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Propuesta de mejoramiento en el área de producción de Industria Sajar S.A.S

Autores Santiago Castañeda Gonzalez Santiago José Ferro Buelvas Pedro José Afkerian Urdaneta

Tutor Phd. Emilsy Medina

Universidad El Bosque Programa de Ingeniería Industrial Línea de investigación en Diseño, Gestión e Ingeniería de Operaciones Bogotá D.C, Colombia Octubre del 2024

p. 3

Bogotá, 15 de sept de 2025

Señores

UNIVERSIDAD EL BOSQUE

FACULTAD DE INGENIERÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

Ciudad Bogotá

Asunto: Aprobación entrega final del Trabajo de Grado

Respetados señores:

En mi calidad de director del Trabajo de Grado titulado Propuesta de mejoramiento en el área de producción de Industria Sajar S.A.S desarrollado por los estudiantes Santiago Castañeda Gonzalez, Santiago Jose Ferro Buelvas y Pedro jose Afkerian Urdaneta, CC 1000077429, CC 1002241174, CE 592015, informo que el citado documento cumple con lo establecido en el Reglamento de Proyectos y Trabajos de Grado y se ajusta a las recomendaciones y al cumplimiento de los objetivos aprobados por el comité designado para tal fin.

De acuerdo con lo anterior, apruebo y autorizo a los citados estudiantes para hacer entrega del documento final, con el fin de ser sometido a evaluación por parte de los jurados.

Cordialmente,

Firma directora Emilsy Rosio Medina Chacón C.C. 2.000.005.870

p. 6

Tabla de contenido

Resumen .......................................................................................................................................... 1 Introducción .................................................................................................................................... 2

Formulación del proyecto ................................................................................................... 3

1.1

Problema De Investigación .................................................................................................. 3 1.1.1 Identificación ....................................................................................................................... 3 1.1.2 Descripción .......................................................................................................................... 4 1.1.3. Planteamiento…………………. ..................................................................................................... 8

1.2

Justificación ......................................................................................................................... 9

1.3

Objetivos ............................................................................................................................. 9

1.3.1

Objetivo General ............................................................................................................................ 9

1.3.2

Objetivos Especificos ..................................................................................................................... 9

1.4

Marco referencial............................................................................................................... 10 1.4.1 Antecedentes ...................................................................................................................... 10

1.4.2

Marco Teórico ……………………………………………………………………………………12

1.5

Metodología ....................................................................................................................... 18

1.6

Alcances Y Resultados ...................................................................................................... 19

Diagnóstico del área de producción de Industrias Sajar SA .............................................. 20

2.1

Proceso de compra ............................................................................................................ 21

2.2

Cálculos Sobrecosto Anual Por Falta De Proveedor Fijo.................................................. 22

2.3

Sistema de Costos .............................................................................................................. 25

2.4

Sistema de Producción ....................................................................................................... 27

2.5

Procesos Productivos ......................................................................................................... 28 2.5.1 Diagramas De Flujo De Operaciones ................................................................................. 29

2.6

Cálculos De La Productividad. ..................................................................................................... 34

2.6.1

Cálculo de productividad de mano de obra ................................................................................... 35 2.6.2 Productividad De Materiales ............................................................................................. 38 2.6.3 Productividad ..................................................................................................................... 40

Propuestas De Mejoramiento Para El Área De Producción De Industrias Sajar SAS ...... 43

3.1

Implementación de impresión 3D para la fabricación de la pieza empack ........................ 43

p. 7

3.1.1 Prototipado y Diseño ......................................................................................................... 46 3.1.2 Implementación ................................................................................................................. 50

3.2

Propuesta De Implementación Sistema De Costos............................................................ 53

3.3

Propuesta Para El Mejoramiento Del Sistema De Producción Tipo Make To Order ....... 60 3.3.1 Pronóstico De Demanda De Productos Utilizando Técnicas Estadísticas En Python ....... 61 3.3.2 Diseño Del Sistema De Inventario Basado En Pronósticos Para Industrias Sajar SAS .... 68 3.3.3 Listado de materiales por producto BOM ......................................................................... 70 3.3.4 Planificación De Requerimientos De Materiales ............................................................... 75 3.3.5 Cálculo del tamaño óptimo por pedido ............................................................................. 80 3.3.6 Frecuencia de pedidos ....................................................................................................... 82 3.3.7 Punto de Reorden (ROP) ................................................................................................... 84 3.3.8 Stock De Seguridad: .......................................................................................................... 85 3.3.9 Situación Con La Propuesta Implementada: ...................................................................... 88

Definir Los Costos y Beneficios De Las Propuestas De Mejora De La Productividad Del Área De Producción En Industria Sajar SAS ................................................................................ 96

4.1

Costos y Beneficios Asociados A La Propuesta De Fabricación Del Acople Impreso En 3D ……………………………………………………………………………………………96

4.2

Costos y Beneficios Asociados A La Propuesta De Tabla De Costos............................... 99

4.3

Costos y Beneficios Asociados A La Propuesta De Mejoramiento De Sistema De Producción ............................................................................................................................. 103

Conclusiones y Recomendaciones ................................................................................... 109

5.1

Conclusiones .................................................................................................................... 109

5.2

Recomendaciones ............................................................................................................ 110

6. Referencias ............................................................................................................................ 112

Anexos......................................................................................................................................... 116

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Lista de Tablas Tabla 1 Datos de Industria Sajar SAS enero junio 2024 ........................................................................ 5 Tabla 2. Metodología .......................................................................................................................... 18 Tabla 3. Costos 2024 ........................................................................................................................... 22 Tabla 4. Costos 2024 con sobrecosto .................................................................................................. 23 Tabla 5. Fallas Industrias Sajar SAS ................................................................................................... 41 Tabla 6. Descripción de categorías en tabla de costos ......................................................................... 53 Tabla 7. Descripción de conceptos en tabla de costos ......................................................................... 54 Tabla 8. Tabla de costos ...................................................................................................................... 55 Tabla 9. Impacto productividad propuesta de tabla de costos .............................................................. 57 Tabla 10. Datos históricos de ventas en unidades de los 3 productos en 2023 y 2024 ......................... 60 Tabla 11. Resultados del pronóstico .................................................................................................... 63 Tabla 12. Lista de materiales peladora de papa 2024 .......................................................................... 68 Tabla 13. Lista de materiales licuadora industrial 2024 ....................................................................... 69 Tabla 14. Lista de materiales brilladora industrial 2024 ...................................................................... 69 Tabla 15. Redondeo de pronósticos por producto ............................................................................... 71 Tabla 16. Planificación de requerimientos de materiales peladora de papa 2024 ................................. 71 Tabla 17. Planificación de requerimientos de materiales licuadora industrial 2024 ............................. 73 Tabla 18. Planificación de requerimientos de materiales brilladora industrial 2024 ............................ 74 Tabla 19. Demanda anual para el año 2024 ......................................................................................... 75 Tabla 20. Cálculos EOQ ..................................................................................................................... 76 Tabla 21. Cálculos stock de seguridad y punto de reorden .................................................................. 80 Tabla 22. Resumen políticas de inventario……………………………………………………….……80 Tabla 23. Cálculo impacto en productividad factor de mano de obra por sistema de inventarios. ….....83 Tabla 24. Aumento de productividad por factor de materiales……………………………………..….85 Tabla 25. Cálculos pronósticos……………………………………………………………………...…88

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Tabla 26. Costos propuesta acople impreso en 3D-tercerizado………………………………………...88 Tabla 27. Indicadores económicos propuesta de fabricación del acople impreso en 3d…………….....90 Tabla 28. Costos tabla de costos sin computador…………………………………………...……….....92 Tabla 29. Costos tabla de costos con computador…………………………………………...…………92 Tabla 30. Indicadores económicos propuesta de tabla de costos……………………...………………..93 Tabla 31. Costos de pago único para la propuesta de inventarios……………………...……….……...95 Tabla 32. Tabla costos de pago mensual propuesta de inventarios……………..………..…………….97 Tabla 33. Resumen de costo total de la propuesta ................................................................................... 98 Tabla 34. Ingresos primer semestre del 2024 de Industrias Sajar SAS..................................................... 99 Tabla 35. Ingresos estimados por implementación de la propuesta de inventarios ................................... 99

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Lista de Figuras Figura 1. Datos margen de ganancia para Industria Sajar SAS enero junio 2024. ...................................... 5 Figura 2. Datos de la productividad de Industria Sajar SAS durante 2024-1. ............................................. 7 Figura 3. Diagrama Ishikawa en la Industria Sajar SAS. ............................................................................. 8 Figura 4. Papel de la dirección en la coordinación de los recursos de la empresa. ................................... 12 Figura 5. Interconexión de problemáticas. ................................................................................................ 21 Figura 6. Proceso de compras. .................................................................................................................. 25 Figura 7. Costos 2023 y Costos 2024. ....................................................................................................... 26 Figura 8. Porcentaje de tiempo por proceso licuadora .............................................................................. 31 Figura 9. Porcentaje de tiempo por proceso pela papa. ............................................................................. 33 Figura 10. Unidades vendidas mensualmente. .......................................................................................... 35 Figura 11. Tiempos de producción. ........................................................................................................... 36 Figura 12. Productividad mano de obra en 2023 y 2024 ........................................................................... 37 Figura 13. Costos de producción mensual. ................................................................................................ 39 Figura 14. Productividad de materiales 2023 y 2024. ............................................................................... 40 Figura 15. Productividad general 2023 y 2024. ........................................................................................ 41 Figura 16. Planos pieza 3D ....................................................................................................................... 47 Figura 17. Diseño pieza empack en software ............................................................................................ 48 Figura 18. Diseño pieza empack en software. ........................................................................................... 49 Figura 19. Tiempo que ocupa en producción. ........................................................................................... 50 Figura 20. Disminución de tiempo por producto. ...................................................................................... 51 Figura 21. Mejora de la productividad aplicada al 2024. ......................................................................... 52 Figura 22. Ubicación de pestañas tabla de costos. .................................................................................... 53 Figura 23. Proceso de registro de costos ................................................................................................... 57 Figura 24. Resultados de pronostico por productos .................................................................................. 65 Figura 25. Estructura jerárquica de componentes del pelapapas. .............................................................. 72 Figura 26 Estructura jerárquica de componentes del pelapapas ................................................................ 73 Figura 27. Estructura jerárquica de componentes de la brilladora ............................................................. 75 Figura 28. Comparativa entre productividad con propuesta y sin propuesta. ............................................ 93 Figura 29. Proceso de compras con propuesta implementada…………………………………………….94

Figura 30. Costos comparativos pieza empack y acople PETG. ............................................................... 97

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Lista de Anexos

Anexo A. Diagrama brilladora industrial Sajar S.A.S. ............................................................... 116 Anexo B. Diagrama licuadora industrial Sajar S.A.S. ................................................................ 117 Anexo C. Diagrama pela papas industrial Sajar S.A.S. .............................................................. 118 Anexo D. Código en Python pronóstico de demanda. ................................................................ 119 Anexo E. Diagrama de la Licuadora con la propuesta integral implementada. .......................... 120 Anexo F. Diagrama del pelapapas con la propuesta integral implementada. ............................ 121

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UNIVERSIDAD EL BOSQUE

FACULTAD DE INGENIERÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

2025-2

ACTA DE EVALUACIÓN DE TRABAJO DE GRADO

FECHA: MIÉRCOLES 29 DE OCTUBRE 2025

9:00 AM TG: 4

TÍTULO DEL TRABAJO DE GRADO: PROPUESTA DE MEJORAMIENTO EN EL ÁREA DE PRODUCCIÓN DE

INDUSTRIA SAJAR S.A.S

ESTUDIANTE 1: PEDRO JOSÉ AFKERIAN URDANETA

CÓDIGO:

ESTUDIANTE 2: SANTIAGO CASTAÑEDA GONZÁLEZ

CÓDIGO:

ESTUDIANTE 3: SANTIAGO JOSÉ FERRO BUELVAS

CÓDIGO:

DIRECTOR TRABAJO DE GRADO: EMILSY MEDINA

VEEDOR:

CÓDIGO:

JURADO 1: RAY BELLO

JURADO 2: SANDRA VALENCIA

NOTA OBTENIDA:

4.1

Cuatro punto uno

María Claudia Navarrera S.

Coordinación Trabajo de Grado

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Resumen Este proyecto tiene como propósito plantear una propuesta de mejoramiento en el área de producción de la empresa Industrias Sajar S.A.S., dedicada a la fabricación y mantenimiento de equipos de cocina industrial. El objetivo principal es incrementar la productividad mediante la reducción de ineficiencias en el uso de recursos y la mejora en la gestión de inventarios. Para abordar esta problemática se realizó un diagnóstico general de la empresa, identificando los factores internos que generan mayores costos y tiempos improductivos en los procesos productivos. A través de herramientas de análisis como el diagrama de Ishikawa se determinaron las causas principales que afectan la productividad, lo que permitió definir estrategias orientadas a la organización del inventario, la estandarización de actividades y el aprovechamiento eficiente de los recursos disponibles. Finalmente, se efectuó un análisis de costos y beneficios con el fin de evaluar la viabilidad de la propuesta y su impacto en el fortalecimiento de la competitividad de la empresa.

Palabras clave Equipos de cocina industrial, Gestión de procesos, Industria metalmecánica, Inventarios, Productividad.

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Introducción En un contexto donde la productividad y el aprovechamiento eficiente de los recursos son determinantes para la competitividad de las empresas, Industrias Sajar S.A.S., dedicada a la fabricación y mantenimiento de equipos de cocina industrial en Bogotá, enfrenta diferentes desafíos en su área de producción. Entre las principales problemáticas identificadas se encuentran la falta de estandarización en los procesos productivos, la ausencia de un control riguroso de costos y las limitaciones en la planeación de insumos, factores que han impactado directamente en la rentabilidad y sostenibilidad de la organización. El presente trabajo de grado tiene como propósito diseñar propuestas de mejoramiento en el área de producción de Industrias Sajar S.A.S., con el objetivo de aumentar la productividad de los procesos y el fortalecimiento de la gestión de recursos.

En el capítulo 1, se plantea el problema de investigación, la justificación, los objetivos y el marco referencial que sustenta el desarrollo del proyecto, integrando herramientas de análisis como el diagrama de Ishikawa y los indicadores de productividad.

El capítulo 2, corresponde al diagnóstico del área de producción, donde se analizan las falencias en los procesos de compras, el sistema de costos y los métodos de manufactura. También se desarrollan diagramas de flujo de operaciones y estudios de tiempos que permiten evidenciar los cuellos de botella y la falta de un proceso unificado en los productos principales de la empresa, como la licuadora, la peladora de papa y la brilladora industrial.

En el capítulo 3, se presentan las propuestas de mejoramiento enfocadas en la uniformidad de procesos, la implementación de impresión 3D para piezas críticas y el diseño de listas de materiales (BOM), como estrategias para reducir tiempos improductivos, disminuir sobrecostos y mejorar la continuidad de la producción.

El capítulo 4, realiza un análisis de costos y beneficios de las estrategias planteadas, evaluando su viabilidad económica e impacto en la productividad. Finalmente, se presentan las conclusiones y recomendaciones que orientan a la empresa hacia un fortalecimiento de su competitividad en el sector de cocina industrial.

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1. Formulación del proyecto

En este capítulo se presenta la empresa Industria Sajar SAS, junto con un análisis detallado de su situación actual y el sector en el que opera. Se expone el problema de investigación relacionado con la baja productividad en su área de producción, seguido de los objetivos planteados para abordar este reto. Además, se incluyen los conceptos clave que ayudarán a entender cómo se vincula la problemática con las estrategias propuestas para mejorar la eficiencia de la empresa.

1.1

Problema De Investigación Industrias Sajar SAS enfrenta una disminución en su productividad debido a la falta de homogeneidad en los procesos de manufactura y compra de materia prima, lo que ha generado pérdidas y una baja eficiencia operativa. Este problema se agrava por las dificultades para predecir costos y la ineficiencia en el uso de recursos, lo que ha reducido sus márgenes de ganancia y provocada incertidumbre en su operación.

1.1.1

Identificación El sector de los electrodomésticos industriales en Colombia ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años. Según la Cámara de Electrodomésticos de la ANDI (2023), este sector es fundamental para la cadena productiva del país, ya que incluye la fabricación de equipos clave para la industria gastronómica, hotelera e institucional. Actualmente, el mercado de electrodomésticos industriales supera los 12 billones de pesos colombianos anuales y genera más de 13.000 empleos, tanto directos como indirectos. Además, representa alrededor del 4% de la producción manufacturera nacional y juega un papel importante en las exportaciones, especialmente de productos como lavadoras industriales, hornos y refrigeradores, que llegan a mercados internacionales.

Aunque la inflación y la desaceleración económica afectaron al sector en 2022, con una caída del 11,5% en las ventas, las perspectivas para los próximos años son optimistas. Se espera que el sector crezca a un ritmo del 4% anual, impulsado principalmente por la demanda de productos

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más eficientes en términos energéticos y por la continua innovación tecnológica (ANDI, 2023).

Por otro lado, Euromonitor Internacional (2023) también proyecta un panorama positivo para el canal retail de electrodomésticos en Colombia. Se estima que en 2025 se comercializarán 3.000 unidades, alcanzando un valor cercano a los $3,7 billones COP, con un crecimiento en ventas del 11,1%. A pesar de los desafíos que trajo la pandemia, en 2020 el sector logró vender 2.841 unidades, con un valor superior a los $3,3 billones COP (Euromonitor, 2023).

El mercado objetivo de Industrias Sajar SAS son los restaurantes, esto debido a que la empresa se encarga principalmente de vender sus productos de cocina industrial para dichos establecimientos y presenta la opción de mantenimiento para dicha maquinaria que forme parte del sector gastronómico. Según datos de La Asociación Nacional de Empresarios de Colombia ANDI: “El sector de alojamiento y servicios de comida representa el 3,9% del PIB, aportando $56.7 billones de pesos en 2022. En términos de empleo, en 2022 contribuyó con casi 1.500.000 empleos.” En el 2024 según la ANDI: “Específicamente este sector se ha visto golpeado, la pandemia llevó a los restaurantes a realizar acuerdos de pagos en impuestos nacionales y territoriales; generar altos endeudamientos con los bancos para poder apalancar sus operaciones y cumplir con sus compromisos laborales” (ANDI, 2024).

1.1.2

Descripción

Industria Sajar SAS es una manufacturera ubicada en Colombia, Bogotá. Esta fue fundada en el año 2021 y su actividad principal es la fabricación de productos para cocina industrial, ofreciendo una alta variedad de productos tales como: licuadoras industriales, peladoras de papa y brilladoras industriales. Además de la comercialización de electrodomésticos para el hogar, también ofrece servicios de mantenimiento y reparación para estos productos, suministrando soluciones integrales que incluyen el cambio de piezas afectadas, asegurando así el funcionamiento óptimo y la durabilidad de sus equipos

En la tabla 1, se puede observar que los ingresos de Industria Sajar para el primer semestre de 2024 presentan una tendencia decreciente, esto es causado por los costos fijos y los costos de

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producción de la empresa, donde se encuentra que al último mes los ingresos fueron menores en relación con los altos costos. A partir de la ecuación de margen de ganancia se obtienen los datos de ingresos generados por Industrias Sajar SAS para el primer semestre del año 2024.

Las fórmulas financieras permiten analizar la relación entre los ingresos y los costos, facilitando la identificación de la rentabilidad de una empresa. Una de las más utilizadas es la ecuación del margen de ganancia, la cual expresa la diferencia entre los ingresos obtenidos y los costos incurridos (Horngren, Sundem & Elliott, 2006). La formulación inicial del margen de ganancia es:

𝑀𝑎𝑟𝑔𝑒𝑛 𝑑𝑒 𝑔𝑎𝑛𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 = 𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜 – 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠 (Ecuación 1)

Tabla 1 Datos de Industria Sajar SAS enero junio 2024.

Mes Ingreso (COP) Costo (COP) Margen de ganancia

(COP)

Enero

$21.038.543

$12.427.709

$8.610.834

Febrero

$11.198.399

$7.656.680

$3.541.719

Marzo

$7.921.772

$6.584.354

$1.337.418

Abril

$9.050.098

$7.122.530

$1.927.568

Mayo

$8.759.000

$6.751.800

$2.007.200

Junio

$4.740.699

$5.948.140

-$1.207.441

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

A continuación, en la figura 1, se muestra una tendencia descendente en ingresos y márgenes de ganancia durante el primer semestre de 2024, culminando en pérdidas en junio. Este declive podría ser resultado de factores externos, como una disminución en la demanda o cambios adversos en el mercado, así como problemas internos relacionados con la venta de productos. La figura 1, se construyó con base en la fórmula 1, la cual habla de la utilidad que es la diferencia entre las ventas netas de la empresa y los costos de ventas asociados.

Figura 1. Datos margen de ganancia para Industria Sajar SAS enero junio 2024.

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Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

La gráfica muestra una tendencia a la baja en los ingresos, costos y utilidades de la empresa durante los seis meses evaluados. La línea azul, que representa los ingresos, muestra una disminución constante a lo largo del período, indicando una caída en la demanda o en los precios de venta. Los costos, representados por la línea roja, también siguen una tendencia descendente, aunque a un ritmo ligeramente menor. Esto podría sugerir que la empresa ha intentado reducir sus gastos operativos para compensar la disminución en los ingresos. Sin embargo, esta medida no ha sido suficiente para evitar una caída significativa en las utilidades. En la figura 2, puede evidenciarse que la productividad presenta una tendencia decreciente para el primer semestre del 2024, esto se debe principalmente a que sus ingresos se han visto gravemente afectados, este suceso termina causando pérdidas dentro de la empresa. Otra causa de este inconveniente es que la empresa carece de procesos definidos tanto en la manufactura como en la compra de materia prima. Esta ausencia de procedimientos estructurados genera incertidumbre al momento de determinar los costos y las cantidades adecuadas de materiales necesarias para cumplir con los pedidos.

La productividad se define como la relación existente entre las salidas generadas y las entradas utilizadas en un sistema de producción. Esta relación permite medir la eficiencia en el uso de los recursos disponibles (Carro y González, 2012). La formulación inicial de la ecuación de productividad se muestra en la ecuación (1):

𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑= 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑆𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑠 (Ecuación 2) En este sentido, las salidas se definen como los ingresos generados por Industria Sajar SAS durante el primer semestre del año 2024. Por otro lado, las entradas corresponden a los costos

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totales reportados por la misma empresa para el período de enero a junio de 2024. Figura 2. Datos de la productividad de Industria Sajar SAS durante 2024-1.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

En la figura 3, se evidencia la creación de un diagrama de Ishikawa (espina de pescado) con base en las 6 Ms, en el cual se evidencia como problemática central la baja productividad en la empresa, esto por el análisis anterior de la figura 2, dando a entender que es de suma importancia intervenir en las distintas aristas de las 6 Ms donde se muestra que industrial Sajar tiene deficiencias en cada una de ellas, pero a su vez con base en la entrevista realizada a Parra (2024), se identifican problemáticas relacionadas con medición, mano de obra y método se originan de la deficiencia de maquinaria.

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Figura 3. Diagrama Ishikawa en la Industria Sajar SAS.

Fuente: Elaboración propia con base en entrevista realizada (2024)

En la figura 3 también se reflejan problemáticas en la línea de medio ambiente, especialmente en aspectos como temperatura, ruido e iluminación. Estas condiciones fueron identificadas a partir de la percepción de los operarios y observaciones realizadas durante el proceso de diagnóstico, no mediante mediciones instrumentales. Según la entrevista con Parra (2024), la zona de producción presenta baja ventilación, lo que incrementa la sensación térmica en días calurosos, tanto por la temperatura ambiente como por el calor emitido por la maquinaria.

