UNIDAD 3 Planeación de la Capacidad BARRERA REYES IRIS
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INTRODUCCION
La planificación de la capacidad a largo plazo requiere pronósticos de demanda por un vasto periodo de tiempo. Sin embargo, la precisión de los pronósticos disminuye a medida que el horizonte del mismo se prolonga. Además, la necesidad de prever lo que hará la competencia acrecienta la incertidumbre en los pronósticos de la demanda. Finalmente, la distribución de la demanda durante un periodo cualquiera no es uniforme: en este periodo pueden presentarse (y a menudo se presentan) crestas y valles de demanda. Estas realidades imponen la necesidad de usar “colchones” u herramientas para la planificación de la capacidad.. capacidad
INTRODUCCION
La planificación de la capacidad a largo plazo requiere pronósticos de demanda por un vasto periodo de tiempo. Sin embargo, la precisión de los pronósticos disminuye a medida que el horizonte del mismo se prolonga. Además, la necesidad de prever lo que hará la competencia acrecienta la incertidumbre en los pronósticos de la demanda. Finalmente, la distribución de la demanda durante un periodo cualquiera no es uniforme: en este periodo pueden presentarse (y a menudo se presentan) crestas y valles de demanda. Estas realidades imponen la necesidad de usar “colchones” u herramientas para la planificación de la capacidad.. capacidad
Capacidad La capacidad es el volumen de producción o numero de unidades que puede alojar, recibir, almacen almacenar ar o producir una instalación en un periodo de tiempo especifico.
La capacidad también determina si se cumplirá con la demanda o si las instalaciones estarán desocupadas.
La capacidad excesiva puede ser tan fatal como la capacidad insuficiente.
La planificacion de la capacidad puede verse en 3 horizontes de tiempo
Planeacion a largo plazo
Modificar la capacidad
Utilizar la capacidad
Agregar instalaciones Agregar equipo con tiempo de entrega largo
*
Planeacion a mediano Subcontratar plazo Agregar equipo Agregar turnos
Agregar personal Construir o utilizar el inventario
Planeacion a corto plazo
Programar trabajos Programar personal Asignar maquinaria
*
* Exiten posibilidades limitadas
La
capacidad de diseño es la producción teórica máxima de un sistema en un periodo dado bajo condiciones ideales.
La
mayoría de las organizaciones operan sus instalaciones a una tasa menor que la capacidad diseñada.
La
capacidad efectiva es la capacidad que una empresa espera alcanzar dadas las restricciones operativas actuales. La capacidad efectiva es menor que la capacidad diseñada. Dos
medidas del desempeño del sistema son particularmente útiles: Utilización: % capacidad de diseño Eficiencia: % capacidad efectiva.
Utilización=
producción real capacidad de diseño
Eficiencia=
producción real Capacidad efectiva
3.1 Medidas de la Capacidad Cuando las unidades producidas son relativamente homogéneas, las unidades de capacidad son bastante obvias. Sin embargo, ninguna medición de la capacidad es aplicable a todas las situaciones. Para algunas organizaciones la capacidad es fácil de ser medida. Kraft Inc. Se puede referir a la producción en toneladas de queso por año. La General Motors Corporation puede hablar del número de automóviles por año, o bien, un hospital mide su propia capacidad por el número de pacientes que pueden ser tratados cada día.
A continuación se presentan algunas medidas de capacidad para diferentes tipos de organizaciones: Tipo de Organización
Medida de Capacidad
Planta automotriz
Número de automóviles
Planta de cerveza
Cajas de cerveza
Planta de energía nuclear
Mega watts de electricidad
Cine
Asientos-función disponibles
Restaurante
Asientos-consumo disponibles
Escuela
Semestres o trimestres disponibles
Hospital
Camas-día disponibles
3.2 Teoría de Restricciones (Dr. Eliyahu Goldratt)
La Teoría de las Restricciones TOC es una filosofía administrativa integral que permite enfocar las soluciones a los problemas críticos de las organizaciones (sin importar su tamaño ni giro), para que se acerquen a su meta mediante un proceso de mejora continua. La TOC comprende un conjunto de conocimientos, principios, herramientas y aplicaciones que simplifican la gestión de los sistemas, utilizando la lógica pura o sentido común.
