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Universidad Central de Venezuela
Facultad de Ingeniería
Escuela de Ingeniería Mecánica
Departamento de Tecnología de Producción
Asignatura: Producción 1
Prof. Rafael Porras
PRIMER EXAMEN PARCIAL
Caracas, 23 de noviembre del 2023.
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#2 en Lista
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LA CALIDAD DE UN PRODUCTO
La calidad de un producto se refiere a un conjunto de características internas,
externas (intrínsecas y extrínsecas) y de impacto que le permiten satisfacer las
necesidades de los consumidores. Las características internas son propias del
producto, como los ingredientes en un alimento, y son fundamentales para satisfacer
directamente las necesidades del consumidor. Por otro lado, las características
externas dependen de factores como la presencia de químicos contaminantes o
defectos estructurales, las cuales son evitables. Por último, las características de
impacto afectan directamente al consumidor y su capacidad de adquirir y utilizar el
producto de manera adecuada.
En cuadro dos ejemplos de ello:
Producto
Características
intrínsecas
Características
extrínsecas
Características
trascendentes
Chocolate
Venezolano
PARIA
alta calidad de los
ingredientes
Costo de
producción
Precio de mercado
textura crunchy y
cremosa
Método de
fabricación
placer sensorial
proceso de fabricación
artesanal
Empaquetado
Facilidad de adquisición
Sabor y topping de la
galleta.
Costo de
producción
Precio de mercado
Ingredientes
Calidad de
producción
Costo de adquisición
Porción
Cantidad de
producto
Demanda de producto en
el mercado
Producto
Características
intrínsecas
Características
extrínsecas
Características
trascendentes
Samsung
Galaxy Note20
tecnología avanzada
marca reconocida
Precio de mercado
durabilidad
Proceso de diseño
Productividad
calidad de la cámara
Costo de
producción
“Estatus social” asociado
a la posesión del
producto
Galleta
INDICADORES EN SISTEMAS DE PRODUCCIÓN
Los indicadores de productividad, conocidos como KPI, son herramientas que
describen el desempeño de una empresa en relación con sus objetivos. Evalúan tanto
cualitativa como cuantitativamente el funcionamiento de los procesos, equipos y
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trabajadores. Para llevar a cabo esta evaluación, se aplica la fórmula IN/OUT en el
proceso productivo. Esta información permite identificar errores en la producción y
proponer soluciones para mejorar dichos indicadores.
Para ilustrar mejor estos conceptos de indicadores de sistemas de producción,
se escogerán los sistemas de producción en masa vs. Los sistemas de producción
intermitentes, generalizando desde la perspectiva de cada sistema la eficiencia, tiempo
de producción y porcentaje de gastos, siento estos los factores escogidos para
ejemplificar este concepto. Luego se particularizará a dos ejemplos cotidianos, uno de
producción masiva y otro de producción intermitente.
Producción en masa: Este sistema es utilizado para producir grandes cantidades
de productos idénticos de manera eficiente y económica. La automatización es mayor y
se requiere menos mano de obra. Generalmente se hace bajo una misma línea de
producción. Suele ser muy útil ante la fabricación de productos de alta demanda y baja
variabilidad de diseño.
Indicadores de sistemas de producción:



Eficiencia: La producción en masa permite alcanzar un alto rendimiento
y reducir los costos unitarios.
Porcentaje de gastos: Este sistema generalmente tiene costos unitarios
más bajos debido a la economía de escala (compras masivas de materia
prima, al mayor) y la automatización.
Tiempo de producción: La producción en masa suele ser rápida y
precisa, lo que reduce el tiempo total de producción.
Producción intermitente o por lotes: Este sistema es utilizado para producir
productos personalizados o en pequeñas cantidades de productos no idénticos. Permite
a las empresas ser más flexibles y adaptarse a cambios en la demanda o en el diseño
de los productos.
