PROPUESTA PARA MEJORAR LA PRODUCTIVIDAD EN EL PROCESO DE
INYECCIÓN PLÁSTICA EN LA EMPRESA NAVCAR S.A.S
Autores Daniela Cucaita Hernández Yesica Dayana Fuentes Diaz Fayber Leonardo Vásquez Garzón
Universidad el Bosque Facultad de Ingeniería Especialización en Gerencia de Producción y Productividad Bogotá, Colombia Mayo de 2025
PROPUESTA PARA MEJORAR LA PRODUCTIVIDAD EN EL PROCESO DE
INYECCIÓN PLÁSTOCA EN LA EMPRESA NAVCAR S.A.S
Autores Daniela Cucaita Hernández Yesica Dayana Fuentes Diaz Fayber Leonardo Vásquez Garzón
Tutor Emilsy Medina
Universidad el Bosque Facultad de Ingeniería Especialización en Gerencia de Producción y Productividad Bogotá, Colombia Mayo de 2025
Resumen
Propuesta para mejorar la productividad en el proceso de inyección plástica en la empresa NAVCAR S.A.S.
El área de inyección plástica de la empresa NAVCAR S.A.S. es responsable de la fabricación de componentes plásticos utilizados en sistemas de suspensión y mecanismos de dirección, contribuyendo a la estabilidad y rendimiento de los vehículos. Actualmente, la producción alcanza hasta 500.000 unidades mensuales.
Desde el punto de vista operativo, el área cuenta con cuatro máquinas inyectoras que generan distintos diseños de componentes en función de la planificación del proceso, el cual se basa en la demanda del mercado. Sin embargo, el proceso involucra actividades manuales críticas, especialmente en lo que respecta a controles de calidad, conteo de piezas y aspectos de ergonomía para los operarios.
Adicionalmente, la gestión de la información generada en producción se realiza de manera manual, con registros físicos que son completados en cada turno y posteriormente transcritos a un archivo de Excel para su uso por parte del planificador. Este método retrasa la disponibilidad de datos en tiempo real, afectando la agilidad en la toma de decisiones y la optimización de recursos.
Ante las dificultades identificadas en el área, el presente trabajo tiene como objetivo desarrollar estrategias de automatización y optimización del flujo de trabajo, con el propósito de mejorar la productividad y eficiencia operativa. Para ello, se realizarán análisis detallados de los recursos y la infraestructura necesaria para la implementación de dichas mejoras.
Palabras clave: Autopartes, inyección plástica, productividad, automatización, toma de decisiones.
Abstract
Proposal to improve productivity in the Plastic Injection Process at NAVCAR S.A.S.
The plastic injection department at NAVCAR S.A.S. is responsible for the manufacture of plastic components used in suspension systems and steering mechanisms, contributing to vehicle stability and performance. Currently, production reaches up to 500,000 units per month.
From an operational perspective, the department has four injection molding machines that generate different component designs based on process planning, which is driven by market demand. However, the process involves critical manual activities, especially regarding quality control, piece counting, and ergonomics for operators.
Additionally, the management of the information generated in production is done manually, with physical records completed each shift and subsequently transcribed into an Excel file for use by the planner. This method delays the availability of real-time data, affecting agility in decision-making and resource optimization.
Given the challenges identified in this area, this project aims to develop workflow automation and optimization strategies to improve productivity and operational efficiency. To that, detailed analyses of the resources and infrastructure necessary for implementing these improvements will be conducted.
Keywords: Auto parts, plastic injection, productivity, automation, decision-making.
Contenido
Lista de figuras ................................................................................................................ 5 Lista de tablas ................................................................................................................. 6 Introducción ..................................................................................................................... 7
1. Planteamiento del problema ........................................................................................ 8
1.1 Identificación .......................................................................................................... 8 1.2 Descripción ............................................................................................................ 8 1.3 Pregunta de investigación .................................................................................... 10
2. Justificación ............................................................................................................... 11
3. Objetivos.................................................................................................................... 14
Objetivo general ......................................................................................................... 14 Objetivos específicos ................................................................................................. 14
4. Marco de referencia .................................................................................................. 15
4.1 Marco conceptual ................................................................................................. 23 4.2 Estado del arte ..................................................................................................... 26
5. Metodología ............................................................................................................... 32
5.1 Metodología objetivo 1 ......................................................................................... 32 5.2 Metodología objetivo 2 ......................................................................................... 33 5.3 Metodología objetivo 3 ......................................................................................... 34
6. Alcances y resultados ................................................................................................ 35
7. Resultados y discusión de resultados ........................................................................ 36
7.1 Desarrollo objetivo específico 1 ............................................................................ 37 7.2 Desarrollo objetivo específico 2 ............................................................................ 59 7.3 Desarrollo objetivo específico 3 ............................................................................ 73
8. Conclusiones ............................................................................................................. 83
9. Recomendaciones .................................................................................................... 84
Referencias ................................................................................................................... 85
Lista de figuras
Figura 1 Formato registro de eficiencia…………………………………………………… .9 Figura 2 Diagrama de flujo proceso actual inyección plástica…………………………... 36 Figura 3 Cadena de valor……………………………………………………………………. 38 Figura 4 Simbología Value Stream Mapping……………………………………………… 40 Figura 5 Gráfico mapa de valor estado actual…………………………………………….. 45 Figura 6 Gráfico de tiempos de proceso…………………………………………………… 46 Figura 7 Gráfico mapa de valor estado futuro…………………………………………….. 50 Figura 8 Causas de tiempos no productivos 2022-2024………………………………… 52 Figura 9 Oportunidades de mejora en producción……………………………………….. 53 Figura 10 Diagrama de Ishikawa: Montaje y desmontaje de molde……………………. 55 Figura 11 Diagrama de Ishikawa: Conteo de piezas por pesaje………………………... 56 Figura 12 Diagrama de Ishikawa: Corte manual de rebabas en las piezas…………… 57 Figura 13 Diagrama de Ishikawa: Control visual de calidad…………………………….. 58 Figura 14 Dashboard productivo formato Excel…………………………………………... 62 Figura 15 Dashboard productivo formato PowerBI……………………………………….. 63 Figura 16 Robot UR5e………………………………………………………………….,,,,,,,, 64 Figura 17 Sistema de corte Vectis Cobot Cutting Tool…………………………………... 65 Figura 18 Sistema de visión Keyence CV-X………………………………………………. 66 Figura 19 Sensor de conteo………………………………………………………………… 67 Figura 20 Diagrama de flujo del proceso automatizado…………………………………. 71 Figura 21 Diagrama técnico del proceso automatizado………………………………….. 71 Figura 22 Simulación proceso actual en Promodel………………………………………. 80 Figura 23 Simulación proceso mejorado en Promodel…………………………………... 81
Lista de tablas
Tabla 1 Análisis unidades planeadas vs producidas……………………………………... 10 Tabla 2 Estado del arte……………………………………………………………………… 28 Tabla 3 Hoja de datos de proceso………………………………………………………….. 39 Tabla 4 Hoja de datos procesos identificados…………………………………………….. 42 Tabla 5 Tabla análisis histórico de improductivos y fabricación………………………… 42 Tabla 6 Resumen de porcentajes de improductividad por año…………………………. 43 Tabla 7 Tablas métricas de proceso……………………………………………………….. 43 Tabla 8 Tabla métrica cálculo de la demanda…………………………………………….. 44 Tabla 9 Tabla métrica calculo Lead Time…………………………………………………… 44 Tabla 10 Tabla métrica cálculo del valor agregado………………………………………. 44 Tabla 11 Tabla métrica valor Takt time……………………………………………………. 44 Tabla 12 Tabla plan de acción……………………………………………………………… 45 Tabla 13 Tabla resumen de tiempos……………………………………………………….. 46 Tabla 14 Tabla comparativo tiempos VSM………………………………………………... 48 Tabla 15 Tabla indicadores VSM estado futuro…………………………………………... 49 Tabla 16 Tiempos perdidos en horas………………………………………………………. 51 Tabla 17 Oportunidades de mejora en producción……………………………………….. 53 Tabla 18 Tiempos de producción…………………………………………………………… 54 Tabla 19 Oportunidades de mejora en la productividad…………………………………. 59 Tabla 20 Análisis de viabilidad……………………………………………………………… 60 Tabla 21 Registro de eficiencia automatizado…………………………………………….. 61 Tabla 22 Matriz de seguimiento…………………………………………………………….. 62 Tabla 23 Tipos de datos que se mueven en el proceso…………………………………. 69 Tabla 24 Tecnologías de Comunicación para mover información en el proceso……….. 70 Tabla 25 Plan de formación …………………………………………………………………………. 72 Tabla 26 Costo de digitalización de la información………………………………………. 74 Tabla 27 Costo de la propuesta de automatización……………………………………… 75 Tabla 28 Costo adicionales de las mejoras propuestas…………………………………. 75 Tabla 29 Costo total de los defectos generados en el proceso…………………………. 76 Tabla 30 Costo estimado de la reducción de defectos…………………………………... 76 Tabla 31 Cálculo del ROI para varios periodos…………………………………………… 77 Tabla 32 Registros proceso de inyección plástica………………………………………... 78 Tabla 33 Resultados proceso actual……………………………………………………….. 81 Tabla 34 Resultados proceso mejorado…………………………………………………… 82
Introducción
El área de inyección plástica es responsable de la producción de componentes plásticos, abarcando desde el montaje del molde hasta el empaquetado para su almacenamiento, siendo esta la limitación locativa para el alcance del presente proyecto.
El proceso de producción involucra diversas actividades manuales cuya criticidad impacta directamente en la eficiencia y calidad del producto final. Este aspecto evidencia una oportunidad de mejora mediante estrategias de automatización, orientadas a incrementar la productividad y reducir la variabilidad operativa.
A partir de los conocimientos adquiridos en la academia se realiza un estudio de la literatura enfocado en metodologías de medición y herramientas que contribuyan a la mejora de la productividad. Asimismo, se revisan estudios previos relacionados con la temática para justificar la importancia de la investigación y evaluar posibles aplicaciones en el proceso de producción.
Como primer paso, se lleva a cabo un diagnóstico detallado del área con el objetivo de comprender el flujo actual del proceso. Este análisis permite identificar restricciones y definir las limitaciones de las propuestas de mejora, destacando los cuellos de botella y evaluando factores que pueden afectar el desempeño óptimo del sistema.
Con la información recopilada, se diseñan herramientas que posibilitan la simulación de las propuestas planteadas, permitiendo una evaluación comparativa sobre su viabilidad económica y estructural. Este enfoque facilita la toma de decisiones fundamentadas y orientadas a la mejora del proceso.
Finalmente, se presentan las conclusiones y recomendaciones, resaltando la relevancia de los hallazgos obtenidos y proponiendo estrategias de mejora alineadas con los objetivos del estudio. Estas acciones buscan potenciar la eficiencia operativa, garantizar la sostenibilidad de las mejoras implementadas y establecer una base para futuras investigaciones en el área de automatización industrial.
1. Planteamiento del problema
1.1 Identificación
El sector de las autopartes en Colombia enfrenta varios desafíos en la actualidad presentando para el primer bimestre del 2024 una baja en ventas del 11,69% y una reducción del mercado en el 2023 frente al 2022 del 3,3%, de acuerdo con el boletín del mercado de autopartes emitido en mayo 2024 por la asociación Asopartes. Uno de los eventos más significativos ha sido el cierre de la planta de GM Colmotores, lo que ha generado un debate sobre la viabilidad de las ensambladoras en el país. Este cierre se debe en parte al bajo nivel de compra de vehículos por parte de los colombianos, lo que ha hecho inviable la operación de algunas plantas. (Reyes Bohórquez, 2024).
El presidente ejecutivo de Asopartes destacó que los productos de autopartes más vendidos en Colombia son aquellos que se desgastan con el uso regular de los vehículos y necesitan ser reemplazados periódicamente. El directivo subrayó que estos productos incluyen lubricantes, filtros de aceite, aire y combustible; pastillas y discos de frenos; baterías y bujías; amortiguadores, partes de suspensión y llantas. (La República / Colombia, 2024).
Pineda afirmó que “Cuando hay una disminución en la venta de vehículos nuevos, es probable que temporalmente aumente la demanda de autopartes ya que habrá mayor necesidad de reparar y mantener los vehículos existentes”. (La República / Colombia, 2024) las empresas deben estar preparadas para saber cuál es la demanda que deben cumplir según su capacidad y el comportamiento del mercado, se deben implementar estrategias innovadoras para ser más competitivos.
1.2 Descripción
La empresa NAVCAR S.A.S. con más de 40 años en el mercado cuenta con una capacidad de fabricación anual de dos millones de cables automotrices, un millón de bujes de poliuretano y transformación de cien toneladas en materias primas reciclables. Su actual posicionamiento en el mercado automotriz y presencia en más de quince países entre ellos Estados Unidos, México, Venezuela, ofrece la fabricación industrial de componentes en su proceso de inyección plástica con una amplia gama de productos para diferentes aplicaciones en otros sectores como la construcción, minería, arquitectura y ferretero.
Actualmente, en la empresa el indicador de productividad se calcula basándose en
los registros de las unidades fabricadas vs las unidades programadas por el área de planeación. La información de las cantidades y novedades presentadas en los procesos en cada una de las máquinas son diligenciados manualmente por los operarios en el formato de eficiencia (Figura 1), en el cual se registra datos como la fecha, operario, componente fabricado, cantidad requerida y producida, tiempos de producción y no productivos.
Figura 1 Formato registro de eficiencia.
Fuente: NAVCAR S.A.S.
Este formato aporta la información trascurrida en el proceso desde el inicio de la orden hasta el fin de la fabricación del producto, capturando así los datos que se derivan en promedio mensual para el primer semestre del 2024 en 484.652 unidades fabricadas, no conformes (scrap) del 3,4%, 120 tipos de referencias a fabricar, tiempos productivos del 75% (aproximadamente 954 horas mensuales productivas) e improductivos del 25% (aproximadamente 318 horas mensuales improductivas).
Pese a que los datos son diligenciados manualmente y luego son ingresados en un Excel, al no ser datos alimentados en línea no se están teniendo en cuenta para realizar el cálculo de la productividad real, dejando de lado datos como la asistencia, generación de pérdidas de material físico, registro de tiempos, entre otros datos que dificultan la toma de decisiones y complican el desarrollo de planes para la mejora continua.
Para llevar a cabo el proceso de inyección plástica se planea la programación de producción teniendo en cuenta los requerimientos del área comercial quienes establecen los productos y unidades a fabricar, el proceso inicia con la formalización de la planificación para cada uno de los equipos teniendo en cuenta variables como: tipo de material, capacidad de equipo, tiempo de ocupación (disponibilidad) y mano de obra. Sin embargo, el no realizar una correcta planeación de la producción con información necesaria, incide en el dato de producción que se está calculando, se puede tener sesgos sobre los indicadores haciendo menos eficiente los procesos.
En la tabla 1 Análisis unidades planeadas vs producidas se representa el comparativo mes a mes y tendencia de los datos de productividad calculados en lo corrido del año 2024, este indicador es calculado teniendo en cuenta únicamente la cantidad de unidades elaboradas al mes y la proyección de la demanda para ese periodo, dejando de lado los detalles específicos del proceso de producción.
Tabla 1. Análisis unidades planeadas vs producidas.
Fuente: NAVCAR S.A.S.
De acuerdo a los resultados para el primer semestre del año 2024, según el indicador de productividad calculado para el área de inyección, en promedio el cumplimiento para la fabricación mensual es equivalente a lo planeado por 484.652 vs 514.454 unidades elaboradas que corresponde al 105%, lo que indica que desde el área de planeación se está calculando un pronóstico mensual mucho menor a la capacidad real del área de inyección de 1.352.631 unidades, lo cual corresponde a un uso del 38% de la capacidad instalada.
1.3 Pregunta de investigación
¿Qué propuesta se puede plantear para mejorar la productividad en el proceso de inyección plástica de la empresa NAVCAR S.A.S.?
2. Justificación
La industria de fabricación de autopartes mediante procesos de inyección plástica enfrenta desafíos crecientes en términos de eficiencia, competitividad y calidad. En un entorno altamente competitivo, la capacidad de mantener y mejorar los niveles de productividad es crucial para garantizar la sostenibilidad y el crecimiento de una planta de producción. Una de las principales limitaciones es la falta de indicadores de productividad bien definidos y estructurados, que permitan evaluar de manera objetiva el desempeño de los procesos productivos y tomar decisiones informadas para optimizar recursos, reducir tiempos de producción y mejorar la calidad del producto final.
En este contexto, la propuesta de implementación de indicadores de productividad en la planta de inyección plástica NAVCAR S.A.S para la fabricación de autopartes es una necesidad crítica. Contar con indicadores precisos no solo permitirá medir el rendimiento de la operación de producción, sino también proporcionará una base sólida para la mejora continua, identificando factores críticos que requieren atención, tales como la eficiencia en el uso de materiales, el mantenimiento de equipos, los tiempos de ciclo y la gestión de desperdicios. Además, esta propuesta contribuirá al cumplimiento de estándares de calidad y normativas que son fundamentales para el sector autopartes, asegurando que los productos fabricados cumplan con los requisitos técnicos y de seguridad exigidos. La justificación de este trabajo radica en la importancia de dotar a la planta de herramientas de medición adecuadas que, alineadas con las mejores prácticas de gestión industrial, impulsen la competitividad y sostenibilidad de la empresa en el mercado global.
Se puede evidenciar como otras industrias o empresas apoyadas con la academia han realizado este tipo de estudios para la mejora de sus procesos con el fin de elevar sus estándares productivos logrando así, por medio de metodologías y buenas prácticas de manufactura reencaminar sus objetivos hacia la maximización de la productividad.
