Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 738
https://doi.org/10.69639/arandu.v11i2.306
Optimización de Procesos Productivos en la Fabricación de
Muebles: Un Enfoque Basado en Simulación de Procesos y
Redistribución Estratégica de Recursos
Optimization of Production Processes in Furniture Manufacturing: An Approach Based
on Process Simulation and Strategic Resource Allocation
Kelvin Diego Moposita Ortega
kmopositao@uteq.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-1032-8558
Universidad Técnica Estatal de Quevedo
Quevedo – Ecuador
Jeyson Patricio Egas García
jegasg@uteq.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-0064-8638
Universidad Técnica Estatal de Quevedo
Quevedo – Ecuador
Rogelio Manuel Navarrete Gómez
rnavarrete@uteq.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-7804-401X
Universidad Técnica Estatal de Quevedo
Quevedo – Ecuador
Rubén Darío Mendoza Meza
rmendozam3@uteq.edu.ec
https://orcid.org/0009-0008-1723-1477
Universidad Técnica Estatal de Quevedo
Quevedo – Ecuador
Axel Fernando Zambrano Montiel
azambranom7@uteq.edu.ec
https://orcid.org/0009-0000-6437-603X
Universidad Técnica Estatal de Quevedo
Quevedo – Ecuador
Artículo recibido: 20 julio 2024 - Aceptado para publicación: 26 agosto 2024
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar
RESUMEN
Este estudio se centra en la optimización del proceso productivo de sillas dentro de una empresa
mediante la implementación de mejoras significativas. Utilizando una metodología mixta que
combina enfoques cuantitativos y cualitativos, se identificaron y abordaron diversas áreas de
oportunidad. La investigación comenzó con un análisis detallado del proceso actual, revelando
cuellos de botella y problemas en la distribución de recursos. A través del balanceo de la línea de
producción, la redistribución de máquinas y operarios, y la adición de equipos adicionales en
áreas clave, se logró un incremento notable en la productividad, pasando del 65.16% al 93.37%.
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 739
El estudio también incluyó un análisis costo-beneficio que mostró una reducción en los costos
operativos y un aumento en la rentabilidad anual. La producción diaria alcanzó 169 sillas en una
jornada laboral de 9 horas, demostrando una mejora sustancial en la eficiencia operativa.
Palabras clave: optimización de procesos, productividad, eficiencia operativa
ABSTRACT
This study focuses on the optimization of the chair production process within a company through
the implementation of significant improvements. Using a mixed methodology combining
quantitative and qualitative approaches, several areas of opportunity were identified and
addressed. The research began with a detailed analysis of the current process, revealing
bottlenecks and resource allocation problems. Through the balancing of the production line, the
redistribution of machines and operators, and the addition of extra equipment in key areas, a
notable increase in productivity was achieved, from 65.16% to 93.37%. The study also included
a cost-benefit analysis that showed a reduction in operating costs and an increase in annual
profitability. Daily production reached 169 chairs in a 9-hour workday, demonstrating a
substantial improvement in operational efficiency.
Keywords: process optimization, productivity, operational efficiency
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Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 740
INTRODUCCIÓN
La investigación se centra en el análisis y la optimización del proceso de producción de
sillas en una empresa manufacturera, utilizando metodologías cuantitativas y cualitativas. La
metodología cuantitativa proporcionó mediciones objetivas y estadísticas detalladas que
permitieron evaluar la eficiencia del proceso de producción tanto antes como después de
implementar las mejoras propuestas. Estas mediciones incluyeron tiempos de ciclo, tasas de
defectos y otros indicadores clave de rendimiento, proporcionando una base sólida y
numéricamente precisa para la toma de decisiones. (Iannino et al., 2019)Por otro lado, la
metodología cualitativa ofreció un análisis más interpretativo y profundo del comportamiento del
proceso de producción y de la percepción de los operarios. Esto se logró a través de entrevistas,
grupos focales y observaciones directas, lo que permitió obtener una comprensión más rica y
contextualizada de las dinámicas del lugar de trabajo, la motivación de los empleados y los
desafíos operacionales desde la perspectiva humana.(Mendes et al., 2023)
En términos metodológicos, se emplearon enfoques tanto inductivos como analíticos para
la observación y experimentación. Los métodos inductivos permitieron la generación de hipótesis
a partir de las observaciones iniciales, mientras que los métodos analíticos se utilizaron para
probar y validar estas hipótesis. Este enfoque combinado aseguró que los resultados de la
investigación fueran tanto teóricamente sólidos como empíricamente verificables.
