Desarrollo de un plan de producción de queso Gouda para la ...
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PROFESOR PATROCINANTE: ING. OSCAR ALEJANDRO ROMERO AYALA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INDUSTRIAL Desarrollo de un plan de producción de queso Gouda para la empresa “Alimentos Puerto Varas S.A.” Trabajo de Titulación para optar al título de Ingeniero Civil Industrial PAULA DEL CARMEN TAPIA PAREDES PUERTO MONTT – CHILE 2012
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PROFESOR PATROCINANTE:
ING. OSCAR ALEJANDRO ROMERO AYALA ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INDUSTRIAL
Desarrollo de un plan de producción de queso Gouda para la empresa “Alimentos Puerto Varas S.A.”
Trabajo de Titulación para optar
al título de Ingeniero Civil Industrial
PAULA DEL CARMEN TAPIA PAREDES
PUERTO MONTT – CHILE 2012
ii
En la vida triunfan aquellos que no se dejan abrumar por el fracaso,
aquellos que se levantan cada vez que caen,
aquellos que no se cansan nunca de perseguir sus sueños.
Lens Cejudo
iii
AGRADECIMIENTOS
Agradezco a todas las personas que me apoyaron y ayudaron en este largo proceso. En primer
lugar a mis profesores por entregarme el conocimiento necesario, especialmente al profesor Alex
Cisterna por ayudarme con todas mis dudas y peticiones más aún al final de este proceso.
A los miembros de Alimentos Puerto Varas S.A. por abrirme las puertas de su empresa y
permitirme realizar este trabajo de investigación.
Y finalmente a mis padres, Gonzalo y Lorena; a mi familia, amigos y todos mis seres queridos,
especialmente a Macarena, Milena y Miguel cuyo apoyo incondicional fue primordial para que
pueda alcanzar mis objetivos durante estos largos años de trabajo y dedicación, más aún en estos
últimos meses.
A todos ustedes, muchas gracias.
iv
SUMARIO
El presente estudio tiene por objetivo el desarrollo de un plan de producción de queso Gouda para
la empresa Alimentos Puerto Varas S.A., empresa elaboradora de productos lácteos de la región
de Los Lagos, Chile.
Para la realización del estudio se inició con un diagnóstico a la línea de proceso mediante un
estudio de tiempos realizado a través de un muestreo estadísticamente representativo, durante el
desarrollo del análisis se detectaron diversos problemas presentes en la línea de proceso entre los
que destacan: falta de espacio para el desarrollo de las actividades asociadas a la elaboración del
producto, falta de materiales y equipos en determinadas etapas del proceso en períodos de alta
producción, problemas en la planificación de la producción y asignación de turnos de trabajo en las
distintas etapas del proceso.
Para el análisis se decidió dividir el proceso de elaboración de queso Gouda en cinco grandes
etapas Quesería, saladero, oreo, envasado y laminado, se evaluaron los indicadores de
rendimiento para cada etapa en términos de capacidad, tiempo de proceso, eficiencia y utilización,
determinando que actualmente se trabaja con un 42 por ciento de capacidad ociosa en el caso del
área de quesería y un 26 y 27 por ciento en el caso de envasado y laminado respectivamente, por
otra parte las etapas de saladero y oreo presentan una capacidad ociosa del 6 y 3 porciento
respectivamente, además se determinó que en las etapas de envasado y laminado se alcanzaban
niveles de eficiencia cercanos al 20 porciento en períodos de baja demanda, mientras que en el
área de quesería se trabajó a un nivel de 100 por ciento de utilización en los períodos de alta
demanda y a un 35 por ciento en los meses de abril y mayo. Esto evidenció la necesidad del
desarrollo de un plan de producción y un estudio detallado de las etapas con menores niveles de
eficiencia correspondientes al laminado y envasado, para ello se inició con un estudio de la
demanda actual del producto y posteriormente se realizó un pronóstico para el año 2012 a través
de la demanda pasada, para lo cual se utilizó el método de promedio móvil simple y promedio móvil
ponderado para comparar ambas alternativas y evaluar la que genere mejores resultados, a
continuación se procedió a desarrollar el plan de producción basándose principalmente en la
metodología propuesta por Sipper y Bulfin, incorporando aspectos propuestos por Chase, Jacobs y
Aquilano y por Heizer y Render. Como resultado se obtuvo un plan de producción correspondiente
con las variaciones de la demanda en los distintos períodos, asegurando stock en inventario para
responder de una manera más rápida a las necesidades de los consumidores.
El plan de producción generado permite anticipar los incrementos en la demanda, evitando largos
períodos de espera por el producto terminado por parte de los clientes, además al planificar
correctamente la producción se generaría una mejor utilización de la capacidad disponible en el
cuello de botella identificado en el envasado, al no exceder la capacidad de esta etapa del proceso
no se generaría un cuello de botella en los períodos de alta demanda.
v
ÍNDICE
PORTADA i
DEDICATORIA ii
AGRADECIMIENTOS iii
SUMARIO iv
ÍNDICE v
1. Antecedentes generales ........................................................................................................... 1
1.1. Introducción ............................................................................................................................... 1
1.2. Objetivos ................................................................................................................................... 2
1.2.1. Objetivo general ........................................................................................................................ 2
1.2.2. Objetivos específicos ................................................................................................................ 2
1.3. Descripción de la empresa........................................................................................................ 3
1.3.1. Organigrama ............................................................................................................................. 4
1.3.2. Proceso productivo ................................................................................................................... 4
1.4. Planteamiento del problema ..................................................................................................... 6
2. Marco teórico ............................................................................................................................ 8
2.1. La industria láctea nacional....................................................................................................... 8
2.2. La industria láctea internacional ............................................................................................... 9
2.2.1. Estados unidos: ......................................................................................................................... 9
2.2.2. Japón: ........................................................................................................................................ 9
2.2.3. Vietnam ................................................................................................................................... 10
2.2.4. China ....................................................................................................................................... 10
2.2.5. Tailandia .................................................................................................................................. 10
2.3. Cuellos de botella: ................................................................................................................... 10
2.4. Planificación de la producción ................................................................................................ 11
2.4.1. Análisis de procesos y flujos de información .......................................................................... 13
2.4.2. Planeación de venta y operaciones. ....................................................................................... 16
2.4.3. Planeación agregada .............................................................................................................. 19
2.4.4. Estrategias de planificación de la producción ........................................................................ 21
2.5. Administración de la demanda ................................................................................................ 22
2.5.1. Tipos de pronósticos de la demanda ...................................................................................... 23
2.5.2. Elección de una técnica de pronósticos .................................................................................. 25
2.5.3. Patrones de tendencia: ........................................................................................................... 26
2.5.4. Metodología para el desarrollo de un pronóstico .................................................................... 27
vi
2.6. Estudio de tiempos. ................................................................................................................. 30
3. Diseño metodológico ............................................................................................................... 32
3.1. Análisis de la situación actual ................................................................................................. 32
3.1.1. Observación del proceso productivo. ...................................................................................... 33
3.1.2. Recolección de datos .............................................................................................................. 34
3.1.3. Identificación de problemas .................................................................................................... 35
3.2. Búsqueda de mejoras ............................................................................................................. 36
3.2.1 Revisión bibliográfica: ............................................................................................................. 36
3.2.2. Definición del método de trabajo ............................................................................................. 37
3.3. Formulación de la propuesta de mejora ................................................................................. 37
3.3.1. Estudio de la demanda actual ................................................................................................. 38
3.3.2. Desarrollo de un pronóstico de la demanda ........................................................................... 38
3.3.3. Cálculo de requerimientos ...................................................................................................... 39
3.3.4. Plan de producción ................................................................................................................. 42
4. Resultados y análisis de resultados ........................................................................................ 47
4.1. Diagnóstico de la línea de proceso: ........................................................................................ 47
4.1.1. Falta de espacio y equipo: ...................................................................................................... 48
4.1.2. Problemas de organización de la capacidad. ......................................................................... 49
4.1.3. Falta de conocimiento de la línea de proceso. ....................................................................... 50
4.2. Indicadores de rendimiento ..................................................................................................... 50
4.2.1. Capacidad proyectada: ........................................................................................................... 50
4.2.2. Capacidad efectiva .................................................................................................................. 50
4.2.3. Utilización ................................................................................................................................ 51
4.2.4. Eficiencia ................................................................................................................................. 51
4.3. Pronóstico de demanda .......................................................................................................... 52
4.3.1. Método de promedio móvil simple: ......................................................................................... 54
4.3.2. Método de promedio móvil ponderado ................................................................................... 54
4.4. Plan de producción ................................................................................................................. 56
4.4.1 Primera corrida ........................................................................................................................ 56
4.4.2. Segunda corrida ...................................................................................................................... 59
5. Conclusiones ........................................................................................................................... 62
6. Recomendaciones .................................................................................................................. 63
7. Bibliografía .............................................................................................................................. 64
8. Linkografía............................................................................................................................... 65
9. Anexos .................................................................................................................................... 68
vii
Índice Figuras
Figura N° 1.1: Organigrama de Alimentos Puerto Varas S.A. ............................................................ 4
Figura N° 1.2: Proceso productivo del queso Gouda .......................................................................... 5
Figura N° 2.1: Diagrama de flujo de actividades .............................................................................. 16
Figura N° 2.2: Fases para la elaboración del plan agregado de producción ................................... 21
Figura N° 2.3: Patrones de la demanda ........................................................................................... 26
Figura N° 3.1: Diseño metodológico ................................................................................................ 32
Figura N° 4.1: Demanda de queso Gouda de la empresa APVSA en 2011 .................................... 53
Figura N° 4.2: Análisis de correlación de la demanda de queso Gouda en 2011 ........................... 53
Figura N° 4.3: Pronóstico de demanda mediante promedio móvil simple ........................................ 54
Figura N° 4.4: Pronóstico de demanda mediante promedio móvil ponderado ................................. 55
Índice de Tablas
Tabla N° 2.1. Pronósticos de demanda ............................................................................................ 23
Tabla N° 4.1: Resumen resultados del análisis del proceso. ............................................................ 47
Tabla N° 4.2: Capacidad proyectada de las etapas de la línea de proceso ..................................... 50
Tabla N° 4.3: Capacidad efectiva de las etapas de la línea de proceso .......................................... 50
Tabla N° 4.4: Utilización de las distintas etapas de la línea de proceso en el año 2011 ................. 51
Tabla N° 4.5: Eficiencia de las distintas etapas de la línea de proceso en el año 2011................... 51
Tabla N° 4.6: Error de pronóstico ...................................................................................................... 55
Tabla N° 4.7: Primer escenario del Plan de producción para el primer pronóstico de demanda .... 57
Tabla N° 4.8: Primer escenario del plan de producción para el segundo pronóstico de demanda .. 58
Tabla N° 4.9: Segundo plan de producción para el primer método de pronóstico de demanda ...... 59
Tabla N° 4.10: Segundo plan de producción para el segundo método de pronóstico de demanda 60
Índice de Anexos
Anexo A: Planilla utilizada para la toma de tiempos
Anexo B: Resumen estadísticos de los datos obtenidos en el muestreo
Anexo C: Planilla de desarrollo de las alternativas de plan de producción
NOMENCLATURA
APVSA Alimentos Puerto Varas S.A.
PVyO Plan de ventas y operaciones
1. ANTECEDENTES GENERALES
1.1. Introducción
El objetivo de toda organización con fines de lucro es el de elevar sus utilidades, ya sea incrementando
sus niveles de ingresos o reduciendo los costos asociados a la elaboración y venta de sus productos.
Una forma de alcanzar este objetivo es analizando detalladamente los procesos y las operaciones
involucradas directa e indirectamente en la obtención del producto terminado, identificando las
oportunidades de mejora y generando posibles soluciones a los problemas identificados.
Alimentos Puerto Varas S.A. es una empresa de la región de Los Lagos que elabora diversas variedades
de productos lácteos tales como: yogurt, leche en polvo, manjar, quesos, entre otros. El proceso
productivo de esta empresa presenta inconvenientes durante la elaboración de sus productos, al generar
un excedente de productos esperando a ser procesados, ya sea en etapas anteriores y/o posteriores.
Esta situación provoca desventajas frente a las empresas competidoras del mismo rubro y tamaño, lo que
genera una oportunidad de analizar estos problemas y determinar posibles oportunidades de mejora con
el fin de incrementar las ventajas competitivas de la organización.
El presente estudio busca determinar y desarrollar estrategias que permitan mejorar el desarrollo de los
procesos productivos de Alimentos Puerto Varas S.A., en los distintos ámbitos como pudieran ser
recursos disponibles, planificación de los niveles de producción, control de inventarios y otras áreas que
pudieran descubrirse a los largo de la investigación. Con el fin de mejorar el rendimiento de la línea de
proceso para incrementar el nivel de ingresos asociados a los productos generados por ésta.
2
1.2. Objetivos
1.2.1. Objetivo General
Desarrollar un plan de producción a través del análisis del proceso de elaboración de queso Gouda en la
empresa “Alimentos Puerto Varas S.A.”
1.2.2. Objetivos Específicos
i. Desarrollar un diagnóstico de la línea de proceso de elaboración de queso Gouda de la empresa
“Alimentos Puerto Varas S.A.”
ii. Determinar los indicadores del rendimiento actual de la producción en la línea de proceso.
iii. Analizar el método actual de pronóstico de demanda y determinar si requiere correcciones.
iv. Elaborar un plan de producción de queso Gouda para la empresa.
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1.3. Descripción de la empresa
Alimentos Puerto Varas S.A. corresponde a una organización elaboradora de productos lácteos, cuya
planta comenzó a operar en el año 1987 bajo el nombre de Soalva conservando ese nombre hasta el
momento de su quiebra el año 2005. A partir de 2006 se reinician las actividades en la planta adquiriendo
el nombre de Alimentos Puerto Varas S.A.
La empresa cuenta con un personal de planta de 131 empleados sin considerar a los trabajadores que se
desempeñan en los servicios subcontratados, siendo asignados por el subcontratista.
Todos los procesos productivos son estrictamente regulados por normas de calidad y sanidad, para
garantizar la inocuidad de sus productos y elevar la satisfacción de los consumidores, entre estos
rigurosos procedimientos de aseguramiento de la calidad se encuentran los sistemas SSOP y HACCP.
La empresa elabora diversos productos lácteos cuya frecuencia de fabricación dependerá de la época del
año o de la cantidad de pedidos existentes, siendo el verano la estación del año con mayor producción e
invierno la que presenta una disminución en los niveles de producción.
La gama de productos ofrecidos por la empresa son:
- Yogurt formato 125 gr y de 1 L. Sabor frutilla, mora, vainilla y damasco.
- Queso Chacra envasado de medio kilo.
- Queso Gouda formato pieza y laminado de 1 Kg. y 500 g.
- Queso Chanco formato pieza y laminado de 1 Kg. y 500 g.
- Queso crema
- Leche en polvo 26% envase 900 g.
- Mantequilla 250 gr.
- Manjar 1Kg.
La lista de productos, puede presentar modificaciones debido a que la empresa entrega la posibilidad a
sus clientes de solicitar otras variedades de queso.
Además la empresa presta servicios a otras compañías lecheras que solicitan la fabricación de
determinados productos en sus instalaciones, como por ejemplo el secado de leche, la elaboración de un
tipo específico de yogurt o la elaboración de queso de otra marca.
4
1.3.1. Organigrama
Organigrama de Alimentos Puerto Varas S.A.
Figura N° 1.1: Organigrama de Alimentos Puerto Varas S.A.
Fuente: Manual HACCP.
1.3.2. Proceso productivo
A continuación se describe el proceso de elaboración de queso Gouda debido a que este corresponde al
más demandado de la gama de productos ofrecidos por la empresa, y se realizará su descripción a partir
de la recepción de la leche hasta el almacenamiento del producto terminado.
La principal materia prima utilizada para la elaboración de queso es la leche, la cual es almacenada al
momento de su recepción en los silos ubicados al exterior de la planta, para dar inicio a la elaboración de
queso se realiza un proceso de estandarización y la posterior pasteurización de la leche con el objetivo
de la eliminación de gérmenes patógenos y estandarizar el contenido de materia grasa de la leche, para
asegurar la calidad de sus productos, la empresa realiza minuciosos controles de calidad luego de cada
etapa productiva, obteniendo muestras para evaluar la temperatura, acidez, porcentaje de materia grasa,
densidad, y otros parámetros del producto según corresponda.
