• Teoria Del Just in Time

Temas contables y empresariales

Just in Time, Six Sigma y Teoría de las Limitaciones: Jorrge Vila Biglieri Jo Prof Profesor esordela laFacultaddeCienciasEconómicasy Empresarial presariales. es. Universi ersidad daddeVigo

FICHA RESUMEN

Autor: Jorge Jorge Vila Vila Biglie iglieri ri Título: Just Just in Time Time,, Six Six Sigma igma y Teor Teoría ía de las las Limitaciones: Una comparativa Fuente: Partida Doble, núm. 145, páginas 90 a 101, junio junio 2003 2003 Localización: PD 03.06.06 Resumen: Los autor es han diseñ ado un mod elo de simulación simulación aplicable a empresas empresas productivas basado en los principa les conten idos de Just Just in Tim e (JIT), (JIT), Six Sigm Sigm a y la Teoría d e las limita ciones (TOC). (TOC). Tras un breve repaso a los principal es cont enidos d e las fil osofías an aliza das, se esta esta blecen los conceptos util izado s en en la simulación. Esta Esta simulación se basa in icia lm ent e en la fi losofía JIT JIT y posterior ment e en en la Six Sigm a, a cont inua ción, a estos dos modelos se se les ap lica l a Teoría de la s Lim Lim it acio nes y se se resumen resumen los resultad resultad os obtenidos, finalizando el trab ajo con la s conclusiones conclusiones alcanza das. En En las mismas se se pone de mani fiesto que cada un o de lo s mé to dos t iene sus vent aj as e inconvenientes, inconvenientes, pero su u so conjunto puede paliar a lguno d e ellos. ellos.

Descripto res ICA ICALI LI::

Contab ilidad de Gestión. Gestión. Just Just In Time. Producción.

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Una comparativa Las filfilos osofías ofías de Contabilid Contabilidad ad de Gestión Gestión responden de for m a distinta a las necesidad neces idades es de las empresas emp resas,, haciendo h aciendo hincapié h incapié en distint distintos os aspectos. aspectos. Con Con este trabajo, nuestros colaboradores pretenden determinar cuál es la filosofía “ óptim a” de Contabilid Contabilidad ad de Gestión Gestión qu e se se adapta m ejor a las neces necesidades idades de la gestión ges tión empr es esarial, arial, entendiendo como como “ óptima” aquella filosofía filosofía que nos permita vender el mayor número de unidades con el menor consumo de recursos. 1. INTROD INTRODUCCIÓN UCCIÓN

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as filosofías de Contabilidad de Gestión responden de forma distinta a las necesidades de las empresas, haciendo hincapié en distintos aspectos. Sin embargo, las campañas publicitarias que las acompañan las presentan como la “piedra filosofal” para todos los males de la gestión de las empresas. Por ello, en este trabajo, nuestra intención es determinar cual es la óptima para facilitar la elección de los gerentes. Por óptima entenderemos aquella filosofía que nos permita vender el mayor nú-

mero de unidades con el menor consumo de recursos. Evidentemente, las unidades vendidas deberán ser fabricadas previamente. Con este objetivo, hemos diseñado un modelo de simulación aplicable a empresas productivas basado en los principales contenidos de Just in Time, Six Sigma y la Teoría de las limitaciones. Si utilizamos un símil para ilustrarlo, podemos equiparar la necesidad de finalizar la producción antes de su fecha de entrega con las siguientes alternativas para llegar a una hora exacta a Sevilla desde Madrid. Podemos distinguir tres alternativas básicas: Nº 145 • Junio de 2003

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Viajar en un Ferrari: La capacidad de alcanzar altas velocidades nos permite corregir la variabilidad si surge algún imprevisto que retrase nuestro viaje. Esta solución es asimilable a la filosofía Just in Time (JIT). Viajar en AVE (1): La estadística de este medio de transporte nos permite confiar en él para alcanzar nuestro objetivo a tiempo. Esta solución es la propuesta por la filosofía Six Sigma (6s). Viajar en cualquier medio de transporte con tiempo de antelación con el que protegernos de eventualidades que nos impidan cumplir nuestro objetivo. Si no sucede ninguna eventualidad, estaremos anticipadamente en el destino. A este adelanto en la hora de salida para evitar posibles imprevistos denominaremos “buffer (2)”. Esta solución es la propuesta por la Teoría de las limitaciones (TOC).

