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Item Mejora en el proceso de confección de ropa deportiva usando herramientas de manufactura esbelta y optimización matemática(LACCEI Inc., 2021-07) Luque Huanca, Juan Carlos; Rojas Polo, Jonatán EdwardEl sector textil y confecciones peruano viene compitiendo con empresas de Asia y Centroamérica, los cuales han ganado mercado con sus productos de menor precio. Esta pérdida de mercado es el resultado de la falta de productividad en la cadena productiva. Manufactura esbelta tiene diversas herramientas para el incremento de productividad que han dado resultados exitosos en múltiples organizaciones. Manufactura esbelta es reconocida por su aplicación a sistemas de producción y los resultados que obtiene tras su correcta implementación. El objetivo de la presente investigación fue incrementar la productividad de una pequeña empresa ubicada en la ciudad de Juliaca dedicada a la confección de ropa deportiva mediante la aplicación de herramientas de manufactura esbelta y optimización matemática. El procedimiento de diagnóstico de la situación actual comprende la elaboración del mapeo de flujo de valor, establecimiento de principales indicadores, identificación de actividades que agregan y no agregan valor e identificación de procesos cuello de botella. Ante los principales problemas, se encontró la causa – raíz preguntando 5 veces por qué; luego se identificó las herramientas de solución a los problemas. Entre las herramientas aplicadas se tiene 5S’s, Estandarización y programación de operaciones. Finalmente, los resultados de la implementación de las herramientas mencionadas dieron una mejora en la reducción del tiempo de proceso de corte (cuello de botella) de 50 minutos. Esta reducción se traduce en incremento de la capacidad de producción de 4 unidades por día (12% de capacidad).Item Caracterización del nivel de estrés de alumnos de ingeniería mediante herramientas de Data Mining(LACCEI Inc., 2021-07) Corrales Riveros, Cesar Augusto; Rojas Polo, Jonatán Edward; Atoche Diaz, Wilmer Johnny; Cáceres Cansaya, Alexia Andrea; Rodriguez Anticona, Miguel ÁngelLa presente investigación aborda el análisis del nivel de estrés que enfrentan los alumnos universitarios de ingeniería industrial ubicada en Lima metropolitana mediante herramientas de minería de datos. En situaciones normales la carga diaria del alumno de octavo a decimo ciclo de una universidad se dividía entre los estudios universitarios y el trabajo de prácticas profesionales exigidos en la malla curricular, lo cual significaba una carga promedio de 25 horas de clases, 30 horas de trabajo en empresa y 33 horas de estudio en ejecución de tareas académicas a la semana. Esta carga se ha visto afectada desde el 15 de marzo del 2020, cuando el ministerio de educación estableció la educación a distancia – virtual y el ministerio de salud estableció el confinamiento a causa del COVID 19, lo cual impactó en un mayor nivel de estrés. La primera fase de la investigación inició con la recolección de datos, para esta fase se utilizó el Inventario de Estrés Académico SISCO propuesta por Rosanna [1]; en la segunda fase se realizó el preprocesamiento de datos; en la tercera fase se identificó cuáles son las variables significativas que influyen en una alta medición del nivel de estrés de los alumnos, siendo los principales métodos el uso de regresión logística se determinó un modelo con un p_value de 95.7%, un valor del criterio de Akaike y un AIC; en el método de árbol de clasificación se obtuvo un nivel de precisión del 78%; finalmente se determinó cuáles son las variables significativas que afectan el nivel de estrés de los alumnos, tales como las condiciones ergonómicas para el estudio y realización de actividades del hogar que en promedio son 20 horas a la semana. La investigación concluye con la medición y caracterización del nivel de estrés, recomendaciones a los docentes para poder motivar a los alumnos y buscar herramientas complementarias para fortalecer el aprendizaje.Item Identification of factors that affect the academic performance of high school students in Peru through a machine learning algorithm(LACCEI Inc., 2021-07) Infante Acosta, Lady Denisse; Rojas Polo, Jonatán EdwardThe Peruvian Ministry of Education annually conducts the Student Census Evaluation (ECE, for its acronym in Spanish) to evaluate the level of learning achievement in the subjects of mathematics, reading and science and technology, both in public and private schools. The results