Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.
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- Mejorar la productividad e incrementar la capacidad instalada para la fabricación de la pieza 28987 mediante el uso de la metodología DMAIC(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2023-11-03) Cásares Robledo, Héctor; Sánchez García, José Manuel; emiggomez; Escuela de Ingeniería y Ciencias; Campus Monterrey; Vargas Márquez, BenjamínEn un mercado globalizado donde existe una gran cantidad de competidores y que se pueden realizar compras de materias primas en cualquier parte del mundo con precios más económicos y de calidad “media”, ofrecer precios más competitivos permite llegar a nuevos clientes así como incrementar las cuentas de los clientes actuales, una de las principales formas para llegar a esto es hacer procesos más productivos reduciendo los tiempos de fabricación o incursionando en nuevas tecnologías que permitan incrementar la productividad, eliminando procesos innecesarios que no agregan valor al producto final. Es por esto razón que se desarrolla el presente proyecto para enfocarnos en una primera instancia en el proceso de fabricación de la pieza 28987, para poder identificar los procesos que no generan valor, investigar sobre nuevas tecnologías de trabajo, así como tomar tiempos de fabricación. Al concluir satisfactoriamente este proyecto nos permitirá reducir costos operativos, así como poder asegurar al cliente que podemos cumplir con su demanda.
- Reduccion de SCARP y mejora en la textura del dulce Laffy Taffy(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2023-03-11) García Tovar, Juan Carlos; Sánchez García, José Manuel; dnbsrp; Escuela de Ingeniería y Ciencias (EIC); Campus Monterrey; Vargas Márquez, BenjamínComo parte del PIE (Proyecto de Innovación empresarial), se realizó la selección de un proyecto de alto impacto para la organización donde actualmente laboro, la selección del mismo surgió con base en el análisis de una de las líneas con mayor porcentaje de SCRAP (Desperdicio) de nuestra planta, para este caso se seleccionó a la línea de Laffy Taffy minibar como la línea sobre la cual se desplie-ga el alcance de nuestra investigación, específicamente en el proceso de cocinado y remoción de humedad del dulce o mezcla de jarabe. De manera general el proceso de fabricación del dulce Laafy Taffy se divide en 4 áreas principales, la primera corresponde al proceso de cocimiento desde la recepción de los ingredientes y hasta el cocinado de este para ser almacenado en una marmita buf-fer, el segundo proceso es correspondiente al proceso de enfriamiento y proceso de estirado (Pu-ller), el tercer proceso corresponde al acondicionamiento del dulce y envoltura y finalmente el cuar-to proceso como el proceso de empacado de dulce. El % de scrap inicial tiene su base en el indica-dor final del año 2022 correspondiente a un 5.27%, este proyecto intentara reducir este porcentaje en un 2% para establecer una meta de 3.27% para el año 2023. Adicionalmente al decremento en él % de scrap se considera que este proyecto ayudará a reducir la variabilidad del proceso de cocinado y remoción de humedad, para lograr esto se utilizará la metodología de mejora Seis Sigma DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar) a lo largo de este proyecto, y mediante el uso de herramientas estadísticas se podrá analizar el estado inicial, así como el resultado final, y mediante el uso de la metodología lograr el éxito de este proyecto.
