Revista científica . MRP

PLANTILLA N° 02_ ANÁLISIS DEL ARTICULO CIENTIFICO 5_ ESTADO DEL ARTE

Títle of paper: MRP Systems Considering Fuzzy Capacity, Lead Times and Inventory Availability (Sistemas MRP que consideran la capacidad difusa, los plazos de entrega y la disponibilidad de inventario)

Author: Cano, J; Gomez, R; Cortes,P & Campo

Journal: International Journal of Simulation Modelling

Fecha de publicación: 2021                                                     Nivel del Quartil: Q2

Tipo de documento: Revista científica

1. Problema que el autor del artículo científico desea resolver

La planificación de requisitos de materiales (MRP) es un enfoque para convertir los requisitos brutos de productos terminados proporcionados por el programa maestro de producción (MPS) en un programa de reemplazo de materias primas y componentes descritos en una lista de materiales (BOM) que busca cumplir con las fechas de vencimiento. Se quiere cumplir con el objetivo de producción semanal.

1. Importancia del problema

MRP proporciona control de producción a través de las dimensiones de cantidad y tiempo, equilibrando eficiencia y costo. Esto se debe a que el inventario representa una gran inversión financiera para cualquier empresa y, a su vez, mejora la flexibilidad operativa y garantiza un flujo constante (Shi, DL; Zhang, BB; Li, Y., 2020).

1. Motivación del autor

La motivación del autor es proponer un modelo difuso para sistemas de planificación de requisitos de material (MRP) de ciclo cerrado considerando parámetros inciertos como la capacidad de producción, el inventario disponible y los plazos de entrega.

1. Estado del arte que hace el autor

En la literatura no se ha identificado ningún trabajo que aborde el modelo de optimización de programación lineal teniendo en cuenta que el inventario disponible es incierto, lo cual es importante señalar porque la probabilidad de que el producto terminado sea terminado es igual a IA n, suponiendo que el producto terminado consta de un número de artículos y que cada artículo tiene la misma precisión de inventario (IA). Por ejemplo, para el caso en que el producto consta de 10 artículos y cada artículo tiene una precisión de inventario del 99 %, la probabilidad de que el producto pueda completarse es 0,9910 = 0,904 = 90,4 % (Mula, J.; Poler, R.; García, JP, 2007).

1. Descripción del aporte del autor         

Para esto se propone un modelo MRP determinista de lazo cerrado, luego se utilizan coeficientes borrosos en las restricciones del modelo para establecer el modelo MRP borroso, el cual depende de los grados de satisfacción (λ) del decisor. Los datos de un plan de producción de una empresa dedicada a la fabricación de transformadores eléctricos se emplean para verificar el modelo difuso MRP propuesto, minimizando los costos de mantenimiento de inventario, los costos de configuración de producción y los costos de capacidad adicional (Velasco Acosta, AP; Mascle, C.; Bautista, P; 2020).

Tabla. 1

Tabla de Ponderación de los resultados de evaluación

[pic 1]

Nota. Fuente: International Journal of Simulation Modelling

1. Proceso para resolver el problema

Este estudio considera el nivel de servicio, el nivel de inventario, el costo total de la planificación de la producción y la eficiencia computacional para medir el rendimiento del modelo MRP propuesto. Estas medidas de desempeño evalúan aspectos clave del modelo, como la adherencia a la demanda, la inversión en el inventario de productos terminados, la inversión total en la planificación de la producción y el tiempo de cálculo para obtener resultados. Tanto los modelos deterministas como los difusos son proporcionados por información de servicios públicos del sector eléctrico, y los modelos propuestos se prueban con el paquete de software del Sistema de modelado algebraico general (GAMS), que es tanto un lenguaje de modelado como un solucionador de problemas (Gong, Q.; Wang, S.,2017).

...