2022, proyectándose un valor de producción de autopartes de 115,802 millones de dólares para este 2023. Las cinco principales autopartes producidas en el territorio mexicano están relacionadas con partes eléctricas , seguido por transmisiones y embragues, asientos automotrices, partes para motor y suspensión y dirección (Garcia Lopez, 2023).

ggplot(autopartes_mexico, aes(x=region, y=trade_value)) + geom_boxplot(color="#2E8B57", fill="seagreen2", alpha=0.2) +
  labs(title="Exportación de Autopartes por Region",subtitle="Regiones de Mexico mas exportados de autopartes",caption="Source:INEGI", x = "Region", y="USD Trade Value")+
  scale_y_continuous(labels=function(n){format(n, scientific = FALSE)})

Los clusters de autopartes en México se concentran en la parte centro y norte creando un corredor que va desde la rejión del bajío hasta texas. En esta región se encuentran tanto armadoras como fabricantes de autopartes.

ggplot(autopartes_mexico, aes(x=year, y=trade_value)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill="violetred2") + scale_fill_grey() +
  labs(title = "Trade Value de autopartes", subtitle = "Valor de autopartes exportadas por ano",
     caption = "Source: INEGI", x = "Ano", y = "USD Trade Value")+
  scale_y_continuous(labels=function(n){format(n, scientific = FALSE)})

Análisis de la industria automotriz en E.U.A:

Automotriz

En Norteamérica, los Estados Unidos históricamente siempre han sido líderes en el ámbito de la producción de automóviles. Contando con una amplia cartera de empresas automotrices, a lo largo de los años ha logrado posicionarse como uno de los principales productores a nivel mundial, solo por debajo de China en tiempos recientes. “Su mercado interno (el de China) eclipsa a cualquier otro, vendiendo 27 millones de autos el año pasado, en comparación con 13,75 millones de autos y camiones ligeros en los EE. UU. […]” (Ferris, Posaner, 2023).

#GRAFICA DE BARRAS TOP 5 PAIS EXPORTACION 
dato_eliminar <- "WORLD"
PAISES_TOP <- arrange(US_AUTOPARTS, desc(2021)) %>% 
  head(6)
PAISES <- subset(PAISES_TOP, Country != dato_eliminar)
PAISES <- PAISES[order(PAISES$"2021"), ]
colores <- c("indianred1", "lightblue", "darkseagreen4", "lightpink1", "sienna1")
ggplot(PAISES, aes(x = reorder(Country, -PAISES$"2021"), y = PAISES$"2021", fill = Country)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 0.4, position = "dodge") +
  scale_fill_manual(values = colores) +
  labs(x = "Pais", y = "Valor", title = "TOP 5 Paises con exportaciones") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + scale_y_continuous(labels = scales::comma)

México se posiciona como el principal exportador del ramo automotriz. Es más barato producir autos en México sin embargo, el mercado americano es más grande y por su cercanía, México se ha convertido en un punto de interés de producción de autos.

#GRAFICA DE BARRAS exportaciones autopartes US
AutoPartes_TOP10 <- arrange(US_Auto1, desc(X2021)) %>% 
  head(10)
Auto_Partes <- arrange(US_Auto1, desc(X2021))
ggplot(AutoPartes_TOP10, aes(x = reorder(Auto_Part, -X2021), y = X2021)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "palegreen4") +
  labs(x = "Auto Partes", y = "2021 Data", title = "Exportacion de Auto Partes US en 2021 (TOP 10)" ) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma)

FODA Cruzado

FACTORES INTERNOS Y EXTERNOS Fortalezas
- Personalización de acuerdo a sus necesidades-tecnología.
- Alta calidad en cada uno de sus productos
Debilidades
- Capacidad de producción limitada a la demanda actual.
- Dependen de proveedores clave
Oportunidades
- Demanda alta de carros, importación en EU.
- Crecimiento del mercado global.
- Los cambios a las regulaciones de la industria benefician.
a las empresas con sostenibilidad.
F+O
Gracias a la personalización que tiene FORM pueden aprovechar
el crecimiento del mercado global así
como ver la oportunidad de entrar a otra industria además de la automotriz
D+O
Comprar maquinaria extra para tener mayor
capacidad de producción y así poder cubrir
parte de la demanda si perder su alta calidad
Amenazas
- Aumento en la competencia.- Rapidez en cuanto al crecimiento tecnológico
F+A
A pesar de que haya un aumento en la competencia que tieneFORM, la empresa sigue buscando día con día mejorar
sus procesos, buscar nuevas tecnologías que ayuden a hacer los
procesos más eficientes y de alta calidad
D+A
Gracias a que hay un rápido crecimiento tecnológico
aunque también sea una amenaza ya que hay que estar
actualizados con mayor frecuencia puede ayudar al
aumento de sus proveedores y no tenga algun
problema a largo plazo.

