pág. 5478
IMPLEMENTACIÓN DE LA HERRAMIENTA
TPM Y SLP PARA MEJORAR LA EFICIENCIA
EN EL SECTOR METALMECÁNICO
IMPLEMENTATION OF TPM AND SLP TOOLS TO IMPROVE
EFFICIENCY IN THE METALWORKING SECTOR
Ernesto Altamirano Flores
Universidad Nacional Agraria La Molina, Perú
Elvira Cáceres Cayllahua
Universidad Nacional Agraria La Molina, Perú
Jhon Pérez Ayala
Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Perú
María Fernanda Delgado Pucurimay
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, Perú
Valeria Francia Quispe
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, Perú
pág. 5479
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i1.22656
Implementación de la Herramienta TPM y SLP para Mejorar la Eficiencia
en el Sector Metalmecánico
Ernesto Altamirano Flores1
ealtamirano@lamolina.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-8634-9689
Universidad Nacional Agraria La Molina
Lima - Perú
Elvira Cáceres Cayllahua
ecaceres@lamolina.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-5089-9996
Universidad Nacional Agraria La Molina
Lima - Perú
Jhon Pérez Ayala
jp1806perez@gmail.com
https://orcid.org/0009-0009-6282-6362
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Lima - Perú
María Fernanda Delgado Pucurimay
u201711216@upc.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-1121-6125
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Lima-Perú
Valeria Francia Quispe
u20181e304@upc.edu.pe
https://orcid.org/0009-0001-8329-9006
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Lima- Perú
RESUMEN
En el dinámico entorno de la industria manufacturera, la eficiencia operativa es un factor clave para la
competitividad, especialmente en el sector metalmecánico, donde la presión por optimizar recursos y
reducir desperdicios es creciente. En este contexto, la presente investigación se desarrolló en una
empresa dedicada a la fabricación de cajas portamedidoras monofásicas, donde se detectó un bajo nivel
de eficiencia operativa, alcanzando apenas un 68.41 %, frente al 75.98 % del promedio del sector.
Resolver esta brecha no solo era crucial para mejorar la eficiencia, sino también para asegurar la
sostenibilidad y competitividad a largo plazo de la empresa. Para ello, se adoptó un enfoque Lean Green,
mediante la implementación de herramientas como 5S, SLP, SMED y TPM, enfocadas en la mejora
continua de procesos y la reducción del impacto ambiental. Este enfoque no solo permitió optimizar
tiempos y espacios, sino también reducir significativamente el impacto ambiental mediante la creación
de un circuito cerrado en el área de pintado, evitando la contaminación del entorno y promoviendo un
uso más eficiente de los recursos. La validación se realizó mediante pruebas piloto (para 5S y SMED) y
simulaciones en el software Arena (para SLP y TPM). Como resultado, se logró una mejora sustancial:
el OEE se elevó al 87 %, el tiempo de set-up y la distancia recorrida se redujeron en 21.05 % y 26.35
%, respectivamente, y la evaluación 5S alcanzó un 64 %. Estos resultados evidencian que la brecha de
eficiencia fue cerrada exitosamente y que la metodología Lean Green aplicada puede replicarse en otros
entornos industriales con características similares, constituyendo una alternativa efectiva para mejorar
el desempeño productivo de manera sostenible.
Palabras clave—Eficiencia, Lean Green, TPM, SMED, SLP
1
Autor principal
Correspondencia: ecaceres@lamolina.edu.pe
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Implementation of TPM and SLP Tools to Improve Efficiency in the
Metalworking Sector
ABSTRACT
In the dynamic environment of the manufacturing industry, operational efficiency is a key factor for
competitiveness, especially in the metalworking sector, where the pressure to optimize resources and
reduce waste is increasing. In this context, this research was conducted in a company dedicated to the
manufacture of single-phase meter boxes, where a low level of operational efficiency was detected,
reaching only 68.41%, compared to the sector average of 75.98%. Addressing this gap was not only
crucial for improving efficiency but also for ensuring the company's long-term sustainability and
competitiveness. To this end, a Lean Green approach was adopted, through the implementation of tools
such as 5S, SLP, SMED, and TPM, focused on continuous process improvement and reducing
environmental impact. This approach not only optimized time and space but also significantly reduced
environmental impact by creating a closed-loop system in the painting area, preventing environmental
contamination and promoting more efficient resource use. Validation was performed through pilot tests
(for 5S and SMED) and simulations using Arena software (for SLP and TPM). As a result, substantial
improvements were achieved: OEE increased to 87%, setup time and distance traveled were reduced by
21.05% and 26.35%, respectively, and the 5S assessment reached 64%. These results demonstrate that
the efficiency gap was successfully closed and that the applied Lean Green methodology can be
replicated in other industrial environments with similar characteristics, constituting an effective
alternative for sustainably improving production performance.
Keywords: Efficiency, Lean Green, TPM, SMED, SLP
Artículo recibido 22 diciembre 2025
Aceptado para publicación: 26 enero 2026
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INTRODUCCIÓN
El sector de la metalmecánica es uno de los pilares más relevantes en las economías industrializadas del
mundo, ya que provee componentes esenciales para múltiples industrias, como la automotriz, la
construcción y la energética. En América Latina, este sector ha experimentado un crecimiento constante,
generando empleo y oportunidades económicas, aunque enfrenta desafíos importantes como la
competencia extranjera, la necesidad de modernización tecnológica y la adopción de prácticas
sostenibles [1]. Se estima que este sector representa entre el 10% y el 15% del PBI regional, lo que
evidencia su relevancia estratégica [2]. En el Perú, la industria metalmecánica ha tenido un impacto
económico significativo. De acuerdo con [19], en 2023 este sector alcanzó una producción de S/68,707
millones, lo que equivale al 12.9% del PBI nacional [18]. Esta participación resalta su importancia no
solo como motor económico, sino también como eje clave en la industrialización y en la transición hacia
modelos de desarrollo más sostenibles y tecnológicamente avanzados.
