UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DEL PERÚ FACULTAD DE INGENIERÍA QUÍMICA CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERÍA QUÍMICA INDUSTRIAL SOLUCIONARIO SEGUNDO EXAMEN PARCIAL DE PLANEAMIENTO Y CONTROL DE OPERACIONES ALUMNO: Huaman Maravi Kevin Brandom 1. Smit Smith h Schr Schroe oede der, r, and and Torn orn (SST (SST), ), es una una comp compañ añía ía de muda mudanz nzas as domes domestic ticas as que propo proporc rcion iona a servi servicio cio de corta corta dista distancia ncia,, la fuerza fuerza de tra traa! a!o o de SST, SST, sele selecc ccio iona nada da entr entre e miem miemr ros os del del equi equipo po de fut futol ol americano de la escuela local de la comunidad, es eventual " traa!a tiem tiempo po par parcial cial,, en SST SST e#is e#iste te preo preocu cupa paci ci$n $n a caus causa a de las las que! que!as as recientes como muestra la tala% a) Trace Trace un &r'co de arra " un &r'co de areto areto para identicar los prol prolema emas s m's &raves &raves que se presen presenta tan n durant durante e las mudanzas% b) B'sese en un dia&rama de causa " efecto para identicar las posiles causas de las que!as%
Sol!"#$:
D"a)'a*a +% Pa'%&o +% Q%(a, .+-
.--
.--
o & $ % ! % R
/-
/-
,-
,-
4-
4-
+-
+-
% ( a & $ % ! ' o P
-
6ue!as
*ecuento )orcenta!e 3 acumulado
+, +0%1 +0%1
+./%0 4+%+
./ .,%2 2/%5
.0 ..%1 5-%,
.1%+ 51%/
1 /%0 //%.
.0 ..%1 .--%-
R-&a: 7e la &r'ca podemos concluir que los prolemas m's &raves que se presentan durante las mudanzas son los a'&!lo, /al&a$&%,0 lo, *%bl%, *al&'a&a+o, a bo'+o +%l !a*"#$ %l '%&'a,o -a'a '%!o%' lo, *%bl%,.
D"a)'a*a +% !a,a 1 %/%!&o 7eterioro " ra"ones
*etraso para reco&er los mueles
;alta de se&uros en el camion
:rticulos faltantes
;alta de un crono&rama de reco!os
;alta de valores en los empleados
;alta de puntualidad de los empleados
;alta de un directorio de entre&a actualizado
8ntre&a en direccion
9idrios rotos
Mal mane!o de o!etos fra&iles
;alta de capacitacion
Mueles maltratados
2. Marlin =ompan" produce otellas de pl'stico de acuerdo con las especicaciones del cliente% 8l inspector de calidad selecciona al azar cuatro otellas, que e#trae de la m'quina " mide el di'metro e#terior del cuello del envase, una dimensi$n de calidad crítica de la cual depende que la tapa de la otella a!uste correctamente, las dimensiones de las seis >ltimas muestras (en pul&adas) son? a) Supon&a que solo estas seis muestras son sucientes " use los datos para determinar los límites de control de un &r'co de * " un &r'co de #% b) Supon&a que las especicaciones del di'metro del cuello de otella es de -%-- @ -%--2 pul&adas% Si la desviaci$n est'ndar de la polaci$n es de -%-.+ pul&adas, " la empresa trata de producir calidad cuatro si&ma% A8l proceso es capaz de producir la otella
Sol!"#$:
G'3/"!a Xba''a4R +% b10 ...0 b5 F=GE-%,.4,+ a -%,. ' & , % *-%, a l % + a -%21 " + % M -%2/
C C DE-%215
G=GE-%2510/ .
+
0
4
2
,
M%,&'a -%-,F=GE-%-22./
a ' & , -%-42 % * a -%-0 l % + o -%-.2 ) $ a R -%---
C *E-%-+4.1
G=GE.