La evaluación de la productividad mediante indicadores en el proceso de inyección plástica en la empresa NAVCAR S.A.S. tiene un valor estratégico fundamental para mejorar la eficiencia operativa, reducir costos y optimizar la calidad de los productos finales. La industria del plástico se caracteriza por procesos altamente dependientes de la precisión, la velocidad de producción y la reducción de desperdicios, lo que hace crucial implementar una medición objetiva de su desempeño para:
• Mejorar la eficiencia operativa: Los procesos de inyección plástica son
técnicamente complejos y requieren monitoreo continuo para maximizar el uso de recursos (materiales, energía y tiempo). Según estudios de la industria, una correcta implementación de indicadores de productividad puede mejorar la eficiencia operativa en hasta un 15% al identificar áreas de bajo rendimiento y optimizar tiempos de ciclo. En NAVCAR S.A.S., donde la competitividad es clave para mantenerse en el mercado, la implementación de estos indicadores podría reducir los tiempos de inactividad de las máquinas y mejorar la producción diaria, lo que resultaría en un aumento significativo en la capacidad productiva. (BusinessPlan Templates, 2024)
• Reducción de costos: La falta de una evaluación precisa de la productividad
puede generar sobrecostos asociados a fallas en el proceso, desperdicio de material y uso ineficiente de la maquinaria. Un estudio realizado en empresas del sector plástico indica que el uso de indicadores de productividad puede reducir los costos de producción en un rango del 5% al 12%, dependiendo de la naturaleza de las ineficiencias detectadas. (Alata, 2021)
• Mejoramiento de la calidad del producto final: Los indicadores de productividad
también sirven para monitorear la calidad del proceso, identificando patrones de defectos o inconsistencias en la producción. La mejora de la calidad a través de un monitoreo más preciso puede reducir la tasa de productos defectuosos, lo cual impacta directamente en los costos de retrabajo y en la satisfacción del cliente. Según datos del sector, las empresas que implementan mediciones continuas de productividad logran una reducción de hasta un 20% en la tasa de productos defectuosos. Para NAVCAR S.A.S., esta mejora podría resultar en una reducción de pérdidas por productos no conformes y una mejora en la satisfacción y lealtad de los clientes. (García, 2021).
• Competitividad en el mercado: El análisis de la productividad mediante
indicadores permite a las empresas identificar tendencias de mejora o estancamiento en su proceso de fabricación. Dado que el mercado de la inyección plástica es altamente competitivo, mejorar la productividad no solo significa una optimización interna, sino también una ventaja en costos y tiempos de entrega. Una mejora en la productividad podría permitir a NAVCAR S.A.S. ofrecer productos a un costo más competitivo o reducir tiempos de entrega, posicionándose como un líder en el sector.
La evaluación de la productividad mediante indicadores en el proceso de inyección plástica es esencial para mejorar la competitividad de NAVCAR S.A.S., optimizar recursos y maximizar la rentabilidad de la empresa. Esta investigación busca aportar a la toma de decisiones estratégicas basadas en datos cuantitativos, generando valor tanto para la empresa como para sus clientes y partes interesadas.
3. Objetivos
Objetivo general
Plantear una propuesta para mejorar la productividad en el proceso de inyección plástica de la empresa NAVCAR S.A.S., mediante la evaluación de tecnologías avanzadas y la adopción de buenas prácticas de gestión, fundamentadas en un análisis integral para la automatización.
Objetivos específicos
1. Diagnosticar el proceso de inyección plástica en la empresa NAVCAR S.A.S.
para identificar áreas de oportunidad que faciliten el análisis y mejora de la medición actual de la productividad.
2. Estructurar estrategias fundamentadas en la automatización de procesos para
mejorar las causas que afectan la productividad el proceso de inyección plástica en la empresa NAVCAR S.A.S.
3. Evaluar el impacto económico y estructural de la propuesta con el fin de
garantizar su implementación y alineación dentro del proceso de inyección plástica en la empresa NAVCAR S.A.S.
4. Marco de referencia
4.1 Marco teórico
Productividad
La productividad es una medida de la eficiencia con la que se utilizan los recursos para producir bienes y servicios. Se puede definir cómo la relación entre la cantidad de productos obtenidos y la cantidad de insumos utilizados en el proceso de producción. Es un indicador clave del rendimiento económico y organizacional. (Fontalvo et al, 2019).
La productividad empresarial está influenciada por múltiples factores, tanto internos como externos. Los factores internos son aquellos que la empresa puede controlar, mientras que los externos son más difíciles de manejar. La capacidad de un producto para satisfacer las necesidades de los consumidores y adaptarse a los sistemas de producción es crucial para su productividad. El diseño y la calidad del producto determinan su valor en el mercado y, por ende, los resultados finales del proceso productivo. El diseño eficiente de productos busca satisfacer la demanda y optimizar la distribución de sus componentes.
La infraestructura y los equipos de producción también juegan un papel importante en la productividad. El mantenimiento adecuado de la maquinaria y la gestión de los cuellos de botella son esenciales para aumentar la capacidad productiva. La producción y el mantenimiento son funciones operativas clave para alcanzar los objetivos empresariales. La tecnología es un factor determinante en la productividad, ya que permite la automatización de procesos y mejora la calidad de los productos. La tecnología no solo mejora la productividad, sino que también transforma las economías y las empresas. (Ramírez et al, 2022)
La selección adecuada de materiales y la gestión eficiente del inventario son cruciales para la productividad. La calidad de los materiales puede aumentar el valor del producto final, y una buena gestión del inventario puede evitar costos innecesarios. Las formas de trabajo y producción adoptadas por las organizaciones también afectan la productividad. La optimización del trabajo y la organización adecuada permiten una mayor eficiencia con menor esfuerzo y costo. La flexibilidad organizacional es esencial para adaptarse a los cambios del mercado y evitar la ineficiencia. Los cambios estructurales en la sociedad y la economía influyen en la productividad de las organizaciones y viceversa. La productividad no solo es un resultado, sino también una causa del desarrollo económico y social. El cambio estructural es necesario para el crecimiento económico y afecta la composición del producto, los patrones
comerciales, el avance tecnológico y la demanda del mercado. (Fontalvo et al, 2019)
La disponibilidad de recursos como mano de obra, energía y materias primas también afecta la productividad. La capacidad de un país para movilizar estos recursos determina las mejoras en la productividad de las empresas. La productividad es un concepto complejo y multifacético, influenciado por una variedad de factores. El recurso humano es fundamental para evaluar la productividad de una organización, ya que los empleados están involucrados en todas las etapas del proceso productivo. La participación de grupos de personas y la interacción constante entre ellas son esenciales para el desarrollo de cualquier actividad productiva.
Además, estos autores destacan que la influencia del recurso humano en la productividad es difícil de medir con precisión, y se necesitan técnicas especializadas para aproximarse a una caracterización adecuada de esta relación. Identifican que el recurso humano impacta la productividad organizacional de tres maneras: a nivel individual, en grupo y como organización, considerando factores psicológicos y psicosociales. (Ramírez et al, 2022)
El conocimiento y la experiencia de los trabajadores permiten a las organizaciones rediseñar sus procesos, ya que estos atributos les otorgan la capacidad de innovar y mejorar los métodos de trabajo. Por lo tanto, el conocimiento puede llevar a mejoras en la calidad y la productividad, en el servicio al cliente, en la cultura organizacional, y en los diseños científicos y técnicos, aunque estos aportes a menudo sean difíciles de percibir de manera inmediata.
Dentro del recurso humano, existen diversos factores que afectan su productividad, tales como la motivación, la satisfacción laboral, la participación, el aprendizaje, la formación, la toma de decisiones, el manejo de conflictos, la cultura organizacional y el sistema de recompensas. Estos elementos son cruciales para mantener y mejorar la eficiencia y efectividad de los empleados en sus roles dentro de la organización. (Fontalvo et al, 2019)
Desperdicio
El desperdicio en las industrias se refiere a cualquier recurso utilizado de manera ineficiente o innecesaria durante el proceso de producción. Este concepto es fundamental en metodologías como la manufactura esbelta (Lean Manufacturing), que busca minimizar el desperdicio para mejorar la eficiencia y la calidad. Es un problema significativo que afecta la eficiencia, los costos y la sostenibilidad. Sin embargo, mediante la implementación de estrategias adecuadas, es posible minimizar estos desperdicios y mejorar la productividad y competitividad de las empresas. Los
desperdicios causan significativas pérdidas económicas, prolongados ciclos de desarrollo y espera, y un uso ineficiente de los recursos, además de defectos en la calidad. Como resultado, esto lleva a la desmotivación del equipo de trabajo, la pérdida de clientes y, en última instancia, a una disminución del posicionamiento en el mercado. (Azumuta, 2024)
Existen 8 tipos de desperdicios, identificados en la metodología Lean Manufacturing, que son elementos clave que afectan la eficiencia y productividad en cualquier proceso industrial. Comprender y eliminar estos desperdicios es esencial para optimizar recursos, reducir costos y mejorar la calidad del producto final.
• Transporte: Cualquier movimiento innecesario de materia prima o productos
manufacturados representa un desperdicio y un costo irrecuperable que impacta directamente en los beneficios y el precio final del producto. Por ello, es esencial identificar los desplazamientos necesarios e imprescindibles. La proximidad de la materia prima o el producto al siguiente proceso es crucial para reducir los tiempos y costos de producción. Además, cada traslado implica un riesgo de daño, lo que incrementa el precio unitario y disminuye el beneficio. En consecuencia, se debe realizar un análisis exhaustivo de la circulación de insumos y productos manufacturados, y establecer áreas delimitadas lo más cercanas posible a cada proceso para optimizar el recorrido.
• Movimientos Innecesarios: Al igual que en el transporte, los movimientos
innecesarios de recursos ya sean humanos, materiales o de información, generan un sobrecoste de tiempo que impacta directamente en los beneficios. Estos movimientos no aportan valor agregado y ningún cliente estará dispuesto a pagar por ellos, por lo que deben ser eliminados. El orden y la limpieza (aplicando la metodología 5S) optimizarán los procesos.
• Reprocesos: La eficiencia en los procesos es crucial para el valor final del
producto, por lo que es necesario revisarlos continuamente para implementar mejoras. Repetir una tarea, realizarla en el momento incorrecto o dedicarle más tiempo del necesario afecta los beneficios y no agrega valor, excepto a nuestro ego (que generalmente es una mala inversión debido a su alto costo).
• Sobreproducción: Como se ha mencionado anteriormente, producir más de lo
que se puede vender nos convierte en gestores ineficientes. Es importante recordar que el exceso de precaución o prudencia impacta directamente en los beneficios. Producir sin tener asegurada la venta, solo para reducir costos, generalmente no es una buena estrategia, ya que los posibles ahorros se
pierden en los costos de almacenamiento, la obsolescencia del producto y el ciclo “compro, cobro” que puede extenderse indefinidamente. En muchos casos, el beneficio que se espera de la sobreproducción se desvanece entre los costos de almacenamiento y la pérdida de oportunidades.
• Inventario: El exceso de materia prima, insumos o productos manufacturados
no añade valor y genera costos adicionales. Por lo tanto, la producción debe ajustarse a la demanda y, si es necesario, se establecerá un stock mínimo y justificado de rotación hasta el próximo ciclo de producción. De lo contrario, nuestra eficiencia y rentabilidad se verán afectadas, y se fomentará un ciclo prolongado de “pedido, producción, venta y cobro”. Recordemos que el ciclo ideal es aquel que permite cobrar antes de pagar, evitando así financiar a nuestros clientes. Adoptar una cultura de ‘produzco algo más por si alguien lo pide’ no nos convierte en mejores proveedores, sino en peores gestores.
• Esperas: Producir a la máxima velocidad en cada proceso puede resultar en un
error muy costoso. Es necesario ajustar el tiempo del proceso a los posibles cuellos de botella que puedan surgir, para luego trabajar en una solución que los elimine. De lo contrario, los tiempos de espera de los recursos humanos, materiales e informativos disminuirán la eficiencia y eficacia del proceso, lo que afectará su costo final y, a su vez, el precio del producto o los beneficios obtenidos.
• Defectos de calidad: Los productos o servicios defectuosos generan costos
adicionales inevitables, por lo que es crucial detectarlos en las primeras etapas del proceso para evitar gastos irrecuperables. Para lograrlo, se implementará un control de calidad exhaustivo antes, durante y después de cada ciclo. Adoptar una estrategia de calidad total es la mejor decisión.
• Recurso humano desaprovechado: No aprovechar el talento y las habilidades
de los miembros de nuestro equipo es uno de los desperdicios más graves, especialmente en empresas con gestión autocrática, ya que resulta en una pérdida de oportunidades, perspectiva y crecimiento tanto personal como colectivo. El trabajo en equipo mejora indudablemente los procesos y productos, aumenta la eficacia, y genera satisfacción y autoestima. Esto, a su vez, incrementa el bienestar y la felicidad de los individuos, mejora el clima laboral, fortalece el sentido de pertenencia y aumenta la productividad. (Azumuta, 2024)
El desperdicio industrial no solo implica una pérdida económica considerable, sino que también impacta negativamente en la eficiencia operativa y la sostenibilidad de la empresa. Es fundamental identificar y eliminar estos desperdicios para optimizar los procesos, reducir costos y mejorar la calidad de los productos o servicios. Adoptar prácticas de mejora continua y fomentar una cultura de eficiencia y responsabilidad puede convertir estos desafíos en oportunidades de crecimiento y competitividad.
Lean Manufacturing
Lean manufacturing, también conocido como producción ajustada o producción esbelta, es un enfoque sistemático para la eliminación de desperdicios dentro de un sistema de fabricación. Su objetivo principal es mejorar la eficiencia y la productividad, reduciendo al mismo tiempo el costo y el tiempo de producción.
Este modelo de gestión tiene su origen en Japón y se enfoca en minimizar las pérdidas de los sistemas de manufactura mientras maximiza la creación de valor para el cliente final. La metodología Lean se define por organizar las tareas eliminando aquellas que no facilitan el avance y que incluso pueden entorpecer el desarrollo de proyectos. (Chatilan, 2020)
Los principios fundamentales de Lean manufacturing incluyen definir claramente qué es valor desde la perspectiva del cliente, lo que implica entender sus necesidades y preferencias para asegurarse de que todos los esfuerzos de producción estén alineados con la creación de valor. También se debe identificar y mapear todas las actividades necesarias para llevar un producto desde su concepción hasta la entrega al cliente, ayudando a visualizar y eliminar actividades que no agregan valor. Es crucial asegurar que los procesos fluyan sin interrupciones, eliminando cuellos de botella y reduciendo tiempos de espera, lo que permite una producción más eficiente y rápida. La producción justo a tiempo (JIT) se enfoca en producir solo lo que se necesita, cuando se necesita y en la cantidad necesaria, reduciendo el exceso de inventario y los costos asociados. Además, se fomenta una cultura de mejora continua (Kaizen), donde todos los empleados están involucrados en identificar y resolver problemas, así como en implementar mejoras. (Canahua, 2020).
Las herramientas de Lean manufacturing incluyen la metodología 5S para organizar y mantener el lugar de trabajo limpio y eficiente, utilizando las fases de Seiri (Clasificación), Seiton (Orden), Seiso (Limpieza), Seiketsu (Estandarización) y Shitsuke (Disciplina). El sistema Kanban ayuda a gestionar el flujo de trabajo y controlar el inventario mediante tarjetas que señalan cuándo se necesita reabastecer materiales o productos. La técnica SMED (Single-Minute Exchange of Die) reduce el tiempo de cambio de herramientas y equipos, permitiendo una mayor flexibilidad y
eficiencia en la producción. Los dispositivos o procedimientos Poka-Yoke previenen defectos en el proceso de producción. El sistema Andon alerta a los trabajadores y supervisores sobre problemas en la línea de producción, permitiendo una respuesta rápida para resolverlos. Finalmente, Jidoka, o automatización con un toque humano, permite que las máquinas detecten problemas y se detengan automáticamente, ayudando a prevenir la producción de productos defectuosos.
Los beneficios de Lean manufacturing incluyen la reducción de costos al eliminar desperdicios y optimizar procesos, la mejora de la calidad gracias a la atención constante a la mejora continua y la prevención de errores, una mayor flexibilidad para adaptarse rápidamente a los cambios en la demanda del mercado sin incurrir en costos adicionales, y una mayor satisfacción del cliente al centrarse en crear valor para ellos, mejorando así su satisfacción y lealtad. (Chatilan, 2020)
Six Sigma
Six Sigma es una metodología de gestión de calidad que se enfoca en la mejora continua de los procesos mediante la reducción de la variabilidad y la eliminación de defectos. Esta metodología combina herramientas estadísticas con la filosofía de gestión de calidad para mejorar la eficiencia y la eficacia de una empresa. El objetivo principal de Six Sigma es alcanzar un nivel de calidad donde haya menos de 3.4 defectos por millón de oportunidades, lo que se traduce en una alta consistencia y precisión en los procesos.
El enfoque de Six Sigma se basa en la identificación y eliminación de las causas de los defectos y la minimización de la variabilidad en los procesos de fabricación y de negocios. Para lograr esto, se utiliza un enfoque estructurado conocido como DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar), que guía a los equipos a través de un proceso sistemático de mejora. Este enfoque permite a las organizaciones identificar problemas, analizar datos, implementar soluciones y controlar los resultados para asegurar mejoras sostenibles. (Marín et al, 2023)
Six Sigma también se caracteriza por su enfoque en el cliente, asegurando que todas las mejoras en los procesos estén alineadas con las necesidades y expectativas del cliente. Utiliza datos y análisis estadísticos para tomar decisiones informadas y diseñar procesos robustos que sean menos susceptibles a variaciones. La metodología no solo se aplica a la manufactura, sino que también es efectiva en sectores como servicios, salud y tecnología, demostrando su versatilidad y efectividad en diversas industrias.
La implementación de Six Sigma en una organización puede llevar a una serie de
beneficios, incluyendo la reducción de costos operativos, la mejora de la calidad del producto, el aumento de la satisfacción del cliente y la mejora de la eficiencia general de los procesos. Al centrarse en la eliminación de defectos y la reducción de la variabilidad, Six Sigma ayuda a las empresas a alcanzar niveles más altos de rendimiento y competitividad en el mercado. (Marín et al, 2023)
Ciclo PHVA
El ciclo PHVA es un modelo de gestión de calidad y mejora continua que se utiliza ampliamente en diversas industrias para optimizar procesos y aumentar la eficiencia. Este ciclo consta de cuatro etapas interconectadas: Planificar, Hacer, Verificar y Actuar, cada una desempeñando un papel crucial en el proceso de mejora continua.
