sábado, 31 de enero de 2009

PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN (Parte V): ¿QUÉ TÉCNICAS SE EMPLEAN EN LA PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN?

Para llevarse a cabo la programación de la producción pueden utilizarse 2 grandes grupos de técnicas: técnicas de simulación y técnicas de optimización. Ambas están orientadas al cálculo y minimización del coste total del plan de producción.



Las de simulación intentan determinar las relaciones entre las variables del plan de producción (producciones y recursos). Es decir, que pasaría con el consumo de los diferentes recursos y con el nivel de existencias, y en consecuencia, con el coste total si se fabrica más en un mes y menos en el siguiente, o si se contrata mano de obra eventual. Ahora bien, estás técnicas son poco útiles cuando en el sistema de producción existen restricciones o condiciones complicadas (capacidad limitada, imposibilidad de adquirir más componentes, etc.). En estos casos resulta más conveniente utilizar técnicas de optimización que intentan minimizar la función de costes totales (o maximizar la función de beneficios) sujeta a una serie de restricciones que necesariamente se han de cumplir. Entre estas técnicas la más utilizada es la programación lineal.

viernes, 30 de enero de 2009

PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN (Parte IV): ¿CUÁL ES LA DISTINCIÓN ENTRE PLANIFICACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN?

En cuanto a la distinción entre planificación y programación de la producción indicar que la planificación pone el énfasis en los recursos principales de la producción a nivel agregado y a medio plazo (mano de obra, capacidad, dinero). Dada una previsión de ventas para un intervalo temporal, la planificación calcula la combinación de producciones, inventarios y recursos globales de la empresa que consiguen satisfacer la demanda de la mejor forma posible.
La programación de la producción se centra en el corto plazo y trata de determinar las cantidades que van a fabricarse de cada uno de los productos que se necesitan. Dado un plan de producción, que establece los niveles básicos de los grandes recursos, se trata ahora de utilizarlos diariamente para servir adecuadamente a la demanda.

jueves, 29 de enero de 2009

PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN (Parte III)

PROGRAMACIÓN DE COMPONENTES.
Se especifica cuántos componentes se van a consumir y cuándo serán utilizados. Esta programación debe procurar que se cumpla el programa maestro estableciendo las disponibilidades de componentes necesarias. No obstante, pueden existir problemas de disponibilidades que impidan atender el programa maestro, siendo necesaria la modificación del mismo. Este proceso de ajuste entre la programación de componentes y el programa maestro de producción se concreta en el plan de materiales.
EJECUCIÓN Y CONTROL DEL PLAN DE MATERIALES.
Esta fase se concreta, por un lado, en una programación de las operaciones a realizar en los distintos centros de trabajo (gestión de talleres) y, por otro, en las acciones de compra (es decir, las decisiones de comprar las materias primas y componentes que se adquieren del exterior). La ejecución implica la utilización de la cantidad de materia prima y de componentes fijada en el plan de materiales y la fabricación de las cantidades de productos indicadas en el programa maestro de producción. El control intenta verificar si tales ajustes se han producido y analizar la causa de las posibles desviaciones.

miércoles, 28 de enero de 2009

PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN (Parte II):

PLAN DE PRODUCCIÓN A LARGO PLAZO.
Este plan debe indicar las cantidades a fabricar de cada tipo de productos en el horizonte de planificación. Las cantidades a producir deben venir indicadas por las estimaciones de demanda realizadas. El plan de producción será el que recoja los distintos tipos de productos que la empresa va a fabricar en el intervalo considerado. El horizonte temporal de esta planificación a largo puede variar de unas empresas a otras. Normalmente, suele oscilar entre 1-3 años. En el plan este período aparece dividido en intervalos (trimestres o años) donde se especifica las cantidades a fabricar de los distintos tipos de productos.
PLAN AGREGADO DE PRODUCCIÓN.
Este concreta el plan de producción a largo plazo. Este mayor detalle supone la consideración de familias de productos en lugar de tipos de productos; el horizonte temporal (no superior a 18 meses) se divide en períodos más cortos (normalmente meses) y se especifican ya los valores de las principales variables productivas en cada período (cantidades de productos, inventarios, mano de obra, etc.).
PROGRAMA MAESTRO DE PRODUCCIÓN.
Aquí se entra ya, en lo que sería la programación de la producción. Éste especifica los productos concretos que se van a fabricar en un horizonte cercano (no suele superar un año), periodificando estas producciones en períodos breves (normalmente, semanas). El grado de detalle es elevado, se concretan las cantidades de productos a fabricar cada semana y los niveles de inventarios (materia prima, componentes y productos terminados)

martes, 27 de enero de 2009

PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN (Parte I): ¿QUÉ ES LA PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN?