Al ingresar la leche a la planta pasa por un proceso de pasteurización y de estandarización, donde se
extrae una determinada cantidad de crema. Al final de este proceso la leche es trasladada al área de
quesería donde se da inicio al llenado de la tina quesera y se adicionan los aditivos correspondientes a la
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receta, cada tina tiene una capacidad de 6.000 litros. Durante este proceso la leche se mantiene en
agitación constante y al finalizar se inicia un breve periodo de reposo para después realizar el cuajado, es
decir obtener una cuajada de textura firme para ser cortada mediante la acción enzimática, luego de una
breve agitación se procede al desuere, lo que corresponde a la separación del suero de la leche después
de la rotura mecánica del coágulo y obtención de la cuajada donde se obtienen de 1.100 a 1.200 litros de
suero en un tiempo inferior a los seis minutos. Posteriormente se inicia la cocción del grano cuyo fin es
acelerar la eliminación del suero y la regulación de la cantidad de lactosa en el sistema, para luego volver
a agitar, desuerar y finalmente descargar en la tina de prensado, donde se unen los granos, se moldea,
se prensa para dar la forma final del queso y se traslada a las tinas de enfriamiento en el área de
saladero, una vez enfriado se procede a ubicar las piezas en tinas con una solución salina para dar sabor
al queso y mantener su pH. Luego de 24 horas el queso es trasladado a la sala de oreo donde se seca
por 48 horas realizando volteos periódicos, finalizada esta etapa el queso es trasladado a la sala de
envasado donde se realiza un raspado con cuchillo en la superficie de las piezas para luego proceder al
sellado al vacío y el posterior almacenamiento en las bodegas de maduración.
ELABORACIÓNELABORACIÓN
SALAZÓNSALAZÓN
OREOOREO
ENVASADOENVASADO
ESTANDARIZACIÓNESTANDARIZACIÓN
ALMACENAMIENTOALMACENAMIENTO
Figura N°1.2: Proceso productivo del queso Gouda
Fuente: Elaboración propia
6
1.4. Planteamiento del problema
La empresa “Alimentos Puerto Varas S.A.” se encuentra en pleno proceso de desarrollo y debido a esta
situación se han destinado fondos al crecimiento de la empresa sin realizar suficientes inversiones para
poseer un sistema altamente automatizado en la planta, por ejemplo en el proceso de elaboración de
queso existen diversas operaciones llevadas a cabo de forma manual por los diversos actores
involucrados como la adición de determinados ingredientes, la limpieza de equipos, el volteo de las
piezas de queso, entre otros. Ocasionalmente el proceso de elaboración de queso se ve retrasado debido
a etapas en el proceso productivo que presentan problemas, lo que conlleva a una demora en la
obtención del producto terminado. Específicamente se han detectado inconvenientes en las áreas de
quesería y envasado de la línea, además de problemas de disponibilidad de materiales, espacio y en
ocasiones requerimiento de personal.
Durante las visitas realizadas a las instalaciones de la empresa se determinó que el principal cuello de
botella presente en la línea de proceso es el envasado de producto, esto debido a que dependiendo de
los niveles de demanda de producto se determina el número de turnos de jornada laboral con los que se
trabajará cada semana, es por ello que en ocasiones se trabaja en períodos de dos turnos y cuando la
demanda es superior se trabaja con tres jornadas, además, dependiendo del mismo factor se determina
el número de días a la semana que se trabajará en un determinado período. Sin embargo la situación
recientemente descrita no se aplica a todos los procesos involucrados en la línea, específicamente se
limita a las etapas de quesería, saladero y oreo, sin embargo el proceso de envasado se realiza en un
único turno desde los días lunes a viernes, sin importar los niveles de demanda ni de producción bajo los
cuales se encuentre trabajando la empresa, lo que genera que en los períodos de incremento de la
demanda se acumula producto por envasar generando un cuello de botella, como solución la empresa
destina más personal al área de envasado para realizar el proceso más rápido, pero el espacio físico
destinado al envasado del producto es reducido, no se cuenta con suficiente espacio en los mesones
para el raspado del queso y se cuenta con una máquina selladora operada por dos personas
independiente del número de trabajadores destinados a la operación de envasado, se observó que en
ocasiones contar con mayor número de personal que el destinado habitualmente al proceso entorpece el
trabajo de los trabajadores habituales, viéndose reducido el tiempo de envasado de producto acumulado
en niveles poco significativos respecto al proceso en general.
Otro factor a considerar es el compromiso de la calidad que representan los elevados niveles de
demanda de producto, es decir, al verse superado con creces el nivel habitual de producción en el área
de saladero se debe reducir el tiempo de permanencia de las piezas de queso en la salmuera por no
contar con las suficientes tinas destinadas a la salazón del queso, para acelerar el proceso de
producción, sin embargo en ocasiones ocurre todo lo contrario, al verse retrasado el proceso de
envasado se genera una acumulación de producto terminado en espera por ser envasado utilizando las
7
bandejas necesarias para retirar las piezas de queso de la salmuera, lo que implica que el queso debe
permanecer mayor tiempo en la solución salina, generando un cambio en el sabor del producto.
8
2. MARCO TEÓRICO
2.1. La industria láctea nacional
En Chile la producción nacional de leche se destina a la elaboración de diferentes productos lácteos,
tales como: leches en polvo, queso, leche fluida, yogur, quesillo y otros. Hace algunos años el principal
producto de las plantas lechera correspondía a la leche en polvo, alcanzando niveles de hasta 50 por
ciento de producción del total de leche recepcionada. Cerca del año 2003 fue incrementando el nivel de
producción de queso con mayor intensidad que la de leche en polvo, convirtiéndose en un fuerte
competidor desde el punto de vista de destino de la leche recibida. (Lewis, 2003)
Según el boletín de leche del año 2011 presentado por la Oficina de estudios y políticas agrarias (Odepa)
(2012): “En el año 2011 la recepción de leche de las empresas que informan a Odepa, incluyendo tres
nuevas queseras que venían creciendo significativamente, alcanzó a un total de 2.104 millones de litros,
volumen que resultó 5 por ciento superior al de igual período de 2010. Hasta agosto de 2011 la tasa de
aumento se ubicaba en torno a 7 por ciento por sobre igual período del año anterior, pero de septiembre
a noviembre el porcentaje de aumento fue de 3 por ciento en promedio en relación con iguales meses de
2010. Durante diciembre, a causa de los efectos de la Niña y las reducidas lluvias, la recepción de leche
fue igual a la de diciembre de 2010”.
Según el boletín, entre las principales razones generadoras de la reducción del crecimiento de producción
de lácteos se encuentran los efectos climáticos.
La situación recientemente descrita evidencia el crecimiento de la industria láctea nacional, al aumentar el
nivel de demanda de productos del rubro tanto a nivel nacional como internacional, especialmente en las
regiones de “Los Ríos y Los Lagos, con alzas de 50 millones de litros y 9,6 por ciento en relación con el
año anterior, y 45 millones de litros y 4,8 por ciento respectivamente” (Odepa, 2012)
En este contexto, “la producción de quesos alcanzó un volumen de 66.679 toneladas, lo que representa
un crecimiento de 3,3 por ciento respecto de 2010. Esta cifra se aproxima a 80.600 toneladas si se
agregan las tres industrias nuevas que se incorporaron al boletín” (Odepa, 2012)
Si bien se presenta un crecimiento en el mercado de los quesos en Chile, este crecimiento es de un
rango algo bajo, según un reporte elaborado por Emol en 2004: “El principal problema para la industria
del queso es que nuestro país es un mercado pequeño y con un consumo estacional. Las únicas
posibilidades de crecer están en exportar a nuevos mercados”:
El reporte señala que “En el país se comercializan distintos tipos de quesos, pero predominan los tipos
Gouda, que ocupan el primer lugar en el mercado, seguidos por los llamados quesos Chanco, que
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corresponden al producto que se ha consumido tradicionalmente en el país y que se caracteriza por
presentar grandes variaciones de color, composición y humedad, pero que, a diferencia del Gouda, tiene
una cáscara que lo protege del exterior”.
2.2. La industria láctea internacional
Al considerar el mercado exterior como objetivo para el incremento de la producción y venta de quesos
en el país, se pueden considerar diversos países para la exportación de quesos chilenos, según diversos
análisis de mercado realizados por ProChile los principales países de destino para el producto
corresponden a:
2.2.1. Estados Unidos:
En el estudio de mercado de queso Gouda en estados unidos realizado por la oficina comercial de
ProChile en Miami se concluyó que: “Si bien el queso Gouda no es uno de los quesos con mayor
demanda en el mercado, las importaciones de quesos Edam y Gouda para el año 2010 se ubicaron en
US$29,7 millones, mientras que los establecimientos tipo supermercado vendieron US$32,9 millones de
queso Gouda en el 2009. Dichas cifras indican claramente la existencia de un mercado con consumidores
interesados en el queso Gouda
En Estados Unidos Chile cuenta con una cuota para quesos derivada del TLC vigente con EEUU en la
cual se incluyen los quesos Gouda y Edam. En el año 2010 Chile utilizó solamente el 2 por ciento de
dicha cuota, es decir 36 de las 2.149 toneladas métricas disponibles” (ProChile, 2011)
2.2.2. Japón:
En un estudio realizado por ProChile y la Oficina Agrícola en Japón al mercado de quesos en el país
nipón se concluyó que: “El consumo de queso per capita de Japón es de 2.350 gramos anual. Esta
cantidad está muy lejos de los aproximadamente 24 kilogramos per cápita que consumen en Francia, no
obstante lo anterior, el consumo de este país viene en aumento.
Se recomienda efectuar acciones promocionales, de tipo genéricas, para iniciar el posicionamiento de
Chile como productor de quesos, así como participar en el día del queso, “Cheese Festa 2011”, evento
que convoca anualmente más de diez mil personas, por invitación de la Asociación de Importadores de
quesos de Japón, y que reúne a los principales actores del mercado”. (ProChile, 2011)
Por otra parte en los estudios realizados por la Oficina comercial de ProChile e Vietnam, China y
Tailandia se obtuvieron los siguientes resultados:
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2.2.3. Vietnam
“Se ha detectado bastante interés por parte de los importadores locales por los productos chilenos,
incluso realizando contactos directos con empresas chilenas. No obstante, se está avanzando para que
durante este año, los productos chilenos puedan ingresar a este mercado”. (ProChile, 2011)
2.2.4. China
“Uno de los segmentos potencialmente atractivos lo constituye el mercado de infantes, donde ciertos
grupos de la población han comprendido las ventajas que tiene el queso como un buen proveedor de
calcio para los niños en pequeñas porciones” (ProChile, 2011).
2.2.5. Tailandia
“Existe una gran posibilidad para los quesos ya que los supermercados cada día poseen una mayor
variedad y, a su vez, es posible encontrarlos con gran fuerza en hoteles y restaurantes de mayor nivel. En
este sentido, es recomendable estrechar lazos con hoteles y restaurante, sus criterios de elección de
productos se basan principalmente en la razón de precio/calidad y además se interesan por productos
nuevos”. (ProChile, 2011)
Por lo tanto, es posible explotar en mayor medida el mercado internacional lo que permitiría incrementar
lo que genera una oportunidad de expansión de los niveles de producción de las distintas empresas
lecheras del país. Teniendo en consideración que las empresas pertenecientes las regiones de Los Ríos
y Los Lagos poseen mayores niveles de crecimiento con respecto al total de plantas productoras del país,
se considera una importante oportunidad de desarrollo para las plantas pertenecientes a estas regiones.
2.3. Cuellos de botella:
Según Chase, Jacobs y Aquilano (2009), un cuello de botella corresponde a un “recurso que no tiene
capacidad para satisfacer la demanda, es una restricción en el sistema que limita la producción. En el
proceso de manufactura es el punto donde el caudal se adelgaza hasta ser una corriente flaca. Un cuello
de botella puede ser una máquina, falta de trabajadores capacitados o una herramienta especial.”
Si bien el concepto no fue originado por Goldratt en “La meta”, se hizo más popular con la publicación del
libro el cual “pasó a la historia como uno de los artífices de las revoluciones en la forma de trabajo del
siglo XX” (Santos, 2007), ya que estableció que la meta de toda organización con fines de lucro es ganar
más dinero y permanecer en el tiempo, para lo cual se deben incrementar las ventas y generar mayores
utilidades; los restantes objetivos son simples medios para este fin.
11
A partir de la publicación de la Meta en la década de 1980 nació la teoría de las restricciones, corrigiendo
las omisiones del MRP (Material Requirement Planning) ampliamente utilizado en Europa en la época y el
JIT (Just In Time) utilizado por las empresas japonesas. Entre los principales problemas de las
organizaciones europeas a fines de la década de los 70 se presentaba un fenómeno conocido como
“síndrome de final de mes” o “fenómeno de los palos de Hockey”, ya que al incrementar el esfuerzo por
cumplir los pedidos conforme finalizaba el mes los gráficos de producción seguían un patrón similar a la
silueta de un palo de hockey (Santos, 2007), además no se realizaba una programación de los recursos e
inventarios de la compañía. Para solucionar esta situación Goldratt propone incrementar las utilidades
programando las operaciones teniendo en cuenta las restricciones de las instalaciones, el personal, las
herramientas, los materiales y otras restricciones que pudieran afectar la capacidad.
Por otra parte Vargas (2003) establece que Goldratt propuso que los cuellos de botella en la producción
son la base para la programación y la planeación de la capacidad. Los recursos se clasifican como los
que son cuellos de botella y los que no lo son. Los recursos cuellos de botella se programa a su máxima
utilización y el resto se programan para servir al cuello de botella.
En este punto se debe realizar una diferencia entre planeación y programación:
Para la planeación el horizonte de tiempo es a largo lazo y determina cuando y como se puede hacer una
fabricación en líneas generales y se asume una carga infinita, mientras que para la programación e
horizonte de tiempo es de corto plazo, se determina donde y cuando se hace la fabricación al detalle y se
asume la carga finita (Hinostroza, 2008)
Si no hay cuellos de botella, sobra capacidad y es preciso cambiar el sistema para generar un cuello de
botella, como más tiempo de preparación o aminorar la capacidad.
Para localizar los cuellos de botella Heizer y Render (2007) propone dos maneras: Una es ejecutar un
perfil de recursos de capacidad; el otro es aprovechar el conocimiento que se tenga de una planta,
examinar el sistema en operación y hablar con supervisores y trabajadores.
Para trazar un perfil de recursos de capacidad, se estudian las cargas que imponen sobre cada recurso
los productos que tienen programados. Al ejecutar un perfil de capacidad se da por supuesto que los
datos son precisos, aunque no sean perfectos.
2.4. Planificación de la producción
La planificación y control de la producción sirve para la toma de decisiones tácticas y operativas (medio y
corto plazo) tales como:
12
- Concretar objetivos: La toma de decisiones respecto a las cantidades y el momento de
elaboración de bienes y servicios que permitan alcanzar los objetivos
- Análisis de la capacidad: “La planificación de la capacidad puede analizarse en tres horizontes
temporales. La capacidad a largo plazo (más de un año) es función de agregar instalaciones y
equipos que tienen un plazo de instalación largo. En el medio plazo (de tres a 18 meses) podemos
añadir equipos, personal y turnos de trabajo; podemos subcontratar; y podemos aumentar o utilizar
el inventario. A corto plazo (normalmente hasta tres meses) nos preocupa fundamentalmente la
programación de los trabajos y del personal, y la asignación de la maquinaria”. (Heizer y Render,
2007)
1. Capacidad diseñada o proyectada: es la máxima producción teórica que se puede obtener de un
sistema en un período de tiempo determinado en condiciones ideales. Normalmente se expresa con
una relación, por ejemplo, el número de toneladas de acero que se pueden producir por semana, por
mes o por año.
La mayoría de las organizaciones utilizan sus instalaciones a un ritmo inferior al de su capacidad
proyectada. Esto se debe a que se han descubierto que puedan trabajar de modo más eficiente
cuando sus recursos no se fuerzan al límite. En lugar de esto, esperan trabajar, por ejemplo, al 82
por ciento de la capacidad proyectada. Este concepto se denomina capacidad efectiva (Sipper,
Bulfin, 1998).
2. Capacidad efectiva o real: es la capacidad que espera alcanzar una empresa dadas sus actuales
limitaciones operativas. La capacidad efectiva es, a menudo, menor que la capacidad proyectada,
porque la instalación puede haber sido diseñada para una primera versión del producto o para una
combinación de productos diferente de la que se está utilizando actualmente. (Sipper, Bulfin,1998).
Resultan especialmente útiles dos medidas de rendimiento del sistema:
- La utilización: correspondiente al porcentaje efectivamente alcanzado de la capacidad de diseño,
el cual pude ser calculado a través de la ecuación 2.1.
( )
- La eficiencia: es el porcentaje de la capacidad efectiva alcanzada realmente, y se calcula
mediante la ecuación 2.2.
