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José Aurelio Pina
Fecha artículo : 01 Nov 2001| Lecturas : 0| Votaciones: 85 | Promedio: 2.4 Regular|

PLANIFICACIÓN DEL PROGRAMA DE PRODUCCIÓN
EN UNA PYME.


INTRODUCCIÓN:

Este articulo no es mas que un estudio de planificación de la producción de una fabrica de vulcanizado que se realizó durante el curso lectivo 2000-2001 y que nació como trabajo para la asignatura Fundamentos de Investigación Operativa .Este trabajó(estudio) fue realizado por Francisco Picó Fenoll, Antonio Fº Bravo Cantero y José Aurelio Pina Romero y posteriormente surgió la idea de presentarlo como ponencia al IV Congreso Nacional de Estudiantes De Estadística siéndole otorgado una Mención honorífica en la especialidad de Investigación Operativa.

INTRODUCCIÓN AL PROBLEMA:

La empresa Manufacturas del caucho es una empresa situada en la pedanía de Elche que fabrica artículos vulcanizados para el calzado.

El empresario encargado de la gestión de dicha empresa, con el afán de mejorar la producción y optimizar los recursos de que disponía la empresa, solicito un estudio para la gestión de la producción y maximización de los beneficios.


La empresa observada producía diferentes modelos de bandas y pisos:

Los modelos de bandas fabricados son los siguientes:

· Grabado.
· Grabado con puntera.
· Calca.
· 1 macarrón 
· 2 macarrones.
· 1 macarrón con puntera.
· 2 macarrones con puntera.

Los modelos de pisos que se fabrican son:

· Unicolor plano, tacón o cuña.
· Bicolor plano, tacón o cuña.


Por petición del gerente de la empresa se decidió estudiar la planificación de la producción de bandas y la introducción de un nuevo producto (pisos para el calzado), para la mejora y la optimización de la producción. 

Tras un minucioso trabajo de campo recopilando toda la información necesaria para modelizar el trabajo desde un punto de vista matemático, nos dispusimos a realizar un estudio de la empresa:

1.- Descripción del Problema

· Se trata de un problema real en el sector de manufacturación del caucho.
· Producción sobre pedido.
· Objetivo: en un horizonte temporal de un mes habiendo estimado el volumen de pedido a recibir y conociendo la disponibilidad de los recursos de producción (distintos tipos de maquinaria ) determinar:

· Que pedidos se ejecutarían con que maquinaria.
· Minimizar el coste de producción en caso de alternativas.
· Identificar los pedidos que no podrian servirse dados los recursos disponibles.
· Identificar las máquinas que constituyen un cuello de botella.
· Evaluar para éstas máquinas el costo marginal que supondría un incremento de su capacidad.

2.- Explicar el proceso de fabricación:


En el siguiente diagrama se muestra el orden del proceso de fabricación:



1.- Maquina A à Cilindro, donde se le da color a la goma .

2.- Maquina B à Calandra, moldeado de la goma, bien sea grabada o lisa.

3.- Maquina C à Troquelado.
- Se realizan las piezas de goma adicionales al producto como las punteras y se da forma y tamaño a los pisos.

4.- Maquina D à Preparación para cocción.
- Se realiza le montaje de las diferentes partes de un producto.

5.- Maquina E à Plancha.
- Planchado para la mejor adherencia de los productos combinados







3.- Posibles alternativas de solución:

a) Seguir las indicaciones de los técnicos. Métodos heurísticos.
b) Métodos generadores (PL., PLE, PLM)

        Objetivo: modelizar el problema y dar la solución óptima al problema modelizado.

c) Métodos evaluadores (Teoría de colas, Simulación)

        Objetivo: simular el comportamiento de una solución con todo detalle posible en el proceso productivo.

4.- Complejidad del problema:

· Horizonte Mensual
· Número de productos: 2, un total de 26 modelos.
· Número de pedidos
· Número de Máquinas: 10
· Combinatoria: aunque no todos los modelos precisan de ser procesados por todas las máquinas el número de combinaciones posibles que sean factibles es enorme.
· No podemos por tanto, utilizar un método enumerativo para obtener la solución óptima. Por tanto utilizaremos un método analítico como es la programación matemática.


5.- Recopilación de datos

           · Uno de los problemas más difíciles y críticos.
           · Tipos de datos:

                    - Técnicos: son los más fiables.(PONER TABLA DATOS)
                    - Económicos: costo de materia prima: ligeramente fiable.

                            - Costos internos: fiable
                            - Precios de mercado: puede ser muy volátil.


                    - Mercado: demanda prevista de los productos 

                   - Generalmente muy volátil. (TRANSP PEDIDOS)

· Tipos de problema:

                   - Determinista: datos totalmente fiables, (nuestro caso). Solución óptima y coste reducidos.
                   - Estocásticos: no todos los datos son conocidos, pero podemos estimar escenarios potenciales. Solución robusta
                     que inmunice de situaciones extremas.


6.- Modelo matemático

· Determinista.
· Metodología: PLEM

         - Modelos complejos y que pueden tener grandes dimensiones.

· Variables: volumen a producir de cada modelo.
· Condiciones: disponibilidad de los recursos técnicos.
· Función objetivo o función de mérito: para determinar que solución factible es mejor que otra. (PONER MODELO)
· Costos reducidos: nos indica hasta donde podremos aumentar y disminuir los beneficios de los distintos modelos que fabrica la empresa, aunque irán ligados a la competencia del mercado, ya que habrá unas cotas que la empresa no podrá sobrepasar.


7.- Solución del problema

· Valor de las variables.
· Holgura de las condiciones: tiempo todavía disponible de la maquinaria
· Valor de la función de mérito.
· Maquinaria crítica o cuello de botella.
· Precios sombra: costes reducidos.


8.- Conclusiones

· Hemos creado un marco para ayudar a mejorar la toma de decisiones den una empresa.
· Este marco precisa del apoyo e información de los usuarios.
· Hemos tratado esquemas heurísticos y generadores de soluciones.
· Sólo hemos considerado situaciones deterministas.

· Un sistema completo a la decisión precisaría adicionalmente de:

       - Sistemas de usuario, heurísticos.
       - Sistemas evaluadores.
       - Sistemas integradores de la estadística en programación matemática.

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