Para llegar a otros lugares geográficos, puede no existir AVE. La solución del Ferrari es útil para más destinos pero posiblemente no sea una solución eficiente pese a ser eficaz. A simple vista, parece más factible el tiempo de antelación, siempre que dispongamos del mismo. Del mismo modo, para una empresa determinada, nos encontraríamos con las anteriores alternativas para cumplir con sus fechas de entrega: •

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Disponer en la empresa de máquinas de elevada capacidad . Si surge un imprevisto, aumentamos la velocidad y somos capaces de entregar en la fecha señalada. (Filosofía JIT) Utilizar máquinas precisas que fabriquen los productos de calidad en el tiempo necesario y con poca variación (Filosofía Six Sigma) Comenzar a fabricar con antelación para generar un buffer ante el recurso limitado. (Filosofía TOC)

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Tras un breve repaso a los principales contenidos de las filosofías analizadas, estableceremos los conceptos utilizados en la simulación. La simulación se basa inicialmente en la filosofía JIT y posteriormente en la Six Sigma. A estos dos modelos se les aplica TOC y se resumen los resultados obtenidos, finalizando el traba jo con las conclusiones.

2. LAS PRINCIPALES FILOSOFÍAS DE GESTIÓN 2.1. La solución tradicional La variación es inherente a cualquier fenómeno, incluidos los procesos productivos de las empresas en los que pretendemos utilizar las filosofías de gestión. Fine (1993) propone que los gerentes puedan responder a la variabilidad (incertidumbre) con diferentes enfoques: •

Trabajar en disminuirla en sus operaciones

•

Aceptarla como fija y defenderse adecuadamente con unos niveles de existencias suficientes.

Como señala Nahmias (1993), existen varios motivos para mantener existencias, entre los que destacamos:

• Economías de escala: produciendo grandes cantidades obtenemos estas economías. • Incertidumbre: Si disponemos de existencias, podemos atender demandas imprevistas. • Especulación sobre los precios de venta: controlando la oferta, podemos hacer variar el precio de venta. • Ahorros en el transporte: Es más barato llevar muchas unidades que pocas a nivel de coste unitario. • Producción continua: determinados procesos productivos requieren

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a variación es inherente a cualquier fenómeno, incluidos los procesos productivos de las empresas en los que pretendemos utilizar las filosofías de gestión lentos ajustes para cambiar de producto. Estos tiempos deben ser lo menos posibles, por lo cual debemos producir muchas unidades cada vez que ajustemos la máquina.

La utilización de la solución tradicional por las empresas occidentales provocó que perdiesen competitividad ante las orientales hasta finales de 1980. Siguiendo a Goldratt (1990, punto 21), las empresas orientales entendieron que los productos terminados en el almacén provocaban serios problemas competitivos, así (1) Es el tren de Alta Velocidad que une ambas ciudades. (2) No hemos encontrado un término equivalente en castellano, aunque algunos autores utilizan “amortiguador”.

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Temas contablesy empresariales

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2.2. Just in Time (JIT)

ust in Time (JIT) nace tras la Segunda Guerra Mundial, motivado por el descenso en la cuota de mercado en la industria automovilística de Japón

como un exceso de recursos financieros paralizados en la empresa que había que evitar. Las empresas occidentales entendían estas existencias como una forma de aumentar el resultado del ejercicio y protegerse de la incertidumbre. Otros autores han reconocido las desventajas estratégicas de mantener elevados inventarios de existencias, lo cual ha generado la tendencia actual a disminuirlos (por ejemplo, Winter (1989), Schonberger (1986), Iglesias Sánchez (1998)). Sin embargo, la solución del inventario es una opción para responder a los retos de la Contabilidad de Gestión. Volviendo a utilizar el símil, la solución tradicional consistiría en estar ya en Sevilla cuando haga falta (tener unidades terminadas antes de que sean necesarias). • 92

JIT nace tras la Segunda Guerra Mundial, motivado por el descenso en la cuota de mercado en la industria automovilística de Japón, concretamente en el seno de Toyota, bajo la dirección de Taiichi Ohno e inspirada por la obra de Deming. En el libro de Schonberger (1986) considera que la transformación a JIT comienza con la eliminación de los productos en curso. Hall (1983) encomienda a las empresas a mantener únicamente los productos sobre los cuales está trabajando, eliminando todos los demás. Sin embargo, Shingo (1989) considera que la reducción de stocks no puede ser un fin en si misma, porque recortarlos sin control puede causar retrasos en los pedidos o perdida de productividad en las máquinas. Por ello, Nahmias (1993) considera que un objetivo de JIT es reducir los productos en curso al mínimo. La reducción de stocks propuesta por JIT suele reducir los tiempos necesarios para fabricar cada producto (lead times). JIT puede llegar también a reducir las inversiones en activos fijos innecesarios. Hutchins (2000, p. 17) especifica que un proceso es JIT sí es capaz de ofrecer una respuesta inmediata a la demanda sin necesidad de acumular existencias excesivas. Schmidt (2002) define JIT como una filosofía de mejora continua que hace hincapié en la prevención más que en la corrección creando un amplio enfoque en la calidad. También enumera los siguientes principios de JIT:

• Total Quality Management utilizada para conseguir compromisos para la mejora continua de la calidad a largo plazo.

