proyecto comensa
DESCRIPTION
trabajo de grado colmenza (control de produccion)TRANSCRIPT
REDISEÑO DE LA PLANTA DE PRODUCCION DE LA LINEA DE ENSAMBLE
DE CORTACIRUITOS EN LA EMPRESA COMENSA S.A.
ARLIN GARCIA CORDERO
DARWIN RAMOS FRANCO
FUNDACION UNIVERSITARIA TECNOLOGICO COMFENALCO
FACULTAD DE INGENIERIA
PROGRAMA DE INGENIERIA INDUSTRIAL
CARTAGENA DE INDIAS D.T. y C.
2015
REDISEÑO DE LA PLANTA DE PRODUCCION DE LA LINEA DE ENSAMBLE
DE CORTACIRUITOS EN LA EMPRESA COMENSA S.A.
ARLIN GARCIA CORDERO
DARWIN RAMOS FRANCO
DOCENTES LÍDERES:
JUAN CARLOS HERRERA VEGA
GERMAN HERRERA VIDAL
FUNDACION UNIVERSITARIA TECNOLOGICO COMFENALCO
FACULTAD DE INGENIERIA
PROGRAMA DE INGENIERIA INDUSTRIAL
CARTAGENA DE INDIAS D.T. y C.
2015
TABLA DE CONTENIDO
INTRODUCCION ................................................................................................................. 8
1 GENERALIDADES DE LA EMPRESA ................................................................... 9
1.1 Descripción de la empresa .............................................................................. 9
1.2 Descripción de los productos ......................................................................... 9
2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .................................................................. 11
2.1 Identificación del problema ........................................................................... 11
2.2 Descripción del problema .............................................................................. 12
2.3 Formulación del problema ............................................................................. 14
3 JUSTIFICACION ....................................................................................................... 15
4 OBJETIVOS ............................................................................................................... 16
4.1 Objetivo General ............................................................................................... 16
4.2 Objetivos Específicos...................................................................................... 16
5 MARCO REFERENCIAL ......................................................................................... 17
5.1 Marco Teórico .................................................................................................... 17
5.1.1 Distribución en planta .............................................................................. 17
5.2 Marco conceptual ............................................................................................. 31
5.2.1 Sistemas de producción.......................................................................... 31
5.2.2 Simulación de procesos .......................................................................... 32
5.3 Estado del Arte .................................................................................................. 36
5.3.1 Diseño de planta ........................................................................................ 36
5.3.2 Simulación................................................................................................... 48
5.3.3 Casos de aplicación Diseño de planta y Simulación ...................... 52
6 DISEÑO METODOLOGIA ....................................................................................... 62
7 CAPITULO 1: DESCRIPCION DE LA SITUACION ACTUAL .......................... 64
7.1 Descripción del proceso................................................................................. 64
7.2 Caracterización del proceso.......................................................................... 68
7.3 Descripción actual de la distribución de planta ....................................... 73
7.3.1 Plano actual ................................................................................................ 73
7.3.2 Costos de transporte de la distribución actual................................. 74
8 CAPITULO 2: EVALUACION Y DETERMINACION DE LA MEJOR DISTRIBUCION ................................................................................................................. 75
8.1 Aplicación de la metodología SLP ............................................................... 75
8.2 Aplicación del Algoritmo CRAFT ................................................................. 83
8.3 Determinación de la mejor distribución ..................................................... 90
8.4 Simulación de la mejor distribución............................................................ 91
8.4.1 Modelo conceptual del comportamiento de las alternativas para la distribución en planta ....................................................................................... 91
9 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ..................................................... 106
10 BIBLIOGRAFIA .................................................................................................... 107
11 ANEXOS ................................................................................................................ 110
11.1 ANEXO A ....................................................................................................... 110
11.2 ANEXO B ....................................................................................................... 110
11.3 ANEXO C ....................................................................................................... 111
11.4 ANEXO D ....................................................................................................... 112
11.5 ANEXO E........................................................................................................ 112
TABLAS
Tabla 1 Categorías: Diagnóstico rápido de planta. ................................................ 11 Tabla 2 Demanda por mes para familia de productos COMENSA S.A. Año 2011-2014........................................................................................................................... 12
Tabla 3 Clasificación de métodos para gestionar la distribución en planta ... 47 Tabla 4 Ficha técnica de casos de aplicación distribución de planta y
simulación ......................................................................................................................... 52 Tabla 5 SIPOC proceso de barnizado ........................................................................ 69 Tabla 6 SIPOC proceso ensamble conjunto inferior ............................................. 69
Tabla 7 SIPOC proceso ensamble conjunto superior ........................................... 70 Tabla 8 SIPOC proceso de marcación de porcelana ............................................. 71
Tabla 9 SIPOC proceso de ensamble de cañuelas ................................................ 71 Tabla 10 SIPOC proceso pegado y ensamble de partes ...................................... 72 Tabla 11 SIPOC proceso de prueba de cortacircuito ............................................ 72
Tabla 12 SIPOC proceso empaque y despacho ...................................................... 72 Tabla 13 Tabla de datos para cálculos ...................................................................... 74
Tabla 14 Costo de transporte de materiales ............................................................ 74 Tabla 15 Áreas de trabajo ............................................................................................. 77 Tabla 16 Frecuencia entre áreas de trabajo ............................................................. 78
Tabla 17 Razones de cercanía ..................................................................................... 78 Tabla 18 Importancia de cercanía entre áreas ........................................................ 78 Tabla 19 Requerimientos de espacio y espacio disponible ................................ 80
Tabla 20 Tabla de costos de transporte alternativa 1 ........................................... 81 Tabla 21 Tabla de costos de transporte alternativa 2 ........................................... 82
Tabla 22 Tabla de costos de transporte iteración 1 ............................................... 86 Tabla 23 Tabla de costos de transporte iteración 2 ............................................... 88 Tabla 24 Tabla de flujo entre áreas ............................................................................ 89
Tabla 25 Tabla de distancia entre centroides .......................................................... 90 Tabla 26 Tabla de costos de transporte Método Craft .......................................... 90
Tabla 27 Resumen de evaluación de alternativas .................................................. 91 Tabla 28 Locaciones....................................................................................................... 92 Tabla 29 Entidades.......................................................................................................... 92
Tabla 30 Recursos........................................................................................................... 93 Tabla 31 Proceso ............................................................................................................. 93
Tabla 32 Atributos ........................................................................................................... 94 Tabla 33 Variables ........................................................................................................... 94 Tabla 34 Numero de réplicas de la premuestra ...................................................... 95
Tabla 35 Tamaño de la muestra .................................................................................. 96
ILUSTRACIONES
Ilustración 1 Porcentaje de Cumplimiento. .............................................................. 13 Ilustración 2 proceso de distribución de planta ..................................................... 21 Ilustración 3 Cursograma Sinóptico - Cortacircuito .............................................. 65
Ilustración 4 Plano actual.............................................................................................. 73 Ilustración 5 Grafica producto-cantidad ................................................................... 76
Ilustración 6 Diagrama de relaciones de área ......................................................... 79 Ilustración 7 Grafo actual .............................................................................................. 79 Ilustración 8 Distribución de planta alternativa 1 ................................................... 81
Ilustración 9 Distribución de planta alternativa 2 ................................................... 82 Ilustración 10 Craft inicial ............................................................................................. 84
Ilustración 11 Craft iteración 1 .................................................................................... 85 Ilustración 12 Craft Layout iteración 1 ...................................................................... 86 Ilustración 13 Craft Iteración 2 .................................................................................... 86
Ilustración 14 Craft Layout iteración 2 ...................................................................... 87 Ilustración 15 Craft Final ............................................................................................... 88
Ilustración 16 Craft Layout final ................................................................................. 89 Ilustración 17 Definición del sistema ......................................................................... 91 Ilustración 18 Prueba de independencia y distribución estación de conjunto
superior .............................................................................................................................. 96 Ilustración 19 Prueba de independencia y distribución estación de conjunto inferior ................................................................................................................................ 97
Ilustración 20 Prueba de independencia y distribución estación de pegado. 98 Ilustración 21 Prueba de independencia y distribución estación de prueba.. 99
Ilustración 22 Prueba de independencia y distribución estación de empaque
............................................................................................................................................ 100 Ilustración 23 Prueba de independencia y distribución estación de marcación
de porcelana ................................................................................................................... 101 Ilustración 24 definición del sistema alternativa 1 ............................................... 103
Ilustración 25 definición del sistema alternativa 2 ............................................... 103 Ilustración 26 definición del sistema iteración 1 Craft ........................................ 104 Ilustración 27definicion del sistema iteración 2 Craft ......................................... 104
Ilustración 28 definición del sistema Craft final ................................................... 105 Ilustración 29 Producto Cortacircuitos ................................................................... 110
Ilustración 30 Producto Descargador ...................................................................... 110 Ilustración 31 Producto Seccionador ...................................................................... 110 Ilustración 32 Cuestionario evaluación rápida de planta ................................... 110
Ilustración 33 Categorías evaluación rápida de planta ....................................... 111 Ilustración 34 Diagrama causa - efecto ................................................................... 111
Ilustración 35 LAYOUT Inicial - Comensa S.A....................................................... 112 Ilustración 36 LAYOUT Final - Comensa S.A......................................................... 112
ECUACIONES
Ecuación 1 Costo total de transporte desde el departamento i hasta el departamento j ................................................................................................................. 83 Ecuación 2 Tamaño de la muestra ............................................................................. 94
INTRODUCCION
El ambiente competitivo ha hecho que las empresas busquen estrategias que
permitan crear cualidades, características, que influyan en el producto, de tal manera que además de cumplir con las necesidades del cliente, genere en este una satisfacción que vaya más allá a los requerimientos esperados. Las técnicas
utilizadas para la implantación de dichas estrategias pueden ir encaminadas al proceso productivo o de transformación, donde se involucran la mano de obra,
maquinaria, materiales y equipos, como recursos necesarios para la consecución de dicho producto. De allí, viene la importancia de la utilización de herramientas de la ingeniería industrial tales como, la distribución de planta y la simulación de
procesos para poder lograr la optimización de recursos y obtener mejoras en la productividad, en donde la disposición física de las máquinas, equipos y la
localización de los departamentos atendiendo a la interrelación, sean aspectos que en términos productivos contribuyen al logro de un flujo uniforme de materiales, reducción de distancias entre departamentos, reducción del tiempo de ciclo, entre
otros.
De acuerdo a lo anterior, el propósito de este proyecto se encaminara a la evaluación del comportamiento y distribución de planta de la empresa COMENSA
S.A- Comercial de energéticos S.A, la cual se encuentra localizada en la ciudad de Cartagena de Indias, su objetivo es participar en el desarrollo del sector eléctrico en Colombia, aprovechando la fortaleza y capacidad de la mano de obra y el potencial
para exportar. El producto más importante y por ende el de mayor producción es el cortacircuitos (Es un mecanismo de seguridad que se implanta en un circuito
eléctrico como medida de protección). La necesidad de este proyecto surge con el fin de definir cuál será la mejor distribución de planta para la línea de ensamble de cortacircuitos, que pueda lograr optimizar los espacios y el costo de transporte
interno. Para lograr este objetivo se realizará un análisis del sistema de producción actual en donde se utilizarán diferentes herramientas y/o estrategias para el
comportamiento de la planta, las cuales son; la RPF (Evaluación Rápida de Planta) que se empleó con el objeto de diagnosticar la distribución de la línea de ensamble de cortacircuitos.
A lo largo del trabajo se definirá la mejor distribución de planta a través de unos algoritmos lo cual permitirá el mejoramiento del sistema productivo, posteriormente
se evaluará la distribución de planta mediante el programa de simulación Promodel versión 9.2 con el objetivo de realizar una comparación en relación con el sistema actual.
1 GENERALIDADES DE LA EMPRESA
1.1 Descripción de la empresa
La empresa COMENSA - Comercial de Energéticos S.A. es una organización
extrajera con operación en Cartagena, creada con el propósito de participar en el desarrollo del sector eléctrico en Colombia y aprovechar la fortaleza y capacidad de la mano de obra, además de su ubicación geográfica, y que desea expandir
mercados hacía Centroamérica, El Caribe, México, Estados Unidos, Canadá. Su portafolio de productos es bastante amplio, donde se destacan los Cortacircuitos
(Elemento de seguridad que se inserta en un circuito eléctrico como medida de protección, se trata básicamente de un punto débil, dispuesto deliberadamente para que falle en caso que el circuito se sobrecargue), los Descargadores (Son
dispositivos eléctricos formados por una serie de elementos resistivos que limitan la amplitud de las sobretensiones originadas por descargas atmosféricas, operación
de interruptores o desbalanceo de sistemas) y los Seccionadores (Son equipos de maniobra diseñados para ser instalados en circuitos de distribución donde es necesario su seccionamiento o derivación). De estos tres productos, el que más
impacto tiene sobre la filosofía organizacional ya que representa aproximadamente un 90% de la producción de la empresa, es el Cortacircuitos.
COMENSA proyecta su desarrollo mediante la fabricación de productos eléctricos
que incorporen la mejor tecnología a los costos más competitivos.
Su ubicación actual en Cartagena se sitúa en la zona franca de la candelaria Bodega E18B, Kilometro 9 Vía Mamonal.
1.2 Descripción de los productos
COMENSA S.A. se dedica a la fabricación de productos eléctricos, su portafolio de productos se encuentran los siguientes. (Ver anexo A)
Cortacircuitos: Elemento de seguridad que se inserta en un circuito eléctrico como medida de protección, se trata básicamente de un punto débil,
dispuesto deliberadamente para que falle en caso que el circuito se sobrecargue. (Ver ilustración 5)
El cortacircuito IMCX intercambiable tipo expulsión, fabricado por COMENSA S.A.,
está diseñado para proteger los sistemas de distribución eléctrica por sobre corrientes y sobrecargas.
La empresa ofrece una amplia gama de cortacircuitos para sistemas de distribución de clase 15, 27 y 37 KV, que funcionan independientemente del tipo de conexión (▲, Y*, Y**) del sistema. Adicionalmente, su base permite la utilización de tubos
porta fusibles de 100ª y 200 A.
Los Descargadores: Son dispositivos eléctricos formados por una serie
de elementos resistivos que limitan la amplitud de las sobretensiones originadas por descargas atmosféricas, operación de interruptores o
desbalanceo de sistemas. (Ver ilustración 6) El MOM es un descargador sin gaps que incorpora varistores de óxido metálico con una característica altamente no lineal. El diseño sin gaps permite una respuesta
más rápida ante descargas con pendiente de ascenso altas que la de los descargadores con gaps.
Estos descargadores son fabricados y probados cumpliendo con las normas ANSI/IEEE C62.11.1999 e, IEC 99-4 (1999).
Seccionadores: Son equipos de maniobra diseñados para ser instalados en
circuitos de distribución donde es necesario su seccionamiento o derivación. (Ver ilustración 7)
2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
2.1 Identificación del problema
Read a plant fast (RPF) o evaluación rápida de planta es una herramienta de
evaluación para los equipos que realizan visitas a empresas. La hoja de calificación RPA presenta 11 categorías de evaluación de una planta, y el cuestionario RPA
proporciona 20 preguntas para determinar (Con marcación “Si” o “No”) si la planta utiliza las mejores prácticas en estas categorías. Después de una visita, el equipo que haya aplicado la herramienta capturarán sus observaciones en un formato (Ver
anexo B: Evaluación rápida de planta). Hay muchos factores cuantificables que permitan evaluar el desempeño en el que se encuentra la empresa.
Durante un recorrido, los miembros del equipo estarán observando todos los
aspectos del entorno de una planta, hablar con el personal y los directivos, y en busca de evidencia de que la planta se adhiere a las mejores prácticas. Es importante que los miembros del equipo no tomen notas durante una el recorrido,
debido a la toma de notas resta valor a recoger señales visuales e impide la comunicación con los empleados de la planta. En cambio, cada miembro del equipo
se le asigna la responsabilidad principal de evaluar algunas categorías, y el equipo debe reunirse inmediatamente después del recorrido para compartir impresiones y llenar las hojas de trabajo.
La herramienta se aplicó, inicialmente, realizando una visita a la empresa COMENSA S.A., en el cual, se hizo un recorrido general a la misma, en donde se observaron las condiciones en las que se encuentra, asimismo, se llevaron a cabo
entrevistas o preguntas del proceso a los empleados de la empresa. Adicionalmente, se procedió a diligenciar el formato (Ver anexo B: Evaluación rápida
de planta) para tener una visión cuantificada de la información recogida cualitativamente.
Las 11 categorías que consolida esta herramienta que califican la optimalidad general de la planta, las cuales de acuerdo a las necesidades de la empresa se
clasificaron en; categoría A (Básicas), y la categoría B (Criticas). (Ver tabla 2)
Tabla 1 Categorías: Diagnóstico rápido de planta.
A. Categorías básicas B. Categorías criticas
1. Satisfacción de cliente 2. Sistemas de Programación
7. Seguridad, ambiente, limpieza y orden.
3. Niveles de Inventario y trabajo en proceso.
4. Condiciones y mantenimiento del equipo y las
herramientas. 5. Integración de la cadena de
suministro.
6. Compromiso con la calidad.
8. Sistema de administración visual.
9. Uso del espacio, movimiento de los materiales y flujo de la
línea del producto. 10. Trabajo en equipo y
motivaciones.
11. Administración de la complejidad y la variabilidad.
El resultado de la aplicación arrojó que la empresa tiene bajos niveles de
cumplimiento de las categorías anteriormente mencionadas, siendo evaluada con el 21.59% del cumplimiento óptimo, es decir, que existen factores que impiden que
los rendimientos operacionales no se cumplan a cabalidad, uno de ellos es el inadecuado uso que se le realiza a la categoría de uso del espacio, movimiento de materiales y flujo de la línea del producto en el que la ponderación general de la
herramienta la ubica en “por debajo del promedio”, debido, a los largos desplazamientos que se realizan durante el proceso, por lo tanto, se hace necesario
realizar un distribución de planta que se ajuste a las necesidades de la empresa en el que se disminuyan los mismos (Desplazamientos) y se logre un aumento de la capacidad de almacenamiento (Requerimiento realizado por la empresa).
2.2 Descripción del problema
Comensa S.A. cuenta con una planta de producción en donde se hace el ensamble de tres tipos de productos, cortacircuitos, descargadores y seccionadores. A su vez
la planta dispone de dos niveles en los cuales el segundo nivel está sujeto a cambios en la distribución de sus estaciones de trabajo.
De estos tres productos, el que más impacto tiene sobre la filosofía organizacional
y sobre el que deben recaer todos los esfuerzos de mejora es en la línea de ensamble de cortacircuitos, ya que representa aproximadamente un 95% de la producción de la empresa, (Ver Tabla 1).
Tabla 2 Demanda por mes para familia de productos COMENSA S.A. Año 2011-2014
Con base a la tabla anterior se procede a enfocar el proyecto en la línea de
PRODUCTO AÑO 2011 AÑO 2012 AÑO 2013 AÑO 2014Porcentaje
Participación
CORTACIRCUÍTOS 157548 153901 136698 102437 95%
DESCARGADOR 5000 5500 7000 6000 4%
SECCIONADOR 1500 2100 2800 1900 1%
producción de Cortacircuitos, por ende la distribución de planta estará asociada a
éste, debido a que los requerimientos empresariales del área de producción están enmarcados a la búsqueda de la optimización de espacios para incrementar el área
de almacenamiento.
Inicialmente, se realizó aplicó una Evaluación Rápida de Planta (Read a Plant Fast-RPF) con el objeto de diagnosticar las necesidades reales y potenciales que está sufriendo la línea de producción de cortacircuitos en relación a la distribución física
de las estaciones de trabajo y flujos de materiales. La herramienta consolida 11 categorías y 20 preguntas (Ver anexo A) que califican la optimalidad general de la
planta, las cuales de acuerdo a las necesidades de la empresa se clasificarón en; categoría A (Básicas), y la categoría B (Criticas) anteriormente citadas. (Ver tabla 2)
A continuación se hará la explicación de las categorías anteriormente citadas. (Ver Ilustración 1)
Ilustración 1 Porcentaje de Cumplimiento.
Con base a la ilustración anterior, las categorías con un ámbito crítico con respecto a las necesidades de la empresa son las siguientes:
Seguridad, ambiente, limpieza y orden: En la empresa se evidencia la falta
de señalización en los pisos y paredes del área de trabajo, así como la poca utilización de elementos de protección personal (EPP) por parte de los
operadores y la falta de supervisión a los mismos. La empresa se encuentra con altos niveles de desorganización y bajos niveles de limpieza, provocando
0%
5%
10%
15%
20%Satisfaccion del cliente
Seguridad ambientelimpieza y orden
Sistema deadministracion visual
Sistema de programacion
Uso del espacio,movimiento de los…
Niveles de inventario ytrabajo en procesos
Trabajo en equipo ymotivaciones
Condiciones ymantenimiento del…
Administracion de lacomplejidad y la…
Integracion de la cadenade suministro
Compromiso con lacalidad
% de cumplimiento por categoria
una imagen a la compañía y baja seguridad en los traslados a realizar. La
falta de ventilación que provoca bajo rendimiento en el área de trabajo y altas temperaturas en el área de producción.
Sistema de administración visual: no cuentan con un cuarto de control central, una tabla de estado o un tablero en donde se hagan visibles distintas herramientas de producción (instrucciones de trabajo, graficas de calidad,
productividad, diagrama de flujo etc.), que ayuden a motivar los trabajadores para alcanzar las metas.
Uso del espacio, movimiento de los materiales y flujo de la línea del producto: No se cuenta con los espacios de seguridad para el transito libre en la zona
de trabajo, lo que puede ocasionar incidentes entre los operadores; a su vez de acuerdo a los requerimientos de la empresa, se opta por la aplicación de un algoritmo de mejora que ayude a lograr una mejor optimización de los
espacios disponibles.
Trabajo en equipo y motivaciones: No se ofrecen charlas a los trabajadores acerca del proceso de producción, es necesario que estás se lleven a cabo
para alcanzar ritmos de producción eficiente.
Administración de la complejidad y la variabilidad: No se cuenta con
instrucciones de trabajo y especificaciones de calidad de los productos son visibles en todas las áreas de trabajo. El proceso de supervisión consiste en realizar una inspección visual de los productos fabricados, pero se no aplica
la calidad en todo el proceso de producción. Por lo tanto, estas son las categorías que reflejan la necesidad de proponer el
rediseño de la distribución de la planta de producción, alineándose a los requerimientos de acotamiento físico de la empresa. Asimismo, se realizó un diagrama causa efecto en conjunto con las 9M de la calidad,
con el objeto de encontrar los efectos en la línea de ensamble de cortacircuitos. (Ver Anexo B), la cual con lleva a la inadecuada distribución de planta.
2.3 Formulación del problema
¿Cómo rediseñar la planta de producción de la línea de ensamble de cortacircuitos de la empresa Comensa S.A.?
3 JUSTIFICACION
La distribución de planta en el ámbito de la producción y las operaciones hacen que
la estructura organizacional, los recursos empresariales, la eficacia y eficiencia de los procesos puedan alcanzar niveles óptimos de rendimiento, es por ello que la
distribución de planta es de suma importancia, ya que se minimiza tiempo, espacio, costos y otros factores que están orientados al cumplimiento de las metas operacionales y estratégicas.
La relación que existe entre la universidad – empresa, integra amplios
conocimientos de satisfacción, en donde las necesidades empresariales se traducen en acciones de conocimiento, meditando unas alternativas de solución, es
por ello que la aplicación de las herramientas, técnicas, métodos, califican el problema como objeto de estudio, permitiendo una relevancia social en cuanto al beneficio de sus clientes externos e internos.