La planificación de la producción comprende la fijación de los objetivos a alcanzar y las actividades a realizar en la función de producción, es decir, el establecimiento de las actividades a desarrollar para obtener un volumen de producción que permita atender a la demanda estimada, cumpliendo los objetivos o prioridades competitivas (coste, calidad, flexibilidad, plazo de entrega y servicio al cliente).
La actividad de planificación de la producción se traduce en un sistema jerárquico o pirámide de planes que va de un menor a mayor grado de detalle.
En el vértice de la pirámide se sitúan los planes más generales o estratégicos.




En la base se encuentran los planes operativos o tácticos, mucho más concretos que especifican las actividades a realizar en el futuro inmediato (un día, una semana, un mes). Los planes situados en la parte superior derivan de la actividad de planificación de la producción, mientras que los planes más concretos corresponden a la actividad de programación de la producción.

lunes, 26 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte XIV): INTERPRETACIÓN E IMPLANTACIÓN DE LA SOLUCIÓN (continuación)

Es importante incorporar el juicio al sistema, en especial cuando se usan métodos estadísticos. Estos métodos en esencia suponen que se está manejando un medio estable, lo cual no siempre es el caso. Por ejemplo, si está por estallar una huelga laboral, le pronóstico debe modificarse para reflejar este hecho. Es importante que cualquier modificación la lleve a cabo la persona que toma la decisión y que se haga dentro del sistema. Si no se toman provisiones para hacer modificaciones, el pronóstico no se usará o en algún momento llevará a decisiones equivocadas.
Si un pronóstico de demanda es bajo, la demanda es de más unidades que las esperadas y ocurren faltantes o inventarios agotados. Por otro lado, un pronóstico más alto que la demanda real, cuyo resultado son demasiadas unidades, crea un inventario que se tiene que vender a menor precio. Fisher en su libro “Making supply meet demand in an uncertain World”, señala que los costos del agotamiento y de la venta a menor precio en los que se incurre para un artículo específico, con frecuencia exceden a los costos de manufactura del producto. Si el costo del exceso de unidades (inventario) no es igual al costo de una unidad faltante, entonces es probable que el tomador de decisiones ajuste el pronóstico adecuadamente, aumentándolo si el costo de faltantes es más alto o disminuyéndolo si el costo de inventario es más alto.

domingo, 25 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte XIII): INTERPRETACIÓN E IMPLANTACIÓN DE LA SOLUCIÓN

La interpretación de la solución es la tarea más importante al operar un sistema de pronósticos. La figura 4 muestra los pasos a seguir. Conforme se obtienen los nuevos datos, se actualiza el pronóstico. Además, se compara el pronóstico anterior con lo que realmente ocurrió para obtener retroalimentación sobre la calidad del procedimiento de pronósticos. Si la calidad es aceptable, se dice que el procedimiento está bajo control. Si el procedimiento está fuera de control, es necesario regresar a la etapa de diseño; se requiere volver a estimar los parámetros del modelo actual, o bien, cambiar el modelo. Si el sistema de pronósticos está bajo control, se hace un pronóstico para un período futuro. Un administrador examina este pronóstico y juzga si debe aceptarse, modificarse o rechazarse.

sábado, 24 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte XII): DESARROLLO DE UN MODELO (Continuación)

Solución del modelo
El primer paso al resolver el modelo es elegir un método. Si se tiene un modelo causal, el método será la regresión. Para modelos de series de tiempo, existen varios métodos disponibles, incluso para el mismo proceso. Por ejemplo, existen muchos métodos para pronosticar una serie de tiempo constante.


