Modelo de gestión para la mejora de la eficiencia operativa en una empresa del sector bebidas en Lima - Perú, mediante la integración de MRP, Machine Learning y Mantenimiento Autónomo (Manuelo & Ruiz, 2026)

El sector de agua embotellada en el Perú ha experimentado un crecimiento sostenido en los últimos años debido al incremento del consumo y a la elevada demanda estacional registrada durante los meses de verano. Las proyecciones indican que este mercado alcanzará un valor de 452,90 mil millones de dólares para el año 2029, lo que evidencia la necesidad de fortalecer la capacidad de respuesta y la eficiencia operativa de las empresas del rubro. En este contexto, una empresa embotelladora de agua presenta problemas de baja eficiencia productiva, reflejados en el incumplimiento de la demanda, la generación de horas extras, el desabastecimiento de insumos, las paradas de producción por fallas mecánicas y mantenimiento insuficiente, así como errores en la planificación y actividades de reproceso. Estas deficiencias afectan la continuidad operativa, incrementan los costos y limitan la capacidad de satisfacer los requerimientos del mercado, especialmente durante los meses de mayor demanda, como diciembre, enero y febrero. Frente a esta problemática, la presente investigación propone la implementación de un sistema de Planificación de Requerimiento de Materiales (MRP) basado en pronósticos generados mediante un modelo híbrido SARIMAX-LSTM, complementado con la aplicación de la herramienta de Mantenimiento Autónomo para mejorar la disponibilidad de los equipos y reducir las interrupciones no programadas. La integración de estas herramientas busca optimizar la planificación de la producción y la gestión de materiales, reducir tiempos improductivos y mejorar el cumplimiento de la demanda. Como resultado, se incrementó la eficiencia en un 9%.

Name thesis:degree_name

Ingeniero Industrial

Discipline thesis:degree_discipline

Ingeniería Industrial

Grantor dc:publisher

Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)

Year dc:date.issued

2026

Authors dc:creator

• Manuelo Solier, Haydee Magaly
• Ruiz Verde, Hellyn Xiomara

Advisor dc:contributor.advisor

• Carrasco Apaza, Nancy Marisol

• Agua embotellada
• Eficiencia
• Mantenimiento autónomo
• Machine learning
• Planificación de la producción
• Planificación de requerimientos de materiales
• Productividad
• Pronóstico de demanda
• Pronóstico de series temporales
• SARIMAX
• LSTM
• Trabajo estandarizado
• Autonomous maintenance
• Bottled water
• Demand forecasting
• Efficiency
• Material requirements planning
• Production planning
• Productivity
• Standardized work
• Time series forecasting

Licence dc:rights.uri

• https://purl.org/coar/access_right/c_abf2
• https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

https://hdl.handle.net/10757/690034

OAI record oai:identifier

https://repositorioacademico.upc.edu.pe/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Arepositorioacademico.upc.edu.pe%3A10757%2F690034