Tercera Entrega Proyecto Produccion.docx 6i2f3l

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

TECNICAS DE DIMENSIONAMIENTO DE LOTE PRIMERA ENTREGA

MODULO: PRODUCCION

INTEGRANTES:

PRESENTADO A: JUAN SEBASTIAN MARTINEZ GRISALES

INSTITUCION UNIVERSITARIA POLITECNICO GRANCOLOMBIANO MÓDULO PRODUCCION 2017

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

INTRODUCCIÓN Teniendo en cuenta el caso a tratar y las indicaciones dada por en el proyecto de aula

queremos

mostrar

como

cuantitativa, lo que nos da

transformamos

información cualitativa

como resultado tomar decisiones efectivas en

diferentes circunstancias. Para este caso en particular vamos diferentes

técnicas

por

heurísticas

para

el

desarrollo

del

a abordar los

problema

en

el

dimensionamiento de Lotes. Inicialmente en el medio productivo las empresas producen o programan su producción a través o tomando como base la demanda del mercado que para este caso puntual se encuentra determinada por la cantidad de producción. Este proceso implica contemplar los diferentes aspectos tales como el plan de producción, el manejo de inventarios, costos y complejidad de cada técnica de ejecución que afectan la producción o el numero optimo a producir en cada periodo, por eso es importante aclarar e interpretar de manera correcta con cada técnica heurística. La importancia al momento de resolver este problema se da básicamente por la necesidad de optimizar los costos de producción y mantener lo mejor posible estos valores, por lo tanto a partir de las complicaciones que se pueden presentar en los factores mencionados anteriormente se hace importante estudiar los diferentes métodos y diferentes técnicas y así definir lo que mejor se ajuste tanto a la producción de la demanda del caso de la compañía Mapple optimizando sus recursos y logrando la mejor satisfacción posible de sus clientes. Para concluir se va a tener como base el uso de las heurísticas de cantidad optima de pedido, Silver Meal, Costo Unitario Mínimo, Balanceo de periodo y parte y el método de Wagner & Whitin, para definir la dimensión del lote minimizando costos de producción y sostenimientos de inventarios.

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

JUSTIFICACIÓN Este trabajo colaborativo se va a realizar con el fin de profundizar de manera investigativa la manera de optimizar costos de inventarios y mejorar el dimensionamiento de lotes. Inicialmente como base vamos a partir de que a pesar de que la demanda es determinística, puede varias con el tiempo debido a que depende más de la capacidad de producción, lo que genera una demanda periódica lo que permite mantener una cantidad real y evitar que pueda tener cambios bastante significativos y que se tenga que ver inmersa en un proceso de re calculación de la misma. Como grupo de trabajo básicamente vamos a establecer un horizonte de planeación donde vamos a determinar el periodo para la aplicación del control de inventarios que para este caso es de 26 semanas, y realizaremos las diferentes divisiones las cuales van a depender de la naturaleza del problema la cual consiste en los altos costos de mantenimiento de inventario y a la limitación de producción, por lo tanto para este caso puntual vamos a tomar como inventarios final el mismo inicial ya que depende claramente de la cantidad de vamos a producir por lo tanto debemos es verificar la mejor manera de optimizar los costos y mejorar la entrega del producto para no afectar los clientes en Panamá. Esta evaluación y determinación la trabajaremos a través de las herramientas y técnicas brindadas en las lecturas y el material consultado el cual puede ser encontrado en la bibliografía de nuestro trabajo colaborativo donde abarcaremos las cuatro técnicas heurísticas y el método de Wagner – Whitin pactadas desde el comienzo en el ejercicio propuesto.

