FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE INDUSTRIAS SIMULACIÓN
PROYECTO DE SIMULACIÓN: IMICAR
Integrantes: Francisco Maturana Vásquez Jorge Rodriguez Garrido
Profesor: Sergio Rosales Guerrero
SANTIAGO, CHILE Fecha: 29 de Julio del 2017
ÍNDICE ÍNDICE
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OBJETIVOS Objetivo general Objetivos Específicos
2 2 2
MÉTODO DE TRABAJO
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LAYOUT
4
MODELO
5
SIMULACIÓN
6
RESULTADOS OBTENIDOS
8
ANÁLISIS
9
CONCLUSIONES ¿Es necesario simular?
10 10
RECOMENDACIONES
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1
OBJETIVOS Objetivo general Recrear la realidad de la empresa IMICAR en el servicio y solución de packaging 1 de cartón corrugado en busca de posibles soluciones a los reiterados cuellos de botella que actualmente afectan la producción de la compañía y proponer distintas soluciones argumentadas con los resultados obtenidos en la simulación.
Objetivos Específicos ➢
Determinar la distribución de probabilidad de los datos con un programa de distribution fitting2 .
Recrear la realidad de la empresa a través de una simulación en el software SIMIO3. ➢ Insertar las diferentes soluciones dentro de la simulación. ➢ Contrastar los resultados de la realidad con los de las soluciones propuestas. ➢ Analizar los resultados obtenidos y entregar recomendaciones para el mejoramiento de la productividad en la empresa. ➢
1
Packaging: Empaque o embalaje de productos pensando en su posterior almacenado, manipulación y/o transporte. 2 Distribution fitting: Proceso por el cual se halla la distribución de probabilidad en una recopilación de datos tabulados. 3 (n.d.). What is Simio Simulation Software? | Simio - Simio LLC. Recuperado el junio 26, 2017, de https://www.simio.com/about-simio/what-is-simio-simulation-software.php
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MÉTODO DE TRABAJO Comenzamos creando un primer modelo del sistema; un esquema simple de como avanza la línea de producción e ir mejorando hasta tener un sistema que demuestre la realidad. utilizando este sistema como base, determinamos cuáles son la fuente, los servidores, combinadores, sumideros, caminos, entidades, etc. Para la recolección de datos se trabajó 1 hora por cada máquina, midiendo los tiempos de procesamiento y los tiempos entre llegada con cronómetro en mano. Una vez recolectados los datos se procede a tabular y comparar con los entregados por TrimBox 4; programa ERP 5 utilizado por la empresa (Permiso para utilizar datos de dicho programa, entregado por la empresa). Esta comparación se realiza con parámetros de varianza, desviación estándar y promedio, si estos presentan un error menor al 5% considerando los tiempos recopilados con cronómetro como el valor real, entonces utilizaremos estos datos. Ya contrastados los datos y calculado su error, discriminamos que datos de TrimBox podemos utilizar y que datos no están medidos de manera útil para el sistema. El siguiente paso es ingresar los tiempos de cada máquina y los tiempos de llegada a un software de distribution fitting específicamente, el software utilizado es EasyFit6 . De esta forma se determina qué distribución de probabilidad tienen tanto los tiempos entre llegada como el tiempo de procesado de cada máquina. Ya determinadas las distribuciones de probabilidad, podemos recrear el modelo en SIMIO e insertar los diferentes parámetros en los respectivos objetos. Determinamos la cantidad de tiempo que correrá el sistema y ejecutamos el sistema tanto para la realidad de la empresa como para las mejoras que realizaremos. Contrastamos los resultados obtenidos del modelo de la realidad con los de las soluciones propuestas. Realizamos un análisis de estos resultados, para saber si existen diferencias significativas entre estas instancias. Finalmente, utilizar este análisis para entregar recomendaciones.
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"Símula - TrimBox." http://simula.com.br/site-es-es/trimbox/. Fecha de acceso 28 jun.. 2017. ERP: Por sus siglas en Inglés enterprise resource planning, es un sistema de información gerencial utilizado para la recolección de datos, organización de recursos y planificación. 6 "EasyFit - Distribution Fitting Software - Benefits - MathWave." http://www.mathwave.com/easyfit-distribution-fitting.html. Fecha de acceso 28 jun.. 2017. 5
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LAYOUT
T5, T6, T7, T8, T9: Máquinas encargadas de procesar el cartón corrugado, transformando en cajas del tamaño e impresas según la demanda. Línea de Polines: Secuencia de rodillos encargados de transportar los productos de un proceso a otro. Enzunchadora: Máquina encargada de zunchar pallets7 con cajas de cartón. Elevador: Encargado de levantar pallets para suplir el nivel de diferencia en la línea de polines. ORION: Máquina encargada de envolver pallets con papel film. La máquina ORION presenta un problema en el sensor al medir los diferentes tamaños de palets, ralentizando este proceso.