Dado el modelo, si se conocieran los coeficientes, simplemente se podrían introducir los números correctos y obtener el pronóstico. Como los parámetros reales de la ecuación del modelo no se conocen, deben estimarse. El método que se usa determina cómo se estiman; por lo general, se estiman de manera que se minimice la diferencia entre el pronóstico y el valor real para un conjunto de datos históricos. Una vez estimados los parámetros, la aplicación del modelo a los números adecuados proporciona un pronóstico.

viernes, 23 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte XI): DESARROLLO DE UN MODELO

Una vez identificados los procesos, éstos determinan la forma del modelo. Los pronósticos cualitativos no usan modelos sencillos de establecer. Los modelos causales dependen de la situación particular pero en general tienen la forma:



Donde d, representa la variable dependiente, como la demanda, xt la variable independiente (o factor causal) y et la componente de ruido en el tiempo t. La variable dependiente en el tiempo t es idealmente una función de la variable independiente en el tiempo t-k, k>=1. El lapso o período k permite conocer el valor de la variable independiente antes de hacer el pronóstico de la variable dependiente; si no hay este lapso, deberá pronosticarse la variable independiente antes de obtener un pronóstico para la variable dependiente. La relación funcional entre d y x se representa por f y puede ser lineal, cuadrática y alguna otra relación matemática. Puede haber más de una factor causal.
Para los enfoques de series de tiempos, los modelos comunes que se estudian son constantes, de tendencia lineal y estacional, o combinaciones de éstos. Matemáticamente son:


Donde a representa la parte constante, b la tendencia, ct el factor estacional para el período t y et la componente aleatoria o de ruido. Estos son los modelos más comunes, aunque existen otros.

jueves, 22 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte X): COMPRENSIÓN DEL PROBLEMA (continuación)

Meta de pronóstico
La meta de cualquier sistema de pronósticos es proporcionar esos pronósticos con la mayor exactitud necesaria, a tiempo y a un costo razonable. Un pronóstico oportuno está determinado por su utilización.
El trueque básico en los pronósticos se hace entre la respuesta al cambio y la estabilidad, es decir, si se experimenta una demanda anormalmente alta una semana, debe decidirse si se requiere más producto la siguiente semana. Si la demanda alta refleja un cambio en el patrón de demanda, debe aumentarse la producción, pero si fue sólo una fluctuación aleatoria, no se aumenta. Un buen sistema de pronósticos reaccionará ante los cambios reales e ignorará las variaciones al azar.

miércoles, 21 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte IX): COMPRENSIÓN DEL PROBLEMA (continuación)

Datos (continuación)
En la figura 3 también se muestra un proceso estacional.




El patrón parece repetirse cada cuatro meses, pero todavía se tienen fluctuaciones aleatorias. Un ejemplo de este tipo de procesos serían las millas-pasajero para una línea aérea. El término estacional se usa debido a que, con frecuencia, la causa es el clima; los helados y los refrescos son más populares en verano que en invierno. Algunas veces se definen procesos cíclicos; uno común es el número de llamadas telefónicas durante el día; las horas pico son a media mañana y a media tarde. Sin embargo no se hará una distinción entre cíclico y estacional. Otra vez deberá haber una justificación para suponer un proceso estacional.
Cuando se grafican los datos, la elección de la escala es muy importante. Si se selecciona una escala equivocada, los datos de un proceso constante pueden parecer estacionales por las fluctuaciones aleatorias. Cuando la tendencia y la estacionalidad están presentes, los datos deben descomponerse para ver los efectos de cada una. Los datos disparados deben eliminarse antes de analizarlos. Un ejemplo sería las ventas que fueron altas o bajas en extremo debido a un evento fuera de lo común con una huelga o un terremoto. Los distribuidores con frecuencia eliminan las temporadas especiales, como navidad, de la serie de tiempo y los manejan como excepciones.
El resultado del análisis de datos es entender el proceso que causa la demanda. Siempre habrá alguna parte inexplicable (componente aleatoria). Sin embargo, el modelo que se empleará será resultado directo del proceso que se supuso.

martes, 20 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte VIII): COMPRENSIÓN DEL PROBLEMA (continuación)

Datos (continuación)
Se debe tener una razón para suponer que un proceso es constante. Parecería que la demanda de muchos artículos sigue un proceso constante (leche, pan, calcetines, cepillos, etc.). Los procesos constantes pueden ser útiles aún para productos que no siempre se usan con regularidad. En un horizonte corto, muchas cosas son aproximadamente constantes. En la etapa madura del ciclo de vida del producto muchos productos exhiben ventas estables. Además, los modelos para procesos constantes constituyen una buena introducción a modelos más complicados.
Por naturaleza, algunas cosas no son constantes. Durante el ciclo de vida de un producto hay una etapa de crecimiento en la que las ventas aumentan. En forma parecida, hay un decremento o decadencia donde las ventas disminuyen. Suponer un proceso constante en cualquier de los casos puede ser desastroso. Estos procesos son ejemplos de un proceso de tendencia. El crecimiento acelerado de las computadoras personales y el equipo relacionado es un buen ejemplo. La línea superior en la figura 3 es un ejemplo de un proceso de tendencia creciente.