Los resultados de la investigación identificaron áreas específicas de mejora dentro del
proceso de producción. Con base en estos hallazgos, se llevó a cabo un análisis costo-beneficio
para evaluar la viabilidad económica de las mejoras propuestas. Este análisis consideró tanto los
costos directos e indirectos asociados con la implementación de las mejoras, como los beneficios
esperados en términos de aumento de la productividad y reducción de desperdicios, y determinar
la capacidad de un proyecto, inversión o empresa para generar beneficios suficientes para
justificar los costos y esfuerzos necesarios para su implementación y operación.(Sagarnaga
Villegas et al., 2018)
Finalmente, se implementó un balanceo de la línea de producción, optimizando la
distribución de tareas y recursos. (Tinoco et al., 2018) Esto resultó en una producción diaria de
169 sillas en una jornada laboral de 9 horas, lo que representó una mejora significativa en términos
de eficiencia y productividad. Esta optimización no solo redujo los tiempos de espera y los cuellos
de botella, sino que también mejoró la moral de los empleados al proporcionar un entorno de
trabajo más equilibrado y organizado (Mejía et al., 2016).
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 741
MATERIALES Y MÉTODOS
Métodos
Metodología Cuantitativa
Se desarrolló una medición sistemática utilizando técnicas estadísticas para evaluar la
eficiencia del proceso de producción de sillas antes y después de las mejoras.
Metodología Cualitativa
Se analizó el comportamiento del proceso y la percepción de los operarios mediante un
enfoque interpretativo, permitiendo refutar, modificar, aceptar o rechazar hipótesis.
Método Inductivo
A través de la experimentación y observación, se partió de generalidades hasta llegar a
hechos específicos, validando hipótesis empíricamente.
Método Analítico
Se analizó la situación actual del proceso de producción para identificar y mejorar
diferentes fases, especialmente en control de calidad y operación.
Tipo de investigación
Descriptiva
Se establecieron las condiciones del proceso productivo para describir y mejorar los
desbalances en la línea de producción.
Explicativa
Se definieron las relaciones causa-efecto de los cambios implementados en la eficiencia
y productividad.
Diseño metodológico
La recolección y análisis de datos relacionados con el tema abarcó las siguientes
actividades:
Investigación fundamental
Se extendió la comprensión teórica y práctica del balanceo de línea.
Investigación acción
Se observó el impacto de las mejoras mediante cambios en el proceso productivo.
De campo
Se aplicaron entrevistas a operarios y supervisores proporcionaron datos cualitativos
sobre el proceso.
Descriptiva
Se compararon resultados antes y después de las mejoras usando tablas informativas.
Población y Muestra
En el contexto de la investigación científica, la población se refiere al conjunto completo
de individuos, objetos o eventos que comparten características comunes y sobre los cuales se
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 742
desea obtener conclusiones. La población puede ser finita o infinita y su definición precisa
depende del objetivo del estudio. Por ejemplo, en un estudio sobre la eficacia de un nuevo
medicamento, la población podría ser todos los pacientes que padecen una determinada
enfermedad.(Condori Ojeda, 2020)
Por otro lado, una muestra es un subconjunto de la población que se selecciona y se
estudia para hacer inferencias sobre la población completa. La selección de una muestra adecuada
es crucial para garantizar que los resultados del estudio sean representativos y puedan
generalizarse a la población. Existen diferentes métodos de muestreo, como el muestreo aleatorio,
estratificado, por conglomerados, entre otros, cada uno con sus propias ventajas y limitaciones.