Indicadores de sistemas de producción:



Eficiencia: La producción intermitente puede ser menos eficiente que la
producción en masa, ya que generalmente no se aprovecha al máximo la
economía de escala.
Porcentaje de gastos: Este sistema generalmente tiene costos unitarios
más altos debido a la falta de economía de escala y la posibilidad de que
se requiera más mano de obra y recursos para producir productos
personalizados.
Tiempo de producción: La producción intermitente puede llevar más
tiempo que la producción en masa, ya que se producen productos en
lotes más pequeños y posiblemente se requiera más tiempo para
cambiar entre diferentes productos o diseños. Hace que no sea
estimable el tiempo de producción.
Es importante considerar que cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas
en términos de eficiencia, costos y flexibilidad. La elección entre la producción en masa
y la producción intermitente dependerá de factores como la demanda de los productos,
la variabilidad de diseño y las necesidades de la empresa.
Ejemplos cotidianos de ambos tipos de sistemas de producción:
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Un ejemplo de un producto de producción en masa es el Toyota Corolla. Este
carro se produce en grandes cantidades de manera eficiente y económica, utilizando
una línea de producción para el montaje de componentes individuales. El Corolla es
conocido por su alta demanda y su diseño estandarizado, lo que lo hace un ejemplo
representativo de la producción en masa.
Por otro lado, un ejemplo de un producto de producción intermitente es un
vestido de novia. Este producto se fabrica de manera intermitente, ya que se produce
en respuesta a una demanda limitada y varía en diseño de acuerdo con los gustos
particulares de cada cliente. Estos requieren ajustes al proceso de producción, lo que
los hace un ejemplo representativo de la producción intermitente.
Al comparar ambos productos, se puede observar que el Corolla, como producto
de producción en masa, se caracteriza por su eficiencia en la fabricación, costos
unitarios más bajos y un tiempo de producción rápido y preciso. Por otro lado, el
vestido de novia personalizado, como producto de producción intermitente, puede ser
menos eficiente en términos de costos unitarios, requiriendo más tiempo de producción
y ajustes al proceso para satisfacer las necesidades específicas de cada cliente.
LA FRECUENCIA DE MEDICIONES DE PARAMETROS EN SISTEMAS DE
PRODUCCIÓN
3a.- En la siguiente tabla se muestra un reporte sobre el tiempo de espera y la
duración de las operaciones de los servicios de una empresa realizados en un periodo
determinado.
¿Cuán frecuente es prestar en tiempo mínimo los servicios, minimizando los tiempos
de espera?
Para determinar la frecuencia se hace necesario conocer la variación de los
factores de estudio, siendo estos la duración del servicio y la duración en tiempo de
espera.
Conociendo los intervalos de tiempo obtenidos de la tabla proporcionada, se
intuye que el siguiente paso será calcular el valor de la varianza (S^2) y la desviación
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estándar (S). El primer paso para obtener estos valores es entonces calcular el
promedio de cada dato a estudiar, así:
Donde la varianza nos permite conocer variabilidad de un conjunto de datos
respecto a la media aritmética de los mismos:
̅)
∑(
(
)
Donde la desviación estándar se define como la desviación típica es una medida
que indica la dispersión media de una variable de interés, dada por:
√
En tal sentido, se genera la siguiente tabla de datos pertinentes a nuestro
estudio:
Generando así el gráfico de interés, duración del servicio vs. Duración en la cola de
espera:
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Siendo las rectas de trazo fijo roja y azul correspondientes al promedio de
ambos factores de estudio. Del mismo modo, las rectas de trazo punteado representan
otros factores de interés, tales como la desviación estándar (S) donde a la media
vamos a sumarle y restarle S y 2*S para así obtener 3 zonas de estudio las cuales
son: baja duración, duración media y alta duración, de abajo hacia arriba
respectivamente para el caso de “duración del servicio” y de izquierda a derecha para
el caso de “duración en cola de espera”.