Este crecimiento parece lineal. Al igual que en el proceso constante, la curva no es suave sino que tiene muchos saltos pequeños causados por la componente aleatoria. De nuevo el sólo hecho de que parezca ir hacia arriba no es razón suficiente para suponer un proceso de tendencia y debe haber alguna manera de explicarlo. La tendencia también puede ser no lineal.


lunes, 19 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte VII): COMPRENSIÓN DEL PROBLEMA (continuación)

Datos (continuación)
Si se dispone de datos, se grafican para observar si existe un patrón. En la figura 2 se muestra la demanda semanal de cepillos durante los dos últimos años.


Estos datos se usan para explicar el análisis de datos de una serie de tiempo. El análisis de datos causales es similar, pero en lugar de graficar, digamos, la demanda contra el tiempo, se puede graficar la demanda contra la variable causal. Cuando se examina la gráfica parece estar nivelada, en términos burdos, con una pequeña variación, que es característica de un proceso constante. Como la población es relativamente estable, al menos en el corto plazo, parece razonable que las ventas de cepillos también serán aproximadamente constantes. La variación semanal está causada por una componente aleatoria o ruido que no se puede controlar. Para un proceso en esencia constante, la componente de ruido debe tener una media de cero; si no, no es ruido, sino parte del proceso fundamental. De manera similar, la posibilidad de observar un valor arriba de la componente constante debe ser la misma que la de un valor debajo de ella. Si la variación cambia con el tiempo, entonces la suposición de que es un proceso constante no es válida, así que se supondrá que la variación del ruido es constante. Entonces es razonable suponer que el ruido sigue una distribución de probabilidad simétrica con media cero y varianza sigma al cuadrado.

domingo, 18 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte VI): COMPRENSIÓN DEL PROBLEMA (continuación)

Datos (continuación)
Un buen ejemplo de un factor externo es la economía. Si ésta experimenta una baja, por lo general la demanda de bienes y servicios también declina. Se ha definido grana cantidad de indicadores económicos que pueden ayudar a entender el comportamiento de la demanda. Otros factores externos incluyen las acciones de la competencia, los productos complementarios y la elección del consumidor.
Entre los factores internos están la calidad y el precio del producto, el tiempo de entrega, la publicidad y los descuentos. Si se hace más publicidad, es probable que la demanda aumente.
Los descuentos también se usan para incrementar la demanda. La baja calidad, la larga espera por los artículos o el precio alto usualmente reducen la demanda.


Los datos deben analizarse para detectar si existen factores causales. Un factor causal es algo que influye en los datos de una manera conocida y puede ayudar al pronóstico. Los datos de demanda de llantas constituyen un ejemplo de un factor causal. Si se venden más llantas a un fabricante de automóviles, el número de automóviles fabricados indicará la demanda de llantas, es decir, la producción de automóviles provoca una demanda de llantas.

sábado, 17 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte V): COMPRENSIÓN DEL PROBLEMA (continuación)

Datos
Examinar los datos, cuando se tienen, puede proporcionar una gran visión. Los datos pueden venir de los registros de la empresa o de fuentes comerciales o gubernamentales. Los registros de la empresa incluyen información sobre compras y ventas. Los servicios comerciales tienen acceso a bases de datos e investigaciones y pueden proporcionar datos originales o informes sobre temas específicos. El gobierno también proporciona muchos tipos de datos. Los datos de censos contienen información sobre población y demografía. No obstante, se debe estar seguro de que los datos reflejan la situación real; por ejemplo, un registro de las ventas reales puede no incluir a los clientes que hubieran querido compra el producto pero no pudieron porque no estaba disponible.
Si no existen datos, se deben recolectar o se puede usar un enfoque de pronósticos que no los requiera. Si no se dispone de datos o recolectarlos es demasiado costoso, se elige un enfoque cualitativo.
Hay factores ya sean internos o externos que afectan a los datos. Los factores externos están fuera del control de la empresa pero se puede influir en los factores internos.

