Metodología ACR y su impacto en el tiempo disponible de los Activos de Helatony SAC, Lima 2025

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FACULTAD DE INGENIERÍA

Carrera de Ingeniería Industrial

Metodología ACR y su impacto en el Tiempo Disponible de los Activos de Helatony SAC, Lima 2025

Grupo 9

Integrantes:

SIFUENTES RUIZ, MARIA VANESSA

VASQUEZ LOPEZ , ANGELO RICARDO

HUAYANA AYALA, DANIEL ANTONIO

CRUZ ESCALANTE, SIDAIN  ALVARO MARIO

Docente:

Sandro Olaya Cotera

 Lima, Perú

 2025

ÍNDICE

Capítulo I        4

1.1 Problema de investigación        4

1.1.1 Planteamiento del problema        4

1.2 Formulación del Problema        8

1.2.1 Problema general        8

1.2.2 Problema específico        8

1.3 Justificación de la Investigación        9

1.3.1 Justificación Teórica        9

1.3.2 Justificación Práctica        9

1.3.3 Justificación Metodológica        10

Capítulo II        11

2.1 Marco Referencial        11

2.1.1 Antecedentes de la Variable ACR        11

2.1.1.1 Antecedentes Nacionales        11

2.1.1.2 Antecedente Internacionales        13

2.1.2 Antecedentes de la Variable Tiempo        14

2.1.2.1 Antecedentes Nacionales        14

2.1.2.2 Antecedentes Internacionales        16

2.1.3 Marco Teórico        17

2.1.3.1 Variable: Metodología ACR        17

2.1.3.2 Definición de la variable Metodología ACR        17

2.1.3.2.1 Dimensiones        19

2.1.3.3 Variable: Tiempo disponible        20

2.1.3.3.2 Dimensiones        23

2.2 Objetivos de la investigación        23

2.2.1 Objetivo General        23

2.2.2 Objetivos Específicos        23

2.3 Hipótesis de la investigación        24

2.3.1 Hipótesis general        24

2.3.2 Hipótesis específicas        24

Capítulo III        25

 3.1 Metodología        25

3.1.1 Operacionalización de las variables        25

3.1.2 Enfoque, tipo y nivel de la investigación        30

3.1.2.1 Enfoque de la investigación        30

3.1.2.2 Tipo de Investigación        30

3.1.2.3 Tipo según nivel de conocimiento o complejidad        31

3.1.3 Diseño de la Investigación        31

3.1.4 Población y Muestra        31

3.1.5 Técnica e instrumentos de recolección de datos        35

3.1.6.   Procedimiento y análisis de datos        37

REFERENCIAS        41

ANEXOS        45

MATRIZ DE CONSISTENCIA        52

Capítulo I

1. Problema de investigación

1. Planteamiento del problema

En el ámbito internacional En el año 2022, Montejo J. implementó en Cuba la metodología de Análisis de Causa Raíz (RCA) para identificar las fallas en los transformadores de distribución de la provincia de Ciego de Ávila. Los síntomas detectados fueron las fallas recurrentes en los transformadores de distribución, lo que afectaba la estabilidad y confiabilidad del suministro eléctrico. A través del análisis, se determinaron las causas raíz de estas fallas, identificando que la mayoría de los incidentes se debían a factores externos al transformador, lo que representaba el principal motivo de su deterioro y mal funcionamiento. El estudio permitió establecer un pronóstico, ya que el conocimiento de las causas raíz facilita la predicción de posibles fallas futuras, optimizando la toma de decisiones en cuanto a la operación, mantenimiento y reparación de los equipos. Finalmente, el control del pronóstico se logró mediante la generación de información clave para las empresas de distribución de energía eléctrica, lo que les permite implementar estrategias preventivas y correctivas con el fin de minimizar la recurrencia de fallas y mejorar la eficiencia del sistema eléctrico.

En una clínica en Cuba, Rodriguez J (2021) implementó una metodología validada para el análisis causal de eventos adversos. Los eventos adversos en la atención sanitaria tienen su origen en múltiples factores, incluyendo errores humanos. La ausencia de metodologías efectivas para el análisis de causa raíz, como el ACR, AMFE y el Protocolo de Londres, también contribuye a la repetición de estos incidentes.

