Análisis del porcentaje de ocupación de las líneas de producción de la planta CC Conservas mediante el diseño de una herramienta en microsoft Excel con integración de variables operativas y simulación de escenarios

Abstract

El presente trabajo de grado tuvo como propósito analizar el porcentaje de ocupación de las líneas de producción de la planta CC Conservas, ubicada en Tuluá, Valle del Cauca, mediante el diseño, implementación y validación de una herramienta desarrollada en Microsoft Excel. La investigación se orientó bajo un enfoque cuantitativo, descriptivo y aplicado, utilizando datos históricos reales del año 2024, técnicas de análisis estadístico, modelación matemática básica y simulación de escenarios.

En el diagnóstico inicial se identificaron brechas significativas entre la capacidad instalada y la producción real, con líneas que presentaron niveles de ocupación inferiores al 30 % y otras que superaron el 100 %, evidenciando tanto subutilización como sobrecarga operativa. La herramienta diseñada integró variables críticas como velocidad estándar, eficiencia global del proceso (EGP), días operativos, volúmenes programados y paros programados y no programados, permitiendo automatizar cálculos, generar visualizaciones tipo semáforo y proyectar escenarios alternativos de programación y redistribución de carga. La validación se realizó mediante comparación con cálculos manuales y con el Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE), obteniendo un resultado de 0 %, lo que confirma la precisión y confiabilidad de la herramienta. Entre los hallazgos más relevantes se comprobó que incrementos de 5 a 10 puntos en la eficiencia operativa generan mejoras significativas en la ocupación, mientras que la redistribución de volúmenes desde líneas saturadas hacia líneas con capacidad ociosa representa una estrategia efectiva para balancear la operación.

Finalmente, la herramienta desarrollada constituye un sistema práctico, accesible y robusto que facilita el análisis integral de la ocupación, fortalece la toma de decisiones basadas en datos y contribuye a la sostenibilidad y competitividad de la planta en un entorno industrial altamente dinámico.