Revista Científica EPigmalión Enero · Luna Bazán, Jhonatan Mallqui Cadillo, Raúl Fernando Muro...

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Revista Científica EPigmalión Enero – Junio 2018

DIRECTOR / EDITOR

Dr. Víctor Manuel Collantes Rosales

Universidad Nacional José Faustino Sánchez

Carrión - Huacho - Perú.

COMITÉ EDITORIAL

Dr. Manuel Marín Mozombite

Universidad Nacional Hermilio Valdizán -

Huánuco - Perú.

Dr. José Arturo Montoya Laos

Universidad de Sonora. México

Mg. Carlos Alberto Bruno Romero

Universidad Nacional José Faustino. Sánchez


Mo. Máximo Darío Palomino Tiznado



ASESORA

Dra. Zoila Felipa Honorio Durand



COMITÉ CIENTÍFICO

Ph. D Segundo García Rodríguez

Universidad Alas Peruanas – Huacho - Perú.

Dr. José Ramírez Rosillo

Universidad Nacional Federico Villarreal -

Lima - Perú.

Dr. Ángel Huamán Tena



Mg. Sandra Concepción Torres Molina

Universidad Agraria- Bogotá- Colombia.

Mg. Andrés Polo Roa

Universidad Agraria - Bogotá- Colombia.

Mg. Gracia Isabel Galarreta Oliveros

Universidad César Vallejo - Chimbote - Perú.

Mg. Martin Figueroa Revilla -Universidad

San Martin de Porres- Lima - Perú.

Mg. Lourdes Jeseffine Esquivel Paredes

Universidad César Vallejo - Chimbote - Perú.

Mg. Ana Doris Magdalena Barrera Loza



Mg. Víctor Luis Silva Toledo



Mg. Luis Arsenio Rivera Morales



Mg. Erlo Wilfredo Lino Escobar



Ing. Giancarlos Joel López Márquez

Empresa Novex – Lima- Perú.

Ing. Joel Alexander Solís Sifuentes

Empresa Novex - Lima - Perú.

CORRECCIÓN DE ESTILO

Mg. José Augusto Arias Pittman



TRADUCCIÓN ABSTRACT

Mg. Lino Rolando Rodríguez Alegre



DIAGRAMACIÓN

Eco. Santiago Manuel Landa Salazar

Las opiniones expresadas por los autores no

necesariamente reflejan la postura del editor de

la publicación. Se autoriza la reproducción

total o parcial de los textos aquí publicados

siempre y cuando se cite la fuente completa y

la dirección electrónica de la publicación.

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EPigmalión

Vol. 1 – Núm. 1

Enero - Junio de 2018

Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e Informática

Escuela profesional de Ingeniería Industrial

© Revista Científica EPigmalión

Huacho – Perú 2018

ISSN: XXXX – XXXX

Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión

Rector

Dr. César Mazuelos Cardoza

Vicerrector Académico

Dra. Flor de María Lioo Jordán

Vicerrector de Investigación

Dr. José Antonio Legua Cárdenas

Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e Informática

Decano

Mg. Alejandro Manuel Salazar Santisteban

Director de Escuela Ingeniería Industrial

Ing. César Armando Díaz Valladares

La publicación de EPigmalión es producto de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión

de Huacho – Perú, registrado con el ISSN: xxxx-xxxx, en idioma español. De emisión semestral. Es

un producto editorial protegido por el Copyright ©, cuenta con una política de acceso abierto para su

consulta, sus condiciones de uso y distribución están definidas por el licenciamiento Creative

Commons (CC).

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CONTENIDO

Pág.

1 Mejora del proceso de atención de incendios para incrementar la calidad del 06

servicio brindado por la Compañía de Bomberos Voluntarios del Perú B 107 –

Chimbote 2017. Mariby Karolay Untul Mariluz, Walter Estela Tamay,

Lourdes Jossefyne Esquivel Paredes

2 Propuesta de diseño de planta para incrementar la capacidad de atención de 20

pacientes en la sala de tratamiento de hemodialisis, Hospital III ESSALUD,

Chimbote -2017. Luis Alejandro Quispe Carbajal, Lourdes Jossefine Esquivel

Paredes, Robert Fabián Guevara Chinchayan.

3 Control estadístico de procesos para mejorar la calidad de prendas industriales 35

en la empresa Nono Fashion SAC, Lima 2017.

Katheryn Virginia León Lescano, Ronald Dávila Laguna; Jaime Eduardo

Gutiérrez Ascón

4 Propuesta de redistribución de planta y productividad en la elaboración de 45

productos congelados (IQF). Empresa Bio Frutos S.A.C. -Chancay, 2017.

Rosa Cecilia Garboza Gonzalo, Nathali Geraldine Dávila Retuerto, Julio Fabián

Amado Sotelo, Jaime Eduardo Gutiérrez Ascón.

5 Simulación del ensamblaje de botonera para mejora del método con Risk 61

Simulator en laboratorio de Ingeniería Industrial. Universidad Nacional José

Faustino Sánchez Carrión. Huacho, 2017.

Jefferson Josafat Saavedra Rosas, Jose Flavio Cóndor Ayala, Consuelo Nicol

Echegaray Ayala, José Mauricio Huamán Arones, Sol Julissa Pacheco Milla,

Kenyi Alberto Valenzuela Crispín, José Augusto Arias Pittman, Jaime

Eduardo Gutiérrez Ascón.

6 Estudio de tiempos con Crystal Ball y su relación con la productividad en 75

condiciones de laboratorio. Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional José

Faustino Sánchez Carrión. Huacho, 2017.

Luis Adrián Montero Villanes, Erick Jorge David Canales Verano, Roxana Lizeth

Luna Bazán, Jhonatan Mallqui Cadillo, Raúl Fernando Muro Tocto, Pedro Alexis

Santillana Trejo, José Augusto Arias Pittman, Jaime Eduardo Gutiérrez Ascón.

7 Aplicación de la gestión de stock en el almacén de materia prima para mejora 90

De productividad en la línea de tela de punto. Empresa textil, Lima 2017.

Claudio Mario Gutiérrez Ascón, Ronald Dávila Laguna, Jaime Eduardo

Gutiérrez Ascón.

8 Tiempo estándar del ensamblaje y simulación con Crystal Ball de transporte 104

ferroviario en Laboratorio de Ingeniería Industrial. Universidad Nacional José

Faustino Sánchez Carrión. Huacho 2017.

Kevin Eduardo Quiroz Lara, David Ormer Lavado Primo, Erick Andersson

Salinas Jara, Russel Arturo Barreto Solórzano, José Alexis Alarcón Velásquez,

Wilmer Diaz Canares, José Augusto Arias Pittman, Jaime Eduardo Gutiérrez Ascón.

Normas e instrucciones para la publicación de artículos científicos para la 117

revista científica EPigmalión.

5


EDITORIAL

La publicación de la Revista Científica EPigmalión de la Escuela de Ingeniería Industrial de

la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión, se convierte a partir de la fecha en el

medio en el cual todos nuestros profesores y los alumnos de las Escuelas de Ingeniería

publiquen sus trabajos de investigación y de conformidad a las nuevas corrientes del

conocimiento alcanzar la visibilidad de nuestras investigaciones y se conozcan nuestros

enfoques de solución a la problemática social, empresarial, regional y nacional la que somos

capaces de proponer soluciones técnicas a fin de contribuir con nuestro rol en el campo de la

Ingeniería Industrial, la de optimizar los recursos .

Es el análisis lógico de las investigaciones el procedimiento que nos permita operacionalizar

las variables en la investigación, proponer el análisis matricial que nos permita arribar a

resultados en nuestras investigaciones que nos permitan, desde nuestro enfoque académico, la

solución a los problemas principales y específicos para finalmente, halladas las respuestas,

contrastarlas estadísticamente las hipótesis en nuestras investigaciones bajo distintos

escenarios de nivel de confianza y significancia respectivamente.

Para la Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e Informática, la presente revista se

constituye como el mejor esfuerzo de nuestra plana académica para publicar y divulgar bajo

el principio del Efecto Pigmalión las investigaciones realizadas; es decir hacer público que lo

mejor que somos capaces de crear en cinco años de formación en ingeniería, la obra magistral

perfectible como resultado de nuestros mejores esfuerzos académicos de los alumnos y

docentes investigadores, familia colaborativa y sociedad receptiva de las propuestas de

solución de la Universidad de cara a la sociedad porque existimos para eso, la solución a la

problemática en nuestros grupos de interés por parte de la Ingeniería.

Estamos preparando con nuestra revista EPigmalión la colaboración con los estudiantes que

ahora son distintos debido a que reciben conocimientos distintos impartidas con metodologías

de enseñanza distintas y fuentes inagotables de información también distintos para enfrentar

el entorno laboral distinto; es que la Ingeniería Industrial con sus publicaciones de

investigadores internos como externos; nos compromete a cátedra igualmente distinta de cada

maestro, solamente cambiando para alcanzar por un proceso de mejora continua la calidad

académica que ahora se exige.

Finalmente, expresamos nuestra enorme gratitud a todos quienes en ese gran esfuerzo de

corazón, pasión y conocimiento, consagran en su trabajo académico enormes horas de

perfeccionamiento académico, su mejor producto, su artículo científico para que lo cuestione

el mundo.

Dr. Víctor Manuel Collantes Rosales Editor de Revista EPgmalión

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Mejora del proceso de atención de incendios para incrementar la calidad del

servicio brindado por la Compañía de Bomberos Voluntarios del Perú B 107 –

Chimbote 2017

Improvement of the fire assistance process to increase the quality of the service

provided by the Volunteer Firefighters of Peru B 107 - Chimbote 2017

Melhoria do processo de assistência incêndio para aumentar a qualidade do serviço prestado

pelos Bombeiros Voluntários do Peru B 107 - Chimbote 2017

Mariby Karolay Untul Mariluz(1); Walter Estela Tamay(2); Lourdes Jossefyne Esquivel Paredes(2)

Fecha de recepción: 07 de noviembre de 2017 Fecha de aprobación: 28 de mayo de 2018

Resumen

La presente investigación tuvo como finalidad implementar una mejora en el proceso de atención de

incendios para incrementar la calidad del servicio brindado por la Compañía de Bomberos Voluntarios

del Perú B 107 – Chimbote 2017. Para ello se utilizó un diseño experimental del tipo pre experimental

con pre test y post test, tomando como población a todos los procesos de atención de la compañía y

como muestra al proceso de atención de incendios, aplicando un muestreo no probabilístico por

conveniencia. El diagnóstico inicial mostró un total de ocho operaciones, una inspección, una demora

y una transporte; de la misma manera se calculó un tiempo promedio para la atención de incendios de

54.62 minutos, un tiempo normal de 64,99 minutos y un tiempo estándar de 106,59 minutos. Asimismo

la aplicación del cuestionario Servqual indicó que las dimensiones de la calidad del servicio se

encontraban en un nivel medio. Posteriormente, a través de un diagrama causa – efecto, se determinó

las mejoras necesarias en los métodos de trabajo optimizando el tiempo promedio hasta reducirlo en

33,72 minutos, el tiempo normal en 40,12 minutos y el tiempo estándar en 65,80 minutos

representando una disminución del 61,74%. Finalmente, se concluyó que la calidad del servicio mejoró

en 26,73 puntos según la escala del Servqual, dicha diferencia fue validada estadísticamente con una

prueba t de Student utilizando un intervalo de confianza del 95% y una significancia experimental de

0,026.

Palabras clave: calidad del servicio, Servqual, mejora de procesos, estudio de tiempos

Abstract

The purpose of this research was to implement an improvement in the firefighting process to increase

the quality of service provided by the Peruvian Volunteer Fire Company B 107 - Chimbote 2017. For

this purpose, an experimental design of the pre-experimental type with pre test and post test, taking as

a population all the company's attention processes and as a sample to the fire care process, applying a

non-probabilistic sampling for convenience. The initial diagnosis showed a total of eight operations,

one inspection, one delay and one transport; in the same way an average time for fire attention of 54,62

minutes was calculated, a normal time of 64,99 minutes and a standard time of 106,59 minutes;

Likewise, the application of the Servqual questionnaire indicated that the dimensions of service quality

were at a medium level. Subsequently, through a cause - effect diagram, the necessary improvements

1 Autora corresponsal: Mariby Untul. Universidad César Vallejo. Chimbote, Perú; Facultad de Ingeniería; Email:

[email protected] 2. Universidad César Vallejo. Chimbote, Perú.; Facultad de Ingeniería.

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in work methods were determined by optimizing the average time to reduce it in 33,72 minutes, the

normal time in 40,12 minutes and the standard time in 65,80 minutes representing a decrease of

61,74%. Finally, it was concluded that the service quality improved by 26,73 points according to the

Servqual scale, this difference was statistically validated with a Student's t test using a confidence

interval of 95% and an experimental significance of 0,026.

Keywords: quality of service, servqual, process improvement, study of times

Resumo

Esta pesquisa teve como objetivo implementar uma melhoria no fogo processo de cuidado para

aumentar a qualidade do serviço prestado pelo voluntário Fire Company do Peru B 107 - Chimbote

2017. É utilizado um delineamento experimental com pré pré experimental teste teste e pós, sobre as

pessoas em todos os processos de atendimento da empresa e como mostrado no fogo processo de

cuidado, usando uma amostragem de conveniência não probabilística. O diagnóstico inicial mostrou

um total de oito operações, um inspecao, um atraso e um transporte; da mesma maneira que calculamos

uma média para a atenção de incêndios 54,62 minutos, 64,99 minutos de tempo normal e tempo padrão

de 106,59 minutos de tempo; De igual modo a aplicação de Servqual questionário indicaram que as

dimensões de qualidade de serviço eram a um nível médio. Subsequentemente, por meio de um

diagrama causa - efectuar os necessários melhoramentos nos métodos de trabalho foi determinada

através da optimização do tempo médio necessário para reduzir em 33,72 minutos, 40,12 minutos

normal em tempo e o tempo padrão 65,80 minutos, representando uma redução de 61,74% .

Finalmente, concluiu-se que a qualidade do serviço melhorou em 26,73 pontos de acordo com a escala

de Servqual, essa diferença foi validado estatisticamente com o teste t de Student usando um intervalo

de confiança de 95% e um significado experimental de 0,026.

Palavras-chave: qualidade do serviço, Servqual, melhoria do processo, estudo dos tempos

Introducción

En el mundo se produce miles de incendios de distintos tipos, por ejemplo según National Geographic

existe una media de 100000 incendios forestales que queman entre 1,6 millones y 2 millones de

hectáreas de terreno cada año, además de los miles de incendios en los hogares y otros lugares que

ocurren causando grandes pérdidas humanas y materiales, a estos grandes desafíos se enfrentan los

bomberos sobre todo el salvar las vidas de las personas cuando le acaecen estos accidentes. (National

Geographic, 2014). En Europa aproximadamente 4000 personas fallecieron por motivo de incendios,

y en España que es uno de los países con menor índice de muertes por causa de incendio en el año

2014 obtuvo un máximo de 116 personas fallecidas por causa de incendios, esto fue un incremento de

11.5% respecto al año anterior. (López, 2014) Se observa que a pesar de que España es uno de los

países que tiene mejor índice de atención con respecto a los incendios, estos incrementaron en el 2014,

teniendo todavía deficiencias al cubrir efectivamente los accidentes producidos por los incendios.

En Estados Unidos la cifra es más alarmante, pues anualmente 2500 personas mueren (estas muertes

representan el 80% de las muertes por incendio) y 12600 sufren a causa de incendios en los hogares,

además de las pérdidas en bienes materiales de aproximadamente 7300 millones de dólares por año.

(Incendios en el hogar, Ready). Si bien las pérdidas materiales no podrían afectar mucho a Estados

Unidos, las vidas que se pierden en estos incendios son los que realmente causan gran pena, pues la

vida no tiene precio alguno, es por ello que el trabajo de atención de incendios en Estados unidos es

más arduo, pues todavía tiene una cifra muy elevada de pérdidas en este tipo de accidentes. En

Latinoamérica la situación es un poco más leve, debido a que las casas normalmente son de material

noble y las llamas no se expanden rápido, a diferencia de los Estados unidos donde los hogares

8


comúnmente son de madera, pues se menciona que no existen datos confiables de incendios en

Latinoamérica, pero si hay informes sobre todo de incendios grandes pérdidas humanas y materiales.

Por ejemplo en Argentina el incendio en la discoteca República Cromagnon allí 191 personas

perdieron la vida, En Caracas, Venezuela 47 personas fallecieron a causa del incendio y en México

murieron 20 personas y en Perú 29 personas. Lo que demuestra que las construcciones de ladrillo no

son garantía de que nos protegeremos del incendio, es por ello la esperanza en que el trabajo del

bombero sea excelente. (Nfpa Jla, 2017)

Todos estos casos internacionales de pérdidas humanas, materiales y también graves lesiones en los

accidentados a causa de los incendios llaman a reflexión del gras reto que tienen los bomberos, y de

lo fundamental que es para ellos y para todas las personas que cumplan su labor de forma efectiva

siendo eficaz y eficiente a la vez, pues está en juego sobe todo la vida. Pero una situación aún más

compleja se vive en Perú, pues más de 96000 incendios se produjeron en Perú el año 2016, se sabe de

las grandes pérdidas que causan estos incendios, pues el Perú debido a sus limitaciones le afecta más

estas pérdidas. (Gestión, 2016). Y específicamente en Ancash, en la ciudad de Nuevo Chimbote, se

pasa por la misma situación pues los incendios afectan mucho a la población y a la ciudad. Debido al

crecimiento poblacional se crean nuevos asentamientos o pueblos jóvenes donde la mayor parte de las

viviendas son de materiales de fácil combustión, y esto hace que los incendios producidos en estos

lugares sean aún más graves.

Se sustenta entonces que las causas de incendio tanto a nivel internacional, nacional y local se

menciona que son debido a varios factores descritas al principio, y si bien la prevención y

concientización de ser más responsables sobre estos temas de los incendios son importantes, el que

ocurra uno de estos accidentes es inevitable pues puede ocurrir por distintos medios incluso por la

naturaleza, por eso se ve la necesidad de mejorar la efectividad del trabajo de los bomberos. Así pues,

se observa que esta realidad existen en todos las compañías de bomberos a nivel mundial, pues la

atención que brindan los bomberos no es efectiva, ya que existen grandes pérdidas en estos tipos de

accidentes y se asume que uno de los factores principales que resta la efectividad del trabajo de los

bomberos, está relacionado con el proceso de atención. Por tanto para que los bomberos obtengan

mejores resultados al cubrir los accidentes de tipo incendio, se necesita mejorar el proceso de atención,

la cual ayudará a que los bomberos tengan mayor tiempo para el rescate de los afectados por el incendio

Materiales y métodos

El diseño de investigación fue pre experimental con pre test y post test; con dos grupos, esto debido a

que primero se realizó una medición del nivel de servicio antes de la aplicación de la variable

experimental, es decir de la implementación del proceso propuesto, luego se aplicó a otro grupo la

variable experimental, es decir se puso en marcha el diseño del proceso de atención de incendios

mejorado, para finalmente medir el nivel del servicio obtenido luego de la aplicación del proceso de

atención propuesto. (Hernández y Batista, 2014).

La población estuvo conformada por personas afectadas por incendios ocurridos en la zona de Nuevo

Chimbote, de los cuales se consideró una tamaño de muestra inicial de 11 afectados y posteriormente

otra muestra de 11 personas afectadas sobre las cuales se utilizó los métodos de trabajo mejorados; así

mismo se utilizó un muestreo no probabilístico por conveniencia.

En el caso de los resultados obtenidos para la variable de mejora del proceso, se empleó la metodología

del estudio de trabajo: el uso de diagramas de análisis de procesos, diagrama de causa – efecto, toma

de tiempos promedio, obtención del tiempo normal y del tiempo estándar. Para la calidad del servicio

se utilizó el cuestionario SERVQUAL, el cual contaba con 32 preguntas y con una escala de medición

del 1 al 5 para cada una de ellas.

Para el análisis inferencial, se aplicó inicialmente una prueba de normalidad con el test de Shapiro-

Wilk para determinar si los resultados seguían una distribución normal y confirmar la fiabilidad de la

prueba t de Student para la comprobación de hipótesis. En el caso de la prueba t de Student se procesó

9


1

2

3

4

1

6

7

8

5

la información en el SPSS 22, utilizando la herramienta para muestras independientes. De la misma

manera, se evaluó la relación de las variables a través del cálculo del Chi Cuadrado de Pearson

utilizando una tabla de contingencia de 3 x 2.

Resultados

Para iniciar con el proceso de mejora de la calidad en el servicio de atención de incendios, por parte

de la compañía voluntaria de bomberos B – 107, fue necesario identificar qué puntos generaban una

tardía reacción e ineficiencia. Para identificar que procesos o inspecciones generaban estas demoras

construyó un diagrama de flujo para poder tener un panorama más amplio respecto a las actividades

que se dan solamente antes de salir de la compañía ya que los tiempos de recorrido desde la compañía

hasta los puntos de incendios son tiempos incontrolables que no se van a poder considerar por su

naturaleza errática. Para tener un mayor análisis se procedió a la elaboración de un cursograma que

incluyó tiempos y distancias.

Recibir llamada

Comunicar de la emergencia

Comunicar la emergencia

Alistar los EPP´S

1 Verificar la unidad de transporte

Desplazar al lugar de la emergencia

Atender la emergencia

Reportar el retorno a base

Reportar la salida de base

1

Demorar decisión

Emergencia

Atención de la Emergencia

Equipar bomberos

1

Almacenar Epp´s

10


Figura 1. Diagrama operacional del proceso de atención de incendios de la compañía de bomberos de

nuevo Chimbote B - 107

Fuente: Elaboración propia

En la Figura 1, se puede observar la muestra tomada en una emergencia de incendio en la Urb. Bruces,

donde se observa tenemos ocho operaciones, dos inspecciones y un transporte, donde se detalla el

tiempo de cada proceso y la distancia recorrida de la compañía hasta el lugar de la emergencia de

incendio donde obtenemos el tiempo total empleado en una emergencia de incendio que atienda la

compañía de bomberos B – 107. Luego se realizó un estudio que inició con un muestreo aleatorio del

servicio de atención de incendios.

Figura 2. Tiempo promedio del proceso de atención de incendios de la compañía de bomberos de

nuevo Chimbote B – 107

En la Figura 2, se analizó los tiempos observados con su promedio y una desviación estándar de 2,58

minutos. Habiendo determinado el tiempo promedio del servicio se procedió a convertirlo en un

tiempo normal utilizando el Sistema de Valoración de Westinghouse, tal como se muestra en la

siguiente tabla:

En la Tabla 3, se puede observar que los elementos tangibles están en un nivel medio con un 54,5%

ya que las personas consideran que los bomberos solo necesitan del vehículo cisterna y de su

vestimenta (epp´s) para atacar en la emergencia de incendio.

Tabla 1. Determinación del tiempo normal para el proceso de atención en el servicio de incendios

Factor Nivel Servicio de atención de incendio

Habilidad Excelente B2 0,08

Esfuerzo Excelente B2 0,08

Condiciones Buenas 0,02

Consistencia Buena 0,01

1+ Factor de Valoración 1,19

Tiempo promedio 54,62

Tiempo normal 64,99

En la Tabla 1, se observa que el tiempo normal para el servicio de atención en incendios corresponde

a 64,99 minutos. Luego del tiempo normal se determinó el tiempo estándar con la siguiente tabla:

46.00

48.00

50.00

52.00

54.00

56.00

58.00

60.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Observaciones

Promedio

Limite inferior

Limite superior

11


Tabla 2. Determinación del tiempo estándar para el proceso de atención en el servicio de incendios

Fuente: Cuestionario tabulado en SPSS En la tabla 2, se observa que el tiempo estándar inicial del servicio de atención de incendios es de

106,59 minutos.

Para identificar el nivel de la calidad de servicio, se aplicó el cuestionario SERVQUAL para identificar

cuáles son las deficiencias de la calidad de servicio de la compañía de bomberos voluntarios del Perú

B – 107. Para ello el cuestionario se aplicó a 11 personas afectas a causa de los incendios dados en el

distrito de Nuevo Chimbote.

Tabla 3. Elementos Tangibles para calidad del servicio en la atención de incendios

En la Tabla 3, se puede observar que los elementos tangibles están en un nivel medio con un 54,5%

ya que las personas consideran que los bomberos solo necesitan del vehículo cisterna y de su

vestimenta (epp´s) para atacar en la emergencia de incendio.

Tabla 4. Nivel de capacidad de respuesta para calidad del servicio en la atención de incendios

Fuente: Cuestionario tabulado en SPSS

En la Tabla 4, se puedo determinar que el nivel de capacidad de respuesta está en un nivel medio con

un 81,8%; en este caso las personas afectadas consideraron que los bomberos contestan rápido ante

una emergencia de incendio tratando de brindar la mejor calidad de servicio de atención.

Frecuencia Porcentaje Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Válido

Bajo 2 18,2 18,2 18,2

Medio 8 72,7 72,7 90,9

Alto 1 9,1 9,1 100,0

Total 11 100,0 100,0


válido

Porcentaje

acumulado

Válido

Bajo 1 9,1 9,1 9,1

Medio 9 81,8 81,8 90,9

Alto 1 9,1 9,1 100,0

Total 11 100,0 100,0

Factor de Holgura Servicio de atención de incendio

Fatiga 4

Necesidades personales 5

Uso de fuerza o energía muscular 5

Condiciones atmosféricas 50

1 + %Holgura 1,64

Tiempo normal 64,99

Tiempo estándar 106,59

12


Tabla 5. Nivel de empatía para calidad del servicio en la atención de incendios

En la Tabla 5, se puede observar que el nivel de seguridad está en un nivel medio con un 72,7% las

personas encuestadas manifiestan que la compañía de bombero les da seguridad al atender una

emergencia de incendio porque están en cada emergencia solicitada.


Tabla 6. Nivel de fiabilidad para calidad del servicio en la atención de incendios

En la Tabla 6, se puede observar que el nivel de empatía está en un nivel medio con un 81.8% las

personas encuestadas manifiestan que a pesar de las largas distancias y demoras los bomberos llegan

a atender la emergencia de incendio, mostrando un trato amable y cortes comprendiendo la situación

que están pasando.

Tabla 7: Comparación de tareas con método inicial y mejorado en los procesos de atención.


En la Tabla 7, se puede observar que el nivel de empatía está en un nivel medio con un 72,7% ya que

las personas encuestadas manifiestan que el servicio que ofrecen los bomberos es confiable debido a

que logran estar presentes y atacar la emergencia de incendio.


válido

Porcentaje

acumulado

Válido Bajo 1 9,1 9,1 9,1

Medio 9 81,8 81,8 90,9

Alto 1 9,1 9,1 100,0

Total 11 100,0 100,0

Frecuencia

Porcentaje

Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Válido

Bajo 3 27,3 27,3 27,3

Medio 6 54,5 54,5 81,8

Alto 2 18,2 18,2 100,0

Total 11 100,0 100,0

13


Posteriormente se analizó las causas de los tiempos elevados en la atención de incendios de la

compañía de bomberos.

Figura 3. Diagrama causa-efecto de tiempos altos en la atención.

Mediante esta la espina de Ishikawa se plasman los problemas detectados en la compañía de bomberos

voluntarios del Perú B – 107, en el cual me enfocare en las dos causas más críticas detectadas

maquinaria y personal, ya que presentan deficiencias de mantenimiento de las unidades de rescate o

salvamente y el personal bombero no disponible e apto para atender un incendio.

En función al Ishikawa se pudo observar oportunidades de mejora en la calidad de servicio realizando

un cuadro resumen de operaciones.

Aplicando las mejoras diseñadas se volvió a medir los tiempos para determinar la optimización de los

tiempos.

Procesos Proceso inicial Proceso mejorado

8 7

1 1

1 -

1 1

1 1

Total 12 9

BAJA CALIDAD

EN LA ATENCIÓN

DE INCENDIOS

14


Figura 4. Tiempo promedio mejorado del proceso de atención de incendios de la compañía de

bomberos de nuevo Chimbote B - 107

En la Figura 4, se analizó los tiempos mejorados obteniendo un promedio de 33,72 minutos y una

desviación estándar de 2,34 minutos.

Tabla 8. Determinación del tiempo normal mejorado para el proceso de atención en el servicio de

incendios

Habiendo determinado el tiempo promedio mejorado del servicio se procedió a convertirlo en un

tiempo normal utilizando el Sistema de Valoración de Westinghouse.

Tabla 9. Determinación del tiempo estándar mejorado para el proceso de atención en el servicio de

incendios

En la Tabla 9, se puede observar que el tiempo normal mejorado es de 40,12 minutos

25.00

27.00

29.00

31.00

33.00

35.00

37.00

39.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Observaciones

Promedio

Limite inferior

Limite superior

Factor Nivel Servicio de atención de incendio

Habilidad Excelente B2 0,08

Esfuerzo Excelente B2 0,08

Condiciones Buenas 0,02

Consistencia Buena 0,01

1+ Factor de Valoración 1,19

Tiempo promedio 33,72

Tiempo normal 40,12

Factor de Holgura Servicio de atención de incendio

Fatiga 4

Necesidades personales 5

Uso de fuerza o energía muscular 5

Condiciones atmosféricas 50

1 + %Holgura 1,64

Tiempo normal 40,12

Tiempo estándar 65,80

15


Tabla 10. Determinación de la mejora en los tiempos del proceso de atención en el servicio de

incendios

Inicial Mejorado Variación

Tiempo estándar 106,59 65,80 61,74%

En la Tabla 10, se puede observar que el tiempo estándar mejorado es de 65,80 minutos

Con la aplicación del cuestionario SERVQUAL se logró cuantificar la percepción de los encuestados

sobre la calidad del servicio en el proceso de atención de incendios; así mismo se aplicó el cuestionario

luego de haber implementado las mejoras en los tiempos.

Tabla 11. Comparación del nivel de la calidad del servicio

Muestra Calidad del servicio

Puntuación SERVQUAL inicial

Calidad del servicio

Puntuación SERVQUAL final

1 63 95

2 87 78

3 67 85

4 99 129

5 132 155

6 85 69

7 98 136

8 96 151

9 87 135

10 94 142

11 105 132

Media 92,09 118,82

En la Tabla 11 se puede observar que el tiempo estándar para el proceso de atención en el servicio de

incendios se redujo en un 61,74% disminuyendo de 106,59 minutos a 65,80 minutos.

A pesar de que en un primer análisis se observa una mejora en los promedios de la percepción de la

calidad del servicio, se sometió dichos resultados a las pruebas estadísticas correspondientes.

Tabla 12. Prueba de normalidad para valores del cuestionario SERVQUAL

Fuente: SPSS 22

En la Tabla 12, se observa que la calidad del servicio tuvo un puntaje promedio inicial de 92,09,

utilizando el cuestionario SERVQUAL, y una puntuación final promedio de 118,92

A través del test de Shapiro-Wilk se pudo determinar que los resultados siguen una distribución normal

debido a que los niveles de significancia son mayores al 0,05; en consecuencia si fue fiable comprobar

la hipótesis con pruebas paramétricas como el t de Student.

Mejora de proceso Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig.

SERVQUAL Inicial ,932 11 ,429

Mejorado ,875 11 ,090

16


Tabla 13. Prueba t de Student para muestras independientes de la variable calidad del servicio

Prueba de

Levene de

calidad de

varianzas

prueba t para la igualdad de medias

F Sig. t gl

Sig.

(bilat

eral)

Diferencia

de medias

Diferencia

de error

estándar

95% de intervalo de

confianza de la

diferencia

Inferior Superior

Se asumen

vaianzas

iguales

6,783 ,

017 -2,457 20 ,023 -26,72727 10,87723 -49,41677 -4,03778

No se

asumen

varianzas

iguales

-2,457 16,362 ,026 -26,72727 10,87723 -49,74456 -3,70998

Fuente: SPSS 22

En la Tabla 13, se observa los resultados obtenidos del SPSS 22 considerando muestras

independientes. Se inicia la tabla con la Prueba de Levene para determinar si las varianzas de los

grupos son iguales, en ese caso el nivel de significancia es menor a 0,05 por lo cual se toma los

resultados de la segunda fila al asumir varianzas desiguales entre los grupos.

En ese sentido se pudo determinar que las puntuaciones del cuestionario SERVQUAL tienen una

diferencia en sus medias de -26,72727 la cual tiene un nivel de significancia de 0,026, aceptando la

hipótesis de trabajo de que la mejora del proceso de atención de incendios incrementa la calidad del

servicio brindado por la Compañía de Bomberos Voluntarios del Perú B 107.

Por otro lado, también se determinó la relación entre las variables de estudio, la cual puede

analizarse en las tablas 15 y 16.

Tabla 14. Tabla de contingencia para las variables de mejora de proceso y nivel de calidad

Fuente: SPSS 22

Nivel de Calidad

Bajo Medio Alto

Recuento Recuento Recuento

Mejora de proceso Inicial 1 9 1

Mejorado 0 4 7

17


Tabla 15. Prueba de Chi Cuadrado de Pearson para las variables de mejora de proceso y nivel de

calidad del servicio

En la Tabla 15, se elaboró una tabla para relacionar los niveles de calidad del servicio con los niveles

de la mejora de procesos en los métodos de trabajo Compañía de Bomberos Voluntarios del Perú B

107.

Tabla 16. Prueba de Chi Cuadrado de Pearson para las variables de mejora de proceso y nivel de

calidad del servicio

En la Tabla 16, se estableció que las variables si tiene relación debido a que el nivel de significancia

es menor al 0,05.

Discusión

Para el diagnostico situacional, en este estudio, el diagrama causa –efecto se aplicó para analizar un

problema previamente identificado y en el caso de la bibliografía revisada generalmente este se usa

para identificar la causa raíz de una ocurrencia negativa. A pesar de ello la utilidad del instrumento fue

de suma importancia ya que a través de él se puedo detectar que el proceso de atención de incendios

presentaba tiempos elevados en su atención por una ineficiente secuencia de operaciones en sus

métodos de trabajo. De la misma manera se hizo usos de símbolos no estándares para describir los

procesos de trabajo, dichos símbolos son mencionados por NIEBEL (2009) y entre los cuales se

encuentra la toma de decisiones; entonces, a pesar de no ser un símbolo estandarizado para un diagrama

de análisis de operaciones fue importante resaltarlo porque a través de él se expresaba la continuidad

o suspensión del proceso.

Otro punto importante fue el cálculo de los tiempos, sobre este punto se consideró que el número de

observaciones requeridas se estableciera en función a la validez estadística de la toma tiempos, es decir

que dependiendo de la desviación estándar y considerando una distribución t, por ser una muestra

menor a 30, se decidió realizar solo 10 observaciones; esto discrepa con otros autores como BAYAS

(2012), quien determinó su número de observaciones utilizando el criterio de General Electric donde

ya se tiene una cantidad de mediciones preestablecidas dependiendo de la duración del tiempo ciclo

en minutos.

Para el caso del cuestionario Servqual las dimensiones se encuentran estandarizadas por lo cual no se

encuentra diferencia o contraste con otros investigadores, sin embargo si hay un contraste en lo que

Nivel de Calidad

Mejora de proceso Chi-cuadrado 7,423

gl 2

Sig. ,024

Nivel de Calidad


gl 2

Sig. ,024

Nivel de Calidad


gl 2

Sig. ,024

18


respecta a la escala de calificación; por ejemplo Pazmiño y Flor (2008) utilizaron siete alternativas

para cada pregunta del cuestionario lo cual hace diferir con los puntajes obtenidos en la presente

investigación, donde se utilizó una escala de Likert y con puntajes del 1al 5.

Conclusiones

Finalmente se pudo concluir que el proceso de atención de incendios en la Compañía de Bomberos

Voluntarios del Perú B 107 – Chimbote 2017 contaba con un tiempo estándar inicial de 106,59 minutos

y luego de la mejora de métodos de trabajo se pudo reducir en un 61,74% llegando a 65,80 minutos;

lo cual tuvo un impacto positivo en la percepción de la calidad del servicio, la cual fue medida con un

cuestionario Servqual y su puntaje en promedio logró mejorar pasando de 92,09 a 118,82. Dicha

diferencia, en los niveles de calidad, fue comprobaba a través de una prueba t de Student que estableció

que si había diferencia estadística significativa entre ambas mediciones aceptándose la hipótesis de

que una mejora en los métodos de trabajo si influye en la calidad del servicio de la Compañía de

Bomberos Voluntarios del Perú B 107 – Chimbote.

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20


Propuesta de diseño de planta para incrementar la capacidad de atención de pacientes

en la sala de tratamiento de hemodiálisis, Hospital III ESSALUD, Chimbote -2017

Proposal of plant design to increase the capacity of attention for patients in room of

hemodialysis treatment of the Hospital III ESSALUD - Chimbote 2017

Luis Alejandro Quispe Carbajal(1); Robert Fabián Guevara Chinchayan(2); Lourdes Jossefine Esquivel Paredes(2).


__________________________________________________________________________

RESUMEN

El presente estudio de investigación tuvo como objetivo principal la propuesta del diseño de planta para

incrementar la capacidad de atención de los pacientes en la sala de tratamiento de hemodiálisis del

Hospital III EsSalud – Chimbote 2017, enmarcado en un diseño de investigación no experimental, en

la clasificación longitudinal. En base a los registros históricos reportados por el Hospital III EsSalud;

aplicado del check-list (Resolución Ministerial N° 845-2007) y la metodología del planeamiento

sistemático de distribución (SLP). El análisis evidenció que la actual sala de hemodiálisis generó

pérdidas económicas mensuales de 13 830 soles, además, la demanda a cubrir fue 87 pacientes,

entonces, la propuesta permitió atender 112 pacientes (1344 sesiones/mes), que contó con 14 camas,

atendiendo cuatro turnos de cuatro horas, estando bajo control y cumpliendo las especificaciones según

el índice de capacidad que arrojó un puntaje de 3.1 (mayor al valor mínimo aceptable de 1.33).