De igual manera, se reportaron niveles elevados de ruido debido a la disposición cerrada del espacio, lo que genera incomodidad y fatiga durante la jornada laboral. En cuanto a la iluminación, se observó que el área de trabajo cuenta con un techo de teja transparente, lo cual provoca exceso de luz en las mañanas y deficiencia en las tardes, afectando la visibilidad y la concentración del operario.

1.1.3.

Planteamiento ¿Qué estrategias proponer para el mejoramiento de la productividad en el área de producción de la Industria Sajar S.A.S.?

p. 21

1.2

Justificación Este proyecto tiene como objetivo proponer estrategias para mejorar el área de producción de Industrias Sajar S.A.S., contribuyendo tanto al desarrollo académico en el campo de la ingeniería industrial como al fortalecimiento de la empresa. Desde el ámbito universitario, esta investigación aporta valor a la formación en la Universidad El Bosque, alineándose con su enfoque biopsicosocial y promoviendo iniciativas de mejora empresarial basadas en análisis técnico y metodologías aplicadas.

Para Industrias Sajar S.A.S., este estudio será una herramienta fundamental para mejorar su desempeño en el área de producción, permitiéndole optimizar sus procesos y hacer un uso más eficiente de sus recursos. A través del diagnóstico realizado, se identificarán oportunidades de mejora que contribuirán al aumento de la productividad, la reducción de costos y la optimización del flujo de trabajo. Estas acciones no solo fortalecerán la competitividad de la empresa en el mercado, sino que también le permitirán responder de manera más eficiente a la demanda, garantizando una operación más rentable y sostenible a largo plazo.

1.3 Objetivos

1.3.1 Objetivo General

Diseñar una propuesta para la mejora de la productividad en el área de producción de Industria Sajar SAS.

1.3.2 Objetivos Específicos

● Diagnosticar el estado actual del área de producción en Industria Sajar SAS que permita identificar oportunidades de mejora.

● Proponer estrategias, métodos y/o herramientas para mejorar la productividad del área de producción en Industria Sajar SAS.

● Definir los costos y beneficios de la propuesta de mejora de la productividad del área de producción en Industria Sajar SAS.

p. 22

1.4 Marco referencial

A continuación, se presentan los antecedentes encontrados y posteriormente se describe el marco teórico del proyecto basándose en la investigación de diferentes propuestas de mejoramiento en la productividad, identificando conceptos y herramientas claves que permiten el desarrollo de la investigación.

1.4.1 Antecedentes

El estudio realizado por Tinjacá y Ávila (2024), se enfoca en optimizar la cadena de suministro de Huawei LTDA para mejorar los tiempos de entrega en proyectos FTTH y reducir fallas logísticas. Las áreas identificadas para mejorar incluyen la gestión de inventario, el pronóstico de demanda, la planificación de rutas y la coordinación de recursos.

Se utilizó un enfoque mixto de análisis cuantitativo y cualitativo para proponer estrategias que optimicen los procesos logísticos, lo que resultaría en un impacto positivo en la productividad y competitividad de Huawei LTDA dentro del mercado de proyectos. Con estas recomendaciones, se espera aumentar la eficiencia, la satisfacción del cliente y fortalecer la posición de la empresa en un entorno altamente competitivo. Este estudio aporta a la investigación porque sirve como referencia para plantear estrategias que ayuden a mejorar e implementar procesos logísticos, especialmente en temas de inventarios y coordinación, buscando así mejorar los tiempos de respuesta y la competitividad.

En Colombia, el análisis de la productividad en diversas industrias ha revelado la importancia de implementar estrategias de mejora para alcanzar un mayor rendimiento. En el sector metalmecánico, al igual que en otros sectores, se ha demostrado que el uso de herramientas como la capacitación del personal, la renovación de tecnología y el fortalecimiento de las cadenas de abastecimiento contribuyen significativamente al incremento de la productividad. Gutiérrez (2013), señala que las empresas deben adoptar estas estrategias, enfocándose en la capacitación y la mejora continua de sus procesos logísticos, lo que también se refleja en investigaciones sobre la eficiencia operativa.

p. 23

La medición de la productividad a través de análisis de costos y modelos de costos, como los propuestos por Ríos y Gómez (2008), permite a las empresas metalmecánicas ajustar sus recursos y procesos, mejorando su eficiencia y rendimiento a lo largo del tiempo. La adopción de estas estrategias en el sector metalmecánico colombiano no solo promueve la competitividad, sino que también sostiene el crecimiento económico y la rentabilidad de las empresas.

En Colombia, diversas investigaciones han demostrado la importancia de identificar y corregir deficiencias operativas que afectan la productividad industrial, incluso cuando estas no se originan en errores directos del personal sino en problemas de tiempos de respuesta, abastecimiento o coordinación de recursos. Leal (2008), realizó un estudio en Talleres Industriales ASEA donde, tras diagnosticar deficiencias en el manejo de insumos y la ausencia de procedimientos definidos, propuso la creación de un manual operativo que estandarizara tareas, estableciera controles y delimitara responsabilidades. con dichas instrucciones el uso de materiales y la definición de responsabilidades, logrando reducir errores y aumentar la productividad de 0.16 a 0.30 piezas por hombre-hora. Aunque el caso específico abordaba la fundición, la metodología aplicada permitió reducir desperdicios y tiempos muertos al clarificar pasos críticos y facilitar la coordinación entre áreas

En Colombia, la gestión eficiente del aprovisionamiento de repuestos y materiales ha sido identificada como un factor crítico para garantizar la continuidad operativa y mejorar la productividad en distintas industrias. Un estudio realizado en una empresa del sector farmacéutico (Diaz, 2022), analizó el proceso de aprovisionamiento de repuestos para mantenimiento, diagnosticando tiempos de respuesta elevados, faltantes en inventario y limitaciones en la planeación de compras. La investigación propuso estrategias como la clasificación ABC, la planificación de pedidos y el establecimiento de stocks mínimos, con el objetivo de reducir los tiempos de parada de maquinaria y garantizar la disponibilidad de recursos críticos con el fin de reducir tiempos de parada de maquinaria y mejorar la continuidad operativa. Estos enfoques evidencian que el diagnóstico riguroso de procesos y la implementación de estrategias como la estandarización de operaciones y la optimización del aprovisionamiento permiten disminuir tiempos muertos, reducir desperdicios y fortalecer la competitividad.

p. 24

1.4.2 Marco Teórico

Productividad De acuerdo con Kanawaty (1999), la productividad se define como la relación entre producción e insumos, permitiendo medir el grado en que se obtiene un producto a partir de un conjunto de recursos. Este concepto, aplicado a una empresa, implica evaluar cómo se combinan los recursos disponibles para maximizar la producción y minimizar el desperdicio. Tal como señalan Gupta y Boyd (2008), la productividad es un indicador clave en la toma de decisiones gerenciales, ya que está influenciada por factores como la tecnología, la calidad de los recursos humanos y la gestión del tiempo.

Así mismo, la dirección de una empresa debe asegurarse de optimizar la interacción de los recursos disponibles para alcanzar altos niveles de productividad. Esto incluye no solo la implementación de herramientas tecnológicas avanzadas, sino también el desarrollo de estrategias que mejoren la eficiencia operativa y el bienestar de los trabajadores (Groover, 2015). Como se observa en la figura 4, la integración de estos factores es fundamental para garantizar un desempeño competitivo en el mercado global.

Figura 4. Papel de la dirección en la coordinación de los recursos de la empresa.

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Fuente: Kanawaty (1999, pág 8)

Tal como se representa en la Figura 4, la dirección cumple un papel esencial en la coordinación de los recursos empresariales, asegurando que elementos como terrenos, materiales, maquinaria, energía y recursos humanos trabajen de forma articulada hacia un mismo objetivo: la productividad. Según Kanawaty (1999), la función directiva consiste en obtener información, planificar, dirigir, coordinar y controlar los recursos disponibles para transformar insumos en productos y servicios. De esta manera, la dirección actúa como el eje central que convierte los recursos en resultados productivos, promoviendo la eficiencia y la mejora continua dentro de la organización.

Según la OIT (2016), los factores que afectan la productividad se dividen en interno y externos:

Factores Internos De La Productividad Aquellos factores sobre los que tiene control el propietario de la organización como: aspectos laborales tales como la remuneración, mantenimiento y disponibilidad del equipo necesario para las labores y la motivación de los trabajadores por parte de los supervisores.

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Factores Externos De La Productividad Son aquellos que están fuera del control de la organización como: la economía general o estado económico en que se encuentra el área en que se desarrolla el proyecto, el clima, es decir, la temperatura, las condiciones del suelo y si se trabaja bajo cubierta, las funciones que realizan los colaboradores pueden ser alterados por el grado de dificultad y el riesgo. Así mismo, Niebel & Freivalds (2009, p. 123) hablan de cómo hay cinco factores que afectan el desempeño del operario, diciendo, “Los analistas de métodos deben proporcionar condiciones de trabajo que sean buenas, seguras y cómodas para el operador. La experiencia ha demostrado de manera contundente que las plantas con buenas condiciones de trabajo rinden mucho más que las que carecen de ellas.”

Gestión De inventarios Según Heizer et al., (2017), la gestión de inventarios se refiere al control sistemático de las existencias que mantiene una empresa, con el objetivo de asegurar la disponibilidad de materiales y productos cuando se requieran, pero evitando acumulaciones innecesarias que puedan generar sobrecostos. Por su parte, Chase et al. (2009) afirman que un sistema de inventario eficiente permite mantener un equilibrio entre el nivel de servicio al cliente y el costo operativo, siendo este un aspecto clave en la cadena de suministro. En consecuencia, una correcta administración de inventarios contribuye a mejorar el flujo de operaciones y a evitar interrupciones en la producción.

Pronósticos en la Producción

Tal como indican Chase et al. (2009), el pronóstico en el entorno empresarial se utiliza para anticipar el comportamiento futuro de la demanda, lo que permite planificar con mayor precisión las compras, la producción y la distribución. De acuerdo con estos autores, los pronósticos pueden clasificarse en cualitativos y cuantitativos, siendo estos últimos los más utilizados cuando se dispone de datos históricos. En el desarrollo de este trabajo se aplicaron tres técnicas cuantitativas específicas: el promedio ponderado, la regresión lineal y el suavizamiento exponencial. Estas herramientas permiten estimar tendencias futuras con base en datos reales, y facilitan la toma de decisiones operativas relacionadas con el abastecimiento y la programación de la producción.

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Suavización Exponencial Simple.

El método de pronóstico por suavización exponencial se utiliza para estimar valores futuros a partir de datos históricos, otorgando mayor peso a las observaciones más recientes. Este enfoque permite obtener pronósticos más ajustados en series de tiempo con variaciones moderadas (Brown, 1959). La formulación inicial de este método se muestra en la ecuación 3:

𝐹𝑡 = 𝛼 ∗ 𝐷𝑡−1+( 1−𝛼)∗ 𝐹𝑡−1 (Ecuación 3) Donde:

Ft: Pronóstico del periodo actual.

𝐷𝑡−1: Valor real del periodo anterior. Ft-1: Pronóstico del periodo 𝐹𝑡−1: Pronóstico del periodo α: Coeficiente de suavizamiento (entre 0 y 1). En este caso, se utiliza α = 0.3.

Promedio Ponderado.

El método de pronóstico por promedio ponderado utiliza valores de periodos anteriores asignando mayor peso a los datos más recientes, lo que le permite adaptarse a cambios recientes en la demanda. Este modelo se aplica cuando existen al menos tres datos históricos disponibles, y el pronóstico del siguiente periodo se obtiene mediante una combinación ponderada de los tres valores anteriores (Render et al., 2014). La formulación inicial de este método se observa en la ecuación 4:

𝑃𝑡 = 0.5 ∗ 𝐷𝑡−1 + 0.3 ∗ 𝐷𝑡−2 + 0.2 ∗ 𝐷𝑡−3 (Ecuación 4) donde:

Pt: Pronóstico del siguiente periodo.

Dt-1, Dt-2, Dt-3: Demandas reales de los tres últimos periodos.

Regresión Lineal Simple

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El método de regresión lineal simple busca establecer una relación lineal entre el número del periodo (tiempo) y la cantidad demandada. Este enfoque es útil cuando existe una tendencia ascendente o descendente constante, ya que ajusta una línea de regresión a los datos históricos para minimizar la diferencia entre valores reales y pronosticados (Montgomery et al., 2012). La formulación inicial del modelo se observa en la ecuación 5:

𝑌 = 𝑎 + 𝑏 ∗ 𝑡 (Ecuación 5) Donde:

Y: Demanda estimada.

a: Intercepto (valor de Y cuando t = 0).

b: Pendiente de la recta (cambio promedio de la demanda por cada periodo). t: Número del periodo.

Planeación y Control de la Producción

Según Stevenson (2014), la planeación y el control de la producción se centran en organizar los recursos disponibles para cumplir con la demanda de bienes o servicios en el tiempo adecuado y con la mayor eficiencia posible. Este autor destaca que estas funciones permiten establecer qué se va a producir, cuándo, con qué recursos y en qué cantidades. Por su parte, Heizer et al. (2017) consideran que la planificación de la producción está directamente relacionada con el cumplimiento de los objetivos estratégicos de la empresa, ya que una coordinación adecuada de los recursos reduce desperdicios, mejora el flujo de trabajo y garantiza un uso más eficiente del tiempo.

Relación Entre Productividad, Inventarios y Pronósticos.

De acuerdo con Rojas et al., (2018), existe una conexión directa entre la productividad, la gestión de inventarios y los pronósticos. Estos tres elementos se retroalimentan entre sí y son

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esenciales para lograr una operación eficiente. Tal como lo señalan los autores, cuando los pronósticos son precisos, se puede mantener un nivel de inventario más ajustado, lo que evita sobrecostos y faltantes. En consecuencia, una mejor planificación basada en pronósticos confiables contribuye al incremento de la productividad, al reducir tiempos de espera, optimizar el uso de recursos y mejorar la capacidad de respuesta ante la demanda.

Make To Order (MTO)

El enfoque Make to Order (MTO) se basa en producir únicamente bajo pedido, evitando acumulación de inventario y adaptándose a las especificaciones del cliente. Según Slack et al. (2010), este sistema permite a las empresas reducir costos de almacenamiento, mejorar la personalización y responder mejor a la demanda real del mercado. Al producir solo cuando existe un pedido confirmado, se optimizan recursos y se disminuye el riesgo de obsolescencia.

Impresión 3D.

También conocida como fabricación aditiva, es una tecnología de manufactura que permite la creación de objetos físicos a partir de modelos digitales, mediante la adición de capas sucesivas de material. A diferencia de los métodos tradicionales de manufactura sustractiva (como el mecanizado o el moldeado), la impresión 3D permite fabricar piezas complejas con menor desperdicio de material y mayor personalización (Gibson et al.,2015). En el ámbito industrial, la impresión 3D ha demostrado ser una solución eficiente para:

• Prototipado rápido: validación de diseños en poco tiempo.

• Fabricación de piezas personalizadas: adaptadas a necesidades específicas del cliente o

del proceso.

• Reducción de tiempos de fabricación: especialmente útil en piezas de bajo volumen

o con alta variabilidad.

• Disminución de costos en herramientas y moldes.

Según la ASTM International (2012), existen varios tipos de tecnologías de impresión 3D,

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siendo las más utilizadas en la industria: Fused Deposition Modeling (FDM), Stereolithography (SLA) y Selective Laser Sintering (SLS). En el caso de Industria Sajar S.A.S., se utiliza FDM con filamento PETG, adecuado por su resistencia térmica, facilidad de impresión y costo accesible.

Además de sus ventajas operativas, la impresión 3D actúa como un catalizador de la estandarización de componentes, al permitir definir dimensiones y materiales únicos para piezas críticas. Esto es especialmente útil cuando se busca mejorar procesos repetitivos con alta variabilidad, como se evidenció en la fabricación de la pieza empack en los equipos de la empresa (Parra, 2024).

La impresión 3D se consolida como una tecnología versátil, adaptable a entornos productivos pequeños y medianos. Su incorporación estratégica en empresas como Industria Sajar S.A.S. representa una oportunidad para mejorar tiempos, reducir costos y aumentar la calidad del producto final, todo ello sin requerir grandes inversiones en maquinaria especializada.

1.5

Metodología

El proyecto de grado adopta una metodología con enfoque cuantitativo de tipo no experimental y transversal, lo cual permite recolectar y analizar datos a partir de la observación directa de los procesos sin manipular variables, en un periodo de tiempo determinado. Se aplica un enfoque descriptivo y aplicado, con el fin de diagnosticar, diseñar y evaluar una propuesta de mejora para el área de producción de la empresa Industria Sajar S.A.S.

Para ello, se emplean herramientas propias de la Ingeniería Industrial como diagramas de flujo de operaciones, estudios de tiempos, análisis causa-efecto, modelado de procesos y evaluación financiera. La información se obtiene a partir de entrevistas, observación directa y análisis de registros internos de la empresa. A continuación, se presenta la matriz metodológica que resume los instrumentos y herramientas utilizados para dar cumplimiento a los objetivos específicos del proyecto.

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Tabla 2. Metodología Objetivos específicos Herramientas Descripción Diagnosticar el estado actual del área de producción en Industria Sajar S.A.S. que permita identificar oportunidades de mejora.

• Entrevistas semi-

estructuradas

• Diagrama de Ishikawa

(Causa- Efecto)

• Diagramas de flujo de

operaciones

• Estudio de tiempos y

movimientos

• Identificar las principales causas de

la baja productividad.

• Visualizar los procesos actuales y

sus falencias.

• Obtener datos primarios sobre el

entorno laboral, tiempos de producción y problemáticas ergonómicas. Proponer estrategias, métodos y/o herramientas para mejorar la productividad del área de producción en Industria Sajar S.A.S.

• Rediseño de procesos

• Propuesta de

impresión 3D (acople)

• Diseño de BOM (Bill of

Materials)

• Planeación MRP y

sistema de inventarios

• Estimación de indicadores

Financieros (ROI, Payback)

• Rediseñar procesos para

aumentar la efectividad del proceso.

• Introducir herramientas

tecnológicas (impresión 3D).

• Estandarizar componentes

y planificar materiales según demanda. Definir los costos y beneficios de la propuesta de mejora de la productividad del área de producción en Industria Sajar S.A.S.

• Cálculo de productividad

global, de mano de obra y de materiales

• Análisis costo-

beneficio

• Comparar la situación

antes y después de la propuesta.

• Determinar el impacto económico

de la implementación.

• Justificar la viabilidad de las

estrategias desde un enfoque financiero. Fuente: Elaboración propia (2024)

1.6 Alcances Y Resultados

El proyecto se desarrolla con el objetivo de impactar en la variable de estudio, productividad. Para ello, se toma como base académica un conjunto de materias del pregrado en Ingeniería Industrial de la Universidad El Bosque, entre las que se incluyen Introducción a la Ingeniería Industrial, Teoría General de Sistemas, Contabilidad, Contabilidad de Costos, Materiales, Procesos Industriales I y II, Investigación de Operaciones, e Ingeniería de Métodos, phyton. Este proyecto se ejecutó de manera cronológica desde el segundo semestre de 2024 hasta

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el segundo semestre de 2025 y se desarrollará en la sede de Industria Sajar S.A.S., ubicada en la Cra. 17 #70a-36 en la ciudad de Bogotá D.C., Colombia.

Diagnóstico del área de producción de Industrias Sajar SA

En este capítulo se lleva a cabo un diagnóstico del área de producción de Industrias Sajar S.A.S., con el objetivo de analizar su desempeño actual e identificar los factores que afectan la productividad. Para ello, se estudian los tiempos de inactividad y las causas de retrasos en la producción. La finalidad de este análisis es detectar causas que afecten el área de producción en Industrias Sajar SAS las cuales al solucionarlas permitan optimizar los procesos y reducir costos sin comprometer la calidad del producto final.

Inicialmente, se presenta una descripción del funcionamiento del área de producción, lo que servirá como punto de partida para entender la dinámica actual de la empresa. Posteriormente, se presentan los diagramas de flujo de operaciones del portafolio comercial de Industrias Sajar SAS para poder determinar el procedimiento de elaboración de cada unidad del portafolio nombrado y así hallar posibles fallas en este proceso. Además, se identifican y cuantifican las principales causas de pérdida de tiempo en la producción, analizando variables como el uso de maquinaria, la distribución del trabajo y la gestión operativa. Para facilitar la interpretación de los resultados, se emplearán gráficos y herramientas visuales que permitan evidenciar los hallazgos de manera clara.

Entendiendo que, el Capítulo 1 de esta investigación profundizó en el problema de la baja productividad, utilizando herramientas como el Diagrama de Ishikawa para desglosar sus múltiples factores contribuyentes en categorías como mano de obra, material, medición, máquina, método y medio ambiente. Seguidamente, el Capítulo 2 presenta un diagnóstico de la situación actual de Industria Sajar S.A.S., validando causas y revelando hallazgos, los cuales, impactaba directamente la de la empresa.

A continuación, se presenta un diagrama que sintetiza esta interconexión, visualizando como cada problema diagnosticado en la empresa se convierte en un punto de partida para las

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soluciones estratégicas propuestas, y cómo, al priorizar estas soluciones, se busca generar un impacto directo y en la productividad.

Figura 5. Interconexión de problemáticas.

Fuente: Elaboración propia.

2.1 Proceso de compra

Industrias Sajar S.A.S. no cuenta con procedimientos definidos en su proceso de compras, lo que ocasiona diversos problemas que afectan su operación y rentabilidad. La ausencia de lineamientos claros genera adquisiciones innecesarias, retrasos en el suministro de insumos y costos elevados debido a la falta de estrategias de negociación eficientes con los proveedores.

Uno de los principales defectos de no tener un proceso de compras estandarizado es la variabilidad en el precio de los insumos adquiridos. Al no existir criterios definidos para la selección de proveedores, los materiales pueden no cumplir con un precio competitivo, lo que impacta directamente en los costos del producto final. Lo que genera precios fluctuantes, afectando la rentabilidad de la empresa.

Otra consecuencia importante es el riesgo de retrasos en la producción debido a una gestión ineficiente de los suministros. La falta de planificación puede derivar en escasez de materiales, lo que impacta en los tiempos de entrega y disminuye la satisfacción del cliente. Asimismo, la ausencia de protocolos claros en el proceso de compras puede aumentar el riesgo de fraude o

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corrupción, ya que las decisiones pueden tomarse de manera arbitraria y sin mecanismos de control.

Finalmente, esta problemática se encuentra relacionada con el área de producción de Industrias Sajar SAS debido a que la adquisición desorganizada de insumos puede generar interrupciones en la fabricación, aumentando los tiempos de este en mínimo una hora y máximo tres días, lo cual, es tiempo suficiente para verse afectado el proceso de fabricación. Por eso, es posible que los materiales lleguen con demoras o no cumplan con los estándares de calidad requeridos, afectando la productividad. Además, la variabilidad en los costos de compra influye en la rentabilidad de la producción, dificultando la planificación y el uso adecuado de recursos, de igual forma impacta la productividad negativamente.

De acuerdo con los datos de la tabla 1 de registros de ventas y estimaciones internas realizadas a partir del comportamiento histórico de la empresa, se determinó que, en promedio, Industrias Sajar SAS comercializa aproximadamente 2,3 unidades mensuales de pelapapas industriales y 3,7 unidades mensuales de licuadoras industriales. Estas cifras permiten establecer un patrón representativo del volumen de ventas de estos productos dentro del portafolio de equipos de cocina industrial que ofrece la compañía. El análisis de estas cantidades resulta fundamental para estimar los impactos financieros asociados a la ausencia de procedimientos uniformes en los procesos de compra, especialmente cuando no se cuenta con un proveedor fijo. Bajo esta premisa, se calcula el sobrecosto mensual y anual generado por la variación de precios en el mercado, lo que contribuye directamente a una disminución en los márgenes de rentabilidad y a una gestión ineficiente de los recursos.

