Aplicación de un modelo de simulación discreta para mejorar la productividad del proceso de producción en una empresa manufacturera

Autores/as

  • Orlando Vásquez Álvarez Autor independiente https://orcid.org/0000-0003-3513-3463
  • Pedro Pablo Rosales López Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú

DOI:

https://doi.org/10.15381/idata.v26i1.23717

Palabras clave:

simulación, ProModel, eventos discretos, productividad

Resumen

En el presente artículo se elaboró un modelo de simulación para proponer y evaluar mejoras que incrementen la productividad del proceso de producción de una empresa manufacturera y al mismo tiempo ayuden a alcanzar los objetivos de la empresa, para lo cual se utilizó el software de simulación Promodel. El estudio se inicia con la con la conceptualización del modelo explicando el funcionamiento del proceso de producción de la empresa, detallando las transacciones empleadas en las operaciones para luego presentar el layout del  modelo con los diferentes locaciones, entidades y recursos que brinda el proceso de producción y finalmente se transcriben los resultados del modelo con los nuevos valores de las variables que intervienen en el proceso y con estos valores compararlo con los actuales y obtener las conclusiones de mejora de productividad.

Biografía del autor/a

  • Orlando Vásquez Álvarez, Autor independiente

    Ingeniero industrial por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM). Actualmente, es consultor independiente (Lima, Perú).

  • Pedro Pablo Rosales López, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú

    Ingeniero industrial y doctor en Ingeniería Industrial por la UNMSM. Actualmente, es docente en la Facultad de Ingeniería Industrial de la UNMSM (Lima, Perú).

Publicado

2023-07-31 — Actualizado el 2023-10-18

Número

Sección

Sistemas e Informática

Cómo citar

Aplicación de un modelo de simulación discreta para mejorar la productividad del proceso de producción en una empresa manufacturera. (2023). Industrial Data, 26(1), 303-332. https://doi.org/10.15381/idata.v26i1.23717