viernes, 16 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte IV): COMPRENSIÓN DEL PROBLEMA (continuación)

Características del problema (continuación)
Una decisión a mediano plazo puede asignar cierta capacidad de planta a grupos de productos. De nuevo, puede no ser necesario conocer la demanda para cada artículo individual, sino para los grupos de artículos que comparten instalaciones de producción. Un ejemplo sería un pronóstico mensual para las llantas fabricadas en una planta; los tamaños individuales no son importantes para determinar la capacidad global. Las medidas típicas pueden ser unidades, horas de producción, litros o libras de un producto agregado. El marco u horizonte de tiempo para estas decisiones es de tres meses a uno o dos años y se requiere mayor exactitud. Las decisiones a mediano plazo normalmente requieren pronósticos para uno o dos artículos. Con frecuencia se usan métodos cuantitativos, incluyendo los causales y las series de tiempo, para los pronósticos a mediano plazo.
La decisión más común a corto plazo es cuántos productos se deben fabricar. En este caso, se necesita el número real de unidades de producto. Esta decisión puede ser semanal, mensual o tal vez trimestral. Debido a que las decisiones a corto plazo están basadas en estos pronósticos, necesitan ser razonablemente exactos. Los métodos de series de tiempo son los que se usan con más frecuencia para los pronósticos a corto plazo, pero en algunas situaciones, también son útiles los métodos causales y los cuantitativos. Las decisiones a corto plazo requieren pronósticos de cientos de artículos.

jueves, 15 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte III): COMPRENSIÓN DEL PROBLEMA

La clave para entender los problemas de pronósticos es comprender el proceso; por ejemplo, el proceso que crea la demanda de un artículo. Nunca se puede comprender por completo el proceso, por lo que sólo se puede esperar conocerlo cada vez mejor y hacer las suposiciones necesarias para crear los pronósticos. Para hacer esto, se examinan las características del problema y se analizan los datos, si existen. También se establece una meta para el pronóstico.
Características del problema
Las principales características de un problema de pronósticos son el marco del tiempo, el nivel de detalle, la exactitud necesaria y el número de aspectos a pronosticar.


En los sistemas de producción, casi siempre es de interés el pronóstico de la demanda para el producto o servicio con el fin de decidir cuánto producir. Las decisiones a largo plazo (como abrir nuevas plantas o aumentar la capacidad de las existentes), con frecuencia dependen de un pronóstico de demanda. En este caso, los productos individuales no son los que despiertan interés, sino el volumen global. Por lo tanto, se puede usar dólares como una medida agregada de las ventas. Un marco de tiempo usual para este tipo de decisiones sería de 3 a 5 años.
Las decisiones a largo plazo no requieren pronósticos exactos; la decisión de construir una nueva planta se basa en al tendencia de los pronósticos para varios años sucesivos y no en una sola estimación de la demanda. Así, los pronósticos muy precisos son innecesarios. Normalmente, los pronósticos a largo plazo se hacen para una sola vez. Es común que se usen métodos causales y cuantitativos para obtenerlos.

martes, 13 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte II)

lunes, 12 de enero de 2009

EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte I): IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA

Los pronósticos proporcionan información para tomar mejores decisiones. El primer paso es identificar la decisión. Si la decisión no se afecta por el pronóstico, el pronóstico es innecesario. La importancia de la decisión sugerirá el esfuerzo que debe dedicarse a producir un pronóstico. Una decisión de una sola vez que requiere un pronóstico, mientras que una decisión recurrente necesita un pronóstico cada vez que se toma la decisión. En cualquier caso, la decisión determina qué pronosticar, le nivel de detalle necesario y con qué frecuencia se hará el pronóstico. Los pronósticos de ventas, calidad de materiales, ingresos, gastos, uso de energía o los tiempos de llegada de los clientes son una necesidad común en las empresas.Suponga que la decisión es cuántos televisores producir el siguiente año. Esta decisión es importante porque afecta directamente el empleo, los niveles de materia prima, la mercadotecnia, la distribución y almacenamiento. La demanda de un producto es en sí misma un pronóstico; en esta etapa, puede que las variaciones particulares del producto no sean importantes. Debido a que muchas plantas operan con planes mensuales o de cuatro semanas, debe pronosticarse la demanda mensual. Si se hace alguna planeación por trimestres, los pronósticos mensuales se pueden combinar. Por otro lado, un pronóstico a un plazo más corto puede requerir variaciones individuales del producto, por ejemplo de los televisores de 13”, 21” y 28”.
Quien toma decisiones es el dueño del problema. El analista es quien pronostica. La mayor parte de los pronósticos son preparados por equipos que incluyen la administración, la mercadotecnia, el analista y tal vez el procesamiento de datos. La identificación del problema determina la misión o el propósito, que se muestra como necesidad del pronóstico en la figura 1 e inicia el diseño del sistema de pronósticos.