are classified as Before beginning, Beginning, In process or Satisfactory. According to the results of the ECE 2019, it is observed that the academic performance achieved in the area of mathematics presents the highest percentage of students at the Satisfactory level (17.7%); however, in turn, said field of study is also the one that groups the highest percentage of students at the Before beginning level (33.0%). Considering the aforementioned, this research aims to identify those variables that affect the learning achievements in mathematics of high school students. Thus, for the proposed analysis, a classification model was built for each of the mentioned levels, through an ensemble machine learning algorithm that uses the gradient boosting method. As a result of the modeling, the importance of the variables analyzed was obtained, which finally identified those that have greater relevance in the prediction of the classification of each level of learning achievement.Item Improvement of educational performance indicators in Peru through mathematical optimization(LACCEI Inc., 2020-07) Infante Acosta, Lady Denisse; Rojas Polo, Jonatán EdwardIn recent years, the Peruvian Ministry of Education has been conducting census evaluations aimed at fourth-grade elementary and second-grade high school students, in the subjects of mathematics, reading comprehension, social sciences and science and technology, whose results are qualified as Before beginning, Beginning, In process or Satisfactory. According to the latest census (ECE 2018) applied to high school students, it is observed that, although the area of mathematics has the second highest percentage qualified as Satisfactory (14.1%), it has the disadvantage of registering 36.4% as Beginning and 33.7% as Before beginning, which represents one of the biggest obstacles to achieve optimal academic performances across all subjects evaluated. For these reasons, this research aims at improving and consolidating mathematical knowledge in high school students through the strategic distribution of tutoring centers, within the Lima Metropolitan Area. To achieve this, the ECE 2018 database was analyzed to cluster the results according to the districts constituting each of the five areas of Lima; subsequently, those areas in which centers are primarily required were identified; and finally, through mathematical optimization, the optimal number of centers required and their locations to maximize the coverage were determined.Item Gestión de la ayuda humanitaria ante inundaciones causadas por el Fenómeno del Niño, mediante la óptima localización de sensores en las quebradas y ríos - caso del desborde del río Piura(LACCEI Inc., 2020-07) Guerrero Ciprian, Fiorella Andrea; Luyo Luque, Alex Victor; Rojas Polo, Jonatán EdwardEl 2017, significó para el Perú, un año en el cual el Fenómeno del Niño fue la causa de una situación de gran tensión en departamentos como Piura, Lambayeque, La Libertad, y Lima, dejando a más de 1.7 millones de personas damnificadas [1]. Este suceso representa el punto de partida para la ejecución de un adecuado sistema de prevención y evacuación, que lleve a una etapa de rehabilitación caracterizada por la minimización del tiempo de respuesta de ayuda humanitaria, y la reducción del impacto en la población. La presente investigación propone una metodología, enfocada en el caso del desborde del río Piura, que busca lograr esta minimización mediante la ubicación de sensores que miden a tiempo real el caudal y nivel de flujo en las quebradas y ríos. Su uso representa el inicio de un sistema de prevención al funcionar como parte de un sistema de gestión tiempo estimado en el que ocurrirá el desborde. De esta forma, se de alerta de riesgo para la población cuando el río llegue a un determinado nivel, y que sumado al caudal con que las corrientes vienen, generen un procederá a una evacuación temprana de todos los pobladores, y la adecuada gestión de ayuda humanitaria hacia los lugares de refugio. Se propone un modelo que combine la programación lineal con conceptos estadísticos y matemáticos, con el objetivo de implementar una gestión de riesgo de alerta, y una adecuada evacuación que genere un mayor número de personas que reciban la ayuda necesaria en un menor tiempo, logrando así que esta investigación sea una propuesta replicable ante futuros eventos de El Niño en el Perú.Item Mejora de los Procesos de Producción en una Empresa Fabricadora de Electrodomésticos de Línea Blanca Mediante la Metodología Lean Six