2.2 Cálculos Sobrecosto Anual Por Falta De Proveedor Fijo

Con base en los registros históricos de la empresa, se determinó que el promedio de ventas correspondiente al año 2024 fue de 2,3 unidades mensuales de pelapapas industriales y 3,7 unidades mensuales de licuadoras industriales. No obstante, dado que en la práctica de manufactura no es viable trabajar con fracciones de unidades, se procede a redondear dichas cantidades al número entero más cercano inferior, es decir, 2 pelapapas y 3 licuadoras industriales

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por mes. Con los precios actuales de fabricación, se calculan los costos mensuales de materia prima de la siguiente manera

Tabla 3. Costos de materiales por producto de 2024.

Producto Costo Unitario (COP) Cantidad Mensual Costo Total Mensual (COP) Pelapapas industriales

$1.583.600

$ 3.167.200,00

Licuadoras industriales

$758.100

$ 2.274.300,00

Total mensual estimado

$ 5.441.500,00

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

En el análisis de costos operativos, especialmente en entornos donde no se cuenta con procesos de compra estandarizados ni acuerdos de largo plazo con proveedores, es común enfrentar sobrecostos asociados a la variabilidad del suministro. Esta variabilidad puede deberse a factores como cambios en los precios de materias primas, diferencias entre proveedores, o costos logísticos adicionales.

Según Germain (2008), la variabilidad en la cadena de suministro genera impactos directos en los costos, debido a que “los flujos inconsistentes de materiales o servicios elevan los gastos y reducen la eficiencia” (Germain, 2008). Por su parte, estudios realizados por Gaitán-Angulo y Becerra-García (2021) sobre abastecimiento en pymes colombianas indican que los costos pueden variar entre un 10 % y un 50 % dependiendo del nivel de formalidad y la gestión de compras, siendo más bajos en empresas con procesos de compra estructurados.

En este estudio se adopta un valor conservador de 20 % de sobrecosto, ya que Industrias Sajar SAS, aunque enfrenta algunas ineficiencias en su gestión de compras, no presenta una variabilidad tan extrema como la de empresas sin ningún control. Utilizar un porcentaje superior, como el 30 % o 50 %, implicaría escenarios de ineficiencia severa, lo cual no se ajusta a la situación observada en la empresa, que sí mantiene relaciones estables con algunos proveedores y realiza compras periódicas. Por tanto, el 20 % de sobrecosto asumido representa una estimación prudente,

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respaldada por la literatura, que permite modelar los efectos de la ineficiencia.

Tabla 4. Costos 2024 con sobrecosto.

Producto Costo Total Mensual

(COP)

% Sobrecosto Sobrecosto Mensual (COP) Pelapapas industriales

$ 3.167.200,00

20% $ 633.440,00

Licuadoras industriales

$ 2.274.300,00

20% $ 454.860,00

Total mensual $ 1.088.300,00

Total anual

$ 13.059.600,00

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

En el caso de la brilladora industrial que conforma el portafolio de productos de Industrias Sajar SAS, este producto no fue incluido dentro del análisis de sobrecostos presentado en la Tabla 4, debido a que su proceso de adquisición y ensamblaje presenta características particulares frente a los demás equipos fabricados por Industrias Sajar SAS. La brilladora cuenta con un único proveedor establecido que suministra las partes requeridas de forma regular y bajo condiciones contractuales estables, lo cual minimiza las variaciones en los precios y tiempos de entrega. Además, la empresa dispone de la maquinaria y capacidad interna suficiente para realizar el ensamblaje, sin depender de procesos de fabricación externos ni de adquisiciones imprevistas.

Por lo anterior, este producto no genera sobrecostos asociados a la gestión de compras, ya que su flujo de aprovisionamiento se mantiene constante y controlado. Incluirlo dentro del análisis de sobrecostos podría distorsionar los resultados al no reflejar una situación comparable con la de otros productos, como el pelapapas o la licuadora industrial, cuyos procesos sí presentan variaciones en costos por compras no planificadas o por la falta de un proceso claro en la gestión de insumos. En consecuencia, la exclusión de la brilladora permite conservar la consistencia metodológica del estudio y asegurar que el análisis se concentre en aquellos procesos donde efectivamente se identifican fuentes de ineficiencia en el sistema de compras.

Desde una perspectiva de productividad, este sobrecosto afecta directamente la relación entre los insumos utilizados (costos) y los productos generados (salida productiva).

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Específicamente, implica una disminución en la productividad económica, ya que se requiere mayor inversión de recursos para obtener los mismos resultados productivos. Identificar este tipo de desviaciones resulta fundamental para construir un diagnóstico integral sobre los factores que pueden estar afectando el desempeño del área productiva, aun en ausencia de fallos técnicos o humanos directos.

Figura 6. Proceso de compras.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

2.3 Sistema de Costos

Industrias Sajar SAS no cuenta con un proceso estandarizado para el control de costos, se enfrenta a dificultades significativas para medir su rentabilidad y tomar decisiones estratégicas basadas en información precisa.

Uno de los principales defectos de esta situación es la dificultad para la toma de decisiones financieras. Sin un método estructurado para registrar y analizar costos, la empresa no puede calcular con exactitud su margen de ganancia ni identificar áreas de oportunidad para reducir los gastos. Esto puede derivar en una asignación ineficiente de recursos y en la pérdida de competitividad en el mercado.

Además, la falta de un sistema de costos bien definido puede provocar errores en la fijación de precios de venta. Si los costos no se calculan correctamente, la empresa podría establecer precios demasiado elevados, lo que reduciría su atractivo para los clientes, o precios demasiado

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bajos, generando pérdidas y afectando su viabilidad económica.

Otra consecuencia relevante es la falta de control sobre los gastos operativos. Sin un proceso estandarizado, pueden generarse costos ocultos o innecesarios que perjudican la estabilidad financiera de la empresa. Asimismo, las inconsistencias en la contabilidad pueden derivar en errores fiscales y problemas de cumplimiento con las normativas vigentes.

Por último, la ausencia de un control adecuado de costos impacta negativamente en la productividad. Si la empresa desconoce con exactitud los costos de producción, se vuelve más difícil tomar decisiones para la mejora de los procesos. Como resultado, se pueden generar desperdicios de tiempo, materiales y esfuerzos, lo que reduce la competitividad y sostenibilidad del negocio en el largo plazo.

Figura 7. Costos 2023 y Costos 2024.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

La figura 7 evidencia que el sistema de costos de la empresa se construye con valores

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inexactos, basados en cálculos arbitrarios que pueden generar errores significativos. Los datos utilizados corresponden únicamente a estimaciones aproximadas suministradas por la empresa, lo que refleja la ausencia de un método estructurado para el control y registro de los costos.

Para concluir, según Horngren et al., (2018), la falta de lineamientos claros en el registro y procesamiento de costos conduce a demoras, reprocesos y errores en la información contable, lo cual limita la confiabilidad de los datos y afecta directamente la capacidad de la organización para evaluar su desempeño. En este contexto, se ha identificado que, con base en la entrevista realizada a Parra (2024) en promedio, el registro de un costo sin un proceso estandarizado puede tardar alrededor de 12 minutos, debido a la duplicidad de información y a la ausencia de un método uniforme donde en el año 2024 se lleva un ritmo de 8 registros diarios.

2.4 Sistema de Producción

En Industrias Sajar SAS se maneja un sistema de producción de tipo make to order esto quiere decir que hasta que la empresa no recibe una orden, esta no fabrica ningún producto. Este sistema productivo ocasiona que no se concreten aproximadamente un 40% de ventas este porcentaje realizado con base en la entrevista realizada a Parra (2024), debido a muchas de las personas que se acercan con intenciones de compras al local de la empresa esperan poder comprar y recibir de forma inmediata el producto, acto que no es posible debido a que la empresa no maneja inventarios, por lo tanto, se pierden potenciales clientes.

Teniendo en cuenta que aproximadamente el 40% de los clientes no llegan a concretar una compra por el hecho de que la unidad no está fabricada, para la empresa sería importante lograr concretar algunas de estas ventas con el fin de mejorar los márgenes financieros de esta y por consecuencia mejorar también su productividad.

Es relevante hablar de este aspecto debido a que también afecta el tiempo de producción de los productos, como se mencionó anteriormente, hasta la empresa no recibir una orden específica esta no entrará en proceso de producción, por lo tanto, la empresa debe recibir una orden

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para después comprar los insumos para la fabricación, esto termina ocasionando un mayor tiempo de producción lo cual resta atractivo a su oferta.

Los tiempos de demora para abastecer un insumo para la fabricación puede variar dependiendo del insumo, dentro del proceso, los insumos que requieren un mayor tiempo para reabastecer son los relacionados con el acero inoxidable, tales como vasos, tazones, mesones, ya que puede tener una demora desde 48 a 72 horas, el resto de los insumos la empresa suele obtenerlos comprándolos en el centro de Bogotá y aproximadamente tienen un tiempo de demora de 3 horas. Estos tiempos significan un mayor tiempo para finalizar un producto y a su vez una menor satisfacción por parte de los clientes.

2.5

Procesos Productivos

Cabe resaltar que Industrias Sajar no cuenta con una estandarización adecuada de sus procesos productivos, por lo tanto, no posee una homogeneidad de los procesos de elaboración de su portafolio de productos por esta razón, esto ocasiona que en algunos casos el proceso tenga variabilidad en las dimensiones del producto y una productividad inferior por la ausencia de un flujo de trabajo. Por consiguiente, la empresa no cuenta con el diagrama de procesos de su portafolio de producto, debido a esto mediante una recolección de información como lo es la entrevista y una inspección visual se logró conseguir la información para generar estos diagramas, buscando así identificar diferentes mejoras dentro de cada uno de los procesos de su portafolio de productos.

En Industrias Sajar SAS, como se ha mencionado anteriormente, se cuenta con un portafolio de productos donde se encuentra: brilladora industrial, pelapapas y licuadora industriales, es importante analizar cada uno de los procesos de forma individual, ya que por más que existan similitudes entre estos procesos cada uno termina siendo completamente diferente debido a que existen etapas independientes en cada uno de estos procesos. Por lo tanto, se construyeron diagrama de flujo de operaciones para cada uno de los productos mencionados anteriormente

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2.5.1 Diagramas De Flujo De Operaciones

Diagramas De Flujo De Operaciones De Brilladora El análisis del diagrama de flujo de operaciones de ensamblaje de una brilladora el cual se encuentra en el Anexo A permite identificar varios aspectos que pueden mejorarse dentro del proceso. Se observa que ciertas actividades, como el corte y pelado de cables, la fijación de clavijas y la inspección de conexiones, se presentan en distintas etapas. El diagrama evidencia que el corte y pelado de cables se realiza en una fase inicial del proceso, pero posteriormente, en la etapa de fijación de la clavija, se requiere una nueva manipulación del cableado, lo que implica una repetición innecesaria de tareas.

En cuanto a la inspección de componentes, el diagrama muestra que existen al menos tres verificaciones distribuidas en diferentes momentos del proceso: una en la instalación de la clavija, otra en la conexión del motor y una tercera en la prueba final de funcionamiento. Aunque el control

de calidad es fundamental, la inspección de la clavija podría integrarse con la prueba de corriente del motor en una única etapa, evitando la duplicación de esfuerzos y reduciendo el tiempo total de inspección sin afectar la detección de defectos.

Por otro lado, el diagrama muestra que el operario debe girar el motor 180° en dos ocasiones distintas: una durante la fijación de la tapa electrónica y otra al instalar el bastón. Esta doble rotación genera un sobreesfuerzo innecesario y prolonga el tiempo de ensamblaje. La redistribución del orden de las actividades permitiría eliminar uno de estos giros, manteniendo el motor en la posición adecuada desde el inicio de la fijación de la tapa hasta la instalación del bastón, reduciendo así la fatiga del operario y los tiempos improductivos.

El diagrama refleja que el ensamblaje del bastón se lleva a cabo en una sección separada antes de su unión con el resto de la estructura. Esta división implica que ambas partes deben estar listas en el momento preciso para evitar acumulación o retrasos en la integración final. Si una de

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las secciones avanza más rápido que la otra, podrían generarse tiempos inactivos en la línea de ensamblaje. Analizar la sincronización de estos procesos permitiría equilibrar las cargas de trabajo y reducir tiempos improductivos.

En conclusión, el análisis del diagrama de flujo de operaciones visto en el anexo A muestra oportunidades claras de mejora en la secuencia de ensamblaje, la reducción de movimientos repetitivos y la inspección de calidad. La eliminación de manipulaciones innecesarias, la reorganización de las inspecciones y la reducción de tiempos de espera permitirán un proceso más eficiente sin comprometer la calidad del ensamblaje de la brilladora.

Diagramas De Flujo De Operaciones De Licuadora

El diagrama de flujo de operaciones del ensamblaje de una licuadora el cual se encuentra en el Anexo B revela varias áreas donde podrían presentarse dificultades en la secuencia del proceso. Se identifican puntos críticos relacionados con la distribución de las fijaciones, la secuencia de ensamblaje de componentes clave y la disposición de las inspecciones.

Uno de los aspectos más relevantes es la dispersión de las fijaciones a lo largo del proceso. Se observa que algunos componentes requieren fijación en diferentes etapas, lo que podría estar generando interrupciones innecesarias. En lugar de realizar fijaciones parciales en distintos momentos, sería más conveniente evaluar si pueden agruparse en una misma etapa, reduciendo la cantidad de pausas en el flujo de trabajo.

En cuanto a la instalación de los componentes eléctricos, se evidencia que el cableado se manipula en más de una ocasión. Aunque esto puede ser necesario en algunos casos, es importante analizar si el orden de las actividades está causando que el operario regrese a ajustes previos. Un ejemplo es la conexión del motor, donde si el cableado no está asegurado en el momento adecuado, puede requerir correcciones posteriores.

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Sobre las inspecciones, el diagrama muestra puntos de verificación en diferentes momentos del ensamblaje. No obstante, algunas revisiones podrían estar detectando errores que podrían evitarse con un mejor control en fases previas. Por ejemplo, si la inspección de conexiones eléctricas se realiza después de una serie de fijaciones mecánicas, cualquier ajuste en la instalación del motor podría verse comprometido, obligando a desmontar piezas ya aseguradas.

Otro punto para considerar es la disposición del ensamblaje del motor con respecto a la estructura general. Si el motor no encaja de manera precisa en la base desde el inicio, puede ser necesario realizar ajustes manuales que no están reflejados en el flujograma. Esto podría traducirse en retrasos, ya que el operario debe asegurarse de que todas las piezas estén alineadas antes de continuar con la siguiente etapa del proceso.

Figura 8. Porcentaje de tiempo por proceso licuadora

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

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operario, lo que introduce una demora significativa en el proceso general. Al estar unida directamente a un eje central del equipo, cualquier desviación en sus dimensiones impacta todo el ensamblaje, provocando errores de alineación o fugas durante el armado. Esto obliga a realizar ajustes adicionales o rehacer partes del proceso, generando pérdidas de tiempo, material y esfuerzo.

A esto se suman los problemas logísticos relacionados con el suministro del material necesario para fabricar el empack. En varias ocasiones, la materia prima no llega a tiempo, lo que paraliza por completo esta etapa del proceso, ya que no existe un proveedor alternativo o un stock de seguridad. Esta dependencia de un solo insumo, Sumada a la falta de procedimientos definidos, esta situación convierte al empack en un cuello de botella que compromete la calidad del producto final. Resolver este problema requeriría no solo mejorar la logística de abastecimiento, sino también avanzar hacia una normalización formal de la pieza, con tolerancias establecidas y métodos de fabricación más controlados.

En conclusión, el diagrama de flujo de operaciones visto en el anexo B evidencia situaciones que pueden generar tiempos improductivos y posibles dificultades en el ensamblaje. La revisión de la secuencia de fijaciones, la manipulación del cableado y la alineación de componentes podrían ayudar a reducir correcciones innecesarias y mejorar la continuidad del proceso sin afectar la calidad del producto final.

Diagramas De Flujo De Operaciones De Pela Papa

El primer problema evidente en diagrama de flujo de operaciones del ensamblaje de un pelapapas el cual se encuentra en el Anexo C, es la gran cantidad de actividades dispuestas en serie, sin muchas tareas que puedan ejecutarse en paralelo. Esto genera que el tiempo total del proceso se prolongue más de lo necesario. Por ejemplo, hay varias actividades relacionadas con el corte y ajuste de cables que podrían realizarse simultáneamente en diferentes estaciones de trabajo en lugar de ser pasos consecutivos. Además, se observa que algunas tareas tienen tiempos de ejecución significativamente distintos, lo que puede ocasionar cuellos de botella en puntos específicos del proceso. Si una tarea toma mucho más tiempo que otra en la misma línea de trabajo,

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se generan esperas innecesarias en las siguientes etapas, reduciendo la continuidad del proceso.

Otro punto problemático es la cantidad de inspecciones intermedias a lo largo del proceso. Aunque las inspecciones son fundamentales para garantizar la calidad, su distribución en varias partes del flujo puede generar pausas constantes. Se observa que después de ciertas actividades, se realizan verificaciones de manera frecuente, lo que podría interrumpir la fluidez del trabajo. También se identifican múltiples traslados de herramientas y materiales que podrían estar afectando la continuidad del proceso. Se aprecia que en varias etapas los operarios deben mover herramientas o ajustar posiciones para continuar con las siguientes tareas. Esto no solo aumenta los tiempos de ejecución, sino que también incrementa la carga de trabajo físico del personal. Reduciendo la necesidad de movimientos innecesarios, el trabajo puede desarrollarse de manera más ágil.

Un problema adicional es la presencia de tiempos muertos entre algunas actividades. En varias partes del diagrama se evidencian momentos en los que se debe esperar la finalización de una tarea anterior para continuar con la siguiente, sin que se aproveche ese tiempo para realizar otra actividad productiva. Esto se traduce en pausas dentro del proceso que podrían evitarse con una mejor planificación del flujo de trabajo.

Figura 9. Porcentaje de tiempo por proceso pela papa.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

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Uno de los factores críticos que afecta directamente los tiempos de producción y la calidad del producto final es la pieza conocida como el empack. Esta pieza no solo debe ser fabricada manualmente por el operario, sino que además no está estandarizada, lo que genera variaciones en sus medidas en cada lote. El tiempo de producción del empack es considerable, equivale a un 31% del proceso según la figura 9. Además, depende completamente de la disponibilidad del operario, lo que introduce una demora significativa en el proceso general. Al estar unida directamente a un eje central del equipo, cualquier desviación en sus dimensiones impacta todo el ensamblaje, provocando errores de alineación o fugas durante el armado. Esto obliga a realizar ajustes adicionales o rehacer partes del proceso, generando pérdidas de tiempo, material y esfuerzo.

Por último, la secuencia de algunas actividades no es del todo clara y puede generar confusión en la ejecución. Hay pasos que parecen redundantes o que podrían agruparse para mejorar la claridad del proceso. Esto no solo facilita la ejecución para los operarios, sino que también haría que el diagrama sea más fácil de interpretar y seguir sin errores.

2.6 Cálculos De La Productividad.

Como se mencionó anteriormente Industrias Sajar SAS no cuenta con un proceso estandarizado de compras ni de costos, por lo tanto, para lograr medir el impacto, se construyó una base de datos teniendo en cuenta las ventas generadas en el año 2023 y 2024 de forma mensual a través de facturas extraídas por la DIAN, para de tal forma tener una comparación entre estos

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periodos y tener la comparación de ingresos y costos que generan cada uno de los productos.

Se organizaron los datos de ventas por meses para los dos años suministrados, separando entre el área de mantenimiento y el área de producción, el área de producción es la que cuenta con el equipo tales como pela papa, licuadora y brilladora. Esto con el fin de encontrar las ventas netas por producto y la cantidad mensual.

Figura 10. Unidades vendidas mensualmente.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

2.6.1 Cálculo de productividad de mano de obra

Con ayuda de los diagramas de procesos desarrollados, se realizó un estudio de tiempos que permitió calcular el tiempo promedio de duración de cada proceso y el tiempo total requerido para producir un equipo completo. A partir de estos datos, y considerando las cantidades mensuales vendidas, fue posible estimar tanto las horas de producción por equipo como las horas mensuales de producción. En base en el estudio de tiempos, se calculó el tiempo promedio de cada proceso y el tiempo total requerido para fabricar un equipo completo. Esta estimación permite conocer la duración total de producción de un producto a partir de la suma de los tiempos de cada una de sus operaciones (Heizer et al., 2017). La formulación inicial se muestra en la ecuación 6:

𝑇𝑒𝑞𝑢𝑖𝑝𝑜= ∑ 𝑡𝑖 𝑛 𝑖=1 (Ecuación 6) Donde:

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Tequipo = Tiempo total para fabricar un equipo ti = Tiempo promedio del proceso i n = Número total de procesos

A partir del tiempo requerido para fabricar un equipo y de la cantidad mensual vendida, es posible calcular las horas totales de producción necesarias en un periodo determinado a través de la ecuación 7 según Chase et al., (2009). 𝐻𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 = 𝑇𝑒𝑞𝑢𝑖𝑝𝑜 × 𝑄𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 (Ecuación 7)

Donde:

Hmensual = Horas totales de producción en el mes Tequipo = Tiempo total por equipo (en horas) Qmensual = Cantidad de equipos vendidos en el mes

Figura 11. Tiempos de producción.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

En la Figura 11 se presentan las horas requeridas para producir cada producto. A partir de los diagramas realizados. A partir de estos datos, y conociendo la cantidad de productos terminados, se calculó la productividad de la mano de obra, entendida como una aproximación bajo condiciones ideales, ya que no se tiene información precisa sobre los retrasos por falta de materiales, o interrupciones.

La productividad de la mano de obra se obtiene como la relación entre las unidades

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producidas y las horas de trabajo empleadas en un periodo determinado, como se relaciona en la ecuación 8. Esta medida permite evaluar la eficiencia del personal en función del tiempo invertido (Sink, 1985). La formulación es:

𝑃= 𝑈 𝐻 (Ecuación 8) Donde:

P=Productividad de la mano de obra U = Unidades producidas en el mes H = Horas de trabajo mensuales

Figura 12. Productividad mano de obra en 2023 y 2024

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

En el análisis de la productividad de la mano de obra se observa que, en términos generales, los valores de 2024 se mantienen muy similares a los de 2023, aunque con una ligera disminución promedio. Durante el primer trimestre de 2024 la productividad fue menor frente al mismo periodo del año anterior, con excepción de abril, donde se registró una leve mejora.

Sin embargo, en mayo y junio de 2024 se evidencian valores en cero, lo cual refleja una ausencia de producción o de registros que impacta negativamente el promedio anual. A partir de agosto, la productividad de 2024 muestra una recuperación notable, especialmente en octubre y noviembre, meses en los que supera los resultados de 2023, lo que indica un potencial de mejora y la posibilidad de consolidar prácticas más eficientes hacia el cierre del año.

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La baja productividad de la mano de obra registrada en varios meses de 2024 puede atribuirse, en gran parte, a demoras en la llegada de materiales. Cuando los insumos no están disponibles en el momento necesario, los trabajadores se ven forzados a detener sus actividades y esperar, generando tiempos muertos que no solo reducen la producción, sino que también representan una pérdida directa de horas laborales que podrían haberse utilizado en tareas productivas. Esta inactividad no planificada, aunque no queda reflejada en los registros formales, impacta gravemente en el aprovechamiento del tiempo de trabajo.

Además, estas interrupciones afectan no solo el ritmo de trabajo, sino también el flujo de ingresos de la empresa. La falta de materiales evidencia una deficiencia clara en la planificación y coordinación de la cadena de suministro. Al no anticipar las necesidades de producción con suficiente margen, se genera un cuello de botella que compromete la entrega de productos terminados y, por ende, la satisfacción del cliente. La espera pasiva del operario no solo implica pérdida de tiempo, sino también de dinero, ya que los costos fijos del personal siguen corriendo mientras no se produce ningún valor. Esta situación resalta la importancia de una planificación más rigurosa y de una logística que priorice la disponibilidad oportuna de recursos.

