Análisis de confiabilidad y clusterización para la optimización de máquinas recreativas

Abstract

Esta tesis tiene como objetivo diagnosticar la confiabilidad actual de los principales modelos de máquinas recreativas en una compañía de entretenimiento, utilizando el historial de fallas para determinar el indicador de confiabilidad general por modelo. Además, se identifican las principales causas de falla para realizar un análisis de confiabilidad específica por máquina, con el propósito de implementar acciones que mejoren su desempeño a mediano plazo. Paralelamente, se realiza un análisis de clusterización en el consumo de inventarios de repuestos, aplicando un enfoque multicriterio. Esto permite identificar similitudes entre los repuestos y optimizar la planificación de stocks de acuerdo con las características de cada grupo. El primer capítulo ofrece una descripción general de la empresa, evaluando la gestión del departamento de servicio técnico y los síntomas de insatisfacción, lo que fundamenta la formulación del problema de investigación y los objetivos del estudio. El segundo capítulo presenta los fundamentos teóricos aplicados, incluyendo el método RCM2, las técnicas de business analytics y sus algoritmos utilizados, además de describir la metodología Lean Six Sigma como base para los proyectos de mejora continua. En el tercer capítulo, se detalla la metodología empleada, comenzando con el análisis de criticidad de las máquinas, el Pareto de fallas y el análisis de confiabilidad, tanto general como específica. También se aborda el análisis de consumo de inventarios, utilizando métodos de clusterización como K-means y PAM. Finalmente, en el cuarto capítulo, se analizan e interpretan los resultados obtenidos para formular e implementar acciones de mejora, basadas en la metodología Lean Six Sigma. Los resultados de este estudio permiten proponer mejoras en la confiabilidad de las máquinas recreativas y optimizar la gestión de repuestos, generando un impacto positivo en la eficiencia operativa y costos de la empresa.