La adquisición del proyecto brinda a la empresa Comensa S.A. alternativas de solución enfocados a distribuciones físicas a un mínimo costo, tiempo de ciclo, volumen de producción y throughput, las cuales ayudan a tomar decisiones de
carácter táctico y estratégico, debido a las implicaciones prácticas en vigencia en el tiempo próximo, promoviendo la transferencia bilateral entre estos entes comúnmente asociado.
4 OBJETIVOS
4.1 Objetivo General
Rediseñar la planta de producción de la línea de ensamble de cortacircuitos para la
optimización de los espacios disponibles, mejoramiento de los flujos de materiales y minimización de costos de transportes.
4.2 Objetivos Específicos
Evaluar el sistema de producción, mediante la RPF con el objeto de
diagnosticar la distribución de la línea de ensamble de cortacircuitos.
Definir la mejor distribución de planta a través de unos algoritmos de mejora,
con el fin de optimizar los espacios y el costo de transporte.
Evaluar la distribución de planta obtenida mediante el software de simulación Promodel versión 9.2 con el fin de compararlo con el sistema actual.
5 MARCO REFERENCIAL
5.1 Marco Teórico
5.1.1 Distribución en planta
La distribución de planta es la disposición apropiada y conveniente de las líneas de
producción con todos sus componentes mecánicos y otros, ya sea existente o de un proyecto.
La distribución en planta consiste en una actividad creativa para la generación de
sistemas de producción industrial. Por otra parte, la importancia de la distribución en planta radica en que, por medio de ella se logra un adecuado orden y manejo de las áreas de trabajo y equipos, con el fin de minimizar tiempos, espacios y costo. El
beneficio no solo es económico, una distribución ajustada contempla entre sus criterios el bienestar, las condiciones laborales y la salud de los trabajadores.
Además la disminución de los costos productivos suele deberse a un menor consumo de energía en procesos de manutención y acopio de materiales, lo que supone un menor costo medioambiental, en general, la minimización de la distancia
a recorrer por el flujo de materiales entre actividades se considera como criterio fundamental.
Ventajas
Incrementa la seguridad y bienestar de los trabajadores.
Eleva la moral y motivación hacia el trabajo.
Incremento de los niveles de producción.
Disminución de los tiempos de producción.
Aprovechamiento óptimo del espacio.
Mejoramiento de los índices de productividad.
Mejoramiento de los niveles de supervisión.
Factores que influyen en la selección de la distribución en planta
Para realizar una buena distribución, es necesario conocer la totalidad de los
factores implicados en la misma, así como sus interrelaciones. La influencia e importancia relativa de los mismos puede variar con cada organización y situación concreta; en cualquier caso, la solución adoptada para la distribución en planta debe
conseguir un equilibrio entre las características y consideraciones de todos los factores, de forma que se obtengan las máximas ventajas. De manera agregada,
los factores que tienen influencia sobre cualquier distribución pueden encuadrarse en ocho grupos que comentamos a continuación.
Los materiales: Dado que el objetivo fundamental del Subsistema de
Operaciones es la obtención de los bienes y servicios que requiere el mercado, la distribución de los factores productivos dependerá
necesariamente de las características de aquéllos y de los materiales sobre los que haya que trabajar. A este respecto, son factores fundamentales a considerar el tamaño, forma, volumen, peso y características físicas y
químicas de los mismos, que influyen decisivamente en los métodos de producción y en las formas de manipulación y almacenamiento. La bondad
de una distribución en planta dependerá en gran medida de la facilidad que aporta en el manejo de los distintos productos y materiales con los que se trabaja. Por último, habrán de tenerse en cuenta la secuencia y orden en el
que se han de efectuar las operaciones, puesto que esto dictará la ordenación de las áreas de trabajo y de los equipos, así como la disposición
relativa de unos departamentos con otros, debiéndose prestar también especial atención, como ya se ha apuntado, a la variedad y cantidad de los ítems a producir.
La maquinaria: Para lograr una distribución adecuada es indispensable tener información de los procesos a emplear, de la maquinaria, utillaje y equipos
necesarios, así como de la utilización y requerimientos de los mismos. La importancia de los procesos radica en que éstos determinan directamente los
equipos y máquinas a utilizar y ordenar. El estudio y mejora de métodos queda tan estrechamente ligado a la distribución en planta que, en ocasiones, es difícil discernir cuáles de las mejoras conseguidas en una redistribución
se deben a ésta y cuáles a la mejora del método de trabajo ligada a la misma (incluso hay veces en que la mejora en el método se limitará a una
reordenación o redistribución de los elementos implicados). En lo que se refiere a la maquinaria, se habrá de considerar su tipología y el número existente de cada clase, así como el tipo y cantidad de equipos y utillaje. El
conocimiento de factores relativos a la maquinaria en general, tales como espacio requerido, forma, altura y peso, cantidad y clase de operarios
requeridos, riesgos para el personal, necesidad de servicios auxiliares, etc., se muestra indispensable para poder afrontar un correcto y completo estudio de distribución en planta.
La mano de obra: ha de ser ordenada en el proceso de distribución, englobando tanto la directa como la de supervisión y demás servicios
auxiliares. Al hacerlo, debe considerarse la seguridad de los empleados, junto con otros factores, tales como luminosidad, ventilación, temperatura, ruidos, etc. De igual forma habrá de estudiarse la cualificación y flexibilidad
del personal requerido, así como el número de trabajadores necesarios en cada momento y el trabajo que habrán de realizar. De nuevo surge aquí la
estrecha relación del tema que nos ocupa con el diseño del trabajo, pues es clara la importancia del estudio de movimientos para una buena distribución de los puestos de trabajo.
El movimiento: En relación con este factor, hay que tener presente que las
manutenciones no son operaciones productivas, pues no añaden ningún valor al producto. Debido a ello, hay que intentar que sean mínimas y que su
realización se combine en lo posible con otras operaciones, sin perder de vista que se persigue la eliminación de manejos innecesarios y antieconómicos.
Las esperas: Uno de los objetivos que se persiguen al estudiar la distribución en planta es conseguir que la circulación de los materiales sea fluida a lo
largo de la misma, evitando así el coste que suponen las esperas y demoras que tienen lugar cuando dicha circulación se detiene. Ahora bien, el material
en espera no siempre supone un coste a evitar, pues, en ocasiones, puede proveer una economía superior (por ejemplo: protegiendo la producción frente a demoras de entregas programadas, mejorando el servicio a clientes,
permitiendo lotes de producción de tamaño más económico, etc.), lo cual hace necesario que sean considerados los espacios necesarios para los
materiales en espera.
Los servicios auxiliares: permiten y facilitan la actividad principal que se desarrolla en una planta. Entre ellos, podemos citar los relativos al personal
(por ejemplo: vías de acceso, protección contra incendios, primeros auxilios, supervisión, seguridad, etc.), los relativos al material (por ejemplo: inspección
y control de calidad) y los relativos a la maquinaria (por ejemplo: mantenimiento y distribución de líneas de servicios auxiliares). Estos servicios aparecen ligados a todos los factores que toman parte en la
distribución estimándose que aproximadamente un tercio de cada planta o departamento suele estar dedicado a los mismos. Con gran frecuencia, el
espacio dedicado a labores no productivas es considerado un gasto innecesario, aunque los servicios de apoyo sean esenciales para la buena ejecución de la actividad principal. Por ello, es especialmente importante que
el espacio ocupado por dichos servicios asegure su eficiencia y que los costes indirectos que suponen queden minimizados.
El edificio: La consideración del edificio es siempre un factor fundamental en el diseño de la distribución, pero la influencia del mismo será determinante si éste ya existe en el momento de proyectarla. En este caso, su disposición
espacial y demás características (por ejemplo: número de pisos, forma de la planta, localización de ventanas y puertas, resistencia de suelos, altura de
techos, emplazamiento de columnas, escaleras, montacargas, desagües, tomas de corriente, etc.) se presenta como una limitación a la propia distribución del resto de los factores, lo que no ocurre cuando el edificio es
de nueva construcción.
Los cambios: Como ya comentamos anteriormente, uno de los objetivos que
se persiguen con la distribución en planta es su flexibilidad. Es, por tanto, ineludible la necesidad de prever las variaciones futuras para evitar que los
posibles cambios en los restantes factores que hemos enumerado lleguen a transformar una distribución en planta eficiente en otra anticuada que merme
beneficios potenciales. Para ello, habrá que comenzar por la identificación de
los posibles cambios y su magnitud, buscando una distribución capaz de adaptarse dentro de unos límites razonables y realistas. La flexibilidad se
alcanzará, en general, manteniendo la distribución original tan libre como sea posible de características fijas, permanentes o especiales, permitiendo la adaptación a las emergencias y variaciones inesperadas de las actividades
normales del proceso. Asimismo, es fundamental tener en cuenta las posibles ampliaciones futuras de la distribución y sus distintos elementos,
considerando, además, los cambios externos que pudieran afectarla y la necesidad de conseguir que durante la redistribución, sea posible seguir realizando el proceso productivo. Se ha expuesto hasta aquí un resumen de
las principales consideraciones a tener en cuenta respecto de los factores que entran en juego en un estudio de distribución en planta.
Métodos
SLP (Systematic Layout Plant): Consiste en un procedimiento básico con
una serie de pasos, mediante los cuales se va diseñando la distribución apropiada de una planta, de acuerdo con la ruta de proceso (flujo del
proceso) y la minimización de costos.
Paso 1
Se diseña una tabla relacional de actividades, en las que:
a) Se identifica la proximidad deseada entre las áreas, calificadas con letras. A: Absolutamente necesario.
E: Especialmente importante. I: Importante. O: Normal u Ordinario.
U: No importante. X: No se desea que esté cerca.
b) Se define la razón de cercanía
Paso 2
Luego de dimensionar las áreas de acuerdo con el equipo, operarios y necesidades propias del trabajo, se le asigna el espacio que se requiere y se hace una tabla con la información.
Paso 3
Con la ayuda del diagrama del paso 1 y con las dimensiones del paso 2, se establece la relación de las áreas, utilizando líneas que definan la prioridad de cercanía, o la prioridad de recorridos.
La instalación de la alternativa escogida requiere de una coordinación para hacer
ensayos y pruebas, y si es del caso planear los traslados o movimientos de lo que sea necesario. La realimentación y recolección de información para esta alternativa
es muy importante, para aportar al mejoramiento de la nueva distribución de la
planta y la motivación de los trabajadores antes y después de la instalación, y obtener el apoyo del equipo de trabajo. (Ver Ilustración 2)
Ilustración 2 proceso de distribución de planta
Método de eslabones
Se trata de mejorar la ordenación relativa de los elementos físicos que integran el
sistema a partir de las interrelaciones existentes entre ellos. A ese fin y basándose en la secuencias de fabricación de los distintos productos, se trata de hallar caminos cortos haciendo que los cruces y retrocesos sean mínimos.
Fase 1: Representación gráfica de nivel de relación equipo-proceso: en primer lugar
se procede a la representar gráficamente el nivel de relación que tienen los equipos con cada proceso mostrando los eslabones de cada uno.
Fase 2: Diagrama origen destino: después de observar la secuencia con que cada
uno de equipos interviene en actividades de los procesos, se procede a establecer la importancia de cada equipo al momento de la distribución, para esto se utiliza el
método origen destino; la finalidad de este método es mostrar el número de veces que interviene cada uno de los equipos en cada proceso; de acuerdo esto, se determina la necesidad de ubicar un equipo eficientemente en la distribución
propuesta.
Fase 3: Desarrollo de la red de equipos: muestra la mejor disposición de cada uno
de los equipos, para que no haya cruces de ninguno de los procesos.
TIPOS DE DISTRIBUCIÓN
Distribución por procesos
También llamada taller de empleos o distribución funcional1. El enfoque más común para desarrollar una distribución por procesos es el de arreglar los departamentos que tengan procesos semejantes de manera tal que optimicen su colocación
relativa. En que todas las operaciones de la misma naturaleza están agrupadas. Este sistema de disposición se utiliza generalmente cuando se fabrica una amplia
gama de productos que requieren la misma maquinaria y se produce un volumen relativamente pequeño de cada producto. Por ejemplo, fábricas de hilados y tejidos, talleres de mantenimiento e industrias de confección.
Ventaja: Menor inversión en máquinas debido a que es menor la duplicidad. Sólo
se necesitan las máquinas suficientes de cada clase para manejar la carga máxima normal. Las sobrecargas se resolverán por lo general, trabajando horas
extraordinarias. Pueden mantenerse ocupadas las máquinas la mayor parte del tiempo porque el número de ellas (de cada tipo), es generalmente necesario para la producción normal. Una gran flexibilidad para ejecutar los trabajos.
Es posible asignar tareas a cualquier máquina de la misma clase que esté disponible
en ese momento. Fácil, adaptable a gran variedad de productos. Cambios fáciles cuando hay variaciones frecuentes en los productos o en el orden en que se
ejecuten las operaciones. Fácilmente adaptable a demandas intermitentes.
Los operarios son mucho más hábiles porque tienen que saber manejar cualquier máquina (grande o pequeña) del grupo, como preparar la labor,
ejecutar operaciones especiales, calibrar el trabajo, y en realidad, tienen que ser mecánicos más simples operarios, lo que proporciona mayores incentivos individuales.
Los supervisores y los inspectores adquieren pericia y eficiencia, en manejo de sus respectivas clases de máquinas y pueden dirigir la preparación y
ejecución de todas las tareas en estas máquinas.
Los costos de fabricación pueden mantenerse bajos. Es posible que los de
mano de obra sean más altos por unidad cuando la carga sea máxima, pero serán menores que en una disposición por producto, cuando la producción sea baja. Los costos unitarios por gastos generales serán más bajos con una
fabricación moderna. Por consiguiente, los costos totales pueden ser inferiores cuando la instalación no está fabricando a su máxima capacidad o
cerca de ella.
Las averías en la maquinaria no interrumpen toda una serie de operaciones. Basta trasladar el trabajo a otra máquina, si está disponible o altera
ligeramente el programa, si la tarea en cuestión es urgente y no hay ninguna máquina ociosa en ese momento. Inconvenientes:
1 Universidad Nacional abierta y a distancia (UNAD). Ingeniería Industrial, lección evaluativa, unidad 2. 2014
pág. 1
No existe ningún conducto mecánico definitivo por el cuál tenga que circular
el trabajo. Se tropieza con mayores dificultades para fijar las rutas y los programas.
La separación de las operaciones y las mayores distancias que tienen que recorrer para el trabajo, dan como resultado más manipulación de materiales
y costos más elevados. Se emplea más mano de obra.
Es necesaria una atención minuciosa para coordinar la labor. La falta de un control mecánico sobre el orden de sucesión de las operaciones significa el
empleo de órdenes de movimiento y la pérdida o el retraso posible de trabajo al tenerse que desplazar de un departamento a otro.
El tiempo total de fabricación es mayor debido a la necesidad de los transportes y porque el trabajo tienen que llevarse a un departamento antes de que sea necesario, con objeto de impedir que las máquinas tengan que
pararse.
Pueden acumularse cantidades de trabajo debido a la considerable
anticipación en la entrega, a la detención para inspeccionar la labor después de su ejecución, a la espera de peones de movimiento que estén efectuando
otros transportes, y mismo tiempo necesario para el traslado y las demoras consiguientes.
La falta de disposiciones compactas de producción en línea y por lo general,
el mayor esparcimiento entre las unidades del equipo en departamentos separados, significa más superficie ocupada por la unidad de producto.
Son necesarias más inspecciones compactas de producción en línea y por lo general, el mayor esparcimiento entre las unidades del equipo en
departamentos separados, significa más superficie ocupada por la unidad de producto.
Sistemas de control de producción mucho más complicado y falta de un
control visual.
Se necesita más instrucciones y entrenamiento para acoplar a los operarios
a sus respectivas tareas. A menudo hay que instruir a los operarios en un oficio determinado.
Este tipo de distribución es recomendable en los siguientes casos: Cuando
la maquinaria es costosa y no puede moverse fácilmente.
Cuando se fabrican productos similares pero no idénticos.
Cuando varían notablemente los tiempos de las distintas operaciones.
Cuando se tiene una demanda pequeña o intermitente.
Distribución por producto o en línea.
Llamada también distribución del taller de flujos. Vulgarmente denominada
"Producción en cadena". En este caso, toda la maquinaria y equipos necesarios para fabricar determinado producto se agrupan en una misma zona y se ordenan de acuerdo con el proceso de fabricación. Se emplea principalmente en los casos en
que exista una elevada demanda de uno o varios productos más o menos
normalizados. Ejemplos típicos son el embotellado de gaseosas, el montaje de
automóviles y el enlatado de conservas.
Ventajas:
El trabajo se mueve siguiendo rutas mecánicas directas, lo que hace que sean menores los retrasos en la fabricación.
Menos manipulación de materiales debido a que el recorrido a la labor es más cortó sobre una serie de máquinas sucesivas, contiguas o puestos de
trabajo adyacentes.
Estrecha coordinación de la fabricación debido al orden definido de las
operaciones sobre máquinas contiguas. Menos probabilidades de que se pierdan materiales o que se produzcan retrasos de fabricación.
Tiempo total de producción menor. Se evitan las demoras entre máquinas.
Menores cantidades de trabajo en curso, poca acumulación de materiales en las diferentes operaciones y en el tránsito entre éstas.
Menor superficie de suelo ocupado por unidad de producto debido a la concentración de la fabricación.
Cantidad limitada de inspección, quizá solamente una antes de que el producto entre en la línea, otra después que salga de ella y poca inspección entre ambos puntos.
Control de producción muy simplificado. El control visual reemplaza gran parte del trabajo de papeleo. Menos impresos y registros utilizados. La labor
se comprueba a la entrada a la línea de producción y a su salida.
Pocas órdenes de trabajo, pocos boletos de inspección, pocas órdenes de
movimiento, etc. menos contabilidad y costos administrativos más bajos.
Se obtiene una mejor utilización de la mano de obra debido a: que existe mayor especialización del trabajo. Que es más fácil adiestrarlo. Que se tiene
mayor afluencia de mano de obra ya que se pueden emplear trabajadores especializados y no especializados.
Inconvenientes:
Elevada inversión en máquinas debido a sus duplicidades en diversas líneas
de producción.
Considerable ociosidad en las máquinas si una o más líneas de producción.
Menos flexibilidad en la ejecución del trabajo porque las tareas no pueden asignarse a otras máquinas similares, como en la disposición por proceso.
Menos pericia en los operarios. Cada uno aprende un trabajo en una máquina determinada o en un puesto que a menudo consiste en máquinas
automáticas que el operario sólo tiene que alimentar.
La inspección no es muy eficiente. Los inspectores regulan el trabajo en una serie de máquinas diferentes y no se hacen muy expertos en la labor de
ninguna clase de ellas; que implica conocer su preparación, las velocidades, las alimentaciones, los límites posibles de su trabajo, etc. Sin embargo,
puesto que las máquinas son preparadas para trabajar con operarios
expertos en ésta labor, la inspección, aunque abarca una serie de máquinas diferentes puede esperarse razonablemente que sea tan eficiente como si
abarcara solo una clase.
Los costos de fabricación pueden mostrar tendencia a ser más altos, aunque los de mano de obra por unidad, quizás sean más bajos debido a los gastos
generales elevados en la línea de producción. Gastos especialmente altos por unidad cuando las líneas trabajan con poca carga o están ocasionalmente
ociosas.
Peligro que se pare toda la línea de producción si una máquina sufre una
avería. A menos de que haya varias máquinas de una misma clase: son necesarias reservas de máquina de reemplazo o que se hagan reparaciones urgentes inmediatas para que el trabajo no se interrumpa.
Este tipo de distribución es recomendable en los siguientes casos: Cuando se fabrique una pequeña variedad de piezas o productos. Cuando
difícilmente se varía el diseño del producto. Cuando la demanda es constate y se tiene altos volúmenes. Cuando es fácil balancear las operaciones.
Distribuciones híbridas: las células de trabajo
Aunque en la práctica, el término célula se utiliza para denominar diversas y distintas situaciones dentro de una instalación, ésta puede definirse como una agrupación de máquinas y trabajadores que elaboran una sucesión de operaciones sobre múltiples
unidades de un ítem o familia de ítems. La denominación de distribución celular es un término relativamente nuevo, sin embargo, el fenómeno no lo es en absoluto. En
esencia, la fabricación celular busca poder beneficiarse simultáneamente de las ventajas derivadas de las distribuciones por producto y de las distribuciones por proceso, particularmente de la eficiencia de las primeras y de la flexibilidad de las
segundas. Esta consiste en la aplicación de los principios de la tecnología de grupos a la producción, agrupando outputs con las mismas características en familias y
asignando grupos de máquinas y trabajadores para la producción de cada familia. En ocasiones, estos outputs serán productos o servicios finales, otras veces, serán componentes que habrán de integrarse a un producto final, en cuyo caso, las células
que los fabrican deberán estar situadas junto a la línea principal de ensamble (para facilitar la inmediata incorporación del componente en el momento y lugar en que se
necesita).
Entre otros, se aplica a la fabricación de componentes metálicos de vehículos y maquinaria pesada en general. Lo normal es que las células se creen efectivamente, es decir, que se formen células reales en las que la agrupación física de máquinas
y trabajadores sea un hecho, en este caso, además de la necesaria identificación de las familias de productos y agrupación de equipos, deberá abordarse la
distribución interna de las células, que podrá hacerse a su vez por producto, por proceso o como mezcla de ambas, aunque lo habitual será que se establezca de la primera forma. No obstante, en ocasiones, se crean las denominadas células
nominales o virtuales, identificando y dedicando ciertos equipos a la producción de
determinadas familias de outputs, pero sin llevar a cabo la agrupación física de
aquellos dentro de una célula.
En este caso no se requiere el análisis de la distribución, la organización mantiene simplemente la distribución que tenía, limitándose el problema a la identificación de
familias y equipos. Junto a los conceptos anteriores está el de las células residuales, a las que se hará referencia más adelante.
A estas hay que recurrir cuando existe algún ítem que no puede ser asociado a
ninguna familia o cuando alguna maquinaria especializada no puede incluirse en ninguna célula debido a su uso general. Las ventajas e inconvenientes de la distribución celular aparecen a continuación:
Mejora las relaciones humanas (en las células, un equipo de trabajadores
completa una unidad de trabajo. Estos son entrenados para manejar cualquiera de las máquinas de su célula y asumen de forma conjunta la
responsabilidad del resultado de los outputs).
Mejora de la pericia de los operarios (los trabajadores realizan sólo un
número limitado de ítems en un ciclo de producción finito. El incremento en la repetitividad permite un aprendizaje más rápido). o (una misma célula engloba varias etapas del proceso de producción, por lo que el traslado y
manejo de materiales a través de la planta se ve reducido).
Disminución de los tiempos de preparación (hay que hacer menos cambios
de herramientas puesto que el tipo de ítems a los que se dedican los equipos está ahora limitado). Disminución de los tiempos de fabricación. Simplificación de la planificación. Se facilita la supervisión y el control visual.
Inconvenientes
Incremento en el costo y desorganización por el cambio de una distribución por proceso a una distribución celular.
Normalmente, reducción de la flexibilidad del proceso.
Potencial incremento de los tiempos inactivos de las máquinas (éstas se encuentran ahora dedicadas a la célula y difícilmente podrán ser utilizadas
todo el tiempo).
Riesgo de que las células queden obsoletas a medida que cambian los
productos y/o procesos.
Flujo de materiales
“El análisis de manejo de materiales es siempre una parte del diseño de planta. El estudio de método, el diseño de la planta y el manejo de materiales son una parte
de un diseño de una instalación de producción y difícilmente son tratados por separado, a fin de cuentas se trata de un diseño único.” (Hicks, 1999). Dado que el
manejo y el flujo de materiales es parte importante dentro del diseño de una planta,
es necesario mencionar algunos puntos destacados en el flujo de materiales para reducir la cantidad de veces que se moviliza o manipula el material:
Utilización de rodillos para eliminar el levantamiento manual y el acarreo.
