DISEÑO DE MODELOS PARA LA GESTIÓN LOGÍSTICA EN LA PLANTA DE CARBÓN ACTIVADO DE INDUSTRIAS TECSOL LTDA.
CRISTHIAN DAVID PINTO ANAYA
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA
PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA INDUSTRIAL BOGOTÁ D.C.
DISEÑO DE MODELOS PARA LA GESTIÓN LOGÍSTICA EN LA PLANTA DE CARBÓN ACTIVADO DE INDUSTRIAS TECSOL LTDA.
CRISTHIAN DAVID PINTO ANAYA
Trabajo de grado presentado como requisito para optar al título de Ingeniero Industrial
Director
PhD. German Andrés Méndez Giraldo
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA
PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL BOGOTÁ D.C.
HOJA DE ACEPTACIÓN
Nota de aceptación:
________________________________ ________________________________ ________________________________ ________________________________ ________________________________ ________________________________
________________________________ Firma del presidente del jurado:
________________________________ Firma del jurado:
________________________________ Firma del jurado:
DEDICATORIA
En primer lugar, a Dios por darme la
oportunidad vivir.
Dedico este trabajo a mi madre María Pinto,
por ser quien me ha brindado todo su apoyo
incondicional en este camino, dedicado su
tiempo e impulsado a ser cada vez mejor,
para que, a pesar de mis falencias, cumpla
con mis metas propuestas.
Igualmente lo dedico a todos los más
allegados, por brindarme sus palabras de
motivación en los momentos más difíciles.
AGRADECIMIENTOS
Expreso mis más sinceros agradecimientos a todos aquellos que han sido participes de este trabajo, en especial a:
Industrias Tecsol, principalmente al Ing. Pedro Guevara y el Dr. José M. Rincón, quienes no han abierto sus puertas y permitido participar tan importante proyecto para la industria del país.
PhD. German Andrés Méndez Giraldo, director de este trabajo, por haberme dado su orientación, poniendo a siempre disposición su conocimiento para llevar a cabo satisfactoriamente este proyecto.
Mis compañeros Julio Estévez y Jorge Ruiz, con quienes hemos trabajado de la mano para cumplir a cabalidad con los objetivos propuestos.
Tabla de contenido
RESUMEN ... 1
INTRODUCCIÓN ... 2
1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ... 3
1.1 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA... 3
1.2 JUSTIFICACIÓN ... 4
2. OBJETIVOS ... 6
2.1 OBJETIVO GENERAL ... 6
2.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS ... 6
3. ANTECEDENTES DE LA EMPRESA ... 7
3.2 CARBÓN ACTIVADO ... 9
3.3 PROCESO DE PRODUCCIÓN DE C.A. EN INDUSTRIAS TECSOL ... 10
4. MARCO REFERENCIAL ... 14
4.1 MANUALES DE PROCESOS Y PROCEDIMIENTOS ... 17
4.1.1 Distribución de planta. ... 17
4.1.2 Diagramas de proceso. ... 18
4.1.3 Diagrama de recorrido. ... 20
4.2 GESTIÓN DE LA PRODUCCIÓN ... 21
4.2.1 Pronósticos de la demanda. ... 21
4.2.2 Análisis de capacidades. ... 24
4.2.3 Planeación de la producción. ... 25
4.3 MODELO DE ABASTECIMIENTO ... 27
4.4.1 Etapas de la dinámica de sistemas. ... 31
4.4.2 Diagrama causal. ... 32
4.4.2.1 Bucles de realimentación negativa. ... 33
4.4.2.2 Bucles de realimentación positiva. ... 33
4.4.2.3 Retrasos. ... 33
4.4.3 Diagramas de Forrester. ... 35
5. DIAGRAMAS DE PROCESO Y MANUALES DE FUNCIONES ... 38
5.1 DISTRIBUCIÓN EN PLANTA... 38
5.2 DIAGRAMA DE PROCESO ... 38
5.3 DIAGRAMA DE RECORRIDO ... 38
5.4 CARGOS Y MANUAL DE FUNCIONES ... 39
6. MODELOS PARA LA GESTIÓN LOGÍSTICA MEDIANTE SIMULACIÓN ... 40
6.1 PRONÓSTICO DE LA DEMANDA ... 41
6.1.1 Modelos de series de tiempo. ... 44
6.1.1.1 Promedios móviles simples. ... 47
6.1.1.2 Suavización exponencial simple. ... 48
6.1.1.3 Promedios móviles dobles. ... 48
6.1.1.4 Suavización exponencial doble. ... 49
6.1.2 Modelos de tipo causal. ... 50
6.1.3 Error del pronóstico. ... 51
6.1.4 Desacople de los pronósticos ... 53
6.1.4.1 Pruebas de independencia ... 53
6.1.4.2 Pruebas de homogeneidad. ... 57
6.2 MODELO DINÁMICO DE LA GESTIÓN LOGÍSTICA PARA LA OBTENCIÓN
DE CARBÓN ACTIVADO ... 63
6.2.1 Diagrama Causal. ... 63
6.2.2 Modelo propuesto. ... 64
6.2.1 Validación del modelo y Experimentación ... 69
6.3 DESARROLLO DE UN APLICATIVO PARA APOYAR LA TOMA DE DECISIONES (APLICATIVO TECSOL) ... 72
6.3.1 Análisis de capacidades. ... 72
6.3.1.1 Capacidad necesaria. ... 73
6.3.1.2 Capacidad disponible. ... 73
6.3.2 Planeación de la producción. ... 75
6.3.3 Requerimientos de Material y Gestión Inventarios... 79
6.3.4 Costos totales y Gestión financiera. ... 81
CONCLUSIONES ... 85
LISTA DE FIGURAS
Figura 1.Diagrama de Sankey en el horno de carbonización ... 12
Figura 2. Diagrama de Sankey en el horno de activación ... 12
Figura 3. Modelo SCOR ... 15
Figura 4. Métodos de pronóstico ... 23
Figura 5. Relación de influencia positiva ... 33
Figura 6. Estructura básica de un bucle de realimentación negativa ... 34
Figura 7. Estructura de realimentación positiva en (a) y Comportamiento correspondiente en (b) ... 35
Figura 8. Bucle de realimentación negativa con retraso y su comportamiento correspondiente ... 35
Figura 9. Símbolos empleados en los diagramas de Forrester ... 37
Figura 10. Esquema modelo de gestión logística TECSOL ... 41
Figura 11. Modelos de series temporales ... 46
Figura 12. Modelo causal del ciclo logístico ... 63
Figura 13. Diagrama de modelo de logística integrada ... 65
Figura 14. Diagrama de Forrester en IThink... 66
Figura 15. Flujo de proceso ... 67
Figura 16. Diagrama de Forrester del Sector Financiero ... 68
Figura 17. Secuencia modelo planeación de producción ... 76
Figura 18. Algoritmo para la determinación de turnos a trabajar ... 76
LISTA DE TABLAS
Tabla 1. Simbología aplicada para diagramas de proceso ... 19
Tabla 2. Producción y Existencias de Carbón Activado en Colombia 2004-2014 en Kilogramos ... 42
Tabla 3. Importaciones y exportaciones de CA en Colombia 2004-2014 en Kilogramos ... 43
Tabla 4. Importaciones y exportaciones de CA en Colombia 2004-2014 ... 45
Tabla 5. Pronósticos del CNA de CA en Colombia ... 51
Tabla 6. Error medio absoluto ... 52
Tabla 7. Resumen datos prueba ANOVA ... 58
Tabla 8. Resumen prueba Kruskal Wallis ... 61
Tabla 9. Configuración experimental ... 69
Tabla 10. Medidas de desempeño ... 70
Tabla 11. Ranking de políticas por medida de desempeño ... 71
LISTA DE GRÁFICAS
Gráfica 1. Producción y existencias de CA en Colombia ... 44
Gráfica 2. Importaciones y exportaciones CA en Colombia ... 45
Gráfica 3. Consumo Nacional Aparente de CA en Colombia ... 46
Gráfica 4. Diagrama de dispersión de primer orden ... 55
1 RESUMEN
En los últimos años la demanda de carbón activado ha crecido paulatinamente, sin embargo, la mayor parte del carbón activado que se consume en Colombia es de origen foráneo. Durante los últimos 20 años Industrias Tecsol ha investigado activamente la producción de este bien a partir de cuesco de palma, un residuo orgánico del proceso de extracción de aceite de palma. Tecsol ha logrado desarrollar su tecnología hasta la etapa de planta piloto y se ha propuesto iniciar su explotación comercial, con el fin de sustituir una fracción de las importaciones.