La elección del método de muestreo depende de la naturaleza de la población, los objetivos del
estudio y los recursos disponibles. (Robles, 2019)
Población
10 empleados involucrados en la producción de sillas, incluyendo operarios, supervisores
y personal administrativo.
Muestra
Toda la población (10 empleados) se incluyó para un análisis exhaustivo y detallado del
proceso productivo.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Tabulación y análisis de la situación inicial
Se utilizó una herramienta de observación para recopilar información, obteniendo los
siguientes resultados:
Recursos humanos y materiales de la empresa
Tabla 1
Recursos humanos y materiales de la empresa
Número de operadores
Área de trabajo
Número de maquinarias
1
Recepción de materia prima
2
Control de calidad
1
4
Área de corte y preparación
3
2
Área de montaje y ensamblaje
2
1
Área de despacho
Existe un total de 9 operadores distribuidos en 5 áreas donde el área de corte y preparación
tiene el 44.4% de los operadores. Además, se cuenta con un total de 6 máquinas distribuidas en 3
áreas estratégicas para el desarrollo del proceso.
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 743
Diagrama de precedencia del proceso
Ilustración 1
Diagrama de precedencia del proceso actual
Datos observados del proceso
Tabla 2
Recepción de materia prima
Tabla 3
Almacén de materia prima
Tabla 4
Control de Calidad
Tabla 5
Almacén de producto certificado
Descripción
Número
Periodo
Entradas (unidades)
155
Descripción
Número
Contenido (unidades)
50
Diario
Contenido máximo (unidades)
50
Diario
Descripción
Número
Periodo
Unidades procesadas
104
Diario
% de inactividad
0.1
Diario
% de procesamiento
96.7
Diario
Descripción
Número
Periodo
Contenido (unidades)
0
Diario
Contenido máximo (unidades)
1
Diario
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 744
Tabla 6
Máquinas de corte y preparación
Ilustración 2
Máquinas de corte y preparación
Tabla 7
Máquinas de montaje y ensamblaje
Ilustración 3
Máquinas de montaje y ensamblaje
020 40 60 80 100 120
Unidades procesadas
% inactividad
% procesamiento
T. llegada de la 1era uni (min)
M3 M2 M1
020 40 60 80 100
Unidades procesadas
% inactividad
% procesamiento
T. llegada de la 1era uni (min)
M5 M4
Descripción
Máquina 1
(M1)
Máquina 2 (M2)
Máquina 3
(M3)
Unidades procesadas
50
50
2
% de inactividad
17.8
42
96.5
% de procesamiento
66.1
56
2.7
Descripción
Máquina 4 (M4)
Máquina 5 (M5)
Unidades procesadas
49
51
% de inactividad
6.2
21.4
% de procesamiento
92.5
79.6
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 745
Tabla 8
Operadores de traslado
El sistema produce 101 unidades diarias.
Cálculo de la productividad diaria del proceso
La productividad diaria del proceso se refiere a la cantidad de productos terminados que se
pueden producir en un día laboral, considerando los recursos disponibles, el tiempo de trabajo, y
la eficiencia del proceso de producción. (Loayza Susanibar, 2022) Este concepto es crucial para
medir y evaluar la eficiencia operativa de una empresa, ya que permite determinar cuántos
productos se están fabricando realmente en comparación con la capacidad teórica máxima de
producción.(Morales Carrera, 2018)
Para realizar el cálculo de la productividad del proceso al final del día se utilizó la fórmula
de productividad parcial.
