Modelamiento línea de embalaje de fardos de celulosa

Texto completo

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I

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AGRADECIMIENTOS

Quisiera expresar mis mayores agradecimientos y afecto a mi director y motivador de la memoria, Sr. Guido Salazar, con quien he tenido la suerte y el honor de trabajar. Él ha sido una persona motivadora, innovadora e inspiradora y deseo que todos puedan tener la oportunidad de ser encaminados por alguien como él, agradeciendo su empatía y comprensión por su inagotable paciencia y guía para poder conseguir mi meta ante las dificultadores que se presentaron en el camino, eternamente agradecido por el apoyo.

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I INTRODUCCIÓN ... 1

I.1 Descripción de la empresa ... 1

I.1.1 Celulosa Arauco en la Actualidad. ... 1

I.1.2 Desarrollo en innovación de Celulosa Arauco. ... 2

I.1.3 Justificación de problema. ... 2

I.1.4 Alcance del estudio. ... 3

I.1.4 importancia de la simulación de las operaciones de la línea de embalaje ... 3

I.2 Objetivos. ... 3

I.2.1 Objetivo general ... 4

I.2.2 Objetivos específicos ... 4

II METODOLOGIA ... 4

II.1 Etapa Nº1: Descripción y observación del proceso de las operaciones de la línea de embalaje del área Maquina 2. ... 4

II.2 Etapa Nº2: Desarrollo de una simulación de las operaciones de la línea de embalaje del área Maquina 2. ... 5

II.2.1 Planificación del estudio. ... 5

a.- Identificación de restricciones y especificaciones: ... 5

b.- Alcance: ... 5

c.- Nivel de detalle: ... 6

II.2.2 Modelo conceptual. ... 6

II.2.3 Recolección de datos. ... 6

a.- Muestreo: ... 7

b.- Determinar requerimientos de datos: ... 7

c.- Utilización de fuentes válidas: ... 7

d.- Conversión de datos: ... 7

e.- Aprobación de los datos: ... 8

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II.2.5.1 Componentes de una simulación. ... 9

II.2.9 Determinación del número de réplicas. ... 12

II.3 Etapa Nº3: Análisis de los factores críticos que afectan las operaciones de la línea de embalaje del área Maquina 2. ... 13

II.3.1 Medidas de desempeño a entidades y localizaciones: ... 13

II.4 Etapa Nº4: Formulación de medidas de mejoramiento de embalaje de fardos. ... 13

III MARCO TEÓRICO. ... 15

III.1 Descripción marco teórico. ... 15

III.2 Discusión Bibliografía. ... 15

III.2.1 Caso “manejo de cucharas en Acería y Colada, Huachipato, Chile” ... 16

III.2.2 Caso “Ruta minera, con Software FlexSim”. ... 17

III.2.3 Caso “Estudio centro de distribución, Chile” ... 17

III.2.4 Caso “Planta de moldura” ... 18

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III.5 Sistemas. ... 21

III.5.1 Clasificaciones de los sistemas. ... 21

a.- Sistemas cerrados ... 21

b.- Sistemas abiertos ... 21

c.- Sistemas continuos ... 21

d.- Sistemas discretos ... 21

e.- Sistemas determinísticos ... 21

f.- Sistemas estocásticos ... 21

III.6 Modelos en la simulación. ... 21

III.6.1 Tipos de modelos. ... 22

a.- Modelos físicos ... 22

b.- Modelos matemáticos ... 22

III.7 Definición de Simulación. ... 22

III.8 Características de la Simulación. ... 22

III.9 Ventajas y desventajas de la simulación.. ... 23

Ventajas de nuestro proyecto de simulación. ... 23

Desventajas de nuestro proyecto de simulación. ... 23

IV Desarrollo del proyecto de simulación de la línea de embalaje de fardos. ... 24

IV.1 Descripción y observación del proceso. ... 24

IV.1.1 Proceso de transporte y acondicionado del fardo ... 27

a.- Cortadora línea 2. ... 27

b.- Transportador angular. ... 29

c.- Girador de fardos y balanza: ... 30

d.- Prensa de fardo. ... 30

IV.1.2 Proceso de embalaje. ... 31

a.- Colocadora de tapa ... 31

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d.- Plegador de tapas ... 32

e.- Amarradora segunda posición ... 33

IV.1.3 Proceso de apilado. ... 33

a.- Apilador de fardos ... 33

b.- Transportador ... 34

IV.1.4 Proceso de transporte de fardos apilados ... 34

a.- Transportador ... 34

b.- Transportador de traslación ... 35

c.- Transportador de alimentación a unitizador ... 35

d.- Transportador angular de fardos (introductor) ... 35

e.- Transportador de almacenamiento ... 36

IV.1.5 Proceso de amarre de fardos como Unit y retiro de la línea. ... 36

a.- Unitizador. ... 36

b.- Trasportadores de salida Unitizador. ... 36

IV.2 Desarrollo de una simulación. ... 38

IV.2.1 Lay out del proceso: ... 38

IV.2.2 Descripción de la entidad dentro del sistema. ... 38

IV.2.2.a Entidad “F”. ... 38

IV.2.2.b Entidad “F4”. ... 38

IV.2.2.c Entidad “F8”. ... 39

IV.2.2.d Entidad “16F”. ... 39

IV.2.2.e Entidad “32F”. ... 39

IV.2.3 Descripción de las locaciones dentro del sistema. ... 40

IV.2.3.a Locaciones: ... 40

IV.2.3.b Generación de la entidad y almacenamiento en bodega. ... 40

Corresponderá al inicio de nuestro proceso en donde alimentaremos con una exponencial, con nueve fardos “F” en forma continua. ... 40

IV.2.4 Diagrama de bloque de la línea de embalaje. ... 41

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IV.3.1 Contexto de tiempos fuera de servicio ... 45

a.- Condición 1: Fallas externas. ... 45

b.- Condición 2: Detención de Cortadora. ... 46

c.- Condición 3: Detención de una de las líneas de embalaje. ... 46

d.- Condición 4: Detención posterior a los transportadores de traslación. ... 46

IV.3.2 Tasa de fallos y alcance del TMEF. ... 46

IV.3.3 Probabilidad de funcionamiento sin fallas: ... 48

IV.3.4 Modo de fallas ... 48

IV.3.5 Ingreso de distribución de fallas. ... 49

IV.3.6 Base de datos para la distribución ... 49

IV.3.7 Análisis de tabla de tiempos Fuera de servicio. ... 51

IV.3.8 Tiempos fuera de servicio programado. ... 51

V SIMULACIÓN DE LAS OPERACIONES DE LA LÍNEA DE EMBALAJE. ... 52

V.1 Cálculo del número de réplicas del modelo, según datos de tabla 5. ... 52

V.2 Validación del modelo: ... 54

VI ANALISIS DE MODELOS DE SIMULACION. ... 58

VI.1 Resultados Promodel ... 58

VI.2 Producción ProModel ... 58

VI.3 Datos extraidos programa de simulacion generadas en promodel. ... 58

VI.4 Analisis de Tabla de probilidades entre modelos ... 59

VI.4.1 Analisis de variables de rendimiento del sistema. ... 60

Locaciones con entiades unitarias “F” ... 60

VI.4.2 Tiempo que la entidad estuvo en la fila.(Avg contents). ... 61 VI.4.3 Máximo de piezas que estuvieron esperando en las locaciones. (Maximun contents)

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VI.4.6 Total de entidades que salieron del sistema (Total exit) ... 65