En este trabajo se lleva a cabo el desarrollo de los modelos para la gestión logística de la producción de carbón activado en Industrias Tecsol. En la primera parte se ha descrito detalladamente el proceso de manufactura del carbón activado y de esta han surgido los diagramas de proceso y manual de funciones a los cargos aplicables.
Posteriormente se formuló un modelo de simulación basado en la metodología de la dinámica de sistemas, que representará de forma adecuada el sistema para luego evaluar diferentes escenarios a través de un diseño de experimentos, con ayuda de la herramienta informática IThink.
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INTRODUCCIÓN
TECSOL es una PYME del sector químico dedicada a la investigación y desarrollo de producciones especiales y productos para la agricultura, se creó como respuesta a la necesidad de impulsar el desarrollo tecnológico del país, con especial énfasis en el campo de la Industria Química. (Rincón J. M.). Esta organización ha concentrado sus esfuerzos en la obtención de carbón activado a partir del cuesco de palma, dada la creciente demanda en el país, proponiéndose alcanzar una producción de una tonelada diaria de carbón activado mediante la implementación de una planta industrial automatizada de producción continua.
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1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
1.1 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA
Este trabajo se lleva a cabo en el marco del proyecto “Mejoramiento de la planta piloto de carbón activado de Tecsol para explotación comercial” (código: 622470149090), favorecido a través de la convocatoria 701 de 2014 de Colciencias, y cuyo ejecutor es la Universidad Distrital Francisco José de Caldas.
En la actual situación de creciente demanda de carbón activado en el país que se suple en alto porcentaje de importaciones de diversas procedencias, ha estimulado la investigación de Industrias TECSOL en este campo, generando un importante número de trabajos de investigación al respecto, que cubren desde nivel de laboratorio hasta planta piloto.
Los resultados de esos trabajos han identificado al cuesco de palma como una materia prima adecuada para este proceso. En la actualidad Colombia es el tercer productor mundial de aceite de palma, produciendo 487 mil toneladas anuales en los años 2011 y 2012 (Rincon, 2011). Dado que por cada tonelada de aceite se generan dos toneladas de cuesco de palma (Gomez, Klose, & Rincón, 2008), equivale a que en este periodo de tiempo se generaron aproximadamente 974 mil toneladas anuales de cuesco del cual se puede utilizar una pequeña porción para la producción de CA. Podemos así manifestar que la empresa está lista para iniciar el proceso de producción de CA a partir de esas materias primas.
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Para cumplir con dicho objetivo es necesario idear modelos de gestión que permitan garantizar el funcionamiento continuo del proceso, a través del abastecimiento oportuno, la planeación adecuada de la producción, aseguramiento de la correcta operación de la maquinaria interviniente en el proceso productivo, y certificando la calidad del proceso y del producto obtenido.
¿Cómo se debe llevar a cabo la gestión logística que permita soportar la comercialización competitiva de carbón activado, obtenido a partir de cuesco de palma, en la planta escalada de producción automatizada en TECSOL Ltda.?
1.2 JUSTIFICACIÓN
La meta actual de Industrias TECSOL consiste en llevar a cabo la comercialización de carbón activado a partir de cuesco de palma, y para ello se encuentra adelantando el proyecto de escalamiento de su planta piloto, para la fabricación continua del producto en mención.
El pleno desarrollo de las actividades productivas en las organizaciones y el logro de sus objetivos dependen en gran medida de una adecuada planeación de las actividades tácticas y operativas. Este trabajo aportará elementos para la toma de decisiones de nivel táctico en lo relativo a la producción, el abastecimiento y el mantenimiento en la planta de carbón activado. Contribuirá además al proceso que se ha adelantado en la empresa para la implementación de un sistema de gestión de calidad.
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2. OBJETIVOS
2.1 OBJETIVO GENERAL
Diseñar modelos basados en simulación, que sirvan de soporte a la toma decisiones en los procesos de apoyo logístico para la planta escalada de producción continua de carbón activado de Industrias TECSOL Ltda.
2.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS
Caracterizar el proceso actual en la planta piloto de producción de carbón activado, a partir de biomasa agroindustrial, de TECSOL Ltda.
Elaborar manual de funciones para la planta escalada de producción de carbón activado de Industrias TECSOL Ltda.
Desarrollar modelo de simulación del sistema productivo del carbón activado en Industrias TECSOL Ltda.
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3. ANTECEDENTES DE LA EMPRESA
Industrias TECSOL es una empresa fundada en 1997, pero tiene sus orígenes desde en los años 80, cuando el Dr. José M. Rincón y Pedro Guevara comenzaron a trabajar conjuntamente a nivel académico.
TECSOL se creó como respuesta a la necesidad de impulsar el desarrollo tecnológico del país, con especial énfasis en el campo de la Industria Química. Es por esto que sus esfuerzos han estado dirigidos a la sustitución de importaciones, mediante el desarrollo y/o transferencia de tecnologías que generen productos nacionales de buena calidad, ahorrando así divisas y creando nuevas fuentes de empleo. (Rincón J. M.)
Es una PYME del sector químico dedicada a la investigación y desarrollo de producciones especiales y productos para la agricultura. Adicionalmente presta servicios de asesoría y consultaría para la industria química en el país.
Debido a la formación profesional de los socios: Dr. JOSE M. RINCÓN M. e Ing. PEDRO GUEVARA P. ha sido de particular interés el campo energético y ambiental, en los cuales ha adelantado un número importante de desarrollos. (Industrias Tecsol, n.d.)
Dentro de los productos que ofrece al mercado se encuentran variedad de insumos para la agricultura lo cuales se pueden agrupar en: (catalogo)
Extractos húmicos TECSOL: sustancias extraídas de la materia orgánica y que pueden ser usados como abono.
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Fertilizantes solubles: Fertilizantes de aplicación a través de diferentes sistemas de riego.
Imagen 1. Productos Tecsol
Fuente: Cartilla Producto (Industrias Tecsol, s.f.)
Durante 20 años Industrias Tecsol ha venido desarrollando métodos y tecnologías para la obtención de carbón activado usando como materia prima el cuesco de palma. Como resultado de sus investigaciones cuentan con una planta piloto, conformada por un horno de carbonización y un horno de activación de fabricación propia, ubicada en el municipio de Soacha (Colombia); allí se han llevado a cabo diversos ensayos destinados a producir carbón activado para la industria galvánica y el tratamiento de vertimientos de las tintorerías textiles con resultados satisfactorios.
9 3.2 CARBÓN ACTIVADO
El carbón activado es un término que agrupa a una serie de carbones porosos preparados artificialmente a través de un proceso secuencial de carbonización y activación para que exhiba un mayor grado de porosidad y superficie interna que permite adsorber (retener sobre su superficie) una gran cantidad de compuestos muy diversos, tanto en fase gaseosa como en disolución. (Fonbuena & Valentin, 2010; Prias B., Rojas G., Echeverry M., Fonthal, & Ariza C., 2011)
El carbón vegetal, después de la activación incrementa su área superficial hasta 300 veces debido a la formación de poros internos de diferentes dimensiones, que se categorizan de acuerdo a la terminología de la IUPAC (International Union of Pure and Applied Chemists), en microporos, mesoporos y macroporos como se observa en la Figura 1. (Prias B. et al., 2011)
Imagen 2. Tipo de poros formados en el carbón activado
Fuente: (Prias B. et al., 2011)
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El uso para el cual se destina un tipo de carbón activado viene dado fundamentalmente por la naturaleza de la materia prima y el proceso de activación utilizado en la producción del mismo, que puede ser activación física o activación química (Fonbuena & Valentin, 2010).