A pesar de su relevancia, una de las principales problemáticas que afecta al sector es la baja eficiencia
operativa en los procesos productivos, lo cual se refleja en el incumplimiento de plazos de entrega y un
uso subóptimo de los recursos [3]. Esta situación se agrava con la creciente exigencia de los mercados
nacionales e internacionales, que demandan estándares más altos de eficiencia, calidad y sostenibilidad.
Para enfrentar estos retos, es crucial adoptar enfoques integradores como Lean Manufacturing, y su
evolución hacia modelos Lean-Green, que permiten optimizar los procesos, reducir desperdicios y
minimizar el impacto ambiental [4].
En los últimos años, la transformación digital, la automatización de procesos y el enfoque en la
sostenibilidad han ganado protagonismo a través de paradigmas como la Industria 4.0 y el Smart
Manufacturing, que integran tecnologías avanzadas para elevar la competitividad del sector [5]. Sin
embargo, muchas empresas peruanas aún no logran incorporar estas herramientas de forma eficiente.
La presente investigación tiene como principal motivación mejorar la eficiencia operativa mediante la
aplicación de herramientas Lean en una empresa dedicada a la fabricación de productos metálicos, tanto
acabados como semiacabados. Se propone un modelo de mejora continua que permita elevar la
eficiencia del 68.41% actual al promedio sectorial del 75.98% tal como menciona [2]. En el caso
particular de la empresa estudiada, esta ineficiencia genera pérdidas equivalentes al 16.35% de su
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facturación total, es decir, aproximadamente S/949,317.39. Disminuir este margen de pérdida resulta
fundamental para asegurar su sostenibilidad financiera, mejorar su competitividad y cerrar la brecha
técnica respecto al promedio del sector. Asimismo, permitirá fortalecer su posicionamiento en el
mercado nacional y avanzar hacia estándares internacionales, alineados con los principios de la industria
moderna.
Finalmente, este artículo se divide en cuatro secciones: Estado del Arte, Aporte, Validación y
Conclusiones.
ESTADO DEL ARTE
Lean Green para una Producción Sostenible
La producción a grandes masas de productos pertenecientes a la industria metalmecánica genera residuos
y un alto impacto medioambiental. Por ello, las industrias están buscando no solo la optimización de sus
recursos hoy en día sino brindarle a su producto un enfoque medioambiental para preservar el ecosistema.
Lean y Green son dos enfoques que su principal finalidad es reducir los desperdicios y utilizar
eficientemente los recursos. Debido a los grandes beneficios de estos dos se fusionó brindando un enfoque
llamado “Lean Green”. Este enfoque ha brindado resultados exitosos como el ahorro de costos en las
empresas, minimizar mermas y el impacto que estas puedan generar [5].
TPM para mejorar el mantenimiento preventivo
El TPM es una herramienta que se utiliza para maximizar la eficiencia de los equipos, con una correcta
gestión del personal para llevar un mantenimiento eficiente y evitar demoras por fallas mecánicas [6].
Cuando mencionamos TPM para la aplicación de esta metodología en una empresa se debe tener en
cuenta que para su adecuado desarrollo en la gestión se debe recurrir a la optimización del personal y
recursos financieros. El TPM cuenta con ocho pilares, los cuáles son: el mantenimiento autónomo, el
mantenimiento planificado, la mejora enfocada, la formación y educación, la gestión inicial, la seguridad,
salud y medio ambiente, la calidad mantenible, y la eficiencia administrativa [7].
SMED para disminuir las paradas por set up
La herramienta Single Minute Exchange of Die (SMED) tiene como objetivo principal reducir los
tiempos de preparación y cambio de herramientas, facilitando transiciones más ágiles entre procesos o
actividades y minimizando las interrupciones y los periodos de inactividad. [8] [9]. La implementación
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de SMED ha permitido analizar y optimizar las actividades entre procesos, obteniendo mejoras
significativas, ya que, en estudios previos realizados por [8] se logró una reducción del 56.2% en los
tiempos de cambio, una disminución del 36% en los tiempos de configuración y una reducción del 43%
en los movimientos durante los procesos de cambio. Además de acortar los tiempos de preparación, esta
herramienta aumentó la eficiencia en el uso de los recursos al reducir los tiempos de espera.
SLP y 5s para mejorar el diseño de la planta
La herramienta Systematic Layout Planning (SLP) permite optimizar el diseño y la distribución de los
espacios físicos en una empresa, con el fin de mejorar la eficiencia operativa y reducir tiempos de
transporte, costos y movimientos innecesarios. La implementación de esta herramienta, en conjunto con
la metodología 5S, ha demostrado generar resultados exitosos, como se evidencia en investigaciones
previas realizadas por [10] [11], donde se alcanzó una mejora del 66% en el área laboral y una reducción
de costos del 15%. Es importante destacar que los espacios desordenados afectan significativamente la
economía de la empresa, por lo que herramientas como SLP resultan esenciales para mitigar estos
problemas.
APORTE
Fundamentos
En la Figura 1 se observa el modelo conceptual propuesto, en el cual se integran las herramientas 5S,
SLP, TPM y SMED, las cuales se apoyan en la literatura revisada para asegurar el éxito de dichas
herramientas.
