UNAM 2023 CONGRESO INTERNACIONAL DE INGENIERIA INDUSTRIAL, CIUDAD DE MÉXICO, MEXICO

Fecha: 2023

Ponente:

Hernando Hernández Reyes

Resumen: Aplicación de curvas de aprendizaje y pruebas de hipótesis en el contexto de la planeación agregada de la producción, con el objetivo de garantizar decisiones más robustas en la programación administrativa y operativa de la planta. Se analizan tiempos de ejecución de tareas repetitivas y se modelan las curvas de aprendizaje para estimar mejoras en la mano de obra y maquinaria; a partir de estas estimaciones, se plantean hipótesis sobre el impacto de la experiencia en la productividad (por ejemplo, disminución del tiempo estándar tras cierto número de unidades producidas), contrastadas mediante pruebas estadísticas. La metodología permite distinguir entre cambios reales en el desempeño del sistema y variaciones atribuibles al azar, contribuyendo a definir niveles de producción, mano de obra y niveles de inventario más confiables en el plan agregado. Los resultados sugieren que integrar la prueba de hipótesis en el análisis de curvas de aprendizaje mejora la precisión de la planeación industrial y reduce costos asociados a sobrecapacidades o sobrecostos de producción