Productividad de Materiales

A partir de los datos obtenidos mediante los diagramas de procesos desarrollados, se elaboró la lista de materiales requeridos para cada equipo. Al combinar esta información con los costos unitarios de cada insumo (ver ecuación 9), se construyó la tabla de costos de materiales por equipo. Esta permitió determinar el costo de materiales por unidad, y al multiplicarlo por las cantidades mensuales vendidas, se obtuvieron los costos mensuales de materiales, según la ecuación 9 (Horngren et al., 2012).

𝐶𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑= ∑ (𝑚𝑖 𝑥 𝑐𝑖) 𝑛 𝑖=1 (Ecuación 9) Donde:

Cunidad = Costo de materiales por unidad del equipo

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mi = Cantidad del material i requerido por equipo ci= Costo unitario del material i n = Numero de materiales diferentes

El costo mensual de materiales se determina multiplicando el costo de materiales por unidad del equipo por la cantidad de equipos vendidos en el periodo correspondiente (Horngren et al., 2012). La formulación es:

𝐶𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 = 𝐶𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑 × 𝑄𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 (Ecuación 10) Donde:

Cmensual = Costo mensual de materiales Cunidad = Costo por unidad del equipo Qmensual = Cantidad de equipos vendidos en el mes

Figura 13. Costos de producción mensual.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

Para calcular la productividad de los materiales, se utiliza ecuación 11, la cual relaciona las ventas netas con el costo de los materiales utilizados en la producción. Este indicador permite evaluar qué tan eficientemente se están utilizando los insumos en la generación de ingresos (Sink, 1985). La formulación es:

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𝑃𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙𝑒𝑠= 𝑉𝑛𝑒𝑡𝑎𝑠 𝐶𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙𝑒𝑠 (Ecuación 11)

Donde:

Cmateriales = Costo total de los materiales consumidos en el periodo Pmateriales = Productividad de materiales Vnetas = Ventas netas del periodo (en pesos)

Figura 14. Productividad de materiales 2023 y 2024.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

Al comparar la productividad de materiales entre 2023 y 2024 se evidencia una mejora, pasando de un promedio de 2.36 a 2.69, lo que refleja mayores ingresos por cada peso invertido en insumos. En 2024 destacan meses como septiembre y febrero con índices superiores a 3.5, atribuibles a una mejor gestión de materiales, mientras que julio, octubre y diciembre muestran menores resultados, señalando oportunidades de mejora.

2.6.2 Productividad

Se calcularon los costos totales en los que incurre la empresa durante el periodo de análisis.

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Con esta información, fue posible determinar la productividad real de la empresa, entendida como la relación entre las salidas tales como ingresos generados y las entradas que son recursos utilizados y como costos totales. Se utilizó la ecuación 2 para hallar la productividad. Figura 15. Productividad general 2023 y 2024.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

Al evaluar la productividad general de la empresa se observa que, aunque en 2023 la media fue de 0.69, algunos meses como marzo y octubre lograron superar la unidad, lo que significa que los ingresos fueron mayores a los costos, reflejando una operación rentable. No obstante, la mayoría de los meses presentaron una productividad inferior a 1, lo que implica que los costos superaron los ingresos. Esta situación se repitió en 2024, donde la productividad promedio fue similar, pero con una mayor concentración de meses críticos, como marzo y abril, donde la productividad bajó hasta 0.21 y 0.17 respectivamente.

Cabe resaltar que en 2024 no se generaron ingresos en mayo y junio, lo cual redujo el promedio anual. A pesar de ello, septiembre, octubre y noviembre se acercaron a una productividad más alta, lo que indica una posible recuperación o mejor manejo de los recursos en esos periodos.

La productividad general de la empresa refleja un comportamiento inestable y preocupante. Aunque en ciertos meses los ingresos lograron superar los costos, la mayoría del tiempo la operación fue deficitaria, con valores de productividad por debajo de 1. Esto implica que los

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recursos utilizados para producir y vender no generaron un retorno suficiente. Particularmente críticos fueron los meses de marzo y abril de 2024, donde la productividad cayó a mínimos históricos, evidenciando una mala relación entre lo invertido y lo obtenido. Esta tendencia señala una debilidad estructural que debe ser atendida, ya que operar bajo estas condiciones genera pérdidas acumulativas difíciles de revertir.

Una de las principales causas de esta problemática es la ausencia de un sistema de costos formal. La empresa no dispone de una estructura clara que le permita identificar con precisión los costos fijos, variables, directos e indirectos, lo que impide calcular con exactitud las utilidades o pérdidas mensuales. Esto deja a la administración con estimaciones poco confiables, dificultando la toma de decisiones estratégicas y la detección de oportunidades de mejora. Como resultado de este error, la Figura 15 presenta valores diferentes a los de la Figura 2 en la formulación del proyecto, debido a la inconsistencia del sistema de costos.

Además, los meses sin ingresos como mayo y junio de 2024, estos exponen aún más esta debilidad. Aun sin generar ventas, la empresa incurre en costos fijos (mano de obra, materiales adquiridos, servicios básicos), los cuales no son registrados de manera sistemática ni evaluados en su impacto real. Esta falta de control hace que la productividad general pierda precisión y que cualquier análisis financiero se base en supuestos más que en datos. Implementar un sistema de costos robusto y transparente no solo permitiría conocer con exactitud las utilidades o pérdidas, sino que también facilitaría una planificación más eficiente, un control del gasto más riguroso y, sobre todo, una toma de decisiones más estratégica y rentable.

Tabla 5. Fallas Industrias Sajar SAS.

Falla Causa Medidas Observaciones Datos de productividad erróneos Sistema de costeo erróneo N/A Debido a que no se evalúan con precisión los costos de materia prima, los costos indirectos y los costos de mano de obra Disminución en satisfacción del cliente Retraso en la producción de productos Medir los tiempos de abastecimiento para los distintos insumos

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Retraso en medio del proceso de producción Falta de estandarización de proceso de planeación de producción Medir los tiempos de demora dentro de los diagramas.

Durante el proceso de fabricación de un producto, este se ve interrumpido debido a que no cuentan con la materia prima necesaria, lo que genera un retraso Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2024)

3. Propuestas De Mejoramiento Para El Área De Producción De Industrias Sajar

SAS

En el diagnóstico realizado a la empresa Industrias Sajar SAS, se identificaron tres problemáticas principales que afectan su productividad. En primer lugar, se observó que algunas actividades dentro de la cadena de producción requieren tiempos excesivos, lo cual genera retrasos y limita la capacidad de respuesta de la empresa. En segundo lugar, se detectó que el sistema contable actual no permite llevar un control claro y ágil de los registros financieros, dificultando la organización de la información y la toma de decisiones. Finalmente, se evidenció que el sistema de producción enfrenta dificultades para responder oportunamente a la demanda, ya que los insumos suelen tardar en llegar, lo que ocasiona interrupciones y retrasa de manera constante el cumplimiento de los pedidos.

Con el fin de dar respuesta a estas situaciones, en este capítulo se plantea una propuesta de mejoramiento que abarca diferentes componentes estratégicos. Esta contempla la fabricación de una pieza de acople mediante impresión 3D, con el propósito de reducir los tiempos de ciertas operaciones y agilizar la producción; la implementación de un sistema contable más organizado, que permita mejorar la gestión de la información y agilizar los procesos de registro; y la definición de políticas de inventario y abastecimiento, orientadas a garantizar la disponibilidad de insumos en los momentos requeridos, reduciendo los retrasos en el proceso productivo y fortaleciendo la capacidad de respuesta frente a la demanda.

3.1 Implementación de impresión 3D para la fabricación de la pieza empack

Al analizar los diagramas de flujo de producción de los equipos pela papa y licuadora industrial, se identificó una demora significativa en una de las etapas del proceso: la elaboración

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de una pieza empack. Esta pieza forma parte fundamental del ensamble final de los equipos y, aunque en principio su función parece secundaria, incide de manera importante en la efectividad del proceso productivo. Actualmente, la pieza empack es fabricada de manera interna por el único operario del área de producción, lo que implica una carga adicional de trabajo y una inversión considerable de tiempo.

El tiempo estimado de producción por cada empack es de aproximadamente 120 minutos, lo cual representa un cuello de botella dentro del flujo de producción, especialmente cuando se trabaja bajo demanda o con cronogramas ajustados. Esta demora no solo afecta el ritmo de ensamble general, sino que también reduce la capacidad de respuesta de la empresa ante pedidos urgentes o en volumen. A largo plazo, este tipo de retrasos compromete la competitividad y el cumplimiento de plazos de entrega.

Otro aspecto crítico identificado es la ausencia de especificaciones técnicas claras en la fabricación de esta pieza. El empack no cuenta con medidas ni parámetros definidos, lo que genera variaciones entre una unidad y otra. Aunque estas diferencias no afectan directamente el funcionamiento mecánico del equipo, pueden incidir en la consistencia y calidad del producto final.

Esta situación dificulta la implementación de controles de calidad y limita la posibilidad de lograr una producción uniforme. Finalmente, la ausencia de procedimientos estables y uniformes obstaculiza el desarrollo de procesos de mejora continua, ya que sin una base consistente resulta más complejo analizar y optimizar los resultados.

Por tanto, se recomienda evaluar la posibilidad de estandarizar el diseño del empack y considerar su producción mediante tecnologías más eficientes, como la impresión 3D, lo que permitiría liberar tiempo del operario, mejorar la precisión de la pieza y aumentar la productividad general del proceso.

Fases de desarrollo Análisis

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La pieza fabricada en empack se encuentra incorporada en los productos pela papa y licuadora industrial. Su ubicación está justo debajo de las superficies de acero inoxidable, lo que significa que no está directamente expuesta a condiciones de humedad ni a agentes externos que puedan deteriorarla fácilmente.

Esta pieza ha sido diseñada específicamente para alojar un retenedor en su parte central. Su principal función es guiar el eje del motor, asegurando una alineación adecuada durante el funcionamiento del equipo. Es importante resaltar que no está sometida a fricción directa ocasionada por la velocidad del motor, ya que su función es meramente de soporte y guía, no de contacto mecánico constante.

En cuanto a su instalación, la pieza se encuentra adherida a la estructura de acero mediante silicona industrial. En el caso de la licuadora, es el propio motor el que ejerce presión sobre el acero, manteniéndola firmemente en su lugar. Por otro lado, en la pela papa, la presión es ejercida por la chumacera pequeña, la cual asegura su estabilidad sin necesidad de un sistema de fijación adicional.

Debido a estas condiciones de uso y montaje, no es necesario que la pieza sea resistente al agua ni que esté fabricada para soportar fricción intensa o cargas mecánicas elevadas. Su función estructural es pasiva, lo que permite el uso de materiales como el empack sin comprometer la durabilidad o el rendimiento del equipo.

A partir del análisis de uso y condiciones de operación de la pieza en empack, se determinó que es posible reemplazar este componente mediante tecnología de impresión 3D, utilizando filamento PETG. Este material posee propiedades físico-mecánicas adecuadas para este tipo de aplicación, como buena resistencia térmica, rigidez y resistencia al desgaste por el paso del tiempo, sin ser vulnerable a la humedad ambiental.

Dado que la pieza no está expuesta a fricción directa ni a cargas mecánicas significativas, el PETG resulta ser una alternativa viable que permite fabricar la pieza de forma personalizada, con

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gran precisión y sin comprometer el funcionamiento del equipo. Además, su adhesión al acero mediante silicona permanece efectiva, ya que el PETG presenta buena compatibilidad con selladores industriales.

El uso del PETG impreso en 3D no afecta ninguna de las funciones descritas anteriormente, ni modifica el sistema de presión ejercido por el motor o la chumacera. Tampoco se ven alteradas las condiciones de humedad, resistencia o esfuerzo mecánico, porque la pieza continúa desempeñando un rol pasivo como guía del eje. Por lo tanto, este reemplazo puede considerarse una mejora viable por sus características técnicas adecuadas para el proceso de fabricación o mantenimiento de los equipos.

Teniendo en cuenta que hay una forma de reemplazar la pieza de empack con el PETG impreso en 3D se puede hacer unas fases de desarrollo para la introducción de este en el área de producción de Industria Sajar SAS.

3.1.1 Prototipado y Diseño

A partir de esta etapa, se toma la decisión de cambiar el nombre de la pieza, pasando de denominarse empack a acople, con el fin de identificarla de manera más técnica y coherente con su función dentro del sistema. Este nuevo acople es fabricado mediante impresión 3D utilizando material PETG.

Para iniciar el proceso de prototipado del acople, se realizó una recolección de varias muestras físicas utilizadas en los equipos, tanto en peladoras de papa como en licuadoras industriales. Esta etapa fue fundamental para identificar las dimensiones clave de la pieza, incluyendo los diámetros de los orificios de entrada ubicados en las superficies de acero inoxidable y el diámetro del retenedor central que se inserta en su interior.

A través de un proceso iterativo de pruebas y mediciones, se llevaron a cabo múltiples verificaciones para validar la compatibilidad dimensional con las condiciones reales de montaje

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en los equipos. Este procedimiento incluyó mediciones con instrumentos de precisión y la comparación de diferentes versiones físicas para lograr una aproximación efectiva.

Se evaluaron también aspectos como el ajuste con el eje del motor, el alineamiento con los componentes metálicos y la tolerancia de inserción del retenedor. Gracias a este análisis técnico, se definieron finalmente las dimensiones óptimas que garantizan un funcionamiento adecuado sin necesidad de ajustes adicionales durante el ensamblaje.

Con las medidas estandarizadas ya definidas, se procedió a la etapa de diseño digital de la pieza. Para ello, se utilizó el software de modelado asistido por computador (CAD) Fusion 360, una herramienta especializada que permite generar modelos tridimensionales con alto nivel de detalle. En este entorno, se creó el modelo 3D del acople, considerando tanto sus dimensiones externas como los alojamientos internos.

Figura 16. Planos pieza 3D

Fuente: Elaboración propia (2025)

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Posteriormente, una vez finalizado el diseño en el software de modelado CAD Fusion 360, el modelo tridimensional fue convertido al formato STL, el cual es estándar para impresión 3D. Esta conversión permite preparar el archivo para su procesamiento en programas de laminado, que generan las instrucciones específicas que seguirá la impresora durante la fabricación de la pieza.

Con el archivo STL ya listo, se utilizó el software Bambu Studio para configurar los parámetros de impresión. Se seleccionó un relleno del 100%, lo que garantiza una pieza sólida y robusta, ideal para soportar el entorno mecánico donde será instalada. Además, se ajustaron otros parámetros clave como la velocidad, temperatura de extrusión y altura de capa, con el objetivo de asegurar una buena adhesión entre capas y evitar cualquier tipo de falla estructural o deformación que pudiera comprometer su funcionalidad a futuro.

Figura 17. Diseño pieza empack en software

Fuente: Elaboración propia (2025) Gracias a este proceso, se obtuvo un acople impreso en 3D que no solo cumple con los requerimientos dimensionales del sistema, sino que también presenta la resistencia necesaria sin afectar el rendimiento del equipo.

Una vez configurados los parámetros de impresión, se fabricó la pieza utilizando la impresora 3D. Este proceso implicó una serie de iteraciones, en las cuales se realizaron varias pruebas físicas con el objetivo de ajustar con precisión los detalles dimensionales y funcionales

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del acople. Cada prototipo fue evaluado para verificar su compatibilidad con los componentes de los productos en los que sería instalado, así como su resistencia mecánica y estabilidad estructural.

Tras varias modificaciones y ajustes, se llegó finalmente a una muestra que cumplía con todos los requerimientos establecidos. El cumplimiento se evaluó a través de pruebas funcionales directas en los equipos, donde se verificaron tres aspectos clave: correcta instalación, funcionamiento mecánico bajo condiciones reales de uso y resistencia del material. Se comprobó que el acople impreso en PETG ofrece un desempeño adecuado, garantizando su correcta integración en el sistema sin presentar fallas. Esta validación empírica permitió concluir que la pieza es viable para su uso operativo, sin comprometer el funcionamiento ni la seguridad de los equipos donde se implementa.

Figura 18. Diseño pieza empack en software.

Fuente: Elaboración propia (2025)

En la imagen se observa el acople ya impreso en 3D, listo para su instalación. Esta versión final refleja el resultado de múltiples iteraciones, mostrando una pieza funcional, precisa y adecuada para su uso en los equipos industriales.

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3.1.2 Implementación

Al implementar el acople impreso en 3D, se elimina la necesidad de utilizar maquinaria como el torno o destinar tiempo de un operario especializado para su fabricación o ajuste manual. Al tener la pieza lista desde la impresión, se reduce significativamente el tiempo de preparación y montaje, permitiendo un flujo de trabajo más ágil. Este cambio no solo representa un ahorro importante en tiempo, sino también en costos, ya que se evita el uso de recursos adicionales como herramientas, energía y horas laborales. En conjunto, esta solución permite optimizar tanto el tiempo de producción como el presupuesto destinado a la fabricación de componentes, generando una mejora integral en el resultado del proceso.

Figura 19. Tiempo que ocupa en producción.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025)

Al integrar el acople en 3D, se eliminó por completo el tiempo dedicado a la pieza empack en ambos productos: 31.01% en el pelapapas y 41.522% en la licuadora, sin contar con el tiempo de impresión de la pieza empack debido a que es una pieza que se integra al proceso como si fuera una pieza ya finalizada. Esta reducción representa un cambio directo en la operación de ensamblaje, sin afectar el tiempo total de integración al equipo, que permanece constante 1.2920 para el pelapapas y 1.730 para la licuadora. Esto indica que la mejora se logró exclusivamente al

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suprimir una operación específica, manteniendo estable el resto del proceso asociado al ensamblaje del acople.

Estas modificaciones se reflejan en los Anexos E y F, correspondientes al diagrama de flujo del proceso de la licuadora industrial y al diagrama de flujo del proceso del pelapapas, respectivamente, donde se evidencia la eliminación de la operación asociada a la pieza Empack y la integración del acople impreso en 3D dentro del proceso productivo.

Figura 20. Disminución de tiempo por producto.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025)

Al cambiar el proceso por un acople hecho en impresión 3d en ambos productos, no solo se reduce el tiempo de fabricación, sino que el proceso se vuelve más simple y ordenado. Esto facilita el trabajo del equipo, evita pasos innecesarios y hace que la línea de producción sea más fluida. Además, al estandarizar el acople con una sola pieza impresa en 3D, se eliminan los problemas causados por variaciones en medidas, lo que ayuda a mantener una calidad más constante. Esto significa menos fallas, menos ajustes durante el ensamblaje y un producto final más confiable para el usuario

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Esta mejora trae consigo un factor muy importante como lo es un aumento en la productividad de mano de obra, anteriormente, en la figura 12 se mostró la productividad de mano de obra para el año 2023 y 2024, ahora con esto se va a hacer una simulación de como hubiera sido la productividad de mano de obra en 2024, si esta mejora hubiera estado presente en la figura 21.

Figura 21. Mejora de la productividad aplicada al 2024.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025)

En la figura 21 se evidencia como, con el comportamiento de las ventas en 2024 y la implementación del acople impreso en 3D, la productividad de la mano de obra pudiera aumentar significativamente. Comparado con los valores reales del mismo año sin mejoras, se observa un crecimiento notable en la eficiencia durante casi todos los meses. Por ejemplo, en enero, la productividad pasó de 0.161 a 0.239; en abril, de 0.207 a 0.355; y en noviembre, de 0.200 a 0.315. Estos incrementos representan una mejor utilización del tiempo del personal, reduciendo cuellos de botella y pérdidas de tiempo.

Este cambio no solo mejora el rendimiento mes a mes, sino que también fortalece la estabilidad operativa del año completo. Al reducir los tiempos improductivos y simplificar

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procesos, se consigue una mayor capacidad de respuesta ante la demanda, menor desgaste del equipo de trabajo y una base más sólida para escalar la producción sin aumentar proporcionalmente los recursos humanos.

Aunque el área de mantenimiento no formaba parte directa del alcance inicial del proyecto, durante el análisis se identificó un hallazgo relevante: aproximadamente el 83% de los mantenimientos anuales, equivalentes a cerca de 140 intervenciones, corresponden a licuadoras y pela papas. En cada uno de estos mantenimientos es necesario realizar un cambio de la pieza empack, lo que históricamente implicaba fabricarla y ensamblarla desde cero.

Con la implementación del acople en 3D, este proceso se simplifica notablemente, ya que la pieza no requiere ser ensamblada desde cero, sino únicamente instalada en el equipo.

3.2 Propuesta De Implementación Sistema De Costos

En respuesta a la falta de estandarización en el control de costos identificados en el diagnóstico a Industria Sajar SAS, se propone la implementación de una tabla de costos que permite el registro organizado de los costos de la empresa, la cual se realizó con base en los datos obtenidos de los resultados del diagnóstico de la productividad en el área de producción.

Así mismo, la propuesta de la implementación de sistema de costos surge como una respuesta a la necesidad de estandarizar y fortalecer el control financiero en Industrias Sajar S.A.S. Actualmente, la empresa no cuenta con un sistema estructurado que le permita registrar, organizar y analizar sus gastos de manera eficiente, lo que genera dificultades en la trazabilidad de la información y en la toma de decisiones financieras. La implementación de esta herramienta, desarrollada en Excel, busca consolidar en un solo espacio el registro histórico de los costos, categorizados según su naturaleza y detalle, facilitando así la identificación de tendencias, la detección de inconsistencias y la mejor utilización de recursos.

Figura 22. Ubicación de pestañas tabla de costos.

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Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025)

Tabla 6. Descripción de categorías en tabla de costos. Campo Descripción Año Año en el que se realizó el gasto o inversión. Es útil para organizar la información históricamente y analizar tendencias de costos en el tiempo. Mes Mes en el que se realizó el gasto o inversión. Es útil para organizar la información históricamente y analizar tendencias de costos en el tiempo. Fecha Fecha exacta de la compra, inversión o gasto. Permite registrar de forma cronológica los movimientos y validar la antigüedad de los activos. Tipo de Costo Clasificación general del gasto. Facilita el análisis por categorías mayores. Concepto Detalle específico del tipo de costo. Por ejemplo, dentro de “Servicios” puede ser “Brilladora”, “Licuadora”, “Pela papas”, “Mantenimiento”. Factura Número de factura o comprobante de pago. Permite hacer trazabilidad contable y validar documentos frente a auditorías o revisiones.

Cantidad Número de unidades adquiridas (puede ser 1 o más). Es clave para calcular el costo unitario y llevar un control del inventario físico.

Valor Unitario Costo por cada unidad. Se calcula automáticamente dividiendo el Valor Total entre la Cantidad.

Valor Total Monto total pagado por la compra o servicio. Es el valor económico final del registro. Observaciones Espacio abierto para incluir notas adicionales, como el estado del equipo, condiciones especiales, si fue una compra extraordinaria, entre otras. Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025)

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La propuesta de la tabla de costos para Industrias Sajar S.A.S. realizada en el programa informático Excel cuenta con dos pestañas las cuales se encuentran en la parte inferior izquierda de la interfaz que se puede observar en la figura 22, donde la primera pestaña llamada explicación cuenta con una descripción de las secciones que se pueden rellenar en la tabla de costos la cual se observa en la tabla 4, así mismo, estas descripciones ayudan al empleado a tener una visión clara y concreta sobre cómo está dividida esta tabla y la información necesaria previamente antes de empezar a digitalizar datos.

Gracias a la pestaña de explicación los empleados podrán familiarizarse fácilmente con la estructura principal de la tabla, comprendiendo que datos deben ser ingresados y cómo hacerlo correctamente, esto provocando no solo el fácil uso e implementación de esta, sino que también minimiza los errores al momento de registrar la información.

