“Modelo de simulación aplicado para optimizar el proceso productivo de la línea de calzado Vans en la empresa
ANDALOZ S.A.C.”
INTEGRANTES: Choque Huamani, Alejandro
Colca Montalvo, Gaby Elizabeth
Lozano Barriga, Julio Augusto
Manrique Flores, Luz Eline
Merma Arteaga,Solansh Nohely
Pinto Ccapa, Saida Milagros
Docente: Ing. .Efraín Murillo
Universidad Nacional de San AgustínFacultad de Ingeniería de Producción y Servicios
Escuela Profesional de Ingeniería Industrial
Arequipa - Perú2013 - B
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
ÍndiceÍndice.........................................................................................................................................2
I. Introducción.......................................................................................................................7
II. Resumen............................................................................................................................8
III. Formulación del proyecto de investigación...................................................................9
3.1 Planteamiento del problema.....................................................................................9
3.2 Objetivos de la investigación......................................................................................9
3.2.1 Objetivo general.....................................................................................................9
3.2.2 Objetivos específicos..............................................................................................9
3.3 Hipótesis de la investigación....................................................................................10
3.3.1 Hipótesis general.................................................................................................10
3.3.2 Hipótesis especificas............................................................................................10
3.4 Delimitación de la investigación...............................................................................10
3.5 Revisión de investigaciones relacionadas................................................................11
IV. Marco teórico..............................................................................................................12
4.1 Marco Referencial........................................................................................................12
4.2 Conceptos claves.........................................................................................................13
V. Sistema Actual.................................................................................................................19
5.1 Descripción Del Sistema Actual....................................................................................19
5.1.1 Diagrama del proceso......................................................................................23
A. Diagrama de bloques del proceso............................................................................25
5.2 Análisis de datos del sistema.......................................................................................41
5.2.1 Descripción de las variables Exógenas del Sistema..................................................41
5.2.2 Fuentes de información...........................................................................................42
5.2.3 Periodo de estudio...................................................................................................42
5.2.4 Problemas potenciales.............................................................................................42
5.3 Análisis de datos del modelo.......................................................................................43
5.3.1 Recopilación y análisis de datos de entrada.............................................................43
5.3.2 Análisis de datos: input analyzer de los datos con arena.......................................44
1. Tiempo de operación de cortado manual............................................................44
2. Tiempo de operación de cortado con troquel.....................................................45
3. Tiempo de operación de marcado – costura.......................................................47
4. Tiempo de operación de sellado...........................................................................48
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5. Tiempo de operación de desbastado 1.................................................................50
6. Tiempo de operación de desbastado 2.................................................................52
7. Tiempo de operación de pintado..........................................................................53
8. Tiempo de operación de inspección 1..................................................................55
9. Tiempo de operación de picado............................................................................57
10. Tiempo de operación de aplicado de puntera................................................59
11. Tiempo de operación de empastado.................................................................60
12. Tiempo de operación de conformado...............................................................62
13. Tiempo de operación de cardado......................................................................63
14. Tiempo de operación de lijadoTalon................................................................65
15. Tiempo de operación de cementado de talón.................................................66
16. Tiempo de operación de cemento planta........................................................68
17. Tiempo de operación de safado.........................................................................69
18. Tiempo de operación de acabado.....................................................................71
19. Tiempo de operación de colocado de hileras..................................................72
20. Tiempo de operación de etiquetado.................................................................74
21. Tiempo de operación de empaquetado............................................................76
22. Tiempo de operación de inspección 2..............................................................77
23. Tiempo de operación de aparado.....................................................................79
5.4 Simulación actual.........................................................................................................81
5.4.1 Validación de datos:.................................................................................................82
5.5 Reporte – simulación de sistema actual.......................................................................87
VI. Modelo propuesto.......................................................................................................87
6.1 Simulación del sistema propuesto...............................................................................87
6.2 Análisis del sistema propuesto.....................................................................................87
VII. Conclusiones................................................................................................................93
VIII. Recomendaciones........................................................................................................94
IX. Bibliografía...................................................................................................................95
X. Anexos.............................................................................................................................96
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I. Introducción
La simulación es una herramienta esencial y disciplinaria, donde en una
simple corrida del programa podemos predecir cualquier
comportamiento dinámico de una empresa o una maquina que se esté
diseñando. de igual manera podemos ver los pronósticos para la
demanda y utilidad de nuestro producto o bien ver cuando el mecanismo
puede fallar por condiciones diversas del ambiente donde funcionara. A
diario vemos como crece la tecnología y un ejemplo de ello es la c reciente
capacidad y actualización de las computadoras y la inmensa investigación
en el campo de la Ciencia de la Computación que otorgan nuevas
herramientas para apoyar el proceso de la toma de decisiones en diversas
disciplinas y áreas de diseño y manejo de la industria. La Simulación es
una de las herramientas más importantes y más interdisciplinarias. En.
Una simple corrida del programa podemos predecir cualquier
comportamiento dinámico de una empresa o de la maquina que se esté
diseñando. Así podemos ver los pronósticos para la demanda y utilidad
de nuestro producto, o ver cuando un mecanismo pueda fallar en las
condiciones adversas del ambiente donde funcionará. Allí está el
principal objetivo de la simulación prevenir eventos indeseables y
corregirlos a tiempo de manera que podamos alcanzar con éxito nuestros
proyectos no importa el tipo que fuere. Actualmente se simulan los
comportamientos hasta las partes más pequeñas de un mecanismo, el
desarrollo de las epidemias, el sistema inmunológico humano, las plantas
productivas, sucursales bancarias, el sistema de repartición de pizzas,
crecimiento de poblaciones de especies de animales, partidos y torneos
de fútbol, movimiento de los planetas y la evolución del universo, para
mencionar unos pocos ejemplos de las aplicaciones de esta herramienta.
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II. Resumen
La Simulación de Sistemas es un área de estudio que forma parte de la
Investigación de Operaciones (IDO), la cual es usada prácticamente en todas
las áreas de estudio conocidas.
Cualquier iniciativa de mejora o rediseño de sistema productivo se basa en
una evaluación o medición del sistema actual, con objeto de definir objetivos
de mejora. El conjunto de herramientas para la evaluación es amplio, desde
las herramientas básicas de calidad (p.e., histogramas, diagramas causa-
efecto) a otras más avanzadas, como puede ser el Diseño de Experimentos u
otras técnicas estadísticas. Dentro del abanico de técnicas a utilizar, la
simulación puede aportar mucho valor a la hora de evaluar y analizar
sistemas productivos de complejidad media y alta. Este artículo explica las
ventajas de utilizar herramientas de simulación por eventos discretos en
sistemas de producción ajustados, tanto para el caso de nuevas líneas o
mejora de líneas productivas existentes.
El presente trabajo está realizado en base a los conocimientos de Simulación
de Sistemas adquiridos durante el desarrollo de dicho curso y la aplicación
del software Arena 14.0 como herramienta principal.
Es así, que a partir del análisis del proceso de prestación de servicios
realizado a la empresa se pudo esbozar el flujo de sus operaciones, lo que
permitió determinar fallas en el mismo y proponer alternativas reales de
solución a la empresa; las mismas que de ser tomadas en cuenta,
contribuirían en gran escala a la eficiencia, eficacia y efectividad de todas las
actividades que se realizan dentro de la empresa.