13
( )
2.4.1. Análisis de procesos y flujos de información
Un proceso es “una parte cualquiera de la organización que toma insumos y los transforma en productos
que, según espera, tendrán un valor más alto para ella que los insumos originales” (Chase, Jacobs y
Aquilano; 2009). Para asegurar la competitividad de una organización es de vital importancia comprender
el funcionamiento de los procesos desarrollados, especialmente si se desea realizar algún cambio
importante al interior de la compañía ya sea de tipo estructural, adquisición de nuevas maquinarías,
contratación de personal, etc. Es por ello que para estas situaciones se requiere del desarrollo de un
análisis de los procesos que se pretenden mejorar, siendo el punto clave del análisis definir el propósito
de dicho análisis y así poder identificar el nivel de detalle de la investigación y sus repercusiones. Según
Chase, Jacobs y Aquilano (2009) para el análisis de una compañía se deben analizar los siguientes
factores: maquinaria, recursos, tiempo de proceso y cada factor relevante a la hora de la toma de
decisiones, además se deben realizar diagramas de flujo del proceso para una mayor comprensión. Una
vez realizado el análisis se debe medir el desempeño de los procesos a través de los indicadores que
convenga utilizar para cada situación analizada, se recalca la relevancia que tiene comprender el
contexto de los términos utilizados en la obtención del indicador a la hora de tomar decisiones.
Según los autores los principales indicadores utilizados corresponden a:
- Utilización: proporción de tiempo que un recurso es usado de hecho en relación con el tiempo
que está disponible para su uso. Siempre se mide en relación con algún recurso.
- Productividad: es la relación entre los productos y los insumos utilizados.
- Eficiencia: proporción de la producción real de un proceso en relación con algún parámetro.
- Tiempo de corrida: es el tiempo que se requiere para producir un lote de piezas. Se calcula
multiplicando el tiempo que se requiere para producir cada unidad por el tamaño del lote.
- Tiempo de preparación: tiempo que se requiere para preparar la máquina a efecto de fabricar un
artículo en particular.
- Tiempo de operación: es la suma del tiempo de preparación y el tiempo de corrida para un lote de
piezas que pasan por una máquina.
14
- Tiempo de ciclo: en un proceso repetitivo es el tiempo promedio que transcurre entre el final de
unidades sucesivas.
- Índice de procesamiento: porcentaje de productos que se espera que el proceso haga dentro de
un período.
Según Chase, Jacobs y Aquilano (2009) existen varios aspectos que deben determinarse respecto del
análisis de los procesos internos que se utilizan para generar bienes y servicios destinados al cliente. El
primero de estos aspectos es el análisis de procesos y su mejoramiento, en el cual se involucran varios
factores, entre ellos:
- Puntos de control y de rendición de informes: Puntos de procesos donde se capturan las
actividades de producción
- Análisis y mejoramiento de procesos: A medida que la producción y los procesos productivos se
modifican en respuesta de las condiciones de negocio mencionadas, se hace necesario optimizar
dicho cambio sistemáticamente, con el propósito de garantizar que corresponda a las
necesidades de negocio de la mejor manera posible, algunos métodos son:
- Mapeo de procesos: implica desarrollar un flujo detallado de la información y las actividades
utilizadas para producir alguna actividad definida. Con frecuencia indica tiempo para estas
actividades y determina la asignación de responsabilidades. El desarrollo y análisis de estos
mapas de procesos puede emplearse para establecer:
1. La integridad: evaluar si se toman en consideración todas las actividades y transacciones de
mayor importancia
2. La eficiencia: determinar si existen actividades o transacciones innecesarias que incrementan el
costo sin añadir valor
3. La redundancia: evaluar si existen actividades múltiples que básicamente ejecutan la misma
tarea o recopilan la misma información más de una vez
4. La efectividad: determinar si todas las actividades y transacciones se realizan de la mejor manera
- Mejoramiento de procesos: durante los años recientes se han desarrollado varios métodos para
evaluar y mejorar procesos. Algunos de ellos evolucionaron dentro de un enfoque conocido como
Kaizen, término japonés que tiene el significado general de “mejora continua”. Su objetivo tiende
a incrementar la mejoría, en oposición a un mejoramiento radical de procesos.
15
- Reingeniería de procesos: si un proceso sufre problemas sustanciales quizá sea necesario
rediseñarlo por completo. Utilizando sólo la definición de las entradas y salidas requeridas es
posible desarrollar un nuevo proceso, de manera que los insumos se empleen más efectivamente
para cumplir las demandas de salida. A diferencia del Kaizen, la reingeniería de procesos por lo
general implica un cambio radical en el proceso.
- Mapeo de la cadena de valor: Por lo general, se considera que este enfoque para el análisis y el
mejoramiento de procesos tiene relación con la producción esbelta, pero podría ser utilizado de
forma efectiva en prácticamente cualquier ambiente. El análisis se inicia con el cliente y casi
siempre incluye el tiempo de compás, en ocasiones llamado también el “pulso del cliente”. Se
obtiene tomando la demanda promedio de cliente por cierto período y dividiendo este número
entre la cantidad de tiempo disponible para la producción durante ese período. El resultado es la
cantidad promedio de producto que debe producirse por unidad de tiempo para cumplir la
demanda del cliente. Además, incluye el nivel de inventario y los tiempos de espera de material a
lo largo del proceso, y los compara con el tiempo de valor añadido, esta comparación proporciona
una muy buena estimación de la oportunidad de mejoramiento. Por último, el mapeo de la cadena
de valor presenta flujos de información que, por lo general, no son parte de un mapa de procesos
regular. Una vez completado el mapa, existe la oportunidad de realizar mejoras adecuadas al
proceso.
Todas las actividades de mejora deben ejecutarse en el contexto de una visión basada en una estrategia
empresarial, y que las medidas se tomen vinculadas a los imperativos estratégicos de la empresa
Analizando la figura 2.1, a medida que avanza el diagrama de arriba hacia abajo, el nivel de detalle se
incrementa y los horizontes de tiempo tienden a disminuir. La parte central presenta las principales
actividades de planificación, mientras que las secciones laterales muestran la forma como fluyen la oferta
y la demanda. Las flechas de doble sentido indican que información fluye de ida y vuelta. La parte inferior
del diagrama indica actividades de ejecución, que son aquellas que se dan después que la planificación
se ha completado y la producción ha dado inicio.
16
Pronósticos
Pedidos de
clintes
Plan
estratégico
Plan de ventas
y operaciones
Programa
maestro
Plan de
requisitos de
materiales
Planificación
de recursos
Plan
aproximado de
capacidad
CRP detallado
Demanda RECURSOS
DespachoComprasControl de
entrada/salida
PLANIFICACIÓN
EJECUCIÓN
Figura N° 2.1: Diagrama de flujo de actividades
Fuente: CHAPMAN, S., 2006, Planificación y control de la producción
2.4.2. Planeación de venta y operaciones.
Según Chapman (2006), la planificación de ventas y operaciones (desde ahora PVyO) tiene como
principal objetivo el establecer decisiones sobre el volumen de ventas, las metas del servicio al cliente,
los ritmos de producción, los niveles de inventario y pedidos pendientes. Para lograr este proceso es
importante que ventas, marketing, operaciones, finanzas y desarrollo de productos trabajen en conjunto,
guiados por el plan estratégico y por la visión de futuro de la empresa, en cambio para Chase, Jacobs y
Aquilano (2009), la planeación de ventas de operaciones es un proceso que ayuda a ofrecer un mejor
servicio al cliente, manejar un inventario más bajo, ofrecer al cliente tiempos de entrega más breves,
estabilizar los índices de producción y facilitar a la gerencia el manejo del negocio
El proceso se basa en el trabajo en equipo entre los departamentos de operaciones, ventas, finanzas y
desarrollo de productos, y está diseñado para ayudar a una compañía a equilibrar la oferta y la demanda.
Para realizar el plan de operaciones se debe coincidir con el plan de negocios de la empresa, y vigilar las
necesidades esperadas para los siguientes tres a dieciocho meses
17
Según Chase, Jacobs y Aquilano (2009), los planes de producción pueden realizarse en un horizonte
temporal de corto, mediano o largo plazo, siendo el plan a largo plazo realizado anualmente enfocado a
un horizonte superior a un año, este plan es realizado en el área de diseño de los procesos de
manufactura y en el área de diseño de las actividades de logística.
La planeación de procesos se ocupa de determinar las tecnologías y procedimientos específicos
requeridos para producir un producto o servicio. La planeación de la capacidad estratégica se encarga de
determinar las capacidades a largo plazo (como el tamaño y el alcance) de los sistemas de producción.
En el área de logística la planeación de la red de suministro determina cómo se va a distribuir el producto
entre los clientes de forma externa, con decisiones relacionadas con la ubicación de los almacenes y el
tipo de sistema de transporte a utilizar. Internamente, la planeación de la red de suministro comprende
decisiones relacionadas con la subcontratación de la producción, la selección de proveedores de partes y
componentes similares.
Según Chapman (2006) la planificación de la producción es tan sólo una parte del proceso de
planificación de ventas y operaciones en la empresa,
La actividad de planificación de ventas y operaciones rara vez se utiliza para la programación real de la
actividad de producción. En lugar de ello, su propósito principal consiste en planificar y coordinar
recursos, incluyendo el tipo, la cantidad y la pertenencia de los mismos. En consecuencia, el horizonte
temporal de la planificación de ventas y operaciones casi siempre es dictado por el momento futuro en
que la empresa requerirá contar con un estimado de las necesidades de recursos, con frecuencia toma
más de un año
La PVyO tiende a ser una fuente importante para la planificación de:
- Niveles de inventario
- Flujo de efectivo
- Necesidades de recursos humanos
- Número de personas
- Niveles de habilidad
- Tiempo en que se necesitan
- Programas de entrenamiento
- Necesidades de capital
- Niveles de producción
- Planificación de la capacidad
- Actividades de venta y marketing
- Promociones de ventas
- Publicidad
- Fijación de precios
18
- Introducción de nuevos productos
- Expansión de mercados
De acuerdo a Chase, Jacobs y Aquilano (2009), los principales objetivos de la PVyO son:
- Medir y dar apoyo al plan de negocio
- Dar soporte al cliente
- Garantizar que los planes son realistas
- Administras efectivamente el cambio
- Administrar el inventario de bienes terminados y/o de reserva para dar mejor apoyo al servicio al
cliente
- Controlar costos
- Medir el desempeño
- Desarrollar el trabajo en equipo
En la PVyO suelen acumularse (o agregarse) los productos o servicios, en líneas o “familias” de
productos que utilizan recursos similares, debido a que se observa que la función de la actividad es
planificar recursos. Otro motivo importante en la agregación es que la principal fuente de estimación de la
demanda que dirige el desarrollo del plan son los pronósticos y estos tienden a ser más precisos cuando
se desarrollan de forma agregada (o conjunta), en comparación con los planes de productos o servicios
específicos. Estos pronósticos deben desarrollarse y luego coordinarse mediante planes estratégicos que
puedan influir significativamente la demanda real, como campañas de promoción, cambios de precio,
movimientos estratégicos hacia nuevos mercados, movimientos en contra de la competencia, desarrollo
de nuevos productos y nuevos usos de los productos actuales.
Métodos de planificación de ventas y operaciones
Según Chapman (2006) la visión de fabricación para inventario, en estos casos los planes, requieren una
revisión al final de cada mes dado que es improbable que las ventas y la producción sean exactamente
iguales a las proyecciones. Además las condiciones, políticas y otros planes de negocio podrían cambiar.
En este sentido el PVyO puede considerarse un plan dinámico que se desarrolla a lo largo del tiempo
para reflejar las condiciones en cada momento en particular.
La visión de fabricación bajo pedido: en estos casos por lo general no existe inventario de bienes
terminados, se levanta el pedido y a continuación se inicia la producción para satisfacerlo. Al conjunto de
pedidos que está en espera de producción suele denominársele cartera de pedidos
19
Estrategias para planificación de ventas y operaciones
Chapman (2006) propone las siguientes estrategias:
- Métodos matemáticos: utilizados con el fin de obtener una combinación óptima de los productos
que maximizara una función objetivo, muchas veces definida en términos de rentabilidad. Es un
método mayormente utilizado en el pasado, incorporando la mayor información posible para
obtener mejores resultados, este método aún se utiliza en entornos donde la capacidad y la
producción están bien definidas y no son demasiado complejas
- Simulación con computadora: simulación del entorno de producción con programas de
computadoras, lo que permite encontrar soluciones más rápidas y efectivas para los escenarios
que se introduzcan en el programa. Este método no entrega una solución óptima, simplemente
constituye en un método rápido y sencillo para encontrar una solución satisfactoria a las distintas
combinaciones de condiciones que se introducen.
- Hojas de cálculo electrónicas: Simulación de la demanda en un entorno de recursos de producción
mediano. Método altamente utilizado debido a su facilidad de uso y a la alta aceptación y
conocimiento que existe en relación con el uso de software de hojas de cálculo
2.4.3. Planeación agregada
En palabras de Domínguez (1995) El plan agregado de producción puede considerarse como la misión
del departamento de operaciones para apoyar la consecución del plan de la empresa, para desarrollarlo
se debe considerar: las cantidades anuales de producción, que deberán descomponerse en cifras
mensuales o trimestrales; las previsiones de demanda a corto y mediano plazo; las posibles fuentes de
demanda para obtener las necesidades mensuales totales de producción agregada.
Para la obtención de un plan agregado de producción se debe tener como base el plan estratégico de la
organización, además de él deriva el Plan maestro de la producción al desagregar los períodos de trabajo
y el nivel de pedidos de la empresa para cada período, determinando el número de trabajadores
requeridos por estación del año, los niveles de producción y de inventario a mantener en cada etapa del
proceso para cada producto incluido en el análisis.
El desarrollo de un plan agregado de producción es un proceso de elevada dificultad y no existe una
técnica única capaz de resolver este problema considerando todos los factores involucrados y
20
cumpliendo todos los objetivos que éste posee, por lo tanto se debe hallar la forma de generar un
equilibrio entre los siguientes aspectos:
- Determinar las cantidades a producir
- Hacer un plan factible
- Facilitar la consecución del plan estratégico
- Lograr la mayor eficacia posible
Además debe tenerse en consideración que el plan agregado de producción debe ser actualizado
periódicamente, ya que el entorno bajo el cual la empresa se desenvuelve cambia constantemente, las
necesidades de los clientes varía con el tiempo, los niveles de productividad de los trabajadores y de la
organización presentan cambios, etc. Por lo tanto, de no realizar un cambio en el plan cuando sea
necesario, la empresa corre el riesgo de no trabajar con datos representativos de la realidad del mercado
actual.
Metodología para la planificación agregada
Según Domínguez “et al” (1995) se deben seguir las siguientes etapas al momento de resolver un
problema de planeación agregada en una organización:
1. Calcular las necesidades de producto para cada uno de los periodos del horizonte de
planificación
2. Determinar las posibles opciones de ajuste transitorio y sus límites de empleo
3. Elaborar varios planes de producción alternativos
4. Evaluar dichos planes en relación con los objetivos planteados, normalmente costo y
cumplimiento de demanda
5. Si no se obtiene un plan satisfactorio, seleccionar el que mejor cumpla los objetivos y volver a la
fase 3, tomándolo como origen de los nuevos planes alternativos
6. Seguir el proceso hasta la obtención de un plan agregado satisfactorio
El procedimiento recientemente descrito se describe en la figura 2.2:
21
Cálculo
necesidades del
producto
Cálculo
necesidades del
producto
Opciones de ajuste
transitorio
Opciones de ajuste
transitorioPlanes agregados
alternativos
Planes agregados
alternativosTomar la mejor
como base
Tomar la mejor
como base
Evaluación de los
planes
Evaluación de los
planesObjetivos
deseados
Objetivos
deseados
¿Se ha llegado a un
plan agregado
satisfactorio?
¿Se ha llegado a un
plan agregado
satisfactorio?
Plan agregado de
producción
satisfactorio
Plan agregado de
producción
satisfactorio
Figura N° 2.2: Fases para la elaboración del plan agregado de producción
Fuente: DOMINGUEZ “et al” 1995. Dirección de Operaciones. Aspectos estratégicos de la producción,
España MC Graw Hill. 482 p.
2.4.4. Estrategias de planificación de la producción
Según Chase, Jacobs y Aquilano (2009), hay tres estrategias de planeación de la producción que
comprenden cambios en el tamaño de la fuerza de trabajo, las horas de trabajo, el inventario y la
acumulación de pedidos.
- Estrategia de ajuste: Igualar el índice de producción con el índice de pedidos contratado y despedir
empleados conforme varía el índice de pedidos.
- Fuerza de trabajo estable: Variar la producción ajustando el número de horas trabajadas por medio
de horarios de trabajo flexibles u horas extra.
- Estrategia de nivel: Mantener una fuerza de trabajo estable con un índice de producción constate.
Cuando sólo se utiliza una de estas variables para absorber las fluctuaciones de la demanda se conoce
como estrategia pura; dos o más estrategias utilizadas en combinación constituyen una estrategia mixta.
Además de estas estrategias, los gerentes también pueden subcontratar parte de la producción. La
estrategia es similar a la de ajuste, pero las contrataciones y despidos se cambian por la decisión de
subcontratar o no.
