Order processing improvement in military logistics by Value Stream Analysis lean methodology
Acero, R. (Universidad de Zaragoza) ; Torralba, M. ; Pérez-Moya, R. ; Pozo, J.A.
Resumen: Military logistics is a complex process where response times, demand uncertainty, high variety of material references and cost effectiveness turn decisive for combat capability. Considered as the bridge between the deployed forces and the industrial base that provides materials and services that the forces needed to accomplish their mission, capacity and efficiency of delivery are required for its processes. The required flexibility could only be achieved by improving the Supply Chain Management (SCM) in order to optimize delivery lead times. To cope with these requirements, lean thinking can be extended to military organizations. This research justifies and proposes the use of Lean Six Sigma (LSS) methodologies from manufacturing to optimize logistics processes in the defense sector. In particular, the article presents the benefits and results obtained using Value Stream Analysis and DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) problem-solving methodology to improve the order processing lead-time as key performance indicator of a military unit delivery fulfilment.
Idioma: Inglés
DOI: 10.1016/j.promfg.2019.07.031
Año: 2019
Publicado en: Procedia Manufacturing 41 (2019), 74-81
ISSN: 2351-9789
Factor impacto SCIMAGO: 0.516 - Industrial and Manufacturing Engineering (Q2) - Artificial Intelligence (Q2)
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/UZ/CUD2015-21
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Ing. Procesos Fabricación (Dpto. Ingeniería Diseño Fabri.)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. No puede utilizar el material para una finalidad comercial. Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.
Exportado de SIDERAL (2023-09-21-13:31:03)
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DOI: 10.1016/j.promfg.2019.07.031
Año: 2019
Publicado en: Procedia Manufacturing 41 (2019), 74-81
ISSN: 2351-9789
Factor impacto SCIMAGO: 0.516 - Industrial and Manufacturing Engineering (Q2) - Artificial Intelligence (Q2)
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/UZ/CUD2015-21
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Ing. Procesos Fabricación (Dpto. Ingeniería Diseño Fabri.)
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Artículos > Artículos por área > Ingeniería de los Procesos de Fabricación
Registro creado el 2021-01-22, última modificación el 2023-09-21