• Gestión de la producción: La producción debe ser flexible y orientada al consumidor. Debe tener sistemas de control de calidad (andon) que detengan el proceso productivo (jidoka) cuando se detecte un problema en la calidad de los productos en curso. Además, deben disponer de sistemas de comprobación (Poka yoke). Los lotes deben ser pequeños o unitarios y el producto debe fabricarse los más simplificadamente posible • Gestión de los proveedores: Se deben establecer relaciones a largo plazo con pocos proveedores que nos aseguren un suministro libre de defectos al 100% en el lugar que nos hace falta, justo cuando nos hace falta y en la cuantía necesaria • Gestión de las existencias: Debemos eliminar los stocks de seguridad hasta alcanzar las existencias cero (Zero inventory) • Gestión de los recursos humanos: Los empleados diversificados interactuan con sus compañeros en la resolución de problemas y en la mejora continua. Sin embargo, JIT no describe concretamente los cambios en los procesos para alcanzar sus objetivos. Para algunas empresas es necesario aumentar la capacidad de proceso del sistema productivo (3) para obtener más unidades en el mismo tiempo. Otras deben solucionar los problemas que generan la necesidad de mantener los stocks. Algunas deben rediseñar sus productos y hacerlos más simples. Cualquier mecanismo que elimine la producción en curso nos acerca al objetivo JIT.

2.3. Six Sigma (6F) Algunos defensores de Six Sigma sitúan sus raíces en el descubrimiento de la distribución normal por Carl Frederick Gauss, pero el propio término pertenece a un ingeniero llamado Bill Smith de Motorola. Nº 145 • Junio de 2003

Just in Time, Six Sigma y Teoría de las Limitaciones: Una comparativa 

A mediados de 1980, los ingenieros de Motorola (4) decidieron que las medidas de unidades defectuosas no se podían seguir midiendo en unidades por centenar (5), sino en unidades por millón. Desarrollaron este planteamiento y crearon la metodología y el cambio cultural necesario. Para alcanzar Six Sigma, un proceso no puede generar más de 3.4 defectos por millón de oportunidades porque en una distribución normal esta es la probabilidad de que un evento caiga fuera del intervalo ( —-6—; —+6—). El objetivo más generalizado dentro de esta filosofía es la disminución de la pérdida de calidad de los productos provocada por la variación. Six Sigma responde a la variación minimizando su impacto en las operaciones de la empresa. La comprensión de la variación es un requisito esencial para entender Six Sigma. Deming (1992) cree que el problema central de la gerencia y su liderazgo está en la incapacidad de comprender la información contenida en la variación.

desde una perspectiva de calidad se puede llegar a ese convencimiento que además, resultó muy rentable y es un hecho en las grandes superficies actuales. Si no somos capaces de controlar la variación en la operativa diaria, la producción carece de calidad, generando muchas unidades defectuosas.

2.4. Teoría de las limitaciones Elihahu M. Goldratt refunde su “Optimized Production Tecnology” en un libro que tituló “La Meta”, donde se explican los conceptos de la Teoría de las Limitaciones (en adelante, TOC de Theory of Constraints) aplicados a la producción. En otros libros fue extendiendo TOC a otras áreas de la empresa, hasta abarcarla en su totalidad.

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ix Sigma responde a la variación minimizando su impacto en las operaciones de la empresa

Los conceptos principales de la TOC se analizan en los epígrafes siguientes

2.4.1. Nuevas Medidas: Goldratt (1993, pag. 58) define las tres medidas de la Teoría de las Limitaciones:

Para Tennant (2000, p. 7), dentro de Six Sigma conviven: •

Total Quality Management de la cual obtiene las técnicas para el cambio cultural y la mejora continua.

•

Control estadístico de los procesos (SPC) que provee las medidas, herramientas de análisis y los mecanismos de control.

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La filosofía japonesa de satisfacción al cliente.

Este mismo autor cita como ejemplo relevante de Six Sigma el caso del supermercado Tesco que tras varios años de mantener una política de bajos precios, a finales de 1980 irrumpe en el mercado con el siguiente slogan: “Si no está satisfecho, le devolvemos su dinero”. Ninguna empresa se permitiría semejante política si sólo se preocupara del beneficio. Sólo Nº 145 • Junio de 2003

• Throughput como la velocidad a la que la empresa obtiene los ingresos. El Throughput de un periodo es el dinero que la empresa consigue ingresar como contrapartida de su actividad. • Inversión(6) es todo el dinero que el sistema ha invertido en adquirir bienes y derechos que luego pretende vender, bien transformándolos en un producto final o bien a través de asignaciones de costes a los productos finales. • Los Gastos Operativos (traducción del término ingles “Operating Expenses”) son todo el dinero que gasta la empresa para convertir la Inversión en Throughput.

