Diseño y evaluación de estrategias de picking en un almacén tipo plataforma de distribución

En este trabajo se evalúan alternativas en el proceso de picking de un almacén tipo plataforma de distribución. Tras un estudio de la bibliografía en este ámbito, se desarrollan los aspectos a evaluar. Se programa un modelo de simulación en el que evaluar las diferentes estrategías. EL almacén esta constituido por estanterías que albergan palets, y los pedidos pueden ser en forma de picking o de palets completos. Se miden diferentes KPI's para poder sacar resultados concluyentes. <br /

Estudio y mejora de las operaciones de una línea de montaje en una empresa del sector de automoción

Trabajo de fin de grado de Ingeniería Mecánica enfocado en el estudio, optimización y mejora de una sección de montaje del sector automovilístico, concretamente enfocado en paragolpes traseros del modelo Opel Corsa. Esta sección sigue un sistema de producción en línea. Ante el incremento de la demanda de cliente, la línea en su estado actual no cumple con los requisitos para afrontar esta demanda, por lo que se analizan posibles mejoras en la línea de producción siguiendo la metodología Lean Manufacturing. Se comienza comentado de manera teórica el proceso realizado en el trabajo, donde se explica la metodología seguida y los cálculos aplicados para la obtención del objetivo exigido por el cliente. Posteriormente, se explica la situación que tiene inicialmente la línea y se analiza. Tras realizar su estudio, se evalúa los resultados obtenidos para poder obtener posibles puntos de mejora y mayor rendimiento en la línea. Con el análisis de los posibles puntos de mejora , se va a comparar las diferentes posibilidades que se pueden aplicar a la línea para aportar una solución y cumplir con la nueva demanda establecida por cliente. Como etapa final se presentan y exponen las mejoras implantadas y su alcance.<br /

Análisis de factores para la optimización de líneas de ensamblaje manuales o semi-automáticas.

Actualmente, las empresas industriales se enfrentan al desafío de buscar e implementar nuevas técnicas organizativas y productivas que les permitan competir en un mercado global y en continuo cambio, satisfaciendo el deseo de los clientes de adquirir productos más personalizados, los cuales proporcionan una mayor implicación e identificación. Esto, repercute en las marcas de manera positiva al proporcionar una mayor intención de compra y lealtad frente a productos estándar, suponiendo una gran ventaja competitiva frente a la competencia. En este aspecto, las líneas de ensamblaje manuales o semi-automáticas adquieren una gran importancia en las actuales empresas industriales frente a las líneas de producción tradicionales. Se tratan de líneas de producción más flexibles con procesos de fabricación similares y con una estructura común que permiten lograr una mayor cantidad y variedad de productos, y cuyas cantidades a fabricar viene determinada por la demanda del cliente. Puesto que la implementación de estas líneas supone una gran inversión, las tasas de productividad, flexibilidad o calidad cobran una gran importancia. A pesar de poder ensamblar productos de diferentes familias, estas tasas son elevadas a causa de una estructura común que disminuye los tiempos de setup y esperas y el Lead Time, debido a que el proceso de trabajo entre una pieza de una familia y otra, no difiere en gran medida. Para su optimización se apoyan en la filosofía Lean que se focaliza en identificar y eliminar todo tipo de “desperdicios”. En el presente trabajo se analiza la influencia de diversos indicadores de importancia (KPI´s), como la productividad, la capacidad de línea o el Lead Time, en la eficacia de las líneas de ensamblaje manuales o semi-automáticas de una empresa referente del sector de los electrodomésticos, para el caso una demanda de diferentes productos (electrodomésticos o productos de características similares) en serie corta y variada, ante la variación de diversos factores tales como el número de operarios de trabajo por línea, la diversidad de productos o el tamaño de lote. Para ello, se parte de un caso base, que representa la realidad de la empresa fabricante y se realizan modificaciones en los diversos factores proponiendo diferentes escenarios, que dan como resultado diferencias en los valores de los KPI´s obtenidos. Como propósito, se extraen resultados y conclusiones claras y concisas, que sirven a la empresa como justificación para la toma de decisiones de inversión.<br /