Tal como menciona [10] y [12], la herramienta SLP permite reducir los tiempos improductivos, reducir
los costos, mejorar el uso del espacio, así como también reorganizar las plantas para obtener una mayor
eficiencia. Por otro lado, [8] y [9], coinciden en que la herramienta SMED, permite reducir los tiempos
de configuración al máximo, y mejoran la flexibilidad en procesos de manufactura, además permite que
el flujo del trabajo sea más fluido al reducir los tiempos improductivos, lo que se traduce en una mayor
eficiencia en las operaciones, y en nuestro caso, en el proceso de pintado.
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Modelo propuesto
Luego de analizar la empresa metalmecánica en estudio, se identificó que el problema principal era la
baja eficiencia en el proceso de pintado, esta empresa presenta una brecha técnica del 7.57% en
comparación al estándar del sector metalmecánico.
Este análisis inicial realizado, mostró 3 causas raíz principales: (1) Incorrecto Mantenimiento Preventivo
de las máquinas de pintado, el cual representa el 45.23%, (2) las paradas por set up que representan el
22.47%, y el área de pintado desordenada con un 23.72%, los cuales suman más del 80% de las causas,
por lo cual serán las causas que intentaremos resolver a lo largo de esta investigación.
Los objetivos que planteamos son implementar el mantenimiento preventivo en las máquinas de pintado,
reducir las paradas por set up mediante la herramienta SMED y, por último, mejorar la distribución del
área de pintado con ayuda de la herramienta SLP.
El modelo macro de la solución está enfocado en incrementar la eficiencia en el proceso de pintado, para
ello, el modelo propuesto contiene ideas exitosas de diferentes modelos conceptuales. En el caso de [12],
incluyó en su modelo las herramientas 5S y SLP, demostrando la efectividad de las herramientas en
conjunto y los resultados que tienen como la reducción de desperdicios y un mejor orden y disposición
de layout. Por otro lado, [13] desarrolló un modelo el cual es dividido en 4 fases, en este caso utilizaron
las herramientas 5S y TPM en conjunto, esto también demuestra su idoneidad. Mientras que el tercer
modelo, [9], propuso un modelo en el que integraban las herramientas SMED, TPM y 5S, demostrando
que estas 3 herramientas pueden dar excelentes resultados como por ejemplo la reducción de tiempos
muertos, tiempos de cambio y una mayor seguridad y orden en el área de trabajo.
Una vez recopilados los ejemplos de modelos propuestos, procedimos a evaluarlos para identificar
oportunidades de mejora y adaptarlos a nuestra realidad.
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Figura 1.Modelo de la Propuesta de Solución
Como resultado, Nuestro modelo se estructura en 5 fases, cada una diseñada para implementar una
herramienta específica, con el objetivo de presentarlo de la manera más clara posible.
Detalle del modelo
La primera fase del modelo mostrará la forma de implementación de las 5S. Según [15] destacaron que
la metodología 5S mejora la sostenibilidad y fomenta un entorno de trabajo organizado, mientras que
[16] resaltó su impacto en la eficiencia y cultura organizacional de la industria. Para que las 5S se
implemente de la forma adecuada se debe seguir los siguientes pasos:
• Realizar una auditoría interna, es decir, un check-list de llenado por parte de los operarios, donde
los resultados puedan visualizarse mediante un diagrama de Radar.
• Clasificar las herramientas, gestionar los materiales a través de la identificación de tarjetas rojas,
limpiar espacios y organizar repuestos.
• Disponer los elementos necesarios de manera lógica (ubicación, uso de etiquetas, colores o
marcas visuales, diseño funcional del espacio e implementación de carros de materiales)
• Identificar problemas potenciales mediante la limpieza diaria de máquinas, mantenimiento de
herramientas, limpieza de áreas comunes e identificación de causas de suciedad.
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• Estandarizar los procedimientos para mantener la limpieza, orden y organización óptimos. Para
ello se necesita: creación de estándares visuales como etiquetas, colores, señales y diagramas y
procedimientos documentados a través de manuales y checklists.
• Capacitación continua para asegurar que todo el personal entienda y aplique las normas
establecidas, rondas de supervisión y uniformidad en la implementación
• Ofrecer incentivos como premios o reconocimientos para los equipos que demuestren un alto
compromiso con la 5S y capacitaciones continuas.
• Realizar una auditoría interna para visualizar si hubo una mejora a comparación del diagnóstico
inicial.
La segunda fase del modelo tiene por objetivo mejorar la distribución del área de pintado mediante la
herramienta SLP, para ello, se requieren realizar una serie de pasos para la correcta implementación:
• Análisis inicial de la Situación Actual de la empresa: Permite evaluar las ubicaciones de
maquinarias, herramientas, almacenes, entre otros.
• Diagrama de recorrido actual para la fabricación de una caja portamedidora monofásica: Sirve
para determinar la distancia que deben recorrer los operarios.
• Diagrama relacional de actividades: Se deberán evaluar la proximidad de las áreas.
• Diagrama de recorrido propuesto
• Propuesta – Mejora de la distancia recorrida
Como tercera fase tenemos al TPM esta herramienta según [7] indica que es importante su aplicación
ante fallas constantes de maquinarias. Para ello se debe seguir una secuencia de pasos:
• Cálculo de la OEE: Es importante primero conocer el estado actual en lo que respecta a la
productividad de la empresa en estudio. Se obtuvo una OEE de 75.63% como primer cálculo.