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III. Formulación del proyecto de investigación
III.1 Planteamiento del problema
La empresa de calzado ANDALOZ S.A.C. se dedica a la elaboración de
calzado a base de cuero para satisfacer la demanda de calzado en el
norte y centro del país. En el presente trabajo se analizará todas las
operaciones que se realizan durante el proceso productivo de los
zapatos, debido a que la mala gestión de las operaciones y los
empirismos aplicados dentro de la empresa generan desperdicio de
tiempo por parte de los operarios, lo cual genera costos innecesarios
para la empresa reduciendo significativamente su productividad y
limitando la producción diaria de zapatos programada.
Asimismo, para el desarrollo del presente trabajo de investigación se
analizará el actual funcionamiento del sistema en el software Arena, a
fin de determinar la capacidad o tasa de servicio en las operaciones
que proporciona el balance correcto en el sistema
III.2 Objetivos de la investigación
III.2.1 Objetivo general
Desarrollar y proponer un modelo de proceso productivo para la
empresa ANDALOZ S.A.C., con respecto a un marco referencial que
integre planteamientos simulados relacionados con su proceso
productivo, mediante un análisis cuanti-cualitativo con el apoyo
de programas computarizados como el Arena y hojas de cálculo
como el Excel, con el propósito de identificar los problemas que
puedan presentarse de manera tal que tengamos base para
proponer recomendaciones que contribuyan a su solución y así se
pueda incrementar el rendimiento de la empresa.
III.2.2 Objetivos específicos
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Hacer la recolección y toma de datos correspondiente a los
tiempos de producción de cada uno de los procesos internos para
la fabricación de calzado.
Hacer uso de los conocimientos adquiridos en clase y aplicar la
teoría correspondiente para identificar las variables en estudio.
Realizar un diagrama de flujo del proceso en general de la
fabricación de calzado.
Realizar las pruebas de hipótesis a los datos para identificar la
distribución que poseen para cada variable utilizando Excel.
Introducir los datos en Arena y definir las variables en estudio.
Llevar a cabo la simulación y la comprobación del modelo,
efectuar correcciones.
Presentar el modelo y establecerlo en la empresa ANDALOZ S.A.C.
III.3 Hipótesis de la investigaciónIII.3.1 Hipótesis general
Mediante la aplicación del modelo de simulación del sistema
productivo de Calzado “Andaloz S.A.C.” servirá de base real para
plantear modificaciones que permitan optimizar las operaciones
que se llevan a cabo en el taller de producción, dejando de lado el
empirismo y reducir las demoras en las diferentes estaciones de
trabajo.
III.3.2 Hipótesis especificas
III.4 Delimitación de la investigación
Nos centraremos en la línea de producción, ya que ahí es donde se genera los
posibles problemas mencionados. Para este trabajo hemos seleccionado la
principal la línea de calzado Vansque se está realizando actualmente en la
empresa ANDALOZ S.A.C.
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Nuestra unidad de estudio será un par de zapatos, y el lote de producción es
una docena, es decir que esperan que se junte una docena para pasar las
piezas de un puesto a otro
La investigación comprenderá: la recolección de datos, la cual estará enfocada
en un trabajo de campo para la toma de tiempo en cada una de las estaciones
de trabajo, así como tiempos de cola y espera. Luego se procederá al análisis
de la información y al planteamiento del problema.
Y para terminar se simulará el sistema y se obtendrá resultados que reflejen lo
que podría suceder en una situación real ya que esta estará basada en
parámetros de la realidad.
III.5 Revisión de investigaciones relacionadasA continuación se muestran investigaciones de simulación realizadas
en el rubro calzado:
Utilización de la simulación para el rediseño de la sección
montado y zona de expedición de una PYME(Sector calzado)
El objetivo de este estudio es proporcionar una herramienta de
ayuda a la toma de decisiones para la determinación de la
distribución en planta más adecuada.
El modelado y simulación de la sección de montaje y su almacén
ha permitido conocer el funcionamiento del sistema y poder
identificar la problemática de la empresa.
Para este estudio se ha utilizado el software de simulación
WITNES (Lanner Group); que aunque no es una herramienta
nueva en el mercado, sigue siendo desconocida por muchas
PYMES o carecen de personal cualificado para su utilización.
Consorcio A&G SAC
Consorcio A&G SAC se dedica a la fabricación de calzado para
damas, enfocándose en botas y sandalias.
Para la simulación se hizo uso del programa Promo del para el
rediseño y mejorar los tiempos de producción de la empresa. Los
objetivos de la investigación son:
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Objetivo general:
Obtener la mejora de los tiempos de producción de
la empresa Consorcio A&G SAC haciendo uso de los
datos obtenidos del programa Pro model.
Objetivos específicos:
Realizar el estudio detallado del área de
producción.
Simular el proceso de producción en el programa
Pro model.
Analizar los datos obtenidos por el programa Pro
model.
Aplicar herramientas para mejorar los tiempos de
producción de la empresa Consorcio A&G SAC
Empresa productora de calzados para niños Creaciones
Jorgito Sport EIRL
El presente trabajo de investigación realizado para la empresa
productora de calzados para niños “Creaciones Jorgito Sport
EIRL”, muestra una de las muchas situaciones por lasque atraviesa
cualquier empresa que se dedica a la producción de productos en
donde se requiere una adecuada toma de decisiones para poder
lograr un mayor beneficio, ya sea maximizando sus utilidades o
minimizando sus costos.
Entre las herramientas que se usa en este proyecto tenemos:
programación lineal, programación metas, programación
dinámica, arboles y simulación; estas permiten a las empresas
alcanzar una mayor eficacia en la toma de decisiones y así
contribuir notablemente en el desarrollo de las mismas.
IV. Marco teórico
IV.1 Marco Referencial
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El uso de modelos de simulación se realiza de manera escaza para la
solución de problemas de cualquier tipo, en su mayoría las grandes
empresas son la que utilizan la simulación de sistemas.
Es por ello, que resulta notorio la falta de la utilización y
desconocimiento de la herramienta Arena para la simulación de
procesos productivos en la localidad para las pequeñas y medianas
empresas.
IV.2 Conceptos claves
IV.2.1 Sistema Conceptual
Un sistema conceptual o sistema ideal es un conjunto organizado
de definiciones, nombres, símbolos y otros instrumentos de
pensamiento o comunicación. Ejemplos de sistemas
conceptuales son las Matemáticas, la Lógica formal, la
Nomenclatura binomial o la notación musical. Su base está en
formar un conjunto de ideas y proyectarlas en un vasto de
análisis que reflejen resultados y conocimientos.
IV.2.2 Sistema Real
Un sistema real es una entidad material formada por partes
organizadas, sus componentes, que interactúan entre sí de
manera que las propiedades del conjunto, sin contradecirlas, no
pueden deducirse por completo de las propiedades de las partes.
Tales propiedades se denominan propiedades emergentes. El
concepto se aplica también a sistemas humanos sociales, como
una sociedad entera, la administración de un estado, un ejército
o una empresa. O a una lengua, que es un sistema complejo en
cuya aparición y evolución participan la biología y la cultura.
IV.2.3 Experimento
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“Un experimento es el procedimiento de extracción de datos del
sistema, influyendo sobre el sistema a través de cambios en sus
entradas”.