Las aplicaciones de este producto son muy diversas algunas de ellas son: el tratamiento de aguas residuales industriales, purificación del aire, remoción de mercurio, usos en la industria de alimentos y bebidas (desodorización, decoloración de jarabes, purificación de aceites comestibles, etc.), en equipos de protección personal, recuperación de metales, por ejemplo, el oro, y en la industria farmacéutica para la elaboración de productos antitranspirantes, cosméticos, fragancias, entre otros.
3.3 PROCESO DE PRODUCCIÓN DE C.A. EN INDUSTRIAS TECSOL
Industrias Tecsol ha concentrado sus esfuerzos en la obtención de carbón activado a partir del cuesco de palma. El cuesco de palma hace parte de la biomasa residual generada del proceso de producción de aceite de palma.
Este material constituye entre el 5 y el 7% del peso total del fruto, se obtiene en forma concentrada y triturada luego de la recuperación de la almendra. Las aplicaciones de este producto se han limitado a su uso parcial como combustible en los propios procesos en las plantas extractoras de aceite y como relleno de las carreteras en las plantaciones. El adecuado uso y disposición de este material presenta en la actualidad los mayores problemas de este sector en la agroindustria en Colombia. (Gómez et al., 2010)
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Las condiciones de generación del cuesco de palma de manera concentrada en el proceso de extracción, su abundancia y sus propiedades físicas y químicas han permitido a Tecsol identificarlo como materia prima adecuada para la producción de carbón activado.
Imagen 3. Cuesco de palma
Fuente: (Rufino, Machado, & Dias, 2013)
El proceso general para la obtención del carbón activado en la planta de Industrias Tecsol comienza con la alimentación de cuesco de palma seco al sistema, etapa del proceso que lleva a cabo un operario. Una vez cargado el cuesco, el sistema automatizado, por medio de sensores ejecuta órdenes para transportar el material a través de tornillos transportadores a las siguientes etapas del proceso.
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La carbonización consiste en el calentamiento del cuesco molido en ausencia de aire, como producto de este proceso se generan tres fases; una fase gaseosa compuesta por el material volátil, una fase líquida que contiene alquitranes y una fase sólida o carbonizado que es la de interés particular para el proceso de producción de CA ya que esta parte solida continua en el proceso. Después de cumplir los tiempos de residencia necesarios, el material carbonizado es transportado a través de los tornillos transportadores a la siguiente etapa del proceso: la activación.
Figura 1.Diagrama de Sankey en el horno de carbonización
Fuente: (Industrias Tecsol, 2016)
La etapa de activación es igualmente realizada en un horno rotatorio y consiste en la activación propiamente dicha del carbonizado, por medio del proceso físico. En la activación física o térmica se hace reaccionar a altas temperaturas el carbón vegetal en atmósfera inerte y saturada con vapor de agua (H2O), dióxido de carbono (CO2) o una mezcla de estos gases. Una vez cumplido el tiempo de residencia, con las condiciones fisico-químicas requeridas, se obtiene el carbón activado el cual sale del horno y es transportado a una tolva para su enfriamiento y posterior empaque.
13 Fuente: (Industrias Tecsol, 2016)
En las etapas que comprenden el paso del material por los hornos (carbonización, activación) se tienen como variables principales la temperatura de proceso, la velocidad de calentamiento, y el tiempo de residencia o retención, estas determinan las propiedades generales de la carbonización, activación y características finales del producto.
Bio - Aceite (49%) 117.123 kcal
Gas Pobre (7.8%) 18.748 kcal
Carbonizado (43.2%) 103.354 kcal
Pérdidas (9%) Gases
Combustión
(38.4%) Q Reacción(20.3%)
CO2 Gasificación
(1.5%)
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4. MARCO REFERENCIAL
Ante las nuevas condiciones de alta competitividad, la adecuada gestión de la cadena de suministro y la logística juegan un papel muy importante, ya sea para las empresas que exportan o para las que producen para el mercado doméstico, sin importar si son pequeñas o grandes. Sin embargo, un modelo de gestión logística para la PYME debe ser distinto al de la gran empresa, básicamente a los recursos tecnológicos utilizados, el lenguaje, la estructura y la cultura bajo la cual operan (Velásquez Contreras, 2013), a diferencia de los altos niveles de capacitación y recursos económicos con los que operan las grandes empresas. (Cano Olivos, Orue Carrasco, Martínez Flores, Mayett Moreno, & LópezNava, 2015)
Para comprender en completitud que es un modelo de gestión logística es preciso comenzar por definirlo, para ello es necesario tener en cuenta la definición de cada uno de los términos que lo componen.
Se puede definir el modelo como la representación o la abstracción en algún grado o medida de un objeto o sistema real (Mendez G., Álvarez P., Centeno, & Baesler A., 2015), constituyen un instrumento de comunicación y análisis. Son importantes porque ellos representan las interrelaciones, la estructura y las funciones del sistema objeto de estudio; establecen el límite de su acción y permiten realizar pruebas variando sus componentes, obteniendo como resultado una mejor comprensión de las características de la situación. (Velásquez Contreras, 2013).
(Velásquez Contreras, 2013) Termina por definir gestión como “la interface entre planeación-acción, acción-control y control-planeación”.
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la información relacionada, desde el punto de origen hasta el punto de consumo, efectiva y económicamente, siguiendo reglas y políticas en cumplimiento y desarrollo del objetivo corporativo. (Ballou, 2004; Velásquez Contreras, 2013)
De lo anterior se puede definir un modelo de gestión logística como una representación de un sistema real, que nos facilita el análisis y la posterior toma decisiones relacionadas con el flujo, producción y distribución de bienes, desde los proveedores de materiales hasta el cliente, desarrollando el objeto social de la organización de forma eficiente, con el fin de satisfacer los requerimientos del cliente.
En la literatura, acerca de modelos de gestión logística, es posible encontrar diversos trabajos y cada uno de ellos comprende diferentes componentes clave. El primero de ellos es el Modelo SCOR (Supply Chain Operations Reference) desarrollado por el Chain Council of North America (1996). Es una herramienta estándar que analiza y mejora el desempeño de la cadena de suministro de las organizaciones usando KPI’s (Key Performance Indicators) (Cano Olivos et al., 2015). El SCOR identifica 5 procesos fundamentales en la gestión logística: planeación, abastecimiento, producción, distribución y retorno. Este modelo puede resumirse gráficamente como se muestra en la Figura 3. Este modelo ha sido base para el análisis de procesos por autores como (Salazar, Cavazos, & Martinez, 2012).
Figura 3. Modelo SCOR
Planeación
Retorno Retorno
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(Velásquez Contreras, 2013) formula un modelo de gestión logística compuesto por tres ciclos. El primero de ellos lo constituyen producción, ventas y logística. El segundo ciclo es la planeación de materiales, la gestión de inventario y almacenamiento de materia prima, el plan de compras y la colocación de pedidos al proveedor. El tercer ciclo está conformado por el plan de ventas y la ejecución del mismo.
(Cano Olivos et al., 2015) Desarrollan un modelo conceptual para la gestión de las que consideran las cuatro áreas más importantes en las PYME y sus objetivos, inventarios (cuando y cuanto pedir), almacenamiento (buenas practicas), producción (trabajar bajo un programa maestro que satisfaga los requerimientos del mercado) y distribución (alta capacidad de respuesta al cliente).
(Diaz G., García C., & Porcell M., 2008) describen un modelo para aumentar la vida de las empresas, enfocado a las PYME para alcanzar su permanencia y competitividad por medio del control sobre los costos logísticos e identifican 3 grandes componentes de la cadena de abastecimiento que son provisión, producción y distribución.