22
Métodos de análisis de disyuntivas
El objetivo general para realizar una buena PVyO consiste en encontrar la mejor solución alternativa para
alinear los recursos y cumplir la demanda esperada bajo ciertas condiciones de operación, una mejor
solución puede consistir en maximizar las utilidades de la compañía, intentar satisfacer toda la demanda
esperada del cliente, intentar minimizar la inversión en inventarios, intentar minimizar el impacto adverso
en las personas (relacionado a la volatilidad de la fuerza de trabajo a causa de los despidos frecuentes).
Chapman (2006) describe tres categorías generales de métodos, las cuales corresponden a:
- Nivelación: método en el que se establece un nivel determinado de recursos, lo cual implica que la
demanda fluctuará alrededor de su disponibilidad, o en su defecto, se harán intentos por alterar los
patrones de demanda para que se ajusten de manera más efectiva a los recursos establecidos. Este
método es más común en ambientes donde resulta difícil o demasiado costoso alterar los recursos.
- Seguimiento: método que busca alterar los recursos, ajustándose a una demanda que fluctúa bajo las
condiciones normales de mercado. Este método se utiliza en entornos en los que alterar la demanda
es difícil o imposible, y donde hay disponibilidad de métodos simples y/o poco costosos para alterar la
base de recursos.
- Combinación: Este es el método más común y consiste en la alteración de la demanda y los recursos
de manera que se maximice el desempeño según sus criterios establecidos, que incluyen unidades,
inversión en inventarios e impacto sobre la gente.
2.5. Administración de la demanda
Según (Hanke, Wichern, 2006) los pronósticos son vitales para toda organización de negocios, así como
para cualquier decisión importante en la gerencia. El pronóstico es la base de la planeación corporativa a
largo plazo.
Se debe tener presente que por lo regular, un pronóstico perfecto es imposible. En un ambiente de
negocios hay demasiados factores que no se pueden pronosticar con certeza. Por lo tanto, en lugar de
buscar el pronóstico perfecto, es mucho más importante establecer la práctica de una revisión continua
de los pronósticos y aprender a vivir con pronósticos imprecisos.
El propósito del manejo de la demanda es coordinar y controlar todas las fuentes de demanda con el fin
de poder usar con eficiencia el sistema productivo y entregar el producto a tiempo.
23
Existen dos fuentes básicas de demanda:
- Demanda dependiente: es la demanda de un producto o servicio provocada por la demanda de otros
productos o servicios, este tipo de demanda interna no necesita pronósticos, sino sólo una tabulación.
- Demanda independiente: no deriva directamente de la demanda de otros productos.
Como influir en la demanda independiente:
1.- Adoptar un papel activo para influir en la demanda. Presionar a la fuerza de ventas, incentivos a
clientes y personal, crear campañas para vender productos y bajar precios. Estas acciones pueden
incrementar la demanda
2.- Adoptar un papel pasivo y simplemente responder a la demanda.
2.5.1. Tipos de pronósticos de la demanda
Chase, Jacobs y Aquilano (2009) definen cuatro tipos de pronósticos: Cualitativo, análisis de series de
tiempos, relaciones causales y simulación, realizando subdivisiones dentro de estos. Por otra parte,
Chapman (2006) define dos categorías: Pronósticos cuantitativos y pronósticos cualitativos.
Para la descripción de cada método de pronóstico de la demanda se utilizará la clasificación de Chase,
Jacobs y Aquilano ya que se considera mejor clasificada.
Tabla N° 2.1. Pronósticos de demanda
I Cualitativos
Subjetivas de juicio. Basadas en estimados y opiniones.
Técnicas acumulativas Deriva de un pronóstico a través de la compilación de entradas de
aquellos que se encuentran al final de la jerarquía y que tratan con
lo que se pronostica. Por ejemplo, un pronóstico general de ventas
se puede derivar combinando las entradas de cada uno de los
vendedores que están más cerca de su territorio.
Investigación de mercados Se establece para recopilar datos de varias formas (encuestas,
entrevistas, etc.) con el fin de comprobar hipótesis acerca del
mercado. Por lo general, se usa para pronosticar ventas a alargo
plazo y de nuevos productos.
Grupos de consenso Intercambio libre en las juntas. La idea es que la discusión en grupo
24
produzca mejores pronósticos que cualquier individuo. Los
participantes pueden ser ejecutivos, vendedores o clientes.
Analogía histórica Relaciona lo pronosticado con un artículo similar. Es importante
planear nuevos productos en los que las proyecciones se pueden
derivar mediante el uso del historial de un producto similar.
Método de Delfos Un grupo de expertos responde un cuestionario. Un moderador
recopila los resultados y formula un cuestionario nuevo que se
presenta al grupo. Por lo tanto, existe un proceso de aprendizaje
para el grupo mientras recibe información nueva y no existe una
influencia por la presión del grupo o individuos dominantes.
II. Análisis de series de tiempo Con base en la idea de que el historial de los eventos a través del
tiempo se puede utilizar para proyectar el futuro.
Promedio móvil simple Se calcula el promedio de un período que contiene varios puntos de
datos dividiendo la suma de los valores de los puntos entre el
número de éstos. Por lo tanto, cada uno tiene la misma influencia.
Promedio móvil ponderado Puede ser que algunos puntos específicos se ponderen más o
menos que los otros, según la experiencia.
Suavización exponencial Los puntos de datos recientes se ponderan más y la ponderación
sufre una reducción exponencial conforme los datos se vuelven más
antiguos.
Análisis de regresión Ajusta una recta a los datos pasados casi siempre en relación con el
valor de los datos. La técnica de ajuste más común es la de los
mínimos cuadrados.
Técnica Box Jenkins Muy complicada, pero al parecer la técnica estadística más exacta
que existe. Relaciona una clase de modelos estadísticos con los
datos y ajusta el modelo con las series de tiempo utilizando
distribuciones bayesianas posteriores.
Series de tiempo Shiskin Desarrollada por Julius Shinkin de la oficina del Censo. Un método
efectivo para dividir una serie temporal en temporadas, tendencias e
irregular. Necesita un historial por lo menos de tres años. Muy
eficiente para identificar los cambios, por ejemplo, las ventas de una
compañía
Proyecciones de tendencias Ajusta una recta matemática de tendencias a los puntos de datos y
los proyecta en el futuro.
III. Causal Trata de entender el sistema subyacente y que rodea al elemento
que se va a pronosticar. Por ejemplo, las ventas se pueden ver
afectadas por la publicidad, la calidad y los competidores.
25
Análisis de regresión Similar al método de los mínimos cuadrados en las series de
tiempos, pero puede contener diversas variables. La base es que el
pronóstico se desarrolla por la ocurrencia de otros eventos.
Modelos econométricos Intentos por describir algún sector de la economía mediante una
serie de ecuaciones interdependientes.
Modelos de entrada/salida Se enfoca en las ventas de cada industria a otros gobiernos y
empresas. Indica los cambios en las ventas que una industria
productora puede esperar debido a los cambios en las compras por
parte de otra industria.
Principales indicadores Estadísticas que se mueven en la misma dirección que la serie a
pronosticar, pero antes que esta, como un incremento en el precio
de la gasolina que indica una futura baja en la venta de autos
grandes.
IV. Modelos de simulación Modelos dinámicos, casi siempre por computadora. Que permite al
encargado de las proyecciones hacer suposiciones acerca de las
variables internas y el ambiente externo en el modelo. Dependiendo
de las variables en el modelo, el encargado de pronósticos puede
hacer preguntas como: ¿Qué sucedería con mi pronóstico si el
precio aumentara diez por ciento? ¿Qué efecto tendría una recesión
nacional leve sobre mi producto?
Fuente: CHASE, R., Jacobs, F., Aquilano, N., 2009, Administración de Operaciones: Producción y cadena
de suministros, 12ª Edición, México, McGraw-Hill, 776p.
La investigación empírica ha revelado que la precisión de los pronósticos de métodos simples es, por lo
menos, tan buena como la de las técnicas estadísticas complejas y sofisticadas. Aún cuando pareciera
que por cuanto más compleja es una técnica estadística, mejor debería predecir los patrones de series de
tiempo. Así mismo Makdakis y Hibon (2000) establecen que los métodos estadísticamente sofisticados o
complejos no necesariamente producen pronósticos más precisos que los métodos más simples.
2.5.2. Elección de una técnica de pronósticos
(Hanke y Wichern, 2006) establecen que para seleccionar adecuadamente una técnica conveniente de
pronósticos, el pronosticador debe ser capaz de:
- Definir la naturaleza del problema de pronóstico
- Explicar la naturaleza de los datos que se investigan
- Describir las capacidades y limitaciones de técnicas de pronósticos potencialmente útiles
- Desarrollar algunos criterios predeterminados sobre los que se pueda tomar la decisión de selección
26
Un factor importante que influye en la selección de una técnica de pronóstico es identificar y entender los
patrones históricos de los datos. Si se pueden reconocer patrones de tendencia, cíclicos o estacionales,
pueden seleccionarse técnicas capaces de extrapolarlos de manera eficaz.
2.5.3. Patrones de tendencia:
Al seleccionar un método de pronósticos adecuado para los datos de series de tiempo, considerar las
clases de patrones de datos es uno de los aspectos más importantes. Existen cinco tipos generales:
horizontales, tendencias, estacionales, cíclicos y aleatorios.
Cuando las observaciones de datos fluctúan alrededor de un nivel constante o medio, existe un patrón
horizontal o de nivel. Se consideraría que las ventas mensuales de un producto que no aumentan ni
disminuyen de manera consistente a lo largo del tiempo tiene un patrón horizontal.
Cuando las observaciones de datos crecen o disminuyen en un período largo, existe un patrón de
tendencia
Cuando las observaciones exhiben aumentos y caídas que no se refieren a un período fijo, existe un
patrón cíclico, El componente cíclico es la oscilación alrededor de la tendencia que por lo común es
afectada por las condiciones económicas generales.
Cuando las observaciones se ven influidas por factores temporales, existe un patrón estacional. El
componente estacional se refiere a un patrón de cambio que se repite cada año. En una serie mensual, el
componente estacional mide la variabilidad de la serie cada enero, cada febrero, así sucesivamente. En
una serie trimestral hay cuatro elementos estacionales, uno para cada trimestre.
A continuación se presenta una figura que resume los diversos tipos de patrones de la demanda:
Figura N° 2.3: Patrones de la demanda
Fuente: Medel 2009, Pronósticos de demanda, Gestión de Operaciones I, Universidad de Chile.
27
Exploración de patrones de datos con análisis de autocorrelación
Cuando se mide una variable a lo largo del tiempo, las observaciones en diferentes períodos con
frecuencia están relacionadas o correlacionadas. Esta correlación se mide mediante el uso del coeficiente
de correlación.
Autocorrelación es la correlación que existe entre una variable retrasada uno o más períodos consigo
misma.
Los patrones de datos, que incluyen componentes como la tendencia y la estacionalidad, se pueden
estudiar si se usan autocorrelaciones. Los coeficientes de autocorrelación para diferentes retrasos de una
variable se usan para identificar patrones de datos de series de tiempo.
La ecuación 2.3 presenta la fórmula para calcular el coeficiente de autocorrelación ( ) entre las
observaciones y , las cuales se encuentran a k períodos de distancia.
∑ ( ̅)( ̅)
∑ ( ̅)
( )
Si una serie es aleatoria, las correlaciones entre y para cualquier retraso k son cercanas a cero.
Los valores sucesivos de una serie de tiempo no se relacionan unos con otros.
Si una serie tiene tendencia, las observaciones sucesivas están muy correlacionadas y es típico que los
coeficientes de correlación sean bastante diferentes de cero para los primeros retrasos de tiempo y
entonces, de forma gradual, caen hacia cero conforme aumenta el número de retrasos. Frecuentemente,
el coeficiente de autocorrelación para un retraso de tiempo uno es muy grande (cercano a uno). También
el coeficiente de autocorrelación para el tiempo dos será grande. Sin embargo, no será tan grande como
para el retraso de tiempo uno.
Si una serie de tiempo tiene un patrón estacional, se dará un importante coeficiente de autocorrelación en
el retraso de tiempo estacional. El retraso estacional se considera de cuatro para los datos trimestrales y
de doce para datos mensuales.
2.5.4. Metodología para el desarrollo de un pronóstico
Todos los procedimientos formales para los pronósticos implican el entendimiento del pasado para las
proyecciones hacia el futuro. Por lo tanto, suponen que las condiciones futuras serán las mismas que
28
generaron los datos en el pasado, excepto aquellas variables reconocidas de forma explícita por el
modelo del pronóstico.
El futuro no siempre se parece al pasado. En la medida que lo haga, los métodos cuantitativos de
pronósticos funcionarán bien. Si no lo hace, pueden resultar pronósticos imprecisos. Sin embargo, en
general es mejor tener un pronóstico construido de manera razonable que no tener ninguno.
Proceso de pronóstico:
1. Formulación del problema y recolección de datos
2. Manipulación y limpieza de datos
3. Construcción y evaluación del modelo
4. Aplicación del modelo
5. Evaluación del pronóstico
Formulación del problema y recolección de datos: La formulación del problema y la recolección de
datos están directamente relacionados, ya que el primero determina los datos necesarios. Si se considera
una metodología cuantitativa de pronóstico, los datos relevantes deben estar disponibles y ser correctos.
A menudo, la tarea de obtener y recopilar los datos es desafiante y consume mucho tiempo. SI no se
dispone de los datos adecuados, el problema podría tener que redefinirse o se tendría que emplear una
metodología no cuantitativa de pronósticos.
Manipulación y limpieza de datos: con frecuencia es necesario ya que en el proceso de pronóstico es
posible tener demasiados datos o muy pocos. Algunos datos pueden ser irrelevantes al problema. Otros
podrían tener valores omitidos que deban estimarse. Otros quizás deban procesarse previamente. Otros
datos podrían ser adecuados, aunque solamente durante ciertos períodos históricos. Por lo general, se
requiere cierto esfuerzo para obtener los datos de la forma requerida a fin de utilizar determinados
procedimientos de pronósticos.
Construcción y evaluación del modelo: implica adecuar los datos recolectados en un modelo de
pronósticos que sea adecuado en términos de minimización del error de pronóstico. Cuanto más simple
sea el modelo, resulta mejor para obtener la aceptación del proceso de pronóstico por parte de los
administradores que toman las decisiones en la empresa. Con frecuencia debe llegarse a un equilibrio
entre un método de pronóstico sofisticado, que es un poco más preciso, y uno simple que se entienda
con facilidad y obtenga el apoyo de quienes toman las decisiones en la compañía.
Aplicación del modelo: consiste en los pronósticos reales de los modelos que se generan una vez que
se han recolectado y quizás reducido a solo los datos adecuados, tan pronto se ha elegido un modelo
29
adecuado de pronósticos. Frecuentemente, los pronósticos de períodos recientes en los que se conocen
los valores históricos reales se utilizan para verificar la precisión del proceso.
Evaluación del pronóstico: implica comparar los valores de los pronósticos con los valores históricos
reales. En este proceso, algunos de los más recientes valores de datos se retienen en el grupo de los
datos que se analiza. Una vez que se ha completado el modelo de pronósticos, se realzan los pronósticos
para los diversos períodos y se comparan con los valores históricos conocidos. Algunos procedimientos
de pronósticos reportan la suma de los valores absolutos de los errores o la dividen entre el número de
intentos del pronóstico para reportar el error absoluto promedio del pronóstico. Otros procedimientos
toman en cuanta la suma de los cuadrados del error, lo cual se compara con cifras similares de métodos
alternos de pronóstico. Algunos procedimientos también localizan y reportan la magnitud de los términos
de los errores a lo largo del período de pronóstico.
Método de promedio móviles simples
El método utiliza la media de todos los datos para hacer el pronóstico. En el caso que se de mayor
importancia a las observaciones más recientes se puede especificar un número constante de puntos de
datos al inicio y se puede calcular una media para las observaciones más recientes. Conforme se tienen
nuevas observaciones, se calcula una nueva media al sumar el valor más reciente y al eliminar el más
antiguo. Este promedio móvil se usa para pronosticar el siguiente período
( )
Donde:
= valor pronosticado para el siguiente período
= valor real en el período t
k = número de términos en el promedio móvil
El promedio móvil para el período t es la media aritmética de las observaciones más recientes k. En un
promedio móvil se asignan pesos iguales a cada observación. Cada nuevo punto de datos se incluye en
el promedio al estar disponible y se elimina el punto de datos más antiguo. La tasa de respuesta a los
cambios en el patrón subyacente de datos depende de períodos k, incluidos en el promedio móvil.
