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Diseño de distribución en planta para dos sistemas de producción en paralelo empleando simulación de eventos discretos
(2021) La Torre, Fernando; Moreno, Milena; Guzmán, Elian; Universidad Católica Boliviana “San Pablo” (Santa Cruz, Bolivia). Sociedad Científica de Estudiantes de Ingeniería Industrial
La distribución en planta es una decisión que determina un porcentaje importante de la eficiencia de las operaciones en cuanto al movimiento de los materiales se refiere. Este artículo utiliza el método de diseño sistemático de distribución (SLP) para determinar las relaciones entre las diferentes áreas que intervienen en el proceso de producción de tubos y piezas inyectadas de polietileno de baja densidad, debido a que existen dos líneas de producción en la planta que comparten recursos como los almacenes, operadores, zonas de armado y molino de los materiales en proceso, el sistema se torna compleja para un modelado matemático y se opta por utilizar la simulación de eventos discretos para simular el comportamiento de los recursos y la dinámica de planta. Además, la simulación en 3D empleando la herramienta Flexsim permite un análisis detallado de los cambios que puedan surgir en el proceso de diseño que se realiza en conjunto con encargado de las operaciones de producción.
Diseño y Simulación de una Arquitectura Internet of Things para el Monitoreo de Variables Críticas en la Industria de Embutidos
(2026) Churqui Limachi, Jaqueline; Justiniano Grimaldos, Valentina; Carballo Ledezma, Helen; Carter Cortez, Patrick Thomas; Universidad Católica Boliviana “San Pablo” (Santa Cruz, Bolivia). Sociedad Científica de Estudiantes de Ingeniería Industrial
El monitoreo continuo de variables críticas en la producción de embutidos cárnicos representa un desafío no resuelto en plantas que operan sin infraestructura de sensores automatizados. Este trabajo presenta el diseño de una arquitectura de sensores Internet of Things para la línea de producción de chorizo parrillero de la empresa El Buen Gusto en Montero, Santa Cruz, Bolivia, implementada mediante simulación de datos como estrategia de validación previa a la instrumentación física, estableciendo las bases para el desarrollo futuro de un gemelo digital. A partir de parámetros operativos relevados directamente en planta, se configuraron 25 sensores virtuales distribuidos en seis equipos — Cámara de Frío 1, Moledora, Cutter, Embutidora, Horno y Cámara de Frío 2 — monitoreando temperatura, velocidad, humedad relativa y flujo de aire mediante el simulador IoT Sensor Data Simulator, el protocolo MQTT y el broker Mosquitto, con sesiones de 90 segundos e intervalos de muestreo de 10 segundos. Durante la validación, las variables monitoreadas permanecieron dentro de los rangos establecidos, replicando el comportamiento oscilante característico de variables físicas industriales; incluso en los casos de mayor exigencia, como la temperatura del Cutter rozando su límite superior de 9,5 °C o la Embutidora tocando su límite inferior de 2,2 °C, ningún sensor presentó´ desbordamientos. En conjunto, la simulación demostró´ que la arquitectura diseñada constituye una representación funcional del proceso y sienta las bases tanto para la implementación física de sensores como para el desarrollo futuro de un gemelo digital, habilitando el monitoreo simultáneo y en tiempo real de un conjunto grande de variables, la detección automática de anomalías y la generación de alertas que reduzcan el riesgo de proliferación de microorganismos patógenos, fallas mecánicas o pérdidas.
Optimización del número de cajas de atención en supermercados mediante simulación de filas de espera M/G/c
(2026) Arze Bazán, Pablo Andrés; Limachi Apaza, Bianca Maite; Carter Cortez, Patrick; Barbery Patiño, Isabela Regina; Carter Cortez, Patrick; Universidad Católica Boliviana “San Pablo” (Santa Cruz, Bolivia). Sociedad Científica de Estudiantes de Ingeniería Industrial
La gestión ineficiente de las filas de espera en los puntos de atención al cliente genera costos operativos elevados y deteriora la experiencia del consumidor en entornos de comercio minorista. Este trabajo aplica la teoría de colas bajo el modelo M/G/c, donde M representa llegadas aleatorias de clientes que siguen un proceso de Poisson, G indica que los tiempos de atención en caja pueden seguir cualquier distribución estadística, y c es el número de cajeros atendiendo en paralelo, para determinar el número óptimo de cajas de atención en un supermercado durante hora pico mediante simulación de eventos discretos. A partir de una muestra de 120 clientes, los tiempos entre llegadas consecutivas se ajustaron a una distribución exponencial con media de 5,0 min, mientras que los tiempos de atención en caja se ajustaron a una distribución lognormal con parámetros𝜇 ln =1, 3 y 𝜎 ln =0, 45, lo que corresponde a un tiempo medio de atención de aproximadamente 4,06 min. Se evaluaron configuraciones de 1 a 5 cajas. Los resultados muestran que 2 cajas constituye el escenario óptimo, con un tiempo promedio de espera en fila de 0,53 min, un número promedio de 0,11 clientes en fila, una utilización de cajeros del 44,5 % y un costo total de 102,3 bolivianos. La herramienta de simulación desarrollada por los autores permite a cualquier establecimiento cargar sus propios datos de campo y obtener la recomendación de forma automática, constituyendo un aporte metodológico replicable para la toma de decisiones operativas en hora pico en distintos sistemas de atención, como ventanillas bancarias, consultorios médicos o puntos de despacho de transporte universitario
Revista Mentes Eficientes
(2019) Universidad Católica Boliviana “San Pablo” (Santa Cruz, Bolivia). Sociedad Científica de Estudiantes de Ingeniería Industrial