VI.4.7 Total promedio dentro del sistema (Avg time in system) ... 66

VI.4.8 Tiempo esperando en la cola (AVG time waiting) ... 66

VII MEJORAS Y RECOMENDACIONES. ... 67

VII.1 Estimación de tiempo de campañas de producción ... 67

VII.2 Evaluación de la Producción de una de las líneas de unitizadores. ... 69

Produccion por linea 2, con distribucion de fallas ... 70

VII.3 Cuello de botella de la linea final. ... 71

VIII Conclusiones generales. ... 77

IX LITERATURA ... 78

X WEB GRAFÍA. ... 78

INDICE DE FORMULAS Formula 1, Número de muestras t-student. ... 8

Formula 2, Determinación número de réplicas. ... 12

Formula 3, Cálculo de OEE de las operaciones. ... 45

Fórmula 4, Calculo tiempo medio entre falla de las operaciones. ... 47

Fórmula 5, Cálculo del tiempo medio para reparar. ... 47

Formula 6, Calculo de la probabilidad libre de fallos ... 48

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Grafico 1, Total de ocurrencias procesadas globalmente por linea. ... 56

Grafico 2, Utilización en locaciones con entidad “F” ... 60

Grafico 3, Entidades en espera. ... 61

Grafico 4, Máximo de piezas en espera. ... 62

Grafico 5, Entidades en la línea una vez finalizado el proceso ... 63

Grafico 6Cantidad de entidades que ingresaron al sistema ... 64

Grafico 7, Entidades fuera del sistema. ... 65

Grafico 8, Utilizacion de locaciones superior a 90% de utilizacion. ... 72

Grafico 9, Nuevos tiempos de utilización. ... 74

Grafico 10, Grafico comparativo con mejoras propuestas ... 76

INDICE DE IMAGENES Imagen 1,Arribos en la simulación, Law & Kelton,1991... 10

Imagen 2, Diagrama de flujo de la metodología ... 14

Imagen 3, Simulación manejo de cucharas Huachipato. ... 17

Imagen 4, Centro de distribución, www.simulart.cl ... 18

Imagen 5, Caso 4 Planta de Moldura, www.simulart.cl ... 19

Imagen 6, Sub procesos de la línea de embalaje. ... 26

Imagen 7, Cortadora maquina 2. ... 28

Imagen 8, Cortadora y transportador angular línea 3. ... 29

Imagen 9, Transportador angular línea 3. ... 29

Imagen 10, Girador y balanza de fardos. ... 30

Imagen 11, Prensa de fardo. ... 30

Imagen 12, Colocadora de tapas. ... 31

Imagen 13, Amarradora primera posición. ... 32

Imagen 14, Colocadora de tapas. ... 33

Imagen 15, Apilador de fardos. ... 34

Imagen 16, Línea de transporte en el sub proceso de apilado ... 35

Imagen 17, Unitizador de fardos ... 36

Imagen 18, Vista general línea final 2 y 3, desde cortadora hasta el apilador. ... 37

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Imagen 21, Resultado de analisis del modelo ... 59

Imagen 22, entidades promedio en un minuto. ... 66

Imagen 23, Promedio en tiempos de espera. ... 66

Imagen 24, Grafica del modelo con bodega de 64.000 entidades “F” ... 67

Imagen 25, Resumen de de contadores globales. ... 68

Imagen 26, Mejora a evaluar por linea 3. ... 69

Imagen 27, resumen de variable global VAR2, de línea. ... 70

INDICE DE TABLAS Tabla 1, Tiempos de proceso cortadora línea 2. ... 28

Tabla 2, Locaciones y sus tiempos ingresados DTS. ... 50

Tabla 3, Datos propios. ... 52

Tabla 4, resultados de Promodel ... 56

Tabla 5, Tabla de datos para calculo de replicas (generacion propia desde excel) ... 57

Tabla 6, Tabla resumen de probablidades. ... 59

Tabla 7, Resultados de la entidad F32. ... 70

Tabla 8, Resultados de entidad F32. ... 71

Tabla 9, Nuevos tiempos de proceso según análisis. ... 73

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I INTRODUCCIÓN

I.1 Descripción de la empresa

Celulosa Arauco en una empresa líder en el desarrollo forestal en Chile, con un empoderamiento en la producción de mundial de un 6%, la cual surge en el año 1967 en donde se establece los estatus y se celebra la primera sesión del directorio de Industrial de Celulosa Arauco S.A., con su primera planta en operaciones en Arauco, en la zona de horcones y cambiando a su nombre actual de Celulosa Arauco y constitución S.A. en el año 1970.

I.1.1 Celulosa Arauco en la Actualidad.

Arauco es una compañía en el rubro forestal con una visión general de “Contribuir a mejorar la vida de las personas, desarrollando productos forestales para los desafíos de un mundo sostenible” siendo una empresa global a través la gestión de recursos forestales renovables, logrando aposentarse a nivel mundial con presencia en Estados unidos, Canadá, Uruguay, Brasil, Argentina y Chile. Este aposentamiento se a logrado con una historia de 47 años en el mercado logrando ser reconocida como una de las mayores Forestales a nivel mundial con la sustentabilidad de las superficies e instalaciones industriales, como así también por su calidad, estándares de producción, compromiso social, innovación y manejo ambiental. Arauco como una empresa forestal cuenta además de instalaciones físicas y forestales con plantaciones para su materia prima, que maximizan como una propuesta de valor interno y valorado sustentablemente en forma eficiente con buenas prácticas de sustentabilidad de bosques nativos, suelos y la biodiversidad con una visión futurista.1

Arauco como holding a pasado ser visionaria en la globalización de sus operaciones como una exigencia propia, cumpliendo las leyes y normativas vigentes de cada país en donde esta aposentado llegando a estar entre las cinco mayores empresas en el rubro forestal renovable y sustentable con más de 13 mil trabajadores directos,

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I.1.2 Desarrollo en innovación de Celulosa Arauco.

Celulosa Arauco y constitución S.A. cuenta con siete plantas instaladas en Chile y Argentina con una misión “Ser un referente mundial en el desarrollo sustentable de productos forestales”, las plantas de celulosa en Chile se encuentran instaladas en las localidades de Licanten y Constitución en la secta región, Nueva Aldea y Arauco en la Octava región y San José de Mariquina en la región de los lagos y en el extranjero la Planta de Alto Paraná en Argentina y en la frontera entre Argentina y Uruguay la planta de Montes del Plata

Planta de Arauco en la búsqueda de llegar a ser un referente mundial en el desarrollo sustentable de productos forestales y la búsqueda de ser una empresa referente o World Class manufacturing3, con sus empresas de excelencia en seguridad, medio ambiente, procesos continuos de nivel mundial con el objeto de ser una empresa competitiva en el mercado nacional e internacional.

Los pilares de las empresas WCM se basan en Mejoras Focalizadas, mantenimiento autónomo, mantenimiento profesional, mantenimiento en la concepción, seguridad, higiene, clima laboral, medio ambiente, servicio al cliente, servicio al cliente, control total de la calidad del producto, desarrollo del personal y reducción de costes.

I.1.3 Justificación de problema.

La plantas de celulosa cuentan al final de sus procesos con una línea de embalaje para la producción generada en la línea 2, la cual procesa fardos de celulosa de pino, es aquí en nuestra línea de embalaje en donde desarrollaremos el presente trabajo de título, el cual será un aporte significativo en la toma de decisiones para la gerencia a

través de la interpretación del modelamiento obtenido en nuestro estudio, en donde se aplicaran cálculos de disponibilidad y eficiencia de la entidad evaluando los porcentajes de utilización de cada locación y así poder identificar técnicamente los equipos que pasan a ser cuello de botella para nuestro proceso de la línea de embalaje ante una necesita de aumento de producción, en donde se entregaran mejoras a considerar y cuantificar su retorno.

________________________________________________________________ 1 Fuentes página Web Arauco, www.arauco.cl

2 Fuentes página Web Arauco, www.arauco.cl

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I.1.4 Alcance del estudio.

