Resumen de Un Modelo digital para la identificación de restricciones en el proceso de ensamblaje de motocicletas

Jesús Jaraba Puerta, Jeniffer De Ávila Moore, Leidys Reino Negrete, Jason Salcedo Ramos, Alexander Troncoso Palacio

• español

  El sector de la industria automotriz, conformado por las actividades de ensamble de todo tipo de vehículos y, de producción de autopartes, cuanta con una gran variedad de empresas que aportan a la dinámica de la economía mundial, por lo tanto, en el presente proyecto se busca mediante simulación de eventos discretos crear un modelo digital donde se puedan identificar los fallos en el proceso de ensamblaje de motocicleta, de esta manera se logrará detectar toda inconformidad observada y así disminuir pertinentemente todas las fallas presentadas, teniendo en cuenta los factores exógenos que pueden aumentar los costos operacionales y dilatar el proceso de ensamblado,  en este caso se quiere implementar un modelo optimo al simular el proceso sin fallas en el ensamblaje en tiempos de pandemia , esto con el fin de analizar y proponer mejoras en el proceso cuyo objeto es afianzar la toma de decisiones  en pro de la satisfacción de los clientes . Al finalizar este estudio se encontró que los problemas de ensamblado estaban más relacionados con la reducción del personal por el aislamiento preventivo y las demoras en el proceso de preparación, debido a esto se recomendaron reducir los tiempos de preparación de 5 a 3.5 horas con el objeto de iniciar en menor     tiempo el ensamblado y disponer del stock de seguridad de forma inmediata en caso de presentarse daños en las autopartes.

• English

  The automotive industry sector, made up of the assembly activities of all types of vehicles and the production of auto parts, has a wide variety of companies that contribute to the dynamics of the world economy, therefore, in this  project It is sought by simulating discrete events to create a digital twin where faults in the motorcycle assembly process can be identified, in this way it will be possible to detect any observed nonconformity and thus reduce pertinently all the faults presented, taking into account the exogenous factors that can increase operational costs and delay the assembly process, on this case, we want to implement an optimal model by simulating the process without assembly failures in times of pandemic, this in order to analyze and propose improvements in the process whose objective is strengthen decision-making in favor of customer satisfaction. At the end of this study, it was found that the assembly problems were more related to the reduction of personnel due to preventive isolation and delays in the preparation process, due to this it was recommended to reduce preparation times from 5 to 3.5 hours in order to start the assembly in less time and have the safety stock immediately in case of damage to the auto parts.