REVISTA DYNA MANAGEMENT

Palabras clave:

Efectividad Global del Equipo (OEE), Mejora Continua, Lean Manufacturing, modelos de regresión logística, Overall Equipment Effectiveness, Continuous Improvement, logistic regression models

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

RESUMEN:
Hoy en día, la mayoría de las empresas se enfrentan a grandes cantidades de información y datos careciendo, en muchos casos, de la capacidad de aprovecharlos como ventaja competitiva en su toma de decisiones. Este trabajo de investigación aplica el análisis estadístico a la información proporcionada por una empresa del sector cosmético, no solo de una manera descriptiva, sino explicativa y predictiva basándose en modelos de análisis multivariante. La recogida de datos corresponde a dos unidades de producción de una fábrica, peluquería y coloración, con distintas líneas de envasado dentro de la fase de acondicionamiento. El rendimiento de las líneas de producción es vital para un mejor aprovechamiento de las mismas, así como una mejor eficacia y productividad. Una forma sistemática de controlar el uso de los recursos productivos es el indicador de Efectividad Global de los Equipos (OEE). La ventaja del OEE es que mide todos los parámetros de la producción industrial: disponibilidad, productividad y calidad en un solo indicador. De acuerdo a la tasa que utiliza dicha fábrica para el cálculo de la disponibilidad y la productividad de las líneas (Tasa de Rendimiento Sintético, TRS) se propone, como aportación del trabajo, mejorar la métrica del OEE. Para ello, se plantea como objetivo general identificar los posibles factores que provocan que la TRS real de las líneas de producción se aleje respecto de la TRS objetivo fijada previamente por la dirección de la empresa. Se formula para ello un modelo de regresión logística. Una vez detectados, y como contribución práctica de este trabajo, se propone la puesta en marcha de una serie de recomendaciones dentro del programa de Mejora Continua de la fábrica, promoviendo el esfuerzo por involucrar a los empleados en este "proceso de aprendizaje". Las conclusiones de este estudio son que las variables explicativas en la predicción del rendimiento por línea más importantes se asocian al tiempo de pérdida, más que al tiempo de ocupación de las líneas, siendo la más significativa el tiempo de pérdida por cambio de fórmula, de referencia o de formato. El efecto combinado del tiempo de pérdida por microparos con el turno laboral sí contribuye al poder explicativo de la diferencia entre las TRS.
Palabras clave: Efectividad Global del Equipo (OEE), Mejora Continua, Lean Manufacturing, modelos de regresión logística