- Diseño de un modelo de gestión de inventarios para una empresa comercializadora(2017-12) Aragon Lozano, Jesús Eugenio; Sánchez García, José Manuel; Smith Cornejo, Neale Ricardo; Cárdenas Alemán, Eduardo LeopoldoEn la siguiente investigación se documenta el Diseño de un Modelo de Gestión de Inventarios para Empresa Comercializadora. Presenta una metodología para una política inicial de inventarios, basada en el balance entre la oferta y la demanda, para determinar cuánto, cuándo y qué ordenar. El modelo propone tres fases, la primera selecciona la familia de productos con mayor costo unitario de inventario y realiza la categorización ABC. La segunda fase, determina para clase A, el método de pronósticos que se ajusta con mayor precisión al comportamiento de la demanda. Y la tercera fase, establece lotes óptimos y puntos de reorden a través del modelo de Cantidad Económica a Ordenar (EOQ), utilizando datos de demanda anual, costo unitario de producto, costo de mantener inventario, costo de ordenar un pedido, tiempo de entrega del proveedor y la tasa de interés del dinero para inventario. En esta misma fase, compara el nivel de servicio de la política propuesta contra la actual. Finalmente, a través de algoritmos de asignación de inventarios a una demanda pronosticada, se llega a secuencias de pedidos con el costo total alcanzado. Analizando y comparando resultados para facilitar la toma de decisiones sobre qué política de inventarios reduce los costos anuales incurridos por la empresa. El objetivo es minimizar el costo total de la política actual, determinado por una decisión de balance entre el tamaño de lote y frecuencia de pedido.
- Modelo estratégico para el desarrollo de un sistema de programación de producción basado en lean six sigma(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2010-07-01) Sobrevilla Peña, Gerardo Nárvik; Sánchez García, José Manuel; Trigos Salazar, Federico; Cabeza, Luis; Rodríguez, Moises; Escuela de Graduados en Administración y Dirección de Empresas; Campus MonterreyHoy en día, existen varias herramientas para llevar a cabo la programación de la producción, sin embargo, no existe un modelo estratégico en donde se implementen algunas herramientas con un enfoque basado en Lean Six Sigma, con la finalidad de reducir inventarios de materia prima, así como de producto terminado y variaciones en el proceso. En esta tesis se propone una metodología que integra el concepto de un modelo de programación de producción basado en lean six sigma enfocado en los siguiente puntos. Principales limitantes de los modelos analizados: - Falta de una metodología para desarrollar un sistema lean de la programación de la producción desde que se recibe el pedido hasta que se embarca. - Falta de una metodología que lleve al usuario del modelo a ejecutarlo siguiendo un orden de pasos lógicos para su implementación. - Falta de integración de herramientas útiles en el proceso. Esta metodología es ilustrada mediante ejemplos reales llevando al lector paso a paso, de tal forma que se pueda aplicar en diferentes organizaciones.
- Guía para la evaluación del rendimiento de las actividades logísticas de una empresa(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2010-05-01) Gallegos Castillo, Raúl Gerardo; Sánchez García, José Manuel; Limón Robles, Jorge; Cabeza Aspiazu, Luis Vicente; Bourguet Díaz, Rafael Ernesto; Programa de Graduados en Ingeniería; División de Ingeniería y Arquitectura; Campus MonterreyLa presente investigación se realizó en la ciudad de Monterrey entre 2009 y 2010 teniendo como propósito el desarrollo de una guía de evaluación del rendimiento logístico de las empresas. Para ello se investigaron los puntos para elaborar una guía, así como los modelos de evaluación que existen en el mercado. El trabajo se justificó debido a la relevancia de este tema, ya que los costos logísticos representaban en promedio 12% de las ventas de las empresas en México. Como resultado principal se obtuvo una guía de evaluación del rendimiento logístico, la cual consta de 6 fases: definición de las partes interesadas, definición de los términos de referencia, selección del equipo evaluador, evaluación, interpretación de resultados y por último, recomendaciones. Dicha guía se basó en el modelo de las 4 etapas de excelencia de la firma de consultoría AT Kearney y fue aplicada a la empresa ficticia Galaxy Lighting, SA de CV, obteniendo calificaciones que van desde 70 hasta 85 y asignaciones de etapa 2 para las dimensiones de planeación estratégica, planeación de operaciones y relación con proveedores y de etapa 3 para las dimensiones de servicio al cliente y elementos de soporte.
