Modelo de Lean Manufacturing para mejorar el cumplimiento de la orden en una empresa del sector vitivinícola

Abstract

El sector Vitivinícola tiene una tendencia creciente en últimos años provocando que muchas de las empresas del sector mejoren sus procesos. Las empresas pertenecientes a dicho sector son en su mayoría empresas medianas y grandes donde se emplean diversos métodos para mejorar su eficiencia y reducir los costos logísticos. Sin embargo, en las pequeñas empresas o PYME carece de disposición para aplicar diversas herramientas de ingeniera para la mejora de procesos como Lean Manufacturing o Supply Chain Management. El caso de estudio es Bodega Perú SAC, una empresa que tiene un rendimiento bajo en el indicador logístico “Orden Perfecta” debido a un ineficiente manejo de sus procesos. El principal objetivo del presente caso es mejorar el rendimiento de la empresa y disminuir los costos involucrados mediante una gestión adecuada de la Cadena de Suministro. En el presente trabajo se ha identificado los principales procesos de la empresa provocan cuellos de botella o tienen altas tasas de error. Asimismo, el estudio se basa en información de investigadores para poder realizar un correcto análisis a los procesos primordiales de la Cadena de Suministro para las empresas pertenecientes del sector vitivinícola.

In recent years, the wine industry has expanded, driving companies to improve their processes. Large facilities often adopt established methods to enhance growth and cut logistics costs. The small and medium sized enterprises (PYME), there is usually no framework for implementing Lean tools or process management techniques. The focus of the case study is about Bodega Peru SAC, which is facing challenges in achieving perfect order fulfillment due to logistics deficiencies. The goal is to optimize their Supply Chain, improving performance and reducing costs. In the company, the processes that caused bottlenecks and areas with a high error rate were identified. The analysis also incorporates industry-specific supply chain research.