Desarrollo de una herramienta para la programación y estimación de la ejecución del programa de producción en el área de laminados (producción) de la empresa Escobar y Martínez
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2020
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Resumen
El estudio se realiza en la empresa Escobar & Martínez, una compañía manufacturera del sector de cauchos, con más de 70 años de experiencia en el sector. Para el año 2019, una de sus principales problemáticas de se relacionaba con el incumplimiento del programa de producción el cual para el último periodo era del 19.35% . Mediante un diagrama de árbol, se hallaron las causas que de alguna forma generaban incumplimientos en el programa, tomando registros de los pedidos se realizó un Pareto, donde se evidencio que la principal causa se presentaba por la deficiente estimación de la ejecución del programa para cada mes, su porcentaje de frecuencia en los incumplimientos era del 48.39% para el último periodo del 2019. Posterior a ello se diagnosticó la madurez del proceso en las áreas relacionadas a producción, concluyendo que la deficiente estimación del programa se debía a la falta de herramientas o software que permitiera simular la ejecución del programa, de forma rápida y precisa, y no de forma manual.
Luego se diseñó una herramienta para la simulación de la ejecución del programa de producción, basándose en modelos matemáticos determinísticos, para lo cual se siguió el modelo de creación compuesto por siete pasos que son: 1. Establecer el objetivo del modelo, relacionado con cumplir la fabricación de las cantidades definidas en el programa de producción. 2. Enunciar los supuestos del modelo. 3. Definir lo conjuntos de datos o subíndices del modelo (puestos de trabajo, referencias de productos, días por trabajar, etc.). 4. Definir los parámetros. 5. Nombrar las variables o resultados esperados del ejercicio. 6. Formular la función objetivo. 7. Formular las restricciones del proceso. El resultado de la herramienta son cuatro matrices, las cuales indican un cronograma de ejecución del programa de producción, tanto de las referencias de productos a fabricar como el proceso de las materias primas, y la asignación de turnos en los puestos de trabajo en cada zona.
Luego Se simuló la ejecución del programa de producción de dos periodos anteriores (octubre y noviembre del 2019), obteniendo como resultado el cronograma de ejecución del programa de producción para cada semana y la asignación de turnos en los puestos de trabajo. Al comparar con la ejecución real, se validó el funcionamiento de la herramienta, demostrando que se hubiese podido hacer una mejora del 50.00% y 52.17% en el cumplimiento del programa de producción para cada mes respectivamente.
Una vez validado el funcionamiento de la herramienta, se estructuró un proceso que define una metodología integrada con la implementación de la herramienta atacando las causas que generan el incumplimiento del programa de producción. La metodología consiste en la estimación de la demanda por parte del área comercial, su entrega al área de producción, donde este prepara la información realizando un juego de inventarios para estimar el programa de producción a fabricar. Luego este se simula en la herramienta, la cual indica como ejecutar el programa y la asignación de turnos correspondientes, generando un cronograma. De igual forma se ilustra como agregar pedidos especiales, modificaciones por acuerdos, inclusión de la gestión de mantenimiento de los equipos, entrega de los requerimientos de materias primas para la gestión de su compra y un balance del requerimiento de mano de obra para la ejecución del programa.
La implementación de esta metodología lograría disminuir el incumplimiento al 9.98%.
Descripción
Abstract
The study was carried out at the Escobar & Martínez Company, a manufacturing company in the rubber sector, has more than 70 years of experience in the sector. In the year 2019, the main problem was the breach of the production program, for the last period it was 19.35%. Using a tree diagram and records of orders, the main cause was the little estimation of implementation of the program for each month, for the last period of the year 2019, the non-compliance was 48.39% (frequency). The progress of the process in the production areas was subsequently diagnosed, concluding that the poor estimation of the program was due to the lack of tools or software that allowed simulating the execution of the program, quickly and accurately, and not manually.
A simulation tool was designed for the execution of the production program, this tool is based on mathematical models: creation model is made up of seven steps: 1. Define the objective of the model. 2. State the assumptions of the model. 3. Define model datasets or subscripts. 4. Define parameters. 5. Mention variables. 6. Formulate the objective function. The result of the tool has four matrices. These matrices indicate the execution schedule. The production program execution schedule for each week and the allocation of shifts in the jobs were simulated.
Then, the production program execution of two previous periods (October and November 2019) was simulated, obtaining as a result the production program execution schedule for each week and the assignment of shifts in the jobs. When compared to the actual execution, the operation of the tool was validated, showing that an improvement of 50.00% and 52.17% could have been made in compliance with the production schedule for each month, respectively.
After validating the tool, a methodology is defined. This methodology consists of estimating demand by the commercial area, delivery is made to the production area, there the information is prepared by organizing a set of inventories and estimating the production schedule to be manufactured, with the tool, the simulation is carried out indicating how to run the program and the corresponding shift assignments. Also illustrated as adding special orders, modifications by agreements, inclusion of equipment maintenance management, delivery of raw material requirements for the management of your purchase and a balance of the labor requirement for program execution.
Palabras clave
Modelos matemáticos, Modelos determinísticos, Optimización ejecución programa de producción, Modelos de operaciones
Keywords
Mathematical models, Deterministic models, Production program execution optimization, Operation models