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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
2023
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81678884012 https://www.redalyc.org/journal/816/81678884012/ https://www.redalyc.org/journal/816/81678884012/html/ https://www.redalyc.org/journal/816/81678884012/81678884012.epub https://www.redalyc.org/journal/816/81678884012/movil https://doi.org/10.15381/idata.v26i2.25462 |
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Table of Contents:
- Lean Six Sigma y mejora de la productividad en el servicio de reparación de equipos de minería en una empresa metalmecánica Christian Abdul Ingar Medina Ingeniería DMAIC SIPOC Pareto capacidad Productividad El artículo aborda el estudio de una propuesta de mejora de la productividad de una empresa metalmecánica mediante la implementación de la metodología Lean Six Sigma (LSS). El objetivo es reducir los defectos de reparación de los componentes de maquinaria pesada para la actividad minera. El estudio describe el proceso de simulación a partir de los datos originales con la finalidad de plantear un límite de nivel de defectos, metas de eficacia y eficiencia para lograr un mejor nivel de productividad. Se aplicaron las etapas del sistema DMAIC para definir el problema de productividad en la reparación de los componentes pertenecientes a la categoría V. A partir de los datos originales, se obtuvo un Cp de 0.91 y un Cpk de −0.64. En la simulación se utilizaron las herramientas Kanban y Heinjunka, lo que dio como resultado un Cp de 1.09 y un Cpk de 0.95. El estudio concluye que la metodología LSS es viable y beneficiosa para las empresas metalmecánicas. 2023 artículo científico 1560-9146 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81678884012 https://www.redalyc.org/journal/816/81678884012/ https://www.redalyc.org/journal/816/81678884012/html/ https://www.redalyc.org/journal/816/81678884012/81678884012.epub https://www.redalyc.org/journal/816/81678884012/movil https://doi.org/10.15381/idata.v26i2.25462 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=816 Industrial Data application/pdf Universidad Nacional Mayor de San Marcos Industrial Data (Perú) Num.2 Vol.26