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dc.contributor.advisorRangel Chaves, Jenny Paola
dc.contributor.authorGutiérrez, Juan Camilo
dc.contributor.authorRangel Suarez, Nelson
dc.contributor.authorPedraza Vargas, Luis Estiven
dc.contributor.authorOrtega Méndez, Luisa Fernanda
dc.contributor.authorQuintero Rueda, Tatiana Lizeth
dc.coverage.spatialRegionales_ES
dc.date.accessioned2025-04-08T22:16:43Z
dc.date.available2025-04-08T22:16:43Z
dc.identifier.citationN/Aes_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/19283
dc.descriptionIngeniería Industriales_ES
dc.description.abstractEl informe que se presenta a continuación corresponde al cierre de la consultoría “Implementación del aplicativo para pronóstico de la demanda en la empresa INDUSTRIAS AVM S.A”, y tiene como propósito presentar los resultados y el cumplimiento de los objetivos. La ejecución de ésta se desarrolló entre el 30 de agosto y el 30 de octubre de 2024 según acuerdo de cooperación firmado por las partes. En primer lugar, se explicó cómo Industria AVM, dedicada al diseño, fabricación, montaje y puesta en marcha de plantas extractoras de aceite de palma, debería abordar el análisis del proceso seleccionado. Para ello, se utilizaría la herramienta del Value Stream Mapping (VSM), que es fundamental para identificar tanto los puntos Kaizen como los desperdicios presentes en el flujo de valor. Durante este análisis, se documentaron detalladamente todas las etapas del proceso, lo que permitió resaltar no solo los tiempos de espera, sino también los movimientos innecesarios que pueden impactar negativamente en la eficiencia y la calidad de los productos y servicios ofrecidos por la empresa. Al enfocarse en estos aspectos, Industria AVM podría implementar mejoras significativas que optimizarán su operativa y, en última instancia, elevarán la satisfacción del cliente. En el marco de nuestro proyecto con Industrias AVM SA, desarrollamos un exhaustivo plan para evaluar los Indicadores Clave de Desempeño (KPIs) que nos permitirían medir el rendimiento y eficiencia de los procesos internos. Para lograr esto, implementamos gráficos de control de calidad especializados, como diagramas de Pareto y gráficos de control estadístico, con el fin de monitorear y analizar la variabilidad y detectar posibles tendencias o anomalías en tiempo real, aplicó métodos de análisis de calidad avanzados, utilizando herramientas de software como Excel para elaborar gráficas y tablas detalladas que facilitaran la visualización y comprensión de los datos. Posteriormente, realizamos un análisis exhaustivo de los datos obtenidos, identificando las principales causas de ineficiencia y variabilidad en el proceso. Para compartir nuestros hallazgos con el equipo de Industrias AVM SA, preparamos una presentación integral y una conferencia realizada vía zoom. Este intercambio nos permitió validar nuestros hallazgos y obtener retroalimentación directa sobre las áreas de mejora identificadas, brindándole toda la información encontrada. Finalmente, concluimos que la implementación de estos indicadores y métodos de análisis de calidad DMAIC Y VSM son fundamentales para optimizar los procesos internos y mejorar la eficiencia en Industrias AVM SA. Esta experiencia nos enseñó la importancia de la colaboración y el análisis de datos para impulsar el crecimiento y la innovación en el sector empresarial, brindándole opciones de mejora a la empresa lo cual les permitirá eliminar los desperdicios mejorando considerablemente la eficiencia operativa permitiendo así que los clientes presenten una alta satisfacción.es_ES
dc.description.sponsorshipN/Aes_ES
dc.description.tableofcontentsN/Aes_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectHerramientas Lean Six Sigmaes_ES
dc.subjectOptimización de procesoses_ES
dc.titleConsultoría: Implementación de herramientas Lean Six Sigma para la optimización de procesos en la empresa INDUSTRIAS AVM S.A.es_ES
dc.typePreprintes_ES
dc.date.emitido2024-10-30
dc.dependenciafcnies_ES
dc.proceso.procesoutsinvestigaciones_ES
dc.type.modalidadOtheres_ES
dc.format.formatopdfes_ES
dc.titulogN/Aes_ES
dc.educationlevelProfesionales_ES
dc.contibutor.evaluatorgruposes_ES
dc.date.aprobacion2024-11-30
dc.description.programaacademicoIngeniería Industriales_ES
dc.dependencia.regionbucaramangaes_ES


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    De la producción correspondiente a actividades de Apropiación Social del Conocimiento

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