Utilización de rodillos de piso cuando está cargando y descargando materiales para reducir el levantamiento.
Utilizar una base deslizadora cuando se está cargando y descargando el material para evitar el sobre contacto y el acarreo en posición incómoda.
Eliminar pasos de carga o descarga extra cuando sea posible.
Descargar lo más cerca que se pueda del lugar en donde se necesite el material.
Utilizar rampas para evitar levantar y arrastrar por los lados.
Utilizar recipientes que permiten verter o vaciar líquidos sin levantar el
recipiente.
El flujo de materiales tiene que ver con los movimientos, almacenaje, ubicaciones, mecanismos para facilitar y enfatizar el flujo de materiales para la fabricación de un
producto. Por otro lado el flujo de materiales está directamente relacionado con la distancia entre una estación de trabajo (departamentos) con otra, por lo que la distribución en planta buscará la integración de estas dos características (flujo de
materiales y distancia entre departamentos).
Algoritmos de Mejora de Distribución de Planta
Algoritmos de Mejora
Parten de una solución y la modifican con el fin de obtener reducciones en los
costes.
Método Aldep
El método ALDEP2 (acrónimo de Automated Layout Design Program) esencialmente actúa colocando las actividades secuencialmente en el dominio siguiendo una curva
de llenado de espacios que pueden seguir trayectorias diversas: comenzando por cualquier esquina de la planta, zigzagueando vertical u horizontalmente, etc.
El programa ALDEP creado en 1967 (Automated Layout Design Procedure) procedimiento de diseño automatizado de distribución en planta fue el primer
modelo para múltiples plantas. Es un procedimiento constructivo que calcula el ratio total de proximidad
(TCR del inglés total closeness rating) para cada departamento. El TCR es la suma de valores numéricos asignados a las relaciones de proximidad en el gráfico de relaciones por medio de los coeficientes A, E, I, O, U, X, tal como se explicó en el
2 BENITO FERNÁNDEZ MÁRQUEZ ; Titulación: Ingeniero de Organización Industrial Universidad de Sevilla
sistema SLP en el apartado anterior. Estos pesos numéricos son llamados
Closeness Rating (CR) “Necesidades de proximidad”. Pasos para la selección de los departamentos:
Selección de la primera actividad entrante, de forma aleatoria. Esta entrará en un contorno definido, siguiendo un ancho de banda o dimensión de avance predeterminado.
La segunda actividad entrante es aquella que tiene un mayor TCR con la actividad elegida anteriormente. En caso de no haber ninguna relacionada,
se escoge una aleatoriamente, que se ubica siguiendo un orden de avance establecido y con el ancho de banda del punto anterior.
Se repiten los pasos anteriores hasta que todos los departamentos son seleccionados.
Procedimiento de emplazamiento:
Colocar el primer departamento en la esquina superior izquierda y extenderla hacia abajo. La anchura de la extensión está determinada por la
anchura disponible.
El siguiente departamento comienza donde el anterior finaliza
disponiéndose los departamentos en forma de serpentín como se muestra en la siguiente figura
Puede acomodarse a una variedad de formas de edificios e irregularidades. Los ratios utilizados por ALDEP para la determinación de la cantidad de adyacencia
entre los departamentos suelen tomar los valores: A=64; E=16; I=4; O=1; U=0; X=-1024
Método Corelap
3Desarrollado por Lee y Moore en 1967. Usa la tabla de relaciones entre
departamentos como entrada, el usuario es quien asigna los pesos para cada una de las relaciones. La distribución se construye mediante el cálculo del Ratio total de proximidad (TCR) para cada departamento.
El valor del TCR es la suma de los valores numéricos asignados a las relaciones en el gráfico de relaciones. Los valores que toman normalmente las constantes para la
determinación del TCR suelen ser:
3 BENITO FERNÁNDEZ MÁRQUEZ ; Titulación: Ingeniero de Organización Industrial Universidad de Sevilla
A=6; E=5; I=4; O=3; U=2; X=1
CORELAP (Computerized Relationship Layout Planning) es un procedimiento
constructivo que introduce secuencialmente las actividades en la distribución. La primera actividad seleccionada es aquella con un mayor TCR y es colocada en el
centro geométrico de la distribución. El criterio para establecer la ubicación adecuada de cada una de las siguientes actividades se basa en el índice de colocación (IC).
Proceso de selección de los departamentos: 1. Seleccionar el departamento con el mayor TCR. 2. En caso de empate en el valor de TCR se tomará el departamento con la
siguiente preferencia:
Mayor TCR
Mayor área de departamento
Número más bajo de departamento (aleatorio).
3. Paso iterativo
Se selecciona el departamento con el mayor ratio de proximidad con los ya colocados.
Ver casos de empate. Proceso de colocación:
1. El primer departamento se sitúa en el centro. 2. Para los siguientes departamentos en ser colocados:
Se evalúan todas las posibles situaciones.
Para cada combinación se calcula 1. Ratio de colocación usando el CR y la longitud de borde (se computa un
promedio de ambos valores como ratio). 2. Se escoge el ratio de colocación más alto.
3. Se rompen los empates por el menor contacto de borde. Evaluación:
La evaluación del Layout se realizará mediante puntuación basada en la
adyacencia.
El índice es el sumatorio de las adyacencias producidas por el valor de su
CR.
Método Craft
Desde la década del setenta se ha desarrollado una serie de programas de
distribución computarizados para ayudar a proyectar buenas distribuciones por proceso. De todos ellos, el de mayor aplicación es la Técnica Computarizada
relacionada con la distribución de las instalaciones o Computerized Relative Allocation of Facilities Technique (CRAFT).
CRAFT (Computerized Relative Allocation Facilities Techniques) parte de una solución inicial al problema que puede generarse por cualquier método. A partir de
esa solución, y mediante intercambio de actividades, se trata de localizar una
configuración de la distribución que, respetando las restricciones del problema, sea óptima bajo los criterios empleados para la evaluación.
Los intercambios de actividades son posibles si las actividades interesadas poseen
igual área o una frontera común. Evaluando los posibles intercambios es posible escoger aquel que permite un mayor descenso del coste respecto a la configuración espacial actual. El proceso se repite siguiendo una estrategia steepest descent que
persigue un máximo descenso del coste.
El método CRAFT sigue la misma idea básica desarrollada en la distribución de la fábrica de juguetes, pero con algunas diferencias operacionales significativas. En el
ejemplo de la fábrica de juguetes, se requiere una matriz de carga y una matriz de distancia, como componentes iniciales, además se requiere un costo por unidad de
distancia recorrida.
Con estos componentes y una distribución inicial en el programa, el CRAFT trata de mejorar la colocación relativa de los departamentos conforme a la medición hecha por el costo total del manejo del material para la distribución. El costo del manejo del material entre los departamentos es:
𝐶 = 𝑁 ∗ 𝐿 ∗ 𝐶𝑜
N: número de cargas.
L: distancia rectilínea entre los centros de los departamentos.
Co: costo por unidad de longitud.
Además realiza mejoras cambiando pares de departamentos de una manera iterativa hasta que no sean posibles más reducciones en el costo. O sea que el
programa calcula el efecto sobre el costo total de cambiar los departamentos; si esto produce una reducción, se efectúa el cambio, lo cual constituye una iteración. Como se vio en el método manual, los departamentos son parte de una red de flujo de
material, de manera que incluso un simple cambio en un par de departamentos, afectará los patrones de flujo de otros departamentos.
Las características para distinguir el CRAFT y los temas relacionados con éste son
las siguientes:
Es un programa heurístico; utiliza un método sencillo empírico para hacer las evaluaciones: "Compare dos departamentos a la vez y cámbielos si con ello
se reduce el costo total de la disposición". Este tipo de norma es obviamente necesaria para analizar incluso una disposición de tamaño modesto.
No garantiza una solución óptima.
El CRAFT está "predispuesto" por sus condiciones de inicio: el punto de comienzo determinará la disposición final.
Una buena estrategia para utilizar el CRAFT es generar una variedad de
disposiciones iniciales para exponer el programa a diferentes cambios de
pares de departamentos.
Puede manejar hasta 40 departamentos y rara vez excede diez iteraciones
para llegar a la solución.
Los departamentos del CRAFT constan de combinaciones de módulos
cuadrados (que representan típicamente áreas de piso de 3m por 3m). Esto permite múltiples configuraciones de los departamentos pero, con frecuencia, dan como resultado formas extrañas para los mismos, que tienen que ser
modificadas manualmente para obtener una disposición realista.
Una versión modificada llamada el SPACECRAFT ha sido desarrollada para
manejar los problemas de distribución de pisos múltiples.
El CRAFT supone la existencia de equipos para el manejo del material para rutas variables, tales como los montacargas. En consecuencia, cuando se
emplea equipo para rutas fijas, la aplicabilidad del CRAFT se reduce considerablemente.
5.2 Marco conceptual
5.2.1 Sistemas de producción
Sistemas de producción: es aquel sistema que proporciona una estructura
que agiliza la descripción, la ejecución, y el planteamiento de un proceso industrial. Estos sistemas son los responsables de la producción de bienes y
servicios en las organizaciones. Los administradores de operaciones toman decisiones que se relacionan con la función de operaciones y los sistemas de transformación que se emplean. De la misma manera los sistemas de
producción tienen la capacidad de involucrar las actividades y tareas diarias de adquisición y consumo de recursos. Estos son sistemas que utilizan los
gerentes de primera línea dada la relevancia que tienen como factor de decisión empresarial. El análisis de este sistema permite familiarizarse de una forma más eficiente con las condiciones en que se encuentra la empresa
en referencia al sistema productivo que se emplea. Distribución de planta: Consiste en localizar la posición óptima de un grupo
de instalaciones sujetas a restricciones cualitativas y cuantitativas Flujo de materiales: controlar y coordinar de manera confortable y flexible
todo el flujo de materiales en los almacenes y centros de distribución
Algoritmo de mejora: Parten de una solución y la modifican con el fin de
obtener reducciones en los costes
Cortacircuitos: Se denomina cortocircuito al fallo en un aparato o línea
eléctrica por el cual la corriente eléctrica pasa directamente del conductor
activo o fase al neutro o tierra en sistemas monofásicos de corriente alterna, entre dos fases o igual al caso anterior para sistemas polifásicos, o entre polos opuestos en el caso de corriente continua. Es decir, es un defecto
de baja impedancia entre dos puntos de potencial diferente y produce arco
eléctrico, esfuerzos electrodinámicos y esfuerzos térmicos. SIPOC: Es una herramienta que consiste en un diagrama, que permite
visualizar el proceso de manera sencilla y general. Este esquema puede ser aplicado a procesos de todos los tamaños y a todos los niveles, incluso en una organización completa.
5.2.2 Simulación de procesos
Simulación de Procesos: Simulación es una representación física de una
situación real que se experimenta mediante modelos que son abstracciones
de la realidad; el conocimiento adquirido en la simulación se aplica en el mundo real. Cuanto mayor sea el grado de aproximación de la simulación a
la realidad, mayor su utilidad. La primera acción, y requisito previo a cualquier simulación, es un buen conocimiento del sistema real. La persona que enfrenta un problema que requiere simulación para analizarlo, necesita
entender muy bien las condiciones reales, sus elementos, relaciones y metas, imaginarlas como un sistema.
Ventajas:
La simulación hace posible estudiar y experimentar con las interacciones complejas de un sistema dado (sin importar cuál).
A través de la simulación podemos estudiar el efecto de cambios ambientales, organizacionales de cierta información, en la operación del sistema.
La observación detallada del sistema simulado nos permite tener una mejor comprensión del mismo.
La experiencia al diseñar un modelo de simulación para computadora es más valiosa que la simulación en sí.
Desventajas:
Los modelos de simulación para computadora son costosos y requiere tiempo para desarrollarse y validarse.
Se requiere gran cantidad de corridas para encontrar “soluciones óptimas”.
Es difícil aceptar los modelos de simulación
Los modelos de simulación no son de optimización directa (son modelos de análisis).
Se pueden tener restricciones o limitaciones en la disponibilidad del software
requerido. Etapas de una simulación
En el desarrollo de una simulación se pueden distinguir las siguientes etapas (Banks et al., 1996):
Formulación del problema: En este paso debe quedar perfectamente
establecido el objeto de la simulación. El cliente y el desarrollador deben
acordar lo más detalladamente posible los siguientes factores: los resultados
que se esperan del simulador, el plan de experimentación, el tiempo
disponible, las variables de interés, el tipo de perturbaciones a estudiar, el tratamiento estadístico de los resultados, la complejidad de la interfaz del
simulador, etc. Se debe establecer si el simulador será operado por el usuario o si el usuario sólo recibirá los resultados. Finalmente, se debe establecer si el usuario solicita un trabajo de simulación o un trabajo de optimización.
Definición del sistema: El sistema a simular debe estar perfectamente
definido. El cliente y el desarrollador deben acordar dónde estará la frontera
del sistema a estudiar y las interacciones con el medioambiente que serán consideradas.
Formulación del modelo: Esta etapa es un arte y será discutida más
adelante. La misma comienza con el desarrollo de un modelo simple que captura los aspectos relevantes del sistema real. Los aspectos relevantes del
sistema real dependen de la formulación del problema; para un ingeniero de seguridad los aspectos relevantes de un automóvil son diferentes de los
aspectos considerados por un ingeniero mecánico para el mismo sistema. Este modelo simple se irá enriqueciendo como resultado de varias iteraciones.
Colección de datos: La naturaleza y cantidad de datos necesarios están
determinadas por la formulación del problema y del modelo. Los datos
pueden ser provistos por registros históricos, experimentos de laboratorios o mediciones realizadas en el sistema real. Los mismos deberán ser procesados adecuadamente para darles el formato exigido por el modelo.
Implementación del modelo en la computadora: El modelo es
implementado utilizando algún lenguaje de computación. Existen lenguajes
específicos de simulación que facilitan esta tarea; también, existen programas que ya cuentan con modelos implementados para casos especiales.
Verificación: En esta etapa se comprueba que no se hayan cometidos
errores durante la implementación del modelo. Para ello, se utilizan las
herramientas de debugging provistas por el entorno de programación. Validación: En esta etapa se comprueba la exactitud del modelo
desarrollado. Esto se lleva a cabo comparando las predicciones del modelo con: mediciones realizadas en el sistema real, datos históricos o datos de sistemas similares. Como resultado de esta etapa puede surgir la necesidad
de modificar el modelo o recolectar datos adicionales. Diseño de experimentos: En esta etapa se decide las características de los
experimentos a realizar: el tiempo de arranque, el tiempo de simulación y el número de simulaciones. No se debe incluir aquí la elaboración del conjunto de alternativas a probar para seleccionar la mejor, la elaboración de esta lista
y su manejo es tarea de la optimización y no de la simulación. Debe quedar claro cuando se formula el problema si lo que el cliente desea es un estudio
de simulación o de optimización.
Experimentación: En esta etapa se realizan las simulaciones de acuerdo el
diseño previo. Los resultados obtenidos son debidamente recolectados y procesados.
Interpretación: Se analiza la sensibilidad del modelo con respecto a los
parámetro que tienen asociados la mayor incertidumbre. Si es necesario, se
deberán recolectar datos adicionales para refinar la estimación de los parámetros críticos.
Implementación: Conviene acompañar al cliente en la etapa de
implementación para evitar el mal manejo del simulador o el mal empleo de los resultados del mismo.
Documentación: Incluye la elaboración de la documentación técnica y
manuales de uso. La documentación técnica debe contar con una descripción detallada del modelo y de los datos; también, se debe incluir la
evolución histórica de las distintas etapas del desarrollo. Esta documentación será de utilidad para el posterior perfeccionamiento del simulador.
Sistema: Se trata de un conjunto de elemento que se interrelacionan para funcionar
como un todo; desde el punto de vista de la simulación, tales elementos deben tener
una frontera clara. Por ejemplo se puede hablar del sistema de atención de clientes en un banco, del sistema de inventario de una empresa o del sistema de atención
en la sala de emergencia de un hospital. Cada uno de ellos puede dividirse en elementos que son relevantes para la construcción de lo que constituirá su modelo de simulación; entre ellos se tienen entidades, estado del sistema eventos actuales
y futuros, localizaciones, recurso, atributo, variables y el reloj de simulación.
Clasificación de sistemas
De acuerdo a su naturaleza, un sistema puede ser (Law and Kelton, 1991): Determinístico: Si el sistema no contiene ningún elemento aleatorio es un
sistema determinístico. En este tipo de sistema, las variables de salidas e internas quedan perfectamente determinadas al especificar las variables de
entrada, los parámetros y las variables de estado. Es decir, las relaciones funcionales entre las variables del sistema están perfectamente definidas. El
calentador eléctrico estudiado es un sistema determinístico. Estocástico: En este caso algún elemento del sistema tiene una conducta
aleatoria. Entonces, para entradas conocidas no es posible asegurar los
valores de salida. Un ejemplo de sistema estocástico es una máquina tragamonedas en la cual una misma acción (tirar la palanca) genera un
resultado incierto (ganar o perder). Cuando un sistema determinístico es alimentado con entradas estocásticas, la respuesta del sistema es también estocástica. Por ejemplo, la temperatura ambiente es una variable
estocástica que afecta la respuesta del calentador eléctrico. En el mundo real, los sistemas siempre tienen elementos estocásticos ya sea por su propia
naturaleza o porque son fenómenos no comprendidos actualmente; por ejemplo, a un cavernícola le podía parecer que las eclipses eran fenómenos
aleatorios, hoy ellas son predichas. Sin embargo, se puede considerar a un
sistema real con un sistema determinístico si su incertidumbre es menor que un valor aceptado.
Continuo: Se tiene un sistema continuo cuando las relaciones funcionales
entre las variables del sistema sólo permiten que el estado evolucione en el tiempo en forma continua (basta que una variable evolucione
continuamente). Matemáticamente, el estado cambia en infinitos puntos de tiempo. El recipiente del calentador es un subsistema continuo porque tanto
M como T evolucionan en forma continua durante la operación del sistema. Discreto: Se tiene un sistema discreto cuando las relaciones funcionales del
sistema sólo permiten que el estado varíe en un conjunto finito (contable) de puntos temporales. Las causas instantáneas de los cambios de estados se denominan eventos.
Modelo: Gordon, G. (1978), Define un modelo como:
“Es el cuerpo de información relativa a un sistema recabado para fines de estudiarlo”. Más recientemente Guasch, A., et al, (2002), plantean varias
definiciones:
“Un modelo se desarrolla siempre a partir de una serie de aproximaciones e hipótesis y, consecuentemente, representa tan sólo parcialmente la realidad”.
“Un modelo se construye para una finalidad específica y debe ser formulado para
que sea útil a dicho fin”.
“Un modelo tiene que ser por necesidad un compromiso entre la simplicidad y la necesidad de recoger todos los aspectos esenciales del sistema en estudio”.
Locación: Las locaciones representan lugares fijos en el sistema donde las
entidades se envían para proceso. Las Locaciones representan el lugar donde la entidad realizara un proceso o algún otro tipo de actividad, como ser transformada o esperar a serlo. Dentro de estas locaciones se tienen
almacenes, bandas transportadoras, maquinas, estaciones de inspección Etc. Cuando se crea una location, automáticamente se crea un registro con
las características Icón, name, cap, Units, Dts, Stats, Rules, Notes. Entidad: Una entidad es la representación de los flujos de entrada a un
sistema; este es elemento responsable de que el estado del sistema cambie.
Ejemplo de entidades pueden ser los clientes que llegan a la caja de un banco, las piezas que llegan a un proceso o el embarque de piezas que
llegan a un inventario. La entidad es la materia prima de un producto o servicio que va ser procesada en una locación. Las entidades se pueden transformar durante la simulación; Cualquier cosa que procesa el modelo se
le llama “entidad”: piezas, productos, personas o documentos. Llegadas: Cada vez que entran nuevas entidades al sistema, se llama
llegada. Todo sistema tiene un punto de partida a donde llega material
(información, personas, etc.) para que el proceso pueda empezar a
desarrollarse. Pathnetworks: Todo proceso necesita un diagrama de recorrido para los
recursos (personas, maquinas, etc.) que se utilizaran para movilizar las entidades, también se usa para informar al modelo cuánto tiempo se demora de una locación a otra.
Recursos: Son aquellos dispositivos diferentes a las localizaciones
necesarios para llevar a cabo una operación. Por ejemplo, un montacargas
que trasporta una pieza de un lugar a otro, una persona que realiza la inspección en una estación y toma turnos para descansar; una herramienta
necesaria para realizar un proceso pero que no forma parte de una localización específica, sino que es trasladada de acuerdo con los requerimientos de aquel.
Proceso: En el proceso se describen las operaciones que toman lugar en
una locación, como la cantidad de tiempo que la entidad pasa ahí, los
recursos necesarios para completar el proceso, y cualquier otra cosa que suceda en la locación, incluyendo seleccionar el siguiente destino de la entidad.
Variables: Son condiciones cuyos valores y modifican por medio de
ecuaciones matemáticas y relaciones lógicas. Pueden ser continuas o
discretas. Las variables son muy útiles para realizar conteos de piezas y ciclos de operación, así como para determinar características de operación del sistema.
Atributos: Es una característica de una entidad. Los atributos son muy útiles
para diferenciar entidades sin necesidad de generar una entidad nueva y
puede adjudicarse al momento de la creación de la entidad, asignarse o cambiarse durante el proceso.
Software Promodel. La simulación con Promodel es una herramienta que
sirve para analizar y mejorar El proceso de una empresa de bienes o de servicios. La simulación es un medio en el que se pueden hacer toda clase
de supuestos físicos, económicos y humanos para tener el mejor o peor escenario que se pueda llegar a presentar en la realidad.
5.3 Estado del Arte
5.3.1 Diseño de planta
En el pasado las estaciones y recursos asociados al trabajo se organizaban de
modo intuitivo por los encargados de los talleres, sin detenerse en técnicas y metodologías específicas de organización de la distribución de las instalaciones, al comienzo se realizaron algunos aportes importantes en métodos aislados para la
producción, pero fue hasta la época de la revolución industrial donde se comenzaron a revisar los criterios que podían mejorar la productividad y seguridad en las
fábricas, no obstante las mejoras estaban enfocadas más en las máquinas que en
el sistema de producción, a comienzos del siglo pasado surgieron los primeros especialistas en métodos del trabajo alentados por la especialización de las
industrias y la necesidad de sus propietarios de mejorar la eficiencia, en esta época nacieron muchas de las técnicas que hoy conocemos para aplicar en la organización de las Plantas y la administración industrial.
A mediados del siglo XX especialmente durante la segunda guerra mundial las industrias las industrias se vieron presionadas a reorganizar sus sistemas
productivos para alimentar la demanda de bienes necesarios para la guerra y posteriormente al final de esta a reconvertir el sistema productivo para los tiempos de paz, (Muther, 1970). Las industrias ahora tenían que hacer frente a la creciente
demanda en forma eficiente. Es en esta etapa en la cual se reconoce la necesidad e importancia de cambiar la
forma de resolver el problema de distribución de planta que se basaba en la experiencia de los ingenieros y diseñadores, por técnicas y métodos que permitieran el análisis de opciones para encontrar la mejor solución al problema planteado.
El concepto de distribución de panta aparece inicialmente en los trabajos realizados por Richar Muther quién fue el pionero en desarrollar y publicar acerca de este tema.