Tabla 7. Descripción de conceptos en tabla de costos.

Tipo de costo Concepto Servicios Pela Papa

Licuadora

Brilladora

Mantenimiento Materiales Pela Papa

Licuadora

Brilladora Trabajadores Operarios

Gerente Costos Fijo

Variable Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025)

La pestaña de explicación a su vez cuenta con una segunda explicación sobre los tipos de costos para digitalización sobre la tabla, los cuales son de suma importancia a la hora de

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categorizar y ordenar los costos ingresados, donde hay que no solo identificar a qué tipo de costo pertenece, sino que también al concepto de este mismo los cuales están divididos en las diferentes referencias de productos, el tipo de empleado y los costos fijos y variables.

Tabla 8. Tabla de costos.

Fuente: Elaboración propia (2025)

En la siguiente pestaña llamada tabla de costos, se encuentra la tabla 6 la cual es la recopilación de todos los costos hallados de los años 2023 y 2024, los cuales se categorizaron por las categorías vistas en la tabla 5, donde el empleado podrá llegar a filtrar cada una de estas para poder hallar información precisa de un periodo de tiempo determinado. Esta función permite una mejor trazabilidad de los movimientos financieros de Industrias Sajar S.A.S, facilitando el análisis por mes, trimestre o incluso años completos.

El uso de filtros, como los de las tablas 6 y 7, brinda una ventaja significativa al momento de identificar tendencias, evaluar el comportamiento de flujo de efectivo y detectar posibles inconsistencias y gastos ocultos, así mismo, con esta tabla de costos de que los encargados del área de producción cuenten con una herramienta intuitiva y de fácil manejo para que se puedan respaldar a la hora de tomar decisiones basadas en datos organizados y actualizados.

Así mismo, a partir de la propuesta de implementación del sistema de registro y control de costos en Excel, se desarrolla el siguiente flujograma que representa la secuencia lógica del nuevo proceso para el registro de costos en Industrias Sajar S.A.S. Este diagrama busca mostrar de manera clara y estructurada cómo se recopilan, registran y procesan los datos de costos dentro de la empresa,

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garantizando una gestión más organizada y trazable de la información.

Figura 23. Proceso de registro de costos

Fuente: Elaboración propia (2025)

Se observa que en la figura 23 como el flujo inicia con la recolección de datos de costos y ventas, los cuales son ingresados directamente en la herramienta de Excel diseñada para tal fin. Posteriormente, el trabajador debe consultar la pestaña “Explicación”, donde se detallan las categorías y campos que deben diligenciarse, lo que asegura que los datos se registren de forma uniforme. Una vez comprendida la estructura, la información se registra en la pestaña “Tabla de costos”, clasificando cada costo según su tipo, concepto, valor y fecha.

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Igualmente, em caso de requerirse un análisis financiero o revisión del comportamiento de los costos, se emplean los filtros superiores integrados en la tabla para generar visualizaciones dinámicas que permitan interpretar la información de manera precisa. Si no es necesario realizar dicho análisis, los datos se respaldan directamente en la nube, garantizando su conservación y disponibilidad para futuras consultas o reportes.

Así mismo, este procedimiento hace que el proceso de control de costos sea más eficiente, confiable y accesible, reduciendo los errores en el registro manual y fortaleciendo la capacidad analítica de la empresa. En conjunto, el diagrama del nuevo sistema de costos refleja una metodología digital estructurada que mejora la trazabilidad de la información y optimiza la toma de decisiones financieras en Industrias Sajar S.A.S.

Finalmente, se realizó una tabla de productividad que no solo permite comparar el desempeño antes y después de la estandarización, sino que también hace visible el efecto que la falta de control genera en la eficiencia administrativa. Al cuantificar el tiempo invertido en el registro de costos, se logra identificar el impacto directo de la estandarización en la utilización de los recursos humanos. Así, para el cálculo de la productividad se consideraron los tiempos promedio de registro de 12 minutos por transacción en el escenario actual esto con base a la entrevista a Parra (2024) y de 5 minutos con la implementación de la propuesta, teniendo en cuenta que un trabajador en el año 2024 realiza 8 registros diarios. Con estos valores y aplicando la ecuación 11 de Sink (1985), se determinaron los indicadores presentados en la Tabla 9, donde se evidencia la productividad alcanzada en cada escenario y la mejora relativa entre ambos.

A su vez, para considerar el efecto de la curva de aprendizaje del trabajador en la implementación del nuevo sistema de registro de costos, se plantearon distintos niveles de adopción que reflejan la reducción progresiva del tiempo promedio por registro. En el escenario actual, sin un método estructurado, el trabajador emplea 12 minutos por registro, lo que equivale a 96 minutos diarios o 1,60 horas para completar 8 registros. Sin embargo, a medida que avanza en la adopción del sistema, este tiempo se reduce gradualmente, esto lo cual, se utilizó la ecuación

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13 dando que con un 25 % de aprovechamiento el promedio baja a 10,25 minutos, con un 50 % a 8,5 minutos, con un 75 % a 6,75 minutos y finalmente, con la adopción plena, a 5 minutos por registro. Esta disminución del tiempo invertido impacta directamente en la productividad, medida como la relación entre el número de registros y las horas empleadas (Sink, 1985), cuyos resultados se presentan en la tabla 9, evidenciando incrementos progresivos que alcanzan hasta un 140 % en la etapa final de adaptación.

Para evaluar la productividad en el nuevo sistema de registro de costos se utilizó la adaptación de la ecuación general de productividad (ecuación 2) la cual se expresa a continuación:

P = Salidas/ Insumos = No. de registros / horas

Para calcular el tiempo efectivo por registro considerando el efecto de la curva de aprendizaje, se utilizó la ecuación 11 propuesta por Valamis (2025):

𝑇𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜 = 𝑇𝑎𝑛𝑡𝑒rior ∗ (1 − α) + Tposterior ∗ α (Ecuación 12)

Tabla 9. Impacto productividad propuesta de tabla de costos.

Adopción (%) Tiempo por registro (min) Tiempo total diario (min) Tiempo total diario (h) Productividad (reg/h) Mejora relativa vs antes

25%

10,25

82,0

13,667

58,537

17,07 %

50%

8,50

68,0

11,333

70,588

41,18 %

75%

6,75

54,0

0,9000

88,889

77,78 %

100%

5,00

40,0

0,6667

120,000

140,00 %

Fuente: Elaboración propia.

En conclusión, la implementación de la propuesta de la tabla de costos representa un avance hacia la formalización y fortalecimiento del control financiero en Industrias Sajar S.A.S. Como se evidenció en la Tabla 9, la productividad del trabajador pasa de 5,0 a 12,0 registros por hora, lo que representa un incremento relativo del 140 % en el escenario más favorable de un 100% de adopción por parte del trabajador. De igual manera, el tiempo total diario destinado a esta labor se reduce en

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0,93 horas. Este ajuste implica un ahorro aproximado de 56 minutos por día, que al proyectarse en el horizonte anual equivale a 242,67 horas, es decir, cerca de 30 jornadas completas de trabajo. Dicho impacto evidencia que la estandarización del proceso de registro no solo fortalece la gestión de costos, sino que contribuye directamente a la capacidad de la empresa al liberar recursos que pueden destinarse a actividades de mayor valor.

3.3 Propuesta Para El Mejoramiento Del Sistema De Producción Tipo Make To

Order

Industrias Sajar SAS, empresa especializada en la fabricación de productos industriales para cocina y aseo, opera actualmente bajo un sistema de producción tipo make to order. Es decir, la fabricación de productos se inicia una vez se recibe una compra del cliente. Sin embargo, este enfoque ha generado dificultades con respecto a los tiempos de entrega, ya que el proceso de compras de insumos y materiales también comienza cuando se confirma el pedido.

Resolver esta problemática permitiría a Industrias Sajar S.A.S. anticiparse a la demanda del mercado, reducir los tiempos muertos asociados al proceso de compras y planificar con mayor precisión la producción. La implementación de pronósticos de demanda se plantea como una herramienta clave para transformar este sistema make to order, donde la empresa pueda tomar decisiones informadas sobre compras y abastecimiento sin necesidad de esperar a la confirmación de un pedido.

La situación afecta directamente al área de producción, ya que los tiempos de inactividad se incrementan al no disponer de insumos en el momento oportuno para comenzar los procesos de fabricación. Esta falta de sincronización entre pedidos, compras y producción provoca interrupciones en la continuidad del trabajo, reprogramaciones constantes y mayor complejidad en la planificación diaria. Como resultado, la productividad disminuye debido a la pérdida de tiempo útil, la reducción en el ritmo de trabajo y la generación de actividades improductivas, lo cual se traduce en menores niveles de efectividad en los procesos.

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La implementación de un sistema de pronóstico para la demanda en Industrias Sajar es relevante porque permitiría anticipar con mayor precisión los requerimientos de insumos necesarios para la fabricación de productos. Esto contribuiría a transformar el actual enfoque reactivo del sistema make to order en proyecciones fundamentadas en datos históricos. Al contar con estimaciones confiables de la demanda mensual, se puede planificar de forma más eficiente el proceso de abastecimiento, evitando retrasos, costos adicionales y descoordinaciones en la producción.

En respuesta a esta problemática, se plantea la necesidad de anticiparse a la demanda mediante el uso de herramientas analíticas que permitan una mejor planificación del abastecimiento. Una solución viable es la implementación de modelos de pronóstico de demanda, los cuales permiten estimar con anticipación la cantidad de productos que serán requeridos en el futuro, en función de datos históricos de ventas. Esta estrategia permitiría a Industrias Sajar SAS realizar compras de insumos de manera más oportuna, reduciendo los tiempos de espera y mejorando el resultado del proceso productivo. En este contexto, se propone el uso de técnicas estadísticas de pronóstico aplicadas con herramientas computacionales, específicamente mediante la utilización del lenguaje de programación Python.

Al anticiparse a la demanda, Industrias Sajar podrá mejorar varios aspectos clave de su producción. En primer lugar, disminuirá los tiempos de espera por insumos, lo que permitirá un flujo de trabajo más continuo y sin interrupciones. Además, se reducirán los tiempos muertos en la línea de producción. Esto llevará a un incremento en la productividad del área de producción, con esto atraer un mercado que necesita los equipos de manera inmediata.

3.3.1 Pronóstico De Demanda De Productos Utilizando Técnicas Estadísticas En

Python

En el ámbito del análisis de datos aplicados a procesos productivos y comerciales, el pronóstico de demanda es una herramienta fundamental para anticiparse a las necesidades del mercado o del consumo interno de productos. En este proyecto, se lleva a cabo un pronóstico de

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demanda con el objetivo de estimar el comportamiento futuro de tres productos: pela papa, licuadora y brilladora. El conocimiento anticipado de esta demanda resulta esencial para la planificación y toma de decisiones.

En el marco del sistema productivo de la empresa, el pronóstico de la demanda cumple un papel complementario orientado principalmente a la planificación de compras. Dado que el modelo operativo de Industrias Sajar SAS responde a una lógica Make to Order (MTO), la producción no se inicia hasta contar con un pedido confirmado del cliente. En este contexto, el pronóstico de demanda no se utiliza para programar volúmenes de fabricación, sino como una herramienta que permite anticipar los requerimientos de materiales y componentes, asegurando su disponibilidad oportuna para dar respuesta a los pedidos recibidos.

De acuerdo con Chase y Jacobs (2017), en los sistemas Make to Stock (MTS) los pronósticos de demanda son esenciales para planificar la producción y el inventario terminado; sin embargo, en entornos Make to Order, su función se orienta más hacia la gestión del aprovisionamiento que hacia la programación de la producción. En consecuencia, el uso del pronóstico de demanda en este proyecto se limita al ámbito del sistema de compras, apoyando la toma de decisiones en torno a cantidades, tiempos de reposición y disponibilidad de insumos, sin intervenir directamente en la planificación de la producción.

Para el desarrollo del pronóstico se emplea el lenguaje de programación Python, utilizado para el análisis de datos por su capacidad de manejar grandes volúmenes de información, aplicar técnicas estadísticas avanzadas y ofrecer herramientas eficientes para la evaluación de modelos.

Para este trabajo se basó en el uso de datos históricos de 24 períodos consecutivos de los productos mencionados, y mediante la aplicación de distintos métodos estadísticos de pronóstico, se busca determinar cuál técnica ofrece la predicción más precisa para cada producto. Esta aproximación permite no solo estimar el consumo esperado en el próximo periodo, sino también comparar el desempeño de cada modelo mediante indicadores de error que cuantifican su efectividad.

p. 75

Los datos de ventas de unidades de los 24 periodos anteriores, dado que no se cuenta con un sistema de gestión centralizado, se utilizó un enfoque manual para registrar y estructurar la información histórica de las ventas. Los cuales contenían la información de ventas por periodo. Posteriormente, los datos fueron organizados en una hoja de cálculo en el programa informático Excel para su análisis y procesamiento, asegurando su precisión y coherencia para su uso en los pronósticos de demanda.

Tabla 10. Datos históricos de ventas en unidades de los 3 productos en 2023 y 2024. Mes Pelapapas 2023 Licuadora 2023 Brilladora 2023 Pelapapas 2024 Licuadora 2024 Brilladora 2024 Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto

Septiembre

Octubre

Noviembre

Diciembre

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

Herramientas y Librerías Utilizadas

Para realizar este análisis, se emplean varias librerías de Python que facilitan tanto el procesamiento de datos como el modelado estadístico. A continuación, se describen las principales: • NumPy (numpy): Librería esencial para cálculos matemáticos y operaciones con arreglos numéricos. Se utiliza para manejar los datos como vectores y para realizar cálculos matemáticos como potencias y raíces cuadradas (Harris et al., 2020). • Pandas (pandas): Herramienta clave para la manipulación y análisis de datos en forma

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de tablas (DataFrames). Permite organizar los datos de entrada por producto y periodo (McKinney,

2017).

• Scikit-learn (sklearn): Biblioteca especializada en machine learning. Se utiliza aquí para aplicar el modelo de regresión lineal y también para calcular métricas de error como el MAE (Pedregosa et al., 2011).

Métodos de Pronóstico Aplicados En el desarrollo del presente trabajo se recurrió al uso de diferentes métodos de pronóstico con el fin de estimar la demanda futura de los productos y así facilitar la toma de decisiones estratégicas en la empresa. En primera instancia, se aplicó la regresión lineal, la cual permitió identificar tendencias a partir del comportamiento histórico de las ventas, proyectando de manera más precisa la evolución en el tiempo (Makridakis et al., 1998). Complementariamente, se utilizó la suavización exponencial, un método especialmente útil en series con variaciones recientes, ya que otorga mayor peso a los datos más próximos y, por lo tanto, refleja con mayor realismo cambios en el corto plazo (Hyndman & Athanasopoulos, 2018). Finalmente, se incorporó el promedio ponderado, que, al asignar diferentes niveles de importancia a los datos históricos, ofrece un balance entre estabilidad y sensibilidad ante las fluctuaciones de la demanda (Render et al.,

2018).

La aplicación conjunta de estos métodos proporcionó un panorama más robusto, permitiendo evaluar la precisión de las estimaciones y seleccionar la alternativa más adecuada para apoyar la planeación de inventarios y la programación de la producción.

Métricas de Evaluación de los Modelos

Para seleccionar el modelo más preciso, se utiliza el Error Absoluto Medio (MAE) según la ecuación 13, una métrica que cuantifica el error promedio absoluto entre los valores reales observados y los valores pronosticados. Este indicador permite evaluar qué tan alejadas están, en promedio, las predicciones del modelo respecto a los valores reales (Brown, 1959).

(Ecuación 13)

p. 77

Donde:

yi: Valor real en el periodo i.

ŷi: Valor pronosticado en el periodo i.

n: Número de observaciones.

Interpretación y uso

Este error representa la media del valor absoluto de las diferencias entre los valores reales y los pronosticados. Es fácil de entender y proporciona una medida directa de la precisión general del modelo. Cuanto más bajo es el MAE, más preciso es el modelo.

El mejor método se selecciona según el menor valor de MAE, ya que esto indica el menor error absoluto promedio. En caso de que varios métodos tengan un MAE similar. Finalmente, el modelo presenta el pronóstico para el siguiente periodo utilizando el mejor método seleccionado para cada producto, junto con las métricas de evaluación de todos los métodos para que se pueda realizar una comparación detallada. De esta manera, el código proporciona una forma objetiva de seleccionar el método de pronóstico más adecuado, basándose en la evaluación cuantitativa de cada uno de ellos.

Resultados clasificados por productos

Para respaldar los procedimientos analíticos presentados en este estudio, se desarrolló un código en Python, el cual se encuentra debidamente documentado y disponible en el Anexo D.

Figura 24. Resultados de pronostico por productos

p. 78

Fuente: Elaboración propia (2025) Tabla 11. Resultados del pronóstico.

Producto

Pronóstico siguiente período (unidades)

MAE (Error Absoluto Medio)

Mejor Modelo

Pelapapas

1.55

1.02

Suavización Exponencial

Licuadora

4.19

1.88

Suavización Exponencial

Brilladora

1.50

0.33

Suavización Exponencial Fuente: Elaboración propia (2025)

Tras aplicar y comparar los tres métodos de pronóstico evaluados suavización exponencial, promedio ponderado y regresión lineal para los productos pelapapas, licuadora y brilladora, se determinó que el modelo de suavización exponencial es el más eficiente y confiable para estimar la demanda futura. Este modelo presentó consistentemente el menor Error Absoluto Medio (MAE), con valores de 1.02, 1.88 y 0.33 para pelapapas, licuadora y brilladora, respectivamente, lo que indica que sus predicciones son más precisas y cometen los errores absolutos más pequeños en comparación con los otros métodos.

p. 79

En términos de cantidades, el pronóstico para el siguiente período fue de 1.55 unidades para pelapapas, 4.19 unidades para licuadora y 1.50 unidades para brilladora, reflejando así la demanda esperada de cada producto. La combinación de un bajo nivel de error y una aceptable capacidad explicativa hace que la suavización exponencial sea especialmente útil en la planificación de inventarios, la proyección de necesidades y la toma de decisiones operativas, sobre todo en entornos donde la precisión en la estimación de la demanda es crítica.

Se recomienda mantener un seguimiento continuo del modelo y realizar ajustes periódicos a medida que se disponga de nuevos datos, especialmente en mercados con alta volatilidad o ante cambios en las preferencias del consumidor, garantizando así la estabilidad y confiabilidad de las predicciones a lo largo del tiempo.

Conclusión

Luego de realizar un análisis comparativo de tres métodos de pronóstico suavización exponencial, modelo ponderado y regresión lineal aplicados a los productos pela papa, licuadora y brilladora, se ha logrado identificar el modelo más adecuado para cada caso. En los tres productos, el modelo de suavización exponencial demostró un desempeño significativamente superior en términos de precisión y capacidad explicativa, posicionándose como la herramienta más efectiva para predecir la demanda futura.

Este hallazgo tiene importantes implicaciones para la gestión de inventarios. La precisión en los pronósticos es un factor crítico que permite mejorar el nivel de inventarios, minimizando tanto el exceso como la escasez de productos. Un modelo de pronóstico confiable garantiza que las decisiones relacionadas con compras, reabastecimiento y almacenamiento se basen en una proyección objetiva de la demanda real.

Resaltando los beneficios estratégicos que implica la adopción de un modelo de pronóstico efectivo como la suavización exponencial. Al estandarizar este enfoque para los productos

p. 80

evaluados, la empresa no solo fortalece su capacidad de anticipar cambios en la demanda, sino que también se posiciona para responder de manera ágil a las dinámicas del mercado. Esta ventaja competitiva se traduce en una mayor satisfacción del cliente, al asegurar la disponibilidad oportuna de los productos, y en una reducción de costos operativos, al evitar acumulaciones innecesarias de inventario o faltantes críticos. En definitiva, implementar un modelo de pronóstico preciso no solo mejora la gestión táctica del inventario, sino que también apoya decisiones estratégicas de planificación, crecimiento y rentabilidad sostenida.

3.3.2 Diseño Del Sistema De Inventario Basado En Pronósticos Para Industrias

Sajar SAS

En este contexto del pronóstico previamente visto, se propone la implementación de un sistema de gestión de inventarios, con el objetivo de transformar la gestión actual en una operación más planificada y proactiva. Si bien ya se ha propuesto el uso de modelos estadísticos para estimar la demanda futura de los productos fabricados por la empresa, dicha información aún no se ha integrado a la toma de decisiones operativas, como la compra y el almacenamiento de materias primas.

Actualmente, Industrias Sajar no cuenta con políticas definidas de inventario, como niveles mínimos, puntos de reorden o stock de seguridad. Esta situación genera una alta dependencia de compras inmediatas una vez ingresan los pedidos, lo que limita la capacidad de respuesta y provoca tiempos muertos en el área de producción. Ante esto, se propone utilizar los resultados del pronóstico de demanda para diseñar un sistema de inventario más eficiente, que permita anticipar la necesidad de insumos, planificar las compras con antelación y garantizar la disponibilidad de materiales clave.

La propuesta busca establecer políticas claras sobre qué cantidad de cada insumo debe estar disponible en bodega, cómo calcular el stock de seguridad y con qué frecuencia deben programarse los reabastecimientos. Así, se pretende reducir el impacto de las demoras en el aprovisionamiento, eliminar interrupciones en la producción y permitir una planificación

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más fluida del trabajo en planta.

Sugerir una gestión de inventarios basada en pronósticos de demanda se justifica plenamente frente a las necesidades actuales de Industrias Sajar S.A.S. La empresa enfrenta una situación en la que la falta de materiales al momento de iniciar la producción genera atrasos significativos, desperdicio de tiempo y menor productividad. El hecho de no contar con inventarios estructurados incrementa la dependencia de compras urgentes, lo que a su vez afecta la planeación de la producción y la experiencia del cliente.

Implementar un sistema de inventarios guiado por pronósticos permitiría anticipar los requerimientos de materias primas según la demanda proyectada para cada uno de los productos principales (pela papa, licuadora industrial y brilladora). Esto permitiría planificar compras con antelación, disminuir los tiempos de espera y asegurar un flujo de trabajo continuo. Además, se podrían establecer niveles óptimos de inventario que reduzcan tanto el riesgo de quiebre de stock cómo el exceso de materiales en bodega.

En el desarrollo del presente estudio es importante señalar que Industrias Sajar S.A.S. dispone del espacio físico suficiente para almacenar los materiales requeridos en el inventario. Por lo tanto, la empresa no tendría que incurrir en costos adicionales relacionados con el arrendamiento, adecuación o búsqueda de bodegas externas para garantizar el almacenamiento. Esta condición representa una ventaja para la organización, ya que le permite implementar estrategias de gestión de inventarios sin que el factor de infraestructura constituya una limitación.

Desde la perspectiva de la productividad, esta propuesta contribuiría a reducir los tiempos muertos, eliminar interrupciones por falta de insumos y mantener un ritmo de producción más estable. A nivel estratégico, brindaría a la empresa una herramienta clave para mejorar su capacidad de respuesta, optimizar el uso de recursos financieros y aumentar su competitividad en el mercado.

Entradas al modelo

p. 82

El diseño del sistema de inventario propuesto se fundamenta en un conjunto de entradas clave que permiten transformar los pronósticos de demanda en requerimientos concretos de insumos. Estas entradas no solo permiten calcular con precisión la cantidad de materiales necesarios para la producción, sino que también facilitan una planificación más eficiente del abastecimiento. El pronóstico de demanda por producto actúa como punto de partida para proyectar cuántas unidades se deberán fabricar en el siguiente período, mientras que la lista de materiales (BOM), por sus siglas en ingles permite descomponer cada producto en sus componentes básicos. A partir de esta información, se pueden calcular los insumos totales requeridos, considerando sus costos unitarios y tipos de unidad de medida, lo cual es esencial para definir políticas de compra, presupuesto y control de inventario. Esta estructura asegura que el sistema de inventarios no solo responda a la demanda estimada, sino que también sea coherente con las características técnicas y económicas de los materiales involucrados en la producción de cada línea de producto.