Conceptos Básicos EI
primer paso es reconocer que todo sistema fue construido con un propósito, no creamos nuestras organizaciones solo para que existieran. Por tanto, cada acción realizada por cualquier órgano parte de la organización debería ser juzgada de acuerdo con su impacto sobre el propósito global.
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Identificar
las Restricciones. Uno de los conceptos más fundamentales es el reconocimiento del importante rol que juega las restricciones delsistema. Se entiende por restricción cualquier cosa que limita un sistema de alcanzar un mayor desempeño en relación con su meta, en nuestra realidad cualquier sistema tiene muy pocas restricciones.
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Cuello
de Botella. El elemento que restringe el desempeño del aspecto físico del sistema se lo conoce como el eslabón débil o cuello de botella.El cuello de botella es un recurso que no puede satisfacer a la demanda del mercado. Es decir un recurso cuya capacidad, en un periodo de tiempo, es igual o menor que la demanda que hay de él.
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Medidores de Desempeño
De acuerdo can Goldratt, "antes de poder resolver la mejora de cualquier sección de un sistema, debemos definir primero la meta global del sistema, y los medidores que nos van a permitir juzgar el impacto de cualquier subsistema y de cualquier decisión local sobre esta meta global. Los medidores del TOC son: •
Trúput (T): La velocidad en que el sistema genera
dinero a través de las ventas. Inversión (I): Todo el dinero que el sistema invierte en comprar elementos que se pretende vender. Gastos de Operación (GO): Todo el dinero que el sistema gasta en convertir la inversión en Trúput. •
•
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La esencia de la teoría de las restricciones se basa en cinco puntos correlativos de aplicación:
Identificar
las restricciones del
sistema. Decidir cómo explotarlas. Subordinar todo a la decisión anterior. Superar la restricción del sistema (elevar su capacidad). Si en los pasos anteriores se ha roto una restricción, regresar al paso (1) pero no permitir la inercia. www.themegallery.com
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3.3 Economías de Escala A
través de la historia, las organizaciones han aceptado un concepto que se conoce como economías de escala, según el cual el costo unitario de un bien o servicio puede reducirse cuando su tasa de producción se incrementa. Las economías de escala hacen que los costos disminuyan cuando la producción se acrecienta, en virtud de las cuatro razones principales siguientes:
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Los
costos fijos se dispersan en más unidades. A corto plazo, ciertos costos no varían cuando cambia la tasa de producción. Cuando la tasa de producción se incrementa, y por lo tanto también aumenta la tasa de utilización de una instalación, el costo unitario promedio desciende porque los costos fijos se dispersan sobre más unidades. Como a manudo los incrementos de capacidad son bastantes grandes, es posible que inicialmente una compañía tenga que comprar más capacidad que la
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Reducción
de los costos de construcción. Algunas actividades y gastos son necesarios en la construcción de pequeñasy grandes instalaciones por igual: permisos de construcción, honorarios de arquitectos, alquiler del equipo de construcción y otros similares. Cuando el tamaño de las instalaciones se duplica, por lo general no se duplican los costos de construcción. El costo del equipo de construcción o las instalaciones aumenta a menudo en relación con su superficie, en tanto que
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Recorte
del costo de los materiales comprados. Los altos volúmenes suelen reducir los costos de los servicios y los materiales comprados. Con estos altos volúmenes, el comprador está en una posición más fuerte para negociar y tiene oportunidad de aprovechar descuentos por cantidad.