Actualmente, se logró cumplir el 50% de requisitos especificados en la resolución ministerial N°845-

2007, atendiendo a 78 pacientes/semana (1093 sesiones/mes). Entonces, se determinó que la ubicación

más óptima de la propuesta fue en archivos de historias clínicas, donde se distribuyó 11 departamentos

necesarias para el servicio de hemodiálisis con área total de 268.9 m2, y lo mínimo requerido fue de

195 m2, además el indicador beneficio/costo resultó 1.2, siendo aceptable el estudio. En conclusión,

la propuesta de diseño de planta (sala de tratamiento) pudo incrementar la capacidad de atención de

pacientes de 78 a 112.

PALABRAS CLAVES: Capacidad instalada, EsSalud, hemodiálisis y sistema SLP

ABSTRACT:

This research study has as main objective, the proposal of plant design to increase the capacity of

attention for patients in room of hemodialysis treatment of the Hospital III ESSALUD - Chimbote

2017, framed in a design of Non-experimental research, longitudinal classification. Based on historical

records reported by the Hospital III EsSalud, applied the check-list (Resolution Ministerial N° 845-

2007), and the methodology of systematic layout planning (SLP). The analysis showed that current

hemodialysis room generated economic losses of 13830 soles, in addition, to meet demand to cover

was 87 patients, then, the proposal allowed to care for 112 patients (1344 sessions/month), which

featured 14-bed hemodialysis, attending four shifts of four hours, being under control and meeting the

specifications according to the capacity index that yielded a score of 3.1 (greater acceptable minimum

value of 1.33) Currently only meets 50% of the requirements specified in the Resolution Ministerial

N° 845-2007, attending 78 patients / week (1093 sessions / month). Then, was determinate to the

optimal location of the proposed was in archives of clinical records, where distributed 11 departments

necessary to the service of hemodialysis treatment with an total area 268.9 m2, and the minimum

required was 195 m2, in addition the indicator benefit/cost was 1.2, being acceptable the study. In

conclusion, the proposal of design of plant (treatment room) may increase the capacity of attention of

patients from 78 to 112.

KEY WORDS: EsSalud, Hemodialysis, Installed capacity and system SLP

(1) Autor corresponsal: Luis Quispe; Universidad César Vallejo – Filial Chimbote; Facultad de Ingeniería,

Email: [email protected]

(2) Universidad César Vallejo- Filial Chimbote, Perú; Facultad de Ingeniería.

mailto:[email protected]

21


I. INTRODUCCIÓN La salud es lo primordial en el ser humano, por tal motivo, un centro hospitalario público o privado

debe brindar un servicio de calidad al ciudadano, lo cual conlleva a poseer equipamiento médico de

última tecnología para lograr atender a la demanda existente y por existir, portadores de una

enfermedad determinada. Sin embargo, en los últimos años, se ha podido apreciar que el margen entre

la oferta y la demanda, es abismal. Tal es el caso, sobre la enfermedad renal crónica (ERC) en el

mundo, mostrado por el Global burden of disease study- GBD: 2013 (2015), expuso que la ERC, como

la causa de muerte en la población general, ascendió del puesto 36 al 19 en tan solo dos décadas.

González, Pecoits y Rosa (2013) en el registro latinoamericano de diálisis y trasplante, expresa que en

20 países de Latinoamérica, hubo un total de 358 978 pacientes en terapia de remplazo renal – TRR

(2010), de los cuales 224 764 pacientes representan a tratamiento de hemodiálisis. Además, muestra

la incidencia de la enfermedad renal en Japón y EE.UU. de 150 a 200 mil pacientes por millón de

habitantes. Siguiendo con lo expuesto, el Ministerio de Salud del Perú, estimó para el año 2015, que

cerca de 2 507 121 personas tendrían ERC en estadio pre diálisis, 19 197 personas tendrían ERC

terminal y la brecha no atendida sería de 7778 pacientes en el SIS (Seguro Integral de Salud).

ESSALUD: Principales indicadores de salud (1990-2015), muestra gráficamente la cantidad de

sesiones de Hemodiálisis que son atendidos directamente en sus instalaciones, alrededor del 2015

fueron 1´261,259 sesiones de las cuales hechas en EsSalud fueron 309,547 y en terceros fueron 951

712, mostrando así que la capacidad instalada en los Hospitales de EsSalud a nivel nacional no logra

cubrir todo.

Hasta la actualidad, el Hospital III EsSalud de Chimbote, cuenta con un módulo de tratamiento de

hemodiálisis, compuesta por 12 camas (10 en la sala de Hemodiálisis y dos en el cuarto de emergencia).

Según el historial clínico de pacientes atendidos a partir de enero del 2015 hasta el mes de abril del

2017, en promedio se atienden a 78 pacientes por semana y en total se realizan 1093 sesiones al mes,

lo que genera que cada paciente sea atendido tres veces al mes. Asimismo, las instalaciones donde esta

puesta la sala de tratamiento, no está en su estado óptimo, según las observaciones directas, hay un

tanque de alimentación de agua, que está en estado crítico. Otro aspecto que se dio, fue en el 2016

donde se realizó una modificación de la distribución de tubería de agua pura que se da, desde la sala

de Tratamiento de agua a la Sala de Hemodiálisis y a la sala de reúsos (Hemodiálisis de emergencia),

ya que estas tuberías involucradas debieron de ser instaladas por la parte interior del edificio médico,

según el análisis meticulosos que se dio por las auditorias anuales a los centros médicos. Igualmente,

el estado del techo en esta sala de tratamiento de agua pura, esta con agujeros por casi toda el área del

techo, a la vez, la pintura se está desprendiendo poco a poco, por motivos climáticos que se han

generado en este año (2017), dando a relucir la mala calidad de la composición de tarrajeo en el techo.

Por otro lado, en el aspecto eléctrico, la distribución de los cables de alimentación están desordenados,

e instalados a través de canaletas al exterior del techo y paredes, además, se tuvo conocimiento de

sucesos respecto a desprendimientos de bloques de vidrio de la Sala de Hemodiálisis, a través de un

informe generado por la Unidad renal dirigida al departamento de Mantenimiento, ocurrido el 23 de

octubre del 2016. Incluso, se está generando pérdidas económicas, ya que el costo actual por sesión es

de 256.65 soles, y el máximo costo por sesión según tarifario del Hospital III EsSalud es de 240 soles,

entonces esto genera un costo mensual adicional de 13 830 soles.

Con respecto a la distribución que presenta la actual Unidad Renal, según la Resolución Ministerial

N° 845-2007/MINSA, hace falta de algunos departamentos como una sala de mantenimiento de

máquinas, con área mínima a los cuatro metros cuadrados, y no posee un almacén de materiales, por

insuficiencia de área, ya que como mínimo este departamento en cuestión debe tener los tres metros

cuadrados por modulo sin el área de cebado. En estos últimos meses, desde Abril; ha suscitado un

problema mucho mayor; como ya se expresó anteriormente, al no tener una alta capacidad de atención,

el Hospital III EsSalud, terciaria sus servicios de hemodiálisis en clínicas privadas; sin embargo, una

de las dos clínicas, fue observada por el departamento de Nefrología del Perú, dando como conclusión

el término del contrato, respecto al servicio, por lo tanto, la brecha desatendida se explayo a 87

pacientes más.

22


Por tales motivos expuestos anteriormente, se hace necesario mejorar la Sala de Tratamiento y sus

derivados, tanto en el nivel de servicio, incremento de la capacidad de atención instalada con una buena

calidad, como en la infraestructura (mejor distribución). Entonces, se obtuvo la formulación del

problema a tratar, que se expresa en la siguiente pregunta: ¿Cuál es el diseño de planta de la sala de

tratamiento de hemodiálisis del Hospital III EsSalud – Chimbote 2017 que incremente la capacidad de

atención de pacientes?

A ello, se le atribuye el objetivo general de estudio: Elaborar la propuesta de diseño de planta para

incrementar la capacidad de atención de los pacientes de la Sala de Tratamiento de Hemodiálisis del

Hospital III EsSalud – Chimbote 2017

Y los objetivos específicos fueron:

- Determinar en qué medida la recopilación estadística del crecimiento poblacional, influye en la

capacidad de atención de pacientes con ERC en el Hospital III Es Salud - Chimbote 2017.

- Determinar en qué medida el diagnóstico de la actual distribución física influye en la capacidad de

atención de pacientes con ERC en el Hospital III Es Salud - Chimbote 2017.

- Determinar en qué medida la nueva localización y distribución física influye en la capacidad de

atención de pacientes con ERC en el Hospital III Es Salud - Chimbote 2017.

- Determinar en qué medida la evaluación beneficio/costo, influye en la capacidad de atención de

pacientes con ERC en el Hospital III Es Salud - Chimbote 2017.

Por el cual, se encontraron estudios anteriores sobre este tema de estudio, como es el caso del Hospital

Semma Santiago (2016), en el proyecto titulado: “Construcción y adecuación física de la unidad de

servicios de hemodiálisis en el Hospital Semma Santiago”. (Chile), que tiene como objetivo de

construir y readecuar la unidad de servicios de hemodiálisis, bajo los requerimientos mínimos exigidos

por el Ministerio de Salud Pública y Asistencial Social, a fin de proveer a los usuarios calidad y confort

en los servicios. El proyecto fue establecido bajo normas estatales de Chile, por lo cual el diseño de

planta que se propuso tiene los espacios físicos conforme a los puntos especificados en tales

resoluciones ministeriales de Salud. Por lo cual, según los resultados de la distribución física, muestra

que el espacio total brindado para la unidad de hemodiálisis, es lo suficiente para abarcar todas las

áreas requeridas para brindar su servicio a los pacientes asegurados en Chile. En conclusión, el

proyecto de inversión tiene un costo beneficio aceptable, ya que proporciona bienestar social y se ve

reflejado en sus costos e ingresos de la nueva Unidad de servicio de Hemodiálisis.

Calderón, Zanabria y Mosquera (2015) en su tesis de grado titulada: “Creación de una clínica de

hemodiálisis en la ciudad de Babahoyo, provincia Los Ríos”, tiene como objetivo general el poder

examinar a través del estudio técnico y financiero, la implementación de una nueva clínica de servicios

de hemodiálisis en la ciudad de Babahoyo para el beneficio de la población afectada por IRC, y los

cantones aledaños. El investigador ha optado por una metodología de planificación para desarrollo de

un plan de negocios para apertura de una clínica de hemodiálisis. Además, expone que la capacidad

instalada en la clínica (propuesta) es de 126 pacientes de hemodiálisis, resultado de las 21 máquinas,

dando así que el precio se encuentre regulados por el Ministerio de Salud Pública y se ubicaría en USD

1456 para hemodiálisis. En la investigación de mercado conducida a 30 pacientes de la localidad, se

pudo comprobar que existe una demanda insatisfecha. En el estudio financiero, la inversión total para

la creación de la clínica se estimó en USD 377 135. Esto se realizó a un periodo de proyección de 5

años (2016-2020), que en conclusión, la clínica generará márgenes brutos, operativos y netos positivos

a los largo de dicho periodo. Demostrados en la evaluación financiera del proyecto, se obtuvo un VAN

de USD 506 406.12 y TIR del 99.69%. Además, en el análisis de sensibilidad, el proyecto siguió siendo

rentable.

También, se pudo encontrar el estudio realizado por Zambrano (2014), en su tesis de grado titulada:

“Estudio de factibilidad para la creación de un centro clínico, especializado en hemodiálisis, Cantón

el Empalme, 2014”.

Comienza a exponer, el investigador, que en los últimos años, se ha observado que en el mundo ha ido

creciendo en forma alarmante la búsqueda de servicios de hemodiálisis para beneficios de personas

23


con problemas renales, por lo tanto, el objetivo de estudio es realizar un estudio de factibilidad respecto

a la creación de un centro clínico especializado en hemodiálisis, tomando en cuenta que en El Cantón

Empalme (lugar de estudio), es urgente la necesidad de contar con este tipo de centro médico. El

método de investigación aplicado es analítico, deductivo e inductivo. Además, se utilizó en las técnicas

o instrumento de investigación a la conversación directa, las encuestas. Para llevar a cabo el estudio

se tomó una muestra de 300 personas que se realizan a diario tratamientos de diálisis y residen en esta

zona de estudio. El investigador llegó a la conclusión según su estudio de mercado que 155 pacientes

(92%) consideran que es de suma importancia la creación de un centro de hemodiálisis y según su

evaluación financiera el TMAR (Tasa mínima aceptable de rendimiento) es de 17.68% que es el

rendimiento que desean obtener los accionistas y prestadores . El resultado del VAN fue de $235

087,08, la TIR de 39,65% y la relación de Beneficio Costo (B/C) de $4 459 846,92, demostrando

rentabilidad a este proyecto de investigación.

Entonces, se justifica este estudio de investigación, en el entorno social, ya que la población peruana,

ha ido incrementando exponencialmente durante los últimos años, de la misma manera los pacientes

que padecen de enfermedades al riñón, quienes periódicamente deben de recurrir a sesiones de

tratamiento de Hemodiálisis, para contrarrestar que la enfermedad llegue a un Estadio IV (Estado

crítico). Como se explicó anteriormente que según EsSalud: Principales indicadores de salud (1990-

2015), donde muestra gráficamente la cantidad de sesiones de hemodiálisis a nivel nacional que son

atendidos directamente en sus instalaciones, alrededor del 2015 fueron 1 261 259 sesiones de las cuales

hechas en Es salud fueron 309 547 y en terceros fueron 951 712, mostrando así que la capacidad

instalada en los Hospitales de EsSalud no logra cubrir toda esta demanda (hasta la actualidad).

Actualmente, en la región Ancash, específicamente en el Hospital III EsSalud de Chimbote, la sala de

tratamiento de hemodiálisis, compuesta por 12 camas (10 en la sala de hemodiálisis y 2 en el cuarto

de emergencia). Según su historial clínico de pacientes atendidos a partir de enero del 2015 hasta el

mes de abril del 2017, en promedio se logra atender a 78 pacientes por semana, y que al mes, en general

seis pacientes son registrados, 6 son devueltos de las clínicas para seguir con su tratamiento en Es

Salud, dos nuevos, 8 trasladados a clínicas privadas, cinco fallecen y dos son recuperados por función

renal. En total se realizan 1093 sesiones al mes, lo que genera que cada paciente sea atendido tres veces

al mes, dentro de los turnos (cuatro) previstos por EsSalud para esta área médica. Al analizar

teóricamente cuanto debería de atender la Sala de Hemodiálisis, compuesta de 12 camas de

tratamiento, al servicio del ciudadano, el resultado es de 96 pacientes por semana, llevando así que el

18,75% de la capacidad instalada o no se está registrando como servicio para pacientes nuevos o se

está utilizando para algunos pacientes que demandan de un lapso de tiempo mayor a lo normal, por

motivos de complicaciones en el proceso del tratamiento, lo que genera que otro paciente no sea

programado para una sesión más al mes. Lo antes mencionado fue constatado por las enfermeras (tres)

especialistas en el tema, quienes dijeron que ese porcentaje de diferencia es tomada por pacientes en

estado crítico que tomaban dos turnos. Entonces me da a entender que la capacidad instalada en la Sala

de Hemodiálisis no fue tomada con restricciones ante hechos como lo ocurrido, es decir, no se hizo un

análisis a través del índice de capacidad para un diseño de producto o servicio. Cabe decir, que para

costear sesiones de hemodiálisis en centros médicos privados son demasiados costosos (170

dólares/sesión), conllevando a que las familiares de mediana y baja clase (mayoría de ancashinos)

estén a la espera de una cita médica pública (240 soles/sesión), por meses. Ante esto, en el entorno

político, el gestionar del Estado Peruano, está progresando de poco a poco, por las acciones que están

tomando ante la problemática nacional de la Salud en todos los campos de enfermedades, y en nuestro

caso de estudio, observando los resultados de análisis anuales que realiza el MINSA, se puede verificar

el trabajo continuo de nuestro Gobierno para atender de a poco a los ciudadanos que padecen de la

enfermedad renal crónica y sus derivados. Por tales motivos, me es indispensable no dejar pasar esta

problemática que atenta a la Salud Ciudadana, y como profesional en Ingeniería Industrial, me es de

suma importancia de dar una propuesta de mejora para reducir este índice de pacientes desatendidos

en tratamientos de hemodiálisis y que sus sesiones sean más continuas.

Por ello, se hace el estudio de un diseño de planta para incrementar la capacidad de atención a pacientes

de la sala de tratamiento de hemodiálisis del Hospital III EsSalud- Chimbote.

24


I. MATERIAL Y MÉTODOS

El diseño de investigación realizado en el Hospital III – Es Salud de Chimbote fue No Experimental,

en la clasificación Longitudinal, debido a que no hay manipulación intencional de la variable de

estudio, y el análisis a través del tiempo estuvo inmerso en el costo por sesión que generó la propuesta

de diseño de planta (sala de tratamiento de hemodiálisis).

Por ende, se elaboró el cuadro de operacionalización según la variable de estudio, especificado en la

tabla 01.

Tabla 01: Cuadro de operacionalización de variable de estudio

VARIABLE DEFINICIÓN

CONCEPTUAL

DEFINICIÓN

OPERACIONAL DIMENSIONES INDICADOR

ESCALA

DE

RAZÓN

Variable de

estudio

(X) :

Diseño de

Planta de una

Sala de

Hemodiálisis

Rodríguez

(1995), expone

que es una

disciplina

proyectual,

tecnológica y

creativa, ocupada

de la proyección

de productos

aislados o

sistemas de

productos, por lo

que comprende la

disposición física,

su distribución y

configuración de

las áreas de

trabajo y equipos

que conforman el

proceso de

producción en

específico

El diseño de planta

es una metodología,

que se utiliza para

hallar la mejor

localización de una

empresa o área en

un espacio macro o

micro, además para

realizar una óptima

distribución física

de las áreas de

trabajo

involucradas para

tal empresa con un

servicio definido. A

ello, se le somete a

una evaluación

económica-social,

para obtener el

beneficio que puede

alcanzar el estudio.

X1:

LOCALIZACIÓN

Puntuación de

factores (unid) RAZÓN

X2:

DISTRIBUCIÓN

FÍSICA

Flujo de

Procesos

(min-m)

RAZÓN

Relación entre

áreas RAZÓN

Disponibilidad

de área

(m)

RAZÓN

X3: EVALUCIÓN

DE LA

PROPUESTA DE

DISEÑO DE

PLANTA

Número de

pacientes

atendidos en

Hemodiálisis

(unid)

RAZÓN

Índice de

relación

Beneficio /

Costo (unid)

RAZÓN

En este estudio no se aplicó ninguna encuesta por lo tanto no se calculó ninguna muestra, ni se obtuvo

ninguna población, pero se pudo aplicar técnicas como la revisión documental, observación directa,

organización y métodos, por último el análisis de datos, para ello se utilizó los siguientes instrumentos

de recolección de datos como el registro de datos, para obtener la cantidad de demanda a satisfacer y

el número de pacientes atendidos actual, el check-list, para conocer el porcentaje de cumplimiento

respecto a la infraestructura en la actual sala de hemodiálisis, registro de herramientas del planeamiento

sistémico de distribución, con el que se obtuvo la propuesta de diseño de planta de la sala de

hemodiálisis que incremente la capacidad de atención de pacientes, por último, registro de costos, para

la evaluación de la propuesta, a través del indicador de beneficio/costo.

Método de Análisis

Se utilizó la estadística descriptiva, hallando el promedio o media de pacientes con ERC en la región

de Ancash-Chimbote, a través de datos históricos del INEI del Perú, para así proyectar la demanda de

pacientes con ERC que habrá dentro de 10 años, y determinar la capacidad instalada más adecuada

para suplir la demanda insatisfecha a través del índice de capacidad. Por ello la aplicación del

instrumento de registro de datos, el cual fue procesado en el Microsoft Office Excel 2010.

25


Una vez obtenido estos resultados, se pasó a la evaluación actual de la sala de hemodiálisis respecto a

su diseño de planta, a través de un Check-list desarrollado por ítems que son puntualizados por la

Resolución Ministerial N° 845-2007, lo cual nos proporcionó qué aspectos deben ser considerados en

la propuesta de diseño de planta, este Check-list fue procesado en el Microsoft Office Excel 2010. Ya

teniendo estos dos resultados de evaluación, se pasó a la implementación del análisis de Capacidad

Instalada, que nos arrojó la cantidad de pacientes con ERC que serán atendidos, y las herramientas del

planeamiento sistemático de distribución, que nos proporcionó la mejor opción de distribución de los

departamentos involucrados en la atención de la sala de hemodiálisis, al igual que los anteriores puntos,

estos análisis fueron desarrollados en el Microsoft Office Excel 2010.

Por último, se logró hallar la relación entre el beneficio brindado con la propuesta de diseño de planta

con respecto a los costos involucrados en el mejorado servicio, tal análisis fue procesado en el

Microsoft Office Excel 2010.

II. RESULTADOS

Primer objetivo específico se basó en el diagnóstico situacional de la empresa respecto a la capacidad

instalada. Para ello, se aplicó la estadística descriptiva, haciendo un análisis de la demanda y oferta del

servicio de hemodiálisis en el Perú, por medio de datos obtenidos del Instituto Nacional de Estadística

e Informática – INEI, donde se logró encontrar la cantidad total de pacientes en tratamiento de

hemodiálisis (11195 pacientes) de los cuales la región Ancash equivale el 2 % del total, donde se

divide en dos Sedes, Chimbote con un total de 78 pacientes en Hospital III EsSalud y Huaraz con 32

pacientes, la diferencia están en clínicas particulares ubicadas en Nuevo Chimbote (87 pacientes que

son la demanda insatisfecha actual). No obstante, se comprobó a través del punto de equilibrio que la

actual sala de hemodiálisis está generando pérdidas económicas al Hospital III EsSalud, ya que al mes

se atienden 1093 sesiones dando así la gráfica aprecia en la Tabla 01 y la cantidad del PE en Fig. 02

Tabla 02: Cantidad de sesiones según el punto de equilibrio

PUNTO

EQUILIBRIO COSTO FIJO COSTO VARIABLE

1189 Sesiones/mes 171710.30 95.55

99 pacientes/semana

Además, se sometió a un análisis estadístico de control, a través del índice de capacidad (Cpk – Tabla

03), para evidenciar, si cumple con las especificaciones requeridas o no. Entonces, la actual sala de

hemodiálisis, arroja un 0.443, siendo menor al valor mínimo aceptable (1.33), no cumple con las

especificaciones deseadas, sin embargo con la nueva capacidad proyectada, el valor arrojado es de 3.1,

mayor al valor mínimo del Cpk, mostrando así que el proceso estará bajo control y cumplirá con las

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

400000

0

68

13

6

20

4

27

2

34

0

40

8

47

6

54

4

61

2

68

0

74

8

81

6

88

4

95

2

10

20

10

88

11

56

12

24

12

92

13

60

14

28

14

96

15

64

16

32

17

00

17

68

18

36

19

04

19

72

20

40Fuente: Elaboración Propia basado en Yermanos y Correa (2011)

Fig.01: Gráfica del punto de equilibrio

P.E.

ACTUA

L

26


condiciones deseadas. Estos se pueden apreciar en la Fig.02 con más exactitud la diferencia entre

ambas capacidades.

ACTUAL

Media (X0) 78

Límite Inferior (LI0) 77

Límite Superior (LS0) 96

Índice de Capacidad 0.4426267

NUEVA

CAPACIDAD

Media (X1) 87

Límite Inferior (LI1) 77

Límite Superior (LS1) 112

Índice de Capacidad 3.0983867

Obtenido el primer objetivo específico desarrollado, se pasó al diagnóstico de la actual distribución

física. En el que se aplicó el Check-List: “Instalación de una sala de Hemodiálisis para servicios de

hemodiálisis básica del establecimiento de salud”. Este instrumento, fue validado por la Resolución

Ministerial N° 845-2007 del Perú, donde aclara todos los puntos que deben de respetar para brindar

un servicio sólido de Hemodiálisis, que conlleva a que el paciente salga satisfecho con este servicio

público. Para ello, los resultados se evidencian en las Tablas 04 y 05 que representan los resúmenes

cuantitativos de cumplimiento en general.

Tabla 04: Resumen general de Check-list

CHECK - LIST DE INSTALACIÓN DE UNA SALA DE HEMODIÁLISIS PARA SERVICIOS DE

HEMODIÁLISIS BÁSICA DEL ESTABLECIMIENTO DE SALUD

GUÍA SEGÚN LA RESOLUCIÓN MINISTERIAL N°845 – 2007

REQUISITOS CUMPLIMIENTO

% DE CUMPLIMIENTO SI NO

ORGANIZACIÓN Y FUNCIONAMIENTO 2 0 100%

ATENCIÓN DEL PACIENTE 1 0 100%

BIOSEGURIDAD 4 1 80%

Fuente: Elaboración propia basado en Chase y Aquilano (2009)

Fig.02: Gráfica del índice de capacidad actual vs mejora

Tabla 03: Índice de capacidad actual vs mejora

27


RECURSOS HUMANOS 4 3 57%

INFRAESTRUCTURA 12 19 39%

TOTAL 23 23 50%

Tabla 05: Resumen de requisito con menor cumplimiento

REQUISITOS CUMPLIMIENTO

% DE CUMPLIMIENTO SI NO

INFRAESTRUCTURA 12 19 39%

ESPECIFICACIONES GENERALES 6 13 32%

SALA DE TRATAMIENTO DE AGUA 3 1 75%

SALA DE HEMODIÁLISIS 3 2 60%

SALA DE CEBADO Y ALMACENAMIENTO 0 3 0%

El porcentaje de cumplimiento actual de la Sala de Hemodiálisis es de 50 % en general, además se

aprecia que el requisito correspondiente a Recursos Humanos posee un cumplimiento del 100%,

reflejando que está bien coordinado. Por último, Se estratificó el aspecto con menos cumplimiento que

es Infraestructura con un 39% de cumplimiento, evidenciando que se necesita con urgencia una nueva

sala de hemodiálisis y un posible mantenimiento general a la actual, para que esté acta para atender a

la demanda actual de 78 pacientes, y sea como complemento de la nueva sala a diseñar.

Además, se recopiló la cantidad de pacientes atendidos en la actual sala de Hemodiálisis, estos datos

obtenidos fueron de la base de datos del departamento de Unidad Renal del Hospital III Es Salud,

donde se obtuvo que al mes, se atienden en promedio a 312 pacientes en la sala de Hemodiálisis actual,

con un promedio general de 1093 sesiones, y el dato importante de estudio es que a la semana se logran

atender a 78 pacientes (81,25% de la cap. teórica), ahora contrastando con la capacidad teórica, se

aprecia que solo se alcanzó utilizar el 95% de las sesiones que debería haber obtenido.

Obtenido el diagnóstico de la actual sala se pasó a obtener la propuesta del diseño de planta empezando

por el:

Cálculo de la Capacidad Teórica propuesta: La nueva capacidad ha sido calculada sistemáticamente

en Excel, solo se pide los turnos que serán programados y la cantidad de camas propuestas,

proporcionándonos la capacidad propuesta equivalente a 112 pacientes por semana a atender,

contribuyendo a un aumento del 14.3 % de la capacidad teórica actual (96pacientes/semana), esto es

al incremento de camas, ya que el espacio métrico es lo suficiente para albergar esta cantidad, y queda

demostrado que es más que suficiente para lograr atender a la demanda proyectada promedio

(87pacientes/semana).

Luego la elección de la mejor ubicación para la Sala de Hemodiálisis donde se aplicó el método de

factores por puntuación para elegir la mejor ubicación de la sala de Hemodiálisis, en la parte interna

del Hospital III Es Salud. Como se puede observar en la Tabla 06.

Por lo tanto, el lugar más propicio, según este método de localización, es el espacio utilizado

actualmente por el Archivero de Historias clínicas, ya que posee demasiada área y esta

estratégicamente ubicado, esto lo refleja con la puntuación final de 62, por otro lado, no era factible la

expansión de la sala de hemodiálisis actual, ya que no tenía área suficiente de expansión, además que

quitaba espacio al estacionamiento del Hospital III Es Salud, que posee una infraestructura con

elevación de piso.

Tabla 06: Nueva ubicación de la sala según Método de puntuación de factores

FACTOR PESO ARC. HISTORIA CLINICAS EXPANSION EN LA ACTUAL

% CALIFICACION PONDERACION CALIFICACION PONDERACION

CERCANIA DE LAS

PUERTAS DE

INGRESO

0.15 8 1.2 7 1.05

28


CERCANIA DE LOS

INSUMOS 0.2 10 2 8 1.6

INFRAESTRUCTURA

DISPONIBLE 0.3 10 3 5 1.5

DISPONIBILIDAD

DE RED ELECTRICA 0.12 9 1.08 9 1.08

DISPONIBILIDAD

DE RED SANITARIA 0.12 9 1.08 9 1.08

SEGURIDAD 0.05 8 0.4 8 0.4

MANO DE OBRA

DISPONIBLE 0.06 8 0.48 8 0.48

TOTAL 1 62 9.24 54 7.19

Luego la propuesta del diseño de planta respecto a la distribución Física de la Sala de Hemodiálisis

según Herramientas del Planeamiento Sistemático de Distribución –SPL

Para ello, se utilizó el Gráfico Producto – Cantidad (Gráfico P-Q), a través de esta herramienta se

obtuvo la proyección de sesiones anuales que se harán durante el período 2018 al 2027, como se

muestra en la Tabla 07. Y por tal motivo, se reflejó que esta cantidad proyectada está en un

decrecimiento por motivos de la tasa de crecimiento, por lo que la capacidad teórica instalada para la

nueva sala de hemodiálisis, está por encima de esta cantidad proyectada de sesiones, en un 25%,

margen aceptable.

Tabla 07: Cantidad de sesiones demandadas vs sesiones por nueva capacidad teórica

AÑOS PRODUCTO

SESIONES ANUALES

SEGÚN CANTIDAD

DEMANDADA

SEGÚN CAPACIDAD

TEÓRICA

2018 SESIONES-2018 13233 16128

2019 SESIONES-2019 12984 16128

2020 SESIONES-2020 12678 16128

2021 SESIONES-2021 12391 16128

2022 SESIONES-2022 12152 16128

2023 SESIONES-2023 11903 16128

2024 SESIONES-2024 11645 16128

2025 SESIONES-2025 11378 16128

2026 SESIONES-2026 11140 16128

2027 SESIONES-2027 10917 16128

PROMEDIO 12042 16128

DIFERENCIA 25.33%

29


Luego se procedió a realizar el diagrama de Proceso de Actividades – DAP, para el servicio de

hemodiálisis actual, el cual mostró que en total se requiere de 4 horas por sesión, tiempo fijo

programado por sesión, y que en general la distancia es de 47,81 m de recorrido, dentro de la sala de

hemodiálisis. Con más detalle se observan todos los procesos en la Fig. 03.

Después se realizó la tabla relacional de Actividades, una vez realizado el diagrama de proceso de

actividades, se pasó a detallar las áreas involucradas para la nueva sala de hemodiálisis, a través de la

herramienta relacional de actividades, los cuales nos proporcionó cuales son las áreas imprescindibles

una de otra y cuales tienen una relación indeseable por lo que se necesitará separarse una de otra. Para

más detalle, se puede observar en la Tabla 08 y Tabla 09.

Tabla 08: Significado de simbología para tabla relacional de actividades

CÓDIGO DEFINICIÓN CÓDIGO DEFINICIÓN

A ABSOLUTAMENTE NECESARIA 1 SUPERVISIÓN CONTINUA

E ESPECIALMENTE IMPORTANTE 2 COMPARTEN MISMO ESPACIO

I IMPORTANTE A 3 COMUNICACIÓN CON PERSONAL

O ORDINARIA

1 4

SECUENCIA DEL FLUJO DE

TRABAJO

U NO IMPORTANTE 5 MOLESTIAS/PELIGROS

X INDESEABLE

Fuente: Elaboración propia Chase y Aquilano (2009)

Fig.03: Diagrama de análisis de proceso del servicio de tratamiento de hemodiálisis (Escala ½)

Fuente: Elaboración propia Carro y Gonzales (2014)

30


Tabla 09: Tabla relacional de actividades para sala de hemodiálisis – HD N

°

ÁR

EA

S

SA

LA

DE

ES

PE

RA

SA

LA

DE

HE

MO

DIÁ

LIS

IS

SA

LA

DE

MA

NT

EN

IMIE

NT

O

ST

AR

DE

EN

FE

RM

ER

AS

CU

AR

TO

LIM

PIO

ÁR

EA

LIM

PIA

CU

AR

TO

BIO

CO

NT

AM

INA

DO

ÁR

EA

BIO

CO

NT

AM

INA

DA

SA

LA

DE

AL

MA

CE

NA

MIE

NT

O

DE

AG

UA

PU

RIF

ICA

DA

Á

RE

A D

E

AL

MA

CE

NA

MIE

NT

O

VES

TUA

RIO

Y S

S.H

H.

1 SALA DE ESPERA

2 SALA DE

HEMODIÁLISIS

A 4

3 SALA DE

MANTENIMIENTO

U O 3 2

4 STAR DE

ENFERMERAS

O A O

3 1,2,3,4 3

5 CUARTO LIMPIO U A X A

5 2,3,4 5 2,3,4

6 ÁREA LIMPIA U A X A A

5 2,3,4 5 2,3,4 2,3,4

7 CUARTO

BIOCONTAMINADO

U U X X X X 5 5 4 1 2 2

8 ÁREA

BIOCONTAMINADA

U U X X X X I

5 5 4 1 2 2 2

9

SALA DE

ALMACENAMIENTO

DE AGUA

PURIFICADA

U X U X X X X X

4 2 5 2 2 2 2 2

10 ÁREA DE

ALMACENAMIENTO

U A U A I I X X U 5 2,3,4 5 2,3,4 2,3,4 2,3,4 2 2 5

11 VESTUARIO Y

SS.HH.

I U U I X X X X U U

2 5 5 2 5 5 5 5 2 2

Luego se procedió a elaborar el diagrama Relacional de Actividades, por lo que se le dio un color

específico para cada código, para no poder confundirse, y así se llegó a lo mostrado en la Fig. 04

Fig.04: Diagrama relacional de actividades para sala de HD (Escala ½)


31


Consecutivo a ello se culminó el diagrama relacional de espacios y recorrido (Fig.05), para ello, se

necesitó el área de cada departamento involucrado en el servicio de hemodiálisis, por lo que, los datos

fueron referenciados según la Resolución ministerial N° 845-2007, evidenciándolo resumidamente en

la Fig. 09. Donde se especifica que el área total mínima requerida es de 195 metros cuadrados. Y

como último paso de la metodología del SPL (Planeamiento Sistemático de la Distribución), se elaboró

el LAYOUT final para la nueva sala de Hemodiálisis, como resultado de la aplicación de todas las

herramientas mencionadas anteriormente; evidenciado en Fig. 07. Y como detalle se especifica en la

Fig.06, los metros cuadrados utilizados por cada departamento en la nueva ubicación de la Sala de

Hemodiálisis, siendo mayor a lo pedido por la R.M. 845-2007.

Por último objetivo específico, se hizo la evaluación beneficio/costo, con la obtención de los costos

del servicio de hemodiálisis por sesión, se logró obtener el beneficio/costo, como se observa en la

Fig.05: Diagrama relacional de espacios sala de hemodiálisis

Fig.06: Área según RM 845 vs área

propuesta a utilizar (Escala ½)

Fig.07: Layout final de sala de hemodiálisis (Escala 1/2)

32


Tabla 10, donde evidencia que en el periodo del 2015 al 2017, el resultado equivale a 0,95, lo que

indica que no es aceptable la actual sala de hemodiálisis, ya que se han generado más costos que

ingresos por el servicio, contrayendo perdidas económicas (13 830 soles mensuales) para el Hospital

III Es Salud, mientras que con esta nueva sala de hemodiálisis y su capacidad propuesta, los costos

van a ser reducidos (234.94 soles/sesión) , llevando a que haya ganancia, y para reforzar lo dicho, en

el periodo del 2018 al 2027, el indicador arroja 1,2,es decir que por cada Nuevo Sol invertido se

genera un ingreso de 20 centavos, demostrando que es aceptable y rentable esta propuesta de diseño

de planta de la sala de hemodiálisis.

Tabla 10: Indicador de beneficio/costo desde 2015 al 2027

AÑOS INGRESO COSTO B/C

2015 3119760 3289787 0,95

2016 3154320 3326230 0,95

2017 3210480 3385451 0,95

2018 3870720 3218504 1,20

2019 3870720 3218504 1,20

2020 3870720 3218504 1,20

2021 3870720 3218504 1,20

2022 3870720 3218504 1,20

2023 3870720 3218504 1,20

2024 3870720 3218504 1,20

2025 3870720 3218504 1,20

2026 3870720 3218504 1,20

2027 3870720 3218504 1,20

IV. DISCUSIÓN

Calderón, Zanabria y Mosquera (2015) realizaron un proyecto de inversión para una Clínica de

Hemodiálisis en la ciudad de Babahoyo, en la cual aplicaron un estudio de mercado, el cual les mostró

que es de suma importancia la instalación de una clínica de este tipo de tratamiento, por lo que su

demanda a satisfacer fue de 126 pacientes/semana, con la implementación de 21 camas de

hemodiálisis, y con tres turnos laborales de ocho horas. Entonces, procesando estos datos al

instrumento aplicado para la obtención de la capacidad teórica a instalar para este estudio, arrojó que

la proporción cama/paciente es correcta, por lo que, valida aún más el instrumento, lo único que cambia

dentro de este estudio es que se proyecta atender dentro de cuatro turnos de cuatro horas, con la

implementación de 14 camas, satisfaciendo a 112 pacientes/semana.

