Mejora en la eficiencia del proceso de producción aplicando herramientas lean SMED, mantenimiento planificado y Poka Yoke en una empresa del sector de plásticos

Abstract

La industria plástica cumple un rol importante en la economía peruana, representando el 3,5% del PBI manufacturero. No obstante, enfrenta desafíos como altos tiempos improductivos, fallas operativas y baja eficiencia en la producción. Esta investigación analiza el impacto del uso de herramientas Lean para mejorar la eficiencia del proceso, reduciendo tiempos de inactividad y errores humanos. El modelo propuesto incluye SMED para disminuir los tiempos de cambio de máquina, mantenimiento planificado para evitar fallas imprevistas y Poka Yoke para prevenir errores en el embalaje. Se realizó una prueba piloto para evaluar cada herramienta, seguida de una simulación del proceso productivo para medir su efecto en el sistema completo. Los resultados evidencian una mejora del 5,76% en la eficiencia, así como reducciones del 59,6% en tiempos muertos por detección de metales, 25% en paradas por cambio de cuchillas y 39,8% en fallos de embalaje, impulsando la productividad y competitividad del sector.

The plastics industry plays a significant role in the Peruvian economy, contributing 3.5% to the country’s manufacturing GDP. However, it faces ongoing challenges such as high downtime, operational failures, and low overall production efficiency. This study analyzes the impact of Lean tools to improve production efficiency by minimizing downtime and operator errors. The proposed model applies SMED to reduce machine changeover time, planned maintenance to prevent unexpected failures, and Poka-Yoke to reduce packaging errors. A pilot test was implemented to assess each tool, followed by a production process simulation to evaluate their impact across the system, ensuring sustainability. Results show that integrating Lean tools closed the 5.76% efficiency gap identified in the technical analysis, enhancing productivity and economic growth. Additionally, metal detection downtime was reduced by 59.6%, blade change stoppages by 25%, and packaging errors by 39.8%.