La distribución en planta es el plan, o el acto de planificar, el ordenamiento óptimo de las actividades industriales, incluyendo personal, equipo almacenes, sistemas de manutención de materiales, y todo los otros servicios anexos que sean necesarios
para diseñar de la mejor manera posible la estructura que contenga estas actividades. Se trata de hallar una ordenación de las áreas de trabajo y del equipo
que sea la más económica para llevar a cabo el proceso productivo, al mismo tiempo, que la más segura y satisfactoria para los operarios y para el entorno de la planta industrial de modo que sea posible fabricar los productos con un coste
suficientemente reducido para poder venderlos con un buen margen de beneficio en un mercado de competencia
Cuando usamos el término distribución en planta, aludimos, a veces, a la disposición
física ya existente; otras veces, o una distribución proyectada; y a menudo, nos referimos al área de estudio o el trabajo de realizar una distribución en planta. De aquí que una distribución en planta, pueda ser una instalación ya existente, un plan
o un trabajo.
El trabajo de proyectar una distribución en planta, cubre un amplio campo. Puede comprender, solamente, un lugar de trabajo individual, o la ordenación completa de
muchos acres de propiedad industrial. La distribución de plantas es una tarea fundamental en la reducción de costos y el incremento de la productividad, a la que sin embargo no muchas empresas dan la
debida importancia.
Luego aparecen autores como (Moore, 62), quién dice que la distribución en planta implica la coordinación física de los elementos industriales. Está orientada, ya
practicada o en proyecto, incluye, tanto los espacios necesarios para el movimiento
del material, almacenamiento, trabajadores indirectos y todas las otras actividades
o servicios, como el equipo de trabajo y personal de taller.
Para (Trate et al., 95), Los problemas de distribución de planta son un grupo de problemas de optimización consistente en la partición de una región plana de
dimensiones conocidas (generalmente rectangular) en departamentos de área conocida, de tal manera que se minimice el coste asociado con las interacciones previstas entre dichos departamentos. Estos costes pueden deberse al transporte
(incluyendo costes asociados con la construcción de los sistemas de manutención), o preferencias relativas a la adyacencia entre departamentos.
Finalmente publicaciones más contemporáneas como (Shayan et al, 04), el
problema de la distribución de planta consiste en localizar la posición óptima de un grupo de instalaciones sujetas a restricciones cualitativas y cuantitativas.
Con el avance de las computadoras fue posible desarrollar programas informáticos
para solucionar problemas de distribución en planta, uno de ellos fue el creado por Armour y Buffa en 1963 con el nombre de CRAFT (Computerized relatives allocation of facilities techniques).
Este programa se basa en un algoritmo que busca mejorar una solución inicial con
el objetivo de minimizar el costo del manejo de materiales. Tompkins y Reed en 1976 desarrollaron el programa COFAD (Computerized
facilities Technique). Este es derivado del CRAFT y su avance consistió en que se consideró conjuntamente el Layout y el manejo de materiales. Tanto el CRAFT como el COFAD, hacen parte de los llamados algoritmos de mejora
por cuanto requieren de una solución inicial para comenzar las iteraciones. Existen otros programas que construyen el Layout sin requerir una distribución
inicial, ya que lo hacen a partir de las relaciones entre actividades de acuerdo a la información suministrada; de ellos el pionero es el ALDEP creado por Seehof y Evans en 1967, en el mismo año Lee y Moore crean el CORELAP.
El método de relación de actividades propuesto por Richard Muther es una muy buena técnica para organizar los datos requeridos por los algoritmos de
construcción que utilizan estos programas, la información necesaria está contenida en la correspondiente tabla de relaciones y el área requerida para cada actividad, con lo cual se ordena la ubicación de cada proceso dentro de la planta.
Otra técnica que surgió gracias al desarrollo y potencia de las computadoras, es la simulación; definida como una técnica experimental para analizar el
comportamiento de cualquier sistema operativo del mundo real. La simulación involucra el modelado de un proceso o sistema donde el modelo produce la respuesta del sistema actual a eventos que ocurren en el sistema en un periodo de
tiempo determinado. (Meyers & Stephens, 2005).
Comercialmente se distribuyen programas para la simulación de procesos en ambientes gráficos con utilidades orientadas al diseño y distribución de
instalaciones como: Promodel, Flexsim, FactoryCAd, y FactoryPlan; En ellos se puede simular la distribución proyectada antes de llevarla a la práctica, permitiendo
ahorro de tiempo y dinero en la evaluación de la solución y el cálculo de resultado
esperados. La solución de problemas referentes a la ubicación de actividades se puede tratar
de dos formas:
Mediante métodos de análisis matemáticos.
Con el uso de algoritmos heurísticos.
Con el método matemático se requiere de computadores muy potentes para realizar
las complejas iteraciones requeridas para encontrar la solución exacta. Las técnicas aplicadas pertenecen al campo de la investigación de operaciones.
En el caso de la solución con métodos heurísticos, se busca obtener una solución
aproximada dentro de ciertas tolerancias, que satisfaga el problema; la complejidad es menor y los algoritmos requeridos pueden operar en un computador normal.
En años recientes, los problemas de optimización combinatoria se han investigado y tratado con un nuevo tipo de algoritmos llamados meta heurísticos.
En términos generales la meta heurística es un proceso iterativo de generación que
guía a una heurística subordinada al combinar diferentes conceptos para la exploración del espacio de búsqueda y usando estrategias de aprendizaje para
estructurar la información con objeto de encontrar eficientemente soluciones cercanas al óptimo. (Troncoso et al; 2005, citando a Osman & Laporte, 1996).
Hillier & Lieberman (2010). En su libro clásico Introducción a la investigación de
operaciones, definen la naturaleza de la meta heurística como un tipo general de método de solución que organiza la interacción entre los procedimientos de mejora local y las estrategias de más alto nivel para crear un proceso que sea capaz de
escapar de un óptimo local y realizar una búsqueda vigorosa de una región factible.
El problema de distribución se complica por la dificultad de readaptar instalaciones ya existentes o desarrollar proyectos más flexibles, lo que trae como consecuencia
la necesidad de nuevas herramientas para la gestión de proyectos de instalaciones industriales. Para Troncoso et al; (2005), resulta incuestionable que las concepciones sobre el proyecto de instalaciones basadas en un escenario presente
incluidos los aspectos tecnológicos, económicos y financieros y sus posibles estados futuros son los que limitan temporalmente y en gran medida la viabilidad de
este. Al respecto, estos autores proponen la utilización de un algoritmo genético para la solución de problemas de distribución en planta de instalaciones industriales, donde
pasillos enlazan las instalaciones no adyacentes. Los datos procesados son: la matriz de flujos, las áreas de las instalaciones y las respectivas relaciones de forma.
Otros autores como Cobo & Bedia (2005), realizan una revisión de los métodos de distribución de planta en busca de mejorar las soluciones a los problemas de redistribución generados por la aplicación de los métodos tradicionales; en su
artículo “Un algoritmo híbrido basado en colonias de hormigas para la resolución de
problemas de distribución en planta orientados a procesos.” consideran la
posibilidad de incluir restricciones de tipo espacial o prioridades de cercanía. Desarrollan su trabajo utilizando dos técnicas meta heurísticas, por un lado los
algoritmos basados en colonias de hormigas (ACO) para la construcción concurrente del conjunto de soluciones parciales del problema por medio de asignaciones parciales de secciones a áreas de la planta y por otro lado un algoritmo
genético (AG) con el fin de mejorar las soluciones obtenidas a partir del primer método.
En la asignación con ACO utilizan información heurística obtenida de los datos del problema (distancias entre áreas, flujos entre secciones, y capacidades) y también la información que las hormigas precedentes aportan acerca del grado de eficiencia
de las soluciones que se van obteniendo. La técnica de colonia de hormigas se basa en la observación de la manera como
las hormigas forrajeras, buscan el camino más corto para llegar a la fuente de alimento desde la colonia, este método se ha utilizado para resolver problemas de optimización combinatoria como el del agente viajero. El camino más corto entre el
alimento y la colonia es determinado por los rastros de feromona que una hormiga deja al regresar de nuevo a ella, de modo que las otras hormigas puedan encontrar
la fuente de alimento; la cantidad de feromona dejada por una hormiga se basa en la cantidad de alimentos encontrados, si las rutas entre la fuente de alimentación y la colonia son muy distantes, menos hormigas recorrerán estos caminos y el rastro
eventualmente se evaporará; sin embargo, si el trayecto es corto, muchas hormigas recorrerán por este camino, lo cual será indicativo de una fuerte huella de
feromonas. (McKendall et al. 2006). El algoritmo genético (AG) es un método para resolver problemas de optimización con o sin restricciones el cual es basado en la selección natural, el proceso que
conduce a la evolución biológica. El AG repetidamente modifica una población de soluciones de individuos, en cada paso selecciona aleatoriamente individuos de la
población actual para utilizarlos como padres y los usa para producir los hijos de la próxima generación. A través de sucesivas generaciones la población “evoluciona” hacia una solución óptima. Entre las aplicaciones del AG están los problemas cuya
función es discontinua, no es diferenciable, son estocásticos o altamente no lineales (MathWorks, Inc. 2008).
Rawabdeh & Thaboub (2005), presentan un software llamado FLASP (Facility
Layout Support Program) el cual prometen puede reducir el número de iteraciones necesarias para alcanzar la solución óptima del problema de distribución, mediante la restricción de ubicación de cada departamento dependiendo de la relación entre
ellos. El sistema computa los puntajes otorgados por adyacencia, apilamiento de departamentos y reserva o cambio de formas y dimensiones de estos. Los
algoritmos del sistema son basados en el cálculo de la mínima distancia entre departamentos y la clasificación de cercanía. McKendall et al. (2006), Investigaron dos enfoques con la técnica de templado
simulado para problemas de distribución dinámica cuando el edificio tiene áreas de tamaños iguales; para el desarrollo del método se intercambian aleatoriamente la
ubicación de dos departamentos hasta que se obtiene una solución mejorada, un
segundo enfoque es formulado a partir del primero en combinación con la estrategia de mejoramiento que ellos denominan “mirada hacia adelante y hacia atrás”.
El templado simulado (simulated annealing); es un enfoque estocástico para resolver problemas de optimización combinatoria, inspirado en la idea del proceso de templado de sólidos, en el cual un sólido se calienta y luego se enfría lentamente
de acuerdo al programa de tratamiento hasta que alcanza un estado estable de energía con propiedades físicas deseables. Si la temperatura inicial seleccionada
no es lo suficientemente alta o si el proceso de enfriamiento fue muy rápido, podría presentarse deformación en el sólido en su estado de energía bajo. (Şahin, R. 2011).
Drira, A.; Pierreval, H. & Hajri-Gabouj, S. (2007), construyeron una representación gráfica en forma de árbol derivada de la revisión literaria reciente a la época de la
publicación de su artículo, donde estudian y exponen los componentes de los problemas de distribución enfocados en sistemas de manufactura; concluyen que las herramientas de software comerciales para asistir globalmente en el diseño de
manufactura son limitadas y existe la necesidad de hacer los enfoques de resolución más genéricos de manera que se puedan incluir como procedimientos de
distribución en herramientas de software, en lo posible combinados con herramientas gráficas para el diseño de sistemas de manufactura. Xie, W. & Sahinidis, N. (2008), proponen un algoritmo de ramificación y poda para
el problema de distribución de instalaciones continuo, se trata de un algoritmo del tipo exacto, sin embargo reconocen que aun considerando el estado del arte de los
algoritmos exactos la naturaleza compleja de los problemas de distribución impide que este tipo de método sea capaz de resolver instancias con más de 10 instalaciones, mientras que las instancias prácticas pueden ocuparse de entre 30 y
40 instalaciones por medio de métodos heurísticos. La novedad de su método dicen es la forma de resolver el problema de distribución rectangular de las instalaciones
y extensiones al costo mínimo sin restricciones. Mediante podar de manera sistemática las regiones inferiores en el espacio de secuencia par. La búsqueda en el espacio de secuencias garantiza la terminación finita de la propuesta del algoritmo
de ramificación y poda. Azzaro C. & Zarate (2009), presentan un algoritmo genético multiobjetivo (MOGA),
para optimización de diseño de plantas por baches. Para ello implementan dos enfoques: un algoritmo Pareto y una estructura de análisis de decisión multicriterio, en el trabajo los comparan con los criterios de costo de inversión, número de
equipos y un indicador de flexibilidad basado en el trabajo en proceso (WIP) el cual es computado con un modelo de simulación de eventos discretos. El problema de
optimización multicriterio consiste en seleccionar entre un juego de alternativas una óptima, es decir la que presente mejor calidad de las alternativas. Samarghandi, H. & Eshghi, K. (2010), reportan su estudio de un algoritmo de
búsqueda tabú para solucionar problemas de distribución de instalaciones de una hilera (SRFLP), este problema consiste en encontrar una ubicación lineal óptima de
las instalaciones rectangulares con dimensiones variables sobre una línea recta.
La búsqueda tabú es una meta heurístico que guía a un procedimiento heurístico
de búsqueda local para explorar la solución espacial más allá del óptimo local, se basa en la premisa que la resolución de problemas para calificar como inteligente
debe incorporar memoria adaptativa y exploración sensible. Siendo la memoria adaptativa el factor que permite la implementación de procedimientos capaces de buscar el espacio solución de manera económica y eficiente. Las elecciones locales
se rigen por la búsqueda por lo que el algoritmo mejora la capacidad de otros métodos sin memoria que dependen de procesos semi aleatorios para implementar
una forma de muestreo. El énfasis en la exploración sensible, ya sea en implementación determinístico o probabilística deriva de la suposición que una mala estrategia seleccionada a menudo puede dar más información que una buena
elección al azar. Este método se puede aplicar a una amplia gama de problemas de optimización. (Glover, F., Laguna, M. & Martí, R. 2005).
Wong, K.Y. (2010), centró su trabajo en la aplicación de un sistema de hormigas para resolver problemas de distribución de instalaciones de áreas desiguales (UA-FLP’s). El sistema propuesto es una variante del método meta heurístico
denominado colonia de hormigas (ACO), el algoritmo utiliza una representación de árbol cortado para representar el problema sin restringir demasiado el espacio
solución; usa varios espacios de búsqueda local para mejorar su desempeño. Los autores presentan su método desarrollado en 3 fases: representación de la solución con hormigas, construcción de la solución y procedimientos de búsqueda local.
Posteriormente lo aplican a la solución de varios casos expuestos en la literatura, concluyendo que su aplicación tiene ventajas al mejorar los resultados en contraste
con las soluciones encontradas con otros métodos aplicados. Wong citando a Blum, (2005), expone que el método de sistema de hormigas (AS) fue introducido por Dorigo y sus colegas en la época de los 90’s del siglo anterior.
John E.; et al (2011); desarrollan un enfoque para el diseño de células de
manufactura con la técnica que denominaron WSC “coeficiente de similitud ponderada”, el cual consiste en una ecuación adaptada al WSC para encontrar el
mejor arreglo posible de las máquinas dentro de la célula para reducir costos de transferencia de materiales entre máquinas. Maniya, & Bhatt, (2011), realizan la propuesta de su metodología para tomar
decisiones multi-atributo entre alternativas de solución del problema de diseño de distribución de instalaciones; plantean la utilización de un método denominado PSI
o índice de selección de preferencia, el diseño de distribución apropiado es seleccionado por una aplicación sin tener en cuenta la importancia relativa entre los atributos de distribución de las instalaciones.
Şahin, R. (2011), propone resolver un problema de distribución de planta bi -objetivo (BO-FLP) con la aplicación de un algoritmo de templado simulado, los dos objetivos
son minimizar el costo total de manejo de materiales y maximizar los puntajes de la clasificación de cercanías. Taghavi, A. & Murat A. (2011) se concentraron en desarrollar un procedimiento
heurístico para resolver problemas de distribución de instalaciones y asignación de flujo de productos. Ellos proponen un heurístico alternativo integrado compuesto por
un algoritmo de perturbación y un heurístico de localización secuencial. Explican
que desarrollaron el algoritmo de perturbación basado en decisiones de asignación para contrarrestar los efectos de la solución con el heurístico que siempre tiende a
terminar en óptimo local. Su solución busca conjuntamente determinar la configuración de la distribución de un juego de máquinas y asignarles producto de manera que se minimicen el costo total de manejo de materiales.
González-Cruz & Gomez-Senent (2011). Proponen un método basado en el concepto de entropía como manera de evaluar el desorden del sistema, el problema
se formula en una base multicriterio, donde los atributos de cada elemento del Layout son el espacio físico, el flujo del material, el tiempo de actividad y el costo total. Los atributos son utilizados en una función matemática que automatiza la
resolución del problema de distribución de instalaciones. Según los autores este método es útil para resolver problemas en dos dimensiones sin ayuda de métodos
adicionales y considerando las restricciones de espacio. El Layout con el valor de entropía más bajo es seleccionado como la mejor solución. Hadi-Vencheh, A. & Mohamadghasemi, A. (2012); proponen un enfoque donde se
ofrece un modelo de Programación no lineal (PNL) para el problema de diseño de instalaciones (FLD) con el objetivo de priorizar los modelos de Layout generados
por la herramienta Espiral. Este modelo al mismo tiempo tiene en cuenta los conocimientos de los expertos con respecto a los pesos obtenidos por el proceso analítico jerárquico (AHP) de criterios cualitativos, así como las medidas de
desempeño de los criterios cuantitativos. Siendo capaz de considerar el orden de clasificación de criterios.
Aiello, G.; La Scalia, G. & Enea, M. (2012), en su artículo un nuevo enfoque para
tratar el problema de distribución de instalaciones de área desigual (UA-FLP) presentan su trabajo, la solución la abordan con un nuevo algoritmo genético multiobjetivo (MOGA), el AG es basado en estructura truncada, la distribución de
bloque es construida dividiendo el piso en un juego de bloques rectangulares que satisfacen los requerimientos de área de los departamentos, este procedimiento
tiene cuatro funciones objetivo: costo del manejo de materiales, requerimientos de cercanía, requerimientos de distancia y relación de aspecto. Altuntas, S & Selim, H. (2012), demuestran su solución con algoritmos, tratando
enfoques diferentes de minería de datos basados en reglas de asociación ponderada, tres factores de localización: demanda, manejo de piezas y eficiencia
del equipo de manejo de materiales, son utilizados como criterios de ponderación. En su trabajo denominan a los enfoques como MINWAL(O), MINWAL (W), WARM and BWARM, cada uno con características específicas, los cuales son aplicados al
problema de diseño de instalaciones. Para probar los modelos utilizan dos casos de estudio los cuales son simulados utilizando corridas en el software Promodel.
Bozer, Yavuz A. & Wang C. (2012), implementan un heurístico basado en la representación gráfica de pares y el modelo de programación entera mixta “MIP”, para encontrar soluciones para el problema de distribución de instalaciones de
áreas desiguales (UA-FLP), la obtención de soluciones exactas para el modelo MIP es difícil y entonces los autores recurren a graficar los pares para manipular y
determinar las ubicaciones relativas de las instalaciones en la distribución y utilizan
un procedimiento heurístico llamado “GRAPH”, compuesto por la técnica de graficado de pares y un algoritmo del tipo templado simulado (SA) en el
procedimiento de búsqueda con el fin de mejorar la distribución.
El problema de distribución de planta con departamentos de área desigual (UA) trata con la acomodación de un número determinado de ellos dentro de un área específica de manera que se minimice el costo de manejo de materiales entre
departamentos, en tanto se satisfacen las restricciones de tamaño y forma de cada uno.
Kulturel-Konak, S. (2012), también se enfoca en el desarrollo de métodos para la solución del problema de distribución de planta con áreas desiguales introduciendo el tema de bahías flexibles; en su método propone el uso del heurístico
probabilístico de búsqueda Tabú, las estructuras de bahías flexibles son relajadas permitiendo espacios vacíos dentro de las bahías, lo cual resulta en mayor
flexibilidad en la asignación de departamentos entre estas, con lo cual pueden tener mayores longitudes dentro de las bahías siempre y cuando no se traslapen, ni sobrepasen sus fronteras. Para cumplir estos objetivos, las formas de los
departamentos y su localización en las bahías son determinadas por programación lineal.
Kothari, Ravi & Ghosh, D. (2013), exponen un heurístico de búsqueda de vecindad llamado LK-Insert, para contribuir a los estudios de métodos de solución del problema de distribución de planta de una hilera, este problema es reconocido por
su alta complejidad matemática, se trata de arreglar las instalaciones en una sola hilera de manera que se minimice la suma ponderada de las distancias entre pares
de instalaciones tomada entre sus centroides. En estos casos y a partir de un reducido número de instalaciones los métodos exactos nos son prácticos para resolver el problema debido al consumo de recursos de cómputo que requieren, los
investigadores entonces han propuesto métodos algorítmicos para encontrar buenas soluciones.
Hadi-Vencheh & Mohamadghasemi, A. (2013). Reconocen que los problemas de
diseño de la distribución de planta son problemas multicriterio, por cuanto involucran aspectos cualitativos como la flexibilidad y cuantitativos como los temas de costos, manejo de materiales etc. En este caso no basta con resolver únicamente los
problemas cuantitativos como se hace bajo el enfoque de muchos de los algoritmos y soluciones matemáticas desarrollados, por ello los autores presentan una
metodología para la toma de decisiones basada en dos conceptos; un modelo simple de programación no lineal (NLP), y un proceso jerárquico analítico (AHP). Los modelos son generados con la ayuda del software Spiral para la generación de
los datos cuantitativos y es entonces que se aplica el análisis jerárquico para determinar los pesos de los criterios cualitativos, finalmente el modelo de
programación no lineal propuesto es aplicado para resolver simultáneamente los aspectos cuantitativos y cualitativos.
Yu-Hsin, Chen G. (2013). en la introducción de su artículo sobre una nueva
estructura de datos para la representación de la solución hibrida de optimización con colonia de hormigas, citando a Heragu (1997), menciona que el rediseño de las
plantas existentes cada vez va a ser más común que la generación de nuevos diseños para nuevas instalaciones; consciente de esta realidad el investigador propone un revolucionario enfoque para problemas dinámicos de diseño de planta
donde la función objetivo sea la de minimizar el costo del transporte o flujo de materiales y el valor del reacondicionamiento de la instalación a través de múltiples
periodos de tiempo; se busca en la asignación de departamentos para las distintas ubicaciones, mejorar la solución de intercambio y almacenamiento de actividades dentro de una estructura meta heurística.
El autor hace un profundo análisis de las bondades de su método comparándolo con otras soluciones meta heurísticos donde encuentra que la solución propuesta
de codificar y decodificar los datos y procesarlos con la técnica de colonia de hormigas puede ser hasta ocho veces más rápida en tiempo de computo que otras propuestas heurísticas, como por ejemplo en los casos complejos donde se busca
solucionar problemas dinámicos de diseño de planta con hasta 30 departamentos y 10 periodos de tiempo.
Garcia-Hernandez, L. et al (2013). Proponen un algoritmo genético interactivo para el manejo de los aspectos cualitativos en la solución de problemas de distribución de planta de área desigual, sostienen que los heurísticos de optimización clásicos
se enfocan sobre aspectos cuantitativos sin tener en cuenta los aspectos o características subjetivas, su método pretende dar más herramientas a los
diseñadores de la distribución de planta en la toma de decisiones, tomando en cuenta el conocimiento de estos; la idea es clasificar los elementos dentro de grupos y utilizar un algoritmo donde únicamente un elemento representativo de cada grupo
es seleccionado para la evaluación del diseñador. La memoria de las mejores soluciones escogidas por el diseñador es mantenida como referencia.
Para representar el Layout de planta ellos usan la estructura de bahías flexibles
(FBS), citando la propuesta de Tong (1991), las dimensiones del diseño son delimitadas por el largo y el ancho, el área rectangular resultante se divide en bahías de ancho variable en una sola dirección, entonces cada bahía es subdividida para
localizar las instalaciones que construyen la instalación. Las bahías son flexibles ya que sus anchos varían de acuerdo a los departamentos que contienen.
