Modelo operativo para mejorar la eficiencia de una PYME embotelladora de agua basado en SMED y Mantenimiento Autónomo

Abstract

El consumo de aguas envasadas ha experimentado un gran aumento desde el 2013. La industria del agua embotellada, actualmente, está presente en la mayoría de las principales ciudades del país, es un producto de consumo masivo e indispensable para las actividades diarias de la población. De tal manera, en el Perú las plantas de tratamiento de agua en el sector de Pyme presentan una baja eficiencia operacional en sus líneas de producción. Este problema genera incumplimientos en las entregas de los pedidos, lo cual representa pérdidas económicas que bordea alrededor de un 15% de sus ventas anuales, esto se debe a que se incurre en tiempos improductivos y la falta de mantenimiento necesarios. Por lo tanto, este estudio desarrolló un modelo que permitirá aumentar la eficiencia en planta mediante la aplicación de la herramienta SMED y mantenimiento autónomo que reducirá tiempos de set up y averías respectivamente. El modelo propuesto tiene como objetivo reducir los tiempos de set up hasta en un 36%, mientras que para el tiempo de paradas por averías hasta un 60%, alcanzando así un porcentaje superior al 80% de eficiencia en planta (OEE).

The consumption of bottled water has experienced a great increase since 2013. The bottled water industry, currently, is present in most of the main cities of the country, it is a product of massive consumption and indispensable for the daily activities of the population. Thus, in Peru, water treatment plants in the SME sector have low operational efficiency in their production lines. This problem generates defaults in the deliveries of the orders, which represents economic losses that border around 15% of their annual sales, this is due to the fact that they incur in downtime and the lack of necessary maintenance. Therefore, this study developed a model that will increase plant efficiency through the application of the SMED tool and autonomous maintenance that will reduce set-up times and breakdowns, respectively. The proposed model aims to reduce set up times by up to 36%, while for breakdown time by up to 60%, thus reaching a percentage greater than 80% in-plant efficiency (OEE).