INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE TANTOYUCA

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INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE TANTOYUCA

DIVISIÓN DE ESTUDIOS DE POSGRADO E INVESTIGACIÓN

“TOMA DE DECISIONES MEDIANTE SIMULACIÓN MONTECARLO Y TRIZICS PARA INTRODUCIR UNA

MARCA DE LECHE AL MERCADO”.

TESIS QUE PRESENTA

ING. PERLA NATALI ORTIZ PEÑALOZA

PARA OBTENER EL GRADO DE MAESTRA EN

INGENIERÍA INDUSTRIAL

DIRECTORA DE TESIS

M.C. LIDILIA CRUZ RIVERO

TANTOYUCA, VERACRUZ. AGOSTO 2018

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Maestría en Ingeniería Industrial i Dedicatoria

Dedico esta tesis a Dios por permitirme llegar hasta este momento al cumplir una de las metas más importante en mi vida: concluir mis estudios de maestría y poder crecer como persona y profesionista. Por su infinita bondad y protección.

A mis padres por su amor y apoyo incondicional, por ser el motivo que me impulsa cada día a dar, sin excusas, lo mejor de mi como ser humano, por los valores inculcados, sus consejos, su ejemplo.

Agradecimientos

Le agradezco a Dios por haberme acompañado y guiado a lo largo de mi maestría, por ser mi fortaleza en los momentos de debilidad y por brindarme una vida llena de aprendizajes, experiencias y sobre todo felicidad.

A mis padres por apoyarme en todo momento, por los valores que me han inculcado, y por haberme dado la oportunidad de tener una excelente educación en el transcurso de mi vida. Sobre todo por ser un excelente ejemplo de vida a seguir.

Le agadezco la confianza, apoyo y dedicación de tiempo a mis profesores: Mtra. Lidilia Cruz Rivero, Mtro. Nicolas Máteo Francisco Díaz y Dr. Daniel Angeles Herrera. Por haber compartido conmigo sus conocimientos y sobre todo su amistad.

A Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) por el apoyo brindado a lo largo de mi formación acádemica y continuar satisfactoriamente mis estudios de maestría.

Finalmente, a todas aquellas personas, colegas y amigos que me brindaron su apoyo, tiempo e información para el logro de mis objetivos.

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Maestría en Ingeniería Industrial ii Resumen

Se realizó una investigación documental y de campo para analizar el riesgo de inversión e introducción al mercado de una nueva marca de leche por parte de la empresa “Quesos Los Rosales”, ubicada en la ciudad de Tempoal, Veracruz, e identificar el mercado factible con la finalidad de introducir el producto, teniendo cuatro posibles municipios que se consideraron como mercados potenciales: Tempoal, Tantoyuca, Huejutla y Tamazunchale, mismos que fueron sometidos a evaluación usando Simulación Montecarlo para la generación de miles de escenarios probables que permitieron observar los cambios que sufre el Valor Actual Neto (VAN), así como los valores máximos y mínimos que puede alcanzar. Conjuntamente usando Trizics que proporcionó vías de solución de forma innovadora al problema planteado, permitiendo obtener información que se utilizó en el modelo planteado en la simulación para el análisis de las variables de mayor impacto y con ello determinar la viabilidad económica del proyecto. Dichas herramientas presentaron la información de forma cualitativa y cuantitativa para una mejor toma de decisión, realizando las pruebas de simulación con el Software Risk Simulator®, identificando el mercado factible para la introducción del nuevo producto lácteo, siendo la ciudad de Huejutla, Hidalgo con un VAN mayor positivo igual a $18,139,999.67 y $15,104,995.85 proyectado a 5 años.

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Maestría en Ingeniería Industrial iii Abstract

A documentary and field research was conducted to analyze the investment risk and the market introduction of a new milk brand by the company "Quesos Los Rosales", in the city of Tempoal, Veracruz, to identify the optimal market with the purpose of introducing the product, having four possible municipalities that are proposed as potential markets: Tempoal, Tantoyuca, Huejutla and Tamazunchale, which were an evaluation using Montecarlo Simulation for the generation of miles of probable scenarios that allowed observing the changes suffered by the Net Present Value (NPV), as well as the maximum and minimum values that can reach. Together using Trizics, it provided innovative solutions to the problem, which allowed to obtain information that was used in the model proposed in the simulation for the analysis of the variables with the greatest impact and thereby determined the economic viability of the project. these tools present the information in a qualitative and quantitative way for a decision making, performing the simulation tests with the Software Risk Simulator®, identifying the optimal market for the introduction of the new product, being the city of Huejutla, Hidalgo with a NPV positive higher to $ 18,139,999.67 projected to 5 years.

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Maestría en Ingeniería Industrial iv Introducción

En un medio competitivo como en la actualidad, la creación de nuevos productos es vital para el crecimiento y supervivencia de las empresas. Para mejorar esta cartera de productos y disminuir los riesgos de introducción y de inversión, es indispensable realizar un análisis que permita tomar decisiones bajo condiciones de incertidumbre. Esto se logra a través del método de simulación Montecarlo, como parte de Trizics y sus herramientas de solución. Dichas herramientas se dividen en TRIZ (Teoría de resolución de problemas de inventiva) y no TRIZ, de las cuales se desprende el Despliegue de la Función Calidad (QFD), análisis 9 ventanas, matriz de contradicciones, estudio de mercado, simulación Montecarlo y Canvas, mismas que son aplicadas en la investigación para encontrar el mercado factible para la introducción de un nuevo producto y reducir el riesgo de inversión.

Los modelos de análisis de riesgo son utilizados para identificar, medir y priorizar riesgos e identificar las áreas de mayor relevancia en un proyecto o producto (Jackelin & Carmona., 2010);

Además ayuda en el proceso de toma de decisiones, ya que convierte la incertidumbre en necesidad y evita grandes consecuencias financieras. El objetivo de la evaluación de riesgo es asegurarse que el inversionista no incurra en pérdidas económicas y mejorar el desempeño financiero de cada proyecto (Anyela & Gantiva, 2010); También puede definirse como el proceso cualitativo o cuantitativo, mediante el cual se trata de estimar el impacto del factor riesgo en las decisiones (Duque D. F., 2010).

Por otra parte plataformas o herramientas de simulación como el Risk Simulator®, Crystal Ball,

@Risk, Risk Optimizer, se utilizan para simular el método Montecarlo (Díaz, Castillo, Vecino, &

Hernán, 2010; Gallegos & Tejada, 2007). De éstos, el Risk Simulator® presenta ventajas tales como identificar, cuantificar y valorar el riesgo, realizar pronósticos, y minimizar el riesgo.

Además es un Software que permite realizar diferentes simulaciones, pronósticos, análisis estadísticos y optimizaciones en los modelos creados en las hojas de Excel, por lo tanto es más completo y sus funciones más específicas (Novoa & Montes, 2004).

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Maestría en Ingeniería Industrial v Lo anterior debido a que la empresa “Quesos los Rosales” ubicada en la ciudad de Tempoal, Veracruz, desea ampliar su cartera de productos introduciendo al mercado su propia marca de leche. Pero se enfrente a la difícil decisión de invertir en una idea de negocio donde se desconoce el mercado factible para este tipo de producto, ya que se tiene dos opciones de mercado, uno que ya es conocido y cubierto con la venta de su producto principal: el queso, y otro, como una alternativa de inversión en el que no se ha incursionado antes, existiendo una oportunidad de negocio, por lo que se requiere un estudio minucioso para la correcta toma de decisiones. Por lo que se requiere un estudio minucioso haciendo uso de Trizics y Simulación Montecarlo como una de sus herramientas de solución.