+
0
4
2
,
M%,&'a
R-&a: 7el &r'co anterior podemos decir que el proceso de producci$n de otellas se encuentra en control%
A8l proceso es capaz de producir la otella σ =0.012 pulg. C p =
( 0.600 + 0.005 )−( 0.600 −0.005 ) 4 × σ
=
0.605 − 0.595 4 × 0.012
=0.208
C p < 1
R-&a: 8l proceso no ser' capaz de producir la otella, pues no faricaría un cuello de otella e#acto%
6. Ga peluquería de Bill ofrece varios tipos de corte de caello " permanentes para damas% 8l Iu!o del proceso est' en la &ura muestra que todos los clientes tienen que pasar por los pasos B. " B+ " despuJs de les atiende en una de las dos estaciones de traa!o en el paso B0% Gos n>meros entre parJntesis indican los minutos que se necesitan en esa actividad para procesar una clienta% a) A=u'nto tiempo tardara un cliente en recorrer el proceso completo de servicio ) A6uJ actividad es el cuello de otella de todo el proceso c) Suponiendo que el ne&ocio tiene un horario de traa!o de / horas " que la mitad de las clientes pasan por los pasos B0a, B4 " B5 " la otra mitad pasa por los pasos B0, B " B5 A: cu'ntas clientes pueden atender
Sol!"#$: a) 8l cliente podr' pasar por cuatro procesos tard'ndose en cada uno? Si va por B0a " B4 E + min Si va pro B0a " B2 B E 25 min Si va por B0 " B4 E 25 min Si va por B0 " B2 B E 2+ min • • • •
) 8l cuello de otella es la actividad B4 con un tiempo de +- min (Tiempo alto)% c)
( )+ ( )= N 2
52
N 2
480
31 N + 26 N = 480
= 480
57 N
N =8.4 ≡ 8 clintes
5. Si&a el mJtodo de ensa"o " error para alancear la línea de ensamla!e descrita en la si&uiente tala de modo que produzca 4- unidades por hora% a) A=u'l es el tiempo de ciclo b) A=u'l es el n>mero mínimo te$rico de estaciones de traa!o !) A6uJ elementos de traa!o esta asi&nados a cada estaci$n de traa!o +) A=u'les son los porcenta!es resultantes de eciencia " retrasado de alanceo
Sol!"#$: 1
1
r
40
a)
c=
=
)
TM =
=1.5 min
≅
90 seg
∑ t = 415 = 4.611 c
90
≅
/unidad
5 estaciones
c) Tala? las 2 estaciones poseen un tiempo de ciclo i&ual o menor a 1se&Lunidad%
E,&a!"o
%$El%*%$&o, +%
,
&'aba(o
S. S+ S0 S4 S2
:, =, 8 B , N ;, O 7, H, K
∑ t × 415 ( ) Eficiencia × 100=92.2 = 100 = d) nc 5 × 90 Retraso de balanceo =100 −92.2 = 7.8 3
7. Ge han pedido que analice el sistema de Kanan de GePin, una compañía francesa que farica artefactos para !ue&os de azar, una de las estaciones de traa!o que alimenta la línea de ensamla!e produce la parte M5-<% Ga demanda diaria de la parte M5-< es de ./-- unidades%
8l tiempo promedio de procesamiento por unidad es de -%--0 días% Gos re&istros de GePin muestran que el contenedor promedio pasa .%-2 días en la estaci$n de traa!o del alimentador, en espera de ser utilizado% 8n el contenedor de la parte M5-< caen 0-- unidades% Se han autorizado doce contenedores para esta parte% a) =alcular el valor de variale de política, Q que e#prese la cantidad del inventario de se&uridad implícito en este sistema% b) Fse el valor implícito de Q tom'ndolo de la parte a) para determinar la reducci$n requerida del tiempo de espera si se suprime un contenedor, supon&a que todos los dem's par'metros permanecen constantes%
Sol!"#$: a) p ´
=0.003días
´ w
= 1.05días
d c k
´ )( 1 + ∝) d ( ´w + p c
k =
k =
= 1800unidades = 300unidades = 12 contenedores
(
1800 1.05
+ 0.003 )( 1+ ) ∝
300
α =0.899 α ≅ 1 contenedor b)
d c k
kc d ( 1+ ∝)
−w´ = p´
p ´
= ¿?
´ w
=1.05días = 1800unidades = 300unidades = 11 contenedores
(11)( 300 ) − 01.05= p´ 1800 ( 1+ 0.899) ´ =−0.0847 p