En el desarrollo del método, la estructura de codificación para cada individuo de la población está compuesta por 3 partes: en primer lugar está el Genotipo, que determina la secuencia de la instalación, luego las Características del fenotipo, que
contiene las características de la forma física de la instalación que pueden ser cuantificadas como el costo de manejo de materiales, requerimientos de adyacencia
y requisitos de distancia, incluye las coordenadas de los departamentos que componen la instalación y el número de bahías que las dividen, lo cual se utiliza para la agrupación. Y tercero el campo de evaluación, donde la evaluación subjetiva
de cada solución realizada por el diseñador o quien toma las decisiones sobre la
distribución es almacenada. Posteriormente es aplicado un algoritmo de agrupación
a los datos obtenidos y finalmente el algoritmo genético interactivo.
Aiello, G et al. (2013). Presentan un método para distribución de instalaciones de área desigual (UA-FLP), que utiliza un algoritmo genético multiobjetivo en
combinación con la utilización del método “Electre” para la toma de decisiones multicriterio, lo cual le permite al diseñador expresar sus preferencias sobre las mejores soluciones encontradas; como ya se ha revisado los requerimientos de
distribución de planta del mundo real pueden llegar a ser extremadamente complejos y el problema clasificado como de alta complejidad matemática. La
utilización de algunos algoritmos genéticos por si solos no garantiza una adecuada solución, puesto que no se toman aspectos importantes para la revisión del diseño como pueden ser las relaciones de aspecto deseadas, los requerimientos de
cercanía, las restricciones de espacio etc. Su método utiliza dos etapas secuenciales, en primer lugar las soluciones optimas
Pareto son resueltas a través del uso del algoritmo genético multiobjetivo (MOGA), implementado cuatro funciones de aptitud (Fitness) separadas dentro de un procedimiento evolutivo de Pareto, luego; siguiendo la estructura de clasificación no
dominada de un algoritmo genético (NRGA), la posterior selección de la solución óptima se realiza con la técnica de decisión multicriterio “Electre”.
Ning & Lam (2013). Evaluaron la disyuntiva de la decisión de priorizar el costo o la seguridad en la planeación de la distribución de zonas de construcción de áreas desiguales.
Este trabajo revisa una técnica multiobjetivo para incluir el factor seguridad en
adición al objetivo de reducir los costos en la planeación de la distribución de los sitios donde se realizaran obras de construcción, la idea es mejorar los resultados
obtenidos con el método de objetivo único, utilizado para reducir solo los costos derivados de las distancias de desplazamiento. El método desarrollado se basa en la utilización de un algoritmo de optimización modificado de colonia de hormigas
basado en Pareto, con lo cual se busca encontrar una solución para satisfacer simultáneamente la reducción de costos y el nivel de seguridad en la distribución
del sitio de construcción. El problema de distribución de áreas desiguales se resuelve utilizando el procedimiento aleatorio de reconocimiento de cuadriculas.
Los aspectos y características más importantes encontrados en la revisión
bibliográfica de métodos para planear la distribución de planta se resumen a continuación. (Ver tabla 3).
Tabla 3 Clasificación de métodos para gestionar la distribución en planta
5.3.2 Simulación
La simulación nace en 1777 con el planteamiento del problema “La aguja de Buffon”, un método matemático sencillo para ir aproximando el valor del número 𝜋 a partir
de sucesivos intentos, este modelo matemático se basa en una aguja de una longitud determinada lanzada sobre un plano segmentado por líneas paralelas
separadas por unidades. Este modelo matemático se basa en una aguja de una longitud determinada lanzada sobre un plano segmentado por líneas paralelas
separadas por unidades. En 1812 Laplace mejoró y corrigió la solución de Buffon y desde entonces se conoce como solución Buffon-Laplace. Posteriormente, el estadístico William Sealy Gosset, que trabajaba en la destilería de Arthur Guinness,
ya aplicaba sus conocimientos estadísticos en la destilería y en su propia explotación agrícola. El especial interés de Gosset en el cultivo de la cebada le llevó
a especular que el diseño de experimentos debería dirigirse no sólo a mejorar la producción media, sino también a desarrollar variedades de cebada cuya mayor robustez permitiese que la producción no se viese afectada por las variaciones en
el suelo y el clima. Para evitar futuras filtraciones de información confidencial, Guinness prohibió a sus empleados la publicación de cualquier tipo de artículo
independientemente de su contenido, de ahí el uso que hizo Gosset en sus publicaciones del seudónimo "Student", para evitar que su empleador lo detectara. Es por esta razón que su logro más famoso se conoce como la "distribución t de
Student", que de otra manera hubiera sido conocida como la "distribución t de Gosset". Este hito histórico abrió las puertas a la aplicación de la simulación en el
campo del proceso de control industrial así como a las sinergias que generaba esta simulación basada en la experimentación y técnicas de análisis para descubrir soluciones exactas a problemas clásicos de la industria y la ingeniería.
El concepto de simulación se cristalizó a principios de los años 1950 cuando se dio una gran importancia al proceso de dividir en partes a un problema para examinar
la interacción simultánea de todas ellas. La simulación hizo posible llevar a cabo análisis integrados en su totalidad de los sistemas, los cuales solían ser demasiado complejos para hacerse analíticamente.
Shubik define la simulación de un sistema como la operación de un sistema como la operación de un modelo, el cual es una representación del sistema. Este modelo
puede sujetarse a manipulaciones que serían imposibles de realizar, demasiado costosas o imprácticas. La operación de un modelo puede estudiarse y con ello, inferirse las propiedades concernientes al comportamiento del sistema real.
La simulación de sistemas en una computadora ofrece un método para analizar el comportamiento de un sistema (Fishman, 1978). Aunque los sistemas varían en sus
características y complejidades, la síntesis de información de modelos, es la ciencia de la computación y las técnicas estadísticas que representa este tipo de simulación constituyen un útil método para aprender sobre las características y complejidades
e imponerles una estructura.
El fundamento racional para usar la simulación en cualquier disciplina es la
búsqueda constante del hombre por adquirir conocimientos relativos a la predicción del futuro (Naylor, 1975).
El problema de validar modelos de simulación es difícil, ya que implica un sinnúmero de complejidades de tipo práctico, teórico, estadístico e inclusive filosófico.
Por sistema se entiende una colección de entidades relacionadas, cada una de los
cuales se caracteriza por atributos o características que pueden estar relacionados entre sí (Fishman 1978).
La simulación es un método para acercarse a la realidad. Su utilidad es múltiple en especial para los propósitos educacionales, de capacitación y de investigación. (Bolton, 1971).
Simulación es una representación física de una situación real que se experimenta mediante modelos que son abstracciones de la realidad; el conocimiento adquirido
en la simulación se aplica en el mundo real. Cuanto mayor sea el grado de aproximación de la simulación a la realidad, mayor su utilidad. La primera acción, y requisito previo a cualquier simulación, es un buen conocimiento del sistema real.
La persona que enfrenta un problema que requiere simulación para analizarlo, necesita entender muy bien las condiciones reales, sus elementos, relaciones y
metas, imaginarlas como un sistema.
Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento
y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo. (Thomas H. Naylor)
Simulación es el desarrollo de un modelo lógico matemático de un sistema, de tal
forma que se tiene una imitación de la operación de un proceso de la vida real o de un sistema a través del tiempo. La simulación involucra la generación de una historia artificial de un sistema, la observación de esta historia mediante la manipulación
experimental, nos ayuda a inferir las características operacionales de tal sistema. (Jerry Banks)
La simulación es una técnica numérica para realizar experimentos en una
computadora digital. Estos experimentos involucran ciertos tipos de modelos matemáticos y lógicos que describen el comportamiento de sistemas de negocios,
económicos, sociales, bilógicos, físicos, químicos a través de largos periodos de tiempo. (H. Maisel, G. Gnugnoli)
Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo de un sistema o
proceso real y conducir experimentos con el propósito de entender el comportamiento del sistema o evaluar varias estrategias (dentro de límites
impuestos por un criterio o conjunto de criterios) para la operación del sistema. (Robert Shannon)
De acuerdo a Kelton, Sadowski (2002), el término de simulación hace referencia a
una extensa colección de métodos y aplicaciones para imitar el comportamiento de sistemas reales. Los métodos son aplicables en el análisis del desempeño de una
línea de ensamble, ya que este desempeño depende de la interacción de varis componentes individuales: operadores, estaciones de trabajo, sistema de manejo de materiales, sistema de información, programación de la producción, entre otros.
Esta interacción es de difícil representación con algoritmos.
Durante los últimos años los avances han posibilitado la utilización de la simulación
en la investigación. Uno de los procedimientos de simulación más utilizados es el método de Monte Carlo. Este método se aplica en la resolución de problemas matemáticos que resultan técnicamente inmanejables o cuya solución requiere un
alto costo en términos de tiempo de trabajo, mediante la simulación de procesos aleatorios. Una limitación de este procedimiento es que las conclusiones, por ser
resultado de un procedimiento experimental, son relativas a los procesos utilizados en la simulación. Bajo el nombre de “Método de Monte Carlo” o “Simulación Monte Carlo” se agrupan
una serie de procedimientos que analizan distribuciones de variables aleatorias usando simulación de números aleatorios. El Método de Monte Carlo da solución a
una gran variedad de problemas matemáticos haciendo experimentos con muestreos estadísticos en una computadora. El método es aplicable a cualquier tipo de problema, ya sea estocástico o determinístico.
Generalmente en estadística los modelos aleatorios se usan para simular fenómenos que poseen algún componente aleatorio. Pero en el método de Monte
Carlo, por otro lado, el objeto de la investigación es el objeto en sí mismo, un suceso aleatorio o pseudo-aleatorio se usa para estudiar el modelo. La simulación de Monte Carlo fue creada para resolver integrales que no se pueden
resolver por métodos analíticos, para resolver estas integrales se usaron números aleatorios. Posteriormente se utilizó para cualquier esquema que emplee números
aleatorios, usando variables aleatorias con distribuciones de probabilidad conocidas, el cual es usado para resolver ciertos problemas estocásticos y determinísticos, donde el tiempo no juega un papel importante.
Durante la Guerra Fría se intensificó el uso de la simulación para resolver problemas de interés militar; trayectorias y dinámicas de satélites artificiales, guiar mísiles, etc.
Muchos de estos problemas exigen la resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales no lineales. Para abordar estos problemas se utilizaron ordenadores analógicos que usaban elementos electrónicos para resolver las operaciones
matemáticas: integración, suma, multiplicación, generación de funciones, etc. A partir de la década de los 60 empiezan a aparecer en el mercado programas de
simulación de sistemas de acontecimientos discretos que poco a poco se empezaron a utilizar para resolver problemas de ámbito civil. Los más destacables fueron el GPSS de IBM (General Purpose System Simulator) y el SIMSCRIPT. Los
modelos de acontecimientos discretos son muy utilizados en la actualidad para estudiar problemas de fabricación de procesos, logística, transporte,
comunicaciones y servicios. Estos problemas se caracterizan por centrar su interés
en los cambios que hay en el sistema como consecuencia de los acontecimientos y
en su capacidad para modelar los aspectos aleatorios del sistema. Este simulador se utilizó para analizar el diseño de la terminal (Barcelona) en lo que respecta a los
distintos espacios, el movimiento de las personas en situaciones normales y el análisis del plan de evacuación. Finalmente, en los últimos años, el uso de la simulación se ha ampliado al sector
del ocio y ha entrado en el ámbito familiar con productos de software sofisticado, que utilizan todos los recursos del ordenador: gráficos potentes, bases de datos,
computación intensiva, etc. Algunos de los simuladores más populares son MS Flight Simulator, NASCAR Racing, SimCity, Civilization, RollerCoaster Tycoon, y The Sims.
La simulación de procesos a lo largo del tiempo ha permitido resolver cuestiones complejas para las cuales los métodos cuantitativos no son eficaces o no pueden
aplicarse.
5.3.3 Casos de aplicación Diseño de planta y Simulación
A continuación se procede a realizar una ficha técnica de casos de aplicación de la distribución de planta y la simulación.
(Ver tabla 4)
Tabla 4 Ficha técnica de casos de aplicación distribución de planta y simulación
Autor Año Titulo Keywords Problema DDP Simulación
Dr. Fernando Ortiz Ing. Isaac Sánchez Anastacio Dr. Mario L. Arrioja Rodriguez Dr. Cuauhtémoc Sanchez Ramirez LAE. Ana Gabriela Rodriguez Juárez
2011 Análisis de alternativas de automatización en planta de rendimientos mediante simulación 4
Simulacion, Flexsim, Analisis de alternativas de automatizacion
El articulo consiste en determinar mediante un modelo de simulación, si la alternativa de automatización, mejoraría las condiciones actuales del proceso de fabricación de harinas de la planta de rendimientos, debido a que la medición de estos subproductos durante el proceso de carga, se realiza de manera visual por parte del operador, lo que ocasiona tiempos muertos y una calidad final del producto bromatológica variable (% de humedad, proteína, grasa y cenizas), afectando directamente la eficiencia del proceso, precio de venta y costo de producción. Con la automatización de la carga de los subproductos de aves, se pretende obtener un mayor rendimiento de los mismos, mejor calidad de la harina y menor costo de operación por la homologación de las cargas y la disminución de tiempos de operación.
x x
Mauro Gamberi Riccardo Manzini Alberto Regattieri
2008 Un nuevo enfoque para el análisis y control automático de los sistemas de manejo de materiales :
Manejo de materiales, Análisis de la distribución de la planta,
En la mayoría de las pequeñas y medianas empresas, los costes directos de manipulación de materiales no pueden ser claramente medidos. Hay varias razones para esto, incluyendo el gran número de tipos de productos, la complejidad de su ciclo de producción, y el cambio continuo en los mercados. Por lo tanto, gerentes de producción requieren herramientas flexibles para crear un
x
4http://basesdedatos.unicartagena.edu.co:2070/login.aspx?direct=true&db=a9h&AN=69718487&lang=es&site=ehost -live
análisis de flujo de diseño integrado ( ILFA )5
Vehículos guiados automáticamente
modelo de sistema de manejo de material adecuado que de forma explícita y calcula rápidamente los índices requeridos ya que son tradicionalmente descuidado o laboriosamente aproximada, (es decir, tiempo y costo en el flujo de materiales dentro de la fábrica, los requisitos de área de almacenamiento, y el porcentaje de utilización MH).
Robin Owens 2011 Avanzando instalaciones planificación6
MODERNIZACIÓN (ciencias sociales), Ingenieros Industriales , Educación Ingeniería Industrial, Ingeniería asistida por ordenador, Distribución de la planta, Planeación de producción, Algoritmos informáticos
El artículo se centra en la modernización de la planificación de las instalaciones en Asia. Se dice que los ingenieros industriales asiáticos (IES) carecen de la conciencia en los paquetes de diseño de instalaciones comerciales y sólo se basan en la AutoComputer diseño asistido (CAD) de herramientas de redacción para hacer su trabajo. Se dice que las herramientas de tecnología de distribución de las instalaciones realizan la planificación de Richard Muther diseño sistemático (SLP) y el análisis de la manipulación sistemática (SHA) métodos. Discute la desconexión en las escuelas asiáticas entre la educación distribución de las instalaciones y la práctica real. También menciona la aplicación de varios algoritmos informáticos incluyendo CRAFT, BLOCPAN y Lógica en aspectos propios de diseño.
x
Ninoska Maneiro Malavé RuthYllada García
2005 Optimización del manejo de materiales en una empresa fabricante de cremas dentales
Manejo de materiales, localización de facilidades, algoritmo evolutivo
Se presenta un algoritmo evolutivo utilizado para ubicar seis materiales distintos en seis tanques que alimentan dos líneas de producción en una empresa fabricante de cremas dentales. Trabajos previos han demostrado que los algoritmos evolutivos son una herramienta eficiente para la búsqueda y selección de buenas soluciones, en un
x
5http://basesdedatos.unicartagena.edu.co:2070/login.aspx?direct=true&db=a9h&AN=36503247&lang=es&site=ehost -live 6http://basesdedatos.unicartagena.edu.co:2070/login.aspx?direct=true&db=a9h&AN=66900886&lang=es&site=ehost-live
mediante métodos evolutivos7
tiempo de computación aceptable. El algoritmo desarrollado proporciona la mejor localización de los materiales en los tanques, minimizando costos de manejo de materiales y tiempo en la preparación de las líneas para producir cada lote. Así mismo, se pudo comprobar convergencia y robustez del algoritmo ante varios conjuntos de parámetros, mediante estrategias elitistas.
Primož Potočnik Tomaž Berlec Alojz Sluga Edvard Govekar
2014 Auto híbrido - Organización de Planificación Disposición Fondo para la base8
Problema de instalación de diseño, auto organización, el método de diseño híbrido, manufactura celular.
Un nuevo método de dos etapas de la planificación híbrido distribución de las instalaciones, a partir de la agrupación de auto- organizada, se presenta. En la primera etapa, un mapa autoorganizado (SOM) se aplica con el fin de organizar el proceso de producción en células de producción que encapsulan productos con propiedades similares y requerimientos de mecanizado similares. En la segunda etapa, la disposición interna de cada celda está optimizado por un operador experto, teniendo en cuenta las diversas restricciones locales, especificaciones tecnológicas, y métodos de transporte. El método combina las ventajas de ambos enfoques basados expertos algorítmicos y manuales para la planificación de diseño. El método propuesto se aplicó en un entorno de empresa de producción real con resultados prometedores que indican una reducción del 42 % en la intensidad de longitud medida de eficiencia con respecto a la presentación actual
x
M.C. Fernando Ortiz Flores Dr. Pablo Nuño de la Parra MC. Raúl Torres Osorio
2008 Comparación del sistema de costos estándar y la teoría de restricciones para el control del flujo
DBR, Drum –Buffer-rope, TOC
El presente trabajo muestra los resultados obtenidos de la comparación de dos modelos de simulación empleando el software profesional ProModel. El primer modelo representa a un sistema de manufactura funcionando mediante el sistema de costos estándar (SCE), y el segundo modelo representa al mismo sistema de manufactura,
7http://basesdedatos.unicartagena.edu.co:2070/login.aspx?direct=true&db=a9h&AN=25387629&lang=es&site=ehost -live 8http://basesdedatos.unicartagena.edu.co:2070/login.aspx?direct=true&db=a9h&AN=100117228&lang=es&site=ehost -live
Dr. Oscar Báez Sentíes
de materiales mediante un modelo de simulación.9
pero ahora funcionando bajo los conceptos de la Teoría de Restricciones (TOC, de las siglas en inglés, Theory Of Constraints), en particular de su sistema logístico tambor-amortiguador-cuerda (DBR, delas siglas en inglés Drum-Buffer-Rope).
Ramli, Razamin Min Cheng Kok
2014 Un enfoque combinado de Simulación y Proceso Analítico Jerárquico en Evaluación de Instalaciones de Producción Layouts.10
Proceso Analítico Jerárquico
Una de las áreas importantes de interés con el fin de obtener un nivel competitivo de la productividad en un sistema de fabricación es el diseño de diseño y sistema de transporte de material (sistema de transporte). Sin embargo, los cambios en los requisitos de los clientes han provocado la necesidad de diseñar otras alternativas de la fabricación de diseño de planta de producción existente. Por lo tanto, este trabajo analiza las alternativas eficaces para el proceso de diseño en concreto, el sistema de transporte de diseño. Posteriormente, dos diseños alternativos para el sistema de transporte fueron propuestos con los objetivos de aumentar la capacidad de producción y reducir al mínimo la asignación de espacio. La primera propuesta de diseño de diseño incluye la instalación de horno de cinta transportadora en la sala de fabricación particular, dependiendo de la prioridad, y el segundo es el uno sin el horno de cinta transportadora en el diseño. Simulación técnica se empleó para diseñar el nuevo centro de diseño. Finalmente, la simulación, donde se realizaron experimentos para entender el desempeño de cada transportador diseño basado en las características operacionales, que incluyen la predicción de la salida de los diseños. Utilizando el Proceso Analítico Jerárquico (AHP), los nuevos y mejorados de diseño se evaluaron diseños antes de hacer la selección final. Como comparación, el
x x
9http://basesdedatos.unicartagena.edu.co:2070/login.aspx?direct=true&db=a9h&AN=34193774&lang=es&site=ehost -live 10http://basesdedatos.unicartagena.edu.co:2070/login.aspx?direct=true&db=a9h&AN=97074324&lang=es&site=ehost -live
sistema transportador existente disposición se incluyó en el proceso de evaluación.
Pochamarn Tearwattanarattikal Suwadee Namphacharoen Chonthicha Chamrasporn
2008 Usando ProModel como herramientas de simulación para ayudar a diseño de la disposición de la planta y la planificación: Caso de la fábrica de envases de plástico estudio11
Simulación, utilización, limitaciones de capacidad
Este estudio trata de la aplicación de una simulación de modelos para ayudar a la toma de decisiones en la expansión de la capacidad y la planta de diseño de diseño y planificación. La planta de diseño concepto de diseño se realiza primero en crear las físicas diseños entonces la simulación modelo utilizado para poner a prueba la capacidad de la planta para cumplir con diversos escenarios de previsión de la demanda. El estudio empleó paquete Promodel como una herramienta, utilizando el modelo de comparar las actuaciones en plazo de la utilización %, características del trabajo en curso y la capacidad para cumplir con la fecha de vencimiento. Las etapas de verificación y validación se realice antes de ejecutar los escenarios. El modelo se ejecuta la producción diaria y luego los recursos de restricciones de capacidad definidas por la utilización%. La política de capacidad de expansión puede ser hora de cambio de trabajo adicional o aumentar el número de máquinas. Después se encuentran en expansión soluciones de capacidad, la física diseño se selecciona basándose en el criterio de espacio disponible para WIP y fácil flujo de material.
x x
Laura Manotas Romero Diana Cardona Rendón
2011 Desarrollo de un modelo heurístico para la optimización en el manejo de material en
Bodegas, optimización en asignación de espacios y en picking, regla del índice cube-per-order.
Los problemas enfocados en las bodegas siempre se han caracterizado porque dependen del tipo de negocio que fue analizado. Algunas empresas tienen zonas de cuarentena en sus bodegas y otras no. Algunas tienen out-and-back picking, y otras hacen picking en un solo recorrido para diferentes ítems. Algunas industrias tienen zonas de adelante, otras poseen zonas de almacenamiento
x
11http://basesdedatos.unicartagena.edu.co:2070/login.aspx?direct=true&db=a9h&AN=33322334&lang=es&site=ehost-live
estibas en una bodega12
a granel, zonas de producto retenido y de producto rechazado. En general, la optimización de las bodegas es realizada según todas las características mencionadas. En la presente investigación se desarrolló una heurística que fue adaptada con los supuestos y criterios de la regla del cube-per-order para la optimización de asignación de espacios unida con algunas de las bases para la optimización de picking, en el que la distancia de la ruta es importante pero no la ruta en sí.
Camilo Mejía Moncayo Diego Alexander Garzón Alvarado José Manuel Arroyo Osorio
2014 Métodos discretos basados en quimiotaxis de bacterias y algoritmos genéticos para solucionar el problema de la distribución de planta en celdas de manufactura13
distribución de planta de celdas de manufactura, optimización, algoritmos genéticos, BFOA, NSGA2, SPEA2, BCMOA, hibridación.