PESTLE

Político
Acuerdo para suspender inspecciones al autotransporte en Puente Colombia
- “El gobernador de Nuevo León, Samuel García Sepúlveda, firmó un Memorándum de
Entendimiento con su homólogo de Texas, Gregory W. Abbott, con ello, se suspenden las
inspecciones del transporte de carga cruce por el puente Colombia”(Flores, 2022)
México nacionaliza el Litio
- “El presidente Andrés Manuel López Obrador ha firmó un decreto para nacionalizar este
mineral estratégico en un acto en la localidad de Bacadehuachi, donde se encuetra la mayor
reserva del metal en el territorio. Su objetivo es evitar que países extranjeros como Rusia,
China o Estados Unidos exploten sus reservas.”
Económico
Exportaciones automotrices crecieron en el 2022

- “Comparando 2022 con 2021, las exportaciones automotrices mexicanas incrementaron su
proporción en el total de exportaciones de productos de México de 28.3 a 28.6% y dentro de las
ventas externas manufactureras su cobertura pasó de 32.1 a 32.5 por ciento.”(Morales, 2023)


Alza de la moneda peso contra el dólar

- ”Las tasas de interés derivadas fundamentalmente de la inflación, que vislumbrarse desde
febrero del año 2022 hasta la fecha, obligaron a los bancos centrales a iniciar la aplicación de
una serie de políticas monetarias de corte restrictivo.” (Armas, 2023.
Social
Preocupación por el precio de los vehículos eléctricos
- “Un reporte de Deloitte señala que a medida que los consumidores en los Estados Unidos y otros
mercados globales que se vuelven más flexibles a los cambios en el sector automotriz, las
preocupaciones sobre el costo y la confianza aún afectan el avance de los vehículos eléctricos”

Refacciones inexistentes y de alto costo
- “Una familia de Florida vivó una experiencia traumática con la compra de un auto eléctrico que
costó $11,000, cuando requirió batería de reemplazo costaba $14,000 dólares, $3,000 más de lo
que costó el auto originalmente”
Tecnológico
Refinería de litio en Texas desarrollada por Tesla

- Tesla tiene como objetivo producir suficiente litio de grado de batería en la refinería para fabricar
un millón de vehículos por año y producir más litio que el resto de la capacidad de refinación
de América del Norte combinada allí.” (Kolodny, 2023).
Kia fabricará su nuevo modelo híbrido eléctrico K3 en Pesquería, Nuevo León

- “El fabricante automotriz coreano, KIS, anunció de forma oficial la despedida del modelo KIA
Rio de las líneas de producción de su planta en Pesquería, Nuevo León, el próximo mes de
septiembre. El modelo éxito de ventas en México, será reemplazado por un nuevo vehículo
subcompacto, el KIA K3, que comenzará a producirse y comercializarse en octubre” (Cluster Industrial, 2023)
Legal
Se cumple con el VCR establecido en el T-MEC

- “La industria de autopartes en México ha conseguido alcanzar los nuevos límites del”Valor de
Contenido Regional” establecidos en el paso mes de Julio. Es importante destacar que aumentar el
VCR se presenta como un factor positivo para los proveedores de autopartes en México, pues
demuestra que existe un interés en la región para la fabricación de autos. (Andrade, 2023)

Zonas de vehículos de bajas emisiones (España)

- “Se trata de una normativa que ha entrado en vigor en España en la que se busca que las personas que
tienen un vehículo antiguo renueven o dejen de utilizar su auto para reducir las emisiones de CO2.
Esta ley, de ser replicada en otros países de Europa(y evidentemente en el resto del planeta) podría
representar un severo cambio en las compras de vehículos,puesto que para muchas personas este es un
gasto que no pueden tener, buscando otras alternativas de movilidad como es el transporte público
o uso de apps de transporte.”.(Cerillo, 2022)
Ecológico
Prohibición de venta de autos de gasolina en el 2035 en California

- ” El objetivo de la medida es reducir de forma drástica las emisiones de dióxido de carbono en las
próximas dos décadas y quienes la impulsaron ya hablan de que supondrán toda una revolución de la
industria automotriz del país.” (Ventas, 2023)

Plan industrial del Pacto Verde

- “El Plan Industrial del Pacto Verde Europeo” presentado por la Comisión Europea el pasado 1 de febrero
pretende mejorar la competitividad de la industria europea neta cero y apoyar la transición rápida hacia
la neutralidad climática. Muchos de los principales líderes industriales pasarán por Expoquimia del 30 de  
mayo al 2 de junio y darán su visión sobre el nuevo marco regulatorio.”

Entregable 2

Explorar, desarrollar, y describir la estrategia de comercialización de FORM en la región de San Antonio, TX. La estrategia de comercialización incluye productos actuales (empaque de cartón para la industria automotriz) y/o diversificación de productos (por ejemplo, industria aeroespacial, médica, alimentos, etc.).

A partir de las diferentes bases de datos compartidas por la empresa FORM y las industrias relacionadas con dicha empresa, seleccionar al menos 1 situación problema y elaborar lo siguiente:

Crear, desarrollar, e implementar una estrategia de expansión y crecimiento comercial en la región sur de Texas (y dentro de la región del corredor automotriz entre México y U.S).

¿Se puede dimensionar el potencial comercial de la empresa geográficamente?

Una de las preguntas importantes que se pueden plantear sobre la inteligencia de negocios tiene que ver con el potencial comercial que puede llegara tener la empresa geográficamente, sobre todo en el área de interés que en este caso es el estado sureño de Texas.