El Hospital SEMMA SANTIAGO, realizó la construcción y adecuación física de la unidad de servicios

de hemodiálisis, para lo cual tuvo como guía las especificaciones técnicas enmarcadas en su

Resolución Ministerial de Salud respecto a este servicio público. Las dimensiones de áreas son muy

similares a la Resolución Peruana, ya que estas normas son estandarizadas internacionalmente. Dentro

de ello, nos mostró un ejemplo de distribución física completa, haciendo la comparativa con la sala de

tratamiento en estudio de propuesta, que también respetó las normativas peruanas, poseen una

similitud en la distribución, lo único de variante es el recorrido de los materiales e insumos, ya que la

ubicación donde se establecerá a la sala de hemodiálisis, es estratégica, conectándose con el ingreso

principal de pacientes, y el ingreso de emergencia, además que la salida de los insumos y/o materiales

utilizados en el tratamiento son retirados instantáneamente a las áreas de materiales biocontaminados.

En los estudios de investigación de Calderón, Zanabria y Mosquera (2015) y Zambrano (2014),

realizaron un estudio de inversión, aplicando sus indicadores respectivos, como son el Valor Actual

Neto (VAN), Tasa de Interés de Retorno (TIR) y Beneficio/costo, proyectándolo en un periodo de

estudio de 5 años, lo cual les dio cifras numéricas positivas, sobrepasando los límites que exige cada

indicador para ser aprobado en proyecto. Entonces, haciendo la comparativa con esta investigación

de estudio no experimental, de clasificación longitudinal, en la cual no se realizó un estudio de

inversión, por motivos del diseño, solo se aplicó el indicador de Beneficio/costo, que arrojó 1.2 (mayor

33


al límite que permite este indicador),es decir por cada Nuevo Sol invertido se genera un ingreso de 20

centavos, por lo que se puede proyectar y matemáticamente decir que en el caso de hacerse el estudio

de inversión exhausto nos generarían un VAN Y TIR en estado positivo y mayor a su mínimo de

aceptación, afirmando contundentemente que esta investigación es rentable y factible, ya que

beneficioso sí lo es, además que la propuesta del diseño de planta no generó pérdidas económicas,

como se evidencia actualmente ( 13 830 soles al mes).

V. CONCLUSIÓN

Se determinó que la recopilación estadística del crecimiento poblacional, influyó en la capacidad de

atención de pacientes con ERC en el Hospital III EsSalud - Chimbote 2017, y esto se hizo posible con

la aplicación del punto de equilibrio, donde se apreció que la actual sala de hemodiálisis está en la

zona de pérdidas (13830 soles mensuales de gastos adicionales) y a través del índice de capacidad nos

arrojó que no está bajo las especificaciones exigidas, mientras que la propuesta de diseño de planta de

la sala de hemodiálisis, a través de la proyección, según la tasa de crecimiento, nos dio a conocer que

si está bajo control con un índice de 3,1 (mayor al mínimo equivalente a 1,33) y cumple las

especificaciones exigidas para la demanda a satisfacer. Además, se obtuvo el diagnóstico de la actual

distribución física, a través de la aplicación de un Check-List, basado en la Resolución Ministerial

845-2007, con la que mostró que el cumplimiento actual es del 50%, estado inaceptable, por lo que se

pudo afirmar, que la actual distribución sí influyó en la capacidad de atención de pacientes con ERC

en el Hospital III Es Salud - Chimbote 2017, ya que el espacio necesario para las máquinas de

hemodiálisis son menores a lo establecido por la Resolución Ministerial 845-2007, y que fueron

obviados algunos departamentos para este servicio de salud. También, se determinó la nueva

localización, a través del método de puntuación de factores, arrojando que la nueva Sala de

Hemodiálisis estará en el espacio de archivero de Historias clínicas y la propuesta de distribución física

influyó en el incremento de la capacidad de atención de pacientes con ERC en el Hospital III EsSalud

- Chimbote 2017, ya que se pudo posicionar en esta área a 14 camas de hemodiálisis, con la que se

pudo atender a los 112 pacientes/semana. A todo ello, se determinó la evaluación del indicador de

beneficio/costo que fue equivalente a 1,2, demostrando así que, la propuesta de diseño de planta, es

aceptable ya que supera la unidad, margen mínimo de aceptabilidad de este indicador.

Finalmente, se obtuvo la propuesta de diseño de planta para incrementar la capacidad de atención de

los pacientes de la sala de tratamiento de hemodiálisis del Hospital III EsSalud – Chimbote 2017, a

través de la metodología SLP, por lo que el incremento de la capacidad fue de 78 a 112

pacientes/semana.

34


REFERENCIAS

Calderón, D.; Zanabria, X. y Mosquera, R. (2015). Creación de una clínica de hemodiálisis en la

ciudad de Babahoyo, provincia los Ríos. (Tesis de Magister en Gerencia Hospitalaria).

Escuela Superior Politécnica del Litoral. Escuela de Postgrado en Administración de

Empresas. Guayaquil

Chase, R., Roberts, F. y Aquilani, N. (2009). Administración de operaciones: Producción y cadena de

suministro (10 ed.). México: McGraw-Hill/Interamericana editores S.A.

Córdoba, M. (2011). Formulación y evaluación de proyectos (2ed). Bogotá: Eco Ediciones.

EsSalud (2016). Principales indicadores de salud 1990-2015. Recuperado de:

http://www.essalud.go...b.pe/downloads/series_estadisticas_1990_2015_VF.pdf

GBD 2013. (2015). Mortality and causes of death collaborators. Global, regional, and national age-

sex specific all-cause and cause-specific mortality for 240 causes of death, 1990–2013: a

systematic analysis for the global burden of disease study 2013. Lancet.

González, C., Pecoits, R. y Rosa, G. (2013). Registro Latinoamericano de diálisis y trasplante renal.

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ional_Society_of_Hemodialysis_Buenos_Aires_2013.pdf

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35


Control estadístico de procesos para mejorar la calidad de prendas industriales en la

empresa Nono Fashion SAC, Lima 2017.

Statistical control of processes to improve the quality of industrial garments in the

company Nono Fashion SAC, LIMA 2017.

Controle estatístico de processos para melhorar a qualidade de vestuário industrial na

empresa Nono Fashion SAC, Lima 2017.

Katheryn Virginia León Lescano (1); Ronald Dávila Laguna (1); Jaime Eduardo Gutiérrez Ascón (2)

Fecha de recepción: 15 de noviembre de 2017 Fecha de aprobación: 06 de junio de 2018

RESUMEN

Introducción: El objetivo principal fue: Determinar como el Control estadístico de procesos mejoró

la calidad en la línea de polos industriales del área de producción en la empresa Nono Fashion SAC.

Material y métodos. La investigación fue de tipo aplicada y de diseño cuasi experimental, siendo su

porcentaje de significancia del 5% y confianza al 95 % sobre la muestra en estudio que fue la

producción mensual de polos industriales. Se utilizaron herramientas estadísticas que nos permitieron

diagnosticar, medir, aplicar, mejorar y controlar la calidad en el área de producción, siendo de gran

aporte para el análisis y toma de decisiones al medir la variabilidad que se tenía, por lo que la

capacidad de procesos y las gráficas fuera de control generaban un bajo desempeño en el proceso

presentando deficiencias en la calidad de los polos, la mejora sem aseguró con el método DMAMC.

Resultados: La calidad que se obtuvo fue de 99.39% comparado con una calidad inicial de 92,60 %

de productos aptos , siendo la mejora en un 6,79%, por otro lado el Cpk (antes) arrojaba un 0,23 frente

a un Cpk (después) de 0,17, además los gráficos de control arrojaban inicialmente un 24,48% de tasa

de defectos y se redujo al 2,37%, asegurando una ganancia de S/ 2177,58 Discusión: Se confirma

con otros autores sobre la mejora que genera el control estadístico de procesos relacionado a la calidad;

se confirma que si el proceso esté bajo control se asegura la calidad, generando mayor rentabilidad

para la empresa.

Palabras claves: Control estadístico, variabilidad, gráficas de control, capacidad de proceso, calidad.

ABSTRACT

Introduction: The main objective was: Determine how the Statistical Process Control improved the

quality in the line of industrial poles of the production area in the company Nono Fashion SAC.

Material and methods. The research was of the applied type and of quasi-experimental design, with

its percentage of significance of 5% and 95% confidence in the sample under study, which was the

monthly production of industrial poles. Statistical tools were used that allowed us to diagnose,

measure, apply, improve and control the quality in the production area, being of great contribution for

the analysis and decision making when measuring the variability that was had, so the capacity of

processes and out-of-control graphics generated low performance in the process, presenting

deficiencies in the quality of the poles, the improvement was assured with the DMAMC method.

Results: The quality obtained was 99,39% compared to an initial quality of 92,60% of suitable

products, the improvement being 6,79%, on the other hand the Cpk (before) yielded a 0,23 compared

to a Cpk (after) of 0,17, also the control charts initially showed a 24.48% defect rate and it was reduced

to 2,37%, assuring a profit of S / 2177,58. Discussion: It is confirmed with other authors about the

improvement generated by the statistical control of related processes to quality; It is confirmed that if

the process is under control, quality is assured, generating greater profitability for the company.

Keywords: Statistical control, variability, control graphics, process capacity, quality.

(1)Autora corresponsal: Katheryn León; Teléfono 987 310 355 Universidad César Vallejo- Filial Lima Norte;

Facultad de Ingeniería; Email: [email protected], https://orcid.org/0000-000-6881-5180 (1)Universidad César Vallejo. Filial Lima Norte; Facultad de Ingeniería. (2)Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e

Informática; https://orcid.org/0000-0003-4065-3359


https://orcid.org/0000-000-6881-5180

https://orcid.org/0000-0003-4065-3359?lang=es

36


RESUMO Introdução: O objetivo principal foi: Determinar como o Controle de Processo Estatístico melhorou

a qualidade na linha de pólos industriais da área de produção na empresa Nono Fashion SAC. Material

e métodos. A pesquisa foi do tipo aplicado e do projeto quase experimental, com sua porcentagem de

significância de 5% e 95% de confiança na amostra em estudo, que foi a produção mensal de pólos

industriais. Foram utilizadas ferramentas estatísticas que nos permitiram diagnosticar, medir, aplicar,

melhorar e controlar a qualidade na área de produção, sendo de grande contribuição para análise e

tomada de decisão ao medir a variabilidade que teve, de modo que a capacidade dos processos e os

gráficos fora de controle geraram baixo desempenho no processo, apresentando deficiências na

qualidade dos pólos, a melhoria foi assegurada com o método DMAMC. Resultados: A qualidade

obtida foi de 99,39% em comparação com uma qualidade inicial de 92,60% de produtos adequados,

sendo a melhoria de 6,79%, por outro lado, o Cpk (antes) foi de 0,23 em comparação com um Cpk

(após) de 0,17, também os gráficos de controle mostraram inicialmente uma taxa de defeito de 24,48%

e foi reduzido para 2,37%, garantindo um lucro de S / 2177.58 Discussão: É confirmado com outros

autores sobre a melhoria gerada pelo controle estatístico de processos relacionados à qualidade; Está

confirmado que, se o processo estiver sob controle, a qualidade é assegurada, gerando maior

rentabilidade para a empresa.

Palavras-chave: controle estatístico, variabilidade, gráficos de controle, capacidade do processo,

qualidade

1. INTRODUCCIÓN

Es de conocimiento que desde hace muchos años la industria de las confecciones sigue siendo

importante para la economía de un país y para el mundo, para lo cual se debe cumplir con una

producción que diferencie a la competencia siendo necesario conocer y evaluar la calidad con que se

lleva, sin embargo es notable considerar que la producción en la confección textil del Perú se ha

incrementado en los últimos años, las cuales el proceso de modernización presenta un replanteamiento

de los flujos de procesos consiguiendo la optimización en el producto terminado cumpliendo con las

especificaciones técnicas solicitadas por los clientes. Para Ochoa, Paredes y Swayne, 2009, el buen

análisis en el control estadístico de procesos para fabricar artículos que cumplan con las

especificaciones y de esa manera con los límites de tolerancia para garantizar la calidad en el mercado

nacional.

La empresa NONO FASHION S.A.C. en la actualidad, está concentrada en la producción de polos

industriales, donde se presentan altos parámetros de variabilidad, no contando con un proceso capaz y

bajo control al momento de producir los polos siendo este el principal problema , trayendo como

consecuencia, el no cumplir con las especificaciones técnicas requeridas en los productos terminados

ya que la aptitud del proceso no es la adecuada, saliéndose de los límites de tolerancia impactando al

momento de la entrega del producto porque no se cubría con la expectativa solicitadas.

Según la teoría respaldada por diversos autores señala que el Control estadístico de procesos es el

procedimiento usado para supervisar estándares, tomar medidas y emprender acciones correctivas

mientras el producto o servicio se está produciendo, tal como lo menciona el libro “El Control

estadístico del proceso” de Jay Heizer & Barry Render (2009).

Para el experto en calidad W. Edwards Deming observó que un estado de control estadístico no es el

estado natural del proceso de manufactura. En vez de esto, Deming lo vio como un logro al que se

llega mediante la eliminación, una por una, de las causas especiales de variación excesiva. Vea J.R.

Thompson y J. Koronacki, Statistical Process Control, The Deming Paradigma and B. Por otro lado,

la eliminación de las causas asignables requiere trabajo y seguimiento continuo.

En el libro Control estadístico de Procesos de Robert Carro y Daniel Gonzáles, se dice que el proceso

está “bajo control” cuando las variaciones naturales lo toleran siendo estas de variación asignable,

además en un proceso puede rastrearse hasta la razón específica como pueden ser factores por:

37


desgaste de la maquinaria, el desajuste de equipos, la fatiga o la mala capacitación de los trabajadores,

o nuevos lotes de materias primas, son fuentes potenciales de variaciones asignadas.

Donde la Capacidad de proceso en la fabricación suele interpretarse como su aptitud para producir

artículos de acuerdo con las especificaciones. También se puede entender como la aptitud del proceso

o de una sola máquina para cumplir los límites de tolerancia. Para ello es necesario conocer algunas

medidas de la capacidad de un proceso y también el análisis de la capacidad de un proceso que deberá

realizarse cuando dicho proceso esté bajo control (Cuatrecasas, 2011, p.620).

Sería bueno considerar la definición de la calidad según la normativa del ISO 9000: 2000 mencionado

en el libro Control estadístico de calidad y seis sigmas como “el grado en el que un conjunto de

características inherentes cumplen con los requisitos”, tratándose como requisito una necesidad o

expectativa implícita u obligatoria. Siendo el objetivo principal de la calidad la satisfacción del cliente

que está ligada a las expectativas que se tiene con respecto al producto o servicio. Aquí parte entonces

que la competitividad de una empresa como la satisfacción del cliente están determinadas en tres

factores: la calidad del producto, el precio y la calidad del servicio. Se es más competitivo cuando se

tiene mejor calidad, bajo precio y con un buen servicio.

Según Montgomery, 2011; la calidad se ha convertido en uno de los factores de decisión más

importante de los consumidores para elegir entre productos y servicios que compiten. Por consiguiente,

entender y mejorar la calidad es un factor clave que lleva al éxito de los negocios, al crecimiento y a

una posición competitiva fortalecida. La calidad mejorada y la utilización exitosa de la calidad como

una parte integral de la estrategia de negocios global redundan en un entorno sobre la inversión

sustancial. La definición tradicional de calidad se basa en el punto de vista que los productos y los

servicios deben cumplir con los requerimientos de quienes lo usan.

MAYA N., Mayra .Implementación del Control Estadístico para la Calidad en la Empresa Angie

Confecciones en la línea de producción de calentadores, para Mejorar la Capacidad del Proceso y

Productividad. Tesis (Ingeniero Industrial) .Ibarra – Ecuador: Universidad Técnica del Norte, Facultad

de Ingeniería Industrial, 2012. 367 pp.

Se utilizó el control estadístico en la empresa Angie con el objetivo de mejorar la calidad para lo cual

incrementaron la capacidad de proceso como también la productividad. Analizando todos los procesos

productivos que intervienen , encontrando que la deficiencia en la calidad estaba presente en el proceso

de cortado realizando mediciones desde la capacidad inicial y productividad del procesos , arrojando

como resultado una notable variabilidad, obteniendo que todos los índices de capacidad tengan un

valor menor de 0,2 puntos , adicionalmente también consideraron las quejas de los clientes aportando

como ayuda para identificar el principal problema siendo las desigualdad en las medidas de las

prendas. Se aplicó entonces, una metodología donde la mejora se aplicaba a la técnica del cortado

apoyándose en un software de diseño y plotter de las piezas del calentador para mejorar con la exactitud

en las dimensiones de las piezas. Se obtuvieron considerables mejoras en los resultados luego de la

implementación de estas propuestas como el cumplimiento de las especificaciones de +/- 0,1 cm., el

valor de los índices de 1,0 en adelante indicando que la capacidad es eficiente, y la productividad

monofactorial de $ 6164 y la multifactorial de $ 2836, evidenciando así que la implementación ha

tenido éxito.

PINCAY V., Daniela & SILVA M., Jessica .Diseño de un Sistema de Control del Proceso de

Encapsulado de Bebidas Gaseosas .Tesis (Ingeniero Industrial).Guayaquil, Ecuador: Universidad

Superior Politécnica del Litoral, Facultad de Ingeniería en Mecánica y Ciencias de la Producción,

2016,151 pp.

Esta investigación tiene por objetivo mejorar las variables de calidad en los torques de la tapa de los

envases de gaseosas cola negra de capacidad de 2250 ml puesto que se habían detectado que en el mes

de mayo 2016 evidencio un 9,8% de productos no conformes cuyo impacto a la participación del

mercado en Ecuador del 7,83% siendo un tema considerable de tratar. Para ello se realizó un análisis

en la línea #1 donde se habían reportado mayor número de quejas, puesto que también era el producto

con mayor volumen de producción, donde se determinó que el problema estaba en el cabezal de la

máquina encapsuladora porque trabajaba fuera de control, utilizando las gráficas de control X-R para

38


cada uno de los quince cabezales arrojando que eran cuatro cabezales los que presentaban dicha falla.

Con la técnica de generación de causas determinaron la causa raíz y luego la técnica de generación de

soluciones para tomar la más factible, donde trabajaron en conjunto con el área de mantenimiento,

logrando así que los quince cabezales estén bajo control estadístico a la par que se evidencio la mejora

de los índices de capacidad de proceso. En conclusión, al tener los procesos bajo control estadístico

los 15 cabezales pertenecientes a la encapsuladora de la línea # uno genera el mejoramiento de la

capacidad del proceso, además que en un 93% de los cabezales mejoraron sus índices de capacidad

del proceso, el 53% de los cabezales mejoraron el índice de Cp (capacidad del proceso para cumplir

con las especificaciones) y en un 93% de los cabezales mejoraron su Cpk (capacidad del proceso para

producir productos conformes).

Andrade Y. (2012) en su tesis Implementación de Control estadístico de procesos para el control de la

Calidad y la Mejora Continua en una industria Minera. Tesis (Ingeniero Químico).Toluca, México:

Universidad Autónoma del Estado de México .Facultad de Ingeniería Química, 93 pp.

El objetivo de la investigación es cumplir con las especificaciones de diferentes clientes en la

producción de concentrados de minerales, ya que al inicio de realizar las pruebas de laboratorio en

referencia a la calidad se medía las características de los productos para ver que tanto se cumplía con

los estándares de calidad establecidos por los clientes según el método de absorción atómica donde no

se consideraba que por medio de esta se podía también obtener información sobre el proceso de

extracción , por lo que durante el primer trimestre del 2012 se presentó una gran diferencia en el

porcentaje de los minerales extraídos ( concentrados metálicos) , contra lo esperado. Por tal no se sabía

dónde se estaba llevando a cabo el error si en la técnica de absorción atómica del laboratorio de calidad

o en el procesos de extracción. Para lo cual emplearon un estudio en los métodos aplicados que

permitió determinar que los porcentajes de metales obtenidos fueron resultados de la falta de

estandarización del análisis de absorción atómica y de la variabilidad en el proceso de extracción .Es

a raíz del problema citado , que se decidió implementar en el área de ensaye por vía Húmeda un control

estadístico de proceso de extracción , lo que permitió determinar si el proceso de extracción presentaba

variabilidad y tomar las acciones necesarias para corregir a tiempo si se presentará dicha variabilidad.

Siendo los resultados que se obtuvieron después de la implementación del método del control

estadístico de proceso de los concentrados metálicos se vieron reflejados en el 100% de la aprobación

de las evaluaciones efectuadas a los procedimientos de las pruebas de espectrofotometría por

absorción atómica del área de ensaye por vía humedad y en el control del procesos de extracción,

consiguiendo con ello un procesos de mejora continua en la empresa minera

Ordonez & Torres (2014). Análisis y Mejora de Procesos en una empresa textil empleando la

Metodología DMAIC. Tesis (Ingeniería Industrial).Ciudad Lima, Perú: Pontificia Universidad

Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería, 106 pp.

El principal objetivo es disminuir la variabilidad en el procesos de corte de una empresa textil

empleando la metodología DMAIC , ya que por medio de esta herramienta permitió reducir costos ,

mejora la productividad , disminuir defectos entre otros beneficios propios de la metodología , la

misma que consiste en definir el problema, medir, analizar, proponer mejorar y controlar los procesos

involucrados, ya que la empresa contaba con un 15% de productos defectuosos ocasionando un costo

muy elevado a raíz de los reprocesos y deshechos de los productos defectuosos, siendo el más crítico

el proceso de corte de telas .La metodología empleada del DMAIC dentro de la empresa abordo

totalmente a los empleados que conozcan a detalle los proceso desde el compromiso de la alta gerencia

para la ejecución del proyecto y se interiorice en todo el personal, siendo la capacitación un aspecto

fundamental para los responsables de las fases del proyecto y el dominio de las herramientas necesarias

para la mejora, por lo que al medir el proceso de inicio se obtuvo que los índices de capacidad de

proceso para las variables relacionadas al problema del corte eran menores a uno , es decir el procesos

no estaba cumpliendo con las especificaciones del cliente. Para ello se buscaron otras causas raíces de

los problemas determinando que la causa más relevante que ocasiona la diferencia en medidas era la

falta de procedimiento en operación de tendido y corte. Donde luego se realizó una etapa de mejora

estableciendo el número óptimo de paños a tender así como el tiempo de reposo adecuado para el tipo

de tela trabajada por lo que en la etapa de control al realizar la verificación mediante las gráficas de

39


control por variable para aquellas variables criticas como lo eran el largo delantero y largo de espalda,

obteniendo finalmente una mejora económica y viable para un mejor éxito con la conformidad del

producto final.

Mediante el Diagrama de Ishikawa y Diagrama Pareto se halló las principales causas que afectan a la

calidad en la producción de prendas industriales en la empresa Nono Fashion SAC para la producción

de polos, donde se identificó los problemas fundamentales que generaban la variabilidad de las tallas

realizándose una estimación del porcentaje que no cumplían con las especificaciones , donde luego se

definieron posteriormente las condiciones apropiadas que permitieron, lograr los niveles óptimos de

cada factor, minimizando la variabilidad del proceso. También se recurrió a realizar un análisis a cada

subproceso para determinar dónde se presentaba las fallas y con qué frecuencia los errores se cometían.

Se conformó un equipo de trabajo con el personal que desempeñan las funciones en cada subproceso

para lo cual se delimitó el problema principal identificando dos grandes motivos, una por la

composición de la tela al no ser la idónea al momento de realizar el proceso de estampado y la segunda

estaba en las diferentes sub operaciones que se realizaban porque los procedimientos para la

confección de la prenda no eran los adecuados lo que alteraba las especificaciones de la prenda. Por

tal motivo después del análisis correspondiente se consideró que la aplicación del método DMAMC

para controlar esta parte del proceso y dejarlo bajo control como parte de la mejora continua evitando

pérdidas financieras.

Los resultados finales luego de la implementación de la metodología indicada fue que la calidad mejoró

notablemente en un 6.59% generando una ganancia de s/ 2177,58 al disminuir las prendas con defectos,

además al tener el proceso bajo control según se visualiza en los puntos acumulados tiene frecuencias

relativas encontrándose casi todos los puntos en la línea central y por último el proceso se volvió capaz

para producir polos sin salirse de los límites de control teniendo los indicadores Cp = Cpk lo que nos

da como resultado que el proceso está centrado.

Se determinó que la mejora obtenida en la calidad de los polos fue a razón del uso de la herramienta

del Control estadístico de procesos, ya que nos permitió detectar rápidamente las causas asignables

que afectaban al cumplimiento de las especificaciones técnicas de las prendas. Además, el control

estadístico de procesos controla las causas visibles en el producto final, siendo las gráficas de control

lo permite que existan menos cantidades de defectos visibles mejorando considerablemente la calidad

percibida. Y por último, el control estadístico de proceso mejoró la conformidad en los estándares

porque al verificar la capacidad del proceso y su centralización se encuentran bajo control.

2. MATERIAL Y MÉTODOS

La investigación fue del tipo aplicada y analítico, por la forma transversal que tenía, además el diseño

era cuasi experimental siendo la población que se utilizó las prendas producidas por mes en la línea de

polos industriales de la empresa Nono Fashion por lo que la muestra fue igual a la población dentro

del tiempo de las 24 semanas entre julio a diciembre del 2016. El software que se empleó para procesar

los datos fue el Minitab 17 el cual fue de bastante ayuda para realizar el seguimiento con las gráficas

de control y dentro del límite del control. La metodología empleada fue el DMAMC el cual permitió

diagnosticar, medir, analizar, mejorar y controlar las variabilidades que presentaba el proceso cuando

aún no estaba bajo control. Las normas éticas que se emplearon fueron responsabilidad, veracidad de

la información, transparencia y compromiso. La estadística aplicada como la media �̅�,rangos (R),

Desviación estándar (S) y la varianza, que luego se utilizó para ser procesada en el software SPSS.

3. RESULTADOS

En la Tabla 1, se presenta de manera favorable como se mejoró considerablemente los indicadores de

calidad después de la implementación del método DMAMC bajo el control de la herramienta del

control estadístico de procesos.

TABLA 1: Resultados del antes - después de la calidad e indicadores.

CALIDAD

CONFORMIDAD DE LOS ESTÁNDARES

CALIDAD PERCIBIDA

ANTES 92,60% 91,10% 90,60%

40


DESPUÉS 99,19% 98,97% 99,40%

En la tabla 2, se verifica una notable mejora en la calidad registrada de manera semanal, para lo cual

el objetivo que se propuso se va notando con los resultados mostrados.

TABLA 2: Ficha de evaluación semanal de la calidad Ene.-May.2017

Tabla 3: Resultados del antes y después indicadores de capacidad del proceso.

Cp Cpk

Pp Ppk

Pieza 1:

Ancho de

Espalda

Antes 0,39 0,23 24,83 0,37 0,21

Después 0,97 0,95 24,042 0,97 0,95

En la tabla 3 se verifica el antes y después de los indicadores procesados en el Minitab 17 con la data

recabada en los registros del área de inspección de calidad.

En la figura 1, se midió la pieza del ancho de espalda (antes), donde se analizó que la capacidad de

proceso no es capaz de producir los polos (Pp<1 .Además el indicador Ppk señala que el proceso está

descentrado y que no se está haciendo bien la pieza ancho de espalda.

41


Figura 1: CP Antes - pieza ancho de espalda (cm.)

Figura: 2: En el cuadro se verifica que la capacidad de proceso después de la aplicación del método

tiende a ser capaz para producir los polos de acuerdo al requerimiento del cliente (Pp=0,97 <1), siendo

la media solicitada de 24 cm. Por otro lado el indicador Ppk señala que el proceso tiende a estar

centrado y que por tal el proceso ha mejorado dando como resultado que las prendas estén siendo bien

confeccionadas.

Figura 2: CP después - pieza ancho de espalda (cm.)

42


En la Figura 3 se ve como el Gráfico de Control en función a la media del proceso no difiere

significativamente de la meta (p> 0,05). La tasa de defectos es 0,38%, que estima el porcentaje de

partes del proceso que están fuera de los límites de la especificación.

Figura 3: Gráfica de control la pieza ancho de espalda (cm.)

Tabla 5: Tabla de resultados de calidad antes y después.

ANTES DESPUÉS

CALIDAD 92,60% 99,19%

En la Tabla 5 se puede ver como la calidad mejora en un antes y después de la aplicación del método

DMAMC de manera porcentual.

En la última Figura 4, se ve como el beneficio del presente proyecto refiere al ahorro generado por

implementar la aplicación del método dando como resultado positivo, ya que los números de defectos

se vieron disminuidas llegándose a entregar al cliente su pedido cumpliendo con sus especificaciones

43


Figura 4: Costo beneficio por producción de polos

4. DISCUSIÓN

Concuerdo con Andrade, Y. (2012) en su tesis: Implementación de Control estadístico de procesos

para el control de la Calidad y la Mejora Continua en una industria Minera. (Ingeniero

Químico).Toluca, México. Universidad Autónoma del Estado de México. Facultad de Ingeniería

Química, 2012. Donde se obtiene que el control estadístico de procesos le fuera muy favorable no

solo para poder mejorar la calidad en el proceso sino que también los productos que esta a su vez

impacto en el índice de desempeño. Estos índices que tuvo un promedio del 72% mientras que en los

meses posteriores a la aplicación de la mejora fue del 95 % reconociendo que los principales logros

fueron la disminución de lotes rechazados o en reproceso. Ante estos resultados, se puede afirmar que

sus resultados concuerdan con los resultados obtenidos de esta tesis para la discusión con los presentes

resultados.

Según lo confirmo Maya, M.(2012) en su tesis Implementación del Control Estadístico para la Calidad

en la Empresa Angie Confecciones en la línea de producción de calentadores, para Mejorar la

Capacidad del Proceso y Productividad, (Ingeniero Industrial) . Ibarra-Ecuador , Universidad Técnica

del Norte , Facultad de Ingeniería Industrial , donde corrobora que la implementación de mejora en los

procedimientos de trabajo en cada proceso con la aplicación del CEP, permitió mejorar la capacidad

del proceso Cp de 0,69, proceso no adecuado para el trabajo, a un Cp de 1,3, adecuado para el trabajo

, clase 1. Asimismo el modelo que contribuyó a la mejora en su capacidad consideramos a nuestro este

resultado como respaldo a lo obtenido para la discusión en la primera hipótesis especifica.

44


5. REFERENCIAS

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45


Propuesta de redistribución de planta y productividad en la elaboración de productos

congelados (IQF). Empresa Bio Frutos S.A.C. -Chancay, 2017.

Proposal for redistribution of plant and productivity in the production of frozen products (IQF).

Company Bio Fruits S.A.C. -Chancay, 2017.

Proposta de redistribuição de planta e produtividade na produção de produtos congelados

(IQF). Empresa Bio Fruits S.A.C. -Chancay, 2017.

3Rosa Cecilia Garboza Gonzalo(1); Nathali Geraldine Davila Retuerto(1); Julio Fabián Amado Sotelo(2); Jaime

Eduardo Gutiérrez Ascón(3)

Fecha de recepción: 04 de diciembre de 2017 Fecha de aprobación: 12 de junio 2018

______________________________________________________________________________________

Resumen

Objetivo: Determinar la relación entre la redistribución de planta y la productividad en la elaboración

de productos congelados (IQF). Empresa Bio frutos S.A.C. -Chancay, 2017. Material y métodos: El

diseño de la investigación es no experimental en su variante descriptivo correlacional, de tipo aplicada,

transversal, explicativa y cuantitativa. La población fue de 118 colaboradores con una muestra

estratificada de 51. Para desarrollar el estudio de la investigación se empleó las siguientes técnicas:

Observación, encuesta, análisis documental y cronometraje. Para el procesamiento de información se

utilizaron los siguientes programas: Microsoft Excel 2013, Visio 2013, AutoCAD 2017, WinQSB 2.0

que emite alternativas para minimizar costos de transporte, POM- QM for Windows para comparar los

movimientos del layout actual con el layout propuesto, MiniTab17, SPSS Statistics 22.0 y XLStat-Pro

versión 2014. Resultados: La redistribución de planta aumentó la productividad del layout actual de

0,21 kg/soles invertido a 0,22 kg/soles invertido, equivalente a 4,66 soles/kilogramo y 4,54

soles/kilogramo respectivamente. La correlación múltiple entre las variables es de R = 98,55%; el

modelo de la investigación es el siguiente Productividad = -0,63376 + 3,84326x10-6 (Factor Material)

- 0,00003(Análisis de operaciones) + 0,00010 (Método de proximidad), la validez del instrumento fue

87,5% a criterios de expertos y la confiabilidad de 88,9% según los dueños del problema.

Conclusiones: La redistribución de planta se relaciona con la productividad según Navarro (2014) el

cual concuerda con nuestro estudio al obtener un ahorro de S/.31 826,88 durante la temporada por lo

tanto favorece el incremento de la productividad.

Palabras claves: Redistribución de planta, productividad, factor material, análisis de operaciones,

método de proximidad.

Abstract

Objective: To determine the relationship between the redistribution of the plant and the productivity

in the elaboration of frozen products (IQF). Company Bio fruits S.A.C. -Chancay, 2017. Material and

methods: The design of non-experimental research in its descriptive, correlational variant of an

applied, transversal, explanatory and quantitative type. The population was 118 collaborators with a

(1)

Autora corresponsal Rosa Garboza; : Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Huacho – Perú.

Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e Informática; Email: [email protected].

http://orcid.org/0000-0001-7642-2734 (1) Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Huacho – Perú. Facultad de Ingeniería Industrial,

Sistemas e Informática. http://orcid.org/0000-0002-9374-3676 (2) Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Huacho – Perú. Facultad de Ingeniería Industrial,

Sistemas e Informática. http://orcid.org/0000-0001-9670-7796 (3) Universidad Cesar Vallejo; Facultad de Ingeniería - http://orcid.org/0000-0003-4065-3359


http://orcid.org/0000-0001-7642-2734

http://orcid.org/0000-0002-9374-3676

http://orcid.org/0000-0001-9670-7796

http://orcid.org/0000-0003-4065-3359

46


stratified sample of 51. To develop the research study the following techniques were used:

Observation, survey, documentary analysis and timing. For information processing, the following

programs were used: Microsoft Excel 2013, Visio 2013, AutoCAD 2017, WinQSB 2.0 that issues

alternatives to minimize transport costs, POM- QM for Windows to compare trends of the current

design with the proposed design, MiniTab17, SPSS Statistics 22.0 and XLStat-Pro version 2014.

Results: Plant redistribution increased the productivity of the actual design from 0.21 kg / sol inverted

to 0.22 kg / sol inverted, equivalent to 4.66 soles / kilogram and 4, 54 soles / kilogram respectively.

The multiple correlation between the variables is R = 98.55%; the model of the research is the

following Productivity = -0,63376 + 3,84346x10-6 (Material Factor) – 0,00003 (Analysis of

operations) + 0,00010 (Proximity Method), the validity of the instrument was 87, 5% to expert criteria

and reliability of 88.9% according to the owners of the problem. Conclusions: Redistribution of plant

is related to productivity according to Navarro (2014) which agrees with our study to obtain a saving

of S / .31 826.88 during the season therefore favors the increase of productivity.

Key words: Plant redistribution, productivity, material factor, operations analysis, proximity method.

Resumo

Objetivo: Determinar a relação entre redistribuição de planta e produtividade na produção de produtos

congelados (IQF). Empresa Bio fruits S.A.C. - Chancay, 2017. Material e métodos: o desenho da

pesquisa não é experimental em sua variante de correlação descritiva, de tipo aplicado, transversal,

explicativo e quantitativo. A população era de 118 colaboradores com uma amostra estratificada de

51. Para desenvolver o estudo de pesquisa, utilizaram-se as seguintes técnicas: observação, pesquisa,

análise documental e cronograma. Para o processamento de informações, foram utilizados os seguintes

programas: Microsoft Excel 2013, Visio 2013, AutoCAD 2017, WinQSB 2.0 que emite alternativas

para minimizar os custos de transporte, POM-QM para Windows para comparar os movimentos do

layout atual com o layout proposto, MiniTab17, SPSS Statistics 22.0 e XLStat-Pro versão 2014.

Resultados: a redistribuição da planta aumentou a produtividade do layout atual de 0,21 kg / soles

invertido para 0,22 kg / soles invertido, equivalente a 4,66 soles / quilograma e 4,54 soles / quilograma,

respectivamente. A correlação múltipla entre as variáveis é R = 98,55%; O modelo de pesquisa é a

seguinte Produtividade = -0,63376 + 3,84326x10-6 (Fator de Material) - 0,00003 (Análise de

Operações) + 0,00010 (Método de Proximidade), a validade do instrumento foi de 87, 5% para critérios

de especialistas e confiabilidade de 88,9% de acordo com os proprietários do problema. Conclusões:

A redistribuição da planta está relacionada à produtividade de acordo com Navarro (2014) que

concorda com o nosso estudo para obter uma economia de S/.31 826,88 durante a temporada, favorece

o aumento de produtividade.