Por lo tanto, el objetivo de este trabajo de investigación es realizar la toma de decisiones con incertidumbre mediante dichos métodos y determinar el mercado factible para la introducción de una nueva marca de leche. Es importante mecionar que el estudio solo se enfocará en el análisis del riesgo para disminuir la incertidumbre en la toma de decisiones, sin considerar el diseño del producto, ni el proceso de producción.

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Maestría en Ingeniería Industrial vi Índice General

Dedicatoria…. ………i

Agradecimientos ………i

Resumen……….ii

Abstract………..iii

Introducción………...iv

CAPITULO I ... 1

GENERALIDADES ... 1

1.1 Estado Del Arte ... 1

1.2 Antecedentes ... 3

1.3 Planteamiento Del Problema ... 4

1.4 Justificación ... 5

1.5 Objetivos ... 6

1.5.1 Objetivo General ... 6

1.5.2 Objetivos Específicos ... 6

1.6 Hipótesis ... 7

1.7 Alcances y Limitaciones ... 7

1.7.1 Alcances ... 7

1.7.2 Limitaciones ... 7

CAPITULO II ... 5

MARCO TEÓRICO ... 5

2.1 La leche ... 5

2.1.1 Tratamiento y análisis de calidad de la leche ... 6

2.1.2 Leche pasteurizada ... 6

2.1.3 Fórmulas lácteas ... 7

2.2 TRIZ ... 7

2.2.1 Definición ... 7

2.2.2 Contradicciones ... 8

2.2.3 Principios fundamentales de la TRIZ ... 9

2.2.4 Parámetros de Altshuller ... 10

2.3 Trizics ... 12

2.4 QFD ... 12

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Maestría en Ingeniería Industrial vii

2.5 Análisis 9 Ventanas ... 13

2.6 Investigación de Mercados ... 14

2.6.1 Segmentación de Mercado ... 15

2.6.1.1 Segmentación de Mercado de Consumidores ... 15

2.6.1.2 Segmentación Geográfica ... 16

2.6.1.3 Segmentación Demográfica ... 16

2.6.1.4 Segmentación Psicográfica ... 16

2.6.1.5 Segmentación por comportamiento ... 16

2.7 Toma de Decisiones con Incertidumbre ... 17

2.8 Simulación Montecarlo ... 18

2.9 Software de simulación de Riesgo (Risk) ... 19

2.10 Modelos de Negocios ... 20

2.10.1 Canvas ... 20

CAPITULO III ... 22

MARCO METODOLÓGICO ... 22

3.1 Diseño de la Investigación ... 22

3.1.1 Tipo de Investigación ... 22

3.2 Objeto de Estudio ... 22

3.2.1 Descripción de la Empresa ... 22

3.3 Materiales y Métodos ... 24

3.3.1 Trizics ... 25

3.3.2 Despliegue de la Función de Calidad (por sus siglas en inglés) QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT). ... 25

3.3.3 Análisis 9 ventanas ... 26

3.3.4 Matriz de Contradicciones ... 27

3.3.5 Estudio de mercado ... 28

3.3.5.1 Segmentación ... 28

3.3.6 Proceso de simulación Montecarlo a través de Risk simulator®. ... 29

3.3.7 Modelo Canvas ... 29

CAPITULO IV ... 30

MARCO OPERATIVO ... 30

4.1 Trizics ... 30

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Maestría en Ingeniería Industrial viii

4.2 QFD ... 33

4.3 Análisis 9 Ventanas ... 34

4.4 Matriz de contradicciones ... 35

4.5 Estudio de Mercado ... 37

4.5.1 Población ... 37

4.5.2 Tamaño de mercado ... 38

4.5.3 Segmentación de mercado ... 38

4.5.4 Universo o Población ... 39

4.5.5 Muestra ... 39

4.5.5.1 Tamaño de la muestra ... 40

4.5.6 Diseño de encuesta ... 42

4.5.7 Procesamiento de la información ... 44

4.5.7.1 Resultados de encuestas en Tempoal, Ver... 44

5.5.1.2 Resultados de Encuestas en Tantoyuca, Ver. ... 53

5.5.1.3 Resultados de Encuestas en Tamazunchale, SLP. ... 61

5.5.1.4 Resultados de Encuestas en Huejutla, Hgo. ... 70

4.5.8 Tabulación ... 78

4.6 Simulación Montecarlo con Risk Simulator®... 81

4.6.1 Mercado 1: Tempoal, Veracruz ... 82

4.6.1.1 Simulación Monte Carlo: Mercado 1 Tempoal ... 84

4.6.1.2 Análisis de escenarios mercado 1 ... 87

4.6.1.3 Análisis de sensibilidad mercado 1 ... 87

4.6.2 Mercado 2: Tantoyuca, Veracruz. ... 89

4.6.2.1 Simulación Monte Carlo: Mercado 2 Tantoyuca ... 91

4.6.3 Mercado 3: Huejutla, Hidalgo. ... 95

4.6.3.1 Simulación Monte Carlo: Mercado 3 Huejutla... 97

4.6.4 Mercado 4: Tamazunchale, S.L.P... 99

4.6.4.1 Simulación Monte Carlo: Mercado 4 Tamazunchale ... 102

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Maestría en Ingeniería Industrial ix

4.7 Resultados ... 106

4.8 Modelo de Negocios Canvas ... 107

Conclusiones ... 110

Referencias Bibliográficas ... 111

Indice De Figuras Figura 1. Esquema de las nueve ventanas ... 14

Figura 2. Lienzo Canvas diseñado por Osterwalder (2004). ... 21

Figura 3. Localización de la empresa "Quesos los Rosales". Fuente: Google Maps 2017 ... 23

Figura 4. Elaboración de quesos en la empresa evaluada. Fuente: Empresa "Quesos los Rosales" S.A de C.V. ... 24

Figura 5. Estructura del Análisis 9 ventanas para la comercialización de leche. Fuente: creación propia. 27 Figura 6. Proceso de simulacion Montecarlo. Fuente: creación propia. ... 29

Figura 9. Razón por la que se consume leche, mercado 1. Fuente: creación propia ... 44

Figura 10. Toda la familia consume leche, mercado 1. Fuente: creación propia ... 45

Figura 11. Frecuencia de consumo de leche, mercado 1. Fuente: creación propia ... 45

Figura 12. Tipo de leche consumida, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 46

Figura 13. Tipo de leche demandada, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 46

Figura 14. Caracteristicas demandadas en la leche, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 47

Figura 15. Marca de leche favorita, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 47

Figura 16. Quien consume leche en el hogar, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 48

Figura 17. Son conocidos los productos de la empresa, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 48

Figura 18. Se consumen los productos de la empresa, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 49

Figura 19. Consumiria una nueva marca de leche, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 49

Figura 20. Posibles intermediarios, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 50

Figura 21. Presentación del producto, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 50

Figura 22. Tipo de envase del producto, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 51

Figura 23. Cuánto paga por un litro de leche, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 51

Figura 24. Cuanto estaría dispuesto a pagar, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 52

Figura 25. Medios de comunicación populares, mercado 1. Fuente: creación propia. ... 52

Figura 26. Razón por la que consume leche, mercado 2. Fuente: creación propia ... 53

Figura 31. Características demandadas en la leche, mercado 2. Fuente: creación propia. ... 55