Como podemos observar las tres medidas básicas en la TOC se miden en uniwww.partidadoble.es

(3) Zipkin (1991) (4) Entidad que ostenta la propiedad de la marca Six Sigma. (5) Antes de Six Sigma, la medida utilizada era Tres sigma, lo cual podia generar un porcentaje de defectuosos del 3%, es decir, tres defectuosos por centenar. (6) Pese a que en la Meta, Goldratt utiliza el término ingles "Inventory", las nuevas tendencias de la TOC utilizan el concepto “Investiments” que traducimos por Inversiones.

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a Teoría de las limitaciones considera que “focaliza” mejor los problemas porque simplifica el objetivo de cualquier empresa lucrativa: “ganar más dinero ahora y en el futuro”

dades monetarias. Dichas medidas están interrelacionadas por lo cual deben tenerse en cuenta de forma conjunta. No obstante, su sencillez intuitiva deriva en una problemática específica de la TOC, como puede ampliar el lector interesado a través de la bibliografía citada, básicamente en Goldratt (1993) y Goldratt (1994).

2.4.2. Objetivo de la empresa y el proceso de mejora continua La Teoría de las limitaciones considera que “focaliza” mejor los problemas porque simplifica el objetivo de cualquier empresa lucrativa: “ganar más dinero ahora y en el futuro” (7) Según Goldratt (1994, pág. 49), “Toda empresa tiene una limitación, puesto que en caso contario, tendría beneficios ilimitados”. Aquello que le impide tener beneficios ilimitados constituye una limitación por definición. Las limitaciones pueden ser políticas o físicas. Las que nos atañen en este artículo son las físicas. Sin embargo, la mayoría de las limitaciones suelen ser políticas, las cuales requieren procesos de razonamiento lógicos para su solución (8). Para las limitaciones físicas, Goldratt (1993, p 284) define los pasos a seguir para la mejora continua, entendida como la superación continua de las limitaciones en la empresa:

(7) Goldratt (1994, pág 49). (8) Para ampliar este aspecto se puede consultar Iglesias Sánchez (1998a), (1998b), (1998c) y (1998d)

Paso 1: Identificación de la limitación

Paso 3: Subordinarlo todo a la decisión anterior Paso 4: Elevar las limitaciones del sistema Paso 5: Si se ha roto alguna limitación en el proceso anterior volver al paso 1. Una vez identificada la limitación, debemos decidir cómo explotarla, es decir, evitar que el recurso limitado tenga periodos de inactividad. El siguiente punto consiste en Subordinar, donde cobra especial significado el concepto de Gestión del Buffer de la limitación (Buffer Management). TOC utiliza una sutil técnica conocida como el Drum-bufferrope, de forma que al terminar la limitación una unidad, emite una señal (drum) que permite entrar a otra unidad al principio del sistema productivo (rope) (9). De esta forma, la limitación determina el nivel del buffer que la alimenta y a su vez controla todos los productos en curso del proceso productivo (Work in process, WIP). TOC reconoce que no se pueden eliminar constantemente las limitaciones. El final del proceso de mejora continua consiste en situar las limitaciones en los recursos que más beneficien a la empresa, pero escrutando continuamente el entorno para evitar caer en la inercia.

3. SIMULACIÓN DE ESCENARIOS PARA CADA FILOSOFÍA

(9) Iglesias Sánchez, J.L. (1998ª, p. 22) (10) Para ello hemos utilizado el Enterprise Dynamics 3.01 por su versatilidad y capacidad gráfica.

Paso 2: Decidir como explotar las limitaciones del sistema

GRÁFICOI

LACAPACIDADDEPROCESODECADARECURSOES10SEGUNDOS/ PIEZA Materias primas

Recurso 1

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Recurso 2

Recurso 3

Recurso 4

Recurso 5

Producto terminado

3.1. Consideraciones previas: los conceptos capacidad de proceso, precisión y buffer Ilustrándolo con un sencillo ejemplo, consideremos una planta con un sistema productivo secuencial (cada recurso abastece al siguiente), que se ilustra en el Gráfico 1. Denominamos capacidad de proceso al tiempo que un recurso utiliza para coNº 145 • Junio de 2003