En la fase de Planificar, se identifican y analizan los problemas, se establecen objetivos y se desarrollan planes de acción para alcanzar esos objetivos. Esta etapa implica una comprensión profunda del proceso actual y la identificación de áreas de mejora. Es fundamental definir claramente qué se quiere lograr y cómo se medirá el éxito, lo que requiere un análisis detallado y la recopilación de datos relevantes. (Moyano et al, 2021)
La fase de Hacer implica la implementación de los planes desarrollados en la etapa anterior. Aquí se llevan a cabo las acciones planificadas y se recopilan datos para su posterior análisis. Esta etapa es donde se pone en práctica lo planificado, y es crucial documentar todo el proceso para facilitar la evaluación posterior.
En la fase de Verificar, se evalúan los resultados obtenidos durante la implementación. Se comparan los datos recopilados con los objetivos establecidos para determinar si se han logrado las mejoras deseadas. Esta etapa es crucial para identificar cualquier desviación y entender las causas subyacentes. El análisis de los resultados permite verificar la efectividad de las acciones implementadas y proporciona información valiosa para futuras mejoras.
Finalmente, en la fase de Actuar, se toman medidas para estandarizar las mejoras exitosas y corregir cualquier problema identificado durante la fase de verificación. Esta etapa asegura que las mejoras se mantengan a largo plazo y se integren en los procesos estándar de la organización. Es un momento para reflexionar sobre lo aprendido y ajustar los planes según sea necesario para continuar mejorando. (Moyano et al, 2021)
El ciclo PHVA es una herramienta fundamental para la gestión de proyectos y la mejora continua, ya que proporciona un enfoque estructurado y sistemático para abordar
problemas y mejorar procesos. Su aplicación puede llevar a una mayor eficiencia, reducción de costos y mejora de la calidad en diversas áreas de una organización. Además, es un componente clave en sistemas de gestión de calidad como ISO 9001, donde se utiliza para asegurar que los procesos se mantengan efectivos y se mejoren continuamente.
En el presente proyecto, se optó por el uso de herramientas y principios de Lean Manufacturing y Six Sigma como base metodológica para el análisis y mejora del proceso de inyección plástica en NAVCAR. La elección se fundamentó en los objetivos del proyecto, que se centraron en la reducción de tiempos no productivos, la minimización de errores humanos y la eliminación de desperdicios relacionados con reprocesos y fallas de calidad. Ambas metodologías, si bien tienen enfoques diferentes, comparten un interés en optimizar procesos y mejorar la calidad, siendo altamente complementarias.
Lean Manufacturing es una filosofía de gestión enfocada en la eliminación de desperdicios (muda) en todas las etapas del proceso productivo. En el caso de NAVCAR, se identificaron actividades que no agregaban valor, como el corte manual de rebabas, el conteo inexacto por peso y el control de calidad subjetivo. Estas actividades no solo generaban tiempos muertos y retrabajos, sino también riesgos para la seguridad y la satisfacción del cliente. La aplicación de Lean permitió enfocar la propuesta hacia una producción más eficiente, segura y estandarizada, alineada con uno de los pilares de esta filosofía: la mejora continua (kaizen).
Por otro lado, Six Sigma se enfoca en la reducción de la variabilidad de los procesos y en la toma de decisiones basadas en datos. En el contexto de NAVCAR, donde el control de calidad era realizado bajo el criterio personal del operario, existía una alta probabilidad de inconsistencias. La integración de herramientas como el sistema de visión artificial automatizado responde directamente al enfoque de Six Sigma de alcanzar niveles elevados de precisión y confiabilidad en la detección de defectos.
No obstante, se consideraron otras metodologías como TOC (Teoría de Restricciones) y TPM (Total Productive Maintenance), cuyas aplicaciones también pueden ser útiles en entornos industriales. La TOC propone mejorar la productividad enfocándose en el recurso más limitante del sistema, es decir, la restricción. Aunque este enfoque es valioso en procesos donde existe un cuello de botella claramente identificado, en el caso de NAVCAR no se encontró una restricción única o dominante, sino una serie de desperdicios distribuidos en varias etapas del proceso, por lo que la aplicación de Lean resultó más adecuada.
En cuanto a TPM, su enfoque está centrado principalmente en la maximización del rendimiento de los equipos mediante el mantenimiento autónomo y preventivo, con alta participación del personal operativo. Si bien es una herramienta potente para empresas con alta dependencia de maquinaria crítica, en el caso específico de NAVCAR el principal problema identificado no era el estado de los equipos, sino el diseño del proceso de trabajo humano y su exposición al error, por lo que TPM no se consideró como eje principal de intervención.
La selección de Lean Manufacturing y Six Sigma como metodologías de mejora responde directamente a las características del proceso actual en NAVCAR y a los objetivos del proyecto. Su aplicación permite intervenir simultáneamente en la eficiencia operativa, la calidad del producto y la seguridad del personal, justificando su elección por encima de otras alternativas metodológicas.
4.1 Marco conceptual
Autopartes
El sector de las autopartes es una parte fundamental de la industria automotriz. Se encarga de la producción, distribución y comercialización de componentes y piezas necesarias para la fabricación y mantenimiento de vehículos. Este sector incluye una amplia gama de productos, desde motores y sistemas de transmisión hasta frenos, sistemas eléctricos y componentes de carrocería. El sector de las autopartes es vital para el funcionamiento de la industria automotriz, asegurando que los vehículos se fabriquen y mantengan con componentes de alta calidad.
El sector de las autopartes es una parte integral de la industria automotriz, y su análisis desde una perspectiva científica revela varios aspectos clave sobre su funcionamiento y evolución. La producción de autopartes implica una cadena de suministro compleja que incluye la fabricación de componentes, ensamblaje y distribución. Para cumplir con las demandas de los fabricantes de automóviles, las empresas de autopartes deben mantener altos estándares de calidad y eficiencia. Además, la innovación es un factor determinante en la competitividad del sector, ya que las empresas invierten en investigación y desarrollo para mejorar sus productos y procesos, lo que les permite mantenerse competitivas en un mercado globalizado. (Augusto et al, 2020)
El sector de autopartes contribuye significativamente al producto interno bruto (PIB) de los países donde está bien desarrollado. En países como México y Colombia, la manufactura de autopartes es un motor importante de crecimiento económico. Las relaciones laborales en el sector son cruciales para la productividad, y estudios han mostrado que modelos de relaciones laborales eficientes pueden mejorar tanto la
productividad como la calidad de los productos.
Sin embargo, el sector enfrenta desafíos como la necesidad de adaptarse a nuevas tecnologías y regulaciones ambientales. A pesar de estos desafíos, también presenta oportunidades significativas, especialmente en mercados emergentes donde la demanda de vehículos y, por ende, de autopartes, está en aumento.
El sector de las autopartes es dinámico y esencial para la industria automotriz. Su éxito depende de la capacidad de las empresas para innovar, mantener altos estándares de calidad y gestionar eficientemente sus cadenas de suministro y relaciones laborales. El sector enfrenta varios desafíos, como la necesidad de adaptarse a nuevas tecnologías y regulaciones ambientales. Sin embargo, también presenta oportunidades significativas, especialmente en mercados emergentes donde la demanda de vehículos y autopartes está en aumento. (Augusto et al, 2020)
Inyección plástica
El proceso de inyección plástica es una técnica ampliamente utilizada en la fabricación de productos de plástico. Este proceso consiste en transformar gránulos de resina plástica en productos terminados mediante el uso de un molde. Básicamente, se calientan los gránulos hasta que se funden y se inyectan a alta presión en un molde que tiene la forma del producto deseado. Una vez que el plástico se enfría y solidifica dentro del molde, se abre el molde y se extrae el producto terminado. Este método permite producir piezas de plástico con gran precisión y en grandes cantidades, siendo esencial en muchas industrias como la automotriz y la electrónica. (Fernández,
2024)
Este proceso es fundamental en la fabricación de una amplia variedad de productos plásticos, desde componentes automotrices hasta dispositivos electrónicos y bienes de consumo. La capacidad de producir piezas complejas con alta precisión y en grandes volúmenes hace que la inyección plástica sea una técnica indispensable en la industria moderna.
En el proceso de inyección del plástico, la temperatura, la presión y la velocidad son elementos fundamentales. La temperatura debe estar controlada con precisión para que el polímero se fusione correctamente, requiriendo un calentamiento previo y un enfriamiento posterior que depende del tipo de pieza. La presión es crucial para que la materia prima se enfríe adecuadamente y adopte la forma del molde, necesitando una presión fuerte y constante. La velocidad también es esencial, ya que el polímero fundido debe pasar al molde rápidamente para iniciar el proceso de enfriamiento de inmediato. (Fernández, 2024)
Programación de la producción
La programación de producción es un proceso integral en la gestión de operaciones que se centra en planificar y controlar la producción de bienes y servicios. Este proceso abarca varias etapas críticas que aseguran la eficiencia y puntualidad en la entrega de productos. En primer lugar, la planificación agregada se encarga de determinar las cantidades de producción necesarias para satisfacer la demanda en un horizonte de tiempo medio, generalmente de varios meses. Esta etapa es fundamental para alinear la capacidad operativa con los pronósticos de demanda y minimizar costos. (Ortiz y Uribe, 2020)
El Plan Maestro de Producción (MPS) es una fase más detallada que especifica los productos que se deben fabricar, las cantidades y las fechas en que deben estar disponibles. Este plan se basa en pronósticos de demanda y políticas de inventario, y es crucial para coordinar las actividades de producción con las necesidades del mercado. La programación detallada se enfoca en la planificación a corto plazo, especificando las tareas diarias, semanales o quincenales. En esta etapa, se determinan los requerimientos de materia prima, mano de obra y otros recursos necesarios para cumplir con el plan maestro. La precisión en esta fase es vital para evitar cuellos de botella y asegurar un flujo de producción continuo. (Ruiz et al, 2022)
Para resolver problemas complejos y maximizar la eficiencia, se utilizan técnicas de optimización y modelos matemáticos. Estos modelos ayudan a encontrar la mejor solución posible para cada escenario de producción, considerando múltiples variables y restricciones. La optimización puede incluir el uso de algoritmos avanzados y técnicas de programación lineal para mejorar la asignación de recursos y la secuenciación de tareas. (Ortiz y Uribe, 2020)
El control de producción es la etapa final, que implica monitorear y ajustar el proceso de producción para asegurar que se cumplan los objetivos establecidos en los planes y programas. Esto incluye la gestión de inventarios, la supervisión de la calidad y la coordinación de las actividades de producción. El control efectivo permite identificar y corregir desviaciones a tiempo, garantizando que los productos se fabriquen según los estándares de calidad y se entreguen a tiempo. (Ruiz et al, 2022)
En resumen, la programación de producción es esencial para minimizar costos, maximizar la eficiencia y asegurar la satisfacción del cliente al cumplir con los tiempos de entrega y la calidad esperada de los productos. Este proceso no solo optimiza el uso de recursos, sino que también mejora la capacidad de respuesta de la empresa ante cambios en la demanda y otras variables del mercado.
Mejora continua
La mejora continua es una filosofía de gestión que busca incrementar la calidad y eficiencia de los procesos dentro de una organización mediante la implementación de pequeños cambios incrementales de manera constante. Este enfoque se basa en la idea de que siempre hay oportunidades para mejorar, sin importar cuán eficientes sean los procesos actuales. La mejora continua implica un ciclo iterativo de planificación, ejecución, evaluación y ajuste, conocido como el ciclo PHVA (Planear- Hacer-Verificar- Actuar). Este ciclo permite a las organizaciones identificar áreas de mejora, implementar cambios a pequeña escala, evaluar los resultados y ajustar las estrategias según sea necesario. Además, la mejora continua fomenta la participación de todos los empleados, ya que se reconoce que los trabajadores de primera línea a menudo tienen valiosas perspectivas sobre las operaciones diarias. La toma de decisiones basada en datos es fundamental en este proceso, asegurando que las mejoras se basen en resultados medibles y no en suposiciones. En resumen, la mejora continua es tanto una mentalidad cultural como un conjunto de metodologías que permiten a las organizaciones adaptarse y prosperar en un entorno empresarial dinámico. (Lizárraga, 2021)
4.2 Estado del arte
Sobre los estudios y proyectos enfocados al tema de productividad en áreas de inyección plástica, se tiene el caso de estudio “Sistema control de tiempos muertos para el área de inyección” de la universidad de Guanajuato división de ingenierías, tesis que explica la necesidad de la empresa, misma que no cuenta con un sistema robusto para el control de tiempos muertos, lo cual limita la optimización de los recursos, la capacidad de producción, mano de obra no utilizada y falta de información para aplicar acciones correctivas. Durante el desarrollo del estudio se observó que los tiempos muertos más comunes, son tiempos generados por un mal planificación al momento de realizar cambios en las máquinas inyectoras (Moldes) y desperdicios durante la producción (SRAP), lo cual provoca un retraso al momento de abastecer las áreas, ocasionando pérdidas monetarias y de tiempo significativas para la empresa. La implementación de un “Sistema para el Control de Tiempos Muertos en el Área de Inyección”, el cual se desarrollado en un lenguaje de programación orientado a objetos, estandarizado por Microsoft, trabajando en estaciones de trabajo las cuales cuentan con un sistema operativo de Windows 7, el usuario almacena la información mediante una base de datos diseñada en SQL Server 2008, la cual estará adaptada en un servidor físico, con un sistema operativo Windows Server 2008 , esta base de datos es la encargada de capturar y almacenar la información, que el usuario le proporcione al Sistema para el Control de Tiempos Muertos en el Área de Inyección.
En otro estudio realizado por la Universidad de Lima facultad de ingeniería como trabajo de investigación “Incremento en el proceso productivo de Induprom S.A.C a través de la implementación de técnicas de manufactura esbelta” Con el fin de mejorar el proceso productivo de la empresa INDUPROM S.A.C, una empresa que se dedica a la producción y comercialización de productos de plástico, madera y metal; usando las herramientas de la manufactura esbelta. Donde la metodología Lean Manufacturing tiene por objetivo la eliminación del despilfarro, mediante la utilización de una colección de herramientas que se desarrollaron fundamentalmente en Japón. Los pilares del lean manufacturing son: La filosofía de la mejora continua, el control total de la calidad, la eliminación del despilfarro, el aprovechamiento de todo el potencial a lo largo de la cadena de valor y la participación de los operarios. Con la aplicación de las herramientas y técnicas de mejora de la productividad en la planta de fabricación el principal objetivo del proyecto fue, una vez definidos los parámetros en la producción desarrollar e implantar mejoras productivas con el fin de aumentar la productividad, flexibilizar, disminuir los despilfarros, disminuir los stocks, disminuir los espacios, eliminar los stocks de seguridad e intermedios.
Con el fin de abarcar un mayor campo de estudio y análisis, se realiza un análisis de documentos donde se revisa la metodología utilizada, objetivo, hallazgos y conclusiones resumidas en la tabla 2 Estado del arte:
Tabla 2 Estado del arte.
Título Metodología Objetivo Hallazgos y conclusiones Mejora de la productividad en la producción de calzado en la empresa de la ciudad de Ambato, mediante la estandarización de tiempos.
2021. Ray David
Gómez Coello. México Investigación descriptiva a partir del uso de herramientas de fichas de identificación y cuantificación de fallas, entrevistas, observación.
Mejorar el índice de productividad de calzado.
Se logró mejorar la productividad en un 30,6%, disminuyendo a 1795,16 minutos.
Se concluye que, con la estandarización de tiempos, se tiene un mejor control de los tiempos, cantidades, personal, así como dar seguimiento a cada proceso.
Mejora de la Productividad en una Empresa Manufacturera del Norte del Estado de Veracruz.
2021. Urbano-
Aparicio, José; García- Santamaría, Luis Enrique; de la Mora Ramirez, Tomas; Vargas-Gonzalez, Jaqueline; Cruz- García, Víctor. México. Para el desarrollo de las herramientas Master Production Program (PMP) Material Require ment Program (MRP) parten de la codificación de los productos, se determina cantidades y tiempos mínimos de producción, pronóstico de ventas y necesidad de materiales.
Mejorar la productividad a partir de la documentación de los procesos productivos.
La implementación de la herramienta permite una mejora en la toma de decisiones, control de insumos y cumplimiento a los clientes, teniendo como resultado un 35% de optimización monetario, 40% de disminución en presupuesto de compras, 55% de liberación de espacio físico y 50% de inventario.
Optimización de los procesos operativos de la empresa Promacero de la ciudad de Pelileo, mediante la aplicación de la metodología 5’s.
2022. Ray Gómez
Coello y Ricardo David Espín Guerrero.
Mexico Investigación descriptiva con fichas de identificación, entrevista, técnicas de observación.
Mejorar productividad y optimizar procesos a partir de la metodología 5’s.
Durante el proceso se evidenció que el desorden y falta de limpieza en las áreas ocasionaba falta de productividad, para lo cual se realizó un seguimiento a la mano de obra y las áreas de trabajo, mejorando los tiempos de venta, despacho y recepción de material. KPI’s en la gestión de los procesos productivos.
2021. Luis Chávez
Salazar, Daniel Lozano Mosquera, Diego Mejía Melo, Lloyd Morris, Justin Ospina López.
Análisis de industria 4.0 y estudio de KPI’s para gestión de procesos productivos.
Describir casos de éxito e importancia de MiPymes en el uso de KPI’s Se ha demostrado que los KPIs influyen positivamente en los procesos productivos de una fábrica e industria, siempre y cuando la trazabilidad de la información se mantenga y se retroalimente de manera óptima y continua. Para cerrar la brecha entre las grandes industrias y las MiPymes, estas deberían implementar métricas e indicadores KPIs que permitan visualizar periódicamente y de manera directa información valiosa, como los tiempos improductivos, y visualizarse en tiempo real para tomar decisiones oportunas.
Propuesta del plan de gestión de calidad para incrementar la productividad en una empresa de confecciones de la ciudad de Trujillo.
2023. Katherine
Nazareth Panibra Benites. Peru.
Investigación aplicada con diseño preexperimental, utilizando entrevistas, encuestas y análisis documental como métodos confiables de recolección de datos. Para el diagnóstico, se emplearon los diagramas de Ishikawa y Pareto.
Determinar el impacto de la propuesta de plan de gestión de calidad para aumentar la productividad.