Por simple inspección se puede observar el comportamiento en las 3 zonas de
interés, siendo que existe un solo caso en baja duración, cuatro casos en duración
media y dos casos en alta duración referentes a “Duración de la cola de espera”. Ahora
bien, para el eje de “Duración del servicio” se tienen dos casos en baja duración,
cuatro casos en duración media y un solo caso existente en alta duración.
Finalmente, los casos en zona de baja duración tuvieron una frecuencia de 1 y
2, por ende, una frecuencia relativa de 0.1 y 0.2 respectivamente. Sin embargo, para
cuando la duración del servicio fue mínima el tiempo de duración en cola no lo fue. Por
lo que podemos concluir que es poco frecuente brindar el servicio en un tiempo mínimo
con un periodo de espera corto ya que este se presentó con una frecuencia de 0.1.
REGISTROS DE MEDICIONES
Por
ejemplo,
la
tabla
que
se
presentan
a
continuación
muestra
el
comportamiento del horneado de un material según los registros diarios archivados en
la base de datos de un sistema de información de las operaciones de una planta
industrial.
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El sistema de medición en TM de producción diaria de las operaciones de
horneado presenta 10 registros consecutivos en un período determinado.
¿Qué deduce usted sobre la aceleración del sistema y la velocidad del fluido de
producción?
Con fines de visualizar mejor la tabla de datos de producción registrada en 10
días de trabajo de una planta industrial, se procede a graficar dicha data y analizar las
curvas y los posibles picos en la producción.
37
36.5
PRODUCCION
36
35.5
35
Series1
34.5
34
Lineal (Series1)
33.5
33
32.5
0
2
4
6
8
10
12
DIAS
Se observa una alteración en el sistema que afectó el tiempo de horneado del
producto, lo que provocó un aumento progresivo en comparación con la medición del
primer día. Una vez alcanzado un valor de aproximadamente 35.5 – 36, la producción
comenzó a estabilizarse gradualmente a 35.5, lo que puede traducirse en un valor
sostenible a largo plazo al cual se puede normalizar la producción diaria. Además, se
observó que la velocidad del flujo de producción no es constante, lo que indica que el
proceso no está funcionando en su estado óptimo. El comportamiento entre el 4to y
7mo día presentó una fluctuación muy desfavorable en la producción de más del 5%
entre valores máximos y mínimos, sin sostener un ritmo acelerado ni desacelerado. En
conclusión, se puede deducir que el sistema de producción no está funcionando de
manera óptima, ya que se observa una aceleración en el aumento de la producción que
no se mantiene constante, lo que indica que el proceso no está funcionando en su
estado ideal.
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Sin embargo, partiendo del modelado de la curva de tendencia lineal del
sistema, se puede concluir que la velocidad del flujo tiene un comportamiento
creciente.
LA CONFIABILIDAD DE DATOS
En este ejemplo, partiendo de la tabla de datos suministrada, se muestran seis
conjuntos de mediciones que representan la cadena de manipulación de alimentos de
una empresa, en este caso, un local de hamburguesas. Cada serie de mediciones
correspondería a la preparación de una hamburguesa. Es importante destacar que el
tiempo en que la carne se encuentra en la nevera no es relevante para el análisis, ya
que solo se considera el tiempo fuera de la nevera donde realmente empieza la
preparación del producto, por tanto está en cero. Una vez dicho esto, se procede a
responder las preguntas.
¿Qué pasó con el almacenamiento?