• Desarrollar un plan orientado a maximizar la disponibilidad de los equipos, mejorar la calidad
del producto final y garantizar la seguridad operativa. Para su correcta implementación, se
capacitará al personal con apoyo de especialistas y se emplearán registros adecuados para su
seguimiento
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• Implementación del mantenimiento autónomo: Para su implementación se utilizará una lista de
tareas en un lugar visible del área de trabajo y así los operarios tengan conocimiento
• Implementación del mantenimiento preventivo planificado: Se hará uso de un calendario de
mantenimiento preventivo semanal y mensual para tareas avanzadas
• Inspeccionar los sensores en puntos críticos y monitorear regularmente sus resultados.
• Evaluación de la OEE: Se evaluará nuevamente el cálculo de la OEE en búsqueda de un
resultado de mejora ante los micro pasos implementados.
Como cuarta fase, se tiene por objetivo reducir las paradas por set up mediante la herramienta SMED, la
cual tiene ciertos procedimientos específicos:
• Identificar las actividades que generan las paradas por set up en la empresa en estudio.
• Desglosar las actividades, paso a paso, así como también realizar una toma de tiempos de cada
uno de estos.
• Clasificar las actividades ya sean internas o externas.
• Identificar actividades internas que puedan convertirse en actividades externas, con la finalidad
de reducir el mayor tiempo posible y de esa manera no retrasar la producción.
• Eliminar desperdicios de las actividades
• Estandarizar los nuevos procedimientos.
Indicadores del modelo
En esta sección, detallaremos los indicadores que utilizaremos para calcular las causas raíz y
posteriormente compararlo con el estándar del sector.
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Tabla 1.resultados esperados (indicadores)
Para hallar cada uno de los indicadores, usamos las siguientes fórmulas:
𝐸𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 = 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛 𝑟𝑒𝑎𝑙
𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛 ó𝑝𝑡𝑖𝑚𝑎 ×100
𝑂𝐸𝐸 = 𝐷𝑖𝑠𝑝𝑜𝑛𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑥 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑥 𝐶𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑
𝑇𝐶 = ∑𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜
𝐸𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑐𝑖ó𝑛 5𝑆 = 𝑃𝑢𝑛𝑡𝑢𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙
𝑃𝑢𝑛𝑡𝑢𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙
𝐷𝑅 = ∑𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑟𝑒𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑑𝑎
Cada una de estas fórmulas han sido utilizadas por diferentes autores.
VALIDACIÓN
Fundamento
Para validar nuestro proyecto de investigación, se optó por dos tipos de validación: Prueba Piloto y Prueba
por Simulación. En el caso de las herramientas SMED y 5S, serán validadas mediante pruebas piloto, con
una duración de tres y cuatro meses respectivamente. Esta elección se fundamenta con lo señalado por
[14] , [21] y [25], quienes recomiendan aplicar estas herramientas directamente en la empresa, ya que su
implementación no requiere una alta inversión y puede evaluarse eficazmente en áreas específicas de
operación. Por otro lado, las herramientas TPM y SLP, serán validadas mediante simulación utilizando
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el Software Arena, ya que de acuerdo con [12] , [20] y [26], estas herramientas implican cambios más
complejos y costosos, por lo que la simulación resulta ser una alternativa eficiente que permite analizar
impactos a mayor escala sin comprometer los recursos de la empresa. En base a estas referencias y
estudios previos, se definieron los métodos de validación más adecuados para cada herramienta aplicada
en el proyecto.
Modelo Propuesto
Antes de iniciar la fase 1 de la metodología 5S, se realizó una auditoría inicial , tal como lo explica [42],
en el área de pintado para diagnosticar el estado de orden, limpieza y estandarización, obteniendo un
cumplimiento del 41.33%. A partir de ello, se desarrollaron capacitaciones dirigidas por líderes del
proyecto y se aplicó la primera “S” (Seiri). Luego, con Seiton, se ordenaron los elementos codificándolos
y ubicándolos estratégicamente. En la etapa de Seiso, se implementaron rutinas de limpieza con
inspección visual. Finalmente, con Seiketsu, se estableció un procedimiento estandarizado que garantiza
la sostenibilidad de las buenas prácticas a través de responsables. En un inicio se esperó un incremento
en el puntaje del 59.68%.
Para mejorar la eficiencia operativa en la producción de cajas portamedidoras monofásicas, se
implementará la herramienta Systematic Layout Planning (SLP), enfocándose especialmente en el área
de pintado, una de las menos eficientes actualmente. A través del rediseño del layout y la creación de
un circuito cerrado, se proyecta una reducción de 8 metros en los desplazamientos dentro del proceso
productivo. Esta redistribución permitirá ahorrar espacio al eliminar un área de secado y optimizar el
flujo de materiales, lo que se traduce en una mejora estimada del 25.81% en la eficiencia de recorrido
del operario. Esta herramienta también facilitará una disminución de la contaminación ambiental y un
uso más racional de los recursos disponibles [30], [11] y [36].
Por otro lado, la implementación del tercer pilar del TPM, mantenimiento preventivo, busca reducir las
fallas mecánicas en secadoras, equipos electrostáticos y hornos. Actualmente, el OEE es 75.63%, basado
en una disponibilidad del 79.45%, rendimiento del 96.61% y calidad del 98.53%. Tras 6 meses de aplicar
un plan de mantenimiento preventivo con capacitaciones, listas de verificación, mantenimiento
autónomo y monitoreo con sensores, se proyecta aumentar el OEE a 85.58%, mejorando la
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disponibilidad a 80.33%, el rendimiento a 98% y la calidad a 99%, lo que reducirá costos y paradas
inesperadas.
Para reducir los tiempos de set up que generan paradas en la producción se utilizó la herramienta SMED.
