Optimización del nivel de eficiencia de los eslabones de la cadena de suministro de la empacadora “Grupo Zambrano”
DOI:
https://doi.org/10.69639/arandu.v11i2.498Palabras clave:
optimización de la cadena de suministro, ineficiencias operativas, indicadores logísticos, cuellos de botella, balanceo de estacionesResumen
Este estudio tuvo como objetivo optimizar la cadena de suministro de la empacadora de banano GRUPO ZAMBRANO, abordando ineficiencias significativas que limitaban su desempeño y competitividad en el mercado agroalimentario. A través de un enfoque descriptivo y cuantitativo, se identificaron cuellos de botella y tiempos inactivos críticos en las operaciones de desflore, desmane, embalaje, repesado, aspirado y cierre de caja. El análisis de los tiempos de ciclo, estimados en 19 segundos por caja, y del Takt Time, calculado en 14.83 segundos, permitió establecer estrategias de balanceo de líneas y redistribución de estaciones de trabajo. Los ajustes realizados incrementaron la eficiencia en la producción en un 20.64% y en la distribución en un 24.6%. Además, se optimizó el número de operarios necesarios, reduciendo de 26 a 24, sin afectar la capacidad operativa. La reestructuración de las estaciones permitió alcanzar un tiempo estándar de 13.73 segundos, logrando una producción de 1945.36 cajas por turno, superando la demanda de 1800 cajas requeridas por los clientes. Este proyecto no solo resolvió las deficiencias operativas, sino que también estableció un modelo sostenible y replicable que mejora la competitividad y eficiencia en la industria bananera, posicionando a la empacadora como un referente en prácticas operativas eficientes y sostenibles.
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Asrol, M., & Yani, M. (2024). A multi-criteria model of supply chain sustainability assessment and improvement for sugarcane agroindustry [Article]. Heliyon, 10(7), Article e28259. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28259
Da Silva, C. A., Baker, D., Shepherd, A. W., Jenane, C., & Miranda-da-Cruz, S. (2009). Agro-Industries for development [Book]. CABI Publishing. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84890175283&partnerID=40&md5=123c0f16481e2756ddc82f28ef62b27c
de Barros, I., Blazy, J. M., Rodrigues, G. S., Tournebize, R., & Cinna, J. P. (2009). Emergy evaluation and economic performance of banana cropping systems in Guadeloupe (French West Indies) [Article]. Agriculture, Ecosystems and Environment, 129(4), 437-449. https://doi.org/10.1016/j.agee.2008.10.015
Elida, S., Amin, A. M., & Sutrisno, J. (2023). Increasing the Competitiveness of Agroindustry Sago Products through Resource Optimization [Article]. International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology, 13(4), 1372-1377. https://doi.org/10.18517/ijaseit.13.4.19101
Grando, S., Bartolini, F., Bonjean, I., Brunori, G., Mathijs, E., Prosperi, P., & Vergamini, D. (2020). Small farms’ behaviour: Conditions, strategies and performances [Article]. Research in Rural Sociology and Development, 25, 125-169. https://doi.org/10.1108/S1057-192220200000025008
Kaliyan, K., & Kothandaraman, R. (2018). Secure decision-making approach to improve knowledge management based on online samples [Article]. International Journal of Intelligent Engineering and Systems, 11(1), 50-61. https://doi.org/10.22266/ijies2018.0228.06
King, R. P., Boehlje, M., Cook, M. L., & Sonka, S. T. (2010). Agribusiness economics and management. American Journal of Agricultural Economics,
Mangado, J. (2006). The procurement of lithic raw materials: Towards a paleocultural characterisation of palaeoeconomic behaviour [Article]. Trabajos de Prehistoria, 63(2), 79-91. https://doi.org/10.3989/tp.2006.v63.i2.18
Nurhasanah, N., Mangunwidjaja, D., & Romli, M. (2020a). A conceptual framework on the design of intelligent supply chain for natural fibre agroindustry. AIP Conference Proceedings,
Nurhasanah, N., Mangunwidjaja, D., & Romli, M. (2020b). A literature review on the design of intelligent supply chain for natural fibre agroindustry [Article]. International Journal of Supply Chain Management, 9(2), 182-197. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85085362240&partnerID=40&md5=2945c55971ae119f9a72d02c8b6740b3
Nurhasanah, N., Mangunwidjaja, D., & Romli, M. (2023). The blue print of intelligent decision support system for supply chain kenaf agroindustry. AIP Conference Proceedings,
Paiva, R. P., Rocco, C. D., & Morabito, R. (2023). A hierarchical supply chain model for the sugar–alcohol energy sector with robust optimization analysis [Article]. International Transactions in Operational Research, 30(4), 1789-1818. https://doi.org/10.1111/itor.12909
Poponi, S., Arcese, G., Ruggieri, A., & Pacchera, F. (2023). Value optimisation for the agri-food sector: A circular economy approach [Article]. Business Strategy and the Environment, 32(6), 2850-2867. https://doi.org/10.1002/bse.3274
Quadras, D., Rigon, B., da Silva, E. R., & Frazzon, E. (2023). Challenges and perspectives for agribusiness logistics chain in the Industry 4.0 era. Procedia CIRP,
Zou, D., & Fan, Q. (2022). Present Situation of Globle Banana Production and Trade and Prospect for Banana Industry [Article]. Guangdong Agricultural Sciences, 49(7), 131-140. https://doi.org/10.16768/j.issn.1004-874X.2022.07.017
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