Figura 32. Marca de leche favorita, mercado 2. Fuente: creación propia ... 56

Figura 33. Quien consume leche en el hogar, mercado 2. Fuente: creación propia ... 56

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Maestría en Ingeniería Industrial x

Figura 34. Son conocidos los productos de la empresa, mercado 2. Fuente: creación propia. ... 57

Figura 35. Consume los productos de la empresa, mercado 2. Fuente: creación propia. ... 57

Figura 36. Consumiría una nueva marca de leche, mercado 2. Fuente: creación propia. ... 58

Figura 37. Posibles intermediarios, mercado 2. Fuente: creación propia ... 58

Figura 38. Presentación del producto, mercado 2. Fuente: creación propia ... 59

Figura 39. Tipo de envase del producto, mercado 2. Fuente: creación propia ... 59

Figura 40. Cuánto paga por un litro de leche, mercado 2. Fuente: creación propia ... 60

Figura 45. Frecuencia de consumo de leche, mercado 4. Fuente: creación propia. ... 62

Figura 48. Características demandadas en la leche, mercado 4. Fuente: creación propia. ... 64

Figura 50. Quien consume leche en el hogar, mercado 4. Fuente: creación propia. ... 65

Figura 51. Son conocidos los productos de la empresa, mercado 4. Fuente: creación propia ... 65

Figura 52. Consume los productos de la empresa, mercado 4. Fuente: creación propia ... 66

Figura 53. Consumiría una nueva marca de leche, mercado 4. Fuente: creación propia ... 66

Figura 54. Posibles intermediarios, mercado 4. Fuente: creación propia. ... 67

Figura 56. Tipo de envase del producto, mercado 4. Fuente: creación propia. ... 68

Figura 63. Tipo de leche consumida, mercado 4. Fuente: creación propia ... 71

Figura 64. Tipo de leche demandada, mercado 4. Fuente: creación propia ... 72

Figura 65. Características demandadas en la leche, mercado 3. Fuente: creación propia ... 72

Figura 67. Quien consume leche en el hogar, mercado 3. Fuente: creación propia ... 73

Figura 68. Son conocidos los productos de la empresa, mercado 3. Fuente: creación propia ... 74

Figura 69. Consume los productos de la empresa, mercado 3. Fuente: creación propia. ... 74

Figura 70. Consumiría una nueva marca de leche, mercado 3. Fuente: creación propia ... 75

Figura 71. Posibles intermediarios, mercado 3. Fuente: creación propia ... 75

Figura 73. Tipo de envase del producto, mercado 3. Fuente: creación propia ... 76

Figura 75. Cuanto estaría dispuesto a pagar, mercado 3. Fuente: creación propia ... 77

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Maestría en Ingeniería Industrial xi

Figura 76. Medios de comunicación populares, mercado 3. Fuente: creación propia ... 78

Figura 77. Análisis tornado. Fuente: Software Risk Simulator ... 83

Figura 78. Gráfico de araña. Fuente: Software Risk Simulator... 83

Figura 79. Histograma. Fuente: software Risk Simulator. ... 86

Figura 80. Estadisticas mercado 1 ... 86

Figura 81. Correlación no lineal de rango mercado 1. Fuente: Software Risk Simulator ... 88

Figura 82. Porcentaje de variación explicado mercado 1. Fuente: Software Risk Simulator ... 88

Figura 83. Gráfico de tornado mercado 2 ... 90

Figura 84. Gráfico de araña mercado 2 ... 90

Figura 85. Histograma mercado 2 ... 92

Figura 86. Estadísticas mercado 2 ... 93

Figura 87. Correlación no lineal de rango mercado 2. Fuente: Software Risk simulator... 94

Figura 88. Porcentaje de variación mercado 2. Fuente: Software Risk Simulator ... 94

Figura 89. Gráfico de tornado mercado 3. Fuente: Software Risk simulator ... 96

Figura 90. Gráfico de araña mercado 3. Fuente: Software Risk simulator ... 96

Figura 91. Histograma mercado 3. Fuente: Software Risk simulator ... 98

Figura 92. Estadisticas mercado 3. Fuente: Software Risk simulator ... 98

Figura 93. Gráfico de tornado mercado 4. Fuente: Software Risk simulator ... 100

Figura 94. Gráfico de araña mercado 4. Fuente: Software Risk simulator ... 101

Figura 95. Histograma mercado 4. Fuente: Software Risk simulator ... 103

Figura 96. Estadisticas mercado 4. Fuente: Software Risk simulator ... 103

Figura 97. Correlación no lineal de rango mercado 4. Fuente: Software Risk simulator... 105

Figura 98. Porcentaje de variación explicado mercado 4. Fuente: Software Risk simulator ... 105

Figura 99. Utilidades por mercado. Fuente: Excel ... 106

Figura 100. Modelo de negocios Canvas de marca propia de leche. Fuente: Osterwalder 2004. ... 109

Indice De Tablas Tabla 1. Principios inventivos de TRIZ. ... 9

Tabla 2.Parámetros técnicos de TRIZ. ... 11

Tabla 3. Estructura QFD del proceso de elaboración de leche. Fuente: creación propia ... 26

Tabla 4. Matriz de contradicciones. Fuente: creación propia ... 27

Tabla 5. Variables de segmentación. Fuente: creación propia. ... 28

Tabla 6. Cinco ¿Porqué?. Fuente: creación propia ... 31

Tabla 7. QFD de la elaboracion de leche. Fuente: creación propia ... 33

Tabla 8. Parámetros en contradicción. Fuente: creación propia. ... 35

Tabla 9. Resultados de encuestas tabulados. Fuente: creación propia. ... 78

Tabla 10. Mercadp potencial y participación en el mercado. Fuente: creación propia ... 81

Tabla 11. Variables a evaluar y participación del producto en año 1. Fuente: creación propia ... 82

Tabla 12. Variables a evaluar y utilidades esperadas. Fuente: Excel. ... 82

Tabla 13. Resultados de valor base. Fuente: Software Risk Simulator. ... 84

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Maestría en Ingeniería Industrial xii Tabla 14. Variables a modelar, distribución de probabilidad asociada y parámetros de evaluación. Fuente:

creación propia ... 84

Tabla 15. Modelación de parámetros en Excel con Risk Simulator para mercado 1. Fuente: Excel ... 85

Tabla 16. Modelación de parámetros en Excel con Risk Simulator para 5 años. Fuente: Excel... 85

Tabla 17. Análisis de escenarios. Fuente: software Risk Simulator. ... 87

Tabla 18. Variables a evaluar y participación del producto en mercado 2 en año 1. Fuente: creación propia ... 89

Tabla 19. Variables a evaluar y utilidades esperadas para mercado 2. Fuente: Excel... 89

Tabla 20. Resultados de valor base para mercado 2. Fuente: Software Risk Simulator ... 91

Tabla 22. Modelación de parámetros en Excel con Risk Simulator en mercado 2 para 5 años. Fuente: Excel ... 92

Tabla 23. Análisis de escenarios para mercado 2. Fuente: Risk Simulator ... 93

Tabla 24. Variables a evaluar y participación del producto en mercado 3 en año 1. Fuente: creación propia ... 95

Tabla 25. Variables a evaluar y utilidades esperadas para mercado 3. Fuente: Excel ... 95

Tabla 26. Resultados de valor base en mercado 3. Fuente: Software Risk Simulator ... 97

Tabla 28. Modelación de parámetros en Excel con Risk Simulator en mercado 3 para 5 años. Fuente: creación propia ... 97

