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| Nombre del proyecto | Modelamiento y desarrollo de tecnología Light Smart Factory para PYMEs de la ciudad de Arequipa |
| Resumen ejecutivo | Desde la diseminación de la filosofía Lean Manufacturing (o producción ajustada), muchas empresas buscan disminuir sus desperdicios y mejorar su desempeño en cuanto a producción. Todo ello, según la literatura, mejor y más ampliamente observado en empresas de mayor tamaño. La secuencia de eliminación de desperdicios lleva a la necesidad de una automatización de procesos de manufactura que genera la llamada Industria 4.0, que en el estado actual presenta diferentes arquitecturas que deberían de ayudar a construir Smart Factories. En tanto la idea implica llevar a las empresas a la eficiencia total y el cero desperdicio, se debe considerar que los costos de infraestructura y tecnología que se incluyen (en robotización, datawarehouses, nubes privadas y otros) son bastante prohibitivos para la mayoría de los empresarios. Desde esta óptica, se considera que a mayor o menor escala la tecnología debería de venir a disminuir los efectos económicos causados por la generación de desperdicios. Por ello la propuesta implica revisar el comportamiento de los procesos de pequeñas empresas, de manufactura y de servicios, representativas de la ciudad de Arequipa, para verificar los cuellos de botella donde se originan los desperdicios y construir en base a ello soluciones de hardware y software que comuniquen por medio de tecnologías asequibles la generación de estos desperdicios, en tiempo real. Y de esta manera aplicar generar planes de mejora en base a indicadores o ratios de funcionamiento. La metodología implica la selección de pequeñas empresas, observación directa para mapeo de desperdicios y experimentación de soluciones in situ. Los resultados esperados implican la generación de mecanismos de detección de mermas o desperdicios que generen reportes en tiempo real, que a su vez generarán series de tiempo para establecer buenas prácticas de manejo de desperdicios, probablemente conducente a la programación de un APP útil para otras PYMES en un modelo que denominamos Light Smart Factory. |
| Objetivo del proyecto | Generar un entendimiento sobre las particularidades de las practicas del uso de Smart Factories, a través del estudio de los modelos de gestión de la industria 4.0 de manera a establecer la forma de acondicionar las prácticas de grandes empresas o Smart Factory, para generar un modelo, técnicas y tecnologías apropiadas para ser utilizadas en PyMEs de la ciudad de Arequipa. En la parte de investigación aplicada el objetivo es generar tecnologías de muy bajo costo que ayuden a los empresarios a automatizar sus procesos y disminuir sus desperdicios. |
| Código del proyecto | IBA-IB-66-2020-UNSA |
| Fecha de inicio | 2021-04-01 |
| Duración | 57 |
| Nombre del esquema financiero | Proyectos de Investigación Básica y Aplicada - UNSA |
| Monitor | Wilmer Jesus Vilcape Vilcape |
| Entidades participantes | Monto (S/) | Total (S/) | Porcentaje | ||
| Monetario | No monetario | Monetario | No monetario | ||
| Universidad Nacional de San Agustin (UNSA) | 250000.00 | 0.00 | 250000.00 | 100.00% | 0.00% |
| Gaby Lizeth Vito Aguilar | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00% | 0.00% |
| Palabras clave | Lean manufacturing, PYME, Light Smart Factory, RAMI 4.0, UNSA Arequipa |
| Justificación del proyecto | La Industria 4.0 marca un ritmo de trabajo, para las industrias de grande porte, que implica inversión en tecnología de automatización y uso de recursos complejos y costosos para disminuir sus desperdicios, siguiendo la filosofía de la producción ajustada (Lean Manufacturing). Todo ello para mantener niveles de competitividad frente a una creciente tendencia de manufactura de clase mundial. Las PYMES de manufactura no son ajenas a este esquema y eventualmente requieren de entregar mayores y mejores niveles de calidad en su producción, con la diferencia de que no pueden enfrentar inversiones exorbitantes para mejorar su competitividad, aun cuando se asocian en clusteres para ello. |
| Hipótesis del proyecto | Hipótesis 1: las PYMES de rubros o sectores representativos, en la ciudad de Arequipa (principalmente textil y calzado) comprenden los lineamientos de la Manufactura Ajustada, pero los costos de invertir en tecnología superan su capacidad de incluir dichas practicas en su día a día. Hipótesis 2: El conocimiento de la tecnología, de las PYMES de Arequipa, en conjunción con sus los equipos existentes, puede generar tecnologías de bajo costo que puedan servir de base tecnológica para otras PYMES similares e incluso pueden ayudar a genera clusters de trabajo intra-empresa. |
| Resultados esperados del proyecto | Aplicación de los conceptos de Smart Factory y Learning a la realidad de PYMES arequipeñas. Diagnostico y desarrollo de tecnologías Smart Factory en el sector de calzado en la ciudad de Arequipa. Modelo de trabajo Light Smart Factory: una propuesta de aplicación de Industria 4.0 en PYMES. |
| Impactos esperados | Impactos sociales: la utilización de tecnologías de bajo costo por parte e los empresarios locales implica, entre otras cosas, una nueva imagen empresarial, en el sentido de que se pueden mostrar resultados a nivel de procesos empresariales mejorados y que pueden mejorar las condiciones de trabajo en PYMES. Impactos económicos: se espera que los empresarios PYME tengan un mayor control sobre los números de desperdicios y disminución de los tiempos de re-proceso debidos a fallas en la percepción de calidad. El control administrativo de las cantidades de materia prima utilizados y el conocimiento de las cantidades en stock en tiempo real, debería impactar en los costos asumidos por el empresarios en su día a día, en proceso de curva de aprendizaje; que lo debería llevar a optimizar su materia prima, mano de obra y pronostico de mantenimiento de maquinas. Sumado todo debe de resultar en ahorros significativos en el mediano plazo y con ellos bienestar para el empresario. |
| Equipo técnico | Andrea Sheryna Polanco Chambi; Gledy Cinthya Huahuala Chire; Ricardo José Aguilar Alvis; Noe Gaudencio Alba Baena; Gaby Lizeth Vito Aguilar; Julio Abraham Ramos Quispe |