Importando las bases de datos

data <-read.csv("industria_empresa_county_ciudad.csv")
geojson_data <- st_read("Texas Counties Map.geojson")
## Reading layer `Texas Counties Map' from data source 
##   `/Users/andresgarcia/Desktop/Evidencia 1/Texas Counties Map.geojson' 
##   using driver `GeoJSON'
## Simple feature collection with 254 features and 12 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -106.6462 ymin: 25.83722 xmax: -93.5078 ymax: 36.50038
## Geodetic CRS:  WGS 84

Análisis Exploratorio de Datos

# Agregar una columna de recuento de empresas por condado
data_county <- data %>%
  group_by(county) %>%
  summarise(empresa_count = n())

# Combinar los datos del recuento de empresas con los datos geojson por nombre de condado
geojson_data <- merge(geojson_data, data_county, by.x = "name", by.y = "county", all.x = TRUE)

# Redondear la columna empresa_count
geojson_data$empresa_count <- round(geojson_data$empresa_count)

# Crear una paleta de colores personalizada (de claro a oscuro)
colores_personalizados <- colorRampPalette(c("lightblue", "darkblue"))(10)

# Crear un mapa interactivo de Texas con condados sombreados
mapa_texas <- leaflet(geojson_data) %>%
  addTiles() %>%
  addPolygons(
    fillColor = ~cut(empresa_count,
                     breaks = c(0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, Inf)),
    fillOpacity = 0.7,
    color = "white",
    weight = 1,
    highlight = highlightOptions(
      weight = 3,
      color = "black",
      bringToFront = TRUE
    ),
    label = ~paste(name, "<br>", "Empresas:", empresa_count)
  ) %>%
  addLegend(
    "bottomright",
    title = "Nzmero de Empresas",
    opacity = 0.7,
    pal = colorBin(palette = colores_personalizados, domain = NULL, bins = 10),
    values = ~cut(empresa_count,
                  breaks = c(0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, Inf))
  )

# Mostrar el mapa interactivo
mapa_texas
# Agregar una columna de recuento de empresas por condado
data_county <- data %>%
  group_by(county) %>%
  summarise(empresa_count = n())

# Crear una paleta de colores personalizada
colores_personalizados <- c("#FF5733", "#FFC300", "#33FF57", "#334CFF", "#FF33A7")

# Asignar colores a cada condado
data_county$color <- factor(data_county$county, levels = unique(data_county$county))

# Crear el treemap interactivo con plotly
treemap_plotly <- data_county %>%
  plot_ly(
    labels = ~county,
    parents = ~"",
    values = ~empresa_count,
    type = "treemap",
    marker = list(colors = colores_personalizados, textposition = "middle center")
  ) %>%
  layout(
    title = "Numero de Empresas por Condado",
    margin = list(l = 0, r = 0, b = 0, t = 30)
  )

# Mostrar el treemap interactivo
treemap_plotly

Para darle respuesta nos enfocamos en encontrar los condados de cada empresa para crear un treemap que nos muestre en donde se localizan las empresas, con esta información después pudimos graficar los clusters en un mapa de Texas y por último creamos una herramienta que podrá ayudar a FORM a tener una mayor inteligencia de negocios

¿Cuál es el potencial existente (y futuro) de la industria aeroespacial en Texas para ingresar al mercado y convertir a la empresa en un proveedor de las principales organizaciones en la industria?

La industria aeroespacial ha tenido en recientes años un enorme crecimiento, parte de su éxito proviene de diversos factores, entre ellos los principales son: desarrollo tecnológico y el nacimiento de empresas sumamente importantes. Históricamente, viajar al espacio ha sido uno de los objetivos principales de los países más importantes del planeta, basta con recordar la famosa “Carrera Espacial” que se llevó a cabo desde finales de 1950 hasta 1975 entre Estados Unidos y la Unión Soviética.

Actualmente, los principales países que se encuentran a la vanguardia de la tecnología son Estados Unidos, Rusia, China e India. Siendo los principales promotores del desarrollo e investigación de la industria, tanto por parte del mismo gobierno, como del sector privado empresarial.

El estado de Texas ha sido uno de los principales HUBs de la industria aeroespacial desde el 2015, contando con la presencia de empresas importantes en el sector. “Como meca de la fabricación aeroespacial, el estado continúa atrayendo empresas que se reubican y se expanden por todo el país y el mundo. De hecho, 18 de los 20 de los mayores fabricantes aeroespaciales del mundo tienen importantes operaciones en Texas.” (Gov. Texas, 2021).