A través de este estudio se pretende estudiar la situación actual de las operaciones de la línea de embalaje de la maquina línea 2, con el flujo de los fardos de celulosa de Pino desde las cortadora hasta cuando es retirado hacia las bodegas de almacenamiento de fardos. Con ello se obtendrán resultados actuales que permitan disponer de una visión general de las operaciones de la línea final y establecer mejoras en el lay out del proceso

I.1.4 importancia de la simulación de las operaciones de la línea de embalaje

Es una herramienta computacional de simulación para poder modelar las operaciones de la línea de embalaje la cual es fundamentar para la compañía, en lograr modelar las operaciones de la línea de embalaje de la maquina 2 que cuenta con equipos del año 1990 y cabe destacar que realizaremos este trabajo enfocado a cumplir con nuestros objetivos específicos y que tendrán como resultado una operación real y controlada en sus tiempos, y con un programa que lograremos simular las operaciones y poder justificar inversiones en el proceso, previo a correr riesgos de inversión bajo una evaluación de variables del sistema, que serán muy útiles para la toma de decisiones de la gerencia de planta o ingeniería de proceso,

Esta información de simulación con un programa computacional será un aporte significativo si se logra reforzar con especialistas dentro de la empresa o con empresas externas que nos aporten valor, los cuales podrán responder a preguntas de rendimiento o factibilidad técnico-económicas con conocimientos basados en esta herramienta, por la nidificación computacional sobre nuestro estudio.

I.2 Objetivos.

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I.2.1 Objetivo general

Proponer medidas de mejoramiento de las operaciones de la línea de embalaje del área Maquina 2, a través de un modelo de simulación con el software Promodel, al interior de la planta de Celulosa Arauco, Planta Horcones ubicada en la octava región.

I.2.2 Objetivos específicos

 Definir un marco teórico conforme a simulación.

 Describir el proceso de las operaciones de la línea de embalaje del área Maquina 2.

 Desarrollar una simulación de las operaciones de la línea de embalaje del área Maquina 2.

 Analizar factores críticos que afectan las operaciones de la línea de embalaje del área Maquina 2.

 Formular medidas para el mejoramiento de las operaciones de la línea de embalaje del área Maquina 2 al interior de la planta.

II METODOLOGIA

En la importancia planteamos tres preguntas, basadas en nuestra tesis, ¿que se hacer? Los cuales están directamente relacionados con los objetivos específicos, el ¿cómo se hace?, será nuestra planificación de la metodología y ¿Con qué se hace?, lo realizaremos con la simulación en un programa computacional de las operaciones de la línea de embalaje.

II.1 Etapa Nº1: Descripción y observación del proceso de las operaciones de la línea de

embalaje del área Maquina 2.

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etapa de observación quienes cuentan en sus puestos de trabajo con información técnica de las operaciones que será una fuente técnica de información.

I.2 Etapa Nº2: Desarrollo de una simulación de las operaciones de la línea de embalaje

del área Maquina 2.

Describir las etapas de la linead e embalaje a través del traspasar a los datos obtenidos durante la descripción y observaciones de las operaciones con una buena planificación.

II.2.1 Planificación del estudio.

Como planificación estratégica para lograr la simulación del proceso de la línea de embalaje se debe desarrollar un plan optimo, claro y metódico, en cual será seguido minuciosamente. La planeación de un estudio de simulación está constituida por las siguientes tareas:

a.- Identificación de restricciones y especificaciones:

El modelo a desarrollar se va a restringir considerando como análisis el comportamiento que presenta el proceso de las operaciones de la línea de embalaje del área Maquina 2, desde que llega la materia prima a la cortadora hasta que se obtiene el producto embalado y apilado en la bodega de producto terminado.

Como elementos de estudio del sistema a simular se considerarán los siguientes:

 Operarios encargados del proceso.

 Tiempos estimados en realizar las tareas de cada máquina o locación.

 Distribución de los tiempos de llegada a cada centro de trabajo.

 Entidades moviéndose en el sistema.

b.- Alcance:

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modelo debe incluir cada uno de estos elementos de análisis para poder así hacer todas las evaluaciones posibles y encontrar medidas de mejoramiento que permitan mejorar las operaciones de la línea de embalaje del área Maquina 2.

Para ello es necesario hacer un seguimiento de todo el flujo de la entidad, evaluando los tiempos de proceso en realizar una tarea específica en el centro y que son parte del proceso de embalaje, como es una línea automática no se considerara la intervención de los operarios y tiempo de intervención en las locaciones o estaciones de trabajo. Para ello se controlará en terreno el procedimiento de transportar la entidad y los tiempos de proceso en cada locación identificada en el proceso de la línea de embalaje.

c.- Nivel de detalle:

Define la profundidad o resolución del modelo, el nivel de detalle está sujeto a los objetivos planteados, y es por ello que se considerarán aquellos datos que sean relevantes para el desarrollo de las diferentes actividades que involucran al sistema en estudio. Para nuestro proyecto se consideraran los siguientes:

 Tiempo de servicio en cada locación.

 Tiempo de proceso en cada locación.

 Frecuencia de llegadas de las entidades al inicial la línea de embalaje (Lote).

II.2.2 Modelo conceptual.

Es la representación conceptual del sistema que se quiere estudiar. Lo importante es identificar aquellas condiciones bajo las cuales las actividades se desarrollan, analizando aquellas que tengan un mayor impacto en el sistema, otorgando el nivel de detalle y el alcance del estudio que se pretenda.(Law & Kelton,1991)

II.2.3 Recolección de datos.

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Es uno de los pasos más importantes debido está directamente relacionado con los resultados de la simulación, ya sea para especificar procedimientos de operación y distribución de probabilidad para las variables aleatorias usadas en el modelo.

a.- Muestreo:

El muestreo de datos se realizará bajo la premisa de la parametrización del modelo, dando énfasis en encontrar las familias de curvas de distribución de probabilidades que describen el proceso de las operaciones de la línea de embalaje del área Maquina 2 desde una localización a otra.

b.- Determinar requerimientos de datos:

Una forma útil de comenzar a realizar el proceso de recolección de datos es comenzar con el flujo general del proceso, ya que este no solo facilita el proceso de recolección de datos sino que además permite facilitar la construcción del modelo, con lo que permitirá de alguna forma reducir el tiempo posterior de construcción del modelo, además todos aquellos datos faltantes se harán evidentes a medida que se vaya construyendo el modelo.

c.- Utilización de fuentes válidas:

Se valida un comportamiento estable de la línea teniendo claro el comportamiento que presenta el sistema de estudio, es necesario recurrir a las fuentes apropiadas donde se encuentra la información necesaria que permitirá realizar la construcción del modelo.

Las fuentes de información serán:

 Lay out de la línea de embalaje.

 Operarios encargados de producción en cada centro de trabajo

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e.- Aprobación de los datos:

Se documentara los datos en forma ordenada considerando el layout de las operaciones de la línea de embalaje.

II.2.4 Cálculo del número de muestras.

La forma en que se calculó el número de muestras necesarias fue a través del cálculo del valor t-student, esto es:

Formula 1, Número de muestras t-student.

Dónde:

N : Número de datos del muestreo necesario para obtener un nivel de exactitud o precisión deseado.

Sn : representa a la desviación estándar en n datos de una muestra inicial. e : denota el valor del error relativo con respecto al sistema real. t n-1,1- /2 : es un valor crítico de una distribución t.

Los valores utilizados para el valor del t-student son de un 0.95% y el valor asociado al error es de un 10%, el que se utilizará de acuerdo a referencia de literatura (Law & Kelton 1991).

