Dirección de la producción y de operaciones Decisiones

Jay Heizer y Barry Render Dirección de la producción y de operaciones. Decisiones estratégicas PEARSON PRENtICE HALL ISBN 9788483223604 Dirección de la producción y de operaciones Heizer Render. PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página II. DIRECCIÓN DE LA PRODUCCIÓN Y DE OPERACIONES


Texto en PDF


 PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página II
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página II
DIRECCIîN DE LA PRODUCCIîN Y DE OPERACIONESOCTAVA EDICIîNesse H. Jones Professor of Business Administrationxas Lutheran UniversityCharles Harwood Professor of Operations ManagementCrummer Graduate School of Business Rollins Collegeago Moreno L—[email protected]—n TŽcnica:osŽ Luis Mart’nez ParraUniversidad Aut—noma de Barcelona
Madrid Â¥ MŽxico Â¥ SantafŽ de Bogot‡ Â¥ Buenos Aires Â¥ Caracas Â¥ LimaMontevideo Â¥ San Juan Â¥ San JosŽ Â¥ Santiago Â¥ S‹o Paulo Â¥ White Plains
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página III
A Donna,Kira y JanŽe,en honor a las mujeresen que os habŽis convertido
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página V
ejerce la c‡tedra Charles Harwood Endowed Professorship enCollege,en Winter Park,Florida. Se licenci— en matem‡ticas y f’sica en la UniversidadRoosevelt,obteniendo un postgrado en Investigaci—n de Operaciones y un doctoradoen An‡lisis Cuantitativo en la Universidad de Cincinnati. Anteriormente ejerci— ladocencia en la Universidad George Washington,la Universidad de Nueva Orle‡ns,laUniversidad de Boston y la Universidad George Mason,donde ejerci— la c‡tedra GMespacial para General Electric,McDonnell Douglas y la NASA.Managerial Decision Modeling with Spreadsheets,Quantitative Analysisfor Management,Service Management,Introduction to Management Science and Readings in Management Science. Quantitative Analysis for Managementahora en su novena edici—n,y es el manual l’der en esa disciplina,tanto en Estados Uni-dos como en el resto del mundo. Sus m‡s de cien art’culos sobre diversos temas rela-cionados con la direcci—n han sido publicados en revistas como Production and Operations Management,Interfaces,Information and Management,ournal of Management Information Systems,Socio-Economic Planning Sciences,IIEOperations Management Review,El doctor Render tambiŽn ha sido galardonado como AACSB Fellow y ha sidonombrado en dos ocasiones Senior Fullbright Scholar. Ha sido Vicepresidente delDecision Science Institute Southwest Region y ha sido Software Review Editor dedurante seis a–os. TambiŽn ha sido editor de los nœmeros especiales deNew York Timesde 1996 a 2001. Finalmente,el catedr‡-tico Render ha participado de forma activa en tareas de consultor’a para organismosgubernamentales y muchas empresas,entre las que se encuentran NASA,FBI,U.S.Navy,Fairfax County,Virginia,y C&P Telephone.MBA y Executive MBA del Rollins College. Ha sido galardonado como Catedr‡ticodel A–o y recientemente fue elegido por la Universidad Roosevelt para ser galardona-do con el premio St. Claire Drake Award for Outstanding Scholarship.
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página VII
DIRECCIîN DE LA PRODUCCIîNY DE OPERACIONES
Decisiones t‡cticas
ARTEIRECCIîNDELASOPERACIONES1.Direcci—n de la cadena de suministrosUPLEMENTO1.Comercio electr—nico ydirecci—n de operaciones2.Gesti—n de inventarios3.Planificaci—n agregada4.Planificaci—n de las necesidades de materiales5.Programaci—n a corto plazo6.Sistemas de producci—n justo a tiempo y deproducci—n ajustada7.Mantenimiento y fiabilidad
EGUNDAARTEîDULOSCUANTITATIVOSA.Herramientas para la toma de deci-B.Programaci—n linealC.Modelos de transporteE.Curvas de aprendizaje
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página IX
Sobre los autores..........VI..........................XXIII
ARTEI:DIRECCIîNDELASOPERACIONES1.Direcci—n de la cadena de suministros .............................................................................................1Perfil de una empresa global:Volkswagen ...................................................................................2Importancia estratŽgica de la cadena de suministros ...................................................................3Aspectos de la cadena de suministros global .......................................................................4Econom’a de la cadena de suministros .........................................................................................6Decisiones de poducci—n o compra ......................................................................................7Externalizaci—n (outsourcing) .......................................................................................................8ƒtica en la cadena de suministros .................................................................................................10Estrategias de cadena de suministros ...........................................................................................11Muchos proveedores .............................................................................................................11ocos proveedores ................................................................................................................11Integraci—n vertical ...............................................................................................................12Las redes keiretsu .................................................................................................................13Las empresas virtuales .........................................................................................................13Problemas en una cadena de suministros integrada............................................................15portunidades en una cadena de suministros integrada.....................................................17Compras por Internet ....................................................................................................................20Selecci—n de proveedores .............................................................................................................21Evaluaci—n del proveedor .....................................................................................................22Desarrollo del proveedor ......................................................................................................23Negociaciones.......................................................................................................................23Gesti—n log’stica............................................................................................................................24Sistemas de distribuci—n........................................................................................................24Coste de las diferentes alternativas de env’o........................................................................26Log’stica,seguridad y JIT.....................................................................................................26Benchmarking en la direcci—n de la cadena de suministros ........................................................27Resumen.........................................................................................................................................28TŽrminos clave...............................................................................................................................28Ejercicios en Internet y del CD-ROMdel alumno........................................................................28Cuestiones para el debate..............................................................................................................29Dilema Žtico ..................................................................................................................................29Problemas.......................................................................................................................................29Problemas para resolver con Internet ...........................................................................................31Caso de estudio:La cadena de suministros de Dell y el impacto del comercio electr—nico .......31Caso de estudio en v’deo:La cadena de suministros del Hospital Arnold Palmer.......................33Caso de estudio en v’deo:La direcci—n de la cadena de suministros en Regal Marine...............34
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XI
.....................................................................................74Modelos probabil’sticos y stock de seguridad ..............................................................................78Otros modelos probabil’sticos..............................................................................................82Sistemas de periodo fijo (P) .........................................................................................................85................87TŽrminos clave ..............................................................................................................................88Utilizar software para resolver problemas de inventarios ............................................................89Creaci—n de sus propias hojas de c‡lculo Excel..................................................................89Problemas resueltos ......................................................................................................................90Ejercicios en Internet y del CD-ROMdel alumno .......................................................................93Cuestiones para el debate .............................................................................................................93Dilema Žtico ..................................................................................................................................94Ejercicio Active Model .................................................................................................................94................95Problemas para resolver con Internet ...........................................................................................104Caso de estudio:Zhou Bicycle Company ....................................................................................104Caso de estudio:Sound Systems Sturdivant ................................................................................105Caso de estudio en v’deo:Control del inventario en Wheeled Coach .........................................106Casos de estudio adicionales ........................................................................................................107.................107Recursos en Internet .....................................................................................................................1083.Planificaci—n agregada .......................................................................................................................109Perfil de una empresa global:Anheuser-Busch ............................................................................110El proceso de planificaci—n ..........................................................................................................111La naturaleza de la planificaci—n agregada ..................................................................................11Estrategias de planificaci—n agregada ...........................................................................................113.........................................................................................................114...........................................................................................................116Opciones mixtas para desarrollar un plan ...........................................................................116MŽtodos de planificaci—n agregada ..............................................................................................118MŽtodos de tablas y gr‡ficos ................................................................................................118MŽtodos matem‡ticos para la planificaci—n ........................................................................123Comparaci—n de los mŽtodos de planificaci—n agregada ....................................................126Planificaci—n agregada en servicios ..............................................................................................127Restaurantes ..........................................................................................................................127.............................................................................................................................128Cadenas nacionales de peque–as empresas de servicios .....................................................128.....................................................................................................................128Industria aŽrea ......................................................................................................................128ield management ........................................................................................................................130................133TŽrminos clave ..............................................................................................................................134C—mo utilizar software para resolver problemas de planificaci—n agregada ...............................134Problemas resueltos ......................................................................................................................135Ejercicios en Internet y del CD-ROMdel alumno .......................................................................137Cuestiones para el debate .............................................................................................................137Dilema Žtico ..................................................................................................................................137Ejercicio Active Model .................................................................................................................138................139
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XIII
Criterios de programaci—n...................................................................................................206Programaci—n de instalaciones enfocadas a proceso ....................................................................207Carga de trabajos ..........................................................................................................................208Control input-output .............................................................................................................209Diagramas de Gantt .............................................................................................................210...........................................................................................................212Secuenciaci—n de trabajos .............................................................................................................215Reglas de prioridad para secuenciar los trabajos ...............................................................215.................................................................................................................218trabajos en dos m‡quinas:regla de Johnson......................................219Limitaciones de los sistemas de secuenciaci—n basados en reglas ......................................221Programaci—n a capacidad finita ..................................................................................................222eor’a de las restricciones ............................................................................................................223.................................................................................................................224ambor,amortiguador y cuerda ...........................................................................................225Programaci—n en instalaciones de fabricaci—n repetitiva .............................................................225Programaci—n en servicios ............................................................................................................226Programaci—n de empleados del sector servicios mediante la programaci—n c’clica.........228................230TŽrminos clave ..............................................................................................................................230Como utilizar software para la programaci—n a corto plazo ........................................................231Problemas resueltos ......................................................................................................................233Ejercicios en Internet y del CD-ROMdel alumno .......................................................................236Cuestiones para el debate .............................................................................................................236Dilema Žtico ..................................................................................................................................237Ejercicio Active Model .................................................................................................................237................238Problemas para resolver con Internet ...........................................................................................245Caso de estudio:Payroll Planning,Inc. ........................................................................................2Caso de estudio en v’deo:La programaci—n en Hard Rock CafŽ ................................................246Casos de estudio adicionales ........................................................................................................247.................248Recursos en Internet .....................................................................................................................2486.Sistemas de producci—n justo a tiempo y de producci—n ajustada ................................................249Perfil de una empresa global:Green Gear Cycling ......................................................................250................................................................................251Proveedores ...................................................................................................................................252........................................................................................254Inquietudes de los proveedores.............................................................................................256Layout JIT .....................................................................................................................................256.......................................................................................................256Mayor flexibilidad................................................................................................................257....................................................................................................257Reducci—n de espacio y de inventario ..................................................................................257Inventario ......................................................................................................................................258.........................................................................................................258Reducir el inventario............................................................................................................258.............................................................................................258Reducir los costes de preparaci—n (cambio) ........................................................................260
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XV
CONTENIDOXVII
ARTEII:MîDULOSCUANTITATIVOSîDULOCUANTITATIVO................................................307El proceso de toma de decisiones en operaciones ........................................................................308Fundamentos de la toma de decisiones ........................................................................................30blas de decisi—n .........................................................................................................................309ipos de entorno en la toma de decisiones ...................................................................................31oma de decisiones bajo incertidumbre ...............................................................................310............................................................................................311..........................................................................................312alor esperado de la informaci—n perfecta (EVPI) ..............................................................313çrboles de decisi—n ......................................................................................................................314.....................................................................................314..............................318................319TŽrminos clave ..............................................................................................................................319C—mo utilizar el software para los modelos de decisi—n ..............................................................319Problemas resueltos ......................................................................................................................320Ejercicios en Internet y delCD-ROMdel alumno .......................................................................321Cuestiones para el debate .............................................................................................................322................322Problemas para resolver con Internet............................................................................................328Caso de estudio:El trasplante de h’gado de Tom Tucker ............................................................329Caso de estudio:Sky Right Corporation ......................................................................................329Casos de estudio adicionales ........................................................................................................330.................331îDULOCUANTITATIVOBPr....................................................................................333Requisitos de un problema de programaci—n lineal .....................................................................335rmulaci—n de los problemas de programaci—n lineal ...............................................................336Ejemplo:Shader Electronics................................................................................................336Resoluci—n gr‡fica de los problemas de programaci—n lineal ......................................................337Representaci—n gr‡fica de las restricciones .........................................................................337MŽtodo de soluci—n a partir de las rectas isobeneficio.......................................................339.........................................................................341An‡lisis de sensibilidad ................................................................................................................343........................................................................................................343Cambios en los recursos o en los valores de los tŽrminos independientes..........................344Cambios en los coeficientes de la funci—n objetivo.............................................................346Resoluci—n de problemas de minimizaci—n ..................................................................................346Aplicaciones de la programaci—n lineal .......................................................................................3Ejemplo del mix de producci—n............................................................................................349Ejemplo del problema de la dieta .........................................................................................350Ejemplo de programaci—n de la producci—n ........................................................................351Ejemplo de programaci—n de la mano de obra ....................................................................353El mŽtodo simplex de programaci—n lineal ..................................................................................355................355TŽrminos clave ..............................................................................................................................356C—mo utilizar el software para resolver problemas de programaci—n lineal ...............................356Problemas resueltos ......................................................................................................................358
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XVII
Ejercio Active Model ....................................................................................................................426................427Problemas para resolver con Internet ...........................................................................................433Caso de estudio:New England Foundry ......................................................................................433Caso de estudio:El Hotel Winter Park ........................................................................................43Caso de estudio adicional .............................................................................................................436.................436Recursos en Internet .....................................................................................................................436îDULOCUANTITATIVOurvas de aprendizaje ................................................................................437Curvas de aprendizaje en servicios y manufactura ......................................................................439Aplicaci—n de la curva de aprendizaje ..........................................................................................440................................................................................................................441Enfoque logar’tmico .............................................................................................................441Enfoque del coeficiente de la curva de aprendizaje.............................................................442Implicaciones estratŽgicas de las curvas de aprendizaje ..............................................................444Limitaciones de las curvas de aprendizaje ...................................................................................44................446TŽrminos clave ..............................................................................................................................446C—mo utilizar el software para las curvas de aprendizaje ............................................................446Problemas resueltos ......................................................................................................................447Ejercicios en Internet y del CD-ROMdel alumno .......................................................................448Cuestiones para el debate .............................................................................................................448Ejercicio Active Model .................................................................................................................448................449Problemas para resolver con Internet ...........................................................................................454Caso de estudio:Negociaci—n de SMTconIBM.........................................................................454.................455Recursos en Internet .....................................................................................................................455îDULOCUANTITATIVO....................................................................................................457ÀQuŽ es la simulaci—n? .................................................................................................................458entajas e inconvenientes de la simulaci—n ..................................................................................46Simulaci—n de Monte Carlo ..........................................................................................................460Simulaci—n de un problema de colas ............................................................................................Simulaci—n y an‡lisis de inventario ..............................................................................................467................471TŽrminos clave ..............................................................................................................................471C—mo utilizar el software para la simulaci—n ...............................................................................471Problemas resueltos ......................................................................................................................473Ejercicios en internet y del CD-ROMdel alumno .......................................................................475Cuestiones para el debate .............................................................................................................475................476Problemas para resolver con Internet ...........................................................................................485Caso de estudio:El centro de atenci—n telef—nica de Alabama Airlines ......................................485Casos de estudio adicionales ........................................................................................................486.................487Içreas bajo la curva normal................................................................................................490IIValores de para su utilizaci—n en la distribuci—n de Poisson...................................492
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XIX
utoriales del CD-ROM1.Herramientas estad’sticas para los directivos .................................................................................T1-1Distribuciones de probabilidad discretas.......................................................................................alor esperado de una distribuci—n de probabilidad discreta..............................................T1-3rianza de una distribuci—n de probabilidad discreta........................................................T1-3Distribuciones de probabilidad continuas......................................................................................TLa distribuci—n normal..........................................................................................................T1-4..T1-7.....................................................................................................................T1-7Preguntas para el an‡lisis.....................................................................................................T1-7Problemas..............................................................................................................................TBibliograf’a............................................................................................................................T1-82.Muestreo de aceptaci—n.......................................................................................................................T2-1Planes de muestreo........................................................................................................................T2-2Muestreo simple.....................................................................................................................T2-2Muestreo doble.......................................................................................................................T2-2Muestreo secuencial...............................................................................................................T2-2Curvas de caracter’sticas operativas..............................................................................................T2-2Riesgo del productor y el consumidor...........................................................................................Calidad media de salida.................................................................................................................T2-5..T2-6.....................................................................................................................T2-6Problema resuelto..................................................................................................................T2-7Preguntas para el an‡lisis.....................................................................................................T2-7Problemas..............................................................................................................................T3.El mŽtodo del simplex de la programaci—n lineal ...........................................................................T3-1Conversi—n de las restricciones en ecuaciones..............................................................................T3-2Definici—n de la primera tabla del simplex...................................................................................T3Procedimientos de soluci—n del simplex.......................................................................................T3Resumen de los pasos del simplex para los problemas de maximizaci—n....................................T3-6riables artificiales y excedentes.................................................................................................T3-7Resoluci—n de problemas de minimizaci—n...................................................................................T3-7..T3-8.....................................................................................................................T3-8Problema resuelto..................................................................................................................T3-8Preguntas para el an‡lisis.....................................................................................................T3-8Problemas..............................................................................................................................T4.Los mŽtodos MODI y VAM de resoluci—n de los problemas de transporte.................................T4-1MŽtodo MODI...............................................................................................................................T4-2.............................................................................................T4-2Resoluci—n del problema de Arizona Plumbing con el mŽtodo MODI........................................T4-2El mŽtodo de aproximaci—n de Vogel:Otra forma de encontrar una soluci—n inicial.........T4-4
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XXI
Bienvenidos a su curso de direcci—n de operaciones. En este manual presentamos una pers-pectiva puntera de las actividades de la funci—n de operaciones. Las operaciones constitu-yen una interesante ‡rea de la direcci—n que tiene un profundo efecto sobre la productivi-dad,tanto en las manufacturas como en los servicios. En efecto,pocas actividades influ-yen tanto sobre la calidad de nuestra vida. El objetivo de este manual es presentar unade operaciones incluye una mezcla de temas de la contabilidad,la ingenier’a industrial,ladirecci—n,la ciencia directiva y la estad’stica. Incluso si no piensa desarrollar su carrera enel ‡rea de las operaciones,es probable que tenga relaciones con profesionales de dichaa la sociedad y a su vida. Sin duda,comprender‡ mejor lo que ocurre entre bastidorescuando cene en Hard Rock CafŽ,haga un pedido en Amazon.com,compre un PC perso-nalizado a Dell Computer en Internet o acuda al Hospital Arnold Palmer para recibir aten-sabemos que muchos estudiantes de marketing,finanzas,contabilidad y MIS encontrar‡ndar esta afirmaci—n.ENFOQUE DE LA NUEVA EDICIîNLa nueva edici—n sigue prestando una atenci—n especial a facetas importantes de la direc-ci—n de operaciones,que comprende:como temas unificadores en todos los cap’tulos.y c—mo afectan al producto y al dise–o del proceso,la loca-lizaci—n,los recursos humanos y otras cuestiones.Operaciones en los servicios:Programas inform‡ticos para la direcci—n de operaciones:mento gratuito Excel OM,POM para Windows y Lekin¨Flexible Job Shop Sche-duling System vienen incluidos en el CD-ROM que acompa–a al texto. TambiŽnse puede obtener Microsoft Project 2003 en un CD gratuito separado previa soli-Cobertura de tem‡ticas modernas:tros,Sigma Seis,Internet,Microsoft Project,comercio electr—nico,planifica-ci—nde los recursos de la empresa,gesti—n del rendimiento y personalizaci—n enEjemplos del mundo real en la direcci—n de operaciones:Ejercicios Active Model:para utilizar hojas de c‡lculo interactivas de Excel de
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XXIII
Ejercicios Active Model,Cuestiones para el Debate,Problemas,Problemas en Internet,Casos de Estudio,Casos de Estudio en Internet y Casos de Estudio en V’deo. Con esta edi-ci—n incorporamos las cinco siguientes caracter’sticas nuevas:1.ƒtica en la direcci—n de operaciones.de operaciones,como otros altos ejecutivos,tienen que tomar una gran cantidad de deci-siones dif’ciles que ponen a prueba su Žtica todos los d’as. Cada cap’tulo ofrece un nuevorecuadro sobre un ÒDilema ƒticoÓy la mayor’a de los cap’tulos tambiŽn ofrecen un an‡li-sis m‡s integrado de las cuestiones Žticas. Estos ejercicios constituyen la forma ideal de
DILEMA ƒTICO
2.Nuevos problemas m‡s estimulantes.Una de las caracter’sticas distintivas denuestro manual siempre ha sido la gran oferta de ejemplos,problemas resueltos,proble-mas en Internet y problemas para resolver en casa. Nuestros 763 problemas para resolveren casa brindan la oferta de problemas m‡s grande,m‡s clara,y ahora m‡s diversa,decualquier manual de direcci—n de operaciones. En esta edici—n hemos elevado nuestra cla-sificaci—n de 1,2 o 3 puntos de dificultad de los problemas a un sistema de 1,2,3 y 4 pun-tos de dificultad,a–adiendo a cada cap’tulo nuevos problemas de cuatro puntos m‡s esti-mulantes. Estos nuevos problemas para resolver en casa est‡n dise–ados para estimular lareflexi—n del alumno.3.Hojas de datos de Excel.Excel OM,nuestro complemento de Excel,se encuentra en el CD-ROM del alumno yfesores prefieren que sean los alumnos los que construyan sus propios modelos en Excel.Como nueva caracter’stica de este manual,se ofrecen ejemplos sobre c—mo hacerlo. Durante generaciones,la pol’tica de SearsRoebuck & Company,el abuelo de losminoristas,fue no comprar m‡s del 50 porsus proveedores. El razonamiento subya-moverse a otros proveedores,segœn dicta-se el mercado,sin destruir la capacidaddel proveedor de seguir en activo. Por elcontrario,Wal Mart compra una propor-ci—n cada vez mayor de la producci—n desus proveedores. Con el tiempo,se puedeesperar que Wal-Mart se siente a hablarcon ese proveedor y le explique que ya nonecesita disponer de vendedores y quedebe eliminar su plantilla de vendedores ytrasladar los ahorros de costes a Wal-Mart. do,ha sido comprada por K-Mart y est‡recortando puestos de trabajo; Wal-Mart
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XXV
en todos los CD-ROM del alumno. A continuaci—n se muestran los 24 programas de direc-ci—n de operaciones de POM para Windows. Todos los problemas del final de los cap’tu-los que se pueden resolver con este programa est‡n marcados con una poraci—n,el manual ofrece ahora dos elecciones de software para resolver los problemas:POM para Windows y Excel OM.