Palavras-chave: redistribuição de plantas, produtividade, fator material, análise de operações,

método de proximidade.

I. INTRODUCCIÓN

Al acercarnos a un mundo cada vez más globalizado, es evidente que toda regla, experiencia o método

adquirido a través de los años quedan de lado rápidamente, en el caso de la industria alimenticia lo más

dificultoso se halla en la complejidad de las decisiones en el diseño de la distribución de las

instalaciones. Esto se puede evidenciar en varios subproblemas, como por ejemplo la selección de los

procesos de manufactura más adecuados, la planificación de los requerimientos de mano de obra y de

equipos, la localización de las operaciones de manufactura, el agrupamiento de máquinas en secciones

(células o departamentos), la especificación de las áreas de parqueo de los productos en elaboración,

entre otros. La empresa Bio Frutos S.A.C realiza sus operaciones de elaboración de múltiples

productos, de manera que tiene la necesidad de generar una distribución de planta que sea más flexible,

modular y fácilmente configurable; estas características le ahorrarían el rediseñar sus distribuciones

cada vez que haya cambios en los requerimientos de producción, de esta manera se evitaría incurrir en

frecuentes ubicaciones que puede ser altamente costosa y disruptiva, especialmente cuando es

menester detener toda la producción; cuando se opera en ambientes volátiles o que producen una alta

variedad de productos.

Redistribución de planta: Según Díaz, Jarufe y Noriega (2007) p.109.

47


“La disposición de planta es el ordenamiento físico de los factores de la producción. La mayoría de las

distribuciones quedan diseñadas eficientemente para las condiciones de partida; sin embargo, a medida

que la organización crece o se adapta a los cambios internos y externos”.

La disposición de planta es la clasificación física de las instalaciones, según el grado de ejecución que

se encuentra determinada la producción, enfatizándose en favorecer la seguridad y eficiencia de los

procesos.

Factor material: Según Díaz, Jarufe y Noriega (2007) p.138.

“Uno de los factores importantes para el estudio de la disposición de planta es el factor material, pues

de su tipo, variedad y cantidad dependen por lo general el tipo de sistema de producción, el cual nos

llevará a un determinado tipo de disposición de planta. Por otro lado, las características físicas y

químicas del material determinan los sistemas de acarreo y almacenamiento que se deberán aplicar en

la planta”.

Las características de cada proceso industrializado requiere un análisis exhaustivo que se adecue a

preservar las condiciones organolépticas del material que pasara el ciclo de transformación a producto

terminado, este criterio permite reducir la cantidad de producto descartado y mermas del proceso.

𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙 = ∑ 𝑐𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎𝑠 𝑓í𝑠𝑖𝑐𝑎𝑠( 𝑙𝑜𝑡𝑒 1 + 𝑙𝑜𝑡𝑒 2 + ⋯ + 𝑙𝑜𝑡𝑒 𝑁) (1)

Fórmula 1. Cálculo del factor material

Análisis de operaciones: Según Niebel y Freivalds (2009) pg.57.

“Los analistas de métodos utilizan el análisis de operaciones para estudiar todos los elementos

productivos y no productivos de una operación, incrementar la productividad por unidad de tiempo y

reducir los costos unitarios con el fin de conservar o mejorar la calidad. En ella, se lleva a cabo el

análisis y se cristalizan los diferentes componentes del método propuesto. Inmediatamente después se

obtienen y presentan los hechos mediante el uso de una gran variedad de herramientas útiles para

elaborar los diagramas”.

El análisis de operaciones nos da un alcance más definido de todos los esfuerzos llevados a cabo para

la transformación de productos terminados, este análisis nos permite eliminar actividades que no

agregan valor al proceso, se miden los tiempos y distancias del recorrido del material durante el

proceso.

Método de proximidad: Según Niebel y Freivals (2009) pg.88.

“El método sistemático para configurar plantas desarrollado por Muther (1973) se llama planeación

sistemática de distribuciones (SLP). El objetivo del SLP es ubicar dos áreas con grandes relaciones

lógicas y de frecuencia cercanas entre sí mediante el uso de un procedimiento directo de seis pasos:

Diagrame las relaciones, establezca las necesidades de espacio, elabore diagramas de relaciones entre

actividades, elabore relaciones de espacio en la distribución y evalúe una distribución alterna”.

El método de proximidad es aquel que busca la relación directa entre áreas, secciones, considerando

factores cuantitativos como cualitativos que evidencien la importancia de estar ubicadas en el lugar

correcto según la precedencia de actividades que se realizan en la elaboración de un determinado

producto.

Productividad: Según Gutiérrez (2010) pg.21.

“En general, la productividad se mide por el cociente formado por los resultados logrados y los

recursos empleados. Los resultados logrados pueden medirse en unidades producidas, en piezas

vendidas o en utilidades, mientras que los recursos empleados pueden cuantificarse por número de

trabajadores, tiempo total empleado, horas máquina, etc”.

48


Es la relación que existe entre la producción obtenida al final de las operaciones y los recursos

utilizados para el logro de un bien o servicio, cuantificando de esta manera el logro de las metas

establecidas en una organización.

Producción: Según Romero, Romero y Muñoz (2015) p.04.

“Las responsabilidades del ingeniero de producción incluyen la planeación del proceso y el diseño de

planta, así como la selección del equipo más adecuado, considerando factores humanos, tecnológicos

y económicos. El ingeniero selecciona los procesos y las herramientas, integra el flujo de materiales y

componentes y define la metodología para pruebas e inspecciones”.

La producción se encuentra determinada por todos los resultados culminados en su transformación

obtenidos del proceso de fabricación, puede ser contabilizada en unidades como cajas, bolsas, así

mismo se puede expresar según el peso que alcance la producción terminada.

Recursos utilizados: Según Jacobs y Chase (2011) pg.30 -31.

“La productividad se expresa también en forma de medidas parciales, multifactoriales o totales. Si

interesa la razón entre el producto y un insumo único, se tiene una medida parcial de la productividad;

si se desea conocer la razón entre el producto y un grupo de insumos (pero no todos), hay una medida

multifactorial de la productividad”.

Se encuentran conformados por los gastos y costos que se efectuaron para poder realizar el desarrollo

del proceso, entre ellos se encuentra los costos de materia prima, costo mano de obra, costo de insumos,

energías y grasas, costo de almacenamiento y transporte entre otros.

Objetivo general Determinar la relación entre la redistribución de planta con la productividad en la elaboración de

productos congelados (IQF). Empresa Bio Frutos S.A.C.-Chancay, 2017.

Para dar solución al problema y alcanzar el propósito de la investigación se formularon los siguientes

objetivos específicos:

- Determinar la relación entre el factor material en la redistribución de planta con la productividad

en la elaboración de productos congelados (IQF). Empresa Bio Frutos S.A.C.-Chancay, 2017.

- Determinar la relación entre el análisis de operaciones en la redistribución de planta con la

productividad en la elaboración de productos congelados (IQF). Empresa Bio Frutos S.A.C.-

Chancay, 2017.

- Determinar la relación entre el método de proximidad en la redistribución de planta con la

productividad en la elaboración de productos congelados (IQF). Empresa Bio Frutos S.A.C.-

Chancay, 2017.

Antecedentes de la investigación

Navarro (2014) “Propuesta y análisis de distribución de planta de una empresa comercial”,

Universidad Nacional Mayor de San Marcos-Lima, Perú. Plantea con el objetivo: Proponer un modelo

de distribución de planta que permita mejorar la interrelación de procesos y la eficiencia del servicio

en la empresa comercial “Don Vicente”. Concluye diciendo: La propuesta de reordenación de la

distribución actual permite integrar las áreas por su afinidad, además se estima un ahorro del 25% en

los desplazamientos y un diagrama de recorrido más cortó y directo, lo que permitirá mejorar el

desempeño de las áreas.

Gonzalez y Tineo (2015) “Redistribución de planta del área de producción para mejorar la

productividad en la empresa Hilados Richards S.A.C.-Chiclayo”, de la Universidad Señor de Sipán-

Pimentel, Perú. Plantea con el objetivo: “Elaborar la redistribución de planta en el área de producción

para mejorar la productividad de la empresa de fabricación de madejas de lana e hilos de tejer Hilados

Richards SAC.” Concluye diciendo: Se describieron las actividades para luego realizar los DOP, DAP,

diagrama de flujo actual para su análisis y la obtención de los productos con los respectivos tiempos

de producción, después se realizó el diagrama de recorrido actual de los operarios para la fabricación

de lanas e hilos, permitiendo saber el desplazamiento de los operarios y se elaboró el diagrama de hilos

49


actual de los materiales para la fabricación de lanas e hilos, permitiendo saber el desplazamiento de

los materiales.

Moposita (2013) Redistribución de planta para el incremento de la productividad en la Empresa Lily

Sport, de la Universidad Técnica de Ambato, Ambato-Ecuador.Plantea con el objetivo: “Determinar

la incidencia de la distribución de planta de producción en la productividad en la empresa LILY

SPORT”. Concluye diciendo: Al evaluar la productividad de la empresa se puede notar un incremento

de hasta el 10% en referencia de la distribución anterior. El costo de transportar material se reduce

considerablemente, pasando de 8% de la ganancia mensual al 4% con la nueva planta de producción.

Romero (2010) “Aumento de productividad en la línea de envasada en la planta Los Cortijos de

Cervecería Polar”; Universidad Simón Bolívar- Caracas, Venezuela. Plantea con el objetivo:

“Aumentar la productividad de la línea 2 de envasado de cerveza y malta de la planta Los Cortijos de

Cervecería Polar CA”.Concluye diciendo: El análisis de las pruebas de paradas realizadas en las

llenadoras y del balance de la línea permitió realizar propuestas de mejoras a la línea, que conllevaron

disminuciones en los tiempos porcentuales de parada de las llenadoras y aumentos en la productividad.

Justificación de la investigación

La redistribución de planta desea alcanzar la optimización de los recursos por medio del acercamiento

entre las secciones y áreas de trabajo empleando el método de proximidad por consiguiente reducir los

costos que acarrean el flujo del proceso; para ello se hará necesario una evaluación del factor material

que involucre tanto la producción requerida en el proceso con los elementos, y considerar alternativas

en el desplazamiento de sus traslados y el costo de mano de obra. Asimismo; hacer un análisis de

operaciones que permita tener al alcance el detalle de las actividades dentro del proceso de elaboración

de productos congelados.

II. MATERIAL Y MÉTODOS

Diseño de investigación: La investigación tiene un diseño no experimental en su variante descriptivo

correlacional, para demostrar el grado de relación entre las variables.

Tipo de investigación: Según Latorre (1996) citado por Córdova (2013). El tipo de investigación

según su finalidad es una investigación aplicada, según su alcance temporal es una investigación

transversal, según su nivel o profundidad es una investigación explicativa y según su carácter de

medida es una investigación cuantitativa.

Población: La población está comprendida por los 118 colaboradores de la empresa Bio Frutos S.A.C.,

conformada por las áreas de recepción (14), producción (72), empaque (13) y planeamiento y

supervisión (19).

Muestra estratificada: La muestra está constituida por 51 colaboradores, seleccionados

aleatoriamente de la población. Donde se empleó la siguiente fórmula para el cálculo de la muestra

preliminar:

𝑛0 = 𝑍2∗𝑁∗𝑝∗𝑞

𝑒2∗(𝑁−1)+ 𝑍2∗𝑝∗𝑞 (2)

Tabla 017. Matriz de operacionalización de variables e indicadores

Dimensiones Indicadores Técnicas e instrumentos

V.

Ind

epen

die

nte

(X

)

Dis

trib

uci

ón

de

pla

nta

D1: Factor material D1.1: Cantidad de producción T:Análisis de documentos

I: Análisis de contenido

D2: Análisis de operaciones

D2.1: Tiempo total del proceso T:Cronometraje

I: Cronómetro

D2.2: Distancia de recorrido T:Observación

I:Fichas de observación

D3:Método de proximidad

D3.1: Flujo de materia prima T:Análisis de documentos


D3.2: Superficie requerida T:Observación

I: Fichas de observación

50


III. RESULTADOS

D1: Factor material

Análisis de Pareto: Se trabajó con la data obtenida durante la temporada de enero a mayo del presente

año de estudio (2017), luego se clasificó la información según los niveles de producción.

Tabla 018. Productos según estación Enero - Mayo 2017

N° Productos Ventas (kg) Frecuencia simple Frecuencia acumulada

1 Mango 150 168,00 39,66% 39,66%

2 Maracuyá 75 536,00 19,95% 59,62%

3 Papaya 52 136,50 13,77% 73,39%

4 Lúcuma 43 447,50 11,48% 84,86%

5 Yuca amarilla 20 429,00 5,40% 90,26%

6 Hoja de plátano 16 970,00 4,48% 94,74%

7 Guanábana 7 635,00 2,02% 96,76%

8 Ají amarillo 4 472,00 1,18% 97,94%

9 Camote amarillo 3 513,00 0,93% 98,87%

10 Papa amarilla 2 148,50 0,57% 99,43%

11 Limón 2 145,00 0,57% 100,00%

Total 378 600,50 100,00%

La grafica de Pareto permitió identificar los productos más relevantes que se encuentran entre el 80%

de los efectos que es producido por el 20% de las causas, tal y como se muestra en la figura 01.

Ventas 150168 75536 52137 43448 57313

Porcentaje 39,7 20,0 13,8 11,5 15,1

% acumulado 39,7 59,6 73,4 84,9 100,0

Productos OtroLúcumaPapayaMaracuyáMango

400000

300000

200000

100000

0

100

80

60

40

20

0

Ve

nta

s

Po

rce

nta

je

Produción Bio Frutos S.A.C. Enero-Mayo 2017

Figura 05. Diagrama de Pareto según productos por estación

Análisis producto - cantidad PQ: Del análisis anterior, se seleccionaron los productos de vital

importancia en función a la cantidad de producción durante el periodo de investigación. De acuerdo a

los resultados obtenidos se identificó que los productos seleccionados pasaban por procesos

semejantes, es por ello que se decidió realizar una segunda evaluación considerando esta vez el costo

unitario por kilogramo de materia prima, para ello se incluyó exclusivamente todos los productos con

semejanza en el proceso de cubos y pulpas.

V.

Dep

end

ien

te (

Y)

Pro

du

ctiv

idad

d1:Producción

d1.1:Nivel de producción de

mango

T:Análisis de documentos


d1.2:Nivel de producción

papaya



d1.3:Nivel de producción

maracuyá



d2:Recursos utilizados d2.1:Costo total de producción T:Análisis de documentos


51


Tabla 019. Costo de materia prima

Productos Costo unitario por

kilogramo

Kilogramos

requeridos

Costo de materia

prima (S/.)

Mango S/. 0,58 306 846,9 177 971,20

Maracuyá S/. 0,42 187 110,5 78 586,41

Papaya S/. 0,61 176 698,9 107 786,33

Lúcuma S/. 0,63 50 507,5 31 819,73

Guanábana S/. 0,59 9 035,0 5 330,65

Como se puede apreciar en la tabla 03 los costos de materia prima para el mango son S/. 177 971,20;

maracuyá S/. 78586,41 y papaya S/. 107786,33 lo que representa mayor capital de inversión y por ende

mejorar el manejo de estos productos incrementará significativamente la productividad en la empresa,

a diferencia de los procesos de lúcuma y guanábana que representan costos de S/ 31 819,73 y S/5

330,65 respectivamente, lo cual no son muy significativos.

Tabla 020. Producción. Empresa Bio Frutos S.A.C - 2017

Bio Frutos -Producción 2017

Meses Mango (kg) Maracuyá (kg) Papaya (kg)

Enero 61 494,00 3 745,00 2 650,00

Febrero 39 401,00 38 000,50 19 219,00

Marzo 28 893,00 3 960,00 15 972,50

Abril 11 205,00 25 843,00 6 925,00

Mayo 9 175,00 3 987,50 7 370,00

Total 150 168,00 75 536,00 52 136,50

Porcentaje (%) 54 % 27 % 19 %

En la tabla 04 se muestra el detalle del porcentaje de contribución para cada producto: mango

representa 54%, maracuyá 27% y papaya equivalente al 19% de la producción correspondientes al

periodo de enero a mayo del presente año.

D2: Análisis de operaciones Como segunda dimensión se determinó el análisis de operaciones, por ello para el estudio de

investigación se utilizaron los diagramas mayores porque son herramientas muy útiles que nos

permiten visualizar y analizar los procesos entre ellos tenemos el diagrama de operaciones del proceso

(DOP), el diagrama de análisis del proceso (DAP) y el diagrama de recorrido, además se determinó el

tiempo estándar de transporte y desplazamiento que atraviesan las tres líneas de producción. Cabe

mencionar que se trabajó únicamente con un valor promedio que represente la duración que incurre el

traslado de la producción en proceso de una sección a otra consecuente, esta información obtenida para

el tiempo promedio fue convertida de segundos a horas para favorecer el análisis de su equivalencia

en costo por hora de transporte.

Tabla 021. Tiempo y costo de transporte

Sección Mango Maracuyá Papaya

Tiempo

promedio

Tiempo

promedio Costo

(S/.) De: A: Tiempo estándar (s) (s) (h)

Recepción de

materia prima Lavado 78,75 53,22 79,33 70,43 0,01956 0,0929

Lavado Almacén de

materia prima 46,53 53,81 46,96 49,10 0,01364 0,0648

Almacén de

materia prima

Cámara de

maduración 18,06 0,00 17,85 17,96 0,00499 0,0237

Pelado/corte 0,00 73,50 0,00 73,50 0,02042 0,0970

Cámara de

maduración Pelado/corte 192,27 0,00 192,56 192,42 0,05345 0,2539

Pelado/corte Plaqueo 39,58 385,94 51,44 158,99 0,04416 0,2098

Plaqueo Cámara de

refrigeración 40,74 0,00 39,96 40,35 0,01121 0,0532

52


Cámara de

refrigeración

Zarandeo 43,26 0,00 37,96 40,61 0,01128 0,0536

Empaque 0,00 23,70 0,00 23,70 0,00658 0,0313

Zarandeo Envase 15,81 0,00 17,92 16,87 0,00468 0,0223

Envase Empaque 17,62 0,00 17,77 17,70 0,00492 0,0233

Cámara de

refrigeración 0,00 51,31 0,00 51,31 0,01425 0,0677

Empaque Almacén de

producto terminado 24,51 24,70 27,25 25,49 0,00708 0,0336

Se empleó el software WinQSB 2.0 debido a que permite devolver una serie de alternativas para el

ordenamiento de las secciones. Para ello se empleó la vista de planta identificándose las longitudes de

cada sección del proceso a escala 2:1 obteniendo las siguientes coordenadas.

Tabla 022. Coordenadas de las secciones layout actual

Código Nombre de secciones Coordenadas

reales

Coordenadas

propuestas

A Recepción de materia prima (7,13)-(7,16) (1,13)-(1,16)

B Lavado y desinfección (3,5)-(5,6) (3,5)-(5,6)

C Almacén de materia prima (1,13)-(1,16) (7,13)-(7,16)

D Cámara de maduración (4,11)-(6,12) (4,11)-(6,12)

E.1 Línea de pelado y corte 1 (3,5)-(9,5) (3,5)-(9,5)



F.1 Línea de plaqueo 1 (11,6)-(13,16) (11,6)-(13,16)

F.2 Línea de plaqueo 2 (11,7)-(13,17) (11,7)-(13,17)

G.1 Cámara de refrigeración 1 (7,11)(10,12) (7,11)(10,12)

G.2 Cámara de refrigeración 2 (8,14)-(9,16) (13,11)-(15,12)

H Zarandeo (18,11) (18,11)

I Envase (16,14)-(16,16) (16,14)-(16,16)

J Empaque (7,16) (7,16)

K Almacén de producto terminado (19-11)-(19-16) (19-11)-(19-16)

1 Laboratorio (11,1)-(13,2) (11,1)-(13,2)

2 Mantenimiento (14,1)-(19,1) (14,1)-(19,1)

3 Almacén de insumos (13,11)-(15,12) (8,14)-(9,16)

A continuación se presenta el layout actual y propuesto con sus respectivos costos totales

proveniente del transporte y desplazamiento del flujo de material en proceso por hora de jornada de

trabajo.

53


Figura 06. Layout actual Figura 07. Layout actual

Fuente: Elaboración propia en software WinQSB Fuente: Elaboración propia en software WinQSB

Con el análisis del layout actual se obtuvo un costo de transporte de S/ 483,78 por hora y con la

alternativa seleccionada S/ 452,94. Dicha propuesta requiere de realizar cuatro reubicaciones de

secciones: Recepción de materia prima, almacén de materia prima, cámara de refrigeración II y

almacén de insumos. Esta propuesta fue analizada cualitativamente y cuantitativamente, asimismo el

acondicionamiento de las secciones no incurre en costos elevados y por lo contrario elimina el

retroceso, obteniéndose un ahorro por hora de S/ 30,84 con respecto al layout inicial; es decir que

durante el periodo de investigación los costos de transporte mensual entre el layout actual y propuesto

significaron un ahorro de S/. 31826,88.

Tabla 023. Costo de transporte periodo enero-mayo 2017

Meses Costo de transporte

Layout actual (S/.) Layout propuesto (S/.) Ahorro (S/.)

Enero 100 626,24 94 211,52 6 414,72

Febrero 92 885,76 86 964,48 5 921,28

Marzo 104 496,48 97 835,04 6 661,44

Abril 96 756,00 90 588,00 6 168,00

Mayo 104 496,48 97 835,04 6 661,44

Total 499 260,96 467 434,08 31 826,88

D3: Método de proximidad

El estudio de la redistribución de planta se basó en la metodología del Systematic Layout Planning

donde se establecieron las relaciones de cercanía que debe cumplir cada departamento en relación a

los demás. Asimismo, como se detalla a continuación, en la figura 04 se representa el % de materia

prima y en la figura 05 el grado de importancia de un área a otra.

54


Figura 08.Tabla relacional cuantitativa Figura 09.Tabla relacional cualitativa

En función a los cálculos obtenidos con el método Sturget se obtuvieron cinco intervalos y el tamaño

de cada intervalo es de 16 siendo los límites L1 =103 y L2= 24 donde se determinaron los lineamientos

necesarios para establecer la ubicación de las secciones e identificar el grado de importancia que tiene

el acercar o aproximar cada una de las secciones según sea conveniente para el proceso.

Procesamiento de datos

Análisis cuantitativo con POM-QM for Windows

El primer paso fue dibujar la vista de planta para el layout actual y propuesto. Para realizar este

procedimiento se hizo necesario replantear la cantidad de secciones, considerando las restricciones del

programa POM-QM porque no se debe exceder a diez departamentos o secciones. Lo siguiente fue

delimitar el recorrido que lleva a cabo la materia prima hasta su conversión a producto terminado

empleando el método de bloque. La distancia se determina en el punto central de cada sección o

departamento y se considera los pasillos por donde está permitido transitar. La escala es equivalente a

1:2, es decir un recuadro representa 2 metros de distancia, una vez realizado la medición de cada

sección del proceso, se procedió a dibujar la vista de planta, como se puede apreciar en la figura 06

donde se ha resaltado de color amarillo el recorrido del proceso.

Recepción de materia prima A

Lavado B

Almacén de materia prima C

Cámara de maduración D

Pelado y corte E

Plaqueo F

Cámara de refrigeración I G.1

Cámara de refrigeración II G.2

Empaque H

Almacén de producto terminado I

100

73

73

73

7373

100

100

27

100

27

100

Recepción de materia prima A

Lavado B

Almacén de materia prima C

Cámara de maduración D

Pelado y corte E

Plaqueo F

Cámara de refrigeración I G.1

Cámara de refrigeración II G.2

Empaque H

Almacén de producto terminado I

A

A

A

I

I

II

I

U

A

A

U

55


Figura 010. Vista de planta layout actual para ingresar al programa POM

Fuente. Empresa Bio Frutos S.A.C.

Para la comparación con el layout propuesto se realizó nuevamente una vista de planta pero esta vez

colocando las reubicaciones de las secciones: recepción de materia prima (A), almacén de materia

prima (C) y cámara de refrigeración II (G.2), dando por resultado un nuevo recorrido. Ver figura 07.

Figura 011. Vista de planta layout propuesto para ingresar al programa POM

Lo siguiente es establecer el flujo de materiales que transita por cada sección, para ello se empleó los

resultados del análisis producto-cantidad que nos muestra el porcentaje del flujo de materiales de un

área a otra de los productos que fueron seleccionados en el presente trabajo de investigación.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

1 C

2

3

4 B

5 E D

6

7 A

8 G.1 G.2

9

10

11

12 F

13

14

15

16

17 H

18

19 I

10

m6

m2

m2

m

4 m

8 m

8 m

6 m

8 m

10 m

12 m6

m

4 m

8 m

6 m

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

1 A

2

3

4 D B

5 E

6

7 C

8 G.1

9

10

11

12 F

13

14 G.2

15

16

17 H

18

19 I

10

m2

m

6 m

8 m

6 m

2 m

2 m

4 m

8 m

6 m

8 m

10 m

12 m

6 m

4 m

56


Tabla 024. Matriz de flujo de materiales para ingresar al programa POM

A B C D E F G.1 G.2 H I

A 100 0 0 0 0 0 0 0 0

B 0 73 27 0 0 0 0 0 0

C 0 0 73 27 0 0 0 0 0

D 0 0 0 73 0 27 0 0 0

E 0 0 0 0 73 0 27 0 0

F 0 0 0 0 0 73 0 0 0

G.1 0 0 0 0 0 0 73 0 0

G.2 0 0 0 0 0 0 0 73 0

H 0 0 0 0 0 0 0 27 73

I 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fuente: Elaboración propia en Software POM-QM

Luego se realizó la cuantificación de los metros de distancia desde un punto central de cada sección

hacia los puntos centrales de las demás secciones del proceso empleando el método de bloque,

posterior a ello en la tabla 10 se colocó la distancia recorrida de un área a otra, por ejemplo como se

observa en la matriz: desde el punto A (recepción de materia prima) hasta el punto G.1 (cámara de

refrigeración I) la distancia recorrida es de 81 metros según el layout actual. Asimismo, como se puede

visualizar en la tabla 11 desde el punto A hasta G.1 la distancia recorrida es de 73 metros según el

layout propuesto el cual varía con el layout actual.

Tabla 25. Matriz de distancias Layout actual Tabla 26. Matriz de distancias Layout

propuesto

A B C D E F G.1 G.2 H I A B C D E F G.1 G.2 H I

A 6 12 24 45 58 81 82 82 86 A 6 12 22 43 56 73 70 80 84

B 6 6 18 39 52 75 76 76 80 B 6 6 16 37 50 67 64 64 68

C 12 6 14 35 48 70 71 72 76 C 12 6 10 31 44 61 58 68 72

D 24 18 14 21 34 57 58 58 62 D 22 16 10 21 34 51 48 58 62

E 45 39 35 21 13 36 37 37 41 E 43 37 31 21 13 30 27 37 41

F 58 52 48 34 13 23 24 24 28 F 56 50 44 34 13 17 14 24 28

G.1 81 75 70 57 36 23 7 21 25 G.1 73 67 61 51 30 17 11 21 25

G.2 82 76 71 58 37 24 7 21 25 G.2 70 64 58 48 27 14 11 10 14

H 82 76 72 58 37 24 21 21 4 H 80 64 68 58 37 24 21 10 4

I 86 80 76 62 41 28 25 25 4 I 84 68 72 62 41 28 25 14 4

Fuente: Elaboración propia en Software POM-QM Fuente: Elaboración propia en Software POM-QM

Al introducir los valores de las matrices de flujo de materiales y distancias, el resultado obtenido para

el layout actual es 12639 movimientos y para la propuesta de redistribución de planta 10120

movimientos, encontrando una mejora del 19,9% equivalente a una reducción a 2519 movimientos, es

decir este resultado reafirma que la propuesta de redistribución planteada permite un ahorro en costo

y distancia. Finalmente, en el desarrollo de la dimensión: análisis de proximidad se realizó el diagrama

de recorrido. Para obtener una visualización del layout propuesto se ha considerado los resultados

cualitativos según el grado de importancia y cuantitativos mediante la cercanía entre secciones que

representan los movimientos de desplazamiento del material en proceso.

57


ALMACEN DE MATERIA PRIMA

CÁMARA DE MADURACIÓN

PELADO Y CORTE

CUBETEO

TUNEL REFRIGERANTE

I

TUNE

L RE

FRIG

ERAN

TEII

ZARANDA

ALMACEN DE PT I

ALMACEN DE PT II

BALANZA

POZO

LAVADORA

TINA

ÁreaMantenimiento

Laboratorio

ALMACEN DE INSUMOS

Figura 012. Diagrama de recorrido layout propuesto y relación cualitativa

Y: Productividad

Para encontrar la productividad se requiere conocer la producción mensual de los productos que se

encuentran inmersos en la investigación. Asimismo, los recursos utilizados y proyectados

correspondientes al layout se detallan a continuación:

Tabla 27. Recursos utilizados y proyectados

Meses

Costo de

materia prima

(S/.)

Costo de mano

de obra

(S/.)

Layout actual Layout propuesto

Costo de

transporte

(S/.)

Costo total

(S/.)

Costo de

transporte

(S/.)

Costo total

(S/.)

Enero 103 527,67 86 338,39 100 626,24 290 492,30 94 211,52 284 077,58

Febrero 143 524,25 79 696,98 92 885,76 316 106,99 86 964,48 310 185,71

Marzo 36 754,20 89 659,10 104 496,48 230 909,78 97 835,04 224 248,34

Abril 28 944,03 83 017,68 96 756,00 208 717,71 90 588,00 202 549,71

Mayo 53 571,98 89 659,10 104 496,48 247 727,56 97 835,04 241 066,12

Total 366 322,13 428 371,25 499 260,96 1 293 954,34 467 434,08 1 262 127,46 Fuente: Elaboración propia

El costo total de los recursos utilizados del layout actual es de S/ 1 293 954,34 y la productividad de

0,21 kilogramos/nuevo sol el cual con la propuesta de redistribución de planta incrementará a

0,22 kilogramos/nuevo sol. Como se puede visualizar en la tabla 13 el costo total de los recursos

utilizados del layout propuesto es de S/ 1 262 127,46 lo que indica que a diferencia del layout actual

se está ahorrando un total de S/. 31 826,88 en la empresa Bio Frutos S.A.C.

Tabla 28. Productividad parcial layout actual y propuesto

Meses Layout actual Layout propuesto

58


Producción

(kg)

Recursos

utilizados

(S/.)

Product.

kg/sol

Rendimiento

soles/kg

Recursos

utilizados

(S/.)

Product.

kg/sol

Rendimiento

soles/kg

Enero 67 889,00 290 492,30 0,2337 4,2789 284 077,58 0,2390 4,1844

Febrero 96 620,50 316 106,99 0,3057 3,2716 310 185,71 0,3115 3,2103

Marzo 48 825,50 230 909,78 0,2114 4,7293 224 248,34 0,2177 4,5929

Abril 43 973,00 208 717,71 0,2107 4,7465 202 549,71 0,2171 4,6062

Mayo 20 532,50 247 727,56 0,0829 12,065 241 066,12 0,0851 11,7407

Total 277 840,50 1 293 954,34 0,2147 4,6572 1 262 127,46 0,2201 4,5426


En la siguiente figura se muestra la comparación de la productividad real y estimada, donde

se puede apreciar un incremento de la productividad para todos los meses de producción.

Figura 013. Gráfica de tendencia para la productividad

Se realizó el análisis de fiabilidad en el programa estadístico SPSS Statistics 22.0 al instrumento

aplicado a los 51 trabajadores según la muestra estratificada de la población en la empresa Bio Frutos

S.A.C. Se obtuvo un Alpha de Cronbach igual al 89%, lo que indica que el instrumento tiene una

excelente confiabilidad. Este instrumento estuvo conformado por 32 ítems, distribuidos en tres

dimensiones para la variable independiente propuesta de redistribución de planta (Factor material,

análisis de operaciones y método de proximidad) y una dimensión general para la variable dependiente

productividad.

Tabla 29. Información para el modelamiento de la investigación

Meses

Redistribución de planta

Variable independiente (X)

Variable

dependiente (Y)

D1 D2 D3

Factor material

(kg)

Análisis de

operaciones

(h)

Método de

proximidad

(flujo*distancia)

Productividad

(%)

Enero 67 889,00 9 590,03 8 838,19 0,24

Febrero 96 620,50 12 858,71 9 181,75 0,31

Marzo 48 825,50 7 077,22 8 272,95 0,22

Abril 43 973,00 5 553,68 8 192,70 0,22

Mayo 20 532,50 2 913,06 7 109,61 0,09

Para el modelo matemático de la investigación se ha utilizado el programa XL Stat Pro versión 2014,

para calcular el coeficiente de correlación, que se da entre la variable independiente (redistribución de

planta) con sus respectivas dimensiones con la variable dependiente (productividad).

Observando el resultado de correlación entre las variables, el modelo tiene un R= 98,55% lo que indica

que tiene una correlación muy alta según especificaciones de la escala de correlación. La ecuación del

Enero Febrero Marzo Abril Mayo

Product. Real 23.37 30.56 21.14 21.06 8.28

Product. Estimada 23.89 31.14 21.77 21.7 8.51

05

101520253035

Po

rcen

taje

(%

)

Productividad real y estimada

%

%

%

%

%

%

%

%

%

%

59


modelo de la investigación es: Productividad (Y)= - 0,63376 + 3,84326x10-6(D1) -0,00003 (D2) +

0,00010(D3).

- La correlación entre el factor material (D1) y la variable productividad (Y) es muy alta con un

R= 93,73%. La ecuación del modelo es: Productividad (Y) = 0,07049+2,61851x10-6(D1).

- La correlación entre el análisis de operaciones (D2) y la variable productividad (Y) es muy alta con

un R= 92,58%. La ecuación del modelo es: Productividad (Y) = 0,06907+0,00002 (D2).

- La correlación entre el método de proximidad (D3) y la variable productividad (Y) es muy alta con

un R= 97,59%. La ecuación del modelo es: Productividad (Y) = -0,60188+0,00010 (D3).

Para la contratación de hipótesis se empleó el test r de Pearson.

Tabla 30. Resumen de contrastación de hipótesis – análisis cuantitativo

Hipótesis Hipótesis

de trabajo

r de

Pearson

calculado

r de Pearson

critico

(gl=3;α= 5%)

Decisión Conclusión

General H0:X ≠R Y

H1:X R Y 0,950 ±0,878

0,950>

0,878

Rechaza H0

La redistribución de planta se

relaciona significativamente

con la productividad

Especifica

(1)

H0:D1≠R Y

H1:D1 R Y 0,937 ±0,878

0,937>-

0,878

Rechaza H0

El factor material se relaciona

significativamente con la

productividad

Especifica

(2)

H0:D2 ≠R

Y

H1:D2 R Y

0,926 ±0,878

0,926>

0,878

Rechaza H0

El análisis de operaciones se



Especifica

(3)

H0:D3 ≠R

Y

H1:D3 R Y

0,976 ±0,878 0,976>0,878

Rechaza H0

El método de proximidad se



IV. Discusión

El trabajo de investigación se ha realizado en base a los meses de enero a mayo del presente año, para

ello ha sido necesario determinar una propuesta de mejora que permita una adecuada redistribución de

planta con el fin de contribuir con la productividad, considerando el factor material, el análisis de

operaciones y el método de proximidad.

Es así, que para el desarrollo de investigación respecto a la redistribución de planta que se obtuvo

de propuesta permite alcanzar una diferencia de 2 519 movimientos, el cual representa una mejora del

20% en comparación al modelo actual. Resultados similares fueron obtenidos por Navarro (2014)

quien concluye diciendo “La propuesta de reordenación de la distribución actual permite integrar las

áreas por su afinidad, además se estima un ahorro del 25% en los desplazamientos y un diagrama de

recorrido más cortó y directo, lo que permitirá mejorar el desempeño de las áreas.”

En la investigación se determinó que la productividad muestra un incremento del 1% con la propuesta

de redistribución, dicho valor equivale a un ahorro de S/. 31 826,88 en las líneas de producción que se

eligieron en la investigación, se tiene conocimiento que existen otros procesos que serán beneficiados

lo que permitirá registrar un mayor impacto de aprovechamiento de los recursos para la empresa.

Dichos resultados concuerdan con Moposita (2013) quien concluye “El evaluar la productividad de la

empresa se puede notar un incremento de hasta el 10% en referencia de la distribución anterior. El

costo de transportar material se reduce considerablemente, pasando de 8% de la ganancia mensual al

4% con la nueva planta de producción.

Además para este estudio se empleó los diagramas mayores de análisis de procesos para ello se calculó

el tiempo y distancia de proceso productivo en base al recurso mano de obra por medio al costo

efectuado por hora de trabajo en el desplazamiento de material en proceso. Se discrepa Romero (2010)

quien concluye diciendo “El análisis de las pruebas de paradas realizadas en las llenadoras y del

balance de la línea permitió realizar propuestas de mejoras a la línea, que conllevaron disminuciones

en los tiempos porcentuales de parada de las llenadoras y aumentos en la productividad”.

60


V. Conclusiónes

Del problema general se determinó que la redistribución de planta se relaciona con el incremento de

la productividad, alcanzando un valor de R=98,55%, lo que indica que tiene una correlación muy alta.

Este resultado se corroboró de manera cuantitativa con el estadístico de r de Pearson donde señala que

la redistribución de planta se relaciona con la productividad y de manera cualitativa con el cuestionario

en base a la escala de Likert se concluye que la redistribución de planta se relaciona significativamente

con la productividad.