El analista debe apelar a su juicio cuando determine sobre cuántos días, semanas, meses o trimestres
debe basarse el promedio móvil. Cuanto menor sea el número, mayor peso se le dará a los períodos
recientes. Por el contrario, cuanto mayor sea el número, se les dará menos peso a los períodos más
30
recientes. Un número pequeño es más deseable cuando existen cambios repentinos en el nivel de la
serie y pone un mayor peso en la historia reciente, lo cual permite que los pronósticos alcancen más
rápido el nivel actual. Un número alto es deseable cuando hay fluctuaciones amplias y poco frecuentes en
la serie.
Los promedios móviles se usan con frecuencia en los datos trimestrales o mensuales para ayudar a
suavizar los componentes dentro de una serie de tiempo. Para los datos trimestrales, un promedio móvil
de cuatro trimestres arroja el promedio de cuatro trimestres y en el caso de datos mensuales, un
promedio móvil de doce meses elimina o promedia los efectos estacionales. Cuanto mayor sea el orden
del promedio móvil mayor será el efecto de la suavización.
2.6. Estudio de tiempos.
Según Niebel, Freivalds (2004) el estudio de tiempos se define como un método para determinar “un día
de trabajo justo”, que corresponde a “la cantidad de trabajo que puede producir un empleado calificado
cuando trabaja a paso normal y usando de manera efectiva su tiempo si el trabajo no está restringido por
limitaciones del proceso”, considerando a un “empleado calificado” como un promedio representativo de
aquellos empleados que están completamente capacitados y pueden realizar de manera satisfactoria
cualquiera o todas las etapas del trabajo involucradas, de acuerdo con los requerimientos del trabajo bajo
consideración
2.6.1. Requerimientos del estudio de tiempos.
Es necesario que haya un entendimiento completo entre el supervisor, el empleado, el representante
sindical y el analista del estudio de tiempos. Este último debe estar seguro de que usa el método
correcto, registrar con precisión los tiempos tomados, evaluar con honestidad el desempeño del operario
y abstenerse de criticarlo. Debe realizar un trabajo confiable y minucioso.
El supervisor debe notificar con antelación al operario que se estudiará su trabajo asignado.
El operario debe ayudar al analista de método en la división de la tarea en sus elementos, con lo que
asegura que se cubren todos los detalles específicos. También debe trabajar a un paso normal, firme
mientras se realiza el estudio e introducir el menor número de elementos extraños o movimientos
adicionales que sea posible.
31
2.6.2. Equipo para el estudio de métodos
El equipo mínimo requerido para llevar a cabo un programa de estudio de tiempos incluye un cronómetro,
una tabla, las formas para el estudio (una planilla donde se registran todos los detalles del estudio) y una
calculadora de bolsillo. También puede ser útil un equipo de videograbación.
32
3. DISEÑO METODOLÓGICO
Para el desarrollo del estudio se utilizó una metodología basada en cuatro actividades, la cual inicia con
un diagnóstico de la organización con el objetivo de determinar los problemas presentes en el proceso
productivo que requieran ser solucionados para el beneficio de la organización y a continuación
determinar qué medidas podrían ser tomadas y qué herramientas pueden utilizarse para corregir los
problemas identificados. Una vez evaluada la situación y de determinar las medidas correctivas que
pueden utilizarse, se procedió a la elaboración de una propuesta de mejora en base a la información
obtenida en las etapas anteriores, para posteriormente analizar los resultados obtenidos.
En la figura 3.1 se detalla la metodología recientemente descrita:
Observación del
proceso
productivo
Observación del
proceso
productivo
Recolección de
datos
Recolección de
datos
Identificación de
problemas
Identificación de
problemas
Análisis de la situación actual
Obtención y análisis
de resultados
Obtención y análisis
de resultados
Revisión
bibliográfica
Revisión
bibliográfica
Definición del
método de
trabajo
Definición del
método de
trabajo
Búsqueda de mejoras
Estudio de la
demanda actual
Estudio de la
demanda actual
Desarrollo de un
pronóstico de la
demanda
Desarrollo de un
pronóstico de la
demanda
Cálculo de
requerimientos
Cálculo de
requerimientos
Formulación de la propuesta de mejora
Plan de
producción
Plan de
producción
Figura N° 3.1: Diseño metodológico
Fuente: Elaboración propia
3.1. Análisis de la situación actual
Con el objetivo de identificar las problemáticas que afectan a la empresa Alimentos Puerto Varas S.A. se
desarrolló un diagnóstico del funcionamiento de ésta, para conocer las operaciones involucradas en el
33
proceso de elaboración de queso Gouda formato pieza, y así evaluar los recursos utilizados en cada
etapa del proceso productivo, el personal involucrado y los tiempos de proceso en toda la secuencia, lo
cual se desarrolló mediante las etapas descritas a continuación:
3.1.1. Observación del proceso productivo.
Se realizaron recorridos periódicos por la planta con el fin de comprender en detalle el funcionamiento del
proceso de elaboración de queso. Para ello se observó con detención cada actividad llevada a cabo por
los trabajadores de la línea de proceso, realizando un estudio de tiempos para conocer con mayor detalle
la capacidad de producción de la planta, los requerimientos de personal y la utilización de recursos del
proceso.
Además, se realizaron entrevistas informales a distintos miembros del personal para comprender el
funcionamiento de la línea de proceso y el rol que cumple cada miembro involucrado.
Durante esta etapa se determinó que la empresa está altamente involucrada con el aseguramiento de la
calidad, estableciendo métodos y procedimientos que aseguren la inocuidad de sus alimentos y el mejor
nivel de producto posible, por lo que se desarrollan constantes evaluaciones de la calidad del producto,
los insumos, la materias primas y la higiene del personal, materiales y equipo requeridos.
Se determinó que para el desarrollo del análisis se realizaría una división del proceso, para lo cual se
segmentó de acuerdo a la ubicación geográfica de las distintas áreas en la planta. En el análisis se
excluyó la etapa de maduración debido a que se consideró poco influyente en los resultados del estudio
al no poder influir en ésta, ya que se generaría una alteración en la calidad del producto final al intervenir
en cualquier variable.
Por lo tanto, las etapas del proceso analizadas corresponden a:
1. Quesería: sección de la empresa donde se elabora el queso a partir de la leche pasteurizada.
2. Saladero: sección en la que se realiza la salazón del queso.
3. Oreo: área de la empresa donde se ubican las repisas con piezas de queso para su secado.
4. Envasado: área de la empresa encargada de envasar el producto terminado.
5. Laminado: área de la empresa encargada de laminar un determinado porcentaje del producto
terminado de acuerdo a los requerimientos de los clientes.
34
3.1.2. Recolección de datos
Durante las visitas a la planta se tomó una serie de datos necesarios para la investigación, los cuales
corresponden a: Tiempos de operación, requerimientos de personal, niveles de producción y demanda
para el período analizado.
- Niveles de producción:
Para obtener un estimado de los niveles de producción de queso y la proporción de variedades elaborada
mensualmente, se realizó una revisión a los registros y fichas utilizadas por los funcionarios de la
empresa en el período estudiado. Según esta información, de un total de 120 lotes de queso elaborados
en el período comprendido entre el día 13 de noviembre de 2011 y el 24 de noviembre de 2011. Se
elaboraron seis lotes de queso Chanco, dos lotes del tipo Chanco mantecoso, seis lotes de queso
Prensado y 106 lotes de queso Gouda. Por lo tanto, de un total de 120 lotes, el 88,34 por ciento de la
producción de queso del período analizado corresponde a queso Gouda, de modo que se decidió centrar
el estudio en el análisis de esta variedad de queso.
La empresa determina los niveles de producción mensuales de cada producto a partir de los pedidos
realizados por los clientes, al contar con esta información se determina la cantidad de turnos de trabajo
por cada semana o mes. La jornada laboral regular es de ocho horas diarias durante seis días a la
semana, mientras que en jornada extraordinaria se trabaja con tres turnos de trabajo.
En una jornada laboral regular se producen diez lotes de queso diarios, mientras que en los días de
trabajo con jornada extraordinaria se producen 13 lotes de queso por día. Además en cada lote se
producen en promedio 55 piezas de queso Gouda.
- Tiempos de operación y requerimientos de personal:
Se realizó una toma de tiempos para determinar el tiempo de proceso de la línea de una forma
representativa, para lo cual se realizó un muestreo aleatorio simple utilizando la herramienta Excel para
determinar aleatoriamente los horarios de trabajo en los que se realizó la toma de muestras. Para
determinar el número de muestras necesarias se utilizó la norma militar estandarizada, utilizando la tabla
que se presenta a continuación:
35
Tabla N° 3.1: Adaptación de la Norma MIL STD 414
Fuente: Jessica Bull. Clase de Análisis estadístico 2009.
Para determinar el tamaño del lote se analizó la capacidad mensual de producción de la línea de proceso,
la cual depende de la cantidad de tinas queseras elaboradas. Además, se consideró una jornada laboral
de día lunes a sábado con dos turnos de trabajo, con un total de 96 horas de trabajo semanales.
Por lo tanto se consideró que la capacidad de producción mensual es de 240 tinas queseras equivalente
a 240 lotes de producto mensual. Considerando que el 80 por ciento de la producción corresponde a la
variedad Gouda, se consideró un tamaño de población equivalente a 192 lotes. Por lo tanto, de acuerdo a
la norma militar estandarizada se debió tomar un mínimo de 20 muestras para obtener resultados
representativos de la población.
Luego de determinar el tamaño del lote y de definir el número de muestras necesarias para el estudio se
dio inicio a la recolección de datos, para lo cual se utilizó como base el procedimiento descrito por Niebel
en el capítulo “estudio de tiempos”, realizando algunos cambios a la metodología propuesta por el autor
como se describe a continuación.
Se inició el estudio de tiempos informando al supervisor de cada etapa sobre el estudio que se realizaría
y de la necesidad de su colaboración para obtener resultados representativos, cada supervisor se
encargó de notificar al personal involucrado sobre el análisis que se realizaría. Posteriormente, se
identificó el personal requerido para cada operación, los materiales e implementos requeridos, las
actividades previas al proceso productivo propiamente tal y cada detalle que se considere relevante para
la investigación.
Una vez finalizada la observación previa, se dio inicio a la toma de tiempos utilizando la planilla base
presente en el Anexo A, donde se registró el tiempo de proceso utilizando segundos como unidad de
medida y registrando las observaciones que se consideraron oportunas.
3.1.3. Identificación de problemas
Durante el desarrollo del diagnóstico y la realización del muestreo fue posible apreciar diversos
problemas presentes en la línea de proceso, fue necesario evaluar las repercusiones de cada problema
Tamaño del Lote Porcentaje a muestrear
60 a 300 10 %
301 a 1.000 5 %
1001 a 5000 2%
Más de 5000 1 %
36
identificado dentro de la organización y la posibilidad de elaborar una propuesta de mejora mediante el
presente estudio, con el fin de evaluar cual de los problemas detectados se intentaría resolver, entre los
problemas identificados destaca la poca disponibilidad de espacio para el desarrollo de las actividades de
los diversos operarios en las distintas estaciones de trabajo, una inadecuada planificación de la
producción de acuerdo a las capacidades del sistema y la falta de materiales y equipos en distintas
etapas del proceso productivo en los períodos de elevados niveles de producción por incrementos en los
niveles de demanda.
3.2. Búsqueda de mejoras
3.2.1 Revisión bibliográfica:
Para identificar las herramientas de ingeniería que podían ser utilizadas para la búsqueda de soluciones a
los problemas identificados, se realizó una revisión bibliográfica a diversos autores, entre los que
destacan Niebel, Domínguez, Chase, Chapman, Heizer y Hanke, como se explica a continuación:
- Estudio del trabajo (estándares y métodos):
Utilizando como principal referencia el libro “Ingeniería Industrial “ de Niebel, se estudió la posibilidad de
realizar un estudio de métodos y diseño del trabajo, para aprovechar al máximo las habilidades del capital
humano, reducir los tiempos de proceso y evitar demoras en la producción. Con el objetivo de disminuir
en la mayor medida posible las demoras del proceso y hacerlo más eficiente.
- Aprovechamiento del espacio:
Utilizando el libro “Dirección de Operaciones” de Machuca, se estudió la posibilidad de realizar una
propuesta de rediseño de la distribución de planta en la empresa, con el objetivo de generar un mayor
aprovechamiento del espacio y evitar los problemas de bloqueo de las vías de acceso, acumulación de
producto en pasillos y el entorpecimiento causado por los mismo trabajadores a la hora de desarrollar sus
actividades al no contar con el espacio suficiente. Esto con el objetivo de reducir el tiempo de proceso al
evitar retrasos causados por estos factores.
Esta medida fue considerada debido a la idea que tienen los directivos de la empresa de expandirse en
un futuro cercano, ampliando el tamaño de las instalaciones, por lo tanto se planea elaborar una
propuesta de diseño de planta para aprovechar al máximo las nuevas instalaciones que desea poseer la
empresa.
- Plan de requerimiento de materiales:
A través del libro “Dirección de Operaciones” de Domínguez y también de Chase y Aquilano, se estudió la
posibilidad de elaborar un plan de requerimiento de materiales para anticipar la necesidad de materiales y
37
reducir el tiempo de espera, generando un proceso productivo más veloz para poder responder
rápidamente a los pedidos de los clientes
- Optimización:
Mediante diversas referencias como Taha y Hillier en sus obras de “Investigación de operaciones” se
estudió la manera de reducir los cuellos de botella a través de un modelo de optimización, buscando la
manera óptima de aprovechar los recursos necesarios para la elaboración del producto alcanzando
elevados índices de productividad.
- Planificación de la producción:
Utilizando como principal material de referencia el libro “Planificación de la producción” de Chapman, se
evaluó la necesidad de una mejor planificación de la producción por parte de los administrativos de la
empresa, para mejorar el flujo del producto y evitar los cuellos de botella.
3.2.2. Definición del método de trabajo
Luego de evaluar las distintas alternativas consideradas, se decidió optar por el desarrollo de una
planificación de la producción que permita gestionar de una mejor manera la línea de producción.
Se tomó esta decisión debido a que se determinó que el principal problema sufrido por la línea de
proceso consiste en la inadecuada administración de los distintos turnos de trabajo en las diversas
estaciones de trabajo de la línea de proceso. Como se mencionó previamente, no había concordancia
entre la variación en los turnos de trabajo del área de producción con el resto de las etapas del proceso
productivo, lo que generaba el cuello de botella. Se determinó que al generar una propuesta de mejora
en términos de planificación de la producción resultaría menos costoso para la empresa que desarrollar
una inversión mayor al adquirir nuevas tecnologías, contratación de personal, u otra posible medida.
Por lo tanto se procedió con el desarrollo de la propuesta de un plan de producción para la elaboración de
queso Gouda en la empresa Alimentos Puerto Varas S.A.
3.3. Formulación de la propuesta de mejora
Una vez determinado el método de trabajo para la elaboración de la propuesta de mejora, se estableció
la secuencia de pasos a seguir requeridos para lograrlo.
Para ello se inició con un estudio de la demanda del producto, posteriormente se desarrolló un pronóstico
de la demanda del producto para el año 2012, a continuación se determinaron los requisito del problema
para finalmente construir el plan de producción.
38
3.3.1. Estudio de la demanda actual
- Demanda del período:
A partir de la información entregada por los miembros de la empresa se obtuvieron los niveles de
demanda de queso Gouda durante el año 2011 como se presenta en la tabla 3.2, estableciendo el
producto en toneladas como unidad de medida:
Tabla.3.2.: Demanda de queso Gouda en el año 2011
Mes Demanda
(Toneladas)
Enero 120
Febrero 118
Marzo 91
Abril 141
Mayo 44
Junio 64
Julio 68
Agosto 66
Septiembre 124
Octubre 124
Noviembre 148
Diciembre 100
Fuente: Elaboración propia
Además, se determinó que actualmente la empresa trabaja con un método de pronóstico de la demanda
para prepararse para la temporada de alta demanda, a través de entrevistas al personal de la empresa se
determinó el método actual utilizado para el desarrollo del pronóstico, además se evaluó la idoneidad de
dicho método y se evaluó la posibilidad de utilizar otra alternativa.
3.3.2. Desarrollo de un pronóstico de la demanda
Para iniciar el análisis se estudió el comportamiento de los datos para determinar la existencia de un
patrón de comportamiento, para lo cual se realizó un análisis de correlación descrito por Hanke.
39
Se decidió realizar un pronóstico de demanda mediante el método de promedio móvil simple ya que, al
estudiar el comportamiento de la demanda del año 2011 mediante en análisis de correlación, no se
detectó un nivel de correlación que indique la presencia de un fuerte patrón en los datos salvo una leve
presencia de aleatoriedad y estacionalidad, sin embargo, de acuerdo a los resultados empíricos
observados por los integrantes de la empresa, existe un fuerte patrón de estacionalidad marcado en el
primer y cuarto trimestres del año.