PROGRAMA IV.2
ra destacar hasta quŽ punto se ha revisado la edici—n anterior,he aqu’ unos pocos cam-bios cap’tulo a cap’tulo. Hay cinco cap’tulos que se han redactado de nuevo casi por com-pleto:Direcci—n de la Calidad (Cap’tulo 6 de Decisiones EstratŽgicas),Estrategia de Pro-Decisiones EstratŽgicas),Gesti—n de la Cadena de Suministros),Gesti—n de la Cadena de Suministros (Cap’tulo 2 deEn cada cap’tulo hay un nuevo ejercicio sobre un Dilema ƒtico.tulo ha sido sometido a una importante revisi—n y nuevas incorporaciones,incluyendo unanueva Figura 1,1 que ilustra la cadena de suministros de la cerveza,con una amplia nue-va cobertura de la contrataci—n externa,incluyendo un recuadro sobredirecci—n de ope-titulado ÒExternalizaci—n,no a la India,sino a lugares remotos de Esta-dos UnidosÓ,una secci—n sobre Žtica en la cadena de suministros que incluye principiosde conducta del Institute for Supply Management,nueva materia sobre la integraci—n ver-tical,un nuevo recuadro sobre la direcci—n de operaciones en acciones suministros de Penney en Taiw‡n para las camisetas,amplia cobertura de las compras porInternet,y una secci—n denominada ÒLog’stica,seguridad y sistemas justo a tiempoÓ.Finalmente hemos a–adido un nuevo caso de estudio en v’deo denominado ÒLa cadena desuministros del Hospital Arnold PalmerÓ.
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XXVII
Solver de Excel como herramienta para resolver problemas de programaci—n lineal,y seha a–adido un nuevo problema de cuatro puntos de dificultad.M—dulo cuantitativo C: Modelos de transporte.tos de dificultad.El caso sobre New England Foundry es unarsi—n actualizada del caso sobre New England Casting que redactamos hace muchosa–os,y hemos a–adido un nuevo problema y un problema de cuatro puntos de dificultad.M—dulo cuantitativo E: Curvas de aprendizaje.hojas de c‡lculo de Excel que muestran a los alumnos c—mo crear sus propias f—rmulas,yhemos a–adido un nuevo problema de cuatro puntos (m‡s dif’cil).biado. Los cap’tulos son Tutorial1,Herramientas estad’sticas para directivos; Tutorial2,Muestreo de aceptaci—n; Tutorial 3,El mŽtodo del Simplex en la programaci—n lineal;utorial4,Los mŽtodos MODI y VAM para resolver los problemas de transporte; Tuto-rial5,Rutas y programaci—n de veh’culos.CARACTERêSTICAS DISTINTIVASNuestro objetivo consiste en ofrecer a los alumnos los medios pedag—gicos m‡s refinadosEquilibrio entre servicios y manufacturas.dadosamente los dos a lo largo del manual. Para destacar cada campo,hemos hechoun seguimiento de dos organizaciones manufactureras,una cadena de restaurantes,unhospital y una universidad:Regal Marine (tres casos en v’deo y un perfil de una empre-Decisiones EstratŽgicas); Wheeled Coach (cuatro casosen v’deo y un perfil de una empresa global en el Cap’tulo 4 de Hard Rock CafŽ (siete casos en v’deo y un perfil de una empresa global en el Cap’tu-Decisiones EstratŽgicas); el Hospital Arnold Palmer (siete casos en v’deo y unperfil de una empresa global en el Cap’tulo 6 de Decisiones EstratŽgicastern University (siete casos de v’deo integrados sobre esta universidad de ficci—n).Adem‡s,ofrecemos cientos de otros ejemplos de empresas de servicios y manufactu-reras a lo largo del texto,los ejemplos y los problemas para resolver en casa.Ejemplos resueltos.resueltos paso a paso,resultan extremadamente œtiles en un curso anal’tico comoŽste. Los cap’tulos incluyen 141 ejemplos,que son reforzados con 66 problemasresueltos al final de los cap’tulos. Adem‡s,el CD del alumno y el sitio web delExcelentes problemas para resolver en casa.de operaciones,nos enorgullecemos de tener el mayor conjunto de problemas pararesolver en casa. Los 597 problemas del texto tienen una codificaci—n del grado dedificultad de cuatro puntos. Estos problemas est‡n complementados con 166 proble-
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XXIX
Ejercicios Active Model.Los ejercicios Active Model son hojas de c‡lculo interac-tivas de Excel de ejemplos del manual que permiten al alumno analizar y compren-der mejor estos importantes conceptos cuantitativos. Los alumnos y los profesorespueden ajustar los datos de entrada del modelo y,en efecto,responder a toda unaserie de preguntas hipotŽticas (por ejemplo,ÀquŽ pasar’a si una actividad de una redPERT tardara tres d’as m‡s? Cap’tulo 3 de Decisiones EstratŽgicasse duplicara el coste de mantenimiento o la demanda en un modelo de inventarios?. ÀQuŽ ocurre si la constante del suavizado expo-nencial es 0,3 en vez de 0,5? Cap’tulo 4 de Decisiones EstratŽgicascios Active Model son excelentes para las presentaciones en el aula y/o como debe-res para hacer en casa. Se incluyen 28 ejercicios de este tipo en el CD-ROM delalumno,y muchos aparecen en el texto.Otros recursos para el alumno incluyen las notas y definiciones en los m‡rgenes yCD-ROM DEL ALUMNO GRATIS CON CADA MANUALCada nueva copia de este manual incluye un CD-ROM del alumno que contiene estimu-lantes recursos para avivar el curso y ayudar a los alumnos a aprender.Lecciones en PowerPoint.sitivas actualizadas de PowerPoint,estas notas para las clases ofrecen un refuerzo delos puntos principales de cada cap’tulo,y permiten a los alumnos revisar el materialdel cap’tulo. Se han vuelto a dise–ar todas las diapositivas para mejorar la claridad.eintid—s interesantes casos en v’deo. reales (Regal Marine,Hard Rock CafŽ,Ritz Carlton,Wheeled Coach y el HospitalArnold Palmer) y permiten a los alumnos ver peque–os videoclips,leer los temasclave,responder a las preguntas y enviar por correo electr—nico sus respuestas al pro-
Mil
w
auk
ee P
aper Manuf
acturing
Este ejercicio Active Model le permite evaluar cam-zando su CD-ROM. Active Model 3.1.
EJERCICIO ACTIVE MODEL
ACTIVE MODEL 3.1 Direcci—n de proyectos
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XXXI
Archivos de datos para Excel OM.er con Excel OM se encuentran en archivos de datos del CD-ROM. Est‡n identifi-cados con un icono en el margen del texto.Cap’tulos adicionales en el CD-ROM.Statistical Tools for Managers,Acceptance Sampling,TheSimplex Method of Linear Programming,The MODI and VAM Methods of Solvingansportation Problems ehicle Routing and SchedulingMicrosoft Project 2003.MSProject,el programa inform‡tico m‡s potente y popu-lar de la direcci—n de proyectos,est‡ ahora disponible en un segundo CD-ROM delalumno (free Value-Pack). Esta versi—n queda documentada en el Cap’tulo 3 y est‡activada para que funcione durante 120 d’as.RECURSOS PARA EL PROFESOREl archivo de temas de examen (est Item File),amplia-mente actualizado por el catedr‡tico L. Wayne Shell,incluye una serie de preguntas de tipordadero/falso,test,rellene el espacio en blanco,breve respuesta y resoluci—n de proble-mas para cada cap’tulo. Los profesores tambiŽn pueden descargar este archivo del sitiohttp://www.prenhall.com/heizerNuevo software TestGenLos bancos de ex‡menes lizarlos con el software de generaci—n de ex‡menes TestGen. Este paquete inform‡tico per-mite al profesor dise–ar,guardar y crear ex‡menes para la clase de forma personalizada. Elprograma de ex‡menes permite a los profesores editar,a–adir o borrar preguntas del bancode ex‡menes; editar gr‡ficos existentes y crear nuevos gr‡ficos; analizar los resultados; yorganizar una base de datos de ex‡menes y resultados de los alumnos. Este nuevo softwarepermite una mayor flexibilidad y facilidad de uso. Ofrece muchas opciones para organizary presentar los ex‡menes,adem‡s de una herramienta de bœsqueda y clasificaci—n.El manual de soluciones para el profesor,redactado por los autores,incluye respuestas a todas las preguntas,dilemas Žticos,ejerci-cios Active Model y casos de estudio del manual,as’ como soluciones paso a paso a todoslos problemas del final del cap’tulo,los problemas de Internet y los casos de estudio enInternet. Los profesores tambiŽn pueden descargar el manual de soluciones del sitio webhttp://www.prenhall.com/heizer.Un amplio conjunto de nuevas presentaciones enPowerPoint,creadas por el catedr‡tico Jeff Heyl de la Universidad Lincoln,est‡ disponi-ble en cada cap’tulo. Con m‡s de 2.000 diapositivas,el catedr‡tico Heyl ha creado estenuevo conjunto de diapositivas con excelente claridad y color. TambiŽn hemos incluidocientos de diapositivas del sistema de respuesta personal,creado por el catedr‡tico BillSwart de la Universidad de East Carolina,ofreciendo an‡lisis y ejercicios interactivos.Estas diapositivas tambiŽn se pueden descargar del sitio web acompa–ante de Prentice Hallhttp://www.prenhall.com/heizerEl manual de recursos del profesor,actualizadopor el catedr‡tico Jeff Heyl,incluye muchos recursos œtiles para el profesor:sumarios delcurso,notas sobre v’deos,ejercicios en Internet,recursos docentes adicionales y notasdocentes. Los profesores tambiŽn pueden descargar el manual de recursos para el profesorhttp://www.prenhall.com/heizer.
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XXXIII
al Marine:Gesti—n de la cadena de suministros (Cap. 1 de La cadena de suministros del Hospital Arnold Palmer (Cap. 1 de Comercio electr—nico y las sandalias deportivas Teva (Supl. 1 de Wheeled Coach:control de inventarios (Cap. 2 de Wheeled Coach:planificaci—n de las necesidades de materiales (Cap. 4 de Sistema justo a tiempo en el hospital Arnold Palmer (Cap. 6 de SITIO WEB ACOMPA„ANTE www.prenhall.com/heizersos espec’ficos para este manual,tanto para los alumnos como para los profesores. Algu-Estas numerosas preguntas incluyen una amplia variedadde cuestiones,con 20 a 25 preguntas por cap’tulo,que comprenden preguntas tipo test,ver-dadero o falso y preguntas para desarrollar. Las preguntas de autoevaluaci—n pueden sercalificadas y transmitidas al profesor para recibir crŽditos adicionales,o servir de pr‡cticapara los ex‡menes.Giras virtualesyen desde un hospital hasta un fabricante de autom—viles,para poner en pr‡ctica concep-tos clave. Tras la gira por cada sitio web se pide a los alumnos que respondan a preguntasProblemas en InternetEn el sitio web hay una serie de problemas para resolver queCasos de estudio en Internetdesde este sitio web.Se pueden descargar materiales de apoyo a la docencia del cat‡logo online de Prentice Hallwww.prenhall.com. Esta zona protegida con contrase–a ofrece a los docentes los mate-riales de apoyo m‡s actualizados y avanzados disponibles:manual de soluciones para elprofesor,manual de recursos para el profesor,diapositivas en PowerPoint,diapositivas delsistema de respuesta personal,y preguntas de examen.han guiado en la revisi—n:
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XXXV
Northern Arizona UniversityStanford RosenbergLaRoche CollegeEdward Rosenthalemple UniversityPeter Rourkeentworth Institute of TechnologyX. M. SaffordMilwaukee Area Technical CollegeSan Diego State UniversityUniversity of Massachusetts-BostonTheresa A. ShotwellFlorida A&M UniversityErnest SilverCurry CollegeSamuel Y. Smith Jr.University of Baltimoreictor SowerSam Houston State UniversityOregon Institute of TechnologyA. Lawrence SummersUniversity of MissouriRajendra TibrewalaNew York Institute of TechnologyRay Waltersyetteville Technical Community CollegeJianghua WuPurdue UniversityLifang WuUniversity of IowaPurdue University
ambiŽn queremos agradecer la ayuda de los revisores de las ediciones anteriores de estemanual. Sin la ayuda de estos compa–eros docentes,nunca hubiŽramos recibido la infor-maci—n necesaria para crear un manual œtil. Los revisores aparecen en orden alfabŽtico.
