Pelonetes

Esperando se encuentren excelente, les comparto mi aportación al caso: “Fabricación de Pelonetes en Hershey´s”.

De acuerdo a Gaither y Frazier (1999), todas las decisiones de operación deben resolver todos los problemas que se refieren a la planeación de producción para poder cumplir con la demanda y deben estar alineadas a la estrategia de operaciones, la cual proporciona lineamientos para cada instalación de producción.

Durante el establecimiento de la estrategia de operación es crítico considerar la capacidad de producción de cada instalación, ya que de ésta depende el generar inversiones en equipamiento, terrenos, tecnología, etc., para cumplir con la demanda esperada, estando sujetas a grandes riesgos, ya que en caso de cambiar las condiciones de mercado, la empresa tendrá que subsistir con los resultados negativos durante un largo plazo, por esto, es imperante que las empresas tengan enfoques eficaces de pronóstico de demanda (pronósticos de ventas) y que el pronóstico forme parte integral de la planeación empresarial.

Con respecto al pronóstico de ventas, el caso menciona:

“A principios de noviembre de 2007, el Ing. José Inés Aguilar, Gerente de Producción del área Sipcy de Hershey´s México, S.A. de C.V.; recibió el pronóstico de ventas del siguiente año para el Pelonete”.

Indicando como pronóstico la siguiente demanda de Pelotones para el año 2008:

Como ya lo he comentado éste es el punto crítico para el análisis de capacidad de la estación de producción del Pelonete, ante esto, el caso menciona que el modelo utilizado por el departamento de planeación de la demanda es Box Jenkins, que de acuerdo a Arce R. y Mahía R., profesores de la Universidad Autónoma de Madrid, este modelo es también conocido como modelo ARIMA; En 1970, Box y Jenkins desarrollaron una metodología para identificar, estimar y diagnosticar modelos dinámicos de series temporales en los que la variable tiempo juega un factor fundamental, estos modelos liberan al analista de especificaciones de proyección, utilizando solo los propios datos temporales de la variable a estudiar, es decir sobre sus históricos, esperando que el pasado de determinada variable explique su comportamiento presente y futuro, siendo esto una ventaja y un inconveniente, ya que por un lado es práctico realizarlo, y por otro al renunciar a la inclusión de otras variables (situaciones económicas, políticas, ambientales, etc. que afecten al mercado) se pierde capacidad de análisis.

Ante el pronóstico mencionado, el caso enuncia:

“El Ing. José Inés tenía la necesidad ante esta situación, de conocer si la capacidad de producción actual de la línea era suficiente, o si era necesario aumentarla”.

En primera instancia y de acuerdo a Chase B. (2009), la capacidad se puede definir como la cantidad de recursos disponibles que se requerirán para la producción, dentro de un periodo concreto.

De acuerdo a Krajewski, Ritzman y Malhotra (2000), “Ninguna medición de la capacidad es aplicable a todas las situaciones”, porque la función depende de la variable base, por ejemplo, un hospital puede medir su capacidad en función de pacientes atendidos por día, o bien, en función del valor monetario de las ventas generadas, etc.

En general la capacidad puede ser medida a través de:

• Mediciones basadas en salidas de productos: son la opción usual para procesos de flujo de línea, tal como es el caso de la producción de Pelonetes.

• Mediciones basadas en los insumos: son la opción habitual para procesos de flujo flexible.

Un factor importante para planificar la capacidad es la utilización, requiriendo la capacidad máxima y la tasa promedio de producción, teniendo así:

Utilización = Tasa de producción promedio X 100%

Capacidad Máxima

Tanto la tasa como la capacidad deben tener la misma unidad de medida.

La principal dificultad se encuentra en calcular la capacidad máxima, para ello existen dos términos importantes:

• Capacidad Pico: La máxima producción que se puede lograr en un proceso o

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