Repositorio Digital Universidad Andina del Cusco

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Título : Propuesta de mejora para reducir mermas en insumos de producción de emulsión asfáltica en Concar S.A del Grupo Graña y Montero, 2017 aplicando la Metodología Lean Six Sigma.
Autor : Benavides Palomino, Carlos Alberto
Sernaqué Pacheco, Juan Carlos
Vásquez Ortiz de Zevallos, Diego Alonso
Palabras clave : Emulsión asfáltica
Cemento asfaltico
Merma
Six Sigma
Lean
Optimización
Fecha de publicación : 12-mar-2019
Editorial : Universidad Andina del Cusco
Resumen : Objetivo: Proponer un proyecto de mejora aplicando la metodología Lean Six Sigma para minimizar el 33% del volumen de merma en cemento asfaltico para la producción de emulsión asfáltica de Concar S.A. en el año 2017. Método: Aplicación de herramientas del Lean Manufacturing y fases DMAIC de Six Sigma utilizando 339 muestras de recepción decemento asfaltico en el periodo de junio a diciembre de 2017. Resultados: El estudio Gage R&R anidado explicó que sistema demedición no generó variabilidad significativa al proceso (% variacióntotal = 6.98, Nc = 20), asimismo el análisis gráfico comprobó el comportamiento normal de los datos (valor p = 0.328), mediante laCarta I-MR no evidenció acción de causas asignables y con losestadísticos de capacidad indicaron que el proceso analizado fue “nocapaz” (Cpk: 0.53, Cpm: 0.45, Z Bench: 1.60). Para optimizar seplanteó variar la configuración de tres variables estudiadas(temperatura 100°C, tiempo de recepción 3 h. y 0.1 días de espera para recepción) y de este modo conseguir el objetivo. Conclusiones: La problemática analizada en el proceso deproducción de emulsión asfáltica mediante la metodología Lean SixSigma demostró que la propuesta de mejora fue una alternativa viablepara identificar estadísticamente fuentes de variabilidad, proponer unasolución que conllevará a una reducción de merma de cementoasfáltico de 39% y en consecuencia estimar ahorros a la organización.
URI : http://repositorio.uandina.edu.pe/handle/UAC/2613
Aparece en las colecciones: Escuela Profesional de Ingeniería Industrial

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