Tabla 29. Análisis de escenarios de mercado 3. Fuente: Software Risk Simulator... 99

Tabla 30. Variables a evaluar y participación del producto en mercado 4 en año 1. Fuente: Creación propia ... 99

Tabla 31. Variables a evaluar y utilidades esperadas para mercado 4. Fuente: Excel... 100

Tabla 32. Resultados valor base mercado 4. Fuente: Software Risk Simulator ... 101

Tabla 33. Modelación de parámetros en Excel con Risk Simulator para mercado 4. Fuente: creación propia ... 102

Tabla 34. Modelación de parámetros en Excel con Risk Simulator en mercado 4 para 5 años. Fuente: Excel ... 102

Tabla 35. Análisis de escenarios mercado 4. Fuente: Software Risk Simulator ... 104

Tabla 36. Resultados VAN previo y posterior a la simulación. ... 107

Tabla 37. Áreas y descripción del modelo de negocios Canvas. Fuente: creación propia ... 108

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Maestría en Ingeniería Industrial 1 CAPITULO I

GENERALIDADES

1.1 Estado del Arte

Se muestran seis de los principios TRIZ aplicados a soluciones ergonómicas para determinar soluciones innovadoras y creativas en las empresas de manufactura y servicios, se presentan problemas ergonómicos que pueden ser trabajados con la metodología TRIZ como diseñar estaciones de trabajo bajo las condiciones mas apropiadas para su uso, evitar acciones repetitivas en los trabajos que puedan ocacionar en los operarios enfermedades ocupacionales, aplicando para ello los respectivos principios que proponen una solución. En el primer caso, las óptimas condiciones de diseño garantizan una adaptabilidad desde el 25% hasta el 80% de las personas involucradas en la estación de trabajo, mientras que en caso de las estaciones con diseños ajustables puede garantizar un rango de ajuste factible entre el 75% y 99.9% de las personas (Saavedra & Lazo, 2013).

Se diseñó un prototipo de asiento usando material reciclado como lo es la madera y el cartón de deshecho. De acuerdo a los resultados obtenidos en base a las metodologías QFD y a la solución de las diferentes contradicciones mediante la aplicación de la teoría Triz se obtiene un diseño que permite dar comodidad al usuario. A través del QFD es posible aminorar el tiempo de diseño dado que se evita la etapa de prueba y error, lo que genera un éxito más amplio y por lo tanto un posicionamiento considerable en el gusto del cliente, debido a que la información se obtiene de la Voz del mismo. Aunado a esto, la matriz de contradicciones de TRIZ y los principios de inventiva, reducen el gasto inicial del proyecto evitando resultados erróneos proporcionando un mayor aprovechamiento de los recursos (Rivero, Orozco, & Salazar, 2014).

Se analizó la aplicación de la metodología TRIZ aplicando sus herramientas y métodos en la pérdida de arena de ¼ por la fuerza del viento al ser depositada en un lugar específico en la empresa Triturados de México; se dió solución al problema ocasionado de desperdicio, además eludir el impacto ambiental originado por el polvo y disminuir los costos de producción y fabricación. La solución presentada a través de aplicar TRIZ y sus 40 principios Inventivos le ha generado grandes beneficios a la empresa como es disminución de scrap, área limpia, incremento

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Maestría en Ingeniería Industrial 2 de la productividad al eliminar desperdicio en producto terminado, evitar contaminación en el área ocupacional y por consiguiente ahorro en mano de obra (empleado de limpieza), cotizando todos estos beneficios en dinero se considera un gran ahorro diario para la empresa (Castellanos, 2017).

Se utilizó simulación Montecarlo para la decisión de inversión en un yacimiento de petróleo. Se estiman las probabilidades de ocurrencia de distintos eventos de riesgo en la exploración y con dichos resultados se debe tomar una decisión sobre explorar y explotar el yacimiento, se añade la incertidumbre al hecho de que los flujos de fondos generados no son constantes en el tiempo previsto (diez años), al igual que los precios de ventas del crudo y del gas, costos de operación, mercados futuros. Se valúan diferentes alternativas de inversión y costos de operación que permiten, además de decidir qué opción debería adoptarse, saber cuánto puede costar cada alternativa de inversión y los beneficios que el proyecto puede generar (Lopez & Caminos, 2015).

Se realizó la evalución financiera y el análisis de riesgo de un proyecto forestal de balsa desarrollado en el Ecuador, se valoró financieramente el proyecto y se analizó el riesgo de invertir en este sector, de acuerdo a las condiciones vigentes en el medio. Para lo cual se utilizó herramientas de valoración y análisis de riesgo probabilístico de proyectos como simulación Montecarlo, que permiten obtener una idea clara de los beneficios en un ambiente dinámico.

Finalmente, se concluyó que los resultados obtenidos son favorables para la implementación del proyecto forestal de balsa en el Ecuador (Muñoz, 2016).

En la actualidad las Pequeñas y medianas empresa (Pymes) carecen de un control de ingreso de mercadería acorde a la tecnologia actual, efectuando incluso la adquisición de manera manual, sin planificación alguna, lo que repercute en el desbalance de los inventarios lo que acasiona costos y gastos innecesarios. Se utilizó Simulación Montecarlo para pronosticar el comportamiento de la demanda de mercadería, proponiendo una solución para el reabastecimiento de inventarios, utilizando como modelo las demandas del año 2016 se pronosticaron las ventas del año 2017 simulando costos de ventas con faltantes dando como resultado una solución para la adquisición de mercadería(León, 2017).

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Maestría en Ingeniería Industrial 3 Se aplicó Risk Simulator® en modelos de valoración de activos para el mercado accionario colombiano en los sectores industrial, comercial y servicios. El simulador de riesgo se utilizó en diferentes fases como, cálculo de ajuste de distribución de variables múltiples, optimización, análisis de regresión múltiple. Ejecutándose a través de la selección de tres variables: variable objetivo, variable decisión, variable restricción, en donde por medio de ésta se busca que se invierta el total de los recursos dentro de cada portafolio, luego de optimizar las participaciones de los activos se obtuvieron los retornos y desviaciones estándar, donde se evidenció que, por un lado el portafolio con un ratio mayor fue el Portafolio 1, y por el otro lado el Portafolio 3 arrojó el ratio menor (Hernández, Acero, & Muñoz, 2015).

La optimización de un portafolio de inversión a través de Risk Simulator® permitió generar un enfoque estocástico basado en la evaluación de distribución de datos de cada activo financiero, la optimización del software permite generar mejores resultados en comparación del método determinístico llevado a cabo a través de Solver. El proceso de optimización parte de realizar una prueba de bondad y ajuste a los datos históricos de cada activo, determinando cual es la función de distribucion estadística que mejor se adapta a los datos de cada activo, se lleva a cabo una optimización de las variables de decisión con el objetivo de determinar de forma optima la variable de salida del modelo (Peña, 2014).

1.2 Antecedentes

1.2.1 La Industria Lechera en la zona Norte de Veracruz, Hidalgo y San Luis Potosí.

Entre los municipios más importantes en producción de leche en el estado destacan: Minatitlán, las Choapas, Papantla, Jesús Carranza, Hidalgotitlan, Tuxpan, San Juan Evangelista, Tihuatlan, Tierra Blanca, y Playa Vicente. Los principales municipios de la zona norte del estado de Veracruz son Ozuluama, Papantla, Tihuatlan, Panuco y Tempoal, con una producción anual ganadera de 453.3 mil toneladas y 683.2 millones de litros de leche (López L. Á., 2012).