(C. A. González, Martinez, Malcón, & Cavazos, 2013) proponen una metodología de gestión logística para las PYME y concentran su atención en 5 aspectos como son aprovisionamiento, almacenamiento, inventario, transporte y distribución, servicio al cliente y costos logísticos.
De los elementos clave identificados por los autores, destacan el abastecimiento, la producción y la distribución por ser aquellos que se hallan comunes.
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que sirvan como medio de información y análisis para las directivas y sirvan de referencia en las actividades diarias de la empresa.
4.1 MANUALES DE PROCESOS Y PROCEDIMIENTOS
El éxito de un procedimiento depende de que tan bien registrado se encuentre este. La importancia del registro consiste en su utilidad a la hora de realizar análisis y comprensión de un proceso de manera rápida y completa. Sin embargo, el registro no debe tratarse de un texto convencional que intente de detallar cada característica importante de un proceso, ya que de esta manera hasta el proceso más simple tendría cierto grado de dificultad en registrase; por esta razón surgieron algunas herramientas de anotación que consignan de manera detallada la información de forma estandarizada en el mundo. (Oficina Internacional del Ttrabajo, 1996)
Una de las herramientas más importantes durante el comienzo de diseño de un nuevo sistema o en el análisis de un proceso existente son aquellos que proveen una representación visual del sistema o subsistema de como lo son los diagramas (Maynard, 2004). Algunos de los diagramas más importantes en cualquier organización son los Layout o distribuciones de planta y los diagramas de proceso.
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El layout, distribución de planta o plano de la planta es la representación gráfica de la disposición de varias facilidades como lo son equipos, materiales, fuerza de trabajo etc., y servicios de la planta dentro del área que esta posee. El plano de la planta va desde el diseño del edificio de la fábrica y hasta la locación y movimiento de una mesa de trabajo. En la decisión de asignar algún lugar a cualquier equipo, los supervisores y trabajadores encargados de operarlos deben ser consultados (Hiregoudar, 2007)
4.1.2 Diagramas de proceso. Los diagramas de proceso son la representación de los procesos o trabajos más reconocida a nivel mundial. Este diagrama captura la secuencia en la que cada actividad de un proceso es realizada. Para registrar todas las características operativas de un trabajo u operación se emplean cinco símbolos uniformes que, de manera integrada, representan todos los tiempos de procesos o trabajos de cualquier fabrica u oficina del mundo.
Las actividades principales de los procesos son clasificadas de acuerdo con símbolos mundialmente conocidos establecidos por la American Society of Manufacturing Engineers (Asociación de Ingenieros Mecánicos de los Estados Unidos, ANSI). De manera resumida estos símbolos se muestran en la Tabla 1. Los diagramas de procesos se construyen con los símbolos del cuadro anterior y líneas. Las líneas son verticales si se indica el flujo general del proceso a medida que se realiza el trabajo y horizontales cuando se indican alimentaciones de materiales comprados o elaborados en el proceso a la línea principal de flujo. (Niebel & Freivalds, 2009)
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Tabla 1. Simbología aplicada para diagramas de proceso
Símbolo Actividad Descripción
Operación
Cuando algo es cambiado, adicionado o creado por el objeto o material en el área
de trabajo.
Transporte Cuando algo es movido de un espacio de trabajo a otro.
Inspección
Cuando algo es verificado o inspeccionado por comprobar calidad o buscar
información.
Espera Cuando algo espera o alguien espera o el flujo de trabajo es interrumpido. Almacenamiento Cuando algo es mantenido o almacenado
contra un movimiento no autorizado. Actividad
combinada
Cuando dos actividades ocurren simultáneamente.
Fuente: Autor basado en (Maynard, 1956)
El diagrama de proceso permite a los analistas observar el efecto que tendrá el cambio de una determinada operación en las operaciones predecesoras y dependientes. Niebel y Freilvalds (2009), afirman que es muy usual lograr reducciones de tiempo de hasta un 30% mediante el uso de los diagramas de procesos y los principios del análisis de operaciones, lo cual significa una herramienta de mejora y adema afirma que es una herramienta fundamental en el establecimiento de distribuciones de planta al ser una representación de las operaciones en orden secuencial.
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4.1.3 Diagrama de recorrido. Un diagrama de recorrido es un diagrama hibrido entre el Layout y el diagrama de proceso. Éste muestra un plan pictórico del flujo del trabajo en el plano de la planta identificando las actividades y el lugar específico donde se llevan a cabo. Encuentra su utilidad en el momento de desarrollar un nuevo método como, por ejemplo, antes de que se pueda reducir o introducir un transporte, es necesario observar o visualizar dónde hay suficiente espacio para construir una instalación de tal manera que la distancia de transporte puede acortarse. Igualmente, es de utilidad visualizar las áreas potenciales de almacenamiento temporal o permanente, las estaciones de inspección y los puntos de trabajo. (Niebel & Freivalds, 2009)
La mejor manera de construir este diagrama es conseguir un Layout de la planta y después bosquejar las líneas de flujo, indicando el movimiento del material de una actividad a la otra. El diagrama de recorrido es una representación gráfica de la distribución de la planta que muestra la ubicación de todas las actividades que aparecen en el diagrama de flujo de proceso (Niebel & Freivalds, 2009) Cuando los se elabora un diagrama de recorrido, se debe identificar cada actividad mediante símbolos y números correspondientes del diagrama de proceso y ubicarlos en el Layout indicando la secuencia con pequeñas flechas.
4.1.4 Manuales de funciones. Los diagramas por si solos no brindan información detallada de cómo se ejecuta un proceso o como funciona un sistema, menos aun cuando el recurso humano participa activamente en él. Es ahí donde surge los manuales de funciones como herramienta para describir, de manera similar a la que el diagrama de proceso describe el proceso, las funciones de los trabajadores y brindar así un mayor grado de detalle y entendimiento del sistema.
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de referencia y consulta. (Novoa & Calvo, 2004) Esto con el propósito de mostrar a la gerencia la información necesaria para la toma de decisiones con respecto al mejoramiento de la organización. (González Ariza, 2006)
4.2 GESTIÓN DE LA PRODUCCIÓN
La actividad productiva que desarrolla una empresa debe estar organizada de manera que logre los objetivos previstos optimizándolos en lo posible, técnica y económicamente, con el empleo de los sistemas de gestión más adecuados. (Arbós, 2012a)
En efecto, tan importante como obtener el producto adecuado, es hacerlo con el empleo mínimo de recursos, por medio del proceso oportuno, con constes, tiempo y volumen de stocks mínimos y la máxima calidad posible. En lo referente a los costes, habrá que tener en cuenta no solo los derivados del proceso y consumo de recursos, sino también los fijos y las amortizaciones de las inversiones correspondientes. (Arbós, 2012b)
La gestión de la producción está por compuesta por diferentes actividades a nivel táctico y operativo entre las que se encuentran el pronóstico de la demanda, el análisis de capacidades, y la planeación, programación y el control de la producción.