Por lo tanto, la técnica del promedio móvil simple sirve en este caso, suavizando el comportamiento de
los datos de existir dicho patrón. Para ello, se realizó el pronóstico evaluando en primera instancia para
un valor de k equivalente a tres, y en segundo lugar para un valor de k equivalente a cinco para comparar
los resultados.
Además, para considerar el efecto de un patrón de estacionalidad en el comportamiento de la demanda
del producto se utilizó una segunda técnica de pronóstico la que corresponde al método del promedio
móvil ponderado, para evaluar el resultado de la serie pronosticada con menor nivel de suavizamiento de
estacionalidad con respecto a la original.
3.3.3. Cálculo de requerimientos
- Restricción de capacidad:
Para iniciar desarrollo del plan de producción se determinó la capacidad instalada de la línea de proceso,
para ello se obtuvo el valor de la capacidad proyectada, así como la capacidad efectiva como se describe
a continuación:
1. Capacidad proyectada:
Para determinar la capacidad proyectada de la línea de elaboración de queso se consideró que el 100 por
ciento de la producción de quesos está destinada a la variedad Gouda.
Se determinó la capacidad de cada etapa del proceso de acuerdo a la disponibilidad de equipo, los
requerimientos de personal y el tiempo de proceso determinado a partir del estudio de tiempos.
Suponiendo que se destine todo el horario de trabajo a la elaboración de queso, trabajando durante toda
la jornada laboral regular y con todo el personal requerido para cada etapa.
40
- Consideraciones:
Quesería:
3:41 horas de proceso por lote
El tiempo de proceso incluye el tiempo de limpieza y preparación de equipos.
3 turnos de trabajo con un total de 24 horas de trabajo diarias
3 tinas queseras
24 trabajadores en total
Saladero
24:00 horas de proceso por lote
3 turnos de trabajo con un total de 24 horas de trabajo diarias
5 tinas con una capacidad para procesar 3 lotes cada una.
3 trabajadores en total
Oreo
48:00 horas de proceso por lote
3 turnos de trabajo con un total de 24 horas de trabajo diarias
15 repisas con una capacidad de dos lotes por repisa.
3 trabajadores en total
Envasado
0:25 horas de proceso por lote
0:05 horas adicionales de proceso para limpieza de materiales y preparación para el próximo lote
3 turnos de trabajo con un total de 24 horas de trabajo diarias
21 trabajadores en total
Laminado
0:28 horas de proceso por lote
0:03 horas adicionales de proceso para limpieza de materiales y preparación para el próximo lote
3 turnos de trabajo con un total de 24 horas de trabajo diarias
18 trabajadores en total
Se inició calculando la capacidad de cada etapa en términos de lotes diarios y debido a que la demanda
se establece en toneladas como unidad de medida se realiza la conversión de la capacidad a las mismas
unidades, utilizando como base la información obtenida en el muestreo resumida en el Anexo B, se
consideró que la masa promedio de un lote es de 0,605 toneladas, posteriormente se determinó la
capacidad proyectada de la línea de proceso en toneladas.
41
2. Capacidad efectiva:
La capacidad efectiva se determinó a partir de la información obtenida durante el diagnóstico realizado,
donde se estableció la cantidad de lotes de producto procesados teniendo en cuanta las siguientes
consideraciones:
Quesería:
3:41 horas de proceso por lote
2 turnos de trabajo que da un total de 16 horas de trabajo diarias
3 tinas queseras
13 trabajadores en total
Saladero
24:00 horas de proceso por lote
2 turnos de trabajo que da un total de 16 horas de trabajo diarias
5 tinas con una capacidad para procesar 3 lotes cada una.
2 trabajadores en total
Oreo
48:00 horas de proceso por lote
2 turnos de trabajo que da un total de 16 horas de trabajo diarias
15 repisas con una capacidad de dos lotes por repisa.
2 trabajadores en total
Envasado
0:25 horas de proceso por lote
0:05 horas adicionales de proceso para limpieza de materiales y preparación para el próximo lote
1 turno de trabajo que da un total de 8 horas de trabajo diarias
7 trabajadores en total
Laminado
0:28 horas de proceso por lote
0:03 horas adicionales de proceso para limpieza de materiales y preparación para el próximo lote
1 turno de trabajo que da un total de 8 horas de trabajo diarias
6 trabajadores en total
42
Al igual que para la capacidad proyectada, se determinó el nivel de capacidad utilizando toneladas como
unidad de medida, cabe destacar que la capacidad efectiva considerada puede ser menor a la producción
de un período determinado ya que no se consideró un tercer turno de operación en quesería, dicho turno
es utilizado sólo en ocasiones especiales en que se presentan elevados niveles de demanda imposible
de cumplir en la jornada regular de dos turnos de trabajo.
Por lo tanto, considerado una jornada laboral de tres turnos de trabajo, la capacidad efectiva de quesería
es de 37,752 toneladas por semana, además se consideró que un 20 por ciento de la producción
semanal corresponde a otras variedades de queso.
3.3.4. Plan de producción
Utilizando como base la información recopilada, se desarrolló un plan de producción para el año 2012
para el proceso de elaboración de queso Gouda de la empresa APVSA a través de la herramienta
Microsoft Excel.
Para el desarrollo del plan de producción se propuso implementar un programa de respuesta rápida al
aumentar los niveles de producción con el objetivo de mantener mayor cantidad de producto en
inventario, y así disminuir el tiempo de entrega del producto, ya que, como se mencionó previamente,
actualmente la empresa trabaja bajo un programa de producción bajo pedidos por lo que se realiza la
propuesta de trabajar bajo un sistema de inventarios de tipo FIFO (de la sigla en inglés “First in First out”),
es decir, que el primer lote en ser almacenado en bodega sea el primer lote de producto en ser
despachado.
Se consideraron dos escenarios posibles, como primera alternativa se utilizó la demanda pronosticada
mediante el método del promedio móvil simple, en un segundo escenario se consideró la demanda
obtenida mediante el método del promedio móvil ponderado con el fin de obtener distintas alternativas y
evaluar la mejor propuesta.
Se comenzó por determinar la capacidad de cada etapa de la línea de proceso para un balde de tiempo
equivalente a una semana, para lo cual se realizó una división equivalente de la demanda asignada a
cada mes en las semanas correspondientes. Además se trabajó con la premisa de que se debe satisfacer
la demanda pronosticada para cada mes.
Ya que el producto debe permanecer un tiempo superior a un mes en las bodegas de maduración para
alcanzar los estándares de calidad asignados por la empresa para su producto terminado, se consideró
43
que la producción de la semana t se traslada a inventario la semana t +4, es decir en cuatro semanas
más.
Además, se consideraron los pedidos del mes de diciembre de 2011 como retrasos en el mes de enero
de 2012 al no haber sido entregados el mes anterior, al no contar con la información referente a los
pedidos al inicio del período no se consideraron los pedidos realizados posteriormente a diciembre de
2011.
A continuación se presentan los datos históricos bajo los cuales se desarrolló el plan de producción
Inventario al inicio del período = 90 toneladas
Capacidad máxima de inventario = 120 toneladas
Pedidos atrasados de enero = 146 toneladas
Producción del mes de diciembre = 151 toneladas
Una vez determinada toda la información necesaria se procedió con el desarrollo del plan de producción,
estimando los niveles de producción del período t necesarios para satisfacer la demanda del período t +4,
cumpliendo con los pedidos atrasados del período t-1, y estimando los turnos de trabajo necesarios en el
área de producción para alcanzar los niveles establecidos. Todo ello cumpliendo con las restricciones de
capacidad de producción e inventario para todo
A continuación se presentan las ecuaciones utilizadas para el cumplimiento de los requisitos establecidos
recientemente, utilizando la siguiente nomenclatura:
a) Inventario del período t
(3.1)
b) Atrasos del período t:
Si
( )
( ) (3.2)
Si no:
0 (3.3)
44
c) Entregas del período t
Si:
0
(3.4)
Si:
0 y
(3.5)
Si no:
(3.6)
d) Turnos de trabajo del período t:
Se decidió trabajar con una producción de dos turnos de trabajo, pero en ocasiones el plan de producción
solicitaba tasas de producción superiores a las disponibles en la línea bajo ese sistema de turnos por lo
tanto se generaba un faltante de capacidad y como resultado se generarían entregas tardías, para evitar
esta situación se incrementó la capacidad al asignar un turno más de trabajo. Por el contrario, en
ocasiones el plan solicitaba tasas de producción inferiores a la capacidad instalada, generando capacidad
ociosa en el período.
Si:
(3.6)
Si:
(3.7)
Si:
(3.8)
45
e) Producción del período t:
Al realizar el plan de producción se evaluó la capacidad de la empresa para su cumplimiento y luego de
determinar que los requerimientos de capacidad del primer plan de producción desarrollado no podían ser
satisfechos por la planta actualmente, se decidió realizar una segunda corrida considerando dichas
restricciones de capacidad, además para la obtención de los valores de los niveles de producción
necesarios para cada período t asociados al plan, se utilizaron las condiciones señaladas en la tabla 3.1
en la cual las columnas atrasos, inventario y demanda señalan las condiciones que deben cumplirse para
que el nivel de producción del período t tome el valor asigando en las columnas producción de la corrida
uno y dos, por otra parte la primera columna señala si deben cumplirse ambas condiciones o sólo una de
ellas.
Tabla N° 3.3: Condiciones para el cálculo de la producción del período t
CORRIDA 1 CORRIDA 2
CONDICIÓN ATRASOS INVENTARIO DEMANDA PRODUCCIÓN
(Toneladas) PRODUCCION
(Toneladas)
Y 37,51 36,30
Y 29,04 18,76
Ó 20,33 20,57
Ó 20,57 21,78
22,99 23,6
25,54 25,54
27,23 27,23
29,04 29,04
Fuente: Elaboración propia
Además para todas las variables se utilizó la restricción de no negatividad y la restricción de la capacidad
de inventario señalas a continuación:
3.4. Estudio de la capacidad de acuerdo al plan de producción
Una vez desarrolladas las dos alternativas para el plan de producción se evaluó la disponibilidad de la
planta para cumplir los requerimientos de capacidad asociados al plan.
46
Durante la elaboración del plan de producción se consideró únicamente la capacidad asociada a la etapa
de elaboración del producto (quesería), sin evaluar la capacidad de las etapas de saladero, oreo,
envasado y laminado para cumplir con los requerimientos de producción, por lo que posterior al desarrollo
del plan de producción se evaluó la disponibilidad de capacidad instalada en las etapas siguientes a la
elaboración para el cumplimiento de los pedidos del plan.
Como se señaló previamente, en algunas ocasiones el plan de producción arroja como resultado, que la
planta genere capacidades ociosas, esto se estableció con el objetivo de disminuir las producción a
máxima capacidad instalada evitando de esta manera elaborar productos que generen un sobre stock en
las instalaciones
3.5. Planeación de requerimientos de capacidad
Al analizar la información contenida en la tabla 4.3. se puede evaluar la disponibilidad de las distintas
estaciones de trabajo para cumplir con los requisitos de capacidad asociados al plan de producción, se
determinó que en los períodos en que se trabaja con los tres turnos de trabajo los requisitos de capacidad
para las etapas de saladero y oreo son superiores a la capacidad disponible en dichas etapas, por lo
tanto se debe realizar un ajuste al plan de producción.
Una vez realizado el estudio de los requerimientos de capacidad para el plan de producción se determinó
que en ocasiones excedía la capacidad de la planta en diversas etapas, por lo que se debió corregir el
plan de producción y realizar una nueva propuesta.
47
4. RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS
Una vez desarrollada la metodología se obtuvieron los resultados para cada ítem, a continuación se
presentan los resultados obtenidos en el estudio, clasificados de acuerdo a los objetivos específicos
alcanzados, los cuales fueron propuestos al inicio de la investigación:
4.1. Diagnóstico de la línea de proceso:
Mediante el análisis y el muestreo realizados a la línea de proceso se desarrolló un diagnóstico de la
misma, en el cual se identificaron los procesos y etapas involucrados a lo largo del proceso productivo, se
obtuvo el tiempo de proceso y los requerimientos de personal de las distintas estaciones de trabajo para
satisfacer la capacidad efectiva de la línea.
A continuación se presenta un cuadro resumen con la información obtenida durante el análisis de la línea
de proceso y los resultados del muestreo realizado:
Tabla N° 4.1: Resumen resultados del análisis del proceso.
Etapa Turnos Personal requerido Tiempo total de proceso
Quesería
1 Supervisor
3:41 Horas
Quesero
Cinco operarios
2 Quesero
Cinco operarios
3 Supervisor
Quesero
Saladero 1 Operario
24:00 Horas 2 Operario
Oreo 1 Operario
48:00 Horas 2 Operario
Envasado 1 Supervisor
0:25 Horas Seis operarios
Laminado 1
Supervisor
0:28 Horas Encargado de timbre
Cuatro operarios
Fuente: Elaboración propia
48
Adicionalmente se realizó una identificación de los principales problemas presentes en la línea de
proceso, los cuales se describen a continuación:
4.1.1. Falta de espacio y equipo:
El primer problema identificado fue el espacio reducido con el que contaban los trabajadores para
desempeñar sus funciones en determinadas áreas del proceso. Al realizar la toma de tiempos en el área
de quesería se apreció la falta de espacio al momento de realizar el moldeo del queso al terminar el
preprenzado. Se ubicaba una repisa para depositar las piezas de queso en sus respectivos moldes y al
no contar con el suficiente espacio para transportar los moldes a las prensas, dicha repisa se localizaba
junto a la máquina de preprenzado obstaculizando la vía de acceso a esta área de la planta.
En el área de saladero se detectó una falta de espacio especialmente notoria una semana de elevados
niveles de demanda, debido a que la elevada cantidad de producto elaborado se acumulaba en la etapa
de oreo, debido a un retraso en el envasado. El producto al no poder pasar por la etapa de envasado se
acumulaba en las bandejas de oreo y al no contar con el espacio suficiente para acumular estos pedidos,
se ubicaban bandejas por el pasillo de la sala de envasado y oreo obstaculizando el paso e impidiendo el
trabajo del área de saladero, ya que al contar con tanto producto en bandejas y repisas, el operador del
saladero no contaba con los instrumentos necesarios para depositar el producto en las tinas de salmuera,
retrasando más aún el proceso de elaboración.
Imagen N° 4.1: Pasillos del área de saladero en períodos de alta producción
49
Imagen N° 4.2: Pasillo sala de oreo en períodos de elevada producción
En el área de envasado se detectaron problemas un día de elevada producción, ya que al contar con más
pedidos se destinó más personal que el de costumbre a esta área de la empresa, al contar con tanto
personal se detectó que hacían falta implementos para la limpieza del producto previo al envasado al
vacío (cuchillos), además se encontraban seis trabajadores realizando la limpieza del producto
compartiendo el mismo espacio físico (una mesa), ello entorpecía el depósito de los quesos ya limpiados
y sobrecargaba la capacidad de la mesa de trabajo lo que produjo que en contadas ocasiones se callera
producto al piso.
4.1.2. Problemas de organización de la capacidad.
Como se explicó anteriormente, al momento de contar con elevados niveles de demanda la empresa
realiza un cambio en la dinámica de funcionamiento de los turnos, se asignan tres turnos a la elaboración
de queso y se destina un día más de trabajo, lo cual tiene elevados costos al ser considerado el día
domingo un día feriado lo que requiere del pago de remuneraciones como “hora extra”, al elevarse el
nivel de producción no se eleva la totalidad de turnos de la línea de producción, sino que las estaciones
de envasado y laminado continúan con su funcionamiento normal de un solo turno y en el caso que se
observe una elevada acumulación de producto por procesar en ellas se destinan miembros de otras
áreas de la organización a cumplir labores en estas etapas, para reducir el tiempo de proceso.
Al realizar esto no existe un flujo expedito del producto por procesar en envasado y como se señaló en el
punto 4.1.1, se acumula producto en espera de ser procesado en las instalaciones, entorpeciendo la labor
de los funcionarios.
50
4.1.3. Falta de conocimiento de la línea de proceso.
Se detectó que los funcionarios encargados de la gestión de la línea de operaciones no tenían pleno
conocimiento de las capacidades de trabajo de la planta.
Al solicitar determinados datos para la realización del presente análisis, no contaban con los datos de
capacidad de la empresa, sino que manejaban el concepto de capacidad de elaboración de queso por lo
que tenían las cifras respectivas para las áreas de quesería, saladero, oreo y bodegas de maduración,
ligadas a la elaboración de queso. Sin embargo no se contaba con una información formal respecto a la
capacidad de inventario, de laminado ni de envasado lo que dificulta el adecuado desarrollo de las
operaciones de la línea de proceso.
