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ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION
Autor: Profesor Ral Cabeza Fandez
Ingeniero Civil Industrial
Msc en Ciencias de Administracin y Economa (U. De Concepcin)
1. OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA
Conocer y trabajar con herramientas que faciliten la administracin de las
actividades de sistemas productivos, concentrndose en las reas de
aprovisionamiento, almacenamiento de los materiales (inventarios), adems
de la supervisin permanente de la calidad en la produccin.
II. CONTENIDO
CAPITULO 1.-EL CICLO DE LA GESTION DE OPERACIONES1.1 Introduccin
1.2 Gestin de Operaciones como Sistema y sus relaciones con la
organizacin
1.3 El sistema de produccin
1.4 Planeacin estratgica de las operaciones
CAPITULO 2.- VARIABLES A CONSIDERAR EN UN SISTEMA DE GESTION DE
MANUFACTURA
2.1 Productividad, eficiencia y eficacia
2.2 Costos y anlisis del punto de equlibrio
2.3 Pronsticos
2.4 Productos ,flujos y procesos
2.5 Distribucin de planta
2.6 Inventarios
CAPITULO 3.- PLANIFICACION DE LA PRODUCCION
4.1 Planificacin agregada
4.2 Programacin maestra
4.3 Planificacin de necesidades de materiales
4.4 Programacin y control de taller
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CAPITULO 4.- INVENTARIOS
4.1 Planificacin agregada
4.2 Programacin maestra
4.3 Planificacin de necesidades de materiales
4.4 Programacin y control de taller
CAPITULO 5.-ADMINISTRACIN DE LA CALIDAD
5.1 La normalizacin nacional e internacional
5.2 Normalizacin, homologacin y certificacin
5.3 Sistema de calidad
5.4 Implementacin de la calidad en la empresa
5.5 Relacin proveedor-ciclo
5.6 Calidad y formacin segura el futuro
5.7 Chequeo y diagnstico
5.8 Costos de calidad y no calidad
5.9 Calidad de servicio una visin estratgica
CAPITULO 1
EL CICLO DE LA ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION
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1.1 Introduccin
El problema de la Administracin de la produccin ,consiste en satisfacer la
demanda por ciertos productos dentro de los lmites de la capacidad instalada y
tratando de generar la mxima utilidad posible para una empresa.
En la actualidad los departamentos de operaciones son responsables de funciones
tales como, planificacin de la produccin, control de la produccin , ingeniera de
procesos, adems de las funciones de compras, control de materiales, control de
calidad y en algunos casos ingeniera y mantencin, recientemente se incorpora
tambin la logstica.
Esta evolucin ha generado equipos de especialistas en operaciones ampliamente
capacitados, quienes son responsables de la calidad del producto final, tal como
ste es percibido por el cliente o consumidor; responde tambin por la productividad
general de la organizacin, que determina el costo competitivo del producto y por la
correspondencia con las necesidades del cliente.
Con el papel cada vez ms importante que la calidad y la productividad juegan en la
competitividad organizacional, la administracin de operaciones ha agregado
enfoques de comportamiento y modelacin al empleo histrico de las escuelas
clsica /cientfica de la administracin. Todos estos variados elementos, entran en
accin en el fascinante campo de la Gestin de operaciones.
Actualmente los sistemas de Gestin de Operaciones es muy complejo, ya que
implica la sumatoria de los siguientes factores:
En primer lugar, se requiere una adecuada caracterizacin de la demanda, por
medio de ciertos pronsticos de ventas. Es claro que mientras ms exactos sean
estos pronsticos, mejor ser la posibilidad de no tener clientes insatisfechos, por
defecto en la estimacin de ventas, o evitar inventario innecesario por exceso en
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tal estimacin y se obviarn las correspondientes consecuencias econmicas
negativas.
En segundo lugar, la consideracin adecuada de la capacidad de produccin en la
solucin del problema implica que lo que se decida fabricar ser factible de llevar a
la prctica y que no existirn problemas de sobrecarga en ciertos momentos de
peak estacional de demanda, que implican desorden en la produccin,
sobretiempo no programado y otras acciones desesperadas. Por el contrario,
planificando con anticipacin se decidir si lo ms conveniente desde un punto de
vista econmico , ante un dficit estacional de capacidad, es acumular inventario,
incurrir en sobretiempo o aumentar temporalmente la capacidad con ms turnos.
En tercer lugar, se suman una serie de factores que se dieron lugar con el inicio del
decenio de los ochenta, los directivos empresariales y de gobierno en todo el mundo
se mostraban alarmados por el estancamiento de la productividad en Estados
Unidos.. Al mismo tiempo que la productividad de los EUA decreca su sociedad
mantena su preocupacin por otros problemas relacionados: conservar fuentes
adecuadas de energa, preservar el medio ambiente y satisfacer la demanda de
bienes y servicios, tanto al interior como al exterior del pas. Estos factores siguen
imponiendo complejas demandas en nuestras organizaciones. Actualmente, la
direccin de empresas afronta desafos sin paralelo provenientes de una sociedad
con mayor nivel de educacin, ms solvente, ms exigente, mas preocupada que
nunca, y tambin una competencia internacional ms activa. Nunca ante los retos
de la administracin y los costos del fracaso han sido mayores y nunca como ahora
las tcnicas y el conocimiento para afrontar estos retos, han sido tan asequibles
para los administradores de operaciones.
Las complejidades de nuestro mundo actual han aumentado nuestra dependencia
de las organizaciones y de quienes las dirigen; sin embargo a menudo no
entendemos ni apreciamos debidamente el proceso administrativo. Ms an, como
hemos aprendido ya de nuestras recientes experiencias costosas, hemos hecho
poco caso de las operaciones en nuestras organizaciones; hemos dado por sentado
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nuestra superioridad como productores competentes, no podemos ya seguir
dndonos el lujo de pensar as. Necesitamos examinar de nuevo los procesos por
medio de los cuales se crean los bienes y servicios y revitalizar las formas de
administrar los recursos humanos y materiales para que stos se lleven a cabo. El
objeto de este curso es de satisfacer tales necesidades, y presenta los conceptos, la
terminologa, los problemas y las oportunidades que abarca la administracin de
operaciones.
Tabla 1. Resumen histrico de la administracin de las operaciones .
Fecha(aproximada) Contribucin Protagonista de lacontribucin
1776 Especializacin de la mano de obra en la manufactura. Adam Smith1799 Partes intercambiables, contabilidad de costos. Eli Whitney and others1832 Divisin del trabajo por habilidad; asignacin de puestos Charles Babbage
por habilidad; fundamentos del estudio de tiempos.1900 Administracin cientfica; se disean estudios de tiempo y Frederick W. Taylor
movimientos; divisin de la planeacin y de lasactividades de operacin.
1900 Estudio de movimientos en los puestos. Frank B. Gilbreth1901 Tcnicas de programacin para empleados, mquinas, Henry L. Gantt
puestos en el rea de manufactura.1915 Tamao del lote econmico en el control de inventarios. F. W. Harris1927 Relaciones humanas. Estudios Hawthorne. Elton Mayo1931 Aplicacin de la inferencia estadstica en la calidad del Walter A. Shewhart
producto; grficas de control de calidad.1935 Aplicacin del muestreo estadstico en el control de H. F. Dodge and H.G. Romig
calidad; planes de inspeccin por muestreo.1940 Aplicaciones de la investigacin de operaciones en la P. M. S. Blacket andothers
Segunda Guerra Mundial.1946 Las computadoras digitales. John Mauchly and J.P. Eckert1947 La programacin lincal. George B.
Dantzig,Williamhard-Hays, and
others
1950La programacin matemtica, procesos no lineales y estocsticos A. Charnes, W.Cooper, H. Raiffa,
others1951 Computadora digital comercial; posibilidad de hacer Sperry Univac
clculos en gran escala.1960 Comportamiento organizacional; continuacin del estudio L. Cummings, L. Porter,
de las personas en su medio de trabajo. and others1970 Integracin de las operaciones en las estrategias y sistemas W. Skinner
globales. Aplicacin de las computadoras en la J. Orlicky and 0.Wright
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manufactura, en la programacin y el control, y laplancacin de requerimientos de materiales (MRP).
1980 Aplicacin de las tcnicas japonesas de calidad y W. E. Deming and J. Juranproductividad; robtica, diseo con ayuda de lacomputadora y manufactura con ayuda de la computadora(CAD/CAM).
1.2.-La Administracin de la produccin como sistema y sus relaciones con la
organizacin.
Para comprender lo que es un sistema, es conveniente partir de lo que no lo es y
as apelamos al concepto de conglomerado. Ambos son un conjunto de objetos o
elementos, pero la diferencia reside en que estos ltimos no se da una interrelacin
entre ellos, mientras que entre los primeros s, un saco de papas es un
conglomerado, porque una patata tomada al azar, nos permite hacernos una idea
aproximada de cmo sern las restantes, su forma, color, tamao, etc. Por
contraste, un puzzle o rompecabezas, no se comporta de igual modo, una pieza
aislada no es suficiente para imaginar como son las otras y menos an cul es la
figura que representa el conjunto una vez armado. Existe aqu una relacin, una
interaccin entre las partes, que conforman un todo diferente de la suma
disgregadas de las partes.
Si el rompecabezas representa un paisaje, una pieza que contiene apenas un trozo
de flor sobre la rama de un posible rbol, no nos permite ni remotamente imaginar
como es el paisaje en realidad, mediante esa sola observacin de una parte de l.