Se realizó un diagnóstico de la gestión de calidad en una empresa de confecciones en Trujillo, identificando cuatro problemas principales: trazado inadecuado, control de calidad insuficiente, falta de capacitación y procesos no estandarizados, que causaban pérdidas significativas. Se propuso un plan de gestión de calidad con herramientas como Poka-Yoke y dispositivos IoT, logrando mejoras en los indicadores de mermas, reprocesos, productos devueltos y materia prima.
.
Plan estratégico para una empresa manufacturera de autopartes: Período
2019-2022.
2020. Sindy Katherine
Barragán Ortiz, Alison Lizeth Mendivelso Díaz, Andrés Felipe Rubiano Pulido. Peru. Análisis estratégico con herramienta PESTEL, 5 fuerzas de porter, cadena de valor y estudios de caso.
Diseñar un plan estratégico para mejorar la sostenibilidad y competitividad ante un entorno con cambios tecnológicos y competidores.
Delta/Sign al necesita una estrategia coherente e integral para optimizar sus recursos y mejorar su desempeño.
La propuesta se basa en la diferenciación a través de la innovación, aprovechando la demanda de baterías de ionlitio en el sector automotriz. Aunque la empresa tiene fortalezas internas, debe mitigar debilidades como la falta de capacitación. La estrategia incluye modernizar instalaciones, desarrollar productos de alto rendimiento, y enfocarse en el mercado de EE. UU. La inversión proyectada es de US$500 millones, con un VAN de US$695,5 millones, demostrando su viabilidad económica y financiera. La planeación estratégica como herramienta para incrementar la productividad y sostenibilidad de las empresas. Caso:
grandes empresas del sector de servicios de aseo y mantenimiento de instalaciones en Bogotá.
2020. Edinson Johan
Gomez Solano.
Colombia Análisis estratégico a partir de herramienta PESTEL, 5 fuerzas de porter, cadena de valor y caso de estudio aplicado.
Analizar aspectos de planeación estratégica para incrementar la sostenibilidad.
Se destaca que la implementación de un plan estratégico basado en la planeación estratégica incrementó significativamente la productividad y sostenibilidad de las empresas de servicios de aseo y mantenimiento en Bogotá. La modernización de instalaciones, el desarrollo de productos innovadores y la capacitación continua fueron clave para mejorar la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente, demostrando la viabilidad económica y financiera de las inversiones realizadas.
Mejoramiento de la productividad en una empresa de manufactura de envases plásticos.
2023. Juan Esteban
Murillo y Alejandro Hoyos. Colombia.
Exploratorio, descriptivo, enfoque mixto cualitativo y cuantitativo.
Mejorar la productividad El plan de mejora de la producción de la empresa Mokaplast SAS, cuyo objetivo principal fue mejorar la organización de los procesos de producción para enfrentarse competitivamente al sector al que pertenece, estableció una serie de estrategias a partir de las cuales se espera que la empresa pueda mejorar su eficiencia en las operaciones diarias, fortalecer sus recursos internos de manera integral y sólida, y alcanzar altos estándares de competitividad frente a nuevos mercados. La implementación de un sistema de producción definido contribuye a la configuración de la optimización de espacios, recursos humanos, inventarios y tiempos. Mejora de la productividad en el área de inyección de piezas de plástico de la empresa multiaccesorios m.g.
mediante herramientas de manufactura esbelta.
2022. Jorge Alexander
Valles Vera. Ecuador. Revisión de teoría sobre manufactura esbelta y casos aplicados.
Mejorar la productividad revisando tiempos de preparación de máquina y desperdicio.
En base al análisis presentado sobre la situación actual de la empresa, se concluye que las aplicaciones de las herramientas de Lean Manufacturing ayudarían significativamente a combatir los problemas de rendimiento y productividad de la línea de producción de la familia de productos elegida.
Incremento en el proceso productivo de induprom s.a.c a través de la implementación de técnicas de manufactura esbelta.
2021. Alejandro
Vizcarra Lizarzaburu.Peru.
Teoría Kaizen con las herramientas de identificación de indicado res, diagrama de Pareto y análisis de criticidad.
Mejorar proceso productivo.
Aplicando las técnicas de manufactura esbelta nos permite en general poder a ser más ordenados y volver el negocio más rentable, se producirá más a un costo menor, lo cual toda empresa quiere llegar a eso.
Fuente: Elaboración propia
5. Metodología
El tipo de investigación utilizada en el presente trabajo es de tipo aplicada, parte de herramientas aprendidas durante la especialización y revisión de teorías relacionadas con la implementación de recursos que permitan automatizar la recopilación de datos en los procesos de manufactura y gestión de procesos. Según Valderrama (2019), con los conocimientos adquiridos se busca la solución a problemas cotidianos.
El diseño de la investigación es no experimental, según el autor Hernández & Mendoza (2018), no hay un control sobre las variables, solo se realiza la medición de estas bajo observación, descripción e interpretación de las actividades a evaluar a partir de datos cualitativos, procesando datos numéricos y generando análisis estadísticos de las actividades realizadas en el área.
El lugar de estudio es el área de inyección plástica en la empresa NAVCAR SAS ubicada en Tocancipá, Colombia.
Según Hernandez (2014), la muestra es una parte de la población representativa para suministrar información. Para esta investigación no se realiza una selección, siendo empleados, coordinador y planeador del área la población objetivo, quienes además serán un apoyo para el diseño y la toma de decisiones en las estrategias a proponer.
5.1 Metodología objetivo 1
En esta fase se realiza el diagnóstico del problema a partir de la identificación del área y un análisis a profundidad de los diferentes factores que influyen en el flujo de la productividad, proporcionando una base sólida para el diseño de planes de acción fundamentados y eficaces.
Se parte de una revisión de datos secundarios registrados en los archivos de la empresa NAVCAR, con esta técnica se logrará identificar tendencias y patrones históricos que intervienen dentro del proceso productivo (Zuñiga,2011).
Una vez establecida la base teórica se procede a observar el desarrollo de las tareas realizadas en la planta de producción, esto con el objetivo de recopilar información sobre la interacción del personal con los procesos cotidianos. En esta etapa, se emplea una técnica de recolección de datos basada en observación directa, dando seguimiento a frecuencias de tiempo y cantidades producidas, identificando posibles cuellos de botella que genere el proceso y determinando oportunidades de mejora.
Además, se propone el uso de entrevistas no estructuradas con el planeador, para un mayor detalle de la información recopilada.
El análisis de la información se desarrolla en un marco exploratorio, ya que se busca obtener una mejor comprensión de los patrones de los datos, detectar situaciones atípicas y determinar relaciones entre las diferentes variables.
Con lo anterior se realiza una identificación, medición y análisis de los principales factores que afectan la productividad y eficiencia en el área a través de las diferentes fases de la cadena de valor. Esta información se recopila con el uso de la herramienta Microsoft Excel y es analizada a partir de los diagramas:
• Value Stream Mapping (VSM): Es una herramienta utilizada para analizar,
visualizar y mejorar el flujo de materiales e información dentro de un proceso productivo. Su objetivo es identificar los pasos que agregan valor y aquellos que no, con el fin de eliminar desperdicios y optimizar el proceso en su totalidad.
• Diagrama de Pareto: Es una herramienta gráfica que permite priorizar
problemas, causas o factores con base a su impacto, en el cual el 80% de los resultados provienen del 20% de las causas, esto enfocado en el análisis de tiempos perdidos y tiempos de producción.
• Diagrama de Ishikawa: Es un diagrama de relación causa-efecto que permite
identificar, organizar y analizar las posibles causas del problema identificados en los diagramas de Pareto.
Con la información analizada en los diagramas anteriores se procede al desarrollo del planteamiento de la propuesta de mejora de acuerdo con los requerimientos evidenciados.
5.2 Metodología objetivo 2
En esta etapa se realiza la estructuración de las estrategias para mejorar la productividad de los procesos identificados en el diagrama de Ishikawa.
Dado que la empresa gestiona datos y procesos de forma manual, se desarrolla una propuesta integral basada en la automatización industrial y uso de herramientas ofimáticas, describiendo los procedimientos y recursos necesarios para su implementación, así como la creación los simuladores correspondientes usando las herramientas Microsoft Excel, Power BI y Promodel.
5.3 Metodología objetivo 3
Para finalizar se realiza la evaluación de viabilidad de la estrategia planteada, para ello, se llevará a cabo un análisis basado en los siguientes métodos:
• Análisis de costo de ciclo de vida (LCC): Permite evaluar los costos asociados
al proyecto a lo largo de su vida útil, considerando costos tanto iniciales como futuros por mantenimiento, operativos y/o eliminación.
• Análisis de tiempos y movimientos: Se emplea el simulador Promodel para
desarrollar tanto el esquema actual como el propuesto, integrando la estrategia planteada en el objetivo 2. El enfoque se centra en la observación, medición y análisis de las actividades ejecutadas por los trabajadores y la maquinaria, evaluando los movimientos involucrados y los tiempos de operación. A través de este proceso, se identifican ineficiencias y se implementan ajustes estratégicos para optimizar el rendimiento del sistema.
A partir de los hallazgos obtenidos en la simulación, se lleva a cabo el análisis correspondiente para evaluar la viabilidad de las propuestas planteadas, con el objetivo de optimizar la productividad en el área de inyección plástica. Este estudio permite identificar oportunidades de mejora, validar la factibilidad técnica y económica de las soluciones, y garantizar que las estrategias propuestas contribuyan de manera efectiva a la eficiencia del proceso.
6. Alcances y resultados
El proyecto busca proponer diferentes herramientas para mejorar productividad en el área de inyección plástica en la empresa NAVCAR S.A.S., esto a partir de la evaluación de recursos enfocados en la automatización y reestructuración del flujo de trabajo de los procedimientos actuales.
Como resultado del proyecto se presentará estrategias de automatización de procesos para los procedimientos desarrollados en el área, incorporando los detalles necesarios para su implementación y sostenibilidad a lo largo del tiempo.
7. Resultados y discusión de resultados
El proceso de inyección plástica en la empresa NAVCAR S.A.S es la encargada de la fabricación de componentes plásticos, los cuales son componentes utilizados en sistemas de suspensión y mecanismos de dirección para mejorar la estabilidad y el rendimiento de los vehículos.
La producción de estos componentes sigue dos metodologías distintas: bajo el enfoque pull se ajusta la producción a las órdenes de compra de los clientes. Por otra parte, con la metodología push se produce basando en la previsión de demanda; en total en el área se produce aproximadamente 500.000 unidades mensuales.
Las limitaciones del presente trabajo abarcan desde el montaje del molde solicitado en la máquina de inyección plástica hasta el embalaje del producto terminado para su almacenamiento, proceso que se detalla en el diagrama de flujo proceso actual inyección plástica (figura 2):
Figura 2 Diagrama de flujo proceso actual inyección plástica.
Fuente: Elaboración propia
La información recopilada en el proceso se registra en el formato de eficiencia (figura 3), en el cual se registra fecha, tiempos de producción, novedades, cantidades pedidas, cantidades producidas, entre otros datos los cuales, una vez finalizado el turno, el
operador se encarga de pasar los datos diligenciados a Excel.
Figura 1 Formato registro de eficiencia Fuente: NAVCAR S.A.S.
Con la información recopilada se toma como único indicador de productividad la variación entre la cantidad de unidades pedidas vs la cantidad de unidades fabricadas, con la ecuación:
Productividad= 𝑈𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑖𝑑𝑎𝑠∗100% 𝑈𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑝𝑙𝑎𝑛𝑒𝑎𝑑𝑎𝑠
La medición de la productividad es esencial para evaluar la eficiencia y el rendimiento de los recursos utilizados, su seguimiento permite la optimización de insumos, toma de decisiones basado en datos, evaluar de proyectos, generar competitividad y rentabilidad de la compañía.
Actualmente se evidencia una intervención manual directa en las diferentes etapas del proceso de inyección plástica, desde la producción de los componentes hasta el flujo de información, por lo cual el desarrollo de los objetivos se basa en el fundamento de mejorar la productividad a partir del desarrollo de una propuesta integral para la automatización.
7.1 Desarrollo objetivo específico 1
Para la formulación de la propuesta, se inicia con un análisis detallado de los procesos en el área de inyección plástica, abordando de manera integral cada etapa de la cadena de valor desde el montaje del molde hasta el embalaje de las piezas terminadas para su almacenamiento, evaluando su impacto en el desarrollo del proceso.
En esta fase, se recopilan datos históricos y se realiza una observación directa del proceso, complementada con entrevistas no estructuradas con el fin de obtener una mejor comprensión del procedimiento. Con la información obtenida se plantea el desarrollo y análisis a partir de las siguientes herramientas:
• Value Stream Mapping
El Value Stream Mapping (VSM) es una herramienta Lean manufacturing diseñada para optimizar los procesos productivos, permitiendo a las empresas identificar y eliminar actividades que generan pérdida de tiempo y esfuerzo. Su aplicación facilita una visión integral de la cadena de valor, ayudando a focalizarse en la producción eficiente y en la entrega de un producto de alta calidad al cliente.
Para su implementación, se parte del análisis del mapa de estado actual, donde se evalúan las mudas y desperdicios presentes en el proceso. Con base en esta evaluación, se desarrollan mapas de estado futuro que proponen alternativas de mejora para incrementar la eficiencia operativa.
En este estudio, la cadena de valor (figura 3) se define como el conjunto de pasos o actividades que, directa o indirectamente, contribuyen a la fabricación de un producto, abarcando desde la gestión de materias primas hasta su llegada al cliente final.
Figura 3. Cadena de valor
Fuente: Elaboración propia
Pasos para elaborar el VSM (mapeo de la cadena de valor):
Etapa 1. Selección del área crítica y familia de productos
Creado el equipo de trabajo y teniendo en cuenta el área a diagnosticar en este estudio corresponde al área de inyección plástica Navcar S.A.S y como previamente se establece para la línea fabricación de componentes plásticos analizamos el flujo de las operaciones que intervienen para la obtención de las piezas plásticas debido a que este producto pertenece a la familia de componentes para ensamble de autopartes y que engloba los requerimientos de la producción en el 100% de los equipos y operaciones disponibles.
Las preguntas más relevantes que nacen del planteamiento en esta primera etapa son:
• ¿Qué volumen de negocios representa esta familia de productos?
• ¿Qué pérdidas han generado estos productos?
• ¿Cuál es la estrategia de producción?
Planteados los interrogantes anteriores y definido el proceso y producto seguimos la ruta de elaboración del VSM empezando por el cliente (Demanda) llegando hasta el proveedor, donde se empieza a analizar la situación actual y registramos los datos en el formato "Análisis de flujo de proceso". Una vez elegido el producto en sí, se debe plasmar cuál es la situación actual de la organización para el desarrollo de ese producto. Para realizar esto en la práctica, se sigue el flujo de materiales y de información paso a paso.
El análisis del flujo de materiales empieza en el almacén de producto terminado y continúa hacia atrás hasta el almacén de materia prima. Las fases del proceso se representan en categorías como proceso de inyección plástica, segundas operaciones, alistamiento y empaque utilizando el formato de "análisis del flujo de proceso".
Tabla 3. Hoja de datos de proceso
Fuente: Elaboración propia
Etapa 2. Preparación de la documentación existente
Para comenzar a trabajar el proceso de mejora se debe tener claro por dónde se debe que empezar, de qué forma se tiene que iniciar a ejecutar, cuales recursos son requeridos y cuál es el alcance a que se desea llegar. La manera de autoevaluarse consiste en realizar un mapa de la cadena de valor que permite llegar a conclusiones que constituirán la base para la futura mejora organizativa. Un VSM no es un fin en sí mismo; revela los fallos de la empresa, ayuda a la reflexión y, sobre todo, debe llevar a la acción. Durante la fase de recogida de datos debe aprovecharse la oportunidad de escuchar las opiniones y las preocupaciones de los operarios, porque la conversión en
una empresa incluye la integración en el proceso de los conocimientos y la creatividad de todos, La información que se representa ha de ser precisa tomando datos cuantitativos de manera que deben evitarse los datos irrelevantes.
Para diagramar el VSM se cuenta con un sistema estándar de símbolos (figura 5) que permite representar los procesos de un sistema productivo y que utiliza para graficar el presente estudio.
Figura 4. Simbología Value Stream Mapping
Fuente: Elaboración propia
Simultáneamente se registran los datos cuantitativos numéricos asociados a cada etapa del proceso:
• Tiempo de ciclo (CT): Tiempo que transcurre desde que se inicia un producto
hasta que está disponible para pasar al proceso siguiente: Tiempo de Ciclo = Tiempo Total de Producción / Número de Unidades Producidas.
• Tiempo de fabricación necesario para satisfacer la demanda o Takt time (TKT)
Se divide el tiempo que dispone el número de unidades solicitadas por el cliente
• Tiempo de valor agregado (VA): Es el tiempo en el cual el producto está siendo
transformado dentro del proceso de producción
• Tiempo disponible (TD): Es el tiempo de trabajo disponible durante la jornada de
trabajo restando descansos por comidas y ausentismos.
Disponibilidad = (Tiempo productivo / Tiempo total disponible) * 100
• Tiempo de funcionamiento (TF): Es el tiempo que las máquinas o los operarios
están ocupados dentro del tiempo de ciclo.
Tiempo de funcionamiento = Tiempo total disponible - Tiempo de inactividad / Tiempo total disponible
• Plazo de entrega o lead time (LT): Es el tiempo límite que un producto debe pasar
como máximo en el proceso para entregarlo al proceso siguiente y que se cumpla el plazo de entrega establecido con el cliente.
• Niveles de inventario: Cantidad de inventario que hay delante y detrás de cada
proceso.
• Flujo de información: Datos acerca de cómo la información se envía a la fábrica,
como, por ejemplo, si disponen de toda la información necesaria a la hora de empezar el proceso, como órdenes de trabajo.
• Problemas encontrados durante el análisis: Tiempos muertos, falta de
información, falta de herramientas, excesivo ausentismo.
• Acciones a mejorar según los operarios: Preguntar a los operarios qué mejorarían
ellos para ganar tiempo en su trabajo.
