Sistema de apoyo a las decisiones de asignación de trabajadoras en el área de selección de manzanas en Andes Service S.A.

Abstract

El presente trabajo describe el desarrollo de un proyecto de mejoramiento realizado en la empresa Andes Service S.A, dedicada el rubro de embalado de fruta. El problema que aborda el proyecto corresponde a la asignación de personas del área de selección manual, debido a que en dicha empresa existe un equipo selector encargada de clasificar la fruta en distintas calidades, pero que no lo realiza de manera adecuada, por lo que dicha selección debe ser corregida mediante seleccionadoras, de ahí radica la importancia de realizar una correcta asignación de personal en dicha área. Este proyecto comienza con una introducción donde se contextualiza el lugar de aplicación en términos del servicio realizado por la empresa, el nivel de producción y el proceso productivo. Además, se detallan los objetivos y los resultados tangibles esperados para el proyecto. Posteriormente se presenta un marco teórico con el fin explicar que herramientas de ingeniería industrial serán utilizadas para el desarrollo de las propuestas de mejora. También se define la metodología a utilizar, donde se detalla cada etapa a realizar para la solución de la problemática. Con respecto al desarrollo del proyecto, este comienza con un diagnostico donde se concluye que es necesaria realizar una correcta asignación en el área de selección manual debido al funcionamiento del equipo y la importancia del proceso de selección. Por otra parte, se concluye que la mala clasificación del equipo de selección está relacionada a los limitantes que dicho equipo posee. De esta forma se desarrolla un sistema de apoyo a las decisiones para definir el número de personas a asignar en las mesas de selección mediante un prototipo computacional. Además, se propone un procedimiento de ajuste de parámetros para el equipo de selección con el fin de mejorar su funcionamiento. Finalmente se evalúa económicamente el proyecto, donde se obtiene un VAN de $15.737.560 y un periodo de recuperación de 2 años, por lo que se recomienda su implementación.