University of Missouri-RollaSuad AlwanChicago State UniversityUniversity of San DiegoCalifornia State University-BakersfieldCalifornia State University-NorthridgeUniversity of GeorgiaHofstra UniversityMetropolitan State UniversityUniversity of TulsaMark CoffinEastern California UniversityPittsburgh State Universityrren W. FisherStephen F. Austin State UniversityLarry A. FlickNorwalk Community Technical College Forest Universityestern Michigan UniversityUniversity of RichmondUniversity of Wisconsin-OshkoshUniversity of South Floridaest Virginia UniversityUniversity of Wisconsin-OshkoshJames S. HawkesUniversity of CharlestonGeorge HeinrichWichita State University
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XXXVII
San Francisco State UniversityJohn Visich-DiscUniversity of HoustonRick WingSan Francisco State UniversityBruce M. WoodworthUniversity of Texas-El PasoAdem‡s,queremos dar las gracias a la excelente plantilla de Prentice Hall,que nos hadado tanto ayuda como asesor’a:Mark Pfaltzgraff,nuestro editor ejecutivo de ciencias delas decisiones; Debbie Clare,nuestra directora ejecutiva de marketing; Jane Avery,nuestraayudante editorial ejecutiva; Nancy Welcher,nuestra directora de desarrollo de proyectosmedi‡ticos; Cynthia Regan,nuestra editora ejecutiva,y Karen Misler,nuestra editora desuplementos. Reva Shader desarroll— los sobresalientes ’ndices anal’ticos del manual.Donna Render y Kay Heizer proporcionaron un preciso mecanografiado y correcci—n orto-tipogr‡fica,tan cr’ticas en un manual riguroso. Nos sentimos realmente privilegiados pordisponer de un equipo tan maravilloso de expertos para dirigirnos,guiarnos y ayudarnos.ambiŽn agradecemos los esfuerzos de los colegas que nos han ayudado a dar formayne Shell nos ayud— a crear nuestro nuevo conjunto de problemas y edit—/revis— el ante-rior; el catedr‡tico Howard Weiss (Temple University) desarroll— los programas inform‡-ticos Active Model,Excel OM y POM para Windows; el catedr‡tico Jeff Heyl (Universi-dad Lincoln) cre— las diapositivas en PowerPoint y tambiŽn redact— el manual de recursospara el profesor; el doctor Vijay Gupta desarroll— los discos de datos de Excel OM y POMpara Windows; el catedr‡tico L. Wayne Shell prepar— el banco de ex‡menes; Beverly Amer(Universidad de Northern Arizona) produjo y dirigi— nuestra serie de casos de estudio env’deo en el CD-ROM; los catedr‡ticos Keith Willoughby (Universidad Bucknell) y KenKlassen (Universidad Brock) contribuyeron a los dos juegos de simulaci—n con Excel; elcatedr‡tico Gary LaPoint (Universidad de Siracusa) desarroll— el ejercicio de reducci—n deplazos con MS Project y el juego de dados del control estad’stico de procesos; y el cate-dr‡tico Bill Swart (Universidad de East Carolina) cre— las actividades en Powerpoint delLes deseamos una agradable y productiva presentaci—n a la direcci—n de operaciones.ARRYRADUATECHOOLOF1000 W. COURTFL 32789SARRY
PRINCIPIOS 26/7/07 11:06 Página XXXIX
ESTRATƒGICASy servicios
MPORTANCIAESTRATƒGICADELACADENADESUMINISTROSlas ventas en d—lares,incluso peque–as reducciones en estos costes podr’an proporcionarun importante beneficio a Vokswagen. Los resultados aœn no se han alcanzado,pero VWest‡ ya intentando un planteamiento an‡logo en las f‡bricas de Buenos Aires,Argentina,ySkoda en la Repœblica Checa. El nuevo nivel de integraci—n en la gesti—n de la cadena desuministros de Volkswagen puede ser la tendencia del futuro.La mayor’a de las empresas,al igual que Volkswagen,gastan m‡s del 50 por ciento delimporte de sus ventas en compras. Dado que tan alto porcentaje de los costes de unaempresa est‡n determinados por las compras,las relaciones con los proveedores se est‡nhaciendo cada vez m‡s integradas y a largo plazo. Los esfuerzos conjuntos,empresa-pro-eedor,que mejoran innovaci—n,velocidad de dise–o y reducci—n de costes,son cada vezm‡s frecuentes. Estos esfuerzos,cuando forman parte de una estrategia integrada,puedenmejorar de manera espectacular la competitividad de ambos socios. Este cambio de enfo-que pone un mayor Žnfasis en el aprovisionamiento y en las relaciones con los proveedo-res,las cuales deben ser gestionadas. La disciplina que gestiona estas relaciones es cono-direcci—n o gesti—n de la cadena de suministros.IMPORTANCIA ESTRATƒGICA DE LA CADENAdirecci—n de la cadena de suministroses la integraci—n de las actividades que apro-visionan materiales y servicios,los transforman en bienes intermedios y productos finales,y los distribuyen a los clientes. Estas actividades incluyen las actividades de compra y out-sourcing,m‡s muchas otras funciones que son importantes para la relaci—n con proveedo-res y distribuidores. Como muestra la Figura 1.1,la direcci—n de la cadena de suministrossupone determinar:(1) proveedores de transporte,(2) crŽditos y transferencias de efectivo,proveedores,(4) distribuidores y bancos,(5) cuentas a pagar y cobrar,(6) almacenaje yniveles de inventario,(7) cumplimiento de pedidos,y (8) compartir informaci—n de clientes,previsiones y producci—n. El objetivo es construir una cadena de proveedores que se centreen maximizar el valor para el cliente final. La competencia ya no tiene lugar entre empre-sas,sino entre cadenas de suministros. Y esas cadenas de suministros suelen ser globales.A medida que las empresas se esfuerzan en aumentar su competitividad mediante lapersonalizaci—n del producto,alto nivel de calidad,reducciones de coste y rapidez de res-puesta al mercado,cada vez otorgan una mayor importancia a la cadena de suministros. Laclave para conseguir una direcci—n de la cadena de suministros eficaz es hacer que los pro-eedores sean ÒsociosÓen la estrategia de la empresa para satisfacer un mercado en conti-nuo cambio. Una ventaja competitiva puede depender de una estrecha relaci—n estratŽgicaa largo plazo con unos pocos proveedores.ra asegurar que la cadena de suministros respalda a la estrategia de la empresa,losdirectivos necesitan considerar los aspectos de la cadena de suministros mostrados en labla 1.1. Las actividades de los directores de cadenas de suministros incluyen aspectosde las disciplinas de contabilidad,finanzas,marketing y operaciones. De la misma mane-ra que la funci—n de direcci—n de operaciones respalda la estrategia global de la empresa,la cadena de suministros debe respaldar la estrategia de la direcci—n de operaciones. Lasestrategias de bajos costes o de respuesta r‡pida al mercado exigen cosas diferentes de lacadena de suministros de lo que exigir’a una estrategia de diferenciaci—n. Por ejemplo,unaestrategia de bajos costes,como muestra la Tabla 1.1,requiere una selecci—n de proveedo-res basada,fundamentalmente,en el coste. Dichos proveedores tienen que poseer la habi-y servicios, lastransforman en bienesintermedios y productos
Direcci—nde la cadenade suministros
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 3
TABLA 1.1C—mo las decisiones de cadena de suministros afectan a la estrategia
MPORTANCIAESTRATƒGICADELACADENADESUMINISTROSPor tanto,el desarrollo de un plan estratŽgico de Žxito para la gesti—n de la cadena desuministros requiere una planificaci—n innovadora y una cuidadosa investigaci—n. LasReaccionar frente a los cambios imprevistos en la disponibilidad de piezas,en loscanales de distribuci—n o de transporte,en los impuestos de aduanas y en los cam-Utilizar las œltimas tecnolog’as inform‡ticas y de transmisi—n,para planificar ygestionar la llegada de componentes a las factor’as y el env’o de productos acaba-Emplear a especialistas locales que se encarguen de los impuestos,del transporte,McDonaldÕs planific— el desaf’o de una cadena de suministros global seis a–os antesde su apertura en Rusia. Al crear una Òciudad de comidaÓde 60 millones de d—lares,desa-rroll— sus propias plantas de suministro en Moscœ,para mantener sus costes de transpor-la tabla y el an‡lisis correspondientes en Marshall L. Fisher,ÒWhat is the Right Supply Chain for Your Product?ÓHarvard BusinessReview(marzo-abril 1997):105.Objetivo de los proveedoresCaracter’sticas del inventario(ejemplo,Emerson Electric,elevadaMinimizar el inventariola falta de existencias(ejemplo,Dell Computers)capacidad,velocidady flexibilidadInvertir en exceso de capacidady en procesos flexiblesrespuesta r‡pida,coninventarios de reserva paraasegurar el suministroInvertir de forma agresiva paraCompartir la investigaci—npermitan una personificaci—nMinimizar el inventarioen la cadena para evitarInvertir de forma agresiva para
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 5
CONOMêADELACADENADESUMINISTROS
Porcentaje dePorcentaje de ventas gastado en la cadena de suministros
de la empresa30%40%50%60%70%80%90%22,78$3,23$3,85$4,76$6,25$9,09$16,67$42,70$3,13$3,70$4,55$5,88$8,33$14,29$62,63$3,03$3,57$4,35$5,56$7,69$12,50$82,56$2,94$3,45$4,17$5,26$7,14$11,11$
102,50$2,86$3,33$4,00$5,00$6,67$10,00$El aumento necesario de ventas supone que el 50 por ciento de los costes que no son compras son varia-bles,y que la mitad de los restantes (menos beneficios) son fijos. Por lo tanto,en unas ventas de 100 d—lares(50% compras y 2% margen de beneficios),50 d—lares son compras,24 d—lares son otros costes variables,24d—lares son costes fijos,y el beneficio es de 2 d—lares. Un aumento de ventas de 3,85 d—lares ofrece el siguien-
Se podr’a obtener el mismo margen de aumento reduciendo los costes de provisiones en 1 d—lar.
y aumento de los m‡rgenes de contribuci—n.La Tabla 1.3 muestra el apalancamiento del que dispone un director de operacionescon la cadena de suministros. Las empresas que,por ejemplo,gastan el 50 por ciento delimporte de sus ventas en d—lares en la cadena de suministros,y tienen un beneficio netodel 6 por ciento,necesitar’an 3,57 d—lares de ventas para igualar los ahorros derivados delahorro de 1 d—lar en compras. Estas cifras muestran el importante papel que el aprovisio-Por 3,85 d—lares de ventas adicionales,el beneficio aumenta en 1 d—lar,de 2 a 3 d—la-res. Se podr’a obtener el mismo aumento de margen reduciendo los costes de cadena desuministros en 1 d—lar.Un comerciante,mayorista o minorista,compra todo lo que vende; un fabricante casi nun-ca lo hace. Fabricantes,restaurantes y ensambladores de productos compran componentes
La empresa Goodwin gasta el 50 por ciento del importe de sus ventas en d—lares en cadena desuministros. La empresa obtiene un beneficio neto del 4 por ciento. Del 46 por ciento restante,un 23 por ciento es fijo y el otro 23 por ciento es variable. En la Tabla 1.3 podemos observar queel valor de las ventas,en d—lares,necesario para generar el mismo beneficio que el que se obten-dr’a como resultado del ahorro de 1 d—lar en cadena de suministros,ser’a de 3,70 d—lares.
EJEMPLO 1
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 7
XTERNALIZACIîNde tecnolog’a de la informaci—n,los trabajos de contabilidad,las funciones de asesor’a legal,la log’stica e,incluso,el ensamblaje de los productos. Dado el bajo coste de la transferenciaelectr—nica de datos por todo el mundo,las actividades que pueden transferirse electr—nica-mente son las primeras candidatas a la externalizaci—n. Encontramos Òcentros de atenci—ncall centers)Ópara los franceses en Angola (una antigua colonia francesa en çfri-ca) y para Estados Unidos e Inglaterra en la India. Vemos c—mo las preguntas enviadas porlos clientes a Microsoft por correo electr—nico,y los servicios de contabilidad,finanzas ygesti—n de Procter & Gamble,se encaminan hacia las Filipinas. Dentro de Estados Unidos,informaci—n para muchas empresas,entre otras a Delphi Automotive y Nextel. De formaparecida,Automatic Data Processing (ADP) proporciona servicios de gesti—n de n—minasDirecci—n de producci—n en acci—ndo ÒExternalizaci—n,pero no a la India,sino a lugares remotos de Estados UnidosÓ.La producci—n externalizada se est‡ convirtiendo en una pr‡ctica habitual en muchasindustrias,desde la inform‡tica hasta los autom—viles. Gran parte del trabajo de ensam-blaje de las computadoras de IBM est‡ externalizado a una empresa especializada enensamblaje electr—nico,Solectron. Y la producci—n del Chrysler Crossfire,el Audi A4 des-capotable y el Mercedes CLK descapotable est‡ externalizada a Wilheim Karmann enOsnabruck,Alemania. A veces,la externalizaci—n puede adoptar formas poco habituales,como es el caso de la biblioteca pœblica de Salt Lake City,que externaliza la fundici—n dem‡s de 2.000 paneles a Pretecsa en MŽxico,para transportarlos despuŽs a 3.5000 km alnorte,lo que indica la creciente importancia de la externalizaci—n.
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNDE ESTADOS UNIDOSglobal para aumentar su eficiencia externalizando losproblemas de calidad con sus actividades externalizadasdades estadounidenses se convierten en una atractivaalternativa. Nacagdoches (con una poblaci—n de 29.914habitantes), o Twin Falls, Idaho (34.469), pueden ser luga-res perfectos para centros de atenci—n telef—nica. Aunqueciudades, las empresas pueden ahorrarse millones y, aunatenci—n telef—nica a clientes en Twin Falls, tras cerrar unBrothers acaba de cancelar su contrato de externalizaci—ncomprado Daksh eServices Ltd., una empresa india deFuentes: The Wall Street JournalBusiness Week
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 9
STRATEGIASDELACADENADESUMINISTROSal tener que trabajar con distintas normativas laborales,culturas,y todo un nuevo conjun-to de valores. Por ejemplo,en 2004,Gap Inc. inform— que de sus m‡s de 3.000 f‡bricas entodo el mundo,aproximadamente el 90 por ciento no hab’a superado su evaluaci—n inicialcado en abusos psicol—gicos o verbales,y m‡s del 50 por ciento de las f‡bricas visitadasen el çfrica subsahariana operaba sin los adecuados dispositivos de seguridad. El reto dela Žtica en la cadena de suministros es importante,pero las empresas responsables comoESTRATEGIAS DE CADENA DE SUMINISTROSLa empresa debe decidir quŽ estrategia de cadena de suministros seguir‡ para la obtenci—nde bienes y servicios de fuentes externas. Una de estas estrategias es el enfoque de nego-ciaci—n con muchos proveedores,y enfrentar a los proveedores unos contra otros. Unasegunda estrategia consiste en desarrollar una relaci—n de Òa largo plazouno pocos proveedores,para satisfacer al cliente final. Una tercera estrategia es la graci—n verticalen la que la empresa decide utilizar integraci—n vertical hacia atr‡s,com-prando,de hecho,al proveedor. Una cuarta variaci—n es la combinaci—n de unos pocos pro-eedores y la integraci—n vertical,conocida como un eiretsu.eiretsuproveedores formanparte de una coalici—n de empresas. Por œltimo,una quinta estrategiaque utilizan proveedores en funci—n de las necesidadesA continuaci—n explicaremos cada una de estas estrategias.Con la estrategia de muchos proveedores,el proveedor responde a las demandas y especi-icaciones de una Òsolicitud de presupuestoÓde la empresa,y normalmente se adjudica elpedido al proveedor que ofrezca un menor presupuesto. Es una estrategia comœn cuando). Esta estrategia enfrenta a los provee-dores,y coloca el peso de cumplir las demandas del comprador sobre el proveedor. Losproveedores compiten de forma agresiva entre s’. Aunque con esta estrategia se pueden uti-lizar diferentes enfoques de negociaci—n,es evidente que su objetivo no son las relacionesde Òasociaci—nÓa largo plazo. Este enfoque considera que el proveedor es responsable demantener la necesaria tecnolog’a,las habilidades y las aptitudes de previsi—n,as’ comocompetencia en coste,calidad y entrega.Una estrategia de pocos proveedores implica que en lugar de buscar atributos a corto pla-zo,tales como un bajo coste,el comprador busca establecer una relaci—n a largo plazo conunos pocos proveedores especializados. Los proveedores a largo plazo probablementecomprendan mejor los objetivos generales de la empresa y del cliente final. Utilizandopocos proveedores,se puede crear valor permitiŽndoles alcanzar econom’as de escala yuna curva de aprendizaje que produzca bajos costes de transacci—n y de producci—n.Pocos proveedores,cada uno con un gran compromiso con el comprador,pueden estarm‡s dispuestos a participar en sistemas justo a tiempo (JIT),as’ como a proporcionar inno-aciones de dise–o y experiencia tecnol—gica. Muchas empresas se han movido con empu-
Amy Merrick,ÒGap Offers Unusual Look at Factory ConditionsÓ,The Wall Street Journal 2004):A1,A12.
V’deo 1.1
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 11
1.DIRECCIîNDELACADENADESUMINISTROSje y dinamismo para incorporar a proveedores en sus sistemas de suministro. Daim-lerChrysler,por lo pronto,actualmente trata de escoger a los proveedores incluso antes deque se hayan dise–ado los componentes. Motorola tambiŽn evalœa a los proveedores concriterios rigurosos,pero en muchos casos ha eliminando las tradicionales pujas de provee-dores,poniendo mayor Žnfasis en la calidad y en la fiabilidad. En ocasiones,estas relacio-nes originan contratos que se extienden a lo largo de todo el ciclo de vida del producto. Seespera que el comprador y el proveedor colaboren,haciŽndose m‡s eficientes y reducien-do precios a lo largo del tiempo. El resultado l—gico de estas relaciones es muchos menosproveedores,pero aquellos que permanecen como tales tienen relaciones a largo plazo.Algunas empresas de servicios,como la minorista brit‡nica Marks & Spencer,handemostrado tambiŽn que la cooperaci—n con los proveedores puede producir ahorros decostes tanto para los proveedores como para los clientes. Esta estrategia ha tenido comoresultado a proveedores que desarrollan nuevos productos,y ha logrado clientes paraMarks & Spencer y para el proveedor. La tendencia hacia una estrecha integraci—n entreproveedores y compradores se est‡ produciendo tanto en las manufacturas como en los ser-Como en todas las estrategias,existe una desventaja. Con pocos proveedores,el costede cambiar de socio es enorme,por lo que el proveedor y el comprador corren el riesgo deconvertirse en prisioneros el uno del otro. Un bajo rendimiento en un proveedor es s—louno de los riesgos que afronta el comprador. El comprador tambiŽn debe preocuparse porlos secretos comerciales y por los proveedores que pueden realizar otras alianzas oemprender sus propios negocios. Esto ocurri—,por ejemplo,cuando U.S. Schwinn BicycleCo,necesitando capacidad adicional,ense–— a Giant Manufacturing Company,de Taiw‡n,a fabricar y vender bicicletas. Actualmente,Giant Manufacturing Company es el mayorabricante de bicicletas del mundo,y Schwinn fue adquirida por Pacific Cycle LLC cuan-Integraci—n verticalLa funci—n de compras puede ser ampliada hasta tomar la forma de una integraci—n verti-integraci—n verticalque anteriormente se compraban en el exterior,o a la compra,de hecho,de un proveedoro un distribuidor. Como se muestra en la Figura 1.2,la integraci—n vertical puede ser haciadelante ohacia atr‡s.Integraci—n verticalbienes y servicios queanteriormente seproveedor o distribuidor.Henry Ford se rode— de
Mineral de hierroSilicio
vertical puede ser
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 12
1.DIRECCIîNDELACADENADESUMINISTROSplica cada vez m‡s la integraci—n vertical. Adem‡s,una empresa que tenga un departa-mento o una divisi—n propia para cada cosa puede ser demasiado burocr‡tica para dar latalla a escala mundial. Por lo tanto,en lugar de permitir que la integraci—n vertical bloqueea la empresa en un negocio que pueda no entender o ser incapaz de gestionar,otro enfo-que posible es encontrar proveedores buenos y flexibles. Lasempresas virtualesen una variedad de relaciones con los proveedores para proporcionar los servicios que sedemandan. Las empresas virtuales tienen unas l’neas divisorias organizativas fluidas ym—viles,lo que les permite crear una empresa excepcional para satisfacer las cambiantesdemandas del mercado. Los proveedores pueden proporcionar diversos servicios queincluyen la gesti—n de n—minas,la contrataci—n del personal,el dise–o de productos,laprestaci—n de servicios de consultor’a,la fabricaci—n de componentes,la realizaci—n depruebas o la distribuci—n de los productos. Las relaciones pueden ser a corto o a largo pla-zo,y pueden incluir a autŽnticos socios,a colaboradores,o simplemente a proveedores osubcontratistas capaces. Independientemente de cu‡l sea la relaci—n formal,el resultadopuede ser un rendimiento excepcionalmente grande. Entre las ventajas de las empresas vir-tuales se encuentran la experiencia de gesti—n especializada,la baja inversi—n de capital,laflexibilidad y la rapidez. El resultado es la eficiencia.El negocio de la confecci—n es un ejemplo tradicionalde organizaciones virtuales. Losdise–adores de ropa rara vez fabrican sus dise–os; en lugar de ello,otorgan una licencia deabricaci—n. Los fabricantes pueden,a continuaci—n,alquilar un local y m‡quinas de coser,y contratar mano de obra. El resultado es una empresa con pocos gastos generales,que esflexible y que puede responder r‡pidamente al mercado.es la industria de los semiconductores,ejemplificada porisioneer en Palo Alto. Esta empresa de California subcontrata casi todo:diferentesÒsociosÓescriben el software,el hardware lo fabrica un subcontratista en Silicon Valley,las placas de circuitos impresos se fabrican en Singapur,y las cajas de pl‡stico se fabricanen Boston,donde las unidades se prueban y empaquetan para el transporte. En la empresavirtual la funci—n de compras es exigente y din‡mica.A medida que los directivos se mueven en sus decisiones hacia la integraci—n de la cade-na de suministros,es posible lograr eficiencias considerables. El ciclo de los materiales,amedida que fluyen desde los proveedores,a producci—n,a almacenes,a distribuci—n y alcliente,tiene lugar entre organizaciones separadas y,a menudo,muy independientes. Porlo tanto,pueden surgir problemas importantes de gesti—n que pueden dar lugar a gravesineficiencias. El Žxito empieza con un acuerdo mutuo sobre objetivos,seguido de una con-ianza mutua,y continœa con unas culturas organizativas compatibles.Una cadena de suministros integrada requiere algo m‡sque un mero acuerdo sobre los tŽrminos contractuales de una relaci—n de compra/venta.cadena de suministros es el cliente final. Por lo tanto,es esencial establecer un mutuoentendimiento en la misi—n,la estrategia y los objetivos de las organizaciones participan-tes. La cadena de suministros integrada busca a–adir valor econ—mico y maximizar el con-La confianza es fundamental para una cadena de suministros eficiente y efi-una relaci—n construida sobre la confianza mutua. Las relaciones entre los suministradoresEmpresas virtualesproporcionar los servicios
Cada empresa juzgacu‡l debe ser su gradointegraci—n vertical.postura hacia laintegraci—n vertical. Enel pasado,Jaguarlas arandelas. Sinembargo,Jaguar centraahora su atenci—n enœnico:la carrocer’a,elLos proveedorespropias capacidades,xperiencia y eficienciasuministran el resto de
del Hospital Arnold
V’deo 1.2
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 14
1.DIRECCIîNDELACADENADESUMINISTROSse produce a medida que los pedidos se van transmitiendo de los mino-ristas a los mayoristas,y de Žstos a los fabricantes,con fluctuaciones que aumentan encada paso de la secuencia. Las fluctuaciones Òl‡tigoÓen la cadena de suministros aumen-tan los costes de inventario,transporte,env’o y recepci—n,al tiempo que reducen el servi-cio al cliente y la rentabilidad. Procter & Gamble descubri— que,aunque la utilizaci—n depa–ales Pampers era constante,y los pedidos de las tiendas minoristas ten’an pocas fluc-tuaciones,a medida que los pedidos avanzaban por la cadena de suministros,las fluctua-ciones iban aumentando. Cuando los pedidos llegaban hasta el nivel de las materias pri-mas,la variabilidad era considerable. Se ha observado y documentado un comportamientoparecido en muchas empresas,entre ellas Campbell Soup,Hewlett-Packard y Applied
Roger D. H. Warburton,ÒAn Analytical Investigation of the Bullwhip EffectÓ,Production and OperationsManagement 13,n.2 (verano de 2004):150-160; y Hau L. Lee,V. Padmanabhan y W. Whang,ÒThe BullwhipEffect in Supply ChainsÓ,MIT Sloan Management Review(primavera de 1997):93-106.Robert Ristelhueber,ÒSupply Chain Strategies Ð Applied Materials Seek to Snap Bullwhip EffectÓ,de enero de 2001):61.