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

OBJETIVOS OBJETIVO GENERAL Lograr identificar las estrategias de la gestión y istración del proceso de producción en una organización, mediante el desarrollo de ejercicios modificados a un contexto real, que le permita al estudiante un acercamiento a la vivencia diaria en las organizaciones y principalmente enfocado en un proceso concreto de producción, para intentar definir de manera clara, precisa y concisa los procesos gerenciales de un sistema de producción.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS • Realizar una investigación sobre la problemática de dimensionamiento del lote del nuevo producto • Llevar a cabo un seguimiento estricto de los envíos óptimos • Aplicar mejoras en las diversas áreas, utilizando un método para asegurar que se esté llevando a cabo de la forma correcta. • Diseñar un proceso que minimice los costos de almacenamiento y garantice la puntualidad en la entrega a los distribuidores de la región. • Consolidar la información de los participantes del grupo, aprobar el trabajo y subirlo a la plataforma para enviarlo a calificar.

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

CANTIDAD ÓPTIMA DE PEDIDO La cantidad optima de pedido busca encontrar el monto de pedido que reduzca al mínimo el costo total del inventario de la empresa. Esta heurística se basa en tres supuestos fundamentales.



El primero es que la empresa conoce cuál es la utilización anual de los artículos que se encuentran en el inventario



El segundo es que la frecuencia con la cual la empresa utiliza el inventario no varía con el tiempo



Y la última que los pedidos que se colocan para reemplazar las existencias de inventario se reciben en el momento exacto en que los inventarios se agotan.

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

DESCRIPCION DEL PROBLEMA El gran desarrollo del comercio internacional en los últimos años y la cada vez más rápida dinamización de los mercados globales, trajo consigo una serie problemáticas relacionadas con la disponibilidad física de los bienes y servicios que se compran y venden en el mercado. A pesar de que las tecnologías de la información han facilitado enormemente la realización de transacciones (cuyas partes involucradas pueden encontrarse en lugares geográficamente distantes) se de en cuestión de pocos minutos o segundos, esto sólo ha significado una solución completa en pocos sectores de la economía cuya naturaleza lo permita, como es el caso del sector financiero. Hoy por hoy es cada vez más difícil lograr que las mercancías se muevan por mar, tierra y aire al mismo ritmo que lo hacen los números a través de las redes y sistemas informáticos, sin que esto implique una gran subida de los costos. Por esto se ha hecho menester implementar y adaptar técnicas y métodos que permitan que lo anterior no entorpezca los procesos

de

distribución

y

comercialización

de

las

empresas.

El

dimensionamiento de lotes es una de las herramientas que trata de resolver el problema del aumento de costos en situaciones de distribución masiva de mercancías cuyos lugares de fabricación y distribución se encuentran a miles de kilómetros de distancia, y cuyo transporte y almacenamiento involucran una serie de factores que difieren según las características del producto y que de no equilibrarse adecuadamente pueden aumentar los costos de tal modo que se merme la rentabilidad esperada por las compañías. Mapple, una compañía que busca distribuir su nuevo producto -el MappleWatch- en Latinoamérica, se enfrenta a una serie de limitantes que deben ser gestionadas para garantizar que se mantenga un stock que cubra la demanda estimada para cada semana, y que a la vez se reduzcan los costos al mínimo:

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

• La demanda del producto es alta, lo cual representa un problema de capacidad de producción. • Las instalaciones de fabricación se encuentran en China. • Las unidades fabricadas en China no pueden ser enviadas directamente a cada país de la región. La distribución debe hacerse desde Panamá. • Los envíos se darán únicamente una vez por semana, por lo cual, debe asegurarse la disponibilidad de existencias en los puntos de almacenamiento locales durante este periodo de tiempo. • El costo de cada pedido depende del aprovechamiento del espacio de cada container y al costo de almacenamiento por unidad; a su vez, éstos dependen de las variaciones de los precios locales y de la cotización internacional de las divisas.

Periodo Semana 1 2 3 1 2 3 1 2 1 2 1 2 1

27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

Demanda

Costo de pedido

Costo de inventario

1200 1200 800 1000 1000 300 2200 1400 1800 600 1200 1200 1200

2000 2000 2200 2200 1900 2000 2000 2000 2200 2200 1900 2000 2000

1 1 1 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

2 1 2 1 1 2 3 1 2 3 1 1 2

40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

Promedio Costo Ordenar Demanda 26 semanas Demanda 52 semanas (Año) Promedio Costo Almacenar por unidad por semana Promedio Costo Almacenar por unidad por año Q A D H # Ordenes Frecuencia de Orden

1000 1000 300 2200 1400 1800 600 1200 1200 800 1000 2200 1800

2000 2000 2200 1900 2000 2000 2000 2200 2200 1900 2500 2500 2500

2096,15 31600,00 63200,00 1,50 78,00

1843,052951 2096,15 63200,00 78,00 34,29093014 1,516435973

2 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 1

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Costo Politica de Pedidos EOQ

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

#Ord. * Cos. Ordenar

Inventario Promedio

71879,0651

71879,0651

Costo Total 26 semanas Cos. de Inventario Costo Ped. Sem.