Etapa 3 Identificación de procesos principales y medición
Seleccionado el producto, se sigue el trayecto de la fabricación de este empezando por el cliente y sus requerimientos y bajando hasta el proveedor, donde se comienza a analizar la situación y se rellena el formato "Análisis del flujo de proceso" con todos los datos que fueron obteniéndose paso a paso. En primer lugar, se anota la carga del
camión de cliente, posteriormente la preparación del material en expediciones, el transporte desde el almacén hasta la zona de preparación, así "aguas arriba" hasta llegar a la entrada de material por el almacén de recepción de materiales.
Tabla 4. Hoja de datos procesos identificados
Fuente: Elaboración propia
Etapa 4. Cálculo del tack tome, lead time y tiempo de ciclo
Basados en los datos historicos de la compañía Navcar S.A.S realiza una tabla para el analisis de datos en la cual toma los años 2022, 2023 y primer semestre 2024 de alli determina el tiempo de funcionamiento (TF) que se refiere al tiempo que las máquinas o los operarios están ocupados dentro del tiempo de ciclo. Donde el tiempo de funcionamiento = Tiempo total disponible - Tiempo de inactividad / Tiempo total disponible
Tabla 5. Tabla análisis histórico de improductivos y fabricación
Fuente: Elaboración propia
Observa en la tabla 5 en la primera columna el procentaje %) de improductividad para los tres periodos, las columnas 2,3 y 4 el promedio (TNP) tiempo no productivos por año. En la columna 5 y 6 observa la productividad analizada real, siendo este dato la variable de estudio y que aporta la informacion para definir el porcentaje de funcionamiento real del proceso inyeccion plastica. En las columna 8 se define las unidades fabricadas en los periodos analizados y la ultima columna 8 el datos pivote para establecer el margen de improductividad y tiempos no productivos (TNP) los cuales se desglosaran en el analisis de causalidad. En la tabla 6 resumen de porcantajes de improductividad por año se especifica los valores en porcentaje de improductividad correspondiente a cada periodo analizado.
Tabla 6. Resumen porcentaje de improductividad por año
Fuente: Elaboración propia
Procede con la elaboracion de la plantilla para el calculo de las variables de proceso y que dan las metricas del proceso. Estas cuestiones claves se basan en directrices o pautas de la producción ajustada, que tratan de que cada proceso de producción fabrique sólo lo que el siguiente proceso necesite, en momentos en el que lo quiera; para así, buscar la unión de todos los procesos en un flujo con un mínimo de periodo de maduración y costo, así como un máximo de calidad de producto.
Tabla 7. Tablas métricas de proceso
Fuente: Elaboración propia
Tabla 8. Tabla métrica cálculo de la demanda
Fuente: Elaboración propia
Tabla 9. Tabla métrica calculo Lead Time
Fuente: Elaboración propia
Tabla 10. Tabla métrica cálculo del valor agregado
Fuente: Elaboración propia
Tabla 11. Tabla métrica valor Takt time
Fuente: Elaboración propia
Etapa 5. Elaboración del VSM bajo herramienta office Visio microsotf
CALCULO DEL VALOR AGREGADO
DESCRIPCION
UMD
Valor TVA (Tiempo de valor añadido) min
0,52
TNVA (Tiempo de no valor añadido) min
14400
Tiempo total (TT) min
14400,52
Touch time (TOU)
%
0,004%
Figura 5. Gráfico mapa de valor estado actual
Fuente: Elaboración propia
6. Planes de acción y herramientas de mejora
Tabla 12. Tabla plan de acción
Fuente: Elaboración propia
PROCESO
METRICA
VSM ACTUAL
PLAN DE ACCION
HERRAMIENTA
RESPONSABLE
Almacen en transito Lead time 27,53 dias Reducir el tiempo de almacenamiento de materia prima
JIT
Jefe de logistica Inyeccion
TC, TKT
31,5 > 8,02 Estandarizar metodos de trabajo Estudio de metodos Jefe de produccion Segundas operaciones TF 17,51 > 1 Mejorar herramientales y ajuste de parametros
ESMED, TPM
Jefe de mantenimiento
Tabla 13. Tabla resumen de tiempos.
Fuente: Elaboración propia
Figura 6. Gráfico de tiempos de proceso.
Fuente: Elaboración propia
Realizado el contexto del proceso actual para la empresa Navcar S.A.S mediante la herramienta VSM, se logra establecer una serie de datos relevantes que nos permiten definir las condiciones del proceso, donde se evidencia la necesidad de reducir el tiempo de ciclo total de 30,41 segundos a ≤ 8 segundos, alineando la capacidad productiva con el Takt Time para cumplir con la demanda de 450.000 unidades así:
Desfase Crítico entre el Takt Time Requerido y el Tiempo de Ciclo Total:
El Takt Time requerido para cumplir con una demanda de 450.000 unidades es de 8,02 segundos por pieza. El tiempo de ciclo actual es de 30,41 segundos, distribuido de la siguiente manera:
▪ Inyección plástica: 10,59 s ▪ Segundas operaciones: 17,41 s ▪ Empaque y alistamiento: 3 s
Esto representa una brecha de 22,41 segundos por unidad, lo que implica que la empresa solo puede producir aproximadamente el 26% de la demanda requerida, si mantiene las
PROCESO
TIEMPO DE CICLO (CT) Tack Time (TKT) Inyeccion
10,59
Segunda operación
17,51
Entrega producto terminado
3
8,02
condiciones actuales. Es una situación altamente insostenible en términos de capacidad de producción.
Cuello de Botella en las Segundas Operaciones: Las segundas operaciones consumen 17,41 segundos, representando más del 57% del tiempo total del ciclo. Esto indica que este proceso es el principal cuello de botella y el mayor contribuyente al incumplimiento del Takt Time. Los procesos manuales, retrabajos o tareas de no valor agregado pueden ser automatizadas, estandarizadas o eliminadas si no agregan valor directo al cliente. Ineficiencia General del Flujo de Valor:
El análisis VSM revela una fluidez inadecuada del proceso, caracterizada por:
▪ Procesos no sincronizados
▪ Tiempo de espera acumulado entre etapas
▪ Exceso de inventario en proceso
Estas condiciones derivan en un flujo discontinuo y con alto nivel de desperdicio, principalmente de tipo sobre procesamiento y tiempos de espera. Impacto Directo en la Capacidad de Entrega: Si no se corrige esta brecha, la empresa no podrá cumplir con los volúmenes de producción exigidos, lo que afectará directamente:
▪ Los plazos de entrega
▪ La satisfacción del cliente
▪ La rentabilidad de la operación
Rediseñar o eliminar las segundas operaciones que no agreguen valor, con especial foco en reducción o automatización del tiempo de 17,41 s. Optimizar el proceso de inyección plástica para reducirlo de 10 s a una cifra más cercana al Takt Time objetivo, mediante mejoras técnicas o de mantenimiento productivo total (TPM).
• Aplicar principios Lean Manufacturing como:
▪ Kaizen (mejora continua)
▪ Balanceo de línea
▪ 5S y estandarización
▪ SMED, mejora en tiempos de cambio de molde o preparación
• Implementar un plan de mejora continua orientado a alcanzar el tiempo de
ciclo de 8 segundos, ya sea mejorando eficiencia, aumentando turnos, o redistribuyendo cargas de trabajo así:
Tabla 14. Tabla comparativo tiempos VSM Fuente: Elaboración propia
Eliminación o Automatización de Segundas Operaciones: Revisar si las segundas operaciones (corte de rebabas, desgrane, empaque y alistamiento) estas pueden:
▪ Eliminarse por mejoras en calidad desde la inyección ▪ Integrarse dentro de la máquina de inyección ▪ Automatizarse con brazos robóticos o estaciones automáticas postmoldeo Reducción del Ciclo de Inyección:
• Optimizar parámetros de proceso: temperatura, presión, tiempo de
enfriamiento.
• Implementar TPM (Mantenimiento Productivo Total) para minimizar
microparos o pérdida de eficiencia.
• Evaluar diseño de moldes más eficientes o de cavidades múltiples (más
piezas por ciclo).
• Desarrollar plan de mantenimiento preventivo para los moldes de acuerdo
a su criticidad de fabricación y demanda. Células de trabajo o integración de operaciones:
• Diseño de una célula de manufactura Lean, donde la pieza pase
directamente de inyección a inspección y empaque, sin almacenamientos intermedios.
• Operarios multitarea o estaciones automatizadas que integren empaque y
alistamiento.
Flujo continuo y reducción de inventario en proceso:
• Aplicar el sistema "Pull" (JIT - Just in Time) entre etapas.
• Eliminar acumulaciones innecesarias entre inyección y empaque.
• Establecer buffers mínimos y visuales para controlar el flujo.
Monitoreo del Takt Time en tiempo real:
• Implementar tableros visuales o sistemas digitales (Dashboard) que
muestren la productividad en tiempo real.
• Alertas ante desviaciones del tiempo objetivo por medio de indicadores
como se establece en la siguiente tabla:
Tabla 15. Tabla indicadores VSM estado futuro
Fuente: Elaboración propia
Figura 7. Gráfico mapa de valor estado futuro
Fuente: Elaboración propia
• Diagrama de Pareto
Con el desarrollo de la herramienta Value Stream Mapping (VSM) en el punto anterior, se evidencia que los cuellos de botella en el proceso de inyección plástica se originan principalmente por los tiempos de producción, afectados por la planificación de las máquinas y la ejecución manual de ciertas actividades a lo largo del proceso. Asimismo, el flujo de información presenta limitaciones que impactan la eficiencia operativa y toma de decisiones.
Desde el área de planeamiento se lleva a cabo una planificación semanal del proceso de inyección plástica, optimizando la asignación de máquinas según el tipo de molde (manual, automático o semiautomático), la capacidad de inyección y las características del producto a fabricar. La programación parte de la fecha pactada de entrega al cliente, considerando un lead time máximo de 30 días desde la negociación. Además, la disponibilidad de turnos de las máquinas se calcula en
función de las horas mensuales operativas, teniendo en cuenta que, aunque hay 3 equipos y 3 personas disponibles por turno, es necesario programar mantenimiento preventivo y reservar capacidad ante posibles imprevistos.
Desde el año 2022 se realiza la recolección de tiempos perdidos en el área durante el proceso de inyección plástica a partir de la información registrada en el formato de eficiencia descrito anteriormente, esta información se resume en la tabla 16 Tiempos perdidos donde se registra el total de horas por cada novedad presentada anualmente y el promedio de los 3 años transcurridos:
Tabla 16 Tiempos perdidos en horas Motivo Año
2022
Año
2023
Año
2024
Promedio
3 años
Montaje molde
748
629
440
605,67
Desmontaje molde
409
512
375
432,00
Falta de herramental
579
393
176
382,67
Falla de máquina
238
422
114
258,00
Ausencia operario
327
206
149
227,33
Puesta a punto
135
193
65
131,00
Calentamiento de máquina
166
163
51
126,67
Presecado materia prima
97
88
86
90,33
Pruebas y desarrollo
95
95
20
70,00
Purgas
102
56
44
67,33
Falta de programa
54
29
55
46,00
Capacitación
26
53
51
43,33
Apoyo otras áreas
8
58
17
27,67
Aseo
15
39
21
25,00
Falta de material
24
32
15
23,67
Descanso
24
25
19
22,67
Falla eléctrica
11
43
12
22,00
Herramental improductivo
14
24
3
13,67
Segundos procesos
8
11
3
7,33
Espera otras áreas
9
4
8
7,00
Total horas
5111
5098
3748
2629,33
Fuente: Navcar S.A.S
Con los datos recopilados en la tabla 16 Tiempos perdidos en horas se realiza el diagrama de Pareto en la figura 8 Causas de tiempos no productivos 2022-2024, cuyo fundamento se basa en un análisis visual para identificar y priorizar las causas más significativas dentro del proceso de inyección que están afectando la productividad
del área tendiendo como base el dato promedio de los 3 años registrados:
Figura 8 Causas de tiempos no productivos 2022-2024
Fuente: Elaboración propia
Con lo anterior, se evidencia que el mayor tiempo perdido en el proceso de inyección se debe al montaje y desmontaje de moldes, esto se debe a que es un proceso que tarda aproximadamente 40 minutos por proceso, que en promedio semanal se está manejando entre 25 a 30 cambios, siendo al mes de 100 a 120. Esto se debe a que el volumen de referencias utilizadas para el ensamble del producto terminado redondea los 2000 tipos, adicional, se debe mantener los inventarios de insumos para producción en el menor costo posible aplicando las metodologías ABC y JIT.
El proceso de inyección actualmente involucra diversas actividades realizadas manualmente por los operarios, quienes deben mantener una alta precisión tanto en la cantidad producida y empacada como en la calidad del corte. Con base en el diagrama de flujo previamente referido (figura 2), se ha elaborado la tabla 17, donde se registran las oportunidades de mejora identificadas:
Montaje molde Desmontaje molde Falta de herramental Falla de máquina Ausencia operario Puesta a punto Calentamiento de máquina Presecado materia prima Pruebas y desarrollo Purgas Falta de programa Capacitación Apoyo otras áreas Aseo Falta de material Descanso Falla eléctrica Herramental improductivo Segundos procesos Espera otras áreas
0,0%
5,0%
10,0%
15,0%
20,0%
25,0%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Tabla 17 Oportunidades de mejora en producción Oportunidad Descripción Problema 1 Piezas no conformes no se identifican Problema 2 Piezas separadas manualmente por operario Problema 3 Riesgos de accidente por operación de elementos cortantes Problema 4 Movimientos repetitivos corporales del operario (Fatiga) Problema 5 Demora y represamiento de producto por habilidad del operario Problema 6 Demora y represamiento de producto por tiempo de ciclo más rápido a la capacidad del operario Problema 7 Inventarios no confiables por mal ingreso de cantidades al lote final Problema 8 Cantidades empacadas no confiables, más del requerido o menos del requerido estándar.
Problema 9 Empaque de unidades defectuosas que ingresan al inventario disponible, afectando las líneas de ensamble del cliente final Problema 10 Conteos por básculas de pesaje y operación de calibración manual dependiente del operario a cargo del proceso. Fuente: Elaboración propia
Con base en la tabla anterior, que presenta de manera organizada las principales oportunidades de mejora identificadas en los procesos analizados, se procedió a construir el diagrama de Pareto (figura 9) este diagrama permite visualizar de forma jerárquica cuáles de estas oportunidades tienen mayor frecuencia o impacto de acuerdo con el peso de relevancia dentro del proceso, facilitando así la identificación de las causas más críticas que deben ser abordadas con prioridad.
Figura 9 Oportunidades de mejora en producción
Fuente: Elaboración propia
De los problemas identificados se evidencia la oportunidad de mejora en el proceso de corte para mejorar la calidad y, así mismo, la exactitud en las cantidades empacadas. Estas problemáticas representan un impacto significativo en los tiempos del proceso de inyección plástica, como se registra en la tabla 18:
Tabla 18 Tiempos de producción Actividad Tiempo promedio Conteo de piezas por pesaje
15 minutos por referencia
Corte manual de rebabas en las piezas
35 segundos por pieza
(depende cavidades de herramental) Control visual de calidad Fuente: Elaboración propia
Los diagramas desarrollados y los datos recopilados evidencian que la falta de información en tiempo real afecta la agilidad en la toma de decisiones, limitando la productividad a la disponibilidad de días y cantidad de máquinas, revelando una falta de optimización en la planificación; como resultado, la planificación se vuelve reactiva en lugar de estratégica, lo que representa una oportunidad para su digitalización.
Adicional, la manualidad en el proceso genera imprecisión en las cantidades entregadas y almacenadas en stock, además de provocar devoluciones debido a errores en el corte de los componentes, representando de igual manera una oportunidad para su automatización.
• Diagrama de Ishikawa
El diagrama de Ishikawa, también conocido como diagrama de causa-efecto o diagrama de espina de pescado, es una herramienta de análisis utilizada para identificar, organizar y visualizar las posibles causas de un problema específico. Su estructura permite categorizar las causas en áreas como métodos, maquinaria, mano de obra, materiales, medio ambiente y medición, lo que facilita una evaluación integral del origen del problema.
En este caso, se utilizó el diagrama de Ishikawa para analizar las causas raíz de los tiempos no productivos (TNP) asociados a cuatro procesos clave: montaje y desmontaje de moldes, conteo de piezas por pesaje, corte manual de rebabas en las piezas y control visual de calidad. Cada diagrama permite descomponer y clasificar los factores que
inciden en la ineficiencia de estos procesos, con el fin de proponer acciones correctivas y oportunidades de mejora.
-
Diagrama de Ishikawa: Montaje y desmontaje de molde
El diagrama de Ishikawa correspondiente al proceso de montaje y desmontaje de moldes permite analizar de forma estructurada los factores que están generando tiempos no productivos (TNP) en este procedimiento. Este proceso, fundamental en la industria de inyección plástica, representa una fase crítica para la eficiencia operativa, ya que cada cambio de molde detiene temporalmente la producción. La metodología busca identificar deficiencias en métodos de trabajo, herramientas, condiciones ambientales y capacidades del personal involucrado. El análisis de la figura 10 montaje y desmontaje de molde pone especial atención a la falta de sistemas de cambio rápido (como SMED), el uso de procedimientos manuales no estandarizados, así como problemas con el estado y disponibilidad del herramental.
Figura 10 Diagrama de Ishikawa: Montaje y desmontaje de molde
Fuente: Elaboración propia
El estudio revela que los principales generadores de TNP se originan en prácticas
operativas manuales poco estructuradas, ausencia de herramientas especializadas para agilizar el proceso, y falta de indicadores que midan el tiempo de cambio. Además, se identifican causas asociadas al ambiente de trabajo, como áreas reducidas o mal iluminadas, que dificultan la manipulación segura y eficiente de los moldes. Estas condiciones no solo afectan la productividad, sino que también aumentan el riesgo de errores y accidentes. Se concluye que la implementación de metodologías de mejora como SMED, junto con la estandarización de procedimientos y una mejora en la capacitación técnica del personal, serían estrategias clave para reducir los tiempos improductivos.
-
Diagrama de Ishikawa: Conteo de piezas por pesaje
El análisis de causa raíz para el proceso de conteo de piezas mediante pesaje se realiza para comprender los factores que influyen en los errores de conteo al momento de empacar producto terminado. Este método, si bien es más rápido que el conteo manual, presenta limitaciones relacionadas con la precisión del pesaje, variabilidad del peso unitario de las piezas y condiciones externas que afectan el funcionamiento de las básculas. El diagrama de la figura 11 conteo de piezas por pesaje considera elementos como los métodos utilizados, las condiciones del entorno, la calibración de los equipos, así como la preparación del personal.
