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Análisis de Restricciones a través del Software Arena. Caso Empresa de Fabricación de Calzado

    1. [1] Universidad de la Costa

      Universidad de la Costa

      Colombia

  • Localización: Boletín en Innovación, Logística y Operaciones (BILO), ISSN-e 2711-3280, Vol. 4, Nº. 1, 2022 (Ejemplar dedicado a: (Enero - Junio)), págs. 8-15
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Restrictions Analysis using Software Arena. Case Shoe Manufacturing Company
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En todo proceso productivo es necesario conocer las restricciones que impiden un normal desempeño de los mismos. Por lo cual surge la pregunta. ¿Cómo identificar las restricciones presentes en un proceso de ensamblaje de calzado? Por tal motivo, en este trabajo se construirá y analizará un modelo digital del proceso de ensamble de calzado utilizando la herramienta de software Arena®, en una empresa de la ciudad de Barranquilla. Se realizarán 10 réplicas de la simulación del proceso durante 30 días, teniendo en cuenta que solo se trabajan 8 horas durante 6 días cada semana. Los resultados obtenidos muestran que los operarios permanecen ocupados más del 90% del tiempo, por lo que se presentaron ciertas recomendaciones para mejorar los procesos. Una de ellas fue agregar un nuevo operador en esa sección. Con lo cual, se reducirán los tiempos promedio de espera en el proceso. Se concluyó que, a través de la simulación de procesos, se pueden identificar los momentos en los que se presentan las restricciones, lo que permitirá ofrecer alternativas de mejora continua y mayor productividad en cualquier empresa.

    • English

      In all production process, it is necessary to know the restrictions that prevent a normal performance of them. Due which the question arises. How to identify the restrictions present in a shoe assembly process.? For this reason, in this paper, a digital model of the shoe assembly process will be built and analyzed using the Arena® software tool, in a company at Barranquilla city. 10 replications of the simulation of the process will be carried out during 30 days, taking into account that only 8 hours are worked during 6 days each week. The results obtained show that the operators remain occupied for more than 90% of the time, therefore, certain recommendations were presented to improve the processes. One of them was to add a new operator in that section. With which, the average waiting times in the process will be reduced. It was concluded that, through the simulation of processes, the moments in which restrictions occur can be identified, which will allow offering alternatives for continuous improvement and greater productivity in any company.


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