Foro Semana 5 y 6 Simulación Gerencial

• Foro Semana 5 y  6  Simulación Gerencial

Yudy Esneda Rivas Alegria

Cod. 1421025813

1. ¿Cómo se aplicó la Simulación de Montecarlo para resolver el problema?

Problemática:

Una empresa brasilera perteneciente a un conglomerado multinacional se encarga de producir artículos para el hogar; esta empresa acababa de instalar una línea para la producción en masa de termostatos para planchas. La idea era no tener que exportar estos termostatos como se venía haciendo, para así ahorrar costos. El departamento ingenieril de la empresa diseño una línea de fabricación con 3 estaciones y un operario para cada una de ellas. Ellos estimaron que podrían producir los 3500 termostatos necesarios para cumplir con las demandas de este producto.

Ellos contaron con cierta información que fue brindada por parte de la empresa madre, entre la que se puede considerar primordial una lista con todas las operaciones necesarias para fabricar el termostato y los tiempos de cada una de ellas. Como se mencionó antes, había 3 estaciones:

1. Estación A: diseñada para producir 85 piezas por hora
2. Estación B: diseñada para producir 100 piezas por hora
3. Estación C: diseñada para producir 110 piezas por hora

El problema radico en que después de 3 meses de poner en funcionamiento las líneas, estas no fueron capaces de sobrepasar la cantidad de 3200 semanales, distando de las 3500 necesarias para la producción de planchas y obligando al departamento de producción a emplear horas de mano de obra extras, incurriendo en gastos excesivos y con esto perdiendo toda la ventaja económica que suponía la implementación de estas nuevas líneas. El departamento de producción llego a la conclusión  que para poder darla solución a esta problemática se debía:

-  Identificar las razones claves de por qué la tasa de producción originalmente establecida no podía alcanzarse.

-   Sugerir modificaciones en el diseño o balances de la línea de montaje para poder obtener la requerida tasa de producción de 3.500 piezas por semana trabajando a un ritmo normal durante las horas también normales de trabajo.

Estudio de la problemática:

El primer pero fue realizar un diagnóstico actual del proceso, como es obvio, el factor primordial en una línea de este tipo, es el tiempo de producción, por lo que se tomaron 120 muestras de cada ciclo con un cronometro, para así poder realizar cálculos básicos pero fundamentales como lo son la media y la desviación estándar. Se prosiguió  a recoger datos de los métodos, llegando a la conclusión de que estos no eran los adecuados y perdían mucho tiempo. Otra conclusión a la que pudieron llegar fue que el cuello de botella de este proceso era la estación A, dado que producía menor cantidad que sus compañeras en igualdad de tiempo.

Simulación estocástica: si bien se recogió información, esta no es suficiente para dar respuestas a la problemática, por lo que ya con datos como la normal y una desviación tomadas con el tiempo del proceso se procede a realizar una simulación, enfocándose en primero resolver el problema que aporta la línea A, dada que esta es el cuello de botella, y retrasa todo el proceso.

Es aquí donde comenzaron a utilizar la herramienta de simulación de Montecarlo, puesto que con los valores tomados en la línea, realizaron un diagrama de frecuencias relativas acumuladas para los valores obtenidos de cada ciclo del proceso. Posteriormente se generan valores aleatorios, que se relacionaron directamente con las frecuencias acumuladas que su vez ya están conectadas a los valores que se obtuvieron con el cronometro directamente de cada uno de los 120 valores obtenidos para esta línea. Con este procesos se obtienen valores al azar para los tiempos que puede tardar la fabricación de un termostato en la estación.

[pic 1]

Ejemplo, el numero generado con la función aleatoria fue 76, la frecuencia que está más próxima al 76 es la del 79,2%, que a su vez está conectada con uno de los tiempos tomados con cronometro, es decir 0.80 minutos.

Esta simulación se realizó 50 veces con la línea A, asumiendo que no había ningún tipo de contratiempo y teniendo en cuenta que como esta es la primera estación de trabajo, no es dependiente de las otras líneas, ya que el proceso es secuencial. Se llevó a cabo la misma acción con las estaciones B y C teniendo en cuenta sus respectivas restricciones (la línea B debe esperar que la línea A termine con su proceso para poder dar inicio a su actividad, igual sucede con la línea C con respecto a la B). Con estas simulaciones se buscaba encontrar el tiempo exacto de producción para así encontrar las problemáticas exactas.

Conclusiones:

Luego de realizar este actividad, se estableció una tabla con los tiempos aproximados, esto gracias al método Montecarlo, y con estos resultados se pudo encontrar la principal causa de la improductividad de todo el proceso, la cual era el tiempo de ocio, dado que las líneas eran secuenciales, esto quiere decir que el tiempo que demorara la estación A en hacer su parte del trabajo (0.8 min) era tiempo de ocio o muerto tanto para la línea B (0.8 min) como como para la C(1.4 min). Con la simulación de 50 piezas procesadas el operario del puesto B permanece ocioso el 17% del tiempo total que utiliza para realizar toda la operación y el operario del C el 20%, tiempos que sin dudas podrían ser empleados de una mejor manera.

Una vez identificada la raíz del problema se procedió a hacer los ajustes pertinentes en las líneas, reduciendo los tiempos con técnicas de métodos y tiempo, todo esto desde le teoría porque resultaba complicado probarlo directamente en la producción ya que esto supondría parar a está del todo y habría que incurrir gastos extras. Por tanto lo que se hizo fue realizar una nueva simulación pero con los respectivos ajustes. En dicha simulación se observó que las medidas tomadas fueron útiles y mejoraron los tiempos de producción.

Las ideas bien diseñadas no siempre funcionan cuando son llevadas a la realidad, como el caso presentado pudo demostrar. Algunas problemáticas no previstas por los diseñadores de la línea de montaje afectaron a la tasa de producción, lo que requirió horas extras de trabajo (y costo adicional) para lograr las metas. El punto clave del presente ejercicio, es que se demostró la viabilidad de ejecutar y probar diversas alternativas de mejora de una línea de montaje en un entorno virtual.

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