Costo Total Año $ 143.758,13 $ 1.600,00

$ 40.279 $ 31.600

SILVER MEAL

El algoritmo Silver Meal en honor a Halan Meal y Edward Silver es un método heurístico de vanguardia que pretende obtener el costo promedio mínimo para la orden de compra más el costo de mantener el inventario por periodo en función del número de periodos futuros que el pedido actual generara. El cálculo se detendrá cuando esta función se incremente.

Su objetivo es el de minimizar la suma de los costos de preparación e inventario. 

h es constante



A es constante



Demanda variable



Tiempo variable

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

SILVER MEAL Periodo 1 2 3 1 2 3 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 3 1

Semana

Demanda

Costo de pedido

Costo de inventario

d_kj

K(m)

27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

1200 1200 800 1000 1000 300 2200 1400 1800 600 1200 1200 800 1000 1000 300 2200 1400 1800 600 1200

2000 2000 2200 2200 1900 2000 2000 2000 2200 2200 1900 2000 2000 2000 2000 2200 1900 2000 2000 2000 2200

1 1 1 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1

2000 3200 4800 2200 4200 5400 2000 3400 2200 2800 1900 3100 2000 4000 2000 2600 1900 2000 3800 5600 2200

2000 1600 1600 2200 2100 1800 2000 1700 2200 1400 1900 1550 2000 2000 2000 1300 1900 2000 1900 1867 2200

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

2 3 1 1 2

48 49 50 51 52

Costo Total Costo de Inventario

1200 800 1000 2200 1800

2200 1900 2500 2500 2500

2 1 2 1 1

3400 5800 2500 2500 4300

1700 1933 2500 2500 2150

46.2 00 22.500

MODELO DE COSTO UNITARIO MINIMO (CUM) Es un método parecido al algoritmo de Silver-Meal, la diferencia radica en que la decisión se basa en el costo variable promedio por unidad en lugar de por periodo

CUM perio Demand Semana dos a 1 1 2 1 2

27 28 29 30 31

1200 1200 800 1000 1000

Costo de pedido 2000 2000 2200 2200 1900

Costo de invent ario 1 1 1 2 2

d_kj

Demanda Acumulad a

K(m)

2000 2000 2800 2200 4200

1200 1200 2000 1000 2000

1,67 1,67 1,40 2,20 2,10

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

1 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2

32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

Costo Total Costo de Inventario

300 2200 1400 1800 600 1200 1200 800 1000 1000 300 2200 1400 1800 600 1200 1200 800 1000 2200 1800

2000 2000 2000 2200 2200 1900 2000 2000 2000 2000 2200 1900 2000 2000 2000 2200 2200 1900 2500 2500 2500

1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 1

2000 4200 2000 2200 2800 1900 3100 2000 4000 2000 2600 1900 4700 2000 2000 3200 2200 1900 2900 2500 4300

300 2500 1400 1800 2400 1200 2400 800 1800 1000 1300 2200 3600 1800 600 1800 1200 800 1800 2200 4000

69.6 00 16.1 28

MODELO BALANCEO POR PERIODO Y PARTE

El balanceo por periodo y parte intenta equilibrar el costo de ordenar un periodo y el costo de mantener el inventario tomando en cuenta las necesidades del tamaño siguiente del lote en el futuro

6,67 1,68 1,43 1,22 1,17 1,58 1,29 2,50 2,22 2,00 2,00 0,86 1,31 1,11 3,33 1,78 1,83 2,38 1,61 1,14 1,08