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNETIQUETAS DE RADIOFRECUENCIA: CîMO MANTENER LLENOSLOS ESTANTESquency IDentification, RFID) podr’an cambiar esta situaci—n al proporcionar informaci—n en tiempo real sobre lo que est‡Fuentes: Business2.0
SistemadegestióndeinventariosdeWal-Mart
SoftwaredelacadenadesuministrosdeProcter&Gamble
Proveedores suministros de P&GCentro de distribución de Wal-MartWal-Mart
¡ALERTA ENEL ESTANTE! SE NECESITAN¡ALERTATIENDA!NECESITAN¡ALERTA EN ALMACÉN!SE NECESITANREABASTE- CIMIENTO
!
!
!
!
Una oferta especial hace que los compradores de Wal-Mart se lancen a comprar paquetes de pañales Pampers. El software de logística miento permanente de en los camiones gracias a RFID. Los directivos regio- nales pueden redirigir los camiones para satisfacer necesidades urgentes.Los proveedores de P&G materias primas, lo que lidad en varios niveles de la cadena de suministros, y proporciona a los provee- dores la capacidad de prever Pampers tiene una etiqueta RFID. Los escáneres incorpo- rados en los estantes alertan el estante. inventarios de Wal-Mart hace conecta sus existencias en el supermercado con las existencias en su almacén,Los sistemas de Wal-Mart P&G. Las puntas de visibles de inmediato en suministros.
REABASTE- CIMIENTOREABASTE- CIMIENTO
WAL*MART
REDIRECCIONAR Nº 237
237
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 16
1.DIRECCIîNDELACADENADESUMINISTROSde el usuario final. Este enfoque suprime informaci—n distorsionada y mœltiples previsio-Â¥Un sofisticado que comprenda los patrones de la demanda. En el recua-Direcci—n de producci—n en acci—ncia:c—mo mantener llenos los estantesÓse explica c—mo consigue hacerlo Wal-Mart con algunos de sus productos en inventario gracias a las etiquetas deidentificaci—n por radiofrecuencia (IRF).Â¥Un distribuidorque gestiona el inventario para una determinada ‡rea de distribu-ci—n. Los distribuidores que mueven art’culos de alimentaci—n,cerveza y refrescospueden hacerlo. Anheuser-Busch gestiona los inventarios y entregas de cerveza deÂ¥Un que tiene un sistema de previsiones,producci—n y distribuci—n biengestionado. TAL Apparel Ltd.,que se analiza en el recuadro sobre Direcci—n deproducci—n en acci—ntitulado ÒLa cadena de suministros de Penney para camisasde etiquetaÓ,lo hace para Penney.inventario gestionado por el proveedorsignifica que se recurre a un proveedor local (normalmente,un distribuidor) para mante-ner los inventarios de un fabricante o de un minorista. El proveedor entrega el productodirectamente al departamento correspondiente del comprador,en vez de a un muelle derecepci—n o a un almacŽn. Si el proveedor puede mantener los inventarios de diferentesclientes que utilizan el mismo producto,o cuyas diferencias son menores (por ejemplo,enla etapa de embalaje),entonces se lograr‡n ahorros netos. Estos sistemas funcionan sin lagesti—n directa del comprador.retrasa toda modificaci—n o personalizaci—n del pro-ducto (manteniŽndolo genŽrico) el mayor tiempo posible. Por ejemplo,despuŽs de anali-zar la cadena de suministros de sus impresoras,Hewlett-Packard (H-P) determin— que siel sistema de alimentaci—n elŽctrica de la impresora se sacaba de Žsta y se fabricaba un sis-tema de alimentaci—n externo con cable,H-P podr’a transportar la impresora b‡sica a cual-quier parte del mundo. H-P modific— la impresora,su sistema de alimentaci—n externo concable,su embalaje y su documentaci—n,de forma que s—lo era necesario a–adir en el pun-to final de distribuci—n el sistema de alimentaci—n externo con cable y la documentaci—ncorrespondiente. Esta modificaci—n permiti— a la empresa fabricar y mantener inventarioscentralizados de la impresora genŽrica para enviarlos en funci—n de los cambios de laEste conocimiento de la cadena de suministros completa redujo a la vez los riesgos y lainversi—n en inventario.El canal de montaje es una variante del aplazamiento. El env’a al distribuidor componentes individuales y m—dulos,en lugar de enviar elproducto acabado. Entonces,el distribuidor ensambla,prueba y expide. El canal de mon-taje trata a los distribuidores m‡s como si fueran socios de fabricaci—n que distribuidores.Esta tŽcnica ha tenido Žxito en industrias donde los productos est‡n experimentando cam-bios r‡pidos,como los PC. Con esta estrategia,se reduce el inventario de productos aca-bados,ya que los productos se montan en funci—n de una previsi—n m‡s cercana y exacta.En consecuencia,la respuesta al mercado es mejor,y con menor inversi—n,lo que consti-tuye una buena combinaci—n.al departamento que losutiliza en el comprador.de un producto, de formaensamblar.
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 18
1.DIRECCIîNDELACADENADESUMINISTROSque las f‡bricas y los minoristas utilizan esta tŽcnica,la facilidad de uso y el bajo coste deInternet est‡n sustituyendo al EDI y al ASN en su forma actual.Los sistemas m‡s vanguardistas de la cadena de suministros combinan muchas de las tŽc-por Internete-procurementtiene muchas variantes. Vamos a anali-net para comunicar los lanzamientos de pedidos a los proveedores. Esto suceder’a con losart’culos para los que existe un pedido abierto. En esta aplicaci—n,Internet sustituye al m‡spara los art’culos no est‡ndar,para los que no hay un pedido abier-to,los pedidos por cat‡logo pueden dar realce a las caracter’sticas de comunicaci—n deInternet. En esta aplicaci—n de compras por Internet,los acuerdos generales a largo plazocon suministradores autorizados se convierten en la colocaci—n de cat‡logos online para supedido y se controlan los costes de compra. Por ejemplo,la Universidad Estatal de SanDiego (SDSU) utiliza el software para revisar el estado de los pedidos,para recibir factu-ras y acuses de recibo,y para generar informes de actividad. El contenido del cat‡logo desuministros de la SDSU es a tiempo real y est‡ gestionado por el proveedor. Las transac-ciones de compra est‡n integradas con el software financiero de la universidad,el cual est‡suministrado por Oracle. Texas Instruments ha instalado un sistema similar para reducirlos costes de compra a la vez que mejora la disponibilidad de los art’culos. Los empleadosde Texas Instruments en cualquier parte del mundo,ahora realizan los pedidos directa-mente desde su mesa de oficina,y los datos de la transacci—n se traspasan autom‡ticamenteal software de planificaci—n de los recursos de la empresa (ERP) de SAP. (Los programasSAP y ERP se abordan con m‡s detalle en el Cap’tulo 4 de este texto).tercer lugarpero basado en Internet,utilizado por varios complejos de ocio de Las Vegas para contro-lar sus compras,que abarcan desde suministros de bajo coste para oficina hasta art’culosde ingenier’a de elevado coste,pasando por alimentos perecederos y bebidas. El solicitan-zada en la que se especifica art’culo,cantidad y fecha requerida. A continuaci—n,la solici-tud se mueve electr—nicamente hacia un comprador del departamento de compras. Elcomprador revisa la solicitud y transfiere los datos al sistema en Internet. A partir de unalista de proveedores preferidos mantenida por el departamento de compras,el compradorasigna la solicitud a proveedores cualificados para que oferten por ella. As’ pues,el com-prador es capaz de solicitar presupuestos a diversos proveedores en unos pocos segundos.En las solicitudes de compra se especifica la descripci—n del producto,la fecha de cierre ylas condiciones de la oferta. Los proveedores,conectados al sistema de compra electr—ni-ca,reciben la petici—n de oferta de forma simult‡nea. Al cierre de la puja,el compradorrevisa todas las ofertas (presupuestos) presentadas y elige al proveedor en funci—n de cali-dad,coste y entrega. Finalmente,se env’a un pedido de compra electr—nicamente al pro-eedor elegido.),para los que no existen contratos a largo plazo,se compran aho-ra de forma muy econ—mica a travŽs de sitios de subastas en Internet. El suplemento deCompras por InternetInternet o cat‡logosdisponibles en Internet
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 20
ELECCIîNDEPROVEEDORESeste cap’tulo,ÒComercio electr—nico y direcci—n de operacionesÓ,analiza con m‡s detalleIndependientemente de la forma que adopte el sistema de compra electr—nica,a losproveedores les gusta porque vender online supone estar m‡s cerca de los clientes. El cash-flow del proveedor tambiŽn puede mejorar puesto que se reduce el tiempo total del ciclo(tiempo que transcurre entre que se hace el pedido,se entrega y se recibe el pago). Unincentivo a–adido es que la inversi—n de capital en estos sistemas es baja. A los compra-a realizar pedidos de forma r‡pida,y reduce los costes de transacci—n y los inventarios.La compra por Internet puede formar parte de un sistema integrado de planificaci—n deEnterprise Resource Planning),con comunicaci—n v’a Inter-net entre las diferentes unidades de la cadena de suministros. En estos sistemas,el Òlanza-miento de un pedidoÓno s—lo dice al que ha de enviar que env’e,sino que tambiŽn actua-liza los m—dulos correspondientes del sistema ERP. En otras situaciones,menosintegradas,los sistemas de compra por Internet pueden no formar parte de un sistema ERPcompletamente integrado. Pero incluso en estos sistemas,las compras se suelen registrarautom‡ticamente en el sistema financiero y en el de inventarios de la empresa comprado-ra,lo que reduce los costes de transacci—n internos.ra aquellos bienes y servicios que compra la empresa es necesario elegir a proveedores.selecci—n de proveedorestiene en cuenta varios factores,como la conveniencia estra-tŽgica,la competencia del proveedor,las condiciones de entrega y la calidad. Puesto queuna empresa puede tener cierta competencia en todas las ‡reas,y competencia excepcio-nal s—lo en unas pocas,puede ser muy dif’cil hacer una buena selecci—n de proveedores. Ao servicios.por Internethoteles de Las VegasD. Wisner,G. KeongLeong,y K. C. Tan,Management(Mason,Ohio:2005); y K. C. Tan y R.Dajalos,ÒPurchasingStrategy in the 21stPRACTIX:BestPractices in PurchasingManagement4,n.
(2001):7-12.
Prepara la solicitudEl comprador revisa la solicitud
Recibe el pedido de compra electrónico
Envía el producto;recibe un pago electrónicoIndividuo inicia la solicitud de compraIntroduce los datos en el sistema en InternetAsigna proveedores para ofertar presupuestos; da condiciones y fechas de cierreIntroduce la solicitud en el sistema informático y lo transfiere al departamento de compras
Departamento de compras/comprador
Proveedor
Recopila/revisa los presupuestos enviados electrónicamente
Elige al proveedor en función de calidad, coste y condiciones de entrega; emite el pedido de compra
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 21
ELECCIîNDEPROVEEDORESinœtiles. Como las empresas tienden a trabajar con s—lo unos pocos proveedores a largoplazo,los aspectos de fortaleza financiera,de calidad,de gesti—n,de habilidad tŽcnica y depotencial para una estrecha relaci—n a largo plazo desempe–an un papel cada vez m‡simportante. Estos atributos deben tenerse en cuenta en el proceso de evaluaci—n.La segunda etapa es el desarrollo del proveedorbajar con un proveedor determinado,Àc—mo integrar a este proveedor en su sistema? Elcomprador se asegura de que el proveedor comprende los requisitos de calidad,los cam-bios de ingenier’a,los plazos y la entrega,el sistema de pago del comprador,y las pol’ti-cas de aprovisionamiento. El desarrollo del proveedorpuede incluir desde formaci—n,aayudas en ingenier’a y producci—n,y a procedimientos para transferencia de informaci—n.ambiŽn es necesario definir pol’ticas de aprovisionamiento. ƒstas pueden abordar cues-tiones tales como el porcentaje del negocio que se lleva a cabo con cualquier proveedor oIndependientemente de la estrategia adoptada sobre la cadena de suministros,es necesarioque se realicen negociaciones sobre los elementos cr’ticos de la relaci—n contractual. Estasnegociaciones habitualmente se centran en calidad,entregas,pagos y costes. Vamos a cen-te,el modelo de precio en funci—n del mercado,y la puja competitiva.modelo del precio en funci—n del costere que el proveedor revele su contabilidad de costes al comprador. El precio del contratoest‡ entonces basado en el tiempo y los materiales empleados por el proveedor,o en uncoste fijo con una cl‡usula de actualizaci—n para tener en cuenta los cambios en el costede la mano de obra y de los materiales del proveedor.modelo del precio en funci—n del mer-el precio se basa en un precio publicado en algœn bolet’n oficial,en una subasta o enun ’ndice de precios. Muchos bienes primarios (productos agr’colas,papel,metal,etcŽte-ra) fijan sus precios de esta manera. Por ejemplo,los precios del cart—n se pueden encon-Official Board Markets www.advanstar.com/subscri-. Los precios de los metales no ferrosos se publican en la revista PlattÕs Metals Weekwww.platts.com/plattsmetals/www.metalworld.comCuando los proveedores no est‡n dispuestos a discutir los costes y don-de no existen mercados casi perfectos,la puja competitiva es a menudo adecuada. Traba-jos poco frecuentes (como construcci—n,adquisici—n de herramientas y moldes) se com-pran habitualmente bas‡ndose en la licitaci—n competitiva. Las pujas se pueden enviar porcorreo,fax o en una subasta por Internet. La licitaci—n competitiva es una pol’tica habitualen la mayor’a de las compras de muchas empresas. Esta pol’tica exige que el agente decompras tenga varios proveedores potenciales del producto (o su equivalente) y presu-puestos de cada uno. La principal desventaja de este mŽtodo,como hemos indicado antes,
Official Board Markets,Magazines for the Industry,
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 23
ESTIîNLOGêSTICAEl transporte por ferrocarrilpleados y transportan el 90 por ciento de todo el carb—n,el 67 por ciento de los autom—-viles,el 68 por ciento de los productos de papel,y alrededor de la mitad de toda la comida,intermodal de remolques de cami—n en vagones de ferrocarril,a menudo colocados en dospisos,se haya convertido en uno de los medios m‡s comunes de distribuci—n. M‡s demillones de contenedores de carga se transportan cada a–o por ferrocarril en EstadosUnidos. Sin embargo,con el crecimiento del sistema justo a tiempo,el transporte porferrocarril ha sido el gran perdedor,porque la fabricaci—n de peque–os lotes necesita deenv’os peque–os y frecuentes que es probable que se hagan v’a cami—n o avi—n.
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNEL PAPEL DE DHL EN LA CADENADHL International en Bruselas, pero el enorme edificio est‡California destinadas a Finlandia, y CD-ROM de la plantade Teac en Malasia destinados a Bulgaria.El movimiento de puerta a puerta de paquetes sensi-sistemas JIT, los cortos ciclos de vida de los productos, laalgo se rompe un martes a las 4 de la tarde, el almacŽn per-un avi—n de DHL a las 7 u 8 de la tardeÓ, comenta RobertKuijpers, consejero delegado de DHL International.Fuentes: Modern Materials HandlingBusiness WorldEl transporte aŽreotransportado en Estados Unidos. Sin embargo,la reciente proliferaci—n de transportistasaŽreos como Federal Express,UPS y DHL ha hecho de este tipo de transporte el de m‡sr‡pido crecimiento. Claramente,para transportes nacionales e internacionales de art’culosligeros,como suministros de material mŽdico y de emergencias,flores,frutas y componen-tes electr—nicos,el transporte aŽreo ofrece rapidez y fiabilidad. Direcci—n de producci—n en acci—n El transporte fluvialporte de mercanc’as,que data de la construcci—n del canal Erie en 1817. El transporte flu-vial en Estados Unidos se lleva a cabo en r’os,en canales,en los Grandes Lagos,en el lito-ral y en los ocŽanos que se comunican con otros pa’ses. El cargamento que se transportaen este medio es voluminoso y de poco valor,como mineral de hierro,cereales,carb—n,productos qu’micos,calizas y productos del petr—leo. Este sistema de distribuci—n esimportante cuando el coste del transporte es m‡s importante que la velocidad.
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 25
ENCHMARKINGENLADIRECCIîNDELACADENADESUMINISTROSci—n y el creciente uso de entregas justo a tiempo,las fronteras y puertos estadounidensesses todos los a–os,junto con miles de aviones,autom—viles y camiones todos los d’as.Incluso en las mejores condiciones posibles,aproximadamente el 5 por ciento de los con-tenedores en movimiento se env’an a direcciones equivocadas,se roban,se da–an o seretrasan excesivamente.Desde el 11 de septiembre de 2001,con los atentados terroristas,las cadenas de sumi-go,las innovaciones tecnol—gicas en la cadena de suministros est‡n mejorando la log’sti-ca,la seguridad y las entregas justo a tiempo. La tecnolog’a puede ahora saber lalocalizaci—n,el contenido y las condiciones de un cami—n y de un contenedor. Hay nue-os dispositivos que pueden detectar si alguien ha entrado en un contenedor cerrado her-mŽticamente,y pueden comunicar esta informaci—n al emisor o al receptor v’a satŽlite oradio. TambiŽn se pueden instalar detectores de movimiento dentro de los contenedores.Otros sensores pueden registrar los datos del interior del contenedor,tales como tempera-tura,choques,radiactividad y si se est‡ moviendo el contenedor. El seguimiento de loscontenedores perdidos,la identificaci—n de las demoras o,sencillamente,recordar a losindividuos de la cadena de suministros que hay un env’o en camino,ayudar‡n a conseguirenv’os expeditos. Las mejoras en la seguridad pueden ayudar a las entregas justo a tiem-po,y las mejoras en las entregas justo a tiempo pueden ayudar a la seguridad,y ambasComo muestra la Tabla 1.6,las relaciones entre los componentes de una cadena de sumi-empresas. Las empresas de referencia (benchmark) han reducido los costes,los plazos deentrega,las entregas con retraso y los desabastecimientos,al mismo tiempo que han mejo-rado la calidad. La gesti—n eficaz de una cadena de suministros proporciona una ventajacompetitiva al ayudar a las empresas en su respuesta al exigente mercado global del mer-cado. Wal-Mart,por ejemplo,ha desarrollado una ventaja competitiva mediante la direc-ci—n eficaz de la cadena de suministros. Con su propia flota de 2.000 camiones,19 centrosde distribuci—n y un sistema de comunicaci—n v’a satŽlite,Wal-Mart (con la ayuda de sus
Empresasde referencia
t’picas(Benchmark)Costes administrativos como porcentaje de las compras3,3%0,8%Plazo (semanas)158iempo empleado en hacer un pedido42 minutos15 minutosPorcentaje de entregas con retraso33%2%Porcentaje de material rechazado1,5%0,0001%
Adaptado de un informe de McKinsey & Company.
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 27
1.DIRECCIîNDELACADENADESUMINISTROSproveedores) repone los estantes de sus tiendas con una media de dos veces por semana.Los competidores reponen cada semana. Un reabastecimiento r‡pido y econ—mico signifi-ca altos niveles de disponibilidad de producto y reducciones de la inversi—n en inventario.
incluyendo la mayor’a de las empresas manufactureras,restaurantes,mayoristas y mino-ristas,viene determinada por una gesti—n eficaz de la cadena de suministros. La direcci—nrrollar una ventaja competitiva,utilizando,a menudo,el comercio electr—nico. La direc-ci—n de la cadena de suministros es un enfoque para trabajar con los proveedores queincluye no s—lo las compras sino tambiŽn una aproximaci—n integral para crear el m‡ximoalor desde la cadena de suministros. Se conocen cinco estrategias de cadena de suminis-tro. ƒstas son:(1) de muchos proveedores,(2) de pocos proveedores,(3) de integraci—nrtical,(4) de redes eiretsuestrategia correcta de cadena de suministro,y a menudo desarrollan una organizaci—n degesti—n log’stica para asegurar un almacenaje y distribuci—n eficaces.