Este trabajo presenta la solución mono-objetivo y multi-objetivo del problema de la distribución de planta en celdas de manufactura a través de dos nuevos algoritmos híbridos discretos basados en quimiotaxis de bacterias y en algoritmos genéticos. Los modelos propuestos resuelven simultáneamente los dos inconvenientes que constituyen el problema de la distribución de planta en celdas de manufactura: la formación de las celdas y la distribución de planta intra e inter celdas, considerando el agrupamiento de las celdas y el costo de transporte y manipulación de materiales. El desempeño de las propuestas se evaluó con problemas de prueba de distribución de planta de celdas de manufactura, agente viajero (TSP) y el caso multi-objetivo del problema de las mochilas.
x x
Rashed Sahraeian Ehsan Niksar Ali Beynaghi
2011 Algoritmo de recocido simulado para el problema de distribución de las instalaciones con máquinas
Problema de diseño, Rutas de procesos múltiples, Máquinas fijas, El recocido simulado
Este artículo presenta una formulación de programación lineal entera para encontrar la solución óptima para el problema distribución de las instalaciones con máquinas fijas y múltiples rutas del proceso para cada producto. Un algoritmo de recocido simulado se propuso para resolver el problema formulado de modo que la distancia recorrida por los materiales se minimiza.
x x
12 http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4991571 13 http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5065709
fijas y múltiples rutas de proceso.14
Alfredo D. Moreno. Aldair A. Álvarez. Víctor M. Noble. Jorge M. López.
2014 Optimización multiobjetivo del problema de distribución de planta: Un nuevo modelo matemático.15
Distribución de instalaciones. Manejo de materiales. Modelo matemático. Optimización multiobjetivo. Relaciones de cercanía.
El artículo consiste en construir un modelo matemático multiobjetivo para la optimización del problema de distribución de instalaciones de áreas desiguales conocido como UA-FLP de dimensiones fijas. Busca la minimización de los costos de manejo de materiales y la minimización de las relaciones de cercanía basadas en criterios independientes del flujo y el costo entre estaciones de trabajo. Como resultado se encuentra que el modelo matemático propuesto representa fielmente el problema de distribución de instalaciones de dimensiones fijas y áreas desiguales optimizando el costo de manejo de materiales y las relaciones de cercanía para problemas pequeños y proporcionando soluciones de buena calidad para problemas de mayor tamaño.
X
Giovanny Mauricio Tarazona Bermúdez. Luz Andrea Rodríguez Rojas. Julio Fernando Ochoa Rodríguez.
2014 Modelos de optimización de la distribución en planta.16
Diseño. Distribución en planta. Sistemas productivos.
El artículo consiste en la exploración amplia de la evolución de los modelos de optimización para la distribución en planta de disposición en orden a través de su análisis histórico de las tendencias reconociendo las diferentes necesidades que causaron un desarrollo del tema.
X
Andrés Felipe Salazar.
2010 Propuesta de distribución en planta bietapa en
Distribución y diseño de planta.
El artículo consiste, primeramente en resolver el problema de conformación celular así como su distribución en planta para una pyme, por efectos del trabajo se centrará en la
X
14 http://adingor.es/congresos/web/uploads/cio/cio2011/metodos_cuantitativos/835-846.pdf 15 http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=fua&AN=101109543&lang=es&site=ehost -live 16 http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=iih&AN=97081386&lang=es&site=ehost -live
Leidy Carolina Vargas. Camilo Ernesto Añasco. Juan Pablo Orejuela.
ambientes de manufactura flexible mediante el proceso analítico jerárquico.17
Manufactura celular. Tecnología de grupos. Proceso analítico jerárquico.
distribución de planta para pyme, el cual se basa en obtener en una empresa manufacturera que se dedica a la producción de muebles metálicos. Para el desarrollo de la propuesta, se conformaron familias de productos a partir de las similitudes existentes en su proceso de fabricación. La distribución actual de la planta contempla la ubicación de máquinas a lo largo de dos pisos entre los cuales se procesan las familias de productos. Para evitar que esta situación continúe, la empresa adquirió un predio adicional para lograr que el proceso de fabricación se realice en un solo piso. Debido a la mala planificación de su proceso de expansión, se han conformado grupos de máquinas sin tener en cuenta criterios para una adecuada distribución en planta, lo cual a largo plazo ha traído serias consecuencias en el flujo de trabajo y las cargas de las máquinas (en algunos casos, con subutilización de ellas). Además se presentan largos recorridos entre cada uno de los talleres, lo que aumenta la presencia de inventarios de producto en proceso, obstaculizando y generando caos en el normal funcionamiento del proceso productivo.
Anil Mital 2014 Planificación de la planta de fabricación de un producto. 18
Diseño de instalaciones. Balanceo de línea. Planificación de diseño sistemático.
Consiste en la descripción del procedimiento para planificación de instalaciones. Cubre detalles básicos tales como la determinación de la ubicación, y el desarrollo de la disposición de las instalaciones.
X
Erick Eduardo Orozco Acosta.
2012 La hibridación de SLP: Caso
Análisis de decisiones.
El artículo se basa en la aplicación de la metodología SLP, que al adaptarse a las condiciones de la compañía donde se aplique, puede cambiar conservando su base
X X
17 http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=fua&AN=59494822&lang=es&site=ehost -live 18 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780127999456000144
embotelladora en Barranquilla.19
Distribución de planta. Simulación de costos. Truput.
conceptual. Esto, es conocido como la Hibridación de Herramientas de Toma de Decisiones. Es por esto, que cuando se asocial el SLP con simulaciones, análisis de decisiones, políticas corporativas, restricciones de mercado, variaciones de Truput, rendimiento por producto y variación en las utilidades, se convierte en un procedimiento dentro de las compañías para gerenciar eficientemente con tiempos de reacción rápidos. El proyecto busca optimizar los recursos buscados por la distribución en planta que es una herramienta
José Efraín Ferrer Cruz. Constantino Gerardo Moras Sánchez. Martin Julián Fernández Cueto. Cándida Álvarez Palafox.
2013 Aplicación de simulación para el incremento de la productividad de una empresa generadora de panela. 20
Productividad. Promodel. Pruebas de bondad de ajuste. Simulación.
En el presente artículo se muestra la aplicación de la técnica de simulación a la empresa "El Piloncillo" de Tuxtepec, Oaxaca. La función de esta empresa es la producción de piloncillo de caña de azúcar para la región del Papaloapan. Mediante la técnica de simulación, usando el software de simulación Promodel, se elaboró un modelo que representa al sistema actual de la empresa "El Piloncillo", y a partir de éste se creó otro modelo del sistema mejorado, con el cual se proponen acciones para solucionar el problema de baja productividad que se tiene
X
José Luis Zarazúa Vilchis. Elvia Espinosa Infante.
2010 Las técnicas de simulación en el proceso de la capacitación del personal como parte de un sistema complejo.21
Sistemas complejos. Técnicas de simulación. Capacitación.
El propósito de este trabajo es mostrar las técnicas de simulación en el proceso de capacitación de personal como parte de un sistema complejo y tratar de dar respuesta a dos preguntas: a) ¿Por qué la capacitación es parte de un sistema complejo?; y b) ¿las técnicas de simulación son una buena alternativa de entrenamiento? Para dar respuesta a estas preguntas se plantea el
X
19 http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=bth&AN=76593390&lang=es&site=ehost -live 20 http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=fua&AN=90516088&lang=es&site=ehost -live 21 http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=fua&AN=67096339&lang=es&site=ehost -live
objetivo de revisar el proceso de la administración de la capacitación desde un enfoque sistémico y el papel que juegan las diferentes técnicas de capacitación de personal. Inicia con la conceptualización de sistema y sistema complejo, después se ubica a la capacitación como parte de un sistema complejo, para posteriormente describir el proceso de la capacitación desde una perspectiva sistémica, finalmente se revisan los tipos de técnicas de capacitación diferenciando las técnicas de simulación en cuanto a la aplicación de los principios de aprendizaje
Flaminio Vera Méndez.
2011 Propuesta de una estructura de simulación y distribución en planta para la producción de caucho.22
Caucho natural. Látex. Distribución en planta. Simulación.
El artículo consiste en el análisis de las variables del sistema de producción de caucho natural, presente para los productores de las regiones de Villarrica y Cunday en el departamento del Tolima. En donde se hizo primeramente un análisis de la información sobre el proceso de obtención de Látex y producción de láminas del mismo, estudios realizados por entidades a nivel nacional y de los grupos de investigación de la Universidad de Ibagué, GIMAP (D+TEC) y GINNOVA. La información se organizó y analizó para determinar las variables que inciden en la distribución en planta y la simulación del proceso de producción de Látex.
X X
Heidy Mejía A. María Jimena Wilches. Marjorie Galofre V. Yennys Montenegro.
2011 Aplicación de metodologías de distribución de plantas para la configuración de un centro de distribución. 23
CORELAP. Almacenamiento. Centro de distribución. Distribución en planta. SLP.Localización de instalaciones.
El artículo consiste en determinar la distribución más adecuada para el área de almacenamiento en un centro de distribución, teniendo en cuenta las características especiales de los productos que allí se almacenan. Se implementaron la metodología SLP y la heurística de CORELAP para definir la configuración más adecuada de esta sección de acuerdo con las condiciones establecidas en la normatividad.
X
22 http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4519994 23 http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4321593
6 DISEÑO METODOLOGIA
El tipo de investigación que se manejará en este proyecto es de tipo aplicativa con un enfoque cuantitativo, debido a que la empresa COMENSA S.A., opto a la
ejecución del proyecto. Se realizara un diagnostico mediante la herramienta denominada evaluación rápida
de planta con el fin de analizar cuál es el comportamiento actual de dicha distribución, se emplea algoritmos de mejoras que permitan analizar la búsqueda y selección de distribución de la línea de ensamble de cortacircuitos para poder
resolver el problema expuesto por los directivos de la empresa COMENSA S.A., a partir de ello se utilizará el programa de simulación Promodel 9.2 , en donde se
evaluará la distribución de la planta con el sistema vigente. Para el rediseño de la distribución de planta se tendrá en cuenta la caracterización
de las estaciones de trabajo, teniendo en cuenta las capacidades de las mismas, a su vez aplicar un modelo entidad relación para conocer como es el comportamiento
de las actividades de una estación a otra, con el objeto de medir la incidencia de las áreas en ámbitos de manejo de materiales y ocupación de espacios. Posteriormente se procede a la realización actual de la distribución física (LAYOUT) de la planta
uno y dos. Luego se sintetizan las restricciones, necesidades reales y potenciales de las plantas. En consecuencia se opta por aplicar la metodología Systematic
Layout Planning (SLP), en conjunto con un algoritmo de mejora (Método Craft) que parte de una solución y es modificada con el fin de optimizar espacios y reducir los costes de transporte interno.
Para la aplicación de la metodología SLP, se llevará a cabo lo siguiente:
Análisis de producto cantidad, donde se evaluaron las cantidades producidas
durante 4 periodos (2011, 2012, 2013 y 2014), versus los productos fabricados por la empresa COMENSA S.A., (Cortacircuitos, Descargadores y Seccionadores).
Luego se realizará un análisis de los componentes del producto “cortacircuitos”, que es con base a este producto, se hará la distribución en
planta, debido a que es quien representa el mayor volumen de producción.
Se hará un diagrama de relación de actividades, con fin de obtener
alternativas para llevar acabo la distribución. Para realizar el método Craft se tendrá en cuenta lo siguiente:
Distancias centroidales de los departamentos. Calcular el costo de la
distribución inicial mediante el uso de la matriz de costo unitario y de las distancias calculadas, el flujo que se presenta entre departamentos, todo con
base en la distribución inicial.
Se hará uso del programa WINQSB, con el fin de obtener los Layout que se
propuestos como una alternativa de distribución, y evaluar el costo de transporte de la misma, de acuerdo a lo anterior.
Finalmente se procede a simular cada una de las alternativas que se obtendrán con base a las herramientas mencionadas anteriormente, con el fin de determinar cuál
es la más adecuada, a su vez se analizará los indicadores de productividad y de eficiencia comparándose con la simulación inicial y establecer la variación de mejora.
7 CAPITULO 1: DESCRIPCION DE LA SITUACION ACTUAL
7.1 Descripción del proceso
La empresa COMENSA S.A., es una empresa dedica a fabricar productos para el sector energético, entre el que se encuentra el cortacircuito objeto de estudio de
este proyecto. Para la fabricación de un cortacircuito, el proceso inicia en las estaciones de conjunto superior e inferior. En la estación del conjunto superior se
toman las partes del conjunto las cuales están compuestas por los siguientes componentes: Hut Support pin (HSP), Top Support, Upper, tornillo; Luego ensambla el tornillo y HSP en el conjunto soldado, para entonces ensamblar el Upper, resorte
y Top Support a las unidades primeramente ensambladas, y por último se ensambla la arandela al tornillo, para entonces realizar la rosca de la tuerca con el tornillo,
luego se realiza un desmonte del conjunto superior del dispositivo de armado para ser inspeccionado y colocarle el sello, por último se toman 6 unidades de conjunto superior para ser llevadas a los módulos de pegado.
Asimismo, se van realizando trabajos en la estación del conjunto inferior, en la cual,
se toman las partes que hacen parte del mismo, que se encuentran compuestas por: Hinge, HSP, tornillo, arandela, tuerca y por una rosca. El proceso se inicia
realizando un ensamble entre el HSP y un tornillo, luego se ensambla el hinge con HSP, de la misma forma se ensambla la arandela, tuerca y rosca en el tornillo, además, se aplica torque al tornillo de la borna, después de estas operaciones se
monta el conjunto inferior en el dispositivo de armado del conjunto, para que sea inspeccionado y se le coloque el sello. Finalmente se toman 6 unidades de conjunto
inferior, las cuales son llevadas a los módulos de pegado.
Adicionalmente, se procede a la marcación de la porcelana, la cual inicialmente es inspeccionada, para ser que pueda ser montada en la maquina tampo print para iniciar proceso de etiquetado, luego se inspecciona dicha marcación o etiquetado y
se le coloca el sello, se toman 3 unidades de las mismas se les realiza una segunda inspección comprobando de que se encuentren en buen estado y dirigirlas a los
módulos de pegado.
Por consiguiente, se toman los conjuntos tanto superior como inferior y se unen a la porcelana, y se comienza a realizar el alineamiento a los mismos. En el área de almacenamiento, una persona toma los Bushing y los dirige a los módulos de
pegado, el cual se alinea e inspecciona junto con la porcelana y los conjuntos (Inferior y superior) y se les sella.
Luego, se comienza el proceso de limpieza de herramientas de pegado, se busca
el pegamento que se va a utilizar y se le aplica al Bushing, y se espera a que este se seque. Adicionalmente, se hace una verificación de la aplicación del pegante
para que cumpla con las especificaciones de calidad establecidas por la empresa. Se realiza el mismo procedimiento de limpieza, para proceder con el pegado de los conjuntos inferiores y superiores, y también se les realiza una inspección al
pegamento realizado para que cumpla las características de calidad, más tarde se
procede a secar el pegante de los conjuntos y por último se limpia el producto terminado (Cortacircuito). ). El cortacircuito es llevado al dispositivo de prueba y se verifica la alineación, luego la cañuela es insertada en el conjunto inferior y se
verifica que la cañuela caiga y esté alineada, así, como también se veri fica la pintura y limpieza del cortacircuito. Finalmente, el cortacircuito es llevado a la zona de
empaque, en donde se organiza y agrupa en 50 unidades con su respectivo instructivo, la caja se sella con cinta adhesiva y se le coloca el sello. (Ver ilustración 3)
Ilustración 3 Cursograma Sinóptico - Cortacircuito
7.2 Caracterización del proceso
Una de las formas de representar los procesos operativos de la empresa COMENSA S.A. es a través de un mapeo de procesos, utilizando la herramienta SIPOC que
parte del hecho de que todos los sistemas tienen interacciones, interdependencias y secuencias.
Este modelo es basado en el diagrama de sistemas de W.E. Deming. SIPOC que
según sus siglas en ingles significa: Suppliers, Input, Processes, Output, Customers, y básicamente es usado para identificar la relevancia de los elementos que hacen
parte de los procesos, por ende, se denotará las correlaciones entre las estaciones de trabajos, con el objeto de evaluar cuales son las actividades críticas de la línea de ensamble de cortacircuitos.
Los componentes del modelo SIPOC son descritos de la siguiente manera:
Clientes: Son los productos que se benefician de las operaciones y
actividades que se les proporcionan a través de la secuenciación de las estaciones de trabajo.
Producción o salida: El modelo lo define como el resultado neto de los
subsistemas, métodos y procesos de la línea de ensamble de cortacircuitos.
Una vez han sido identificados, se debe adecuar la producción para
satisfacerla lo mejor posible a través de un algoritmo de mejora enfocado a la distribución de la planta.
Proceso: Son los sistemas, métodos que interactúan y convierten a las
entradas en salidas con iteraciones definidas hasta llegar al producto terminado.
Proveedores e insumos: Así como existen clientes internos y externos,
también hay proveedores que forman partes de cadenas. Y así, como no solo es necesario tratar con el último cliente de la cadena, es necesario tratar con
alguien más que el último proveedor.
A continuación, se describen los procesos asociados al sistema productivo de COMENSA S.A., objeto de estudio de la investigación del equipo de trabajo.
En consecuencia, se ilustra el proceso que integra toda la estación de barnizado.
(Ver tabla 3)
Tabla 5 SIPOC proceso de barnizado
En la estación de conjunto inferior, se realiza una de las partes de la formación del cortacircuito, a continuación se muestra el proceso integrado. (Ver tabla4)
Tabla 6 SIPOC proceso ensamble conjunto inferior
En el proceso de ensamble del cortacircuito una de sus partes es el conjunto
superior, la cual hace el primer cierre para su formulación, a continuación se procede a mostrar su proceso. (Ver tabla 5)
Tabla 7 SIPOC proceso ensamble conjunto superior
La porcelana contempla el receptor de las partes, para ellos es necesario conocer su proceso de marcación. (Ver tabla 6)
Tabla 8 SIPOC proceso de marcación de porcelana
La cañuela es otro componente del cortacircuito, es el eslabón necesario para la corriente eléctrica. (Ver tabla 7)
Tabla 9 SIPOC proceso de ensamble de cañuelas
La estación de pegado integra todas las partes realizadas, tales como; conjunto superior, inferior, porcelana y la pieza barnizada. Es aquí donde se da la forma de
cortacircuito. (Ver tabla 8)
Tabla 10 SIPOC proceso pegado y ensamble de partes
En la estación de prueba se inspección y se ajusta de acuerdo a especificaciones
solicitadas, es donde da la salida a la zona de empaque. (Ver tabla 9)
Tabla 11 SIPOC proceso de prueba de cortacircuito
El proceso de empaque y despacho, opta por asegurar que el cortacircuito pueda embalarse y guardarse en bodega para posteriores distribuciones. (Ver tabla 10)
Tabla 12 SIPOC proceso empaque y despacho
7.3 Descripción actual de la distribución de planta
Actualmente la distribución de planta en la empresa Comensa dispone de dos niveles para realizar sus actividades económicas, el primer nivel está conformado
por las estaciones barnizado, estaciones de conjuntos (superior, inferior), estación de ensamble de cañuela, área de troquelado y almacenamiento de materias primas
y producto terminado, el segundo nivel tiene un espacio disponible de 389 m2 en la cual dispone de estaciones de trabajo tales como la zona de control de calidad, zona de descargadores, zona de seccionadores, zona de prueba, zona de empaque,
zona de marcación de porcelana y la zona de pegado en donde el área utilizada es de 101m2 aproximadamente, brindando un área de transito de 288 m2, que en
nuestra investigación se centrara en el segundo nivel, debido a que convergen los procesos para la fabricación de cortacircuitos.
En consecuencia, el propósito es realizar la distribución de planta que busque la optimización de espacios y una reducción en sus costes de manejo de materiales,
debido a los largos y cambiantes desplazamiento de un nivel a otro, asimismo, se busca aumentar el espacio de almacenamiento.
7.3.1 Plano actual
A continuación se presenta la distribución de planta del nivel 2 de la empresa
Comensa S.A. (Ver ilustración 3)
Ilustración 4 Plano actual
7.3.2 Costos de transporte de la distribución actual
El manejo de materiales hace referencia a la forma en que estos se trasladan dentro de las estaciones de trabajo en las instalaciones, en donde se lleva a cabo el
proceso. Es de vital importancia conocer la incidencia que tiene la variable frecuencia de flujo, la distancia centroidal y el impacto económico que tiene sobre
el mismo, como a su vez, la incidencia del costo de la utilización de maquinaria para transportar el flujo.
Para ello, es necesario evidenciar la manifestación física del flujo de dinero a través de la empresa, en donde una de sus funciones es el control del flujo de los
materiales, razón por la cual es objeto de análisis. Por lo tanto, resulta esencial que se reconozca esta función tan importante por el impacto que genera sobre el
volumen de producción.
A continuación se muestra el costo por unidad de manejo de materiales del Layout actual en las estaciones de trabajo donde existe flujo (Numero de viajes) la empresa
Comensa S.A. (Ver tabla 13)
Tabla 13 Tabla de datos para cálculos
Tabla 14 Costo de transporte de materiales
costo de utilizar transpallets 0,03619482
costo de utilizar elevador 4,94672755
costo por unidad de longitud xxxxxxxx
SMLV 644350
Valor Hora 2684,79167
Valor Min 44,7465278
Areas Area 1 Area 2 Area 3 Area 4 Area 5 Area 6 Area 7 Area 8
Area 1 -$ -$ -$ -$ 14.188,35$ -$ -$ -$
Area 2 -$ -$ -$ -$ 9.744,96$ -$ -$ -$
Area 3 -$ -$ -$ -$ 10.286,35$ -$ -$ -$
Area 4 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 3.238,60$ -$
Area 5 -$ -$ -$ -$ -$ 2.416,31$ -$
Area 6 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 44,75$ -$
Area 7 -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Area 8 -$ -$ -$ -$ 7.010,29$ -$ -$ -$
TABLA DE COSTOS DE TRANSPORTE
TOTAL COSTO DE TRANSPORTE 46.929,61$
8 CAPITULO 2: EVALUACION Y DETERMINACION DE LA MEJOR
DISTRIBUCION
El Systematic Plan Layout (SLP) o Planeación Sistemática de la Distribución en
Planta, busca la minimización de distancias recorridas por los materiales, estructuración lógica de procesos, minimización del espacio necesario, satisfacción
y seguridad de los operarios y flexibilidad para ampliaciones o modificaciones futuras. Es un método organizado para realizar la planeación de una distribución.
Actualmente, la inadecuada distribución de planta permite alcanzar niveles de rendimientos factibles al momento de realizar sus operaciones y actividades, es por
ello que Comensa S.A. se vio en la necesidad de realizar un rediseño en la línea de ensamble de cortacircuitos, debido a que el espacio utilizado por estaciones de
trabajo fueron asignadas para trabajos de ampliación para el departamento de almacén (Inventarios), por lo tanto, se hizo uso de la combinación de algoritmos mejorativos como el método Craft y la metodología SLP con el fin de minimizar el
costo de manejo de materiales asociados a la distribución en planta, partiendo del Layout inicial.
La empresa dispone de área 389 m2 (Planta 2) para realizar actividades directas
del proceso de ensamble de cortacircuitos, en el cual su utilización de es 101.45m2, es su estado inicial; Luego por las restricciones técnicas (Redes eléctricas,
características de fisicoquímicas), y por los requerimientos de almacén se opta por subir de nivel 1 hacia nivel 2, las estaciones de barnizado, conjunto superior e inferior y cañuelas.
8.1 Aplicación de la metodología SLP
1. Análisis producto cantidad
De acuerdo a la metodología SLP, se contempla inicialmente el análisis producto- cantidad, en el cual se hace relación de los productos fabricados por la empresa
Comensa S.A., y las cantidades producidas en los periodos que van desde 2011-2014, en donde el producto con mayor participación es el “Cortacircuito”, y en donde
a lo largo del proyecto se ha hecho énfasis se aplicará la distribución en planta. (Ver Ilustración 5)
Ilustración 5 Grafica producto-cantidad
De acuerdo al producto seleccionado, se desglosará los componentes necesarios y suficientes que conforman el mismo.
