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APLICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES EN EL
ÁMBITO DE DESARROLLO DE LA INGENIERÍA INDUSTRIAL
PARA LA TOMA DE DECISIONES
Estructura del Informe Académico: Trabajo de investigación Caratula Índice Resumen Introducción (Objetivo general y específicos) En el entorno actual de la industria pesquera e industrial en el Perú, la gestión efectiva de los procesos de mantenimiento se ha convertido en un componente estratégico para garantizar la competitividad y sostenibilidad de las empresas. La creciente demanda por estándares más elevados de calidad, productividad y cumplimiento normativo exige que las organizaciones adopten enfoques modernos en la gestión de sus activos físicos. Marco Peruana S.A. , empresa líder en el sector industrial y pesquero, proporciona servicios especializados que requieren un alto grado de confiabilidad en sus equipos e instalaciones. Su operación diaria involucra una flota de embarcaciones, equipos hidráulicos, grúas, sistemas de potencia, componentes electromecánicos y sistemas de automatización, todos los cuales son críticos para la continuidad operativa y el cumplimiento de los compromisos comerciales de la empresa. Sin embargo, los procesos de mantenimiento actuales presentan diversas limitaciones que impactan directamente en la eficiencia operativa. Entre los principales desafíos se identifican la falta de una planificación óptima de las actividades de mantenimiento, el uso limitado de herramientas analíticas para la toma de decisiones, y la presencia de tiempos de inactividad superiores a los deseables. Adicionalmente, la gestión de recursos técnicos y materiales no siempre responde de manera dinámica a las necesidades cambiantes de la operación, lo cual afecta tanto la disponibilidad de los equipos como la capacidad de respuesta ante contingencias. Estas
deficiencias generan costos adicionales, reducen la productividad y afectan la competitividad global de la empresa. El presente trabajo se desarrolla como una respuesta proactiva a estos desafíos. Su propósito es formular una propuesta integral de mejora para los procesos de mantenimiento de Marco Peruana S.A., mediante la incorporación de herramientas de optimización y de apoyo a la toma de decisiones. Estas herramientas, cuando son adecuadamente implementadas, permiten transformar los procesos de mantenimiento desde un enfoque reactivo hacia un modelo más proactivo, planificado y basado en datos. La propuesta se sustenta en la aplicación de técnicas cuantitativas avanzadas, tales como modelos de colas, matrices de decisión y simulación de procesos. Estas metodologías ofrecen un marco analítico que facilita la identificación de cuellos de botella, la priorización de actividades, la optimización de flujos de trabajo y la mejora en la asignación de recursos. A través de este enfoque, se busca no solo obtener mejoras operativas tangibles, sino también generar capacidades internas que aseguren la sostenibilidad de los resultados en el mediano y largo plazo. La importancia estratégica de esta iniciativa radica en que una gestión de mantenimiento más eficiente contribuye directamente a los objetivos corporativos de Marco Peruana S.A., tales como la mejora de la disponibilidad y confiabilidad de los activos, la optimización de los costos operativos, el cumplimiento de los requisitos de seguridad y calidad, y el fortalecimiento de la satisfacción del cliente. Asimismo, el trabajo considera que el uso sistemático de herramientas de optimización y de apoyo a la toma de decisiones no solo impacta positivamente en los indicadores técnicos del mantenimiento, sino que también promueve una cultura organizacional orientada a la mejora continua y a la gestión basada en datos, en línea con los principios establecidos en los sistemas de gestión de la calidad (ISO 9001) y de gestión de activos (ISO 55000). En resumen, este trabajo busca establecer un camino claro y estructurado para transformar la gestión de mantenimiento en Marco Peruana S.A., alineándola con las mejores prácticas internacionales y asegurando su contribución estratégica a la competitividad y sostenibilidad de la empresa.
Asimismo, la utilización de técnicas multicriterio para la toma de decisiones ha mostrado resultados positivos en la priorización de actividades de mantenimiento. González y Torres (2020) aplicaron matrices de decisión multicriterio en sistemas ferroviarios, permitiendo evaluar de forma estructurada las alternativas de mantenimiento según criterios técnicos, económicos y de seguridad. Este tipo de herramienta resulta altamente relevante para empresas como Marco Peruana S.A., donde la diversidad de equipos y condiciones de operación exige una toma de decisiones informada y basada en múltiples factores. En cuanto a la simulación de procesos , Herrera y Ruiz (2023) implementaron modelos multimétodo en la industria de manufactura en el Perú, obteniendo mejoras notables en la planificación de mantenimiento preventivo y en la reducción de intervenciones correctivas no planificadas. La simulación permitió validar diferentes estrategias antes de su implementación, optimizando los recursos y mejorando la disponibilidad de los equipos. A nivel más amplio, enfoques como la terotecnología y la gestión del costo del ciclo de vida (Life Cycle Cost) han sido promovidos por autores como Parra y Crespo (2015) , quienes propusieron modelos integrales que combinan teoría de colas, simulación Monte Carlo y matrices multicriterio, orientados a maximizar la confiabilidad de los activos industriales a lo largo de su ciclo de vida. Este enfoque estratégico es fundamental para empresas que operan en sectores de alta competitividad y regulación, como el pesquero-industrial. Sin embargo, en el contexto nacional, la aplicación sistemática e integrada de estas herramientas en el sector pesquero-industrial es todavía limitada. La mayoría de las iniciativas se han concentrado en sectores como minería, agroindustria y manufactura. En el caso de empresas como Marco Peruana S.A. , que gestiona una flota de embarcaciones industriales, grúas hidráulicas, sistemas de izaje y equipos críticos para operaciones en planta y en mar, el potencial de estas herramientas aún no ha sido plenamente aprovechado. Por ello, el presente trabajo busca cubrir este vacío, proponiendo una propuesta de mejora integral para los procesos de mantenimiento de Marco Peruana S.A. , mediante la aplicación conjunta de modelos de colas, matrices de decisión y simulación de procesos. A diferencia de estudios