Con base a datos estadísticos de la organización de las naciones unidas para la alimentación y la agricultura (FAO, 2015). En los tres últimos decenios, la producción lechera mundial ha aumentado en más del 50 por ciento, pasando de 482 millones de toneladas en 1982 a 754 millones de toneladas en 2012. La India es el mayor productor mundial de leche, con el 16 por

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Maestría en Ingeniería Industrial 4 ciento de la producción total, seguida por los Estados Unidos de América, China, Pakistán y Brasil.

En el 2012 México ocupó el lugar 16 como productor de leche de bovino a nivel mundial con 11 209 (miles de toneladas de leche líquida); a nivel nacional, Veracruz ocupó el sexto lugar de producción de leche con 723,106 (miles de litros); por su parte, la Región Huasteca Alta Veracruzana (RHAV) que comprende 15 municipios produjo 57,943 toneladas de leche líquida resaltando el municipio de Tempoal con una producción de 10,287.42 miles de toneladas de leche líquida (SIAP, 2013).

En la región de la Huasteca Alta de Veracruz, existen 80 unidades económicas registradas que procesan la leche, siendo Tamalín y Tempoal los municipios que más unidades económicas dedicadas a la producción de queso tienen; 30 y 19, respectivamente (SEFIPLAN, 2015)

Con respecto a los productos lácteos al concluir el mes de febrero de 2015 a nivel nacional, la elaboración de derivados y fermentos lácteos como quesos, crema y yogurt, alcanzó un volumen de 176 mil 813 toneladas, con un valor de 5 mil 605 Millones De Pesos. Por su parte, la industria de quesos produjo 56 mil 819 toneladas con un valor en el mercado de 2,531 MDP (SIAP, 2013);

De acuerdo con SIAP (2011) la producción nacional de leche de bovino fue de 10, 724, 288 miles de litros esto a nivel nacional, y en el estado de San Luis Potosí fue de 128,772 miles de litros, con un valor de producción de $ 53, 029,602 y $ 646,344 respectivamente.

La industria de procesamiento de leche en el estado de Hidalgo, se clasifica en dos grandes grupos: empresas productoras de queso y productoras de leche liquida. Las agroindustrias pequeñas (44.5%) procesan hasta 2499 litros, las industrias medianas (29.1%) procesan entre 2,500 y 9,999 litros por día y finalmente las grandes industrias (26.4%) procesan 10 mil o mas litros de leche por día. Las 110 empresas se ubican en 12 municipios del estado de Hidalgo y procesan mas de 865 mil litros por día (Reyes, García, & Romero, 2015).

1.3 Planteamiento Del Problema

1.3.1 Introducción (Problemática)

La producción y venta de leche juega un papel fundamental como medio de ingresos para los productores de diferentes municipios de la huasteca, principalmente de zonas rurales, el consumo

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Maestría en Ingeniería Industrial 5 de leche fresca de producción local ha sido sustituido con la introducción de la leche pasteurizada, condensada y en polvo en diferentes marcas que se ofertan en tiendas de abarrotes y autoservicio de la región (Castro, Rivera, & Zavaleta, 2012).

Así hoy en día, el desarrollo comercial de la leche se ha enfocado hacia las queserías locales quienes representan el principal flujo de venta para los productores lecheros de la comunidad.

Estas microempresas transforman de manera tradicional y artesanal la leche fresca en diferentes tipos de quesos (Castro, Rivera, & Zavaleta, 2012).

La empresa “Quesos Los Rosales” en la ciudad de Tempoal Veracruz, desea ampliar su cartera de productos introduciendo al mercado su propia marca de leche. Pero se enfrente a la difícil decisión de invertir en una idea de negocio donde no se sabe cuál es el mercado factible para este tipo de producto, ya que se tiene dos opciones de mercado, uno que ya es conocido y cubierto con la venta de su producto principal: el queso, y otro, como una alternativa de inversión en el que no se ha incursionado antes, siendo una buena oportunidad de negocio, por lo que se requiere un estudio minucioso para la correcta toma de decisiones, a través de un estudio de mercado, Trizics y simulación Montecarlo. A partir de lo anteriormente descrito se plantea lo siguiente.

¿La introducción de un producto lácteo (leche) al mercado utilizando Simulación Montecarlo y Trizics permitiría reducir el riesgo de inversión para la empresa “Quesos Los Rosales” eligiendo el mercado óptimo para el nuevo producto?.

1.4 Justificación

Hoy en día las empresas se enfrentan a la difícil decisión de invertir en el lanzamiento de productos innovadores, ampliando su cartera y su mercado, buscando atender necesidades específicas, en muchos de los casos sin conocer realmente las consecuencias de todo el proceso.

Además al no realizar un análisis previo, se estaría desperdiciando tiempo y dinero en decisiones equivocadas, incurriendo en pérdidas significativas para las empresas.

Para mitigar estos riesgos existen metodologías que proponen la aplicación de distintas herramientas que ayudan a la correcta toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre y

(20)

Maestría en Ingeniería Industrial 6 proporcionan una solución a la problemática planteada, una de dichas metodologías es Trizics y sus herramientas de solución TRIZ y no TRIZ, como el QFD, análisis 9 ventanas, matriz de contradicciones, estudio de mercado, simulación Montecarlo y Canvas, mismas que fueron aplicadas en la investigación para encontrar el mercado factible para la introducción de un nuevo producto y reducir el riesgo en la toma de decisiones.

Debido a la aceptación que han tenido los productos lácteos que ofrece la empresa “Quesos Los Rosales” en la ciudad de Tempoal, Veracruz. Ésta desea ampliar su cartera de productos introduciendo al mercado su propia marca de leche. Por lo que se requiere un estudio minucioso haciendo uso de Trizics y Simulación Montecarlo como una de sus herramientas de solución.

1.5 Objetivos

1.5.1 Objetivo General

Realizar la toma de decisiones con incertidumbre mediante simulación Montecarlo y determinar el mercado óptimo para la introducción de una nueva marca de leche usando la metodología Trizics.

1.5.2 Objetivos Específicos

 Solucionar la problemática planteada a partir de la aplicación de la metodología Trizics.

 Conocer las necesidades de los consumidores para la introducción de variables en el modelo de simulación mediante un estudio de mercado.

 Disminuir el riesgo de incertidumbre en la toma de decisiones mediante el uso de simulación Montecarlo.

 Realizar las pruebas necesarias del modelo de simulación Montecarlo a través de Risk Simulator®.

 Identificar el mercado factible para la introducción del nuevo producto y conocer las oportunidades del mismo en un mercado conocido y desconocido.

(21)

Maestría en Ingeniería Industrial 7 1.6 Hipótesis

Hipótesis Nula (HO): A través de la metodología Trizics y Simulación Montecarlo es posible reducir el riesgo de inversión y conocer el mercado factible en la introducción de una nueva marca de leche.

1.7 Alcances y Limitaciones 1.7.1 Alcances

 Determinar el riesgo de introducción del nuevo producto al mercado a través de simulación Montecarlo

 Aplicar la metodología Trizics para dar solución al problema planteado y encontrar el mercado factible para el producto.

 El estudio solo se enfoca en el análisis del riesgo para disminuir la incertidumbre en la toma de decisiones descubriendo el mercado factible para la introducción del producto al mercado, no se realizará el diseño del producto ni se llevará a cabo el proceso de producción.

1.7.2 Limitaciones

 La empresa no cuenta con el proceso de elaboración de leche establecido para su estudio y análisis.

 No se cuenta con datos históricos para la integración de información.

