Productivity Improvement In An Automotive Workshop Through Lean Manufacturing Methodology
Notice bibliographique
Résumé
This research study focused on improving the productivity of an automotive workshop in Tegucigalpa, Honduras, by analyzing and identifying the causes of delays and implementing process improvements by applying the tools and principles of the Lean Manufacturing methodology using a quantitative approach with a descriptive scope.The problem for the automotive workshop lies in the long maintenance service times for the engine oil change, from the time the vehicle enters the workshop until it is delivered to the customer.The first step was to analyze the company's current situation and identify opportunities for improvement.Analyzing a probability sample of 3 employees in the maintenance department.The activities with the greatest negative impact on the process were analyzed, including unnecessary materials in the work area, the accumulation of waste, unnecessary transfers, and the fact that there is no person in charge of maintaining order and cleanliness in the area.The operation of the workshop was then described using indicators to improve the overall performance of the company.Seven activities were reduced in the current analysis using process diagrams and flowcharts.The duration of the maintenance service was reduced by 36 minutes, identifying a 40.6% opportunity to improve the service and standardize the process.Finally, socialization was carried out with the company, where information was shared about the project and possible implementation and execution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».