En un experimento se consideran todas las variables relevantes
que intervienen en el fenómeno, mediante la manipulación de las
que presumiblemente son su causa, el control de las variables
extrañas y la aleatorización de las restantes.
IV.2.4 Modelado
“Un modelo (M), para un sistema (S) y un experimento (E), es
cualquier cosa a la cual E puede ser aplicado de forma de
responder preguntas sobre S”.
Se emplea instintivamente modelos para toma de decisiones
sobre determinados aspectos de la realidad. El uso de modelos
ayuda al ingeniero a "visualizar" el sistema a construir. En el
proceso de toma de decisión se elige una entre varias acciones
posibles, teniendo en cuenta el efecto que cada acción vaya a
producir.
IV.2.5 Simulación
“Una simulación es un experimento realizado sobre un modelo”.
La simulación es la imitación o réplica del comportamiento de un
sistema o de una situación, usando un modelo que lo representa
de acuerdo al objetivo por el cual se estudia el sistema.
Hay muchas definiciones propuestas sobre lo que significa
Simulación, he aquí algunas definiciones:
"Una simulación es una imitación de la operación de un proceso
del mundo real sobre determinado tiempo"
"El comportamiento de un sistema durante determinado tiempo
puede ser estudiado por medio de un modelo de simulación. Este
modelo usualmente toma su forma a partir de un conjunto de
postulados sobre la operación del sistema real".
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“Permite experimentar con sistemas (reales o propuestos) en
casos en los que de otra manera esto sería imposible o
impráctico.”
Si bien estas definiciones recogen perfectamente el concepto de
SIMULACION como método aplicable, podemos concretar esta
definición: La simulación es un “medio de conocer las
consecuencias previsibles derivadas de decisiones que se tomen
en cada momento, utilizando un modelo implementado en un
ordenador, que de forma simplificada represente la realidad del
sistema objeto de estudio y su entorno especifico y genérico a
través de descripciones de las relaciones existentes entre ellos.”
Por otro lado, el sistema va estar simplificado por un modelo que
va formalizar las caracteristicas del mismo, que va poseer sus
caracteristicas más relevantes de acuerdo con el objetivo del
estudio y con la técnica a utilizar.
Un modelo es una representación de un objeto de interés. No
obstante que el objeto sea único, el número de representaciones
es por lo general muy grande, de modo que el número de
modelos de un sistema del mundo real lo es también. Puesto que
para un sistema del mundo real habrá tantas representaciones
como concepciones de la realidad se tengan, el número de
modelos es por lo general infinito. El hecho de que se tenga más
de un modelo de simulación para un sistema real, no nos debe
preocupar demasiado, encontrar un modelo de simulación casi
siempre es fácil, mientras que encontrar un modelo analítico con
frecuencia es una tarea ardua, independientemente que, para
muchos problemas, un modelo analítico, simplemente no existe.
Afortunadamente, es posible reemplazar esas expresiones
matemáticas y el cálculo de los valores de las variables de
interés, a través de funciones de distribución de probabilidad.
Para los problemas de líneas de espera, existen modelos
analíticos que pretenden representar los resultados promedio
de la utilización de dichas funciones de distribución de
probabilidad.
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Los Modelos de Markov también apuntan en esa dirección. Los
Modelos de simulación de eventos discretos (o simulación tipo
Montecarlo), por el contrario, utilizan estas funciones de
distribución con el propósito de realizar una experimentación
cuyos resultados llevarán, después de un número conveniente
de ensayos a lo que se obtendría en el sistema real.
Estos modelos de simulación tienen la ventaja que se pueden
para muchos tipos de problemas y no sólo para aquéllos de
líneas de espera.
Existen además modelos del área de teoría de Control que
incorporan funciones de distribución de probabilidad y lo que se
conoce como estabilidad de sistemas, referidos recientemente
como Teoría de Caos que se pueden también usar para una gran
variedad de problemas. Los modelos de estabilidad empleados
así son por lo regular difíciles de construir y validar. Por otra
parte también existen modelos de optimización que utilizan
funciones de distribución y permiten estudiar sistemas del
mundo real de alguna manera; ejemplos de ellos son los modelos
de redes neuronales y algoritmos genéticos. Otras técnicas
empleadas son Redes de Petri y Modelos de Regresión.
En este curso solamente estudiaremos modelos de líneas de
espera y de Markov y, modelos de Simulación de eventos
discretos tipo Montecarlo. En lo que sigue usaremos el término
"Simulación", para referirnos a "Simulación de Eventos
Discretos". En este curso usaremos el Término "Simulación",
para referirnos a la Simulación de Eventos Discretos tipo
Montecarlo.
IV.2.6 El peligro de la simulación
Las más importantes fortalezas de la simulación, pero
irónicamente su más serios inconvenientes, son su generalidad y
su facilidad de aplicabilidad. No se requiere mucho esfuerzo para
utilizar un programa de simulación. Sin embargo, de manera de
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utilizar la simulación de manera inteligente, debemos entender
fehacientemente lo que estamos haciendo.
Muy frecuentemente después de realizar una simulación,
olvidamos el marco experimental en que fue hecho, olvidamos
que no es del mundo real, y que solo representa el mundo
solamente bajo un muy limitado conjunto de condiciones
experimentales. Luego encontramos la estrategia de control que
da forma a nuestro modelo del mundo de la manera que
queremos, y cuando lo aplicamos al mundo real, vemos que no
funciona.
Como vimos, correr una simulación es muy similar a realizar un
experimento en el laboratorio. Usualmente necesitamos realizar
varios experimentos, antes de arrivar a una conclusión legítima.
De manera semejante, necesariamente debemos realizar varias
simulaciones antes de entender cómo se comporta nuestro
modelo.
Mientras que las técnicas analíticas son generalmente más
restringidas en su aplicabilidad, son mucho más potentes que la
simulación cuando son aplicadas; de manera que, cuando
tenemos una alternativa válida a la simulación, tendríamos sin
lugar a dudas que utilizar esa técnica analítica alternativa.
IV.2.7 Razones para usar la simulación
Lista de buenas razones para usar simulación como herramienta
para la solución de problemas:
El sistema físico no está disponible.
La experimentación sobre el sistema físico puede llegar a
ser muy peligroso.
El costo de la experimentación es muy caro.
Las constantes de tiempo del sistema no son compatibles
con aquellas del experimentador.
Las variables o los parámetros del sistema pueden ser
inaccesibles.
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En el experimento no podemos eliminar la influencia de
las perturbaciones.
En el experimento no podemos eliminar la influencia de
efectos secundarios.
IV.2.8 Limitaciones de la simulación
No es ciencia ni arte, es una combinación de ambas
Experimental e iterativa
Cara en términos de mano de obra y tiempo de computación
Validación compleja
La recopilación, análisis e interpretación de resultados
requiere buenos conocimientos de probabilidad y estadística
La simulación no produce soluciones óptimas, en
contraposición se realizarán muchas ejecuciones, y de ellas,
quedarse con las que considere mejor.
Aunque los resultados sean correctos, una validación
perfecta de un modelo de simulación es prácticamente
imposible de conseguir, y por tanto, las conclusiones que se
obtengan conllevan deformaciones a los defectos de
modelización.
IV.2.9 Validación y Verificación:
Validación: es el proceso que confirma que el modelo es una
representación adecuada del sistema original y es capaz de
imitar su comportamiento de una forma razonablemente
precisa en el dominio previsto para sus aplicaciones.