4.2.1 Pronósticos de la demanda. El pronóstico de la demanda es la base sobre la cual se fundamenta toda la administración de las operaciones de una organización. A partir de este se desprenden las necesidades de maquinaria, equipo, material, mano de obra, etc. Toda la planeación de negocios se basa en pronósticos. (Nahmias, 2007)
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carácter de “arte y ciencia”. Chapman (2006) plantea que “la formulación de pronósticos es una técnica para utilizar experiencias pasadas con la finalidad de predecir expectativas futuras”. La realización de pronósticos implica la recopilación de datos históricos y su proyección hacia el futuro con algún tipo de modelo matemático. Puede ser una predicción subjetiva o intuitiva del futuro, o puede englobar una combinación de éstas; es decir, un modelo matemático ajustado por las buenas opiniones del directivo. (Heizer & Render, 2007)
Sin importar el fin para el cual se utilizará el pronóstico, todos ellos poseen algunas características fundamentales. La primera de ellas consiste en que los pronósticos casi siempre están equivocados (Méndez Giraldo, 2003), y, por tanto, deben incluir tanto el valor esperado del pronóstico como una medida de error del mismo. El error de pronóstico (o incertidumbre de la demanda) debe ser una información clave en la mayoría de las decisiones. (Chopra & Meindl, 2008)
Los pronósticos son más precisos cuando se hacen para periodos cortos. En general son menos las perturbaciones potenciales respecto del futuro próximo que pueden impactar la demanda de productos. La demanda en periodos futuros más amplios casi siempre resulta menos confiable. (Chapman, 2006)
Por último, los pronósticos agregados son más exactos. En una base porcentual, el error cometido en las ventas pronosticadas para una línea completa de productos generalmente es menor que el error cometido en el pronóstico de ventas para un artículo individual. (Nahmias, 2007)
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toma las decisiones, sus emociones, experiencias personales y sistemas de valores para realizar la previsión (Heizer & Render, 2007). Son apropiados sobre todo cuando la información histórica no está disponible o existen muy pocos datos (Chopra & Meindl, 2008). Son ejemplo de pronósticos cualitativos los agregados de la fuerza de ventas, los estudios de mercado, los juicios de opinión ejecutiva y el método Delphi.
Fuente: Autor basado en (Heizer & Render, 2007)
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el futuro es una función del pasado. En otras palabras, observan lo que ha ocurrido a lo largo de un periodo de tiempo y utilizan una serie de datos pasados para realizar una previsión. (Heizer & Render, 2007)
4.2.2 Análisis de capacidades. Una vez se han determinado los pronósticos, mediante las técnicas de análisis de capacidades y planeación de requerimientos de material, se buscas niveles adecuados de recursos con que debe contar la organización. (Méndez Giraldo, 2003)
Se debe entender la capacidad como el potencial de trabajo con que se cuenta, medida por los diferentes sitios de trabajo. Los medios de trabajo pueden ser máquinas, instalaciones, puestos de trabajo y todos aquellos lugares donde se desarrollan tareas plenamente establecidas y que contribuyen a la elaboración de bienes o la prestación de servicios. (Méndez Giraldo, 2003)
Se distinguen cinco tipos de capacidad (Blanco & Kalenatic, 1993) como se describen a continuación.
4.2.2.1 Capacidad teórica. Como su nombre lo indica, es la capacidad máxima de producción prevista desde la conformación de los sitios de trabajo; a este nivel de capacidad nunca se trabaja y sólo sirve de frontera de análisis. (Méndez Giraldo, 2003)
4.2.2.2 Capacidad instalada. Esta es la máxima capacidad real de trabajo y considera las pérdidas de capacidad previstas para el mantenimiento preventivo de los medios de trabajo. (Méndez Giraldo, 2003)
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así como de las normas de trabajo y la jurisprudencia en que se circunscribe. (Méndez Giraldo, 2003)
4.2.2.4 Capacidad necesaria. Es la capacidad que se requiere para cumplir con el programa o plan de producción determinado. Este plan normalmente se trabaja con los pronósticos de ventas. (Méndez Giraldo, 2003)
4.2.2.5 Capacidad utilizada. Es la capacidad que realmente se consumió en la elaboración de la producción. (Méndez Giraldo, 2003)
La capacidad puede ser expresada en distintos tipos de unidad dimensional, entre las cuales están: (Méndez Giraldo, 2003)
Unidades de tiempo (horas/año)
Unidades energéticas (kilovatios/año)
Unidades económicas o monetarias ($/año)
Unidades físicas (unidades/año)
La planificación de la capacidad es el proceso que consiste en reconciliar la diferencia entre la capacidad disponible del proceso y la capacidad requerida para administrar de manera apropiada una carga, con el objetivo de satisfacer los tiempos de producción para el cliente específico cuyos pedidos representan la carga. Una vez que la carga y la capacidad disponible se miden, el proceso de planificación básicamente requiere que el responsable de la planificación ajuste esta última para atender la carga o, en algunos casos, ajustar la carga a la capacidad disponible. En el último caso (ajuste de la carga) suele existir muy poca flexibilidad en la capacidad disponible. (Chapman, 2006)
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producirá y cuándo se producirá en un futuro a medio plazo, generalmente entre 3 y 18 meses. (Heizer & Render, 2008)
El punto de inicio de planeación de la producción son los pronósticos, que como se describió nunca son exactos y tienen un componente aleatorio. La planeación de la producción se puede considerar como un proceso jerárquico en el que las decisiones de compra, producción y personal se deben hacer en varios niveles de la empresa. (Nahmias, 2007)
La planeación agregada tiene varios aspectos relacionados que se deben tener en cuenta: (Heizer & Render, 2007; Nahmias, 2007)
Una unidad lógica global para medir las ventas y la producción
Una previsión de la demanda en unidades agregadas para un periodo de planificación razonable a medio plazo.
Problema de cuello de botella
Un método para poder determinar los costos directos e indirectos de fabricación, costos de mantenimiento de inventarios y aquellos que resultan de cambiar los niveles de fuerza de trabajo de un periodo al siguiente.
Un modelo que combine previsiones y costes, de manera que puedan tomarse decisiones de planificación para el periodo planificado.
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Un modelo genérico más completo presenta (Nahmias, 2007) el cual considera los costos de producción en tiempo normal y de producción en tiempo extra, así como los costos de contratación y despido de personal. Este modelo consta de tres conjuntos de restricciones, la primera asociada a la contratación y despido de mano de obra (restricciones de conservación de la fuerza de trabajo), la segunda restricción está relacionada al equilibrio del inventario y por último una restricción que relaciona los niveles de producción con los niveles de fuerza de trabajo.
Modelos mucho más elaborados se pueden encontrar en la literatura un ejemplo de ellos es el propuesto por (Kalenatic, Bello, & Rodríguez, 2006) formulan un modelo con un enfoque multi-criterio a través de programación fraccional. Los criterios considerados son la maximización de la productividad parcial de los recursos máquina y mano de obra, la maximización de las funciones de corresponde al proceso relacionado con el abastecimiento de materiales y componentes para ponerlos a disposición de los diferentes procesos productivos. (Tejero, 2007)
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de materiales e insumos que tiene la organización; adquirir materias primas al menor costo y cumpliendo con las especificaciones requeridas, además de velar por el abastecimiento de la cadena productiva. (Bowersox & Closs, 2007)
La empresa debe analizar su entorno y mantener un equilibrio entre la cantidad de inventario que se tiene almacenada y la cantidad de productos que se tiene previsto vender, con el fin de que el número de mercancías en almacenes sea el menor posible, sin incurrir en déficit, con lo cual los costos por almacenamiento se verán reducidos. La empresa debe detectar sus necesidades y requerimientos y llevar a cabo una evaluación de los posibles proveedores, con el fin de seleccionar la mejor alternativa. (Ayala, 2016)
En general, en el proceso de aprovisionamiento debe responder necesariamente a una serie de cuestiones, las cuales son: (Martinez, 2007)
Qué comprar: Éste ítem está relacionado con el objeto social de la empresa o en el caso de que sean nuevos productos, supone la intervención de otras áreas.
A quién comprar: Es responsabilidad de compras por su conocimiento del mercado de suministros.
Cuánto y cuando comprar: Debe responder a un estudio de mercado y compras debe conocer las necesidades con la suficiente antelación.
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Una de las principales labores de los gerentes de operaciones es el seguimiento de los niveles de inventarios y la realización de ajustes dentro del proceso de planeación y control de la producción, cuando se descubre que la producción real se desvía de la planeada. Los distintos ajustes pueden implicar decisiones sobre los inventarios: aumentar o reducir inventarios o cambiar los procedimientos y doctrinas de operación en los inventarios; estas decisiones de política sobre manufactura y operaciones deben ser debidamente sustentadas en el análisis de costos, debido a que cambios drásticos y frecuentes en las políticas de inventarios, pueden influir de manera inadvertida en los costos totales de producción. El control de los inventarios se logra llevando a cabo las tres actividades siguientes: (Adam, 1991)
Seguimiento de desempeño y de los niveles de inventarios.