Producto: Cortacircuito
Componentes:
Conjunto superior
Conjunto inferior
Cañuela
Porcelana
Bushing
Cantidades a producir (Diarias)
Cortacircuitos: 195 Cortacircuitos
Componentes (Cantidades diarias)
Conjunto superior: 640 Unds
Conjunto inferior: 640 Unds
Cañuela: 680 Unds
Marcación porcelana: 960 Unds
Bushing: 5600 Unds
2. Relación entre las áreas
A continuación se relacionaran las áreas de acuerdo a la dependencia una de otra.
Estación de barnizado: Se ubica los Hut Support Pin (HSP) en la guía metálica,
los cuales introducen en la porcelana de barniz. Y por último se ponen a secar.
Estación de conjunto inferior: Se ensambla un tornillo en el HSP, luego se
ensambla un hinge de bronce con HSP y se ensambla arandela en el tornillo, por último se ensambla tuerca y rosca en el tornillo.
Estación de conjunto superior: En esta estación se realiza el ensamble del
Upper, resorte, top Support, y finalmente se ensambla la arandela a un tornillo.
Estación de cañuelas: Ensamblar tubo con el top casting, solid cap, Blower,
Trenso, se empaca cañuela para venta y prueba.
Estación de porcelana: Se prepara la maquina tampo print. Seleccionar e iniciar
la marcación. Estación de pegado: Colocar las porcelanas en los módulos de pegado y se
unen con los conjuntos (Inferior y superior) y esperar secado. Estación de prueba: En esta estación se realiza un ajuste y alineación al
cortacircuito y un Tratamiento superficial. Estación de empaque y despacho: Se realiza el empaque de los cortacircuitos.
Estaciones de trabajo: A continuación se muestra las estaciones de trabajo que
hacen parte del proceso para fabricación de un cortacircuito. (Ver tabla 15)
Tabla 15 Áreas de trabajo
A continuación se muestra la frecuencia existente entre las áreas de trabajo, las cuales serán necesarias para establecer la importancia de cercanía entre áreas.
(Ver tabla 16)
Zonas Descripción
Area 1 Barnizado
Area 2 Conjunto Inferior
Area 3 Conjunto Superior
Area 4 Cañuelas
Area 5 Pegado
Area 6 Prueba
Area 7 Empaque y despacho
Area 8 Porcelana
Tabla 16 Frecuencia entre áreas de trabajo
Para la elaboración de un cortacircuito se requiere la integración de procesos, en la cual se exponen las razones de cercanía, con el fin de realizar las relaciones entre
estos, buscando la distribución en planta adecuada para la empresa Comensa S.A. (Ver tabla 17 )
Tabla 17 Razones de cercanía
Luego se realizó la importancia de la cercanía entre un departamento u otro, dando como resultado que el área a tener en cuenta es el área de pegado, debido a que
esta es donde convergen todos los subprocesos, con un total de 16 flujos (Ver tabla 16), además se pondera la importancia entre cercanías.(Ver tabla 18).
Tabla 18 Importancia de cercanía entre áreas
Areas Area 1 Area 2 Area 3 Area 4 Area 5 Area 6 Area 7 Area 8
Area 1 0 0 0 0 4 0 0 0
Area 2 0 0 0 0 4 0 0 0
Area 3 0 0 0 0 4 0 0 0
Area 4 0 0 0 0 0 0 1 0
Area 5 0 0 0 0 0 3 0 0
Area 6 0 0 0 0 0 0 1 0
Area 7 0 0 0 0 0 0 0 0
Area 8 0 0 0 0 4 0 0 0
TABLA DE FRECUENCIA ENTRE AREAS
Código Motivo
1 Operaciones compartidas
2 Contacto NO necesario
3 Facil de transportar
4 Alto flujo de materiales
5 Por seguridad
Razones para la cercanía
De acuerdo a la tabla 16 se realiza el diagrama de relaciones de actividades de las estaciones de trabajo en el cual se obtendrá una alternativa para la distribución en planta. (Ver Ilustración 6)
Ilustración 6 Diagrama de relaciones de área
A continuación se muestra un grafo de las áreas de trabajo actual para la formación
del cortacircuito (Ver Ilustración 7)
Ilustración 7 Grafo actual
Requerimientos de espacio y espacio disponible
Siguiendo la metodología SLP, es necesario determinar los requerimientos de espacio y el espacio disponible para la adecuada distribución en planta. (Ver tabla 19)
Tabla 19 Requerimientos de espacio y espacio disponible
Limitaciones prácticas
Para contemplar una adecuada distribución de planta, se debe tener en cuenta las siguientes limitantes, que tienen un comportamiento interno con ámbito gerencial.
Requerimientos de instalaciones eléctricas.
Requerimientos gerenciales en el nivel 1 para aumentar inventario.
El segundo nivel no puede expandirse, debido que le quita volumen al
inventario.
Factores Influyentes
Los factores influyentes son requerimientos de tipo externo que están asociados a cumplimientos normativos y legales, para ello se cita un factor que afecta la
distribución de la infraestructura.
Cumplimiento de normas técnicas en las instalaciones de la planta.
Alternativas de distribución
Teniendo en cuenta lo anterior se procede al planteamiento de alternativas de
distribución, que se ajusta a las limitantes establecidas, y son evaluadas en función del costo de manejo de materiales en relación a flujo y distancias centroidales.
Areas Area(m2)INICIAL
Pegado 48,91
Prueba 15,73
Empaque y despacho 19,45
Porcelana 12,86
Control de calidad 44,73
Seccionadores 25,09
Descargadores 31,52
NIVEL 1
AREA DISPONIBLE (m2) 389,3182
Alternativa 1
A continuación se presenta la alternativa 1 en donde se muestra la distribución en planta, en la cual se la transposición de las estaciones de trabajo son estación de conjunto inferior, conjunto superior, estación de cañuelas y área de barnizado, de
esta forma se evidencia una mejora significativa, debido a que los costes de transporte de manejo de materiales con su respectiva tabla de costo de transporte
(Ver tabla 20)
Ilustración 8 Distribución de planta alternativa 1
Tabla 20 Tabla de costos de transporte alternativa 1
Areas Area 1 Area 2 Area 3 Area 4 Area 5 Area 6 Area 7 Area 8
Area 1 -$ -$ -$ -$ 5.966,20$ -$ -$ -$
Area 2 -$ -$ -$ -$ 2.879,02$ -$ -$ -$
Area 3 -$ -$ -$ -$ 2.750,96$ -$ -$ -$
Area 4 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 376,16$ -$
Area 5 -$ -$ -$ -$ -$ 2.731,99$ -$
Area 6 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 40,90$ -$
Area 7 -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Area 8 -$ -$ -$ -$ 6.015,27$ -$ -$ -$
TABLA DE COSTOS DE TRANSPORTE
TOTAL COSTO DE TRANSPORTE 20.760,50$
Alternativa 2
A continuación se presenta la alternativa 2 en donde se muestra la distribución en planta, en la cual tiene como características el ajuste de la zona de marcación de porcelana, a su vez la zona de cañuelas esta en relación directa a la zona de
empaque, debido a que se presenta un flujo continuo, lo cual permite que sea empacado completamente (Ver ilustración 9) con su respectiva tabla de costo
de transporte (Ver tabla 21)
Ilustración 9 Distribución de planta alternativa 2
Tabla 21 Tabla de costos de transporte alternativa 2
Areas Area 1 Area 2 Area 3 Area 4 Area 5 Area 6 Area 7 Area 8
Area 1 -$ -$ -$ -$ 5.966,20$ -$ -$ -$
Area 2 -$ -$ -$ -$ 2.879,02$ -$ -$ -$
Area 3 -$ -$ -$ -$ 2.750,96$ -$ -$ -$
Area 4 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 376,16$ -$
Area 5 -$ -$ -$ -$ -$ 2.731,99$ -$
Area 6 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 40,90$ -$
Area 7 -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Area 8 -$ -$ -$ -$ 3.376,42$ -$ -$ -$
TABLA DE COSTOS DE TRANSPORTE
TOTAL COSTO DE TRANSPORTE 18.121,65$
8.2 Aplicación del Algoritmo CRAFT
CRAFT, por sus siglas en inglés (Asignación relativa de instalaciones computarizada). Este algoritmo minimiza el coste de manejo de materiales asociado
a la distribución en planta, partiendo del Layout inicial. Este método utiliza una formulación de distribución por criterios cuantitativos y puede resolver problemas de
hasta 40 departamentos o centros de actividad. El algoritmo determinará las distancias entre los centroides de los departamentos. El siguiente paso del programa es calcular el costo de la distribución inicial mediante el uso de la matriz
de costo unitario y de las distancias calculadas en la distribución inicial. (Ver ecuación 1).
Ecuación 1 Costo total de transporte desde el departamento i hasta el departamento j
𝑀𝑖𝑛 𝐶 = ∑ ∑ 𝐶𝑖𝑗
𝑛
𝑗 =1
𝑛
𝑖=1
∗ 𝐹𝑖𝑗 ∗ 𝐷𝑖𝑗
Donde:
La aplicación de este método heurístico permite obtener la mejor redistribución de una planta existente a través de transposiciones sucesivas de los departamentos o unidades estructurales, hasta alcanzar el costo mínimo de interrelaciones entre
operaciones o departamentos. A continuación, se presenta el método Craft aplicado a la alternativa 1 de la
distribución en planta de la empresa Comensa S.A. que arrojo el SLP, el procedimiento consta primeramente del desarrollo de dicha distribución (Ver ilustración 10) para luego estimar su costo. Segundo, se debe realizar la iteración
de flujos entre áreas. (Ver tabla 20), así como de las distancias entre los centroides (Ver tabla 21) y por último se realiza la estimación del costo de transporte en
relación al flujo entre áreas y distancias entre centroides, mas, la asignación del costo. (Ver tabla 22).
Ilustración 10 Craft inicial
Donde:
Teniendo en cuenta las restricciones del sistema, el método Craft dio como posibles
alternativas las siguientes distribuciones físicas ajustándose a las necesidades de la empresa Comensa S.A.
K K K K L J J J J H H
K K K K L J J J J I I G G
K K K K J J J J G G
G G
A A A A B B B C C D D D E E F F
A A A A B B B C C D D D E E F F
ALGORITMO DE MEJORA - METODO CRAFT INICIAL
A ZONA DE DESCARGADORES
B ZONA DE SECCIONADORES
C ZONA DE PRUEBA
D ZONA DE EMPAQUE
E ZONA DE CAÑUELA
F ZONA DE BARNIZADO
G ZONA DE MARCACIÓN DE PORCELANA
H ZONA DE CONJUNTO INFERIOR
I ZONA CONJUNTO SUPERIOR
J ZONA DE PEGADO
K ZONA DE CONTROL DE CALIDAD
L ESCALERAS
TABLA DE EQUIVALENCIAS DE AREAS
Ilustración 11 Craft iteración 1
A continuación se presenta la alternativa correspondiente a método Craft iteración 1 con respecto al Craft inicial, en donde se muestra la distribución en planta, en la
cual tiene como características el ajuste de la zona de marcación de porcelana, ya que es dirigida en donde, inicialmente se ubicaba la zona de empaque, a su vez la zona de cañuelas esta en relación directa a la zona de empaque producto de la
estación que fue cambiada (Marcación de porcelana), debido a que se presenta un flujo continuo, lo cual permite que sea empacado completamente, asimismo, la zona
de barnizado es movida a lo que inicialmente era la estación de prueba ocasionando este cambio una disminución en el desplazamiento a la estación de pegado, y por último la estación de prueba es ubicada en donde se encontraba la estación de
cañuela produciendo una relación directa a la zona de empaque, así como la estación de conjunto inferior y superior es intercambiada.(Ver ilustración 12),
además, se presenta la tabla de costos de transporte de dichos cambios. (Ver tabla 22).
K K K K L J J J J I I
K K K K L J J J J H H E E
K K K K J J J J E E
D D
A A A A B B B F F G G G C C D D
A A A A B B B F F G G G C C D D
ALGORITMO DE MEJORA - ITERACION 1
Ilustración 12 Craft Layout iteración 1
Tabla 22 Tabla de costos de transporte iteración 1
Ilustración 13 Craft Iteración 2
Areas Area 1 Area 2 Area 3 Area 4 Area 5 Area 6 Area 7 Area 8
Area 1 -$ -$ -$ -$ 8.535,00$ -$ -$ -$
Area 2 -$ -$ -$ -$ 2.900,70$ -$ -$ -$
Area 3 -$ -$ -$ -$ 2.750,96$ -$ -$ -$
Area 4 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 271,71$ -$
Area 5 -$ -$ -$ -$ -$ 3.332,74$ -$
Area 6 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 32,63$ -$
Area 7 -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Area 8 -$ -$ -$ -$ 3.595,82$ -$ -$ -$
TABLA DE COSTOS DE TRANSPORTE
TOTAL COSTO DE TRANSPORTE 21.419,57$
K K K K L J J J J I I
K K K K L J J J J H H C C
K K K K J J J J C C
E E
A A A A B B B F F G G G D D E E
A A A A B B B F F G G G D D D D
ALGORITMO DE MEJORA - ITERACION 2
Seguidamente se ostenta la alternativa correspondiente a método Craft iteración 2
con respecto al Craft inicial, en donde se muestra la distribución en planta, en la cual tiene como características el ajuste a la zona de marcación de porcelana, está es dirigida donde inicialmente se ubicaba la zona de empaque, a su vez está zona
es situada en donde se encontraba la zona de cañuelas y parte de la zona de marcación de porcelana para disminuir los desplazamientos, además las zonas de
conjunto inferior y superior son intercambiadas con respecto a la situación inicial del Craft, la zona de barnizado es ajustada a la zona de prueba producto de que está quede con relación directa a la zona de pegado, adicionalmente, la zona de prueba
y cañuela son colocadas en donde estaba la zona de marcación de porcelana, debido a que estas queden cerca de la zona de empaquetado con el fin de reducir
los tiempos de desplazamientos y por ende los de costo de transportes. (Ver ilustración 14). Se presenta la tabla de costos de transporte correspondientes a dichos cambios. (Ver tabla 23)
Ilustración 14 Craft Layout iteración 2
Tabla 23 Tabla de costos de transporte iteración 2
Ilustración 15 Craft Final
Finalmente se ostenta la alternativa correspondiente a método Craft iteración final
con respecto al Craft inicial, en donde se muestra la distribución en planta, en la
Areas Area 1 Area 2 Area 3 Area 4 Area 5 Area 6 Area 7 Area 8
Area 1 -$ -$ -$ -$ 8.333,47$ -$ -$ -$
Area 2 -$ -$ -$ -$ 2.750,96$ -$ -$ -$
Area 3 -$ -$ -$ -$ 2.880,78$ -$ -$ -$
Area 4 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 260,60$ -$
Area 5 -$ -$ -$ -$ -$ 3.276,23$ -$
Area 6 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 34,02$ -$
Area 7 -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Area 8 -$ -$ -$ -$ 3.547,52$ -$ -$ -$
TABLA DE COSTOS DE TRANSPORTE
TOTAL COSTO DE TRANSPORTE 21.083,58$
K K K K L J J J J I I
K K K K L J J J J H H C C
K K K K J J J J C C
D D
A A A A B B B F F G G G E E D D
A A A A B B B F F G G G E E D D
ALGORITMO DE MEJORA - METODO CRAFT FINAL
cual tiene como características el ajuste a la zona de marcación de porcelana, está es dirigida donde inicialmente se ubicaba la zona de empaque, a su vez está zona es situada en donde se encontraba la zona de barnizado y parte de la zona de
marcación de porcelana, además las zonas de conjunto inferior y superior son intercambiadas con respecto a la situación inicial del Craft, la zona de barnizado es
ajustada a la zona de prueba, producto de que está quede con relación directa a la zona de pegado, adicionalmente, la zona de prueba y cañuela son colocadas en donde estaba la zona de marcación de porcelana, debido a que estas queden cerca
de la zona de empaquetado con el fin de reducir los tiempos de desplazamientos y por ende los de costo de transportes. (Ver ilustración 16). Se presenta la tabla de
costos de transporte correspondientes a dichos cambios. (Ver tabla 24)
Ilustración 16 Craft Layout final
Tabla 24 Tabla de flujo entre áreas
Areas Area 1 Area 2 Area 3 Area 4 Area 5 Area 6 Area 7 Area 8
Area 1 0 0 0 0 4 0 0 0
Area 2 0 0 0 0 4 0 0 0
Area 3 0 0 0 0 4 0 0 0
Area 4 0 0 0 0 0 0 1 0
Area 5 0 0 0 0 0 3 0 0
Area 6 0 0 0 0 0 0 1 0
Area 7 0 0 0 0 0 0 0 0
Area 8 0 0 0 0 4 0 0 0
TABLA DE FRECUENCIA ENTRE AREAS
Tabla 25 Tabla de distancia entre centroides
Tabla 26 Tabla de costos de transporte Método Craft
8.3 Determinación de la mejor distribución
De acuerdo a las alternativas anteriormente evaluadas, se muestra a continuación
una tabla resumen en donde se logra evidenciar la sumatoria de las distancias centroidales que se necesitó para cada Layout para las alternativas propuestas, asimismo, se realizó la sumatoria de los costos de transporte que surgieron a partir
del producto de los flujos que inciden de una estación a otra, las distancias centroidales así como los costos de transporte, los cuales se encuentran asociados
a las distancias recorridas, y al uso de maquinaria para transportar el material, como también se implicaron otras variables, logrando que la tomas de decisiones sea evaluada, para ello se calculó el tiempo de ciclo (TC), la velocidad de producción
(TH), los productos en procesos (WIP) y los productos terminados (PT). (Ver tabla 27). Con base esto, la alternativa que representa una mejor distribución es la
alternativa 2.
Areas Area 1 Area 2 Area 3 Area 4 Area 5 Area 6 Area 7 Area 8
Area 1 0 1 1 5 9,74 11 4 5
Area 2 1 0 1 6 5,78 9 10 6
Area 3 1 1 0 6 5,65 9 10 6
Area 4 5 6 6 0 13 13 3,2 11
Area 5 8 9 9 13 0 10,48 8 10
Area 6 11 9 9 13 9 0 6,24 13
Area 7 4 10 10 12 8 5 0 9
Area 8 5 6 6 11 8,54 13 9 0
TABLA DE DISTANCIA ENTRE LOS CENTROIDES (metros)
Areas Area 1 Area 2 Area 3 Area 4 Area 5 Area 6 Area 7 Area 8
Area 1 -$ -$ -$ -$ 7.263,85$ -$ -$ -$
Area 2 -$ -$ -$ -$ 2.879,02$ -$ -$ -$
Area 3 -$ -$ -$ -$ 2.750,96$ -$ -$ -$
Area 4 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 146,35$ -$
Area 5 -$ -$ -$ -$ -$ 3.276,23$ -$
Area 6 -$ -$ -$ -$ -$ -$ 69,69$ -$
Area 7 -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Area 8 -$ -$ -$ -$ 3.547,83$ -$ -$ -$
TABLA DE COSTOS DE TRANSPORTE
TOTAL COSTO DE TRANSPORTE 19.933,94$
Tabla 27 Resumen de evaluación de alternativas
8.4 Simulación de la mejor distribución
8.4.1 Modelo conceptual del comportamiento de las alternativas para la
distribución en planta
Definición del sistema: A continuación se realiza un esquema de todos los
elementos que intervienen en el sistema de fabricación de un cortacircuito (Estaciones de trabajo). (Ver ilustración 17)
Ilustración 17 Definición del sistema
LAYOUT Ʃ CENTROIDE Ʃ COSTO TC TH PT WIP
ACTUAL 67,5 46.929,61$ 630,14 0,06 195 11,24
ALTERNATIVA 1 50,53 21.133,39$ 471,72 0,04 210 17,93
ALTERNATIVA 2 45,85 18.121,65$ 471,31 0,04 210 17,93
ITERACION 1 48,15 21.419,57$ 471,34 0,04 210 17,9
ITERACION 2 48,5 21.083,58$ 471,31 0,04 210 17,87
CRAF FINAL 49,63 19.933,94$ 471,4 0,04 210 17,9
RESUMEN DE ALTERNATIVAS
Definición de locaciones:
Tabla 28 Locaciones
LOCACIONES
ITEM DESCRIPCION DEL PROCESO
MATERIALES CONUNTO INFERIOR
En esta estación de trabajo se realiza el almacenamiento de los materiales utilizados para la elaboración del conjunto inferior.
MATERIALES CONUNTO SUPERIOR
En esta estación de trabajo se realiza el almacenamiento de los materiales utilizados para la elaboración del conjunto inferior.
CONJUNTO INFERIOR
En esta locación ingresan un hinge de bronce, tornillo, tuerca y arandela. Se ensambla el tornillo y el hinge en el HSP, así como el ensamble de la arandela y la tuerca en el tornillo para luego roscar, obteniendo así un subproducto para el armado del cortacircuito.
BUFFER CONJUNTO INFERIOR
Almacenamiento de conjuntos inferiores.
CONJUNTO SUPERIOR
Ingresan Upper, resorte, top Support, arandela, tuerca, tornillo y conjunto soldado. Primeramente se realiza un ensamble del Upper, resorte y del top Support; y por último se ensambla la arandela al tornillo y se obtiene parcialmente el segundo conjunto.
BUFFER CONJUNTO SUPERIOR
Almacenamiento de conjuntos superiores.
PORCELANAS Esta locación es utilizada para el almacenamiento de porcelanas sin marcación.
ETIQUETADO DE PORCELANA
Está compuesta por la maquina tampo print y se hace la preparación de la misma, para luego seleccionar la marcación e iniciar la misma.
PEGADO En esta estación es donde convergen los subproductos que darán como resultado el cortacircuito. Entra: Conjunto inferior, conjunto superior, porcelana, HSP y Bushing; Se coloca la porcelana en los módulos de pegado y se unen con los conjuntos y se espera el secado.
PRUEBA En esta locación se realiza el ajuste de alineación y tratamiento superficial.
ESTANTERIA Es una locación que se utiliza para el almacenamiento de cortacircuitos.
EMPAQUETADO Y DESPACHO
Área donde se realiza el empaquetado de los cortacircuitos.
Definición de entidades:
Tabla 29 Entidades
ENTIDADES ITEM DESCRIPCION EN EL PROCESO
MATERIALES CONJUNTOS
Compuesta por tornillo, arandela, y tuerca; para conjuntos (Inferior y superior)
CONJUNTO INFERIOR
Es uno de los componentes que serán dirigidos a la estación de pegado para obtener el cortacircuito.
CONJUNTO SUPERIOR
Es uno de los componentes que serán dirigidos a la estación de pegado para obtener el cortacircuito.
HINGE DE BRONCE
Componente utilizado para el ensamble con el conjunto inferior.
UPPER Pieza utilizada para el ensamble con el conjunto superior. PORCELANA Componente que será etiquetado. CORTACIRCUITO Producto con todos los componentes pegados, listo para
empaquetar. PRODUCTO TERMINADO
Producto empaquetado.
Definición de recursos:
Tabla 30 Recursos
RECURSOS ITEM OPERATIVIDAD EN EL PROCESO
OPERADOR CONJUNTO INFERIOR
Persona encargada de realizar el ensamble del conjunto inferior.
OPERADOR CONJUNTO SUPERIOR
Persona encargado de realizar el ensamble del conjunto inferior.
OPERADOR ETIQUETADOR
Es la persona encargada de la marcación de la porcelana.
