ANÁLISIS CUALITATIVO

PRODUCCION

ENTREGA FINAL – SEMANA 7

Presentado por Subgrupo 30:

DIEGO ARMANDO MOYA BERNAL – CODIGO: 100218688

FABIAN MAURICIO ROMERO CHOACHI – CODIGO: 100260161

JUAN DAVID GUZMAN BRAVO - CODIGO: 1911024890

LEYSIE DAYHANNE SANCHEZ CASTAÑEDA – CODIGO 100226448

Presentado a:

ENRIQUE VARGAS

INSTITUCION UNIVERSITARIA POLITECNICO GRAN COLOMBIANO

INGENIERIA INDUSTIAL

2022

CONTENIDO

RESULTADOS DE LAS JUGADAS        3

ANÁLISIS CUALITATIVO        7

ANÁLISIS DE LAS JUGADAS        12

DESCRIPCIÓN DE LAS HERRAMIENTAS DE PLANEACIÓN Y CONTROL.        16

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.        19

CIBERGRAFÍA ………………………………………………………………… 21

RESULTADOS DE LAS JUGADAS

A continuación, se evidencia a través de recortes de pantalla, los resultados de la jugada uno realizados por los integrantes del grupo.

• Diego Moya Bernal

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Imagen 1.1: Tabla de resultados jugada 1.

• Fabian Mauricio Romero Choachi

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Imagen 2.1: Tabla de resultados jugada 1.

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Imagen 2.2. Tabla resultados jugada 2.

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Imagen 2.3. Tabla de resultados jugada 3.

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Imagen 2.4. Tabla de resultados jugada 4.

• Juan David Guzmán Bravo

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Imagen 3.1: Tabla de resultados jugada 1.

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Imagen 3.2. Tabla de resultados jugada 3.

• Leysie Dayhanne Sánchez Castañeda

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Imagen 4.1: Tabla de resultados jugada 1.

ANÁLISIS CUALITATIVO

¿Cuáles fueron las dificultades presentadas para el desarrollo de la jugada?

Se presentaron dificultades en el momento de seleccionar el método a utilizar en el simulador, ya que, en nuestro caso, la demanda presentada el siguiente comportamiento:

[pic 11]

Gráfica 1: Demanda histórcia.

Esta demanda presenta 8 ciclos y 6 periodos por ciclo, lo cual hace referencia a demanda con estacionalidad, por lo tanto al seleccionar este metodo en el simulador arrojaba un error indicando que el metodo seleccionado fue el incorrecto. Esta dificultad fue de tipo técnica.

Al seleccionar el método de suavización exponencial triple permitió continuar con el ejercicio y generar unas medidas de error muy bajas (caso de los integrantes Fabian Romero y Juan Guzman).

Otra dificultad presentada fue la asociación de ciertos conceptos al generar el análisis de capacidades, sobre todo aquellos que generan el resultado real de la capacidad de la producción, como los eventos organizacionales y los mantenimientos correctivos.

En el desarrollo de la jugada numero 3 realizando el proceso de planeación agregada, teniendo en cuenta la información dada por el simulador, se evidencio el numero de trabajadores necesitados en cada mes de planeación para los 12 meses pronosticados, una de las principales dificultades a destacar fue el análisis de subcontrataciones y horas extras que debe realizar los trabajadores, debido a que el costo de producción se veía incrementado.

En el desarrollo de la semana cuatro se dificultó un poco la generación del MRP solicitado, dado que había que ser meticuloso al validar si el insumo trabajado estaba en más de un nivel.

Con respecto a la secuenciación de actividades, es importante recalcar que la dificultad encontrada fue la validación de los tiempos de entrega dada la joranada laboral, situación  que se solucionó ubicando las horas de la jornada laboral en una recta numérica para poder simplificar los cálculos.

¿Cómo considera que fueron los datos obtenidos?

Teniendo en cuenta el método que se utilizó para el pronóstico de la demanda, suavización exponencial triple, se logró obtener un pronóstico acertado, como se puede observar en la siguiente imagen:

[pic 12]

Gráfica 2: Gráfico de Pronóstico Vs. Demanda Histórica.

Como es evidente en el gráfico, es posible deducir que se obtuvo una medida de error pequeña, dentro de las tablas de resultado cabe resaltar un MAPE de 5.13%, evidenciando una cercanía a los datos históricos.

Para la jugada numero 3 los resultados obtenidos fueron satisfactorios, ya que, los costos de producción fueron óptimos, el proceso que se realizo fue el correcto para su respectivo calculo, debido a que, arrojada la información del simulador se procede a analizar las capacidades, el cálculo de la planeación agregada, los costos fijos, los costos variables y los costos totales, y el punto de equilibrio.

Con respecto al MRP, los resultados fueron óptimos dado que garantizan un costeo bajo, optimizando dicho proceso.

En la jugada número cinco, encontramos que la mejor manera de secuenciar el trabajo es a través de EDD, garantizando secuenciar en orden de entrega de acuerdo con las órdenes recibidas, sin embargo, se presenta un retardo alto en las últimas órdenes de proceso.

¿En caso de poder modificar la jugada, que cambios realizaría?

Evaluando los coeficientes de correlación de los pronósticos, podríamos de igual forma usar regresión lineal como método seleccionado dada que el coeficiente mencionado es de 98.68% y el de la suavización exponencial triple 97.80%; dentro del método de regresión lineal planteamos generar los pronósticos del mes i con el histórico de dichos meses, información que permitiría mantener la estacionalidad de la data histórica.

En nuestro caso, mejoraríamos la disposición y la organización como grupo de las jugadas realizadas, debido a que presentamos dificultades con la coordinación de las jugadas a realizar, por lo tanto, no se obtuvieron múltiples resultados de jugadas por falta de colaboración al momento de hacer las jugadas en el simulador, por otro lado, referente a la modificación de la jugada, no realizaría ningún cambio, ya que todo fue planeado y estructurado de manera óptima en esta última jugada.

• ¿Cuáles fueron las dificultades presentadas para el desarrollo de la jugada?

Durante la realización de la jugada numero 5 se presentaros dificultades como la comprensión de los datos arrojados por el simulador en la anterior jugada -jugada numero 4- lo cual represento una confusión al momento de empezar el desarrollo de la programación de la planeación de producción en la empresa “El tejedor”.

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