Retroalimentación para quienes toman las decisiones, comparando el desempeño y el uso de los materiales actuales con los planeados.
Ajustar los productos del proceso de conversión, en especial de los insumos de capital en los inventarios.
4.4 DINÁMICA DE SISTEMAS
Aunque la denominación dinámica de sistemas, en un sentido amplio, se refiere al comportamiento dinámico que pueden presentar los sistemas, en sentido restringido es una metodología para el estudio y manejo de sistemas de realimentación complejos. (Aracil, 1995; Iñaki Morlán, 2010)
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La dinámica industrial es una forma de orientar el estudio de los sistemas industriales, que persigue mostrar cómo las políticas, decisiones, la estructura y las demoras se interrelacionan para influir en el desarrollo y estabilidad de los mismos (Forrester, 1961). La dinámica industrial agrupa cada una de las áreas funcionales: dirección, inversión, investigación, comercialización, personal, producción y contabilidad, reduciéndolas a una base común, de modo que cualquier actividad económica o empresarial se reduce a un flujo, de materiales, ya sea monetario, de pedidos, de materiales, de personal o de equipamiento. (B. González & Múgica, 1998)
A mediados de los años 60 esta metodología comenzó a ser empleada para sistemas enmarcados en otros ámbitos, entre los que se incluyen los trabajos de Forrester “Urban Dynamics”, y “World Dynamics”, el cual fue desarrollado bajo la solicitud del Club de Roma. (Iñaki Morlán, 2010) A raíz de este último informe, se puso de manifiesto que dicha metodología era algo más que la dinámica industrial o la dinámica urbana, y se convino adoptar la denominación de dinámica de sistemas, con la que se conoce actualmente. (Aracil, 1995)
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4.4.1 Etapas de la dinámica de sistemas. Como se ha dicho la dinámica de sistemas es una metodología para la modelización que consta de diferentes etapas, las cuales han sido descritas por diversos autores. El proceso general, teniendo en cuenta algunos de dichos autores, se puede resumir como sigue:
Identificación del problema y análisis del comportamiento. En esta fase se especifica claramente el problema, se identifican las variables clave asociadas a las magnitudes que se desean estudiar y que ayuden a definir la estructura de realimentación que gobierna su dinámica. (Iñaki Morlán, 2010)
Descripción del sistema. Partiendo de la identificación del problema se procede a recabar la información pertinente. Para esta identificación el estudio del sistema de retroalimentación necesita tener en cuenta información como la estructura de la organización, demoras en las decisiones y ejecuciones, y políticas que orientan los destinos de la organización. (Mendez G., 2016)
Modelamiento cualitativo. Este consiste en la representación del sistema a través de un diagrama causal o de influencias, el cual permite mostrar la estructura y las relaciones causales de un sistema para entender sus mecanismos de realimentación en una escala temporal. (Iñaki Morlán, 2010) Más adelante se profundizará sobre la construcción de estos diagramas.
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Simulación. En esta etapa se ejecutan los modelos matemáticos con auxilio de los modelos computacionales.
Comparación de los resultados. Los resultados obtenidos en la fase anterior serán contrastados con los datos disponibles acerca de la evolución real. En la medida en que los resultados obtenidos de la simulación con el modelo se aproximen a la evolución real, el modelo será validado. (B. González & Múgica, 1998) Es posible que en estas comparaciones se desee perfeccionar el ajuste y se proceda a etapas iterativas de depuración y mejora hasta cumplir con las expectativas del analista. (Mendez G., 2016)
Planteamientos nuevos. Una vez que el modelo ha sido contrastado, podrá ser empleado para la simulación de nuevas políticas frente a las ya existentes. (B. González & Múgica, 1998) Se procede a realizar análisis experimentales para mejorar el desempeño del sistema mediante escenarios del tipo ¿qué pasaría si…? lo que permite reducir las dificultades cuando se decida implementar las propuestas estudiadas en esta etapa en la vida real. (Mendez G., 2016)
4.4.2 Diagrama causal. Los diagramas causales, o de influencias, son una herramienta que se usa para representar la estructura y las relaciones existentes entre las diferentes variables del sistema que se pretende modelar. En su forma más simple el diagrama de influencias está formado por lo que se conoce como grafo orientado. (Aracil, 1995)
33 Figura 5. Relación de influencia positiva
Fuente: (Iñaki Morlán, 2010)
Si entre dos variables A y B existe una relación de influencia positiva esto implica que, si A incrementa o disminuye, lo mismo sucederá con B. Por otra parte, si la influencia fuese negativa a un incremento de A seguirá una disminución de B, y viceversa. (Aracil, 1995)
4.4.2.1 Bucles de realimentación negativa. Estos sistemas se caracterizan porque su comportamiento está, determinado por la consecución de cierto objetivo de ahí que se denominen también autorreguladores y homeostáticos. (B. González & Múgica, 1998) Son aquellos en los que una variación de un elemento se transmite a lo largo del bucle de manera que se genere un efecto que contrarresta la variación inicial. (Iñaki Morlán, 2010)
Es conveniente observar que en un bucle de realimentación negativa lo que se realimenta es información. El agente necesita información sobre los resultados de sus acciones para adaptarlas a los resultados que esas acciones van produciendo. (Aracil, 1995)
4.4.2.2 Bucles de realimentación positiva. Estos sistemas, frente a los de realimentación negativa, dan lugar a procesos de crecimiento o decrecimiento exponencial. (B. González & Múgica, 1998)Son aquellos en los que la variación de un elemento se propaga a lo largo del bucle de manera que acentúa dicha variación inicial. (Iñaki Morlán, 2010)
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efectos de las decisiones o políticas adoptadas se ponen de manifiesto tras un periodo de tiempo, no de forma inmediata, sino en el largo plazo. (B. González & Múgica, 1998)
Figura 6. Estructura básica de un bucle de realimentación negativa
Fuente: (Aracil, 1995)
En los bucles de realimentación positiva un retardo ocasiona que el crecimiento (o decrecimiento) no sea produzca de forma inmediata como cabría esperar. En los de realimentación negativa su efecto es más patente. Su presencia puede determinar ante la lentitud de los resultados se tomen decisiones drásticas que conduzcan a una oscilación en el sistema como se muestra en la Figura. (Aracil, 1995)
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Figura 7. Estructura de realimentación positiva en (a) y Comportamiento correspondiente en (b)
Fuente: (Aracil, 1995)
Figura 8. Bucle de realimentación negativa con retraso y su comportamiento correspondiente
Fuente: (Aracil, 1995)
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Variables de nivel. Son las variables que acumulan magnitudes. Definen el estado del sistema y generan la información en la que se basan las acciones y la toma de decisiones. (Iñaki Morlán, 2010)
Variables de flujo. Simbolizan el cambio de las variables de nivel durante un periodo de tiempo. Estas variables suelen estar intervenidas con variables auxiliares o con coeficientes. (Iñaki Morlán, 2010)
Variables auxiliares. Son variables dependientes intermedias que reciben información de otras variables que transforman en nueva información con base en una función determinada y cuya salida se dirige hacia otra variable auxiliar o hacia una variable de flujo. (Iñaki Morlán, 2010)
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Figura 9. Símbolos empleados en los diagramas de Forrester
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5. DIAGRAMAS DE PROCESO Y MANUALES DE FUNCIONES
En este capítulo se muestra el desarrollo de los diagramas de proceso y los manuales de funciones basados en la descripción de proceso de producción hecha en el numeral 3.3.
5.1 DISTRIBUCIÓN EN PLANTA
La distribución de la planta automatizada para la producción de carbón activado está conformada por dos áreas claramente identificables. La primera es la planta propiamente dicha, la cual cuenta con un área total de 108,2m2 (18,34m x 5,9m),
en esta se disponen de dos hornos rotarios, uno utilizado para la carbonización del cuesco, de 6m de largo y 0,7m de diámetro interno, y otro empleado para la activación, de 4,8m de largo y 0,85m de diámetro. Igualmente se dispondrán de 4 tolvas para el almacenamiento temporal de material en proceso.