- Modelo de manufactura financiera para la transición de productos de I&D a manufactura por órdenes dentro de la cadena de suministros(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2010-05-01) Castillo Solís, Pedro de Jesús; Sánchez García, José Manuel; Rodríguez González, Ciro A.; Salazar Alpuche, Ruby Yarisol; Cabeza Aspiazu, Luis Vicente; Programa de Graduados en Ingeniería; División de Ingeniería y Arquitectura; Campus MonterreyEl presente trabajo describe el modelo de manufactura financiera como herramienta para guiar una productiva y rentable transición de los productos en etapa de investigación y desarrollo hacia un sistema de manufactura por órdenes ó “Make to Order”, además de asegurar el diseño de la cadena de suministro dentro de un esquema rentable. En el trabajo se define la manufactura financiera y la manera en que se convierte en modelo al cruzar sus elementos con un modelo de aseguramiento de resultados que, al conjugarse ambos, dan forman a una disciplina que gobierna el proceso de investigación y desarrollo asegurando la creación de una cadena de suministro productiva bajo las detalladas consideraciones económicas de la empresa y su adecuado financiamiento. Este trabajo incluye la aplicación de un caso práctico en una empresa real, con datos ficticios, donde se demuestra la potencialidad que el modelo puede desarrollar en una empresa que mantenga dentro de sus actividades primarias el desarrollo e innovación de productos.
- Lean Six Sigma Logistics: Modelo de Desarrollo-Edición Única(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2009-05-01) Mantilla Celis, Olga Lucía; Sánchez García, José Manuel; Ahuett Garza, Horacio; Cabeza Aspiazu, Luis Vicente; Tecnológico de Monterrey, Campus Monterrey; Acevedo Mascarúa, JoaquínEl origen de la administración de la Cadena de Suministro (SCM de sus siglas en inglés) se remonta a principios de los años 50 en Japón, donde la industria automotriz fue pionera con Toyota. La SCM surge de la necesidad de reducir los tiempos de entrega y uno de sus principales retos es la coordinación y sincronización entre los diferentes eslabones de la cadena. La administración de la Cadena de Suministro bajo un enfoque amplío se define como la coordinación sistemática y estratégica de las funciones tradicionales del negocio y de las tácticas a través de estas funciones empresariales dentro de una compañía en particular, y a través de las empresas que participan en la cadena de suministros con el fin de mejorar el desempeño a largo plazo de las empresas individuales y de la cadena de suministros como un todo (1). Similarmente, Logística es la parte de la cadena de suministros que planea, lleva a cabo y controla el flujo y almacenamiento eficiente y efectivo de bienes y servicios, así como de la información relacionada, desde el punto de origen hasta el punto de consumo, con el fin de lograr la satisfacción de los clientes (2). Varios estudios han demostrado que las actividades de manufactura conforman una tercera parte del tiempo productivo de la cadena de suministro y el resto del tiempo se emplea en procesamiento de órdenes, ingeniería, compras, instalación y esperas. Stalk and Hout plantean que la porción de tiempo en la que realmente se agrega valor está entre 0.05%-5% del tiempo de entrega (3). Debido a este desconocimiento del potencial de mejora en actividades diferentes a las productivas, se han generado a través de los años metodologías como JIT (Justo a tiempo), TPS (Sistema de producción Toyota), TQM (Administración total de la calidad), Lean manufacturing (Manufactura esbelta) y Six sigma (Six sigma) enfocadas básicamente en la manufactura, sin embargo es necesario pensar cómo mejorar las otras dos terceras partes de la cadena. “Lean manufacturing” es una filosofía de producción que tuvo sus orígenes en Japón con el sistema de producción Toyota y se fundamenta en una filosofía de eliminación de todo aquello que no agrega valor. Los objetivos principales son la eliminación del desperdicio e incremento de la velocidad de flujo haciendo uso de diversas herramientas. “Six sigma” es una metodología de mejoramiento desarrollada por Motorola en los años 80’s, cuyo principio fundamental es el enfoque al cliente. Propone un manejo eficiente de los datos para brindar un mejor producto y/o servicio a través de la reducción de la variabilidad de los procesos y defectos. Agrupando las ideas expuestas anteriormente, se encuentra que debido a la necesidad de agregar mayor valor en las actividades logísticas en la cadena de suministros es conveniente fusionar la filosofía esbelta y six sigma. El propósito es hacer más rápidas las operaciones logísticas, reducir su variabilidad y agregar mayor valor sin perder de vista al cliente, garantizando un mejor servicio al mismo y también menores costos para la compañía. En el presente documento se describe un modelo de desarrollo estratégico en logística (LSSL- Lean Six sigma Logistics) utilizando las herramientas y principios de “Lean Manufacturing” y “Six sigma”, con el fin de orientar a las empresas en la definición e implementación de proyectos logísticos que les permita agregar mayor valor para los accionistas, socios del negocio y clientes.