 Poca disponibilidad de las personas al aplicar las encuestas.

 Disponibilidad de los miembros de la empresa para brindar información y desarrollo de la investigación.

 Disponibilidad de maquinaria y mano de obra requerida para la elaboración del producto y la elaboración del estudio de factibilidad económica.

 Selección de la muestra para la aplicación de encuestas y desarrollo del estudio de mercado.

(22)

Maestría en Ingeniería Industrial 5

CAPITULO II

MARCO TEÓRICO

2.1 La leche

Se entiende como leche al producto integral del ordeño total e ininterrumpido, en condiciones de higiene que da la vaca lechera en buen estado de salud y alimentación. Esto además, sin aditivos de ninguna especie (Murad, 2010).

Composición de la leche: proteínas, grasa, azúcar de leche o lactosa, minerales o sales, vitaminas, enzimas, otros componentes, agua (Sabena, 2009).

Por su alto contenido de agua, la leche es un alimento propenso a alteraciones y desarrollo microbiano, por eso siempre debe conservarse refrigerada y se debe respetar su fecha de vencimiento. Los principales productos lácteos, o derivados de la leche son la manteca, crema, yogurt y los quesos (Martínez, Flores, & Peréz, 2002).

La "Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación" (SAGARPA) reporta que el 50.6% de la producción total de leche se genera en sistemas especializados, el 21.3% en sistemas semiespecializados, el 18.3% por el ganado de doble propósito y el sistema familiar produce el 9.8% (Gómez, 2012).

Entre tanto la producción de leche pasó, en 10 años, de nueve mil 500 millones de litros a 11 mil 500 millones de litros; en este rubro México ocupa el décimo quinto lugar a nivel mundial; hoy produce casi cuatro veces lo de hace 10 años y hay condiciones favorables para esta industria, pues hay señales de que vendrán buenos tiempos, principalmente para el sector social. Hoy por hoy, se acepta, que México es deficitario en producción de leche. De acuerdo a datos oficiales el sector primario lechero de México produce sólo el 70% de la demanda. Su consumo nacional es de alrededor de 14 mil millones de litros anuales, por lo que se importa un 30% de leche en polvo, pasteurizada, evaporada, condensada, azucarada, cantidad extraordinaria de quesos, grasa butírica, lactosa, sueros; en fin, todos los componentes de la leche son susceptibles de ser

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Maestría en Ingeniería Industrial 6 importados. México importa 500.000 toneladas de productos lácteos, que convierten al país en el segundo comprador en el mundo (Gómez, 2012).

En leche de bovino en el 2012 la producción fue de 10.56 millones de toneladas y para el 2018 la meta a alcanzar es de 11.8 millones de toneladas, 1.20 millones más que en 2012, equivalente a un 12% de incremento.

2.1.1 Tratamiento y análisis de calidad de la leche

Por higienización de la leche se entiende el conjunto de los procesos que mejoran la calidad de la leche, de manera que puedan elaborarse adecuadamente los productos lácteos. La leche higienizada esta lista para ser envasada como leche de consumo. La higienización es la primera fase de la elaboración de la leche e incluye una o más de las siguientes operaciones:

 Estandarización del contenido de grasa de la leche

 Calentamiento de la leche para eliminar gérmenes

 Enfriamiento de la leche

 Homogeneización

 Desodorización y desgasificación 2.1.2 Leche pasteurizada

La obtención de la leche pasteurizada se efectúa a partir de la leche higienizada. Su envasado en empaques de cartón parafinado incluye las siguientes operaciones:

1.- Almacenamiento de la leche refrigerada

2.- Llenado, cerrado de los envases y la impresión de la fecha de producción en los mismos.

3.- Embalado de las cestas 4.- Almacenamiento a 6° C.

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Maestría en Ingeniería Industrial 7 2.1.3 Fórmulas lácteas

Su diferencia principal con la leche es la menor cantidad de proteínas propias de leche que contienen. Para su correcta identificación, estos productos deben señalar claramente su denominación en el envase, y desde luego no pueden denominarse leche ni sugerir que lo son. Si adicionan grasa vegetal, deben usar la denominación “formula láctea con grasa vegetal” o

“producto lácteo combinado con grasa vegetal”, además de declarar sus contenidos de grasa y proteína Procuraduría Federal del Consumidor (PROFECO).

.De acuerdo con la normatividad, la fórmula láctea es un producto que debe elaborarse a partir de los ingredientes propios de la leche (caseína, lactosueros, grasa y agua). A diferencia de la leche, que debe contener al menos 30 gramos por litro de proteína de la leche, una fórmula láctea puede tener tan sólo 22 gramos por litro. Asimismo, el contenido de lactosa debe ser no menor a 55 gramos por litro. En todos los casos, al menos el 70% de estas proteínas deben ser caseína (PROFECO).

2.2 TRIZ

2.2.1 Definición

Son las siglas rusas para la Teoría de la Resolución de Problemas Inventivos. El desarrollo de esta metodología fue iniciado en 1946 por Genrick Altshuller (1926-1998).

Se trata de una metodología de resolución de problemas para convertir la creatividad y la innovación en un sistema de principios y algoritmos. TRIZ puede ser utilizado como un instrumento intelectual poderoso para solucionar problemas técnicos y tecnológicos, sencillos y difíciles, más rápidamente y con mejores resultados (Rovira, 2004); Propone direcciones a seguir y estimula la búsqueda de oportunidades (Nikulin & Becker, 2015).

TRIZ es una metodología, un sistema de herramientas, una base de conocimiento y una tecnología basada en modelos para generar ideas y generar soluciones innovadoras a problemas.

TRIZ proporciona las herramientas y los métodos a usar, en el análisis de sistemas, de fallas y en los patrones de evolución. Apunta a crear un acercamiento algorítmico a la invención de nuevos sistemas y al refinamiento de sistemas obsoletos. (Henrich Saavedra, 2013).

(25)

Maestría en Ingeniería Industrial 8 TRIZ se basa en tres postulados principales: i) Situación inicial, toda solución depende de su estado del arte y entorno; ii) Contradicción, una solución confiable se obtiene resolviendo las contradicciones y/o conflictos entre sus parámetros además de la optimización de los recursos disponibles; iii) Leyes de Evolución, todo producto y/o proceso tiene una evolución paulatina que puede ser entendida a través de patrones (Nikulin & Becker, 2015).

La metodología TRIZ fue originalmente desarrollada para problemas técnicos, se requirió de analogías para aplicar TRIZ sobre una metodología no-técnica, como la gestión de procesos.

Estas analogías son fundamentalmente mecanismos cognitivos para recuperar conocimiento existente y para aplicar este conocimiento a nuevos problemas (Escobar, 2008).

Actualmente, el método TRIZ ha evolucionado, y no sólo es efectivo en problemas técnicos, sino que da posibilidad de ser usado para problemas de carácter multidisciplinario, esta evolución hace que TRIZ sea integrable a nuevas áreas del conocimiento (Nikulin, 2013).

TRIZ tiene la versatilidad de combinarse con otras técnicas, tales como el Diseño Robusto de Taguchi, QFD, 6 sigma, Teoría de contradicciones (TOC), Diseño para Manufactura y Ensamblaje (DFMA) y otras metodologías y herramientas, incrementando la eficiencia de estos métodos cuando se busca obtener ventajas competitivas (Rentería, Ortiz, & Abreu, 2014); En el año de 1992 se creó la compañía Ideation Internacional Inc. con el propósito de aplicar TRIZ fundamentalmente a los negocios, administración y gestión, más que a la tecnología (Cuahutle, 2007). Debido a la versatilidad de TRIZ y como consecuencia de Trizics, las herramientas aplicadas son susceptibles a adaptaciones para su uso en áreas no tecnológicas (Cuahutle, 2007).