VI. Referencias

Córdova, Isaac. 2013. El proyecto de investigación, cuantitativa. Primera. Lima : San Marcos de

Anibal Paredes Galván, 2013. pág. 215. 9786123029616.

Díaz, Bertha, Jarufe, Benjamin y Noriega, Maria Teresa. 2007. Disposición de planta. Lima, Perú :

Universidad de Lima, 2007.

Gonzalez Laines, Jorge Henry y Tineo Razuri, Paola Jaqueline. 2015. Redistribución de planta del

área de producción para mejorar la productividad en la empresa Hilados Richards S.A.C. -

Chiclayo. Lambayeque, Universidad Señor de Sipán. Pimentel : Repositorio Universidad

Señor de Sipán, 2015.

Gutiérrez Pulido, H. (2010). Calidad total y productividad. México: Mc Graw-Hill/Interamericana

Editores,S.A. de C.V.

Jacobs, & Chase. (2011). Administración de operaciones. Producción y cadena de suministros

(Decimotercera ed.). México: Mc Graw-Hill/Interamericana Editores,S.A. de C.V.

Moposita Tonato, Gardenia Elizabeth. 2013. Redistribución de planta para el incremento de la

productividad en la Empresa Lily Sport. Ambato : Repositorio Universidad Técnica de

Ambato, 2013.

Navarro Ramos, Danilo Antonio. 2014. Propuesta y análisis de distribución de planta de una

empresa comercial. Lima, Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Perú : Repositorio

Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2014.

Niebel , Benjamin W y Freivalds , Andris. 2009. Ingeniería industrial: Métodos, estándares y diseño

del trabajo. México : Mc Graw-Hill/Interamericana Editores,S.A. de C.V, 2009.

Romero Hernández, S., Romero Hernández , O., & Muñoz Negrón, D. (2015). Introducción a la

ingeniería. México, D.F: D.R. Cengage Learning Editores, S.A. de C.V.

Romero Trejo, Noeliz Vanessa. 2010. Aumento de productividad en la línea de envasado en la planta

Los Cortijos de Cervecería Polar. Venezuela : Repositorio Tesis, 2010. pág. 118.

61


Simulación del ensamblaje de botonera para mejora del método con Risk Simulator en

laboratorio de Ingeniería Industrial. Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión.

Huacho, 2017

Simulation of the keypad assembly to improve the method with Risk Simulator in the Industrial

Engineering laboratory. Universidad Nacional José Faustino Sanchez Carrión. Huacho, 2017

Simulação do conjunto do teclado para melhorar o método com o Risk Simulator no laboratório

de Engenharia Industrial. Universidad Nacional José Faustino Sanchez Carrión. Huacho, 2017

Jefferson Josafat Saavedra Rosas(1); Jose Flavio Cóndor Ayala (1); Consuelo Nicol Echegaray Ayala(1); José

Mauricio Huamán Arones(1); Sol Julissa Pacheco Milla (1); Kenyi Alberto Valenzuela Crispín (1); José Augusto

Arias Pittman (2), Jaime Eduardo Gutiérrez Ascón (3).


Resumen

Introducción: El objetivo de la presente investigación es demostrar con la simulación del ensamblaje

de una botonera la mejora del método del proceso, con Risk Simulator. Se planteó como variable

independiente el ensamblaje, que consiste en la unión de dos a más objetos por ajustes, adaptación o

encajamiento y como variable dependiente la mejora de métodos, como procedimiento establecido en

el cual se emplean las herramientas de manera sistemática. Material y métodos: El diseño de esta

investigación es de tipo experimental ya que se basa en la descripción de variables que se

interrelacionan en un momento dado, también es aplicada porque lleva a la práctica conocimientos ya

adquiridos. Los datos obtenidos de la toma de tiempo de los 30 casos de ensamblaje de la botonera se

procesaron a través de hoja de cálculo Excel y la redacción se realizó utilizando un procesador de texto

como el Microsoft Word, también se utilizó el software Risk Simulator para el análisis estadístico de

los tiempos de ensamblaje de las botoneras. Resultados: Al comparar las medias de ambos métodos

(por operación y el lineal), damos cuenta de la gran ventaja que representa el método en línea que

propusimos los alumnos y que se sustenta en los valores arrojados por el Risk Simulator, por lo que

establecer el método en línea en vez de tradicional utilizado en el laboratorio de Ingeniería de Métodos

representaría una mejora en el 47.60%. Discusión: En conclusión el método lineal es mejor que el

método por operación, ya que presenta una mejor media del tiempo total y un menor coeficiente de

variación.

Palabras clave: Ensamblaje, mejora del método, simulación, método lineal y método por operación.

Abstract

Introduction: The objective of the present investigation is to demonstrate with the simulation of the

assembly of a keypad the improvement of the process method, with Risk Simulator. The assembly was

proposed as an independent variable, which consists of the union of two or more objects by

adjustments, adaptation or fitting, and as a dependent variable the improvement of methods, as an

established procedure in which tools are used systematically. Material and methods: The design of this

research is experimental because it is based on the description of variables that interrelate at a given

time, it is also applied because it brings to practice already acquired knowledge. The data obtained

from the time taking of the 30 cases of assembly of the keypad were processed through Excel

spreadsheet and the writing was done using a word processor such as Microsoft Word, also the Risk

Simulator software was used for the statistical analysis of the assembly times of the keypads. Results:

When comparing the means of both methods (by operation and linear), we realize the great advantage

represented by the online method that we proposed the students and that is based on the values thrown

by the Risk Simulator, so establishing The online method instead of the traditional one used in the

Methods Engineering laboratory would represent an improvement in 47.60%. Discussion: In

conclusion, the linear method is better than the method per operation, since it presents a better mean

of the total time and a lower coefficient of variation.

Keywords: Assembly, improvement of the method, simulation, linear method and method by

operation. (1)Autor corresponsal Jefferson Saavedra- Estudiante. Email: [email protected] Universidad Nacional

José Faustino Sánchez Carrión. Huacho – Perú- Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e Informática

https://orcid.org/0000-0002-8461-6448


https://orcid.org/0000-0002-8461-6448

62


(2)Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión- Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e Informática

https://orcid.org/0000-0001-9281-0796 (3) Universidad César Vallejo- Chimbote- Facultad de Ingeniería https://orcid.org/0000-0003-4065-3359

Resumo

Introdução: o objetivo da presente investigação é demonstrar com a simulação da montagem de um

teclado a melhoria do método do processo, com Risk Simulator. A montagem foi proposta como uma

variável independente, que consiste na união de dois ou mais objetos por ajustes, adaptação ou

montagem e, como variável dependente, a melhoria dos métodos, como um procedimento estabelecido

no qual as ferramentas são usadas sistematicamente. Material e métodos: o projeto desta pesquisa é

experimental porque se baseia na descrição de variáveis que se inter-relacionam em um determinado

momento, também é aplicado porque traz pra prática o conhecimento já adquirido. Os dados obtidos

a partir do tempo de captura dos 30 casos de montagem do teclado foram processados através da

planilha do Excel e a escrita foi feita usando um processador de texto, como o Microsoft Word, e o

software Risk Simulator foi usado para o Análise estatística dos tempos de montagem dos teclados.

Resultados: Ao comparar os meios de ambos os métodos (por operação e linear), percebemos a grande

vantagem representada pelo método on-line que propusemos os alunos e que é baseado nos valores

lançados pelo Risk Simulator, estabelecendo assim O método on-line em vez do tradicional utilizado

no laboratório de Engenharia de Métodos representaria uma melhoria em 47,60%. Discussão: Em

conclusão, o método linear é melhor que o método por operação, uma vez que apresenta uma melhor

média do tempo total e um menor coeficiente de variação.

Palavras-chave: montagem, melhoria do método, simulação, método linear e método por operação.

I. Introducción

El principal problema que busca resolver un ingeniero industrial en la empresa es reducir

tanto el tiempo como los costos y optimizar los recursos, manteniendo la misma calidad o

incluso mejorándola. El estudio de tiempos en la industria representa una oportunidad de

mejora y es uno de los factores más importantes en los procesos de manufactura. Debido a

estos problemas siempre se generan mejoras constantes en los procesos de fabricación,

mantenimiento, control de calidad, entre otros. Las empresas manufactureras en el Perú

tienen el reto de mejorar constantemente tanto sus actividades como también sus métodos

con el soporte de la Ingeniería de Métodos. Nuestro enfoque en este proceso del ensamblaje

de las botoneras se sustenta en la simulación estadística con Risk Simulator y la

experimentación que llevamos a cabo en el laboratorio de Ingeniería Industrial.

El ensamblaje es la unión de dos partes que van juntas; suele ir presidido por posicionar o

mover, y seguido por soltar. El ensamble automatizado ha reducido en forma significativa

la demanda de fuerza de las personas en el entorno industrial moderno, en particular aquellas

que involucran manejo manual de materiales (MMM) o trabajo manual. En general, no es

practico hacer un estudio detallado del proceso bimanual a menos que se trate una operación

manual muy repetitiva. Por medio de este análisis es posible identificar los patrones de

movimientos ineficientes en un ensamble. Niebel & Freivals (2004) p.150, 151.

La mejora de método incluye diseñar, crear y seleccionar los mejores procesos,

herramientas, equipos y habilidades de manufactura para fabricar un producto basado en

planos y especificaciones desarrollados en la sección de ingeniería del producto. La

Ingeniería de Métodos es un escrutinio minucioso y sistemático de todas las operaciones

directas e indirectas, para encontrar mejoras que faciliten la realización del trabajo en

términos de la seguridad y la salud del trabajador, y permitir que se lleven a cabo en menos

tiempo, con menos inversión por unidad (mayor rentabilidad). Niebel & Freivals (2004) p.4,

5.

Para realizar la mejora del método ya establecido decidimos obtener datos en los ambientes

del laboratorio de Métodos y Ergonomía de la Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e

https://orcid.org/0000-0001-9281-0796

https://orcid.org/0000-0003-4065-3359

63


Informática de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Con una práctica

previa dada por el docente del curso de Ingeniería de Métodos y Ergonomía.

Empezamos ubicándonos en una posición cómoda para identificar las operaciones,

posteriormente se indica al colaborador el momento para iniciar. Las pruebas realizadas de

los tiempos tomados del armado de botoneras fueron n=30, mientras esto se realiza, el

colaborador observa al analista y anota todas las actividades.

De la experimentación realizada en el método por operación de los totales se obtiene el

promedio total: 83.57, la desviación total: 16.13 y por último el Coeficiente de variación

total: 19%. Y los resultados del método en línea son Tiempo medio: 42.93, desviación

estándar: 23.86 y el coeficiente de variación: 56%.

El proponer una mejora de métodos genera reducir el tiempo para el ensamblaje. Por lo

tanto, según los resultados obtenidos el método por operación, es el más adecuado ya que

el coeficiente de variación hallado es menor y por lo tanto más consistente, que el método

en línea.

II. Material y métodos

La investigación “Ensamblaje de botoneras y mejora de métodos del proceso con Risk

Simulator en el laboratorio de Ingeniería Industrial-2017, es de diseño pre-experimental con

el fin de investigar, describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un

momento dado. Es también del tipo aplicada, pues no se busca la generación de nuevos

conocimientos, sino el de llevar a la práctica conocimientos ya adquiridos acerca de

fenómenos estudiados con anterioridad; tanto en términos estadísticos como de estudio de

métodos y tiempos. El carácter descriptivo de la investigación hace referencia a la prioridad.

La población de la presente investigación fueron los tiempos de ensamble de las botoneras

de los seis estudiantes que conforman el grupo de trabajo, dividiéndose en tres operadores

y tres analistas, en condiciones de laboratorio de Ingeniería de Métodos y Ergonomía. La

muestra consistió de 30 tiempos para ambos métodos de ensamble.

64


Tabla 01: Matriz de Operacionalización de Variables

2.1 Variable Independiente : Ensamblaje

Nieve (1999) Pag 521.”El ensamblaje ocurre siempre que dos o más objetos se unen entre

sí, generalmente por ajuste, adaptación o encajamiento. También hay ensamble cuando

un objeto situado en una posición exacta con respecto a otro. El tiempo de ensamble

depende de:

a) Tamaño del recibidor: El recibidor s la parte de un ensamble que acepta el entrador.

b) Tamaño o dimensiones del entrador: Un entrador o encajador es la parte de un

ensamble que entra o encaja en el recibidor.

c) Relección de tamaños: La dificultad del ensamble, y por consiguiente, el tiempo de

ensamble, aumenta a medida que la dimensión efectiva del encajado se aproxima a la

Variables Definicion conceptual Definicion operacional Indicadores

D1:Diseño, selección y

montajeActividades

Tiempo inicial

Tiempo final

Frecuencia

Límites de control

Tiempo estándar (i)

Tiempo estándar (f)

d2: Diseño del proceso Eficiencia

Tiempo inicial

Tiempo final

La mejora de métodos se basa en el

analisis y mejora de actividades

dispuestas y determinadas de un

diseño de proceso de ensamblaje y

que nos permite proponer un nuevo

método de trabajo a partir de

parametros e indicadores y los valores

que representen estos y que señalen

deficiencias en el proceso. La

ingenieria de metodos y el Risk

Simulator nos permitiran corregir estas

deficiencias valiendonos de la

estadistica como herramienta

fundamental. De esta manera

lograremos la reducción del tiempo

de operación en el proceso de

ensamble, ademas de la productividad

y la eficiencia del trabajo. Saavedra et

al. (2017)

Anaálisis y mejora de

actividades

Reducción del tiempod3:

V.

In

dep

en

die

nte

(X

)

En

sa

mb

laje

El ensamblaje es la unión de 2 partes que

van juntas; suele ir precidido por

posicionar o mover, y seguido por soltar.

El ensamble automatizado ha reducido en

forma significativa la demanda de fuerza

de las personas en el entorno industrial

moderno, en particular aquellas que

involucran manejo manual de materiales

(MMM) o trabajo manual. En general, no

es practico hacer un estudio detallado del

proceso bimanual a menos que se trate

una operacion manual muy repetitiva. Por

medio de este analisis es posible

identificar los patrones de movimientos

ineficientes en un ensamble. Niebel &

Freivals (2004) p.150,151. ISBN 970-15-

0993-5.

El ensamblaje es una operación que

consiste en la unión de 2 o más piezas

o componentes, según lo indique el

diseño, selección y montaje en una

línea de procesos; donde, al realizar

pruebas del sistema del proceso se

verifica si el análisis de pruebas de

fallas identifico aquellas operaciones

ineficientes e inecesarias para poder

porder mejorarlas o eliminarlas,

asegurando así la calidad en la

producción. Saavedra Et al. (2017)

Dimensiones

D2: Pruebas del sistema

Pruebas de fallasD3:

d1:

V.

Dep

en

die

nte

(X

2)

Mejo

ra

de m

éto

do

La mejora de método incluye diseñar,

crear y seleccionar los mejores procesos,

herramientas, equipos y habilidades de

manufactura para fabricar un producto

basados en planos y especificaciones

desarrollados en la ssección de ingeniería

del producto. La Ingenieria de Metodos es

un escrutinio minucioso y sistematico de

todas las operaciones directas e

indirectas, para encontrar mejoras que

faciliten la realizacion del trabajo en

terminos de la seguridad y la salud del

trabajador, y permitir que se lleven a cabo

en menos tiempo, con menos inversión por

unidad (mayor rentabilidad). Niebel &

Freivals (2004) p.4,5. ISBN 970-15-0993-

5

65


dimensión efectiva del recibidor. Por lo tanto, el tiempo de ensamble es función de la

relación de tamaños.

𝐷𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑒𝑛𝑐𝑎𝑗𝑎𝑑𝑜𝑟

𝐷𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑐𝑖𝑏𝑖𝑑𝑜𝑟= 𝑅𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑡𝑎𝑚𝑎ñ𝑜𝑠

d) Tipo (forma) del recibidor: Existen dos tipos de recibidor en la terminología del

factor del trabajo: cerrado y abierto. El cerrado es aquel que lo está en todo a su alrededor,

de manera que se reunieren movimientos de alineación según dos ejes. El abierto requiere

tales movimientos a lo largo de solo un eje.”

Es un conjunto de operaciones que consiste en unir partes o piezas, que al ser encajadas

entre sí, de manera lógica y ordenada se obtiene un producto final.

2.1.1 Diseño, selección y montaje:

León (1994) pág. 44. “Antes de que se pueda mejorar un diseño se deben examinar

primero los dibujos que indican el diseño actual del producto. Análogamente, antes

de que sea posible mejorar un proceso de manufactura conviene elaborar un

diagrama de operaciones que permita comprender perfectamente el problema, y

determinar en qué áreas existen las mejores posibilidades de mejoramiento. El

diagrama de operaciones de proceso permite exponer con claridad el problema, pues

si no se plantea correctamente difícilmente podrá ser resuelto.”

León (1994) pág. 51. “La selección se efectúa cuando el operario tiene que escoger

una pieza de entre dos o más semejantes. Este movimiento sigue, generalmente al de

buscar y es difícil determinar exactamente, aún mediante el método detallado de los

micro movimientos cuando termina la busca o empieza la selección. A veces este

puede existir sin la búsqueda, en esos casos suele ir precedida de la inspección. Este

también es un therblig ineficiente.”

León (1994) pág. 30. “Producción en línea y por lotes, cada una tiene su distribución

diferente de máquinas, y ver cual se adecúa más a la producción dada. Si el alumno

escoge la distribución de producción en serie, debe ser capaz de balancearla.”

El diseño consiste en la construcción de un modelo, que nos muestra la descripción

de un proyecto de manera gráfica y ordenada.

La selección por su parte es la separación o clasificación de una o varias personas o

cosas entre un grupo, por distintas reglas ya establecidas o por determinadas causas.

El montaje es el armado o el ajuste de diversos elementos de una máquina o producto

en su respectivo lugar.

2.1.2 Pruebas del sistema:

León (1994) pág. 30. “El principal objetivo de la distribución efectiva del equipo en

la planta es desarrollar una prueba de sistema de producción que permita la

fabricación del número de productos deseados, con la calidad también deseada y al

menor costo posible. La distribución del equipo es un elemento importante de todo

un sistema de producción que abarca las tarjetas de operación, control de inventarios,

manejo de materiales, programación, encaminamiento y recorrido y despacho de

trabajo. Una cierta distribución puede ser la mejor en condición y ser completamente

inadecuada en un conjunto de condiciones diferentes. Puesto que las condiciones de

trabajo rara vez son estáticas, el ingeniero con frecuencia tiene la oportunidad de

hacer mejoras en la distribución de prueba del sistema.”

El diseño consiste en la construcción de un modelo, que nos muestra la descripción

de un proyecto de manera gráfica y ordenada.

La selección por su parte es la separación o clasificación de una o varias personas o

cosas entre un grupo, por distintas reglas ya establecidas o por determinadas causas.

66


El montaje es el armado o el ajuste de diversos elementos de una máquina o producto

en su respectivo lugar.

2.1.3 Pruebas de fallas:

Niebel (2008) pág. 507. “Las consideraciones económicas pueden involucrar nuevos

productos para los cuales no se han implantado estándares o productos existentes

que tienen un elevado costo de manufactura. Los problemas o pruebas de falla

podrían ser grandes cantidades de desperdicio o re-trabajo, excesivo manejo de

materiales, en términos de costo o distancia, o simplemente operaciones de “cuello

de botella”. Las consideraciones técnicas pueden incluir técnicas de procesamiento

que necesiten ser mejoradas, problemas de control de calidad debidos al método, o

problemas de funcionamiento del producto comparado con el de la competencia. Las

consideraciones humanas pueden involucrar trabajos altamente repetitivos que

tengan como consecuencia lesiones músculo-esqueléticas relacionadas con el

trabajo, un elevado índice de accidentes, tareas con excesiva fatiga o tareas acerca

de las cuales los trabajadores se quejen constantemente.”

Cuando se lleva a cabo esta prueba (o corrida), daremos cuenta de aquellos puntos

críticos del proceso (cuellos de botellas, privaciones, porcentaje de utilidad, etc.) que

son notorios en el desarrollo del ensamblaje y que deberán ser estudiados y

analizados para de esta manera proponer alternativas que nos permitan eliminarlos o

disminuirlos, y así procurar la mejora continua del proceso.

Para este fin existen muchas herramientas y técnicas que nos serán de gran utilidad,

como: hojas de cálculo, herramientas de Lean Manufacturing, Estadísticas

descriptivas, software, etc.

Los procesos de ensamble presentan problemas de tiempos de ciclo, grandes

cantidades de material en proceso, bloqueos, privaciones, etc. Por lo que es necesario

implementar técnicas de mejora, que permitan incrementar la productividad de estas

líneas de ensamble.

2.2 Variable dependiente: Mejora de métodos

Niebel (2008) Pag365.”La mejora de métodos se puede usar para simplificar una

organización de servicio. Una división del gobierno del estado desarrollo un programa

de análisis de las operaciones cuyos resultados fue ahorros estimados de más de 50000

horas. Esto se obtuvo al combinar, eliminar y rediseñar todas las actividades de

documentación; mejora la distribución de planta y desarrollar las trayectorias de

autoridad.

Mejorar los métodos también es efectivo en los procedimientos de oficina. Un

departamento de ingeniería industrial de una compañía en Pensilvania debía simplificar

la documentación necesaria para enviar las piezas moldeadas fabricadas en una de sus

plantas a una planta afiliada para el ensamble. El departamento desarrollar un nuevo

método que reducía el promedio diario de 552 a 50 hojas de papel para 45 órdenes. Los

ahorros anuales sólo en papel fueron significativos. Las mejoras en los métodos deben

ser parte de un programa de mejoramiento continuo.”

El método es el procedimiento establecido en el cual se emplean las herramientas,

técnicas o estrategias, de manera ordenada y sistemática para obtener un resultado,

generalmente aplicado a procesos. La mejora de métodos consiste en analizar el método

ya establecido, encontrar las deficiencias y cuellos de botella, darles solución y dar paso

a un nuevo método generando la reducción del tiempo, maximización de producción,

optimización de recursos y sobre todo rentabilidad.

67


2.2.1 Análisis y mejora de actividades:

Niebel (1999) Pag 50.”El análisis de actividades es un procedimiento empleado por

el ingeniero de métodos para analizar todos los elementos productivos y no

productivos de una operación con sus vistas a mejoramiento. En el análisis de la

operación el procedimiento es tan efectivo en la producción de nuevos centros de

trabajos como el mejoramiento de los existentes, ha ido adquiriendo cada vez más

importancia a medida que se intensifica la competencia con el extranjero, y se elevan

al mismo tiempo los costos de mano de obra de y materiales.” Nieve (2009) pág.

547. “Es el procedimiento para realizar una cuidadosa evaluación de cada trabajo y

registrar sus detalles para evaluar de manera equitativa. Expansión horizontal o

diversificación del trabajo, para evitar el trabajo repetitivo”

No hablaremos claramente sobre la calidad, lo veremos desde un punto más

subjetivo. Debido a que los en concreto sería la satisfacción al cliente y

cumplimiento de la normatividad.

Pero hoy en día a todos los empresarios les interesa la mejora de calidad con bajos

costos, esto se obtiene mediante la modificación de sistemas operativos con la base

de un control estadístico.

Estos análisis estadísticos son de mucha utilidad para evaluar, analizar y prevenir

problemas, no confundamos prevenir con mejorar o controlar la calidad. Para

prevenir podemos realizar una debida planeación dentro de un plan de calidad, de

esta manera podemos documentar y alinear las actividades. Muy importante es

acortar los plazos de entrega, una herramienta útil es el control de cumplimiento, que

se basa en el seguimiento y evaluación con formatos establecidos.

2.2.2 Diseño del proceso:

García (2005) pág. 5. “Por definición se establece que el objetivo del diseño del

trabajo es aumentar la productividad con los mismos o menores recursos si

entendemos al trabajo como la actividad que integra los recursos materiales, de mano

de obra y de maquinaria, con el fin de producir los bienes o servicios. Los costos se

establecen o se presentan cuando los recursos invertidos se utilizan a un nivel

determinado de productividad; entonces, cuando la productividad los costos

disminuyen.”

Es hacer un plan detallado de una secuencia de pasos a seguir para ejecutar el

proceso, conjunto de etapas consecutivas, con el fin de obtener mayores utilidades,

además se tiene en cuenta los factores que influyen en este, como la maquinaria ,

servicios a usar, producción, entre otros.

2.2.3 Reducción del tiempo:

Niebel (1999) pág. 79. “Debido que a veces se pasa por alto la ubicación del material

en la estación de trabajo puede ofrecer oportunidades de ahorro tan grandes,

minimizar el cansancio, el manejo manual del lugar de trabajo. Proporciona al

operador de realizar el trabajo más rápido con menos fatiga y con mayor seguridad.”

Para la reducción de tiempo debemos obtener toda información relacionada con las

diferentes actividades realizadas en el proceso de métodos, esto se alcanza cuando

el grupo pone una atención adecuada, Las actividades que fueron ejecutadas en serie

pueden ser cambiadas en paralelo reduciendo el tiempo en un porcentaje óptimo.

2.3 Tipo: experimental

En la experimentación en el laboratorio de Ingeniería Industrial obtuvimos un tamaño

muestral de 30 tiempos para el ensamblaje por operación y de 30 tiempos para el

ensamblaje.

68


Utilizamos hojas de cálculo Excel para procesar los tiempos que obtuvimos en los

métodos por operación y en línea, además a través de Word redactamos el artículo

científico de la investigación.

Con Risk simulator realizamos la simulación “n” veces de los datos obtenidos y

procesados estadísticamente. Los valores que arroje el software nos servirá para elegir el

mejor método de ensamble.

Una simulación de Monte Carlo en su forma más simple es un generador de números

aleatorios que es útil para el análisis del pronóstico, estimación y riesgo. Una simulación

calcula numerosos contextos o escenarios de un modelo al escoger repetitivamente

valores de una distribución de probabilidad de un usuario predefinido para las variables

inciertas y usando esos valores como insumo para un modelo. Ya que todos esos contextos

producen resultados asociados en un modelo, cada contexto puede tener unos pronósticos.

Los pronósticos son eventos (usualmente con fórmulas o funciones) que definimos como

salidas importantes del modelo.

La presente investigación se llevó a cabo en el Laboratorio de Métodos y Ergonomía, de

la Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e Informática de la Universidad Nacional

José Faustino Sánchez Carrión, valiéndonos de las herramientas y técnicas empleadas

durante el curso de Ingeniería de Métodos.

La simulación con Risk Simulator nos permitirá reproducir (correr) el proceso de

ensamblado de las botoneras una cantidad “n” de veces, usando la estadística como

esencia para obtener valores que nos permitan seleccionar el mejor método de ensamble.

Para la presente investigación, tanto en las hojas de cálculo Excel, como en el software

Risk Simulator, utilizamos el análisis estadístico para evaluar los tiempos de ensamblaje

de las botoneras. En este contexto, estadísticos muéstrales como la media de los tiempos,

la desviación, o el coeficiente de Variación.

Los valores que arrojaron serán de utilidad para comparar los métodos de ensamblaje y

establecer el mejor de estos.

III. Resultados

El análisis preliminar sirvió para determinar los tiempos promedios, desviación estándar y el

cociente de variación tanto de los tiempos por operador y también de los tiempos con el método

lineal para ensamblaje de las botoneras. El tamaño de la muestra consta de 30 datos por método

de trabajo (por operador y lineal).

69


Tabla 2. Tiempos de ensamblaje de botoneras por operación.

Botonera Operación 1 Operación 2 Operación3 Operación 4 Operación 5 Operación 6 Operación 7 Operación 8 Total

1 6 4 3 20 25 21 8 32 119.00

2 3 3 3 9 10 17 3 37 85.00

3 3 3 3 19 24 13 4 31 100.00

4 8 3 2 18 12 8 2 34 87.00

5 9 4 2 19 8 9 2 29 82.00

6 4 2 5 14 16 11 2 28 82.00

7 4 2 2 9 6 9 4 23 59.00

8 3 2 3 10 7 7 3 25 60.00

9 4 12 3 14 10 8 2 36 89.00

10 4 2 4 21 8 11 3 29 82.00

…. …. …. …. …. …. …. …. …. ….

30 4 3 3 14 7 6 2 33 72.00

Tiempo medio (X) 5.33 3.33 3.37 13.23 11.10 10.03 2.87 34.30 83.57

Desviación estandar

(σ)2.06 1.92 1.22 4.43 4.84 3.25 1.43 8.70 16.13

Cociente de

variación (CV)39% 58% 36% 33% 44% 32% 50% 25% 19%

En el laboratorio de Ingeniería de Métodos y Ergonomía procedimos a medir los tiempos de

ensamblaje de las botoneras de acuerdo a los dos métodos establecidos y que posteriormente fueron

llevados al Risk Simulator junto con sus estadísticas más representativas para la simulación. Para

este fin, los datos fueron procesados en hojas de cálculo Excel para determinar el tiempo medio (X),

la desviación estándar (s) y el Cociente de Variación (CV).

En la tabla 2 (ensamblaje por operación) podemos observar que el tiempo medio de la operación

uno, con 5.33 segundos, es superior al tiempo medio de las operaciones dos y tres, a pesar de

consistir en la misma operación. De igual manera, los tiempos medios de las operaciones cuatro,

cinco y seis no son uniformes.

Coeficientes de variación como 58% en la operación dos, o de 50% en la operación siete revelan

la dispersión medianamente elevada de los datos de la tabla 2.

Tabla 3. Tiempos de ensamblaje de las botoneras en línea.

Botonera Total

1 133,00

2 36,00

3 48,00

4 43,00

5 33,00

6 41,00

7 39,00

8 29,00

9 38,00

10 33,00

…. ….

30 35,00

Total 1288,00

70


Tiempo medio (X) 42,93

Desviación estándar (σ) 23,86

Cociente de variación(CV) 56%

El segundo método consistió en tomar tiempos en una línea de ensamble, dividida en tres

estaciones. El tiempo que se registró fue al finalizar el ensamble de cada botonera, durante 30

ciclos. De la tabla hemos observado que el método posee datos no consistentes ya que el

coeficiente de variación es mayor al 50%.

Proceso Ensamblaje de Botonera Método Actual

Inicio Tomar base y clema Analista

Termino Asegurar los cuatro tornillos Hoja nº 1/1

Figura 1: Diagrama de operaciones del proceso de ensamblaje de una botonera

El diagrama de operaciones del proceso nos permitió dar una imagen clara de la secuencia que

siguen las actividades dentro del proceso, estudiar la relación que existe entre las operaciones e

inspecciones de un mismo proceso, identificar el inicio y el final del proceso de ensamblaje de

una botonera.

El diseño, selección y montaje del ensamblaje de botonera en dos diferentes métodos

nos permitió establecer la comparación a partir de sus estadísticas representativas y que

servirán para la mejora del método. El tiempo medio total de ensamblaje por operación

fue de 83,57 segundos, y el tiempo medio total de ensamblaje en línea fue de 42,93.

1

5

4

3

2

8

7 6

TAPA BOTONERA

Colocar de

clema 1 en la

base

Colocar de

clema 2en la

base

Colocar de

clema 3 en la

base

Colocar botón

verde y su rosca en

la tapa

Colocar botón

negro y su rosca

en la tapa

Colocar botón

rojo y su rosca

en la tapa

10,431

7,148

9,171

4,729

2,768

4,389

Colocar de la

tapa en la base.

Colocar de los 4

tornillos.

BOTONERA

1,389

25,588

71


Se llevó a cabo la simulación del ensamblaje de las botoneras por operación con Risk

Simulator para observar los valores probabilísticos y estadísticos que arrojó el software

después de 10 000 corridas. El supuesto de entrada estuvo definido por los promedios totales

por operación y el pronóstico de salida en términos de la suma de los promedios totales por

operación. La media del proceso resultó ser de 2518,6271 con una desviación estándar de

16,1260.

Figura 3: Resultados de la simulación del ensamblaje de las botoneras por operador

(10000 veces)

Fuente: Software Risk Simulator

La asimetría y la curtosis, -0,0025 y -0,0078 respectivamente. La asimetría negativa

representa un alargamiento o sesgo hacia la izquierda, es decir, la distribución de los

datos tiene a la izquierda una cola más larga que a la derecha.

La grafica de pronóstico mostrada en la figura 4 es un histograma de probabilidad que

muestra los cálculos de frecuencia de valores ocurriendo en el número total de intentos

simulados. Las barras verticales muestran la frecuencia de un valor x particular

ocurriendo en un número total de intentos, mientras la frecuencia acumulativa (línea

uniforme) muestra el total de probabilidades de todos los valores en y debajo de x

ocurriendo en el pronóstico.

72


Figura 4: Resultados de la simulación del ensamblaje de las botoneras método en

línea (10000 veces)

Fuente: Software Risk Simulator

Se llevó a cabo la simulación del ensamblaje de las botoneras por operación con Risk

Simulator para observar los valores probabilísticos y estadísticos que arrojó el software

después de 10 000 corridas. El supuesto de entrada estuvo definido por tiempo total de

las 30 botoneras y el pronóstico de salida en términos de la suma de los tiempos de las

30 botoneras. La media del proceso resultó ser de 1198,0227 con una desviación

estándar de 23,855.

La asimetría y la curtosis, -0,0025 y -0,0078 respectivamente. La asimetría negativa

representa un alargamiento o sesgo hacia la izquierda, es decir, la distribución de los

datos tiene a la izquierda una cola más larga que a la derecha.

IV. Discusión

Tras el análisis estadístico de los dos métodos de ensamblaje de botoneras en las hojas

de cálculo de Excel, el total por operaciones de los tiempos promedios fue de 2507

segundos, mientras la media arrojada por el Risk Simulator después de 10 000 corridas

del proceso en la simulación fue de 2518,6871. Podemos observar entonces que existe

una diferencia poco significativa entre ambos valores y los que arrojó el software no

apoyan la validez de este método al ser la media del total de la simulación mayor a la

del análisis estadístico.

Para el método de ensamblaje en línea (método propuesto por el grupo de trabajo), el

total del tiempo de ensamblaje de las 30 botoneras tras el análisis estadístico de las hojas

73


de cálculo de Excel fue de 1288 segundos, y la media (X) de los totales que arrojó el

Risk Simulator después de 10 000 corridas de este proceso fue 1198,0227.

Al comparar las medias de ambos métodos (por operación y el de línea propuesto),

damos cuenta de la gran ventaja que representa el método en línea que propusimos los

alumnos y que se sustenta en los valores arrojados por el Risk Simulator, por lo que

establecer el método en línea en vez de tradicional utilizado en el laboratorio de

Ingeniería de Métodos representaría una mejora en el 47.60%. Obteniendo un método

realizado (análisis por operación y el de línea) que el diseño, implementación y

simulación de un proceso de ensamblaje por prensado controlado con músculo y

monitoreado con sistema scada. Carillo & Silva (2013) y la implementación de una

estación para simulación de procesos de ensamblaje con mesa indexadora y robot

industrial en el laboratorio de automatización de la facultad de mecánica. Abarco &

Camacho (2017) no han realizado en su método de estudio.

Agradecimientos

El presente trabajo de investigación fue realizado bajo la supervisión del Ing. José

Augusto Arias Pittman e Ing. Jaime Eduardo Gutiérrez Ascón, a quiénes nos gustaría

expresar nuestro más profundo agradecimiento, por hacer posible la realización de este

estudio.

Además, de agradecer su paciencia, tiempo y dedicación que tuvieron para que esto

saliera de manera exitosa.

Gracias por su apoyo, por ser parte de la columna vertebral de nuestro artículo científico.

Referencias.

Abarca Camacho, R. F., & Camacho Paucar, E. R. (2017). Implementación de una

estación para simulación de procesos de ensamblaje con mesa indexadora y

robot industrial en el laboratorio de automatización de la facultad de mecánica.

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Becerra Luna, J. A., & Padilla Yambay, J. A. (2010).Diseño, programación e

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laboratorio de automatización industrial. Tesis de grado. Riobamba, Ecuador.

Bonilla Novillo, S. M. (2016). Propuesta de mejoramiento del proceso productivo del

tónico de la tuna mediante el estudio de métodos y medición del trabajo en la

empresa vita tuna del cantón guano. Proyecto de investigación. Riobamba,

Ecuador.

Carrillo Velarde , G. G., & Silva Conde, A. A. (2013). Diseño, implementación y

simulación de proceso de ensamblaje por prensado controlado con músculo

neumátco y monitoreado con sistema scada. Tesis de grado. Riobamba, Ecuador.

Cayancela Valverde, J. D., & Colcha Gagñay, E. R. (2015). Diseño y construcción de

un módulo de automatización del proceso de ensamblaje usando ventosa

neumática, controlado con plc y pantalla táctil para la facultad de mecánica de

la espoch. Tesis de Grado. Riobamba, Ecuador.

García Criollo, R. (2005). Estudio del trabajo: ingeniería de métodos y medición del

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Tesis de grado. Riobamba, Ecuador.

74


Niebel, B. W., & Frievalds, A. (2004). Ingeniería industrial: métodos, estándares, y

diseño del trabajo. Buenos Aires, Argentina: Alfaomega.

Rodriguez Limones, J. (2002 - 2003). Mejora de métodos de trabajo en el servicio de

transporte de carga general. Tesis de Grado. Guayaquil, Ecuador.

75


Estudio de tiempos con Crystal Ball y su relación con la productividad en condiciones de

laboratorio. Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional José Faustino Sánchez

Carrión. Huacho, 2017.

Study of times with Crystal Ball and its relationship with productivity in laboratory

conditions. Faculty of Engineering, Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión.