Relacionemos esto con nuestros conceptos precedentes, una patata promedio
representa al conjunto de las que estn dentro del saco, probablemente s, no es
necesario mirarlas o revisarlas todas, sera una informacin intranscendente y una
prdida de tiempo. Ocurre lo mismo con un promedio o resumen de nuestro puzzle,por cierto que no, por el mismo motivo que la variacin del IPC de Agosto no
permite saber si bajaron las lechugas o subieron los arriendos de departamentos,
los efectos aparecen neteados. Podemos concluir que los resmenes y promedios
son ms tiles en los conglomerados que en los sistemas, porque en stos, como
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veremos a continuacin, existe sinerga, caracterstica y principio esencial de todo
sistema.
En consecuencia, un sistema no es mas ni menos, que un conjunto de objetos
interrelacionados entre s , mientras que un conglomerado es tan solo un conjunto
de objetos.
Esa interaccin o interrelacin de elementos que configuran una totalidad, (el
paisaje del puzzle) constituye uno de los principios bsicos de la teora de sistemas,
que es el de sinerga y que suele expresarse como que el todo es diferente, en
general ms que las sumas de las partes.
Pero que tiene que ver todo esto con la empresa? . Mucho.
Al examinar las funciones de las empresas, vemos que ellas no actan solas o
aisladas, sino lo hacen en forma interrelacionadas o interactiva. Las compras
afectan las finanzas y viceversa; el personal incide en las ventas, pero el producto
de las ventas (los ingresos) tambin influyen en el personal (sus remuneraciones,
bienestar y hasta en su motivacin individual y colectiva).En la empresa existe
sinerga, porque sus componentes interactan, produciendo un resultado distinto a
la simple agregacin de elementos.
Bajo esta concepcin, la empresa es un sistema sinrgico, puesto que sus partes
estn interrelacionadas. La empresa no es la suma de su mano de obra, mquinas,
insumos, dinero, etc., sino es una totalidad mayor que la adicin de los recursos que
utiliza y transforma. La sinerga se manifiesta de muy diversas formas. Dentro de la
empresa, cualquier decisin que afecte a alguna de sus partes, producir sinerga
en la medida que esa parte (una subfuncin o subsistema) interacte con otra y al
hacerlo genera un efecto distinto del que era de esperar.
Hacia afuera de la empresa ocurre otro tanto, las decisiones que afectan al entorno,
suelen provocar reacciones sinrgicas favorables o desfavorables. Sealamos que
el todo es diferente de la suma de las partes, pero no siempre es ms. Por ejemplo
la fusin de empresas es un tipo de integracin que produce sinerga: ella explica
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que dos empresas que individualmente vengan registrando prdidas y problemas de
variada ndole, al unirse en una sola, el todo adquiera viabilidad. Sin embargo la
fusin per-se , no garantiza este fenmeno, incluso podra darse lo opuesto, dos
empresas sanas, al juntarse la nueva unidad integrada se hace inviable.
Lo importante es saber reconocer la existencia de la sinerga, porque est presente
en todos nuestros actos, en la empresa y la vida cotidiana, como quiera que ellos se
relacionan con otras personas, afectan su conducta y as modifican el curso de
accin esperado. La conciencia de la sinerga consiste en predecir el
comportamiento de una variable tomando en consideracin los efectos inducidos
por otras con las que est interrelacionada.
Quizs si este sencillo razonamiento ayude a explicar porqu una decisin adoptada
en el marco del sistema econmico-social, un nuevo impuesto, un reajuste general
de remuneraciones, una rebaja arancelaria, puede causar efectos tan distintos a los
esperados, sino se contemplan las medidas sinrgicas de las medidas. El cmulo de
interconexiones entre un gran nmero de variables, algunas de las cules
aparentemente no formaban parte del marco de referencia de la decisin. Y tal vez
por eso la economa sea una ciencia tal difcil, impredecible e inexacta.
El otro principio caracterstico de los sistemas es la recursividad , se manifiesta en
el hecho evidente de que la empresa forma parte de otros sistemas mayores o
suprasistemas, como sera su entorno la comunidad, el pas etc, y a su vez est
integrada por sistemas menores o subsistemas, como seran cada una de sus
funciones, sus departamentos, secciones, individuos, que trabajan en ella. Todos
ellos son sistemas, porque sus partes interactan y no son entes aislados o
cerrados.
La idea de recursividad confirma la hiptesis que la interaccin entre objetos los
afecta sinrgicamente, pero adems afecta a otros objetos que estn dentro de ellos
(subsistema) o de los cuales ellos forman parte (suprasistemas). Si la decisin de
lanzar al mercado un nuevo producto, adoptada o generada en el contexto de la
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funcin comercializacin, afecta a la funcin finanzas, no es menos cierto que
tambin interfiere en la subfuncin diseo de productos o control de calidad
(subsistemas) o tambin en la empresa (sistema) y en la comunidad (suprasistema).
Ahora con estos conceptos claros, relacionamos a la empresa como un sistema
abierto en donde obtiene o importa del medio los recursos que necesita, los
combina o transforma, lo cual permite generar o exportar al medio los bienes o
servicios que llegan al consumidor, todo este proceso genera debido a la
comercializacin un flujo de retroalimentacin o feed-back de informacin,
perpetuando as el ciclo productivo.
A la importacin de recursos del medio la llamaremos corriente de entrada (in put),
la combinacin de esos recursos ser el proceso de conversin o de
transformacin; la exportacin de bienes o servicios, constituir la corriente de
salida (out-put) y por ltimo el reingreso de estos recursos al sistema como nueva
corriente de entrada, es la retroalimentacin o feed-back.
Fig 1.1 .Ciclo productivo
1.3 El sistema de Produccin
La funcin operacional o el sistema de produccin es aquella parte de la
organizacin que existe fundamentalmente para generar y fabricar los productos de
la organizacin. En algunas organizaciones, el producto es un bien fsico
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IN-PUT
PROCESO DECONVERSION
O
TRANFORMACION
OUT-PUT
RETROALIMENTACION
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(refrigeradores, acero, etc.), mientras que en otras se trata de un servicio (seguros,
atenciones para los ancianos).Los elementos bsicos que comparten entre s las
distintas organizaciones aparecen en la figura 1.2. Estos tienen un proceso de
conversin o de transformacin, los insumos del proceso, los productos resultantes
de la conversin de insumos y la retroalimentacin de informacin sobre las distintas
actividades del sistema operacional. Una vez que han sido producidos los bienes y
los servicios se transforman en efectivo (se venden con el objeto de adquirir ms
recursos para mantener activo el proceso de conversin).
Fluctuaciones aleatoriasSe requieren Resultados delajustes seguimiento
Retroalimentacin
Fig 1.2 El sistema de produccin
Examinaremos algunos ejemplos de organizaciones existentes, esto es una tienda
departamental, y una granja productiva. Los insumos de una tienda departamental
incluyen el terreno sobre el cual se asienta el edificio en el que est localizada; el
trabajo que realizan los operarios; el capital invertido en el edificio, en el equipo y enlas mercancas, y las habilidades administrativas de los gerentes de la tienda.
(fig1.3).
En un granja el sistema de operaciones est representado por la transformacin que
ocurre cuando los insumos del granjero (tierra, maquinaria agrcola, trabajo, etc.) se
transforman en productos tales como maz, trigo o leche. La forma exacta del
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INSUMOS
TerrenosMano deobraCapitalAdministracin
PROCESO DECONVERSION
OTRANFORMACION
PRODUCTOSBienesServicios
COMPARACIONLo actual contra lodeseado
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Fig 1.4
1.4.- Planeacin Estratgica de las operaciones
La planeacin estratgica es el proceso de reflexin aplicado a la actual misin de la
organizacin y a las actuales condiciones del medio en que sta opera, el cual
permite fijar lineamientos de accin que orienten las decisiones y resultados futuros.
La planeacIn estratgica se funda en conceptos fundamentales, como el que las
decisiones actuales se basan en condiciones y resultados futuros; que la planeacinestratgica es un proceso; que conlleva una filosofia y que proporciona una
articulacin o estructura dentro de la organizacin.
En la funcin productiva u operacional, la planeacin estratgica es la planeacin
global, general, que precede a la planeacin operacional, ms detallada. Los
ejecutivos a cargo de la funcin de produccin y operaciones participan activamente
en la planeacin estratgica, y en la elaboracin de planes que sean congruentes
con las estrategias generales de la empresa, y con otras funciones comomercadotecnia, finanzas e ingeniera. Una vez elaborados los planes estratgicos
de produccin y operaciones constituyen la base para: 1) planeacin operacional de
instalaciones (diseo) y 2) planeacin operacional para el uso de estas
instalaciones. En esta obra hacemos hincapi en estos dos ltimos esfuerzos de
planeacin, aunque tambin sealar que esta planeacin operativo no debe
realizarse en el vaco. Debe, por principio, ajustarse al marco de referencia de una
planeacin estratgica eficaz.
Enfoques de la planeacin estratgica para operaciones
Un experto de la planeacin estratgica plantea tres distintos enfoques al respecto:
la empresarial, la adaptativa y la de mtodos de planeamientlo. En la modalidad
empresarial un lder fuerte y arrojado asume la planeacin en pro de la funcin de
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produccin/operaciones. En la adaptativa, el plan gerencial se formula en una serie
de pasos pequeos y desarticulados en reaccin a un entorno amenazador. El
enfoque de planeamiento aprovecha los fundamentos de la planeacin en
conjuncin con el anlisis lgico de la ciencia administrativa.
