Citas bibligráficas
Uribe, L., Matos, P. (2018). Diseño de un modelo para la reducción del lead time en una empresa de servicios geofísicos [Tesis, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)]. http://hdl.handle.net/10757/624506
Uribe, L., Matos, P. Diseño de un modelo para la reducción del lead time en una empresa de servicios geofísicos [Tesis]. PE: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC); 2018. http://hdl.handle.net/10757/624506
@misc{sunedu/3003634,
title = "Diseño de un modelo para la reducción del lead time en una empresa de servicios geofísicos",
author = "Matos Aguilar, Patricia Nicole",
publisher = "Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)",
year = "2018"
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El presente proyecto de investigación se realizó en una empresa que brinda servicios geofísicos enfocados en la minería, la geotecnia y el medio ambiente. El problema identificado en la empresa es que presenta retrasos en la ejecución y finalización de sus proyectos, lo cual genera un impacto significativo en las utilidades de la organización. Durante los últimos 3 años, el 67,3% de los proyectos han presentado retrasos, lo cual ha significado una disminución de aproximadamente el 9,81% de las utilidades y también ha afectado la satisfacción de los clientes. En el diagnóstico de la organización se identificó que los problemas se presentan en las diversas actividades del área de operaciones, por lo que el modelo de mejora ataca directamente a cada actividad identificada como factor de retraso en el área. Para el diseño del modelo se realizó un Análisis de Modo y Efecto de Fallas (AMEF) para identificar el modo de fallo con mayor impacto y así poder plantear las propuestas de mejora. En primer lugar se aplicó la metodología Kaizen, apoyada en un programa de Capacitaciones y en la elaboración de los Procedimientos Escritos de Trabajo Seguro (PETS). Además, se implementó la herramienta de Análisis de Jerarquización de Procesos (AHP) y el Sistema de Gestión del mantenimiento Computarizado (CMMS). La validación del diseño implementado se realizó a través de la simulación en @Risk. Con la implementación de este modelo de mejora se pretende disminuir el tiempo de retraso de los proyectos en aproximadamente 25% a 30% respecto del tiempo actual.
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