4.2. Indicadores de rendimiento
4.2.1. Capacidad proyectada:
Tabla N° 4.2: Capacidad proyectada de las etapas de la línea de proceso
ETAPA LOTES POR DÍA TONELADAS POR DÍA TONELADAS POR SEMANA
Quesería 19 11,495 57,475
Saladero 15 9,075 45,375
Oreo 30 18,15 54,45
Envasado 48 29,04 145,2
Laminado 46 27,83 139,15
Fuente: Elaboración propia
4.2.2. Capacidad efectiva
Tabla N° 4.3: Capacidad efectiva de las etapas de la línea de proceso
ETAPA LOTES POR DÍA TONELADAS POR DÍA TONELADAS POR SEMANA
Quesería 8 4,84 29,04
Saladero 10 6,05 36.3
Oreo 10 6,05 36,3
Envasado 13 7,744 46,464
Laminado 12 7,26 43,56
Fuente: Elaboración propia
51
4.2.3. Utilización
Tabla N° 4.4: Utilización de las distintas etapas de la línea de proceso en el año 2011
MES Quesería Saladero Oreo Envasado Laminado
Enero 52% 66% 55% 21% 22%
Febrero 51% 65% 54% 20% 21%
Marzo 40% 50% 42% 16% 16%
Abril 18% 23% 19% 7% 7%
Mayo 19% 24% 20% 8% 8%
Junio 28% 35% 29% 11% 11%
Julio 30% 37% 31% 12% 12%
Agosto 29% 36% 30% 11% 12%
Septiembre 54% 68% 57% 21% 22%
Octubre 54% 68% 57% 21% 22%
Noviembre 64% 82% 68% 25% 27%
Diciembre 43% 55% 46% 17% 18%
Fuente: Elaboración propia
4.2.4. Eficiencia
Tabla N° 4.5: Eficiencia de las distintas etapas de la línea de proceso en el año 2011
MES Quesería Saladero Oreo Envasado Laminado
Enero 103% 83% 83% 65% 69%
Febrero 102% 81% 81% 63% 68%
Marzo 78% 63% 63% 49% 52%
Abril 35% 28% 28% 22% 24%
Mayo 38% 30% 30% 24% 25%
Junio 55% 44% 44% 34% 37%
Julio 59% 47% 47% 37% 39%
Agosto 57% 45% 45% 36% 38%
Septiembre 107% 85% 85% 67% 71%
Octubre 107% 85% 85% 67% 71%
Noviembre 127% 102% 102% 80% 85%
Diciembre 86% 69% 69% 54% 57%
Fuente: Elaboración propia
52
En ocasiones se obtiene un valor superior al 100 por ciento de eficiencia en la etapa de quesería debido a
que para la obtención del valor de la capacidad efectiva se consideró la utilización de la planta con dos
turnos de trabajo, sin embargo como se mencionó previamente, en ocasiones cuando la demanda de
producto excede los niveles regulares de producción se trabaja con una tercera jornada extraordinaria,
excediendo la capacidad efectiva establecida.
Se puede apreciar que las etapas de saladero y oreo también presentan valores de eficiencia superiores
al 100 porciento debido a que cuando los niveles de producción son superiores a los disponibles en su
capacidad se reduce el tiempo de proceso del producto en dichas etapas, superando la capacidad
efectiva determinada.
Se puede evaluar el desempeño de las etapas de envasado y laminado evaluando la eficiencia en los
períodos de elevada demanda, especialmente en el mes de noviembre en el que la eficiencia supera el
80 porciento en ambos casos.
La etapa de laminado posee niveles de eficiencia por sobre el cincuenta por ciento en los períodos de
elevada demanda, mientras que en los períodos de menor demanda posee bajos niveles de eficiencia
cercanos al 20 y 30 porciento debido a que se presenta mayor capacidad ociosa en esos períodos, se
puede aumentar la eficiencia si se identifica una mejora que eleve el nivel del indicador.
La etapa de envasado es la que presenta menores niveles de eficiencia de la línea de proceso, al tener el
menor valor del indicador en todos los períodos analizados. Los bajos niveles de eficiencia de la etapa
pueden ser un reflejo del problema que genera un cuello de botella en el proceso.
4.3. Pronóstico de demanda
Al analizar el método actual de pronóstico de demanda utilizado en APVSA se determinó que se utiliza un
modelo informal, es decir, se realiza el supuesto de que la demanda del período anterior es equivalente a
la demanda actual, es decir, se supone que la demanda de enero de 2010 es equivalente a la demanda
de enero de 2011.
Se consideró que este método no es el adecuado para pronosticar las demandas futuras debido a que
existen variaciones en el comportamiento de la curva de demanda, si bien el personal de la empresa
conoce el carácter estacional de la demanda, desconoce el leve patrón de aleatoriedad de las series de
tiempo conforme a los meses.
53
Para una mejor comprensión de la situación se presenta la figura 4.1 en la cual se puede apreciar el
comportamiento de la demanda en el período de enero a diciembre de 2011.
Figura N° 4.1: Demanda de queso Gouda de la empresa APVSA en 2011
Fuente: Elaboración propia
Al analizar el gráfico se puede determinar que la demanda no sigue un patrón establecido, por lo tanto no
es adecuado suponer que cada año se comportará igual, especialmente debido a que diversos factores
afectan constantemente el mercado de los productos lácteos.
Es por ello que se desarrollaron dos métodos de pronóstico de la demanda para evaluar los resultados y
comparar el método con menor error de pronóstico, a continuación se presenta el análisis de correlación
realizado a la serie de tiempo realizado con el objetivo de determinar matemáticamente la presencia de
un patrón de comportamiento en ella:
Figura N° 4.2: Análisis de correlación de la demanda de queso Gouda en 2011
Fuente: Elaboración propia
020406080
100120140160
Enero
Feb
rero
Ma
rzo
Abril
Ma
yo
Junio
Julio
Agosto
Septiem
bre
Octu
bre
No
vie
mb
re
Dic
iem
bre
Toneladas
-0,6
-0,4
-0,2
0
0,2
0,4
0,6
r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7 r8 r9 r10
54
Según el análisis descrito por Hanke, el análisis de correlación indica que los datos presentan un leve
patrón aleatorio en su comportamiento, además se aprecia un patrón estacional siendo el primer y el
cuarto trimestre del año los períodos con mayores niveles de demanda, tal como señaló el personal de la
empresa.
4.3.1. Método de promedio móvil simple:
Al analizar el comportamiento de las series de tiempo pronosticadas mediante el método de promedio
móvil simple se puede apreciar el desplazamiento de la curva de demanda con respecto a la serie
original, generando períodos de alta demanda donde originalmente se presentaban bajos, además se
puede apreciar la suavización de la aleatoriedad y la estacionalidad de los datos, obteniendo como
resultado una serie más homogénea.
El pronóstico realizado con un período de tres meses para el cálculo del promedio móvil dio como
resultado una serie con un comportamiento más similar al de la serie original en comparación al resultado
de la serie generada con cinco meses para el cálculo del promedio móvil, por lo tanto se consideró esta
serie pronosticada para el desarrollo del plan de producción.
En la figura 4.3 se presenta el resultado del pronóstico de la demanda mediante este método:
Figura N° 4.3: Pronóstico de demanda de queso Gouda del año 2012 mediante promedio móvil simple
Fuente: Elaboración propia
4.3.2. Método de promedio móvil ponderado
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1 3 5 7 9 11 13 15
Serie original
Pronóstico con 3meses
Pronóstico con 5meses
55
La serie de tiempo pronosticada mediante el promedio móvil ponderado ajusta de mejor manera el
comportamiento de la demanda con respecto a la serie original, ajustando la estacionalidad y la
aleatoriedad de ella. Se considera que esta serie de tiempo se asemeja más a la serie original en
comparación a las series de tiempo generadas mediante el promedio móvil simple.
En la figura 4.4. se presenta el resultado del pronóstico de la demanda mediante el método del promedio
móvil ponderado
Figura N° 4.4: Pronóstico de demanda de queso Gouda del año 2012 mediante promedio móvil ponderado
Fuente: Elaboración propia
4.3.3. Error de pronóstico
Tabla N° 4.6: Error de pronóstico
PRONÓSTICO
Demanda enero 2012
Promedio móvil simple
Error de pronóstico
Promedio móvil ponderado
Error de pronóstico
146 136,33 9,67 140,86 5,14
Fuente: Elaboración propia
Una vez determinado el error del pronóstico fue posible apreciar que efectivamente el método del
promedio móvil ponderado generó un menor error que el análisis del promedio móvil simple en el mes de
enero de 2012.
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1 3 5 7 9 11 13 15
Serie original
Pronóstico
56
4.4. Plan de producción
Las diversas alternativas de plan de producción desarrolladas consideraron la producción al inicio del
período superior a la capacidad disponible a través de un proceso productivo desarrollado mediante dos
turnos de trabajo, al asignar un turno de trabajo adicional en los meses de enero se alcanzó a cumplir con
los requerimientos establecidos por la demanda y evitar generar mayores atrasos en los períodos
consecutivos, posteriormente la producción se ajusta a los requerimientos de los periodos subsiguientes
almacenando el excedente de producción en inventario, con el objetivo de mantener un stock de
seguridad para satisfacer la demanda de una manera más rápida a la actual.
La principal premisa utilizada para la obtención de los planes de producción fue disminuir los atrasos en
las fechas de entrega, para lo cual se requería almacenar mayor cantidad de producto en inventario.
Cabe destacar que es de gran relevancia el método de almacenamiento del producto en inventario, se
debe realizar un despacho del producto con más antigüedad para evitar la acumulación de producto en
inventario por un período superior a seis meses, lo cual podría generar un deterioro de la calidad del
producto despachado a los clientes.
A continuación se presentan los resúmenes de los planes de producción obtenidos, el resultado de cada
plan se presenta en el Anexo C.
4.4.1 Primera corrida
Primer escenario
El plan de producción generado ajustando la demanda de los distintos períodos a la serie de tiempo a
través del método de promedio móvil simple se presenta en la tabla 4.7:
57
Tabla N° 4.7: Primer escenario del Plan de producción para el primer pronóstico de demanda
MES SEMANA PRODUCCIÓN
(Toneladas) MES SEMANA PRODUCCIÓN
(Toneladas)
Enero
1 37,51
Julio
27 18,755
2 37,51 28 18,755
3 37,51 29 18,755
4 37,51 30 18,755
Febrero
5 37,51
Agosto
31 20,33
6 37,51 32 20,33
7 37,51 33 20,33
8 37,51 34 20,33
Marzo
9 27,23 35 20,33
10 27,23
Septiembre
36 20,33
11 29,04 37 20,33
12 29,04 38 20,33
13 29,04 39 20,33
Abril
14 22,99
Octubre
40 20,33
15 22,99 41 20,33
16 22,99 42 20,33
17 22,99 43 20,33
Mayo
18 18,75
Noviembre
44 21,78
19 18,75 45 21,78
20 18,75 46 21,78
21 18,75 47 21,78
22 18,75
Diciembre
48 23,59
Junio
23 20,57 49 23,59
24 20,57 50 23,59
25 20,57 51 23,59
26 20,57 52 23,59
Fuente: Elaboración propia
Se puede apreciar la variación de los niveles de producción respecto a la demanda, sin embargo en los
últimos períodos no se requiere trabajar al máximo de la capacidad de producción para satisfacer la
demanda del período debido a la presencia de producto en inventario, este hecho podría generar una
reducción en los costos asociados a la elaboración del producto al aprovechar el espacio disponible para
inventario y no recurrir a la utilización de horas extra de trabajo en los períodos de alta demanda, a
excepción del caso de los primeros dos meses del período donde es necesario trabajar al máximo de la
capacidad de producción disponible a través de tres turnos de trabajo.
58
Segundo escenario
En el segundo escenario considerando la demanda de acuerdo al pronóstico realizado por el método del
período ponderado se obtuvieron los resultados presentados a continuación:
Tabla N° 4.8: Primer escenario del plan de producción para el segundo pronóstico de demanda
MES SEMANA PRODUCCIÓN
(Toneladas) MES SEMANA PRODUCCIÓN
(Toneladas)
Enero
1 37,51
Julio
27 18,15
2 37,51 28 18,15
3 37,51 29 18,15
4 37,51 30 18,15
Febrero
5 37,51
Agosto
31 18,15
6 37,51 32 18,15
7 37,51 33 18,15
8 37,51 34 18,15
Marzo
9 29,04 35 18,15
10 27,23
Septiembre
36 22,99
11 27,23 37 22,99
12 25,41 38 22,99
13 25,41 39 22,99
Abril
14 21,78
Octubre
40 24,81
15 21,78 41 24,81
16 18,15 42 24,81
17 18,15 43 24,81
Mayo
18 18,15
Noviembre
44 27,23
19 18,15 45 27,23
20 18,15 46 27,23
21 18,15 47 27,23
22 18,15
Diciembre
48 29,04
Junio
23 18,15 49 29,04
24 18,15 50 29,04
25 18,15 51 29,04
26 18,15 52 29,04
Fuente: Elaboración propia
Al igual que en los resultados del primer escenario se puede apreciar una coherencia entre la variación
de la demanda y la producción de los distintos períodos, sin embargo en esta ocasión se aprovecha en
mayor medida la capacidad disponible en la fábrica, y al igual que en el estudio de la demanda, los
resultados son más acordes a la dinámica actual de la empresa. Se considera que este plan de
producción refleja de mejor manera el comportamiento tanto de la demanda como de la producción en la
59
empresa. Luego de determinar que la capacidad de planta requerida para el cumplimiento de estos
planes de producción es superior a la disponible se realizó una segunda corrida presentada a
continuación:
4.4.2. Segunda corrida
Luego de determinar que con la capacidad de producción de la planta no puede cumplir con los pedidos
asignados a los primeros planes de producción se obtuvieron dos nuevas alternativas de planes de
producción las cuales se presentan a continuación:
Primer escenario
Tabla N° 4.9: Segundo plan de producción para el primer método de pronóstico de demanda
MES SEMANA PRODUCCIÓN
(Toneladas) MES SEMANA PRODUCCIÓN
(Toneladas)
Enero
1 36,30
Julio
27 20,57
2 36,30 28 20,57
3 36,30 29 20,57
4 36,30 30 20,57
Febrero
5 36,30
Agosto
31 20,57
6 36,30 32 20,57
7 36,30 33 18,76
8 36,30 34 18,76
Marzo
9 36,30 35 18,76
10 36,30
Septiembre
36 18,76
11 27,23 37 18,76
12 27,23 38 18,76
13 27,23 39 18,76
Abril
14 23,60
Octubre
40 18,76
15 23,60 41 18,76
16 23,60 42 18,76
17 23,60 43 18,76
Mayo
18 23,60
Noviembre
44 18,76
19 23,60 45 18,76
20 23,60 46 18,76
21 23,60 47 18,76
22 23,60
Diciembre
48 21,78
Junio
23 21,78 49 21,78
24 21,78 50 21,78
25 21,78 51 27,23
26 21,78 52 27,23 Fuente: Elaboración propia
60
Al igual que en la versión anterior del plan de producción se puede apreciar la variación de los niveles de
producción conforme a las variaciones en la demanda, teniendo en consideración las restricciones de
capacidad se puede apreciar una leve variación en los niveles de producción para los distintos períodos.
Este plan se ajusta en mayor medida a la dinámica de la empresa en comparación a la versión anterior,
por lo que puede ser considerada una buena alternativa al plan de producción si se detecta un mejor
ajuste del pronóstico de la demanda en los períodos posteriores.
Segundo escenario
Tabla N° 4.10: Segundo plan de producción para el segundo método de pronóstico de demanda
MES SEMANA PRODUCCIÓN
(Toneladas) MES SEMANA PRODUCCIÓN
(Toneladas)
Enero
1 36,30
Julio
27 20,57
2 36,30 28 20,57
3 36,30 29 20,57
4 36,30 30 20,57
Febrero
5 36,30
Agosto
31 21,78
6 36,30 32 21,78
7 36,30 33 18,76
8 25,41 34 18,76
Marzo
9 25,41 35 18,76
10 25,41
Septiembre
36 18,76
11 25,41 37 18,76
12 23,60 38 18,76
13 23,60 39 18,76
Abril
14 23,60
Octubre
40 18,76
15 23,60 41 18,76
16 23,60 42 18,76
17 23,60 43 18,76
Mayo
18 23,60
Noviembre
44 18,76
19 21,78 45 21,78
20 21,78 46 27,23
21 21,78 47 27,23
22 21,78
Diciembre
48 27,23
Junio
23 20,57 49 27,23
24 20,57 50 27,23
25 20,57 51 27,23
26 20,57 52 27,23 Fuente: Elaboración propia
61
Al igual que el primer plan de producción desarrollado para el pronóstico de demanda mediante el método
del promedio móvil ponderado, se considera que los resultados se ajustan a la realidad, por lo que el plan
de producción podría ser utilizado en la empresa teniendo en consideración los pedidos realizados
posteriormente al estudio.