La productividad del proceso es de:
%Productividad = Salidas
Entradas ∗100
%Productividad = 101u
155u ∗100 =65.16%
Análisis Costo – Beneficio del proceso
El análisis costo-beneficio del proceso de producción es una herramienta fundamental para
evaluar la viabilidad económica de las mejoras implementadas y para tomar decisiones
informadas sobre futuras inversiones y ajustes en el proceso productivo. (Cortés Aguirre et al.,
2019)Este análisis compara los costos asociados con las mejoras propuestas con los beneficios
esperados, proporcionando una base cuantitativa para determinar si las inversiones son
justificadas.(Nursalam, 2016 & Fallis, 2013)
Para evaluar la eficiencia y rentabilidad de un proceso productivo, es esencial considerar
los costos operativos anuales. Este análisis abarca los gastos de cada área del proceso y los
ingresos generados por la producción anual. La empresa opera 250 días al año, produciendo en
promedio 101 sillas diarias, lo que equivale a 25,250 unidades anuales. Con un precio de venta
de $20 por unidad, se analiza el balance anual para determinar la viabilidad económica y la
eficiencia operativa del proceso.
Descripción
Operador
1
Operador
2
Operador
3
Operador
4
Unidades trasladadas
155
102
102
101
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 746
Tabla 9
Costo operativo anual del control de calidad
Tabla 10
Costo operativo anual del área de corte y preparación
Descripción
Cantidad
Costo ($)
Total
Energía
3
5000
15000
Mantenimiento
3
2000
6000
Operador
3
30000
90000
Total
111000
Tabla 11
Costo operativo anual del área de montaje y ensamblaje
Descripción
Cantidad
Costo ($)
Total
Energía
2
5000
10000
Mantenimiento
2
2000
4000
Operador
2
30000
60000
Total
74000
Para el traslado del material dentro del proceso se requieren de 4 operadores, los cuales
tendrán un sueldo mensual de $500 que se traduce a $24000 anuales.
La producción anual de sillas es tomada en cuenta sabiendo que la empresa labora 250
días al año y produce en promedio 101 sillas diarias; por lo cual se tiene un total de 25250 de
sillas anuales teniendo como precio de venta unitario $20.
Tabla 12
Balance anual del proceso
Balance anual
Costos-ingresos
Descripción
Valor total ($)
Costos
Costos operativos de las máquinas
222000
Costos de transportes
24000
Ingresos
Ingreso por ventas de sillas
505000
Total
259000
Descripción
Cantidad
Costo ($)
Energía
1
5000
Mantenimiento
1
2000
Operador
1
3000
Total
37000
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 747
Ilustración 4
Balance anual del proceso
Los costos operativos, también conocidos como costos de operación, son los gastos
incurridos en el funcionamiento diario de un negocio. (Yaguas, 2022)En el contexto de la
producción de sillas en una empresa manufacturera, estos costos pueden dividirse en varias
categorías clave, cada una de las cuales contribuye al costo total de producción.(Zúñiga Arrobo &
Rojas Villacís, 2020)
El análisis de costos operativos anuales muestra un gasto total de $222,000 en máquinas
y $24,000 en transporte. Con ingresos anuales de $505,000 por la venta de sillas, el balance final
es un beneficio de $259,000. Esto destaca la importancia de gestionar eficientemente los costos
operativos para maximizar la rentabilidad. Una revisión detallada de cada área del proceso ayuda
a identificar oportunidades de mejora y optimización, asegurando la sostenibilidad y
competitividad de la empresa en el mercado.
Balanceo de la línea de producción
El balanceo de líneas es una técnica utilizada en la gestión de operaciones y producción
para optimizar la distribución de tareas y recursos a lo largo de una línea de ensamblaje o
producción.(Torres et al., 2021) El objetivo principal es minimizar los tiempos de inactividad,
reducir los cuellos de botella y equilibrar la carga de trabajo entre diferentes estaciones o
trabajadores, lo que resulta en una mayor eficiencia y productividad del proceso.(Lisaura et al.,
2021)
El balanceo de la línea de producción optimiza la eficiencia en la fabricación de sillas.
Este estudio analiza y aplica el balanceo de línea para producir 169 sillas diarias en una jornada
de 9 horas. Se recopilaron datos de tiempos de procesamiento en control de calidad, corte,
preparación, montaje y ensamblaje. Luego, se calcularon los tiempos de ciclo y se asignaron tareas
a las estaciones de trabajo para distribuir las cargas y cumplir la producción deseada.