Listado de entradas • Pronóstico de demanda por producto: Resultado del análisis estadístico realizado en la propuesta anterior, permite anticipar cuántas unidades se deben fabricar de cada producto en el próximo período.

• Lista de materiales (BOM): Específica todos los insumos necesarios para fabricar una unidad de cada producto, junto con cantidades, unidades y costos unitarios. • Costo unitario de los insumos: Valor de cada elemento necesario para producción, esencial para calcular costos totales y para planificar presupuestos de compras. • Tipo de unidad de medida: Define si el insumo se compra por metro, unidad, paquete, etc., y permite convertir correctamente la cantidad de insumos requeridos. • Producto asociado: Cada BOM está vinculada a un producto específico, permitiendo generar un plan de requerimientos por línea de producción.

3.3.3 Listado de materiales por producto BOM

Pelapapas Tabla 12. Lista de materiales peladora de papa 2024.

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Concepto Cantidad Unidad Costo Unidad

(COP)

Costo Total (COP) Cable

Metro

$6.500

$13.000

Clavija

Unidad

$3.500

Interruptor

Unidad

$12.500

Motor

Unidad

$400.000

Platina

Unidad

$20.000

Tornillos

Unidad

$100

$400

Tuercas

Unidad

$400

$3.600

Varilla hierro

0,2

Metro

$5.000

$1.000

Remaches

Unidad

$400

$4.000

Pieza empack

Unidad

$10.600

Sello

Unidad

$9.000

Chumacera grande

Unidad

$50.000

$100.000

Chumacera pequeña

Unidad

$25.000

$50.000

Polea grande

Unidad

$26.000

Polea pequeña

Unidad

$20.000

Protectores de silicona

Unidad

$3.500

$14.000

Lija

Unidad

$10.000

Componentes de acero: Tazón, base, protector, motor, tapa y plato

Paquete

$900.000

Total

$1.583.600

Fuente: Elaboración propia (2025)

La peladora de papa es un producto con una estructura mecánica y eléctrica compleja, lo cual implica una lista de materiales amplia y con insumos de alto valor unitario, como el motor y el conjunto de componentes en acero. Esta lista permite anticipar qué cantidad exacta de insumos se requiere por cada unidad fabricada, lo que es fundamental para el cálculo posterior del inventario mínimo, inventario de seguridad y compras programadas.

Posterior a la construcción de la lista de materiales, se elaboró una representación visual de la estructura del producto, en la cual se organizan de forma jerárquica todos los componentes que integran la peladora de papa. Este esquema facilita la comprensión del proceso de ensamblaje y permite identificar los subconjuntos eléctricos, mecánicos y de fijación que intervienen en su

p. 84

fabricación.

Asimismo, esta representación gráfica ofrece una visión clara de las relaciones entre las partes, mejorando la planificación de requerimientos, el control de inventarios y la trazabilidad de los materiales utilizados en la producción del equipo.

Figura 25. Estructura jerárquica de componentes del pelapapas.

Fuente: Elaboración propia (2025)

Licuadora Tabla 13. Lista de materiales licuadora industrial 2024. Concepto Cantidad Unidad Costo Unidad (COP) Costo Total

(COP)

Cable

Metro

$6.500

$13.000

Clavija

Unidad

$3.500

p. 85

Interruptor

Unidad

$12.500

Motor

Unidad

$250.000

Platina

Unidad

$20.000

Tornillos

Unidad

$100

$1.400

Tuercas

Unidad

$400

$5.600

Caucho

Unidad

$2.000

Agarradera

Unidad

$4.500

Componentes de acero:

vaso, mueble vascular, cuchilla y tapa

Paquete

$450.000

Total

$768.100

Fuente: Elaboración propia (2025)

La licuadora industrial es un producto con una estructura más compacta que incluye elementos eléctricos y componentes de acero especializados. Su lista de materiales está compuesta por elementos estándar de conexión eléctrica, fijación y un paquete de componentes metálicos de alto costo.

A partir de la lista de materiales definida, se desarrolló una estructura visual del producto que refleja la composición completa de la licuadora industrial. En esta representación se jerarquizan los elementos principales como el sistema eléctrico, la estructura mecánica y el conjunto metálico permitiendo una comprensión integral del proceso de ensamblaje. Dicha estructura visual facilita la gestión de materiales y la planeación de compras, ya que permite identificar los componentes críticos en costo y abastecimiento, optimizando el seguimiento de cada parte en el proceso productivo.

Figura 26 Estructura jerárquica de componentes del pelapapas

p. 86

Fuente: Elaboración propia (2025) Brilladora Tabla 14. Lista de materiales brilladora industrial 2024. Concepto Cantidad Unidad Costo Unidad (COP) Costo Total

(COP)

Cable

Unidad

$6.500

$79.300

Clavija Macho

Unidad

$3.500

$7.000

Tornillos

Unidad

$500

$5.000

Tuercas

Unidad

$400

$1.600

Clavija Hembra

Unidad

$4.500

Componentes: Tubo, manilares, banda, platón, pines de seguridad, platón, motor

Paquete

$800.000

Total

$897.400

Fuente: Elaboración propia (2025)

p. 87

La brilladora es un producto robusto con una base mecánica importante. Su lista de materiales destaca por la cantidad de cable, doble clavija y un conjunto integral de componentes metálicos en un solo paquete. El motor está incluido dentro de este paquete de componentes. Con base en la lista de materiales presentada, se diseñó una representación gráfica de la composición de la brilladora, la cual organiza de manera jerárquica los elementos que intervienen en su construcción. Este esquema resalta la integración entre el sistema eléctrico, los elementos de fijación y el conjunto principal de componentes, evidenciando la simplicidad estructural del producto.

La representación visual facilita la planeación de requerimientos de materiales y permite identificar los elementos más relevantes dentro del proceso de ensamblaje, apoyando la toma de decisiones en el área de compras y en la gestión de inventarios.

Figura 27. Estructura jerárquica de componentes de la brilladora

Fuente: Elaboración propia (2025)

3.3.4 Planificación De Requerimientos De Materiales

p. 88

En respuesta a una de las problemáticas identificadas previamente que decía “Durante el proceso de fabricación de un producto, éste se ve interrumpido debido a que no cuentan con la materia prima necesaria, lo que genera un retraso” se realizó una propuesta de planificación de requerimientos de materiales con base en el número de máquinas necesarias a fabricar.

Así mismo, se realizó diferentes tablas en el programa informático Excel para el uso de la empresa, que, con base en un pronóstico de proyección de ventas se pueda calcular específicamente cuanta cantidad de materiales se necesitan para la fabricación de las diferentes referencias que maneja industrias Sajar S.A.S., siendo estos divididos por categorías.

Los modelos de pronóstico aplicados los cuales son, suavización exponencial, promedio ponderado y regresión lineal generan resultados cuantitativos que estiman la demanda futura de productos con un alto grado de precisión estadística. Sin embargo, es común que dichos resultados sean valores decimales, los cuales, si bien útiles para el análisis, no pueden trasladarse directamente al proceso productivo, ya que en manufactura no es posible fabricar fracciones de unidades de un producto físico.

Por esta razón, se recurre al redondeo de los pronósticos, una práctica ampliamente aceptada en la planeación de producción. Este redondeo generalmente se realiza hacia arriba para garantizar que la demanda estimada sea completamente satisfecha, evitando situaciones de desabastecimiento o incumplimiento en la entrega al cliente. Aunque este ajuste puede generar una leve sobreproducción, dicho exceso puede utilizarse como inventario de seguridad para periodos futuros o frente a demandas inesperadas.

Tabla 15. Redondeo de pronósticos por producto.

Producto Pronósticos (unidades) Pronóstico redondeado (unidades) Pelapapas

1,55

Licuadora

4,19

Brilladora

1,50

Fuente: Elaboración propia (2025)

p. 89

Pelapapas

Una vez definido el pronóstico de demanda para el siguiente período, se desarrolló la planificación de requerimientos de materiales (MRP) para el producto Peladora de papa. Esta planificación parte del análisis del Bill of Materials (BOM) y considera una demanda esperada de 2 unidades, de acuerdo con el pronóstico obtenido a través del modelo de Suavización Exponencial.

Tabla 16. Planificación de requerimientos de materiales peladora de papa 2024. Fuente: Elaboración propia (2025).

Concepto Cantidad Unidad Pronóstico Cantidad total Costo Unidad

(COP)

Costo Total

(COP)

Cable

Metro

$6.500

$26.000

Clavija

Unidad

$3.500

$7.000

Interruptor

Unidad

$12.500

$25.000

Motor

Unidad

$400.000

$800.000

Platina

Unidad

$20.000

$40.000

Tornillos

Unidad

$100

$800

Tuercas

Unidad

$400

$7.200

Varilla hierro

0,2

Metro

0,4

$5.000

$2.000

Remaches

Unidad

$400

$8.000

Pieza empack

Unidad

$10.600

$21.200

Sello

Unidad

$9.000

$18.000

Chumacera grande

Unidad

$50.000

$200.000

Chumacera pequeña

Unidad

$25.000

$100.000

Polea grande

Unidad

$26.000

$52.000

Polea pequeña

Unidad

$20.000

$40.000

Protectores de silicona

Unidad

$3.500

$28.000

Lija

Unidad

$10.000

$20000

Componentes de acero:

Tazón, base, protector motor, tapa y plato

Paquete

$900.000

$1.800.000

Total

$3.167.200

p. 90

Así mismo, se incluyen los costos unitarios de cada insumo y su respectivo costo total, con el fin de estimar el valor total de los materiales necesarios para el ciclo de producción analizado. De este modo, la tabla no solo permite visualizar la cantidad de recursos requeridos, sino también facilita la proyección de costos asociados al proceso de fabricación. El costo total estimado para producir las 2 unidades pronosticadas asciende a $3.167.200 COP, lo que servirá como base para la planeación financiera y la gestión de compras del proyecto.

Licuadora

A continuación, se realiza el mismo proceso ya mencionado en el pelapapas donde la variación en este es que por los métodos utilizados de pronósticos se considera una demanda esperada de 5 unidades, así se ajusta la tabla no solo con la variación de los insumos necesarios para la fabricación de la unidad, sino también con las cantidades a fabricar.

Tabla 17. Planificación de requerimientos de materiales licuadora industrial 2024. Concepto Cantidad Unidad Pronóstico Cantidad total Costo Unidad

(COP)

Costo Total (COP) Cable

Metro

$8.500

$85.000

Clavija

Unidad

$3.500

$17.500

Interruptor

Unidad

$12.500

$62.500

Motor

Unidad

$250.000

$1.250.000

Platina

Unidad

$20.000

$100.000

Tornillos

Unidad

$100

$7.000

Tuercas

Unidad

$400

$28.000

Caucho

Unidad

$2.000

$10.000

Agarradera

Unidad

$4.500

$22.500

Componentes de acero: vaso, mueble vascular, cuchilla y tapa

Paquete

$450.000

$2.250.000

Total

$3.840.500

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025)

Como resultado, el costo total estimado para producir las 5 unidades pronosticadas

p. 91

asciende a $3.840.500 COP, lo que servirá como base para la planeación financiera y la gestión de compras del proyecto.

Brilladora

Por último, se realiza el mismo proceso ya mencionado en el pelapapas donde la variación en este es que por los métodos utilizados de pronósticos se considera una demanda esperada de 2 unidades, así se ajusta la tabla no solo con la variación de los insumos necesarios para la fabricación de la unidad, sino también con las cantidades a fabricar.

Tabla 18. Planificación de requerimientos de materiales brilladora industrial 2024.

Concepto

Cantidad

Unidad

Pronóstico Cantidad total Costo Unidad

(COP)

Costo Total

(COP)

Cable

12,2

Metro

24,4

$6.500

$158.600

Clavija Macho

Unidad

$3.500

$14.000

Tornillos

Unidad

$500

$10.000

Tuercas

Unidad

$400

$3.200

Clavija Hembra

Unidad

$4.500

$9.000

Componentes: Tubo, manilares, platón, banda, platón, pines de seguridad, motor

Paquete

$800.000

$1.600.000

Total

$1.794.800

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

Como resultado, el costo total estimado para producir las 2 unidades pronosticadas asciende a $1.794.800 COP, lo que servirá como base para la planeación financiera y la gestión de compras del proyecto

p. 92

En conclusión, con la Planificación de requerimientos de materiales, Industrias Sajar S.A.S podría anticiparse a las necesidades de materiales, minimizando los tiempos muertos en el proceso de fabricación de unidades por falta de insumos, así, al contar con un sistema en el programa informático Excel y con el apoyo de un pronóstico de ventas se podrá realizar una gestión más eficiente de los inventarios y recursos, lo cual no solo mejora la continuidad operativa, sino que también impacta en la optimización de costos y en la toma de decisiones en el área de producción. A su vez, cabe resaltar un limitante de la propuesta, el cual es que la tabla cuenta con costos de materiales del año 2024 los cuales sería necesario actualizarlos anualmente con el porcentaje de inflación aplicado a cada insumo necesario para la fabricación de las unidades.

3.3.5 Cálculo del tamaño óptimo por pedido

Para mejorar la gestión de inventarios en Industrias Sajar SAS, se aplica el modelo de cantidad económica de pedido (EOQ), el cual permite determinar el tamaño óptimo de cada lote de compra. Este modelo busca minimizar el costo total combinado de ordenar y mantener inventarios.

En el desarrollo de la investigación se emplea un enfoque mixto. En primer lugar, se aplica el modelo determinístico de Cantidad Económica de Pedido (EOQ) para calcular el tamaño óptimo de lote, bajo el supuesto de una demanda promedio constante. Posteriormente, se integra un enfoque probabilístico en el cálculo del punto de reorden y del stock de seguridad, debido a que la demanda de Industrias Sajar SAS presenta variabilidad. Esta combinación permite definir de manera conjunta cuánto pedir y cuándo hacerlo, garantizando tanto eficiencia en costos como un nivel de servicio adecuado. De acuerdo con MrpEasy (2023) el modelo EOQ se representa según la ecuación 14.

𝐸𝑂𝑄= √2𝑥𝐷𝑥𝑆 𝐻 (Ecuación 14)

Datos requeridos para aplicar EOQ

Para implementar el modelo EOQ, se necesitan tres datos:

p. 93

• Demanda anual (D): Se calcula sumando las unidades vendidas en los 12 meses del año. En este caso, se tomaron los datos de ventas mensuales reales del año 2024. • Costo por pedido (S): En este caso, la empresa al contar con 3 productos distintos se tiene en cuenta de forma individual sus respectivos costos por envio. • Costo de mantenimiento anual por unidad (H): Costo de mantenimiento anual por unidad (H): Aunque la empresa no lleva inventario, se utiliza una estimación equivalente al 10 % del valor unitario del producto (licuadoras). Este enfoque es una práctica común cuando no se disponen de datos precisos, dado que en la literatura se recomienda calcular el costo de almacenamiento como un porcentaje del valor del inventario, con rangos típicos entre el 15 % y el 30 %. Además, el modelo EOQ no es altamente sensible a pequeñas variaciones en esta variable, lo que respalda la validez de utilizar un valor conservador como el 10 % (MrpEasy, 2023; Finale Inventory, 2023; Gardner, s. f.).

Por lo tanto, los resultados de demanda anual para 2024 para cada uno de los productos fueron:

Tabla 19. Demanda anual para el año 2024.

Mes Pela papa Licuadora Brilladora Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto

Septiembre

Octubre

Noviembre

Diciembre

Totales

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

El costo por pedido de cada producto fue extraído de facturas de la empresa Industrias Sajar

p. 94

SAS dando como resultado que para la pela papas el costo por envío es de $12.000 COP, para las licuadoras es de $7.000 COP y finalmente para las brilladoras el costo es de $17.000 COP.

Cálculos Tabla 20. Cálculos EOQ.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

Los valores obtenidos mediante el modelo EOQ permiten identificar la cantidad óptima de unidades a pedir en cada orden con el fin de reducir los costos asociados al inventario. En este sentido, aunque los resultados presentan valores decimales equivalentes a pelapapas: 1,61; licuadora: 1,47; brilladora: 1,74, en la práctica se recomienda redondear a 2 unidades por pedido para cada producto. Este ajuste facilita la gestión logística, simplifica la planeación de compras y asegura una administración más eficiente del inventario sin generar un impacto significativo en los costos. Estos valores permiten establecer un esquema eficiente para realizar los pedidos de manera regular, ajustando las cantidades de acuerdo con la demanda anual y los costos asociados a los pedidos y al mantenimiento del inventario.

En el contexto de gestión de inventarios, el punto de reorden (ROP) y el stock de seguridad (SS), son herramientas esenciales para evitar rupturas de inventario. Estas herramientas permiten anticipar el momento adecuado para emitir una orden de compra, considerando tanto el consumo promedio de productos como el tiempo de entrega del proveedor. En el caso de Industrias Sajar SAS, que históricamente no ha manejado niveles formales de inventario, la aplicación de estos conceptos resulta clave para mejorar la disponibilidad de productos.

3.3.6 Frecuencia de pedidos

Producto

Demanda (D) Costo de pedido (S) Costo de mantenimiento (H)

EOQ

calculado

EOQ

redondeado Pelapapas

17 $12.000

$158,260

1.61

Licuadora

$7.000

$76,810

1.47

Brilladora

$17.000

$89,740

1.74

p. 95

Con los datos actuales de la empresa, se calcula la cantidad económica de pedido (EOQ), que indica el tamaño de pedido óptimo para minimizar los costos. Ahora, al conocer la demanda anual de productos y el tamaño de los pedidos óptimos, puede determinar la frecuencia de pedidos, es decir, cuántas veces debe la empresa pedir a lo largo del año para cumplir con la demanda sin incurrir en costos innecesarios.

La frecuencia de pedidos se calcula dividiendo la demanda anual entre el tamaño óptimo del lote (EOQ). De acuerdo con Slimstock (2025), y representada en la ecuación 15, esta ecuación permite determinar el número de pedidos que la empresa debe realizar en un año, asegurando un flujo constante de productos y evitando compras urgentes que resulten más costosas o arriesgadas. La ecuación se expresa de la siguiente manera:

𝐹𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠= 𝐷 𝐸𝑂𝑄 (Ecuación 15)

Cálculos

• Pelapapas 𝐹𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠=

1.61 = 10.56 𝑃𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑎ñ𝑜

• Licuadora 𝐹𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠=

1.47 = 21.77 𝑃𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑎ñ𝑜

• Brilladora 𝐹𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠=

1.74 = 4.60 𝑃𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑎ñ𝑜

Pela papa: Se necesitan realizar aproximadamente 11 pedidos anuales, basándonos en el redondeo del cálculo de la frecuencia de pedidos, para asegurar que la empresa mantenga el stock adecuado sin incurrir en costos adicionales por exceso de inventario.

Licuadora: Para cubrir la demanda anual de 32 unidades, se debe realizar 22 pedidos al año, lo que permitirá mantener el nivel de inventario óptimo sin sobrecargar el sistema de pedidos.

Brilladora: En este caso, se estima que se deben realizar alrededor de 5 pedidos anuales, lo que es suficiente para satisfacer la demanda de 8 unidades al año, manteniendo el inventario sin desabastecimientos ni acumulación excesiva de stock.

Estos cálculos reflejan una mejora en la gestión de inventarios, ya que, al conocer la frecuencia exacta de los pedidos, la empresa puede planificar mejor sus compras, reduciendo

p. 96

costos asociados tanto al almacenaje como a la falta de productos. Además, se evita el riesgo de desabastecimientos, asegurando que los productos estén disponibles para su distribución sin necesidad de hacer pedidos de urgencia o incurrir en altos costos de almacenamiento.

3.3.7 Punto de Reorden (ROP)

El punto de reorden representa el nivel del inventario en el que se debe generar un nuevo pedido, de modo que este llegue antes de que se agote el inventario disponible. Para calcularlo, se toma en cuenta la demanda diaria promedio, el tiempo de entrega del proveedor (lead time) y un nivel adicional de seguridad frente a imprevistos, conocido como stock de seguridad según lo establece MRPeasy (2023), y como se muestra en la ecuación 16.

𝑅𝑂𝑃 = (𝑑 𝑥 𝐿) + 𝑆𝑆 (Ecuación 16) Donde:

ROP: Punto de reorden.

d: Demanda diaria promedio.

L: Tiempo de entrega en días.

SS: Stock de seguridad.

Para aplicar esta fórmula, se deben contar con los siguientes datos: Demanda diaria promedio (d): Este valor se calcula a partir de la demanda anual estimada de cada producto, la cual se encuentra en los registros históricos de ventas. Para obtener la demanda diaria promedio, dividimos la demanda anual entre 365 días.

• Pelapapas 𝑑=

365 = 0.0466 𝑈𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑑𝑖𝑎

• Licuadora 𝑑=

365 = 0.0877 𝑈𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑑𝑖𝑎

• Brilladora 𝑑=

365 = 0.0219 𝑈𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑑𝑖𝑎

p. 97

Tiempo de entrega (L): Este valor corresponde al tiempo que tarda el proveedor en entregar el producto después de hacer el pedido. Según datos extraídos de la empresa Industrias Sajar S.A.S. los productos pela papa y brilladora cuentan con un tiempo de entrega de dos días hábiles mientras la brilladora cuenta con un tiempo de entrega de tres días hábiles debido a que tiene mayores componentes para su fabricación.

3.3.8 Stock De Seguridad:

El stock de seguridad corresponde a una cantidad adicional de inventario que se mantiene para cubrir variaciones inesperadas en la demanda o retrasos en el tiempo de entrega. Según King (2011), el cálculo del stock de seguridad depende del nivel de servicio que se desea mantener, la desviación estándar de la demanda diaria y el tiempo de entrega, según se expresa en la ecuación

17.

𝑆𝑆 = 𝑍 𝑥 𝐷 𝑥 √𝐿 (Ecuación 17) Donde:

SS: Stock de seguridad.

Z: Valor Z correspondiente al nivel de servicio deseado (Z = 1,65 para un 95% de nivel de servicio).

D: Desviación estándar de la demanda diaria.

L: Tiempo de entrega en días.

Cálculos Tabla 21. Cálculos stock de seguridad y punto de reorden.

Producto Z D(Desviación.

estándar demanda diaria) L (días) SS = Z × D × √L D × L (Demanda durante L) ROP = (d × L) + SS Pelapapas

1.65

0.0502

0.1433

0.0932

0.2365

Licuadora

1.65

0.1158

0.2700

0.1754

0.4454

Brilladora

1.65

0.0410

0.1131

0.0657

0.1788

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

p. 98

Tabla 22. Resumen políticas de inventario.

Producto unid/año EOQ(unid.)

Frecuencia de pedidos (ped/año) Stock de seguridad (recomendado) Punto de reorden (recomendado) Pelapapas

1,61

10,56

Licuadora

2,42

13,22

Brilladora

1,74

4,6

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

Pelapapas El pelapapas evidencia una demanda anual limitada, con 17 unidades solicitadas. Su EOQ de 1,61 unidades indica que los pedidos óptimos son pequeños, lo cual se traduce en alrededor de 10,56 órdenes por año. Debido al bajo nivel de rotación y al tiempo de entrega de 3 días, es necesario mantener un control riguroso para evitar faltantes. Aunque los cálculos técnicos generan valores decimales muy bajos, de forma práctica se recomienda asegurar al menos 1 unidad como stock de seguridad y 1 como punto de reorden, garantizando continuidad operativa y protección frente a retrasos de proveedores o ligeras variaciones de la demanda.