Verificación: es el procedimiento para asegurar la
consistencia de la estructura del modelo con respecto a las
especificaciones del mismo, es decir, para confirmar que el
modelo es una representación fidedigna del modelo definido.
IV.2.10Software Arena
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Arena es un software para la simulación de sistemas.
Arena es un software efectivo para el análisis de los negocios,
servicios o flujos en procesos de manufactura. Este programa fue
diseñado para proveer flexibilidad y fácil uso en el modelado de
sistemas. Aprovecha la interfaz ya conocida y amigable de
Sistema Operativo Windows.
V. Sistema Actual
V.1 Descripción Del Sistema Actual
La empresa ANDALOZ S.A.C. se dedica a la producción de calzado, esta
empresa trabaja en un solo turno de trabajo; de lunes a sábado, la
jornada laboral empieza a las 07:00 de la mañana y termina a las 5:30
de la tarde, contando los trabajadores con un descanso para el
almuerzo de 12:30 a 01:15 de la tarde.
Dentro del sistema siempre existen productos en proceso, ya que
trabajan con una docena de zapatos como lote de producción, y el lote
que no terminan lo dejan en espera para continuar con dicho lote al
día siguiente.
La operación de aparado es realizada fuera de la empresa, siendo
recogidos los productos en proceso a primera hora en la mañana, y
entregados a primera hora del día siguiente.
En promedio la empresa produce 25 docenas de zapatos diarios, y a
continuación se describe el proceso productivo de esta empresa,
explicando brevemente las operaciones que se realizar para la
producción de zapatos.
A. DISEÑO:
Plasmar las ideas en CorelDraw para lograr bocetos de
diferentes estilos y contar con una base de datos de estos. Estos
diseños muestran las características físicas, colores y detalles
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de cada estilo dependiendo de las tendencias de la moda, este
proceso no entrara en sistema de simulación debido a que no
forma parte del proceso productivo diario.
B. CORTE:
El proceso se inicia cuando el operario recibe la orden de
producción, luego busca la moldadura correspondiente a la
referencia indicada, ordena las piezas de acuerdo a los
números de serie requeridos 33,34, 35, 36, 37, etc. En seguida,
ubica los moldes sobre el cuero y empieza a cortar usando una
maquina troqueladora. Finalmente, el operario verifica que la
tarea esté completa y empaca todos los cortes en una canastilla
y los pasa al siguiente proceso.
Se debe de tener en cuenta el mínimo desperdicio de cuero, y
que las piezas no tengan ningún defecto.
C. MARCADO:
Después del pintado pasa al proceso de marcado donde con la
ayuda de moldes y reglas se marcan las futuras costuras.
D. DESBASTE:
Este proceso se realiza en la máquina desbastadora y consiste
en pasar una a una las piezas para disminuir su calibre. Este
tipo de desbaste depende del tipo de pieza y se realiza para
dejar el material más fácil de manejar, de tal forma que facilite
el proceso de armado. Al terminar, el operario empaca
nuevamente las piezas en una canastila según el pedido.
E. PINTADO
En este proceso se realiza el pintado de las diferentes piezas
del modelo a trabajar.
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F. INSPECCION:
Aquí se verifica la calidad en el corte de acuerdo al modelo
establecido, para evitar un sobrecosto cuando piezas
defectuosas pasan al proceso de armado.
G. APARADO
Esta actividad es tercerizada.
Al igual que el proceso anterior, se verifica ante todo la
conformidad de las piezas que llegan a esta parte del proceso.
El proceso de cocido de piezas constituye la segunda actividad
más larga y delicada del proceso. Consiste en ensamblar las
piezas por medio de costuras.
En esta etapa podemos diferenciar dos tipos de aparadores los
cuales son:
a) El primer grupo están encargados de unir las diferentes
piezas con la máquina de costura recta.
b) El segundo grupo está encargado de la estética del
calzado gracias a los marcados realizados en el proceso
de marcado y esto debido a que cuenten con máquinas
de dos agujas.
H. INSPECCION
Aquí se verifica la calidad del cocido, el picado, de acuerdo al
modelo establecido. De no ser así, pasan modelos defectuosos a
la etapa de armado (la etapa más larga del proceso) donde la
inspección previa evita que se ocasionen mayores costos.
I. PICADO
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ANDALOZ S.A.C.”
Consiste en hacer los ojales a los zapatos, de acuerdo a las
especificaciones del diseño.
J. APLICAR PUNTA
Consiste en endurecer la punta del zapato, a través de la
aplicadora de puntera, en la cual se coloca la parte del zapato
proveniente del aparado y una pieza de termoplasto en forma
de media luna, la cual es pegada por medio del calor y la
presión.
K. EMPASTADO
Esta operación consiste en aplicar terokal a la parte interior del
zapato, para luego pegar la esponja y badana en todo el interior
del zapato de manera uniforme, siempre inspeccionando que
este no tenga residuos de pegamento.
L. CONFORMADO
Esta operación consiste en darle forma al talón, a través de la
calor y presión; se realiza con la maquina conformadora de
talón de dos en dos.
M. LIJADO DE PLANTILLA
Operación donde se esmerila el borde de la plantilla de cartón
N. ARMADO
Armado de talón, punta y costado: los cortes del aparado
colocados en las hormas, ya clavadas con las plantillas de
cartón, se arman por medio de calor y presión, esta
operación se realiza en la máquina Armadora de Punta.
Marcado de Planta: se realiza a marcar en el zapato el
contorno de la planta, para su posterior pegado.
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ANDALOZ S.A.C.”
Cardado: la planta es raspada, pulida y halogenada, dejando
así la suela lista para ser pegada al zapato en el centrado.
Centrado: este paso comienza colocando el pegamento en el
borde donde ira la planta, luego de secar, será reactiva con
calor y se unirá a la planta del zapato por presión.
Pegado del zapato: el zapato es colocado dentro de una
prensa de bolsa, que por medio del vacío asegura el zapato.
O. SAFADO
Esta operación consiste en retirar la horma de los zapatos ya
terminados, la cual se realiza con la ayuda de un dispositivo en
forma de L.
P. ACABADO
En esta etapa, los zapatos pasan a una fase de revisión,
verificando todos los acabados de costura y armado de los
zapatos, cortando los hilos sobrantes y pintando terminaciones
a las que les haga falta el retoque necesario.
Q. EMPAQUETADO
En el empaquetado se procede a colocar las hileras y talla
correspondiente. Asimismo se coloca en una bolsa de plástico
dos hojas de papel periódico arrugado el cual se coloca en el
interior del zapato, con la finalidad de conservar la forma y
finalmente se procede a empaquetar en una bolsa de plástica y
su traslado al almacén de productos terminados.
V.1.1 Diagrama del proceso
A continuación se presentan los diagramas levantados por el
equipo de trabajo tales como:
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Diagrama de Bloques del Proceso
Diagrama de Operaciones del Proceso
Diagrama de Análisis del Proceso
Flujograma del Proceso.
Diagrama de Análisis del Proceso Detallado.
Flowsheet de la Empresa.
Distribución de Instalaciones de ANDALOZ S.A.C
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A.Diagrama de bloques del proceso
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B.Diagrama de Operaciones del Proceso
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Planta
Almacén de M.P.