Datos Iniciales
Producción Diaria Deseada: 169 sillas diarias
Jornada Laboral: 8:00 AM - 5:00 PM (9 horas = 540 minutos)
222000
24000
505000
259000
Costos Ingresos Total
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 748
Tiempos de Proceso:
➢ Control de Calidad: 5.05 minutos por unidad
➢ Tiempo promedio de procesamiento en el área de corte y preparación: 7.66 minutos por
unidad
➢ Tiempo promedio de procesamiento en el área de montaje y ensamblaje: 9.42 minutos
por unidad
Cálculo del Tiempo de Ciclo
Para cumplir con la producción diaria deseada de 169 sillas en una jornada laboral de 540
minutos, el tiempo de ciclo necesario es:
Tiempo de ciclo = Tiempo de producción diario
Producción diaria
Tiempo de ciclo = 540 min
169 sillas = 3.20 min/silla
Asignación de tareas a estaciones de trabajo
Debido a que los tiempos de proceso son mayores que el tiempo de ciclo necesario,
necesitaremos múltiples estaciones para cada tarea.
Área de control de Calidad
Tiempo por Unidad: 5.05 minutos
Número de máquinas = Tiempo por unidad
Tiempo de ciclo
Número de máquinas = 5.05
3.20 = 1.57 = 2 máquinas
Área de corte y preparación
Tiempo promedio de procesamiento: 7.66 minutos por unidad
Número de estaciones = Tiempo por unidad
Tiempo de ciclo
Número de máquinas = 7.66
3.20 = 2.39 = 3 máquinas
Área de montaje y ensamblaje
Tiempo promedio de procesamiento: 9.42 minutos por unidad
Número de máquinas = Tiempo por unidad
Tiempo de ciclo
Número de estaciones = 9.42
3.20 = 2.94 = 3 máquinas
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 749
Resumen del balanceo de línea
Tabla 13
Balanceo de la línea de producción
Tarea
Tiempo por
unidad (minutos)
Número de máquinas
necesarias
Operarios por
estación
Almacén de materia prima
1
Control de calidad
5,05
2
2
Almacén de producto
certificado
1
Área de corte y preparación
7,66
3
4
Área de ensamblaje y montaje
9,42
3
3
Área de almacenamiento
temporal del producto
terminado
1
TOTAL
8
12
El balanceo de la línea de producción permitió a la empresa producir 169 sillas diarias en
una jornada de 9 horas. Se implementaron dos estaciones de control de calidad, tres de corte y
preparación, y tres de montaje y ensamblaje, además de un operador para el traslado de materiales.
Esto mejoró significativamente la eficiencia y productividad, reduciendo cuellos de botella y
tiempos de espera. El estudio destaca la importancia de una planificación cuidadosa y una
adecuada asignación de recursos para maximizar la producción y mantener altos estándares de
calidad.
Diagrama del proceso en el software FlexSim
Ilustración 5
Flujo del proceso en el software FlexSim
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 750
Recopilación de datos al final de la jornada laboral mediante una simulación en el software
FlexSim
Tabla 14
Almacén de materia prima
Tabla 15
Control de calidad 1
En el primer proceso se logró identificar como cuello de botella la máquina de control de
calidad lo que provocaba un estancamiento y evitaba un mayor flujo de la materia prima hacia las
máquinas 1, 2 y 3 el punto más crítico del proceso era el porcentaje de inactividad de la máquina
3 que presentaba un 94.6% de inactividad en la jornada, para lo cual se decidió implementar una
2da máquina de control de calidad para aumentar el flujo de la materia prima hacia las 3 máquinas
de operación.