(Outsourcing)(p. 8)Integraci—n vertical eiretsu(p. 13)Inventario gestionado por el proveedor(p.18)viso anticipado de expedici—n (ASN:e-procurementSelecci—n del proveedor Estrategias de negociaci—n
CLAVE
isite nuestra p‡gina web o utilice el CD-ROM del estudiante para obtener ayuda sobre este
www.prenhall.com/heizerreguntas de autoevaluaci—nroblemas para resolver con Internet
En su CD-ROM del alumnoLecci—n en PowerPoint
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 28
PROBLEMAS29
CUESTIONES PARA EL DEBATEDefina la gesti—n de la cadena de suministros.ÀCu‡les son los objetivos de la gesti—n de la cadenaÀCu‡l es el objetivo de la gesti—n de la log’stica?suministros,compras y gesti—n de la log’stica?ÀQuŽ es la integraci—n vertical? Ponga un ejemplo deintegraci—n hacia delante y hacia atr‡s.ÀCu‡les son los tres enfoques b‡sicos de la negocia-ÀC—mo cambia la relaci—n tradicional de adversarioscon los proveedores cuando una empresa toma ladecisi—n de aplicar un sistema con pocos proveedo-ÀC—mo utiliza Wal-Mart el drop shipping?cian de las compras sin factura?para implementar entregas justo a tiempo?en el enfoque de producci—n de VW descrita en elerfil de una empresa globaleiretsu

Durante generaciones,la pol’tica de Sears Roebuck &Company,el abuelo de los minoristas,fue no comprarsus proveedores. El razonamiento subyacente era queesta pol’tica permit’a a Sears pasar a otros proveedores,segœn dictase el mercado,sin destruir la capacidad delproveedor de seguir en activo. Por el contrario,Wal-Martcompra una proporci—n cada vez mayor de la producci—nde sus proveedores. Con el tiempo,se puede esperar queal-Mart se siente a hablar con ese proveedor y le expli-que que ya no necesita disponer de vendedores y quedebe eliminar su plantilla de vendedores y trasladar losahorros de costes a Wal-Mart. Sears est‡ perdiendo cuota de mercado,ha sido com-
DILEMA ƒTICO
PROBLEMAS
Elija un establecimiento local que forme parte de una cadena relativamente grande. A par-tir de entrevistas con los trabajadores y de informaci—n en Internet,identifique los ele-una estrategia de bajo coste,de respuesta r‡pida o de diferenciaci—n (del volumen Decisiones EstratŽgicassignificativamente distintas de un producto a otro?Como director de compras de Woolsey Enterprises en Golden,Colorado,le pide a su com-prador que clasifique como ÒexcelentesÓ,ÒbuenasÓ,ÒjustasÓo ÒdeficientesÓun conjuntode caracter’sticas para dos potenciales proveedores. Usted sugiere que ÒProductosÓtenga
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 29
1.DIRECCIîNDELACADENADESUMINISTROSuna ponderaci—n del 40 por ciento,y que las otras tres categor’as se ponderen con el 20por ciento cada una. El comprador le entrega la siguiente clasificaci—n de los proveedores.ÀCu‡l de los dos proveedores seleccionar’a? Utilizando los datos del problema 1.2,suponga que tanto Donna Inc. como Kay Corp. hansido capaces de que todas sus valoraciones de ÒdeficienteÓpasen a ÒjustoÓ. ÀC—mo clasi-Desarrolle un formulario de valoraci—n de proveedores que represente su comparaci—n dela formaci—n acadŽmica ofrecida por dos universidades en las que pens— (o estŽ pensando)en matricularse. Incorpore los datos necesarios e identifique la ÒmejorÓalternativa. ÀEst‡haciendo sus estudios en la ÒmejorÓalternativa? En caso negativo,Àpor quŽ no?Utilizando fuentes de Internet,identifique algunos de los problemas que haya tenido queafrontar una empresa de su elecci—n en su paso a,u operando como,organizaci—n virtual.ÀEl funcionamiento como organizaci—n virtual simplemente agrava viejos problemas,ocrea otros nuevos?Utilizando la Tabla 1.3,determine las ventas necesarias para poder igualar a un d—lar deUn beneficio neto del 4 por ciento y que gasta el 40 por ciento de sus ingresos en com-Un beneficio neto del 6 por ciento y que gasta el 80 por ciento de sus ingresos en com-Utilizando la Tabla 1.3,determine las ventas necesarias para poder igualar a un d—lar deUn beneficio neto del 6 por ciento y que gasta el 60 por ciento de sus ingresos en com-Un beneficio neto del 8 por ciento y que gasta el 80 por ciento de sus ingresos en com-
Conocimiento del producto
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 30
OBLEMASPARARESOLVERCONSus opciones para enviar componentes de una m‡quina,valorados en 100.000 d—lares,desde Baltimore hasta Kuala Lumpur,Malasia,son (a) un barco que tardar‡ 30 d’as a uncoste de 3.800 d—lares,o (b) enviar por cami—n los componentes a Los çngeles y despuŽsenviarlos por barco a un coste total de 4.800 d—lares. La segunda opci—n s—lo tarda 20 d’as.Se le paga mediante una carta de crŽdito el d’a que llegan los componentes. Se estima quesus costes de almacenamiento ascienden al 30 por ciento del valor por a–o.ÀQuŽ aspectos relativos al cliente no est‡n incluidos en los datos presentados?Si tuviera una tercera opci—n para el problema anterior,que s—lo costara 4.000 d—lares ytambiŽn tarda 20 d’as,Àcu‡l es su plan m‡s econ—mico?Monczka-Trent Shipping es el proveedor de log’stica de Handfield Manufacturing Co. enOhio. Handfield tiene env’os diarios de una bomba de direcci—n asistida desde su planta deOhio a una l’nea de montaje de autom—viles en Alabama. El valor del env’o normal es de250.000 d—lares. Monczka-Trent Shipping tiene dos opciones:(1) el env’o normal de dosuna entrega efectiva de un d’a. El conductor adicional cuesta 175 d—lares. Los costes dealmacenamiento de Handfield son del 35 por ciento anuales para este tipo de productos.ÀQuŽ aspectos relativos a la producci—n no est‡n incluidos en los datos presentados?
PROBLEMAS PARA RESOLVER CON INTERNETisitenuestro sitio web en www.prenhall.com/heizer
Caso de estudio
La cadena de suministros de Delly el impacto del comercio electr—nico(E-Commerce)Dell,el fabricante de computadoras personales que seperfil de una empresa globaldel Cap’tulo 7 del volumenDecisiones EstratŽgicaslleva mucho tiempo recurriendo a Internet y al comer-cio electr—nico en su cadena de suministros. La figurade este caso de estudio muestra el excepcional modeloDell vende un gran volumen de productos de bajocoste directamente a los usuarios finales. El montaje seabricantes tradicionales de PC,por el contrario,hanensamblado los PC previamente,prepar‡ndolos paracomprarlos en las tiendas minoristas. Dell utiliza la ven-ta directa,fundamentalmente a travŽs de Internet,paraaumentar sus ingresos ofreciendo una variedad pr‡cti-camente ilimitada de configuraciones posibles de PC.Los clientes pueden elegir configuraciones recomenda-Dell satisfaga a los clientes ofreciŽndoles un productoque se acerca a sus requisitos espec’ficos. Las opcionesatraer a clientes que valoran esta elecci—n. Dell tambiŽngrandes empresas compradoras hacer un seguimiento
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 31
ASODEESTUDIOENVêDEO
unos pocos PC),los fabricantes que venden a travŽs dedistribuidores y de minoristas hacen env’os con ciertaseconom’as de escala,utilizando grandes camiones parahacer env’os a los almacenes y a los minoristas,siendoel usuario final el que proporciona la œltima parte de laentrega. Los costes de transporte hacia afuera de lacadena de suministros de Dell son mayores,pero,enrelaci—n con el precio de un PC,el coste de transportees relativamente bajo (normalmente del 2 al 3 por cien-to) y,por tanto,la repercusi—n sobre el coste total esAunque puede parecer que Dell,con su modelo demontaje bajo pedido,est‡ mejor equipada parabeneficiarse del comercio electr—nico,un fabrican-te tradicional de PC,que vende a travŽs de distri-uidores y minoristas,tambiŽn puede ganarÀC—mo ha explotado Dell la ventaja de InternetÀCu‡l es la principal desventaja de la venta de PCa travŽs de Internet para Dell?Information Weekagosto de 2002):8-20,Supply Chain Management. Chopra y P.Meindl (Upper Saddle River,NJ:Prentice Hall,2004); y A. A.Thompson y J. E. Gamble,ÒDell Computer Corporation:StrategyCases in Strategic Manage-,12.edici—n (Nueva York:McGraw-Hill,2001).
La cadena de suministros del HospitalArnold PalmerEl Hospital Arnold Palmer,uno de los mejores hospita-ni–os,es una gran empresa con m‡s de 2.000 emplea-Florida. Como otros muchos hospitales,y otras empre-sas,el Hospital Arnold Palmer lleva mucho tiempo for-taciones. Por ejemplo,pod’a cambiar de proveedoresnuevo proveedor de menor coste) u ofrecer s—lo un tipode producto con el que no est‡n familiarizados loscapaz de negociar contratos con fabricantes locales paraAs’ pues,en 2003,el Hospital Arnold Palmer,jun-tral,formaron su propio grupo de compras,muchom‡s peque–o,pero todav’a poderoso (con unas com-pras anuales de 200 millones de d—lares),la corpora-ci—n Healthcare Purchasing Alliance (HPA). La nuevaEn primer lugar,se estructur— y se contrat— a personalahorros derivados de sus esfuerzos de contrataci—nfueran a parar a sus ocho miembros. En segundolugar,lleg— a acuerdos todav’a mejores con sus pro-eedores garantizando un volumencomprometidormando contratos,no a un a–o,sino a tres y cincoa–os. ÒIncluso con un nuevo coste interno de 400.000d—lares de funcionamiento de la HPA,los ahorros y laautŽntico triunfoÓ,comenta George DeLong,directorde la HPA.Una gesti—n eficaz de la cadena de suministros enlas manufacturas suele centrarse en el desarrollo deinnovaciones de nuevos productos y en la eficiencia atravŽs de la colaboraci—n entre el comprador y el ven-dedor. Sin embargo,el enfoque en la industria de servi-cios tiene un Žnfasis ligeramente distinto. En el Hospi-tal Arnold Palmer,las oportunidades en la cadena de
Caso de estudio en v’deo
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 33
1.DIRECCIîNDELACADENADESUMINISTROSof Operations Management22,n.2 (abril 2004):pp. 119-Chen,I. J.,A. Paulraj,y Augustine A. Lado. ÒStrategicPurchasing,Supply Management,and Firm PerformanceÓ.ournal of Operations Management22,n.2004):pp. 505-523.Chopra,Sunil,y Peter Meindl. Supply Chain Management,2.ed. Upper Saddle River,NJ:Prentice Hall (2004).Cohen,Morris A.,Hau L. Lee,y Don Willen. ÒSaturnÕs Supply-Chain Innovation:High Value in After-Sales ServiceÓ. Sloan Management Review(verano 2000):pp. 93-101.Gardner,Dan. ÒThe Impact of Globalization on Supply ChainAPICSÑThe Performance Advantage2004):pp. 30-35.andfield,RobertB.,etal.ÒAvoidthePitfallsinSupplierDevelopmentÓ.MITSloanManagementReview(invierno2000):pp. 37-50.Handfield,Robert B.,y Ernest L. Nichols Jr. Introduction toSupply Chain Management,2.ed. Upper Saddle River,NJ:Prentice Hall (2003).Johnston,David A.,ÒEffects of Supplier Trust onPerformance of Cooperative Supplier RelationshipsÓ.ournal of Operations Management22,n.2004):pp. 23-38.Kapuscinski,Roman,ÒInventory Decisions in Dell's34,n.3 (mayo-junio 2004):pp.Kreipl,Stephan,y Michael Pinedo. ÒPlanning and Schedulingin Supply Chains:An Overview of Issues in PracticeÓ.Production and Operations Management13,n.ra 2004):pp. 77-92.McCutcheon,D.,y F. I Stuart. ÒIssues in the Choice of SupplierAlliance PartnersÓ. ournal of Operations Management3 (abril 2000):279-302.Mishra,B. K.,y S. Raghunathan. ÒRetailer- vs. Vendor-Managed Inventory and Brand CompetitionÓ. Management50,n.4 (abril 2004):pp. 445-457.Novak,Sharon,y Steven D. Eppinger. ÒSourcing by Design:Product Complexity and the Supply ChainsÓ. Management47,n.1 (enero 2001):pp. 189-204.Ross,Anthony D.,y Cornelia Droge. ÒAn Analysis ofOperations Efficiency in Large-Scale Distributionournal of Operations Management21,n.(enero 2004):pp. 673-688.Shin,H.,D. A. Collier,y D. D. Wilson. ÒSupply ManagementOperations Management18,n.3 (abril 2000):pp. 317-334.Simchi-Levi,David,Philip Kaminsky,y Edith Simchi-Levi.Designing and Managing the Supply Chain,2.Irwin/McGraw-Hill (2003).Stanley,L. L. y V. R. Singhal. ÒService Quality Along theSupply Chain:Implications for PurchasingÓ. Operations Management19,n.3 (mayo 2001):pp. 287-de Treville,Suzanne,Roy D. Shapiro,y Ari-Pekka Hameri.ÒFrom Supply Chain to Demand Chain:The Role of Lead-ime Reduction in Improving Demand Chain Perfor-ournal of Operations Management21,n.(enero 2004):pp. 613-627.Useem,Michael,y Joseph Harder. ÒLeading Laterally inCompany OutsourcingÓ. MIT Sloan Management Review41,n.2 (invierno 2000):pp. 25-36.http://www.amsup.comhttp://www.commerceone.comhttp://www.clm1.org/http://www.global-supply-chain.orghttp://www.logistics-edu.com/http://www.ws/ismmembership/principlestandards.cfmLogistics Information on the Web:Northwestern University Logistics Page:http://www.kellogg.nwu.edu/faculty/chopra/htm/rahul/Purchasing MagazineÕs Business Intelligence Center:http://www.purchasingdata.comPurchasing Magazine Web Site:http://www.manufacturing.net/magazine/purchasing/
RECURSOS EN INTERNET
01_Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:09 Página 36
DEOPERACIONES
SUPLEMENTO
CONTENIDO DEL SUPLEMENTO
sercapaz de:Externalizaci—nInternet
y la oferta ÒempaquetadaÓExternalizaci—n a Internet (InternetSEGUIMIENTO DEL INVENTARIOREDUCCIîN DEL INVENTARIOƒRMINOSCLAVEJERCICIOSENNTERNETYDEDELALUMNOUESTIONESPARAELDEBATEASODEESTUDIOELECTRîNICOENASOSDEESTUDIOADICIONALESECURSOSEN
01_SUPLMT Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:11 Página 37
OMERCIOELECTRîNICOInternet, para comprar yservicios, y paraintercambiar informaci—n.Internet est‡ resultando un formidable veh’culo para la transformaci—n de la direcci—nginaci—n y nuestra creatividad. Esta red de alta velocidad que llega a la mayor parte delplaneta est‡ disponible a un coste muy razonable,y su utilizaci—n est‡ creciendo cada d’a,con m‡s de 350 millones de dominios registrados en todo el mundoÀSon m‡s eficientes las empresas que utilizan Internet? La respuesta es afirmativa,como ver‡ a lo largo de este suplemento.comercio electr—nico/e-commerce(o su sin—nimo,negocio electr—nico/e-businessla utilizaci—n de redes de computadoras,fundamentalmente Internet,para comprar y ven-der bienes y servicios,e intercambiar informaci—n. El resultado del comercio electr—nicoes un amplio abanico de servicios electr—nicos r‡pidos y de bajo coste. Aunque el comer-cio electr—nico implica un trasvase de informaci—n entre empresas,la tecnolog’a es igual-mente aplicable entre empresas y clientes y,de hecho,entre los propios consumidores. Lasaplicaciones empresariales son evidentes en todas las actividades de negocio,desde el
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNINTERNET MANTIENE AL TANTOKing en Internet. Con restaurantes de Burger King en Flo-Internet y ver c—mo van las ventas, comprobar las tempe-registradora, desde term—metros inal‡mbricos colocadospuertas y equipos mec‡nicos, la informaci—n de los tresAhora puede tomar decisiones con informaci—n incluso siest‡ en casa. El sistema tambiŽn puede alertar al se–orcomputadora, un localizador, un telŽfono m—vil, o cual-Los restaurantes env’an una se–al, desde los termina-les del punto de venta, que actualiza la informaci—n deventas tras cada transacci—n. Esto permite a los directivostaurante para coches est‡ sirviendo con lentitud y est‡tos o en el mix de productos que se vende, lo que permitehacer ajustes oportunos para los pedidos entrantes. Si lasventas caen en un determinado d’a, el directivo puede lla-obra. El software conectado a Internet es lo suficientemen-te flexible para que la informaci—n que se env’a a losla utilizaci—n de webcams, de forma que se puede hacerversidad, en vez de trabajar, o no lleva el uniforme, o est‡suprimen la tediosa tarea nocturna de preparar el informede ventas del restaurante, lo que permite que los directivosmejor.Fuentes: The Wall Street Journalwww.apigent.comFranchising World
www.isc.org/ds
01_SUPLMT Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:11 Página 39
ECONOMêADELCOMERCIOELECTRîNICOEl comercio electr—nico est‡ revolucionando la direcci—n de operaciones porque reduce loscostes de forma muy eficaz. Reduce los costes mejorando las comunicaciones y difun-diendo informaci—n econ—micamente valiosa. El nuevo intermediario que reduce los cos-tes de transacci—n es el proveedor de comercio electr—nico. Este intermediario es m‡s bara-to y r‡pido que el agente tradicional. El comercio electr—nico mejora la eficienciaecon—mica emparejando compradores y vendedores. Facilita el intercambio de informa-ci—n,de bienes y de servicios. Estas eficiencias a–adidas reducen los costes para todo elmundo; tambiŽn reducen las barreras de entrada. El comercio electr—nico permite acceder,tanto a las organizaciones grandes como a las peque–as,a econom’as que no eran accesi-bles anteriormente. La informaci—n perfecta es una gran contribuci—n a la eficiencia,y elmercados perfectosAdem‡s,las restricciones de tiempo inherentes a muchas transacciones comercialescasi desaparecen. La empresa o la persona al otro extremo de la transacci—n no tienen porquŽ estar siempre disponible. La comodidad para ambas partes mejora,porque los siste-La manera en que comunicamos la informaci—n,las transacciones y la creatividad nuncaEl Grupo de Productos de Consumo de Honeywell,por ejemplo,ten’a 28 empleadosque tomaban pedidos por telŽfono o fax. Cuando 4.000 clientes corporativos pasaron apedir online,los empleados fueron reasignados a otros puestos de trabajo como ventasxternas,con lo que aument— enormemente la productividad de la mano de obra. ƒste ess—lo uno de los beneficios del comercio electr—nico que se muestran en la Tabla S1.2.