previos que se han centrado en aplicaciones parciales o en sectores distintos, esta investigación plantea un enfoque adaptado a la realidad operativa y estratégica de la empresa, con el objetivo de fortalecer la gestión del mantenimiento y contribuir a su sostenibilidad y competitividad. Este análisis de antecedentes establece el marco de referencia para el siguiente apartado del informe, en el cual se profundizarán los conceptos, teorías y modelos que sustentan la propuesta presentada en este estudio. González, L., & Torres, M. (2020). Aplicación de técnicas multicriterio para la toma de decisiones en mantenimiento ferroviario. Revista Iberoamericana de Ingeniería Industrial, 14(2), 102-118. https://doi.org/10.1016/j.riai.2020.05. Herrera, P., & Ruiz, J. (2023). Implementación de modelos de simulación multimétodo para la optimización del mantenimiento preventivo en la industria manufacturera peruana. Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Tesis de Maestría en Ingeniería Industrial. Navarro, C., & Jiménez, R. (2022). Optimización de la gestión de mantenimiento en una unidad minera mediante simulación discreta y teoría de colas. Revista Peruana de Ingeniería de Mantenimiento, 8(1), 55-70. Parra, C., & Crespo, M. (2015). Modelo integral de gestión de mantenimiento basado en confiabilidad y costo del ciclo de vida: aplicación en la industria química. DYNA Ingeniería e Industria, 90(5), 482-488. https://doi.org/10.6036/ Fundamento Teórico La gestión eficiente de los procesos de mantenimiento constituye un factor clave para la sostenibilidad y competitividad de las organizaciones industriales. En empresas como Marco Peruana S.A. , que operan en sectores altamente exigentes como el pesquero e industrial, el mantenimiento de equipos e instalaciones críticas debe evolucionar hacia modelos más predictivos, optimizados y alineados con las mejores prácticas internacionales. En este contexto, la Investigación de Operaciones (IO) aporta un conjunto de herramientas y metodologías que permiten abordar de manera sistemática problemas complejos asociados a la planificación, ejecución y control del mantenimiento (Hillier & Lieberman, 2021). Al integrar modelos
optimizar el flujo de trabajo y la asignación de recursos en los talleres de mantenimiento (Castón & Guitart, 2002). Los modelos M/M/1 y M/M/S, por ejemplo, permiten analizar los tiempos de espera y los niveles de servicio, facilitando la toma de decisiones sobre la cantidad óptima de personal técnico o la priorización de las órdenes de trabajo. Finalmente, la simulación de sistemas constituye una herramienta transversal que permite modelar y analizar de manera integral el comportamiento dinámico de los procesos de mantenimiento. A través de la simulación, es posible evaluar diferentes estrategias operativas, identificar cuellos de botella, optimizar la gestión de inventarios y validar políticas antes de su implementación real (Huayanca et al., 2023). En un entorno como el de Marco Peruana S.A., caracterizado por la complejidad operativa y la variabilidad de la demanda, la simulación aporta un soporte esencial para la toma de decisiones basadas en datos y en análisis riguroso. La integración de estas herramientas en un marco coherente de gestión del mantenimiento no solo permite optimizar los procesos internos de la empresa, sino que también contribuye al cumplimiento de los requisitos establecidos en las normas internacionales de gestión de la calidad y de gestión de activos. Al promover una cultura de mejora continua y de toma de decisiones basada en evidencia, este enfoque fortalece la capacidad de Marco Peruana S.A. para responder de manera ágil y eficiente a los desafíos del entorno industrial actual. De este modo, el Fundamento Teórico aquí presentado sustenta conceptualmente la propuesta de mejora que se desarrolla en este trabajo, proporcionando el marco analítico y metodológico que orienta tanto el diseño de la intervención como el análisis de los resultados obtenidos. Anderson, D. R., Sweeney, D. J., Williams, T. A., Camm, J. D., & Martin, R. K. (2016). Quantitative Methods for Business (13ª ed.). Cengage Learning. Campos Marchan, E. M. (2018). Mejora de procesos para optimizar la productividad en la distribución de artículos de vestir en Lima Metropolitana de una empresa textil. Universidad César Vallejo. https://repositorio.ucv.edu.pe/handle/20.500.12692/ Castón Farrero, J. M., & Guitart Tarrés, L. (2002). La empresa de servicios y la teoría de colas. UOC Papers. https://www.digitaliapublishing.com/a/
Evans, J. R., & Collier, D. A. (2019). Administración de operaciones. Cengage Learning. Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. (2021). Introduction to Operations Research (11ª ed.). McGraw-Hill Education. Huayanca, D., Bujaico, G., & Delgado, A. (2023). Application of discrete- event simulation for truck fleet estimation at an open-pit copper mine in Peru. Applied Sciences, 13(7), 4093. https://doi.org/10.3390/app Taha, H. A. (2020). Operations Research: An Introduction (10ª ed.). Pearson Education. Método Resultados Discusión Conclusiones Recomendaciones Referencias Bibliográficas Anexos NORMA DE REDACCIÓN ISO.
