MODELO MATEMÁTICO PARA MINIMIZAR LOS COSTOS DE PRODUCCIÓN EN UNA ENSAMBLADORA DE VEHÍCULOS – ÁREA DE ENSAMBLAJE.
DOI:
https://doi.org/10.47187/perf.v1i26.140Palabras clave:
Capacidad, Ensamble, Modelo, Planeación, Producción, DesempaqueResumen
El trabajo de investigación tiene como objetivo diseñar un modelo matemático para minimizar los costos de producción, mediante la aplicación del software Lingo 19 en el ensamble del vehículo Modelo HAVAL M4 AC 1.5 5P 4X2 producido por la empresa Ciauto Cía. Ltda. Se diseñó un instrumento (Check List) para el levantamiento de la información. En el análisis de la Capacidad Instalada (CI) se obtuvo un valor de doce (12) vehículos/diarios, donde el 50 % se ensambla el modelo más vendido por la empresa, es decir, seis (6) vehículos Modelos M4 por día, con un costo de producción total al año de USD 198.052,50. En base a los datos del trabajo de investigación se concluye, dotar de una herramienta matemática que minimice los costos de producción en el área de ensamble de la empresa Ciato Cía. Ltda de forma eficiente y sostenible a corto, mediano y largo plazo, con el fin de generar una gestión eficiente de los recursos. Se recomienda aplicar el Modelo Matemático de Programación Lineal para minimizar los costos de producción para cualquier área de en una ensambladora de vehículos, como suelda, pintura o desempaque.
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Citas
Aguado, M. Modelo de mejora eficiente y sostenible en un sistema de producción ajustado través de procesos de innovación ambiental. vol 2. 33era ed. Madrid: UNED; 2015
Benavides-Pazmiño M. Aplicación del modelo econométrico de SOLOW para el diagnóstico de la productividad por el uso de la tecnología en las PYMES del sector textil del Ecuador [tesis]. Quito: EPN; 2016. Disponible en: http://bibdigital.epn.edu.ec/bitstream/15000/16578/1/CD-7235.pdf
Álvarez R. Metodología de la investigación: Operacionalización de Variables. Vol 2. 2da. ed. Medellín: McGraw-Hill;2012.
Camino M, Estimación de una función de producción y análisis de la productividad: el sector de innovación global en mercados locales. Estudios Gerenciales [Internet]. 2017 [citado 10 febrero 2021]; 33 (145). 400-411. Disponible en: doi:https://doi.org/10.1016/j.estger.2017.10.004
Ortiz-Zurita J. Modelo matemático para la planificación de la producción del sector Cuero en la parroquia de Quisapincha [tesis]. Ambato: UTA; 2017.
Huang, Z., Kim, J., Sadri, A., Dowey, S., Dargusch, M. Industry 4.0: Development of a multi-agent system for dynamic value stream mapping in SMEs. Journal of Manufacturing Systems [Internet]. 2019 [citado 03 marzo 2021]; 52: 1-12. Disponible en: doi:https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2019.05.001
Escobar S. Modelo de estimación estadística «Programa Inclusión Productiva» MIPRO-Ecuador. Retos. Revista de Ciencias de la Administración y Economía [Internet]. 2019 [citado 10 marzo 2021]; 9: 303-325. Disponible en: doi:https://doi.org/ 10.17163/ret.n18.2019.08
Garcia, E. Herramientas de la planificación de la producción empresarial. Vol 2. 2da ed. Lima: Gestiopolis; 2011.
Espinosa C, Muyulema J, Sánchez R, Usca R. Los retos sostenibilistas de las Pymes textileras de la provincia de Tungurahua – Ecuador. Revista Internacional de Investigación e Innovación Tecnológica – RIIIT. 2019; 1: 1-19.
González R, Moreno M. Procedimiento para implementación de un sistema de gestión de costos de calidad. Ciencias Holguín. 2015; 4: 1-17.
Zotelo R, Mula J, Díaz M, González G. Plan maestro de producción basado en programación lineal entera para una empresa de productos químicos. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa[Internet]. 2017 [citado 12 marzo 2021]; 24: 147-168. Disponible en: doi:http://hdl.handle.net/10419/195385
Jaegler Y, Burlat P, Lamouri S, Trentesaux D. The ConWip production control system: a systematic review and classification. Revista Internacional de Investigación de Producción. [Internet]. 2018 [citado 04 marzo 2021]; 17: 5736-5757. Disponible en: doi:https://doi.org/10.1080/00207543.2017.1380325
Rodríguez L, Loyo J, López M, González J. Simulación dinámica de un sistema de producción retroalimentado Ingeniería Industrial. Ingeniería Industrial. 2019; 2: 171-182.
Vargas J, Muratalla G, Jiménez M. Sistemas de producción competitivos mediante la implementación dela herramienta lean manufacturing. Ciencias Administrativas. 2018 1: 1-21.
Sablón N, Orozco E, Lomas C, Montero Y. Plan maestro de producción de una empresa textil. Caso de estudio de Imbabura, Ecuador. EPISTEME. Revista digital de Ciencia, Tecnología e Innovación. 2018; 4: 448-462.
Zamora J, Eguía A. Modelo de Gestión Empresarial Balanced Scorecard. TECTZAPIC. Revista de divulgación científica y tecnológica. 2015; 1; 94-98.
Gunaki T, Siddiqui F. A Review Paper on Productivity Improvement by Value Stream Mapping. Journal of Emerging Technologies and Innovative. Research. JETIR. 2015; 2: 1119-1124.
Gutiérrez H. Control Estadístico de Calidad y Seis Sigma. Vol 1. 3era. ed. México D. F: McGraw-Hill; 2013
Karam A, Liviu M, Veres C, Radu H. The contribution of lean manufacturing tools to changeover time decrease in the pharmaceutical industry. A SMED projec. Procedia Manufacturing. [Internet]. 2018 [citado 09 marzo 2021]; 22: 886-892. Disponible en: doi:https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.03.125
Boiteux O, Forradella R, Palma R, Guiñazu H. Modelo Matemático Para la Planificación Agregada de la producción de Impsa. IJIE [Internet]. 2010 [citado 04 febrero 2021]; 2: 90-112. Disponible en: http://incubadora.periodicos.ufsc.br/index.php/IJIE/article/viewFile/622/pdf_93
Montgomery. Diseño y analisis de experimentos. Vol 2. 2da. ed. Arizona: Limusa Wiley; 2004
Bautista J, Batet L, Mateo M. Minimización del coste de almacenaje de combustible nuclear gastado en cápsulas MPC-32 con programación lineal entera mixta: Caso de carga en una etapa.[tesis doctoral]. México: UPC; 2020.
Campoverde A, Romero A, Naula B, Loyola M, Coronel T. (2019). Aplicación de un modelo matemático para el diseño de la cadena de suministro en el sector de neumáticos en Ecuador. Espacios [Internet]. 2019 [citado 13 marzo 2021]; 13: 10-21.
Hernández R, Fernández C, Baptista M. Metodología de la Investigación. Vol 2. 6ta ed. México D.F. : McGraw-Hill; 2014
Castillo B, Aguirre Z. Modelación del raleo mediante el uso de la programación lineal en plantaciones de Pinus caribaea Morelet de la Empresa Agroforestal Pinar del Río, Cuba. Arnaldoa [Internet]. 2018 [citado 16 febrero 2021]; 2: 597-614. Disponible en: doi:http://doi.org/10.22497/arnaldoa.252.25215
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