Figura 11 Diagrama de Ishikawa: Conteo de piezas por pesaje
Fuente: Elaboración propia
Los resultados del análisis muestran que las principales fuentes de error provienen de la falta de rangos de tolerancia establecidos, uso de básculas con márgenes de error elevados o sin calibración periódica, y diferencias de peso entre piezas debidas a factores como residuos o humedad. Además, se detectan causas relacionadas con el entorno físico —como vibraciones en la superficie o corrientes de aire— que comprometen la estabilidad de la medición. A nivel humano, se identifican falencias en la capacitación del personal y descuidos operativos que afectan la confiabilidad del proceso. Es esencial establecer rangos de tolerancia aceptables, mejorar la calibración de las básculas, y reforzar la capacitación técnica para optimizar este método de conteo.
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Diagrama de Ishikawa: Corte manual de rebabas en las piezas
Este diagrama de Ishikawa tiene como objetivo analizar el proceso de eliminación manual de rebabas, una actividad que se realiza posterior a la inyección plástica de las piezas y que tiene una fuerte implicación en la calidad del producto final. Al ser una tarea repetitiva y manual, depende en gran medida de la destreza del operario, el estado de las herramientas, y las condiciones de trabajo. El análisis de la figura 12 corte manual de rababas en las piezas busca identificar los factores que contribuyen a defectos postcorte, así como a los riesgos ergonómicos y a la variabilidad del acabado final.
Figura 12 Diagrama de Ishikawa: Corte manual de rebabas en las piezas
Fuente: Elaboración propia
Se evidencia que la falta de estandarización en el proceso de corte, junto con la utilización de herramientas inadecuadas o desgastadas, impacta negativamente en la eficiencia y calidad del trabajo realizado. Asimismo, la inexistencia de inspecciones posteriores al corte y la ausencia de criterios claros para definir la aceptabilidad de rebabas dejan la calidad del producto sujeta a juicio subjetivo. También se identifican aspectos ergonómicos y ambientales —como iluminación deficiente, espacio de trabajo limitado y fatiga del operario— que agravan los problemas. La capacitación en técnicas seguras y eficaces, la estandarización del proceso y la mejora en las condiciones de trabajo son acciones fundamentales para reducir defectos y mejorar la productividad en esta etapa.
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Diagrama de Ishikawa: Control visual de calidad
El control visual es una técnica ampliamente utilizada para asegurar que las piezas producidas cumplan con los estándares establecidos. La figura 13 control visual de calidad examina las causas que provocan errores en la inspección visual, un proceso que, en este caso, se delega al mismo operario de producción. Esta dualidad de funciones puede comprometer la objetividad de la evaluación. El análisis se centra en la ausencia de criterios definidos, herramientas de apoyo, condiciones del entorno y formación del personal, que en conjunto afectan la confiabilidad del proceso de clasificación de productos como conformes o no conformes.
Figura 13 Diagrama de Ishikawa: Control visual de calidad
Fuente: Elaboración propia
El estudio evidencia que el principal problema radica en la falta de estandarización: no existen criterios unificados ni guías visuales que orienten al operario en la evaluación de calidad. Esto genera subjetividad y discrepancias en la aceptación de piezas. A esto se suman factores como la iluminación deficiente, la presión por cumplir metas de producción, y la falta de registros de errores o auditorías que permitan la retroalimentación y mejora del proceso. La implementación de controles visuales estandarizados, capacitación específica en criterios de calidad, y un sistema formal de verificación serían esenciales para fortalecer la objetividad y consistencia del control de calidad visual.
A partir del diagnóstico presentado en el primer entregable, se consolida la información y se enfoca el desarrollo de la propuesta en los aspectos detallados en la tabla 19 oportunidades de mejora de la productividad, considerando las principales causas y sus consecuencias que afectan la productividad del área:
Tabla 19 Oportunidades de mejora de la productividad Causas Consecuencias Procedimientos manuales no estandarizados Subjetividad en el diseño de las piezas, mayor riesgo de errores, ineficiencia en tiempos y esfuerzos, dependencia de conocimiento tácito, dificultad de trazabilidad y control, problemas ergonómicos.
Falta de información en línea Pérdida de datos, ineficiencia operativa, dificultad en la toma de decisiones, problemas de comunicación, deficiencia en el desarrollo y estructuración de planes de mejora.
Fuente: Elaboración propia
7.2 Desarrollo objetivo específico 2
Con base en las oportunidades de mejora identificadas, se diseñan estrategias orientadas a mejorar integralmente la productividad en el área de inyección plástica, garantizando eficiencia y sostenibilidad en los procesos actuales, haciendo enfoque en la gestión de tareas manuales y flujo de información.
Para el desarrollo de las herramientas, se lleva a cabo un análisis de viabilidad, basado en la identificación de los obstáculos que impactan la productividad. Como parte del estudio, se evalúan diferentes alternativas: la optimización de los procesos manuales
existentes, la implementación de un sistema semiautomatizado o la automatización completa. A partir de esta evaluación, se obtienen los siguientes resultados de la tabla
20 con una escala de relevancia de 1 a 3 donde 1 es bajo, 2 es medio y 3 es alto:
Tabla 20. Análisis de viabilidad Viabilidad Tipo de propuesta Manual Semiautomatizado Automatizado Técnica
3
3
2
Económica
2
3
3
Social
2
3
3
Política
3
3
3
Promedio
2,5
3
2,75
Fuente: Elaboración propia
En el factor técnico, se evidencia un nivel medio de viabilidad para la automatización total del proceso, dado que actualmente no se cuenta con robótica implementada en otros procesos ni con herramientas disponibles. En el aspecto económico y social, los procesos manuales generan un impacto significativo en la disponibilidad de mano de obra y en la seguridad operativa, ya que incluyen tareas repetitivas realizadas en jornadas extensas. En cuanto a los demás criterios evaluados, se observa una alta viabilidad para la adopción de las distintas propuestas, destacándose la opción semiautomatizada como la de mayor impacto, con un ponderado de 3, sobre la cual se enfocará el desarrollo de las herramientas.
Hoy en día el uso de herramientas ofimáticas permite optimizar tiempos de ejecución de registros, mejora la gestión documental para organizar, almacenar y analizar datos de manera estructurada posibilitando el trabajo en equipo en tiempo real, mejorando la coordinación entre departamentos y facilitando la comunicación interna.
En el área de inyección plástica en cada turno se cuenta con 4 máquinas, cada una operada por 1 operario. Hoy en día los registros de eficiencia descritos previamente (figura 1) se diligencian en el formato físico y, al finalizar el turno, cada operario registra los datos en el único computador que actualmente se cuenta el cual, entre otras funciones, permite la revisión de montajes y contacto de correo genérico.
Inicialmente para materializar la propuesta de flujo de información, es necesario contar con las herramientas óptimas para el correcto registro de los datos, dada la política de no celulares establecida por la compañía en el área de producción por seguridad, se toma como opción la adquisición de tabletas digitales por máquina, lo cual permitiría la creación de usuarios personales y/o genéricos en el área para una mejor trazabilidad de la información y seguimiento personalizado, así mismo, brinda mayor agilidad en la
accesibilidad de datos, tanto para registro como consulta.
Para la elección de las tabletas es necesario tener en cuenta el costo beneficio partiendo de la premisa que será utilizada diariamente en largas jornadas en un ambiente expuesto a altas temperaturas y manipulación constante. Se propone la adquisición de las tabletas LENOVO 11" Pulgadas Tab M11 - 128GB, con un precio que oscila los $900.000COP cuenta con una memora ram de 4GB y hasta 10 horas de batería, conexión WIFI y garantía de hasta 1 año contra accidentes. Para garantizar la seguridad y correcto funcionamiento de los dispositivos, es fundamental establecer políticas de sensibilización y capacitación dirigidas a los operarios; estas políticas deben enfocarse en el manejo adecuado, el mantenimiento preventivo y la disposición responsable de los equipos, promoviendo buenas prácticas para minimizar riesgos, optimizar la vida útil de los dispositivos y asegurar el cumplimiento de los estándares de seguridad en el entorno laboral.
Considerando el volumen de información gestionada por área y las características de los perfiles de los operadores, las tabletas solicitadas deben contar con las herramientas de Microsoft 365 en la nube, con un costo de $6USD por usuario en el plan de empresa básico anual, la cual es una plataforma de productividad que integra aplicaciones como Word, Excel, PowerPoint, Outlook y Teams, además de servicios avanzados como OneDrive para almacenamiento en la nube y SharePoint para gestión documental, administrando entidades, accesos y usuarios para hasta 300 empleados.
La adecuación de estas tabletas por máquina permite que los operarios puedan utilizarla de manera móvil o tipo escritorio, para el registro de la información que se requiere del proceso de inyección plástica, se plantea la digitalización del formato de registro de eficiencia descrito previamente (figura 1), su acceso estará disponible al acceder al aplicativo de Microsoft Excel, en el cual podrán registras los datos descritos en la tabla 21 registro de eficiencia automatizado.
Tabla 21 Registro de eficiencia automatizado
Fuente: Elaboración propia
Este formato se encuentra en la hoja “registro” de la propuesta desarrollada en formato Excel (anexo 1), en el cual los operadores desde su cuenta podrán registrar datos como la máquina asignada, fecha, turno, su número de operario que le registrará en automático su nombre, # de orden, referencias, tiempos, cantidades, novedades presentadas entre
otros datos identificados en la fase 1 del proyecto considerados como relevantes para el seguimiento de la productividad en el área.
Para revisar esta información registrada se debe acceder desde la hoja “matriz” en la propuesta desarrollada en formato Excel (anexo 1), esta permite revisar los datos cargados en la hoja “registro” tal como se evidencia en la tabla 21 Matriz de seguimiento.
Tabla 22 Matriz de seguimiento
Fuente: Elaboración propia
Con esta información siendo cargada en línea a medida que se va produciendo material se va alimentando la hoja “KPI” de la propuesta desarrollada en formato Excel (anexo 1), en la cual se podrá revisar un dashboard productivo mediante gráficas que se pueden filtrar por fechas especificas o en intervalos y hacer seguimiento de unidades por turno, por máquina y tiempos por proceso como se evidencia en la figura 14 Dashboard productivo formato Excel.
Figura 14 Dashboard productivo formato Excel
Fuente: Elaboración propia
Con la información registrada desde la hoja “KPI” de la propuesta desarrollada en formato Excel (anexo 1), se diseña utilizando la herramienta PowerBI (anexo 2) un
tablero de gestión donde se evidencia cantidades de producción y ordenes, horas promedio, haciendo filtros por máquinas y turnos tal como se evidencia en la figura 15 Dashboard productivo formato PowerBI, la cual se plantea como apoyo para el área de planeamiento y facilitar el análisis de los datos suministrados por producción para la toma de decisiones.
Figura 15 Dashboard productivo formato PowerBI
Fuente: Elaboración propia
Con la herramienta de flujo de información diseñada es importante desde producción tener en cuenta el impacto de los procesos manuales evidenciados. Con el objetivo de optimizar los procesos operativos y elevar los estándares de calidad, se propone la implementación de un sistema de automatización que permita reducir significativamente los tiempos no productivos y mejorar la detección de defectos en las etapas clave del proceso. Esta propuesta de automatización busca no solo incrementar la eficiencia y la productividad, sino también asegurar una mayor consistencia en los resultados, minimizando errores y desperdicios mediante la integración de tecnologías que faciliten el monitoreo y control en tiempo real.
Se propone automatizar el proceso con el Robot UR5e (figura 16) de Universal Robots ($35,000 - $45,000 USD), un robot colaborativo de última generación diseñado para aumentar la eficiencia y la precisión en diversas aplicaciones industriales. El UR5e destaca por su flexibilidad, facilidad de programación y seguridad avanzada. Con una carga útil de 5 kg y un alcance de 850 mm, este robot es capaz de realizar tareas complejas con una repetibilidad de ±0,03 mm, garantizando resultados consistentes y de alta calidad. Equipado con 17 funciones de seguridad configurables y en conformidad con las normativas EN ISO 13849-1, PLd Categoría 3 y EN ISO 10218-1, el UR5e es una
solución ideal para procesos automatizados en la industria del plástico.
Figura 16 Robot UR5e
Fuente: Universal Robots: Robots Colaborativos
El UR5e viene con su propio sistema de control integrado en una caja de control. Este sistema incluye:
• Puertos de E/S: 16 entradas digitales, 16 salidas digitales, 2 entradas analógicas,
2 salidas analógicas.
• Comunicación: TCP/IP, MODBUS TCP, EtherNet/IP, PROFINET.
• Fuente de Alimentación: 100-240 VAC, 47-440 Hz.
• Interfaz de Programación: Pantalla táctil de 12” con interfaz gráfica de usuario
Polyscope
Para controlar el UR5e y coordinarlo con otros sistemas en la planta, se debe utilizar un PLC que soporte los protocolos de comunicación mencionados, como lo es el PLC de Siemens S7-1200. Este PLC ofrece una alta flexibilidad y capacidad de integración con sistemas de automatización industrial.
Para atender las necesidades específicas del proceso de inyección plástica, el Universal Robots UR5e será encargado de las siguientes tareas críticas:
• Corte de rebabas: Al salir las piezas del molde de inyección plástica, es común
que presenten rebabas o excesos de material que deben ser eliminados para asegurar la calidad final del producto. El UR5e puede ser equipado con una
herramienta de corte adecuada para realizar esta tarea de manera precisa y eficiente.
• Verificación de conformidad: Después del corte de las rebabas, es fundamental
verificar si las piezas cumplen con los estándares de calidad establecidos. El UR5e utilizará un sistema de visión artificial para inspeccionar cada pieza, identificando posibles defectos y determinando si la pieza es conforme o no conforme.
• Conteo y empaque: Las piezas conformes deben ser empacadas en cajas,
llevando un registro preciso del número de piezas producidas y empacadas. El UR5e será programado para realizar esta tarea, garantizando un proceso de empaque ordenado y eficiente.
Para cumplir con las funciones requeridas, es necesario realizar las siguientes adaptaciones al UR5e:
• Corte de rebabas:
-
Herramienta de corte: La selección de la herramienta de corte es crucial para el éxito de esta tarea. Se debe integrar un sistema de corte motorizado o una herramienta de amolado, dependiendo del tipo de material plástico y el grosor de las rebabas. La herramienta debe ser montada en el extremo del brazo robótico, conocido como end effector, y conectada al sistema de control del robot. La integración de sensores de fuerza y torque también puede ser beneficiosa para ajustar automáticamente la presión de corte según las necesidades. La herramienta de corte Vectis Cobot Cutting Tool (figura 17) es una opción adecuada para el UR5e. Esta herramienta permite realizar cortes complejos en piezas de alta mezcla y tubos, ofreciendo una gran flexibilidad y facilidad de uso. El precio aproximado de esta herramienta es de $10,000 -
$15,000 USD.
Figura 17 Sistema de corte Vectis Cobot Cutting Tool
Fuente: Universal Robots: Robots Colaborativos
Esta herramienta de corte puede ser controlada directamente desde el sistema de control del UR5e utilizando las salidas digitales y analógicas disponibles. Utilizando también el mismo PLC de Siemens S7-1200.
• Verificación de conformidad:
-
Sistema de visión artificial: La instalación de un sistema de visión artificial es fundamental para la inspección de las piezas. Este sistema debe incluir cámaras de alta resolución y un software de análisis de imágenes. La cámara debe estar montada en el brazo del robot y conectada al sistema de control del mismo. La iluminación adecuada es esencial para asegurar que los defectos sean detectados con precisión. El uso de luces LED y filtros específicos puede mejorar la calidad de las imágenes capturadas. El sistema de visión Keyence CV-X (figura 18) es una opción recomendada para el UR5e. Este sistema ofrece una guía rápida para la configuración y calibración, así como programas de muestra para la integración con el robot. El precio aproximado de este sistema es de $20,000 - $25,000 USD.
Figura 18 Sistema de visión Keyence CV-X
Fuente: Universal Robots: Robots Colaborativos
El sistema de visión artificial se conecta al UR5e a través de los puertos de comunicación disponibles (EtherNet/IP o PROFINET). El software de análisis de imágenes se ejecuta en el controlador del sistema de visión y envía señales al UR5e para indicar la conformidad de las piezas. Utilizando también el mismo PLC de Siemens S7-1200.
• Conteo y empaque:
-
Sistema de Conteo: Es necesario configurar un sistema de conteo que
permita llevar un registro preciso del número de piezas producidas y empacadas. Esto puede lograrse utilizando sensores de conteo integrados en el proceso de empaque. Estos sensores deben estar conectados al sistema de control del robot y ser capaces de contar las piezas de manera precisa y rápida. Un sistema de conteo (figura 19) basado en sensores de proximidad es una opción viable para el UR5e. Estos sensores pueden detectar el paso de las piezas y enviar señales al sistema de control del robot para llevar un registro del conteo. El precio aproximado de estos sensores es de $500 - $1,000 USD.
Figura 19 Sensor de conteo
Fuente: Universal Robots: Robots Colaborativos
Los sensores de proximidad se conectan a las entradas digitales del UR5e para contar las piezas. El UR5e puede llevar un registro del conteo y enviar los datos al PLC para su integración en el sistema de gestión de inventario. Utilizando también el mismo PLC de Siemens S7-1200.
Para validar la viabilidad técnica de la propuesta de automatización, se realizó un análisis detallado sobre la compatibilidad del robot colaborativo UR5e de Universal Robots con los moldes y piezas actualmente utilizados en la planta de inyección plástica de NAVCAR. Este análisis tuvo como objetivo determinar si las características técnicas del robot se ajustan a las condiciones reales de operación en la línea de producción.
En primer lugar, se evaluó la capacidad de carga útil del UR5e, la cual es de 5 kilogramos. Este parámetro es suficiente para manipular con seguridad las piezas plásticas que se fabrican en NAVCAR, las cuales presentan un peso considerablemente menor, incluso si se incluyen las rebabas que deben ser removidas. Adicionalmente, se revisó el alcance del brazo robótico, que corresponde a un radio de 850 mm, y se comprobó que este valor permite operar eficientemente dentro de las celdas de trabajo actuales, accediendo tanto al área de extracción de las piezas como a las zonas destinadas al corte, inspección y clasificación.