Huacho, 2017.

Estudo dos tempos com Crystal Ball e sua relação com a produtividade em condições de

laboratório. Faculdade de Engenharia, Universidad Nacional José Faustino Sánchez

Carrión. Huacho, 2017.

Luis Adrián Montero Villanes( 1) 4 Erick Jorge David Canales Verano (1) Roxana Lizeth Luna Bazán (1)

Jhonatan Mallqui Cadillo (1) Raúl Fernando Muro Tocto (1) Pedro Alexis Santillana Trejo (1); José Augusto

Arias Pittman (2); Jaime Eduardo Gutiérrez Ascón (3)

Fecha de recepción: 30 de noviembre de 2017 Fecha de aprobación: 10 de mayo 2018

Resumen

Objetivo: Aplicar el estudio de tiempos que se relaciona con la productividad en condiciones de

laboratorio en la Escuela de Ingeniería Industrial de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez

Carrión, Huacho año 2017. Métodos: Se trabajó con una población de N=37 observaciones,

analizando una muestra de n=13 del total de los 37 tiempos tomados en el laboratorio, ya que es el

número recomendado de ciclos de observaciones. Eliminamos aquellos datos que están fuera del 10%

de la media. Luego con las tablas Westinghouse calculamos el factor de valoración que ayudará a

hallar el valor del Tiempo Normal. Los suplementos que brinda la Organización Internacional del

trabajo son 9%. Todo para hallar el Tiempo Estándar, los cuales se compararán con los mismos datos

al ser insertados al software Crystal Ball con un nivel de confianza del 95%. Resultados: El tiempo

medio de nuestros datos es 146,5 segundos nuestro Factor de Valoración es 1.16 lo que resulta un

Tiempo normal de 166,46 segundos. Por último, multiplicado con los suplementos el tiempo estándar

nos resulta 181,40. Corriendo 10000 veces nuestros datos en el simulador Crystal Ball nos arroja un

tiempo estándar de 183,73 segundos. Conclusiones: El estudio de tiempos, se relaciona con la

productividad del operador en nuestro laboratorio de estudio de tiempos, el presente estudio permitirá

saber cómo el estudio de tiempos influye en el incremento de la productividad, con un menor tiempo

de armado del lego en nuestro laboratorio, así mejorando el proceso con un nuevo método de trabajo.

Palabras clave: simulación, productividad, tiempo estándar, mejoramiento, eficacia.

Summary

Objective: To apply the study of times related to productivity in laboratory conditions at the School

of Industrial Engineering of the José Faustino Sánchez Carrión National University, Huacho, 2017.

Methods: We worked with a population of N = 37 observations, analyzing a sample of n = 13 of the

total of 37 times taken in the laboratory, since it is the recommended number of observation cycles.

We eliminate those data that are out of 10% of the average. Then with the Westinghouse tables we

calculate the valuation factor that will help to find the value of Normal Time. The supplements

provided by the International Labor Organization are 9%. All to find the Standard Time, which will

be compared with the same data when inserted into the Crystal Ball software with a confidence level

of 95%. Results: The average time of our data is 146.5 seconds our Valuation Factor is 1.16 which

results in a Normal Time of 166.46 seconds. Finally, multiplied with the supplements, the standard

time is 181.40. Running 10000 times our data in the Crystal Ball simulator gives us a standard time of

183.73 seconds. Conclusions: The study of time, is related to the productivity of the operator in our

(1)Autor corresponsal Luis Montero; Estudiante. Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión.

Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e Informática; Huacho. Perú. Email: [email protected]

teléfono móvil: 931954283 http://orcid.org/0000-0003-2729-8735 (2) Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Huacho. Perú. Facultad de Ingeniería Industrial,

Sistemas e Informática;.. https://orcid.org/0000-0001-9281-0796 (3). Universidad Cesar Vallejo. Chimbote. Perú. Facultad de Ingeniería; http://orcid.org/0000-0003-4065-3359


http://orcid.org/0000-0003-2729-8735

https://orcid.org/0000-0001-9281-0796

http://orcid.org/0000-0003-4065-3359

76


time study laboratory, the present study will allow to know how the study of times influences the

increase of productivity, with a shorter time of assembly of the layman in our laboratory, thus

improving the process with a new work method

Keywords: simulation, productivity, standard time, improvement, efficiency

Resumo

Objetivo: Aplicar o estudo dos tempos relacionados à produtividade em condições laboratoriais na

Escola de Engenharia Industrial da Universidade Nacional José Faustino Sánchez Carrión, Huacho,

2017. Métodos: Trabalhamos com uma população de N = 37 observações, analisando uma amostra de

n = 13 do total de 37 vezes no laboratório, uma vez que é o número recomendado de ciclos de

observação. Eliminamos os dados que estão fora de 10% da média. Então, com as tabelas de

Westinghouse, calculamos o fator de avaliação que ajudará a encontrar o valor do tempo normal. Os

suplementos fornecidos pela Organização Internacional do Trabalho são de 9%. Tudo para encontrar

a Hora Padrão, que será comparada com os mesmos dados quando inserida no software Crystal Ball

com um nível de confiança de 95%. Resultados: o tempo médio de nossos dados é de 146,5 segundos,

nosso Fator de Avaliação é 1,16, o que resulta em um Tempo Normal de 166,46 segundos. Finalmente,

multiplicado pelos suplementos, o tempo padrão é 181.40. Executando 10000 vezes nossos dados no

simulador Crystal Ball nos dá um tempo padrão de 183,73 segundos. Conclusões: O estudo do tempo

está relacionado à produtividade do operador em nosso laboratório de estudo do tempo, o presente

estudo permitirá saber como o estudo dos tempos influencia o aumento da produtividade, com um

menor tempo de montagem do leigo em nosso laboratório, melhorando assim o processo com um novo

método de trabalho.

Palavras-chave: simulação, produtividade, tempo padrão, melhoria, eficiência

I. Introducción

Ante la demanda del mercado y la necesidad de adaptarse a los cambios en las empresas, y a

la mejora continua, nos vemos obligados a desarrollar nuevos métodos de trabajo en toda

empresa y formas de mejora para la minimización de tiempos improductivos dando como

resultado la reducción de costos e incrementar la productividad y mejorar la calidad del

producto.

El fin de la investigación se basa en el estudio de tiempos analizando los resultados,

determinando el tiempo estándar mediante un método de trabajo y así poder relacionarlo con

el incremento de la productividad del operario en el laboratorio de ingeniería de métodos de

la escuela profesional de Ingeniería Industrial de la Universidad Nacional José Faustino

Sánchez Carrión- Huacho, el cual nos ayude a entender con mayor claridad y tomar las

acciones requeridas, permitiéndonos un panorama más detallado y así poder utilizar las

herramientas y técnicas aprendidas en ingeniería de métodos y simulación estadística, para

poder minimizar costos, incrementar la productividad y reducir tiempos improductivos.

En el Laboratorio de Ingeniería de Métodos de la Escuela Profesional de Ingeniería Industrial

de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión- Huacho, como método de estudio

utilizamos el armado de un auto lego con un numero de 15 observaciones, calculando el tiempo

de armado que cuenta con 15 pasos, determinados por un manual en la que se tiene que seguir

el procedimiento dado, y observar el tiempo que se demora el operario mediante un

cronometro y supervisado por un analista determinado los tiempos observados del armado del

auto lego, este estudio nos ayudara a determinar informaciones estadísticas que nos ayudaran

a ver nuestros resultados sin son favorables o no, al estudio de tiempos para incrementar la

productividad y hacer la toma de decisiones.

Los principales resultados que obtuvimos analizando los tiempos obtenidos en el laboratorio

para dar los resultados y llegar al objetivo fueron la, Desviación Estándar (s)= 11.21, T-student

(t)= 2.262, tiempo normal(TN)= 166.46, Tiempo estándar(TS)= 181.40, cociente de

variación(CV)= 8%, factor de valoración(FV)= 1.16, Numero de observaciones

requeridas(N)= 12.48, Numero de observaciones realizadas(n)= 10, Tiempo medio(TM)=

77


145.31, Nuevo tiempo medio (nTM)= 143.5, con estos resultados podremos tener un panorama

amplio en la toma de decisiones.

En la investigación que se realizó 37 veces el armado del auto lego, en el laboratorio, en la

cual solo tuvimos la necesidad por un estudio requerido, tomar 13 observaciones de las 37 que

realizamos en el laboratorio, estos datos obtenidos serán procesados para nuestra posterior

investigación que será en el simulador Crystal Bal que optamos conveniente para nuestro

estudio.


La presente investigación tuvo como variables el estudio de tiempo y productividad, asimismo

la investigación fue descriptiva o estadística de un diseño pre experimental, de este modo para

nuestra investigación se toma como población el conjunto de piezas o elementos de armado

de auto lego.

Los programas utilizados fueron el Excel para ingresar los datos y Risk Simulator para realizar

la simulación; en cuanto a los materiales fueron utilizados el cronómetro, Formato para el

estudio de tiempos, Formato para concesiones por fatiga, Tabla Método sistemático, Tabla t-

student, Tabla Westinghouse.

2.1. Variable independiente (x): Estudio de tiempos

“El estudio de tiempo es una técnica para poder determinar con la mayor exactitud posible, con

base en un número limitado de observaciones, el tiempo necesario para llevar a cabo una tarea

determinada con arreglo de una norma de rendimiento preestablecido”. Roberto García Criollo

(2014) p.185

“Representa una mejor forma de establecer estándares de producción justos. Se basa en el

establecimiento de estándares de tiempo permitido para realizar una tarea dada, con los

suplementos u holguras por fatiga y por retrasos personales e inevitables.

Éstos pueden determinarse mediante el uso de estimaciones, registros históricos y

procedimientos de medición del trabajo. En el pasado, los analistas confiaban más en las

estimaciones como un medio de establecer estándares. Sin embargo, la experiencia ha

demostrado que ningún individuo puede establecer estándares consistentes y justos sólo con ver

un trabajo y juzgar el tiempo requerido para terminarlo”. Benjamín Niebel (Métodos estándares

y diseño de trabajo) p.327

“Podemos definir la naturaleza de la calificación en el estudio de tiempo como:

Lo que el observador visualice mentalmente cual es la velocidad normal del trabajo en cuestión

lo que posteriormente estime la relación entre la velocidad observada y su imagen mental de la

velocidad normal”. Krick Edward (Ingeniería de Métodos-1973) p. 228

El estudio de tiempos es una técnica para determinar con la mayor exactitud posible, que

consiste en analizar los movimientos para calcular el tiempo estándar dentro de las operaciones

en línea de producción. Lo que se verá dentro de una propuesta de mejoramiento.

Esta actividad implica establecer un estándar de tiempo permisible para realizar una tarea

determinada, con base en la medición del contenido de trabajo del método prescrito, con la

debida consideración de la fatiga y las demoras personales y los retrasos inevitables. El analista

de estudios de tiempos tiene varias técnicas que se utilizan para establecer un estándar: el estudio

cronométrico de tiempos, datos estándares, datos de los movimientos fundamentales, muestreo

del trabajo y estimaciones basadas en datos históricos.

2.1.1. Movimientos

Los estudios de movimientos ofrecen gran potencial de ahorro en cualquier empresa humana.

Podemos ahorrar el costo total de un elemento de trabajo eliminándolo. Podemos reorganizar

los elementos de una tarea para facilitarla. También podemos simplificar la tarea poniendo

78


componentes y herramientas cerca de su punto de uso, colocando de antemano componentes y

herramientas, prestando ayuda mecánica o reduciendo los elementos del trabajo de modo que

consuman menos tiempo; incluso podemos pedir que se vuelva a diseñar un componente para

facilitar su producción.

Los estudios de movimientos aplican los principios de la economía de movimientos para diseñar

estaciones de trabajo cómodas para el ser humano y eficientes en su operación. La ergonomía

estudia el efecto de los movimientos sobre el cuerpo humano y se ha convertido en una parte

importante en el establecimiento de métodos de trabajo. La ergonomía es un tema complejo y

debe ser motivo de un curso o incluso un campo de estudio propio. Roberto Gracia Criollo,

(Estudio del Trabajo).

2.1.2. Tiempo Estándar

“La suma de los tiempos elementales proporciona el estándar en minutos por pieza, usando

un cronómetro minutero decimal, o en horas por pieza, si se usa un cronómetro con décimas

de hora. La mayoría de las operaciones industriales tiene ciclos relativamente cortos (menos

de 5 minutos); en consecuencia, algunas veces resulta más conveniente expresar los estándares

en horas por cientos de piezas.

El porcentaje de eficiencia del operario se puede expresar como:

E = 100 x He/Hc = Oe/Oc

Dónde:

E = porcentaje de eficiencia.

He= horas estándar trabajadas.

Hc= horas de reloj en el trabajo.

Oe= producción esperada.

Oc= producción actual.

Una vez calculado el tiempo estándar, se le asigna al operario en la forma de una tarjeta de

operación. La tarjeta puede ser generada por computadora o producida en una copiadora. La

tarjeta de operación sirve como base para obtener rutas, programación, instrucción, nómina,

desempeño del operario, costos, presupuestos y otros controles necesarios para la operación

efectiva de un negocio”. Niebel & Freivalds, (ingeniería industrial y métodos de trabajo)

p.345

2.1.3. Operaciones de la Línea de Producción

“Intervienen los siguientes movimientos: Hombre, Máquina, Herramientas, Lugar De Trabajo.

Se puede decir que el objetivo de analizar las operaciones es racionalizar el uso de dichos

elementos y elevar el nivel de eficiencia del trabajo desarrollado”. Roberto García Criollo,

(Estudio del trabajo) p.69

Una línea de ensamble es un proceso de manufactura (la mayoría del tiempo llamado ensamble

progresivo) en donde las partes (comúnmente partes intercambiables) son añadidas conforme

el ensamble semi-terminado se mueve de la estación de trabajo a la estación de trabajo en

donde las partes son agregadas en secuencia hasta que se produce el ensamble final.

2.1.4. Propuesta de Mejoramiento

“Para desarrollar un método mejor para ejecutar el trabajo, es necesario considerar las

respuestas obtenidas, las que nos pueden concluir a tomar las siguientes acciones.

Eliminar, si las primeras preguntas por qué y para qué no pudieron contestarse en forma

razonable, quiere decir que el detalle bajo análisis no se justifica y debe ser eliminado.

Cambiar, las respuestas a las preguntas cuándo, dónde y quién pueden indicar la

necesidad de cambiar las circunstancias de lugar, tiempo y persona en que se ejecuta el

trabajo. Es decir, buscar un lugar más conveniente, un orden más adecuado o una persona

más capacitada.

79


Cambiar y reorganizar, si surge la necesidad de cambiar algunas circunstancias bajo las

cuales se ejecuta el trabajo, generalmente será necesario modificar algunos detalles y

reorganizarlos para obtener una secuencia más lógica.

Simplificar, todos aquellos detalles que no hayan podido ser eliminados, posiblemente

puedan ser ejecutados en una forma más fácil y rápida. La respuesta a la cuarta pregunta

nos llevará a simplificar la forma de ejecución”. Roberto García Criollo, (Estudio del

trabajo) p.38

Para lograr la mejor forma de ejecutar los detalles es necesario lograr el entendimiento y la

cooperación del personal, que disminuirán las dificultades de implantación y aseguramos en

el éxito del nuevo método.

2.2. Variable dependiente (y): Productividad

“La productividad se mide mediante la comparación entre el valor de la hora de mano de obra

de la producción terminada con el total de mano de obra contratada para esta producción”.

Niebel y Freivalds (2009) p.513

“La productividad es el grado de rendimiento con que se emplean los recursos disponibles,

para alcanzar objetivos predeterminados

La productividad no es una medida de la producción ni de la cantidad que se ha fabricado, sino

de la eficiencia con que se han combinado y utilizado los recursos para lograr los resultados

específicos deseables”. Roberto García Criollo (2014) p.9

La productividad consiste en recopilar información sobre las actividades en el área de trabajo.

Con el fin de diseñar un modelo de mejoras, por lo tanto, la productividad puede ser medida

según el punto de vista

Los índices de productividad se pueden determinar a través de la relación producto-insumo,

teóricamente existen tres formas de incrementarlos:

Aumentar el producto y mantener el mismo insumo.

Reducir el insumo y mantener el mismo producto.

Aumentar el producto y reducir el insumo simultánea y proporcionalmente.

La productividad puede ser medida según el punto de vista:

=𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛

𝐼𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜𝑠

=𝑅𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑙𝑜𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜𝑠

𝑅𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑒𝑚𝑝𝑙𝑒𝑎𝑑𝑜𝑠

2.2.1. Eficiencia

”Se puede definir como hacer las cosas bien o lo que es lo mismo, hacer correctamente las

cosas, este concepto se refiere a la relación que existe entre los insumos y la producción, busca

minimizar los costos de los recursos.

La ingeniería es principalmente una actividad productora que tiene su razón de ser en la

satisfacción de los deseos humanos. Su objetivo es alcanzar el mayor resultado final por unidad

de recursos gastados. Este es esencialmente un proceso físico cuyo objetivo es la

maximización de la eficiencia física”. Miguel David, Rojas López (Administración para

Ingenieros) p.7

Su objetivo es alcanzar el mayor resultado final por unidad de recursos utilizados. Este es

esencialmente un proceso físico cuyo objetivo es la maximización de la eficiencia física,

entonces, la eficiencia se puede enunciar como:

Eficiencia = producto /insumo

Es decir, se mide el éxito de las actividades de la ingeniería en el medio físico.

Eficiencia física > 100

80


2.2.2. Eficacia

"Se puede definir como hacer lo correcto. Alcanzar la meta, hacer las cosas correctas, es decir,

es la capacidad que se tiene de escoger las cosas que se deben hacer.

Un ingeniero es eficaz cuando sabe tomar las decisiones apropiadas que van a ser útiles para

el progreso de la organización". Miguel David, Rojas López (Administración para Ingenieros)

p.8

"La eficacia puede y debe aprenderse", Peter Drucker (El ejecutivo eficaz)

Su objetivo es alcanzar el mayor resultado final por unidad de recursos utilizados. Este es

esencialmente un proceso físico cuyo objetivo es la maximización de la eficiencia física.

El objetivo de la utilización de la ingeniería es obtener el mayor resultado final por unidad de

recursos entregados, entonces, la eficiencia se puede enunciar como:

Eficiencia física = Producto / Insumo

Es decir, se mide el éxito de las actividades de la ingeniería en el medio físico.

Eficiencia Física < 100%

Metodología para la toma de tiempos

Se cuentan con las piezas lego para comenzar con la medición de los tiempos, considerándose

cada auto armado como una observación. Posteriormente se tomarán los tiempos de duración

de ensamblaje completo del auto. Una vez ya con los tiempos tomados se procederá a

evaluarlos.

Metodología de análisis de tiempos tomados

Se trabajó con una población de N=37 observaciones, analizando una muestra de n=13 del

total de los 37 tiempos tomados en el laboratorio, ya que es el número recomendado de ciclos

de observaciones, de los cuales se eliminan 3, ya que no se encuentran dentro de los límites

<130,78 – 130.78> segundos. Luego calculamos el factor de valoración con las tablas

Westinghouse, FV= 1.16. Para así calcular el tiempo normal, TN= 166,46 segundos A su vez

calculamos los suplementos, S= 9% y por último calculamos el tiempo estándar TS= 181.40

El registro de los tiempos observados debe ser analizado, se deben depurar los valores que

están fuera del rango propio, ah esos tiempos observados que quedan, que son representativos

de la toma de tiempos, se le hace un promedio, a este promedio se le multiplica por el factor

de valoración, y esta persona para valorar el trabajo debe ser una persona altamente calificada,

el resultado es un tiempo normal y la multiplicación o la suma del tiempo suplementario nos

da como resultado el tiempo estándar.

Con el tiempo estándar de la operación del producto manufacturado, podemos iniciar cálculos

mayores para tomar decisiones dentro de nuestra empresa o gestión de la producción.

La definición de las variables se presenta en la tabla 1.

Tabla 31: Matriz de operacionalización variables

Variables Definición operacional Dimensiones Indicadores

Variable

independiente

(X):

Estudio de

Tiempos

El estudio de tiempos consiste en

analizar los movimientos para

calcular el tiempo estándar

dentro de las operaciones en la

línea de producción. Lo que se

verá dentro de una propuesta de

D1: Movimientos Frecuencia

D2: Tiempo

estándar Tiempo medio

Desviación estándar

81


mejoramiento. Montero Et al.

(2017)

D3: Operaciones de

la línea de

producción

Tiempo inicial

Tiempo final

D4: Propuesta de

mejoramiento Tiempo estándar inicial

Tiempo estándar final

Variable

dependiente

(Y):

Productividad

La productividad consiste en

recopilar información sobre las

actividades en el área de trabajo.

Con el fin de diseñar un modelo

de mejoras. Montero Et al.

(2017)

d1: Eficiencia Tiempos muertos

Desperdicio

d2: Eficacia Demoras en tiempos de entrega

Grado de cumplimiento de los

programas de producción.

Tabla 32: Matriz de consistencia

Problema principal Objetivo principal Hipótesis principal Variables

¿De qué manera, el diseño del

programa de simulación de tiempos

logrará incrementar la productividad

en condiciones de laboratorio en la

Escuela de Ingeniería Industrial de la

Universidad Nacional José Faustino

Sánchez Carrión, Huacho año 2017?

Diseñar el programa de

simulación de tiempos que

logra incrementar la

productividad en

condiciones de laboratorio

en la Escuela de Ingeniería

Industrial de la

Universidad Nacional José

Faustino Sánchez Carrión,

Huacho año 2017.

El programa de simulación

de tiempos incrementa la

productividad en



Industrial de la Universidad

Nacional José Faustino

Sánchez Carrión, Huacho

año 2017.

variable (X):

Estudio de

Tiempos

variable (Y):

Productividad

Problemas Específicos Objetivos Específicos Hipótesis Específicas

1. ¿De qué manera, los movimientos

en el estudio de tiempos logrará

incrementar la productividad en

condiciones de laboratorio en la




1. Analizar los

movimientos en el estudio

de tiempos que logra

incrementar la

productividad en



Industrial de la



Huacho año 2017.

1. Los movimientos en el

estudio de tiempos

incrementa la productividad

en condiciones de

laboratorio en la Escuela de

Ingeniería Industrial de la



Huacho año 2017.

Movimientos

Productividad

2. ¿De qué manera, el tiempo

estándar del estudio de tiempos

logrará incrementar la productividad

en condiciones de laboratorio en la




2. Calcular el tiempo

estándar en el estudio de

tiempos que logra

incrementar la

productividad en



Industrial de la



Huacho año 2017.

2. El tiempo estándar en el

estudio de tiempos


en condiciones de





Huacho año 2017.

Tiempo

estándar

Productividad

3. ¿De qué manera, las operaciones

en la línea de producción en el

estudio de tiempos, logrará

incrementar la productividad en

condiciones de laboratorio en la




3. Determinar las

operaciones en la línea de

producción en el estudio

de tiempos que logra

incrementar la

productividad en



Industrial de la


3. Las operaciones de la

línea de producción en el

estudio de tiempos


en condiciones de





Huacho año 2017.

Operaciones

de la línea de

producción

Productividad

82



Huacho año 2017.

4. ¿De qué manera la propuesta de

mejoramiento en el estudio de

tiempos logrará incrementar la

productividad en condiciones de





4. Diseñar una propuesta

de merjoramiento en el

estudio de tiempos logra

incrementar la

productividad en



Industrial de la



Huacho año 2017.

4. La propuesta de

mejoramiento en el estudio

de tiempos incrementa la

productividad en



Industrial de la Universidad

Nacional José Faustino

Sánchez Carrión, Huacho

año 2017.

Propuesta de

mejoramiento

Productividad

III. Resultados

Los tiempos, resultado de la medición se muestran en la tabla 3.

Tabla 33: Toma de tiempos del armado de un auto lego

CICLO Operación Principal

(OP) (segundos)

1 131

2 132

3 156

4 176

5 143

6 159

7 159

8 140

9 160

10 131

11 146

12 138

13 118

Tabla 34: Número recomendado de ciclos

Tiempo de ciclo (minutos) Número recomendado de

ciclos

0,10 200

0,25 100

0,50 60

0,75 40

1,00 30

2,00 20

2,00-5,00 15

5,00-10,00 10

10,00-20,00 8

20,00-40,00 5

40,00 o más 3

Fuente: Niebel & Freivalds (2009) p.340

83


En el laboratorio de Ingeniería de Métodos y Ergonomía medimos 37 tiempos, del armado de un auto

lego, de los cuales tomamos como referencia la tabla de Niebel que nos permitió determinar el número

óptimo de ciclos que deberíamos tomar para iniciar el estudio de tiempos.

Tabla 35: Calculamos los límites superior e inferior de cada operación y la nueva

media

CICLO OP

1 131

2 132

3 156

4 176

5 143

6 159

7 159

8 140

9 160

10 131

11 146

12 138

13 118

Total(T) 1889

Número de observaciones (n) 13

Tiempo Medio (TM) 145,31

Límite Superior Calculado(LSC) 159,84

Límite Inferior Calculado (LIC) 130,78

nuevo Total(nT) 1435

número de observaciones realizadas(n) 10

nuevo Tiempo Medio(nTM) 143,5

𝑇𝑀 = 𝑇/𝑛

𝐿𝑆𝐶 = 𝑇𝑀 + (𝑇𝑀 × 0,10)

𝐿𝐼𝐶 = 𝑇𝑀 − (𝑇𝑀 × 0,10)

𝑛𝑇𝑀 = 𝑛𝑇/𝑛

Calculamos el Tiempo medio (T M) el cual es la suma de todos los tiempos entre el número

de observaciones, hallando un resultado de 145,31 segundos, posterior a eso determinamos

los límites superior e inferior los cuales son ± el 10% del tiempo medio, cuyos resultados

fueron LSC=159,84 LIC=130,78; los cuales nos permite eliminar los datos que distorsionan

nuestros resultados.

Una vez determinados los límites calculamos el nuevo tiempo medio (nTM) el cual es la nueva

suma de los datos que se encuentran dentro del límite entre el número de observaciones

realizadas, hallado un resultado de 143,50.

Este nuevo tiempo medio lo utilizamos para; entre otras cosas, calcular si el número de

observaciones realizadas resulta suficiente para nuestro estudio.

84


Tabla 36: Calculamos el número de observaciones requeridas

CICLO OP

1 131

2 132

3 156

4 176

5 143

6 159

7 159

8 140

9 160

10 131

11 146

12 138

13 118

Total(T) 1889

Número de observaciones (n) 13

Tiempo Medio (T M) 14531

Límite Superior Calculado(LSC) 159,84

Límite Inferior Calculado (LIC) 130,78

nuevo Total(nT) 1435

número de observaciones realizadas(n) 10

nuevo Tiempo Medio(nTM) 143,5

Desviación estándar(s) 11,21

T-student(t) 2,262

Número de observaciones requeridas(N) 12,48


𝑁 = ((2 × 𝑠 × 𝑡)/(2 × 𝑘 × 𝑛𝑇𝑀))2

Donde:

t: T-student

s: desviación estándar

k: nivel de significancia

nTM: nuevo tiempo medio

Calculamos el número de observaciones requeridas(N) para compararla con el número de

observaciones realizadas(n), ya que de acuerdo con lo establecido en el material que nos proporcionó

el ingeniero Arias, si el número de observaciones requeridas es mayor al número de observaciones

realizadas, entonces el estudio resulta suficiente; como nuestros resultados fueron N=12 ˃ n=10

podemos decir que nuestro estudio resulta suficiente y nuestros resultados serán confiables.

85


Tabla 37: Calculamos el tiempo normal, el factor de valoración y los suplementos

Tabla 38: Indicadores para valoración del trabajo

CONDICIONES DESTREZA O HABILIDAD ESFUERZO O EMPEÑO

+ 0,06 A Ideales + 0,15 A1 Extrema + 0,13 A1 Excesivo

+ 0,04 B Excelentes + 0,13 A2 Extrema + 0,12 A2 Excesivo

+ 0,02 C Buenas + 0,11 B1 Excelente + 0,10 B1 Excelente

+ 0,00 D Regulares + 0,08 B2 Excelente + 0,08 B2 Excelente

- 0,03 E Aceptables + 0,06 C1 Buena + 0,05 C1 Bueno

- 0,07 F Deficientes + 0,03 C2 Buena + 0,02 C2 Bueno

CONSISTENCIA + 0,00 D Regular + 0,00 D Regular

+ 0,04 A Perfecta - 0,05 E1 Aceptable - 0,04 E1 Aceptable

+ 0,03 B Excelente - 0,10 E2 Aceptable - 0,08 E2 Aceptable

+ 0,01 C Buena - 0,16 F1 Deficiente - 0,12 F1 Deficiente

+ 0,00 D Regular - 0,22 F2 Deficiente - 0,17 F2 Deficiente

- 0,02 E Aceptable

- 0,04 F Deficiente

CICLO OP1

1 131

2 132

3 156

4 176

5 143

6 159

7 159

8 140

9 160

10 131

11 146

12 138

13 118

TM 145,31

LSC 159,84

LIC 130,78

nT 1435

n 10

nTM 143,5

s 11,21

t 2,262

N 12,48

FV 1,16

TN 166,46

S 9%

86


Tabla 39: Suplementos constantes establecidos por la OIT

𝐹𝑉 = 𝐴𝑛 + (𝐻 + 𝐸 + 𝐶𝐴 + 𝐶𝑂) 𝑇𝑁 = (𝑇𝑂)(𝐹𝑉) 𝑆 = 𝑆1 + 𝑆2

Donde: Donde: Donde:

FV: Factor de Valoración TN: tiempo normal S: suplementos

An: Actividad normal TO: tiempo observado S1: suplemento por

H: habilidad FV: factor de valoración necesidades personales

E: empeño S2: suplemento base

CA: condiciones por fatiga+ (sup. Var.)

CO: consistencia

Calculamos el Factor de valoración (FV) haciendo uso de las tablas del sistema Westinghouse para la

calificación de la actuación del trabajador, lo cual está en función de factores que son: Habilidad,

esfuerzo, condiciones y consistencia. La calificación la hacemos de acuerdo a nuestra percepción

evaluando la eficiencia del operador en términos de su concepto de un operario normal. Lo cual

obtuvimos como resultado 1,16.

Calculamos el Tiempo normal (TN) que resulta de la multiplicación del tiempo observado (TO) (el

tiempo observado es el nuevo tiempo medio) con el factor de valoración (FV) hallando un resultado

de 166,46. El Tiempo normal lo utilizamos para hallar el Tiempo estándar.

Calculamos los Suplementos (S) que están expresados en porcentaje y que son aplicados al tiempo

básico para poder obtener el tiempo estándar, estos porcentajes de tiempo se encuentran en las tablas

elaboradas por la OIT, donde están los Suplementos Constantes y Suplementos variables, de los cuales

aplicamos los Suplementos Constantes que son suplemento por necesidades personales y suplemento

base por fatiga, hallando un resultado del 9% ya que nuestro colaborador es de género masculino.

Tabla 40: Calculamos el tiempo estándar

Suplementos de la OIT % del Tiempo Normal

Suplementos constantes H M

Sup. Por Necesidades Personales 5 7

Sup. Base por Fatiga 4 4

CICLO OP

1 131

2 132

3 156

4 176

5 143

6 159

7 159

8 140

9 160

10 131

11 146

12 138

13 118

T 1889

87


𝑻𝑺 = 𝑻𝑵(𝟏 + 𝑺)

Donde:

TS: tiempo estándar TN:

tiempo normal S:

suplementos

𝑪𝑽 = (𝑺/𝑿) × 𝟏𝟎𝟎

𝑪𝑽(𝟏𝟏. 𝟐𝟏𝟏𝟒𝟑. 𝟓)𝟏𝟎𝟎 = 𝟖%

Donde:

CV: coeficiente de variación

S: desviación estándar

x: media

Calculamos el Tiempo estándar que resulta de la multiplicación del

tiempo normal con los suplementos que son aplicables al trabajador, hallando un resultado de 181, 40

segundos.

El tiempo estándar es el tiempo que requiere una persona entrenada y capacitada para realizar una

actividad, además esto nos ayuda a eliminar operaciones defectuosas y así incrementar la

productividad.

Hallamos el coeficiente de variación (CV), el cual resultó el 8%, lo cual nos asegura que nuestros

resultados son consistentes ya que cuando el coeficiente de variación se acerca a 0% se tiene datos

más consistentes más homogéneos.

A continuación resultados de haber corrido 10000 veces con Crystal Ball

Figura 14: Histograma de la simulación

n 13

TM 145,31

LSC 159,84

LIC 130,78

nT 1435

n 10

nTM 143,5

s 11,21

t 2,262

N 12,48

FV 1,16

TN 166,46

S 9%

TS 181,40

88


Tabla 41: Datos arrojados por el simulador

Previsión: tiempo estándar (contin.)

Estadísticas: Valores de

previsión Pruebas 10000

Caso base 183,73

Media 183,73

Mediana 183,79

Modo ---

Desviación estándar 5,17

Varianza 26,68

Sesgo -0,0024

Curtosis 2,90

Coeficiente de

variación

0,0281

Mínimo 166,20

Máximo 200,54

Ancho de rango 34,34

Error estándar medio 0,05


Esta tabla muestra que el tiempo estándar hallado por el simulador es de 183,73 segundos.

IV. Discusión:

El objetivo propuesto en esta investigación ha sido alcanzado al aplicar el estudio de

tiempos y comprobar su relación con la productividad.

Al hallar manualmente el tiempo estándar obtuvimos 181,4 segundos y el tiempo estándar

hallado con el simulador resultó 183,73 segundos. Comparados con el tiempo habitual de

240 segundos podemos decir que logramos un 24,42% de incremento en la productividad

con el estudio de tiempos manualmente y un 23,44% de incremento en la productividad

con el software.

Coincidentemente con nuestra investigación confirma lo hallado por Catagua (2015) quien

concluye que en su investigación la falta del estudio de tiempos (el tiempo estándar) baja

la productividad de la línea de Insecticida de Líquidos de la Empresa Agripac.

De igual manera lo concluido por Ulco (2015) cuyo estudio de tiempos luego de la

implementación del método mejorado descubrió un 23,7%

89


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90


Aplicación de la gestión de stock en el almacén de materia prima para mejora de

productividad en la línea de tela de punto. Empresa textil, Lima 2017.

Application of stock management in the raw material warehouse to improve productivity in

the knitted fabric line. Textile company, Lima 2017.

Aplicação da gestão de estoque no armazém de matérias-primas para melhorar a

produtividade na linha de malha. Empresa têxtil, Lima 2017.

Claudio Mario Gutiérrez Ascón(1); Ronald Dávila Laguna(1); Jaime Eduardo Gutiérrez Ascón(2)

Fecha de recepción: 06 de diciembre de 2017 Fecha de aprobación: 18 de mayo 2018

RESUMEN

Introducción: El objetivo de esta investigación fue determinar la aplicación de la gestión de stock

que permita mejorar la disponibilidad de materia prima para alimentar el área de producción

mejorando la productividad con los mismos o menores recursos como algodón, mano de obra,

maquinaria. Material y métodos: La tesis según el tipo de estudio es una investigación aplicada, ya

que busca desarrollar teorías ya existentes a procedimientos modernos. Por el diseño es Cuasi

experimental, no existe muestreo, los datos se eligen con una técnica no Probabilística, sino que son

elegidos intencionalmente. La poblacion esta conformada por los datos de nuestros indicadores

recolectados en los formatos de recoleccion de datos. Resultados: Los resultados indican que se debe

ordenar 420 toneladas de algodon cada 25 dias para asegurar el costo minimo de 5644 nuevos sole; la

productividad mejora de 79.51% a 93.02%. Se concluye que la aplicación de la gestion de stock

contribuye con 13.51% en la mejora de productividad por lo tanto el sistema mejora en 14.52% lo que

significa un ahorro por sobre costos S/ 382,800 soles que pueden ser reinvertidos en otros proyectos

de mejora en la empresa IDETEX. Discusion: Son necesarias tomar medidas de emergencia para

prevenir la escasez de materia prima que impiden mejorar la productividad según Cabriles( 2014) en

efecto, se debe evitar reducir las posibilidades de la competencia en los mercados internacionales.

Palabras claves: Cantidad de pedido, tiempo entre pedidos, Indicadores

ABSTRACT

Introduction: The objective of this research was to determine the application of stock management to

improve the availability of raw material to feed the production area by improving productivity with

the same or less resources such as cotton, labor, machinery. Material and methods: The thesis

according to the type of study is an applied research, since it seeks to develop existing theories to

modern procedures. Because of the design is Quasi experimental, there is no sampling, the data are

chosen with a non-Probabilistic technique, but are chosen intentionally. The population is made up of

the data of our indicators collected in the data collection formats. Results: The results indicate that 420

tons of cotton should be ordered every 25 days to ensure the minimum cost of 5644 new sole;

productivity improves from 79.51% to 93.02%. It is concluded that the application of stock

management contributes 13.51% in the improvement of productivity therefore the system improves by

14.52% which means a saving over costs S / 382,800 soles that can be reinvested in other improvement

projects in the company IDETEX. Discussion: It is necessary to take emergency measures to prevent

shortages of raw materials that impede improving productivity according to Cabriles (2014). In effect,

it is necessary to avoid reducing the possibilities of competition in international markets.