Además, el estado cuenta con una visión positiva de producción y manufactura a través de todos sus condados: “Dentro de EE.UU, Texas alberga alrededor del 10% de todos los trabajos de fabricación aeroespacial. En particular, el norte de Texas es una de las regiones con mayor concentración de aviones y producción de repuestos para aeronaves en el país. El área metropolitana de Dallas-Fort Worth, anclada por pesos pesados como Lockheed Martin, Bell, L-3 Communications, Boeing and Bombardier. Tiene una proporción total de la fuerza laboral empleada en la fabricación de aviones que duplica con creces la cuota nacional. En otras partes del estado: Amarillo, San Antonio, Waco y Wichita Falls son centros adicionales de diversos sectores aeroespaciales fabricación, desde la fabricación de piezas hasta aviones completos, montaje y revisión. Texas es líder en el sector aeroespacial y exportaciones de repuestos para aeronaves, ocupando el puesto número 4 a nivel nacional.” (Gov. Texas, 2021)

Importando Bases de Datos

countries_with_the_highest_aerospace_exports_2021 <-read_excel("countries-with-the-highest-aerospace-exports-2021.xlsx")

us_exports_of_advanced_technology_products_2022_by_group <- read_excel("us-exports-of-advanced-technology-products-2022-by-group.xlsx")

Análisis Exploratorio de Datos

countries <- countries_with_the_highest_aerospace_exports_2021 %>% rename(USD = "...2")

top5 <- countries %>% filter(USD > 10)

colors3 <- paletteer_c("ggthemes::Classic Red", 5)
ggplot(top5) +
 aes(x = reorder(`Countries with the highest aerospace exports 2021`, -USD), 
 y = USD, fill = `Countries with the highest aerospace exports 2021`) +
 geom_col() +
  scale_fill_manual(values = colors3)+
 labs(x = "Paises", y = "Exportaciones en miles de millones de USD", 
 title = "Top 5 Paises que más exportaron productos aeroespaciales en 2021", fill = "Países") +
 theme_minimal()

Estados Unidos ha invertido casi el doble que otros paises en el mercado aeroespacial. En Texas se encuentran las principales compañías privadas que dominan el mercado aeroespacial. Los componentes de estos satélites son piezas de tecnología muy delicadas las cuales pueden representar un mercado interesante para FORM

tech <- us_exports_of_advanced_technology_products_2022_by_group %>% rename(USD = "...2")

colors2 <- paletteer_c("ggthemes::Green-Gold", 5)

top5tech <- tech %>% filter(USD > 30)

gt <- ggplot(top5tech) +
 aes(x = reorder(`U.S. exports of advanced technology products 2022, by group`,-USD), 
 y = USD, fill = `U.S. exports of advanced technology products 2022, by group`) +
 geom_col() +
  scale_fill_manual(values = colors)+
 labs(x = "Productos", y = "Exportaciones en miles de millones de USD", 
 title = "Volumen de exportaciones de tecnologia avanzada de 
 Estados Unidos en 2021", fill = "Categorias") +
 theme_minimal()+
   scale_fill_manual(values = colors2)



gt + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

La tecnología avanzada incluye la diversidad de industrias que pueden y necesitan soluciones de empaque especializadas para preservar la integridad de su mercancía. La Aeroespacial fue en la que se invirtió más, seguida de la de comunicaciones y despues electronicos.

¿Cuál es el potencial de la industria de equipo médico en Texas y cómo el servicio que ofrece la empresa le podría ser de valor a dicha industria?

La industria de dispositivos médicos global

Los dispositivos médicos son instrumentos, máquinas, implantes u otros artículos similares destinados a usarse en el diagnóstioc, tratamiento o prevención de enfermedades u otras afecciones médicas. Están diseñados para appyar a los proveedores de atención médica en sus esfuero¿zos por brindar atención médica de alta calidad a los pacientes. Los dispositivos médicos tienen una amplia gama de aplicaciones y pueden utilizarse en diversos entornos sanitarios, incluidos hospitales, clínicas, y atención domicialiaria.

El mercado mundial de dispositivos médicos alcanzó un valor de aproximadamente 562,6 mil millones de dólares en 2022. Se espera que el mercado crezca aún más a una tasa compuesta anual del 6,2% durante el período previsto de 2023-2031 para alcanzar un valor de aproximadamente 965,2 mil millones de dólares en 2031.

La industria de dispositivos médicos en México

En la industria del equipo médico, la producción, el empleo y las remuneraciones presentaron incrementos o se mantuvieron estables en el 2020 y 2021. Estos provocados al aumento de demanda de este tipo de productos derivados de la pandemia del COVID-19, situación que hace contraste con todo lo ocurrido en las demás empresas alrededor del mundo, que redujeron su producción, empleo y las remuneraciones esos años.

Las exportaciones de los dispositivos médicos han sido mayores a las importaciones desde el 2003. Además, este superávit comercial ha crecido a un ritmo de 9.4% promedio anual hasta 2020, lo que ha generado un impacto positivo en la economía nacional. Dichas exportaciones alcanzaron 10,668 millones de dólares y las importaciones 5,244 millones de dólares, alcanzando así el superávit de 5,424 millones de dólares.

De igual manera, México exportó la gran mayoría de sus mercancías a Estados Unidos (96.7% total) en 2020, porcentaje que correspondió a 9,653 millones de dólares.Asimismo, también el mayor número de importaciones eran provenientes de los Estados Unidos con 60.7% del total de importaciones.