Análisis de la licuadora

En el caso de la licuadora industrial, el análisis del comportamiento de la demanda permitió observar que, aunque el pronóstico anual alcanza 32 unidades, la demanda diaria promedio y su variabilidad son bajas, lo que reduce significativamente la probabilidad de ruptura de inventario entre el momento en que se emite una orden y el tiempo de reposición. A partir de los cálculos realizados con la desviación estándar de la demanda y el nivel de servicio deseado (Z = 1,65), se obtuvo un stock de seguridad teórico equivalente a una fracción inferior a una unidad. Sin embargo, en la práctica, los inventarios no pueden expresarse en valores fraccionados, por lo que se decidió establecer un stock de seguridad de una unidad completa.

Esta decisión se justifica porque el tiempo de reposición de la licuadora es de aproximadamente dos días, lo que permite a la empresa responder con rapidez ante nuevas órdenes

p. 99

sin necesidad de mantener grandes volúmenes en inventario. Además, el tamaño del lote económico obtenido (alrededor de dos unidades) y la frecuencia de pedido (más de trece veces por año) evidencian un flujo continuo de abastecimiento. Bajo estas condiciones, mantener una unidad adicional como reserva es suficiente para cubrir variaciones menores en la demanda o posibles retrasos puntuales por parte del proveedor.

Por otro lado, la elección de un stock de seguridad de una unidad también guarda coherencia con el punto de reorden calculado, que igualmente se aproxima a una unidad. En este sentido, establecer ambos valores de manera uniforme facilita la gestión y control del inventario, reduce el riesgo de errores administrativos y mantiene la simplicidad del sistema de reabastecimiento.

Así mismo, es importante considerar que la política de compras de Industrias Sajar SAS busca evitar la acumulación innecesaria de inventario terminado, dado que la empresa opera bajo una lógica cercana al modelo make to order, donde la producción se activa principalmente en función de pedidos confirmados. En consecuencia, mantener inventarios reducidos pero controlados contribuye a minimizar los costos de almacenamiento sin comprometer la capacidad de respuesta ante la demanda real.

En síntesis, el stock de seguridad de una unidad para la licuadora industrial no limita la capacidad de la empresa para atender los requerimientos del mercado; por el contrario, representa una medida ajustada al comportamiento histórico de la demanda, a la rapidez de reabastecimiento y a la estrategia de gestión de inventarios basada en mantener bajos niveles de stock, priorizando la eficiencia operativa y la estabilidad del flujo de materiales.

Análisis de la brilladora

La brilladora, con apenas 8 unidades de demanda anual, representa el producto de menor rotación dentro del grupo. Su EOQ de 1,74 unidades se traduce en aproximadamente 4,6 pedidos por año, reflejando un ritmo de reabastecimiento bajo y una gestión más puntual. Considerando su tiempo de entrega de 2 días, es fundamental asegurar un nivel básico de inventario que cubra cualquier requerimiento inesperado. Por ello, al igual que en los otros casos, se sugiere contar con

p. 100

1 unidad como stock de seguridad y 1 como punto de reorden, de manera que se evite el riesgo de desabastecimiento en productos críticos, aunque su demanda sea esporádica.

Conclusión del análisis El análisis realizado demuestra que, incluso en productos de baja rotación, como es el caso de los tres analizados, la implementación de políticas de inventario basadas en el cálculo del stock de seguridad y el punto de reorden resulta altamente recomendable.

Dado que todos los productos manejan valores bajos tanto en su demanda diaria como en su desviación estándar, los resultados numéricos de SS y ROP son menores a una unidad. Además, mantener una unidad de seguridad y una unidad mínima para reordenar es una estrategia adecuada para el contexto operativo de la empresa, permitiendo un equilibrio entre disponibilidad y costos logísticos.

Situación actual:

Actualmente, la empresa realiza pedidos de manera empírica, sin una estrategia clara para determinar la cantidad óptima a solicitar ni la frecuencia adecuada. Esto ha generado varios problemas logísticos, como exceso de inventario en algunos periodos y desabastecimientos en otros. Además, al no contar con un stock de seguridad ni conocer el punto exacto en el que se debe volver a pedir, la empresa enfrenta riesgos de ruptura de stock, afectando la continuidad operativa.

3.3.9 Situación Con La Propuesta Implementada:

En el presente análisis se evalúa la productividad por factor de mano de obra, entendida como la cantidad de producto o valor generado por hora-hombre trabajada. Este indicador es especialmente relevante en el contexto de la empresa analizada, ya que la mano de obra directa constituye el recurso más impactado por los retrasos de producción ocasionados por la falta de insumos.

p. 101

Cuando se producen quiebres de stock, los trabajadores permanecen inactivos o deben interrumpir su labor, lo que reduce drásticamente el aprovechamiento del tiempo de trabajo disponible. La implementación de un sistema de inventarios busca precisamente eliminar estos tiempos muertos, asegurando que la fuerza laboral pueda operar de manera continua y alcanzando el potencial real del proceso productivo. La productividad observada se puede mostrar mediante la siguiente ecuación 18 de Nakajima (1998)

𝑃𝑜𝑏𝑠 = 𝑅 𝑥 𝐴 (Ecuación 18) Donde:

• 𝑃𝑜𝑏𝑠 =: productividad observada (ej. ingresos/hora o unidades/hora).

• R: tasa de proceso intrínseca, entendida como el rendimiento alcanzable cuando hay

insumos disponibles y las condiciones operativas son normales.

• A: disponibilidad de insumos (availability), fracción de tiempo en que los insumos

están disponibles (0 ≤ 𝐴 ≤ 1).

Para este análisis se adopta un R ajustado = 0,2307, obtenido aplicando un incremento del 15 % al mejor nivel observado, siguiendo la evidencia de la literatura que muestra mejoras de ese orden al implementar políticas de inventario (Stevenson, 2018).

A partir de la ecuación de productividad observada propuesta por Nakajima (1988), se puede despejar la disponibilidad (𝐴) de la siguiente forma A = 𝑃𝑜𝑏𝑠 / 𝑅

Tabla 23. Cálculo impacto en productividad factor de mano de obra por sistema de inventarios Mes Productividad observada Rendimiento Disponibilidad Productividad con inventarios Variación de la productividad Factor mejora

Porcentaje incremento

enero

0,1619

0,2307

0,7018

0,2307

0,0688

1,425

42,50%

febrero

0,1693

0,2307

0,7339

0,2307

0,0614

1,3627

36,27%

p. 102

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

El análisis comparativo evidencia como la gestión de inventarios influye directamente en la productividad de la empresa. En los meses de mayor actividad se observan mejoras significativas en el uso de la mano de obra, reduciendo tiempos improductivos asociados a la falta de control en entradas y salidas de materiales. Sin embargo, en mayo y junio no se registraron ventas, lo que naturalmente se refleja en una productividad nula, ya que no hubo generación de ingresos ni movimientos de producto.

Es importante destacar que el mejor desempeño se alcanzó en abril (0,2076), siendo este el mes de referencia para evaluar la efectividad de la propuesta. Considerando lo planteado por Chopra y Meindl (2019), quienes afirman que una correcta planeación de inventarios puede elevar hasta en un 15 % la eficiencia operativa de las organizaciones, se estima que, con la aplicación del sistema, el valor de productividad de abril podría incrementarse aproximadamente hasta 0,2387.

En conclusión, la propuesta de control de inventarios no solo impacta positivamente en los meses con bajo rendimiento, sino que incluso permite que los períodos con mayor productividad alcancen un nivel superior, consolidando un mejor aprovechamiento de los recursos. Además, confirma que la falta de insumos constituye el principal factor de pérdida de eficiencia, pues provoca paros operativos que no solo reducen el aprovechamiento del tiempo de trabajo, sino que también generan un aumento proporcional de los costos fijos por unidad producida. La evidencia marzo

0,155

0,2307

0,6719

0,2307

0,0757

1,4884

48,84%

abril

0,2076

0,2307

0,8999

0,2307

0,0231

1,1113

11,13%

mayo

0,2307

0,00%

junio

0,2307

0,00%

julio

0,155

0,2307

0,6719

0,2307

0,0757

1,4884

48,84%

agosto

0,2076

0,2307

0,8999

0,2307

0,0231

1,1113

11,13%

septiembre

0,1969

0,2307

0,8535

0,2307

0,0338

1,1717

17,17%

octubre

0,1932

0,2307

0,8375

0,2307

0,0375

1,1941

19,41%

noviembre

0,2006

0,2307

0,8695

0,2307

0,0301

1,15

15,00%

diciembre

0,1743

0,2307

0,7555

0,2307

0,0564

1,3236

32,36%

p. 103

numérica respalda la necesidad de una política de inventarios estratégicamente planificada, orientada a garantizar la disponibilidad oportuna de recursos, optimizar el flujo productivo y reducir las fluctuaciones de desempeño. Con ello, la empresa no solo mejoraría su productividad laboral, sino que también incrementaría su competitividad y capacidad de respuesta frente a la demanda.

Este análisis confirma que la falta de insumos constituye el principal factor de pérdida de eficiencia, ya que provoca paros operativos que no solo reducen el aprovechamiento del tiempo de trabajo, sino que también generan un aumento proporcional de los costos fijos por unidad producida. La evidencia numérica respalda la necesidad de una política de inventarios estratégicamente planificada, orientada a garantizar la disponibilidad oportuna de recursos, optimizar el flujo productivo y reducir las fluctuaciones de desempeño. Con ello, la empresa no solo mejoraría su productividad laboral, sino que también aumentaría su competitividad y capacidad de respuesta frente a la demanda.

La ausencia de un inventario de seguridad y la falta de un proveedor fijo obligan a la empresa a realizar compras urgentes con precios superiores al promedio del mercado. Esta situación ha generado sobrecostos estimados en $13.059.600 de pesos anuales. Dichos sobrecostos incrementan el gasto en materiales y reducen la productividad de estos, al destinar recursos a cubrir diferencias de precio en lugar de generar valor agregado en el producto final

Por lo tanto, al implementar un inventario de seguridad y establecer acuerdos con un proveedor fijo, se podrían reducir significativamente los sobrecostos generados por compras de emergencia. Estas estrategias permitirían planificar las adquisiciones con mayor anticipación, aprovechar precios más bajos por volumen y minimizar gastos imprevistos. Como resultado, el costo total de materiales disminuiría, mejorando la relación entre el valor de la producción y el costo de los insumos, es decir, aumentando la productividad de materiales. La reducción estimada de sobrecostos es de $13.059.600 anuales, cifra que, al ser reinvertida en procesos productivos o reducción de costos, contribuiría directamente a un incremento en el indicador de productividad.

p. 104

Tabla 24. Aumento de productividad por factor de materiales. Productividad de materiales 2024 Mes Ventas (COP) Costos materiales

(COP)

sobrecosto del

20%

Productividad con sobrecosto Productividad sin sobrecosto Aumento

Enero

$ 19.900.000,00

$ 6.769.500,00

$ 1.353.900,00

2,94

3,67

0,73

Febrero

$ 11.000.000,00

$ 3.096.600,00

$ 619.320,00

3,55

4,44

0,89

Marzo

$ 3.500.000,00

$ 1.224.300,00

$ 244.860,00

2,86

3,57

0,71

Abril

$ 3.125.100,00

$ 1.296.000,00

$ 259.200,00

2,41

3,01

0,60

Mayo

$ 0,00

0,00

Junio

$ 0,00

0,00

Julio

$ 5.675.000,00

$ 2.448.600,00

$ 489.720,00

2,32

2,90

0,58

Agosto

$ 7.965.000,00

$ 3.240.000,00

$ 648.000,00

2,46

3,07

0,61

Septiembre

$ 19.272.798,00

$ 5.138.600,00

$1.027.720,00

3,75

4,69

0,94

Octubre

$ 26.650.000,00

$ 12.202.100,00

$ 2.440.420,00

2,18

2,73

0,55

Noviembre

$ 20.865.000,00

$ 7.730.600,00

$ 1.546.120,00

2,70

3,37

0,67

Diciembre

$ 8.600.000,00

$ 3.797.200,00

$ 759.440,00

2,26

2,83

0,57

Total

$ 126.552.898,00

$ 46.943.500,00

$ 9.388.700,00

2,70

3,37

0,67

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

p. 105

Figura 28. Comparativa entre productividad con propuesta y sin propuesta. Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

El análisis de la productividad de materiales en 2024 muestra un mejoramiento claro al comparar el escenario con sobrecostos frente al escenario sin sobrecostos. La tabla refleja que, en la situación actual, la productividad promedio es de 2,69, mientras que al eliminar el sobreprecio del 20% en los materiales, esta se eleva a 3,37, lo que equivale a un aumento promedio de 0,67 puntos. El gráfico evidencia cómo, en todos los meses con actividad productiva, la línea de productividad sin sobrecosto se ubica por encima de la productividad con sobrecosto, demostrando el impacto positivo de reducir los costos de materiales. Casos como septiembre y febrero presentan los mayores aumentos (0,94 y 0,89 respectivamente), lo cual confirma que el mejoramiento en la productividad está directamente relacionado con evitar compras urgentes y mantener acuerdos con proveedores fijos. En conjunto, este cambio representa un mejoramiento cercano al 20% en la productividad anual de los materiales, fortaleciendo el desempeño de la empresa en su proceso productivo.

A partir del sistema de planeación de requerimientos de materiales y el pronóstico de demanda, se desarrolla el siguiente flujograma decisional que representa el funcionamiento propuesto del proceso de compras en Industrias Sajar SAS.

Este diagrama tiene como propósito ilustrar la secuencia lógica mediante la cual la empresa Comparativa entre productividad con propuesta y sin propuesta

4.5

3.5

2.5

1.5

0.5

Productividad con sobrecosto Productividad sin sobrecosto

p. 106

determina la necesidad de adquisición de insumos o materiales, en función de la revisión del inventario, el punto de reorden y el stock de seguridad previamente definidos.

El flujo permite visualizar cómo el sistema de compras responde de manera estructurada ante la demanda proyectada, garantizando el abastecimiento oportuno sin incurrir en sobrecostos por exceso de inventario.

Figura 29. Proceso de compras con propuesta implementada

Fuente: Elaboración propia (2025).

El proceso inicia con la revisión del pronóstico de demanda, el cual sirve como insumo principal para la planeación de requerimientos de materiales (MRP). A partir de esta información, se realiza la verificación del inventario disponible, considerando tanto el stock de seguridad como

p. 107

el nivel del punto de reorden.

En caso de que el inventario disponible no cubra la demanda proyectada, se genera automáticamente una solicitud de compra y se procede al envío de la orden de compra al proveedor. Una vez se reciben los materiales, se lleva a cabo la revisión y control de calidad, asegurando que cumplan con los estándares establecidos antes de realizar la actualización del inventario.

Por otro lado, si el inventario disponible sí cubre la demanda proyectada, el sistema no realiza ninguna orden de compra, sino que únicamente actualiza el registro de control de inventario y espera el siguiente ciclo de revisión.

Este procedimiento permite que el área de compras actúe de manera preventiva y eficiente, alineando la disponibilidad de materiales con la demanda real, lo que contribuye a reducir costos de almacenamiento y evitar interrupciones en el proceso de producción o ensamble. En conjunto, el diagrama decisional fortalece la gestión logística de la empresa, asegurando una operación más controlada y basada en datos.

Con la implementación del modelo de cantidad económica de pedido (EOQ), se podrá determinar la cantidad óptima a solicitar, equilibrando los costos de inventario y de pedido, lo que genera ahorros significativos. Por su parte, el cálculo del Punto de Reorden (ROP) permitirá definir el momento exacto para emitir un nuevo pedido, garantizando que el inventario se reponga antes de llegar a niveles críticos. Además, el Stock de Seguridad (SS) protegerá contra retrasos en la entrega o variaciones en la demanda, minimizando el riesgo de quiebres de inventario. En resumen, la propuesta permite:

• Realizar pedidos en cantidades óptimas.

• Saber cuántas veces al año se debe realizar un pedido.

• Disminuir los costos totales de inventario.

• Prevenir faltantes mediante el uso de stock de seguridad • Mejorar la planificación y toma de decisiones en compras

p. 108

Definir Los Costos y Beneficios De Las Propuestas De Mejora De La Productividad Del Área De Producción En Industria Sajar SAS

En este capítulo se presentarán los costos de implementación de las estrategias mencionadas en el capítulo anterior, así como los beneficios que traerán las implementaciones de estas, con el fin de evaluar la viabilidad del proyecto.

4.1 Costos y Beneficios Asociados A La Propuesta De Fabricación Del Acople

Impreso En 3D

Con el objetivo de determinar la viabilidad, se contemplaron dos opciones, tercerizarlo o de asumirlo internamente, primero analizaremos como seria la fabricación del acople mediante impresión 3d dentro de la empresa, para la inversión inicial requerida por parte de Industrias Sajar S.A.S. Esto incluye la adquisición de equipos, materiales, software y el costo de mano de obra por el tiempo invertido en el desarrollo de la propuesta. La siguiente tabla resume los costos estimados.

Tabla 25. Cálculos pronósticos de inversión interna.

Concepto Costo (COP) Impresora 3D BambuLab A1 Mini

$1.890.000 COP

Filamento PETG (1 rollo)

$70.000 COP

Licencia anual Fusion 360

85 USD

(~$340.000 COP)

Mano de obra (2 semanas)

$1.082.369 COP

Total estimado

$3.382.369 COP

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

Además de los datos expuestos en la tabla anterior el programa calculó, que el costo unitario de producir la pieza es de $3400 COP, este valor incluye material gastado y el costo de la energía.

p. 109

Como alternativa a la inversión interna, se optó por evaluar la opción, de tercerizar el proceso completo, incluyendo el diseño y la fabricación del acople en 3D. Esto con el fin de tener un panorama completo de cómo se podría encontrar una mejor opción.

Tabla 26. Costos propuesta acople impreso en 3D-tercerizado.

Concepto Costo (COP) Diseño 3D (modelo CAD, con iteraciones)

$50.000 COP

Impresión 3D (10 unidades por lote)

$55.000 COP

Costo total del servicio por lote inicial

$105.000

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

La empresa contratada asume el diseño del componente, las iteraciones necesarias para validación funcional y garantiza una entrega rápida (Dos días por cada lote de 10 unidades), lo que refuerza la decisión de externalizar este proceso.

Figura 29. Costos comparativos pieza empack y acople PETG.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

En la figura 26, se evidencia la diferencia en precios que representa un ahorro de aproximadamente 45% por unidad si se realiza tercerizada y un 66% si se realiza dentro de la empresa, lo cual se traduce en una disminución significativa del gasto anual, si se toma en cuenta el volumen total de acoples requeridos para los productos como la licuadora y la pela papa.

Para el análisis financiero de las propuestas de mejora en Industrias Sajar SAS, se emplean indicadores que permiten medir la rentabilidad y la recuperación de la inversión. En particular, se utiliza el Retorno sobre la Inversión (ROI) mostrado en la ecuación 19, definido por Olivé (2015),

p. 110

y el Payback, planteado por Sapag (2011), que se muestra en la ecuación 20. Estos indicadores permiten evaluar, respectivamente, el beneficio obtenido en relación con los costos anuales y el tiempo estimado de recuperación de la inversión.

𝑅𝑂𝐼= 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙−𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (Ecuación 19)

Payback = Beneficio total / Costo anual total (Ecuación 20)

Tabla 27. Indicadores económicos propuesta de fabricación del acople impreso en 3d. Método de fabricación Costo unitario

(COP)

Inversión inicial Beneficio anual (ahorro) Producción anual promedio

ROI

Payback Tradicional

$ 10.000

– –

49 piezas

– – Impresión 3D tercerizada

$ 5.500

$ 105.000

$ 220.500

49 piezas (se piden

50 por lote)

210%

≈ 6 meses Impresora propia

$ 3.400

$3.382.369

$ 323.400

49 piezas

9,6%

≈ 10,5 años Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

Se tomó la decisión de tercerizar la pieza por impresión 3d, esto conlleva a que la inversión inicial se recupera mucho más rápido, que con de imprimir en 3D en dentro de la empresa. Esta decisión estratégica se tomó con el fin de reducir costos, evitar la compra de equipos y aprovechar el conocimiento especializado del proveedor externo. A continuación, se presentan los costos asociados a esta modalidad.

La implementación de la propuesta, según las ventas realizadas en el 2024 de licuadora y pela papa, en total fueron 98 horas que se hubieran ahorrado un trabajador, y teniendo en cuenta una base salarial por hora de un trabajador en el 2024 es de $11,764.89 COP, esto quiere decir que se hubieran ahorrado $1,152,958.99 COP en mano de obra en el año 2024.

Al juntar la ganancia financiera en mano de obra y en materiales, sería un ahorro total anual de $ 1,373,458.99 COP, la implementación de esta estrategia no solo representa un ahorro financiero por unidad, sino que además impacta positivamente en la productividad operativa, la

p. 111

eficiencia del personal y el aprovechamiento de materiales. A largo plazo, el uso de piezas impresas en 3D y la tercerización del servicio resultan ser una opción rentable, escalable y sostenible para la empresa, alineada con las metas de mejora continua y mejora de procesos.

4.2

Costos y Beneficios Asociados A La Propuesta De Tabla De Costos

Una vez identificadas las problemáticas relacionadas con la ausencia de control en los costos y la baja trazabilidad financiera, se planteó como propuesta de mejora la implementación de una tabla de costos en formato digital. Esta herramienta tiene como finalidad centralizar la información de costos de la empresa, permitiendo su organización, análisis y consulta para una mejor toma de decisiones. En este capítulo se definen los costos asociados a dicha propuesta, así como los beneficios esperados de esta.

Para poder utilizar la tabla de forma efectiva se considera necesario contar con un equipo de cómputo de gama media, ya que se requiere un rendimiento adecuado para manejar archivos con múltiples pestañas, filtros y cálculos. El valor estimado de este computador ronda los $2.500.000 COP. Si bien es posible que la empresa ya disponga de un equipo similar, en caso de no tenerlo, esta inversión es fundamental para garantizar la operatividad de la propuesta.

Además, se requiere la adquisición de una licencia de Microsoft Office, dado que la tabla fue construida en Excel. El valor de la suscripción anual actualmente es de $369.999 COP, lo cual permite mantener actualizaciones y soporte técnico. Adicional a esto, si bien no es estrictamente necesario para el funcionamiento propuesta, se considera importante contar con conexión a internet para realizar respaldos, sincronizar datos y facilitar el acceso a archivos en la nube. Este valor puede variar dependiendo del proveedor, pero en con base a la entrevista realizada a Parra (2024) el costo de su servicio contratado es de $80.000 COP.

También es importante aclarar que, la propuesta fue realizada en un lapso de tiempo de dos semanas, desde la recolección de todos los datos y la depuración de estos, asumiendo que Industrias Sajar S.A.S hubiera querido llevar a cabo esta propuesta por su cuenta con un empleado al cual se le paga el salario mínimo con todas sus prestaciones de ley en el año 2024 que mensualmente

p. 112

tendría un salario mensual de $2.164.739 COP y valor hora de $ 11.764,89 COP lo cual daría un valor de realización de esta propuesta de $1.082.369 COP.

Sabiendo esto, se tiene que los costos de realización por parte de la empresa para la propuesta son de $1.082.369 COP contando con un computador de gama media, y de $3.582.369 COP si no se llega a contar con uno. Además, se considera un costo de mantenimiento anual de $1.329.999 COP, correspondiente a los gastos recurrentes necesarios para el funcionamiento y actualización de la herramienta.

En este sentido, el mantenimiento anual no se relaciona con el equipo de cómputo en sí, sino con los costos operativos que permiten el uso continuo de la tabla de costos. Este valor incluye la licencia anual de Microsoft Office (Excel) y la conexión a internet durante los doce meses, elementos esenciales para el respaldo en la nube, la sincronización de datos y el acceso permanente a la información. Por tanto, dicho mantenimiento aplica tanto si la empresa adquiere un nuevo computador como si ya dispone de uno operativo.

