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dc.creatorPérez, Juan Pablo
dc.creatorCedaro, Karina Elizabeth
dc.creatorCóccola, Mariana Evangelina
dc.creatorAnselmino, Agustina
dc.date.accessioned2023-12-29T15:48:59Z
dc.date.available2023-12-29T15:48:59Z
dc.date.issued2023-11-01
dc.identifier.citationXVI Congreso Internacional de Ingeniería Industrial (2023)es_ES
dc.identifier.isbn978-950-42-0235-6
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/9393
dc.description.abstractLos cambios constantes en los requerimientos del mercado y la incertidumbre inherente de la demanda obligan a las empresas de manufactura a ajustar sus procesos de producción, identificando los recursos críticos que afectan la productividad deseada y sus costos asociados. En este contexto, la simulación de eventos discretos se presenta como una herramienta útil para el análisis de la dinámica de los sistemas de manufactura que operan bajo incertidumbre, facilitando la evaluación de estrategias de operación alternativas. El presente trabajo expone el desarrollo de un estudio de simulación para evaluar la productividad de una PyME metalúrgica dedicada a la fabricación de implementos para minicargadoras. La empresa utiliza un sistema de fabricación job shop, contando con diferentes productos y secuencias de operaciones. Se opera bajo el esquema make-to-order, donde las órdenes de producción se generan a partir de las solicitudes de los clientes. El objetivo del estudio es identificar los recursos críticos y optimizar la performance, considerando los tiempos de producción, máquinas, operarios, productos, materias primas, y demás recursos del proceso productivo. El modelo computacional se desarrolla en el software de simulación SIMIO, que permite modelar, simular y visualizar la línea de producción en 3D. Posteriormente, se realiza una experimentación considerando diferentes escenarios de funcionamiento y se calculan indicadores de performance específicos del proceso productivo.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherActas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN. AJEA.es_ES
dc.publisherUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás.
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.rights.uriAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subjectPyME metalúrgicaes_ES
dc.subjectSimulación de eventos discretoses_ES
dc.subjectProductividades_ES
dc.titleEvaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando la simulación de eventos discretoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.holderAnselmino, Agustina ; Pérez, Juan Pablo ; Cedaro, Karina Elizabeth ; Cóccola, Mariana Evangelinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Pérez, Juan Pablo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Cedaro, Karina Elizabeth. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Cóccola, Mariana Evangelina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Cóccola, Mariana Evangelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Anselmino, Agustina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Licenciatura en Organización Industrial. Grupo de Investigación en Gestión de Operaciones y Logística; Argentina.es_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES
dc.rights.useNo comercial con fines académicos.es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33414/ajea.1316.2023
dc.creator.orcid0000-0002-8118-4440es_ES
dc.creator.orcid0000-0003-0713-9577es_ES


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