Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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Asesorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.advisor.Vargas Florez, JorgeAutorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Amanqui Reátegui, Omar A.

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    Mejoras en la planificación y programación de la producción utilizando modelos de optimización, MRP I/MRP II en la División Novoresinas al Solvente de una Planta de pinturas
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-06-30) Amanqui Reátegui, Omar A.; Calderón Bravo, Lisbeth; Vargas Florez, Jorge
    El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar una mejora en los procesos productivos de la División de Novoresinas al Solvente, para ello se realizó un análisis y diagnóstico de la situación actual de la gestión de compras, gestión de inventarios y programación de la producción actual de la División de Novoresinas al Solvente; encontrándose que los principales problemas son: No utilizan métodos de pronósticos, las compras de materias primas sobre exceden los requerimientos reales, una mala utilización de la capacidad de planta en la programación de la producción; los cuales generan un incremento de los costos, y por lo tanto una reducción del margen de utilidad. En base al análisis y diagnóstico, se definieron las metodologías a usar para la implementación de la propuesta de mejora; las cuales fueron la utilización de métodos de pronósticos de producto terminado, y en base a ello realizar los requerimientos de materias primas, a su vez se emplearon modelos de optimización y MRP I para una adecuada gestión de compras e inventarios de materias primas, y modelos de optimización y MRP II para la planificación y programación de la producción de productos terminados evaluado dos estrategias (estrategia discontinua y estrategia continua), optimizando la utilización de la capacidad de planta. La utilidad de producción anual genera un aumento de $1 395 502 utilizando la estrategia discontinua, y de $2 201 421 empleando la estrategia continua respecto a la situación actual. La evaluación económica nos dio como resultado un ahorro neto en favor de la programación continua de $793 919 con respecto al ahorro neto de la programación discontinua.