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II.2.5.1 Componentes de una simulación.

a.- Locaciones:

Equipo fijo en donde se realiza un proceso que es parte del tratamiento de la entidad a procesar y que es parte del sistema, el almacenamiento, o alguna otra actividad o fabricación. (Máquinas, áreas de espera, estaciones de trabajo, colas, etc.)

b.- Entidades:

Todo lo que el sistema procesa es llamado Entidad. También puede pensarse en ellas como las partes en los sistemas de manufactura, personas, papeles, tornillos, productos de toda clase.

c.- PathNethworks:

Se pueden conceptualizar como rutas, rieles o caminos fijos por los cuales se mueven los recursos (operarios, máquinas, etc.) para transportar entidades.

d.- Recursos:

Un recurso es una máquina o un operario que sirve para transportar, realizar operaciones puntuales, mantenimientos o asistencias complementarias para el procesamiento de entidades. Un recurso también puede tener detenciones o tiempos fuera.

e.- Variables:

Las variables pueden ser de tipo global o local y son útiles para capturar y guardar información numérica. Estas pueden ser números reales o enteros.

f.- Atributos.

Los atributos de las entidades son marcas con las cuales se distinguen las entidades unas de otras. Estas marcas se pueden adquirir al entrar la entidad al sistema o a algún proceso que tenga que efectuar dentro de él.

g.- Procesamiento:

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h.- Arribos:

Es la frecuencia con la que las entidades van llegando al sistema (imagen 1). Generalmente se asocia una distribución de probabilidad a la llegada de las entidades al sistema.

Imagen 1, Arribos en la simulación, Law & Kelton,1991.

II.2.6 Verificación.

El proceso de demostrar que el modelo trabaja como se desea, se entiende en la terminología de simulación como verificación del modelo. Es mucho más sencillo depurar un modelo construido por etapas y con menos detalles que depurar un modelo que es largo y complejo.

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II.2.7 Validación.

El proceso de determinar el grado con el cual el modelo corresponde al sistema real, o por lo menos que represente exactamente el documento de las especificaciones del modelo, se entiende como la validación del modelo.

La validación es un proceso inductivo en donde el modelador saca conclusiones acerca de la exactitud del modelo, basado en la evidencia disponible. La recolección de evidencia para determinar la validez del modelo para ver qué tan exacto corresponde a la definición del sistema real. Finalmente, los resultados de salida deben ser analizados para ver si lucen razonables. Si las circunstancias lo permiten, el modelo puede ser comparado con el sistema real para ver la correspondencia que existe. Si estos procedimientos se realizan sin encontrar discrepancias entre el sistema real y el modelo, se dice que el modelo tiene una validez aparente. (Law & Kelton,1991).

Para validar el modelo de simulación, se utilizarán 2 criterios:

a.- Replicas de la simulación (corridas): Determinadas anteriormente, con el objetivo de poder compararlos con los valores tangibles que cuenta Celulosa y que serán la fuente de comparación del modelo.

El número de corridas realizadas serán por un tiempo de 3 meses y se estableció que no existiera un error mayor al 3% respecto de la media real del sistema, para aceptar Ho.

b.- Test de 2 muestras: Intervalo de Confianza para la determinación de medias (test de 2 muestras) (Law & Kelton,1991).

El test de 2 muestras es un método estadístico para comparar la diferencia entre 2 medias. Este método se emplea cuando existen una o dos de las siguientes condiciones:

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II.2.8 Experimentación.

La simulación es básicamente una aplicación del método científico. En simulación, se comienza con una teoría de por qué ciertas reglas de diseño o estrategias de administración son mejores que otras. Basado en estas teorías el diseñador desarrolla una hipótesis la cual prueba a través de la simulación. Apoyado en los resultados de la simulación el diseñador saca conclusiones acerca de la validez de sus hipótesis.

En un experimento de simulación hay variables de entrada definiendo el modelo, las cuales son independientes y pueden ser manipuladas o variadas.

Como cualquier experimento que implique un sistema con características aleatorias, el resultado de la simulación será aleatorio por naturaleza. El resultado de una sola ejecución requiere que múltiples réplicas sean ejecutadas para examinar la reproducción de los resultados (Law & Kelton,1991).

II.2.9 Determinación del número de réplicas.

Con el objetivo de poder dar más confiabilidad a la simulación es necesario realizar más de una réplica a la simulación, de no ser así se podría tomar una decisión basándose en un solo resultado que no podría ser representativo de lo que normalmente se espera ya que la simulación utiliza un generador de números seudo-aleatorios para generar los números al azar.

Para ello se puede considerar como referencia los datos entregados por una localización que pueda entregar resultados significativos del comportamiento del sistema según consideraciones de los autores (Law y Kelton, 1991).

Para determinar el número de réplicas utilizaremos:

Fórmula 2, Determinación número de réplicas.

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Dónde:

N: Determina el número de réplicas necesarias a realizar

Sn: representa a la desviación estándar en n datos de una muestra inicial. e : valor del error relativo con respecto al sistema real.

t n-1,1-/2: Valor critico de una distribución t.

II.3 Etapa Nº3: Análisis de los factores críticos que afectan las operaciones de la línea de

embalaje del área Maquina 2.

En esta etapa se asegura que los datos y el análisis se encuentran cerca de la realidad con respecto del resultado de la simulación. Para esto se trabajará con medidas de desempeño que entreguen características operacionales del un sistema tal como rendimientos y/o exigencias del sistema.

II.3.1 Medidas de desempeño a entidades y localizaciones:

Ls: Número promedio de productos en el sistema (cantidad)

Lq: Número promedio de productos en la línea de espera (cantidad)

Ws: Tiempo promedio en el sistema por productos (tiempo)

Wq: Tiempo promedio en la línea de espera por productos (tiempo)

U: Utilización del servicio [%].

II.4 Etapa Nº4: Formulación de medidas de mejoramiento de embalaje de fardos.

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III MARCO TEÓRICO.

III.1 Descripción marco teórico.

La aplicación de la simulación de los procesos industriales en la actualidad es una herramienta muy importante para poder predecir los comportamientos de los sistemas a través del análisis de supuestos en tiempo real y sistemático como sistema, sin embargo en algunos casos utilizaremos métodos matemáticos por mas simple que sea el sistema a simular, en nuestro caso la evaluación en la metodología nos dirá la complejidad de este proceso en un mundo real, es para ello y para una mejor comprensión el uso de software para mejorar la interpretación y análisis del sistema, el desarrollo de la simulación de los procesos operacionales de la línea de embalaje en plantas de Celulosa, es una técnica que lleva muchos años en el desarrollo de plantas proceso, áreas militares, atención al cliente, transporte y muchas otras áreas.

El resultado del modelamiento de las operaciones de la línea de embalaje tendrá una mirada técnica para evaluar los proyectos bajo una mirada técnica de evaluación con un software computacional y que en esta oportunidad y bajo el dominio de este programa analizaremos una de las áreas de producción en donde se desglosan tiempo limitados de producción los cuales ante una baja disponibilidad podrían hace detener o recircular la maquina con pérdidas de producción y aun mas no poder cumplir con plan operativo.

Mas aun y como objetivo de este trabajo es poder buscar un punto de mejora y evaluación efectiva ante cambio tecnológicos por la instalación de equipos modernos o ya implementados en otras áreas, aquí analizaremos todas las variables, procesos y disponibilidad de sus líneas de embalaje, pasando a ser una contribución de este estudio un valor agregado y como pilar fundamentar ante cualquier decisión gerencial, modernización o aumento de velocidad de los equipos.

III.2 Discusión Bibliografía.

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retornos esperados ya analizados en la simulación, cave destacar que esta variables de rendimiento pueden ser variables de un sistema con equipos de proceso que cuentan o no con participación de operadores o en otros casos en donde se analizan las variables de rendimiento humano, que pasan a ser importante al momento de realizar el proceso de selección y reclutamiento según las características obtenidas en estas variables de rendimiento humano como base en las características del cargo.