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Pallet:Estructura plana utilizada para transportar productos sobre ella, para efectos de esta empresa cajas de cartón.
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MODELO El modelo consta de 4 fuentes8 que representan a las máquinas T5, T6, T7, T8 y T9 considerando a las T6 y T5 una sola fuente, ya que; estas son llevadas por una grúa horquilla hasta la línea principal de polines, 4 Servidores 9 la enzunchadora, elevador, máquina orion y el retiro a bodega, la bodega es el sink 10 y finalmente 11 conveyors11. Distribuciones: ➢ Fuentes: ○ T5 y T6: Distribución exponencial (12,02) en minutos. ○ T7: Distribución exponencial (5,26)en minutos. ○ T8: Distribución exponencial (3,77) en minutos. ○ T9: Distribución exponencial (3,32) en minutos. ➢ Servidores: ○ Enzunchadora: PearsonVI (178,21; 3,94; 0,01) en minutos. ○ Elevador: Beta (0,59; 1,46) en minutos. ○ ORION: Lognormal (0,28; 0,36 minutos) en minutos. ○ Retiro a bodega: Weibull (2,05; 1,37) en minutos.
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Fuente: Generan entidades, estos simulan la entrada de una entidad al sistema. Servidor:Un servidor modela un proceso definido como un tiempo de procesado. 10 Sink(Sumidero): Es el nodo final del modelo, se encarga de sacar las entidade que han entrado al modelo. 11 Conveyor: Camino por el cual circulan entidades entre 2 nodos con una sistema de acumulación de entidades. 9
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SIMULACIÓN Se realizaron 6 simulaciones diferentes en total con una duración de 24 horas cada una, aplicando posibles soluciones al problema. Estas simulaciones fueron: ➢ Simulación sin cambios ➢ Acelerar la máquina orion. ○ En esta simulación se consideraron dos velocidades de la máquina orion que no se utilizan, ya que; el material envolvente se rompe. ○ La primera aceleración da como resultado una distribución lognormal (0,18; 0,36) en minutos. ○ La segunda aceleración da como resultado una distribución lognormal (0,15; 0,36) ➢ Reparación de maquina enzunchadora. ○ Esta máquina cuenta con dos cabezales de zunchos, sin embargo uno de estos cabezales se encuentra en mal estado, por lo que el operador debe colocar primero un zuncho, luego mover el pallet y colocar el segundo zuncho. Considerando esto, descontamos el tiempo promedio que tarda el operador en mover el pallet para usar el otro cabezal y el resultado es una distribución exponencial(0,89) en minutos. ➢ La ultimas 2 simulaciones serán una combinación entre aumentar las velocidades de ORION y la reparación del cabezal en busca de algún cambio significativo. A continuación se muestran imágenes de la simulación:
6
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RESULTADOS OBTENIDOS En función de los datos otorgados mediante la simulación del modelo, se determina
Error Tiempo medio Tiempo máximo Cantidad
de
Error
Error
entidades relativo relativo relativo
Simulación
en el sistema
en el sistema
que salieron del sistema
1
2
3
Sin Cambios
1,7069
3,4662
1022
-
-
-
0,79
1,75
1109
54%
50%
9%
0,67
1,3
1132
61%
62%
11%
1,978
4,02
1002
16%
16%
2%
1,5626
2,7279
1139
8%
21%
11%
1,0429
1,6798
1123
39%
52%
10%
Velocidad 2 de ORION Velocidad 3 de ORION REPARAR CABEZAL Cabezal más velocidad 2 Cabezal más velocidad 3
Unidad de medida de tiempo en horas
El error relativo 1, 2 y 3 hacen referencia al error del tiempo medio en el sistema, tiempo máximo en el sistema y cantidad de entidades que salieron del sistema respectivamente. Los errores entre los datos medidos y los datos entregados por el ERP fueron: ➢ ORION > 5% ➢ Enzunchadora >5% ➢ Elevador >5% ➢ T5 Y T6 < 5% ➢ T7 < 5% ➢ T9 <5% ➢ T9 <5% Por ende, se trabajará solo con los datos del ERP en los casos T5, T6, T7, T8, T9.
