Ingeniería Mecánica · 2026

Estudio, clasificación y evaluación de tiempos operacionales de no valor agregado (NVA) y no valor agregado necesario (NNVA) para la mejora de eficiencia en la linea1 de ensamble en AKT motos: diagnóstico estadístico de tiempos en puestos de trabajo y optimización de operaciones con enfoque Lean Manufacturing. Semestre de Industria

La variabilidad operativa y la presencia de actividades que no agregan valor constituyen factores críticos en el desempeño de las líneas de ensamble con alta diversidad de modelos, como las operadas bajo el esquema CKD. En este contexto, el presente trabajo tiene como objetivo analizar, clasificar y evaluar los tiempos de Valor Agregado (VA), No Valor Agregado (NVA) y No Valor Agregado Necesario (NVAN) en la Línea 1 de ensamble de AKT Motos, con el fin de identificar puestos críticos, reducir la variabilidad del tiempo de ciclo y apoyar la estabilización del proceso productivo. La metodología empleada se fundamenta en un enfoque cuantitativo y analítico, que integra la captura digital estructurada de tiempos, el muestreo por estación y modelo, y la construcción de una base de datos trazable. El análisis se desarrolla mediante herramientas estadísticas descriptivas, intervalos de confianza, coeficiente de variación, gráficos Yamazumi, análisis de Pareto, control estadístico de Procesos y validación de capacidad. Adicionalmente, se implementa un dashboard estadístico interactivo para la visualización del desempeño operativo y se despliegan pilotos de mejora continua orientados a la gestión de buffers, estandarización operativa y control de ausentismo. Los resultados evidencian una alta proporción de tiempos NVA, así como una variabilidad significativa entre estaciones, asociada a la ausencia de estandarización y trazabilidad histórica. En conclusión, el estudio demuestra que la integración de muestreo estructurado, análisis estadístico y herramientas Lean convierte la medición operativa en información confiable para la toma de decisiones, estableciendo una base sólida para la mejora continua y la estabilidad del proceso.

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