menzar y terminar una unidad. Cuando un mismo proceso puede tener distintas aunque similares capacidades de proceso, calculamos su media. Por precisión entenderemos la variabilidad de la capacidad de proceso, medida como la desviación típica de la capacidad de proceso. Nos parece adecuado utilizar la función de distribución normal con la media igual a la capacidad de proceso (Cp) de los recursos y una desviación típica (Dt) que denote la precisión de tal medida. Podemos estandarizar cualquier distribución normal restándole la capacidad de proceso y dividiéndola por la desviación típica, obteniendo la función representada en el Gráfico 2. Así pues, contemplamos recursos cuya capacidad de proceso está sujeta a una distribución normal. Esto implica que algunas veces el recurso tarda más de la media de la capacidad de proceso y en ocasiones tarda menos. Cuando existe más de un recurso, puede parecer que estos adelantos y retrasos se anulan entre sí, consiguiendo que el proceso total dure la suma de las medias de las capacidades de proceso de todos los recursos. Sin embargo, este hecho provoca desabastecimientos y saturación de los recursos consecutivos. Un desabastecimiento surge cuando un recurso está preparado para admitir una unidad de producto, pero esta continúa en el pro-

ceso anterior. La saturación se motiva porque el siguiente recurso no puede admitir la unidad suministrada porque aún está procesando una unidad. En realidad, todos ellos provocan un único efecto: el aumento del tiempo de proceso total con el consiguiente retraso en la fecha de finalización. Consecuentemente, la variabilidad provoca retrasos en las entregas de los productos. Para ilustrar estos hechos, hemos construido una simulación (10) de una hora de duración en un sistema productivo cuyos recursos finalizan cada unidad en 10 segundos en función de una distribución normal de desviación típica de 0, 1, 2, 3 y 4 tras una hora de trabajo. Las unidades terminadas de estas simulaciones según las condiciones expresadas, las presentamos en el Cuadro 1.

C

uantas más unidades contempla el buffer, mayores son las unidades de producto obtenido hasta un límite

GRÁFICO2

DISTRIBUCIÓNNORMALESTANDARD

-6 -5,5 -5 -4,5 -4 -3,5 -3 -2,5 -2 -1,5 -1 -0,5 -0 0,5

1

1,5 2 2,5 3

3,5 4 4,5 5

5,5 6

CUADRO1 Longitud de la cadena (Recursos) Desviación típica 1 recurso Eficiencia 2 recursos Eficiencia 3 recursos Eficiencia 4 recursos Eficiencia 5 recursos Eficiencia 0 1 2 3 4

359 346 330 319 310

100% 96% 92% 89% 86%

358 336 317 302 281

100% 94% 89% 84% 78%

357 330 310 285 271

100% 92% 87% 80% 76%

356 327 300 283 261

100% 92% 84% 79% 73%

355 324 294 275 255

Tiempo total de un proceso productivo lineal de n recursos en función de la desviación típica (Fuente simulación propia)


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100% 91% 83% 77% 72%


P

Los recursos finalizan las unidades y las traspasan al siguiente proceso. Con la desviación típica de 0 y 5 recursos, las unidades deben pasar por todos los recursos hasta alcanzar el último, lo cual provoca que se comiencen 360 unidades pero que se finalicen 355. La diferencia entre las unidades comenzadas y finalizadas es la producción en curso. Por eficiencia hemos considerado la relación entre las unidades terminadas y el óptimo de 360.

ara el recurso limitado, JIT opta por la máquina 2 pues es más veloz que la máquina 1

(11) Hemos definido “buffer” como un adelanto temporal. Un buffer de producto es un adelanto en el comienzo de la producción que ha generado una serie de unidades de producto semiterminado delante de cada recurso. (12) Equivale a un año natural de 8 horas a la semana, 4 semanas al mes y 12 meses al año.

Podemos comprobar que la desviación típica socaba seriamente los tiempos totales de proceso, de forma que con 5 recursos y a desviaciones típicas de 4, en una hora el proceso productivo solo consigue acabar 255 unidades, cuando la media se sitúa en 355, es decir, el 72% de las unidades esperadas. Un elemento reductor de la anterior variabilidad podría consistir en buffers (11)

CUADRO2 Buffer de Buffer de 1 ud. 2 ud. 5 recursos y desviación típica =4

304

307

Buffer de Buffer de 3 ud. 4 ud. 308

306

Buffer de 5 ud. 306

CUADRO3

MÁQUINAAPARAELPROCESOMÁSRÁPIDO(PROCESONOLIMITADO) Capacidad de proceso Precisión del recurso Vida útil Coste

8 segundos/ pieza [media suministrada por el fabricante] 1,5 [desviación típica suministrada por el fabricante] 7.680 horas de utilización (4 años a 1920 horas/ año) 230.400 euros

CUADRO4

MÁQUINASPARAELPROCESOMÁSLENTO(LIMITACIÓN)

Capacidad de proceso (seg/ ud.) Precisión del recurso (desv. típ) Vida útil (horas) Coste (euros) • 96