Keywords: Order quantity, time between orders, Indicators

(1)Autor corresponsal; Claudio Gutiérrez; Universidad César Vallejo- Lima Norte; Facultad de Ingeniería;

Email: [email protected] teléfono 969 834 072, https://orcid.org/0000-0002-1683-0506

(1)Universidad César Vallejo. Filial Lima Norte; Facultad de Ingeniería

(2)Universidad César Vallejo – Chimbote; Facultad de Ingeniería; https://orcid.org/0000-0003-4065-3359


https://orcid.org/0000-0002-1683-0506

https://orcid.org/0000-0003-4065-3359?lang=es

91


RESUMO

Introdução: O objetivo desta pesquisa foi determinar a aplicação da gestão de estoque para melhorar a

disponibilidade de matéria-prima para alimentar a área de produção, melhorando a produtividade com

o mesmo ou menos recursos, como algodão, mão-de-obra e maquinário. Material e métodos: A tese

de acordo com o tipo de estudo é uma pesquisa aplicada, uma vez que procura desenvolver teorias

existentes para procedimentos modernos. Devido ao design é Quasi experimental, não há amostragem,

os dados são escolhidos com uma técnica não probabilística, mas são escolhidos intencionalmente. A

população é composta pelos dados de nossos indicadores coletados nos formatos de coleta de dados.

Resultados: Os resultados indicam que devem ser encomendadas 420 toneladas de algodão a cada 25

dias para garantir o custo mínimo de 5644 novas plantas; A produtividade melhora de 79,51% para

93,02%. Conclui-se que a aplicação da gestão de estoque contribui com 13,51% na melhoria da

produtividade, portanto, o sistema melhora em 14,52%, o que significa uma economia de custos S /

382,800 solas que podem ser reinvestidas em outros projetos de melhoria em a empresa IDETEX.

Discussão: é necessário tomar medidas de emergência para evitar a falta de matérias-primas que

impeçam a melhoria da produtividade de acordo com Cabriles (2014). Na verdade, é necessário evitar

reduzir as possibilidades de concorrência nos mercados internacionais.

Palavras-chave: quantidade de pedidos, tempo entre pedidos, indicadores

1. Introducción

La industria textil y de la confección en el mundo constituye una importante fuente de ingresos y

empleo para muchos países, en particular para países en desarrollo. Actualmente los retos de la

industria textil son conseguir la sostenibilidad debido que vivimos en el tiempo del aquí y el

ahora. Una rotura de stock se refiere también a una pérdida de una venta. Hoy en día las empresas a

nivel mundial hacen enormes esfuerzos para satisfacer las expectativas de sus clientes en el tiempo,

costo y cantidades oportunas. Desde este punto de vista, la experiencia es extensible al mundo

empresarial, la rotura de stock se refiere a dejar de servir un pedido. También es lanzar una imagen

negativa sobre tu compañía al exterior, perdiéndose la confianza del cliente. Para ello se requiere

encontrar siempre el balance en el stock para hacer frente a los pedidos y contar con un control de

stock de seguridad en caso nuestra previsión no ha sido todo lo buena que debiera. Para esto las

soluciones tecnológicas y las herramientas informáticas que se tiene implantado en muchas empresas

donde se presentaban problemas de control de stock.

En el Perú cuando se pensaba en una recuperación paulatina del sector textil confecciones, tras la crisis

financiera internacional del 2008-2009, se presentó un panorama desfavorable debido a serios

problemas económicos que atravesaba Europa, sumada una muy lenta recuperación del mercado

estadounidense. Ante esta situación, las empresas textiles se estuvieron reinventando ya sea a la

conquista de nuevos mercados como también el local o a través de la producción con mayor valor

agregado y para segmentos de mayores ingresos ,de manera que se ha logrado con la aplicación de la

metodología de gestión de inventarios, adelantos significativos en la ciencia del almacenamiento esto

hace que el producto sea valioso para el cliente porque tiene dos características, utilidad y

disponibilidad, la ciencia ha hecho rápidos progresos para aumentar la utilidad. Actualmente las

empresas dan cada vez mayor atención a la disponibilidad de los productos, en la que el

almacenamiento desempeña un papel principal.

La empresa sólida e innovadora está establecida en Lima –Perú desde el mes de agosto del año 2000

fabrica todo tipo de telas en tejido de punto y cuenta con un complejo textil completo con más de 600

trabajadores, el proceso productivo está integrado en distintas plantas de procesamiento como

desmotadoras de algodón, hilandería, tejeduría, tintorería, acabados y estampados; cuenta con una

amplia y variada gama de productos como gamuza, jersey, jersey full licra, jersey hidrosedal, jersey

viscosa, pique, rib, frenchterry, franela y felpa . La empresa tiene la gran ventaja de ser productor

92


nacional, lo cual la coloca en un lugar estratégico en lo referente a tiempos de entrega, así como el

evitar pago de aranceles externos al país ,nos permite rapidez y valor agregado a los productos. Para

todo este proceso productivo, el inicio es fundamental, el diseño del producto es el inicio para los

procesos textiles por lo tanto la clave fundamental radica en el diseño y desarrollo del producto, el

mismo que en estos tiempos de globalización y cambios significativos, toma mayor relevancia para la

organización.

Por otro lado se puede confirmar según reporte oficial de la empresa publicada en su portal que las

importaciones de materia prima, insumos y maquinaria en el año 2012 fue de 14228400 millones de

dólares mientras que las exportaciones fueron de 11248400 millones de dólares. Esta diferencia

negativa es debida a la importación de maquinaria de última generación principalmente de Italia para

incrementar valor a la cantidad y calidad de la tela. En referencia a los estados financieros, la empresa

mantiene una tendencia uniforme desde el año 2011 hasta el 2016 de ingresos netos por ventas; sin

embargo la tendencia del rendimiento sobre las ventas son ascendentes. Los competidores más directos

son Cia Universal textil S.A., Sudamericana de fibras S.A., Consorcio textil del Pacifico S.A., Fabritex

Peruana, Fijesa S.A. Empresa Algodonera S.A.

La identificación del problema resulta a partir de esta realidad expuesta que se justifica la gestión de

inventarios, hecho que es un aspecto fundamental de la administración exitosa, ya que se convierte en

una herramienta de medición con la que la empresa cuenta para la producción y mantenimiento de la

misma. Es por ello que mantener el inventario supone un alto costo, razón por la cual la empresa no

debe tener una determinada cantidad de dinero detenido en existencias excesivas, pues los objetos de

un buen servicio al cliente y de una producción eficiente precisan, ser satisfechos, manteniendo los

inventarios a un nivel óptimo, así como al menor costo posible, sin comprometer la calidad de los

bienes ofrecidos.

El diagrama de causa efecto está presentado tomando en cuenta las opiniones de expertos y

colaboradores de la empresa en donde se puede explicar las causas que originan o generan defecto en

la produccion de tela de punto y el resultado siguiente explica de alguna manera algunas de las causas

que originan una disminución de la productividad en la producción de tela de punto en la empresa

Ideas Textiles SAC, desde luego el gráfico representa al conjunto de causas las mismas que serán

evaluadas en la tabla y gráfica de Pareto en donde, como es conocido, se espera que unos pocos

criterios ( 20%) resuelvan muchos causas ( 80%). Sin embargo es preciso afirmar que los valores

porcentuales acumulados en la tabla de Pareto solamente se alcanza el valor 77,61% lo que

corresponde en primer lugar a:

Tasa de rotación: Viene a ser la cantidad de veces que el inventario debe ser reemplazado durante un

determinado período de tiempo, generalmente un año.

Desorden y señalización de lotes: Es la falta de identificación y ubicación de los productos dentro del

proceso productivo, tanto en la linea de producción como en los almacenes de los lotes de materiales

y productos terminados..

Sobrealmacenamiento: Dado que la cantidad de productos o materiales en ciertas epocas del año no

han tenido la salida esperada ya sea por reprocesos o fallas en la producción de telas, crea un

sobrealmacenamiento, el mismo que quita espacio a otros materiales que están a la espera de ser

ingresados para el proceso de producción.

2. Materiales y métodos. Por el diseño esta tesis es Cuasi experimental, en los diseños cuasi

experimentales los sujetos no se asignan al azar a los grupos ni se emparejan, sino que dichos grupos

ya están formados antes del experimento: son grupos intactos (la razón por la que surgen y la manera

como se formaron es independiente o aparte del experimento). (Sampieri, Fernández y Baptista, 2010,

p.148).

Por el fin que perseguimos la tesis es Aplicada.

Los resultados de esta investigación se obtienen luego de la aplicación de la gestión de stock en el

proceso de la línea de tela de punto de la empresa Ideas Textiles SAC. (Sampieri, Fernández y Baptista,

2010, p.50)

93


Por el nivel de la aplicación esta tesis es Explicativa –Descriptiva, va más allá de la descripción de

conceptos, fenómenos o del establecimiento de relaciones entre conceptos; es decir, están dirigidos a

responder por las causas de los eventos y fenómenos físicos o sociales. Como su nombre lo indica, su

interés se centra en explicar por qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se manifiesta, o porque

se relacionan dos o más variables. (Sampieri, Fernández y Baptista, 2010, p.108)

Por el enfoque esta tesis es Cuantitativa. Debe ser lo más “objetiva” posible, evitando que afecten las

tendencias del investigador u otras personas. Los estudios cuantitativos siguen un patrón predecible y

estructurado. Se pretende generalizar los resultados encontrados en un grupo a una colectividad mayor.

La meta principal es la construcción y la demostración de teorías. (Sampieri, Fernández y Baptista,

2010, p.26)

Esta tesis por su alcance es Longitudinal. La investigación se concentra en analizar los cambios a

través del tiempo de un evento, una comunidad, un fenómeno, una situación o un contexto. (Sampieri,

Fernández y Baptista, 2010, p.208)

La información que ayudará a la realización del presente proyecto de investigación, será obtenida por

medio de:

Observación directa. Con el fin de visualizar en forma sistemática el proceso de desarrollo de la gestión

de stock en la empresa. El investigador prevé la toma de lectura según el conocimiento del proceso a

investigar, dispone de las herramientas o instrumentos que aseguren la lectura exacta y levanta la

información de campo en tablas no agrupadas o agrupadas también llamadas tabla estadísticas

Registro histórico

Se realiza la inspección de los reportes e informes de producción que se almacenan para efectos de

verificación, evaluación, análisis, cálculos. El investigador puede tomar esta información como

referencia y punto de partida para tomar conocimiento de la naturaleza del problema a resolver.

Las mediciones realizadas deben ser confiables para tomar decisiones o establecer conclusiones

correctas en la investigación; por tanto un instrumento es confiable en la medida que éste produce

resultados consistentes y coherentes; es decir, que en la aplicación repetida de éste al mismo sujeto u

objeto produce resultados iguales

Para efecto de la determinación de validez de contenido de los instrumentos de recolección de datos

en esta investigación se utilizó el juicio de expertos quienes fueron tres ingenieros industriales

expertos en el tema que son de la Universidad César Vallejo.

Stock o existencias.

Las existencias son bienes tangibles para la venta en el curso ordinario del negocio o para ser

consumidos en la producción de bienes o servicios para su posterior comercialización. Esta

comprendido también las materias primas, productos en proceso y productos terminados conocido

también como mercancías para la venta, los materiales, repuestos y accesorios para ser consumidos en

la producción de bienes fabricados para la venta o en la prestación de servicios; empaques y envases

y los inventarios en tránsito. El control del stock es vital para el éxito sostenido de una empresa.

Cuando se abastece de productos al almacén se está amarrando dólares hoy con la esperanza de futuras

utilidades.

Definición operacional de gestión de stock

La Gestión de stock es la planificación, programación y control de la cantidad óptima de existencias a

producir del lote económico en función a la demanda y entregado de acuerdo al período de tiempo

entre pedidos para cumplir con la línea de producción y controlar aquellos ítems que signifiquen una

disminución de la producción.

Métodos de Pronósticos

Salazar López (2014) sostiene que en la actualidad podemos encontrar diferentes métodos que ya están

establecidos de manera estándar. Los métodos de previsión se pueden encontrar dos tipos que son los

94


cualitativos y cuantitativos. Para categorizarlo mejor existen los métodos de previsión que vienen a ser

los cualitativos y los de proyección histórica con causales que vendrían a ser los cuantitativos.

Stock de Seguridad

Este cálculo nos permite atender las oscilaciones no previstas del consumo que requiere la planta de

producción de tela de punto para poder procesar sus productos y el plazo de aprovisionamiento.

𝑆𝑆 = 𝑍 ∗ 𝑠 ∗ √𝑃𝐸

SS = Stock de seguridad

Z = Coeficiente de seguridad, que recoge el riesgo de rotura a asumir por fluctuaciones

positivas sobre la media de la demanda.

S = Desviación típica de la demanda

PE = Plazo de entrega.

Costos asociados a la gestión de stock

El principal reto que enfrenta la organización cuando gestiona sus inventarios es el de mantener en

equilibrio la relación entre servicio prestado al cliente y los costos asociados al sistema es por eso la

necesidad de una buena estimación de los mismos. (Cruelles 2012 p. 53)

Lote óptimo de pedido (Economic Order Quantity-EOQ)

Se trata de un modelo determinista, pues parte de la hipótesis de que las ventas de la empresa son

conocidas y que se reparten uniformemente a lo largo del año. (Suárez, 2012, p. 89)

Para determinar el modelo vamos a utilizar las siguientes variables:

P: Precio de adquisición de cada unidad de producto

V: Cantidad de producto vendido al año.

E: Coste de preparación del pedido. Recoge los costes de administración relacionados con la

obtención del pedido.

Tiempo entre pedidos

Una vez calculado el pedido óptimo, se puede calcular el número de pedidos N y así, es posible calcular

el tiempo T entre pedidos cuando se considera el año de 360 días; por otro lado, el número de pedidos

anuales se calculando la demanda por volumen de pedidos en la gestión de las existencias (Suárez

p.94) .A continuación se expresa con la siguiente formula:

360 dias

N

N= Numero de pedidos anuales

D= Volumen de demanda

Q= Volumen optimo de pedidos

T= Tiempo entre pedidos

N= D/Q

T=

95


N= D / Q

El índice de productividad expresa el buen aprovechamiento de todos y cada uno de los factores dela

producción, los criterios e importantes en un período definido. (García, 2011, p. 17).

El uso de un solo recurso de entrada para medir la productividad, se conoce como productividad de un

solo factor. Sin embargo, un panorama más amplio de la productividad es la productividad de múltiples

factores, la cual incluye todos los insumos o entradas (por ejemplo, capital, mano de obra, material,

energía). La productividad de múltiples factores también se conoce como productividad de factor total.

La productividad de múltiples factores se calcula combinando las unidades de entrada como se muestra

a continuación: (Heizer y Render, 2009 p.15)

𝑷𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒕𝒊𝒗𝒊𝒅𝒂𝒅 = 𝑺𝒂𝒍𝒊𝒅𝒂

𝑴𝒂𝒏𝒐 𝒅𝒆 𝒐𝒃𝒓𝒂 + 𝒎𝒂𝒕𝒆𝒓𝒊𝒂𝒍 + 𝒆𝒏𝒆𝒓𝒈í𝒂 + 𝒄𝒂𝒑𝒊𝒕𝒂𝒍 + 𝒐𝒕𝒓𝒐𝒔

Hipótesis General.

La aplicación de la gestión de stock en el almacén de materia prima mejora la productividad en la

línea de tela de punto de la empresa Ideas Textiles S.A.C.

H0. Hipótesis nula.

La aplicación de la gestión de stock en el almacén de materia prima no mejora la productividad en la

línea de tela de punto de la empresa Ideas Textiles SAC.

Objetivo general.

Determinar cómo la aplicación de la gestión de stock en el almacén de materia prima mejora la

productividad en la línea de tela de punto de la empresa Ideas Textiles S.A.C.

Diseño de Investigación

Por el fin que perseguimos la tesis es Aplicada.

Los resultados de esta investigación se obtienen luego de la aplicación de la gestión de stock en el

proceso de la línea de tela de punto de la empresa Ideas Textiles SAC. (Sampieri, Fernández y Baptista,

2010, p.50).

Investigación Descriptiva- Explicativa

Por el nivel de la aplicación esta tesis es Explicativa –Descriptiva, va más allá de la descripción de

conceptos, fenómenos o del establecimiento de relaciones entre conceptos; es decir, están dirigidos a

responder por las causas de los eventos y fenómenos físicos o sociales. Como su nombre lo indica, su

interés se centra en explicar por qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se manifiesta, o porque

se relacionan dos o más variables. (Sampieri, Fernández y Baptista, 2010, p.108)

Investigación Cuantitativa

Por el enfoque esta tesis es Cuantitativa. Debe ser lo más “objetiva” posible, evitando que afecten las

tendencias del investigador u otras personas. Los estudios cuantitativos siguen un patrón predecible y

estructurado. Se pretende generalizar los resultados encontrados en un grupo a una colectividad mayor.

La meta principal es la construcción y la demostración de teorías. (Sampieri, Fernández y Baptista,

2010, p.26)

3 Resultados

Análisis Pre test

96


Brecha entre existencias de almacén de algodón y producción.

En la tabla se observa que debido a la improvisación de las compras de algodón según los meses de

agosto a noviembre, no se registran ingresos de algodón ya que el almacen venía de una experiencia

de sobrealmacenamiento de meses anteriores. Este hecho generó un déficit o rotura de stock para

diciembre 2015 con 109 toneladas y enero 2016 con 308 toneladas de diferencia entre entre el

requerimiento de producción y las existencias de algodón en el almacén situación que obligó a compras

de emergencia de proveedores nacionales y extranjeros. Situación similar se presentó en noviembre y

diciembre 2016 y en la figura 1se observa la brecha que se inicia en noviembre hasta febrero 2016 y

se repite al fin de este año

Tabla 1: Brecha entre existencias y producción 2015 - 2016.

Figura1: Brecha entre existencias almacén materia prima y producción 2015 - 2016.

700000

1 Ene-15 303526 745012 258514 486498

2 Feb-15 701906 1166138 280780 885359

3 Mar-15 295445 1215751 245833 969918

4 Abr-15 445810 1361148 300412 1060736

5 May-15 450924 1512869 299203 1213666

6 Jun-15 329080 1561013 280936 1280078

7 Jul-15 51253 1309933 302334 1007599

8 Ago-15 0 1004804 305128 699676

9 Set-15 0 756179 248626 507553

10 Oct-15 0 570955 185224 385732

11 Nov-15 0 320535 250420 70115

12 Dic-15 175155 193166 302524 -109358

13 Ene-16 117590 1079 309677 -308599

14 Feb-16 729772 385173 345678 39495

15 Mar-16 435670 470563 350279 120284

16 Abr-16 575500 750410 295653 454757

17 May-16 733116 998221 485306 512915

18 Jun-16 502451 1079283 421389 657894

19 Jul-16 628502 1334894 372891 962002

20 Ago-16 336810 1172073 499630 672443

21 Set-16 0 656199 515874 140325

22 Oct-16 158540 421880 392859 29021

23 Nov-16 0 32882 388998 -356116

24 Dic-16 0 -295321 328203 -623523

-295321 7966370

B

R

E

C

H

BRECHA:

EXITENCIAS -

PRODUCCIÓN

(kg)

( saldo del año anterior) stock inicial--------------

Año

INGRESO

MATERIA

PRIMA ( Algodón -Kg)

EXISTENCIAS

ALMACEN

MATERIA PRIMA

(kg)

PRODUCCIÓN (kg)

-500000

0

500000

1000000

1500000

2000000

ene-

15

feb

-15

mar

-15

abr-

15

may

-15

jun

-15

jul-

15

ago

-15

sep

-15

oct

-15

no

v-1

5

dic

-15

ene-

16

feb

-16

mar

-16

abr-

16

may

-16

jun

-16

jul-

16

ago

-16

sep

-16

oct

-16

no

v-1

6

dic

-16

Existencias de ALGODON con inventario inicial y

PRODUCCIÓN 2015 - 2016

EXISTENCIAS MATERIA PRIMA Con inventario inicial- kilos PRODUCCION

97


Tabla 2: Pronóstico de la demanda de algodón año 2017

En la tabla del pronóstico para el año 2017, se observa que los valores pronosticados del período de

febrero a junio siguen la misma tendencia ascendente que los valores de la demanda 2015 a 2016. Esta

información, servirá para determinar el modelo EOQ del inventario de algodón en el post test de esta

investigación.

Nivel de productividad pre test

Se determina la productividad promedio total para los 20 períodos es de 79,51% situación que se espera

mejorar con la gestión de stock de algodón

Tabla 3. Nivel de productividad Pre Test.

enero 451579

febrero 500731

marzo 489902

abril 399827

mayo 646797

junio 563448

julio 594525

agosto 596601

septiembre 482765

octubre 364102

noviembre 486522

diciembre 573079

PRONÓSTICO DE

DEMANDA 2017

1 Sem.34 15/08/2016 a 21/08/2016 90.27% 99.83% 90.12%

2 Sem.35 22/08/2016 a 28/08/2016 91.05% 99.83% 90.90%

3 Sem.36 29/08/2016 a 4/09/2016 90.21% 99.83% 90.06%

4 Sem.37 5/09/2016 a 11/09/2016 87.27% 98.66% 86.11%

5 Sem.38 12/09/2016 a 18/09/2016 82.64% 98.66% 81.54%

6 Sem.39 19/09/2016 a 25/09/2016 86.39% 98.66% 85.24%

7 Sem.40 26/09/2016 a 2/10/2016 85.53% 98.66% 84.39%

8 Sem.41 3/10/2016 a 9/10/2016 88.72% 98.57% 87.45%

9 Sem.42 10/10/2016 a 16/10/2016 81.49% 98.57% 80.32%

10 Sem.43 17/10/2016 a 23/10/2016 83.03% 98.57% 81.84%

11 Sem.44 24/10/2016 a 30/10/2016 84.02% 98.57% 82.81%

12 Sem.45 31/10/2016 a 6/11/2016 83.33% 98.57% 82.14%

13 Sem.46 7/11/2016 a 13/11/2016 59.24% 86.41% 51.19%

14 Sem.47 14/11/2016 a 20/11/2016 79.33% 84.47% 67.01%

15 Sem.48 21/11/2016 a 27/11/2016 85.00% 84.47% 71.80%

16 Sem.49 28/11/2016 a 4/12/2016 84.64% 84.47% 71.49%

17 Sem.50 5/12/2016 a 11/12/2016 83.15% 94.47% 78.55%

18 Sem.51 12/12/2016 a 18/12/2016 75.68% 94.47% 71.49%

19 Sem.52 19/12/2016 a 25/12/2016 86.01% 94.47% 81.25%

20 Sem.53 26/12/2016 a 31/12/2016 78.86% 94.47% 74.50%

79.51%

PRODUCTIVIDAD PRE TEST

(%)Fecha:

PRODUCTIVIDAD PROMEDIO TOTAL=

Semana EFICIENCIA

( %)

EFICACIA

(%)

98


Implementación de la gestión de stock

La gestión de stock está determinada por las dos dimensiones identificadas en la Operacionalización

de variables como son la cantidad o lote óptimo de pedido y el tiempo entre pedidos; para este

propósito se empleó la demanda pronosticada de algodón según tabla donde la información

pronosticada sirvió para el cálculo de la cantidad o lote económico.

Cantidad óptima a ordenar de materia prima:

Según la tabla 4 se observa que los datos requeridos por el modelo para determinar el lote

económico se requiere de información obtenida en cuadros precedentes como el pronóstico de

la demanda, costo de almacenamiento, costo de lanzar el pedido.

Tabla 4 : Data

de entrada del

Análisis

Cuantitativo con WINQSB del modelo 8: Teoría y gestión de inventarios.

Figura 2 : Reporte de salida modelo EOQ

Descripción Entrada Año

2017

Demanda 6150

Costo de ordenar 192.71

Costo de almacenar una unidad por año 13.44

Costo unitario de escasez por año

M

Costo unitario de escasez independiente del tiempo -

Proporción de aprovisionamiento o producción por

año

M

Tiempo de espera para un nuevo orden en el año -

Costo de adquisición de una unidad sin descuento 6250

Número de roturas de descuento (cantidades) -

Cantidad de la orden si es conocida

-

99


Donde se reportan los resultados como:

1. Lote económico de pedido = 419 toneladas.

2. Tiempo entre pedidos = 0,0683 x 365 = 24,92 días ( 25 días)

3. Costo total de ordenar unidades = 2822,11 soles

4. Costo total de mantener unidades = 2822,11 soles

5. Costo total de compra de material = 38 437 500 soles

6. Costo total = 38 443 140 soles

En la figura 3 se observa el costo mínimo de mantener el inventario y el lote óptimo de pedido de 420

toneladas que se piden cada 25 días para atender la producción de tela de punto cuando se intersectan

los costó de hacer el pedido y mantener el inventario en el almacén.

Figura 3 EOQ: Cantidad Óptima, Costo Total mínimo.

Eficiencia de productividad post test

Según la tabla 5 la vista de los resultados alcanzados, se encontró que para completar el proceso de

la gestión del inventario después de planificado y según tabla, se programó las fechas en las que las

cantidades de lote óptimo debe ser entregado el algodón; la gestión del inventario de algodón culmina

con el control de los niveles de stock, donde se evidencia que no existen límites peligrosos de

desabastecimiento o roturas que pongan en riesgo la producción y obligue a los responsables de

compras a pagar sobrecostos por compras de emergencia para cumplir con el requerimiento de

producción. El promedio de eficiencia es 95,36%.

100


Tabla 5 : Eficiencia de productividad Post test: Febrero – junio 2017.

Tabla 6 : Eficacia de productividad Post Test: Febrero – junio 2017.

CONTROL EOQ PROGRAMACIÓN

EOQ

25-Ene

1 Sem.6 06-02-17 a 12-02-17 Feb-17 166.67 175.1 95.19% 344.85 519.95

2 Sem.7 13-02-17 a 19-02-17 166.67 173.5 96.06% 171.35 19-Feb

3 Sem.8 20-02-17 a 26-02-17 166.67 174.8 95.35% 416.5

4 Sem.9 27-02-17 a 05-03-17 Mar-17 97.98 102.2 95.87% 314.3

5 Sem.10 06-03-17 a 12-03-17 97.98 101.7 96.34% 212.6

6 Sem.11 13-03-17 a 19-03-17 97.98 102.5 95.59% 110.1 16-Mar

7 Sem.12 20-03-17 a 26-03-17 97.98 102.9 95.22% 427.15

8 Sem.13 27-03-17 a 02-04-17 97.98 101.8 96.25% 325.35

9 Sem.14 03-04-17 a 09-04-17 Abr-17 99.96 104.5 95.66% 220.85

10 Sem.15 10-04-17 a 16-04-17 99.96 105.6 94.66% 535.2 10-Abr

11 Sem.16 17-04-17 a 23-04-17 99.96 104.9 95.29% 430.3 419.95

12 Sem.17 24-04-17 a 30-04-17 99.96 103.4 96.67% 326.9

13 Sem.18 01-05-17 a 07-05-17 May-17 161.69 169.1 95.62% 157.8 5-May

14 Sem.19 08-05-17 a 14-05-17 161.69 170.6 94.78% 407.15

15 Sem.20 15-05-17 a 21-05-17 161.69 171.5 94.28% 235.65

16 Sem.21 22-05-17 a 28-05-17 161.69 173.5 93.19% 62.15

17 Sem.22 29-05-17 a 04-06-17 Jun-17 140.86 147.4 95.56% 334.7 30-May

18 Sem.23 05-06-17 a 11-06-17 140.86 149.5 94.22% 185.2

19 Sem.24 12-06-17 a 18-06-17 140.86 146.4 96.22% 38.8

20 Sem.25 19-06-17 a 25-06-17 140.86 147.9 95.24% 310.85 24-Jun

95.36% 419.95

GESTIÓN DE STOCK

EFICIENCIA PROMEDIO=

419.95

419.95

500.01

489.9

399.84

646.76

563.44

Fecha:Semana

419.95

419.95

DEMANDA

PRONOSTICADA

CANTIDAD DE

INSUMOS

PROGRAMADOS (IP)

(t)

CANTIDAD DE

INSUMOS

UTILIZADOS

(IU) (t)

EFICIENCIA=

IP / IU (%)

EXISTENCIAS DE

ALGODÓN

2017(toneladas)

1 Sem.6 06-02-17 a 12-02-17 167 167 100.00%

2 Sem.7 13-02-17 a 19-02-17 167 167 100.00%

3 Sem.8 20-02-17 a 26-02-17 166 166 100.00%

4 Sem.9 27-02-17 a 05-03-17 98 98 100.00%

5 Sem.10 06-03-17 a 12-03-17 98 98 100.00%

6 Sem.11 13-03-17 a 19-03-17 98 98 100.00%

7 Sem.12 20-03-17 a 26-03-17 98 98 100.00%

8 Sem.13 27-03-17 a 02-04-17 98 98 100.00%

9 Sem.14 03-04-17 a 09-04-17 100 100 100.00%

10 Sem.15 10-04-17 a 16-04-17 100 100 100.00%

11 Sem.16 17-04-17 a 23-04-17 100 100 100.00%

12 Sem.17 24-04-17 a 30-04-17 99 99 100.00%

13 Sem.18 01-05-17 a 07-05-17 162 162 100.00%

14 Sem.19 08-05-17 a 14-05-17 162 162 100.00%

15 Sem.20 15-05-17 a 21-05-17 162 162 100.00%

16 Sem.21 22-05-17 a 28-05-17 161 161 100.00%

17 Sem.22 29-05-17 a 04-06-17 141 141 100.00%

18 Sem.23 05-06-17 a 11-06-17 141 141 100.00%

19 Sem.24 12-06-17 a 18-06-17 120 141 85.11%

20 Sem.25 19-06-17 a 25-06-17 141 141 100.00%

99.26%

EFICACIA=

PL / M

EFICACIA PROMEDIO=

Año Fecha:

PRODUCCIÓN

LOGRADA DE

TELA DE

PUNTO (PL)

(t)

PRODUCCIÓN

DE TELA DE

PUNTO FIJADA

COMO META (M)

(t)

101


Tabla 42: Productividad post test: Febrero – junio 2017.

Mejora de la productividad

Según la tabla 8 la productividad se muestra en forma de crecimiento teniendo una mejora resaltante

de febrero a junio con una diferencia de 15,14 % esta diferencia es reflejada por la mejora en la

eficiencia y eficacia de la empresa textil.

Tabla 8: Resumen de productividad pretest - post test

5. Discusión

Como resultado de la investigación según la tabla 8 se observa que la productividad en la empresa está

establecida mediante los indicadores de eficiencia y eficacia cuyo producto da como resultado una

mejora en la productividad de 79,51% a 94,65%

1 Sem. 6 06-02-17 a 12-02-17 95.19% 100.00% 95.19%

2 Sem. 7 13-02-17 a 19-02-17 96.06% 100.00% 96.06%

3 Sem. 8 20-02-17 a 26-02-17 95.35% 100.00% 95.35%

4 Sem. 9 27-02-17 a 05-03-17 95.87% 100.00% 95.87%

5 Sem. 10 06-03-17 a 12-03-17 96.34% 100.00% 96.34%

6 Sem. 11 13-03-17 a 19-03-17 95.59% 100.00% 95.59%

7 Sem. 12 20-03-17 a 26-03-17 95.22% 100.00% 95.22%

8 Sem. 13 27-03-17 a 02-04-17 96.25% 100.00% 96.25%

9 Sem. 14 03-04-17 a 09-04-17 95.66% 100.00% 95.66%

10 Sem. 15 10-04-17 a 16-04-17 94.66% 100.00% 94.66%

11 Sem. 16 17-04-17 a 23-04-17 95.29% 100.00% 95.29%

12 Sem. 17 24-04-17 a 30-04-17 96.67% 100.00% 96.67%

13 Sem. 18 01-05-17 a 07-05-17 95.62% 100.00% 95.62%

15 Sem. 19 08-05-17 a 14-05-17 94.78% 100.00% 94.78%

16 Sem. 20 15-05-17 a 21-05-17 94.28% 100.00% 94.28%

17 Sem. 21 22-05-17 a 28-05-17 93.19% 100.00% 93.19%

18 Sem. 22 29-05-17 a 04-06-17 95.56% 100.00% 95.56%

19 Sem. 23 05-06-17 a 11-06-17 94.22% 100.00% 94.22%

20 Sem. 24 12-06-17 a 18-06-17 96.22% 85.11% 81.89%

21 Sem. 25 19-06-17 a 25-06-17 95.24% 100.00% 95.24%

94.65%

PRODUCTIVIDAD

POST TEST =

A x B (%)

PRODUCTIVIDAD PROMEDIO=

Semana Fecha:

EFICIENCIA

POST TEST (A)

( %)

EFICACIA

POST TEST (B)

(%)

EFICIENCIA EFICACIA PRODUCTIVIDAD

Pre test: 83.29% 95.23% 79.51%

Post test: 95.36% 99.26% 94.65%

Contribución= 12.07% 4.03% 15.14%

102


Concuerdo con Abarca A. Antonio. (2010) con su tesis: Sistema de agentes para control de stock de

almacén basado en identificación por radiofrecuencia. (Ingeniero Industrial). La Mancha, España:

Universidad de Castilla La Mancha, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y automática.

Cuyo objetivo fue encontrar un equilibrio entre dos fuerzas que van en sentido opuesto y que

contribuyen a determinar el volumen de stock almacenamiento en la empresa: Por un lado, no es

deseable entrar en rotura de stock, provocando la paralización de las ventas, con todas las

consecuencias que ello acarrea como la imagen de la empresa, devolución de pedidos, pérdidas

económicas. El tipo de investigación fue Aplicada, diseño de investigación Cuantitativo, exploratorio

y descriptivo, la población tomada dentro de la empresa y la muestra tomada en área de almacén; el

instrumento usado fue entrevistas estructuradas y medición de campo, las entrevista informales y con

carácter de diagnóstico. Es así que llega a la conclusión que con la ubicación adecuada de las antenas

RFID se tiene una localización por zonas de todos los productos del stock, facilitando de esta forma el

acceso a los productos y optimizando la ruta de los operarios a la hora de complementar los pedidos.

También se reducen significativamente las pérdidas desconocidas productos que desaparecen del

almacén sin saber el motivo o que simplemente aparecen en el sistema y físicamente no están en las

instalaciones. Ante estos resultados, se puede decir que el investigador buscaba resolver el equilibrio

entre las dos fuerzas el sobre almacenamiento y la rotura del stock en donde ambas tienen efecto

negativo en los resultados del balance económico de la empresa.

Se concluye de los resultados obtenidos en el trabajo de investigación que la aplicación de la gestión

de stock en el almacén de materia prima, mejora en 19,04 % la productividad pre test de 79,51 % a

94,85% resultados que son confirmados por la prueba estadística de diferencia de hipótesis,

contrastando al 5% de significancia o 95% de confianza que la productividad post test es mayor que

la productividad pre test.

Se recomienda implementar un sistema de gestión de stock en el almacén de materia prima, para

mejorar la productividad aplicando indicadores cuantitativos Kpi y medir todo lo que sebe mejorar

la problemática como el metodo EOQ el cual nos proporciona las cantidades adecuadas en los tiempos

apropiados y evitar que se genere sobrealmacenamiento de materiales ni rotura de stock.

Referencias

Cabriles G., Isabel. ( 2012) Propuesta de un sistema de control de inventario de stock de seguridad

para mejorar la gestión de compras de materia prima, repuestos e insumos de la empresa Balgres

C.A. (Administración del Transporte). Caracas, Venezuela.

Cruelles, José. Productividad e incentivos: cómo hacer que los tiempos de fabricación se cumplan. 1a

ed. México. Alfaomega Grupo Editor, S.A. 2013. 220pp. ISBN: 978 607 707 578 3.

Garcia, Alfonso. Productividad y reducción de costos. Para la pequeña y mediana industria 2a ed.

México. Trillas. 2011.304 pp. ISBN: 978 607 17 0733 8.

Heiser, Jay y RENDER. Principios de administración de operaciones. 7a ed. México. Pearson

Educación. 2009. 752pp. ISBN: 978 607 442 099 9.

Suárez, María. Gestión de Inventarios. Una nueva fórmula de calcular la competitividad. 1ª ed. Bogotá.

Ediciones de la U. 2012. 182pp. ISBN: 978 958 762 061 0.

Sampieri, Roberto, Fernandez, Carlos y Baptista María, Metodología de la Investigación. 5ª ed. México:

McGraw-Hill, 2010. 656p. ISBN: 9786071502919

Tejero Jorge (2013). En su estudio, “Aplicación de productividad a una empresa de servicios”, para

otorgarle el título de ingeniero industrial en la universidad de Piura, Perú.

103


Tiempo estándar y simulación con Crystal Ball del ensamblaje de transporte ferroviario en

Laboratorio de Ingeniería Industrial. Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión.

Huacho 2017.

Standard time and simulation with Crystal Ball of the railway transport assembly in the

Industrial Engineering Laboratory. National University José Faustino Sánchez Carrión.

Huacho 2017.

Tempo padrão e simulação com Crystal Ball da montagem de transporte ferroviário no

Laboratório de Engenharia Industrial. Universidade Nacional José Faustino Sánchez Carrión.

Huacho 2017.

Kevin Eduardo Quiroz Lara (1); David Ormer Lavado Primo(1); Erick Andersson Salinas Jara(1); Russel

Arturo Barreto Solórzano(1); José Alexis Alarcón Velásquez(1); Wilmer Diaz Canares(1) José Augusto

Arias Pittman(2); Jaime Eduardo Gutiérrez Ascón(3)

Fecha de recepción: 11 de diciembre de 2017 Fecha de aprobación: 07 de junio 2018.