Existen muchos enfoques en la planeacin estratgica. Lo esencial que queremos
recalcar es que las estrategias de operaciones deben ser congruentes con las
estrategias generales de la empresa. Nuestras observaciones nos han llevado a la
conclusin de que, en materia de planeacin estratgica, el rea de operaciones por
lo comn echa mano del enfoque corporativo global, si bien con modificaciones
especiales y, desde luego, centrndose en los problemas y oportunidades
caractersticos de su mbito propio. Por ello, optamos por presentar un enfoque
general para la planeacin estratgica, el modelo de eleccin obligada, y un
enfoque especfico, especialmente concebido para el rea de operaciones.
Modelo de eleccin obligada en la planeacin estratgica. Uno de los muchos
modelos empleados en planeacin estratgica es el modelo de eleccin obligado
que aparece en la figura 1.5. Con base en l, los analistas evalan, en sesiones de
trabajo, ya sea individual o grupal, las condiciones del entorno en conjuncin con la
situacin actual del rea de produccin/operaciones de la organizacin, obligando
con ello a la direccin a definir opciones estratgicas para las operaciones. Este
modelo se explica detalladamente, incluyendo la forma de aplicarlo en otros
contextos usando tcnicas estructuradas de grupo.
.EVALUACION DEL AMBIENTE POSICION DE LA ORGANIZACION
Supuestos econmicos generales Enunciado de una misin
Amenazas de la normatividad reguladora Conjunto interrelacionado de objetivosdel gobierno financieros y no financieros
Principales fuerzas tecnolgicas Enunciado de la resistencia ylas debilidades
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Amenazas significativas a lasoportunidades del mercado Pronstico de las operaciones:
utilidades y flujos de efectivo
Estrategias explcitas de competenciade los principales competidores Programa principal para el futuro
OPCIONES ESTRATEGICAS
Opciones estratgicas (al menos dos) Requerimientos para la implementacin de cada
estrategia Planes de contingencia
FIGURA 1.5Un modelo de eleccin obligada para la planeacin estratgica de las operaciones.
(Fuente: Charles.N. Greene, Everett E. Adam, jr., and Ronald J. Ebert, Management forEffectivePerformance (Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1985), p. 544.)
Modelo de planeacin estratgica para operaciones:El profesor Chris A. Voss,
de la Universidad de Warwick, en Inglaterra, ha propuesto un marco general para eldesarrollo de estrategias y polticas en el mbito industrial, el cual se ha adaptado
para abarcar el sector de servicios. Suidea es que la estratega de manufactura trata
de vincular las decisiones de poltica referidas a operaciones con el mercado, el
entorno socioeconmico y las metas generales de la empresa. La figura 1.6 ilustra
un marco general simplificado para evaluar la estratega de operaciones.
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Ambiente y la Industria Estratega Corporativa Recursos Corporativos
EficienciaDependenciaConfiabilidadCalidadFlexibilidad
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Fig. 1.6
Una caracterstica del enfoque del profesor Voss, que es crucial para la
competitividad (y que ha sido muy bien comprendida por los japoneses), es la
orientacin mercadolgica de la planeacin estratgica. El plantea que todo
componente estratgico de una empresa funcione en el contexto de sus recursos
globales, de su entorno industrial general y de competencia, y de las metas
corporativas especficas de la organizacin. En cualquiera de sus reas
funcionales, pues, la empresa opta por competir, y hay un conjunto bien definido de
criterios de marketing para elxito, segn se muestra en la figura 1.7.
La clave para la eficiencia consiste en producir a bajo costo en nuestro mercado
esto nos da la capacidad para fijar precios bajos, y constituye el criterio principal
para alcanzar el xito.
La mnima utilizacin posible de recursos escasos mano de obra, direccin,
materiales, equipos/instalaciones y energa junto con un elevado nivel de produccin
constante, conforman la clave para la productividad. La eficacia indica cun bien
una empresa puede cumplir con criterios absolutos especficos tales como el de
entregas o el de capacidad tcnica. La calidad es la bondad del producto o
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Misin facilitadora
Procesos-Automatizacin-Especificidad enel producto oservicio
CapacidadDe carga noutilizada
InstalacionesTamaoLocalizacin
Integracin verticalControl de los proveedoresControl de los clientes
InfraestructuraPlaneacin y ControlFuerza laboralControl de la calidad
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servicio.- el grado de satisfacer los requerimientos de los consumidores y las
especificaciones establecidas internamente. La flexibilidad, es la adaptabilidad, esto
es la capacidad de cambiar a medida que las condiciones de la empresa se
modifiquen.
CRITERIOS DE XITO BASADOS EN EL MERCADO
EFICIENCIAPrecios bajos____ Costos bajos
Alta productividad_______ Mano de ObraMaterialesEnerga
EFECTIVIDAD
Entrega___________ ConfiableRpida
Disponibilidad (de los inventarios)Competencia en el diseoCapacidad tcnica
CALIDAD
AltaConsistente
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FLEXIBILIDADIntroduccin rpida de nuevos productos y serviciosAmplia variedad de servicios al producto
Fig. 1.7
CAPITULO 2
ADMINISTRACION DE LA PRODUCCIN
2.1 El marco conceptual de la Administracin de la Produccin
El objetivo general de la administracin de la produccin, hoy conocida como
gestin de operaciones, es producir bienes y/o servicios especficos, a tiempo y a
costo mnimo.
Debido a que los recursos son escasos, la gestin de operaciones debe ofrecer un
continuo programa de optimizaciones, para lograr el objetivo general planteado
anteriormente.
El marco conceptual de la administracin de la produccin comprende:
1.- Proceso: Las decisiones en esta categora se relacionan con el diseo del
proceso fsico de produccin e incluyen la seleccin del tipo de proceso, la eleccin
de la tecnologa, el anlisis del flujo del proceso y la distribucin de planta.
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2.- Capacidad: Las decisiones de capacidad tienen como fn proporcionar a la
empresa suficiente capacidad de produccin. Las decisiones sobre capacidad
incluyen el desarrollo de planes de capacidad a corto, mediano y largo plazo. La
preparacin de pronsticos, la planeacin de las instalaciones, la planeacin
agregada y las decisiones de programacin de actividades, son aspectos que
pertenecen a la planeacin y control de la capacidad.
3.- Inventario: El inventario es una activo importante que debe administrarse de
acuerdo con las operaciones. Los administradores de inventarios toman
decisiones tales como la fecha y el volumen de los pedidos (Cunto y cundo
ordenar). Son responsables del sistema logstico desde la etapa de compra hasta
el almacenaje de la materia prima, productos en proceso y productos terminados.
4.- Fuerza de trabajo: Esta rea de decisin se ocupa del manejo de la fuerza
de trabajo en las operaciones. Abarca la administracin de las lneas de producto,
el aumento de la productividad, el diseo del trabajo y la medicin o estudio del
trabajo.
5.- Calidad: La funcin de operaciones es generalmente responsable de la
calidad de los bienes y servicios producidos. La administracin de la calidad se
debe tomar en cuenta en todo tipo de operaciones incluyendo la manufactura y
los servicios.
Criterios para las decisiones operativas
Dentro de este marco conceptual, las decisiones que afectan las operaciones
deben estar relacionadas a los siguientes criterios:
1. Costos: Cuando en una decisin se evalan los costos, deben considerarse
todos los que sean relevantes. El concepto de costo relevante requiere que los
costos que varen directamente con la decisin se consideren e identifiquen
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dentro de la decisin misma. Costo de materiales, mano de obra, entregas,
desperdicios, etc.
2. Calidad: El diseo del producto y la forma en que se elabora son factores
que influyen sobre el objetivo de la calidad, la que se ve afectada por un gran
nmero de decisiones de tipo operativo.
3. Confiabilidad: Se refiere al grado en que se puede confiar en la entrega de
un bien o servicio. Puede medirse con el porcentaje de faltantes de inventario,
entregas de pedidos a tiempo, etc.
4. Flexibilidad: Se refiere a la capacidad que existe en las operaciones para
adaptarse a un cambio del diseo del producto o del volumen de produccin.
La flexibilidad puede medirse por la cantidad de tiempo que se requiere para
cambiar de un producto a otro, de un nivel de produccin a otro. Flexibilidad
para cambios en el producto, flexibilidad para cambios en el volumen.
Los objetivos de las operaciones se reflejan por toda la organizacin y se traducen
en medidas concretas que forman parte de las metas operativas para los
departamentos relacionados con la produccin.
Muchas organizaciones tambin tienen una declaracin de la filosofa o de la misin
corporativa (ejemplo: satisfaccin del cliente, calidad del producto, rentabilidad,
medio ambiente, etc.), con la cual estn estrechamente vinculadas las metas de
operacin.
Resumiendo todo esto, en base a la administracin de la produccin, nuestro
modelo sera el que se muestra en la figura 2.1, en l se representan las variables
de entrada para las reas de decisiones, para una planta en funcionamiento,basados en los criterios de decisiones, evaluando y controlando el proceso con las
variables de salida. Esto es por ejemplo, con los planes generales x, (presente ao),
x+1 (prximo ao), x+5 (5 aos ms), se planifica la demanda de acuerdo a ciertos
criterios, con lo cul se evala la capacidad de la planta en estos perodos, as como
tambin los pronsticos y los tipos de productos a mantener en bodega se definirn
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los inventarios, la mano de obra calificada definir parte de la calidad de producto
etc.
Lo importante aqu es definir bien las variables de salida, y poder controlarlas, como
tambin, tomar planes de accin para poder alcanzarlas o corregirlas.