Máquina 1

Máquina 2

12 2 7.680 153.600

10 2 7.680 168.960

Máquina 3 10 1 7.680 194.300

de producto semiterminado que permitieran a los recursos seguir trabajando pese a retrasos y adelantos generados por la variabilidad de los procesos. En el mismo ejemplo, planteado para 5 recursos y una desviación típica de 4, con un buffer de n unidades de producto semiterminado delante de cada recurso permite obtener reducir sensiblemente la variabilidad, como reflejamos en el Cuadro 2. Como podemos comprobar, cuantas más unidades contemple el buffer, mayores son las unidades de producto obtenido hasta un límite (en nuestro caso el buffer de 3 unidades) tras el cual los aumentos de buffer no consiguen aumentar el número de unidades obtenidas por hora. Este concepto constituye una de las principales aportaciones de la Teoría de las limitaciones. Por otro lado, el concepto de buffer de TOC es completamente antagónico al ob jetivo de JIT sobre cero-existencias. Nótese que aumentar desde 255 hasta 308 las unidades terminadas es un aumento del 120,78% obtenido por la mera utilización de los buffers. Para nosotros, la capacidad de proceso y la precisión son estratégicos. Por ejemplo, en el caso de la maquinaria, estos parámetros se conocen en el momento que se adquiere. Estos parámetros son función de la tecnología existente y del presupuesto disponible para esta inversión. No nos podemos plantear que dichas unidades se puedan adquirir en unidades discretas, hipótesis que fundamenta el trabajo de Kurz (1995). El buffer, entendido como un número determinado de unidades delante de la limitación puede ser estratégico u operativo. Estratégico cuando en la creación o ampliación de la empresa se decida reservar espacio físico con este objetivo. Sin embargo, en la mayoría de los casos, el número de unidades que componen el buffer es una cuestión operativa aplicable a cualquier sistema pese a estar basado en otra filosofía de gestión. Por ejemplo, Nº 145 • Junio de 2003


resultaría inaplicable la creación del buffer ante un túnel de pintado en una empresa automovilística si no hubiera sitio suficiente para las carrocerías que integrarían el buffer.

3.2. El modelo de simulación para la comparación de las filosofías Nos situamos en el momento de diseñar el proceso productivo. Nuestro sencillo ejemplo consiste en dos procesos (el primero recibe la materia prima y la entrega al segundo) con una materia prima cuyo precio de adquisición es 2 euros, vendiéndose a una media de 3 euros en un mercado capaz de absorber cualquier cantidad producida por esta empresa. El estado actual de la tecnología productiva nos obliga a comprar la máquina A para efectuar la tarea más rápida (no limitada) y cuyas características se recogen en el Cuadro 3. Sin embargo, para la limitación (proceso más lento) existen tres máquinas que satisfacen los requerimientos técnicos del proceso. Sus características básicas se recogen en el Cuadro 4.

3.3. La solución JIT Como hemos mencionado, la filosofía JIT se centra básicamente en eliminar el inventario en curso para recortar los tiempos de producción. Para conseguir este propósito, se suele comenzar por ampliar la capacidad de los recursos productivos, sobre todo cuando son tan simples como el propuesto.

proceso productivo con la maquina 2. (ver Gráfico 3) La simulación efectuada para 1920 horas(12) ha arrojado los resultados que se exponen en el Cuadro 5.

3.4. La solución Six Sigma Resulta evidente que los simpatizantes de Six Sigma optarán por la maquina 3 dada su mayor precisión respecto a la máquina 2.(ver Gráfico 4) Tras el diseño de la planta y su puesta en marcha, los resultados de la solución Six Sigma simulados para el primer año se exponen en el Cuadro 6, comprobando como esta solución mejora en 1,8% el resultado obtenido por JIT.

C

arece de sentido seguir aumentando el buffer pues la limitación ya está al 100% de su capacidad

GRÁFICO3 Materia prima 2 €

Máquina A

Máquina 2

Producto terminado 3 €

Máquina A

Máquina 3



CUADRO5 Unidades puestas en proceso Unidades en curso al final del periodo Unidades finalizadas Utilización del Recurso no limitado (Tiempo activo / tiempo total) Utilización del Recurso limitado

671.064 2 671.062 77,7% 97,1%

CUADRO6 Todos los escenarios deberán trabajar con la máquina A en el proceso inicial. Para el recurso limitado, JIT opta por la máquina 2 pues es más veloz que la máquina 1. Como en esta filosofía no se hace especial referencia a la precisión, no está justificado el mayor gasto que supone la máquina 3, por lo cual se diseña el Nº 145 • Junio de 2003

Unidades puestas en proceso Unidades en curso al final del periodo Unidades finalizadas Utilización del Recurso no limitado Utilización del Recurso limitado www.partidadoble.es

682.879 2 682.877 79,0% 98,8%

97 •


L

a Teoría de las limitaciones es capaz de optimizar plantas creadas bajo otras filosofías mejorando las unidades obtenidas y con ellas el resultado