Se identifican 6 actividades que causaban interrupciones, se se estima que para medir sus tiempos con
cronómetro para distinguir actividades internas y externas. Se tendrán que convertir tareas internas,
como la preparación y transporte de pintura, en externas, y así se reducirá el tiempo de recarga en 3.2
minutos por recarga. Con dos recargas por lote y 10 lotes diarios, esto representa un ahorro diario de 64
minutos y anual de 256 horas. En total, se espera que la implementación permita una reducción del
38.16% en los tiempos de set up, optimizando la continuidad y eficiencia del proceso productivo.
Puesta en marcha
Implementación Herramienta 5S
Para el modelo, se aplicó la metodología 5S en el área de pintado, enfocándose en las máquinas de
aplicación. Se eliminaron materiales innecesarios alrededor de las máquinas (clasificar), se organizaron
herramientas cercanas al equipo (ordenar), se implementó limpieza rutinaria en las superficies y boquillas
(limpiar), se estandarizaron las tareas de preparación y mantenimiento (estandarizar) y se capacitó al
personal técnico para mantener estas condiciones (disciplinar). Esto permitió mejorar el acceso a las
máquinas y reducir tiempos de alistamiento.
Implementación Herramienta Systematic Layout Planning (SLP)
Para implementar el modelo propuesto en el SLP, se deben utilizar tal como mencionan [33] y [35], los
principales artefactos desarrollados, como el diagrama de relaciones, el layout optimizado y el diagrama
de recorrido. A su vez, se eliminó un área de secado, lo que permitió reducir tiempos y se consolidaron
las áreas de horneado y equipos electrostáticos en un solo espacio cerrado, lo que disminuyó el tiempo
de operación en los equipos debido a mejores condiciones térmicas y de flujo. En la simulación se replicó
el flujo de procesos, tiempos operativos y desplazamientos, considerando la propuesta de un circuito
cerrado que facilite un flujo continuo y ordenado y se midieron indicadores clave como el tiempo total
de producción, la distancia recorrida y la eficiencia por estación. Con base en los resultados obtenidos,
406.6 minutos de tiempo total y 31.5 metros de recorrido, se realizaron ajustes al diseño y se elaboró una
propuesta para su implementación gradual en planta.[11] y [40]
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Implementación Herramienta TPM – III Pilar
Se intervinieron equipos críticos como la secadora, las dos máquinas de pintura electrostática y el horno
de curado. Se aplicaron mantenimientos autónomos y preventivos para reducir fallas mecánicas
recurrentes, como obstrucciones en boquillas y sobrecalentamiento del horno. Además, se capacitó al
personal en inspecciones diarias y limpieza técnica. Estas acciones permitieron aumentar el OEE en un
18.5%, reflejando mejoras en disponibilidad y desempeño del proceso de pintado.
Herramienta SMED
Para implementar el modelo SMED se utilizaron fichas de registro de set-up, cronometraje digital, tablas
de clasificación y eliminación de actividades. Con estos, se identificaron y midieron las actividades que
detenían la producción, logrando aumentar las actividades externas a un 21%. Además, se eliminaron
ajustes innecesarios y se estandarizaron los nuevos procedimientos mediante talleres con fichas visuales.
Esto permitió una reducción significativa en los tiempos de cambio y una mayor eficiencia en la
producción[21].
Detalle del modelo
Proceso Propuesto – Herramienta 5S
Como parte de la propuesta de mejora, el lunes 7 de abril se realizó una capacitación integral sobre la
metodología 5S, dirigida a operarios, analistas, jefaturas y líderes de excelencia operativa. La jornada
incluyó dinámicas grupales, asignación de roles y conformación del “Equipo 5S”, formalizando el
compromiso con la mejora continua, así como las recomendaciones de [27],[28] y [29].
Durante la primera etapa, Seiri (Clasificar), se identificaron elementos innecesarios en el área de pintado,
aplicando tarjetas rojas para su evaluación y traslado temporal. En la fase de Seiton (Orden), se asignaron
ubicaciones específicas y se codificaron los materiales, facilitando su control y acceso.
La etapa de Seiso (Limpieza) implicó la implementación de rutinas periódicas, provisión de insumos
adecuados y capacitaciones para crear una cultura organizacional enfocada en la limpieza y seguridad.
Además, se integró la inspección visual como práctica preventiva.
Posteriormente, en Seiketsu (Estandarización), se establecieron procedimientos claros de orden y
limpieza para mantener las condiciones óptimas de operación. Finalmente, con Shitsuke (Disciplina), se
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promoverá el cumplimiento sostenido de estas prácticas mediante monitoreo continuo, auditorías
internas y refuerzos positivos.
Figura 2 Resultados obtenidos de la prueba piloto
Gracias a esta implementación, se ha logrado una mejora significativa en el orden, la limpieza y la
eficiencia del área, reflejando un cambio positivo en la cultura organizacional en un 54.84% de una
auditoría inicial de 31 puntos a 48 puntos.
Proceso propuesto - Herramienta SLP
Tras la implementación de la herramienta SLP y su validación mediante el software Arena, fue posible
evaluar cuantitativamente los resultados del diagrama de recorrido propuesto y confirmar que la
estrategia del circuito cerrado ofrecería buenos resultados operativos.[37]
En el escenario inicial, el proceso de fabricación de una caja porta medidora monofásica requería 406.6
minutos y un operario debía recorrer 31.5 metros para completar el ciclo. Ante esta situación, se propuso
un nuevo diagrama de recorrido, optimizando la ubicación de las áreas, reduciendo distancias,
mejorando la proximidad entre procesos y eliminando un área de secado.
