HERRAMIENTAS PARA CALCULAR LA CAPACIDAD DE PRODUCCIN

HERRAMIENTAS PARA CALCULAR LA CAPACIDAD DE PRODUCCIN INSTITUTO TECNOLGICO DE MORELIAJOS MARA MORELOS Y PAVN

MATERIA: 6Y3 GESTIN DE LA PRODUCCIN I CARRERA: INGENIERIA EN GESTIN EMPRESARIAL

Para medir la gestin de la produccin se hacen uso de indicadores, de los cuales los ms importantes son:

Capacidad disponible.Eficiencia.Producto defectuoso o Porcentaje defectuoso.Eficiencia global de equipo.

CAPACIDAD DISPONIBLE (D)

DEFINICIN:Este indicador nos muestra qu porcentaje de la capacidad instalada es utilizada exclusivamente en producir. Su frmula es:D = ((Capacidad utilizada Tiempo asignado) /Capacidad instalada) x 100 % Una carpintera que fabrica slo rompecabezas cuenta con una mquina especial que corta y lija madera. Se trabaja de lunes a sbado en dos turnos de 8 horas cada uno, y se realiza mantenimiento preventivo en el ltimo turno de la semana. Si produce 200rompecabezas a la semana, cul es la capacidad disponible?

Capacidad instalada por semana = 7 das/sem. x 24 hrs/da = 168 hrs/sem.Capacidad utilizada por semana = 6 das/sem. x 16 hrs/da = 96 hrs/sem. Tiempo asignado = 8 hrs/sem.

D = ((Capacidad utilizada Tiempo asignado) /Capacidad instalada) x 100%

D = ((968) / 168) x 100 = 52.38 %

El 52.38 % de la capacidad instalada se utilizadaexclusivamente para producir, mientras que el47.62 % restante se utiliza para administrar laproduccin, mantenimiento, descanso, etc.Solucin y Conclusin:EFICIENCIA (E)

Definicin:Este indicador mide la discrepancia o variacin que existe entre la produccin estndar (o ideal) y la produccin actual (o real). (Mide el cmo): Mide el nivel de ejecucin del proceso, se concentra en el Cmo se hicieron las cosas y mide el rendimiento de los recursos utilizados por un proceso.La frmula para hallar la eficiencia es:E= (Produccin actual / Produccin estndar) x 100%

Problema:En la carpintera, la mquina produce 40 rompecabezas en promedio diariamente, pero en la ltima semana se ha tenido el siguiente reporte de produccin:

Cul es la eficiencia promedio semanal con la que ha estado trabajando la mquina?DALUNESMARTESMIERCOLESJUEVESVIERNESSABADOPRODUCCIN303938313624Solucin:Produccin estndar diaria =40 / 16 = 2.5 rompecabezas/hora Produccin estndar semanal =(capacidad-tiempo utilizado) x produccin/horaProduccin estndar semanal =(968) x 2.5 = 220rompecabezas/semana.Produccin actual =30 + 39 + 38 + 31 + 36 + 27 = 198rompecabezas/semana.E = (198 / 220) x 100 = 90%

Conclusin del problema:Del total de la produccin esperada, se ha realizado el 90% y el 10%restante se ha perdido entre paradas menores, inactividad dela mquina, ineficiencia del trabajador, mtodos ineficaces, etc.

PRODUCTO DEFECTUOSO O PORCENTAJE DEFECTUOSO

Qu es un producto defectuoso?

13Es aquel bien o servicio que, al momento de su uso o consumo, no cumple las especificaciones que le son propias, con independencia de cul sea el motivo de tal anomalaEste indicador mide el porcentaje que representan los productos defectuosos con respecto a la produccin.

Los productos defectuosos se pueden deber a:

Desperdicios de materialesMal uso de la capacidad instaladaIneficiencia de la mano de obraIneficiencia de mediciones, controles, etc.

La frmula para hallar el producto defectuoso es:

P = (Total defectuosos / Total de produccin) x 100Siguiendo con el caso de la carpintera, a continuacin se muestra el reporte del control de calidad de la ltima semana:

DaLunMarMieJueVieSabProduccin303938313624Defectuoso463627Cul es el producto defectuoso obtenido durante los 7 das?

P = (28 / 198) x 100 = 14.14%

Por cada 100 unidades de producto terminado, el 14.14% es desechado por defectuoso.

EFICIENCIA GLOBAL DE EQUIPO El OEE (Overall Equipment Effectiveness) o EGE (Eficiencia Global de los Equipos), es un indicador que permite medir la eficiencia con la que trabaja un equipo o un proceso, es decir, mide la capacidad de una lnea de produccin y de sus componentes individuales de producir productos de calidad en un periodo de tiempo

El OEE tambin se puede entender cmo la relacin que existe entre el tiempo que tericamente debera haber costado fabricar las unidades obtenidas (sin paradas, a la mxima velocidad y sin unidades defectuosas) y el tiempo que realmente ha costado.

Combina tres grupos bsicos de medicin:

D= Disponibilidad o Capacidad Disponible.E= Eficiencia o Rendimiento.P= Producto Defectuoso, Porcentaje de Producto Defectuoso 1-P = Complemento del Producto Defectuosos

Formula:

OEE = Disponibilidad x Rendimiento x Calidad

OEE= (D/100) x (E/100) x (1-p/100) x100OEE= (D/100) x (E/100) x (Calidad) x 100

Solucin:D= 52.38% = 0.5238E= 90% = 0.90P= 14.14% = 0.14141-P= 0.8586OEE= 0.5238 x 0.90 x 0.1414 x 100 = 40.48%

Conclusin:

En este caso OEE se interpreta como la produccin efectiva realizada con respecto a la capacidad instalada, el 59.52% se han permitido en errores de la produccin, variaciones en el ritmo de la produccin, paradas menores y mala calidad. Estos indicadores son la mnima informacin bsica que se debe tener para poder controlar la produccin y la productividad, su implementacin es simple, y se puede aplicar a cualquier tipo de empresa y no requiere de mayor inversin solo de orden y reportes oportunos eficaces.