Tabla 16
Control de calidad 2
Tabla 17
Almacén de producto certificado
Descripción
Número
Periodo
Insumos de entrada en la materia prima
181
Diario
Contenido (unidades)
0
Diario
Contenido máximo (unidades)
1
Diario
Descripción
Número
Unidades procesadas
90
Diario
% de inactividad
12.9
Diario
% de procesamiento
83
Diario
Descripción
Número
Periodo
Unidades procesadas
89
Diario
% de inactividad
13.8
Diario
% de procesamiento
83
Diario
Descripción
Número
Periodo
Contenido (unidades)
4
Diario
Contenido máximo (unidades)
4
Diario
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 751
Tabla 18
Máquinas de corte y preparación
Ilustración 6
Máquinas de corte y preparación
La baja productividad de la máquina 3, que producía solo 2 unidades diarias (2.7% de su
capacidad), se debió al limitado flujo de materiales por tener un solo control de calidad. Al añadir
un segundo control de calidad, se incrementó el flujo de materiales, permitiendo que la máquina
3 procesara 60 unidades diarias, alcanzando un 79.2% de su capacidad.
Tabla 19
Máquinas de montaje y ensamblaje
010 20 30 40 50 60 70 80 90
Unidades procesadas
% inactividad
% procesamiento
T. llegada de la 1era uni (min)
Proceso 2 M3 Proceso 2 M2 Proceso 2 M1
Descripción
Máquina 1
(M1)
Máquina 2 (M2)
Máquina 3
(M3)
Unidades procesadas
50
62
60
% de inactividad
5.2
69
73.2
% de procesamiento
65.7
81.1
79.2
Descripción
Máquina 4
(M4)
Máquina 5
(M5)
Máquina 6
(M6)
Unidades procesadas
49
61
60
% de inactividad
6.4
7.6
8.6
% de procesamiento
91.6
97
88.8
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 752
Ilustración 7
Máquinas de montaje y ensamblaje
Se implementó una tercera máquina para el producto terminado para evitar un cuello de
botella, dado el aumento en el flujo de producto de las máquinas 1, 2 y 3. Anteriormente, las
máquinas de producto terminado tenían una productividad del 91.9% en la máquina 4 y del 78.3%
en la máquina 5. Con la nueva máquina, la capacidad diaria aumentó de 101 a 169 unidades,
mejorando el flujo y evitando estancamientos en el proceso.
Tabla 20
Operadores de traslado de materiales
DESCRIPCIÓN
OP 1
OP 2
OP 3
OP 4
OP 5
# De unidades
trasladadas
181
179
175
169
169
Se aumentó el número de operadores encargados del transporte de materiales, mejorando
el flujo desde el almacén de producto certificado hasta las máquinas de operación. Esto optimizó
la utilización de las máquinas, especialmente la máquina 3, aumentando su productividad. Con
estos cambios, la producción diaria de sillas incrementó de 101 a 169 unidades.
Cálculo de la productividad diaria del proceso
Para realizar el cálculo de la productividad del proceso al final del día se utilizó la fórmula
de productividad parcial.
La productividad del proceso es de:
%Productividad = Salidas
Entradas ∗100
%Productividad = 169u
181u ∗100 =93.37%
La productividad del proceso una vez balanceado pasó del 65.16% a ser de 93.37% lo
cual es un buen indicador para llevar a cabo la implementación de la mejora.
020 40 60 80 100 120
Unidades procesadas
% de inactividad
% de procesamiento
Tiempo de llegada de la primera unidad
(minutos)
Máquina 6 (M6) Máquina 5 (M5)
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 753
Análisis Costo – Beneficio del proceso
El análisis costo-beneficio es crucial en la gestión de proyectos y procesos para evaluar
la viabilidad y eficiencia económica de las mejoras implementadas. En un estudio reciente, se
llevó a cabo un análisis detallado de los costos operativos anuales del proceso de producción de
sillas. Este análisis abarcó el estado actual del proceso y las mejoras propuestas. Se evaluaron los
costos operativos de áreas clave como control de calidad, corte y preparación, montaje y
ensamblaje, así como el traslado de material. Además, se calcularon los costos totales
relacionados con la adquisición e implementación de nuevas máquinas y mejoras en el proceso
existente.
