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Simulación y Optimización del Balanceo de una Línea de Producción de Envases Plásticos mediante Python y Metodologías Lean Six Sigma, 2025

Delgado Batista, Jorge Luis; Martinez Ramirez, Jorge Luis

Simulation and Optimization of Line Balancing in a Plastic Container Production Line Using Python and Lean Six Sigma Methodologies, 2025



Autores Delgado Batista, Jorge Luis
Autores Martinez Ramirez, Jorge Luis
Tema Lean Manufacturing
Tema Six Sigma
Tema simulación industrial
Tema balanceo de líneas
Tema indicadores de desempeño
Tema Lean Manufacturing
Tema Six Sigma
Tema industrial simulation
Tema line balancing
Tema performance indicators
Descripción The plastic packaging industry faces increasing demands in terms of productivity, process stability, and quality control, which require the implementation of continuous improvement methodologies supported by quantitative analysis and digital simulation tools. The objective of this research is to analyze the overall performance of a plastic container production line with a capacity of 1,200 units per 8-hour shift by simulating its operational behavior and evaluating key performance indicators (KPIs), in order to identify performance gaps relative to industry benchmark values and determine improvement opportunities to enhance productivity, process stability, and system efficiency. The methodology integrates simulation tools developed in Python using the Google Colab environment, combined with analytical approaches derived from Lean Manufacturing and Six Sigma methodologies. The simulation model allowed the evaluation of operational variables such as Takt Time, Cycle Time, line balancing efficiency, throughput, scrap rate, First Pass Yield (FPY), Process Capability Index (Cpk), physical availability, as well as maintenance reliability and labor efficiency indicators. Comparative scenarios were developed to analyze system performance against established industrial targets. The results reveal imbalances among workstations, bottleneck constraints, and variability in cycle times that negatively affect the overall efficiency of the production line. KPI analysis indicates deviations from benchmark values in metrics such as Overall Equipment Effectiveness (OEE), line balancing efficiency, and statistical process stability, confirming the presence of significant opportunities for operational optimization through workload redistribution, reduction of non-value-added activities, and improvements in equipment reliability. The study concludes that digital simulation combined with Lean Six Sigma approaches constitutes an effective tool for diagnosing the performance of production systems, supporting data-driven decision-making, and strengthening the competitiveness of the plastic packaging manufacturing industry in environments characterized by high demand and operational variability.
Descripción La industria de envases plásticos enfrenta crecientes exigencias en términos de productividad, estabilidad del proceso y control de calidad, lo que exige la implementación de metodologías de mejora continua apoyadas en herramientas de análisis cuantitativo y simulación digital. El objetivo de esta investigación es analizar el desempeño integral de una línea de producción de envases plásticos con capacidad de 1,200 unidades por turno de 8 horas, mediante la simulación de su comportamiento operativo y la evaluación de indicadores clave de desempeño (KPIs), con el fin de identificar brechas frente a parámetros de referencia industriales y determinar oportunidades de mejora en productividad, estabilidad y eficiencia del sistema productivo. La metodología empleada integra herramientas de simulación desarrolladas en Python mediante el entorno Google Colab, combinadas con técnicas de análisis propias de Lean Manufacturing y Six Sigma. El modelo permitió analizar variables operativas como Takt Time, Cycle Time, eficiencia de balanceo de línea, throughput, scrap, First Pass Yield (FPY), índice de capacidad del proceso (Cpk), disponibilidad física, así como indicadores de confiabilidad de mantenimiento y eficiencia laboral. Se desarrollaron escenarios comparativos para evaluar el comportamiento del sistema frente a objetivos industriales establecidos. Los resultados evidencian la presencia de desbalances entre estaciones de trabajo, restricciones asociadas a cuellos de botella y variabilidad en los tiempos de ciclo que afectan la eficiencia global de la línea. El análisis de indicadores muestra desviaciones respecto a los valores de referencia en métricas como OEE, eficiencia de balanceo y estabilidad estadística del proceso, lo que confirma la existencia de oportunidades significativas de optimización mediante redistribución de cargas operativas, reducción de actividades no generadoras de valor y mejoras en la confiabilidad del equipo. Se concluye que la simulación digital combinada con enfoques Lean Six Sigma constituye una herramienta eficaz para diagnosticar el desempeño de sistemas productivos, apoyar la toma de decisiones basada en datos y fortalecer la competitividad de la industria de manufactura de envases plásticos en entornos de alta demanda y variabilidad operativa.
Editorial Universidad de Panamá
Fecha 2026-07-06
Tipo info:eu-repo/semantics/article
Tipo info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Tipo Artículo revisado por pares
Formato application/pdf
Identificador https://revistas.up.ac.pa/index.php/REICIT/article/view/10118
Identificador 10.48204/reicit.v6n1.10118
Fuente REICIT; Vol. 6 Núm. 1 (2026): REICIT; 95-110
Fuente 2805-1874
Idioma spa
Relación https://revistas.up.ac.pa/index.php/REICIT/article/view/10118/7380
Derechos Derechos de autor 2026 REICIT
Derechos http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0