La segunda área es el almacén utilizado tanto para mantener materias primas como producto terminado, este cuenta con un área total de 57m2 (9,5m x 6m).
La distribución en planta descrita anteriormente se muestra en el Anexo A.
5.2 DIAGRAMA DE PROCESO
El diagrama de proceso de producción de CA de acuerdo a lo descrito en numerales anteriores se muestra en el Anexo B. Adicionalmente en este mismo anexo se muestra el cursograma analítico tipo material.
5.3 DIAGRAMA DE RECORRIDO
39 5.4 CARGOS Y MANUAL DE FUNCIONES
Se han identificado en total cuatro cargos para desempeñar las labores requeridas en la planta de producción de carbón activado de Industrias Tecsol: Ingeniero de Planta, Supervisor de Planta, Operario de Carga y Operario de Descarga. A continuación, se presenta una descripción breve de los cargos. El Anexo D corresponde al manual de funciones con la descripción completa de los cargos.
Ingeniero de Planta: Responsable de todas las actividades relacionadas con el proceso productivo de carbón activado en la empresa (fabricación, calidad, mantenimiento, logística, compras...), de acuerdo con las directrices generales marcadas por gerencia; así mismo, dirige, controla y apoya a la estructura humana y técnica implicada en dicho proceso. Por otra parte, se encarga de gestionar las mejoras en los procesos productivos según las normativas de calidad, medio ambiente y prevención de riesgos laborales.
Supervisor de Planta: Responsable de controlar, coordinar y participar en las actividades realizadas por los operarios y auxiliares, con el fin de que éstas se cumplan satisfactoriamente.
Operario de Carga: Responsable de realizar las operaciones de recepción, cargue, movilización, almacenaje y despacho de materia prima para el proceso de fabricación de carbón activado, teniendo en cuenta las normas de seguridad, higiene y salud ocupacional, demostrando excelentes condiciones humanas.
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6. MODELOS PARA LA GESTIÓN LOGÍSTICA MEDIANTE SIMULACIÓN
En esta sección se mostrará el desarrollo de los modelos para la gestión logística en la planta automatizada de Industrias TECSOL. Antes de abordar el problema es importante considerar el tipo de sistema productivo que se trata.
En este caso, el sistema de producción de carbón activado es del tipo conocido como Flow Shop, donde todos los trabajos siguen la misma secuencia, aunque no idéntica y pasan por cada estación una sola vez. La maquinaria de producción se configura para que realice operaciones secuenciadas organizadas en una línea de producción para un producto particular (o grupo similar de productos). (Framinan, Leisten, & García, 2014; Singh & Rajamani, 2012)
Los equipos se diseñan para que tengan tasas de producción similares en cada estación. Debido a los altos requerimientos de estos sistemas, se justifican equipos y sistemas de producción especiales dedicados a la producción. Generalmente el proceso de producción es integrado, usando automatización para estandarizar y reducir los costos. (Buffa, Sarin, & Durán, 1998; Chaudhari, Yawale, & Dalu, 2014)
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Dado lo anterior en la Figura 10 se muestra el esquema que representa el modelo de gestión propuesto que se desglosara los numerales siguientes.
Figura 10. Esquema modelo de gestión logística TECSOL
Pronósticos
Gestión de la capacidad y de la Producción
Adicional a lo anterior nos encontramos frente a un sistema que es de naturaleza dinámica. Como se dijo anteriormente variables como la temperatura, tiempos de residencia y presión afectan las características del producto y a su vez los flujos en el sistema; estas son de carácter aleatorio y por lo tanto es conveniente abordar el desarrollo del problema desde el enfoque de la simulación.
6.1 PRONÓSTICO DE LA DEMANDA
Como se observa en el esquema, el pronóstico se compone de dos fases, puesto que este es un proyecto nuevo, inicialmente se emplean datos históricos para proyectar el Consumo Nacional Aparente (CNA), el cual sirve como buena aproximación cuando no se poseen datos exactos de la demanda de un bien. Posteriormente se obtienen los pronósticos desacoplados de la demanda estimada para TECSOL de acuerdo con la proporción del mercado interno que se desea cubrir.
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𝐶𝑁𝐴𝑖 = 𝑃𝑖+ 𝐼𝑖− 𝐸𝑖 + ∆𝑆𝑖
Dónde:
𝐶𝑁𝐴𝑖: Consumo nacional aparente del año i 𝑃𝑖: Producción nacional del año i
𝐼𝑖: Importaciones realizadas durante año i 𝐸𝑖: Exportaciones hechas durante año i ∆𝑆𝑖: Variaciones en el stock, durante el año i
Para llevar a cabo el pronóstico de la demanda, se tomaron en cuenta datos emitidos por el Departamento de Impuesto y Aduanas Nacionales (DIAN) y el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). Los datos corresponden la producción nacional, exportaciones, importaciones y niveles de inventario entre los años 2004 a 2014. En las tablas 2 y 3 se muestran los datos hallados y posteriormente en las figuras 4 y 5 se encuentran graficados los mismos.
Tabla 2. Producción y Existencias de Carbón Activado en Colombia 2004-2014 en Kilogramos
Año Producción Cantidad Cantidad en Existencias a 31 de Diciembre
43
Previo al cálculo del CNA se decide realizar algunos ajustes en los datos, puesto que existen ciertos datos que a simple vista son “aislados” y no se encuentran comprendidos dentro de los valores habituales.
Como se puede apreciar de las Gráficas 1 y 2, existe un pico en la producción nacional en el año 2010, que rompe con la tendencia y adicionalmente no se vuelve a presentar algún año con producción similar, por lo cual se procede a realizar interpolación del valor teniendo en cuenta los datos reportados para los años 2008, 2009, 2011 y 2012.
Tabla 3. Importaciones y exportaciones de CA en Colombia 2004-2014 en Kilogramos
Año Importaciones Exportaciones
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Producto de la interpolación la producción que se usará para el cálculo del CNA en el año 2010 será 774.773 kg, mientras que las exportaciones para el año 2009 alcanzarán un valor de 228.872 kg. A su vez se ajustan los inventarios del año 2009 igualándolos a los del año 2008.
Gráfica 1. Producción y existencias de CA en Colombia
Fuente: Autor
En la Tabla 4 se muestran los resultados para consumo nacional aparente y en la Gráfica 3 se muestra graficada la progresión de dicho consumo.
Habiendo obtenido estos datos se procede a formular la metodología para estimar la demanda futura a nivel nacional, para ello se emplearon distintos métodos pronósticos los cuales se presentan a continuación.
6.1.1 Modelos de series de tiempo. Los modelos basados en series temporales suponen que el futuro depende únicamente de los valores históricos de la variable que se desea predecir. En la Figura 11 se muestra la clasificación de los modelos de series de tiempos más comunes. Son los métodos más simples de implementar
0 500.000 1.000.000 1.500.000 2.000.000 2.500.000
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Producción y Existencias de CA 2004 - 2015
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y pueden servir como un buen punto de inicio para el pronóstico de la demanda. (Chopra & Meindl, 2008)
Gráfica 2. Importaciones y exportaciones CA en Colombia
Fuente: Autor
Tabla 4. Importaciones y exportaciones de CA en Colombia 2004-2014 Año Producción Importaciones Exportaciones Inv.
Inicial manera matemática los patrones subyacentes de la demanda pasada. (Chapman,
0
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Importaciones y Exportaciones de CA
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2006) El primero de ellos es la tendencia que se refiere a la subida o bajada continuada en el tiempo de la demanda. Esta tendencia puede ser lineal o no lineal.
Gráfica 3. Consumo Nacional Aparente de CA en Colombia
Fuente: Autor
Figura 11. Modelos de series temporales
Modelos de
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Consumo Nacional Aparente de CA
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El segundo componente de una serie de tiempo es la estacionalidad que se refiere a la recurrencia de ciertos comportamientos en intervalos de tiempo fijos. El tercer patrón en las series de tiempo son los ciclos, que son similares a la estacionalidad, excepto porque la duración y la magnitud del ciclo pueden variar (Nahmias, 2007).