Areas de decisiones
de A. P.
1.- Procesos
2.- Capacidad
3.- Inventario
4.- Fuerza de trabajo
5.- Calidad
6.-Planeacin y Control
1.- Costo
2.- Calidad
3.-Confiabilidad
4.-Flexibilidad
Criterios para
Decisiones de
A. P.
ESTRATEGIAS DE ADM.
PRODUCCIONPronsticos
Productividad
Eficienci
EAT
Reclamos
Planes x, x+1, x+5,etc
M.O. Calificada
Productos a
pedido, de
consumo
Scrap
Fig 2.1
2.2.- Logistica Integral su definicin
La logstica es el conjunto de tcnicas y medios destinados a gestionar, el flujo de
materiales y el flujo de informacin, con el objetivo principal de satisfacer las
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necesidades en bienes o servicios de un cliente o mercado, en lo que respecta a
calidad, cantidad, lugar y momento, maximizando la satisfaccin del cliente y la
flexibilidad de respuesta, minimizando el tiempo de respuesta y el costo.
Segn James L. Heskett, Profesor de Logstica en Harvard Business School, La
logstica agrupa las actividades que ordena los flujos de materiales, coordinando
recursos y demanda para asegurar un nivel determinado de servicio al menor costo
posible.
La importancia de la logstica radica en el hecho de que da a los negocios reglas
que permiten a la direccin seguir, valorar, priorizar y controlar todos los distintos
elementos de aprovisionamiento y distribucin que inciden en la satisfaccin del
cliente, tanto en costos como en beneficios. Por lo tanto la tendencia actual es la
integracin plena de la logstica a la poltica general de la empresa.
Histricamente, el concepto de "logstica" tiene su origen en varias fuentes. En el
sector de defensa, la logstica est relacionada con un enroque de ciclo ole vida
para el diseo y desarrollo de un sistema, de manera que ste pueda recibir apoyo
rpido y econmico a lo largo de su ciclo de vida programado.
Se ha desarrollado el concepto de "apoyo logstica integrado" (Integrated Logistics
Support, ILS), en el que se incluyen actividades de planificacin, diseo, suministro
y produccin, mantenimiento y apoyo., retirada progresiva y reciclaje de materiales,
y las funciones de gestin asociadas con cada actividad. El nfasis se centra en los
"sistemas" y en el desarrollo de una infraestructura que les proporcione el apoyo
suficiente a los sistemas operativos. La citada infraestructura tendr en cuenta los
niveles de mantenimiento y las funciones a desempear en cada nivel, necesidades
de personal y formacin, apoyo de suministros. (repuestos/ recambios y requisitos
adicionales de inventario), equipos de pruebay apoyo. instalaciones, requisitos detransporte y manipulacin, recursos informticos y datos de mantenimiento.
En el sector comercial. la logstica se aborda ms bien desde una perspectiva de
"negocios", estando orientada hacia el transporte y distribucin de "productos
consumibles, a diferencia de los sistemas.
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Incluye actividades como la obtencin y flujo de materiales no reparables, transporte
y manipulacin, distribucin, almacenamiento y ventas de productos. Uno de sus
objetivos consiste en desarrollar y gestionar el flujo entero de materiales, desde el
suministro inicial (identificacin de materias primas) por medio de la produccin, el
almacenamiento y la distribucin final de productos destinados al consumo.
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CAPITULO 3
VARIABLES DE LA ADMINISTRACION DE PRODUCCION3.1.- Productividad, Eficiencia y Eficacia
La productividad es la relacin entre la produccin obtenida y los recursos
utilizados para obtenerla. Esta definicin puede aplicarse a cualquier tipo de
empresa o industria.
La productividad no es ms que la relacin aritmtica entre la cantidad producida y
la cuanta de cualquiera de los recursos empleados en la produccin.
La eficiencia y productividad se refieren a la relacin de produccin dividida entre los
insumos, sin embargo la productividad se puede expresar con base en factores
totales o con base en factores parciales.
La productividad total de los factores es la relacin entre la produccin con base en
todos los insumos:
ProductosProductividad = ----------------------------------------------------------
Mano de Obra + Capital + Materiales + Energa
La relacin entre la produccin relativa a uno, dos o tres insumos, constituye una
medida parcial de la productividad. La produccin por hora hombre, probablemente
es la medida parcial de productividad ms comn.
EJEMPLO: Un pequeo restaurante, en promedio, atendi 224 clientes por da
durante el ao pasado. El horario de servicio es de 6:00 A.M. a 2:00 P.M., el
personal est integrado por tres empleados. La productividad promedio de la
mano de obra puede expresarse como:
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ProduccinProductividad de la mano de obra = ------------------------------
Insumo de mano de obra
224 clientes servidosProductividad de M.O. = -------------------------------------
3 empleados x 8 horas/empleado
= 8,1 clientes servidos/ h.h.
Una de las razones por las que la posicin competitiva de las empresas puede
decaer es que la calidad de los bienes y servicios producidos, no satisface las
expectativas de los clientes. Cuando la calidad (definida como la adaptacin de
las especificaciones de diseo a la funcin y al uso, as tambin como el grado en
que la produccin son congruentes con las especificaciones de diseo) es
deficiente , la demanda por productos y servicios puede disminuir rpidamente,
pero que tiene que ver esto con la productividad?.
Existe una relacin precisa entre calidad y productividad, en general cuando
aumenta la calidad, tambin lo hace la productividad, por la sencilla razn que se
elimina el desperdicio.
La eficiencia organizacional, se vincula con la relacin entre productos oservicios terminales o insumos de trabajo.
ProductoEficiencia(%)= ---------------- x 100
Insumo
EJEMPLO: la administracin se encarga de la eficiencia de la mano de obra,
especialmente cuando sta es costosa. Para determinar qu tan eficiente es lamano de obra, la gerencia establece un estndar individual, es decir una meta
que refleja el volumen de produccin promedio de un trabajador cualquiera en
cierta unidad de tiempo y en condiciones de trabajo normales. Por ejemplo, en
una cafetera el estndar correspondiente consiste en preparar 200 ensaladas
por hora. Si el personal prepara tan slo 150 ensaladas por hora,
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Cun eficiente es la operacin de las ensaladas?
Produccin RealEficiencia de la Mano de Obra = -------------------------------------- x 100
Produccin Estndar
150 ensaladasEficiencia de la M.O = ------------------------------ x 100 = 75%
200 ensaladas
Comparada con el estndar, esta operacin tiene una eficiencia del 75% en la
preparacin de ensaladas.
La eficacia indica cun bien una empresa puede cumplir con criterios absolutos
especficos tales como el de entregas a tiempo (EAT) o el de capacidad tcnica.
Esto significa en otras palabras, cumplir con los compromisos con los clientes,
haciendo las cosas bien a la primera vez.
3.2.- Estructuras de Costos
Un modelo matemtico muy sencillo podra aplicarse a la estructura de costos de
una empresa segn la siguiente ecuacin:
CT= CF + CVU* Q
en que:
CT= Costo total del perodo
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CF= Costos fijos del perodo, es decir , aquellos que no varan con la
produccin , como el arriendo, depreciacin, gastos de administracin y los
costos indirectos.
CVU= Costos variables unitarios del perodo, es decir, el cuociente entre los
costos variables (los que varan directamente con la produccin, materias primas,
materiales, mano de obra directa, etc.) y la produccin del periodo.
Q= Produccin fsica del perodo, medida en nmeros de unidades.
Este modelo permitira conocer o presupuestar el costo total de la produccin del
perodo.
EJEMPLO: Si los costos fijos se estiman en $4.800.000, el costo variable por
cada artculo fabricado es de $2.400, y la produccin del perodo es de 3000
unidades, tenemos que el costo total es:
CT= $4.800.000 + 2400*3000= $12.000.000
Anlisis de Punto de Equilibrio
Una aplicacin muy difundida es la de determinar la cantidad mnima de
produccin que la empresa debe vender para no incurrir en prdidas, o sea
alcanzar el punto de utilidad cero o punto de equilibrio, partiendo de una cierta
estructura de costos fijos y variables.
Si llamamos U a la utilidad operacional (antes de impuesto a la renta) del
periodo y p al precio de venta unitario, se tiene:
U = PxQ - CTU= PxQ CF CVUxQ
U + CF = Q(P CVU)
CF + UQ = ------------
P - CVU
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EJEMPLO: A partir del ejemplo anterior, si el precio es de $3.200 por unidad de
producto, el punto de equilibrio sera:
4.800.000 - 0
Q = ------------------------- = 6.000 unidades
3200 - 2.400
Esto significa que para no incurrir en prdidas (por eso se hizo U=0), deben
venderse en el periodo 6.000 unidades del producto. Comprobando esto:
Ingresos por ventas (6.000 unidades x $3.200) = $19.200.000Costos Fijos =( $ 4.800.000)Costos Variables (6.000 unidades x $2.400) =($14.400.000)
Utilidad = 0
Si se vendieran mas de 6.000 unidades, por ejemplo 7.500, se producira utilidad,
y si se vendieran menos de 6.000 unidades , se originara una utilidad negativa.