Modelización y simulación con SIMIO de procesos industriales y logísticos

El proyecto desarrollado consiste en el estudio del software de simulación por eventos discretos SIMIO. Para desarrollar dicho estudio se han evaluado los objetos y las herramientas para conseguir la lógica de los sistemas que proporciona SIMIO, y se han construido dos sistemas de simulación. El desarrollo del proyecto se divide en dos partes, en la primera se han estudiado y evaluado los distintos objetos y las herramientas que proporciona SIMIO para la modelización. En dicho estudio se han expuesto y valorado las capacidades propias de cada elemento para simular un objeto real. La segunda parte del proyecto consiste en el desarrollo de la construcción de dos sistemas para su completa simulación. Para la construcción de dichos sistemas se parte de dos ejemplos obtenidos del libro “Simulation of Industrial Systems; Discrete event simulation using Excel/VBA”; David Elizandro, Hamdy Taha; Anerbach Publications, 2008. El primer sistema desarrollado se basa en el ejemplo “Discount Store Model” que consiste en una tienda de pedidos en la que entran los clientes y los trabajadores les sirven los pedidos después de buscarlos en el almacén. Tras la simulación del sistema se obtienen los resultados, con los que se proponen alternativas mediante la herramienta que proporciona SIMIO de comparación de escenarios. El segundo sistema desarrollado se basa en el ejemplo “Line Balancing” que consiste en una línea de fabricación de 7 estaciones de trabajo a la que llegan ordenes de trabajo para montar un determinado producto. Dicho sistema consta de 7 operarios que son los encargados de montar el producto y que a su vez van consumiendo materiales que tienen que ir reponiendo cuando estos llegan a un nivel mínimo. Tras la simulación del sistema se han obtenido los resultados, con los que se han comparado los tiempos de bloqueo de las estaciones para localizar en que estación se encuentra el cuello de botella. Los resultados de las dos simulaciones se han filtrado y agrupado por importancia en cuanto al sistema para tomar las decisiones, no obstante los resultados completos que proporciona SIMIO de las simulaciones se encuentran en el anexo de la memoria

Estudio, modelización y simulación de diferentes estructuras de cadena de suministro

En la actualidad, cada vez hay más mercados y los clientes son complicados de satisfacer, los ciclos de vida de los productos son más y más cortos, por lo que las empresas están siempre están en un continuo cambio para poder satisfacer a los clientes. Por eso, es muy importante la integración de la colaboración dentro de las cadenas de suministro.Este trabajo se estructura en tres partes, la primera una parte de investigación y búsqueda de diferentes artículos y trabajos para poder abordar el tema de la colaboración entre los agentes de la CdS. Donde se definen de forma general los posibles agentes que intervienen en la cadena, así como las diferentes formas y grados de colaboración.Posteriormente una segunda parte centrada en el diseño de la cadena, se definirá la estructura general, en forma de bloques, es decir, cada bloque representará a los agentes tradicionales, pero sin indicar cuantos agentes forman la cadena, tras plasmar la cadena general se pasará a definir tanto el flujo de materiales como el de información. Una vez esté todo bien definido, se plantearán cuatro posibles casos de estructuras, con un número limitado de agentes y referencias.Y en la última parte, nos encontraremos con el diseño del modelo conceptual, se explicará cuales son los datos de entrada, el comportamiento de los agentes, el grado de colaboración entre ellos, los escenarios a plantear para evaluar el modelo de simulación en WITNESS, la forma de conectar los agentes, ese flujo de información y materiales . Finalmente pasaremos a la construcción del modelo en WITNESS.<br /

Estudio y mejora de la línea de producción de camas de hogar

Trabajo de fin de grado de ingeniería de tecnologías industriales centrado en el estudio, análisis y optimización de una sección de montaje de camas de hogar. Anteriormente se seguía una producción en línea y al trasladarse la fábrica y cambiar su volumen de producción, se está rediseñando a una fábrica con producción celular siguiendo la metodología Lean Manufacturing.<br /

Estudio de las estrategias de reposición entre eslabones de la cadena de suministro en función del grado de colaboración

En el presente proyecto se estudiará cómo afecta al funcionamiento de la Cadena de Suministro diferentes formas de relación que se establecen entre los eslabones que forman parte de dicha cadena. Así, la primera parte del trabajo consiste en una exhaustiva búsqueda en la literatura actual de modelos de Cadena de Suministro y los distintos grados de colaboración que se pueden dar entre los stakeholders considerados. A continuación, se establecen diferentes modelos de Cadena de Suministro considerando distintos grados de colaboración entre eslabones. Una vez quedan definidos dichos modelos se plantean varios escenarios para estudiar cómo cambian variables tales como costes totales y porcentajes de pedidos entregados satisfactoriamente. La segunda parte del proyecto consiste en diseñar e implementar un modelo de simulación del sistema en Witness (software de simulación), para estudiar el comportamiento de los diferentes escenarios objeto de estudio. Tras la programación del funcionamiento de todos los eslabones de la cadena de suministro de acuerdo a las diferentes estrategias consideradas se procede a realizar las simulaciones pertinentes. Finalmente se analizan todos los resultados obtenidos de Witness para poder concluir qué estrategia de Cadena de Suministro es más favorable en un entorno dado