Texas Medical Device Alliance

La Texas Medical Device Alliance (TMDA), anteriormente conocida como Medical Device Action Group, se fundó en febrero de 2009 y tiene su sede en Austin, Texas. La organización se estableció para apoyar a los empresarios de dispositivos médicos que necesitaban establecer contactos con sus pares y crear sinergias con la comunidad médica, otros empresarios de biotecnología, el mundo académico y los proveedores de servicios de la industria de dispositivos médicos (TXMDA, 2022).

El objetivo principal de la Alianza es ayudar a crear una infraestructura que proporcione todos los elementos necesarios para la creación, el desarrollo, la producción y la distribución exitosa de dispositivos médicos para el usuario final. En una frase, el objetivo de la Alianza es:

“Brindar apoyo desde la concepción de la idea hasta la implementación de la atención al paciente”.

Importación y Limpieza de bases de datos

med_rev <- read_excel("med_rev.xlsx", 
    sheet = "Data", range = "B5:F18")

med_rev2 <- med_rev %>%  rename(
    Ano = 1,
    "Surgical and Medical" = 2,
    "Surgical Appliances and Supplies" = 3,
    "Ophthalmic Goods" = 4,
    "Dental Laboratories" = 5
    )

med_rev2$Ano <- as.Date(med_rev2$Ano, format = "%Y")

library(readxl)
medicaldevice <- read_excel("medicaldevice.xlsx")

medicaldevice10 <- medicaldevice %>% filter(`USD (Billions)` > 9.64) %>% arrange(desc(`USD (Billions)`))


class(med_rev2$Ano)
## [1] "Date"

Análisis Exploratorio de Datos

summary(med_rev2)
##       Ano             Surgical and Medical Surgical Appliances and Supplies
##  Min.   :1975-07-06   Min.   :1558         Min.   :1314                    
##  1st Qu.:1975-07-09   1st Qu.:1660         1st Qu.:1401                    
##  Median :1975-07-12   Median :1841         Median :1553                    
##  Mean   :1975-07-12   Mean   :1789         Mean   :1509                    
##  3rd Qu.:1975-07-15   3rd Qu.:1890         3rd Qu.:1594                    
##  Max.   :1975-07-18   Max.   :1976         Max.   :1667                    
##  Ophthalmic Goods Dental Laboratories
##  Min.   :321.7    Min.   :171.9      
##  1st Qu.:342.8    1st Qu.:183.2      
##  Median :380.2    Median :203.1      
##  Mean   :369.4    Mean   :197.4      
##  3rd Qu.:390.3    3rd Qu.:208.5      
##  Max.   :408.0    Max.   :218.0
ggplot(med_rev2) +
  aes(x = Ano, y = `Surgical and Medical`) +
  geom_point()+
  geom_line(colour = "red") +
  labs(title="Rendimiento de equipo quirurgico", subtitle="Historico del valor de fabricacion de los equipos quirurgicos en Texas (2012-2024)", caption = "Source: Statista", x="Ano", y = "Mil millones USD")+
  theme_minimal()

med_rev2_long <- pivot_longer(med_rev2, cols = c(`Surgical and Medical`, `Ophthalmic Goods`, `Surgical Appliances and Supplies`,`Dental Laboratories`), names_to = "Variable", values_to = "Valor")

ggplot(med_rev2_long, aes(x = Ano, y = Valor, color = Variable, shape = Variable)) +
  geom_point()+
  geom_line()+
  theme_light()+
  labs(title="Industria de equipo medico por categoria", subtitle="Historico del valor de la industria medica por categoria en Texas (2012-2024)", caption = "Source: Statista", x="Ano", y = "Mil millones USD", color = "Categorias", shape = "Categorias")

Con estas gráficas se demuestra el rendimiento de la industria general de equipo médico y las proyecciones esperadas de este mercado. En ambas gráficas se espera un escenario positivo para la industria y proyecta que será un mercado que crece.

mi_paleta <- paletteer_c("ggthemes::Orange", 10)

gg <- ggplot(medicaldevice10) +
  aes(x = reorder(Company, -`USD (Billions)`), y = `USD (Billions)`, fill = Company) +
  geom_col() +
  theme_minimal()+
  labs(title = "Top 10 empresas de dispositivos medicos por ingresos", subtitle = "Principales empresas de dispositivos medicos de EE. UU por ingresos 
       (en miles de millones de dolares estadounidenses)", x = "Companies") +
  scale_fill_manual(values = mi_paleta)

gg + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

En la gráfica anterior se observa como J&J tiene una obvia ventaja sobre los demás competidores, sin embargo, no significa que podrían ser el unico cliente. Hay una buena competitividad en el mercado y esto permite la entrada a nuevas ideas de volverse más competitivos, un mejor proveedor o uno más barato.

El sector salud y la indsutria médica es uno de los pilares del producto interno bruto del estado de Texas, aunque su crecimiento no es de manera exponencial como algunas otras industrias emergentes, forma parte significativa dentro de la economía del estado, conviertiendo a esta industria en una que siempre será relevante a nivel negocios.

De igual manera, debido a la pandemia de COVID-19 y todo lo que ha venido con ella, el estado de Texas se encuentra con la cabeza puesta la innovación de aparatos médicos, ya que al invertir en la salud de los tejanos, los formuladores de políticas pueden garantizar la promesa de Texas para las generaciones futuras.

