Mejora de la capacidad del proceso operativo de una empresa de recolección de residuos sólidos urbanos, integrando Lean Six Sigma y ciencia de datos

Abstract

Éste trabajo de investigación determina las acciones de mejora en la capacidad del proceso de recolección de residuos sólidos urbanos integrando Lean Six Sigma y Ciencia de Datos, para un caso de estudio en la ciudad de Manizales Caldas; lo anterior, con el fin de optimizar procesos logísticos en la recolección de residuos sólidos urbanos. Este proyecto partió de un enfoque cuantitativo no experimental, iniciando con la extracción de los datos del sistema de información GEOASEO, identificando y caracterizando las variables del modelo de datos hasta el entrenamiento de modelos que permiten la predicción del tiempo y las toneladas recogidas del proceso, como variables de calidad requeridas para este modelo de negocio. Esta investigación es aplicada a la industria de recolección de las ciudades, utilizando herramientas de Lean Six Sigma innovando su análisis al incluir la ciencia de datos como elemento estratégico en la selección de la relación entre las variables y el entrenamiento de los modelos que permiten predecir el comportamiento del sistema en su estado actual; además integró el resultado de la capacidad del proceso, los sistemas de gestión actuales en el caso de estudio. En este sentido, esta investigación se permite argumentar la necesidad de ajustar las planeaciones estratégicas por medio del análisis histórico de los datos y de máquinas de aprendizaje que retroalimentan las condiciones cambiantes del modelo. La solución presentada permite dar respuesta a la necesidad específica de optimizar el proceso de recolección de residuos sólidos urbanos, para este caso, en la cuidad de Manizales.