Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretos

Autores
Pérez, Juan Pablo; Cedaro, Karina Elizabeth; Cóccola, Mariana Evangelina; Anselmino, Agustina
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Los cambios constantes en los requerimientos del mercado y la incertidumbre inherente de la demanda obligan a las empresas de manufactura a ajustar sus procesos de producción, identificando los recursos críticos que afectan la productividad deseada y sus costos asociados. En este contexto, la simulación de eventos discretos se presenta como una herramienta útil para el análisis de la dinámica de los sistemas de manufactura que operan bajo incertidumbre, facilitando la evaluación de estrategias de operación alternativas. El presente trabajo expone el desarrollo de un estudio de simulación para evaluar la productividad de una PyME metalúrgica dedicada a la fabricación de implementos para minicargadoras. La empresa utiliza un sistema de fabricación job shop, contando con diferentes productos y secuencias de operaciones. Se opera bajo el esquema make-to-order, donde las órdenes de producción se generan a partir de las solicitudes de los clientes. El objetivo del estudio es identificar los recursos críticos y optimizar la performance, considerando los tiempos de producción, máquinas, operarios, productos, materias primas, y demás recursos del proceso productivo. El modelo computacional se desarrolla en el software de simulación SIMIO, que permite modelar, simular y visualizar la línea de producción en 3D. Posteriormente, se realiza una experimentación considerando diferentes escenarios de funcionamiento y se calculan indicadores de performance específicos del proceso productivo.
Fil: Pérez, Juan Pablo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.
Fil: Cedaro, Karina Elizabeth. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.
Fil: Cóccola, Mariana Evangelina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.
Fil: Cóccola, Mariana Evangelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Anselmino, Agustina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.
Materia
PyME metalúrgica
Simulación de eventos discretos
Productividad
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2023-12-29T15:48:59Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/9393

id RIAUTN_072e8045fb422a4cd882de1016f01f22
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/9393
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretosPérez, Juan PabloCedaro, Karina ElizabethCóccola, Mariana EvangelinaAnselmino, AgustinaPyME metalúrgicaSimulación de eventos discretosProductividadLos cambios constantes en los requerimientos del mercado y la incertidumbre inherente de la demanda obligan a las empresas de manufactura a ajustar sus procesos de producción, identificando los recursos críticos que afectan la productividad deseada y sus costos asociados. En este contexto, la simulación de eventos discretos se presenta como una herramienta útil para el análisis de la dinámica de los sistemas de manufactura que operan bajo incertidumbre, facilitando la evaluación de estrategias de operación alternativas. El presente trabajo expone el desarrollo de un estudio de simulación para evaluar la productividad de una PyME metalúrgica dedicada a la fabricación de implementos para minicargadoras. La empresa utiliza un sistema de fabricación job shop, contando con diferentes productos y secuencias de operaciones. Se opera bajo el esquema make-to-order, donde las órdenes de producción se generan a partir de las solicitudes de los clientes. El objetivo del estudio es identificar los recursos críticos y optimizar la performance, considerando los tiempos de producción, máquinas, operarios, productos, materias primas, y demás recursos del proceso productivo. El modelo computacional se desarrolla en el software de simulación SIMIO, que permite modelar, simular y visualizar la línea de producción en 3D. Posteriormente, se realiza una experimentación considerando diferentes escenarios de funcionamiento y se calculan indicadores de performance específicos del proceso productivo.Fil: Pérez, Juan Pablo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.Fil: Cedaro, Karina Elizabeth. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.Fil: Cóccola, Mariana Evangelina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.Fil: Cóccola, Mariana Evangelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Anselmino, Agustina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN. AJEA.Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás.2023-12-29T15:48:59Z2023-12-29T15:48:59Z2023-11-01info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciapdfapplication/pdfXVI Congreso Internacional de Ingeniería Industrial (2023)978-950-42-0235-6http://hdl.handle.net/20.500.12272/9393https://doi.org/10.33414/ajea.1316.2023spainfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-12-29T15:48:59Zhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalAnselmino, Agustina ; Pérez, Juan Pablo ; Cedaro, Karina Elizabeth ; Cóccola, Mariana EvangelinaNo comercial con fines académicos.reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-09-24T12:44:54Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/9393instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-09-24 12:44:54.875Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretos
title Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretos
spellingShingle Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretos
Pérez, Juan Pablo
PyME metalúrgica
Simulación de eventos discretos
Productividad
title_short Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretos
title_full Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretos
title_fullStr Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretos
title_full_unstemmed Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretos
title_sort Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretos
dc.creator.none.fl_str_mv Pérez, Juan Pablo
Cedaro, Karina Elizabeth
Cóccola, Mariana Evangelina
Anselmino, Agustina
author Pérez, Juan Pablo
author_facet Pérez, Juan Pablo
Cedaro, Karina Elizabeth
Cóccola, Mariana Evangelina
Anselmino, Agustina
author_role author
author2 Cedaro, Karina Elizabeth
Cóccola, Mariana Evangelina
Anselmino, Agustina
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv PyME metalúrgica
Simulación de eventos discretos
Productividad
topic PyME metalúrgica
Simulación de eventos discretos
Productividad
dc.description.none.fl_txt_mv Los cambios constantes en los requerimientos del mercado y la incertidumbre inherente de la demanda obligan a las empresas de manufactura a ajustar sus procesos de producción, identificando los recursos críticos que afectan la productividad deseada y sus costos asociados. En este contexto, la simulación de eventos discretos se presenta como una herramienta útil para el análisis de la dinámica de los sistemas de manufactura que operan bajo incertidumbre, facilitando la evaluación de estrategias de operación alternativas. El presente trabajo expone el desarrollo de un estudio de simulación para evaluar la productividad de una PyME metalúrgica dedicada a la fabricación de implementos para minicargadoras. La empresa utiliza un sistema de fabricación job shop, contando con diferentes productos y secuencias de operaciones. Se opera bajo el esquema make-to-order, donde las órdenes de producción se generan a partir de las solicitudes de los clientes. El objetivo del estudio es identificar los recursos críticos y optimizar la performance, considerando los tiempos de producción, máquinas, operarios, productos, materias primas, y demás recursos del proceso productivo. El modelo computacional se desarrolla en el software de simulación SIMIO, que permite modelar, simular y visualizar la línea de producción en 3D. Posteriormente, se realiza una experimentación considerando diferentes escenarios de funcionamiento y se calculan indicadores de performance específicos del proceso productivo.
Fil: Pérez, Juan Pablo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.
Fil: Cedaro, Karina Elizabeth. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.
Fil: Cóccola, Mariana Evangelina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.
Fil: Cóccola, Mariana Evangelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Anselmino, Agustina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.
description Los cambios constantes en los requerimientos del mercado y la incertidumbre inherente de la demanda obligan a las empresas de manufactura a ajustar sus procesos de producción, identificando los recursos críticos que afectan la productividad deseada y sus costos asociados. En este contexto, la simulación de eventos discretos se presenta como una herramienta útil para el análisis de la dinámica de los sistemas de manufactura que operan bajo incertidumbre, facilitando la evaluación de estrategias de operación alternativas. El presente trabajo expone el desarrollo de un estudio de simulación para evaluar la productividad de una PyME metalúrgica dedicada a la fabricación de implementos para minicargadoras. La empresa utiliza un sistema de fabricación job shop, contando con diferentes productos y secuencias de operaciones. Se opera bajo el esquema make-to-order, donde las órdenes de producción se generan a partir de las solicitudes de los clientes. El objetivo del estudio es identificar los recursos críticos y optimizar la performance, considerando los tiempos de producción, máquinas, operarios, productos, materias primas, y demás recursos del proceso productivo. El modelo computacional se desarrolla en el software de simulación SIMIO, que permite modelar, simular y visualizar la línea de producción en 3D. Posteriormente, se realiza una experimentación considerando diferentes escenarios de funcionamiento y se calculan indicadores de performance específicos del proceso productivo.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-12-29T15:48:59Z
2023-12-29T15:48:59Z
2023-11-01
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv XVI Congreso Internacional de Ingeniería Industrial (2023)
978-950-42-0235-6
http://hdl.handle.net/20.500.12272/9393
https://doi.org/10.33414/ajea.1316.2023
identifier_str_mv XVI Congreso Internacional de Ingeniería Industrial (2023)
978-950-42-0235-6
url http://hdl.handle.net/20.500.12272/9393
https://doi.org/10.33414/ajea.1316.2023
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
2023-12-29T15:48:59Z
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Anselmino, Agustina ; Pérez, Juan Pablo ; Cedaro, Karina Elizabeth ; Cóccola, Mariana Evangelina
No comercial con fines académicos.
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv 2023-12-29T15:48:59Z
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Anselmino, Agustina ; Pérez, Juan Pablo ; Cedaro, Karina Elizabeth ; Cóccola, Mariana Evangelina
No comercial con fines académicos.
dc.format.none.fl_str_mv pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN. AJEA.
Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás.
publisher.none.fl_str_mv Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN. AJEA.
Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname:Universidad Tecnológica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
collection Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname_str Universidad Tecnológica Nacional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional
repository.mail.fl_str_mv gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar
_version_ 1877230890350804992
score 13.265058