Análisis de los sub-tiempos de ciclo técnico para la mejora del rendimiento de las líneas de fabricación / tesis doctoral presentada por Eduardo García Magraner ; dirigida por Nicolás Montés Sánchez.
- Autores: Eduardo García Magraner
- Directores de la Tesis: Nicolas Montes Sanchez (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad CEU - Cardenal Herrera ( España ) en 2016
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Ignacio Gracia Calandin (presid.), Nuria Rosillo Guerrero (secret.), Ubaldo Augusto Pineda Castillo (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Repositorio Institucional CEU
- Resumen
RESUMEN DE LOS ANÁLISIS DE LOS SUB-TIEMPOS TÉCNICOS PARA LA MEJORA DEL RENDIMIENTO DE LAS LÍNEAS DE FABRICACIÓN.
La presente tesis trata de acercar el mundo académico y universitario a los procesos de producción real y actual en el sector del automóvil mediante el uso exclusivo de líneas de producción y modelos reales de la planta de carrocerías de Ford Almussafes (Valencia). Se propone una mejora del modelo matemático de las líneas de producción existente en la actualidad. El modelo matemático propuesto en esta tesis profundiza y redefine los términos corto plazo a través de los mini-términos y el micro-término. Por lo tanto, el tiempo de ciclo probabilístico de cada máquina es una concatenación de los tiempos de ciclo probabilísticos de los mini-términos y micro-términos donde cada uno podría tener un modelo de distribución probabilística diferente.
Con el fin de validar el modelo, se aisló una unidad de soldadura para poder medir los tiempos de sub-ciclo, mini-términos, obteniendo la distribución probabilística del tiempo de cada tarea. Los resultados de la simulación nos demuestran el por qué no es posible alcanzar el ERC (Engineering Running Capacity), el ideal definido en el momento de la instalación de la línea. En la Tesis se analiza cómo afecta el deterioro de los componentes de las máquinas a la tasa de producción. Los resultados muestran cómo afecta cada una de las patologías en la producción. En nuestro modelo también nos permite realizar el análisis particularizado mostrando un desbalanceo entre las estaciones y modelos e indicando posibles acciones de mejora. Se sientan las bases para el desarrollo de un sistema inteligente de mejora continua que nos permita, por un lado monitorizar y controlar la línea de producción y por otro proponer mejoras en su rendimiento de la línea. El sistema actual es capaz de detectar el cuello de botella en dinámico y si el tiempo de ciclo de cada estación está siendo afectado por el deterioro de algún mini-término.