En cuanto a la complejidad geométrica de algunas piezas, se identificó que ciertas referencias presentan formas irregulares o zonas de difícil acceso, lo cual tradicionalmente ha requerido intervención manual para eliminar rebabas en cavidades profundas o bordes internos. Para enfrentar esta situación, se propone aprovechar la flexibilidad del robot y la configuración de la herramienta de corte Vectis Cobot Cutting Tool, que permite ajustar la trayectoria y la orientación del cabezal, permitiendo trabajar en ángulos complejos. Además, mediante el uso de trayectorias programadas a partir de modelos CAD, es posible garantizar una operación precisa incluso en piezas con geometrías complicadas. No obstante, se reconoce que podrían existir casos particulares donde la intervención humana siga siendo necesaria para acabados muy finos. En esos casos, se contempla un enfoque mixto en el que el robot realice la mayor parte del trabajo y el operario intervenga únicamente en los detalles, mejorando tanto la ergonomía como la eficiencia general del proceso.
Respecto a la compatibilidad con los materiales utilizados, se estableció que la mayoría de las piezas producidas están elaboradas con plásticos como polipropileno, ABS y policarbonato. Estos materiales no requieren de esfuerzos elevados para el corte de rebabas, lo que asegura que tanto el robot como la herramienta de corte puedan operar dentro de márgenes seguros y eficientes, sin comprometer la integridad de los componentes.
Finalmente, se valoró la capacidad de reprogramación del UR5e como un factor clave dentro de un entorno de producción como el de NAVCAR, donde existe una alta rotación de moldes y variedad de productos. El robot permite adaptar rápidamente sus rutinas a distintos diseños de piezas, lo que representa una ventaja significativa frente a soluciones rígidas o especializadas.
El robot UR5e presenta una compatibilidad adecuada con las condiciones técnicas y operativas actuales de la empresa NAVCAR, y su implementación permitiría automatizar tareas críticas como el corte de rebabas, la inspección visual y el conteo de piezas, con posibilidad de adaptación incluso ante variaciones en el diseño de los productos o en la configuración de los moldes.
Sistema de Tecnologías de la Comunicación en la Automatización Propuesta
A continuación, en la tabla 23 Tipos de datos que se mueven en el proceso se muestran los tipos de datos que se moverán en la propuesta del proceso automatizado, se consideran datos internos del proceso y los que se intercambian con otros procesos antes y después de su ejecución, estableciendo así los siguientes datos de entrada y de salida.
Tabla 23. Tipos de datos que se mueven en el proceso Descripción detallada de los datos Origen de los datos Destino de los datos Utilidad de los datos Nivel de seguridad requerido para los datos
DATOS QUE ENTRAN AL PROCESO
Orden de producción (tipo de pieza, cantidad, material) Orden de producción sistema siesa Enterprice modulo manufactura PLC Siemens
S7-1200 / HMI
Definir qué pieza fabricar, cantidad y material requerido Alto (datos críticos para producción) Parámetros del proceso de inyección plástica (temperatura, presión, tiempo) Sistema
SCADA / HMI
PLC Siemens S7-1200 Configurar el proceso para garantizar cumplimiento de los parámetros de calidad y requerimiento del cliente Medio (parámetros usados en la operación) Instrucciones de movimiento del robot UR5e PLC Siemens S7-1200 / Software del robot Controlador del robot UR5e Programar movimientos precisos para corte, inspección y empaque Alto (cualquier error puede afectar la seguridad del proceso) Especificaciones de inspección visual (parámetros de calidad) Software de visión Keyence CV-X Sistema de inspección y control de calidad Identificar defectos en las piezas para clasificar en conformes y no conformes Medio (datos de la operación) Señales de sensores de proximidad (detección de piezas) Sensores de proximidad PLC Siemens S7-1200 Determinar la presencia de piezas en la estación de trabajo Bajo (datos en tiempo real)
DATOS QUE SALEN DEL PROCESO
Estado del proceso (número de piezas producidas, tiempos de ciclo, productividad) PLC Siemens S7-1200 Sistema ERP / Dashboard
SCADA
Monitorear la producción y productividad del proceso Alto (datos críticos para la toma de decisiones) Resultados de la inspección visual (piezas conformes/no conformes) Software de visión Keyence CV-X Sistema de control y gestión calidad Registro de defectos para control y gestión de calidad Medio (registros internos de producción) Datos de consumo de materiales (material utilizado, desperdicio) PLC Siemens S7-1200 ERP / Sistema de planificación Control de inventarios y costos Alto (impacto en costos de producción) Registro de mantenimiento y fallas (alarmas, desgastes) PLC Siemens S7-1200 / Sensores Sistema de mantenimiento Activar mantenimiento preventivo y reducir errores Alto (prevención de fallas)
Descripción detallada de los datos Origen de los datos Destino de los datos Utilidad de los datos Nivel de seguridad requerido para los datos Alertas al operador (paradas del sistema, errores) PLC Siemens
S7-1200 / HMI
HMI / Correo electrónico del supervisor Notificación en tiempo real de problemas operativos Medio (alerta inmediata para intervención) Fuente: Elaboración propia
A continuación, en la Tabla 24 se definen las Tecnologías de Comunicaciones que se utilizarían para mover la información definida en la tabla anterior:
Tabla 24. Tecnologías de Comunicación utilizadas para mover información en el proceso Tecnología de comunicación ¿Para qué sirve?
¿En el proceso dónde se usa?
EtherNet/IP Comunicación entre el robot UR5e, el PLC Siemens S7-1200 y el sistema de visión Keyence CV-X Verificación de conformidad: El sistema de visión Keyence CV-X analiza la pieza y envía el resultado al PLC a través de EtherNet/IP.
Coordinación entre el PLC y el UR5e: El PLC envía comandos al robot para continuar con el proceso según la evaluación de calidad.
PROFINET
Integración del PLC Siemens S7-1200 con sensores y otros dispositivos Corte de rebabas: El PLC activa la herramienta de corte Vectis Cobot Cutting Tool cuando el robot coloca la pieza en posición.
Empaque y conteo: Sensores de proximidad conectados al PLC informan cuántas piezas han sido procesadas y empacadas.
MODBUS TCP
Comunicación del PLC con sistemas externos, como bases de datos o sistemas SCADA Registro de datos del proceso: MODBUS TCP permite al PLC enviar información de productividad a un sistema de monitoreo en tiempo real.
Almacenamiento de datos en servidores: Se pueden guardar datos sobre eficiencia, piezas defectuosas y productividad general.
TCP/IP
Comunicación general entre sistemas informáticos para monitoreo y control remoto.
Supervisión del sistema: Permite que un operador revise el estado del robot y del PLC desde una computadora conectada a la red.
Gestión de mantenimiento predictivo: Datos del UR5e pueden enviarse a la nube para análisis y diagnóstico remoto.
Puertos de E/S digitales y analógicas Comunicación directa entre el PLC, los sensores de proximidad y las herramientas del robot.
Activación del corte de rebabas: Cuando el PLC recibe la señal del robot, activa la herramienta de corte mediante una salida digital.
Detección de piezas en el conteo: Sensores de proximidad envían señales al PLC cuando una pieza pasa por el punto de control.
Fuente: Elaboración propia
Teniendo en cuenta la propuesta de automatización y la descripción y definición de todos
sus elementos para implementar, se adecua el diagrama de flujo del proceso de inyección plástica, en el cual se reducen las actividades realizadas por el operario hacia el inicio y salida del proceso, dejando automatizadas las actividades de corte, identificación de conformes y no conformes, y conteo de piezas, así como se observa en la Figura 20 Diagrama de flujo del proceso automatizado:
Figura 20. Diagrama de flujo del proceso automatizado.
Fuente: Elaboración propia
A continuación, en la Figura 21 se presenta el diagrama técnico del proceso el cual muestra un detalle del funcionamiento del proceso con la maquinaria automatizada, adicionalmente se muestran los puntos de enlace para el intercambio de información, de acuerdo con lo establecido en la propuesta.
Figura 21. Diagrama técnico del proceso automatizado
Fuente: Elaboración propia
Teniendo en cuenta lo anterior, tras la propuesta de automatización el proceso de inyección plástica, la empresa NAVCAR S.A.S. avanza al NIVEL 2 de la jerarquización en el sistema de control de distribución (DCS), gracias a la implementación de robots y partes automatizadas, que permiten reducir la cantidad de actividades repetitivas que el operario debe ejecutar manualmente, mejorando la eficiencia y la precisión del proceso; y con la implementación de los sistemas de comunicación se integran protocolos industriales como EtherNet/IP, PROFINET, MODBUS TCP y TCP/IP, que permiten la interconexión entre el robot UR5e, el PLC Siemens S7-1200, el sistema de visión Keyence CV-X y los sensores de proximidad.
Con la conectividad en sistema y robótica planteada, el sistema no solo ejecutará tareas automatizadas, sino que también transmitirá y analizará datos en tiempo real, optimizando la supervisión del proceso, la detección de fallos y la toma de decisiones basadas en información precisa.
Para garantizar la correcta adopción de las herramientas planteadas, es fundamental capacitar a los empleados con el objetivo de mitigar la resistencia al cambio. Dado que actualmente todas las tareas en el área se ejecutan de manera manual, el proceso de implementación debe enfocarse en generar confianza mediante información clara y estructurada, lo que proporcionará seguridad y reducirá la incertidumbre.
La capacitación debe estar alineada con las habilidades y competencias de los operarios, permitiéndoles desarrollar destrezas específicas para el uso de las nuevas herramientas fomentando su participación activa en el proceso, lo cual facilitará una adaptación progresiva y optimizará la curva de aprendizaje, asegurando una transición eficiente hacia la automatización y mejorando la productividad operativa.
Debido a la simplicidad y facilidad de uso de las herramientas desarrolladas, la capacitación de los empleados se llevará a cabo en una única sesión con los 12 operarios liderado por el coordinador de área, durante la cual se implementará el siguiente plan de formación (tabla 25):
Tabla 25. Plan de formación Tema Objetivo Actividad Contexto del cambio.
Explicar las causas y consecuencias del cambio a realizar.
Se realiza una charla inicial sobre la situación actual de los procedimientos desarrollados y cómo
estos cambiarían con la implementación de las herramientas.
Uso de las herramientas.
Facilitar la adopción y promover la autonomía fortaleciendo la sostenibilidad.
Explicación inicial sobre el diligenciamiento del Excel y manejo del robot para luego realizar su ejecución en el área con los dispositivos.
Mantenimiento.
Estandarizar procesos y mantener funcionamiento de las herramientas.
Trabajo de campo de actualización de software en las tabletas y desmonte del robot para conocer sus partes explicando solución a posibles desajustes.
Propuesta de mejora continua.
Cocrear con los colaboradores agendas para seguimiento de la curva de aprendizaje.
Diseñar un cronograma estructurado que establezca y fechas de seguimiento para evaluar y ajustar la adaptación del proyecto.
Fuente: Elaboración propia
7.3 Desarrollo objetivo específico 3
A partir de las propuestas descritas en el desarrollo del objetivo 2, se lleva a cabo un análisis detallado del impacto estructural y económico, con el objetivo de evaluar su viabilidad y determinar los beneficios que podrían aportar al proceso productivo. Este análisis permite medir el grado de optimización alcanzado en términos de reducción de costos, eficiencia operativa y mejoras en la infraestructura.
Para describir los posibles efectos sobre la productividad y la sostenibilidad del sistema, considerando factores clave como la inversión requerida, el retorno esperado y la integración de las soluciones propuestas dentro del flujo de trabajo actual, se realiza los análisis correspondientes:
• Análisis de costo de ciclo de vida (LCC):
La implementación de la propuesta de digitalización de la información es un proceso que puede adaptarse a los recursos ya disponibles en el área de inyección plástica,
optimizando la gestión de datos sin requerir una infraestructura adicional significativa. La empresa dispone de su propia red de conectividad Wi-Fi, accesible desde los perfiles previamente configurados para cada usuario, lo que garantiza un acceso controlado, evita la sobrecarga de la red y optimiza la calidad del ancho de banda. Asimismo, considerando el alcance de la propuesta, no se generan gastos significativos en capacitación, ya que solo se requiere una orientación básica sobre el uso de la tablet y las aplicaciones correspondientes. Además, la actualización del software no implica un costo adicional, ya que es gratuita, lo que facilita su implementación sin impactar el presupuesto. Lenovo proporciona este servicio de manera regular, instalándose automáticamente para corregir errores, incorporar nuevas funciones y optimizar el rendimiento del sistema.
Dentro del área se dispone de mesas adaptadas como estaciones de carga para los dispositivos. Además de la implementación de las políticas de sensibilización previamente descritas, es fundamental asegurar el mantenimiento adecuado y la correcta disposición de estos equipos, garantizando su funcionalidad y prolongando su vida útil.
Dado que la propuesta se fundamenta en el uso de herramientas ofimáticas a partir de la adquisición de dispositivos electrónicos, se incurre en los siguientes costos:
Tabla 26. Costo de digitalización de la información Item Costo en USD
4 tabletas LENOVO 11" Pulgadas
Tab M11 - 128GB
$862
12 usuarios con anualidad Microsoft
365 empresa básico
$72
Total
$934USD
Para los gastos asociados en la propuesta de automatización con implementación robótica, en la tabla 27 costo de la propuesta de automatización se presentan los costos estimados del robot y de las adaptaciones necesarias para su uso. Estos costos incluyen tanto el precio del robot como los gastos asociados a las modificaciones e instalaciones requeridas para su integración en el proceso:
Tabla 27. Costo de la propuesta de automatización Herramienta Costo en USD UR5e
$35,000
Vectis Cobot Cutting Tool
$10,000
Keyence CV-X
$20,000
Sensores de proximidad
$500
PLC Siemens S7-1200
$1,170
Total
$66,670USD
Fuente: Elaboración propia
Con el fin de validar la exactitud del funcionamiento de la propuesta de automatización el mantenimiento predictivo se realizará a través de inspección visual con una toma de muestras en cada cambio de referencia de molde, es decir, en la primera corrida el operario debe realizar la verificación de corte de la rebaba y diseño de la pieza asegurando su cumplimiento con los estándares establecidos, una vez obtenida la cantidad necesaria para el empaquetado, validar con la báscula que la cantidad tomada por el robot corresponda a la física registrada ajustándola si es necesario. Este procedimiento garantiza la operatividad y precisión de la máquina, permitiendo la detección temprana de posibles fallos y facilitando su pronta corrección, optimizando así la eficiencia del proceso de producción sin generar costos adicionales al ser una labor por realizar dentro del procedimiento de inyección plástica.
En la Tabla 28 Costos adicionales de las mejoras propuestas se relaciona otras variables a tener en cuenta para la implementación de automatización de procesos, pues al incorporar nueva maquinaria, es fundamental capacitar al personal tanto en su operación como en su mantenimiento, garantizando así un uso eficiente y prolongando su estabilidad y vida útil a lo largo del tiempo.
Tabla 28. Costos adicionales de las mejoras propuestas Mejoras Costo de implementación USD Garantizar mantenimiento de insumos
$2391
Capacitación del personal
$ 1674
Total
$ 4065USD
Fuente: Elaboración propia
Dado que actualmente una parte significativa de las actividades en el proceso de inyección es ejecutada de manera manual por los operarios, resulta fundamental calcular los costos asociados a los defectos, considerando las causas identificadas en el análisis. Este cálculo permitirá evaluar el impacto de las fallas en la eficiencia operativa y establecer estrategias de mejora para optimizar la calidad del proceso enlistadas en el costo total de los defectos generados en el proceso (tabla 27), donde la cantidad de defectos representan datos tomados de la producción que genera una máquina en un mes de operación, con las siguientes condiciones:
• $ 250 cuesta producir una pieza.
• El costo de mantener inventario se calcula teniendo en cuenta un valor estándar
de 25% anual, y 2,1% mensual aproximadamente, calculado sobre el costo total de las piezas represadas.
• El costo de las segundas operaciones se toma de un dato real calculado sobre el
costo de las horas hombre que se requirieron para reprocesar la pieza.
Tabla 29. Costo total de los defectos generados en el proceso Causal de Defectos Cantidad de Defectos Costo Defectos Piezas defectuosas en el proceso no detectadas y empacadas
15.000
$ 3.750.000
Piezas represadas en inventario
110.000
$ 28.072.917
Reclamos de los clientes por producto No conforme
4.500
$ 1.125.000
Segundas operaciones por defectos de piezas
110.000
$ 5.000.000
Total
239.500
$ 37.947.917
Fuente: Elaboración propia
Teniendo en cuenta los cálculos anteriores, en la Tabla 30 se estima el costo de la reducción de los defectos teniendo en cuenta que, si se automatiza, la generación de defectos de acuerdo con las anteriores causales se reduciría a casi cero, pero se debe tener en cuenta las probabilidades de fallo de la maquinaria y el manejo de los operarios, por lo que se calcula un estimado del 1% de defectos. El total de reducción es estimado para un mes.
Tabla 30. Costo estimado de la reducción de defectos Estimación reducción de defectos Escenario de los defectos Cantidad Costo COP Defectos generados actualmente
239.500
$ 37.947.917
Defectos con implementación de mejoras
2.395
$ 379.479
Total
237.105
$ 37.568.438
Fuente: Elaboración propia
Teniendo en cuenta la siguiente fórmula del ROI:
𝑅𝑂𝐼= 𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜𝑠−𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖ó𝑛 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖ó𝑛
En la tabla 31 cálculo del ROI para varios periodos se calculan datos para tres periodos
mes 1, mes 8 y mes 12, lo que quiere decir que aproximadamente al mes 8 ya se habrá retornado la inversión de las mejoras, obteniendo incluso en este periodo un 2% de ganancia/beneficio neto.
Tabla 31. Cálculo del ROI para varios periodos Meses Total COP
ROI
1
$ 37.568.438
-87%
8
$ 300.547.500
2%
12
$ 450.821.250
53%
Fuente: Elaboración propia
En conclusión, la propuesta es viable ya que, al cabo de un año, se habrá recuperado la inversión y adicionalmente, se habrá obtenido un 53% de ganancias.