domingo, 11 de enero de 2009

PRONÓSTICOS

¿Cincuenta mil unidades? Nunca se venderán tantas en febrero, ¡los de mercadotecnia están locos!, exclama Juan. Es obvio que el no estaba de acuerdo con la predicción de mercadotecnia sobre las ventas de febrero. ¿Cómo podría determinarse una mejor estimación?
Existen varias maneras de obtener una respuesta a esta pregunta. Una es sencillamente adivinar. Se podría preguntar a un trabajador que ha estado ahí durante 30 años, y su experiencia debe darle una buena idea de cuantas unidades se venderán. Un analista puede examinar la demanda de los meses anteriores e intentar estimar la demanda para febrero.
Sin embargo, ninguno de estos métodos garantiza que los resultados sean buenos. La adivinanza puede resultar muy lejana a la realidad; incluso la amplia experiencia de un trabajador puede no ser suficiente para llegar a una buena predicción.
Determinar que pasará en el futuro con el fin de tomar decisiones adecuadas es un problema que se presenta con frecuencia. Este hecho es cierto no sólo en la vida personal, sino también en el mundo de los negocios.
Se usa el término pronosticar para hacer referencia a un método específico, en lugar de la simple adivinanza, para predecir eventos futuros.



En los sistemas de producción controlados por el mercado de la actualidad, los pronósticos son más importantes que nunca. Tanto la recompensa por un buen pronóstico como la penalización por uno malo puede ser bastante altas. Con la proliferación de los paquetes para computadoras personales, los pronósticos son más sencillos y menos costosos que antes. Sin embargo, los administradores deben tener cuidado de usar los paquetes sin entender los principios en que se fundamentan. Después de todo, el programa dará una respuesta, aun cuando sea mala.
A continuación se abordarán una variedad de técnicas de pronósticos, una idea de las situaciones en las que se aplican y sus principios fundamentales.












viernes, 2 de enero de 2009

RELACIÓN DEL SISTEMA PRODUCTIVO CON OTRAS ÁREAS DE LA EMPRESA (Parte I)

El sistema de producción aparece como el subsistema central de la empresa al que se destinan los recursos económicos y de donde salen los productos a colocar en el mercado. Las relaciones entre aprovisionamiento- producción, entre inversión- producción, entre producción-comercialización implican un análisis de las decisiones respectivas. Una forma de llegar a una comprensión más rápida de la naturaleza e importancia de estas relaciones es definir el llamado sistema logístico.
Tradicionalmente se ha organizado la estructura de la empresa en torno a las funciones de comercialización y de producción. Sin embargo, este tipo de organización es excesivamente simple, argumentándose el olvido de otras funciones o actividades como son las que surgen entre el momento de producción y el momento de venta. Estas actividades son las que sirven para definir el sistema logístico y afectan a la eficacia tanto del sistema de producción como al de comercialización.
El solapamiento potencial entre los dos subsistemas de la empresa puede producir una falta de coordinación en algunas actividades claves. Por ejemplo, si asumimos que la localización de la planta es un problema de producción y la de los almacenes o puntos de venta corresponde al sistema comercial, se puede producir un divorcio entre las decisiones de localización de plantas y de almacenes, cuando realmente se trata de un problema conjunto.
Si se separa el sistema logístico como área independiente de estudio, la estructuración de sus actividades debe efectuarse de la siguiente forma:
• El sistema comercial decide respecto a mercados, promoción, precio y productos.
• El sistema de producción atiende a la creación de bienes con el mayor valor posible, analizando la distribución de la planta, la programación de la producción, el control de calidad y el mantenimiento de equipos.

Por tanto, el sistema logístico abarca las actividades que tienden a situar el producto en los lugares y tiempos adecuados.