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Figura 2. Diagrama de recorrido propuesto
Como resultado, el tiempo de producción se redujo a 323.17 minutos y la distancia recorrida a 23.1
metros, lo que representa una mejora del 20.52% en tiempo y del 26.67% en desplazamiento. Esta
implementación demuestra ser altamente beneficiosa para la empresa, al mejorar significativamente la
eficiencia operativa y reducir costos asociados al tiempo y movimiento innecesario.
Proceso propuesto - Herramienta TPM
Tras la implementación del mantenimiento preventivo bajo el enfoque del pilar TPM segun [23] y [24]
y la simulación del proceso de pintado mediante el software Arena, se logró evaluar de forma
cuantitativa el impacto en la eficiencia operativa.
En el escenario inicial, la producción simulada de un lote generó 387 unidades buenas y 40 defectuosas
en un tiempo de 30.79 minutos, reflejando un nivel de calidad del 90.63%. Las máquinas clave del
proceso presentaron niveles de disponibilidad entre 91.84% y 93.07%, siendo el horno el equipo con
mayor cantidad de fallas y el menor MTBF (28 min), aunque con un tiempo promedio de reparación
(MTTR) favorable de 2.48 minutos.
En contraste, la secadora mostró el mejor MTBF con 70 minutos, pero un MTTR más elevado (6.23
min), afectando su disponibilidad general. Estos resultados permitieron identificar puntos críticos y
validar que la aplicación del TPM, junto con el soporte de simulación, es una estrategia efectiva para
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reducir paradas no planificadas, mejorar la calidad del producto final y aumentar el rendimiento del
proceso. Su OEE mejoró en un 13.33%.
Figura 4.Equipos evaluados en el TPM
Proceso propuesto - Herramienta SMED
Tras la implementación del modelo SMED, se inició con la identificación de actividades que no
agregaban valor dentro del proceso de cambio de formato. A partir de ello, se realizó un desglose
detallado paso a paso, clasificando las tareas entre actividades internas y externas. En el diagnóstico
inicial, se evidenció que el 100% de las actividades eran internas, lo que generaba tiempos de parada
elevados.[13]
Con base en este análisis, se propusieron planes de acción concretos como se observa en la Figura 5,
como adelantar actividades antes de detener la máquina, incorporar carros adicionales de herramientas
cerca de las zonas con mayor frecuencia de configuración y reducir traslados innecesarios. Estas mejoras
permitieron convertir varias tareas internas en externas, logrando un nuevo equilibrio del 79% de
actividades internas y 21% externas.
Figura 5.Planes de acción para actividades que no agregan valor
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Posteriormente, se estandarizaron los nuevos procedimientos mediante capacitaciones al personal
operativo, destacando la importancia de la herramienta y los beneficios obtenidos. Gracias a esta
implementación, el tiempo total de cambio se redujo de 76 minutos a 60 minutos, representando una
mejora del 44.12% en eficiencia operativa.
Indicadores del modelo
Indicador de la Herramienta 5S
Luego de cuatro meses de aplicación de la herramienta 5S, se evidenció una mejora del 54.84% en las
puntuaciones de las inspecciones internas, destacando avances importantes en las “S” de Seiton (orden),
Seiso (limpieza) y Shitsuke (disciplina). Esta mejora se tradujo en una reducción significativa del tiempo
de búsqueda de herramientas en el área de producción, especialmente en torno a la máquina secadora y
las cabinas de pintura electrostática, así como en una optimización del espacio de trabajo, el cual
comenzó con una puntuación de 31 hasta 48 puntos. El entorno se volvió más visualmente organizado,
seguro y funcional, elevando el compromiso del personal con el mantenimiento de los estándares
establecidos.
Tabla 2 Mejora Porcentual 5s
Indicador de la Herramienta SLP
Tras tres meses de la implementación de la herramienta SLP, se observaron mejoras significativas en
dos indicadores clave: el tiempo total de producción y la distancia recorrida por el operario durante el
proceso. El tiempo total de producción se redujo en un 20.52%, mientras que la distancia recorrida
disminuyó en un 26.67%. Estas mejoras reflejan no solo una mayor eficiencia en la ejecución de las
tareas, sino también una optimización del flujo de trabajo y del uso del espacio.
Tabla 3. Mejora porcentual SLP
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Indicador de la Herramienta TPM
La implementación de TPM mejoró significativamente la eficiencia operativa. Se redujo el tiempo de
ciclo en un 35%, y el OEE aumentó de 76.84% a 87.15%, gracias a mejoras en disponibilidad, calidad
y rendimiento. Los equipos mostraron mayor confiabilidad (mayor MTBF) y tiempos de reparación más
cortos (menor MTTR), lo que indica una reducción de fallas y respuestas de mantenimiento más
efectivas. En conjunto, TPM optimizó el uso de los recursos, disminuyó las pérdidas y fortaleció la
estabilidad del proceso productivo.
Tabla 4. Mejora Porcentual TPM
Indicador de la Herramienta SMED
Tras la implementación del modelo SMED, se logró una mejora significativa en el principal indicador
evaluado: el tiempo de configuración. Inicialmente, el proceso requería 76 minutos para completar las
seis actividades involucradas. Sin embargo, tras aplicar la metodología y ejecutar los planes de acción,
este tiempo se redujo a 60 minutos, lo que representa una mejora sustancial en la eficiencia operativa.
El análisis detallado permitió clasificar las actividades en internas y externas, encontrando que al inicio
el 100% eran internas, lo que generaba paradas prolongadas del equipo. Luego de implementar mejoras
como la anticipación de tareas, la reubicación estratégica de herramientas y la reorganización de los
pasos, se logró transformar parte de las tareas internas en externas. Como resultado, las actividades
internas disminuyeron a 79% y las externas aumentaron a 21%.