- Evaluación Operativa de un Almacén bajo una Perspectiva Logística -Edición Única(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2009-05-01) López Torres, Jorge Alberto; Sánchez García, José Manuel; García Reyes, Heriberto; Cabeza Aspiazu, Luis Vicente; Tecnológico de Monterrey, Campus Monterrey; Acevedo Mascarúa, JoaquínTradicionalmente se ha dado poca importancia a los almacenes de las empresas en nuestro país debido a que el almacenamiento, el control y el manejo de materiales no han crecido con la misma rapidez que los adelantos en la tecnología de la información y las técnicas modernas de producción. Para realmente valorar la importancia de los almacenes es necesario hacernos la siguiente pregunta: ¿Los almacenes agregan valor a nuestros productos y servicios? Anteriormente se pensaba que no agregaban valor, sino costo. Sin embargo, el almacenamiento es un mal necesario que potencialmente puede generar ahorros en varias áreas operativas de la organización. Para convencemos de la importancia del almacenamiento de bienes, podemos ejemplificarlo considerando el refrigerador de nuestros hogares. Este refrigerador no es más que un almacén. Ya que primero se adquieren los alimentos del supermercado, se almacenan en el refrigerador, se toman el alimento cuando es necesario y se envía al lugar en donde será procesado o consumido. Por lo tanto ¿Cual es el valor de contar con un refrigerador? Si aun no es claro entonces tenemos que considerar el costo de no tener refrigerador. ¿Cuál es el costo por no contar con leche cuando se necesita o cuando se requiere? Se tiene que tomar en cuenta que ir a comprar leche todas las mañanas es un gasto mayor, la falta de leche para tomarla o para ponerla en el cereal cada vez que se quiera entre otras, al final tiene un impacto económico como un faltante. Por lo tanto, el verdadero valor del almacén recae en tener el producto que se quiere en el tiempo y lugar que se desea, de lo contrario tendrá que invertir tiempo y dinero extra para tenerlo. Por otro lado, si se analizan a fondo los métodos de administración de almacenes se pueden encontrar en ellos las causas de pérdida o el desaprovechamiento de utilidades potenciales que se reflejaran mas tarde en los estados financieros de la empresa.
- Reducción de defectos de calidad en línea de manufactura de cejas(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2009-05-01) Flores Salinas, José; Sánchez García, José Manuel; tolmquevedo; Tecnológico de Monterrey, Universidad VirtualLa siguiente investigación fue desarrollada en una empresa de manufactura de neumáticos ubicada en la zona metropolitana de Monterrey, cuyas líneas de manufactura de cejas generan en promedio alrededor de 16% de cejas con defectos, las cuales generan neumáticos defectuosos que deben ser destruidos, generando gastos de más de $90,000 USD en desperdicios. Existen cuatro posibles tipos de defectos en la laminación de cejas, sin embargo, se desconoce qué factores específicos, así como sus interacciones, intervienen directamente en la incidencia de defectos en la laminación de las cejas. Así mismo se desconoce qué valores, de dichos factores, minimizan la ocurrencia de defectos en la laminación de las cejas. El objetivo de investigación es descubrir qué factores son significativos en la incidencia de los cuatro tipos de defectos, así como sus valores óptimos que minimicen la ocurrencia de defectos en las cejas, buscando reducir el porcentaje de cejas defectuosas de un 16% a 2%. De este modo se espera reducir de 5 a 0 la cantidad de neumáticos verdes defectuosos debido a problemas en las cejas. La herramienta principal utilizada para lograr estos objetivos fue la metodología Seis Sigma, la cual consta de 5 etapas: Definir, Medir, Analizar, Implementar y Controlar. En estas cinco etapas se logró definir la problemática y el objetivo, medir e identificar la situación actual del proceso, analizar e identificar los factores que impactan significativamente la calidad de las cejas, implementar una sintonización de dichos factores que minimicen el porcentaje de defectos de calidad en las cejas y controlar los beneficios obtenidos. El impacto final del proyecto fue una reducción del porcentaje de defectos de 16 a 1.84%, generando ahorros significativos del orden de los $90,000 USD anuales en reducción de costos de desperdicio.