Primero se calcula el promedio de tiempo invertido en cada actividad del
proceso manipulativo de la cadena de producción de hamburguesas:
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
PROMEDIO
6.7775
4.733
7.322
8.016
6.178 6.084
5.39875
4.943
3.578
3.714
0
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Carne en nevera
Preparar la carne
Trasladar a la
parrilla
Asar en la parrilla
Inspección y
control visual
Trasladar a mesón
de preparación
Almacenamiento
temporal
Preparación de
pan, lechuga, etc
Preparación de
pedido
Colocación en
mesón de entrega
Entrega de
hamburguesas
TOTAL
1
0
1.55
2
0
7.15
3
0
6.61
4
0
3.84
5
0
6.27
6
0
3.93
PROM
0
4.892
3.85
4.38
4.65
6.22
7.52
2.93
4.925
8.62
6.45
0.1
6.23
8.6
6.24
6.04
5.28
2.91
4.88
0.16
2.22
8.02
3.912
1.89
1.28
0.03
5.94
4.79
5.76
3.282
3.18
9.14
2.54
9.72
5.52
3.82
5.653
2.93
9.17
5.47
6.62
7.97
3.76
5.987
6.76
0.11
3.72
9.11
7.71
6.77
5.697
7.96
7.89
5.17
7.77
9.5
7.21
7.583
0.43
1.71
0.69
1.23
9.65
1.45
2.527
42.45
50.19
33.86
56.84
69.75
49.89
50.497
¿Qué pasó con el almacenamiento? ¿El almacenamiento estuvo bajo control?
Como puede evidenciarse, el almacenamiento temporal de las hamburguesas
dura en promedio 5.653 segundos, sin embargo, el mismo almacenamiento en cada
hamburguesa varía de (2.54 - 9.72) segundos, por tanto, quiere decir que sigue siendo
un proceso bastante irregular y que requiere optimización. Por tanto se concluye que el
almacenamiento no estuvo bajo control.
Puede intuirse que la falla no radica directamente en el proceso de
almacenamiento temporal, puesto que esta debería ser una estación puente, previa al
armado (preparación de pan, lechuga, etc.), lo cual hace sentido puesto que, mientras
más ingredientes lleve la hamburguesa, más tiempo deberá permanecer su carne
almacenada.
¿Cómo se compara el total de tiempo de control e inspección con el de todas las
operaciones y traslado?
Partiendo del gráfico del tiempo promedio medido en segundos para cada fase
de la cadena de producción, se observó que la colocación en el mesón de entrega y el
asado en la parrilla son las actividades que consumen más tiempo, con un promedio de
7.583 y 6.04 segundos, respectivamente. El tiempo consumido en la inspección y
control visual está entre los valores más bajos del gráfico, con un promedio de 3.912
segundos. Aunque la entrega de hamburguesas ocupa la menor cantidad de tiempo
con 2.527 segundos, el proceso de inspección y control ocupa la menor cantidad de
tiempo en comparación a las operaciones y traslado.
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¿Cuál es el promedio de espera por entrega del producto en la muestra presentada?
¿Qué se deduce de s y de μ?
Para determinar el tiempo de espera por entrega del producto se calculó el tiempo
total de todos los procesos antes de cada entrega y luego se obtuvo el promedio
obteniendo la media:
∑(
)
Para calcular la desviación estándar de los datos se usa la ecuación:
Siendo la desviación estándar una medida que se utiliza para cuantificar la dispersión
de un conjunto de datos numéricos, los resultados obtenidos reflejan una variación alta
de datos ya que S se aleja de cero.
¿Cómo varió la preparación de pedidos? ¿Las variaciones o cambios son fiables?
Analizando la tabla de datos, la preparación de cada hamburguesa varía de (0.11 9.11) segundos lo que demuestra que fue una operación bastante irregular y poco
fiable.
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BIBLIOGRAFIA




https://wpd.ugr.es/~bioestad/bioestadistica/tema-9/
https://wpd.ugr.es/~bioestad/bioestadistica/tema-8/
https://mail.google.com/mail/u/0/#search/rafael.s.porras.g%40gmail.com?proj
ector=1 (láminas de PowerPoint suministradas por el Prof. Rafael Porras)
https://www.youtube.com/watch?v=oZRaDwnpXkY (varianza y desviación
estándar)
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