Estudio de tiempos de clasificación en equipos Put-to-Light y segmentación de productividad de operarios: un enfoque basado en pruebas no paramétricas. Trabajo de grado

Abstract

RESUMEN : El presente estudio tiene como objetivo analizar y clasificar la productividad de los operarios y la eficiencia operativa de los equipos Put-to-Light de un centro logístico de mercancía textil, utilizando un enfoque basado en análisis descriptivo y en pruebas estadísticas no paramétricas. Los sistemas Put-to-Light son una tecnología clave en la optimización del proceso de clasificación de productos, pero su rendimiento puede verse afectado por diversos factores como el tipo de equipo, el turno de trabajo, la experiencia de los operarios y la asignación de productos a las salidas del sistema. Se analizaron datos operativos de más de un año, aplicando técnicas de minería de datos inspirado en el modelo CRISP-DM. Los resultados revelan que existen diferencias significativas en los tiempos de clasificación según el operario, así como una relación entre la productividad y variables como el turno de trabajo y la ubicación de los productos en las salidas del sistema Put-to-Light. Estas conclusiones ofrecen una base para mejorar la gestión de los recursos humanos y optimizar la asignación de tareas, permitiendo un uso más eficiente de la tecnología Put-to-Light y, en última instancia, una mayor productividad operativa.

ABSTRACT : The present study aims to analyze and classify the productivity of operators and the operational efficiency of Put-to-Light systems in distribution center of the apparel industry, using a descriptive analysis approach and non-parametric statistical tests. Put-to-Light systems are a key technology in optimizing the product classification process, but their performance can be affected by several factors such as the type of equipment, work shift, operator experience, and the assignment of products to the system's slots. Operational data from over a year was analyzed, applying data mining techniques inspired by the CRISP-DM model. The results reveal significant differences in classification times depending on the operator, as well as a relationship between productivity and variables such as work shift and the placement of products in the Put-to-Light system's slots. These conclusions provide a foundation for improving human resource management and optimizing task allocation, allowing for more efficient use of Put-to-Light technology and greater operational productivity.