Sigma(LACCEI, Inc., 2019-07) Zúñiga Becerra, Diana Carolina; Flores Rojas, Luigi Alejandro; Rojas Polo, Jonatán EdwardEn la presente investigación, se propone utilizar herramientas propias de la metodología Lean Six Sigma, en específico, la técnica DMAIC, en procesos críticos de la línea de producción de una empresa manufacturera de electrodomésticos de línea blanca en Perú. Para la empresa en estudio, se identificó el conjunto de indicadores que se calculan para medir la productividad, calidad y eficiencia de los procesos y productos finales y, mediante las metodologías mencionadas anteriormente, se determinaron aquellos indicadores críticos para el proceso. Finalmente, se propusieron mejoras en los procesos respectivos para elevar el valor de los indicadores seleccionados previamente, las cuales, a su vez, repercutieron en un ahorro económico para la empresa y un aumento de la calidad de sus productos.Item Mejora del sistema de distribución de una empresa comercializadora de cemento y materiales de construcción mediante el uso de modelación matemática(LACCEI, Inc., 2019-07) Rojas Polo, Jonatán Edward; Inga Quezada, Alejandra Jimena; Basurto Castro, Melanie Fatsia; Callupe Rivera, Sharon; Luis Vasquez, Katia Maria; Morales Villafuerte, YesseniaLa presente investigación aborda la situación que enfrenta una empresa comercializadora de cemento y materiales de construcción, que tiene objetivo la mejora en el sistema de transporte para la distribución de carga. La empresa se encarga de realizar el servicio de transporte que incluye carga, desplazamiento y descarga de los productos de construcción desde su local ubicado en el distrito de Surco, hacia sus clientes ubicados al sur de la ciudad de Lima. En el local es necesario disponer de un alto nivel inventario y tener un correcto orden de almacenamiento de los materiales que llegan desde las distintas fábricas, los cuales sirven para hacer las diferentes configuraciones de requerimiento de material a los distintos clientes. La planificación de la distribución se realiza tomando en consideración variables como las prioridades de entrega, los tipos de materiales en cada punto de distribución, la capacidad de las unidades de transporte y la distancia. No obstante, no se dispone de una planificación formal, es por ello que la investigación se centra en usar métodos matemáticos como el problema de ruteo de vehículos para encontrar la ruta optima de entrega de los pedidos a los clientes realizando el menor recorrido y tiempo. Por lo cual en esta investigación se realiza primero la identificación de todas las variables que influyen en el modelo de distribución, para ello se usó la información histórica de pedidos anteriores con la finalidad de identificar a los clientes más representativos que tiene la empresa, es decir, a los clientes que requieran de su servicio con mayor frecuencia y cantidad de volumen de compras; posteriormente se utilizó el método de ruteo de vehículos, entre ellos el Método de Bin Packing Problem y luego el método de ruteo de vehículos con capacidad CVRP. Finalmente se diseña un algoritmo que nos permite mejorar la ruta de distribución, el cual se usó en distintos días de distribución de los clientes más representativos en el consumo de cemento, obteniendo un ahorro promedio de recorrido de aproximadamente 10.2%, equivalente 41.9 kilómetros por día.Item Propuesta de mejora en la Producción y Distribución de Gas Licuado de Petróleo usando herramientas de modelos de optimización(LACCEI, Inc., 2019-07) Rojas Polo, Jonatán Edward; Reyes Arteaga, Steffano; Patricio Bazán, Cristian; Prado Ortega, Corina; Beltran Laura, Renso; Sánchez Cordova, LuisEsta investigación se desarrolló en una empresa manufacturera de Hidrocarburos cuya actividad principal es el envasado y venta de Gas Licuado de Petróleo (GLP) en sus distintas presentaciones: Balones de 5kg, Balones de 10kg, Balones de 45 kg y Balones de 120 kg y venta a granel. La empresa se encuentra ubicada en la ciudad de Lima, Perú y distribuye los balones a todos los distritos de Lima y las ciudades de Huacho, Huaral y Barranca. En la presente investigación se buscar formular y resolver un problema de optimización que permita en una primera etapa maximizar las utilidades de producción y luego minimizar los costos de transporte por unidad de Balones desde la empresa hasta todos los puntos indicados, así mismo determinar si es factible seguir enviando productos a Huacho, Huaral y Barranca. La investigación se inició con un estudio del proceso de