Se investigó en la web, encontrando casos exitosos de simulación en donde se debió seleccionar desde una gran cantidad de hallazgos muy relacionados a la industrial, cabe destacar una página nacional, www.simulart.cl, en donde encontramos casos exitosos a nivel nacional y con resultados tangibles en diferentes rubros de la industria Nacional.

Para poder explicar de mejor forma estos casos nos enfocaremos a una Contextualización de la situación, los resultados obtenidos y una apreciación personal aplicable a nuestro proyecto

III.2.1 Caso “manejo de cucharas en Acería y Colada, Huachipato, Chile”

En la industria del acero en donde se obtiene acero líquido posterior a su cambio de estado con una capacidad de producción de 3.000 Ton. de arrabio de la fundición de las menas con carbón coque que se procesa y traslada en vagones o cucharas de torpedo hasta la acería de conversión a oxigeno procesando hasta convertirse en acero, la simulación consistían en estudiar mejoras en el transporte de las cucharas de torpedo.

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Imagen 3, Simulación manejo de cucharas Huachipato.

Este estudio aporta a nuestro proyecto, ya que realiza el estudio en base a el comportamiento de las unidades mientras se trasladan diferentes locaciones como es el caso de la línea de embalaje.

III.2.2 Caso “Ruta minera, con Software FlexSim”.

Este caso nace de la necesidad de evaluar la ruta de los camiones con el producto extraído desde la mina hacia el puerto, el requerimiento era estimar las cantidad de vehículos en la ruta condicionada a un traslado con convoy y así requerir la construcción de unas zonas de parqueo intermedias entre el puerto y la mina, y así aumentar el traslado mas directo entre los dos puntos, a una distancia entre si de 150 Km., en la simulación consideraba diferentes velocidades por la configuración de la ruta.

Esta simulación es importante para poder aplicar en un modelo, ya que se debió aplicar probabilidades de arribo de las entidades y adicional el comportamiento de las variables de rendimiento humano por el manejo de los operarios de los camiones.

III.2.3 Caso “Estudio centro de distribución, Chile”

(28)

de la demanda; cuellos de botella presentes y cantidad de recursos necesarios para la operación. (imagen 4)

Imagen 4, Centro de distribución, www.simulart.cl

Este desarrollo se asemeja mucho al proyecto en donde deseamos obtener los resultados de las variables de rendimiento del sistema, equipos que están a tope con su porcentaje de utilización.

III.2.4 Caso “Planta de moldura”

Experiencia de la simulación en ProModel, se aplicó en forma práctica en un área de negocio similar a la que podemos encontrar en empresas Arauco, como es una planta de moldura en donde intervienen maquinarias y recursos humanos que interfieren en el sistema.

(29)

Imagen 5, Caso 4 Planta de Moldura, Fuentes: www.simulart.cl

Este caso podria asemejarse a la configuraioon de la linea de embalaje de la linea final en donde la entidad va cambiando y los tiempos de proceso son distinto a pesar contar con pequeñas diferencias en las locaciones.

Esta breve bibliografía de las diferentes aplicación de la simulación con ProModel, no refuerzan que vamos encaminados a poder ser un aporte ante la toma de decisiones en las inversiones o decisiones sobre la línea de embalaje en Celulosa Arauco, línea 2, Planta Arauco, como a si también reforzar que esta herramienta va muy enlazada a los objetivos que tiene toda empresas productivas que es la reducción de costos, aumento de la productividad, mejoras justificadas, mejorar los tiempo de atención y falencias en resultados post-inversión.

III.3 Organización y presentación de este trabajo.

(30)

investigación, las brechas estarán definidas en donde se inician el corte y dimensionado de la hoja de celulosa en la cortadora ya estable en temperatura, gramaje y humedad lo cual da propiedades físicas óptimas para ser cortada en medidas ya definidas para ser embaladas y luego ser retiras por cargadores hasta la bodega de producto final.

Una vez definidas nuestras fronteras, debemos aprender y comprendes la metodología de operación para poder simular de la mejor forma con datos reales bien definidos, esta comprensión de operación será en conjunto con la obtención de datos reales de los ciclos de operación de nuestros equipos, estos se obtendrán a través de los ciclos de cada sistema por medio de control de datos y también la obtención de datos de DCS (sistema de control distribuido), PLC (Programador lógico computacional) y así establecer los estudios y comprensión del proceso sumados que se traspasan al software en ambiente promodel.

III.4 Importancia de resolver el modelamiento en las operaciones de la línea de embalaje.

Respondiendo a nuestra metodología y análisis de nuestro sistema, la mejor herramienta será la simulación de los procesos, para ello utilizaremos una herramienta computacional de simulación para poder modelar las operaciones de la línea de embalaje la cual es fundamentar para la desarrollar un modelamiento computacional con Promodel para encontrar objetivamente cuales con los equipos que no permiten aumentar la velocidad de la máquina y que pasan por la línea de embalaje 2 y 3 utilizada para la producción de la maquina línea 2.

(31)

III.5 Sistemas.

Por sistema podríamos entender el conjunto de elementos que se relacionan entre si con un fin común sobre una entidad y que están definidos dentro de un sistema a estudiar. (Law y Keaton, 1991)

III.5.1 Clasificaciones de los sistemas.

Podemos clasificar los sistemas en varios casos, según el medio o sus variables:

a.- Sistemas cerrados: Son aquellos que no se relacionan con el medio que los rodea.

b.- Sistemas abiertos: El sistema interactúa con el medio, influenciado por las variables del medio.

c.- Sistemas continuos: Las variables de estado cambian continuamente con respecto al tiempo, generalmente se utilizan conjuntos de ecuaciones diferenciales para describirlos.

d.- Sistemas discretos: Las variables de estado cambian inmediatamente en puntos separados del tiempo, las ecuaciones son esencialmente ecuaciones lógicas que expresan las condiciones para que ocurra un evento.

e.- Sistemas determinísticos: La actividad es posible describirla completamente, y el resultado de una actividad en términos de su entrada.

f.- Sistemas estocásticos: cuando los efectos de la actividad varían aleatoriamente en distintas salidas.

III.6 Modelos en la simulación.

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III.6.1 Tipos de modelos.

a.- Modelos físicos: Modelos que defines a un sistema según sus características como forma, tamaño, color, etc.

b.- Modelos matemáticos: Son aquellos que representan el sistema en términos de lógica y relaciones cuantitativas que son manipuladas y cambiadas para ver su reacción en el modelo (Law & Kelton, 1991).

III.7 Definición de Simulación.

Simulación es crear un modelo que se aproxima a un sistema real, siendo utilizado en el comportamiento del sistema.

III.8 Características de la Simulación.

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III.9 Ventajas y desventajas de la simulación..

Ventajas de nuestro proyecto de simulación.

Las principales ventajas de aplicación de la simulación podemos encontrar las siguientes:

 Es aplicable a encontrar mejoras en la línea de operación.

 Se logra aplicar conceptos de simulación

 Aplicar la simulación si no existe una formulación matemática del problema.

 Se cuenta con el apoyo de la jefatura para realizar este estudio fuera del horario laboral.

 Para poder tomar o recopilar información se cuenta con el respaldo del área.

 Cuenta con ventajas cuando los procedimientos matemáticos son muy complejos.

 Ventaja considerable cuando no se personal necesario para que resuelva el problema.

 Experimentación por un cierto periodo de tiempo para observar el comportamiento del sistema. Cuando se requiera que el proceso sea en menos tiempo (Law y Keaton ,1991).

Desventajas de nuestro proyecto de simulación.