Hablando sobre si nuestros servicios son de significancia dentro de la industria, expertos explican el empaque de un dispositivo médico es casi tan importante como el propio dispositivo.

Esto se debe a que el embalaje de los dispositivos médicos desempeña un papel crucial a la hora de ofrecer de forma segura un tratamiento especializado a quienes lo necesitan. Los pacientes deben sentirse seguros de que su tratamiento es seguro y ha permanecido estéril durante todo el almacenamiento, manipulación y transporte.

Lo que busca FORM es clientes de calidad, que estén dispuestos a pagar por productos y servicios de calidad que le den un valor significativo a su empaque. Por lo tanto, la industria de dispositivos médicos es uno de los contindentes fuertes para la diversificación de FORM.

¿Cuál es el potencial de la industria Tecnológica de semiconductores en Texas para ingresar al mercado y convertir a la empresa en uno de sus proveedores de embalaje?

De acuerdo al TEXAS ECONOMIC DEVELOPMENT & TOURISM, Texas ha venido siendo el #1 en exportacion de semiconductores por 12 años consecutivos y el #2 en U.S. en la manufactura de estos mismos. Texas se encuentra a la vanguardia a nivel nacional e internacional en la industria de semiconductores. Este estado, alberga importantes operaciones e instalaciones corporativas de algunas de las principales empresas del mundo en esta área.

Con 15 fábricas de semiconductores ya en funcionamiento o anunciadas, así como instalaciones de fabricación de componentes de semiconductores, Texas ha experimentado un notorio crecimiento en este sector. En los últimos cinco años, el número de empresas en el estado ha aumentado en un 44%. Este éxito se debe a su ubicación geográfica estratégica, costos operativos competitivos, una fuerza laboral diversa y altamente cualificada, y un fuerte enfoque en investigación, educación e innovación, además de ventajas en la cadena de suministro, infraestructura y logística.

Gracias a la reconocida marca “Made in Texas”, el estado ha liderado las exportaciones de semiconductores de Estados Unidos durante los últimos 12 años consecutivos. En 2022, Texas superó en exportaciones de semiconductores y componentes electrónicos a California, Arizona y Nueva York combinados.

Texas se enorgullece de ser la sede de Texas Instruments (TI) en Dallas, así como de tener instalaciones de fabricación y diseño en Dallas, Richardson y Sherman. En un hito importante, TI abrió la primera fábrica de obleas analógicas de 300 milímetros del mundo en Richardson en 2009, llamada RFAB1, y luego comenzó la producción en una segunda fábrica de obleas de 300 mm en Richardson, RFAB2, en septiembre de 2022. TI ha elegido a Texas para su expansión continua, anunciando la posibilidad de hasta cuatro fábricas adicionales en el sitio de la empresa en Sherman. Esta inversión histórica, que comenzó en mayo de 2022, tiene el potencial de generar miles de nuevos empleos y una inversión de hasta 30 mil millones de dólares en capital en las próximas décadas.

Samsung ha mantenido una presencia sólida en Texas durante más de un cuarto de siglo, comenzando en 1996 con la construcción de su primera planta de fabricación en Austin, conocida como Fab 1. A lo largo de los años, la empresa ha expandido su presencia en el estado, incluyendo la construcción de una segunda planta, Fab 2, en 2007. Actualmente, Samsung está en proceso de construcción de una nueva fábrica en Taylor con una inversión de 17 mil millones de dólares, y también tiene planes de aumentar su inversión histórica en Texas mediante la construcción de 11 instalaciones adicionales de fabricación de semiconductores en Taylor y Austin. Todo esto ha contribuido a crear un destacado legado de innovación por parte de Samsung en Texas.

A continuacion se va a mostrar una grafica donde se visualiza mejor como el Estado de Texas de E.U es el que realiza mayores exportaciones de Semiconductores:

Importando Bases de Datos

EU_Export <- read.csv("Texas_Technology .csv")
Texas_Condados <- read_excel("Texas_Condados.xls")

Análisis Exploratorio de Datos

colores <- c( "lightblue", "lightblue", "lightblue", "dodgerblue2")
ggplot(EU_Export, aes(x = reorder(Estados,-Exportaciones.Billones), y = Exportaciones.Billones, fill = Estados)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 0.4, position = "dodge") +
  scale_fill_manual(values = colores) +
  labs(x = "Estados", y = "Billones", title = "TOP 5 Estados con exportaciones de Semiconductores") +
  theme_minimal()

En la gráfica anterior se muestra como Texas es el principal productor de Semiconductores en Estados Unidos, ganandole a Silicon Valley. En 2020, esta industria contribuyo con alrededor de $15.3 mil millones al PIB de Texas y esta industria representa un 15% de la industria en Estados Unidos.