de informaci—n
roducto:dibujos,especificaciones,v’deo o demostraciones simuladas,precios.rocesos de producci—n:capacidades,compromisos,planes de productos.ransporte:disponibilidad de transportistas,tiempos de entrega,costes.entario:seguimiento de inventario,niveles,costes y localizaci—n.roveedores:cat‡logo de productos,historial de calidad,plazos de aprovisionamiento,Alianzas en la cadena de suministros:contactos clave,misiones y responsabilidades de lossocios,planes.roceso y rendimiento de la cadena de suministros:descripciones del proceso,medidas derendimiento tales como calidad y entrega.Competidores:benchmarking,oferta de productos,cuota de mercado.entas y marketing:introducci—n de datos de punto de venta (POS),promociones,precios,Clientes:historial de ventas y previsiones.Costes:’ndices del mercado,resultados de subastas
01_SUPLMT Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:11 Página 41
OMPRASELECTRîNICASPROCUREMENTde la configuraci—n se extiendan r‡pidamente por la cadena de suministros. La exactitud delos datos para proveedores,subcontratistas y socios estratŽgicos adquiere mayor importan-gestionar el desarrollo de los productos y su definici—n aumenta a medida que las respon-to diseminados por todo el mundo. El comercio electr—nico,con la veloz transferencia deespecificaciones,de im‡genes tridimensionales y colaboraci—n r‡pida,facilita la tarea.Por ejemplo,General Motors est‡ relacionando a miles de proveedores a travŽs de sured electr—nica de ingenier’a y dise–o. La red por Internet permitir‡ a los proveedores deGM trabajar online en tiempo real con los dise–adores,creando y editando modelos CADen 3D. Antes,los proveedores trabajaban a partir de planos de dise–o Òest‡ticosÓy esque-mas de ingenier’a y ten’an que esperar a que llegasen las actualizaciones impresas enpapel. Ahora reciben actualizaciones online para dise–os online.ha sido extendida a la direcci—n de proyectos (tema que se aborda en el Cap’tulo 3 del volu-Decisiones EstratŽgicas),por las oportunidades de compartir informaci—n que pro-porciona la Red. El software Microsoft Project permite a los usuarios crear un sitio webintranet en el que pueden compartir documentos,mantener la situaci—n del proyecto yponer notas. Livelink,un programa para utilizaci—n en grupo,permite la creaci—n de unaEl aprovisionamiento moderno es a menudo electr—nico. Como vimos en el Cap’tulo 1,lasconsisten en comprar o emitir pedidos a travŽs Internet o mediantecat‡logos electr—nicos certificados por el proveedor.son informaci—n sobre productos en formato electr—nico a travŽs deraci—n de voz y videoclips,como ocurre con el CD-ROM que acompa–a a este texto. Loscat‡logos online est‡n disponibles en tres versiones:(1) los proporcionados por los pro-eedores,(2) los desarrollados por intermediarios,y (3) los que proporcionan los compra-dores. Pasamos a comentar cada uno de ellos.dos por los proveedores est‡ el de W. W. Grainger (www.Grainger.com),que es proba-blemente el mayor vendedor del mundo de art’culos MRO (mantenimiento,reparacionesy operaciones). Grainger ten’a que ocuparse de frecuentes compras,relativamente baratas,de compradores que buscaban formas muy espec’ficas de satisfacer sus necesidades. Enez de plantear su p‡gina web como una t’pica l’nea gratuita,Grainger replante— su mode-lo de negocio y puso su cat‡logo de 4.000 p‡ginas en la Red. El cat‡logo online est‡ inte-grado en el sistema de ventas y servicio de la empresa,es f‡cil de usar y proporcionamucha informaci—n sobre los precios y productos disponibles. Las versiones personaliza-das reflejan los descuentos aplicables a cada cliente. Adem‡s,el sistema recoge pedidospor Internet o porproveedor.(por Internet) de los
01_SUPLMT Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:11 Página 43
UPLEMENTO1.COMERCIOELECTRîNICOYDIRECCIîNDEOPERACIONESsu proceso de compras. El personal de aprovisionamiento tiene ahora acceso a una ampliabase de datos sobre proveedores,caracter’sticas de entrega y de calidad. Con este extensohistorial,la selecci—n de proveedores para conseguir ofertas ha mejorado. TambiŽn est‡ndisponibles ficheros electr—nicos con dibujos y planos de ingenier’a. Esta combinaci—nlas solicitudes de presupuesto (RFQs),y mandar el ÒpaqueteÓcompleto de forma electr—-nica y codificada a los suministradores en cuesti—n de horas,y no de d’as. El sistema es ala vez m‡s r‡pido,alrededor de tres semanas,y menos caro.Externalizaci—n a Internet (Internet OutsourcingLas organizaciones creativas est‡n probando la versatilidad de Internet realizando proce-sos empresariales como gesti—n de n—minas,contabilidad y servicios de recursos humanosa travŽs de Internet. Laexternalizaci—n a Internet (transfiere acti-vidades de una organizaci—n que han sido tradicionalmente realizadas de forma interna aproveedores en Internet. Las empresas que quieren externalizar su funci—n de recursoshumanos,que no es clave para sus operaciones,pueden encontrar organizaciones comoEmployease (Employease.com),que les suministrar‡ el servicio a travŽs de Internet. Otraswww.OnlineBenefits.com). Estas empresas,y otras parecidas,realizan algunas o todas las funcionesdel departamento de recursos humanos interno de cualquier empresa a travŽs de un sitioweb. Con diferentes niveles de restricci—n,los supervisores,los empleados y el personalTheTrip.com),gesti—n de documentos (env’os (Externalizaci—n a Internetproveedores en Internetinternamente.
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNEl volumen de compras de los particulares por Internetelectr—nico industrial de Sunnyvale, California, dice que lasmejor informaci—n dan como resultado mayores ahorrosContemplemos el siguiente caso: United Technologiesespecialmente cualificados, a presentar ofertas. Se realiz—valorado en 2,25 millones de d—lares. La primera ofertalote, a las 8:45 horas, el que hac’a la oferta n.por 1,1 millones. Cuando todo termin—, las pujas por losFuentes: Information WeekConvertingKnight Ridder Tribune Busi-
01_SUPLMT Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:11 Página 46
UPLEMENTO1.COMERCIOELECTRîNICOYDIRECCIîNDEOPERACIONEStamente el autom—vil que desea,los clientes querr‡n saber d—nde est‡ su autom—vil y exac-REDUCCIîN DEL INVENTARIOEl nuevo almacŽn para el comercio electr—nico no lo gestiona el productor,sino el pro-Direcci—n de producci—n en acci—nÒEn el comercio electr—nico,los Ôdep—sitos de pasoÕsustituyen a los almacenesÓ,este nue- almacŽn m‡s que un almacŽn es una Òinstalaci—n de pasoÓ. Trabajando con United Par-cel Service,Nike,Inc. utiliza una instalaci—n de este tipo en Louisville,Kentucky,paragestionar sus pedidos online. Y el almacŽn de FedEx junto al aeropuerto de Memphis pue-de recibir un pedido despuŽs del cierre de una tienda por la noche y localizar,empaquetary mandar la mercanc’a esa misma noche. La entrega est‡ garantizada antes de las diez deLos sistemas justo a tiempoen fabricaci—n (misa de que las piezas y materiales ser‡n entregados en el momento necesario (justo atiempo). El comercio electr—nico puede apoyar este objetivo coordinando el sistema deinventario del proveedor con las capacidades del servicio de la empresa de entregas.FedEx tiene un breve historial,pero lleno de Žxitos,en el uso de Internet para hacer elseguimiento online en el mundo del comercio electr—nico. En 1996,la empresa lanz— elFedEx InterNetShip,que consigui— 75.000 clientes en 18 meses. Un cliente de
El comercioseguimiento de losenv’os mediantec—digos de barras. Entrayecto,desde laecogida inicial hastael destino final,sec—digos de barra.En pocos segundosseguimiento seencuentra disponibleonline para que
parte del mundo.
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNLOS ÒDEPîSITOS DE PASOÓto de Oregon en Portland. Como respuesta a un enojosopasoÓ (anteriormente llamados almacenes) ayudan a quete el comercio electr—nico, la venta de un art’culo en la Redes la parte f‡cil; entregarlo al cliente con rapidez es lo m‡s) de transporte. Las enormes cintas transportadorasdoresÓ como UPS, Emery, DHL y FedEx, as’ como agentesde transporte, empresas de log’stica y compa–’as aŽreas.rados de forma que a los equipos de carga les resulte f‡cilmaniobrar. Con acceso directo a las pistas de rodadura,tu producto al centro de carga aŽrea, m‡s corto ser‡ tutiempo de entrega. La œnica forma que tiene el comerciodente de Trammell-Crow, empresa que realiza estas insta-Fuentes: New York Timesransporta-
01_SUPLMT Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:11 Página 48
UPLEMENTO1.COMERCIOELECTRîNICOYDIRECCIîNDEOPERACIONES
Caso de estudio
El comercio electr—nico en Amazon.comco de libros y ahora ha incorporado mœsica,juguetes,productos electr—nicos,software,equipos para el hogarmuestra en el gr‡fico,la cadena de suministros de Ama-zon es m‡s larga que la de cadenas de librer’as comoBorders,o Barnes & Noble,debido a la presencia de unintermediario adicional:el distribuidor. Los m‡rgenesdel distribuidor en la cadena de suministros de AmazonSin embargo,Amazon ha explotado diferentes posi-tar sus ingresos. Amazon utiliza Internet para atraer amillones de libros. Una gran librer’a f’sica,por el con-trario,ofrece menos de 100.000 t’tulos. Amazon tam-individuo. El software de Amazon permite desarrollar yenviando un recordatorio en Žpocas de vacaciones,ypermitiendo a los clientes revisar y hacer comentariossobre los libros. Se introducen r‡pidamente los nuevost’tulos,que se ponen a disposici—n del cliente online,cementoÓdeben distribuir y almacenar los libros antesde venderlos. Amazon tambiŽn aprovecha otra de lascaracter’sticas de Internet:pedidos online las 24 horasdel d’a,siete d’as por semana. A esto Amazon suma laentrega en el domicilio del cliente.cir los costes de inventario y de sus instalaciones,peroAmazon puede reducir los inventarios consolid‡ndo-los en unas pocas localizaciones. Por otra parte,unacadena de librer’as debe llevar cada t’tulo a cada tien-da. Amazon tiene en inventario los libros que se ven-den mucho,pero los libros que se venden poco loscompra a distribuidores en funci—n de los pedidos deporque el distribuidor est‡ agregando (consolidando)los pedidos de diversas librer’as adem‡s de los deEl comercio electr—nico permite a Amazon reducirlibrer’as. Inicialmente Amazon no ten’a almacŽn ycompraba todos los libros a los distribuidores. Cuandolos volœmenes de la demanda eran bajos,el distribuidorera una fuente m‡s econ—mica. Sin embargo,a medidaque aumentaba la demanda,Amazon abri— sus propiosalmacenes para los libros de grandes ventas. Por lo tan-to,los costes de instalaciones de Amazon est‡n cre-ciendo,pero siguen siendo inferiores a los de una cade-na de librer’as. Sin embargo,Amazon s’ incurre en
ClienteCadena de suministros de una libreríaCadena de suministros de AmazonTirar
Empujar
Empujar
Amazon
Distribuidor
Editor
ClienteTirarEmpuja
r
Tienda minorista
Almacen
Editor
01_SUPLMT Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:11 Página 52
Caso de estudio
dinero. En Amazon no hace falta disponer de cajeros,empaquetado para la entrega. Para los libros que sereciben de los distribuidores,el manejo adicional deŽstos en Amazon incrementa el coste de procesar losLa distribuci—n de Amazon tiene mayores costes delocales no tienen que asumir el coste de los env’os a losclientes,ya que la mayor’a de Žstos se llevan el libro enel momento de la venta. Por el contrario,Amazon tieneque asumir este coste,que representa una parte impor-libro barato). A medida que ha aumentado la demanda,Amazon ha abierto seis almacenes,con casi 300.000metros cuadrados,en un esfuerzo por acercarse al clien-te,reducir los costes de transporte y mejorar los tiem-perfil de una empresa globalÀCu‡les son las ventajas y desventajas de venderlibros a travŽs de Internet?Si se pueden descargar los libros online,Àc—mocambiar‡ el negocio de Amazon?ÀQuŽ otros productos que se pueden descargar deInternet podr’a vender Amazon?Adaptado de S. Chopra y P. Meindl,Supply Chain Manage-,2.edici—n (Upper Saddle River,NJ:Prentice Hall,2004); eInformation Week(26 de julio de 2004):44-50.
BIBLIOGRAFêA53
isite nuestro sitio web www
.pr
enhall.com/heiz
er
para ver los siguientes casos pr‡cticos de estudio:La conexi—n de comercio electr—nico de Cisco:Fruit of the Loom prueba el comercio electr—nico:Analiza c—mo Fruit of the Loom integr— a sus distri-Harvard ha seleccionado este caso de la Harvard
xtbookcasema
tc
h.hbsp.har
v
ar
d
.edu
H. E. Butt Grocery Co.:La nueva estrategia digital(#300-106):Analiza c—mo la cadena de suministrosÂ¥Webvan(#602-037):Analiza los procesos que utilizaan para llevar la compra al domicilio de susCisco Systems:creando capacidades l’deres enInternet (#301-133):Se analizan los esfuerzos de
ASOSDEESTUDIOADICIONALES
Chickering,David M.,y David Heckerman. ÒTargetedAdvertising on the Web with Inventory ManagementÓ.33,n.5 (septiembre-octubre 2003):pp. 71-77.Elmaghraby,Wedad. ÒThe Importance of Ordering inManagement Science49,no.(mayo 2003):pp. 673-682.
BIBLIOGRAFêA
01_SUPLMT Cap 1 TOMO II 26/7/07 11:11 Página 53
UNCIONESDELINVENTARIOComo bien saben en Amazon.com,el inventario es uno de los activos m‡s caros demuchas empresas; a veces llega a representar el 50 por ciento del capital total invertido.gesti—n del inventario es crucial. Por un lado,una empresa puede reducir costes reducien-do su inventario; por otro,la producci—n puede llegar a interrumpirse y hacer que losclientes estŽn insatisfechos cuando se agota el stock de un art’culo. Por eso,las empresasdeben conseguir un equilibrio entre la inversi—n en inventario y el servicio al cliente. Nose puede conseguir una estrategia de producci—n a bajo coste sin una buena gesti—n deinventarios.odas las organizaciones tienen algœn sistema de planificaci—n y control de inventa-rios. Los bancos tienen mŽtodos para controlar su inventario de caja (de dinero). Los hos-pitales tienen mŽtodos para controlar los suministros de sangre y de f‡rmacos. Los orga-nismos oficiales,los colegios y,por supuesto,casi todas las organizaciones de fabricaci—ny producci—n se preocupan por planificar y controlar sus inventarios.En el caso de productos f’sicos,la organizaci—n debe decidir entre producir los bieneso comprarlos. Una vez que se ha tomado esta decisi—n,el siguiente paso es prever lademanda,como se describe en el Cap’tulo 4 del volumen Decisiones EstratŽgicas. A con-tinuaci—n,los directores de operaciones deciden el inventario necesario para servir esademanda. En este cap’tulo abordaremos las funciones del inventario,las distintas clases deinventarios que existen y su gesti—n. Finalmente,nos ocuparemos de dos aspectos b‡sicosacerca de los inventarios:cu‡nto pedir y cu‡ndo pedir.FUNCIONES DEL INVENTARIOLos inventarios pueden cumplir diferentes funciones que aportan flexibilidad a las opera-ciones de una empresa. Las cuatro funciones del inventario son:ÒDesacoplarÓo separar diferentes partes del proceso productivo. Por ejemplo,silos suministros de una empresa fluctœan,puede ser necesario inventario extra paraseparar al proceso productivo de los proveedores.Aislar a la empresa de las fluctuaciones de la demanda proporcionar un stockde mercanc’as que permita al cliente elegir entre ellas. Este tipo de inventariosAprovechar los descuentos por cantidadpuede reducir el coste de las mercanc’as o su plazo de aprovisionamiento.Protegerse contra la inflaci—n ra realizar las funciones del inventario,las empresas mantienen cuatro tipos de inven-tarios:(1) inventario de materias primas,(2) inventario de trabajos en curso o semielabo-rado,(3) inventario de suministros de mantenimiento,reparaci—n y operaci—n (MRO),y(4) inventario de productos acabados.inventario de materias primas ha sido comprado pero todav’a no ha sido proce-sado. Este inventario puede servir para desconectar (es decir,separar) a los proveedores delproceso productivo. Sin embargo,el enfoque preferido es eliminar la variabilidad de lossuministradores en calidad,cantidad o plazo de aprovisionamiento de forma que no seainventario de trabajos en curso (maci—n pero que todav’a no est‡n terminadas. Este inventario existe por el tiempo que se
Gesti—ndel inventarioDemandaindependiente
ESTRATƒGICASy servicios
normalmente han sido
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 57
ESTIîNDEINVENTARIOS
La empresa Silicon Chips,Inc.,fabricante de chips de alta velocidad DRAM,ha clasificado los10 art’culos de su inventario en funci—n de su volumen anual en d—lares. A continuaci—n se mues-tran los art’culos (identificados por nœmero de art’culo en stock),su demanda anual,coste unita-rio,volumen anual en d—lares y el porcentaje del total que representa cada uno de los art’culos.En la siguiente tabla presentamos estos art’culos agrupados en una clasificaci—n ABC.
Nœmerodel nœmeroVolumenVolumendel volumendede art’culosanualanual enanual
art’culoen almacŽn(unidades)unitariod—laresen d—laresClase1.00090,00$90.000$38,8%500154,0077.00033,2%1.55017,0026.35011,3%#1086730%35042,8615.0016,4%23%B#105001.00012,5012.5005,4%B60014,17$8.5023,7%2.0000,601.2000,5%#0103650%1008,508500,4%5%C1.2000,425040,2%2500,601500,1%232.057$100,0%
,y no en los muchos triviales. Noes razonable hacer un seguimiento de los art’culos baratos con la misma intensidad que losra determinar el volumen anual en d—lares de cada art’culo para el an‡lisis ABC,sede cada art’culo del inventario por su son aquellos que tienen un volumen anual en d—lares alto. Aunqueen inventario,representan el 70 u 80 por ciento del consumo total en d—lares. Los art’cu-son los que tienen un volumen anual en d—lares medio. Estos art’culospueden representar alrededor de un 30 por ciento de todos los art’culos en inventario yentre un 15 y un 25 por ciento del valor total. Aquellos con un volumen anual en d—laresque pueden representar tan s—lo un 5 por ciento del volumenanual en d—lares,pero alrededor del 55 por ciento del total de los art’culos en inventario.De forma gr‡fica,el inventario de muchas organizaciones tendr’a el aspecto represen-tado en la Figura 2.2. Se puede ver un ejemplo de la utilizaci—n del an‡lisis ABC en elOtros criterios,adem‡s del volumen anual en d—lares,pueden determinar la clasifica-ci—n de un art’culo. Por ejemplo,los cambios de ingenier’a previstos,los problemas deentrega,los problemas de calidad o los costes unitarios elevados pueden aconsejar la ele-aci—n de un art’culo a una clasificaci—n m‡s alta. La ventaja de clasificar los art’culos delinventario en grupos es que se pueden establecer diferentes pol’ticas y controles para lasdiversas clases de art’culos.