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

BALANCEO POR PERIODO Y PARTE period o 1 2 3 1 2 1 1 1 1 2 3 1 1 2 3 1 2

Seman a

Demand a

Costo de pedido

Costo de inventario

27

1200

2000

1

28

1200

2000

1

29

800

2200

1

30

1000

2200

2

31 32

1000 300

1900 2000

2 1

33

2200

2000

1

34

1400

2000

2

35 36

1800 600

2200 2200

1 2

37

1200

1900

1

38 39

1200 800

2000 2000

2 2

40

1000

2000

2

41 42

1000 300

2000 2200

2 2

43

2200

1900

2

VF PFM: A/H M 120 0 2000 120 0 2000 280 0 2200 100 0 1100 100 0 950 300 2000 220 0 2000 140 0 1000 180 0 2200 600 1100 300 0 1900 120 0 1000 800 1000 100 0 1000 300 0 1000 300 1100 220 0 950

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

1 2 1 2 3 1 2 3 1

44

1400

2000

1

45 46

1800 600

2000 2000

2 1

47

1200

2200

1

48 49

1200 800

2200 1900

2 1

50

1000

2500

2

51

2200

2500

1

52

1800

2500

1

Costo de Inventario

26.200

Costo de Pedido

54.500

140 0 180 0 600 120 0 360 0 800 100 0 540 0 180 0

2000 1000 2000 2200 1100 1900 1250 2500 2500

METODOLOGIA WAGNER & WHITIN Este algoritmo tiene el mismo objetivo que algunos enfoques heurísticos, minimizar el costo variable de inventario, el costo de ordenar (preparar) y el de mantener inventario durante el horizonte de planeación. La diferencia es que el algoritmo de Wagner – Whitin genera una solución de costo mínimo que conduce a una cantidad óptima a ordenar Qi. El procedimiento de optimización está basado en programación dinámica; evalúa todas las maneras posibles de ordenar para cubrir la demanda en cada periodo del horizonte de planeación. Ejercicio en tabla de excell

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES TABLA C OMPARATIVA

METODO EOQ SILVER MEAL COSTO UNITARIO MINIMO BALANCEO DE PERIODO Y PARTE

 





COSTO INVENTARIO $ 40.279 $ 22.500 $ 16.128 $ 26.200

Debido a los resultados obtenidos, se concluye que la heurística más viable es la de COSTO UNITARIO MINIMO puesto que represento menor costo de inventario. Con el presente trabajo logramos identificar ciertos aspectos en las diferentes metodologías heurísticas que nos permitieron alcanzar soluciones óptimas y que tienen una gran incidencia dentro de la definición del tamaño de lote de producción por lo que su variabilidad presenta una gran incidencia dentro del costo potencial de las compañías. Así mismo logramos concluir que la inclusión de la dispersión del lote es un elemento útil puesto que se conoce la dimensión de las relaciones que hacen parte del proceso de fabricación y se observó que el tamaño del dimensionamiento del lote repercute de manera considerable en el tamaño del lote de producción. Por otro lado la capacidad de los lotes disponibles de materia prima por cada tipo de materia prima por cada tipo de materia tiene una gran incidencia en la composición del tamaño del lote de producción puesto que al reducirse disminuyen el tamaño.

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

BIBLIOGRAFIA http://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/319/193 http://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstream/10893/4158/4/CB-0441150.pdf http://oper2ucc.weebly.com/s/2/2/1/5/22157326/guia_operacional_ii_cuar to_corte.pdf Sistemas de loteo-ingeniería industrial www.ingenieriaindustrialonline.com http://www.ingenieriaindustrialonline.com/herramientas-para-el-ingenieroindustrial/producci%C3%B3n/sistemas-de-loteo/

Métodos Heurísticos. (s.f.). Aplicación de tres metodos de olución al problema de dimensionamiento de lotes y MRP. Obtenido de https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/4546317. Psmheuristica.webnobe.com.ve Sistemas de loteo-ingeniería industrial www.ingenieriaindustrialonline.com https://www.youtube.com/watch?v=acdzVGEyUBw