Análisis del proceso operativo para la generación de indicadores de productividad de una empresa industrial de plásticos
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2024
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| spelling | Análisis del proceso operativo para la generación de indicadores de productividad de una empresa industrial de plásticosGuin Estrada Cristian ManuelRodríguez Chancay Roberto CarlosSCRAPSIX SIGMARENDIMIENTOPRODUCTIVIDADANÁLISISpdfEl presente trabajo de investigación se enfocó en identificar y analizar las causas del elevado índice de scrap en una planta de producción de productos plásticos, superando el límite permitido del 3%. Se aplicaron técnicas de análisis de causa raíz, como el Diagrama de Ishikawa, para identificar las fuentes principales de desperdicio. Se desarrollaron indicadores clave de rendimiento (KPIs) que permitieron monitorear los procesos y establecer estrategias de optimización. La metodología Six Sigma, utilizando el ciclo DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar), fue fundamental en este estudio. Durante la fase de medición, se recopilaron datos utilizando Power BI para la generación de indicadores y análisis detallados. En la fase de análisis, se identificaron variaciones en el proceso de producción mediante gráficos de control. Las mejoras incluyeron ajustes en los parámetros de inyección, tiempos de cambios estratégicos de moldes y mejoras en el mantenimiento preventivo. En la fase de control, se establecieron sistemas de monitoreo continuo para asegurar la sostenibilidad de las mejoras implementadas. El objetivo de plantear las estrategias fue para optimizar los procesos y reducir el elevado índice de scrap.This research work focused on identifying and analyzing the causes of the high scrap rate in a plastic products production plant, exceeding the permitted limit of 3%. Root cause analysis techniques, such as the Ishikawa Diagram, were applied to identify the main sources of scrap. Key performance indicators (KPIs) were developed to monitor processes and establish optimization strategies. The Six Sigma methodology, using the DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve and Control) cycle, was fundamental in this study. During the measurement phase, data was collected using Power BI for the generation of indicators and detailed analysis. In the analysis phase, variations in the production process were identified using control charts. Improvements included adjustments to injection parameters, strategic mold changeover times and improvements in preventive maintenance. In the control phase, continuous monitoring systems were established to ensure the sustainability of the implemented improvements. The objective of the strategies was to optimize the processes and reduce the high scrap rate.Universidad de Guayaquil: Facultad de Ciencias AdministrativasBarrionuevo De La Rosa, Cesar Gabriel2024-11-07T16:02:26Z2024-11-07T16:02:26Z2024-09info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfBFCA-LGIG-TCI-2024https://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/76377spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2024-11-08T03:08:30Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/76377Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02025-08-09T07:23:50.839128Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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