Posgrados Ingenieria

Conocimientos aplicados a casos reales

26.09.2024

Autor: Posgrados Ingeniería

Cerró una nueva edición de la Diplomatura en Lean Six Sigma Green Belt, dictada por el área de operaciones de la Facultad de Ingeniería. Bajo la dirección de Carlos Ruiz Huidobro, los profesionales abordaron durante el curso herramientas de aplicación de la metodología DMAIC para la resolución de problemas. Esta metodología propone resolver de forma eficaz y mejorar el rendimiento empresarial, institucional y organizativo. 

Durante la última clase, los alumnos presentaron sus proyectos finales para obtener la Certificación como Lean Six Sigma Green Belt: casos reales de aplicación en distintas compañías.  ¿En qué consistieron los trabajos? Analizaron casos reales y elaboraron propuestas de mejora aplicando la metodología DMAIC. Una vez obtenida la certificación, los alumnos continúan en el segundo semestre con la formación para Lean Six Sigma Black Belt.  

Te compartimos algunos de los trabajos donde aplicaron la metodología DMAIC resolviendo problemáticas complejas en diversos tipos de operaciones como Manufactura de productos, Logística, Agro, Petróleo, Mantenimiento, Medicina, Educación y Servicios varios; aplicando un proceso sistémico y disciplinado a través de herramientas Lean y Six Sigma. Durante el desarrollo de los proyectos identificaron y validaron con datos la importancia de cada causa raíz, a veces simples, otras complejas y ocultas; mejorando la performance real en sus operaciones como por ejemplo:

  • 📍 Eficiencia de carga entrega última milla: El proyecto resolvió la eficiencia en la carga de camiones con fertilizantes para el agro, para disminuir los costos de logística de última milla. La capacidad de carga de los camiones inicial estaba en un 69%, alcanzando un 80% de eficiencia en el alcance del proyecto.
  • 📍Optimización del espesor de pintura del producto terminado a fin de cumplir con las especificaciones, minimizando el exceso de pintura. A través de ensayos prácticos con validaciones estadísticas con datos, se identificaron las causas raíz: se mejoró el proceso de un 20% a más de un 70% con las acciones de mejora ya implementadas al momento.
  • 📍Tiempos de puesta en marcha de un pozo petrolífero: El proyecto busca reducir las pérdidas por demoras en la puesta en marcha de pozos productores, luego de las reparaciones con equipo de pulling. Solo el 34% de los pozos comenzaba a trabajar antes de las primeras 8 horas de finalizada la reparación. El impacto del proyecto fue muy grande: lograron que el 70% de los pozos retome la producción antes de las 8 horas.
  • 📍Reducción de la dispersión y mejora de la velocidad de informes de Resultados de Laboratorio a los pacientes y médicos, eliminando la gran heterogeneidad en los tiempos de informe y la validación de los resultados para pacientes críticos.
  • 📍Performance de despacho y entrega a clientes: El problema detectado en la compañía fue la falta de medición en el horario de entrega de pedidos a los clientes de un agrocentro. Es por eso que se buscó medir los tiempos de entrega y el nivel de satisfacción de los clientes. A partir del análisis de los datos se creó una Matriz de camiones por horario, por distancia y por capacidad. Los resultados obtenidos a partir del proyecto permitieron detectar una causa raíz para poder hacer la entrega de forma segura y en los tiempos requeridos.
  • 📍Disminuir el tiempo de estampado del producto a fin de cumplir 100% en tiempo con los pedidos. Durante el proceso se identificaron desperdicios Lean (MUDA), se estandarizaron procesos, se implementó gestión visual y se controlaron las variables validadas con datos de planificación y producción. Esto mejoró más de un 50% el tiempo de proceso, lo que impactó directamente en la productividad: aumentó en un 25%.
  • 📍Mejora de la calidad en la producción de auto partes al identificar las causas raíz que impactaban en las variables del proceso, eliminando la falla y los gastos de re trabajo al final de línea, controlando las variables del proceso e implementando A Prueba de Error (Poka Yoke) en los procesos críticos.

Felicitamos a todos los alumnos por sus trabajos, han llegado a conclusiones muy interesantes que permitieron establecer distintos planes de acción para generar mejoras en cada una de sus compañías. 

Si te interesa conocer más sobre el área de operaciones de la Facultad de Ingeniería, te invitamos a visitar nuestro sitio web: https://www.austral.edu.ar/ingenieria/ingenieria-posgrados/encontra-tu-programa/operaciones-industria-40/ 

 

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