Con base en lo anterior, en las siguientes tablas se resumen los costos asociados a la implementación, diferenciando entre los escenarios en los que la empresa cuente o no con un computador de gama media, así como los costos de mantenimiento anual:

Tabla 28. Costos estimados para la implementación del sistema de control de costos (empresa sin computador disponible).

Elemento de costo Valor estimado (COP) Adquisición de computador de gama media

$ 2,500,000 COP

Licencia Microsoft Office (anual)

$ 369,999 COP

Conexión a internet (mensual)

$ 80,000 COP

Mano de obra (2 semanas)

$ 1,082,369 COP

Total de realización (con computador)

$ 3,582,369 COP

Mantenimiento anual

$ 1,329,999 COP

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

Tabla 29. Costos estimados para la implementación del sistema de control de costos (empresa con computador disponible).

p. 113

Elemento de costo Valor estimado (COP) Licencia Microsoft Office (anual)

$ 369,999 COP

Conexión a internet (mensual)

$ 80,000 COP

Mano de obra (2 semanas)

$ 1,082,369 COP

Total de inversión inicial (sin computador)

$ 1,082,369 COP

Mantenimiento anual

$ 1,329,999 COP

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

Teniendo lo anterior presente, para la construcción de la tabla 27 se tuvieron en cuenta las ecuaciones 21 y 22 y los supuestos de ahorro de tiempo generados por la estandarización del registro de costos, equivalentes a 242,67 horas anuales, lo que representa un beneficio económico aproximado de $2.854.947 COP por año, considerando un costo horario de $11.764,89 COP. Para el análisis financiero se plantearon dos escenarios de inversión: el primero, con un costo de implementación de $3.582.369 COP de inversión inicial más $1.329.999 COP de mantenimiento anual, en caso de que la empresa no cuente con un computador de gama media; y el segundo, con un costo de $1.082.369 COP de inversión inicial más $1.329.999 COP de mantenimiento anual si la empresa ya dispone de computador.

A su vez, tomando como base el beneficio anual estimado de $2.854.947 COP equivalente al ahorro del 100 % en tiempo, se simulan escenarios de aprovechamiento parcial: 75 %, 50 % y 25 % del beneficio, correspondientes a diferentes etapas de adaptación del trabajador al nuevo sistema.

Tabla 30. Indicadores económicos propuesta de tabla de costos.

Escenario de adopción Beneficio anual

(COP)

ROI (con PC) ROI (sin PC) Payback con PC (meses) Payback sin PC (meses)

100%

$2.854.94

264%

80%

4,6

75%

$2.141.21

198%

60%

50%

$1.427.47

132%

40%

25%

$713,737

66%

20%

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

Se observa que, incluso considerando la curva de aprendizaje, la propuesta resulta

p. 114

financieramente viable. En un escenario conservador donde solo se logra un 50 % del ahorro esperado en el primer año, la inversión con computador propio alcanza un ROI de 132 % y un periodo de recuperación de 0,75 años equivalente a 9 meses. A medida que la adopción del sistema avanza hacia el 100 %, los beneficios se incrementan, alcanzando un ROI del 264 % con un payback de apenas 4,6 meses equivalente a 4 meses con 18 días. En el caso en que la empresa deba adquirir el equipo de cómputo, los periodos de recuperación son mayores, pero la tendencia se mantiene positiva, lo cual evidencia que el aprendizaje progresivo del trabajador no compromete la viabilidad económica de la propuesta, sino que simplemente retrasa el momento en el cual se capturan los beneficios plenos.

Así mismo, los beneficios esperados tras la implementación de esta tabla de costos son múltiples y tienen un impacto directo en la gestión de Industria Sajar S.A.S. En primer lugar, al tener una estructura definida que incluye una pestaña de explicación y otra para la digitalización de los datos, los empleados pueden entender con claridad qué tipo de información deben ingresar y cómo hacerlo, minimizando errores y mejorando la calidad de los registros.

A su vez, la propuesta al contar con filtros, la empresa puede identificar tendencias de gasto, visualizar sus comportamientos financieros históricos y hacer comparaciones de estas. Esto genera una base sólida para la toma de decisiones brindando a la empresa una herramienta para entender la realidad económica de la producción. Además, la simplicidad del diseño y el hecho de estar elaborado en una plataforma conocida como Excel, permite que su implementación sea rápida y no requiera capacitación especializada, lo que a su vez disminuye los costos y facilita su uso por parte del personal actual.

Otro beneficio importante es que la tabla no solo permite registrar los costos, sino también utilizarlos como punto de partida para la construcción de presupuestos, el cálculo del margen por producto y la detección de posibles desviaciones o gastos ocultos que antes pasaban desapercibidos. Gracias a esta estructura, la empresa podrá prevenir errores, evitar decisiones basadas en suposiciones y, sobre todo, fortalecer el control sobre sus recursos financieros.

En conclusión, esta propuesta representa una solución viable, económica y de alto impacto

p. 115

para la mejora de la productividad en Industria Sajar S.A.S., permitiendo entender de manera clara y ordenada cómo se están distribuyendo los recursos y qué tan alineados están con los objetivos de producción. Su implementación no solo optimiza la parte productiva, sino que también contribuye a consolidar un sistema de gestión basado en datos, el cual sirve como herramienta para futuras estrategias de mejora continua. Además, la estructura de la tabla de costos constituye un paso inicial hacia la implementación de un sistema contable más organizado, al permitir el registro sistemático, la categorización y el análisis de los gastos, fortaleciendo el control financiero y la trazabilidad de la información económica de la empresa.

4.3

Costos y Beneficios Asociados A La Propuesta De Mejoramiento De Sistema De Producción

La implementación de un sistema de mejora en la gestión de inventarios basado en el modelo make to order, apoyado en el uso del modelo de Cantidad Económica de Pedido (EOQ), punto de reorden (ROP) y un sistema de pronóstico desarrollado en Python, requiere una inversión inicial. Esta inversión contempla no solo el desarrollo del software, sino también los costos asociados a infraestructura tecnológica, capacitación del personal, creación y mantenimiento del inventario, y operación logística del sistema.

Si bien Python es una herramienta de código abierto y gratuita, su implementación práctica dentro de una empresa conlleva costos indirectos y operativos. Estos incluyen la mano de obra técnica para desarrollar los modelos de pronóstico, la capacitación a los empleados, el uso de equipos y servicios públicos durante el desarrollo, así como los costos logísticos y de inventario necesarios para poner en marcha el sistema de manera efectiva. Con el fin de ofrecer mayor claridad y facilitar el análisis financiero, los costos estimados para el primer año se han organizado en dos categorías según su periodicidad:

• Costos de pago único: erogaciones que se realizan una sola vez durante el proceso de implementación.

• Costos mensuales: erogaciones que se repiten de manera continua durante el periodo de operación.

p. 116

A continuación, se presenta una tabla detallada con esta clasificación, que permite diferenciar entre la inversión inicial y los gastos operativos recurrentes, facilitando el cálculo del costo anual total de la propuesta.

Tabla 31. Costos de pago único para la propuesta de inventarios. Concepto Detalle Costo unitario

(COP)

Cantidad Subtotal

(COP)

Desarrollo del sistema (8 h) Programación, pruebas y entrega

$13.681,00

$109.448,00

Capacitación inicial (8 h)

2 sesiones grupales +

material

$35.000,00

$280.000,00

Inventario inicial – Peladora de papa Lista de materiales (costo por unidad)

$1.583.600,00

$3.167.200,00

Inventario inicial – Licuadora industrial Lista de materiales (costo por unidad)

$768.100,00

$1.536.200,00

Inventario inicial – Brilladora industrial Lista de materiales (costo por unidad)

$897.400,00

$1.794.800,00

Licencias (Anaconda / Spyder) Licencia software (si aplica)

Costo de pedido (Pelapapas) Costo por pedido (S)

$12.000,00

Costo de pedido (Licuadora) Costo por pedido (S)

$7.000,00

Costo de pedido (Brilladora) Costo por pedido (S)

$17.000,00

Total

$6.923.648,00

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025). Para la elaboración del presupuesto se tuvieron en cuenta tanto los costos de desarrollo del sistema como los gastos asociados a la capacitación inicial y la adquisición del inventario de maquinaria industrial. En primer lugar, el valor asignado al desarrollo del sistema corresponde a una tarifa de $13.681 COP por hora, considerando un total de ocho horas de programación, pruebas y entrega. Este valor se encuentra dentro del rango salarial reportado por el Observatorio Laboral y Ocupacional del SENA para programadores junior en Colombia, el cual oscila entre $12.000 COP y $20.000 COP por hora (SENA, 2023).

p. 117

Cabe aclarar que el valor establecido para el desarrollo del sistema corresponde a un esquema de contratación independiente bajo la modalidad de prestación de servicios, común en Colombia para trabajos de corta duración o de carácter especializado. Este tipo de contratación no contempla el pago de prestaciones sociales ni beneficios adicionales como cesantías, primas o vacaciones, ya que el profesional asume de manera autónoma sus aportes a seguridad social. En este sentido, el costo considerado se limita exclusivamente a la tarifa horaria pactada para el desarrollo del proyecto.

En cuanto a la capacitación inicial, se estipuló un costo de $35.000 COP por hora, para un total de ocho horas que incluyen dos sesiones grupales y material de apoyo. Este valor se sustenta en los rangos identificados por Confecámaras (2022) en sus informes de capacitación empresarial, los cuales señalan que el costo promedio por hora de formación empresarial en Colombia varía entre $30.000 COP y $40.000 COP, dependiendo de la modalidad y los recursos entregados.

Respecto al inventario inicial de maquinaria industrial, los costos unitarios de cada equipo (peladora de papa, licuadora industrial y brilladora industrial) fueron determinados a partir de la elaboración del Bill of Materials (BOM) de cada producto, lo cual permitió desglosar los materiales, componentes y procesos requeridos para su fabricación. Este método garantiza que los valores reflejen una estimación técnica más precisa del costo de producción, en lugar de basarse únicamente en precios de mercado. Como resultado, se obtuvieron costos unitarios de $1.583.600 COP para la peladora de papa, $768.100 COP para la licuadora industrial y $897.400 COP para la brilladora industrial. La utilización del BOM como herramienta de estimación es coherente con la literatura sobre ingeniería de costos, en la cual se resalta que el análisis detallado de materiales y componentes constituye una base sólida para la determinación de costos de manufactura (Hernández et al., 2019).

Tabla 32. Tabla costos de pago mensual propuesta de inventarios.

Concepto Detalle Subtotal mensual (COP) Consumo de insumos – Peladora $ 1.583.600 × 1 u/mes

$ 1.583.600

Consumo de insumos – Licuadora $ 768.100 × 1 u/mes

$ 768.100

Consumo de insumos – Brilladora $ 897.400 × 1 u/mes

$ 897.400

Energía eléctrica (alto consumo)

$ 400.000

Agua (uso elevado en pruebas)

$ 120.000

p. 118

Mantenimiento – Peladora de papa

5 % del costo unitario

$ 79.180

Mantenimiento – Licuadora industrial

5 % del costo unitario

$ 38.405

Mantenimiento – Brilladora industrial

5 % del costo unitario

$ 44.870

Costos de pedidos / Envíos – Pelapapas

$ 1.560

Costos de pedidos / Envíos – Licuadora

$ 12.699,17

Costos de pedidos / Envíos – Brilladora

$ 6.516,67

Total operativo mensual

$ 3.961.330,84

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025). En la segunda tabla se presentan los costos operativos mensuales del proyecto, que incluyen el consumo de insumos, servicios públicos y gastos de mantenimiento. El cálculo del consumo mensual de insumos de cada máquina se realizó con base en los valores de su Bill of Materials (BOM), considerando una reposición mensual de los componentes críticos de la peladora de papa equivalente a $1.583.600 COP, la licuadora industrial de $768.100 COP y la brilladora industrial

$897.400 COP.

En lo que respecta a los servicios públicos, se contempló un gasto mensual de $400.000 COP en energía eléctrica, debido al alto consumo energético de los equipos industriales, y $120.000 COP en agua, estimado en función del uso elevado requerido durante las pruebas de operación. Estos valores se aproximan a los rangos de consumo reportados por la Unidad de Planeación Minero- Energética (UPME, 2022) para industrias pequeñas en Colombia.

Finalmente, se calcularon los costos de mantenimiento aplicando un 5 % sobre el costo unitario de cada equipo, lo que representa $79.180 COP para la peladora de papa, $38.405 COP para la licuadora y $44.870 COP para la brilladora. Esta metodología es consistente con la literatura de ingeniería de mantenimiento, donde se recomienda utilizar porcentajes sobre el valor de adquisición para la estimación inicial de costos de conservación de maquinaria (Hernández et al., 2019).

Tabla 33. Resumen de costo total de la propuesta.

Concepto Valor (COP) Total operativo mensual

$ 3.961.330,84

Total operativo anual (12 meses)

$ 47.535.970,08

Total pago único (implementación)

$ 6.923.648,00

p. 119

Total anual de la propuesta (Único + Anual)

$ 54.459.618,08

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

La propuesta implica un costo total anual de $54.459.618,08 COP durante el primer año de implementación, considerando tanto los gastos de pago único como los costos operativos recurrentes.

• Costos de pago único: ascienden a $6.923.648,00 COP e incluyen el desarrollo del

sistema, la capacitación y el inventario iniciales de maquinaria e insumos necesarios para la puesta en marcha.

• Costos mensuales: alcanzan los $3.961.330,84 COP, sumando insumos, consumo

energético, agua y mantenimiento preventivo. Estos gastos, proyectados a doce meses, representan $47.535.970,08 COP anuales.

Este desglose permite identificar que, si bien el primer año presenta un costo total más alto debido a la inversión inicial, en los años subsiguientes el gasto se limitará únicamente a los costos mensuales, reduciendo la erogación anual en un 12,73 % respecto al primer año.

Proyección de Beneficios y Análisis Financiero

Para evaluar la viabilidad económica del proyecto, se analizaron las ventas y márgenes de ganancia del primer semestre de 2024, calculando un promedio mensual que sirviera como base para proyectar el incremento estimado derivado de la implementación del sistema. El diagnóstico previo identificó que los largos tiempos de espera provocaban la pérdida aproximada del 40 % de las ventas potenciales, lo que representa una oportunidad de mejora significativa. A partir de este escenario, se plantearon dos beneficios principales:

• Incremento en ventas: derivado de la reducción de los tiempos de espera y la mejora en el servicio al cliente, proyectado en un 40 % sobre el margen de ganancia promedio mensual. • Ahorro por gestión de inventarios: gracias a la reducción de desperdicio y optimización de insumos, estimado en $ 13.059.600,00 COP anuales.

La siguiente tabla presenta el comportamiento histórico de ingresos, costos y márgenes,

p. 120

junto con la estimación de beneficios potenciales y su impacto en indicadores financieros clave como el ROI y el payback period:

Tabla 34. Ingresos primer semestre del 2024 de Industrias Sajar SAS.

Mes

Ingreso (COP)

Costo (COP) Margen de ganancia (COP) Enero $21.038.543

$12.427.709

$8.610.834

Febrer o

$11.198.399

$7.656.680

$3.541.719

Marzo $7.921.772

$6.584.354

$1.337.418

Abril $9.050.098

$7.122.530

$1.927.568

Mayo $8.759.000

$6.751.800

$2.007.200

Junio $4.740.699

$5.948.140

$1.207.441

Promedio mensual

$10.451.419

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

Tabla 35. Ingresos estimados por implementación de la propuesta de inventarios. Concepto Valor mensual

(COP)

Valor anual

(COP)

Incremento en ventas

(%40)

$ 4.180.567,60

$50.166.811,20

Ahorro por gestión de inventarios

—

$13.059.600

Beneficio total —

$63.226.411,20

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la empresa (2025).

En esta propuesta se emplean nuevamente las fórmulas de ROI y Payback previamente expuestas en las ecuaciones 19 y 20 con el fin de calcular los indicadores financieros

p. 121

correspondiente.

𝑅𝑂𝐼= 63.226.411,20 −54.459.618,08

54.459.618,08

= 16,29% 𝑃𝑎𝑦𝑏𝑎𝑐𝑘= 63.226.411,20 54.459.618,08 = 0.86 𝑎ñ𝑜𝑠= 10,3 𝑚𝑒𝑠𝑒𝑠

. De acuerdo con los resultados obtenidos, el primer año de implementación presenta un ROI de 16,29 %, lo que significa que los beneficios proyectados ($63.336.411,20 COP) superan en $8.876.793,12 COP al costo total del proyecto en ese mismo periodo ($54.459.618,08 COP). Este desempeño refleja que la inversión inicial, aunque elevada debido a los costos de implementación y adquisición de insumos iniciales, genera un retorno positivo desde el primer año.

El período de recuperación de la inversión (payback) es de 0,86 años (aproximadamente 10,3 meses), lo que implica que la inversión se recupera antes de finalizar el primer año de operación. A partir del segundo año, al eliminarse los costos de pago único y mantenerse únicamente los costos operativos mensuales, el proyecto incrementa su margen de rentabilidad, generando beneficios netos anuales sin necesidad de nuevas inversiones significativas.

Este resultado evidencia que la propuesta presenta una alta viabilidad económica tanto a corto como a mediano plazo, asegurando ganancias sostenidas y mejoras operativas que fortalecen la competitividad de la empresa.

5 Conclusiones y Recomendaciones

5.1 Conclusiones

El estudio permitió cumplir con el objetivo general planteado, al proponer estrategias orientadas a mejorar la productividad en el área de producción de Industria Sajar S.A.S. A partir del diagnóstico realizado se identificaron los principales factores que limitaban el desempeño, tales como la falta de estandarización en procesos de compras y manufactura, los tiempos improductivos derivados de quiebres de inventario y el desorden operativo, así como las falencias en el control

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de costos e indicadores. Sobre la base de estos hallazgos se estructuraron lineamientos que fortalecen la organización, el control y el orden en las operaciones, lo cual evidencia el logro del propósito central de la investigación.

A partir de lo anterior, se diseñó una propuesta integral orientada en los tiempos de operación y la redistribución adecuada de recursos, que incluyó la estandarización de procesos, la implementación de sistemas de planeación e inventarios, la estructuración de un sistema de costos y la incorporación de impresión 3D para la fabricación de una pieza crítica.

En cuanto a los resultados obtenidos, la productividad pasó de 0,5493 a 0,6662, lo que representa un incremento de 11,69 %. Este avance refleja un mejor aprovechamiento de la mano de obra y de los recursos materiales, así como una reducción significativa de los tiempos improductivos, lo cual impacta de manera directa en la productividad del área de producción.

Finalmente, el análisis económico evidenció que la aplicación de la propuesta generaría beneficios anuales estimados en $64.885.816 COP frente a unos costos de $56.976.986 COP, lo que se traduce en un beneficio neto de $7.908.830 COP y una relación beneficio/costo de 1,14. Estos resultados respaldan la viabilidad técnica y económica de las estrategias diseñadas y consolidan su potencial para incrementar la productividad de Industria Sajar S.A.S.

5.2

Recomendaciones Se recomienda a la empresa llevar a cabo la implementación de la propuesta integral de mejoramiento, dado que presenta un balance favorable entre beneficios y costos y tiene potencial para generar impactos positivos tanto en el corto como en el largo plazo. Para garantizar su éxito, se sugiere que la ejecución se realice de manera gradual y planificada, priorizando los componentes de mayor incidencia en la productividad, y que se acompañe de un sistema de seguimiento con indicadores claros que permitan medir los avances y realizar los ajustes necesarios en el proceso. A su vez, se recomienda abordar de manera prioritaria las falencias ergonómicas detectadas mediante un diagnóstico especializado y la ejecución de acciones correctivas y preventivas. Las condiciones observadas en algunas estaciones de trabajo pueden derivar en molestias, lesiones y ausentismo que

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afectan tanto la salud del personal como la productividad. Como acciones concretas se propone contratar o coordinar con un profesional en ergonomía para evaluar puestos, herramientas y cargas, priorizar intervenciones e implementar pausas activas y formación en técnicas de trabajo seguro; y establecer un programa de seguimiento periódico que cuantifique la reducción de riesgos y el impacto sobre el desempeño operativo.

Finalmente, se recomienda explorar la utilización de la solución de fabricación de la pieza de acople por impresión 3D en el área de mantenimiento a través de un piloto controlado. La producción interna de piezas críticas puede reducir tiempos de espera por repuestos, disminuir la dependencia de proveedores externos y minimizar paradas por averías; una estimación preliminar sugiere un beneficio económico adicional superior a $3.924.168 COP anuales si se implementa en mantenimiento.

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6. Referencias

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p. 128

Anexos Anexo A. Diagrama brilladora industrial Sajar S.A.S.

Fuente: elaboración propia con base en datos de la empresa (2025).

Para una mejor comprensión y visualización de los resultados presentados, se recomienda consultar el siguiente enlace: https://lucid.app/lucidchart/33c18fa9-0d41-4f90- 81caa581742f9cb6/edit?viewport_loc=91%2C53%2C1064%2C571%2C0_0&invitationId=inv_0511427b-79f5- 4808-85cb-ba1990464a3b

p. 129

Anexo B. Diagrama licuadora industrial Sajar S.A.S.

Fuente: elaboración propia con base en datos de la empresa (2025). Para una mejor comprensión y visualización de los resultados presentados, se recomienda consultar el siguiente enlace: https://lucid.app/lucidchart/e84cbaed-6b23-4372-9664-718387d8f580/edit?viewport_loc=568%2C- 43%2C1937%2C1040%2C0_0&invitationId=inv_a53a7af6-0da7-45a3-b130-f4ed65095688

p. 130

Anexo C. Diagrama pela papas industrial Sajar S.A.S.

Fuente: elaboración propia con base en datos de la empresa (2025). Para una mejor comprensión y visualización de los resultados presentados, se recomienda consultar el siguiente enlace: https://lucid.app/lucidchart/92181966-1df1-4f6c-bd6bd2ce301898ef/edit?viewport_loc=872%2C118%2C946%2C508%2C0_0&invitationId=inv_e9d7a483-e931-497f- 98ea-1fbca862de19

p. 131

Anexo D. Código en Python pronóstico de demanda.

Fuente: elaboración propia con base en datos de la empresa (2025). Para una mejor comprensión y visualización de los resultados presentados, se recomienda consultar el siguiente enlace:

https://drive.google.com/file/d/1bi1eI38Mrmt-0XRp- IaOgmbj3e8A4Ub4/view?usp=sharing

p. 132

Anexo E. Diagrama de la Licuadora con la propuesta integral implementada.

Fuente: elaboración propia con base en datos de la empresa (2025). Para una mejor comprensión y visualización de los resultados presentados, se recomienda consultar el siguiente enlace:

https://lucid.app/lucidchart/ddb443f7-3777-4c17-986d- 8b21049c1cd5/edit?viewport_loc=-1633%2C- 429%2C3828%2C2612%2C0_0&invitationId=inv_299b0634-d2c8-4020-8450-35799ad518c8

p. 133

Anexo F. Diagrama del pelapapas con la propuesta integral implementada.

Fuente: elaboración propia con base en datos de la empresa (2025). Para una mejor comprensión y visualización de los resultados presentados, se recomienda consultar el siguiente enlace:

https://lucid.app/lucidchart/424167a1-d778-4d8c-b772f35e1381df3f/edit?viewport_loc=-1731%2C- 357%2C4047%2C2761%2C0_0&invitationId=inv_37d2c773-7e01-4694-86cd-42a660355706

Cita: Ferro Buelvas, Santiago José, Castañeda Gonzalez, Santiago, Afkerian Urdaneta, Pedro José (2025), Propuesta de mejoramiento en el área de producción de Industria Sajar S.A.S, Universidad El Bosque, p. N. https://hdl.handle.net/20.500.12495/18229