Examinando por Materia "Cuellos de botella"

Mostrando 1 - 2 de 2
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Actividades de recepción en el proceso de revisión técnico mecánico y emisiones de contaminantes del centro de diagnóstico automotor Automotors Quilichao Ltda
    (2018-01-24) Serna, Ricardo; Aguirre González, Eduar Fernando
    El objetivo general de un proceso es la transformación de entradas en unas salidas y esto se logra con la interacción de las actividades desarrolladas dentro de él, de esta manera la cantidad de salidas estará determinadas con la contribución de la actividad mas lenta de salidas se les denomina cuello de botella, por esto es pertinente la identificación de estos dentro de los procesos de la organización. El Centro de Diagnóstico Automotor Quilichao Ltda. (CDA Q), presenta demoras en las actividades de recepción pretenecientes al proceso revisión técnico mecanica y emisiones contaminantes, provocando enbotellamientos que generan aumentando el tiempo total de revisión de vehículos, demoras en la entrega de resultados, disminución de capacidad del proceso e insatisfacción del cliente. Es objetivo general de la presente investigación, determinar cómo inciden las actividades de recepción en el proceso de revisión técnico mecánica y emisones contaminantes del (CDA Q), para lo cual se contó con una metodología que posee un enfoque cuantitativo, que incluyó estadísticas de datos para su posterior análisis, un tipo de investigación descriptivo que permitió delimitar los hechos que conforman el problema, el método de investigación que se utilizó fue un método estadístico que permitió la recolección, ordenamiento y análisis de los datos, le técnica de recolección de datos que se empleó, fue una técnica basada en la observación que permitió observar los acontecimientos que se presentaron en el procesos de diagnóstocp, para el tratamiento de los datos acumulados se utilizó un método estadístico descriptivo que permitió contemplar las características de los datos recolectados y para la obtención de los datos se empleó por conveniencia un tipo de muestreo no probabilisticos. Con la realización del presente trabao se pretende contribuir con el desarrollo organizacional del CDA Q., con una mejora al proceso de diagnóstico en las actividades realizadas en el área de recepción, que contribuyan a la disminución de tiempos, aumentos de capacidad del proceso, aumento de la productividad y mayor satisfación del cliente.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Impacto de factores aleatorios en la identificación de cuellos de botella en manufactura
    (Universidad del Valle, 2015) Castaño Ruiz, Cristhian Eduardo; Guzmán García, Marcela; Bravo Bastidas, Juan José
    Los pronósticos son esenciales en toda organización para la toma de decisiones debido a que influyen en el logro de los objetivos de diversas áreas como la producción, mercadeo, inventarios, compras, entre otros. Por lo tanto, este trabajo estudia la aplicabilidad de las redes neuronales artificiales como método para la estimación del pronóstico de la demanda, como una alternativa que ha demostrado en diferentes investigaciones tener mejor desempeño que los métodos tradicionales de series de tiempo. La investigación se desarrolla en una empresa catalogada como pequeña, que se dedica a la fabricación de acumuladores de plomo o baterías que actualmente no tiene un sistema de pronósticos establecido, seleccionando tres referencias comercializadas por la empresa. Se propone una metodología de perceptrón multicapa entrenado mediante el algoritmo de backpropagation y simulado en el software MATLAB R2014a utilizando como variable de estudio la demanda de cinco años. Los métodos de promedio móvil, suavización exponencial simple y suavización exponencial doble son evaluados seleccionando el de mejor desempeño según los indicadores de precisión para cada referencia. Las señales de rastreo de errores acumulados y suavizados son utilizadas para monitorear el desempeño de la metodología en redes neuronales y de las series de tiempo, obteniendo que los métodos tradicionales de series de tiempo aplicados en las tres referencias se encuentran fuera de control, indicando la presencia de errores no aleatorios asociados al método de pronóstico. Sin embargo, en la metodología de redes neuronales se obtiene que los pronósticos están bajo control demostrando la capacidad de obtener buenas predicciones en comparación a los otros métodos. Finalmente, se obtiene una notable reducción del error cuadrático medio de las redes neuronales en comparación a los métodos tradicionales de series de tiempo, concluyendo que las redes neuronales artificiales constituyen un buen método para la predicción de la demanda al ser capaz de adaptarse con precisión a los cambios de tendencia y la importancia de monitorear los métodos de pronostico a través del uso de señales de rastreo para mantener bajo control los parámetros que componen el sistema de pronóstico.