Sin embargo nuestro sencillo modelo adolece de varios problemas, en el sentido
que precisamente su simplicidad distorsiona la realidad.
a.- Es bastante problemtico separar los costos fijos y variables. Lo probable es
que los fijos no sean tan fijos, ni los variables tan variables. Por ejemplo, una
materia prima no es un costo variable, si ya est en bodega y no es de fcil
liquidacin. La calidad de fijo o variable de un costo, la determina el plazo.Los costos fijos son ms rgidos, pero a la larga pueden evitarse, los variables
son ms flexibles, pero en el corto plazo pueden ser bastantes duros.... o fijos.
b.- Los costos fijos, an obviando el plazo, no pueden ser indefinidamente fijos
para cualquier nivel de produccin, ya que si esta sobrepasa la capacidad
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instalada, lo ms probable que se llegue a otra estructura de costos fijos. El local
se har insuficiente y tendremos que arrendar otro complementario o uno mayor
de costo ms elevado. Tenemos entonces que los costos fijos, tambin
dependen del volumen de produccin, permaneciendo fijos slo dentro de
determinados tramos. As nuestra lnea recta, pasara a convertirse en una
especie de sucesin creciente de peldaos de escala.
c.- El precio no es constante. Lo probable es que si las ventas aumentan como
consecuencia de un incremento en la cantidad demandada, ste tienda a bajar.
Eso dice la teora econmica y eso ocurre en la realidad, al menos bajo
condiciones normales de libre competencia y haciendo valer el supuesto de
ceteris paribus, es decir dejando inactivos otros factores que podran hacer variar
el resultado. Con ello se tiene que nuestra lnea recta y ascendente, al bajar el
precio segn aumenta la cantidad de unidades vendidas, se convierte en una
curva con tendencia a hacerse cncava hacia abajo y su grado de curvatura
depender en gran medida de la elasticidad precio de la curva de demanda que
enfrenta la empresa.
d.- Por el costo variable unitario tampoco es constante. La ley de los rendimientos
decrecientes lo impulsar a subir segn crece la produccin. Esto puede deberse
a deseconomas de escala, alza de precios de los insumos por la mayor cantidad
demandada de ellos y por una multiciplidad de otras variables.
Salvando estas limitaciones, el anlisis de punto de equilibrio aporta conclusiones
tiles al administrador si no se obstina en adorarlo, y lo adopta con mesura como
marco de referencia.
EJEMPLO: En nuestro ejemplo anterior, supongamos que nuestro analista desea
saber qu cantidad de producto debera vender para obtener una utilidad neta
(despus de impuestos), de un 15% sobre las ventas, siendo la tasa impositiva de
un 10%, sobre la utilidad bruta.
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Utilidad Neta (UN) =0,15 x Q x P =480 Q
UN 480 QUtilidad Bruta (UB)= -------------- = --------------- = 533,33 Q
1 - 0,1 0,9
Utilizando la frmula de punto de equilibrio:
CF + U 4.800.000 + 533,33 QQ= ----------------- = ------------------------------------
P - CVU 3200 - 2400
800 Q = 4.800.000 + 533,33 Q
266,67 Q = 4.800.000
Q= 18.000 unidades
Comprobemos si esta cantidad es correcta:
Ingresos por ventas (18000unid. x $3.200) $ 57.600.000(-) Costos Fijos ( $ 4.800.000)(-) Costos Variables (18000unid. x $2.400) ($ 43.200.000)
-------------------
= Utilidad Bruta $ 9.600.000(-) Impuesto $ 960.000------------------
= Utilidad Neta $ 8.640.000
Y resulta que esta cifra es justamente el 15% de la venta, lo que satisface la
condicin del problema.
15% x $ 57.600.000 = $ 8.640.000
Como se aprecia, el anlisis del punto de equilibrio, es en el fondo, un mtodo
para relacionar variables , de precio, costos, produccin, etc., pudiendo obtenerse
cualquiera de ellas en funcin de asignarle a las otras, valores alternativos
posibles, lo que le da , dentro de su simplicidad y limitaciones, amplias
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aplicaciones analticas y deductivas en la planificacin y control de las variables
involucradas.
3.3.-Pronsticos de la demanda
En un sentido amplio los pronsticos permiten abordar un dilema que segn
autores se contraponen, por un lado algunos afirman que No es posible planear
el futuro con base en el pasado y por otro lado se afirma No conozco ninguna
otra forma de juzgar el futuro, que con el pasado
En la administracin de operaciones tratamos de predecir una amplia gama de
sucesos futuros que pudiesen, potencialmente, influir en el xito. A menudo el
inters bsico es el poder predecir la demanda del consumidor para nuestros
productos o servicios. Quizs necesitamos estimaciones a largo plazo de la
demanda global, o clculos a ms corto plazo de la demanda de cada tipo de
producto en particular. Para artculos subcomponentes o especficos que formen
parte de cada uno de los productos se requerirn estimaciones an ms
detalladas.
En los mbitos empresarial, econmico y poltico, la prediccin y el pronstico
tienen diversos significados. En la administracin de operaciones adoptaremos
una definicin ms bien especifica del pronstico y lo distinguimos del concepto
ms amplio de prediccin.
El pronstico es un proceso de estimacin de un acontecimiento futuro
proyectando hacia el futuro datos del pasado. Los datos del pasado se combinan
sistemticamente en forma predeterminada para hacer una estimacin del futuro.
La prediccin es un proceso de estimacin de un suceso futuro basndose en
consideraciones subjetivas diferentes a los simples datos provenientes del pasado,
estas consideraciones subjetivas no necesariamente deben combinarse de una
manera predeterminada.
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Como bien lo establecen estas definiciones , los pronsticos slo pueden hacerse
cuando se dispone de una historia con datos del pasado, pero que pasa cuando se
lanza un nuevo producto al mercado y no se dispone de historia, como no se
disponen de datos del pasado para estimar las ventas del primer ao, se requiere
de una prediccin y no del pronstico.
3.3.1.-Marco conceptual del pronstico
Aunque existen muchos tipos de pronsticos, seconcentrar en los pronsticos
de demanda que pueden emplearse en la funcin operativa. Siempre que la
demanda no se encuentre restringida por la capacidad de la planta o por alguna
poltica administrativa, el pronstico de demanda ser el mismo que el de ventas.
.
El pronstico es un dato para cualquier tipo de planeacin y control de las
mpresas,
tanto dentro como fuera de la funcin de operaciones. El marketing se vale
del pronstico para planear productos, promociones y precios. En finanzas, se
usa como informacin para la planificacin financiera. Sin embargo, estecaptulo
hace hincapi en los pronsticos para la funcin de operaciones, donde con
frecuencia se emplean como un dato para las decisiones sobre diseo deprocesos ,sobre la planeacin de
la capacidad productiva , y sobre inventarios.
.
En las actividades de diseo de procesos, elpronstico se usa para definir el tipo
de proceso y el grado de automatizaci6n que debe emplearse. Si se pronostica
una demanda baja, el diseo del proceso podra tener un flujo intermitente de
productos y poca automatizacin. Cuando el pronstico revela que la demanda
ser alta, podra justificarse un proceso de lnea con mayor automatizacin.
Como el producto y el proceso se seleccionan a menudo en forma simultnea, el
marketing podra preparar un pronstico, con el, objeto de definir la seleccin del
producto, que podra entonces ser usado por operaciones para la seleccin y
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diseo del proceso. Tal pronstico de mercado debe, por lo general, abarcar
varios aos futuros y prepararse con un nivel de confianza razonable.
En las decisiones sobre capacidad de produccin, se utiliza el pronstico a varios
y distintos niveles de precisin y agregacin. Para la planeacin de la capacidad
total de las instalaciones, se necesita un pronstico a largo plazo proyectado a
varios aos. En las decisiones de capacidad a plazo medio que se extienden
hasta el ao siguiente o algo as, se necesita un pronstico ms detallado y
clasificado por lnea de productos con el objeto de definir los planes de
contratacin, las subcontrataciones y las decisiones de equipo. El pronstico a
plazo medio, adems de ser ms detallado, debe tambin de ser posible, ser ms
exacto que el pronstico a largo plazo. Las decisiones sobre capacidad
productiva a.corto plazo incluyen la asignacin de la mano de obra
disponible y de las mquinas a los trabajos o actividades que hayan de
realizarse en el futuro cercano. Los pronsticos asociados a corto plazo
deben ser detallados en lo que respecta a productos individuales y deben ser
altamente exactos.
Las decisiones de inventarios que desembocan en acciones de compra tienden a
Ser a corto plazo y en trminos de productos especficos. Los pronsticos que
conducen a estas decisiones deben reunir los mismos requisitos que los
pronsticos de programacin de actividades a corto plazo: deben poseer un alto
grado de exactitud y especificarse por producto individual. En las decisiones de
inventario y de programacin de actividades, debido a la cantidad de artculos que
suelen estar involucrados, ser tambin necesario producir un gran nmero de
pronsticos. Por ello, puede ser necesario disponer de un sistema computarizado
de pronsticos para el estudio de esta clase de decisiones.
En resumen, puede afirmarse que existen distintos tipos de decisiones en el
mbito operativo y que cada una tiene diferentes requerimientos en cuanto a
pronsticos, tal como se muestra en la figura 3.3. En esta tabla se indican tambin
los tres tipos de mtodos de. pronstico que se describirn a continuacin:
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mtodos cualitativos, modelos de series de tiempo y modelos causales. En
trminos generales, los mtodos cualitativos de pronsticos son los que se basan
en el juicio administrativo; en estos mtodos no se usan modelos especficos. As
distintas personas pueden usar el mismo mtodo cualitativo y llegar a pronsticos
completamente diferentes. Sin embargo, los mtodos cualitativos son tiles en
aquellas situaciones en que se carece de datos o cuando los datos histricos no
son predictores confiables del futuro. Cuando este es el caso, el tomador de
decisiones puede utilizar los mejores datos disponibles y un enfoque cualitativo
para llegar a un pronstico. Algunos de los mtodos cualitativos ms conocidos
que se describen ms adelante en este capitulo son la tcnica Delphi, las
encuestas de mercado, la analoga del ciclo de vida y el juicio bien informado.