HERRAMIENTAS PARA LA PLANEACIN DE LA CAPACIDADEstas tres herramientas que se van a presentar abordan con ms formalidad la incertidumbre y variabilidad de la demanda:Los modelos de fila de espera Los rboles de decisionesSimulacin.

MODELOS DE FILAS DE ESPERA

Los modelos de filas de espera usan distribuciones de probabilidad para ofrecer estimaciones del tiempo de:

Los gerentes suelen utilizar esta informacin para elegir la capacidad ms efectiva en trminos de costos, hallando un equilibrio entre el servicio al cliente y el costo de la capacidad agregada.

Que es una fila?Se conoce como fila de espera una hilera formada por uno o varios clientes que aguardan para recibir un servicio. Los clientes pueden ser personas u objetos inanimados, como mquinas que requieren mantenimiento, pedidos de mercancas en espera de ser embarcado o elementos de inventario a punto de ser utilizados.

Porque se forman Filas de espera?Las filas de espera se forman a causa de un desequilibrio temporal entre la demanda de un servicio y la capacidad del sistema para suministrarlo. En la mayora de los problemas de filas de espera que se presentan en la vida real, la tasa de demanda vara; es decir, los clientes llegan a intervalos imprevisibles. Lo ms comn es que tambin haya variaciones en el ritmo de produccin del servicio dependiendo de las necesidades del cliente.

El sistema de filas cuenta con tres componentes bsicos:La forma en que llegan los clientes.El sistema de prestacin del servicio.La condicin en que los clientes salen del servicio

Poblacin finita

Se refiere al conjunto limitado de clientes que usaran el servicio y, en ocaciones, formaran una linea. Cuando un cliente abandona su posicion como miembro de la poblacion, el tamano de grupo de usuarios tendra una unidad menos y ello disminuye la probabilidad de que se presente el siguiente hecho.Poblacin infinitaEs lo bastante grande, en relacin con el sistema del servicio, como para que el tamao que resulta del incremento o decremento en ella no afecte las probabilidades del sistema.Distribucin de LlegadasLa llegada de clientes a las instalaciones de servicio es aleatoria. La variabilidad en los intervalos de llegada de los clientes a menudo se describe por medio de una curva de distribucin de Poisson, la cual especifica la posibilidad de que n clientes lleguen en T periodos de tiempo:

Donde P(n)= Probabilidad de n llegadas en T periodos de tiempo. = Numero promedio de llegadas de clientes por periodo = 2.7183

La medida de la distribucin de Poisson la varianza es . La distribucin de Poisson es una distribucin discreta; es decir, las probabilidades corresponden a un nmero especfico de llegadas por unidad de tiempo.

Distribucin de las llegadas:Cuando se describe un sistema de espera es preciso definir la forma en que los clientes o las unidades que esperan estn ordenados.

Distribucin del tiempo de Servicio:La distribucin exponencial describe la probabilidad de que el tiempo de servicio del cliente en una instalacin determinada no sea mayor que T periodos de tiempo. La probabilidad puede calcularse con la siguiente formula:

Donde

t = Es el tiempo de servicio del clienteT = Tiempo de servicio propuesto como objetivo. La medida de distribucin del tiempo de servicio es , y la varianzaEs . A medida que T incrementa, la probabilidad de que el tiempode servicio sea menor que T se va aproximando a 1.

ARBOLES DE DECISIN

Definicin:

La toma de decisiones bsicamente es una resolucin de problemas, y como tal, se debe buscar la mejor alternativa, aplicar un diagnstico adecuado y realizar una bsqueda minuciosa, para elegir las mejor alternativas basadas en un proceso de ramificacin.Este proceso de ramificacin es elrbol de decisionesque permite estimar alternativas ante la solucin de problemas.SIMULACIN

Definicin:La simulacin es el acto de reproducir el comportamiento de un sistema, utilizando un modelo que describa las operaciones de dicho sistema.

El proceso de simulacin:El proceso de simulacin incluye recoleccin de datos, asignacin de nmeros aleatorios, formulacin del modelo y anlisis. Este proceso se conoce como simulacin de Montecarlo, como una alusin a la capital de los juegos de azar en Europa, por el hecho de que para generar los eventos de dicha simulacin se utilizan nmeros al azar.

Una vez que se ha desarrollado el modelo, el analista puede manipular ciertas variables para medir los efectos de los cambios introducidos en las caractersticas de operacin de su inters.Ningn modelo de simulacin es capaz de recomendar lo que se debe hacer frente a un problema. Las alternativas se utilizan sistemticamente en el modelo y se registran las caractersticas relevantes de su operacin.Una vez que se han ensayado todas las alternativas se selecciona la mejor. El modelo sigue la pista del nmero de fila, el tiempo de espera y otros datos similares, en el curso de la simulacin, y calcula los promedios y varianzas al final. Cuando es razn para utilizar la simulacin? Cuando la relacin entre las variables no es lineal o cuando es necesario manejar demasiadas variables y restricciones con los enfoques de optimizacin.

Los modelos de simulacin pueden usarse para realizar experimentos sin perturbar el funcionamiento de los sistemas reales.

La simulacin es til para perfeccionar las habilidades de toma de decisiones administrativas, por medio de juegos.