El éxito del mantenimiento productivo total y su relación con los factores administrativos

• Autores: Jorge Luis García Alcaraz, Jaime Romero González, Salvador A Noriega Morales
• Localización: Contaduría y administración, ISSN 0186-1042, ISSN-e 2448-8410, Vol. 57, Nº. 4, 2012, págs. 173-196
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Administrative factors related to the success of total productive maintenance
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• Resumen
  • español

    El mantenimiento productivo total es una herramienta ampliamente usada en las áreas productivas, la cual está encaminada a incrementar la disponibilidad de la maquinaria y equipo de producción, así como los beneficios económicos de las empresas. Sin embargo, no se conocen los factores administrativos que aseguren su éxito de implantación. En este artículo se presentan los resultados de una encuesta -que fue aplicada a 203 gerentes y supervisores de mantenimiento de empresas localizadas en Ciudad Juárez- que constó de veinte actividades y tres beneficios, y que debía ser respondida en una escala Likert. El cuestionario se validó mediante el índice alfa de Cronbach y se aplicó un análisis factorial exploratorio mediante el método de componentes principales y se determinó que solamente tres factores podían explicar el 66.06% de la varianza total, mientras que la relación entre los factores, las actividades y beneficios se obtuvieron mediante modelos de ecuaciones estructurales.

  • English

    Total Productive Maintenance is a tool widely used in the production areas. It is aimed at increasing the availability of machinery and production equipment, as well as businesses economic benefits. However, the administrative factors that ensure its successful implementation are not known. This article presents the results of a survey with twenty activities and three benefits. This survey was applied to 203 managers and maintenance supervisors from companies located in Ciudad Juarez, and was to be answered on a Likert scale. The survey was validated by the use of Cronbach's alpha index and an exploratory principal components method factorial analysis was applied. We found that only 3 factors can explain 66.06% of the total variance, while the relationship between the factors, activities and benefits was obtained with the use of structural equation models.