A Cortado
Cortado
A echado de cemento
Echado de cemento
Esperar secado de cemento
A Armado
Plantilla
Almacén de M.P.
A Cortado
Cortado
A echado de cemento
Echado de cemento
Esperar secado de cemento
Lengua
Almacén de M.P.
A Cortado
Estampado
A estampado
Cortado
A inspeccionde corte
Lengua
Almacén de M.P.
A Cortado
A Inspección de corte
Cortado
Lengua
Almacén de M.P.
A Cortado
Cortado
Marcado de piezas
Desvastado
Pintado
Esperar secado de Pintado
A Inspeccion de corte
Inspeccion de corte
A Aparado
Aparado
A Inspeccion de aparado
Inspeccion de aparado
Picado
Aplicado de punta
Empastado
Conformado
134 2
12
3
4
6
5
11
12
13
14
15
16
5
1
2
3
4
56
7
13
14
15,3
16
8
9
10
11
1
2
7
8
9
23
1
12
A
A Armado
ANDALOZ S.A.C.”
C.Diagrama de Análisis del Proceso
DIAGRAMA DE ANÁLISIS DEL PROCESO
NOMBRE DE LA EMPRESA: ANDALOZ S.A.C. PÁGINA: 1/2
DEPARTAMENTO: PRODUCCIÓN FECHA: 27 – 08 - 2013
NOMBRE DEL PRODUCTO: ZAPATO METODO DE TRABAJO: ACTUAL
DIAGRAMA HECHO POR: EQUIPO DE TRABAJO APROBADO POR: ING. EFRAIN MURILLO
25
Arequipa – Perú 2013
A Armado
Armado
Lijado de hormay planta
Safado
A Acabado
Acabado
Empaquetado
10
17
18
19
20
21,4
17
A
OPERACIONES 21INSPECCIONES 4ALMACENES 5TRANSPORTES 17DEMORAS 3
RESUMEN
ANDALOZ S.A.C.”
DIAGRAMA DE ANÁLISIS DEL PROCESO
NOMBRE DE LA EMPRESA: ANDALOZ
S.A.C.
PÁGINA: 2/2
DEPARTAMENTO: PRODUCCIÓN FECHA: 27 – 08 - 2013
NOMBRE DEL PRODUCTO: ZAPATO METODO DE TRABAJO: ACTUAL
DIAGRAMA HECHO POR: EQUIPO DE
TRABAJO
APROBADO POR: ING. EFRAIN MURILLO
26
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
D.Flujograma del Proceso.
FLUJOGRAMA DEL PROCESO
NOMBRE DE LA EMPRESA: ANDALOZ S.A.C. PÁGINA: 1/3
DEPARTAMENTO: PRODUCCIÓN FECHA: 28 – 10 - 2013
NOMBRE DEL PRODUCTO: ZAPATO METODO DE TRABAJO: ACTUAL
DIAGRAMA HECHO POR: EQUIPO DE TRABAJO APROBADO POR: ING. EFRAIN
MURILLO
27
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
FLUJOGRAMA DEL PROCESO
NOMBRE DE LA EMPRESA: ANDALOZ
S.A.C.
PÁGINA: 2/3
DEPARTAMENTO: PRODUCCIÓN FECHA: 28 – 10 - 2013
NOMBRE DEL PRODUCTO: ZAPATO METODO DE TRABAJO: ACTUAL
DIAGRAMA HECHO POR: EQUIPO DE
TRABAJO
APROBADO POR: ING. EFRAIN MURILLO
28
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
FLUJOGRAMA DEL PROCESO
NOMBRE DE LA EMPRESA: ANDALOZ S.A.C. PÁGINA: 3/3
DEPARTAMENTO: PRODUCCIÓN FECHA: 28 – 10 - 2013
NOMBRE DEL PRODUCTO: ZAPATO METODO DE TRABAJO: ACTUAL
DIAGRAMA HECHO POR: EQUIPO DE
TRABAJO
APROBADO POR: ING. EFRAIN MURILLO
29
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
E. Diagrama de Análisis del Proceso Detallado.
DIAGRAMA DE ANALISIS DEL PROCESOS DETALLADO
NOMBRE DE LA EMPRESA: ANDALOZ S.A.C. PÁGINA: 1/4
DEPARTAMENTO: PRODUCCIÓN FECHA: 28 – 10 - 2013
NOMBRE DEL PRODUCTO: ZAPATO METODO DE TRABAJO: ACTUAL
DIAGRAMA HECHO POR: EQUIPO DE TRABAJO APROBADO POR: ING. EFRAIN MURILLO
30
XXX
XX
XX
XXX
XXXXX
XX
XX
XXXXXX
XXXXXXXX
XXX
XX
X
Almacén de cueros y otros - Recepcionar el gamuza - Registrar el gamuza - Seleccionar el gamuza
A cortado - Cortar en planchas
C D (m.) T ()ACTIVIDADSIMBOLOS
- Cortar en planchas
- Inspeccionar cuero - Extender el cuero
OBSERVACIÓN
Almacén de cueros y otros - Recepcionar cuero. - Registrar ingresos. - Seleccionar cueros.
A cortado - Cargar el cuero. - Mover a cortado.Cortado
- Recepcionar las piezas - Separar piezas - Pintar bordes de piezas
- Desvastar piezasPintado
- Mover a marcado.Marcado - Recepcionar piezas.
- Recepcionar cuero.
- Separar piezas - Marcar las piezas. - Agrupar piezas. - Colocar en canastilla.Desvastado - Recepcionar piezas.
A marcado - Cargar piezas.
- Posicionar troqueles. - Cortar el cuero. - Agrupar modelos. - Colocar en canastilla.
- Seleccionar moldes.
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
DIAGRAMA DE ANALISIS DEL PROCESOS DETALLADO
NOMBRE DE LA EMPRESA: ANDALOZ S.A.C. PÁGINA:2/4
DEPARTAMENTO: PRODUCCIÓN FECHA: 28 – 10 - 2013
NOMBRE DEL PRODUCTO: ZAPATO METODO DE TRABAJO: ACTUAL
DIAGRAMA HECHO POR: EQUIPO DE TRABAJO APROBADO POR: ING. EFRAIN MURILLO
XX
XX
XXXXXXX
XX
XX
XX
XX
XXXX
XX
XX
XX
XX
XX
XX
XX
XX
- Colocar en canastilla.Almacén de cueros y otros - Seleccionar cueros. - Cortar en planchasA cortado
- Contar piezas - Marcar defectuosas
- Recepcionar piezas. - Inspeccionar cortes
Aparado *
- Cargar la gamuza. - Trasladar a cortadoCortado - Recepcionar gamuza. - Inspeccionar gamuza. - Extender el gamuza. - Seleccionar moldes. - Posicionar troqueles. - Cortar el gamuza - Agrupar modelos.
A Inspeccion de Aparado
- Trasladar a aparado
- Trasladar a Inspeccion de Aparado
ACTIVIDAD C D (m.) T ()SIMBOLOS
OBSERVACIÓN
- Cargar piezasA Aparado
- Cargar piezas
Inspeccion de Aparado
- Emitir orden de reposicion de piezas
- Cortar el cuero. - Posicionar troqueles. - Extender el cuero - Inspeccionar cuero - Recepcionar cuero.Cortado - Mover a cortado. - Cargar el cuero.
Inspeccion de corte - Colocar en canastilla. - Agrupar modelos.