Existen dos tipos de mtodos cuantitativos de pronstico: Modelos de series de
tiempo y modelos causales. En general, puede afirmarse que los
mtodos
cuantitativos utilizan un modelo bsico para llegar a un pronstico. La suposicin
bsica en la que se fundamentan todos los mtodos cuantitativos consiste en que
los datos histricos y el patrn que siguen son predictores contables del futuro. En
consecuencia, los datos histricos se procesan mediante un modelo de series de
tiempo o un modelo causal para llegar a un pronstico.
MTODOS DE PRONSTICOS Y SUS APLICACIONES
Aplicaciones de los Horizonte Exactitud Nmero de Nivel Mtodos de
pronsticos en las de tiempo requerida productos adminis pronstico
decisiones operativas trativo
Diseo de procesos Largo plazo Mediana Uno o Alto Cualitativos
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pocos y causales
Planeacin de la capaci- Largo plazo Mediana Uno o Alto Cualitativos
dad de las instalaciones pocos y causales
Planeacin agregada Mediano Alta Pocos Medio Causales y
plazo series de tiempo
Programacin de Corto plazo Superior Muchos Bajo
Series de
actividades tiempo
Administracin de Corto plazo Superior Muchos Bajo Series de
inventarlos tiempo
Los modelos de series de tiempo se basan en la historia de la demanda de un
producto. Esta historia se analiza para descubrir patrones tales como los de
tendencia, estacionalidad o ciclos, y los patrones de demanda obtenidos se
proyectan hacia el futuro. Como estos patrones de demanda no suelen permanecer
por periodos muy largos, los modelos de series de tiempo son esencialmente tiles
para pronsticos a corto y mediano plazo. Los mtodos ms comunes de series de
tiempo que se describirn en este captulo son los promedios mviles, el suavizado
exponencial, y algunos otros modelos matemticos.
Los mtodos de pronstico causales son los que establecen una relacin entre la
demanda y una o ms variables intrnsecas o extrnsecas. Por ejemplo, una
compaa editorial podra estudiar la relacin entre la demanda de peridicos y la
poblacin, la actividad econmica y el ingreso per cpita. Puesto que los mtodos
causales relacionan la demanda con una o ms variables independientes distintas a
los periodos de tiempo, es posible predecir la ocurrencia de puntos de cambio y los
cambios fundamentales en los patrones de demanda. Por tanto, los mtodos de
pronstico causales son generalmente ms exactos que los mtodos de series de
tiempo cuando se trata de pronsticos a mediano y largo plazo. Los mtodos
causales son el de anlisis de regresin, los modelos economtricos, los modelos
insumo-producto y los modelos de simulacin.
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3.3.2.-Mtodos cualitativos de pronstico
Como se ha indicado, los mtodos de pronstico cualitativos. se valen del juicio del
administrador, de la experiencia, de los datos relevantes y de un modelomatemtico implcito. Debido a que el modelo es implcito, dos administradores
distintos que usan mtodos cualitativos, con frecuencia llegan a pronsticos
completamente diferentes.
Algunas personas piensan que los pronsticos cualitativos deben usarse slo
como ltimo recurso. Esto no es estrictamente correcto. Los mtodos
cualitativos deben emplearse cuando los datos histricos no son indicadores
contables de las condiciones futuras. Cuando esto ocurre, los datos histricos
deben ajustarse por
medio del juicio subjetivo para que se pueda desarrollar un pronstico. Los
mtodos cualitativos deben tambin usarse para la introduccin de nuevos
productos, en donde no se dispone de una base de datos histricos. En este
caso, los mtodos cualitativos pueden usarse para desarrollar un pronstico por
analoga o mediante el empleo selectivo de los datos de investigaciones de
mercado. Como se ver, es posible utilizar un enfoque sistemtico en este tipo
de situaciones aun cuando no se formule un modelo matemtico explcito.
El uso ms comn que se da a los mtodos cualitativos es el pronstico a
mediano y largo plazo de diseo de procesos o capacidad de las instalaciones.
En este tipo de decisiones, por lo general no se dispone de datos histricos, y si
los hay, pueden mostrar un patrn inestable.
El Delphi, es uno de los mtodos cualitativos, el cual se vale de un grupo de
expertos o administradores para obtener un pronstico. Una caracterstica de
este mtodo es que todas las estimaciones que se obtienen del grupo de
expertos son tratadas en forma annima. Esto tiende a eliminar la influencia de
una supuesta mayor autoridad, as como el efecto de seguir la corriente que es
tan comn cuando se usan grupos de conformacin directa.
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El mtodo Delphi, llamado as en honor al famoso orculo griegode Delphos,
procede a travs de una serie de vueltas. En la primera vuelta cada persona del
grupo proporciona por escrito una respuesta a las preguntas formuladas.
Despus de tabular estas respuestas se retroalimenta al grupo junto con datos
estadsticos de la media, de la mediana, desviacin estdar. Se pide entonces a
cada miembro del grupo que reconsidere su respuesta anterior y que responda
una vez mas a las preguntas. Las respuestas obtenidas en la segunda vuelta son
nuevamente resumidas y expuestas al grupo para llevar a cabo la tercera vuelta,
y as sucesivamente. Este procedimiento suele repetirse de cuatro a seis veces,
hasta lograrse una convergencia satisfactoria.
Se presentaron tres pronsticos a la alta administracin de la American Hoist and
Dertick: el del mtodo Delphi, otro obtenido usando anlisis de regresin, y un
tercer pronstico dado por suavizado exponencial. La alta administracin
consider al pronstico del mtodo Delphi como el ms confiable, porque
incorporaba el juicio de 23 administradores corporativos altamente capacitados.
Dicha confianza se vio justificada cuando se observ que @ ventas de la
empresa correspondientes al primer ao de la estimacin estuvieron dentro de un
rango de un tercio de 1 % con respecto al pronstico y para el segundo ao las
ventas estuvieron dentro de un rango de 4% del Pronstico respectivo. En el
pasado, haban sido comunes los errores de estimacin de 20%.
Otros mtodos de pronsticos cualitativos son las Encuestas de mercado , Juicio
de expertos. Obsrvese que todos estos mtodos cualitativos son ms
apropiados para pronsticos a largo plazo, en los que se requiere un juicio
subjetivo para tratar la variabilidad inherente. Obsrvese tambin que tanto el
mtodo Delphl como el de encuestas de mercado son bastante costosos v portanto deben usarse slo para las decisiones ms importantes.
3.3.3.-Mtodos cuantitativos
a).-Modelos de series de tiempo
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Los mtodos de series de tiempo se usan principalmente para hacer un anlisis
detallado de los patrones histricos de la demanda y para proyectarlos hacia el
futuro. Uno de los supuestos bsicos de todos los mtodos de anlisis de series
de tiempo es que la demanda puede dividirse en componentes tales como nivel
promedio, tendencia, estacionalidad, ciclos y error. En la figura 4.1 se presenta
una muestra de estos componentes para una serie de tiempo representativa.
Cuando los componentes se suman entre s (o cuando se multiplican, como
sucede en algunos casos), sern iguales al patrn original de la serie de tiempo.
En los modelos de series de tiempo, la estrategia bsica consiste en identificar la
magnitud y forma de cada componente, tomando como base los datos histricos
disponibles. Despus, estos componentes (excepto el componente aleatorio) seproyectan hacia el futuro. Si slo queda fuera un pequeo componente aleatorio
y el patrn fundamental de los datos persiste hacia el futuro, se obtendr un
pronstico confiable.
El siguiente es un ejemplo de la descomposicin de una serie de tiempo:
y(t)=(a + bt) f(t) + e
donde y = demanda observada durante el periodo 1a = nivel promedio
b = tendenciaf(t)=factor estacional (multiplicativo)e = error aleatorio
Como se puede ver este modelo de series de tiempo tiene un nivel promedio, una
tendencia, un factor estacional y un trmino para representar el error aleatorio.
Cada uno de estos componentes debe estimarse a partir de los datos histricos
para desarrollar una ecuacin que pueda utilizarse para pronosticar la demanda
futura.
ANALISIS DE COMPONENTES DE LA DEMANDA
CICLO
ESTACIONAL
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manera con el segundo elemento (dependencia horizontal). Por ejemplo en un
cine, la demanda de las tarjetas postales para opinin es independiente de la
demanda de palomitas de maz. La dependencia vertical podra ser la relacin
entre demanda de las palomitas y la del boleto para el cine (patrn). La
dependencia horizontal podra ser la relacin entre la demanda de las palomitas y
la demanda de la caja que contiene a las palomitas.
Cuando existe una demanda dependiente en la administracin de las
operaciones slo es necesario hacer el pronstico del elemento principal, todos
los elementos dependientes pueden ser relacionados con esta prediccin. Si los
elementos son independientes, es necesario que exista un pronstico para cada
uno de ellos.
