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Modelo Híbrido MCDM-FMEA para la Optimización de Procesos: Un Estudio de Caso en la Fabricación de Muebles

Autores: Klari, Kristina; Peri, Ivana; Vukman, Karla; Papi, Fran; Klari, Miljenko; Groelj, Petra

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Modelo Híbrido MCDM-FMEA para la Optimización de Procesos: Un Estudio de Caso en la Fabricación de Muebles


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Industria de fabricación de muebles
Calidad
Productividad
Rentabilidad
Marco de gestión de riesgos
Modos de falla

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 71

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La industria de fabricación de muebles está presionada para mejorar la calidad, la productividad y la rentabilidad, particularmente en condiciones de mercado cada vez más volátiles. Este estudio se centra en el desarrollo de métodos para optimizar los procesos de producción en una empresa de fabricación de muebles a través de la aplicación de un marco de gestión de riesgos integrado. Al integrar el Análisis de Modos de Fallo y Efectos (FMEA) con técnicas avanzadas de toma de decisiones multicriterio (MCDM), específicamente AHP difuso, TOPSIS difuso y WINGS difuso, se desarrolla un modelo híbrido para identificar, priorizar y abordar puntos críticos de fallo, teniendo en cuenta las interdependencias complejas. Modos de fallo significativos, como inexactitudes en los pedidos y retrasos en las entregas, se revelan como hallazgos clave y se encuentran que afectan notablemente la productividad y la satisfacción del cliente. La capacidad del modelo propuesto para capturar efectos en cascada y una priorización matizada permite una evaluación de riesgos más precisa, apoyando así la resiliencia y la eficiencia de los procesos en el sector de fabricación de muebles. Este enfoque demuestra no solo optimizar la producción, sino también proporcionar una base para aplicar modelos híbridos similares en otras industrias para gestionar eficazmente las interdependencias específicas del sector.

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