3.5. La solución TOC basada en el escenario JIT Pretendemos aplicar la solución de la Teoría de las limitaciones en un proceso productivo diseñado por JIT. Aplicando el proceso de mejora continua anteriormente mencionado, debemos identificar la limitación. En este ejemplo, el último recurso es el que tarda más en finalizar cada unidad (8 segundos tarda el primero y 10 el segundo). Este recurso es la limitación física. El paso 2 nos indica que tenemos que decidir como explotarla, es decir, evitar tiempos ociosos en el recurso limitado. Como señala el profesor Iglesias (1998a, p. 21): “Una hora perdida en la limitación es una hora perdida para toda la empresa”. El paso 3, Subordinar todo a la decisión anterior requiere que como mínimo se cree un buffer que mantenga abasteci-

da a la limitación, aislándola de las variaciones que se puedan producir a lo largo del periodo. (ver Gráfico 5) Hemos estado experimentando con buffer de una y de dos unidades situado detrás del recurso no limitado y delante del recurso limitado para mantenerla abastecida continuamente. Los resultados de tal actuación se recogen en el Cuadro 7. Podemos comprobar que el buffer de dos unidades genera más unidades que los anteriores con aumentos significativos. Carece de sentido seguir aumentando el buffer pues la limitación ya está al 100% de su capacidad.

3.6. La solución TOC basada en el escenario Six Sigma Actuando del mismo modo que con el escenario JIT, hemos dotado un buffer de una unidad de producto delante del recurso limitado para mantenerlo abastecido continuamente. (ver Gráfico 6)


Máquina A

Buffer

Máquina 2


CUADRO7 Buffer Unidades puestas en proceso Unidades en curso al final del periodo Unidades finalizadas Utilización del Recurso no limitado Utilización del Recurso limitado

1 ud

2ud

690.826 3 690.823 80,0% 100,0%

691.238 4 691.234 80,0% 100,0%


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Máquina A

Buffer

Máquina 3




La única diferencia de este escenario está en la mayor precisión del recurso limitado (maquina 3). Los resultados de esta actuación se recogen en el Cuadro 8. Se trata de una solución óptima pues mantiene a la limitación al 100% de su capacidad, mejorando los resultados de JIT en 3.01% y los de Six Sigma en un 1,23%.

3.7. La solución tradicional En esta solución, protegerse de la variabilidad a base de mantener stocks sólo es posible si dichos stocks son vendibles, es decir, han sido completamente fabricados. Por este motivo, esta solución no aporta ventajas en el diseño del proceso productivo, sino en el diseño de almacenes lo más grande posibles para mantener existencias de productos terminados con todas las desventajas que este hecho conlleva.

3.8. Resumen de resultados Un resumen de los resultados se exponen en el Cuadro 9.

Queremos destacar que la Teoría de las limitaciones es capaz de optimizar plantas creadas bajo otras filosofías mejorando las unidades obtenidas y con ellas el resultado. Es especialmente destacable que en el entorno con JIT, donde el recurso limitado tiene una variabilidad de 2 y con el buffer de dos unidades se obtiene el mayor output. Dicho output no es mejorable puesto que la limitación esta al 100% (13) de su capacidad.

Exponemos un resumen de los resultados obtenidos por los diferentes modelos de simulación en el Cuadro 10. La fila Ingresos se obtiene por multiplicación entre las unidades vendidas y 3 euros (precio de venta). A su vez, Coste variable se obtiene multiplicando las unidades vendidas por 2 euros (importe de la materia prima). Los costes fijos anuales se han calculado utilizando el coste total y amortizándolo linealmente durante cuatro años sin valor residual.

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ix Sigma obtiene más unidades que JIT, pero estas no justifican el mayor coste incurrido en la compra de la máquina 3 por Six Sigma

CUADRO8 Buffer Unidades puestas en proceso Unidades en curso al final del periodo Unidades finalizadas Utilización del Recurso no limitado Utilización del Recurso limitado

1 ud

2ud

691.143 3 691.140 80,0% 100,0%

691.153 4 691.149 80,0% 100,0%

CUADRO9 Resumen de resultados Just in Time (JIT) TOCsobreJIT (buffer de 1 unidad) TOCsobreJIT (buffer de 2 unidad) Six Sigma (6s) TOCsobre6s (buffer de 1 unidad) TOCsobre6s (buffer de 2 unidad) Nº 145 • Junio de 2003

Unidades finalizadas 671.062 690.823 691.234 682.877 691.140 691.149

Porcentaje sobre JIT 100,00% 102,94% 103,01% 101,76% 102,99% 102,99%

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(13) Todas las soluciones TOC mantienen la limitación al 100% aunque fabrican distinto numero de unidades porque sus diferencias no son suficientes para afectar al mencionado 100%.

