La teoría de restricciones (TOC) y su incidencia en los costos de producción. Caso empresa MIVIRN de Riobamba-Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
El artículo de investigación radica en la elaboración de una propuesta de mejora para la empresa de producción de maquinaria para la construcción “MIVIRN” para minimizar los costos y aumentar su capacidad de producción por medio de la introducción de métodos de identificación de restricciones y planeación de la producción que logren incidir positivamente en la mejora productiva de la empresa. El proyecto se enfocó en la identificación de las restricciones en los procesos de producción de concreteras y elevadores, se llevó a cabo una recopilación de los datos históricos y en base a esta se proyectó la demanda futura, se evaluaron y se determinaron tiempos estándar y takt time posteriormente se costearon los centros de producción mediante el costeo por procesos y costeo directo y con estos datos se establecieron las restricción del sistema aplicando la metodología propuesta por Goldratt para explotar la restricción que impide alcanzar un mejor desempeño productivo teniendo como herramienta el balance de línea proceso para el cual se automatizó sus cálculos requeridos por medio de “Excel” y su herramienta “Solver”. La metodología desarrollada permitió la elaboración de una propuesta que condujo a la eliminación del proceso restrictivo y con ello disminuyó los costos productivos en 5,46% para la concretera y el 9,38% para el elevador, adicionalmente aumentó la capacidad productiva de elevadores en un 125%, demostrando que la metodología de optimización y mejora productiva con aplicación de la teoría de restricciones (TOC) es capaz de influir significativamente en la reducción de costos y aumento de la capacidad productiva de la empresa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».