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Aplicación de métodos heurísticos de distribución en planta en fábrica de chocolate. Caso Cooperativa Norandino

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Aplicación de métodos heurísticos de distribución en planta en fábrica de chocolate. Caso Cooperativa Norandino

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Tesis; https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis. Sustentada 2022-05.

Distribución en planta -- Planificación Cacao -- Producción y consumo Administración de proyectos -- Metodología

Resumen

La tesis se realizó bajo la modalidad de artículo científico y tiene como finalidad ejecutar el diseño de una planta de chocolate para la Cooperativa Norandino para lo cual se determinarán valores iniciales como los procesos de producción, la relación de actividades y el cálculo de las áreas a considerar. Estos valores se utilizarán como base al aplicar tres métodos heurísticos que permitirán contar con un mayor abanico de alternativas de distribución. Adicional a ello, para la realización del estudio tipo exploratorio secuencial se llevará a cabo una etapa cualitativa en donde se recopilará las percepciones del uso de cada uno de los métodos seleccionados. Finalmente, a través del uso de una escala tipo Likert, se codificarán los datos cualitativos y se realizará una comparación cuantitativa de las metodologías aplicadas. La investigación a presentar busca servir de guía frente a las decenas de opciones de metodologías que existen actualmente al aplicar tres de ellas -Systematic Layout Problem (SLP), Computerized Relationship Layout Planning (CORELAP) y Computerized Relative Allocation of Facilities Technique (CRAFT) -en un caso planteado para una empresa piurana que elabora productos derivados del cacao. Finalmente se presenta como resultado las ventajas y desventajas de cada uno de los métodos aplicados a este caso práctico para así determinar qué modelo de solución se ajusta mejor a las características particulares de este proyecto. Se concluye, que el uso de múltiples metodologías y softwares de disposición de planta permiten al investigador llevar a cabo un proceso más robusto de diseño, analizando los datos del problema desde múltiples escenarios teniendo control de las variables, lo que le permite aumentar la confiabilidad al momento de la toma de decisiones y las probabilidades de éxito de la fábrica a diseñar.

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