99 •


T

OC aplicada a JIT con un buffer de 2 unidades obtiene el mayor número de unidades y también el mejor resultado

Este resultado se ha calculado en base a los datos de la simulación. Si existiesen otros costes variables deben ser incluidos bajo el epígrafe Coste variable de las unidades vendidas y los costes fijos se incorporan en el epígrafe de Costes fijos.

Six Sigma puede compensar la variabilidad con recursos más precisos. En el caso propuesto, el coste de esta actuación es mayor que el beneficio que reporta, pero podemos suponer que existan otras ocasiones en la que suceda lo contrario.

La presentación de estos resultados se ha incluido con un único objetivo comparativo entre las distintas filosofías. Debemos destacar que Six Sigma obtiene más unidades que JIT, pero estas no justifican el mayor coste incurrido en la compra de la maquina 3 por Six Sigma.

La Teoría de las limitaciones no es factible si no disponemos de sitio físico o simplemente si no disponemos de tiempo de antelación con el cual proteger a nuestro recurso limitado. Pero si es factible, mejora los escenarios creados por otras filosofías de gestión.

Por otro lado, TOC aplicada a JIT con un buffer de 2 unidades obtiene el mayor número de unidades y también el mejor resultado.

4. CONCLUSIONES El objetivo de eliminar las existencias en curso defendido por la filosofía JIT puede mermar la productividad de la empresa, por lo cual Shingo (1989) defiende que no puede ser un fin en sí mismo. Este hecho ha quedado demostrado y subsanado por TOC, situando una pequeña cantidad (2 unidades) como buffer sólo ante el recurso limitado, elevando la productividad de dicho recurso al máximo.

Otro detalle destacable es la velocidad de proceso alcanzada en el caso JIT mejorado por TOC. En 1920 horas por 3600 segundos cada hora, tenemos un total de 6.912.000 segundos. La limitación es la que determina el tiempo de proceso total por ser el recurso que más tarda. Esto implica un límite máximo de 691.200 unidades. ¿Cómo se explican las 691.234 alcanzadas con el buffer de 2 unidades?. Simplemente, los adelantos en la limitación fueron superiores a los retrasos por el azar que los generó, permitiendo procesar 34 unidades más que el máximo esperado. De esta forma, los adelantos que se producen en la capacidad de proceso del recurso limitado son susceptibles de ser aprovechados si disponemos de buffers adecuados.

CUADRO10 Just in Time (J IT)

TOCy JIT (buffer=1)

TOCy JIT (buffer=2)

Six Sigma (6s)

TOCy 6s (buffer=1)

TOCy 6s (buffer=2)

2.013.186 (1.342.124)

2.072.469 (1.381.646)

2.073.702 (1.382.468)

2.048.631 (1.365.754)

2.073.420 (1.382.280)

2.073.447 (1.382.298)

671.062

690.823

691.234

682.877

691.140

691.149

3) Costes fijos Maquina no limitada Maquina limitada

(57.600) (42.240)

(57.600) (42.240)

(57.600) (42.240)

(57.600) (48.576)

(57.600) (48.576)

(57.600) (48.576)

Resultado Porcentaje sobre JIT

571.222 100,00%

590.983 103,46%

591.394 103,53%

576.701 100,96%

584.964 102,41%

584.973 102,41%

1) Ingresos por ventas 2) Coste variable de las unidades vendidas

Margen de Contribución

• 100



El buffer TOC aumenta la utilización del recurso limitado más que la precisión de dicho recurso. Este hecho provoca una conclusión sorprendente: podemos obtener mejores resultados con máquinas menos precisas gracias al buffer de la limitación. Las desviaciones de un recurso menos preciso se anulan entre sí, obteniendo el mismo resultado que un recurso con una precisión elevada. Como hemos mencionado, capacidad de proceso y precisión son parámetros que se deben decidir al principio, en el diseño de la planta. Pueden ser cambiados pero no a corto plazo. Incluso el buffer debe ser decidido al principio, sobretodo si los productos en curso son voluminosos. Sin embargo, en muchas ocasiones el buffer es una cuestión operativa, lo cual aumenta el ámbito de aplicación de TOC. Respecto a la solución tradicional pudo ser útil en el pasado, pero los nuevos retos han demostrado que no es una alternativa válida en el cambiante entorno globalizado en el cual tendrán que actuar nuestras empresas. Por último, mencionar que la simulación por generación al azar permite comprobar el resultado de las hipótesis de partida de forma rápida. Como contrapartida, tienen inconvenientes. Por ejemplo, cada simulación es única, dado que sus parámetros pueden variar ligeramente al volver a lanzar el programa. Además, nos obliga a simplificar excesivamente la realidad.

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P

odemos obtener mejores resultados con máquinas menos precisas gracias al buffer de la limitación

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• Teoria Del Just in Time

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