31
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
DIAGRAMA DE ANALISIS DEL PROCESOS DETALLADO
NOMBRE DE LA EMPRESA: ANDALOZ S.A.C. PÁGINA:3/4
DEPARTAMENTO: PRODUCCIÓN FECHA: 28 – 10 - 2013
NOMBRE DEL PRODUCTO: ZAPATO METODO DE TRABAJO: ACTUAL
DIAGRAMA HECHO POR: EQUIPO DE TRABAJO APROBADO POR: ING. EFRAIN MURILLO
XX
XX
XX
XXXXXXXXX
XXXX
XXXX
XXXX
XXX
XXX
XXXX
XX
-Sacar piezas de canastillas -Colocar las piezas en estantes
-Apilar las hormas en los estantesArmadoArmado de punta y talon
Conformado
A Picado
-Lijar plantillas
- Marcar defectuosas
- Sacar piezas de canastilla
- Separar piezas - Picar piezas
Picado - Sacar piezas de canastilla
- Cargar piezas
- Inspeccionar aparado - Contar piezas
- Trasladar a Picado
- Emitir orden de reposicion de piezas
- Aplicar terocal
Empastado - Sacar piezas de canastilla
- Separar piezas - Aplicar punta
Aplicado de punta
- Separar piezas
- Sacar piezas de canastilla
- Pegar badana y termoplasto
ACTIVIDAD C D (m.) T ()SIMBOLOS
OBSERVACIÓN
- Colocar en maquinaLijado de plantilla- Ordenar Hormas-Pegar plantillas a hormas
-Colocar las piezas de 4 en maquina- Retirar las piezasMarcado de Planta-Agarrar un zapato y planta
-Colocar en canastillas
-Colocar la planta al zapato-Marcar el zapato
32
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
DIAGRAMA DE ANALISIS DEL PROCESOS DETALLADO
NOMBRE DE LA EMPRESA: ANDALOZ S.A.C. PÁGINA: 4/4
DEPARTAMENTO: PRODUCCIÓN FECHA: 28 – 10 - 2013
NOMBRE DEL PRODUCTO: ZAPATO METODO DE TRABAJO: ACTUAL
DIAGRAMA HECHO POR: EQUIPO DE TRABAJO APROBADO POR: ING. EFRAIN MURILLO
XX
XX
XX
XXX
XX
XXXXX
XX
XX
XXX
XX
XXX
XX
XX
XX
ACTIVIDAD C D (m.) T ()SIMBOLOS
OBSERVACIÓN
Cardado-Sacar planta de canastilla-Lijar planta-Apilar plantaCentrado-Aplicar terocal - Colocar planta- Chancar con martilloPegado de zapato-Colocar en prensa de bolsa-Retirar de prensa- Apilar Safado-Colocar en dispositivo-Jalar zapato-Colocar homa en estante
-Inspeccionar costuras
-Colocar en canastillaAcabado
-Colocar en mesa
-Cortar hilos-Retocar
-Empaquetar
-Colocar plantilla -Colocar sticker de talla
-Trasladar a almacen
-ApilarA Almacen
Almacenado-Colocar zapatos en estantes
-Cargar zapatos
-Colocar papel
Empaquetado
-Colocar en mesa
33
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
F. Flowsheet de la Empresa.
34
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
G.Distribución de Instalaciones de ANDALOZ S.A.C
35
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
V.2 Análisis de datos del sistema
V.2.1Descripción de las variables Exógenas del Sistema
Las variables Exógenas dentro del sistema son:
X1 = tiempo de ingreso de material al sistema
X2 =Intervalo entre Llegadas de piezas cortadas
X3: Intervalo entre llegadas de piezas aparadas
X4: Intervalo entre llegadas de productos para apilamiento
Y1 = tiempo de operación de trazado
Y2 = tiempo de operación cortado
Y3 = tiempo de operación de marcado-costura
Y4 = tiempo de operación de desvastado
Y5 = tiempo de operación de pintado
Y6 = tiempo de operación de inspección 1
Y7 = tiempo de operación de aparado
Y8 = tiempo de operación de inspección 2
Y9 = tiempo de operación de picado
Y10 = tiempo de operación de aplicación de puntera
Y11 = tiempo de operación de empastado
Y12 = tiempo de operación de lijado de plantilla
Y13= tiempo de operación de armado
36
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
Y14 = tiempo de operación de pegado
Y15 = tiempo de operación de inspección 3
Y16= tiempo de operación de colocación de hileras
Y17 = tiempo de operación de empaquetado
PD1 = probablidad de piezas defectuosas de inspección 1
PD2 = probabilidad de piezas defectuosas de inspección 2
V.2.2Fuentes de información
La recogida de datos para la realización del modelo será la tarea
más complicada y laboriosa, sobre todo teniendo en cuenta que
ha limitado en cierto modo el alcance que se podría haber dado a
este estudio.
Los Datos serán levantados por observación directa.
V.2.3Periodo de estudio
Debido a las limitaciones de tiempo para realizar el estudio se
determinó efectuarlo en un periodo de 6 semanas.
V.2.4Problemas potenciales
La disponibilidad de tiempo de los integrantes del equipo para
la toma de datos.
Existe diversidad de fases del proceso que puede generar
cuellos de botella, lo que dificultaría la estandarización de
trabajo.
En la actividad del aparado se corre el riesgo de retrasos en la
entrega, ya que dicha actividad es tercerizada.
37
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
Existe algunas actividades desordenadas dentro del proceso,
por lo cual se deberán partir de algunos supuestos para
trabajar el sistema con una simulación.
V.3 Análisis de datos del modelo
V.3.1Recopilación y análisis de datos de entrada
En esta etapa recopilaremos información necesaria para poder
simular los procesos de producción de calzado y dar soluciones a
la empresa Calzados Andaloz.
El plan que se sugiere es la visita constante en 5 días de la
semana para poder realizar la toma de datos y simular la
fabricación para poder solucionar problemas tales como cuellos
de botella, e identificar otros y brindarle soluciones.
La toma de datos se dio los días en los cuales los trabajadores
realizaban la elaboración del modelo VANS, y cuando los
integrantes del grupo tenían tiempo para realizar la toma de
datos significativa. De acuerdo a los resultados fue necesario el
apoyo de un experto para la cantidad de muestra solicitada por
el software.
El número de integrantes del grupo es de seis personas, y los días
que se emplearon para recopilar información fue el siguiente:
HORARIO
LUNES A SABADO DE 8 a.m - 2 p.m.