Al contrario igual la simulación cuenta con desventajas, como son:

 La simulación en estudio cuanta con poca participación de los operadores ya no se consideran en el estudio, lo que puede afectar a su interpretación a corto plazo.

 Se cuenta con poca información de los tiempos reales delos equipo cuando fue instalada.

 No se cuenta con información del estudio que origino el desarrollo actual de la línea de embalaje.

 El modelo requiere mucho tiempo y es bastante costoso.

 Puede reflejar con precisión una situación del mundo real, cuando en verdad no lo hace.

 La simulación es imprecisa, y no se puede medir el grado de error.

(34)

IV Desarrollo del proyecto de simulación de la línea de embalaje de fardos.

IV.1 Descripción y observación del proceso.

Como ya hemos comentado una buena descripción del proceso y una toma de datos en forma real y efectiva, nos facilita en poder crear nuestro modelo de simulación, el proceso de la línea de embalaje es muy importante cual debe proteger e identificar nuestra materia prima y resguardar su calidad hasta la llegada a los clientes.

El sistema parte en la primera locación es la cortadora que tiene la función de cortar la hoja de celulosa de pino en forma longitudinal y transversal, formando nueve fardos simultáneos los que son pesados y cargados a la mesa receptora, estos fardos cuentan con una dimensión definida y estándar para todas las plantas de celulosa de la compañía.

Es posterior a este punto y según las disponibilidad de encontrar por lógica uno de los transportadores de salida vacío, pasara a descargar los nueve fardos como un solo lote a los transportadores laterales de la cortadora, ahora pasaremos a describir ambas líneas que cuentan con pequeñas diferencias.

Los procesos de embalaje de la línea 2 y 3 son similares, a excepción de tres puntos tomando como referencia la línea 2 de embalaje.

-En dirección a hacia la línea 3, este cuenta directamente con un transportador angular a diferencia de la línea 2, que se pone en línea con la línea de embalaje a través de un transportador corto.

-La línea 3 no cuenta con un transportador de traslación que alimenta a los trasportadores de almacenamiento de tapas y lo emplaza por un transportador fijo.

(35)

Para una mejor comprensión pasaremos a sub dividir el proceso en general de embalaje en pequeños sub procesos bien definidos:

IV.1.1 Proceso de transporte y acondicionado del fardo.

IV.1.2 Proceso de embalado del fardo.

IV.1.3 Proceso de apilado de fardos.

IV.1.4 Proceso de transporte de fardos apilados

(36)

Imagen 6, Sub procesos de la línea de embalaje.

Proceso de transporte y acondicionado del fardo.

Proceso de apilado de fardos.

Proceso de transporte de fardos apilados .

Proceso de embalado del fardo.

(37)

IV.1.1 Proceso de transporte y acondicionado del fardo

Proceso parte desde la cortadora, descargando el lote de 9 fardos hacia los transportadores de salida uno lineal y un angular que trabajan en conjunto, los cuales tienen la función de alinearse con la línea de embalaje 2 o 3, posterior pasan a avanzar como conjunto nuevamente a un transportador de traslación que se utiliza para alimentar a los transportadores de tapas los cuales almacenan las tapas que se utilizaran en la colocadora de tapas y que son producidas en la misma cortadora. (aun se mantiene como lote de nueve fardos)

Posterior a estos tres transportadores se empiezan a separar y a procesar de a una entidad (fardo), partiendo por el girador de fardos que cambia la orientación del fardo en 90 grados. Posterior pasa a una balanza (281-51240) en donde se confirma que el fardo cuenta con un pesos de 250m Kg, +/- 2 kilos.

A continuación se procede a pensar en una nueva locación llamada prensa de fardos (281-51) que prensa el fardo hasta dar la altura suficiente según estándar de celulosa Arauco, al terminar su proceso pasa a ser almacenado en un trasportador corto (281-26260) para dar paso por lógica al ingreso a un nuevo fardo a la prensa de fardos.

a.- Cortadora línea 2.

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Tabla 1, Tiempos de proceso cortadora línea 2.

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Imagen 8, Cortadora y transportador angular línea 3.

b.- Transportador angular.

Este equipo tiene la función de transportar las entidades agrupadas en 9 fardos y posteriormente alinear la descarga con la línea de embalaje ya sea de la línea 2 o 3, con el cambio de dirección a noventa grados de la cortadora.

(40)

c.- Girador de fardos y balanza:

Estos equipos tiene la función de girar en 90 grados la entidad “F” y ajustar el peso del fardo según un estándar de 250 Kg +/- 2 kg., para descargarlo a la prensa de fardos en donde es dimensionado a través de un prensado.

Imagen 10, Girador y balanza de fardos.

d.- Prensa de fardo.

Equipo muy importante para el proceso, en donde el fardo entra y es prensado hasta una presión que garantice una altura del fardo.

(41)

IV.1.2 Proceso de embalaje.

A esta etapa llega una entidad (F) ya pesado, prensado y con dimensiones definidas y que pasara al proceso de embalado con una tapa de celulosa.

a.- Colocadora de tapa

Tiene la función de alimentar con tapas desde un trasportados y colocar las tapas superiores e inferiores al fados que ingresan al interior, además y gracias a unas guías laterales generan los primeros pliegues a los largo del fardo, una vez terminado este proceso y reconociendo que en la próxima estación se encuentra vacía, avanzan a la siguiente locación.

Imagen 12, Colocadora de tapas.

b.- Amarradora primera posición

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Imagen 13, Amarradora primera posición.

c.- Marcador de fardos

En este equipo es un transportador que en la parte lateral procede a identificar el fardo según nomenclatura de Arauco, mientas se desplaza desde la amarradora va identificando según día, turno y tipo de pulpa.

d.- Plegador de tapas

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Imagen 14, Colocadora de tapas.

e.- Amarradora segunda posición

En esta posición el fardo es amarrado nuevamente, con la diferencia que su proceso cuenta con dos amarras a los ancho del fardo, dando fin al sub-proceso de embalado del fardo.

IV.1.3 Proceso de apilado.

Tiene como objetivo volver a agrupar los fardos en columnas de cuatro fardos.

a.- Apilador de fardos

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Imagen 15, Apilador de fardos.

b.- Transportador

Este transportador tiene la función de almacenar las columnas de fardos formados en el apilador y que al juntar dos columnas de fardos, pasan al siguiente sub-proceso

IV.1.4 Proceso de transporte de fardos apilados

En esta etapa el transporte de fardos se realizara en agrupación de cuatro columnas de fardos apilados los que antes de entrar a la etapa de amarrado de unit se dividirán de a dos columnas.

a.- Transportador

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b.- Transportador de traslación

Este transportador tiene dos funciones alinear los fardos desde el transportador 168 con el transportador antes del unitizador de fardos y trasladar la producción hacia la línea 3 ante una falla del unitizador de la línea 3.

A este transporte llega la misma configuración de alimentación del trasportador 168 en donde se mantiene alimentado de a cuatro columnas a agrupados de a dos.

c.- Transportador de alimentación a unitizador

El transportador de alimentación al unit, es alimentado desde la etapa anterior y que luego van alimentando de a dos columnas al unitizador, por medio de un sistema neumático ayuda a cambiar la dirección antes de ingresar el unit

Imagen 16, Línea de transporte en el sub proceso de apilado

d.- Transportador angular de fardos (introductor)

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e.- Transportador de almacenamiento

Este transportador almacena un unit. que ya ha realizado el cambio de dirección hacia el unitizador esperando que finalice el proceso de amarre.

IV.1.5 Proceso de amarre de fardos como Unit y retiro de la línea.

a.- Unitizador.

Este equipo cuenta con un proceso que nace con el centrado del unit en el centro de la entidad, posterior procede a prensarlo lateral y por la parte superior, para luego proceder a realizar ocho amarras con un alambre de 3 mm. Galvanizado, estas amarras son muy importantes ya que en el puerto son usadas para la estiva.