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Descubrimiento
de otras ventajas en el proceso. La producción en grandes volúmenes ofrece muchas oportunidades para la reducción de costos. Con una tasa de producción más alta, el proceso de desplaza hacia una estrategia de flujo de línea y los recursos se destinan a los productos individuales. Algunas de las ventajas de dedicar recursos a ciertos productos o servicios en forma individual son las siguientes: acelerar el efecto de aprendizaje, disminuir los inventarios, mejorar el diseño de procesos y puestos
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3.4 Herramientas para la planeación de la capacidad
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La planificación de la capacidad a largo plazo no requiere de pronósticos de demanda por un vasto periodo de tiempo. Sin embargo, la precisión de los pronósticos disminuye a medida que el horizonte de los mismos se prolonga. Además, la necesidad de prever lo que hará la competencia acrecienta la incertidumbre en los pronósticos de la demanda. Finalmente, la distribución de la demanda durante un periodo cualquiera no es uniforme: en ese tiempo pueden presentarse (y a menudo se presentan) crestas y valles de demanda. Estas realidades imponen la necesidad de usar “Colchones” de capacidad. Estas
dos herramientas que se van a presentar abordan con más formalidad la incertidumbre y variabilidad de la demanda: los modelos de fila de espera, los árboles de decisiones, simulacion. Los modelos de fila de espera toman en cuenta el comportamiento independiente y aleatorio de muchos consumidores, tanto en sus tiempos de llegada como en sus necesidades de procesamiento. Los árboles de decisiones permiten pronosticar ciertos eventos, como las actividades de la competencia.
HERRAMIENTAS PARA LA PLANEACION DE LA CAPACIDAD
Modelos de filas de espera
Simulación
Árboles de decisión
3.4.1 Modelos de Filas de espera
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Los modelos de filas de espera usan distribuciones de probabilidad para ofrecer estimaciones del tiempo de:
Retraso promedio de los clientes La longitud promedio de las filas de espera La utilización del centro de trabajo
Los gerentes suelen utilizar esta información para elegir la capacidad más efectiva en términos de costos, hallando un equilibrio entre el servicio al
cliente y el costo de la capacidad agregada.
¿Porque se forman Filas de espera?
Se conoce como fila de espera una hilera formada por uno o varios “clientes” que aguardan para recibir un servicio. Los clientes pueden ser personas u objetos inanimados, como máquinas que requieren mantenimiento, pedidos de mercancías en espera de ser embarcado o elementos de inventario a punto de ser utilizados.
Las filas de espera se forman a causa de un desequilibrio temporal entre la demanda de un servicio y la capacidad del sistema para suministrarlo. En la mayoría de los problemas de filas de espera que se presentan en la vida real, la tasa de demanda varía; es decir, los clientes llegan a intervalos imprevisibles. Lo más común es que también haya variaciones en el ritmo de producción del servicio dependiendo de las necesidades del cliente.
Estructura de los Problemas de Filas de Espera • Un
El análisis de los problemas de filas de espera comienza con una descripción de los elementos básicos de la situación. Cada situación específica tendrá características diferentes, pero cuatro elementos son comunes a todas ellas:
insumo, o población de clientes, que genera clientes potenciales • Una fila de espera formada por los clientes. • La instalación de servicio, constituida por una persona (o una cuadrilla), una máquina (o un grupo de máquinas) o ambas cosas si así se requiere para proveer el servicio que el cliente solicita • Una regla de prioridad para, seleccionar al siguiente cliente que será atendido por la instalación de servicio.
El sistema de filas cuenta con tres componentes básicos: •La forma en que llegan los clientes. •El sistema de prestación del servicio. •La condición en que los clientes salen del servicio..
Llegada de los clientes
Poblacion finita Se refiere al conjunto limitado de clientes que usaran el servicio y, en ocaciones, formaran una linea. Cuando un cliente abandona su posicion como miembro de la poblacion, el tamano de grupo de usuarios tendra una unidad menos y ello disminuye la probabilidad de que se presente el siguiente hecho.
Poblacion infinita Es lo bastante grande, en relacion con el sistema del servicio, como para que el tamano que resulta del incremento o decremento en ella no afecte las probabilidades del sistema.
Distribución de Llegadas
La llegada de clientes a las instalaciones de servicio es aleatoria. La variabilidad en los intervalos de llegada de los clientes a menudo se describe por medio de una curva de distribución de Poisson, la cual especifica la posibilidad de que n clientes lleguen en T periodos de tiempo:
Donde
P(n)= Probabilidad de n llegadas en T periodos de tiempo.
= Numero promedio de llegadas de clientes por periodo = 2.7183
La medida de la distribución de Poisson la varianza es . La distribución de Poisson es una distribución discreta; es decir, las probabilidades corresponden a un número específico de llegadas por unidad de tiempo.