LUNE
S MARTES MIÉRCOLES JUEVES VIERNES SÁBADO
38
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
X X X X X X
V.3.2Análisis de datos: input analyzer de los datos con arena
1. Tiempo de operación de cortado manual
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 892.81
Error maximo 0.05
Media 88.92
e 4.45
no
173.532654
8
N 5000
n
179.771914
3
N 180
39
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
2. Tiempo de operación de cortado con troquel
40
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 89.94
Error maximo 0.05
Media 38.03
e 1.90
no
95.5705655
5
N 5000
n 97.4329092
N 97
41
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
3. Tiempo de operación de marcado – costura
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 18.76
Error maximo 0.05
Media 21.59
e 1.08
no
61.8603938
9
N 5000
42
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
n
62.6353230
4
N 63
43
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
4. Tiempo de operación de sellado
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 4.89
Error maximo 0.05
Media 16.41
e 0.82
no 27.9196323
44
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
5
N 5000
n
28.0764089
6
N 28
45
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
5. Tiempo de operación de desbastado 1
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 34.58
Error maximo 0.05
Media 17.99
e 0.90
no 164.206718
46
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
7
N 5000
n
169.782607
7
N 170
47
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
6. Tiempo de operación de desbastado 2
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 7.24
Error maximo 0.05
Media 11.95
e 0.60
no
77.9044652
9
N 5000
n
79.1374981
8
N 79
48
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
7. Tiempo de operación de pintado
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 7.70
Error maximo 0.05
49
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
Media 35.72
e 1.79
no 9.26745847
N 5000
n
9.28466752
4
N 77
50
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
8. Tiempo de operación de inspección 1
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 4465.74
Error maximo 0.10
Media 139.22
e 13.92
51
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
no
88.5120006
5
N 5000
n
90.1071128
2
N 90
52
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
9. Tiempo de operación de picado
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 42.81
Error maximo 0.05
Media 69.60
e 3.48
no 13.5776507
53
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
5
N 5000
n
13.6146216
7
N 171
54
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
10. Tiempo de operación de aplicado de puntera
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 278.18
Error maximo 0.05
Media 63.83
e 3.19
no
104.907574
9
N 5000
n
107.155867
3
N 107
55
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
11. Tiempo de operación de empastado
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 2591.88
Error maximo 0.05
Media 197.20
e 9.86
no
102.412620
3
N 5000
56
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
n
104.554153
3
N 105
57
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
12. Tiempo de operación de conformado
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 20.89
Error maximo 0.05
Media 65.03
e 3.25
no
7.58889569
7
N 5000
n
7.60043147
4
N 50
58
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
13. Tiempo de operación de cardado
Determinación
de la Muestra
Z1-alfa/2 (95%) 1.96
Varianza 24.26
Error maximo 0.05
Media 21.15
e 1.06
no 83.381099
59
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
N 5000
n 84.795161
N 85
N idealizado 6869
60
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
14. Tiempo de operación de lijadoTalon
Determinación
de la Muestra
Z1-alfa/2 (95%) 1.96
Varianza 74.48
Error maximo 0.05
Media 15.86
e 0.79
no 454.87687
N 5000
n 500.40105
N 500
N idealizado 206458
61
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
15. Tiempo de operación de cementado de talón
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 225.70
Error maximo 0.05
Media 67.32
e 3.37
no
76.5348312
5
N 5000
62
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
n
77.7245584
4
N 78
63
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
16. Tiempo de operación de cemento planta
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 71.31
Error maximo 0.05
64
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
Media 80.99
e 4.05
no
16.7060686
9
N 5000
n
16.7620743
7
N 17
65
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
17. Tiempo de operación de safado
LIJADO DE PLANTA
Determinación
de la Muestra
Z1-alfa/2 (95%) 1.96
Varianza 276.63
Error maximo 0.05
Media 179.90
e 9.00
no
13.134414
2
66
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
N 5000
n
13.169007
6
N 13
N idealizado 159
67
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
18. Tiempo de operación de acabado
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 228.61
Error maximo 0.05
Media 212.87
e 10.64
68
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
no
7.75274969
5
N 5000
n
7.76478938
9
N 52
69
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
19. Tiempo de operación de colocado de hileras
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 5.43
Error maximo 0.05
Media 29.63
70
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
e 1.48
no
9.50339963
7
N 5000
n
9.52149695
5
N 81
71
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
20. Tiempo de operación de etiquetado
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 16.63
Error maximo 0.10
Media 23.15
e 2.31
no
11.9254817
6
N 5000
72
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
n
11.9539931
9
N 130
73
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
21. Tiempo de operación de empaquetado
Determinación de la
Muestra
Z1-alfa/2
(95%) 1.96
Varianza 293.85
Error maximo 0.05
Media 79.18
e 3.96
no 72.0313273
N 5000
n
73.0841976
5
N 73
74
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
22. Tiempo de operación de inspección 2
Determinación
de la Muestra
Z1-alfa/2 (95%) 1.96
Varianza 7.02
Error maximo 0.05
Media 32.50
e 1.62
75
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
no
10.216910
1
N 5000
n
10.237829
9
N 10
N idealizado 94
76
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
23. Tiempo de operación de aparado
77
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
78
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
V.4 Simulación actual
El siguiente es el modelo de simulación en arena que se a desarrollado para la empresa ANDALOZ S.A.C. a continuación vamos a validar los datos de la simulación
79
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
V.4.1Validación de datos:
Indicador: Número de pares de zapatos producidos en un día
Para su validación se empieza por hacer 6 réplicas iniciales del modelo,
para después calcular el número de réplicas con un error dado. Cada
réplica corresponde a un día de trabajo, o sea 9 horas de producción, el
sistema no presenta tiempo de calentamiento. Los resultados de las
barras producidas en una semana, de las 6 réplicas para calcular el
tamaño N final se muestra en la siguiente tabla:
Replica
Par de
zapatos
Producido
1 255
2 244
3 255
4 260
5 253
6 259
De los resultados anteriores obtenemos una media y desviación estándar:
Media 253.40
Desv.
Estándar 5.86
Se utiliza la siguiente fórmula para determinar el tamaño N de réplicas:
80
Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
n-1 = grados de libertad (número de réplicas)
Se desea tener un error aproximado de 4 unidades (pares de zapatos
producidos) con respecto a la media. Este error es propuesto por el
equipo de trabajo y considerado aceptable para la gerencia de
manufactura.
Por lo que e=7 y t(9,0.025) = 2.26 con un nivel de significancia =0.05, por lo
tanto:
N=( 2.26∗5.864 )2
N=10.96=11replicas
Se redondea a la unidad inmediata superior
Los resultados de las 11 réplicas se muestran en la siguiente tabla:
Replica
Par de
zapatos
Producido
1 255
2 244
3 255
4 260
5 253
6 259
7 255
8 245
9 257
10 241
11 252
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De los resultados anteriores se obtiene una media, desviación estándar y
un error:
Media 252.36
Desv.
Estándar 6.31
Error típico 1.90
El porcentaje de error se calcula con la siguiente fórmula:
Por lo tanto,
%error= 1.90252.36
∗100=0.75%
De esta forma se puede observar que se tiene un error de 1.9 pares de
zapatos, que representa un 0.75% de la producción media
(0.75%*252.36).
Para realizar la prueba de hipótesis, se necesita la media y la desviación
estándar del sistema real. En la siguiente tabla se muestra la producción
real durante la tercera semana de noviembre del año 2013.
Replica
Par de
zapatos
Producido
1 248
2 244
3 252
4 252
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Arequipa – Perú 2013
ANDALOZ S.A.C.”
5 256
6 250
Con estos datos se obtiene una media de 250.33 y una desviación
estándar de 4.08.
PRUEBA DE HIPÓTESIS Ó CONTRASTE DE MEDIAS
1. Prueba Z: Se aplica cuando 2 es conocida (2: Varianza
poblacional)
2. Prueba T: Se aplica cuando 2 es desconocida
A continuación se presenta la prueba de hipótesis, donde se desea
comparar la media del sistema real contra la media del modelo de
simulación con un nivel de significancia de 0.05.