Imagen 17, Unitizador de fardos

b.- Trasportadores de salida Unitizador.

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(48)

IV.2 Desarrollo de una simulación.

IV.2.1 Lay out del proceso:

La línea final cuenta con información valiosa en especial un plano que la línea de embalaje que utilizaremos para comprender el proceso y previo al ingreso al programa de simulación ProModel.

IV.2.2 Descripción de la entidad dentro del sistema.

Descripción a encontrar en el diagrama de bloque de las operaciones de la línea de embalaje y como se estaría transformando nuestras entidades a medida que van pasando por nuestra locaciones.

IV.2.2.a Entidad “F”.

Corresponde al fardo como unidad única la cual se prepara en dimensiones según estándar y embalada con una tapa de similares características, esta entidad la mostraremos según:

IV.2.2.b Entidad “F4”.

Llamaremos a la agrupación de 4 fardos en forma vertical, los cuales serán apilados en la locación denominada Como Apiladora de fardos, esta entidad será descrita según:

F

(49)

IV.2.2.c Entidad “F8”.

Llamaremos a la agrupación de dos columnas 4F en el mismo trasportador, los cuales serán acumulados solo en la línea 2 en el trasportador que esta posterior al apilador línea 2, esta entidad será descrita según:

IV.2.2.d Entidad “16F”.

Llamaremos a la agrupación de 16 fardos dentro de la misma locación, estos corresponden a la agrupación de cuatro entidades 4F, esta entidad será descrita según:

IV.2.2.e Entidad “32F”.

Llamaremos a la agrupación de 32 fardos dentro de la misma locación, estos corresponden a la agrupación de cuatro entidades 8F, esta entidad será descrita según:

(50)

IV.2.3 Descripción de las locaciones dentro del sistema.

IV.2.3.a Locaciones:

Serán nuestras estaciones de proceso los cuales identificaremos los tiempos de proceso, tipo de entidad en la locación y descripción de la locación, según bloque:

IV.2.3.b Generación de la entidad y almacenamiento en bodega.

Corresponderá al inicio de nuestro proceso en donde alimentaremos con una exponencial, con nueve fardos “F” en forma continua.

F

Tiempo de proceso o

exponencial

Tipo de entidades

en la locación

(51)

IV.2.4 Diagrama de bloque de la línea de embalaje.

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(53)
(54)

IV.2.5 Contexto del diagrama de flujo.

El diagrama de flujo identifica en forma práctica como se distribuyen la entidad dentro e las locaciones, y como se van transformando a medida que se van procesando.

-Dos grúas adaptadas para retirar unit retiran la entidad final de 32F hacia las bodegas de producto final.

-Cabe destacar que cada una de las locaciones en las operaciones de embalaje cuenta con sus tempos de proceso bien definidos o que cuenten con algún dispositivo que pueda aumentar su tiempo de proceso.

(55)

IV.3 Tiempos fuera de servicio línea de embalaje

IV.3.1 Contexto de tiempos fuera de servicio

Falla es una pérdida de funcionalidad para la cual ha sido definida o instalada dentro de un sistema, esta falla puede ser funcional o de parámetros operacionales.

Una falla funcional será cuando el equipo se a detenido por algún componente interno en las diferentes disciplinas como mecánicas o eléctricas, este modo de falla generara indicadores de mantenimiento los cuales ingresaremos al modelo de las operaciones de la línea de embalaje, esta variables se ingresaran en las locaciones del modelo y falla de parámetros, consiste cuando las variables de proceso (Flujo, presión, tiempos, etc) están fueras de los rangos aceptables para lo que estuvo diseñado.

Las operaciones de la línea de embalaje cuenta con un lay out bien definido el cual al generarse alguna falla funcional en cualquiera de los equipos se detendrá la línea completa o en forma parcial cambiando los valores del OEE (Overall Equipment Effectiveness o Eficiencia General de

los Equipos).

OEE=disponibilidad + eficiencia + calidad

Formula 3, Cálculo de OEE de las operaciones.

En la línea de embalaje encontraremos dos condiciones que variaran el OEE, el que actualmente según el departamento de la Superintendencia técnica de Celulosa Arauco en los últimos tres meses para la maquina línea 2 son:

a.- Condición 1: Fallas externas.

(56)

disminución de la disponibilidad ya que los equipo se encuentran disponibles para su funcionamiento.

b.- Condición 2: Detención de Cortadora.

La máquina cuenta con esta entidad, la que podríamos definir como una bodega, una falla en este equipo afectaría en forma directa al OEE debido a la disminución de la disponibilidad calculada para este equipo.

c.- Condición 3: Detención de una de las líneas de embalaje.

La máquina 2, cuenta con dos líneas de proceso para las operaciones de embalaje, estas líneas trabajan en paralelo hasta los transportadores de traslación, los que pueden alimentar a los unitizadores.

La detención disminuirá en forma parcial la eficiencia y por ende el OEE de la línea de embalaje.

d.- Condición 4: Detención posterior a los transportadores de traslación.

Corresponde a fallas que ocurren después de los trasportadores de traslación, cualquier falla funcional disminuirá en menor medida la disponibilidad de la línea de embalaje, ya que los carros de traslación puede alimentar al unitizador que se encuentra en servicio.

No se han detectado evento en que ambos unitizadores fallen al mismo tiempo, este modo de falla provoca que la detención total la operaciones de la línea de embalaje.

IV.3.2 Tasa de fallos y alcance del TMEF.

Cuando el número de fallos de tiempos por unidad de tiempo, es decir, la tasa de fallos es constante, la distribución del tiempo entre los fallos es exponencial y es posible entonces, y es posible determinar o predecir una falla, a través de una distribución exponencial. Este tipo de distribución es muy usada por su simpleza, porque en la mayoría de los casos el activo o locación representan una tasa de fallas contante.

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Encontraremos nuestras locaciones en el estado de vida útil y siendo correcto las fallas con distribución exponencial la cual ingresaremos al modelo.

TMEF:Este indicador nos permite detectar necesidades de actuar con mantenimiento proactivo. De su evaluación podemos detectar necesidades de aplicar mejores prácticas de Mantenimiento. El TMEF nos da una idea clara el tiempo promedio que un equipo o grupo de equipos puede funcionar sin una falla funcional, lo que es lo mismo funcionar sin fallas.

Los datos de la siguiente ecuación se toman dentro del período seleccionado para obtener el indicador, puede ser un año, un semestre, trimestre o varios años, tal como la antigüedad de la instalación. Esto depende del objetivo de nuestro análisis.

TMEF = ∑ horas en servicio del equipo en un periodo determinado ∑ de fallas en el periodo (como sistema)

Fórmula 4, Calculo tiempo medio entre falla de las operaciones.

TMPR: Corresponde a la tasa del tiempo utilizado para reparar los fallos acontecidos en el sistema en un periodo determinado.

TMPR = ∑ Tiempo de intervención correctivas en equipos del sistema Numero de fallas en el sistema en el mismo periodo

(58)

IV.3.3 Probabilidad de funcionamiento sin fallas:

Corresponde a la probabilidad del equipo o sistema definido en el TMEF para poder calcular su disponibilidad en operacional, que en este caso de la simulación será calculad por los equipos mecánicos que son utilizados en las operaciones de la línea de embalaje.

R (t) = e –t/TMEF

Formula 6, Calculo de la probabilidad libre de fallos

Datos:

R(t) = Probabilidad de funcionamiento libre de fallas e = Numero de Euler (=2,718)

TMEF = Tiempo medio entre fallas.

t = Periodo especificado de funcionamiento libre de fallos.