Archivode Datos
separar lo ÒimportanteÓ
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 59
ESTIîNDEINVENTARIOSAunque una organizaci—n puede haber realizado importantes esfuerzos para registrar suinventario con exactitud,estos registros deben verificarse mediante una inspecci—n continua.Estas revisiones se denominan . Tradicionalmente,muchasempresas realizaban inventarios f’sicos anuales. Esta pr‡ctica significaba muchas vecescerrar la instalaci—n para que personal con poca experiencia contase el material y las piezas.En vez de esto,los registros del inventario deben verificarse a travŽs del recuento c’clico. Elrecuento c’clico se basa en la clasificaci—n del inventario obtenida a partir del an‡lisis ABC.Mediante el recuento c’clico se cuentan los art’culos,se comprueban los registros y se docu-mentan las inexactitudes peri—dicamente. Se busca la causa de las inexactitudes y se tomanlas medidas necesarias para asegurar la integridad del sistema de inventarios. Los art’culosde clase A se recuentan frecuentemente,una vez al mes por ejemplo; los art’culos de claseB se contar‡n con menos frecuencia,quiz‡s una vez al trimestre; y los art’culos de clase Cse recontar‡n posiblemente una vez cada seis meses. El Ejemplo 2 describe la forma en laque se calcula el nœmero de art’culos de cada clasificaci—n que hay que contar cada d’a.En el citado ejemplo,los art’culos concretos que hay que recontar se pueden seleccio-vuelven a pedir.El recuento c’clico tiene las siguientes ventajas:Elimina los ajustes anuales de inventarios.La comprobaci—n de la exactitud del inventario es realizada por personal especia-delinventario con los
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNINVENTARIOS DE WAL-MART otro lado de la base. Aœn peor, el cuerpo ten’a 207 siste-mas inform‡ticos a lo ancho del mundo. Apodado el Ònidolados, el cuerpo de marines estudi— los sistemas de Wal-Mart, Caterpillar, Inc., y UPS. ÒEstamos en medio de unarevoluci—nÓ, comenta el general Gary McKissock. McKis-Al sustituir los inventarios por informaci—n, el cuerpoque no hab’a necesidad de abarrotarse de art’culos pri-adquirir en cualquier parte. Y, con la asesor’a del sectorFuentes: Business WeekComputer Week
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 61
ODELOSDEINVENTARIOSStock keeping unit,Control eficaz de todas las mercanc’as que salen de la instalaci—n. Este trabajo serealiza mediante c—digos de barras en los art’culos que se env’an,cintas magnŽti-cas en las mercanc’as o mediante observaci—n directa. La observaci—n directa pue-ristas de Costco y SamÕs Club) o en zonas de gran posibilidad de pŽrdidas o atravŽs de espejos unidireccionales o vigilancia con c‡maras de v’deo.El Žxito en las operaciones minoristas requiere que se tenga un excelente control en la tien-da,con un inventario exacto en su lugar adecuado. Un estudio reciente concluy— que loslos mayores comercios detallistas de Estados Unidos:no porque se hubiera roto stock deesos art’culos,sino porque estaban en un lugar distinto al que les correspond’a (en unalmacŽn,una zona de descarga,o en el pasillo equivocado). Segœn las estimaciones delinvestigador,las grandes cadenas minoristas pierden entre el 10 y el 25 por ciento de susbeneficios totales debido a los malos o inexactos registros de inventarioMODELOS DE INVENTARIOSExaminaremos a continuaci—n diferentes modelos de inventarios y los costes asociados aLos modelos de control de inventarios suponen que la demanda de un art’culo es indepen-diente o dependiente de la demanda de otros art’culos. Por ejemplo,la demanda de frigo-r’ficos es de la de hornos elŽctricos. Sin embargo,la demanda de compo-Este cap’tulo se centra en la gesti—n de inventarios cuando la demanda es inventarios a lo largo del tiempo. Por tanto,los costes de almacenamiento incluyen tam-el almacenamiento,tales como los seguros,el personal extra para su manutenci—n y con-trol,y el pago de intereses. La Tabla 2.1 muestra las clases de costes que hay que tenercuenta todos los componentes de los costes de almacenamiento,y por ello a menudo losinfravaloran.de un pedidoincluye los costes de los suministros,impresos,procesamiento del pedido,soporte administrativo,etcŽtera. Cuando los pedidos se est‡nabricando,tambiŽn existen costes de lanzamiento,pero en este caso son una parte de loproveedor.
demanda,losproveedores debendepender de grandesinventarios. Lospreparaci—n de latemporada navide–a.Esto puede significar
almacenamiento.
A. Raman,N. DeHoratius y Z. Ton,ÒExecution:The Missing Link in Retail OperationsÓ,Management Review43,n.3 (primavera de 2001):136-141.
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 63
ODELOSDEINVENTARIOSCONDEMANDAINDEPENDIENTEde inventarios m‡s antiguas y m‡s conocidas. Esta tŽcnica es relativamente f‡cil de usarpero est‡ basada en varias hip—tesis:La demanda es conocida,constante e independiente.El plazo de aprovisionamiento (es decir,el tiempo desde que se cursa el pedido has-ta que se recibe la mercanc’a) es conocido y constante,y en este modelo es cero.La recepci—n del inventario es instant‡nea y completa. En otras palabras,la canti-dad pedida llega de una vez y en un solo lote.Los œnicos costes variables son el coste de preparar o de efectuar un pedido (cos-te de lanzamiento) y el coste de mantener el inventario a lo largo del tiempo (cos-anterior.Se pueden evitar completamente las roturas de stock si se cursan los pedidos en elCon estos supuestos,el gr‡fico de utilizaci—n del inventario a lo largo del tiempo tieneforma de diente de sierra,como se muestra en la Figura 2.3. En dicha figura la cantidad que se pide. Si esta cantidad es de 500 vestidos,los 500 vestidos llegan a la vez(cuando se recibe el pedido). Por tanto,el nivel de inventarios pasa de 0 a 500 vestidos degolpe. En general,el nivel de inventarios salta de 0 a unidades cuando llega un pedido.Como la demanda es constante a lo largo del tiempo,el inventario disminuye de for-ma uniforme a lo largo del tiempo (las l’neas inclinadas en la Figura 2.3). Cada vezque el nivel de inventario llega a 0,se cursa y se recibe un pedido y el nivel de inventariounidades (representado por las l’neas verticales). Este proceso se repite inde-inidamente a lo largo del tiempo.El objetivo de la mayor’a de los modelos de inventarios es minimizar los costes totales. Conlos supuestos que acabamos de ver,los costes significativos son los de preparaci—n (o de lan-zamiento) y los de almacenamiento (o tenencia). Todos los dem‡s costes,como el coste del
La investigaci—n sobre el EOQ se remonta a 1915; rd W. Harris,Operations and CostsA.W.Shaw,1915).
a lo largo del tiempo
Nivel de inventariosTamaño del pedido = Q(máximo nivel deinventario)Inventario mínimo0Tiem
p
oInventario mediodisponibleQ—2()Tasa de utilización
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 65
2.GESTIîNDEINVENTARIOSpropio inventario,son constantes. Por tanto,si minimizamos la suma de los costes de prepa-raci—n y de almacenamiento,estaremos minimizando tambiŽn el coste total. Para ayudarle avisualizarlo,en la Figura 2.4 se ha representado el coste total en funci—n de la cantidad de*,ser‡ la cantidad que reduce al m’nimo el costetotal. Conforme aumenta la cantidad de pedido,el nœmero total de pedidos efectuados al a–odisminuye. Por tanto,conforme aumenta la cantidad pedida,el coste anual de preparaci—n olanzamiento disminuir‡. Pero conforme aumenta la cantidad del pedido,los costes de alma-cenamiento aumentar‡n debido a los mayores inventarios medios que se han de mantener.Como se puede ver en la Figura 2.4,la reducci—n ya sea de los costes de almacenamientoo de los de preparaci—n reduce el valor de la curva de coste total. Una reducci—n en la curvadel coste de preparaci—n tambiŽn reduce la cantidad de pedido —ptima (tama–o del lote). Ade-m‡s,los lotes de peque–o tama–o tienen una influencia positiva en la calidad y en la flexibi-lidad de la producci—n. En Toshiba,un conglomerado japonŽs que factura 40.000 millonesde d—lares,los trabajadores pueden hacer solamente 10 computadoras port‡tiles y entoncescambiar de modelo. Esta flexibilidad en el tama–o del lote ha permitido a Toshiba avanzarhacia un sistema de personalizaci—n en masa Òcontra pedidoÓ,una capacidad importante enuna industria que tiene unos ciclos de vida de producto que se miden en meses,y no en a–os.ObsŽrvese que en la Figura 2.4 el tama–o —ptimo de pedido corresponde al punto enque se cortan la curva del coste de lanzamiento y la curva del coste de almacenamiento.No es una casualidad. Con el modelo EOQ,el tama–o de pedido —ptimo corresponde alUtilizamos este hecho para desarrollar ecuaciones que resuelven directamente el valor de*. Los pasos a seguir son los siguientes:
del pedido
Curva de coste totalde almacenamiento y de preparaciónCurva de costede almacenamientoCurva de coste de preparación(o de lanzamiento)Cantidad del pedidoCantidad óptimadel
p
edidoCoste totalmínimoCoste anual
ƒste el es caso en el que los costes de almacenamiento siguen una l’nea recta y parten del origen; es decir,cuan-do los costes de inventario no disminuyen (o aumentan) cuando el volumen de inventario aumenta y todos loscostes de almacenamiento presentan peque–os incrementos. Adem‡s,probablemente cada vez que se realiza unapreparaci—n (lanzamiento) hay algœn aprendizaje,lo que reduce los costes de preparaci—n (lanzamiento) sucesi-os. Por consiguiente,el modelo EOQ es,probablemente,un caso especial. Sin embargo,aceptamos la opini—n
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 66
2.GESTIîNDEINVENTARIOS),de la siguiente manera:
deExcel OM
La empresa Sharp,Inc.,que vende agujas hipodŽrmicas indoloras a hospitales,desear’a reducirel coste de su inventario determinando el nœmero —ptimo de agujas hipodŽrmicas en cada pedi-datos,calculamos el nœmero —ptimo de unidades por pedido:
EJEMPLO 3
Utilizando los datos de Sharp,Inc.,del Ejemplo 3,y suponiendo un a–o de 250 d’as laborables,
Como vimos antes en esta misma secci—n,el coste variable anual total del inventario es la
Ejercicio
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 68
2.GESTIîNDEINVENTARIOSlos costes de lanzamiento y de almacenamiento del inventario. Por tanto,un modelo robus-to es muy conveniente. El coste total del EOQ cambia poco en las proximidades del m’ni-mo. La curva es muy plana. Esto significa que cualquier variaci—n en los costes de prepa-raci—n,de almacenamiento,en la demanda,o incluso en el EOQ provoca diferenciasrelativamente peque–as en el coste total. El Ejemplo 6 muestra la robustez del EOQ.Podemos concluir que el EOQ es,desde luego,robusto y que la existencia de errorespr‡ctica porque nuestra capacidad para prever con exactitud la demanda y los costes dehay que pedir,nos fijaremos en la segunda pregunta relativa alinventario,hay que pedir. Los modelos sencillos de inventarios suponen que larecepci—n de un pedido es instant‡nea. En otras palabras,suponen (1) que una empresalanzar‡ un pedido cuando el nivel de inventario de un art’culo determinado llegue a cero,y (2) que se recibir‡ el pedido inmediatamente. Sin embargo,el tiempo entre la emisi—n yla recepci—n de un pedido,llamado plazo de aprovisionamiento ode entregade espera, transporteinterno, cola,
Si en los ejemplos anteriores la direcci—n de Sharp,Inc. infravalor— la demanda total anual en un50 por ciento (es decir,que la demanda es realmente de 1.500 agujas en vez de 1.000),utilizan-el coste anual del inventario aumenta œnicamente en 25 d—lares (100 en vez de125),o un 25 por ciento. Esto se debe a lo siguiente:Si la demanda del Ejemplo 5 es realmente de 1.500 agujas en vez de 1.000,pero la direcci—n1.500),la suma de los costes de preparaci—n y de almacenamiento aumenta un 25 porSin embargo,si se hubiera sabido que la demanda era de 1.500 y hubiŽramos usado el valor de—ptimo correspondiente de 244,9 unidades,hubiŽramos gastado 122,48 d—lares,como se mues-ObsŽrvese que el coste de 125 d—lares,que corresponde a una estimaci—n de la demanda sus-tancialmente err—nea,es s—lo un 2 por ciento mayor (2,52/122,48) que lo que se hubiera paga-do si se hubiera conocido la demanda real y se hubieran cursado los pedidos con arreglo a ella
EJEMPLO 6
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 70
2.GESTIîNDEINVENTARIOSEn el anterior modelo de inventario supon’amos que todo el pedido se recib’a al mismotiempo. Sin embargo,hay veces en que se recibe el contenido del pedido a lo largo de unperiodo de tiempo. En esos casos hay que recurrir a un modelo de inventario diferente,ena dos situaciones:(1) cuando el inventario fluye continuamente o va acumul‡ndose a lolargo de un periodo de tiempo despuŽs de haber lanzado un pedido o (2) cuando las uni-dades se producen y se venden simult‡neamente. En estas circunstancias,se tienen encuenta el ritmo o tasa de producci—n diaria (o de flujo de inventario) y el ritmo o tasa dedemanda diaria. La Figura 2.6 muestra los niveles del inventario en funci—n del tiempo.TŽcnica para determinar
lo de producci—n
t
Parte del ciclo en el que sólo hay demandaParte del ciclo de inventarioInventariomáximoNivel del inventarioTiem
p
o
Como este modelo es especialmente apropiado para actividades productivas,se lo lla-Modelo de la cantidad de pedido en producci—nel inventario se constituye de forma continua a lo largo de un periodo de tiempo y cuando*. Utilizando los siguientes s’mbolos,podemos determinar la expresi—n del cos-te anual de almacenamiento del inventario en el modelo de la cantidad de pedido en pro-(Nivel del inventario m‡ximo)/2Nivel del inven-Nivel del inven-namiento del inventario
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 72
2.GESTIîNDEINVENTARIOSci—n instant‡nea de los pedidos,y con 4,ha resultado un incremento de 1/2),lo que pro-—ptimo mayor. Destaquemos tambiŽn queles,podemos expresar ra aumentar las ventas,muchas empresas ofrecen a sus clientes descuentos en el precioLa Tabla 2.2 presenta un programa t’pico de descuento por cantidad de pedido. Como pue-de verse en la tabla,el precio normal del art’culo es de 5 d—lares. Cuando se pide entre1.000 y 1.999 unidades de una vez,el precio por unidad se reduce a 4,80 d—lares; cuandola cantidad pedida de una vez es de 2.000 unidades o m‡s,el precio es de 4,75$/unidad.Como siempre,la direcci—n debe decidir cu‡ndo y cu‡nto hay que pedir. Sin embargo,sixiste la oportunidad de ahorrar dinero a travŽs de descuentos por cantidad,Àc—mo debe
losart’culos comprados
Ejercicio
Demanda anualD1.000 unidadesCoste de preparaci—nS10$Coste de almacenamientoH0,50$ por unidad al a–oRitmo de producci—n diariap8 unidades al d’aRitmo de demanda diariad4 unidades al d’aQ*pQ*p80.000282,8 tapacubos\t283 tapacubos20.0000,50(1/2)2(1.000)(10)0,50[1(4/8)]2H(
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 74
2.GESTIîNDEINVENTARIOSdel inventario. Como hay varios tramos de descuentos,este proceso consta de cuatrora cada uno de los tramos de descuento,hay que calcular el valor delen ese tramo,utilizando la siguiente ecua-Observe que los costes de almacenamiento son en vez de precio del art’culo es un factor a considerar en el coste anual de almace-namiento,no se puede suponer que el coste de almacenamiento es unacantidad de pedido. Por lo tanto,es frecuente expresar el coste de alma-) en vez dera cualquier descuento,si la cantidad econ—mica de pedido calculadaes demasiado baja para conseguir el descuento,hay que ajustar la canti-dad de pedido aument‡ndola hasta llegar a la menor cantidad que per-mitir‡ obtener el descuento. Por ejemplo,si para el segundo tramo dedescuentos en la Tabla 2.2 fuera de 500 unidades,se ajustar’a este valorhasta 1.000 unidades. FijŽmonos en el segundo tramo de descuento de ladescuento del 4 por ciento. Por lo tanto,si unidades,ajustaremos la cantidad de pedido hasta 1.000 unidades.El razonamiento empleado en el paso 2 puede no ser obvio. Si la can-est‡ por debajo del intervalo que permitir‡ un des-cuento,una cantidad en este intervalo puede tener aœn como resultado elComo se muestra en la Figura 2.7,la curva del coste total se descom-pone en tres curvas de coste total diferentes. Hay una curva para el pri-999),para el segundo (1.000). FijŽmonos en la curva de cos-) en el segundo tramo de descuento. La correspondiente a este descuento,es m‡s peque–a que la menor cantidaddel intervalo que permite disfrutar del descuento,que va de 1.000 a 1.999unidades. Como muestra la figura,la menor cantidad permitida en este
Tabla 2.2Un plan de descuentos por cantidad de pedidoC—digoCantidadPrecio con
de descuentode pedidoDescuento (%)descuento ( a 999sin descuento5,00$1.000 a 1.99944,80$2.000 o m‡s54,75$
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 76
ODELOSDEINVENTARIOSCONDEMANDAINDEPENDIENTEintervalo,es decir,1.000 unidades,es la cantidad que minimiza el costetotal. Por lo tanto,es necesario el segundo paso para asegurar que no des-cartamos una cantidad de pedido que puede,de hecho,producir el costem’nimo. Observe que una cantidad de pedido,calculada en el paso 1,quea la cantidad mayor del intervalo que le calificar’a para undescuento,debe descartarse.Utilizando la ecuaci—n anterior del coste total,se calcula el coste totalpara cada uno de los valores de obtenidos en el primero y segundodel l’mite m’nimo para acceder a un descuento,asegœrese de que utilizael valor ajustado de Cuarto paso:tercer paso. ƒsta ser‡ la cantidad que minimizar‡ el coste total de inven-
Curva de coste total para el modelo de descuento por cantidad
Coste total en dólaresCurva de coste totalpara el descuento 3Curva decoste totalpara el descuento 1Curva de coste totalQ* para el descuento 2, punto a, está por debajo del intervalo admisible para este descuento, y debe ajustarse hacia arriba hasta 1.000 unidades, punto b.Primercambio deprecios Segundocambio de precios a b
01.0002.000
deExcel OM
ohlÕs Discount Store almacena coches de carreras de juguete. Recientemente,se le ha ofrecidoen la Tabla 2.2. As’,el precio normal del coche de carreras de juguete que se le ofrece es de 5,00d—lares. Para pedidos entre 1.000 y 1.999 unidades,el precio unitario se reduce hasta 4,80 d—la-res; para pedidos de 2.000 o m‡s,el precio unitario es de s—lo 4,75 d—lares. Adem‡s,el coste dey el coste de almacenamiento,expresado como porcentaje del precio,es de un 20 por ciento,o0,2. ÀQuŽ cantidad de pedido minimizar‡ el coste total del inventario?
EJEMPLO 9
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 77
ODELOSPROBABILêSTICOSYSTOCKDESEGURIDADdesconocida pero puede definirse mediante una distribuci—n de probabilidad. Este tipo demodelos probabil’sticosUna importante preocupaci—n de todo directivo es mantener un nivel de servicio ade-nivel de serviciobilidad de una rotura de stock. Por ejemplo,si la probabilidad de rotura de stock es del0,05,el nivel de servicio es (1 0,05),es decir 0,95. La incertidumbre de la demandaras de stock es mantener unidades extras en el inventario. Como ya dijimos,este inventa-rio suele llamarse stock de seguridad. Consiste en a–adir un cierto nœmero de unidades alinventario para hacer frente a contingencias no previstas,unidades que aumentar‡n el valorPlazo de entrega,o nœmero de d’as laborables que tardan en servir un pedidoLa inclusi—n de existencias de seguridad () cambia la expresi—n de la siguiente forma:El nivel de stock de seguridad mantenido depende del coste de rotura y del coste de man-tener un inventario adicional. El coste anual de rotura de stock se calcula de la siguienteque faltanNivel de servicio
La —ptica David Rivera ha determinado que su punto de pedido de monturas de gafas es de 50) unidades. El coste de almacenamiento por montura y a–o es de 5 d—lares,y el coste derotura de stock (o de pŽrdida de venta) es de 40 d—lares por montura. La demanda de estas mon-turas en la tienda durante el plazo de aprovisionamiento ha tenido la siguiente distribuci—n de pro-
Nœmero de unidadesProbabilidad300,2400,2
ÀQuŽ stock de seguridad debe tener la —ptica David Rivera?