2.2.2 Contradicciones

La piedra angular de TRIZ Clásico radica en la formulación de contradicciones; una contradicción (Altshuller, 1999); es un enfrentamiento entre dos aspectos conflictivos en un mismo sistema, el que debe vencerse para lograr un mejoramiento sustancial en el mismo (Altshuller, 1984); La formulación de contradicciones es el inicio del proceso resolutivo, el cual permite focalizar los esfuerzos para la obtención de soluciones y búsqueda de oportunidades.

(26)

Maestría en Ingeniería Industrial 9 En términos generales, la teoría consiste en descubrir las principales contradicciones en un problema de innovación tecnológica o la necesidad de generar un invento, dichas contradicciones se dividen en:

a) Contradicciones técnicas. Surgen cuando la mejora de una primera característica del sistema provoca el deterioro de una segunda característica del sistema. Por ejemplo, aumentar la potencia del motor de un vehículo provoca un aumento del peso de dicho vehículo (Phaal, 2013).

b) Contradicciones físicas. Ocurren cuando una característica del sistema tiene a la vez efectos beneficiosos y efectos perjudiciales. Por ejemplo, un mayor tamaño de un paraguas permite una mayor protección frente a la lluvia, pero, al mismo tiempo, resulta más incómodo de llevar (Llevbare & Probert, 2014).

2.2.3 Principios fundamentales de la TRIZ

La TRIZ es un sistema perfectamente estructurado y basado en una metodología fácil de enseñar a cualquier individuo, con objeto de que enfrente problemas de innovación tecnológica o produzca inventos, de una forma programada y exitosa. Entre las aportaciones más importantes de Altshuller a la ciencia y tecnología se encuentran los 40 principios fundamentales para la innovación, que a su vez son la base de la “Matriz de contradicciones” parte fundamental de cualquier esfuerzo en que se pretenda inventar o innovar (Coronado, Monterrubio, & Arzate, 2005); Dichos principios se observan en la Tabla 1.

Tabla 1. Principios inventivos de TRIZ.

1. Segmentación 16. Accion excesiva o parcial 31. Material poroso 2. Extracción 17. Transición a una nueva

dimencion

32. Cambio de color

3. Calidad Total 18 Vibración mecánica 33. Homogeneidad

4. Asimetria 19. Acción periódica 34. Desechando y regenerando partes

5. Consolidacion o 20. Llevar a cabo la acción 35. transformación de

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Maestría en Ingeniería Industrial 10 combinación positiva de manera continua propiedades

6. Universalidad 21. Aumentar la velocidad a la que se lleva a cabo una acción riesgosa

36. Transición de fase

7. Anidación 22. Convertir algo dañino en benéfico

37. Expansión térmica

8. Contrapeso 23. Retroalimentación 38. Oxidación acelerada 9. Acción contraria anticipada 24. Mediador 39. Ambiente inerte 10. Acción anticipada 25. Autoservicio 40. Materiales compuestos 11. Acolchonado anticipado 26. Copiado

12. Equipotencialidad 27. Desechar 13. Inversión o hacer algo en

forma contraria a la convncional

28. Reemplazar un sistema mecanico con otro

14. Esfericidad 29. Emplear campos

eléctricos, magnéticos, o electromagnéticos

15. Incremento dinamico o dinamismo

30. Membranas flexibles o películas delgadas

2.2.4 Parámetros de Altshuller

Finalmente, el profesor Altshuller propuso que los sistemas tecnológicos tienen los 39 parametros o características (Coronado, Monterrubio, & Arzate, 2005); que se aprecian en la Tabla 2.

(28)

Maestría en Ingeniería Industrial 11 Tabla 2.Parámetros técnicos de TRIZ.

1. Peso de un objeto en movimiento 20. Potencia

2. Peso de un objeto sin movimiento 22. Perdida de energía 3. Longitud de un objeto en movimiento 23. Perdida de materia

4. Longitud de un objeto sin movimiento 24. Perdida de informacion 5. Área de un objeto en movimiento 25. Perdida de tiempo 6. Área de un objeto sin movimiento 26. Cantidad de sustancia o materia 7. Volumen de un objeto en movimiento 27. Confiabilidad

8. Volumen de un objeto sin movimiento 28. Precision de mediciones 9. Velocidad 29. Precisión de manufactura

10. Fuerza 30. factores perjudiciales actuando en un objeto 11. Tensión, presión 31. Efectos secundarios dañinos

12. Forma 32. Manufacturabilidad

13. Estabilidad de un objeto 33. Conveniencia de uso

14. Resistencia 34. Reparabilidad

15. Durabilidad de un objeto en movimiento 35. Adaptabilidad

16. Durabilidad de un objeto sin movimiento 36. Complejidad de un mecanismo

17. Temperatura 37.Complejidad de control

18. Brillo 38. Nivel de automatización

19. Energía gastada por un objeto en movimiento

39. Productividad 20. Energía gastada por un objeto sin

movimiento

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Maestría en Ingeniería Industrial 12 2.3 Trizics

Trizics es una metodología que deriva de TRIZ, por lo tanto hereda de esta última las características de ser una metodología estructurada de resolución de problemas para encontrar soluciones conceptuales innovadoras a problemas técnicos y no técnicos. Trizics fue creado por Gordon Cameron entre 2007 y 2011. El propósito del desarrollo de Trizics consistía en simplificar el uso de Triz sin perder nada de su contenido (Osho, 2005).

Trizics funciona dirigiendo al usuario hacia las herramientas TRIZ (y no TRIZ) apropiadas específicas para clasificar el problema técnico a resolver (Trizics define cuatro tipos de problemas técnicos) y en qué fase del proceso de resolución de problemas utilizar cada herramienta, lo cual representa una evolución positiva respecto a TRIZ. Trizics permite a los usuarios aplicar sistemáticamente y de inmediato la metodología, proporcionando un marco estructurado para el uso de sus herramientas, como así también las aplicaciones de algunas herramientas no TRIZ.

La metodología Trizics comprende seis pasos secuenciales básicos a seguir:

 Identificar el problema (definición del problema)

 Seleccionar el tipo de problema

 Aplicar las herramientas analíticas

 Definir el o los problema específicos

 Aplicar las Herramientas de Soluciones

 Identificar y aplicar las soluciones

2.4 QFD

El QFD supone una metodología que permite sistematizar la información obtenida del usuario hasta llegar a definir las características de calidad del producto/servicio, adaptándolo al mercado (Palomino & Ledesma, 2017).

(30)

Maestría en Ingeniería Industrial 13 Permite obtener información sobre qué aspectos del producto / servicio mejorar. Para ello, tiene en cuenta las valoraciones del cliente sobre esas variables, referidas a la propia empresa y a la competencia (Carreazo, 2013).

Es una manera de desarrollar un diseño satisfaciendo al consumidor y traducir las demandas de los clientes a objetivos de diseño y los puntos importantes de la garantía de calidad que se utilizarán a través de la etapa de la producción (Day, 2003).

Método para desplegar, antes del arranque de producción en masa, los puntos importantes de aseguramiento de calidad necesarios para asegurar la calidad de diseño a través del proceso de producción” (Akao & Mazur, 2003)

Proporciona un camino sistemático para que la voz del cliente fluya a través del proceso de desarrollo del producto, estableciendo un nexo de unión entre los diferentes requisitos técnicos enfocándolos hacia las necesidades de los clientes (Sorli & Ruiz, 1997).