Tabla 21
Costo operativo anual del área de control de calidad
Tabla 22
Costo operativo anual del área de corte y preparación
Descripción
Cantidad
Costo ($)
Total
Energía
3
5000
15000
Mantenimiento
3
2000
6000
Operador
3
30000
90000
Total
111000
Tabla 23
Costo operativo anual del área de montaje y ensamblaje
Descripción
Cantidad
Costo ($)
Total
Valor de la nueva máquina
1
45000
45000
Energía
3
5000
15000
Mantenimiento
3
2000
6000
Operador
3
30000
90000
Total
156000
Para el traslado del material dentro del proceso se requieren de 5 operadores, los cuales
tendrán un sueldo mensual de $500 que se traduce a $30000 anuales
Descripción
Cantidad
Costo ($)
Valor de la nueva máquina
1
30000
Energía
2
10000
Mantenimiento
2
4000
Operador
2
60000
Total
104000
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 754
La producción anual de sillas es tomada en cuenta sabiendo que la empresa labora 250
días al año y produce en promedio 169 sillas diarias; por lo cual se tiene un total de 42250 de
sillas anuales teniendo como precio de venta unitario $20.
En el balance general del año ya se encuentra agregado el costo de implementar la mejora.
Tabla 24
Balance anual del proceso
Costos-ingresos
Descripción
Valor total ($)
Costos
Costos operativos de las máquinas
371000
Costos de transportes
30000
Ingresos
Ingreso por ventas de sillas
845000
Total
444000
Ilustración 8
Balance anual
El análisis costo-beneficio del proceso de producción de sillas muestra un balance
positivo tras implementar mejoras. Los costos operativos anuales suman $401,000, incluyendo
$371,000 en nuevas máquinas y $30,000 en transporte. La producción anual aumenta a 42,250
sillas, generando ingresos de $845,000. Esto resulta en una ganancia neta de $444,000,
demostrando que la inversión en mejoras es recuperable y beneficiosa.
CONCLUSIONES
En el estudio realizado sobre el proceso de producción de sillas, se identificaron diversas
áreas de oportunidad que fueron abordadas mediante la implementación de mejoras significativas.
Mediante una metodología combinada de enfoques cuantitativos y cualitativos, se evaluaron los
371000
30000
845000
444000
Costos Ingresos Total
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 755
costos operativos y se analizó la eficiencia económica del proceso. La optimización incluyó el
balanceo de la línea de producción, lo cual resultó en un notable aumento de la productividad
diaria, mejorando del 65.16% al 93.37%. Esta mejora fue posible gracias a la eliminación de
cuellos de botella y la mejora del flujo de trabajo en áreas clave como control de calidad y
montaje.
Mediante la redistribución estratégica se reorganizan los recursos, tareas y actividades
dentro de una empresa o línea de producción con el objetivo de mejorar la eficiencia, reducir
costos y maximizar la productividad. Este proceso implica una evaluación cuidadosa de las
operaciones actuales y la implementación de cambios estructurados para optimizar el uso de
recursos humanos, materiales y tecnológicos (Véliz Quintero & Jiménez Mosquera, 2014).
La redistribución estratégica de recursos, incluyendo la adición de nuevas máquinas y
una mejor organización de operarios, fue crucial para alcanzar los objetivos de producción
establecidos. La incorporación de una segunda máquina de control de calidad y una tercera
máquina en el área de montaje y ensamblaje permitió una utilización más eficiente de los recursos
disponibles, reduciendo significativamente los tiempos de inactividad y aumentando la capacidad
de procesamiento. Este enfoque no solo mejoró la eficiencia operativa, sino que también
contribuyó a una reducción efectiva de los costos por unidad producida, fortaleciendo así la
rentabilidad anual del proceso.
En términos económicos, el análisis detallado de los costos operativos antes y después de
las mejoras reveló una reducción considerable en los costos unitarios y un aumento
correspondiente en los márgenes de beneficio. Esto posicionó a la empresa en una situación
favorable, permitiéndole no solo mejorar su capacidad de respuesta a las demandas del mercado
actual, sino también prepararse para competir de manera más efectiva a largo plazo. En resumen,
las mejoras implementadas no solo optimizaron el proceso productivo actual, sino que también
sentaron las bases para una producción sostenible y rentable a largo plazo.