Mtodo de Promedio Simple: Un promedio simple es un promedio de los datos
del pasado en el cual las demandas de toods los perodos tienen el mismo peso
relativo. Se calcula de la siguiente forma:
PS = D1+ D2+ D3+ D4+........+ Dn = S Dn
n n
Antes de seguir adelante, hay que considerar el porqu de la obtencin del
promedio. En los datos de demanda, se est tratando de detectar el modelo
general subyacente, o sea la tendencia central de la demanda. La demanda para
cualquier periodo se encontrar por encima o por debajo del modelo subyacente,
y las demandas de diversos periodos quedarn dispersas o distribuidas alrededor
de este modelo. Por tanto, si se obtiene el promedio de todas las demandas
anteriores, las demandas elevadas que se tuvieron en diversos periodos tendern
a ser equilibradas por las bajas demandas de otros periodos. Los resultados
sern un promedio que es representativo del verdadero modelo subyacente,
especialmente cuando se incrementa el nmero de periodos empleados en el
promedio. El promediar reduce las posibilidades de error al dejarse llevar por
fluctuaciones aleatorias que pueden ocurrir en un periodo. Pero si el modelo
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subyacente cambia en el tiempo, el promedio simple no permite detectar este
cambio.
Mtodo de Promedio Mvil
En este mtodo, se supone que la serie de tiempo tiene tan slo un componente
promedio o de nivel ms un componente aleatorio. Se supone que en los datos
de la demanda no existe un patrn estaciona], de tendencia o ciclico. Sin
embargo, algunas versiones ms sofisticadas de promedios mviles pueden
incluir todos estos componentes; vase, por ejemplo, Wheelright and Makridakis
(1977). Cuando se usa la tcnica de promedios mviles, se selecciona un
nmero de periodos N para realizar los clculos. Despus, se calcula la
demanda promedio A, de los N ltimos periodos en el tiempo t. Esto se hace de la
siguiente manera:
At = Dt + Dt-1 + .............+ Dt-N+1
Dado que se supone que la serie de tiempo es suave o lisa, el mejor pronstico
para el periodo t + 1 es simplemente una prolongacin de la demanda que se ha
observado a lo largo del periodo t. Entonces se tiene:
Ft+ 1 = At
Cada vez que se calcula Ft+ 1, se incluye la demanda ms reciente dentro del
promedio y se abandona la demanda ms antigua. Este procedimiento mantiene
N periodos de demanda en el pronstico y hace que el promedio se mueva hacia
delante a medida que se observan nuevos datos.
Si el promedio mvil es de seis periodos responde en forma ms lenta a los
cambios de la demanda que el promedio mvil de tres periodos. Como regla
general, se tiene que mientras ms grande sea el periodo para calcular el
promedio mvil, ms lenta ser la respuesta del modelo a los cambios de la
demanda. Cuando se selecciona un periodo grande, se tiene la ventaja de que el
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pronstico se comporta en forma estable pero la desventaja de qu la respuesta
hacia los cambios reales en el nivel de demanda ser mucho ms lenta.
Mtodo de Promedio Mvil Ponderado
Una forma de hacer que el promedio mvil responda con mayor rapidez a los
cambios de la demanda , es asignando una ponderacin mayor a las
observaciones ms recientes, y puede calcularse de la siguiente forma:
Ft+ 1 = At = w1 D1 + w1 D1+...............+ wn D1-n+1
Con la condicin de que S w =1
Mtodo de Suavizado Exponencial Simple o de Primer Orden
Los modelos de suavizado exponencial se basan en la idea sencilla que puede
calcularse un nuevo promedio a partir de un promedio anterior y la observacin
de demanda ms reciente. Se puede obtener la siguiente ecuacin:
Ft+ 1 = a D1 + (1 a ) Ft
a = es la proporcin de peso asignado a la nueva demanda contra el promedio
anterior (0= a = 1). En la mayora de los pronsticos se suele dar a a un valor
entre 0,1 y 0,3 para mantener una estabilidad razonable.
Mtodo de Suavizado exponencial Doble o de segundo grado
En este modelo utilizamos el pronstico de Suavizado exponencial de primer
orden para estimar la demanda ms reciente. Esto lo podemos calcular como:
Ft+12n = a Ft+11n + (1- a) Ft2n
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Error en el pronstico
Posteriormente, cuando se haga la evaluacin de diferentes mtodos de
pronstico, necesitaremos una medida para conocer la efectividad. El error en el
pronstico es el mecanismo de seguimiento ms comnmente utilizado. El error
en el pronstico es la diferencia numrica entre la demanda pronosticada y la
real. Evidentemente, un mtodo cuyo resultado contiene grandes errores de
prediccin es menos deseable que el que implica menos errores,
MAD: Define una medida del error de suma importancia, la desviacin mediaabsoluta (MAD):
Suma de desviaciones absolutas de todos los periodos
MAD = -------------------------------------------------------------------------
Nmero total de periodos evaluados
S Demanda pronosticada-Demanda real
MAD = ---------------------------------------------------
n
En cada uno de los periodos (i) se compara la demanda actual contra la
pronosticada. Si la prediccin fue perfecta, lo actual es igual a lo predicho, el
error existente es nulo. Como el pronstico sigue adelante, el grado de error se
acumula y se registra periodo a periodo. Despus de cualquier periodo (n)
transcurrido se puede utilizar la ecuacin, para calcular el tamao promedio, (Ia
media) del error en el pronstico hasta ese momento. Es necesario tener en
cuenta que MAD es un promedio de las desviaciones absolutas. Los errores son
medidos sin tomar en consideracin el signo algebraico. La MAD expresa la
dimensin pero no la direccin del error.
Sesgo : La ecuacin siguiente proporciona una medida del error, llamada sesgo.
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Suma de errores algebraicos para todos los periodos
Sesgo = -----------------------------------------------------------------------
Nmero total de periodos evaluados
S ( Demanda pronosticada - Demanda real )
Sesgo = ------------------------------------------------------------
n
A diferencia de MAD, el sesgo indica la tendencia direccional de los errores de
prediccin. Si el procedimiento de prediccin sobreestima constantemente la
demanda actual, el sesgo tendr un valor positivo; si la subestimacin muestra
una tendencia constante, entonces el sesgo tendr un valor negativo.
Una prediccin ideal dara una MAD y un sesgo de cero. go, en la prctica, en general
existe una compensacin entre 1 s(s; MAD, en algunas situaciones hay que conservar uno
a expensas del otro. Si se tuviera que sacrificar uno a expensas del otro, probablemente la
MAD sera el indicador designado. El bajar la MAD hasta o casi cero automticamente
mantendr bajo el nivel del sesgo.
Costos de los errores Qu tan importante es la precisin en los pronsticos?
Todo depende de la situacin. A menudo las decisiones importantes se basan en
informacin proveniente de pronsticos y errores grandes pueden dar como
resultado equivocaciones costosas. Algunos tipos de errores de estimacin
resultan ms costosos que otros. En algunas situaciones, la direccin del error
es crtica; en otros casos la magnitud del error es ms importante. Aun cuando
los costos exactos de los errores a menudo son difciles de determinar, los
errores de prediccin pueden y deben de ser transformados en costos, aun
cuando dicha conversin deba de ser aproximada de una manera intuitiva. En la
actualidad se realizan estudios dirigidos a investigar el impacto del error de
prediccin en el costo de produccin-inventarios. Los estudios basados en la
planeacin de requerimientos de materiales (MRP) para los sistemas produccin-
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inventarios ilustran cmo la reduccin en los errores de prediccin puede dar
menores costos globales de manufactura.
b).- Mtodo de Pronsticos causales
En general los mtodos causales de pronsticos desarrollan un modelo de causa
y efecto entre las demandas y otras variables. Por ejemplo la demanda de
helados puede relacionarse con la poblacin, la temperatura promedio en el
verano y la hora. Se pueden recolectar datos sobre estas variables y llevar a
cabo un anlisis para llevar a cabo la validez del modelo propuesto. Uno de los
mtodo ms conocidos es el de Regresin:
El modelo de regresin simple es : y = a + bx
3.4. Productos Flujos y Procesos
3.4.1.- Procesos
Decisiones sobre seleccin de procesos determinan el tipo de proceso productivo
que se usar y la extensin adecuada del mismo. Por ejemplo, los administradores
de un restaurante de autoservicio deben decidir si producir el alimento en el
momento en que el cliente lo pide o si producirlo para inventario. Losadministradores deben tambin decidir si organizan el flujo del proceso como un
flujo en linca de alto volumen de produccin o como un proceso de bajo volumen de
produccin por lotes. Adems, deben decidir si la empresa ha de integrarse hacia
adelante con el mercado o hacia atrs con sus proveedores. Todas estas
decisiones ayudan a definir el tipo de proceso que se usar para hacer el producto.
La seleccin del proceso se concibe algunas veces como un problema de
distribucin de planta o como una serie de decisiones de nivel relativamente bajo;
pero esto es un error, ya que por el contrario, la seleccin del proceso es de
naturaleza estratgica y tiene una gran importancia. Las decisiones sobre procesos
afectan a los costos, calidad, confiabilidad y flexibilidad de las operaciones. Como
lo seala Wickham Skinner (1969), las decisiones de seleccin de procesos tienden
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a comprometer a la empresa con equipo, instalaciones y un tipo especfico de
fuerza de trabajo. Esto, a la vez, tiende a limitar las opciones estratgicas futuras.
Se consideran las decisiones de seleccin de procesos desde el punto de vista de
una administracin estratgica. La atencin se centra en la descripcin de
diferentes procesos y en las condiciones que pueden llevar a la seleccin de un
proceso en lugar de otro.
Antes de que puedan tomarse las decisiones sobre seleccin de procesos, debe
conocerse el volumen de produccin que se ha planeado alcanzar. Por ello, el
pronstico de demanda y la decisin relativa a la capacidad fsica de las
operaciones deben preceder a la seleccin del proceso.