Metodología que traduce la Voz del Cliente en parámetros de diseño para que estos puedan desplegarse, de forma horizontal, dentro de los departamentos de planeación, ingeniería, manufactura, ensamble y servicio.” (González, 2001).

2.5 Análisis 9 Ventanas

Se conoce también como el operador de pensamiento del sistema, fue desarrollado por Altshuller para combinar la idea de la evolución técnica desde el pasado pasando por el presente hasta el futuro (Zambrano, 2008).

G.Altshuller originalmente imaginó más de nueve ventanas, tal vez doce o más, pero no deja de ser interesante el concepto de su elaboración. Estableció el tiempo y el espacio como las variables a seguir, abajo el tiempo y a la izquierda el espacio. Notemos que para G. Altshuller, espacio era el sistema y sus conjuntos, el super sistema y los subsistemas; por otra parte, el tiempo lo consideró como el presente, el pasado y el futuro (Zambrano, 2008). La estructura de dicho análisis se presenta en la Figura 1.

(31)

Maestría en Ingeniería Industrial 14 2.6 Investigación de Mercados

Identificación, acopio, análisis, difusión y aprovechamiento sistemático y objetivo de la información con el fin de mejorar la toma de decisiones relacionada con la identificación y la solución de los problemas y las oportunidades de marketing (Malhotra, 2004).

La investigación de mercados es "una recopilación sistemática, registro, análisis y distribución de datos e información sobre los problemas y oportunidades de mercadotecnia" (Sandhusen, 2013).

La investigación de mercados "tiene que ver con la recopilación sistemática y objetiva, el análisis y la evaluación de información sobre aspectos específicos de los problemas de mercadotecnia para ayudar a la administración a la hora de tomar decisiones importantes" (Chisnall, 2013).

Se considera el proceso de investigación de mercados como una sucesión de seis etapas que se mencionan a continuación:

Figura 1. Esquema de las nueve ventanas

(32)

Maestría en Ingeniería Industrial 15 1. Definición del problema

2. Elaboración de un método para resolver el problema 3. Elaboración del diseño de la investigación

4. Trabajo de campo o acopio de datos 5. Preparación y análisis de datos

6. Preparación y presentación del informe.

2.6.1 Segmentación de Mercado

Las variaciones en las respuestas que dan los clientes a una mezcla de marketing pueden remontarse a diferencias en los hábitos de compra, las formas en que se usa un bien o servicio o los motivos para comprarlo.

Una segmentación del mercado es la división del mercado total de un bien o servicio en varios grupos menores y homogéneos. Un elemento importante del éxito de una compañía es la capacidad de segmentar bien su mercado (Staton, Etzel, & Walker, 2008).

Un segmento de mercado se define como "un grupo de consumidores que responden de forma similar a un conjunto determinado de esfuerzos de marketing" (Kotler, Philip; Amstrong, Gary, 2003).

Se define un segmento de mercado como "aquella parte del mercado definida por diversas variables específicas que permiten diferenciarla claramente de otros segmentos. A medida que se considera una mayor cantidad de variables para definir cualquier segmento de mercado, el tamaño del segmento se reduce y las características de este son más homogéneas" (Bonta &

Farber, 2010)

2.6.1.1 Segmentación de Mercado de Consumidores

Dividir un mercado total en consumidores finales y usuarios empresariales da por resultado segmentos que todavía son demasiado extensos y variados para la mayoría de los productos.

Necesitamos identificar algunas características de estos segmentos para dividirlos en objetivos más específicos (Guillermo, 2008).

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Maestría en Ingeniería Industrial 16 Existen cuatro bases para segmentar mercados de consumidores, las cuales se utilizan de manera separada o en combinación:

1. Geográfica 2. Demográfica 3. Psicográfica 4. Conductual

2.6.1.2 Segmentación Geográfica

Es una subdivisión de mercados con base en su ubicación. Posee características mensurables y accesibles; los mercados se dividen en diferentes unidades geográficas, como países, regiones, provincias, departamentos, municipios, ciudades, barrios. Debe tenerse en cuenta que algunos productos son sensibles a la cultura de una nación, pueblo o región (Amaya, 2010).

2.6.1.3 Segmentación Demográfica

La segmentación demográfica está basada en la consideración de diversos factores demográficos, como por ejemplo edad, sexo, clase social, etc. Las variables de la segmentación son básicamente los factores que ayudan a la organización a determinar cuáles son los distintos grupos de clientes potenciales (Fuentes, 2015).

2.6.1.4 Segmentación Psicográfica

Proporciona a las marcas, la posibilidad de dividir su mercado en grupos basados en la personalidad de cada consumidor. Esta segmentación del mercado sustenta que los tipos de productos y marcas que un individuo compra reflejan las características y patrones de vida del consumidor. Siendo su principal objetivo que las marcas puedan promover sus productos como expresiones de estilo de vida (Gonzaléz, 2015).

2.6.1.5 Segmentación por comportamiento

En la segmentación conductual, los compradores están divididos en grupos basados en sus conocimientos, actitudes, uso o respuesta hacia un producto. Una forma poderosa de segmentación la constituye la clasificación de compradores de acuerdo con los diferentes beneficios que buscan obtener de los productos (Carreazo, 2013).

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Maestría en Ingeniería Industrial 17 2.7 Toma de Decisiones con Incertidumbre

Las condiciones en las que los individuos toman decisiones pueden ser bajo condiciones de certeza, incertidumbre y riesgo. En una situación de incertidumbre, las personas sólo tienen una base de datos muy deficiente. No saben si estos son o no confiables y tienen mucha inseguridad sobre los posibles cambios que pueda sufrir la situación. Más aún, no pueden evaluar las interacciones de las diferentes variables; la condición bajo la cual resulta más difícil tomar decisiones es la incertidumbre, pues en esta situación, los responsables de tomar decisiones no cuentan con información suficiente para tener en claro las alternativas o estimar su riesgo. Se basan ya sea en su intuición o en su creatividad (Palacios, 2019).

Por mucho, la situación típica es el riesgo. El encargado de tomar las decisiones es capaz de estimar la verosimilitud de las alternativas o los resultados. Esta capacidad de asignar probabilidades podría ser un resultado de la experiencia personal o de información secundaria. En una situación de riesgo, quizás se cuente con información basada en hechos, pero la misma puede resultar incompleta. Para mejorar la toma de decisiones se puede estimar las probabilidades objetivas de un resultado, al utilizar, por ejemplo modelos matemáticos. Por otra parte se puede usar la probabilidad subjetiva, basada en el juicio y la experiencia. Afortunadamente se cuenta con varias herramientas que ayudan a los administradores a tomar decisiones más eficaces (Palacios, 2019).

En muchos problemas de decisiones se presentan variables que no están bajo el control de un competidor racional y acerca de las cuales quienes toman las decisiones tiene poca o ninguna información sobre la base de la cual conocer el estado de cosas futuras. La toma de decisiones bajo incertidumbre se presenta cuando no puede predecirse el futuro sobre la base de experiencias pasadas. A menudo se presentan muchas variables incontrolables. Algunas veces es posible consolidar los efectos de esas variables no controlables en términos de su distribución de probabilidad. La toma de decisiones bajo incertidumbre implica que no se conoce la probabilidad de que prevalezca uno u otro de los estados de resultado (Donely, 2012).