Ahora se mostratra en que Condados de Texas hay mayor concentracion de la industria de Semiconductores

Texas_Condados$Order <- seq_along(Texas_Condados$Condados)

# Gráfico de dispersión con líneas de conexión

ggplot(Texas_Condados, aes(x = Order, y = Concentracion.Industria)) +
  geom_point(color = "orange", size = 3) +
  geom_line(aes(group = 1), color = "darkorange", size = 1) +
  labs(title = "Cocentracion de la Industria (Semiconductores) en Texas",
       x = "Condados",
       y = "Concentracion") +
  ylim(0, 7) +
  scale_x_continuous(breaks = Texas_Condados$Order, labels = Texas_Condados$Condados)

Estos condados pertenecen a las principales ciudades de Texas que se puede ver en las primeras gráficas cómo forman un corredor industrial que va desde la frontera en méxico hacia Dallas, Austin y Houston.

El empaque ha evolucionado continuamente en términos de funcionalidad del producto, integración y eficiencia energética debido a la creciente demanda de los usuarios finales verticales en todas las industrias. Como el embalaje es una etapa temprana de la cadena de valor de la electrónica, el crecimiento del mercado en estudio está directamente influenciado por el crecimiento del mercado de semiconductores. Las operaciones de embalaje pueden realizarse internamente o subcontratarse a fundiciones. Por ejemplo, la empresa de semiconductores y equipos de telecomunicaciones Qualcomm subcontrata los requisitos de empaquetado de OSAT.

Un paquete semiconductor es un paquete que contiene uno o más dispositivos semiconductores individuales o circuitos integrados hechos de cuerpos de metal, plástico, vidrio o cerámica. El embalaje debe proteger los sistemas electrónicos contra la refrigeración, las emisiones de ruido de radiofrecuencia, los daños mecánicos y las descargas electrostáticas.

Herramienta de Inteligencia de Negocios

# Crear un data frame para almacenar las empresas

empresas <- data.frame(
  Industria = character(0),
  nombre = character(0),
  producto = character(0),
  numero = numeric(0),
  calle = character(0),
  county = character(0),
  ciudad = character(0)
)

# Cambiar la configuración regional a una que sea compatible con tus datos
Sys.setlocale("LC_ALL", "C")
## [1] "C/C/C/C/C/en_US.UTF-8"
# Cargar los datos
datos <- read.csv("industria_empresa_county_ciudad.csv")  # Cambiar al nuevo archivo CSV

# Reemplaza con la ruta a tu archivo de datos
municipios_sf <- st_read("Texas Counties Map.geojson")
## Reading layer `Texas Counties Map' from data source 
##   `/Users/andresgarcia/Desktop/Evidencia 1/Texas Counties Map.geojson' 
##   using driver `GeoJSON'
## Simple feature collection with 254 features and 12 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -106.6462 ymin: 25.83722 xmax: -93.5078 ymax: 36.50038
## Geodetic CRS:  WGS 84
shinyApp(ui <- fluidPage(
  theme = shinytheme("cosmo"),
  titlePanel("Buscador"),
  tabsetPanel(
    tabPanel("Busqueda por Ciudad",
             sidebarLayout(
               sidebarPanel(
                 textInput("search_input", "Buscar por Ciudad o Condado:", ""),
                 actionButton("show_button", "Mostrar Empresas")
               ),
               mainPanel(
                 tableOutput("table_result")
               )
             )
    ),
    tabPanel("Busqueda por Empresa",
             sidebarLayout(
               sidebarPanel(
                 textInput("nombre_empresa", "Nombre de la Empresa"),
                 actionButton("buscar", "Buscar")
               ),
               mainPanel(
                 textOutput("producto_output"),
                 textOutput("ciudad_output"),
                 leafletOutput("mapa")
               )
             )
    ),
    tabPanel("Agregar Empresa",
             sidebarLayout(
               sidebarPanel(
                 selectInput("industria_add", "Industria",
                             choices = c("Automotriz", "Equipo medico", "Aeroespacial", "Tecnologia")),
                 textInput("nombre_empresa_add", "Nombre de la Empresa"),
                 textInput("producto_add", "Descripción breve de lo que fabrica la empresa"),
                 numericInput("numero_add", "Número de la dirección", value = NULL, min = 1),
                 textInput("calle_add", "Calle de la dirección"),
                 textInput("county_add", "Condado en el que se ubica"),
                 textInput("ciudad_add", "Ciudad en la que se ubica"),
                 actionButton("agregar_button", "Agregar Empresa")
               ),
               mainPanel(
                 tableOutput("empresas_table")
               )
             )
    )
  )),

server <- function(input, output, session) {  # Agregar 'session' como argumento
  
  # Función para agregar una nueva empresa al data frame "datos"
  agregarEmpresa <- function(Industria, nombre, producto, numero, calle, county, ciudad) {
    nueva_empresa <- data.frame(
      Industria = Industria,
      nombre = nombre,
      producto = producto,
      numero = numero,
      calle = calle,
      county = county,
      ciudad = ciudad
    )
    datos <<- rbind(datos, nueva_empresa)
  }
  
  # Búsqueda por Ciudad o Condado
  filtered_data <- reactive({
    datos %>%
      filter(ciudad == input$search_input | county == input$search_input)
  })
  
  output$table_result <- renderTable({
    filtered_data()
  })
  