- Pronóstico de Demanda para Satisfacer un Determinado Nivel de Servicio Utilizando Programación Genética -Edición Única(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2009-05-01) Daniel Maciel Nava; Sánchez García, José Manuel; Tarashma Marín, Hugo; Ahuett Garza, Horacio; Tecnológico de Monterrey, Campus Monterrey; Acevedo Mascarúa, JoaquínSe denomina pronósticos a las predicciones de los hechos y condiciones futuros, así mismo a el acto de hacer tales predicciones se le denomina pronosticar. Dicha acción involucra el manejo de datos históricos para realizar una proyección a futuro mediante un modelo. Tal predicción puede ser subjetiva, intuitiva o una combinación de ambas, es decir, un modelo derivado de un análisis de los datos históricos posteriormente ajustado a juicio de un especialista. La importancia de saber el comportamiento de la demanda de cierto producto permite guiar las actividades de manejo de inventarios con el fin de cumplir con ciertas niveles de servicio deseados por la organización, lo cual deriva en un manejo adecuado de los recursos materiales y humanos, así como en una mayor satisfacción de los clientes. Existen métodos estadísticos tradicionales que permiten llevar esta labor como la metodología Box-Jenkings la cual permite obtener buenas aproximaciones en el caso que dicha metodología sea bien aplicada ya que el proceso es iterativo hasta alcanzar el mejor resultado posible de acuerdo a la experiencia del investigador que este aplicando dicha metodología. En general existen dos grupos de modelos propuestos para pronosticar series de tiempo, los modelos estadísticos tradicionales y aquellos modelos basados en técnicas de Inteligencia Artificial, una breve descripción de cada grupo se presenta a continuación: • Modelos tradicionales. Estos modelos generalmente requieren expertos estadísticos, los cuales mediante procesos determinísticos generan el modelo pronosticador final. Existen paquetes de software recientes que eliminan la necesidad de los expertos, sin embargo cualquiera de las dos opciones suele ser costosa. Entre estos métodos destacan aquellos que siguen la metodología Box-Jenkings la cual consta de un proceso iterativo como se expone en Bowerman et al. [2]. • Modelos basados en Inteligencia Artificial. Estos modelos pretenden explotar los recursos computacionales, los cuales son más abundantes con el paso del tiempo, en la búsqueda de un pronosticador de tal manera que el modelo final propuesto sea una solución sobresaliente entre el conjunto de todas las soluciones posibles. Dentro de estos modelos existen aquellos que utilizan únicamente procesos determinísticos, así como aquellos que incorporan además procesos estocásticos lo cual les permite ampliar el horizonte de búsqueda y, por ende generar mejores modelos. Mediante el uso de las técnicas de inteligencia artificial es posible realizar predicciones sobre el comportamiento de la demanda de cierto producto acorde a investigaciones recientes, se espera un mejor desempeño de dichas técnicas en comparación con los modelos tradicionales, ya que dichas técnicas son capaces de evadir regiones locales de solución mediante factores estocásticos.