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Resumen de Factores determinantes en la tasa de rendimiento en una empresa del sector cosmético

Raquel Caro Carretero Árbol académico, Susana Ortiz Marcos

  • español

    Hoy en día, la mayoría de las empresas se enfrentan a grandes cantidades de información y datos careciendo, en muchos casos, de la capacidad de aprovecharlos como ventaja competitiva en su toma de decisiones. Este trabajo de investigación aplica el análisis estadístico a la información proporcionada por una empresa del sector cosmético, no solo de una manera descriptiva, sino explicativa y predictiva basándose en modelos de análisis multivariante. La recogida de datos corresponde a dos unidades de producción de una fábrica, peluquería y coloración, con distintas líneas de envasado dentro de la fase de acondicionamiento. El rendimiento de las líneas de producción es vital para un mejor aprovechamiento de las mismas, así como una mejor eficacia y productividad. Una forma sistemática de controlar el uso de los recursos productivos es el indicador de Efectividad Global de los Equipos (OEE). La ventaja del OEE es que mide todos los parámetros de la producción industrial: disponibilidad, productividad y calidad en un solo indicador. De acuerdo a la tasa que utiliza dicha fábrica para el cálculo de la disponibilidad y la productividad de las líneas (Tasa de Rendimiento Sintético, TRS) se propone, como aportación del trabajo, mejorar la métrica del OEE. Para ello, se plantea como objetivo general identificar los posibles factores que provocan que la TRS real de las líneas de producción se aleje respecto de la TRS objetivo fijada previamente por la dirección de la empresa. Se formula para ello un modelo de regresión logística. Una vez detectados, y como contribución práctica de este trabajo, se propone la puesta en marcha de una serie de recomendaciones dentro del programa de Mejora Continua de la fábrica, promoviendo el esfuerzo por involucrar a los empleados en este "proceso de aprendizaje". Las conclusiones de este estudio son que las variables explicativas en la predicción del rendimiento por línea más importantes se asocian al tiempo de pérdida, más que al tiempo de ocupación de las líneas, siendo la más significativa el tiempo de pérdida por cambio de fórmula, de referencia o de formato. El efecto combinado del tiempo de pérdida por microparos con el turno laboral sí contribuye al poder explicativo de la diferencia entre las TRS.

  • English

    Nowadays, most companies are managing large amounts of information and they often lack the ability to use them as a competitive advantage in their decision-making process. This research applies statistical analysis to the information provided by a company in the cosmetics industry, not only in a descriptive but in an explanatory and predictive function. Data collection corresponds to two production units of a factory, hairdressing and coloring, with different packaging lines in the conditioning phase. Production lines performance is paramount to take advantage of them, as well as improving efficiency and productivity. A systematic way to monitor the use of productive resources is the indicator Overall Equipment Effectiveness (OEE). The advantage of OEE is that it measures in a single indicator all parameters of industrial production: availability, performance and quality. The contribution of this study is to identify factors that cause the deviation of these both rates respect the target previously set by corporate management. A logistic regression model has been formulated. As a practical contribution of this paper, a series of recommendations within the program of continuous improvement of the plant is proposed, promoting the effort to involve employees in this "learning process". The main finding of this study is the explanatory power of production time loss, rather than time inefficiencies in the production line management. The most significant time loss is due to formula or reference or format changes. The combined effect of microstoppages and change of workshift does significantly contribute to the explanatory power of the model.


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