Análisis de dos metodologías para identificar el cuello de botella en los procesos productivos

Uno de las principales inconvenientes que aparecen cuando se trata de mejorar un proceso productivo, son los cuellos de botella, es decir, aquellas estaciones o etapas del proceso que limitan, restringen y/o condicionan la fluidez del proceso y su capacidad. Ante esta realidad, el presente trabajo d...

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Autores:
Jiménez Martínez, Jhon Edison
Gamarra Martínez, Karen Andrea
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2012
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
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OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/26876
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/26876
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Palabra clave:
Cuello De Botella
Procesos Productivos
Balance De Línea
Tiempos De Procesamiento
Determinísticos
Estocásticos
Simulación
Bottleneck
Production Processes
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Processing Times
Deterministic
Stochastic
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License
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description Uno de las principales inconvenientes que aparecen cuando se trata de mejorar un proceso productivo, son los cuellos de botella, es decir, aquellas estaciones o etapas del proceso que limitan, restringen y/o condicionan la fluidez del proceso y su capacidad. Ante esta realidad, el presente trabajo de investigación estudia dos metodologías de identificación de cuellos de botella, la primera que utiliza el tiempo de operación promedio (determinístico) y se basa en la Teoría de las Restricciones; la segunda se apoya en la simulación y toma los tiempos de procesamiento estocástico y demanda variable. Se analizaron dos líneas de producción pertenecientes a la actividad manufacturera de dos empresas de la ciudad (Dana transejes y Penagos Hermanos). Allí se realizó una toma del tiempo de operación en las diferentes estaciones de trabajo para la elaboración de cuatro (4) referencias diferentes. Dicha muestra se utilizó para ajustar los tiempos a la distribución de probabilidad que mejor describe su comportamiento y así generar los modelos de simulación en el software Arena®, con los que se determinó la fluctuación del cuello de botella al variar la demanda de cada referencia. Al comparar los resultados obtenidos por las dos metodologías se observó que el cuello de botella sí cambió al variar el tiempo y la demanda, pero tal variación no fue significativa, ya que el recurso cuello de botella encontrado en la primera metodología fue el que predominó en los resultados de la segunda. El hecho de que se presentara poca variación se dio a causa de las características propias de cada proceso, tales como el balanceo de la línea, la poca diferencia en el tiempo de procesamiento de una referencia a otra, la cantidad de demanda promedio de cada referencia que tenía notoria desigualdad, entre otros.
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Ante esta realidad, el presente trabajo de investigación estudia dos metodologías de identificación de cuellos de botella, la primera que utiliza el tiempo de operación promedio (determinístico) y se basa en la Teoría de las Restricciones; la segunda se apoya en la simulación y toma los tiempos de procesamiento estocástico y demanda variable. Se analizaron dos líneas de producción pertenecientes a la actividad manufacturera de dos empresas de la ciudad (Dana transejes y Penagos Hermanos). Allí se realizó una toma del tiempo de operación en las diferentes estaciones de trabajo para la elaboración de cuatro (4) referencias diferentes. Dicha muestra se utilizó para ajustar los tiempos a la distribución de probabilidad que mejor describe su comportamiento y así generar los modelos de simulación en el software Arena®, con los que se determinó la fluctuación del cuello de botella al variar la demanda de cada referencia. Al comparar los resultados obtenidos por las dos metodologías se observó que el cuello de botella sí cambió al variar el tiempo y la demanda, pero tal variación no fue significativa, ya que el recurso cuello de botella encontrado en la primera metodología fue el que predominó en los resultados de la segunda. El hecho de que se presentara poca variación se dio a causa de las características propias de cada proceso, tales como el balanceo de la línea, la poca diferencia en el tiempo de procesamiento de una referencia a otra, la cantidad de demanda promedio de cada referencia que tenía notoria desigualdad, entre otros.PregradoIngeniero IndustrialOne of the main problems that arise when it comes to improving a production process are the bottlenecks, ie those stations or process stages that limit, restrict and determine the process flow and the capacity. Given this reality, this research examines two methods of identifying bottlenecks, the first using the average operation time (deterministic) and is based on the Theory of Constraints, the second is based on the simulation and uses stochastic processing times and variable demand. Were analyzed two production lines belonging to the manufacturing activity of two companies in the city (Dana Transejes and Penagos Hermanos). There, the operation times was recorded in the different workstations for the development of four (4) different references. This sample was used to adjust the times to the probability distribution that best describes their behavior and generate the simulation models in Arena ® software, with which was determined the bottleneck fluctuation, varying the demand for each reference. By comparing the results obtained by both methods was observed that the bottleneck showed a change by varying the time and demand, but such variation was not significant, as the bottleneck resource found in the first methodology was that predominated in the results of the second. The fact that a little variation was presented was due of the characteristics of each process, such as line balancing, the little difference in processing time of a reference to another, the average demand quantity of each reference that had marked inequality, among others.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería IndustrialEscuela de Estudios Industriales y EmpresarialesCuello De BotellaProcesos ProductivosBalance De LíneaTiempos De ProcesamientoDeterminísticosEstocásticosSimulaciónBottleneckProduction ProcessesLine BalanceProcessing TimesDeterministicStochasticSimulationAnálisis de dos metodologías para identificar el cuello de botella en los procesos productivosAnalysis of two methodologies for bottlenecks identification in production processesTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf833591https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/66210623-b4cf-43ff-bd10-957f9a436596/downloadddf36f2107e452c67740c1730c7c9469MD51Documento.pdfapplication/pdf9362413https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/c528e345-436f-440a-bd86-48110958ec42/download17894d107b49fd9d71d20bc467f50edfMD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf860800https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/82d34a2e-52cc-4f7e-ac0a-56d61c58e317/downloadbab54b8bfaa39fe1eba60aff871d7a4bMD5320.500.14071/26876oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/268762024-03-03 14:30:18.654http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co