Cáceres Trigoso, Jorge ErnestoMendoza Bohorquez, Angel TatianaPaz Gilio, Luz Nathali2025-07-072025-07-072025-05-30https://hdl.handle.net/20.500.13053/13609El análisis tuvo como propósito principal demostrar cómo la aplicación de SMED optimiza la productividad de una máquina ensambladora en una planta de neumáticos, Lima 2024. Para ello, la metodología se compuso de un enfoque cuantitativo, con un diseño de nivel pre-experimental y utilizando un método hipotético, analítico y deductivo. Asimismo, se trabajó con una población y muestra de 15 registros de tiempo tomados antes y después de la implementación de la metodología. Los datos se recopilaron mediante observación directa utilizando fichas validadas por tres expertos. El análisis se realizó con herramientas como Excel y SPSS, verificando la consistencia de la data por medio de la prueba de Shapiro-Wilk, la cual confirmó una distribución no paramétrica, y las pruebas de Rangos de Wilcoxon y doble de masas. Los resultados mostraron un incremento del 28,72% en eficiencia y del 13,00% en eficacia. Además, al reducir los tiempos en la máquina de 214.4 a 152.0 en promedio se ganó 62.4 minutos generando un 6% más de productividad, lo que permitió aumentar la capacidad de producción de neumáticos. En definitiva, se indica que al aplicar la metodología SMED, se logró que la máquina ensambladora sea más productiva.The main purpose of the analysis was to demonstrate how the application of SMED optimizes the productivity of an assembly machine in a tire plant, Lima 2024. For this purpose, the methodology consisted of a quantitative approach, with a pre-experimental design and using a hypothetical, analytical and deductive method. Likewise, we worked with a population and sample of 15 time records taken before and after the implementation of the methodology. The data were collected through direct observation using cards validated by three experts. The analysis was performed with tools such as Excel and SPSS, verifying the consistency of the data by means of the Shapiro-Wilk test, which confirmed a non-parametric distribution, and the Wilcoxon Ranks and double mass tests. The results showed an increase of 28.72% in efficiency and 13.00% in effectiveness. In addition, by reducing machine times from 214.4 to 152.0 on average, 62.4 minutes were gained, generating 6% more productivity, which allowed an increase in tire production capacity. In short, by applying the SMED methodology, the assembly machine became more productive.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ProductividadProductivityProductividad industrialIndustrial productivityOptimizaciónOptimizationinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04ODS 9: Industria, innovación e infraestructura. Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación