jueves, 30 de abril de 2020

miércoles, 29 de abril de 2020

Diseño y distribución Parte 2

El gráfico superior corresponde a un restaurante de comida rápida y se llama «gráfico de relaciones entre actividades». Es una forma gráfica de representar la conveniencia de ubicar pares de actividades en cercanía según una determinada valoración. En este caso, la letra A representa «absolutamente necesario».

En el otro extremo del alfabeto, la letra X quiere decir «no deseable», mientras que la E representa «especialmente importante» y la U «no importante».
El gráfico inferior es para un taller con muchas máquinas e indica las distancias entre actividades. Se puede usar para calcular los costos asociados con las distintas distribuciones.

En líneas más generales, en el entorno de una fábrica, el tipo apropiado de distribución depende de las actividades de fabricación y las características del producto. U na distribución de posición fija es apropiada cuando se trata de fabricar piezas grandes como aviones o barcos que son difíciles y costosas de mover.

Más habitual es la distribución por producto, en la que las máquinas y las zonas de trabajo se organizan según la secuencia de operaciones necesarias para la fabricación del producto. Esta clase de distribución es la más frecuente en la producción en masa.
Tal como veremos en el ejemplo de aplicación 3, algunas empresas están experimentando con enfoques muy innovadores en cuanto a la distribución de los edificios de oficinas.

martes, 28 de abril de 2020

Diseño y distribución Parte 1

Los objetivos de la distribución de una planta pueden ser los siguientes: (1) minimizar la inversión necesaria en equipo y el tiempo requerido de producción; (2) utilizar el espacio existente con mayor eficiencia; (3) proporcionar seguridad y comodidad a los trabajadores, y (4) minimizar los costos de mover y almacenar los materiales durante el proceso de producción.

Un concepto clave para determinar una distribución adecuada es el de los patrones de flujo, seis de los cuales aparecen ilustrados en la figura 8.
El patrón más sencillo es el flujo en línea recta, propio de una cadena de montaje. Su mayor inconveniente es que se necesitan muelles y personal separados para recibir y enviar mercancías, mientras que el flujo en forma de U tiene la ventaja con respecto a la línea recta de permitir cargar y descargar en el mismo lugar.
¿Se pueden ubicar operaciones cerca la una de la otra? Por ejemplo, en un hospital, el servicio de urgencias tiene que estar cerca de la entrada del hospital y la maternidad debería estar cerca de la zona donde se atienden a los bebés prematuros. La figura 9 representa dos técnicas gráficas posibles para analizar y representar la relativa conveniencia de ubicar dos instalaciones la una cerca de la otra.

lunes, 27 de abril de 2020

La decisión en cuanto a ubicación Parte 2

Por ejemplo, la distancia en línea recta (llamada también «distancia de Euclides») mide la distancia más corta entre dos puntos, pero no siempre es la medida más apropiada. Lo comprenderemos si consideramos el problema de ubicar un cuartel de bomberos.

En este cálculo hay que tener en cuenta la distribución de las calles, por lo que usar la distancia rectilínea, que mide sólo los movimientos horizontales y verticales, tendría más sentido que usar la distancia en línea recta.
Otra consideración es que no todos los clientes tienen igual tamaño. Por ejemplo, una panificadora serviría pedidos mucho mayores a un supermercado o almacén que a una tienda de barrio. Aquí el criterio adecuado sería el de la distancia ponderada.
¿Qué queremos destacar con todo esto? Que los directores de explotación pueden utilizar una serie de técnicas cuantitativas para tomar decisiones de ubicación. A continuación veremos que lo mismo se puede decir en cuanto a diseño y distribución.

domingo, 26 de abril de 2020

La decisión en cuanto a ubicación Parte 1

Dónde ubicar una instalación nueva es un problema complejo y estratégicamente importante. Los hospitales tienen que estar cerca de núcleos de alta densidad de población, los aeropuertos tienen que estar cerca de ciudades grandes pero no tanto como para causar contaminación acústica y así sucesivamente.

En un contexto más global, las fábricas nuevas generalmente se instalan fuera de los países occidentales para aprovechar la mano de obra más barata de otros países, pero estos ahorros a menudo tienen un precio alto. Inestabilidad política, tipos de cambio desfavorables, deficiencias de infraestructuras y tiempos de espera muy largos son sólo algunos de los problemas que pueden surgir de la localización de instalaciones
en el extranjero. Muchas veces esas decisiones son más estratégicas que tácticas y requieren sopesar cuidadosamente las ventajas e inconvenientes al más alto nivel directivo.

Sin embargo, en aquellos casos en los que el objetivo principal es ubicar una instalación lo más cerca posible de su base de clientes, los métodos cuantitativos de gestión de operaciones pueden ser muy útiles.

Lo primero que hay que hacer es especificar cómo se medirá la distancia.

sábado, 25 de abril de 2020

INSTALACIONES Y UBICACIÓN

¿Dónde se deben ubicar las nuevas instalaciones, sobre todo en relación con las que ya existen? ¿Cuál es la distribución más eficaz para las nuevas instalaciones?
Se trata de grandes preguntas no sólo para las empresas, sino también para el ejército, las instituciones sin ánimo de lucro y el gobierno.

viernes, 24 de abril de 2020

El camino crítico Parte 2

Supongamos ahora que usted tiene la opción de reducir el tiempo de las actividades seleccionadas aunque con un determinado costo. A medida que se reducen los tiempos requeridos para las actividades del camino crítico, los costos de expedición aumentan, pero los costos proporcionales a la d u ración del proyecto disminuyen. Esto quiere decir que hay un tiempo óptimo para el proyecto que equilibra estos dos costos enfrentados. El problema de optimizar el costo del tiempo necesario para realizar un proyecto se puede resolver manualmente o por medio de la programación lineal mencionada con anterioridad.
Demos un giro al asunto: en algunos proyectos, por ejemplo en proyectos de construcción, el tiempo necesario para realizar tareas específicas se puede predecir con exactitud, aunque este no es el caso con los proyectos de investigación. D e hecho, cuando el proyecto implica diseñar un software o un producto nuevo, es difícil — cuando no imposible— predecir con exactitud cuánto tiempo llevará cada actividad.

En tales casos, es mucho más razonable suponer que la duración de cada actividad es una variable aleatoria. Aquí es donde entra el método alternativo de programación de proyectos conocido como PERT (program evaluation and review technique). Se trata de un método desarrollado por la Marina para ayudar en la planificación del proyecto del submarino Polaris
en 1958.

jueves, 23 de abril de 2020

El camino crítico Parte 1

de realización del proyecto. Las actividades que no siguen el camino crítico se pueden retrasar sin necesidad de demorar el proyecto.
Los jefes de producción tienen algunos sencillos algoritmos a su disposición para encontrar el camino crítico, además de paquetes comerciales de gestión de proyectos como el Microsoft Project.

Para ver con más detalle cómo funciona este método del camino crítico podemos considerar un proyecto de construcción. Cada día adicional que pasa da lugar a mayores costos y estos costos incluyen los costos directos de m ano de obra del personal implicado en el proyecto, los relacionados con el empleo de equipos y materiales, y los costos generales.

miércoles, 22 de abril de 2020

PROGRAMACIÓN DE PROYECTOS Parte 2

La fuerza de esta clase de análisis es que permite que el programador encuentre el camino crítico del proyecto y se asegure de que se realiza en el menor tiempo posible. Para ello, le ayudará responder a las siguientes preguntas:
1. ¿Cuál es el tiempo mínim o requerido para terminar el proyecto?
2. ¿Cuándo comienzan y acaban cada una de las actividades?
Y sobre todo,
3. ¿Qué actividades pueden sufrir retraso sin demorar el proyecto?


martes, 21 de abril de 2020

PROGRAMACIÓN DE PROYECTOS Parte 1

¿Cómo se organizan proyectos grandes y complejos con eficacia? Esta es la gran pregunta de la programación de proyectos, que son sencillamente un conjunto de actividades que se deben hacer siguiendo un orden concreto. Tal como indica la figura 7, muestra del desarrollo de un pequeño proyecto de software comercial, los proyectos se pueden representar gráficamente como una red.

En este caso, la figura presenta un formato de flechas. Cada una de las letras de la figura representa una tarea por realizar. El proyecto comienza con la letra A, que en este caso es un estudio de mercado para determinar con exactitud qué requerirá la clientela potencial y qué características del software probablemente serán las más atractivas. U na vez terminada esta etapa, comienza el verdadero desarrollo del software.

lunes, 20 de abril de 2020

Ejemplo de aplicación 2 - Millones de dólares de ahorro con el sistema de programación de uso compartido de aviones privados

Celebridades, altos directivos empresariales y profesionales del deporte recurren al uso de aviones privados para sus desplazamientos, pero para la mayoría no tiene sentido económico comprar sus propios aviones. Una alternativa interesante es la propiedad fragmentada. Proporciona a los propietarios la flexibilidad de volar a más de 5.000 destinos, mientras que las líneas aéreas comerciales sólo vuelan a unos 500. Otras ventajas son la privacidad, el servicio personalizado, menos demoras y la capacidad de
hacer negocios durante el vuelo.

El concepto de un programa de aviones de uso compartido es similar al de los inmuebles en régimen de propiedad, excepto que los propietarios de aviones tienen el acceso garantizado en cualquier momento avisando con una antelación mínima de cuatro horas. Las tarifas se basan en el número de horas de vuelo que el propietario requerirá: quienes poseen un octavo de participación tienen derecho a 100 horas de vuelo anuales, quienes p o seen un cuarto tienen 200 horas y así sucesivamente. La totalidad del sistema lo coordina una empresa de gestión fraccional (en inglés, FM C ; por fractional management company).

Con toda claridad, el problema de programar aviones y tripulaciones puede resultar bastante complejo. La empresa tiene que establecer programas que (1) satisfagan las solicitudes de los clientes a tiempo, (2) cumplan con las restricciones de mantenimiento y tripulación y (3) permitan la asignación de aviones específicos. La rentabilidad de la empresa programadora dependerá de la eficiencia con la que realice estas tareas.

Un grupo de consultores se ocupó de este problema y desarrolló un sistema de programación conocido como «ScheduleMiser» que pone en marcha un sistema de programación más amplio conocido como «Flight Ops». Los datos que se deben entrar en el sistema son las solicitudes de desplazamiento, la disponibilidad de los aviones y las restricciones de aviones en un horizonte de planificación específico. Aunque a los propietarios se les garantiza el servicio con sólo cuatro horas de aviso, la gran mayoría de los viajes se programa al menos con tres o más días de antelación. Esto otorga a la empresa programadora un perfil de demanda fiable con respecto a un horizonte de planificación de dos a tres días.
El sistema ScheduleMiser se basa en una fórmula matemática de enteros mixtos del problema. La función objetivo consiste en cinco términos que delinean los diversos costos del sistema. Se incluyen varios grupos de limitaciones para asegurar que las demandas se cumplan, las tripulaciones estén programadas adecuadamente y los aviones no estén programados por encima de sus capacidades.
La Ray theon Travel A ir adoptó este sistema y lo puso en práctica en noviembre de 2000 (en la actualidad
la empresa se llama «Flight Options») para programar su flota de más de cien aviones. En el primer año de aplicación de este sistema, la R ay th eo n dijo haber obtenido un ahorro de más de 4.400 millones de dólares.

domingo, 19 de abril de 2020

¿Cómo se soluciona entonces el problema de la programación de las tareas?

Hay al menos cuatro reglas entre las que elegir.
«First-Come, First-Served» (el primero que llega es el primero que se atiende) significa que los trabajos se programan según el orden de llegada al taller. SPT, por «Shortest Processing Time» o tiempo de proceso más corto, significa que los trabajos se programan siguiendo el orden desde el que requiere el tiempo más corto hasta el que requiere el tiempo más largo. O tra posibilidad es EDD, por «Earbest Due Date» o fecha de entrega más próxima y finalmente está la programación CR , por «Critical Ratio» o razón crítica. Esta clase de programación es más complicada porque hay que calcular primero el razón crítica restando el momento de la fecha de entrega y luego dividiendo el tiempo de procesamiento.

Una vez hecho esto, se programa el trabajo empezando con el que tiene la razón crítica más pequeña.
¿Cóm o se valora cuál de estas reglas es mejor aplicar? Un criterio común es el flujo medio de
tiempo.

El flujo de tiempo de cualquier trabajo es el tiempo que pasa desde que el trabajo llega al taller hasta
que está terminado. El flujo medio es simplemente el promedio de todos los flujos de tiempo para todos los trabajos. U na consecuencia importante es que la programación
SPT minimiza el flujo medio de tiempo y otra que si el objetivo es minimizar la demora máxima,
entonces los trabajos deberían programarse siguiendo la regla EDD.

El ejemplo de aplicación 2 es solamente una muestra de la eficacia de la programación de operaciones en la reducción de costos. Después de que usted lo haya leído, pasaremos a ver la programación de proyectos.

sábado, 18 de abril de 2020

Programación de las tareas

Frecuentemente se conoce también como «programación de secuencias» y es el problema más corriente en una fábrica. Un taller es un conjunto de máquinas y operarios para hacerlas funcionar y los trabajos pueden llegar todos de golpe o esporádicamente a lo largo del día.

Como ejemplo podemos considerar un taller de reparaciones de automóviles. En un día cualquiera, no se puede saber por adelantado exactamente qué clases de trabajos de reparación entrarán y las diferentes tareas requieren equipamientos diferentes y posiblemente, también personal diferente. A un mecánico experto le asignarán un trabajo complejo, por ejemplo sustituir una transmisión, mientras que a un mecánico joven con poca experiencia le tocará un trabajo menos complejo, por ejemplo una revisión rutinaria.

Ahora supongamos que todos los clientes llevan el coche al taller a primera hora de la mañana. El encargado debe determinar la secuencia en que se realizarán las tareas para hacer el uso más eficaz posible de los mecánicos y máquinas disponibles. Algunas de las características
más destacadas del problema de establecimiento de secuencias son el patrón de llegadas, la cantidad y variedad de las máquinas y de los trabajadores.

viernes, 17 de abril de 2020

PLANIFICACIÓN DE LAS OPERACIONES

Veamos ahora las dos grandes preguntas de la planificación de las operaciones. ¿Cómo se establece la secuencia de las actividades de producción en fábrica? ¿Cómo se decide hacer frente a los picos de demanda con horas extra, turnos nocturnos o subcontrataciones? Estas preguntas se pueden contestar estudiando el tema de la programación de las tareas.

jueves, 16 de abril de 2020

El efecto látigo

Terminaremos esta sección sobre la G C S hablando de uno de los fenómenos más interesantes de las cadenas de suministros, el llamado «efecto látigo».
Debido a este efecto, la variación de los pedidos parece aumentar drásticamente a medida que ascendemos por la cadena de suministros y esto puede crear toda clase de problemas, sobre todo en cuanto a producción.

Para entender este efecto, veamos el problema al que se enfrentaban los directivos de Procter & Gam ble, que estaban estudiando patrones de reposición para uno de sus productos de más venta, los pañales desechables Pampers. Les sorprendía que los pedidos que hacían los distribuidores tenían mucha más variación que las ventas en las tiendas. Además, a medida que ascendían por la cadena de suministros, los pedidos pasados a fábrica tenían incluso una variación mayor. Todo esto resultaba bastante sorprendente porque la demanda de pañales es bastante estable entre los consumidores.

Procter & Gamble acabó acuñando la expresión «efecto látigo» para referirse a este fenómeno, que tiene lugar por una serie de razones. U na de las más importantes es «jugar a la escasez».
En el libro sobre macroeconom ía se explica que la empresa Cisco Systems había ignorado una recesión cercana y se había visto de pronto con grandes cantidades de inventario sin salida. U na de las razones fue probablemente el efecto látigo que produce jugar a la escasez. En el punto álgido de la bonanza económica, había poca oferta de los «routers» de Cisco y los clientes quedaban en listas de espera. Cuando los clientes de Cisco descubrieron que no podían obtener todas las unidades que pedían, simplemente inflaron los pedidos.

El resultado fue que Cisco se encontró con una «demanda fantasma» a la que hizo frente con una sobreproducción, cuyo resultado fue un exceso de productos en existencia.


miércoles, 15 de abril de 2020

Planificación de los recursos de distribución

La planificación de los recursos de distribución es otra herram ienta im portante en la gestión de la cadena de suministros. Aplica la lógica de la planificación de los recursos materiales desarrollada para sistemas de fabricación al problema de gestionar la distribución.

Un problema relacionado es la determinación de las rutas de entregas en las cadenas de sum inistros.

Se trata de un problema m uy difícil porque tiene que considerar varios aspectos, como la frecuencia con la que deben visitarse los clientes (requisito de la frecuencia), el momento específico de hacer esas visitas (el marco temporal) y hasta la forma de evitar las congestiones de tránsito en horas pico en las grandes áreas urbanas (itinerario dependiente de la hora).

martes, 14 de abril de 2020

Los problemas de transporte y transbordo

El problema del transporte de la empresa Pear Disk Drive aparece ilustrado en la figura 6. El problema de Pear implica la aplicación de un modelo matemático para programar de forma óptima el flujo de productos desde las plantas de fabricación a los centros de distribución.

En la figura vemos que Pear tiene tres fábricas en distintos lugares del mundo y cuatro almacenes en todo el país. Dados los niveles de producción de cada una de las fábricas y los diferentes costos de transporte, el objetivo del modelo es encontrar los caminos óptimos para el flujo de las mercancías, así como las cantidades que se deben transportar en esos caminos para minimizar el costo total de todos los envíos. El problema se puede solucionar a partir de técnicas como la programación lineal y conceptos fundamentales como el «heurístico> ambicioso».


Debemos observar que el problema del transporte es una clase especial de red en la que todos los nodulos son de oferta y se llaman «fuentes» (por ejemplo, las fábricas de Pear) o son de demanda y se llaman «depósitos» (por ejemplo, los almacenes de Pear). La técnica de programación lineal también se puede usar para resolver problemas de red de distribución más complejos como los transbordos. En este caso, uno o más nodulos de la red son puntos de transbordo más que puntos de oferta y demanda.

lunes, 13 de abril de 2020

GESTIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTROS Parte 2

Desde una perspectiva de marketing, un ejemplo de posicionamiento estratégico es la decisión de ser un proveedor de bajo costo, como Hyundai, o un proveedor de alta calidad, como Mercedes-Benz. El diseño de una cadena de suministros también refleja el posicionamiento estratégico de una empresa.
La relación entre costo y tiempo de respuesta es la principal consideración estratégica en la cadena de suministros. Por ejemplo, los directivos deben elegir entre el transporte rápido y más caro que ofrecen los aviones o la entrega más lenta pero más barata por medio de barcos o camiones. En la misma línea, también deben decidir si las entregas serán más confiables si el producto se mueve usando el sistema interno de la empresa o recurriendo a terceros. E n este sentido, la logística de terceros cobra cada vez mayor importancia por la misma razón
que la fabricación a cargo de terceros se ha extendido tanto, es decir, a veces resulta simplemente mucho más eficaz subcontratar o externalizar algunas actividades de la empresa.

¿Cómo se realiza un análisis de GCS? ¿Qué modelos emplean los directivos? H e aquí una pequeña muestra.

domingo, 12 de abril de 2020

GESTIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTROS

Últimamente, la gestión de la cadena de suministros (GCS) ha sido el centro de atención de numerosos directores ejecutivos porque proporciona una oportunidad de reducir gastos y vencer a la competencia.
Algunas formas de usar la GCS para obtener una ventaja competitiva son: mejorar las relaciones con los vendedores, externalizar la fabricación, la logística o ambas, trasladar la fabricación al extranjero y abrir nuevos canales de distribución.

La expresión «gestión de la cadena de suministros» se remonta a finales de la década de los años 80 y en la actualidad el software y las consultorías que se especializan en la GCS son muy corrientes. Han crecido a un ritmo sorprendente y entre ellas hay gigantes como SAP y Oracle.
A unque la expresión es relativamente nueva, los problemas que trata la GCS no lo son. D e hecho, prácticamente todo el m aterial incluido en este libro involucra la gestión de la cadena de suministros en algún sentido y dicha gestión en sí se interpreta, en líneas generales, del mismo m odo que la gestión de explotación.

Lo que la hace única es que considera el problema de gestionar el flujo de bienes como un sistema integrado. Como dijo el director del Stanford Supply Chain Forum: «La gestión de la cadena de suministros tiene que ver con la gestión de materiales, informaciones y flujos financieros dentro de una red formada por proveedores, fabricantes, distribuidores y clientes.» Esta definición, aunque sencilla, capta todos los elementos esenciales de lo que es la gestión de la cadena de suministros. La figura 5 lo ilustra en forma de paraguas y en ella podemos ver que cubre cuestiones relacionadas con el suministro como la programación de la producción y la planificación de la capacidad, así como cuestiones de distribución como el servicio al cliente y logística hacia el exterior.

En la figura queda implícita la pregunta de dónde encaja la cadena de suministros en la estrategia general de la empresa.

sábado, 11 de abril de 2020

Método J I T (just-in-time) Parte 2

El método just-in-tim e tiene varias ventajas e inconvenientes cuando se compara con el MR.P como sistema para planificar la producción. Las ventajas son:
(1) JIT reduce las existencias de trabajos en curso, lo que disminuye los costos de inventario y de deshechos;
(2) es fácil identificar rápidamente los problemas de calidad antes de que se acumulen grandes cantidades de partes defectuosas; (3) cuando se coordina con un programa de compras,JIT asegura el suave flujo de los materiales a lo largo de todo el proceso de producción.

De todos modos, el JIT no funciona para todas las empresas, porque el M R P tiene varias ventajas propias.
Para comenzar, el M R P tiene la capacidad de reaccionar a los cambios en la demanda, dado que las previsiones de demanda son una parte integral del sistema (el JIT, en cambio, no hace ninguna planificación por adelantado). El M R P también perm ite adecuar el tamaño de los lotes en los diversos niveles del sistema, con lo que se puede reducir el número de puestas en marcha del proceso y los costos relacionados.

Por último, el M R P planifica los niveles de producción para toda la empresa y para varios períodos futuros, por lo que la empresa tiene la oportunidad de mirar hacia delante y programar mejor los turnos, así como ajustar los niveles de la planta de personal según los cambios que vaya sufriendo la demanda.

viernes, 10 de abril de 2020

Método J I T (just-in-time)

La filosofía del just-in-time salió del sistema Kanban desarrollado por Toyota. Lo que hizo que el Kanban tuviera tanto éxito en Toyota fue que reducía los tiempos de cambio de los diferentes modelos de automóvil de varias horas a varios minutos.
«Kanban» es la palabra japonesa para referirse al panel empleado para hacer el seguimiento de los productos fabricados. El sistema Kanban controla el flujo de bienes en la planta por medio de una variedad de diferentes clases de tarjetas, cada una de ellas ligada a un palette de productos. La producción no puede comenzar hasta que no dispone de las órdenes Kanban y esto garantiza que la producción en un nivel no
comenzará si no hay demanda en el nivel siguiente.

Esto impide que los inventarios de trabajos en curso se acumulen entre los centros de trabajo cuando aparece un problema en cualquier lugar del sistema.
De hecho, el objetivo fundamental de un sistema como el JIT es reducir los trabajos en curso al mínimo.
Para eso, los elementos que participan en la producción sólo se mueven cuando son requeridos por el siguiente nivel del proceso de producción.

jueves, 9 de abril de 2020

Método M R P (material requerimentes planning) o planificación de requerimientos de materiales Parte 2

La aplicación del M R P a este problema se basa en un concepto clave llamado «cálculo de explosión» y en una parte de ese concepto llamada «factor Gozinto». El cálculo de explosión es un conjunto de reglas para convertir una programación maestra de producción (en inglés MPS, por master production schedule) en una programación para construir todos los componentes que forman el producto final. El M PS es un plan de producción para el producto final por períodos. Como parte de ese cálculo, el Factor Gozinto nos dice cuántas unidades de la parte A se necesitan para crear la parte B.

La programación maestra de producción se deriva de las previsiones de demanda del producto una vez que estas previsiones se ajustan a las devoluciones de los clientes y a las existencias en curso. En cada etapa de este proceso, el M R P computa las cantidades de producción que se requieren en cada nivel del proceso realizando dos operaciones básicas: (1) compensando el momento cuando comienza la producción
con el tiempo de espera en el nivel actual y (2) multiplicando el requisito de nivel más alto por el factor gozinto.

Al final, la programación de producción más sencilla en cada nivel se llama «lote por lote». Produce el número de unidades requeridas en cada período. Si se conocen los costos de m antenim iento y comienzo de la producción, es posible construir un plan más costo
eficiente para decidir el tamaño de los lotes.

El sistema M R P tiene ventajas e inconvenientes. Su principal ventaja es que incorpora previsiones de la demanda futura en la planificación de la producción.
Entre los inconvenientes se pueden incluir los siguientes: (1) la incertidum bre pronosticada se ignora; (2) las restricciones de capacidad productiva se ignoran en gran medida; (3) la elección del horizonte de planificación puede tener un efecto significativo en los tamaños recomendados de los lotes; (4) los tiempos de espera se suponen fijos, pero en realidad deberían depender del tamaño de los lotes; (5) el M R P ignora las pérdidas debidas a defectos o al tiempo de inactividad de las máquinas; (6) la integridad de los datos puede ser un problema serio, y (7) en sistemas donde los componentes se usan para múltiples productos es necesario fijar cada pedido a un nivel específico más alto. Debido a estos inconvenientes, muchas empresas prefieren sistemas de control como el just-in-tim e.

miércoles, 8 de abril de 2020

Método M R P (material requerimentes planning) o planificación de requerimientos de materiales Parte 1

El método M R P se basa en previsiones para los productos finales a lo largo de un horizonte de planificación. Con este método, los directivos pueden determinar las cantidades a producir no sólo para los productos acabados, sino también para to dos los otros componentes o subunidades de cada nivel del sistema.

Veamos la figura 4 para entender esta idea. La parte superior ilustra un diagrama modelo de estructura de un producto y en la parte inferior, da un ejemplo de cómo sería el diagrama para la producción de un producto concreto, en este caso trompetas. En el medio de estos diagramas hay ilustraciones de la trompeta y las partes que la forman.

En la figura superior vemos los diferentes componentes del producto acabado. En la figura inferior vemos en el «nivel niño» del diagrama que la fábrica primero tiene que montar las piezas que se deslizan y las válvulas. Estas partes ensambladas y las válvulas se incorporan luego al «nivel padre» del montaje del cuerpo principal de válvulas. Por último, todo lo anterior, junto con el montaje del pabellón, se integra para crear el producto final acabado. Se trata de un sistema M R P de tres niveles.

martes, 7 de abril de 2020

¿Cuál debería ser la filosofía para mover un producto dentro de las instalaciones de producción?

¿Cómo se convierte una previsión de demanda de un producto en una programación de componentes, subunidades y materias primas necesarias? Estas son las dos grandes preguntas de la gestión de la producción.

De hecho, hay dos filosofías completamente diferentes que los directivos empresariales pueden adoptar para gestionar el flujo de bienes en la fábrica, push (empujar) y pulí (tirar hacia). Un sistema de control push com o el M R P (material requirementes planning) es uno en el que la planificación de producción se hace por adelantado para todos los niveles. Cuando la producción está completa en un nivel, las unidades literalmente se empujan hacia el siguiente. En cambio, un sistema pulí com o elJIT (just in time) es uno en el que las unidades se mueven de un nivel al siguiente sólo cuando se requiere.

Ambos sistemas son bastante distintos de los modelos tradicionales de control de inventario expuestos en la sección anterior, dado que esos métodos rara vez son apropiados en el contexto de una fábrica. Veamos primero el MRP.

lunes, 6 de abril de 2020

Gestión de Inventarios - Ejemplo de aplicación 1 - Parte 2

En suma, Syngenta se enfrenta todos los años a la incertidumbre en cuanto a demanda y oferta. Pero también se enfrenta a un problema adicional porque siembra tanto en el hemisferio norte como en el hemisferio sur y dado que las estaciones están opuestas en cada uno de ellos, la siembra se hace en diferentes épocas del año.

En concreto, el maíz para semilla se planta en la primavera en cada hemisferio, o sea que la plantación en América del Sur tiene lugar unos seis meses más tarde que en América del Norte. Esto significa para la empresa una segunda oportunidad de aumentar los niveles de producción
sudamericanos para compensar la escasez del norte.

Un equipo de investigadores de la universidad de Iowa, en colaboración con u n directivo de Syngenta, estudió el problema de planificar el tamaño de las plantaciones.

Usando aproximaciones discretas en las distribuciones de demanda y rendimiento, lograron formular el problema de planificación como un programa lineal que se podía usar a escala mundial. U n análisis retrospectivo demostró que la empresa podría haberse ahorrado
5 millones de dólares usando el modelo. Además, los analistas lograron identificar un sesgo sistemático en las previsiones de semilla hechas por la empresa que dio como resultado un constante exceso en la producción.

Este modelo matem ático de inventario se emplea actualmente para ayudar a la empresa a tomar sus decisiones
de cuánto debe sem brar todos los años.

domingo, 5 de abril de 2020

Gestión de Inventarios - Ejemplo de aplicación 1 - Parte 1

El empleo de modelos de inventario para gestionar la cadena de suministros de semillas de m aíz en Syngenta

Todos los años, agricultores de todo el mundo plantan grandes cantidades de hectáreas de maíz para la demanda
de una población creciente. La empresa Syngenta de Minnesota es una de las ocho que representan el 73 por ciento del mercado norteamericano de semillas de maíz, valorado en 2.300 millones de dólares. Syngenta obtiene las semillas sembrando su propio maíz y cosechándolo luego, pero todos los años tiene que resolver el problema de cuánto maíz sembrar.

Este problema de inventario es complicado por distintos factores. Uno es que hay cientos de híbridos de semillas.
Algunos dan mejor resultado en climas más cálidos y húmedos, mientras que otros dan mejor en los climas más frescos y secos. El calor, la textura y el contenido de los azúcares del maíz que producen los distintos híbridos también varían. Otro problema es que los agricultores se niegan a plantar nuevamente un híbrido que haya tenido resultados desalentadores. Por todas estas razones, es difícil predecir la demanda anual.
Además de hacer frente a una demanda incierta, los productores de semillas de maíz también se enfrentan a rendimientos inciertos. Sus plantaciones están sujetas a mismos riesgos que tienen los demás agricultores: heladas, sequías y oleadas de calor.

sábado, 4 de abril de 2020

Modelo de gestión de inventario bajo situación de incertidumbre Parte 2

Pero también hay que tener en cuenta lo siguiente: si la penalización por quedarse sin diarios supera la penalización por los diarios sin vender, a la quiosquera le convendría comprar más de 100 diarios cada mañana. Por ejemplo, si la penalización por quedarse sin existencias es el doble de alta que por el exceso de diarios, se puede demostrar que la política óptima sería comprar suficientes diarios para que se quedara sin existencias uno de cada tres días y tener un exceso de existencias dos de cada tres días.

Lo que aquí destacamos es que los sofisticados m odelos de control de inventario que tom an en cuenta la incertidumbre forman la base de muchos sistemas comerciales del mundo real. Estos modelos reciben nombres com o «modelo del tendero», «modelo de descuento por cantidad» y «modelo lot size-reorder point» (tamaño del pedido). El ejemplo de aplicación 1 relata una historia de aplicación con éxito de un
modelo muy sofisticado de control de inventario.
Después de que lo lea, pasaremos al grupo siguiente de grandes decisiones relacionadas con la gestión de la producción.

viernes, 3 de abril de 2020

Modelo de gestión de inventario bajo situación de incertidumbre Parte 1

A pesar de la robustez de este resultado, sigue siendo importante considerar inventarios que tengan en cuenta la situación de incertidumbre. Esta situación puede ir desde la falta de disponibilidad de materias primas hasta la imposibilidad de predecir la demanda.

Para comprender la idea de incertidumbre y lo que puede significar para las operaciones, considere lo que era dirigirse al aeropuerto antes del terrible ataque terrorista del 11/9.

Antes del 11/9, muchos de nosotros llegábamos al aeropuerto no más de 30 o 40 minutos antes de la salida de nuestro vuelo y ahora tenemos que llegar entre dos y tres horas antes. Lo hacemos porque las mayores medidas de seguridad en el aeropuerto no sólo han aumentado el tiempo requerido para coger un vuelo, sino también porque la incertidumbre de ese período es mayor. Para compensar esta mayor incertidumbre, llegamos con mucha antelación para tener un respiro y este mismo principio se aplica cuando se gestiona un inventario de existencias bajo situación de incertidumbre.

La diferencia entre un control determinista del inventario y uno incierto o estocástico es que en el caso de la incertidumbre la empresa crea un amortiguador para defenderse. Como ejemplo sencillo, consideremos al tendero que debe decidir cuántos periódicos comprar cada mañana. Supongamos que ha llevado un control cuidadoso de sus ventas a lo largo del año pasado y observa que las ventas diarias varían considerablemente, aunque vende un promedio de 100 periódicos al día. Esto podría hacernos creer que la opción lógica es com prar 100 periódicos cada mañana, pero siguiendo este enfoque, más o menos con la misma frecuencia tendría tanto exceso como falta de existencias.

jueves, 2 de abril de 2020

El modelo básico EOQ, modelo bajo certidumbre de demanda Parte 2

Para los lectores poco adictos a las matemáticas, he aquí una pequeña ayuda: Aunque la fórmula parezca complicada, la intuición debería permitirles ver que la cantidad de productos en existencia que la empresa querrá tener disminuirá a medida que los costos de mantenimiento (h) suben y los de fabricar el pedido (K) bajan.

Además, hay que remarcar que aunque la fórmula E O Q es óptima sólo bajo supuestos muy restrictivos, igualmente es muy robusta por varias razones: (1) es una aproximación muy exacta a la cantidad óptima del pedido cuando la demanda es incierta y (2) las desviaciones del valor óptimo de Q generalmente dan lugar a errores de costo que sólo son modestos. Por ejemplo, un error del 25 por ciento en Q da lugar a un error de costo promedio anual, tanto de mantenimiento como de producción, de solamente el 2,5 por ciento.

miércoles, 1 de abril de 2020

El modelo básico EOQ, modelo bajo certidumbre de demanda

Una advertencia: hay literalmente miles de modelos matemáticos que se han propuesto para controlar el flujo de los inventarios, pero prácticamente todos están relacionados de un modo u otro con el abuelo de todos los modelos, el llamado «modelo EOQ».

La sigla en inglés quiere decir «economic order quantity» o cantidad económica del pedido. El modelo lo desarrolló Ford H arris, un joven ingeniero que trabajaba en la Westinghouse Corporation en Pittsburgh, Pensilvania, en los años 80. Este sencillo modelo considera la relación básica entre los costos fijos de hacer un pedido y los costos variables de mantener existencias. Las matemáticas básicas aquí son: si h representa el costo de existencia por unidad de tiempo y K el costo fijo de comenzar la producción, entonces la fórmula para la cantidad del pedido Q que minimiza los costos por unidad de tiempo es