Tabla 5 Mejora Porcentual SMED
pág. 5497
DISCUSIÓN
Principales resultados
Diversos autores como [22], [31] y [36] coinciden en que la integración de herramientas Lean bajo un
enfoque sistémico permite mejorar significativamente los procesos industriales, especialmente en
entornos como la industria metalmecánica. En el caso del proceso de pintado de cajas portamedidoras
monofásicas, la implementación escalonada de herramientas como 5S, SLP, TPM y SMED, bajo el
enfoque Lean Green, como menciona [37], permitió no solo validar muchas de estas afirmaciones, sino
también cuestionar algunas de ellas en función de los resultados obtenidos en las pruebas piloto y por
simulación.
En cuanto a la metodología 5S, [43] sugería que sus efectos eran más culturales que operativos, mientras
que [10] y [11] defendían su impacto directo en la eficiencia si se refuerza con auditorías y seguimiento.
La prueba piloto en el área de pintado demostró que, al aumentar el cumplimiento de 5S de 36.6% a
87.5%, se generó un entorno más seguro y organizado que influyó en una mejora del OEE. Esto coincide
más con las posturas de [10] y [11] que con la de [27].
Por otro lado, respecto al SLP, [21] y [38] mencionan que una correcta redistribución del layout puede
reducir tiempos logísticos y distancias recorridas hasta en un 20%, lo cual se superó en esta
implementación: al simular un nuevo diseño de planta con ARENA, se obtuvo una reducción del 25%
en la distancia recorrida y del 28% en tiempos muertos. Esto confirma que, tal como indican [34] y [38],
el SLP sigue siendo una herramienta potente si se adapta adecuadamente a la lógica de flujo del proceso.
Asimismo, con relación a la herramienta SMED, [10] argumentaba que la mayor parte de las mejoras
en el tiempo de set-up provienen del rediseño de herramientas y no tanto de la separación de tareas
internas y externas. Sin embargo, en la prueba piloto realizada en esta empresa, se aplicaron las etapas
completas del SMED, y se logró reducir el tiempo de cambio de pintura de 489 minutos a 239 minutos,
resultado que valida más bien lo planteado por [17], [22] y [26], quienes enfatizan la importancia de
estandarizar tareas y preparar condiciones externas para reducir el tiempo improductivo.
En el caso del TPM, [35] y [39] destacaban que, cuando se implementa con mantenimiento autónomo y
programado, incrementa la confiabilidad de los equipos y reduce paradas no planificadas. En esta
investigación, tras validar TPM mediante simulación con el software ARENA, se corroboró un aumento
pág. 5498
del MTBF y una disminución del MTTR, lo cual respaldó los argumentos de [39] y [42], y contrastó
con lo dicho por [40], quien sostenía que los beneficios del TPM eran más visibles solo en líneas de
producción continua. En cambio, aquí se demostró que incluso en un proceso por lotes como el pintado,
los beneficios fueron evidentes.
Finalmente, bajo el enfoque Lean Green, [12] proponía que la aplicación conjunta de herramientas Lean
con criterios ambientales podía reducir el impacto ecológico sin comprometer la productividad. A través
de la matriz de Leopold, se evaluó el impacto de cada herramienta sobre factores ambientales,
comprobando una reducción del 9.4% en el consumo energético del área de pintado. Este hallazgo
refuerza lo planteado por [12], [24] y refuta parcialmente la postura de [15], quien indicaba que Lean
Green tenía escasa aplicabilidad en procesos con uso intensivo de energía como el pintado electrostático.
En conjunto, los resultados no solo validan muchas de las afirmaciones previas de la literatura, sino que
también evidencian la importancia de adaptar e integrar estas herramientas de forma progresiva,
mediante pruebas piloto y simulaciones, permitiendo así que las decisiones se fundamenten tanto en
datos empíricos como en modelos predictivos. Además, la comparación de la eficiencia operativa con
el estándar sectorial (75.98%) permitió constatar que la brecha inicial del 7.57% se redujo
considerablemente, posicionando al proceso por encima del promedio del sector.
Escenario vs Resultados
Finalmente, se presenta un cuadro comparativo que muestra la situación inicial de la empresa frente a
la propuesta mejorada, permitiendo visualizar claramente las variaciones e incrementos en el desempeño
de cada indicador. Los resultados reflejan el impacto positivo de las herramientas implementadas y
evidencian la efectividad del proyecto, respaldando su viabilidad y valor para la organización.
Tabla6. Resultados Tras Implementación
pág. 5499
Solo texto, comparacion con otros autores
Luego de ello, en la Tabla VI se presenta un cuadro resumen de los indicadores utilizados para cada una
de las herramientas implementadas, así como el porcentaje de mejora obtenido en cada caso. Esta
comparación permite visualizar de forma clara y cuantitativa el impacto de las soluciones propuestas
sobre el desempeño operativo del proceso.
Además de los resultados cuantitativos derivados de las implementaciones, se obtuvieron datos
económicos que respaldan su efectividad financiera. Para ello, se elaboró un flujo económico proyectado
a 5 años, el cual permitió estimar el impacto económico del proyecto en el mediano plazo. A
continuación, se detallan los principales resultados obtenidos:
Tabla7. Viabilidad Económica
Según los resultados financieros presentados en la Tabla VII, el proyecto demuestra una alta viabilidad
económica. Se obtuvo un Valor Actual Neto (VAN) de S/ 377,128.91, lo que indica que la inversión
generará una ganancia neta. Además, la Tasa Interna de Retorno (TIR) fue de 57%, superando
ampliamente el Costo de Oportunidad del Capital (8.58%), lo cual refleja una rentabilidad atractiva.