El último patrón de una serie temporal es la aleatoriedad el cual se refiere a las irregularidades en los datos a causa del azar y situaciones poco usuales (Heizer & Render, 2007). Los datos pueden generarse de una forma que, aun siendo puramente aleatoria, muchas veces aparenta tener una estructura. (Nahmias, 2007)
6.1.1.1 Promedios móviles simples. Como su nombre lo indica, este método consiste en pronosticar la demanda del periodo 𝑡 + 1 basándose en la media aritmética de la demanda de los últimos n periodos.
𝐹𝑡+1= 𝐷𝑡+ 𝐷𝑡−1+𝐷𝑡−2+ ⋯ + 𝐷𝑡−𝑛+1 𝑘
Donde 𝐹𝑡+1: pronostico del periodo 𝑡 + 1
𝐷𝑡, 𝐷𝑡−1, 𝐷𝑡−2, ⋯ , 𝐷𝑡−𝑘+1: Demanda observada en los n periodos anteriores 𝑛: número total de periodos incluidos en el promedio
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Un factor importante en este método es la selección del número de periodos a tener en cuenta en el promedio. Debe escogerse el valor de 𝑘, que minimice un indicador especificado de precisión del pronóstico. (Vidal Holguín, 2009)
6.1.1.2 Suavización exponencial simple. Es una técnica de previsión de media móvil ponderada en la que los datos se ponderan mediante una función exponencial (Heizer & Render, 2007). el método de suavización exponencial necesita solamente tres datos: el pronóstico del último periodo, la demanda de ese periodo y un parámetro de suavización alfa (𝛼), cuyo valor fluctúa entre 0 y 1 (Krajewski et al., 2008). El pronóstico para un periodo t está determinado por la ecuación
𝐹𝑡 = 𝐹𝑡−1+ 𝛼(𝐷𝑡−1− 𝐹𝑡−1)
Básicamente el pronóstico se obtiene tomando el pronóstico del periodo previo (𝐹𝑡−1), y añadiéndole una parte del error del pronóstico del periodo anterior. (Chapman, 2006)
Como es evidente los pronósticos mediante suavización exponencial simple dependen del valor dado al parámetro 𝛼. El valor de 𝛼 no debe ser ni muy grande que el pronóstico responda aceleradamente a cambios aleatorios normales del proceso, ni muy pequeño, con el efecto contrario de no responder a posibles cambios reales (Vidal Holguín, 2009). Nahmias (2007) recomienda valores entre 0.1 y 0.2 para las aplicaciones de producción y Vidal Olguín (2009) resalta que el valor máximo apropiado para 𝛼 es 0.3. Por otra parte, Heizer y Render (2007) recomiendan el valor que genere la mayor precisión en el pronóstico.
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(Hanke, Wichern, & Zepeda, 2006). Como su nombre lo indica, consiste en calcular un nuevo grupo promedios móviles a partir los promedios móviles simples.
El pronóstico para un periodo 𝑡 + 𝑝 esta dado por la ecuación
𝑦̂𝑡+𝑝 = 𝑎𝑡+ 𝑏𝑡𝑝
𝑎𝑡 = 2𝐹𝑡− 𝐹𝑡′
𝑏𝑡= 2
𝑘 − 1(𝐹𝑡− 𝐹𝑡 ′)
Donde 𝐹𝑡: Promedio móvil simple 𝐹𝑡′: Promedio móvil doble 𝑎𝑡: Pronóstico inicial
𝑏𝑡: factor de ajuste adicional, medida del cambio de la tendencia 𝑘: numero de periodos en el promedio móvil
𝑝: número de periodos futuros a pronosticar
6.1.1.4 Suavización exponencial doble. El sistema de pronósticos de suavización exponencial doble tiene en cuenta la posible tendencia (creciente o decreciente) de la demanda (Vidal Holguín, 2009). El modelo subyacente para la suavización exponencial doble es el mismo que para los promedios móviles dobles. Para determinar los valores de 𝑎𝑡 y 𝑏𝑡 se usan las expresiones que se muestran a continuación.
𝐹𝑡′ = 𝐹
𝑡−1′ + 𝛼(𝐹𝑡−1− 𝐹𝑡−1′ )
50 𝑏𝑡 = 𝛼(𝐹𝑡− 𝐹𝑡
′)
1 − 𝛼
Donde 𝐹𝑡: Suavización exponencial simple 𝐹𝑡′: Suavización exponencial doble 𝑎𝑡: Pronóstico inicial
𝑏𝑡: factor de ajuste adicional, medida del cambio de la tendencia 𝑝: número de periodos futuros a pronosticar
6.1.2 Modelos de tipo causal. Como se describió anteriormente, estos modelos se encuentran basados en la correlación existente entre la variable a pronosticar (dependiente) y la variable causal (independiente). En términos generales sea 𝑦 la variable que se desea pronosticar y 𝑥1, 𝑥2, ⋯ , 𝑥𝑛 son n variables que se cree son
explicativas de 𝑦, entonces 𝑦 es una función de estas variables,
𝑦 = 𝑓(𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑛)
El método causal más sencillo es aquel que comprende una única variable independiente, conocido como proyección o regresión lineal. Si se decide elaborar una línea recta de tendencia utilizando un método estadístico preciso, se puede aplicar el método de los mínimos cuadrados (Heizer & Render, 2007).
La recta de mínimos cuadrados minimiza la suma de los cuadrados de las diferencias entre el valor real de la variable 𝑦 y el valor indicado por el pronóstico. (Sipper & Bulfin, 1999) La recta de mínimos cuadrados está definida por el punto de corte 𝑎 con el eje vertical y su pendiente 𝑏, y se expresa por medio de la ecuación 𝑦̂ = 𝑎 + 𝑏𝑥, donde 𝑥 representa a la variable independiente y 𝑦̂ el valor calculado para la variable dependiente.
51 𝑏 =∑ 𝑥𝑦 − 𝑛𝑥̅𝑦̅
∑ 𝑥2 − 𝑛𝑥̅2
𝑎 = 𝑦̅ − 𝑏𝑥̅
Donde 𝑥 = valores conocidos de la variable independiente 𝑦 = valores conocidos de la variable dependiente 𝑥̅ = media de los valores de 𝑥
𝑦̅ = media de los valores de 𝑦
𝑛 = número de datos u observaciones
En la Tabla 5 se presentan los pronósticos obtenidos mediante los 5 métodos mencionados. En el caso de los promedios móviles simples y dobles se empleó un valor de 𝑘 = 3, y para los métodos de suavización se buscó el valor de 𝛼 que minimizara el error del pronóstico, limitándolo a ser un valor entre 0,01 y 0,3 obteniendo como resultado 𝛼 = 0,3.
Tabla 5. Pronósticos del CNA de CA en Colombia
Año P.M P.M.D S.E.S S.E.D Reg. Lin.
2005 0,00 0,00 0,00 0,00 1.114.321,03
2006 0,00 0,00 1.393.189,16 1.476.816,89 1.208.747,63 2007 0,00 0,00 1.311.574,19 1.288.498,63 1.303.174,22 2008 1.252.694,77 0,00 1.393.464,79 1.459.202,49 1.397.600,82 2009 1.427.145,65 0,00 1.448.151,81 1.548.855,22 1.492.027,42 2010 1.425.885,54 1.540.505,99 1.348.913,94 1.320.168,47 1.586.454,01 2011 1.370.387,39 1.295.549,79 1.369.654,28 1.370.272,78 1.680.880,61 2012 1.475.618,54 1.578.927,98 1.526.192,49 1.683.163,65 1.775.307,20 2013 1.666.509,60 1.991.185,10 1.575.344,37 1.734.376,06 1.869.733,80 2014 1.918.886,00 2.382.648,57 1.755.294,33 2.046.566,49 1.964.160,39 Fuente: Autor