Distribucion de las llegadas Cuando
se describe un sistema de espera es preciso definir la forma en que los clientes o las unidades que esperan estan ordenados.
EJEMPLO
Los clientes se presentan en la sección de quejas de una gran tienda de departamentos, a razón de dos clientes por hora. ¿Cuál es la probabilidad de que se presenten cuatro clientes durante la próxima hora?
Solución
En este caso clientes por hora, T = 1 hora y n= 4 clientes. La probabilidad de que lleguen cuatro clientes en la próxima hora es:
Distribución del tiempo de Servicio
La distribución exponencial describe la probabilidad de que el tiempo de servicio del cliente en una instalación determinada no sea mayor que T periodos de tiempo. La probabilidad puede calcularse con la siguiente formula:
Donde
t = Es el tiempo de servicio del cliente
T = Tiempo de servicio propuesto como objetivo.
La medida de distribución del tiempo de servicio es , y la varianza es . A medida que T incrementa, la probabilidad de que el tiempo de servicio sea menor que T se va aproximando a 1.
EJEMPLO
El empleado de la sección de quejas de clientes puede atender, en promedio, a tres clientes por hora. ¿Cuál es la probabilidad de que un cliente requiera menos de 10 min. de ese servicio?
Solución Es necesario expresar todos los datos en las mismas unidades de tiempo. Puesto que , convertimos los minutos en hora, es decir, T = 10 minutos = 0.167 horas. Entonces
3.4.3 Árboles de Decisión
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El formato de los arboles ayuda no solo a comprender el problema sino también a encontrarle una solución.
Un árbol de decisión es un modelo esquemático de la secuencia de los pasos de un problema y de las condiciones y consecuencias de cada paso.
En los últimos años se han desarrollado paquetes de software para ayudar en la construcción y análisis de los árboles de decisión. Estos paquetes que el proceso sea rápido y fácil.
Los árboles están compuestos por nodos de decisión con ramas que llegan y salen de ellos:
Los cuadrados representan puntos de decisión.
Las ramas que salen de los puntos de decisión muestran las posibilidades que tiene quien toma las decisiones
Los círculos representan los eventos casuales.
Las ramas que salen de los eventos casuales muestran las probabilidades de ocurrencia.
Al resolver los problemas de los árboles de decisión, se trabaja desde el final del árbol hacia atrás, hasta el comienzo del mismo.
A medida que se trabaja hacia atrás, se calculan los valores esperados de cada paso. Al calcular el valor esperado, el valor del tiempo del dinero reviste importancia si el horizonte de planeación es largo. Una vez hechos los cálculos, el árbol se poda mediante la eliminación, en cada punto de decisión, de todas las ramas con excepción de aquella que presente el mejor resultado. Este proceso continúa hasta el primer punto de decisión y así se resuelve el problema.
EJEMPLO
Una compañía de componentes electrónicos para computadoras esta considerando que hacer con su empresa durante los próximos cinco años. El crecimiento de las ventas durante los últimos dos años ha sido bueno, pero podrían crecer mucho más.
El propietario tiene tres opciones: • • •
La primera es agrandar su actual almacén. La segunda es ubicarlo en un nuevo sitio. La tercera es esperar y no hacer nada. La decisión de expandirse o de trasladarse tomaría poco tiempo, y en consecuencia el almacén no perdería ingresos. Si no se hace nada durante el primer año y se registra un gran crecimiento, la decisión de expandirse debe ser reconsiderada. Esperar más de un año le permitiría a la competencia abrir otros almacenes en la localidad, en cuyo caso la expansión no sería factible.