Optimización del proceso de selección y dimensionamiento de equipos en instalaciones de molienda

El presente trabajo tiene como objetivo buscar una metodología adecuada para optimizar el correcto dimensionamiento de la maquinaría implicada en un proceso de molienda conocido. Para ello se parte de los conocimientos adquiridos profesionalmente por el alumno en la empresa EZSA donde desarrolla su labor como Ingeniero de Proyectos desde el año 2005. EZSA es una empresa dedicada principalmente al diseño de plantas y maquinaria para la molienda en la industria cerámica. Se detallará primeramente la descripción de los procesos de molienda, qué tipo de maquinaría se usa, qué tipos de procesos existen y qué problemática motivó este trabajo. Seguidamente se parametrizarán cada uno de los elementos que componen la instalación buscando la forma más adecuada y aproximada para el fin buscado y se buscaran las soluciones a priori factibles. Se procederá a una simulación discretizando el comportamiento de las soluciones a lo largo del tiempo para detectar incompatibilidades o cuellos de botella. Para ello se utilizará Matlab®. Dada la alta factibilidad y el tiempo necesario de cálculo en la simulación se utilizará un algoritmo genético modificado para hallar la solución más correcta posible. Este algoritmo se programará también con Matlab®. Finalmente se aplicará a cuatro problemas el algoritmo y se comparará los resultados con las soluciones adoptadas en la industria obteniéndose conclusiones válidas para ser aplicadas

Estandarización y mejora de las líneas de embalado de kits

En este trabajo fin de grado, se ha puesto de manifiesto la necesidad de implantar unamentalidad Lean Manufacturing en la empresa, y más en concreto, en la línea de embalado dekits. Para ello, se ha desarrollado un estudio de la línea de embalado de kits de armarios paraanalizar las causas de sus bajos nivel del OEE y valorar los motivos que ocasionaban tal merma.Antes de comenzar, se debe comprender el funcionamiento de la instalación, cuál es el flujode los materiales a lo largo de la línea, qué operaciones se realizan en cada estación y cómoestá organizado el equipo de trabajo.Al tratarse de un trabajo académico, a lo largo de todo el proyecto se ha estado trabajandocon herramientas Lean: 5S, SMED o sistemas de gestión de la calidad son algunos de los másrelevantes. En primer lugar, se ha realizado un análisis de la situación de la línea de producción,identificando y cuantificando todas las ineficiencias de la instalación para de esta forma, justificarla necesidad de implantar una serie de mejoras.Tras haber comprendido el funcionamiento de la línea, se ha tomado como principal indicadorsu OEE, ya que es de gran ayuda pues al estudiar en detalle todas las operaciones, procesos ysecuencias, y seleccionando aquellas que afectan negativamente a este indicador, puedebuscarse la causa raíz identificando las ineficiencias y mudas.Una vez son identificados los motivos de no eficiencia de la línea, se analizará cuál es suimportancia, relevancia y alcance para la producción y, con estos datos, se analizarán y definiránlos motivos por los cuales la instalación presenta bajos índices de eficiencia.Por último, entendido el funcionamiento de la línea de embalado e identificadas las causas ymotivos que hacen tener esos bajos niveles de eficiencia, se propondrán una serie de mejorascon la finalidad de incrementar su OEE.<br /

Optimización multiobjetivo de la resistencia al impacto de la estructura frontal de un vehículo.

El presente trabajo pretende a partir del modelo numérico de una simulación de impacto de la estructura frontal de un vehículo estudiar la respuesta que tiene la variación de los diferentes espesores de las partes que componen la estructura para conseguir la mejor solución posible mediante técnicas de optimización continuas. Para poder plantear la optimización es necesaria la generación de un modelo subrogado, el cuál se ha creado a partir de un diseño de experimentos. El diseño de experimentos ha sido creado mediante una interacción entre MATLAB y LS-DYNA para automatizar las simulaciones. El post-procesamiento para elaborar las funciones que definen el modelo subrogado se ha realizado con MINITAB. Una vez desarrollado el modelo subrogado se ha planteado una optimización multiobjetivo en MATLAB con el algoritmo genético NSGA-II para encontrar las mejores soluciones posibles para el problema.<br /