IV.3.4 Modo de fallas

La línea de embalaje cuenta con 41 locaciones, los cuales son equipos mecánicos que están propensos a fallas en sus componentes internos como fallas en:

-Falla en transmisiones de potencia -Falla Transporte de entidades. -Corte de energía.

(59)

IV.3.5 Ingreso de distribución de fallas.

En la modelación se ingresara en DTS en cada locación como una distribución exponencial, los datos ingresar serán muy parecidos a los TMEF y los TMPR.

Imagen 19, Ingreso de tiempos fuera de servicio.

IV.3.6 Base de datos para la distribución

La base de datos que se utilizó se obtuvo del módulo PM de mantenimiento basado en ambiente SAP.

El ambiente PRD de SAP, el departamento de mantención genera órdenes de trabajo, en base a avisos de observaciones detectados en rutas de inspección por personal mecánico o por personal de predictivo que cumplen una rutina programa inspección a los equipos.

Estos avisos que son autorizados según una evaluación y se transforman en órdenes de trabajo con sus operaciones planificadas para las diferentes especialidades que necesiten participar identificados por su puesto de trabajo.

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Los datos se exportan a Excel para su tratamiento y análisis, se adjunta tabla con locaciones con información en DTs., la información extraída en SAP corresponde a los tres últimos años.

Locaciones Frecuencia Tiempo fuera de

servicio

Amarradora primera posición con transp. L2 E(48) HR Wait 2 min

Plegador de tapas con girador L2 E(1125) HR Wait 6 min

Amarradora segunda posición con transp. L2 E(36) hr Wait 3 min

Unitizador L2 E(250) hr Wait 3 min

LINEA 3

Girador de fardos L3 E(1588) HR Wait 5 min

Prensa de fardos L3 E(3120) HR Wait 15 min

Colocadora de tapas L3 E(2240) HR Wait 5 min

Amarradora primera posición con transp. L3 E(28) HR Wait 3 min

Plegador de fardos con girador L3 E(1133) HR Wait 5 min

Amarradora segunda posición con transp. L2 E(36) HR Wait 3 min

Unitizador L3 E(245) HR Wait 10 min

(61)

IV.3.7 Análisis de tabla de tiempos Fuera de servicio.

Se observa dentro de la tabla que existen equipos que no cuentan con detenciones dentro de los últimos cinco años, esto se debe a que una de las estrategias de avisos mencionadas anteriormente el jefe de la especialidad afectado por un hallazgo evalúa en conjunto con Líder de la misma especialidad la proyección de la falla basada en experiencias anteriores, indicando la criticidad del hallazgo y el riesgo potencial para las personas y material.

Una vez realizado el análisis, existe un tiempo de intervención registrado en la locación llamada cortadora que cuenta con dos tiempos fuera de servicio que se aprovechan como una detención total de las líneas en forma diaria. Es en esta oportunidad en donde se aprovechas de realizar las mantenciones preventivas correctivas.

IV.3.8 Tiempos fuera de servicio programado.

(62)

V SIMULACIÓN DE LAS OPERACIONES DE LA LÍNEA DE EMBALAJE.

El modelo se basara en las técnicas aprendidas en la asignatura de simulación y los encuentros realizados durante el desarrollo de esta Tesis basada en las simulaciones de las operaciones de la línea de embalaje.

Las siguientes etapas son las fundamentales para obtener una validación y resultados del modelo, agradeciendo la disponibilidad de los operadores para poder obtener información real y transmisión de información gracias a su experiencia en planta.

 Presentación del Modelo Inicial.

 Revisión del Modelo.

 Reuniones de evaluación con tutor de tesis.

 Discusión y Corrección del Modelo.

 Aprobación del Modelo Final.

 Revisión y Análisis de los resultados del Modelo.

V.1 Cálculo del número de réplicas del modelo, según datos de tabla 5.

Se calculara con los datos obtenidos en la tabla 4 y formula 4 según el índice general.

Desviación 274,3

Promedio 1441.8

Error ( 10% ) 0,03

T student (0.975) 2.05

Tabla 3, Datos propios.

Formula 7, Determinación número de réplicas.

(63)

Dónde:

N: Determina el número de réplicas necesarias a realizar

Sn: representa a la desviación estándar en n datos de una muestra inicial. e : valor del error relativo con respecto al sistema real.

t n-1,1-/2: Valor critico de una distribución t.

Utilizando la formula da como resultado 18,7 réplicas, en nuestro modelo aplicaremos 19 replicas las cuales deben ser representativas de nuestro modelo de simulación.

(64)

V.2 Validación del modelo:

Para poder validar el trabajo realizado se usara la validación en según capitulo II.2.7 a, en donde uno de los métodos mas rápidos de validas en comprar las variables actuales con el programa.

Se compara la producción actual diaria a una velocidad en la que se logre producir 1600 Ton ADT según el departamento técnico de planta, contra el resultado obtenido en el modelo de simulación.

Al investigar se encontró que la cortadora descargando cada 2 min., estando a una velocidad de la maquina de 150 metros/min., a esta velocidad se produce las 1600 ADT (toneladas de aire seco), mas menos 5 toneladas, debido al peso base generado en la mesa de formación en extremo húmedo.

(65)
(66)

Producciones por línea

Grafico 1, Total de ocurrencias procesadas globalmente por linea.

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Tabla de datos de producción meses de Noviembre y diciembre 2015

(68)

VI ANALISIS DE MODELOS DE SIMULACION.

VI.1 Resultados Promodel

Nuestro modelo en ProModel de la linea de embalaje traera mucha ayuda para el area gerencial gracias a que podran tomar deciciones basadas en una metologia probada en el area industrial, a su vez tambien sera de mucha ayuda para el departamento de ingenieria en donde se planifican y evaluan los proyectos de renovacion y modernizacion de la planta.

VI.2 Producción ProModel

Con el modelo de simulacion corriendo con con las 19 replicas y las variables de exponenciales de fallas hemos podido obtener graficos de resutados de funcionamiento de los movimientos de la locacion dentro de nuestras entidades.

Resultados de produccion con 19 replicas y se considera los ultimos 30 dias de producion con el objeto de poder comparar la media de produccion según datos obenidos de la SIT (Superintendencia tecnica) en el mes de diciembre 2015.

VI.3 Datos extraidos programa de simulacion generadas en promodel.

Se obseva las cantidad de entidades con las 19 replicas y un nivel de confianza de un 95%, que existe una desvacionestandar con respecto a la media de 827 unidades de la entidaes “F” lo que indica que la produccion a tenido fructuaciones muy altas, las cuales se deben a las fallas acontecidas en los ultimos tres meses.

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Imagen 21, Resultado de analisis del modelo

VI.4 Analisis de Tabla de probilidades entre modelos

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En la tabla 6, Se resume las diferencias una diferencia muy altas en las desviaciones, para ello se procede a buscar informacion, encontrando que la maquina debio generar detenciones por fallas anexas a las aperaciones de la linea de embalaje, las cuales son:

 Detencion horno de CAL.

 Detencion area de eaporadores por falla de bomba de recirculacion.

 Corte de hoja en maquina.

 Fallas en fibra en lavador 5.

 Parada de linea amquina 2, durante el mes de octubre 2015.

VI.4.1 Analisis de variables de rendimiento del sistema.

Locaciones con entiades unitarias “F”

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VI.4.2 Tiempo que la entidad estuvo en la fila.(Avg contents).

(72)

VI.4.3 Máximo de piezas que estuvieron esperando en las locaciones. (Maximun

contents)

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VI.4.4 Entidadesen la fila una vez finalizado el proceso (Curents contents)

(74)

VI.4.5 Entidades que ingresaron a las filas (Total entries)

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VI.4.6 Total de entidades que salieron del sistema (Total exit)

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