El supuesto y las condiciones son las siguientes:
Un fuerte crecimiento como resultado del mayor número de gente que utiliza computadoras, tiene una probabilidad del 55% Un fuerte crecimiento con un nuevo sitio daría un rendimiento anual de US $195, 000. Un crecimiento débil con un nuevo sitio significaría un rendimiento anual de US $115, 000. Un fuerte crecimiento con una expansión daría un rendimiento anual de US $190, 000. Un crecimiento débil con una expansión significaría un rendimiento anual de US $100, 000. En el almacén existente, sin efectuar ningún cambio, habría un rendimiento de US $170, 000 por año si el crecimiento es fuerte, y de US $105, 000 por año si el crecimiento es débil. La expansión en el sitio actual costaría US $87,000. El traslado al nuevo sitio costaría US $210,000 Si el crecimiento es fuerte y el sitio se agranda durante el segundo año, el costo seguiría siendo de US $87,000. Los costos operacionales de todas las opciones son iguales.
Solución
Primeramente se calculan los ingresos y costos para cada alternativa. Los valores se muestran en la siguiente tabla. Luego se construye un árbol de decisión.
Alternativa Traslado a un nuevo sitio,
Ingresos
Costo
Valor
$195 000 x 5 años
$210 000
$765 000
$115 000 x 5 años
$210 000
$365 000
$190 000 x 5 años
$87 000
$863 000
$100 000 x 5 años
$87 000
$413 000
$170 000 x 1 años + $190 000 x 4 años
$87 000
$843 000
$170 000 x 5 años
$0
$850 000
$105 000 x 5 años
$0
$525 000
crecimiento fuerte Traslado a un nuevo sitio, crecimiento débil Expansión del almacén, crecimiento fuerte Expansión del almacén, crecimiento débil No hacer nada ahora, crecimiento fuerte, expansión para el año próximo No hacer nada ahora, crecimiento fuerte, no expansión para el año próximo No hacer nada ahora, crecimiento débil
Con esta información armamos el árbol: Existen dos puntos de decisión (nodos cuadrados) y tres ocurrencias (nodos redondos)
Trabajando a partir de las alternativas de la derecha, que tienen que ver con la decisión de expandir o no expandir, se observa que la alternativa de no hacer nada tiene un mayor valor que la de expandir.
En consecuencia se elimina la opción de expandir en las alternativas del segundo año. Esto significa que si no se hace nada durante el primer año y se experimenta una fuerte demanda, en el segundo año no tendría ningún sentido expandir.
Ahora se calculan los valores provistos asociados con las alternativas de decisión actuales.
Simplemente multiplica el valor de la alternativa por su probabilidad y se suman los valores.
El valor previsto para la alternativa del traslado ahora es de US $585 000.
La alternativa de expandir tiene un valor previsto de US $ 703, 750.
El análisis indica que la mejor decisión es no hacer nada (Ni ahora ni el próximo año).
3.4.2 Simulación
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La simulación es el acto de reproducir el comportamiento de un sistema, utilizando un modelo que describa las operaciones de dicho sistema.
Una vez que se ha desarrollado el modelo, el analista puede manipular ciertas variables para medir los efectos de los cambios introducidos en las características de operación de su interés.
Ningún modelo de simulación es capaz de recomendar lo que se debe hacer frente a un problema. Las alternativas se utilizan sistemáticamente en el modelo y se registran las características relevantes de su operación.
Una vez que se han ensayado todas las alternativas se selecciona la mejor.
El modelo sigue la pista del número de fila, el tiempo de espera y otros datos similares, en el curso de la simulación, y calcula los promedios y varianzas al final.
Razones para Utilizar la Simulación
Cuando la relación entre las variables no es lineal o cuando es necesario manejar demasiadas variables y restricciones con los enfoques de optimización.
Los modelos de simulación pueden usarse para realizar experimentos sin perturbar el funcionamiento de los sistemas reales.
Los modelos de simulación pueden utilizarse para obtener estimaciones de características de operación en mucho menos tiempo del que se requiere para recopilar esos mismos datos de operación a partir de un sistema real. Esta característica de la simulación se conoce como compresión de tiempo.
La simulación es útil para perfeccionar las habilidades de toma de decisiones administrativas, por medio de juegos.
El proceso de Simulación El
proceso de simulación incluye recolección de datos, asignación de números aleatorios, formulación del modelo y análisis. Este proceso se conoce como simulación de Montecarlo, como una alusión a la capital de los juegos de azar en Europa, por el hecho de que para generar los eventos de dicha simulación se utilizan números al azar.
EJEMPLO