Al desarrollar este plan de producción luego de evaluar la capacidad de las distintas estaciones de
trabajo, no se superó la capacidad de la etapa generadora de cuello de botella identificada durante el
diagnóstico, por lo que podría mejorarse el rendimiento actual de entregas a tiempo de los niveles de
producción.
62
5. Conclusiones
Al diagnosticar el proceso productivo de la empresa Alimentos Puerto Varas S.A. se determinó que
actualmente no se usan de una manera eficiente las instalaciones de la empresa, trabajado con elevados
niveles de capacidad ociosa especialmente en los períodos de baja demanda de producto
correspondientes al segundo y tercer trimestre de cada año, en los cuales se trabaja con un 42 por
ciento de capacidad ociosa en el caso del área de quesería y un 27, 26, 6 y 3 por ciento de capacidad
ociosa en las etapas de laminado, envasado, saladero y oreo respectivamente, además se determinó que
las etapas de envasado y laminado alcanzaron niveles de utilización de 7 porciento en el mes de abril y
niveles de eficiencia cercanos al 24 por ciento en el mismo período. Si se realizara la propuesta de elevar
los niveles de utilización y de eficiencia en estos períodos se estaría incurriendo en gastos adicionales
para la empresa que podrían no generar un aumento en las utilidades, afectando negativamente el
cumplimiento del objetivo principal de la organización correspondiente a la generación de utilidades.
Por otra parte, el método de pronóstico de la demanda utilizado actualmente por los funcionarios de la
empresa no refleja de una manera totalmente adecuada el comportamiento de la demanda del futuro, ya
que presentó una diferencia del 18 por ciento entre la demanda de enero de 2011 y la demanda de enero
de 2012, en comparación con los métodos propuestos con un error de pronóstico de 9,67 en el caso del
método del promedio móvil simple y de 5,14 para el método de promedio móvil ponderado.
El plan de producción propuesto plantea la posibilidad de adelantar la producción para los períodos de
alta demanda para no incurrir en gastos adicionales al trabajar horas extra utilizando un tercer turno de
trabajo en las áreas de quesería, saladero y oreo. A través de la utilización de este plan de producción
sería posible responder de una manera más rápida a los requerimientos de los clientes, sin realizar una
espera de más de un mes por el producto terminado luego de realizar el pedido de los clientes, además,
el plan de producción le permitiría a la empresa responder rápidamente a los cambios de la demanda no
previstos en el pronóstico de la demanda realizado, al mantener producto en inventario.
Para asegurar la calidad del producto debe despacharse el producto con más antigüedad almacenado,
para asegurar la mejor calidad del producto terminado.
Al evaluar la capacidad de las distintas etapas del proceso productivo se determinó que al planificar
previamente la producción anticipando los incrementos de la demanda no se generan cuellos de botella
en el área de envasado, como ocurre actualmente al incrementar los niveles de producción y exceder la
capacidad de las áreas de saladero, oreo y envasado. Al superar la capacidad en el área de envasado se
genera un deterioro de la calidad del producto terminado al reducir el tiempo de proceso, lo que podría
evitarse al planificar adecuadamente la producción.
63
6. Recomendaciones
En el futuro, al contar con más antecedentes sobre los niveles de demanda del producto se recomienda
evaluar en mayor detalle el error de pronóstico de los métodos desarrollados para identificar si es
necesario utilizar algún otro método de pronóstico.
Ya que la empresa tiene planificado expandir sus instalaciones, se recomienda analizar la capacidad de
las distintas líneas de proceso para evitar la generación de nuevos cuellos de botella, así mismo al tomar
decisiones sobre la adquisición de maquinarias, equipos, contratación de personal u otra medida que
afecte a la capacidad actual del proceso productivo, se debe analizar en detalle el efecto que estos
cambios tendrán a lo largo de la línea de proceso, el costo asociado a dichos cambios y las
repercusiones que tendrán en los ingresos generados antes y después de las mejoras.
De utilizar el plan de producción propuesto, se recomienda analizar los costos asociados a éste y realizar
una comparación con el costo de producción actual y el costo asociado a los atrasos de los pedidos.
Se estima que de mejorarse el cuello de botella identificado en la etapa de envasado, se generaría un
nuevo cuello de botella en las etapas de saladero y oreo por la poca disponibilidad de equipos para el
desarrollo de estas etapas. Se recomienda analizar la capacidad de las líneas de proceso y la posibilidad
de ampliar el tamaño de las áreas de trabajo para permitir elaborar mayor producto en los períodos de
alta demanda.
64
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68
9. Anexos
Anexo A: Planilla utilizada para la toma de tiempos
Fecha Hora
Etapa
Proceso Inicio Término
Proceso Inicio Término
Observaciones
69
Anexo B: Resumen estadísticos de los datos obtenidos en el muestreo
Queso Gouda
Media 605,540541
Error típico 3,28446032
Mediana 603
Moda 608
Desviación estándar 19,9785921
Varianza de la muestra 399,144144
Curtosis
-
0,37872009
Coeficiente de asimetría 0,00129905
Rango 87
Mínimo 556
Máximo 643
Suma 22405
Cuenta 37
Nivel de
confianza(95,0%) 6,66119426
Tiempo de proceso Quesería
Media 220,954545
Error típico 7,34330607
Mediana 217,5
Moda 215
Desviación estándar 34,4431585
Varianza de la muestra 1186,33117
Curtosis 5,37622513
Coeficiente de asimetría -1,6834334
Rango 170
Mínimo 105
Máximo 275
Suma 4861
Cuenta 22
Nivel de
confianza(95,0%) 15,271241
70
Tiempo de proceso de saladero
Media 1438,939394
Error típico 2,361279905
Mediana 1440
Moda 1440
Desviación estándar 13,56452034
Varianza de la muestra 183,9962121
Curtosis 8,508327194
Coeficiente de asimetría
-
2,150611028
Rango 80
Mínimo 1390
Máximo 1470
Suma 47485
Cuenta 33
Nivel de
confianza(95,0%) 4,809769773
Tiempo de proceso Oreo
Media 2876,681818
Error típico 2,505739182
Mediana 2880
Moda 2880
Desviación estándar 11,75295855
Varianza de la muestra 138,1320346
Curtosis 4,512229637
Coeficiente de asimetría
-
1,749388468
Rango 59
Mínimo 2840
Máximo 2899
Suma 63287
Cuenta 22
Nivel de
confianza(95,0%) 5,210969894
71
Tiempo de proceso envasado
Media 24,95
Error típico 0,75906799
Mediana 25
Moda 21
Desviación estándar 3,39465524
Varianza de la muestra 11,5236842
Curtosis
-
1,64673441
Coeficiente de asimetría
-
0,00621138
Rango 10
Mínimo 20
Máximo 30
Suma 499
Cuenta 20
Nivel de
confianza(95,0%) 1,58874756
Tiempo de proceso laminado
Media 29,28571429
Error típico 0,881402716
Mediana 29
Moda 28
Desviación estándar 4,039094665
Varianza de la muestra 16,31428571
Curtosis
-
1,138304261
Coeficiente de asimetría 0,031731986
Rango 12
Mínimo 23
Máximo 35
Suma 615
Cuenta 21
Nivel de
confianza(95,0%) 1,838573849
72
Anexo C: Planilla de desarrollo de las alternativas de plan de producción
a) Primera corrida
Escenario 1:
Nomenclatura de las figuras:
S: Semana
D: Demanda del período
I: Inventario al inicio del período
A: Pedidos retrasados del período anterior
P: Producción del período
E: Entregas del período
T: Turnos de trabajo del período
Mes Enero Febrero Marzo
S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
D 34,08 34,08 34,08 34,08 32,83 32,83 32,83 32,83 25,60 25,60 25,60 25,60 25,60
I 90,00 56,93 23,85 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 9,45 21,36 22,99
A 36,50 36,50 36,50 36,50 33,07 28,40 23,72 19,04 14,37 2,46 0,00 0,00 0,00
P 37,51 37,51 37,51 37,51 37,51 37,51 37,51 37,51 27,23 27,23 29,04 29,04 29,04
E 71,59 94,44 61,36 37,51 37,51 37,51 37,51 37,51 37,51 28,06 25,60 25,60 25,60
T 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2
Mes Abril Mayo Junio
S 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
D 27,42 27,42 27,42 27,42 21,53 21,53 21,53 21,53 21,53 20,75 20,75 20,75 20,75
I 24,61 26,24 27,86 29,48 25,06 26,51 27,97 29,43 26,65 23,87 21,87 19,88 17,88
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 22,99 22,99 22,99 22,99 18,76 18,76 18,76 18,76 18,76 20,57 20,57 20,57 20,57
E 27,42 27,42 27,42 27,42 21,53 21,53 21,53 21,53 21,53 20,75 20,75 20,75 20,75
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
73
Mes Julio Agosto Septiembre
S 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
D 18,50 18,50 18,50 18,50 11,73 11,73 11,73 11,73 11,73 16,50 16,50 16,50 16,50
I 17,70 19,77 21,84 23,91 24,17 31,19 38,21 45,23 53,83 62,42 66,25 70,08 73,91
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 18,76 18,76 18,76 18,76 20,33 20,33 20,33 20,33 20,33 20,33 20,33 20,33 20,33
E 18,50 18,50 18,50 18,50 11,73 11,73 11,73 11,73 11,73 16,50 16,50 16,50 16,50
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Mes Octubre Noviembre Diciembre
S 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
D 21,50 21,50 21,50 21,50 26,17 26,17 26,17 26,17 26,40 26,40 26,40 26,40 26,40
I 77,74 76,56 75,39 74,22 73,05 67,21 61,37 55,53 51,15 46,53 41,91 37,29 34,48
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 20,33 20,33 20,33 20,33 21,78 21,78 21,78 21,78 23,60 23,60 23,60 23,60 23,60
E 21,50 21,50 21,50 21,50 26,17 26,17 26,17 26,17 26,40 26,40 26,40 26,40 26,40
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Escenario 2
Mes Enero Febrero Marzo
S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
D 35,21 35,21 35,21 35,21 31,86 31,86 31,86 31,86 23,71 23,71 23,71 23,71 23,71
I 90,00 55,80 21,59 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,20 16,00 29,79 35,12
A 36,50 36,50 36,50 36,50 34,20 28,55 22,90 17,25 11,59 0,00 0,00 0,00 0,00
P 37,51 37,51 37,51 37,51 37,51 37,51 37,51 37,51 29,04 27,23 27,23 25,41 25,41
E 72,72 93,31 59,10 37,51 37,51 37,51 37,51 37,51 35,31 23,71 23,71 23,71 23,71
T 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2
Mes Abril Mayo Junio
S 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
D 24,68 24,68 24,68 24,68 21,49 21,49 21,49 21,49 21,49 16,00 16,00 16,00 16,00
I 38,63 41,18 41,91 42,64 39,74 40,04 36,70 33,36 30,03 26,69 28,84 30,99 33,14
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 21,78 21,78 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15
E 24,68 24,68 24,68 24,68 21,49 21,49 21,49 21,49 21,49 16,00 16,00 16,00 16,00
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
74
Mes Julio Agosto Septiembre
S 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
D 14,57 14,57 14,57 14,57 13,37 13,37 13,37 13,37 13,37 16,64 16,64 16,64 16,64
I 35,29 38,87 42,45 46,03 49,61 54,39 59,16 63,94 68,72 73,50 75,01 76,51 78,02
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15 18,15 22,99 22,99 22,99 22,99
E 14,57 14,57 14,57 14,57 13,37 13,37 13,37 13,37 13,37 16,64 16,64 16,64 16,64
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Mes Octubre Noviembre Diciembre
S 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
D 26,86 26,86 26,86 26,86 31,00 31,00 31,00 31,00 28,23 28,23 28,23 28,23 28,23
I 84,37 80,50 76,63 72,77 70,72 64,52 58,33 52,13 48,36 47,35 46,35 45,34 46,16
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 24,81 24,81 24,81 24,81 27,23 27,23 27,23 27,23 29,04 29,04 29,04 29,04 29,04
E 26,86 26,86 26,86 26,86 31,00 31,00 31,00 31,00 28,23 28,23 28,23 28,23 28,23
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
b) Segunda corrida
Escenario 1
Mes Enero Febrero Marzo
S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
D 34,08 34,08 34,08 34,08 32,83 32,83 32,83 32,83 25,60 25,60 25,60 25,60 25,60
I 90,00 56,93 23,85 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,19 12,89 23,59
A 36,50 36,50 36,50 36,50 33,07 29,61 26,14 22,67 19,21 8,51 0,00 0,00 0,00
P 36,30 36,30 36,30 36,30 36,30 36,30 36,30 36,30 36,30 36,30 27,23 27,23 27,23
E 71,59 94,44 61,36 37,51 36,30 36,30 36,30 36,30 36,30 34,11 25,60 25,60 25,60
T 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2
Mes Abril Mayo Junio
S 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
D 27,42 27,42 27,42 27,42 21,53 21,53 21,53 21,53 21,53 20,75 20,75 20,75 20,75
I 34,29 34,11 33,92 33,73 29,92 31,98 34,05 36,12 38,18 40,25 43,10 45,95 48,80
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 23,60 23,60 23,60 23,60 23,60 23,60 23,60 23,60 23,60 21,78 21,78 21,78 21,78
E 27,42 27,42 27,42 27,42 21,53 21,53 21,53 21,53 21,53 20,75 20,75 20,75 20,75
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
75
Mes Julio Agosto Septiembre
S 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
D 18,50 18,50 18,50 18,50 11,73 11,73 11,73 11,73 11,73 16,50 16,50 16,50 16,50
I 49,83 53,11 56,39 59,67 61,74 70,58 79,41 88,25 97,09 105,92 109,99 112,25 114,51
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 20,57 20,57 20,57 20,57 20,57 20,57 20,57 18,76 18,76 18,76 18,76 18,76 18,76
E 18,50 18,50 18,50 18,50 11,73 11,73 11,73 11,73 11,73 16,50 16,50 16,50 16,50
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Mes Octubre Noviembre Diciembre
S 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
D 21,50 21,50 21,50 21,50 26,17 26,17 26,17 26,17 26,40 26,40 26,40 26,40 26,40
I 116,77 114,03 111,29 108,55 105,81 98,41 91,00 83,59 76,19 68,55 60,91 53,27 48,65
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 18,76 18,76 18,76 18,76 18,76 18,76 18,76 18,76 21,78 21,78 21,78 27,23 27,23
E 21,50 21,50 21,50 21,50 26,17 26,17 26,17 26,17 26,40 26,40 26,40 26,40 26,40
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Escenario 2:
Mes Enero Febrero Marzo
S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
D 35,21 35,21 35,21 35,21 31,86 31,86 31,86 31,86 23,71 23,71 23,71 23,71 23,71
I 90,00 55,80 21,59 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 8,74 10,43 12,13
A 36,50 36,50 36,50 36,50 34,20 29,76 25,32 20,88 16,43 3,85 0,00 0,00 0,00
P 36,30 36,30 36,30 36,30 36,30 36,30 36,30 25,41 25,41 25,41 25,41 23,60 23,60
E 72,72 93,31 59,10 37,51 36,30 36,30 36,30 36,30 36,30 27,56 23,71 23,71 23,71
T 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2
Mes Abril Mayo Junio
S 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
D 24,68 24,68 24,68 24,68 21,49 21,49 21,49 21,49 21,49 16,00 16,00 16,00 16,00
I 13,83 14,56 13,48 12,40 11,32 13,44 15,55 17,66 19,78 20,07 25,85 31,63 37,41
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 23,60 23,60 23,60 23,60 23,60 21,78 21,78 21,78 21,78 20,57 20,57 20,57 20,57
E 24,68 24,68 24,68 24,68 21,49 21,49 21,49 21,49 21,49 16,00 16,00 16,00 16,00
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
76
Mes Julio Agosto Septiembre
S 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
D 14,57 14,57 14,57 14,57 13,37 13,37 13,37 13,37 13,37 16,64 16,64 16,64 16,64
I 41,98 47,98 53,98 59,98 65,98 73,18 80,37 87,57 95,98 104,39 106,51 108,62 110,74
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 20,57 20,57 20,57 20,57 21,78 21,78 18,76 18,76 18,76 18,76 18,76 18,76 18,76
E 14,57 14,57 14,57 14,57 13,37 13,37 13,37 13,37 13,37 16,64 16,64 16,64 16,64
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Mes Octubre Noviembre Diciembre
S 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
D 26,86 26,86 26,86 26,86 31,00 31,00 31,00 31,00 28,23 28,23 28,23 28,23 28,23
I 112,86 104,76 96,66 88,57 80,47 68,23 55,99 43,75 31,51 25,06 24,06 23,06 22,07
A 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
P 18,76 18,76 18,76 18,76 18,76 21,78 27,23 27,23 27,23 27,23 27,23 27,23 27,23
E 26,86 26,86 26,86 26,86 31,00 31,00 31,00 31,00 28,23 28,23 28,23 28,23 28,23
T 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