PALLET Transportar porcelana y conjuntos
Definición de proceso
Tabla 31 Proceso
Definición de atributos:
Tabla 32 Atributos
ID TIPO CLASIFICACION
Hora de llegada Real Ent
Definición de variables: Son condiciones cuyos valores se crean y
modifican por medio de relaciones matemáticas y lógicas. Pueden ser continuas o discretas, las variables se utilizan para la toma de decisiones y
divulgación estadística. El valor de una variable se puede supervisar en un cierto plazo y exhibir en el transcurso de la simulación. (Ver tabla 12). Para
efectos de estudio, serán utilizadas para determinar la mejor distribución en planta, realizando una comparación de entre el resultado de éstas en cada alternativa propuesta. (Ver tabla 33)
Tabla 33 Variables
ID TIPO DESCRIPCION
TC REAL
A través de esta variable se obtiene la cantidad de tiempo en la que permanece la entidad en el sistema.
TH REAL
Velocidad del producto terminado, cantidad de salidas producidas durante el proceso en función de tiempo.
WIP INTEGER Cantidad de productos que se encuentran en el sistema.
PT INTEGER Cantidad de producto terminado, salidas del sistema buenas.
Para simular la mejor distribución de planta, es necesario realizar una recolección de datos para futuras pruebas. El proceso de recolección de datos inicia con la toma de 30 premuestras para cada estación de trabajo. El método a utilizar para calcular
el tamaño de la muestra es:
Ecuación 2 Tamaño de la muestra
𝑛 =𝜎2𝑍𝛼/2
2
𝐸2
Donde 𝜎 2 es la varianza encontrada en los 30 datos tomados en la premuestra,
𝑍𝛼/22 corresponde al valor normalizado del nivel de confianza del estudio al cuadrado
y 𝐸2 es el error máximo esperado en el cálculo.
A continuación se presenta el número de réplicas de las operaciones. (Ver tabla 34)
Tabla 34 Numero de réplicas de la premuestra
Con base al número de réplicas se calculó el número de observaciones necesarias para determinar el tamaño de la muestra con un nivel de confianza del 90% y un error de 10%. (Ver tabla 35)
REPLICA
ENSAMBLE
CONJUNTO
SUPERIOR
(MIN)
ENSAMBLE
CONJUNTO
INFERIOR
(MIN)
PEGADO
CORTACIRCUITO
(MIN)
PRUEBA
(MIN)
EMPAQUE
(MIN)
MARCACION DE
PORCELANA
(MIN)
1 1,94 0,46 10,67 4,03 1,18 0,20
2 1,98 0,47 8,05 4,20 1,24 0,18
3 1,96 0,47 9,31 4,03 1,17 0,18
4 2,04 0,48 10,50 3,76 1,21 0,17
5 2,02 0,50 9,41 4,02 1,29 0,17
6 1,89 0,45 9,10 4,00 1,25 0,17
7 2,39 0,52 10,30 4,20 1,19 0,18
8 1,88 0,50 10,37 4,35 1,16 0,20
9 2,06 0,48 10,37 4,17 1,18 0,22
10 1,79 0,47 10,02 4,44 1,25 0,22
11 2,01 0,46 10,49 3,50 1,27 0,20
12 2,31 0,50 10,57 3,55 1,20 0,23
13 1,86 0,46 9,46 3,90 1,18 0,25
14 2,10 0,50 8,37 3,61 1,22 0,22
15 2,29 0,46 10,55 4,19 1,11 0,25
16 2,11 0,45 9,04 4,20 1,20 0,23
17 2,12 0,47 10,19 4,15 1,18 0,20
18 1,80 0,50 10,09 3,78 1,26 0,18
19 2,21 0,46 8,80 4,06 1,16 0,20
20 1,98 0,45 9,37 3,69 1,15 0,20
21 1,98 0,55 9,59 4,20 1,22 0,18
22 2,06 0,49 9,27 4,02 1,23 0,18
23 2,04 0,48 9,72 4,12 1,21 0,18
24 2,05 0,47 9,94 4,19 1,20 0,19
25 2,00 0,48 9,91 3,80 1,22 0,19
26 2,03 0,49 10,03 4,35 1,20 0,20
27 2,01 0,49 10,31 4,23 1,21 0,21
28 2,01 0,48 10,36 4,00 1,21 0,22
29 2,01 0,49 10,18 3,91 1,22 0,22
30 2,11 0,48 9,78 3,80 1,20 0,23
MEDIA 2,03 0,48 9,80 4,02 1,21 0,20
DESVIACION 0,136576348 0,0219839 0,670923314 0,241672 0,03784572 0,023056652
VARIANZA 0,018653099 0,00048329 0,450138093 0,058405 0,0014323 0,000531609
TABLA DE DATOS COMENSA S.A. (PREMUESTRA)
Tabla 35 Tamaño de la muestra
En consecuencia el modo de validación de los datos consta de dos etapas, la
primera con el fin de hacer pruebas de independencia y uniformidad para otorgarle un grado de aceptación y validez y la segunda con el fin de determinar la mejor
distribución que se ajusta a la naturaleza de la actividad y al tipo de dato, estas dos pruebas serán realizadas en StatFit, intrínsecamente al paquete de simulación Promodel versión 9.2.
A continuación se presentan las pruebas de independencia y las distribuciones
asociadas a cada tipo de operación:
En el caso de la estación de conjunto superior, la distribución que se ajustó a los 37 datos fue la distribución Lognormal con un tiempo de 1.+ L(1.03,0.12)
min (Ver Ilustración 18)
Ilustración 18 Prueba de independencia y distribución estación de conjunto superior
ITEMS
ENSAMBLE
CONJUNTO
SUPERIOR
(MIN)
ENSAMBLE
CONJUNTO
INFERIOR
(MIN)
PEGADO
CORTACIRCUITO
(MIN)
PRUEBA
(MIN)
EMPAQUE
(MIN)
MARCACION DE
PORCELANA
(MIN)
DESVIACION 0,136576348 0,0219839 0,670923314 0,241672 0,03784572 0,023056652
VARIANZA 0,018653099 0,00048329 0,450138093 0,058405 0,0014323 0,000531609
n 37 6 182 65 10 6
NIVEL DE CONFIANZA 90%
ERROR 10%
En el caso de la estación de conjunto inferior, el tamaño de la muestra fue de
6, por lo tanto se trabajó con valor de 30 datos, de esta forma fue la distribución Lognormal la que se ajustó a los datos con un tiempo de L(0.481,2.12e-002) min (Ver Ilustración 19)
Ilustración 19 Prueba de independencia y distribución estación de conjunto inferior
En el caso de la estación de pegado, la distribución que se ajustó a los 187
datos fue la distribución Lognormal con un tiempo de 7.+ L(2.3,0.778) min (Ver Ilustración 20)
Ilustración 20 Prueba de independencia y distribución estación de pegado
En la estación de prueba, la distribución que se ajustó a los 65 datos fue la
distribución Lognormal con un tiempo de 2.+L(1.94,0.604) min (Ver Ilustración 21)
Ilustración 21 Prueba de independencia y distribución estación de prueba
En el caso de la estación de empaque, el tamaño de la muestra fue de 10,
por lo tanto se trabajó con valor de 30 datos, de esta forma fue la distribución Lognormal la que se ajustó a los datos con un tiempo de 1.+L(0.206,3.99e -
002) min (Ver Ilustración 22)
Ilustración 22 Prueba de independencia y distribución estación de empaque
En el caso de la estación de m, el tamaño de la muestra fue de 6, por lo tanto
se trabajó con valor de 30 datos, de esta forma fue la distribución Lognormal la que se ajustó a los datos con un tiempo de L(0.196,2.46e-002) min (Ver Ilustración 23)
Ilustración 23 Prueba de independencia y distribución estación de marcación de porcelana
8.4.1.1 Definición del sistema alternativa 1
A continuación se procede a mostrar la alternativa 1 en función al sistema. (Ver ilustración 24)
Ilustración 24 definición del sistema alternativa 1
8.4.1.2 Definición del sistema alternativa 2
A continuación se procede a mostrar la alternativa 1 en función al sistema. (Ver
ilustración 25)
Ilustración 25 definición del sistema alternativa 2
8.4.1.3 Definición del sistema iteración 1 Craft
A continuación se procede a mostrar la alternativa 1 en función al sistema. (Ver ilustración 26)
Ilustración 26 definición del sistema iteración 1 Craft
8.4.1.4 Definición del sistema iteración 2 Craft
A continuación se procede a mostrar la alternativa 1 en función al sistema. (Ver ilustración 27)
Ilustración 27definicion del sistema iteración 2 Craft
8.4.1.5 Definición del sistema Craft final
A continuación se procede a mostrar la alternativa 1 en función al sistema. (Ver ilustración 28)
Ilustración 28 definición del sistema Craft final
9 CONCLUSIONES
El objetivo del trabajo se cumple porque a través de la aplicación e integración de los métodos propuestos, se logra reducir el costo del transporte referente al flujo de
materiales con respecto de la distribución inicial.
Se realiza un aporte significativo brindando alternativas para la solución de problemas de distribución de planta mediante la exploración de variantes de los
métodos tradicionales que permitan la estructuración y evaluación formal de la distribución, el trabajo utiliza dos métodos para solucionar el problema de la empresa Comensa S.A, en primer lugar la búsqueda y procesamiento de los datos
la cual se realiza con la metodología del SLP y las alternativas de distribución son encontradas con un algoritmo de mejora (CRAFT) aplicado para este efecto.
Debido a las características de funcionamiento de un algoritmo de mejora, es decir,
dado que es un método de búsqueda en donde la solución parte de un estado inicial planteado, la cual realiza intercambios de actividades teniendo en cuenta las
restricciones del problema, buscando la optimalidad bajo los criterios empleados.
Como se puede ver en las alternativas obtenidas, la aplicación de las herramientas de distribución mejoran el costo de la distribución inicial y por consiguiente el nivel de producción en un 7.14%, donde la alternativa 2 representa el 61% de reducción
de costes.
Es necesario precisar que las soluciones a problemas de distribución de planta no dependen únicamente del costo y tienen que revisarse desde el punto de vista de la funcionalidad, de la naturaleza de las operaciones, del grado de importancia que
tiene la empresa con la actividad.
LAYOUT Ʃ COSTO ∆ COSTO % VARIACION
ACTUAL 46.929,61$ -$ 0%
ALTERNATIVA 1 21.133,39$ 25.796,22$ 55%
ALTERNATIVA 2 18.121,65$ 28.807,96$ 61%
ITERACION 1 21.419,57$ 25.510,04$ 54%
ITERACION 2 21.083,58$ 25.846,03$ 55%
CRAF FINAL 19.933,94$ 26.995,67$ 58%
RESUMEN DE ALTERNATIVAS
10 BIBLIOGRAFIA
A Combined Approach of Simulation and Analytic Hierarchy Process in Assessing
Production Facility Layouts. Ramli, Razamin-Kok-Min Cheng. Vols. AIP
Conference Proceedings. 2014, Vol. 1605, p1092-1097. 6p. 0094-243X.
Abad, Ricardo Cao. 2002. Introdución a la simulación y a Teoría de colas.
Coruña : s.n., 2002. pág. 224. ISBN: 84-9745-017-5.
Administración de materiales. Chaves, Eric Vega. s.l. : EUNED.
Advancing facility planning. Owens, Robin. Vols. Industrial Engineer: IE. Nov2011,
Vol. 43 Issue 11, p45-49. 5p. 1542-894X.
An new approach for the automatic analysis and control of material handling
systems: integrated layou. Gamberi, Mauro-Manzini, Riccardo-Regattieri,
Alberto. Vols. International Journal of Advanced Manufacturing Technology.
May2009, Vol. 41 Issue 1/2, p156-167. 12p. 2 Color Photographs, 2 Diagrams, 1
Chart, 5 Graphs. 0268-3768.
Análisis de alternativa de autómatización en planta de rendimientós mediante
simulación. Flores, Fernando Ortiz-Anastacio, Isaac Sánchez-Rodríguez,
Mario L. Arrioja-Ramírez, Cuauhtémoc Sánche-Juárez, Ana Gabriela
Rodríguez. Vols. Revista de la Ingeniería Industrial. 2011, Vol. 5 Issue 1, p14-34.
21p. 5 Color Photographs, 2 Diagrams, 8 Charts, 8 Graphs. 1940-2163.
Análisis y Simulaciones De Procesos. Mauther, David. 2004. España : Reverte
S.A, 2004, pág. 332. ISBN 84-291-7235-1.
Aplicación de metodologías de distribución de distribución de plantas para la
configuración. Heidy Mejia, María Jimena Wilches, Marjorie Galofre, Yennys
Montenegro. 2011. 2011, DIALNET. ISSN: 0122-1701.
Aplicación de simulación para el incremento de la productividad de una empresa
generadora de panela. José Efraín Ferrer Cruz, Constantino Gerardo Moras
Sánchez, Martín Julián Fernández Cueto, Cándida Álvarez Palafox. 2013.
Tuxtepec : s.n., 2013, EBSCO. ISSN: 1940-2163.
Bu, Raúl Coss. Simulación un enfoque práctico. s.l. : Limusa S.A. ISBN: 968-18-
1506-8.
Carson J. Banks, J.S., Nelson B.L,. 1996. Discrete-Event System Simulation.
Second. 1996.
Chapter 14 – Planning the Product Manufacturing Facility. Mital, Anil Mital-Anoop
Desai-Anand Subramanian-Aashi. s.l. : edited by Anil MitalAnoop DesaiAnand
SubramanianAashi Mital, Elsevier, Oxford, 2014, Pages 509-522, Vol. In Product
Development (Second Edition). 9780127999456.
COMPARACIÓN DEL SISTEMA DE COSTOS ESTANDAR Y LA TEORIA DE
RESTRICCIONES PARA EL CONTROL DEL FLUJO DE MATERIALES
MEDIANTE UN MODELO DE SIMULACIÓN. Flores, Fernando Ortiz-de la Parra,
Pablo Nuño-Osorio, Raúl Torres-Sentíes, Oscar Báez. Vols. Revista de la Alta
Tecnología y Sociedad. 2008, Vol. 2 Issue 1, p1-15. 15p. 5 Diagrams, 3 Charts, 4
Graphs. 1940-2171.
David de la Fuente García, Isabel Fernández Quesada. Distribución en planta.
Universidad de Oviedo.
Diseño avanzado de procesos y plantas de producción flexible. Cuatrecasas,
Lluis. 2009. s.l. : PROFIT Editorial, 2009. ISBN: 978849295852.
distribución en planta y manutención. VALLHONRAT, JOSEP. 1991. 1991, pág.
164. ISBN 84-267-0814-5.
Fishman G.S. 1978. Conceptos y métodos en la simulación digital de eventos
discretos. Mexico : Limusa, 1978.
Hybrid Self-Organization Based Facility Layout Planning. Potočnik, Primož-
Berlec, Tomaž-Sluga, Alojz-Govekar, Edvard. Vols. Strojniski Vestnik / Journal
of Mechanical Engineering. Dec2014, Vol. 60 Issue 12, p789-796. 8p. 0039-2480.
La hibridación del SLP: Caso embotelladora. Acosta, Erick Eduardo Orozco.
2012. 2012, EBSCO. ISSN: 1931-0285.
Law A.M., Kelton W.D. 1991. Simulation Modeling & Analysis. Second. New
York : McGraw-Hill, 1991.
Modelos de optimización de la distribución en planta. Giovanny Mauricio
Tarazona Bermudez, Luz Andrea Rodriguez Rojas, Julio Fernando Ochoa
Rodriguez. EBSCO.
Montecelos, Jesús Trashorras. Desarrollo de redes eléctricas y centros de
información. s.l. : Panorama Editorial S.A. ISBN: 968-38-1625-8.
OPTIMIZACIÓN DEL MANEJO DE MATERIALES EN UNA EMPRESA
FABRICANTE DE CREMAS DENTALES MEDIANTE MÉTODOS EVOLUTIVOS.
Malavé, Ninoska Maneiro-García, Ruth Yllada. Vols. Ingenieria Industrial. 2005,
Vol. 26 Issue 1, p43-48. 6p. 0258-5960.
Optimización multiobjetivo del problema de distribución de planta: Un nuevo
modelo matemático. Alfredo D. Moreno, Aldair A. Alvarez, Victor M Noble,
Jorge Lopez. EBSCO.
Propuesta de distribución en planta bietapa en ambientes de manufactura flexible mediante el proceso analitico jerarquico. Andres Felipe Salazar, Leidy Carolina
Vargas, Camilo Ernesto Añasco, Juan Pablo Orejuela. 2010. 2010, EBSCO.
ISSN: 1794-1237.
Propuesta de una estructura de simulación y distribución en planta para la producción de caucho. MÉNDEZ, FLAMINIO VERA. 2011. DIALNET : s.n., 2011.
ISSN: 0122-1701.
Simulación y análisis de sistema con Promodel. Garcia, Eduardo. 2006. México
D.F : s.n., 2006, pág. 280. isbn: 970-26-0773-6.
Simulación y análisis del sistema con promodel de los. Eduardo García Dunna,
Heriberto Garcia Reyes y Leopoldo E. Cárdenas Barrón. s.l. : Pearson Prentice
Hall, pág. 16;17.
Tovar, Arturo. CPIM, Un modelo de administración por procesos. Primera. s.l. :
Panorama Editorial S.A. ISBN: 968-38-1625-8.
Using ProModel as a simulation tools to assist plant layout design and planning:
Case study plastic packaging factory. Chamrasporn, Pochamarn
Tearwattanarattikal-Suwadee Namphacharoen-Chonthicha. Vols.
Songklanakarin Journal of Science & Technology. 2008, Vol. 30 Issue 1, p117-123.
7p. 6 Diagrams, 4 Charts, 1 Graph. 0125-3395.
Valencia, Cesar Julio Collazos. 2013. Rediseño del sistema productivo utilizando
técnicas de distribución de planta. Universidad Nacional de Colombia. Manizales :
s.n., 2013.
11 ANEXOS
11.1 ANEXO A
Ilustración 29 Producto Cortacircuitos
Ilustración 30 Producto Descargador
Ilustración 31 Producto Seccionador
11.2 ANEXO B
A continuación se muestra el cuestionario (Ver ilustración 5) y categorías de la evaluación rápida de planta (Ver ilustración 6)
Ilustración 32 Cuestionario evaluación rápida de planta
Ilustración 33 Categorías evaluación rápida de planta
11.3 ANEXO C
A continuación se ilustra el diagrama causa efecto. (Ver ilustración 7)
Ilustración 34 Diagrama causa - efecto
ITEM PREGUNTAS SI NO
1¿Los visitantes son bienvenidos y se les da información sobre la estructura de la planta, mano de obra,
clientes y productos? X
2 Se muestran notas de satisfaccion del cliente y la calidad del producto? X
3¿Es la instalacion segura, limpia, ordenada y bien iluminada? Es la calidad del aire buena, y son los niveles
de ruido bajos? X
4 ¿Identifica un sistema de etiquetado visual y localizar inventario, herramientas procesos y el flujo? X
5 ¿Todo tiene su lugar, y esta todo lo almacenado en su lugar? X
6¿Están las metas operacionales de hasta a la fecha y las medidas de desempeño para los metas en un lugar
prominente? X
7¿Están los materiales de producción aportados y archivados al lado de línea y no en áreas de
almacenamiento de inventario separado?X
8¿La instrucciones de trabajo y especificaciones de calidad de los productos son visibles en todas las areas
de trabajo?X
9Son actualizados los graficos o cartas de productividad, calidad, seguridad y la resolución de problemas
visible para todos los equipos? X
10¿Puede el estado actual de la operación verse desde un cuarto de control central, en una tabla de estado
o en una pantalla de ordenador?X
11¿son las líneas de producción programadas de un solo proceso de estimulación, con los niveles de
inventario adecuados en cada etapa? X
12¿Es el material movido una sola vez y una distancia tan corta como sea posible? El material es trasladado de
manera eficiente en un envase adecuado? X
13 ¿En la planta las lineas de productos continuan en flujo en lugar de "tiendas"? X
14¿Están capacitados los equipos de trabajo, la facultad, y participar en la resolución de problemas y la
mejora continua?X
15 ¿Los empleados se muestran comprometidos con la mejora continua? X
16¿Existe un calendario publicado para el equipo de mantenimiento preventivo y permanente mejora de
herramientas y procesos? X
17¿Existe un proceso eficaz de gestión de proyectos con un costo y tiempo objetivos, de nuevos productos y
la creación de empresas? X
18¿Existe un proceso de homologación de proveedores - con medidas de calidad, entrega y funcionamiento
de coste - aparece? X
19¿Se han identificado las características clave del producto, y son a prueba de métodos fallos utilizados para
prevenir la propagación de defectos?X
20 ¿Usted compraría los productos que esta operación produce? X
9 11TOTAL
CategoriasPreguntas relacionadas en
RPA cuestionarioPobre (1)
Por debajo del
promedio (3)Promedio (5)
Por encima del
promedio (7)Excelente (9)
El mejor en su
clase (11)
Puntuacion de la
categoria
% de cumplimiento
por categoria
% de cumplimiento con
relacion al puntaje
optimo
Satisfaccion del cliente 1,2,20 3 3 7% 21,59%
Seguridad ambiente
limpieza y orden 3,5,20 1 1 2% 7,20%
Sistema de
administracion visual 2,4,6,10,20 1 1 2% 7,20%
Sistema de programacion 11, 20 5 5 12% 35,99%
Uso del espacio,
movimiento de los
materiales y flujo de la
linea del producto
7,12,13,20 3 3 7% 21,59%
Niveles de inventario y
trabajo en procesos 7,11,20 5 5 12% 35,99%
Trabajo en equipo y
motivaciones 6,9,14,15,20 3 3 7% 21,59%
Condiciones y
mantenimiento del
equipo y las
herramientas
16, 20 5 5 12% 35,99%
Administracion de la
complejidad y la
variabilidad
8,17,20 3 3 7% 21,59%
Integracion de la cadena
de suministro 18 , 20 7 7 17% 50,39%
Compromiso con la
calidad 15, 17, 19, 20 5 5 12% 35,99%
Puntaje optimo 121 41 100%
Puntaje obtenido 33,88%
TOTAL
DE PLANTA
DISTRIBUCION
INADECUADA
MANAGEMENT
MOTIVACION
AMBIENTE
MEDIO
METODOS
MARKETING
MONEY
MATERIALES
EQUIPO
MAQUINARIA Y
OBRA
MANO DE
Movimientos repetitivos
Equipo
Falta de Cooperacion y trabajo en
No se brinda capacitacion continua
circulacionFalta de limites de seguridad, espacio y
Exceso de mantenimiento correctivo
preventivosFalta de planes de mantenimiento
EtiquetadoraFalta de calibracion en las maquinas
Conjunto)(Estaciones de
materialesmanejo de
innecesarios en el
Desplazamientos
Correctiva)Repuestos (Acciones
Tiempo Ocioso
clientesatraer y retener
estrategias para
Falta de
la linea de produccionNo hay estandarizacion de
actividadesCoordinacion de la
informacionDeficit en el manejo de
produccionFalta de indicadores de
visual (señalizacion)Falta de administracion
emergencia
No hay salida de
de calor
Falta de extractores
electricasen las instalacionesFalta de seguridad
trabajoen el area deFalta de ventilacion
Politica monetaria
incentivosReestructurar politica de
de trabajo)(Reduccion del area
GerencialesDecisiones
planta
distribucion de
Falta de
real/Cap. teorica)produccion (Cap.programacion de laFalta de
DIAGRAMA CAUSA EFECTO - COMENSA S.A.
11.4 ANEXO D
En la siguiente ilustración de muestra la distribución de planta inicial (real) de la planta Comensa S.A. (Ver ilustración 8)
Ilustración 35 LAYOUT Inicial - Comensa S.A
11.5 ANEXO E
A continuación se estima la distribución aplicada a la empresa Comensa S.A. (Ver
ilustración 9)
Ilustración 36 LAYOUT Final - Comensa S.A