H0: 1 -2 = 0
Ha: 1 -2 ≠ 0
Criterio de rechazo de H0:
t0 > t/2,v
Para calcular t0 y t/2,v se tienen las fórmulas siguientes:
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Dónde:
X1 = 252.36
X2 = 250.33
σ21 = 6.31
σ22 = 4.08
n1 = 11
n2 = 6
Sustituyendo se obtiene:
t0 = 1.81
v = 16.9 = 17
El valor de t con una probabilidad de 0.025 y con 17 grados de libertad es
el siguiente:
t0.025,17 = 2.11
Entonces:
|t0| ≤ t0.025,17
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Por lo tanto se acepta la hipótesis de que las medias de los dos sistemas
son iguales y por ende se asume que el sistema del modelo de simulación
se comporta como el sistema real.
De igual manera se podría validar otros resultados como los
tiempos de ciclo de los procesos involucrados con el sistema.
VI. Modelo propuesto
VI.1 Simulación del sistema propuesto
VI.2 Análisis del sistema propuesto
VI.2.1 OPTIMIZACIÓN UTILIZANDO EL OPTQUEST FOR ARENA
Para el OptQuest for Arena, en la pestaña de Controls,
seleccionamos todos los recursos con los que cuenta la empresa, y
ponemos en configuración para que el programa interactúe con
estos valores entre 1 y 3, ya que no es recomendable que haya
más de 3 operarios en mismo puesto de trabajo, ya que sería
necesario hacer ampliaciones en el puesto de trabajo o
acondicionar un nuevo ambiente para que puedan trabajar.
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Para la pestaña Responses se ha seleccionado el número de pares de
zapatos que son producidos diariamente por la empresa, y también el
tiempo de espera en cola de los productos en proceso en cada puesto de
trabajo.
Para la pestaña de Constraints o restricciones, se ha seleccionado dos, las
cuales son: que la producción mínima debe ser de por lo menos 240 pares
de zapatos, y la segunda restricción es que el número total de
trabajadores no puede ser mayor a 24 trabajadores
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ANDALOZ S.A.C.”
El objetivo de la optimización será maximizar la cantidad de pares de
zapatos producidos diariamente, haciendo variar los Controls de manera
que nos permita encontrar el número óptimo de trabajadores por puesto
de trabajo.
El número total de simulaciones que realizo el OptQuest for Arena fueron
de 123 simulaciones, siendo la más óptima la número 72, en el grafico
podemos ver el avance del reporte de los resultados obtenidos en cada
simulación.
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El siguiente cuadro nos muestra un resumen de las mejores
optimizaciones encontradas, podemos ver que la número 72 es la mejor
seguida de la número 59, la cual también tiene una buena aceptación,
posteriormente vamos a evaluar económicamente la viabilidad de la
mejor alternativa.
VI.2.2 ANÁLISIS ECONÓMICO
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Arequipa – Perú 2013
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Después de haber utilizado el OptQuest for Arena, obtenemos
que la optimización para nuestro modelo, se dará aumentando 3
operarios para el proceso de acabado, con lo cual, podríamos
subir de los 250 pares de zapatos en promedio que producimos
actualmente, a 335 pares de zapato en promedio; teniendo en
cuenta que el par de zapato se vende al por mayor a 50 soles,
teniendo un costo unitario aproximado de 35 soles, y que el
costo semanal de un operario para el proceso de acabado le
cuesta a la empresa 380 soles, vamos a realizar un análisis
económico para una semana de producción:
Costos:
3 x 380 = 1140 soles/semana
Beneficios adicionales:
335 – 250 = 85 pares de zapatos adicionales
50 – 38 = 12 soles de ganancia por par de zapatos
85 x 12 = 1020 soles/día
1020 x 6 = 6120 soles/semana
Unidades
Producidas por
día
Ganancia diaria
Descripción
Precio
Unitari
o (S/.)
Costo
Unitari
o (S/.)
Gananci
a por
Unidad
(S/.)
Métod
o
Actual
Método
Propuest
o
Método
Actual
(S/.)
Método
Propuest
o (S/.)
Par de
Zapatos50 38 12 250 335 3000 4020
Benefici
o 1020
De acuerdo al análisis las utilidades de la empresa se
incrementarían en 1020 soles.
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Comparación:
La cantidad de ganancias obtenidas con la implementación de la mejora
responde muy favorablemente frente al costo que se requiere para la
implementación de esta propuesta, la diferencia entre el beneficio y el
costo de la implementación de este nuevo sistema es:
S/. 6120 – S/. 1140 = 4980 soles, siendo esta la ganancia neta semanal de
la implementación.
El ratio de beneficio costo es:
B/C
Beneficio (S/.) 6120
Costo (S/.) 1140
Ratio 5.37
Por lo tanto se ve que el beneficio de implantación de la mejora es 5.37
mayor que el costo necesario para implantarla.
Rentabilidad Real %
Utilidad Real (S/.) 4980
Costo (S/.) 1140
Rentabilidad % 437%
Por lo que observamos que la implantación de la mejora nos genera una
rentabilidad real del 437% en relación al beneficio/costo que presenta.
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VII. Conclusiones
Se debe comprender el funcionamiento real del sistema para poder
abstraerlo en un sistema de simulación.
El tipo de comportamiento de las variables determinan el
comportamiento del sistema.
Mediante la simulación de sistemas podemos evaluar propuestas y/o
variantes del sistema, que de hacerlo en el sistema real costaría
demasiado.
La simulación nos permite reducir la incertidumbre para la toma de
decisiones, ya que podemos simular los resultados de una decisión o
variante en el sistema que aún no se ha implementado.
Una buena toma de tiempos, es determinante para poder simular un
sistema de forma efectiva, y poder utilizar sus resultados de forma
confiable.
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VIII. Recomendaciones
Hacer un estudio de distribución de planta para optimizar tiempos de
transporte de productos en proceso entre un puesto y otro y
aumentar la producción.
Plantear correctamente el proceso en un software con versión
profesional, ya que el nivel de simulación y el alcance será mayor; por
lo cual podremos analizar todo nuestro proceso de planta para
optimizarlo constantemente.
La empresa debería hacer un estudio de costos más detallado, ya que
actualmente se basa en empirismos, para determinar el costo unitario
por par de zapatos de forma precisa.
Es recomendable evaluar el costo de las siguientes alternativas para
poder comparar cual presenta una mayor rentabilidad por sol
invertido
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IX. Bibliografía
Kelton W. Davis; Sadowski, Randall P.; Sadowski, Deborah A.
“Simulación con Arena”. IV edición Mc GrawHill, 2008.
Rodrigo Wadnimpar; Carlos Paternna; “Simulación de Sistemas
productivos con Arena”. Ediciones Barranquilla, Colombia 2003.
http://www.interempresas.net/MetalMecanica/Articulos/109390-La-
simulacion-como-herramienta-de-valor-en-entornos-de-produccion-
ajustada.html
http://tesis.dpicuto.edu.bo/facultad-de-ciencias-economicas-
financieras-y-administrativas/carrera-de-ingenieria-comercial/1532-
modelo-de-simulacion-mediante-la-dinamica-de-sistemas-aplicado-
al-proceso-de-beneficiado-transformacion-de-quinua-real-para-la-
empresa-proanbol-srl-de-la-ciudad-de-oruro.html
Simulación de Sistemas. Efraín Murillo
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