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Title: Incrementar la productividad basado en la metodología 5’S para una empresa maderera en Pucallpa-2021
Advisor(s): Rosales López, Pedro Pablo
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
Issue Date: 2021
Institution: Universidad San Ignacio de Loyola
Abstract: La presente investigación se basa en incrementar la productividad mediante la aplicación de la metodología 5’S para una empresa maderera en Pucallpa. Para poder cumplir con este objetivo se va a realizar un análisis y encontrar explicaciones a situaciones internas del área de producción en la cual se observa una baja productividad por causas de factores como la deficiencia de los recursos humanos, rotación del personal, falta de capacitación, mermas, perdida en tiempos de proceso y la falta de actividades programadas y/o procedimientos, al aplicar la metodología de las 5’S nos va poder ayudar en incrementar la productividad. Cabe indicar que dicha investigación es de tipo aplicada y cuantitativo, ya que los conocimientos que se van a adquirir sobre la productividad serán aplicados para dar solución al problema, en cuanto al nivel será correlacional porque nos va a permitir medir la relación entre las variables (Variable independiente: Implementación de la metodología 5’S y Variable dependiente: Productividad), el diseño de la tesis es no experimental y transversal ya que se va a analizar la implementación de la metodología 5’S. En cuanto a la unidad de análisis se va a utilizar técnicas científicas demostradas a nivel internacional como el diagrama de Ishikawa, diagrama de Pareto, Flujogramas, metodología de las 5’S, estas técnicas van a permitir la reducción de los tiempos de procesos, estandarizar los procedimientos y/o actividades programadas, ser eficiente con el recurso humano, reducción de las mermas, gracias a ello la empresa será más competitiva.
Discipline: Ingeniería
Grade or title grantor: Universidad San Ignacio de Loyola. Facultad de Ingeniería. Carrera de Ingeniería Industrial
Grade or title: Ingeniero Industrial
Juror: Flores Bashi, Carlos Antonio; Flores Marín, Darío Enrique; King Santos, María Eugenia
Register date: 11-Mar-2022; 11-Mar-2022



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