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REFERENCIAS
Condori Ojeda, P. (2020). Universo, población y muestra. Acta Académica.
Cortés Aguirre, A., Aguirre Ullauri, M. del C., & Contreras-Escandón, C. (2019). Impacto del
Decreto de Emergencia del Patrimonio Cultural del Ecuador: análisis costo-beneficio.
Revista de Urbanismo, 41. https://doi.org/10.5354/0717-5051.2019.52492
Iannino, V., Colla, V., Denker, J., & Göttsche, M. (2019). A CPS-based simulation platform for
long production factories. Metals, 9(10). https://doi.org/10.3390/met9101025
Lisaura, D., Rodríguez, W., Jesús, I., Quijada, L., & López, M. Á. (2021). Caso de estudio del
mejoramiento de indicadores clave en un proceso de ensamble con la herramienta de
balanceo de línea. Revista de La Ingeniería Industrial, 15(1).
Loayza Susanibar, G. F. (2022). Planeamiento estratégico para el incremento de la productividad
en el Consorcio Minero Horizonte, año 2020. Revista Del Instituto de Investigación de La
Facultad de Minas, Metalurgia y Ciencias Geográficas, 25(50).
https://doi.org/10.15381/iigeo.v25i50.24245
Mejía, K. A. P., Quevedo, J. L. P., & Ramos, A. F. S. (2016). Herramienta didáctica para la
explicación de conceptos de balanceo de línea en cursos de producción de los programas de
ingeniería industrial. Revista Educación En Ingeniería, 11(21).
Mendes, D., Gaspar, P. D., Charrua-Santos, F., & Navas, H. (2023). Integrating TPM and Industry
4.0 to Increase the Availability of Industrial Assets: A Case Study on a Conveyor Belt.
Processes, 11(7). https://doi.org/10.3390/pr11071956
Morales Carrera, R. (2018). Calidad y Productividad. Espirales Revista Multidisciplinaria de
Investigación, 2(18). https://doi.org/10.31876/er.v2i18.671
Nursalam, 2016, metode penelitian, & Fallis, A. G. (2013). ANÁLISIS COSTO-BENEFICIO.
Journal of Chemical Information and Modeling, 53(9).
Robles, B. F. (2019). Población y muestra. PUEBLO CONTINENTE, 30(1).
Sagarnaga Villegas, L. M., Barrera Perales, O. T., Salas González, J. M., Leos Rodríguez, J. A.,
& Santos Lavalle, R. (2018). Viabilidad económica y financiera de la ganadería caprina
extensiva en San Luis Potosí, México. Mundo Agrario, 19(40).
https://doi.org/10.24215/15155994e077
Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 757
Tinoco, A., Rodríguez, A., Iniesta, A., & Rodríguez, M. (2018). COMPARACIÓN DE
MÉTODOS DE BALANCEO DE LÍNEA DE ENSAMBLE PARA UNA CAJA DE
CAMBIOS. Academia , 10(4).
Torres, V., Cruz, S. J. R., Rodríguez, S. M. L., & Galaviz, J. D. O. (2021). Balanceo de linea.
Artículo de Semana Académica, 1(1).
Véliz Quintero, E., & Jiménez Mosquera, C. (2014). Un modelo de asignación, negociación y
redistribución de recursos, basado en agentes inteligentes. ACI Avances En Ciencias e
Ingenierías, 6(2). https://doi.org/10.18272/aci.v6i2.168
Yaguas, O. (2022). Diseño de un sistema de costos operativos mediante Power Pivot de MS Excel.
Revista Ingeniería Industrial: Actualidad y Nuevas Tendencias, 8(29).
https://doi.org/10.54139/riiant.v8i29.412
Zúñiga Arrobo, C., & Rojas Villacís, C. (2020). ANÁLISIS DE COSTOS OPERATIVOS EN
PEQUEÑA MINERÍA Y MINERÍA ARTESANAL EN NAMBIJA. FIGEMPA:
Investigación y Desarrollo, 1(2). https://doi.org/10.29166/revfig.v1i2.2568