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ANÁLISIS Si bien es cierto podemos notar mejoras sustanciales en los tiempos que una entidad se encuentra en el sistema estas requieren superar las limitaciones que en muchos casos las empresas no están dispuestas a erradicar. En el caso de aumentar la velocidad de la máquina ORION a la velocidad 3, implica una disminución inmensa en el tiempo promedio que una entidad se encuentra en el sistema y el tiempo máximo que se puede encontrar una de estas. Sin embargo, esto requiere que se realicen cambios en el material que envuelve los pallets. Otro punto a considerar es el aumento entre un 9%-11% de la producción de cajas que conlleva el aumentar la velocidad de ORION. Si consideramos la reparación del cabezal, el sentido común nos dice que la cantidad de cajas que salen del sistema aumentaría y los tiempos en el sistema por entidad disminuirían, sin embargo; sucede todo lo contrario, los tiempos aumentan en un 16% y la producción cae en un 2%. Este fenómeno que desafía el sentido común nos puede provocar un replanteamiento del caso, y un análisis más profundo.
“La reparación del cabezal implica un aumento en la salida de entidades, este aumento genera una mayor cantidad de cuellos de botella en el proceso siguiente”. Finalmente, la reparación del cabezal implica más cuellos de botella, los cuales aumentan la detención de la producción aumentando los tiempos que una entidad pasa dentro del sistema y disminuyendo la cantidad de productos terminados que salen del sistema. 12
12
Recordar que las simulaciones fueron hechas para 24 horas
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CONCLUSIONES En vista a los análisis y resultados obtenidos, se observa la amplia utilidad que presenta la simulación en problemas donde la modificación de los parámetros del sistema implica costos significativos, como ejemplo a esto, está la situación descrita, donde los costos por reparar el cabezal de la máquina enzunchadora o implementar medidas para aumentar la tasa de procesamiento de máquina ORION no son menores. La simulación es una herramienta que, de ser implementada, debe tratarse de manera rigurosa, a raíz de la sensibilidad de los datos frente al sistema, es decir, que un pequeño error podría invalidar el modelo y alejarlo de la realidad. En el caso de IMICAR, se determinó que la inversión requerida para la solución del cuello de botella en conjunto a un proceso de evaluación y simulación es mínimo en comparación a la pérdida que le presenta a la empresa el hecho de tener que detener la linea de produccion por no tener espacio donde dejar lo que se va produciendo. En función de esto, se concluye que, cuando es necesario simular, se vuelve una forma de evaluar situaciones muy útil, en función de la posibilidad que posee el simulador de alterar el sistema sin incurrir en ningun costo extra. Otros aspectos importantes a mencionar son que el hecho de que el proceso debe ser un trabajo en conjunto entre el cliente y el analista, ya que lo más importante, antes de evaluar escenarios, es que el modelo este lo mas cercano a la realidad posible. Y que la medición de los datos debe ser realizada en forma correcta, ya que carece de sentido incluir para un mismo ítem, datos tomados en diferentes escenarios.
¿Es necesario simular? Gracias a la simulación, hemos podido determinar un hecho que desafía el sentido común. De realizarse la reparación del segundo cabezal, este provocaría una carga mayor al siguiente servidor, carga que el servidor no puede soportar. Aplicar una solución que parece tan obvia, nos podría entregar resultados no esperados. Resultados que la simulación fue capaz de entregar.
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RECOMENDACIONES Frente a los resultados de nuestro modelo, el cual arrojó información acerca de los escenarios planteados, se proponen las siguientes recomendaciones. Ya que, el impacto que tiene en la reparación del cabezal de la enzunchadora en los tiempos de las entidades en el sistema es negativa, esta no es una variable crítica a considerar en la solución al problema. Sin embargo, al intervenir en la máquina ORION, si se observa un impacto positivo en el flujo de los productos por la línea. Esta situación indica, que el enfoque de la solución está inclinada hacia esta área. En respuesta a lo anterior se plantean las siguientes recomendaciones ● Evaluar sustitutos para el producto que actualmente es utilizado para plastificar los palets, considerando resistencia, precio y compatibilidad con la máquina. ● Las características de los palets que soportan el producto final no es la deseada. Debido a esto, estos mismos se traban en la línea, en sectores donde faltan polines o en cualquiera. Mejorar la calidad de estos, implica una mejora en el flujo de palets en línea de polines. Actualmente existen más de 20 tipos de palets, una buena solución sería estandarizar el modelo y que se maneje solamente uno. ● Los sensores encargados de detectar el paso de la carga por la línea, para su posterior detención, no están ubicados de manera óptima afectando al proceso productivo y necesitando intervención de operador de enzunchadora. A raíz de esto, se recomienda reubicar estos mismos.
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