Resumen

El objetivo de la investigación fue calcular el tiempo estándar del ensamblaje de un transporte

ferroviario y simularlo con el software Crystal Ball en el laboratorio de Ingeniería Industrial. La

población fue de 25 pruebas de ensamblaje, la muestra por aplicación de límites de control obtuvo

como resultado fue de 17 pruebas las cuales se le aplicaron los factores de valoración y suplementos

de trabajo. La metodología empleada es la toma de tiempos de la actividad que se realiza para tener

una muestra de la población y con estos datos integrarlos al programa de simulación. Los Materiales

e instrumentos empleados para el experimento fueron: Piezas Lego Classic, cronómetro digital, mesa

de trabajo, tanto como para el operario y el analista encargado de la toma de tiempos, se contó con 3

operarios encargados del ensamblaje y 3 analistas encargados de tomar los tiempos de ensamble. Se

obtuvo como resultado el tiempo estándar de 301 segundos, este tiempo será establecido para futuros

ensamblajes como el tiempo requerido, al implementar el software de simulación Crystal Ball se logró

hacer 10000 pruebas. La simulación determinó un rango de certeza de 279 a 323 segundos a un nivel

de confianza del 95%, mostrando un error estándar de 0.11 en el tiempo medio. Por lo tanto,

encontramos que nuestra investigación contribuye académicamente en el campo de la ingeniería de

métodos, específicamente en el laboratorio de Ingeniería de métodos y Ergonomía.

Palabras clave: Tiempo estándar, Ensamblaje, Plan de mejora.

Abstract

The objective of the research was to calculate the standard time of the assembly of a railway transport

and to simulate it with the Crystal Ball sotfware in the Industrial Engineering laboratory. The

population was of 25 assemblage tests, the sample by application of control limits got as a result was

of 17 tests that were applied the factors of valoration and supplements of work. The methodology used

is the timing of the activity that is performed to have a sample of the population and with these data to

integrate them into the simulation program. The materials and instruments used for the experiment

were: Lego neo classic pieces, digital stopwatch, work table, as well as for the operator and the analyst

in charge of the time taking, there were 3 assembly workers and 3 analysts in charge of take assembly

times. As a result the standard time of 301 seconds was established, this time will be set for future

assemblies as the required time, when implementing the simulation software Crystal Ball was able to

do 10,000 tests. The simulation determined a certainty range of 279 to 323 seconds at a 95% confidence

level, showing astandard error of 0.11 in mean time. Therefore, we find that our research contributes

(1)Autor corresponsal: Kevin Quiroz; Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión; Facultad de

Ingeniería Industrial, Sistemas e Informática; Email: [email protected]. https://orcid.org/0000-0002-

7374-1884 (2) Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Huacho. Perú. Facultad de Ingeniería Industrial,

Sistemas e Informática;.. https://orcid.org/0000-0001-9281-0796 (3). Universidad Cesar Vallejo. Chimbote. Perú. Facultad de Ingeniería; http://orcid.org/0000-0003-4065-3359


https://orcid.org/0000-0002-7374-1884

https://orcid.org/0000-0002-7374-1884

https://orcid.org/0000-0001-9281-0796

http://orcid.org/0000-0003-4065-3359

104


academically in the field of method engineering, specifically in the Laboratory of Methods

Engineering and Ergonomics.

Keywords: Standard Time, Assembly, Improvement Plan.

Resumo

O objetivo da pesquisa foi calculado o tempo padrão do ensamblaje de um transporte ferroviário e

simularlo com o sotfware Crystal Ball no laboratório de engenharia industrial. A população foi de 25

testes de ensamblaje, a amostra por aplicação de límites de controle obtendo como resultado a partir

de 17 testes que utilizam os fatores de valoração e suplementos de trabalho. A metodologia empregada

é a tomada de tempos da atividade que realizam uma amostra da população e con estes dados

integrados ao programa de simulação. Os Materiais e instrumentos para o experimento foram: Piezas

Lego neo classic, cronómetro digital, mesa de trabalho, tanto para o operador como para o analista

com a captura de tempos, com contuso com 3 operários de engenheiros e 3 analistas encargados de

tomar los tiempos de ensamble. Se obteve como resultado o tempo padrão de 301 segundos, este tempo

é estabelecido para futuros ensamblajes como o tempo requerido, implementar o software de simulação

Crystal Ball se logró hacer 10000 pruebas. A simulação determinou um raio de certeza de 279 a 323

segundos a um nível de confiança de 95%, mostrando um erro padrão de 0.11 no tempo médio. Por lo

tanto, encontre nossa pesquisa contribuinte acadêmica no campo da engenharia de métodos,

especificamente em laboratório de Engenharia de métodos e Ergonomia.

Palavras-chave: Tiempo estándar, Ensamblaje, Plano de melhoria.

I. Introducción

En todo proceso productivo es importante medir lo que se está haciendo para luego controlar dicho

proceso, una herramienta eficaz para poder medir un proceso es tener como referencia el tiempo como

un índice de productividad del proceso. Es uno de los factores a tomar en cuenta en el laboratorio de

Ingeniería de métodos y ergonomía de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. El

objetivo es determinar el tiempo estándar, para tener de referencia un tiempo estimado del proceso de

manufactura actual que ayudaría a la mejora del ensamblaje de un sistema de transporte ferroviario

(LEGO), favoreciendo otro lado al factor humano en los trabajos de ensamblado. Por ello surge la

necesidad de tener estudios sobre el tiempo estándar en el proceso productivo y de tener ayuda de un

software, para poder simular el proceso productivo.

El tiempo estándar es el tiempo en que se puede llevar a cabo una tarea cualquiera por una persona

bien entrenada en este trabajo, desarrollando una actividad normal según el método establecido y en

donde se incluyan las tolerancias debidas a retrasos que están fuera del control del trabajo. García

(1998).

La selección de métodos es el conjunto de tareas, procedimientos y técnicas que deben emplearse, de

una manera coordinada para poder desarrollar en su totalidad el proceso. En adición, la selección de

métodos está directamente condicionado por el tipo de investigación que se realiza. Calduch (2012).

Lo define como un procedimiento para tratar un conjunto de problemas. Cada clase de problemas

requiere un conjunto de métodos o técnicas especiales. La selección depende del objetivo y de la

hipótesis inicial. Se trata de la acción y efecto de elegir una o más métodos entre otras. Bunge

(2012).

Propuesta de mejora para aumentar la productividad, basado en un estudio de tiempos y

determinación del tiempo estándar de la línea de producción de vidrio insulado en la Corporación

Vidrio Glass. Universidad Nacional de San Agustín. Perú. Callo, P. C. (2017)

En esta investigación se trabaja con dos métodos. El primer método es cuando se trabaja con las 484

piezas que contiene este set Classic LEGO. Para el segundo método decidimos utilizar solo las 93

piezas que se necesitan para en ensamblaje del transporte; por consiguiente el método a elegir por la

reducción de trabajo y de tiempo es el segundo método, ya que se trabaja con una mejor distribución

de las piezas y la reducción de estas.

105


Los resultados que obtenemos principalmente es el Tiempo Medio (T.M), luego de ésta procedemos a

hallar el Factor de Valoración (FV), valor de los Suplementos (S) para que ésta nos ayude hallar el

Tiempo Normal (TN) y así obtener el Tiempo estándar (TS); por último para tener una mejor

consistencia de nuestro experimento procedemos a hallar el Cociente de variación (Cv).

El experimento se hace con un tamaño de muestra de 25 tiempos analizados y 10000 veces simuladas

con el programa Crystal Ball.


Tabla 01: Información para el modelamiento de la investigación.

Definición

operacional

Definición

conceptual

Definición

operacional DIMENSIONES INDICADORES

Variable

independiente

(X):

Tiempo

estándar

El tiempo estándar es

la suma de los

tiempos elementales

expresado en minutos

por pieza, empleando

un cronómetro en

décimas de minuto

para ciclos

relativamente cortos;

en ocasiones,

conviene más

expresar los

estándares en horas

por ciento de piezas.

Niebel & Freivalds

(2004) p.397. ISBN

970-15-0993-5

El tiempo estándar es

la medición y toma de

tiempos de las

actividades, donde se

expresan

generalmente en

minutos por pieza

donde, al

estandarizar se

consigue el mejor

método como plan de

mejora que

incrementa la

producción en la

planta. Quiroz Et al.

(2017)

D1: Actividades D1.1 Frecuencia(f)

D2: Toma de

tiempos

D2.1 Tiempo

inicial

D2.2 Tiempo final

D3: Estandarizar

D3.1 Media

estadística

D3.2 Desviación

estándar

D4: Plan de mejora

D4.1 Tiempo

estándar(i)

D4.2 Tiempo

estándar(f)

Variable

dependiente

(Y):

Ensamblaje

El proceso de

ensamble es uno de

los aspectos básicos

en la ingeniería, pues

las piezas básicas

siempre se integran

formando piezas más

complejas, sea de

forma manual o

automática

dependiendo del

volumen de

producción;

frecuentemente, se

utilizan dispositivos

para la sujeción

conveniente o

alineante de una o

más piezas para

colocarlas en relación

precisa entre sí.

Ramírez & Nuñez

(2009) pag.16.

ISBN: 978-958-8252-

74-2

El proceso de

ensamblaje en la

ingeniera industrial se

basa en

procedimientos en las

cuales las piezas se

integran formando un

producto final, esto se

da utilizando la

selección del método más adecuado para el

proceso en todas las

estaciones de trabajo

que existan en la

empresa. Quiroz Et al.

(2017)

d1: Procedimientos d1.1 Cantidad de

actividades

d2: Selección del

método d2.1

Tiempo

estándar

d3: Estaciones de

trabajo d3.1 #Actividades

106


2.1 Tiempo Estándar: Según Niebel B. (1996). Pag.459. expresa que: “El tiempo estándar para

una operación dada es el tiempo requerido para que un operario del tipo medio, plenamente calificado

y adiestrado, y trabajando a un ritmo normal, lleve a cabo la operación”.

Se determina sumando el tiempo asignado a todos los elementos comprendidos en el estudio de

tiempos. Los tiempos elementales concedidos o asignados se evalúan multiplicando el tiempo

elemental medio transcurrido, por un factor de conversión. Por tanto, se tiene la expresión:

Ta = (Mt)(C)

Donde:

Ta = Tiempo elemental asignado.

Mt = Tiempo elemental medio transcurrido.

C = Factor de conversión que se obtiene multiplicando el factor de calificación de

actuación por la suma de la unidad y la tolerancia o margen aplicable.

2.1.1 Actividades: Es el conjunto de acciones que se llevan a cabo para cumplir las metas de un

programa o subprograma de operación, que consiste en la ejecución de ciertos procesos o tareas

(mediante la utilización de los recursos humanos, materiales, técnicos, y financieros asignados a la

actividad con un costo determinado), y que queda a cargo de una entidad administrativa de nivel

intermedio o bajo. Es una categoría programática cuya producción es intermedia, y por tanto, es

condición de uno o varios productos terminales. La actividad es la acción presupuestaria de mínimo

nivel e indivisible a los propósitos de la asignación formal de recursos. Conjunto de operaciones o

tareas que son ejecutadas por una persona o unidad administrativa como parte de una función asignada.

2.1.2 Toma de tiempos: Según Hodson (2001), El estudio de tiempos es el procedimiento utilizado

para medir el tiempo requerido por un trabajador calificado quien trabajando a un nivel normal de

desempeño realiza una tarea conforme a un método especificado. En la práctica, el estudio de tiempos

incluye, por lo general, el estudio de métodos. Además, sostiene que los expertos tienen que observar

los métodos mientras realizan el estudio de tiempos buscando oportunidades de mejoramiento.

2.1.3 Estandarizar: Según Tafolla (2000), la estandarización es el desarrollo sistemático,

aplicación y actualización de patrones, medidas uniformes y especificaciones para materiales,

productos o marcas, y no es un proceso nuevo, ha existido desde hace mucho tiempo y constituye un

método excelente para controlar los costos de materiales, eliminar el número de proveedores y ayudar

a la gente a identificar los productos en donde quiera que se encuentre. Los elementos básicos que

debiera tener cualquier estrategia de estandarización, son:

1. El establecimiento de la misión, objetivos, propósitos y metas que se pretenden alcanzar con el

producto estandarizado por país, esto con el fin de tener una misión acorde a la organización y

lograr la creación de una cultura organizacional. Se destaca este punto como la base de partida de

cualquier aspecto o decisión a tomar ante proyectos futuros.

2. El desarrollo de un plan que logre definir claramente el qué, cómo, dónde y quién de lo que se

pretende realizar, cuidando que esté relacionado con el establecimiento de actividades a largo

plazo.

3. La elección de un líder que dirija las acciones de cada uno de los elementos, además de tomar las

decisiones al final de cada una de las fases. Generalmente el líder del proyecto es un gerente de

marca. A pesar de la dificultad que implica el proceso de estandarización de productos, es

necesario que una persona se encuentre involucrada en todos los aspectos que se realicen en cada

una de las áreas, monitoreando cada elemento que determina su desarrollo.

2.1.4 Plan de mejora: Según James Harrington (1993), Para mejorar un proceso, significa:

cambiarlo para hacerlo más efectivo, eficiente y adaptable, qué cambiar y cómo cambiar depende del

enfoque específico del empresario y del proceso. El concepto de unidad puede hacer referencia, por

un lado, a una entidad organizativa como la propia universidad, un centro, un departamento o bien una

titulación y, por otro, a una actividad específica o un proceso como por ejemplo la docencia, la

investigación o la gestión asociadas a una enseñanza, el modelo de evaluación docente de una

107


universidad, la política de inserción laboral de los graduados, etc. En este sentido, en los últimos años

se ha considerado la titulación universitaria como la principal unidad de evaluación. Pero conviene

tener presente que los procesos de evaluación institucional también prevén la evaluación de los

servicios o procesos que tengan carácter instrumental (por ejemplo, el Servicio de Bibliotecas). La

variedad de posibles unidades a evaluar hace que los planes de mejora puedan presentar igualmente

rasgos diferenciales. Un plan de mejora es la propuesta de actuaciones, resultante de un proceso previo

de diagnóstico de una unidad, que recoge y formaliza los objetivos de mejora y las correspondientes

actuaciones dirigidas a fortalecer los puntos fuertes y resolver los débiles, de manera priorizada y

temporalizada.

Es a través del plan de mejora que debe darse credibilidad al proceso de evaluación, para evitar que se

convierta en un proceso burocrático, que no arraigue o que se vuelva repetitivo. Por lo tanto, el plan

de mejora tiene que ser una herramienta realmente enfocada hacia la acción, y hay que evitar que se

convierta en un gran documento formalista o, simplemente, en una serie de buenas voluntades, deseos

y aspiraciones.

Por esta razón, los planes de mejora deben ser concretos, realistas, con una clara asignación de

responsabilidades y con unos precisos mecanismos de ejecución y de seguimiento; necesitan unas

condiciones de actuación y un seguimiento periódico que permita realizar las reasignaciones de

recursos y responsabilidades, y deben estar enmarcados en una adecuada política de comunicación

interna, que informe de la finalidad del proceso, de su progresivo desarrollo y de los resultados

alcanzados.

2.2 Ensamblaje: La función básica de proceso de ensamble, (montaje) es unir dos o más partes

entre sí para formar un conjunto o subconjunto completo. La unión de las partes se puede lograr con

sujetadores mecánicos o adhesivos. Sujeción mecánica se puede lograr por medio de tornillos,

remaches, pasadores, cuñas y uniones por ajuste de presión estos últimos se consideran

semipermanente, las efectuadas con otros sujetadores mecánicos no son permanentes los mecánicos

son más costosos y requiere capacidad en la preparación de partes por unir.

2.2.1 Procedimiento: Según Koontz: “Los procedimientos son planes por medio de los cuales se

establece un método para el manejo de actividades futuras. Consisten en secuencias cronológicas de

las acciones requeridas. Son guías de acción, no de pensamiento, en las que se detalla la manera exacta

en que deben realizarse ciertas actividades. Es común que los procedimientos crucen las fronteras

departamentales. Por ejemplo, el procedimiento de tramitación de pedidos de una compañía

manufacturera involucrará casi indudablemente al departamento de ventas (a causa del pedido

original), el departamento de finanzas (para la confirmación de la recepción de fondos y la aprobación

de crédito al cliente), el departamento de contabilidad (para el registro de la transacción), el

departamento de producción (dado que el pedido implica la producción de bienes o la autorización

para extraerlos del almacén) y el departamento de tráfico (para la determinación de los medios y ruta

de transporte para su entrega). Bastarán un par de ejemplos para ilustrar la relación

entre procedimientos y políticas. La política de una compañía puede conceder vacaciones a los

empleados; en los procedimientos establecidos para la instrumentación de esta política se determinará

un programa de vacaciones para evitar interrupciones en el flujo de trabajo, se fijarán métodos y tasas

para el pago de vacaciones, se especificarán los registros para asegurar que todos los empleados gocen

de vacaciones y se explicitarán los medios para solicitar vacaciones.”

2.2.2 Estación de trabajo: Las estaciones de trabajo son el componente central de los sistemas de

manufactura o ensamble. Una estación de trabajo debería proveer calidad, productividad, flexibilidad

y ergonomía cuando está asociada a un operador.

La estación de trabajo más productiva puede ser una estación automática.

Existen procesos que por su flujo de producción o por el grado de especialización o precisión conviene

automatizarlos. Los CNC u otras máquinas especialmente diseñadas son imprescindibles en ciertos

procesos. Evalúa cuándo es mejor automatizar una estación.

Recuerda: es necesario alimentar este tipo de estaciones, desalimentar de forma mecanizada y

monitorear la operación de la estación.

108


La presente investigación tuvo como variables el tiempo estándar y ensamblaje, asimismo la

investigación fue descriptivo o estadístico de un diseño pre experimental de este modo para nuestra

investigación se toma como población el conjunto de piezas o elementos de armado de un transporte

ferroviario Lego.

Para poder hallar el tiempo estándar en el proceso de ensamblaje de un sistema de transporte ferroviario

se trabajó con tamaño de muestra de 25 tiempos realizados con la participación de tres operarios y tres

analistas, para luego ser reducidos a 17 datos que fueron los más confiables.

El procesamiento de datos obtenidos se hizo con la ayuda de Microsoft Excel, Microsoft Word, y para

que estos datos sean simulados 10000 veces usamos el software Crystal Ball.

Se utilizó la Caja de Bricks Creativos Medianos Lego Classic modelo 10696 para la parte del

ensamblaje y un cronómetro marca Sportline 470 para lo que sería el cálculo de los tiempos.

Para poder hallar el tiempo estándar se realizaron los siguientes procedimientos:

Paso 1: Calcular el tiempo medio (T.M):

𝑇𝑀 =∑(𝑋1...𝑋𝑛)

𝑁 (1)

Dónde:∑(𝑋1. . . 𝑋𝑛)= Sumatoria de todos los datos N= número de datos totales

Paso 2: Hallar el factor de valoración (FV):

𝐹𝑉 = 1 + (𝐻 + 𝐸 + 𝐶𝐴 + 𝐶𝑂) (2)

Dónde: H = habilidad

E= esfuerzo

CA=constancia

CO=consideración

Para poder hallar estos valores se trabajó con la tabla de Westinghouse.

Paso 3: Hallar el tiempo normal (TN):

𝑇𝑁 = 𝑇𝑀 ∗ 𝐹𝑉 (3)

Paso 4: Hallar los suplementos (S) de acuerdo al criterio de los analistas:

𝑆 = 𝑆𝐶 ∗ 𝑆𝑉 (4)

Dónde:

SC= Suplementos constantes

SV=Suplementos variables

Para poder hallar los suplementos se utilizó la tabla de Westinghouse.

Paso5: Hallar el tiempo estándar (TS):

𝑇𝑆 = 𝑇𝑁 ∗ (1 + 𝑆) (5)

La metodología empleada es la toma de tiempos de la actividad que se desea realizar, tener una

muestra de la población y con estos datos se integran al programa de simulación y se realizará la prueba

las veces que deseamos.

En el laboratorio se hizo una toma de tiempos del ensamblaje de transporte ferroviario, para luego

hacer el cálculo del tiempo estándar y simular 10000 veces en el software Crystal Ball.

Los estadísticos utilizados en el experimento fueron: Media, desviación estándar, T- student y cociente

de variación con la ayuda de Microsoft Excel y Crystal Ball.

109


III. Resultados

Tabla 02: Toma de tiempos

Método II

Número de Prueba TREN VAGÓN TREN VAGÓN

1 656 246 246 107

2 769 206 220 134

3 530 296 244 119

4 658 291 223 110

5 736 273 238 116

6 520 250 238 117

7 798 294 243 118

8 996 324 222 119

9 666 265 245 110

10 547 240 245 121

11 694 203 215 123

12 661 275 248 124

13 728 253 249 163

14 601 269 249 129

15 636 283 250 129

16 570 264 277 106

17 654 276 256 135

18 712 325 260 138

19 725 253 261 139

20 637 315 263 139

21 620 268 276 142

22 628 256 276 142

23 687 307 250 150

24 723 220 280 157

25 812 325 285 124

Suma total (X) 16964 6777 6259 3211

Tamaño de muestra (N) 25 25 25 25

Tiempo Medio (T.M) 678.56 271.08 250.36 128.44

Límite Superior (LS) 746.42 298.19 275.40 141.28

Límite Inferior (LI) 610.70 243.97 225.32 115.60

Método I

Se muestras los 25 tiempos tomados en el experimento para cada uno de los métodos, ya sea

para el tren como para el vagón. Luego, procedemos al cálculo del Tiempo Medio (1) para

próximamente hallar los límites de control.

110


Tabla 03: Tiempos dentro de los límites de control.

Número de Prueba TREN VAGÓN TREN+VAGÓN TREN VAGÓN TREN+VAGÓN

1 656 246 902 246 134 380

2 658 296 954 244 119 363

3 736 291 1027 238 116 354

4 666 273 939 238 117 355

5 694 250 944 243 118 361

6 661 294 955 245 119 364

7 728 265 993 245 121 366

8 636 275 911 248 123 371

9 654 253 907 249 124 373

10 712 269 981 249 129 378

11 725 283 1008 250 129 379

12 637 264 901 256 135 391

13 620 276 896 260 138 398

14 628 253 881 261 139 400

15 687 268 955 263 139 402

17 723 256 979 250 124 374

Suma total (X) 16964 6777 6259 3211

Tamaño de muestra (N) 25 25 25 25

Tiempo Medio (T.M) 678.56 271.08 250.36 128.44

Límite Superior (LS) 746.42 298.19 275.40 141.28

Límite Inferior (LI) 610.70 243.97 225.32 115.60

Nueva Suma total (nX) 10821 4312 15133 3985 2024 6009

Tamaño de muestra (N) 25 25 25 25 25 25

Nuevo Tiempo Medio (nTM) 432.84 172.48 605.32 159.4 80.96 240.36

Factor de Valoración (FV) 1.16 1.16 1.16 1.16 1.16 1.16

Tiempo Normal (TN) 502.09 200.08 702.17 184.90 93.91 278.82

Método I MétodoII

Son 17 el número de pruebas que están dentro de los límites de control, para que en estos

datos se hallen las siguientes fórmulas: Tiempo Medio (1), Factor de valoración (2), Tiempo

Normal (3), Suplementos (4) y por último Tiempo estándar (5). El factor de valoración y los

suplementos se hallaron con la tabla 04 y 05 respectivamente.

Tabla 04: Tablas Westinghouse

CONSISTENCIA

+ 0,04 A Perfecta

+ 0,03 B Excelente

+ 0,01 C Buena

+ 0 D Regular

- 0,02 E Aceptable

- 0,04 F Deficiente

111


CONDICIONES

+ 0,06 A Ideales

+ 0,04 B Excelentes

+ 0,02 C Buenas

+ 0 D Regulares

- 0,03 E Aceptables

- 0,07 F Deficientes

DESTREZA O HABILIDAD

+ 0,15 A1 Extrema

+ 0,13 A2 Extrema

+ 0,11 B1 Excelente

+ 0,08 B2 Excelente

+ 0,06 C1 Buena

+ 0,03 C2 Buena

+ 0 D Regular

- 0,05 E1 Aceptable

- 0,1 E2 Aceptable

- 0,16 F1 Deficiente


Fuente: Sistema Westinghouse

ESFUERZO O EMPEÑO

+ 0,13 A1 Extrema

+ 0,12 A2 Extrema

+ 0,1 B1 Excelente

+ 0,08 B2 Excelente

+ 0,05 C1 Buena

+ 0,02 C2 Buena

+ 0 D Regular

- 0,04 E1 Aceptable

- 0,08 E2 Aceptable



112


Tabla 05: Suplementos

SUPLEMENTOS CONSTANTES Hombre Mujer

SUP. POR NECESIDADES

PERSONALES

5 7

SUP. BASE POR FATIGA 4 4

SUPLEMENTOS VARIABLES

LIGERAMENTE INCOMODO 0 1

RUIDOS

INTERMITENTE Y FUERTE 2 2

TENSIÓN MENTAL

PROCESOS COMPLEJOS 4 4

MONOTONÍA

TRABAJO BASTANTE MONÓTONO 1 1

TEDIO

TRABAJO ABURRIDO 2 1

Fuente: Sistema Westinghouse

Figura 01: Curva de distribución normal de las primera variable de entrada.

Fuente: Crystal Ball.

Se simuló la primera variable de entrada con distribución normal con una media igual a

199,70 y una deviación estándar de 7,56.

113


Figura 02: Curva de distribución normal de la segunda variable de entrada.


Se simuló la segunda variable de entrada con distribución normal con una media igual a

216,08 y una deviación estándar de 15,80.

Figura 03: Diagrama de barras de los tiempos en estudio con el método 1.


Simulación del primer método de trabajo con un rango de certeza de 677,84seg. a 841,09seg.

con un caso base o tiempo estándar de 758,34seg. a un nivel de confianza del 95% después de

10000 pruebas con un error estándar de la media de un 0,42%.

114


Figura 04: Diagrama de barras de los tiempos en estudio con el método 2.


Simulación del primer método de trabajo con un rango de certeza de 279,43 s a 323,36 s con

un caso base o tiempo estándar de 301,13s a un nivel de confianza del 95% después de 10000

pruebas con un error estándar de la media de un 0,11%.

IV. Discusión y conclusiones

El objetivo propuesto en esta investigación ha sido alcanzado cuando el tiempo total se reduce

desde 758,34 s a 301,13 s equivalente al 39,71% coincidentemente con nuestra investigación

confirma lo hallado por Callo (2017) quien concluye que en su investigación, el tiempo

estándar mejoró en solo el 5% con lo cual aumentó el número de piezas de producción diaria

de vidrio insulado, a la vez que se disminuyó el número de elementos de 16 a 14, eliminando

aquellos elementos que generaban retrasos en la producción. .Sin embargo, en Medina (2017)

se puede manifestar que los tiempos estándares son mayores a los tiempos actuales en un

16,18% porque en el momento de realizar el tiempo estándar se consideró las paradas imprevistas que son las necesidades básicas de los trabajadores. La diferencia de los valores

comparados se debe al tipo de investigación según sus caracteres de medida, en nuestra

investigación nos basamos en datos numéricos obtenidos en condiciones de laboratorio, en

cambio en los trabajos comparados se basan en datos obtenidos en la planta de procesamiento

de una empresa. Por lo tanto, encontramos que nuestra investigación contribuye

académicamente en el campo de la ingeniería de métodos, específicamente en el laboratorio

de Ingeniería de métodos y Ergonomía de la facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e

Informática de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión y su aplicación futura

en la industria.

Referencias bibliográficas

Cardona, L. N. (2007). Propuesta de mejora de métodos y determinación de los tiempos

estándar de producción en la empresa G&L Ingenieros LTDA. Universidad

Tecnológica de Pereira. Colombia.

115


Callo, P. C. (2017). Propuesta de mejora para aumentar la productividad, basado en un

estudio de tiempos y determinación del tiempo estándar de la línea de producción de

vidrio insulado en la Corporación Vidrio Glass. Universidad Nacional de San Agustín.

Perú.

García. R. (1998). Aplicación en el establecimiento del tiempo estándar .México. Editorial

McGraw-Hill.

Maury. H. & Niebles. E. (2009). Diseño para la fabricación y ensamblaje de productos

soldados. Colombia. Ediciones Uninorte.

Medina, T. N. (2017). Determinación del tiempo estándar para el proceso productivo en la

planta de procesamiento de productos cárnicos y lácteos “El Penipeño”. Universidad

Nacional de Chimborazo. Ecuador.

Morales, D. (2010). Actualización de tiempos y costos de fabricación en el ensamblaje de un

bus urbano para la optimización de la productividad en la empresa Carrocerías

IBIMICO S.A. de la ciudad de Ambato. Universidad Técnica de Ambato. Ecuador.

Morales, A. F. (2009). Propuesta de mejora continua del proceso de armado de mando

interfase Renaul en la línea de ensamblaje para la empresa Mundy Home CIA LTDA.

Escuela Politécnica Nacional. Ecuador.

Niebel. B. (1996). Ingeniería Industrial: Métodos, tiempos y movimientos. (9na edición).

México. ALFAOMEGA Grupo Editor.

Santacruz, L. P. (2005). Automatización de los procesos para la generación, ensamblaje y

reutilización de objetos de aprendizaje. Universidad Carlos III de Madrid. España.

116


NORMAS E INSTRUCCIONES PARA LA PUBLICACIÓN DE ARTÍCULOS

CIENTÍFICOS PARA LA REVISTA CIENTÍFICA EPigmalión.

I. LA REVISTA CIENTÍFICA EPigmalión

Es una publicación electrónica de la Escuela Profesional de Ingeniería Industrial de la

Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e Informática de la Universidad Nacional

José Faustino Sánchez Carrión de Huacho, Lima, Perú.

II. OBJETIVO.

Publicar trabajos de Investigación en el campo de la ciencia y la tecnología. Su

publicación es semestral, de ámbito nacional e internacional, distribuida en versión

electrónica. Consta de las siguientes secciones: Artículos de investigación (Original y

Original Breve); Monografías, Artículos de Revisión y Cartas al Director.

III. PRESENTACIÓN DE ARTÍCULOS CIENTÍFICOS

El autor o autores, deben enviar una solicitud al Director de la revista EPigmalión, en la

cual incluye una declaración jurada simple de originalidad del artículo científico y que

no haya enviado o publicado en otra revista. Se incluye el nombre, teléfono y correo

electrónico del autor de la investigación. El artículo científico será presentado en

formato electrónico editable en Word y PDF dirigido al correo electrónico de la revista,

el mismo que se detalla al final de las presentes normas.

El Comité Editorial revisará el artículo científico y lo someterá a la evaluación de pares,

indicando las modificaciones formales que se requieran para adaptar el texto a las

normas de publicación. Deberán estar de acuerdo a las Líneas de Investigación en

ingeniería.

La escritura y sintaxis deben ser correctas, el artículo debe ser entregado en formato A4

a espacio sencillo, con márgenes de 25 mm en cada uno de los lados. Se utilizará el

Sistema Internacional de unidades referentes a la escritura de números, nomenclatura o

símbolos de las unidades de medición.

La extensión total del artículo científico incluyendo las referencias bibliográficas no

debe ser mayor de 15 páginas, con fuente Times New Roman 11 puntos en formato

Word.

IV. INSTRUCCIONES PARA PRESENTAR LOS ARTÌCULOS.

ARTÍCULO ORIGINAL

La estructura del artículo científico deberá ser la siguiente:

Título

Breve y específico, escrito con mayúscula inicial y minúscula en negritas. No debe de

exceder de 25 palabras.

Debe ir en idioma español, inglés y portugués.

Autor(es)

Debe considerarse los nombres de autor(a) y coautor(es) en orden de contribución:

nombres y apellidos completos. Cada autor será identificado con un superíndice y por

el mismo si son de una misma institución, se ubicará en pie de página y con fuente Time

New Roman 10; indicar la institución donde labora(n). Si los autores pertenecen a una

117


misma institución, consignarán las áreas donde laboran. El autor corresponsal debe

consignar su correo electrónico y código ORCID.

Resumen

El Resumen debe ser redactado en forma estructurada a párrafo completo, siguiendo el

método IMRyD: Introducción, Material y métodos, Resultados y Discusión; con un

máximo de 250 palabras. Su redacción es sin abreviaturas, fórmulas, tablas, figuras, ni

referencias bibliográficas. Al final del resumen en línea aparte, se colocará de tres a

cinco palabras clave.

El abstract es el resumen en idioma inglés incluyendo las palabras clave (key words).

El resumo es el resumen en idioma portugués incluyendo las palabras clave (palavras

chave).

Introducción

Debe ser clara, breve, redactado en tiempo presente y:

1) Exponer la naturaleza y el alcance del problema investigado.

2) Revisar las publicaciones pertinentes para orientar al lector.

3) Indicar el método de investigación; si se estima necesario, se expondrán las razones

para elegir un método determinado.

4) Mencionar los principales resultados de la investigación.

5) Expresar las conclusiones principales sugeridas por los resultados.

Material y métodos

Se especifica cómo se realizó la investigación y debe estructurarse de acuerdo al tipo de

investigación:

Diseño, tipo y nivel de investigación.

Población y muestra.

Materiales y software(s), última versión utilizada para el procesamiento de los

datos.

Instrumentos utilizados e identificados por el modelo y la marca de fábrica.

Especificaciones técnicas de los procedimientos y las cantidades exactas de las sustancias utilizadas.

Nombres químicos específicos de los productos, no identificar los nombres

comerciales.

Metodología utilizada y que permita a otros investigadores repetir la experiencia.

Diseño original utilizado.

Normas éticas empleadas.

Estadísticas utilizadas, especificando el software.

Material y métodos se redactan en tiempo pasado.

118


Resultados

Los resultados son los hallazgos que se escriben en texto, considerando que éste es la

principal forma de presentar los resultados. Las tablas y figuras se utilizarán sólo cuando

contribuyan a la nitidez de la explicación.

Contiene normalmente dos componentes. En primer lugar, hay que hacer una

descripción breve de la investigación, ofreciendo un “panorama general” pero sin repetir

los detalles ya descritos en Materiales y métodos. En segundo lugar, hay que presentar

los datos. Debe redactarse en tiempo pasado.

Discusión

Redactar cómo concuerdan (o no) sus resultados e interpretaciones con los trabajos

anteriormente publicados. En la Discusión, los resultados se exponen, no se recapitulan.

Se debe colocar las referencias de las publicaciones actualizadas, con las que se hizo las

comparaciones.

La Discusión se redacta en presente, pues son conocimientos actuales que se usan como

referencia. Cuando se comentan los resultados obtenidos se redactan en pasado.

Incluir las conclusiones de la investigación.

Agradecimientos

Agradecer solamente a las personas que han colaborado con apoyo científico, ayuda

técnica, asesoría o con la revisión del manuscrito, en el orden que se establece; también

a las instituciones que apoyaron, indicando el tipo de apoyo.

Referencias bibliográficas

El número máximo de referencias bibliográficas debe ser 20.

Las referencias bibliográficas citadas en el cuerpo del artículo será el estilo APA última

versión.

Otros tipos de artículos

Monografía

Las monografías, siguen las normas de presentación, el procedimiento de revisión

y aprobación de los artículos originales. Consta de: Título, autores, resumen no

estructurado en español, inglés y portugués conteniendo: objetivo, reseña del tema

y conclusiones. Introducción. Cuerpo central de la monografía. Conclusiones.

Referencias Bibliográficas en estilo APA hasta un máximo de 20.

Artículos de Revisión

Son trabajos bibliográficos sobre un determinado tema encargado por el Comité

Editorial de la revista a profesionales de experiencia reconocida. La extensión total

del documento tendrá como máximo diez páginas. Consta de: Título, autor(es),

Resumen no estructurado y palabras claves, en español, inglés y portugués.

Introducción. Cuerpo de la revisión. Conclusiones. Referencias bibliográficas. El

número mínimo de referencias permitidas es 15 y el máximo es de 20.

Carta al Director

Son comunicaciones de crítica, ampliaciones o discusión sobre un artículo

publicado en la revista. No más de 5 páginas.

119


V. REGLAS DEL COMITÉ EDITORIAL

1.- Los autores de artículos que incurran en plagio, manipulación de datos e intento de

publicación simultánea en otras revistas o en otros medios, se rechazará la solicitud

haciendo la comunicación respectiva.

2.- El Comité Editorial, en una primera instancia evalúa si el artículo cumple con las

normas y reglamento de la revista, caso contrario se devuelve al autor el que tendrá

un plazo de seis días calendario para adecuar su artículo al reglamento y normas.

3.- De cumplir con lo señalado anteriormente, el artículo es revisado por el especialista

correspondiente del Comité Editorial, el estilo y la estadística.

4.- El Comité Editorial, decide si requiere ser evaluado por el Comité de los pares, para

garantizar la calidad del artículo a publicar.

5.- Las observaciones deben ser corregidas por el autor y enviadas al Director de la

revista en un plazo máximo de 30 días de recibida la comunicación.

6.- De no responder a las observaciones, se retira el artículo del proceso de edición.

7.- Los artículos científicos aprobados para su edición pasan a formar parte de revista,

en esta etapa puede requerirse de alguna modificación de forma y no fondo del

artículo pidiendo la conformidad del autor a través de una carta.

8.- Revisar y definir de manera periódica los criterios editoriales de la Revista.

Correo electrónico de la revista: [email protected]

Comité Editorial


Revista Científica EPigmalión Enero · Luna Bazán, Jhonatan Mallqui Cadillo, Raúl Fernando Muro...

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