Implementación de lean manufacturing para mejorar la productividad en el área de laminado de la Empresa Mubaplast

• Autores: Cárdenas Amaro, Styven Fidel, Pezo Rojas, Garry Jesús
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/4923
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/4923
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: PHVA; Poka Yoke; SMED; productividad; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

La tesis de investigación se desarrolló con el objetivo de incrementar la productividad en el área de laminado, la cual es una de las cinco áreas con las que cuenta la organización, se aplicó la metodología Lean Manufacturing con el fin de reducir el desperdicio o merma, disminuir los errores de fabricación y reducir los tiempos de set-up o regulación y preparación de máquina. El enfoque de la investigación es cuantitativo de tipo aplicada, perteneciendo al método explicativo y el diseño es cuasiexperimental ya que se recolectaron datos para analizarlos en base a las hipótesis planteadas. La muestra antes (pre test) estuvo conformada por la data de la empresa, en el periodo de junio y julio del 2021, y la muestras después (post test) correspondieron al periodo de agosto y setiembre del 2021; las cuales se dividieron en 8 semanas para efecto de la presentación de datos. La información perteneciente al área de laminado reportó los valores de merma del área, los errores reportados, y los tiempos de set-up. Se aplicaron las herramientas del Lean Manufacturing de PHVA para analizar la merma generada en el área, el Poka Yoke para mitigar los errores de fabricación y el SMED para reducir los tiempos de preparación de máquina y cambios de bobina (SET-UP). El uso de las herramientas para aumentar la productividad del área de laminado aportó resultados favorables, consiguiendo que la productividad aumentara mediante la reducción de la merma, la mitigación de errores en la fabricación de los productos y la reducción de los tiempos de set-up de la máquina. Los resultados se contrastaron mediante las hipótesis planteadas utilizando el software IBM SPSS Statistics versión 25.