Los eventos adversos pueden manifestarse en complicaciones en el estado de salud del paciente, prolongación del tratamiento, aparición de nuevas patologías derivadas del error, aumento del tiempo de hospitalización, afectando su desempeño y bienestar.

Si no se implementan estrategias de prevención y análisis de causa raíz, los eventos adversos comenzarán ocurriendo, debilitando la confianza en el sistema de salud, aumentando los costos hospitalarios y generando riesgos legales para las instituciones sanitarias. La repetición de estos incidentes puede provocar un impacto negativo en la percepción de la calidad del servicio y en la seguridad del paciente.

Con la aplicación adecuada de metodologías de análisis de causa, es posible reducir la incidencia de eventos adversos, fortalecer la cultura de seguridad en el ámbito sanitario, optimizar los procesos clínicos y mejorar la calidad de la atención. Esto no solo beneficiará a los pacientes, evitando complicaciones y daños prevenibles, sino también al personal de salud y las instituciones, garantizando un entorno más seguro y eficiente.

En una minera subterránea en Colombia el estudio buscó perfeccionar la técnica de estudio de tiempos con cronómetro, una herramienta fundamental para determinar el tiempo necesario para completar las tareas de extracción. (Vilches,Cáceres, Castro) La investigación reveló errores significativos en las mediciones previas, incluyendo unidades de tiempo incorrectas y la omisión de factores relevantes. Además, se identificaron elementos no habituales que afectan el proceso de perforación, la actividad central de la extracción. Para abordar estas deficiencias, se desarrolló una técnica optimizada que considera las condiciones específicas de la mina, como la alta altitud y la complejidad de la extracción de múltiples metales.(2021). La aplicación de esta nueva técnica permitió determinar el ciclo del proceso con un margen de error del 7.3%, un resultado considerado aceptable dadas las limitaciones de acceso a las áreas de extracción y las condiciones desafiantes del entorno. La mejora en la precisión de la medición de tiempos tiene un impacto directo en la planificación de la producción, permitiendo una asignación más eficiente de recursos, la reducción de tiempos muertos y la optimización de la productividad general de la mina.

Variable Tiempo Disponible

En el ámbito local, Bustamante y Rodríguez (2018) identificaron que las empresas de calzado enfrentan síntomas relacionados con demoras en la producción, originadas por problemas en la organización y distribución de los procesos. El análisis determinó que la causa principal de estas demoras radica en la falta de estandarización y medición adecuada de los tiempos de producción, lo que afecta la eficiencia y productividad de las empresas del sector. A partir de la implementación del estudio de tiempos en una empresa de sandalias, se obtuvo un pronóstico positivo, evidenciando que la medición y estandarización de los procesos pueden reducir el tiempo estándar en un 8.92% y aumentar la productividad en un 18.42%.El control del pronóstico se fundamentó en la aplicación de herramientas como la observación directa, cronómetros y software estadístico, lo que permitió mejorar la eficiencia en un 13.06% y la eficacia en un 4.12%. Se concluye que la adopción de esta metodología contribuye a optimizar la producción, mejorar la distribución y reducir tiempos improductivos, siendo una estrategia recomendable para incrementar la competitividad del sector calzado

El Ministerio de la Producción (Produce) informó que en enero del 2025 el sector manufactura creció 5.5% y contribuyó con 5,791 millones de soles (a precios constantes), aportando con el 12.5% al Producto Bruto Interno (PBI) nacional. (El peruano 2025). En este contexto, existe un consenso sobre la importancia que tiene la industria de máquina-herramienta en la fabricación moderna (Cecimo, 2011a).

En el entorno local está la empresa Helatonys SAC o también conocido como YAMBOLY, empresa peruana con más de 15 años en mercado de alimentos fríos, la empresa cuenta con 9 centros de distribución en todo el Perú y su planta principal está ubicada en San Juan de Lurigancho. Entidad de estudio, mide el progreso de su planta con el indicador OEE, el cual es el producto de 3 indicadores: Rendimiento, Calidad y  Disponibilidad. La problemática radica en el tercer indicador, las causas principales son las PNP (Paradas No Programadas), que pueden ser de diferentes factores, fallas por averías de máquina, fallas por mala operatividad, por falta de materiales, por mala programación, etc. 

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