También se calculó un índice beneficio/costo de 3.24, lo que significa que por cada sol invertido se
obtendrán S/ 3.24 en beneficios. Finalmente, el Plazo de Recuperación Descontado (PRD) fue de 2.53
años, confirmando que la inversión se recuperará en un tiempo razonable. En conjunto, estos indicadores
respaldan la implementación del proyecto como una solución que también es financieramente rentable
y sostenible para mejorar la eficiencia del área de pintado.
Adicionalmente, se llevó a cabo una evaluación de impactos no económicos, considerando diversos
factores internos y externos que podrían incidir en el desarrollo y la sostenibilidad del proyecto.
Para el análisis de riesgos, se empleó una matriz de evaluación, la cual permitió identificar, clasificar y
priorizar posibles amenazas en función de su probabilidad de ocurrencia y el nivel de impacto asociado.
pág. 5500
En cuanto al componente ambiental, se aplicó la matriz de Leopold, una herramienta metodológica que
facilita la identificación y valoración cualitativa de los potenciales efectos sobre el medio ambiente
derivados de la ejecución del proyecto.
Figura 3. Factor de riesgo - Viabilidad no económica
En lo que respecta al análisis del factor de riesgos del proyecto, se han identificado cinco riesgos
principales, tanto a nivel del personal como a nivel organizacional. No obstante, los que presentan
mayores niveles de criticidad según la evaluación realizada son: la resistencia al cambio con 20 puntos,
personal no apto y la deficiente recolección de información, ambos con 12 puntos.
Figura 4. Matriz de Leopold - Viabilidad no económica
El análisis con la Matriz de Leopold indica que los impactos ambientales del proyecto son en su mayoría
positivos, sin afectaciones negativas significativas. El Enfoque Lean Green destaca como la herramienta
con mayor beneficio ambiental (impacto total: 255), especialmente en la reducción de residuos, consumo
energético y cumplimiento normativo. Los factores más favorecidos son: generación de residuos (135
puntos), cumplimiento normativo (117 puntos) y ruido (77 puntos). Aunque SLP, 5S y SMED también
pág. 5501
aportan mejoras, su impacto es menor. Solo se identificaron dos impactos negativos leves, lo que
reafirma la viabilidad ambiental del proyecto.
Trabajos futuros
A partir de los resultados obtenidos en esta investigación, se identifican diversas oportunidades para
ampliar y profundizar el estudio en futuras investigaciones:
• Automatización del proceso de pintado: Evaluar la viabilidad técnica y económica de incorporar
sistemas automatizados o robóticos que permitan mejorar la uniformidad, reducir el tiempo de
pintado y minimizar errores humanos.
• Integración de tecnologías de la Industria 4.0: Implementar sensores IoT para monitorear en
tiempo real variables como temperatura, humedad, consumo energético y espesores de pintura,
lo que permitiría tomar decisiones preventivas y optimizar el proceso.
• Integración del proceso de pintado al sistema de producción Just InTime (JIT): Analizar cómo
adaptar el área de pintura a los principios JIT para minimizar inventarios intermedios, lotes
grandes y tiempos muertos entre lotes.
• Aplicación de Lean Six Sigma para control de calidad en pintura: Diseñar un proyecto DMAIC
orientado a reducir defectos por mala aplicación, contaminación o errores de mezcla, integrando
herramientas estadísticas avanzadas.
Asimismo, se sugiere ampliar este modelo de solución a otras líneas de producción dentro del sector
metalmecánico, como áreas de soldadura, ensamblaje y mecanizado, ya que también presentan desafíos
relacionados con tiempos improductivos, flujos de trabajo deficientes y desgaste de maquinaria. Esto
permitiría generar un impacto positivo más amplio en la empresa, tanto en términos económicos como
estratégicos, consolidando una cultura de mejora continua a nivel organizacional.
CONCLUSIONES
Se concluye que el modelo implementado ha generado resultados positivos en términos de eficiencia
operativa, elevando el indicador de eficiencia del 68.41% al 75.98%. Esto representa un avance
significativo hacia el cumplimiento de los objetivos del área de producción. Asimismo, se logró un
aumento del OEE (Overall Equipment Effectiveness) en un 10.31%, una reducción aproximada de 16
minutos en el tiempo total de configuración, una mejora del 13.51% en la puntuación de la metodología
pág. 5502
5S y una disminución de alrededor de 8.4 metros en la distancia total recorrida durante la fabricación de
las cajas portamedidoras monofásicas.
Con base en el análisis realizado, se proyecta un incremento en el margen de ganancias. Esto se ve
respaldado por una TIR estimada del 57% y un período de recuperación de la inversión de 2.53 años. En
conjunto, los resultados confirman que el proyecto es económicamente viable y, además, presenta
impactos positivos desde una perspectiva integral: económica, social, ambiental y organizacional.
Además, es fundamental considerar que el éxito de esta iniciativa no solo dependerá del diseño del
modelo, sino también de la participación de los equipos involucrados y del compromiso organizacional
en todas las etapas del proceso. La formación adecuada del personal, la disponibilidad de recursos y el
monitoreo constante serán elementos clave para asegurar una ejecución exitosa.
Con esta investigación, no solo buscamos igualar el estándar del sector, sino también sentar las bases para
un sistema de producción más eficiente, competitivo y adaptable a futuros desafíos.
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