Existen dos tipos principales de clasificaciones de procesos. Primero, un proceso
se clasifica de acuerdo al tipo de flujo que sigue el producto: flujo en lnea,
intermitente o por proyecto. Segundo, un proceso puede clasificarse de acuerdo al
tipo del pedido: producir para almacenar o producir por pedido. Estas bases de
clasificacin influyen de manera radical en los costos, en los volmenes de
produccin, en la flexibilidad y virtualmente en todos los aspectos de las
operaciones.
Despus de considerar un caso-esttico, las decisiones de seleccin de procesos se
colocan dentro de un contexto dinmico. La seleccin de procesos se concibe como
una serie dinmica de decisiones que ocurre en el tiempo, donde el producto y el
proceso evolucionan juntos.
Existen microdecisiones que afectan las decisiones que se toman en otras partes
dentro del mbito operativo, tales como las decisiones sobre programacin de
actividades, inventarios, diseo del trabajo y los mtodos de control de calidad que
se empleen. Por tanto, las microdecisiones de diseo de procesos deben tomarse,
siempre teniendo en cuenta los efectos que pueden producirse en otras partes del
mbito operativo.
El estudio de los flujos de procesos se relaciona directamente con los procesos de
transformacin, ya que la mayor parte de estos procesos pueden visualizarse como
una serie de flujos que conectan los insumos con los productos. Al estudiar los
flujos de procesos, se analizar cmo se fabrica un producto o como se produce un
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servicio. Alcanzar la secuencia de los pasos que deben emplearse para convertir
los insumos en productos, casi siempre es posible descubrir mejores mtodos o
procedimientos.
El punto central en el anlisis de flujos de procesos est representado por los
diagramas de flujo. Las tcnicas de diagramas de flujo son de fcil comprensin y la
idea de describir los flujos de un proceso en forma de diagrama es de mucha
utilidad y constituye una gran ayuda en la bsqueda de mejores mtodos y
procedimientos. Un modelo puede describir un proceso de transformacin en
trminos ms precisos de lo que es posible con un diagrama de flujo. Puede decirse
que los modelos matemticos son una extensin del anlisis de diagramas de flujo .
ANLISIS DE DIAGRAMAS DE FLUJO
Los diagramas de flujo se usan para describir y mejorar el proceso de
transformacin de los sistemas productivos. Al mejorar la efectividad o eficiencia de
los procesos productivos, algunos o todos los elementos que se presentan a
continuacin podran sufrir cambios. Dichos elementos forman parte integrante del
proceso productivo:
1 . Materia prima
2 . Diseo del producto
3 . Diseo del trabajo
4. Pasos de procesamiento que se usen
5 Informacin de control administrativo6. Equipo o herramientas
El anlisis del flujo de procesos depende principalmente de los conceptos de
sistemas que se describieron en el captulo 1. Para analizar flujos de procesos,
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debe seleccionarse un sistema y deben describirse los insumos, productos,
fronteras y transformaciones. De hecho, el problema del flujo de procesos se
describe como un sistema.
Al emplear el enfoque sistmico para analizar un proceso productivo mediante
diagramas de flujo, deben llevarse a cabo los siguientes pasos:
1 . Decidir acerca de los objetivos del anlisis, por ejemplo, mejorar la eficiencia,
la efectividad, la capacidad de produccin o la moral del trabajador.
2. Seleccionar un proceso (o sistema) productivo relevante para su estudio, como
la totalidad de la operacin o parte de ella.
3 . Describir el proceso actual de transformacin mediante diagramas de flujo y
mediciones de eficiencia.
4. Desarrollar un mejor diseo de procesos mediante la revisin de los flujos del
proceso y/o de los insumos que se empleen. Casi siempre, el proceso
revisado se describe tambin con diagramas de flujo.
5. Obtener la aprobacin de la administracin para el diseo del proceso
revisado.
6. Poner en prctica el diseo del nuevo proceso.
Obsrvese que este mtodo supone que ya existe un proceso. Si en la actualidad
no se dispone de uno, los pasos 3 y 4 deben combinarse para describir el proceso
deseado, pero el resto del mtodo puede an usarse. Ms adelante se ilustra el
mtodo general de anlisis de diagramas de flujo aplicndolo a situaciones
especficas.
. La grfica del flujo de proceso es una herramienta bsica para mejorar el flujo demateriales. Despus de examinarla, el administrador puede combinar ciertas
operaciones, eliminar otras o simplificar algunas operaciones para mejorar la
eficiencia global. Esto puede requerir cambios en la distribucin de planta en el
equipo, en los mtodos de trabajo y tal vez en el diseo del producto.
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Pero no basta, con dibujar las grficas del flujo de proceso. Un punto clave para
analizarlas es formular los siguientes tipos de preguntas: 1
1.Qu: Qu operaciones son realmente necesarias? Pueden algunas
operaciones eliminarse, combinarse o simplificarse? Debera redisearse el
producto de tal modo que se facilite la produccin?
2. Quin: Quin ejecuta cada operacin? Puede redisearse la operacin de
tal modo que se use mano de obra menos calificada o menos horas de mano de
obra? Pueden combinarse las operaciones de tal modo que se enriquezca el
trabajo y se mejore la productividad o las condiciones de trabajo?
3 .Dnde: Dnde se lleva a cabo cada operacin? Puede mejorarse la
distribucin de planta para reducir las distancias que deben recorrerse o para
que lasoperaciones se hagan ms accesibles?4. Cundo Cundo se ejecuta cada operacin ? Existe alguna demora o
almacenaje excesivo? Algunas operaciones estn creando cuello de
botella?
5. Cmo: Cmo se realiza la operacin? Se pueden usar mejores mtodos,
procedimientos o equipos?
Debiera revisarse la operacin con el fin de hacerla ms fcil o para que
consumiera menos tiempo?
3.5.- Distribucin de Planta
Se estudi el anlisis y la forma de construir modelos del flujo de procesos
productivos. Sin embargo, se ha reservado los modelos para la toma de decisiones
sobre la distribucin de las instalaciones fsicas. En este parte se expondr una
serie de decisiones y modelos de distribucin de planta para todo tipo de
instalaciones: aquellas que usan procesos en lnea, procesos intermitentes y
procesos por proyecto.
Los problemas de distribucin de plantas para procesos intermitentes caen dentro
de dos categoras: 1) Los que involucran criterios cuantitativos de decisin, y 2) Los
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que involucran criterios cualitativos. Los problemas que implican criterios
cuantitativos requieren decisiones que pueden ser expresadas en trminos
medibles, tales como costos de manejo de materiales, tiempo de viaje de los
clientes, distancias, etc. Los criterios cualitativos no pueden manejarse con los
mismos mtodos, para los cules se requieren estructurar las caractersticas de
criterios caulitativos que son necesarias determinar para cada tipo de problema
Desde luego, la eleccin de los criterios siempre requiere que se tome una decisin
en lo que respecta a los objetivos de la operacin; por ejemplo, qu es ms
importante en el hospital, minimizar el tiempo de viajes de los pacientes o el de los
doctores? o, Debe minimizarse la suma de ambos?
Criterios Cuantitativos (Mtodo Craft)
Muchos problemas que involucran criterios cuantitativos para la localizacin de las
instalaciones pueden expresarse de la siguiente forma:
C = TijCijDij
donde :
TIJ= viajes entre el departamento i y el departamentos
CIJ = "costo" por unidad de distancia por viaje recorrido de i a j
Dii= distancia de i a j
C = costo total
N = nmero de departamentos
Obsrvese que Ti yC. son constantes fijas y que no dependen de la ubicacin delos departamentos i y j. De este modo, en la ecuacin Di es la nica variable que
depende de las decisiones de ubicacin. Por tanto, en teora se busca la
combinacin especifica de Dij'o el plano de la distribucin de la planta, que d un
valor mnimo para C.
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En la ecuacin el "costo" puede considerarse en dlares o en unidades de tiempo,
para dar cabida ya sea al criterio de manejo de materiales o al de tiempo de viaje.
En realidad, cualquier criterio basado en los recursos puede manipularse
considerando el "costo" como un recurso escaso que debe conservarse o
minimizarse por medio de la decisin de distribucin de planta.
Al observar esta ecuacin, es evidente que el criterio del costo ha sido expresado
como una funcin lineal de la distancia. Esto tiene algunas ventajas matemticas,
pero tambin tiene algunas desventajas prcticas. Por ejemplo, la distribucin de
un distrito escolar en el que cada uno de los 50 estudiantes viven a una milla de la
escuela, se considera equivalente a una distribucin de planta en la que un
estudiante vive a 50 millas y 49 estudiantes viven a una distancia de cero.
Criterios Cualitativos
Los problemas de naturaleza cualitativa se han propuesto en un mtodo de
formulacin y solucin denominado SLP (Planeacin sistemtica de distribucin de
planta). De acuerdo a este enfoque la conveniencia de colocar un departamento
determinado adyacente a cualquier otro puede evaluarse mediante una de las
siguientes categoras: "absolutamente necesario", "especialmente importante",
"importante", ..cercana comn correcta", "poco importante" e "inconveniente". Esta
jerarquizad6n cualitativa puede basarse en consideraciones de seguridad industrial,
conveniencia del cliente o flujos aproximadas entre distintos departamentos. Por
ejemplo, en un supermercado, podra ser conveniente colocar el departamento de
alimentos para bebs cerca del lugar donde se encuentra la leche para facilitar