• Análisis de tiempos y movimientos
Con la automatización del flujo de información mediante el uso de tabletas, se elimina la necesidad de registros manuales y su posterior transcripción, permitiendo que los datos sean procesados en tiempo real conforme se generan en el proceso de inyección plástica. Esta digitalización mejora la productividad al optimizar la captura y disponibilidad de la información, reduciendo errores derivados de la transcripción manual, agilizando la toma de decisiones y fortaleciendo el control sobre la producción. Además, facilita el análisis de métricas clave, permitiendo ajustes inmediatos para mejorar la eficiencia operativa.
Para la simulación del proceso de automatización, se emplea la herramienta ProModel (Anexo 3), la cual permite modelar, analizar y optimizar los flujos de trabajo en el área de inyección plástica. En este estudio, se desarrollan dos simulaciones con el objetivo de evaluar y comparar el desempeño del proceso de producción actual frente a la propuesta de automatización.
La primera simulación representa el estado operativo actual, proporcionando un diagnóstico del rendimiento y las limitaciones existentes. La segunda, en cambio, incorpora los cambios propuestos con la implementación de sistemas automatizados, permitiendo visualizar su impacto en la eficiencia productiva.
Ambos escenarios consideran un periodo de operación de 24 horas, lo que facilita el análisis detallado de los tiempos de procesamiento, la capacidad de producción y la reducción de actividades manuales.
Para la simulación del proceso actual, se consideraron los tiempos de operación correspondientes a la actividad de corte y empaque de la pieza, que incluye el corte de rebabas, la inspección visual y el pesaje de cada unidad. Todas estas tareas son realizadas manualmente por un operario, lo que influye directamente en la variabilidad y duración del proceso. Los tiempos utilizados en la simulación fueron obtenidos a partir de una toma de tiempos realizada en campo, basada en la observación de 100 pedidos, lo que permitió establecer una base representativa y confiable para modelar el desempeño actual del sistema productivo, estos tiempos se exponen en la tabla 32 a continuación:
Tabla 32. Registros proceso de inyección plástica Ref.
Área Fecha ingreso Fecha entrega Cantidad O.P t/pza sg 4091NE Inyecc.
18/05/2025 2/06/2025
19883
OP-02465
14
4241
Inyecc.
17/05/2025 7/06/2025
14409
OP-02417
18
4091B Inyecc.
16/05/202 5 10/06/2025
10539
OP-02437
17
1142
Inyecc.
15/05/2025 21/07/2025
14209
OP-02414
19
1142
Inyecc.
15/05/2025 1/07/2025
10510
OP-02423
13
2330
Inyecc.
12/05/2025 16/07/2025
18668
OP-02430
19
2330
Inyecc.
12/05/2025 17/05/2025
12880
OP-02466
12
3297
Inyecc.
8/05/2025 18/07/2025
17553
OP-02441
15
490
Inyecc.
5/05/2025 5/07/2025
17736
OP-02404
17
2330
Inyecc.
4/05/2025 14/08/2025
12568
OP-02408
13
4091NE Inyecc.
3/05/2025 6/07/2025
14267
OP-02398
20
735
Inyecc.
3/05/2025 19/06/2025
11912
OP-02402
13
4091NE Inyecc.
3/05/2025 21/07/2025
14712
OP-02420
10
1051
Inyecc.
30/04/2025 18/08/2025
11787
OP-02393
18
1051
Inyecc.
30/04/2025 8/06/2025
12763
OP-02399
15
486
Inyecc.
30/04/2025 11/06/2025
8524
OP-02449
12
2149
Inyecc.
26/04/2025 6/05/2025
10598
OP-02412
12
2397
Inyecc.
25/04/2025 28/05/2025
10596
OP-02384
10
1142
Inyecc.
25/04/2025 24/07/2025
18951
OP-02446
16
2397
Inyecc.
23/04/2025 25/06/2025
10493
OP-02401
20
486
Inyecc.
22/04/2025 13/06/2025
19843
OP-02395
18
2181
Inyecc.
22/04/2025 8/08/2025
16686
OP-02444
18
4091B Inyecc.
22/04/2025 3/05/2025
13201
OP-02463
13
4241
Inyecc.
18/04/2025 7/06/2025
8000
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12
490
Inyecc.
17/04/2025 5/05/2025
18853
OP-02434
10
1475
Inyecc.
15/04/2025 3/07/2025
16876
OP-02405
13
1170
Inyecc.
13/04/2025 2/05/2025
17992
OP-02397
18
2397
Inyecc.
11/04/2025 24/06/2025
12091
OP-02418
13
4091G Inyecc.
10/04/2025 16/06/2025
13061
OP-02475
11
1051
Inyecc.
7/04/2025 18/05/2025
9073
OP-02448
18
4091G Inyecc.
5/04/2025 10/06/2025
18815
OP-02403
20
2397
Inyecc.
5/04/2025 21/07/2025
13734
OP-02474
13
490
Inyecc.
4/04/2025 3/07/2025
16680
OP-02424
17
4241
Inyecc.
31/03/2025 8/06/2025
18399
OP-02387
17
2181
Inyecc.
30/03/2025 28/05/2025
10586
OP-02413
13
486
Inyecc.
30/03/2025 4/06/2025
16826
OP-02468
13
735
Inyecc.
29/03/2025 17/08/2025
9100
OP-02442
2149
Inyecc.
26/03/2025 17/05/2025
12911
OP-02467
10
230
Inyecc.
25/03/2025 6/08/2025
17881
OP-02462
12
490
Inyecc.
24/03/2025 26/05/2025
11523
OP-02377
17
3297
Inyecc.
24/03/2025 28/07/2025
15133
OP-02386
17
2181
Inyecc.
22/03/2025 3/06/2025
11254
OP-02382
11
230
Inyecc.
22/03/2025 28/06/2025
10785
OP-02391
20
4091B Inyecc.
21/03/2025 17/06/2025
10562
OP-02406
10
4091B Inyecc.
20/03/2025 22/06/2025
15730
OP-02428
18
735
Inyecc.
20/03/2025 6/05/2025
11252
OP-02458
16
735
Inyecc.
19/03/2025 26/07/2025
19972
OP-02378
12
4091G Inyecc.
19/03/2025 28/06/2025
16874
OP-02389
20
4241
Inyecc.
16/03/2025 20/05/2025
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OP-02464
19
735
Inyecc.
13/03/2025 8/08/2025
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OP-02433
20
1142
Inyecc.
11/03/2025 2/07/2025
17908
OP-02455
20
2330
Inyecc.
10/03/2025 9/08/2025
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17
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Inyecc.
10/03/2025 19/06/2025
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10
4091B Inyecc.
10/03/2025 9/07/2025
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13
3297
Inyecc.
10/03/2025 10/06/2025
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19
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Inyecc.
8/03/2025 11/07/2025
8455
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15
4091G Inyecc.
6/03/2025 26/06/2025
18808
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17
340
Inyecc.
5/03/2025 4/08/2025
11079
OP-02409
10
4091G Inyecc.
4/03/2025 3/06/2025
13443
OP-02439
11
4091G Inyecc.
28/02/2025 31/07/2025
12521
OP-02460
10
2397
Inyecc.
28/02/2025 22/05/2025
17223
OP-02461
15
2181
Inyecc.
28/02/2025 21/07/2025
9183
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18
230
Inyecc.
25/02/2025 9/06/2025
19291
OP-02422
20
1170
Inyecc.
25/02/2025 1/07/2025
13407
OP-02456
10
1170
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24/02/2025 14/07/2025
19405
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20
2330
Inyecc.
24/02/2025 24/07/2025
19081
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2464
Inyecc.
22/02/2025 10/06/2025
19498
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18
2149
Inyecc.
22/02/2025 2/06/2025
15977
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20
4091NE Inyecc.
22/02/2025 29/06/2025
16767
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Inyecc.
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12831
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Inyecc.
20/02/2025 25/05/2025
8950
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17/02/2025 19/05/2025
18785
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17/02/2025 9/08/2025
15873
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Inyecc.
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15/02/2025 6/05/2025
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11822
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Inyecc.
9/02/2025 12/06/2025
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15
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Inyecc.
4/02/2025 20/06/2025
17559
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17
1475
Inyecc.
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18
2464
Inyecc.
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2/02/2025 12/05/2025
19568
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Inyecc.
1/02/2025 23/05/2025
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Inyecc.
1/02/2025 4/05/2025
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Inyecc.
31/01/2025 12/06/2025
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14
2181
Inyecc.
31/01/2025 27/06/2025
16720
OP-02415
20
230
Inyecc.
30/01/2025 17/06/2025
9937
OP-02443
16
230
Inyecc.
27/01/2025 11/08/2025
16505
OP-02400
20
2464
Inyecc.
27/01/2025 3/05/2025
11017
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1051
Inyecc.
26/01/2025 5/07/2025
9592
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Inyecc.
25/01/2025 12/05/2025
9496
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21/01/2025 13/07/2025
19620
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20
340
Inyecc.
19/01/2025 19/06/2025
18111
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3297
Inyecc.
18/01/2025 7/08/2025
16432
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Inyecc.
17/01/2025 29/05/2025
13284
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Inyecc.
13/01/2025 20/06/2025
13955
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20
1475
Inyecc.
13/01/2025 17/08/2025
13161
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4091NE Inyecc.
11/01/2025 12/08/2025
13420
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Inyecc.
11/01/2025 24/06/2025
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340
Inyecc.
1/01/2025 23/05/2025
19326
OP-02451
19
Fuente: Elaboración propia
Con base en la información contenida se realizó la simulación del proceso actual de inyección plástica utilizando el programa ProModel. Esta simulación representa el flujo real de producción considerando las condiciones actuales de operación. En ella se reflejan las actividades manuales llevadas a cabo por el operario, así como los tiempos de proceso previamente recopilados. La visualización del modelo simulado se presenta en la figura 22 simulación proceso actual y el archivo correspondiente de ProModel (anexo 3).
Figura 22. Simulación proceso actual en Promodel
Fuente: Promodel
Al ejecutar la simulación del modelo correspondiente al proceso actual, se obtuvieron los resultados descritos en la tabla 33, los cuales reflejan el desempeño del sistema bajo las condiciones operativas existentes durante un periodo de 24 horas de operación continua.
Tabla 33. Resultados proceso actual
Fuente: Promodel
Esto indica que se generan un total de 2,133 piezas durante un periodo de 24 horas de operación continua, lo que equivale a una producción aproximada de 1.48 piezas por minuto.
Ya con el proceso actual modelado, se procede al diseño del procedimiento con las mejoras planteadas, la cual busca optimizar las actividades realizadas en el área de corte y empaque. En este escenario, las tareas de corte de rebabas, inspección visual y conteo de piezas son ejecutadas por el robot presentado previamente, reemplazando la operación manual. Según la información proporcionada por el fabricante, se estimó que el robot puede realizar estas tres operaciones en un tiempo promedio de entre 1 y 5 segundos por pieza. Esta estimación es utilizada como base para configurar los tiempos de operación en el modelo simulado con ProModel. Al igual que con el modelo anterior, la visualización del modelo simulado se presenta en la figura 23 simulación proceso mejorado y el archivo correspondiente de ProModel (anexo 3).
Figura 23. Simulación proceso mejorado en Promodel
Fuente: Promodel
Al ejecutar la simulación del modelo con la propuesta de automatización, se obtuvieron los resultados descritos en la tabla 34, los cuales reflejan el desempeño del sistema bajo las nuevas condiciones operativas durante un periodo continuo de 24 horas.
Tabla 34. Resultados proceso mejorado
Fuente: Promodel
Esto significa que, durante un periodo continuo de 24 horas de operación, se logra una producción total de 3,045 piezas, lo que representa un promedio de aproximadamente 2.11 piezas por minuto.
Al comparar los resultados obtenidos en ambas simulaciones, se evidencia una mejora significativa en el rendimiento del proceso productivo con la implementación de la automatización. El modelo actual, operado manualmente, presenta una tasa de producción promedio de 1.48 piezas por minuto, mientras que el modelo automatizado alcanza un promedio de 2.11 piezas por minuto en el mismo periodo de operación. Esta diferencia refleja un incremento considerable en la eficiencia del sistema, lo que respalda la viabilidad y conveniencia de adoptar la solución automatizada para optimizar la productividad y reducir la carga operativa del personal.
Los resultados obtenidos a través de las simulaciones en ProModel demuestran que la implementación de la automatización en el proceso de corte y empaque genera una mejora significativa en la eficiencia productiva. En comparación con el modelo actual, el sistema automatizado logra mantener un ritmo de producción más alto y constante, reduciendo la variabilidad asociada al trabajo manual. Esta optimización no solo incrementa la cantidad de piezas producidas, sino que también contribuye a un uso más eficiente de los recursos y a la estandarización del proceso.
Con los análisis desarrollados se logra detectar ineficiencias, reducir costos operativos y mejorar la coordinación de actividades, asegurando una mayor precisión en la gestión de recursos y una ejecución más eficiente de las tareas productivas. Además, contribuyen a la implementación de estrategias de automatización y digitalización, facilitando la toma de decisiones en tiempo real y promoviendo un entorno de producción más ágil y sostenible.
8. Conclusiones
Las propuestas desarrolladas para mejorar la productividad en el área de inyección plástica en la empresa NAVCAR S.A.S demuestran que la automatización de procesos y digitalización de la información generan un aumento significativo en la eficiencia productiva.
Entre los hallazgos destacados, se evidencian que se logra optimizar los tiempos de fabricación de cada pieza, reduciendo considerablemente los productos “No Conformes” debido la mejora en la precisión en el corte, garantizando que cada pieza sea correctamente identificada para que se rechacen los productos que no cumplen con el estándar de calidad, y cada pedido sea completado de forma certera, de acuerdo con la programación establecida.
Por otra parte, la digitalización de la información reduce la cantidad de tareas manuales, permitiendo que los operarios concentren sus esfuerzos en el análisis de los datos generados por el proceso. Al disponer de la información en tiempo real, se eliminan reprocesos innecesarios, optimizando la gestión de recursos y mejorando significativamente la toma de decisiones. Además, esta transformación facilita la trazabilidad de los datos, incrementa la precisión en el control de calidad y agiliza la implementación de mejoras dentro del sistema productivo, contribuyendo a una operación más eficiente y sostenible.
Se evidencia la importancia de controlar las etapas de valor con mayores índices de no conformidades mediante herramientas tecnológicas que fortalezcan la productividad, eficiencia, seguimiento, toma de decisiones, acciones correctivas y preventivas, así como la mejora continua, y todos los aspectos esenciales para el desarrollo sostenible y económico de la empresa. Estos factores han llevado a los fabricantes del sector de autopartes a explorar nuevas oportunidades de negocio, buscando consolidar mercados extranjeros y proyectando una imagen positiva de su capacidad productiva, permitiendo expandirse y cubrir la demanda del mercado, generando nuevos escenarios de competitividad que fortalecerán la sostenibilidad de la industria y la producción.
Con base en estas necesidades relacionadas con la gestión de un proceso de producción competitivo, y adaptándose a los presupuestos, planes de negocio y demandas del mercado, se puede concluir que la compañía debe ajustar sus procesos sistemáticamente de acuerdo con la capacidad de respuesta del proceso y los recursos disponibles. Esto generará una mayor confiabilidad en la operación de los equipos y herramientas, que dependen directamente del sistema de producción, destacando así la relevancia de la intervención tecnológica y la automatización.
9. Recomendaciones
Se recomienda proceder con la implementación de la automatización en el proceso de corte y empaque, así como la adquisición de dispositivos electrónicos para la digitalización de la información, considerando los beneficios evidentes en productividad y eficiencia demostrados en el trabajo desarrollado.
La viabilidad de la implementación del proyecto en la empresa es factible ya que, si bien la inversión inicial puede representar un reto, se espera que los costos sean recuperados al cabo de un año, puesto que en el mes 8 se habrá retornado la inversión, y a partir de ahí y hasta el mes 12 se espera obtener beneficios netos de hasta un 53%. Lo anterior se puede lograr siempre y cuando se realice la asignación de recursos adecuados, siendo necesario garantizar una estrategia bien definida para asegurar el éxito en su implementación. En este sentido, será necesario un cambio en la cultura organizacional, ya que la empresa deberá fomentar un entorno de trabajo que favorezca la innovación y la adaptación a nuevas tecnologías; evaluando inicialmente, la relación costo-beneficio antes de tomar decisiones finales.
En esta implementación es fundamental diseñar un plan de capacitación para el personal que operará y dará mantenimiento al sistema automatizado; se sugiere realizar un seguimiento continuo después de la implementación para validar los resultados obtenidos y detectar oportunidades adicionales de mejora, asegurando así una transición exitosa y sostenible hacia un proceso más eficiente.
Es importante evaluar desafíos como la integración con los sistemas actuales y la inversión en infraestructura tecnológica que esto pueda implicar. Para ello, se recomienda contar con soporte técnico especializado, llevando a cabo pruebas, ajustes y una implementación progresiva que minimice riesgos y facilite la adopción del nuevo sistema. Además, la optimización de recursos permitirá a la empresa evitar gastos innecesarios y aprovechar al máximo su infraestructura existente, garantizando una transición eficiente y sostenible.
Finalmente, se recomienda hacer seguimiento a los impactos de la implementación, por medio de métricas de desempeño y valoraciones periódicas, con el fin de realizar ajustes oportunos y mejorar continuamente el proceso. Con esto, también se deberá contemplar la gestión del cambio no solo en el proceso de inyección plástica, sino hacia los procesos que se impactan directa e indirectamente para sensibilizar a los empleados sobre los beneficios del proyecto y fomentar la apertura al cambio, para que en el futuro se puedan escalar este tipo de automatizaciones en otros procesos, permitiendo identificar y minimizar riesgos y fallos, asegurando una mejor ejecución de cada proyecto nuevo.
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Cita: Fuentes Diaz, Yesica Dayana, Cucaita Hernandez, Daniela, Vasquez Garzon, Fayber Leonardo (2025), Propuesta para mejorar la productividad en el proceso de inyección plástica en la empresa NAVCAR S.A.S, Universidad El Bosque, p. N. https://hdl.handle.net/20.500.12495/14869