  # Búsqueda por Empresa
  observeEvent(input$buscar, {
    empresa <- input$nombre_empresa
    info_empresas <- datos[datos$`nombre` == empresa, ]
    
    if (nrow(info_empresas) == 0) {
      output$producto_output <- renderText("Empresa no encontrada.")
      output$ciudad_output <- renderText("")
      output$mapa <- renderLeaflet(NULL)  # Ocultar el mapa cuando no se encuentra la empresa
    } else {
      productos <- info_empresas$producto
      ciudades <- info_empresas$ciudad
      municipios <- info_empresas$county
      
      output$producto_output <- renderText(paste("Productos: ", paste(productos, collapse = ", ")))
      output$ciudad_output <- renderText(paste("Ciudades: ", paste(ciudades, collapse = ", ")))
      
      # Crear y renderizar el mapa con todas las ciudades resaltadas
      output$mapa <- renderLeaflet({
        mapa <- leaflet() %>%
          setView(lng = -99.9018, lat = 31.9686, zoom = 6)
        
        # Resaltar todas las ciudades de la empresa en el mapa
        for (i in 1:length(ciudades)) {
          mapa <- mapa %>%
            addPolygons(
              data = municipios_sf,
              fillColor = ifelse(municipios_sf$name == municipios[i], "blue", "gray"),
              weight = 2,
              opacity = 1,
              color = "white",
              dashArray = "3",
              fillOpacity = 0.7,
              group = ciudades[i]  # Agrupar por ciudad para permitir la activación/desactivación de capas
            )
        }
        
        # Agregar control de capas para activar/desactivar ciudades
        mapa <- mapa %>%
          addLayersControl(
            overlayGroups = unique(ciudades),
            options = layersControlOptions(collapsed = FALSE)
          )
        
        mapa
      })
    }
  })
  
  # Botón para agregar empresa
  observeEvent(input$agregar_button, {
    Industria <- input$industria_add
    nombre <- input$nombre_empresa_add
    producto <- input$producto_add
    numero <- input$numero_add
    calle <- input$calle_add
    county <- input$county_add
    ciudad <- input$ciudad_add
    
    if (!is.na(numero) && numero >= 1 && Industria != "" && nombre != "" && producto != "" && calle != "" && county != "" && ciudad != "") {
      agregarEmpresa(Industria, nombre, producto, numero, calle, county, ciudad)
      # Limpiar los campos después de agregar
      updateSelectInput(session, "industria_add", selected = "")
      updateTextInput(session, "nombre_empresa_add", value = "")
      updateTextInput(session, "producto_add", value = "")
      updateNumericInput(session, "numero_add", value = NULL)
      updateTextInput(session, "calle_add", value = "")
      updateTextInput(session, "county_add", value = "")
      updateTextInput(session, "ciudad_add", value = "")
    }
  })
  
  # Mostrar la tabla de empresas
  output$empresas_table <- renderTable({
    datos
  })
})
Shiny applications not supported in static R Markdown documents

Búsqueda de información y datos

¿Qué tipo de información / datos solicitarías al socio formador para mejorar EDA?

Principalmente el acceso a base de datos especializadas como las que provee “Statista” que ofrecen la información que necesitamos para temas muy especificos. También sería importante contar con un histórico de ventas con la información de los clientes actuales y pasados, el volumen y cantidad vendido y específicos sobre el producto que se vendió para poder identificar posibles nuevos clientes.

¿Qué tipo de información / datos de fuentes secundarias buscarías para mejorar EDA?

Se tiene planea realizar una solicitud al gobierno del estado de Texas para recibir mayores datos en relación a las industrias que estamos investigando para FORM.

Reflexión

Principales hallazgos

Pudimos identificar que:

  • Existe una grán oportunidad de expandirse a otros mercados diferentes al de autopartes ya que Texas es un estado con una grán diversidad de industrias y muchas de ellas necesitan cierto tipo de cuidados especiales en la transportación.

  • La posición geográfica de FORM en San Antonio se presenta como una oportunidad importante de llegar a los principales clusters de la zona.

-La industria aeroespacial ha tenido un crecimiento importante en el país y en Texas hay un grán mercado. También en esta industria el transporte de materiales y componentes requieren de un cuidadoso y riguroso proceso del cual FORM puede formar parte.

-La industria de Tecnología en Estados Unidos es un mercado con un crecimiento acelerado y con las tendencias de consumo se puede asumir que la industria no parará de crecer pronto.

-Texas es el principal estado de USA en donde se producen Semiconductores (chips) los cuales requieren un manejo muy cuidadoso al ser tán delicados. Podrían ser una industria altamente atractiva para FORM

-El equipo médico es otro mercado interesante, la fabricación de equipo médico involucra partes delicadas, sensores, y otra infinidad de materiales delicados y sensibles que deben ser transportados con extremo cuidado.

Sobre la experiancia con los analístas:

-El análisis de datos puede contribuir mucho al conocimiento de la industria y FORM al estar explorando un mercado nuevo (Equuipo médico, aeroespacial, tecnología y semiconductores) El amplio conocimiento y mapeo de la industria puede ser de mucho valor

-Con machine-learning se pueden identificar empresas que califiquen como posibles clientes para doblar los esfuerzos de ventas con ellos.

-También con data analytics se pueden identificar oportunidades de crecimiento o diversificación al anticiparnos a las necesidades de la industria.

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