producción que incluye el proceso de almacenamiento de la materia prima e insumos, pintado y pesado de los balones, llenado de los balones, prueba de fuga y tapado de los balones. Posteriormente se desarrolló la recolección de datos de los costos fijos, costos variables, precios de venta y volúmenes de ventas mensuales. Para la etapa de optimización de la distribución de los productos se recolectaron datos de las capacidades, demandas y costos de todos los puntos de destino. En base a la información recolectada se formulan 2 problemas de optimización. Utilizando el software LINGO se resolvieron estos problemas de optimización desarrollando una propuesta para maximizar las utilidades de producción y para minimizar los costos de transporte de todas sus variedades de productos y sus subvariedades de diferentes pesos.Item Mejora en el proceso de lavado y teñido de prendas de vestir usando herramientas de manufactura esbelta y optimización matemática(LACCEI, Inc., 2019-07) Rojas Polo, Jonatán Edward; Collantes Champi, Tatiana; Cáceres Cansaya, Alexia; Rodríguez Anticona, Miguel; Benavente Sotelo, Renzo; Reyes Arteaga, SteffanoEn el Perú, durante la última década, tanto las Pymes como Mypes representan el mayor porcentaje del sector empresarial; asimismo, el sector textil es uno de los potenciales rubros en posicionarse con mayor valor agregado en el mercado nacional e internacional; sin embargo, debido a la competitividad del mercado extranjero, ha ido perdiendo posicionamiento en América Latina. Es por ello, que la presente investigación surge para generar valor en una Pyme del sector textil, dedicada exclusivamente a los procesos de acabado de prendas de vestir. Siendo el principal objetivo optimizar los procesos de producción y los recursos en la línea de lavado y teñido mediante la aplicación de herramientas de manufactura esbelta y optimización matemática. La investigación inicio con el diagnóstico de la empresa y el análisis de los procesos, mediante la identificación de desperdicios, factores y áreas críticas, usando herramientas como Value Stream Mapping y los 5 porqués, obteniendo como principales problemas el número de prendas reprocesadas e inventarios en el proceso. Posteriormente se implementó la metodología de 5S’s como base de cultura organizacional de mejora continua, el sistema Kanban para minimizar el nivel de inventario en tránsito, Kaizen como filosofía, estandarización de trabajo e investigación de operaciones para optimizar el uso de los recursos. Finalmente se evaluó el impacto económico de las propuestas de investigación con un incremento en las utilidades de aproximadamente S/. 200,757.744 soles al año. Además, se eliminó los desperdicios de proceso, lo cual impacto en un incremento de la capacidad del 12%.Item Localización de una nueva Estación de Bomberos mediante un Indicador de Atención de Accidentes en el sector de San Miguel y el uso de optimización matemática(LACCEI, Inc., 2019-07) Mattos Galarza, Héctor; Guadalupe Aguirre, Wilmer Francisco; Rojas Polo, Jonatán Edward; Huayta Durand, Mónica; Caballero Castillo, Andrea; Trujillo Delgado, CarlosEn la actualidad, la toma de decisiones para la localización de diversas entidades de servicios públicos, como el caso de las estaciones de bomberos, se dificulta cada vez más debido a la ineficiencia de los métodos existentes: la localización de las estaciones más antiguas no ha sido adaptada a la actual expansión urbana y las más recientes consideran como único factor influyente a la frecuencia de siniestros [1]. En tal sentido, el objetivo de este artículo será explicar y plantear una metodología basada en un Indicador de Atención de Accidentes de acuerdo al territorio escogido y a las estaciones de bomberos existentes (en adelante, INDICADOR), el cual permitirá establecer y evaluar las opciones de terrenos potenciales para la localización de una estación de bomberos. Cabe resaltar que, en este caso particular, la ejecución del método se limitará a un sector del distrito de San Miguel en Lima-Perú; no obstante, este se adapta a cualquier sector que se desee analizar. Para la ejecución de dicha metodología, se aplicará el Algoritmo de E.W. Djikstra, comúnmente conocido como el Algoritmo de la Ruta más Corta, para obtener el INDICADOR de cada uno de los terrenos potenciales que, finalmente, determinará la localización de la nueva Estación de Bomberos. Asimismo, para la realización del presente trabajo se empleó software de programación y análisis tales como MatLab y Visual Studio Code.