EJEMPLO 10
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 79
2.GESTIîNDEINVENTARIOSdurante el plazo de aprovisionamiento como su desviaci—n est‡ndar son conocidas. Cuan-se dispone de los datos sobre la demanda durante el plazo de entrega,no se puedenaplicar estas f—rmulas. Sin embargo,existen otros tres modelos disponibles. Tenemos queLa demanda es variable y el plazo de aprovisionamiento es constante.El plazo de aprovisionamiento es variable y la demanda es constante.anto la demanda como el plazo de aprovisionamiento son variables. Los tres modelos suponen que la demanda y el tiempo de entrega son variables indepen-dientes. Observe que nuestros ejemplos utilizan d’as,pero tambiŽn se pueden utilizarsemanas. Vamos a analizar cada una de estas tres situaciones por separado,porque hay queaplicar una f—rmula diferente en cada una de ellas para calcular el PP.riable,entonces
(a) ÀCu‡l es el valor adecuado de ? (b) ÀQuŽ stock de seguridad debe mantener el hospital?(c) ÀQuŽ punto de pedido debe emplearse? La figura anterior puede ayudarle a visualizar eldLTUtilizamos las propiedades de una curva normal estandarizada para obtener un valor depara un ‡rea bajo la curva normal de 0,95 (o 1 0,05). A partir de una tabla de la dis-tribuci—n normal (vŽase el ApŽndice I),encontramos un valor de Stock de seguridaddLTPor tanto,Stock de seguridaddLTResolviendo para el stock de seguridad,como en la Ecuaci—n (2.14),tenemos:Stock de seguridadDemanda esperada durante el plazo de aprovisionamientoStock de seguridad16,5 kits de stock de seguridad
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 82
2.GESTIîNDEINVENTARIOSda como el plazo de entrega son variables,la f—rmula del punto de pedido se hace m‡sPlazo de entrega medio) dLT= Desviaci—n est‡ndar del plazo de entrega en d’asdLT(Plazo de entrega medio
Plazo de entrega medio Desviaci—n est‡ndar del plazo de entrega Nivel del servicio 98%,por lo que (del ApŽndice I) El punto de pedido es de unas 122 c‡maras. Observe c—mo un nivel de servicio elevado del98 por ciento incrementa el PP. Si se aplica un nivel de servicio del 90 por ciento,como en elEjemplo 12,el PP disminuye hasta98,4,ya que el valor
S. Narasimhan,D. W. McLeavey y P. Billington,Production Planning and Inventory Control,ci—n (Upper Saddle River,NJ:Prentice Hall,1995),Cap’tulo 6,para ver los detalles. Observe que la Ecuaci—n(2.17) tambiŽn se puede expresar comoPlazo de entrega medio Plazo de entrega medio
El art’culo que m‡s se vende en la tienda de Ciudad Circuito son los paquetes de seis pilas de9 voltios. Se venden unos 150 al d’a,siguiendo una distribuci—n normal con una desviaci—nest‡ndar de 16. Las pilas se piden a un distribuidor de otro Estado; el plazo de entrega sigue unadistribuci—n normal con una media de 5 d’as y una desviaci—n est‡ndar de 1 d’a. Para mantenerun nivel de servicio del 95 por ciento,ÀquŽ PP es necesario? Plazo de entrega medio Desviaci—n est‡ndar del plazo de entrega Nivel del servicio 95%,por lo que (del ApŽndice I)
EJEMPLO 14
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 84
2.GESTIîNDEINVENTARIOSLa recta de pendiente negativa de la Figura 2.9 representa,de nuevo,el inventario dis-ponible. Pero ahora,cuando pasa el tiempo entre pedidos (),hacemos un pedido para vol-er a llevar el inventario hasta el valor objetivo (en el segundo periodo ser‡ etcŽtera. El valor diferencia entre el nivel de inventario que se quiere tener (objetivo) y el inventario dispo-La ventaja del sistema de periodo fijo es que no hay recuentos f’sicos de los art’culosdel inventario despuŽs de retirar un art’culo:s—lo se produce cuando llega el momento dela siguiente revisi—n. Este procedimiento tambiŽn resulta conveniente desde el punto devista administrativo,especialmente si el control del inventario es s—lo una de las muchas
DIRECCIîN DE MARKETING EN ACCIîNDE CERVEZA EN LA PAREDde 2.000 kil—metros cuadrados en el Valle Central de Cali-fornia, los directores de las tiendas suelen dejar lo queellos mismos, al menos en lo que respecta a la cervezaÓ.Rey de la Cerveza: una red de datos que abarca a todovendedores informan, con un nivel de detalle asombroso,peque–a computadora port‡til, despuŽs lo conecta a uncomprando los amantes de la cerveza, as’ como d—nde yne en el mercado de la cerveza estadounidense siga cre-IndustryThe Wall Street Journal
back-order) de 3 chaquetas de cuero de aviador para su tienda. No hay chaquetas en existencias,ni seespera recibir ninguna de pedidos anteriores al proveedor,y ha llegado el momento de hacer unpedido. El valor de stock objetivo es 50 chaquetas. ÀCu‡ntas chaquetas de aviador hay que pedir?Objetivo (Inventario disponible pendientes de recibir del proveedor backorder
EJEMPLO 15
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 86
ISTEMASDEPERIODOFIJOLos sistemas de periodo fijo son adecuados cuando los vendedores hacen visitas ruti-narias (es decir,a intervalos fijos) a sus clientes para conseguir nuevos pedidos o cuandoporte (por lo tanto,tendr‡n el mismo periodo de revisi—n para art’culos similares de suinventario). Por ejemplo,una compa–’a de m‡quinas expendedoras puede ir a rellenar susAnheuser-Busch,que deben visitar a las tiendas cada cinco d’as.La desventaja del sistema es que,como no hay recuento del inventario durante elperiodo,existe la posibilidad de rotura durante ese tiempo. Esta situaci—n puede producir-se si una venta importante reduce a cero el stock inmediatamente despuŽs de haberse lan-zado un pedido. Por eso,hay que mantener un nivel de stock de seguridad mayor (en com-paraci—n con el correspondiente a los sistemas de cantidad fija) para proporcionarprotecci—n contra la rotura,tanto durante el tiempo entre revisiones como durante el plazode aprovisionamiento.
El inventario representa una importante inversi—n para muchas empresas. Esta inversi—n esmuchas veces mayor de lo que deber’a porque a las empresas les resulta m‡s f‡cil mante-ner un inventario Òpor si acasoÓ) en vez de un inventario Òjusto a tiempoÓ(). Los inventarios son de cuatro tipos:Mantenimiento,reparaci—n y operaci—n (MRO)En este cap’tulo hemos analizado el inventario independiente,el an‡lisis ABC,la exacti-tud de los registros y los modelos de inventario utilizados para controlar la demanda inde-pendiente. El modelo EOQ,el modelo de cantidad de pedido en producci—n y el modelode descuento por cantidad de pedido pueden resolverse mediante los programas Excel,Excel OM o el programa POM para Windows. La Tabla 2.4 presenta un resumen de losmodelos de inventario analizados en este cap’tulo.
inventario como porcentaje deldLTaprovisionamiento (entrega)aprovisionamiento (entrega)alor est‡ndar en la curva normal
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 87
2.GESTIîNDEINVENTARIOS
(d/p)]Coste total para el EOQ y para los modelos EOQ de descuento por cantidad:CTCoste totalCoste de preparaci—n Coste de almacenamiento Coste de productoDQÑ SÑ HPD(2.9)Q2Modelo EOQ de descuento por cantidad:2DSQ* ÑÑ(2.10)IPModelo probabil’stico conociendo la demanda esperada durante el plazo de aprovisionamiento:Demanda esperada durante plazo de aprovisionamiento dLTStock de seguridad dLTModelo probabil’stico con demanda variable y plazo de aprovisionamiento constante:Plazo de aprovisionamiento) dLTModelo probabil’stico con demanda constante y plazo de aprovisionamiento variable:Plazo de aprovisionamiento medio)Modelo probabil’stico con demanda y plazo de aprovisionamiento variables:Plazo de aprovisionamiento medio) dLT
Inventario de materias primas Inventario de trabajos en curso (TEC) MRO Inventario de productos acabados Robusto Plazo de aprovisionamiento (dereaprovisionamiento o de entrega)(p.70)Stock de seguridad Nivel de servicio Sistema de cantidad fija (Q) Sistema de inventario perpetuo Sistema de periodo fijo
CLAVE
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 88
2.GESTIîNDEINVENTARIOS
El programa Excel OM permite modelizar f‡cilmente los problemas de inventario,desdeel an‡lisis ABC hasta el modelo b‡sico EOQ,el modelo de producci—n o las situacionesEl programa 2.2 muestra los datos introducidos,las f—rmulas seleccionadas y los resul-tados para un an‡lisis ABC,utilizando los datos del Ejemplo 1. DespuŽs de introducir losdatos,utilizamos los comandos de Excel art’culos de mayor a menor volumen en d—lares.El m—dulo de inventarios de POM para Windows puede resolver toda la familia de pro-blemas EOQ,as’ como gesti—n de inventarios ABC. Por favor,el ApŽndice IV para
PROGRAMA 2.2 Utilizaci—n de Excel OM para el an‡lisis ABC con datos del Ejemplo 1
Introducir el nombre o el nœmeroCalcular el volumen total en d—lares para cada art’culo. = B8*C8Calcular para cada art’culo el Los volœmenes acumulados en d—laresde la columna G s—lo tienen sentido ordenados). = SUMA ($F$8:F8)= SUMA (E8:E17)
PROBLEMAS RESUELTOS
rren W. Fisher Computer Corporation compra 8.000cantidad —ptima por pedido,(b) el nœmero esperado depedidos por a–o,y (c) el tiempo esperado entre pedi-
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 90
2.GESTIîNDEINVENTARIOS
ÀQuŽ stock de seguridad debe mantener la empresa deRon Satterfield si las ventas medias durante el plazo deaprovisionamiento son de 80 unidades,la desviaci—n
La demanda diaria de televisores de plasma de 42pulgadas en SamÕs Discount Emporium sigue unadistribuci—n normal con una media de 5 y una des-un env’o de nuevos televisores es de 10 d’as y es bas-de seguridad para un nivel de servicio del 95 porEl PP para este modelo de demanda variable y tiempo de entrega constante utiliza la Ecuaci—n (2.15):Plazo de entrega en d’as) dLTdLTPlazo de entrega As’ pues,con El stock de seguridad es de 10,4,o unos 10 televisores.Del ApŽndice I,ÑÑÑ dLTdLTdLT8,96 unidades,o 9 unidades
 = 80dLT = 710% del área bajo la curva normal
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 92
2.GESTIîNDEINVENTARIOSLa empresa Boreki tiene los diez art’culos siguientes en inventario. Teodoro Boreki le pidea usted,reciente diplomado en direcci—n de operaciones,que divida estos art’culos con-forme a una clasificaci—n ABC. ÀQuŽ informe le presentar‡?
Art’culoB84.00012C71.50045D16.00010E91.00020F3500500G23001.500H260020I51.75010J82.5005McKenzie Services est‡ considerando utilizar un an‡lisis ABC para centrar su atenci—n ensus art’culos m‡s importantes. Se ha tomado una muestra aleatoria de 20 art’culos,y se haas’gnelos a una clase A,B o C. A partir de esta muestra,Àcree que el an‡lisis ABC ayu-dar‡ a la direcci—n a identificar los pocos art’culos significativos?
Art’culoConsumo en d—laresArt’culoConsumo en d—lares9.200$11300$4001210.40033.4001370.8008.100146.8001.1001557.900600163.90044.00017700900184.8001001919.000107002015.500Howard Electronics,una peque–a empresa fabricante de equipos de investigaci—n electr—-nicos,tiene unos 7.000 art’culos en su inventario y ha contratado a Joan Blasco-Paul paraque lo gestione. Joan ha decidido que el 10 por ciento de los art’culos del inventario sonde la categor’a A,el 35 por ciento son de la categor’a B y el 55 por ciento de la C. Ellaquerr’a establecer un sistema en el que todos los art’culos de la categor’a A se contasentodos los meses (cada 20 d’as laborables),todos los art’culos de la categor’a B trimestral-mente (cada 60 d’as laborables),y los de la categor’a C cada seis meses (cada 120 d’asEl centro de formaci—n en inform‡tica de William Beville,en Richmond,almacena librosde texto con las siguientes caracter’sticas:
P
P
P
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 96
2.GESTIîNDEINVENTARIOSÀCu‡l es el inventario medio si se utiliza esta cantidad econ—mica de pedido?ÀCu‡l es el nœmero —ptimo de d’as entre dos pedidos,suponiendo 250 d’as laborablesÀCu‡l es el coste total anual de inventario (coste de almacenamiento + coste de lan-El taller de maquinaria de Joe Henry utiliza 2.500 abrazaderas a lo largo de un a–o. Estasabrazaderas se compran a un proveedor a 130 kil—metros. Se tiene la siguiente informa-
Coste de almacenamiento por abrazadera y a–o1,5$Plazo de entrega
Dada la informaci—n anterior,Àcu‡l es la cantidad econ—mica de pedido?Dado el EOQ,Àcu‡l ser’a el inventario medio? ÀCu‡l ser’a el coste de almacenamien-Dado el EOQ,Àcu‡l ser’a el nœmero —ptimo de pedidos por a–o? ÀCu‡l ser’a el costeDado el EOQ,Àcu‡l es el coste total anual de inventario (coste de almacenamiento +Myriah Fitzgibbon,de L. A. Plumbing utiliza 1.200 unidades de cierto repuesto que cues-ta 25 d—lares por cada pedido,con un coste anual de almacenamiento de 24 d—lares.Calcule el coste total para tama–os de pedido de 25,40,50,60 y 100 unidades. Determine la cantidad econ—mica de pedido y analice las consecuencias de equivo-microprocesadores a frigor’ficos y otros electrodomŽsticos. Uno de los componentes tieneuna demanda anual de 250 unidades,y esto es constante durante todo el a–o. Se estima queel coste de almacenamiento asciende a un d—lar por unidad y a–o,y el coste de lanza-ra minimizar los costes,Àcu‡ntas unidades hay que pedir cada vez que se hace unÀCu‡l es el inventario medio si se minimizan los costes?Suponga que el coste de hacer un pedido no es de 20 d—lares,y Patterson ha estadopidiendo 150 unidades cada vez que hac’a un pedido. Para que esta pol’tica de pedi-150) sea —ptima,calcule cu‡l deber’a ser el coste de lanzamiento.
P
P
P
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 98
2.GESTIîNDEINVENTARIOScoste de lanzar un pedido es de 25 d—lares. Si Ping Wang,el propietario,hace pedidos de300 o m‡s unidades,puede obtener un descuento del 5 por ciento del coste de los detec-tores. ÀDebe aprovechar el descuento?El precio normal de un componente de un lector de DVD es de 20 d—lares. Si se hacen pedi-dos de 75 o m‡s unidades,el precio se reduce a 18,50 d—lares. Para pedidos de 100 unida-des o m‡s,el precio rebajado es de 15,75 d—lares. En este momento,Sound Business,Inc.,empresa fabricante de equipos de alta fidelidad,tiene un coste de almacenamiento de inven-tario del 5 por ciento por unidad y a–o,y su coste de emisi—n de pedido es de 10 d—lares.La demanda anual es de 45 componentes. ÀQuŽ deber’a hacer Sound Business,Inc.?Rocky Mountain Tire Center vende 20.000 neum‡ticos de un determinado tipo al a–o. Elcoste de lanzamiento es de 40 d—lares,y el coste de almacenamiento es del 20 por cientoneum‡tico si se piden menos de 500 neum‡ticos,18 d—lares si se piden 500 o m‡s peromenos de 1.000,y 17 si se piden 1.000 o m‡s. ÀCu‡ntos neum‡ticos deber’a pedir RockyMountain cada vez que hace un pedido?M. P. VanOyen Manufacturing ha pedido presupuestos para un determinado componentede un regulador. La demanda prevista es de 700 unidades al mes. Se puede comprar elart’culo a Allen Manufacturing o a Baker Manufacturing. Sus listas de precios son las de
Allen ManufacturingBaker Manufacturing
CantidadPrecio unitarioCantidadPrecio unitario1-49916,00$1-39916,10$500-99915,50400-79915,6015,00800ÀQuŽ proveedor debe elegir? ÀPor quŽ?La empresa Chris Sandvig Irrigation,Inc. ha resumido la lista de precios de cuatro posi-bles proveedores de una determinada v‡lvula. ÀQuŽ proveedor deber’a ser seleccionado y cu‡l es la cantidad —ptima de pedido si
Proveedor AProveedor BProveedor CProveedor D
CantidadPrecioCantidadPrecioCantidadPrecioCantidadPrecio1-4935,00$1-7434,75$1-9934,50$1-19934,25$50-7434,7575-14934,00100-19933,75200-39933,0075-14933,55150-29932,80200-39932,50400150-29932,35300-49931,60400300-49931,15500
P
P
P
P
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 100
2.GESTIîNDEINVENTARIOScky Smith,Inc. lanza una vez al a–o un pedido de libros de dibujos para ni–os y el puntode pedido,sin stock de seguridad (),es de 100 unidades. Los costes de almacenamien-to son de 10 d—lares por libro y a–o,y el coste de rotura es de 50 d—lares por libro y a–o.Dadas las siguientes probabilidades de demanda durante el periodo de reaprovisionamien-to,ÀquŽ stock de seguridad se debe utilizar?
500,21000,41500,2
Sr. Belleza,una organizaci—n que vende conjuntos de pesas para entrenamiento f’sico,tienealmacenamiento del BB-1 ascienden a 5 d—lares por conjunto y a–o. Para cubrir la deman-da,el Sr. Belleza pide grandes cantidades de BB-1 siete veces al a–o. El coste de rotura delBB-1 se estima en 50 d—lares por conjunto. A lo largo de los œltimos a–os,el Sr. Bellezaha observado la siguiente demanda de BB-1 durante el plazo de aprovisionamiento:
500,2600,2700,2800,2
El punto de pedido de BB-1 es de 60 unidades. ÀQuŽ nivel de stock de seguridad debeEl Hotel Hard Rock de Chicago distribuye una media de 1.000 toallas de ba–o al d’a a sushuŽspedes en la piscina y en sus habitaciones. Esta demanda est‡ normalmente distribui-da con una desviaci—n est‡ndar de 100 toallas por d’a,basada en la ocupaci—n. La empre-sa de lavander’a que tiene el contrato de limpieza necesita un plazo de entrega de 2 d’as.El hotel desea un nivel de servicio del 98 por ciento para satisfacer las altas expectativasÀCu‡l es el stock de seguridad?First Printing tiene contratos con bufetes de abogado de San Francisco para fotocopiar susde documentos. El plazo de entrega de la empresa que le suministra el papel para hacer lasfotocopias sigue una distribuci—n normal con media de 4 d’as y desviaci—n est‡ndar de 1d’a. First Printing desea un nivel de servicio del 97 por ciento. Calcule su PP.
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 102
ASODEESTUDIO
Caso de estudio
Sturdivant Sound SystemsSturdivant Sound Systems fabrica y vende sistemas deaudio para el hogar y el autom—vil. Todos los compo-nentes de los sistemas de audio,excepto los reproduc-tores de DVD,se fabrican en la planta de Rochester,Nueva York. Los reproductores de DVD utilizados en elmontaje de los sistemas de Sturdivant se compran aMorris Electronics de Concord,Nueva Hampshire.La agente de compras de Sturdivant,Mary Kim,env’aun pedido de compra de reproductores de DVD una vezascienden a 5.000 unidades (20 por d’a laborable),y elcoste por unidad es de 60 d—lares (Sturdivant no compramete la entrega de un pedido una semana despuŽs de surecepci—n,no suele haber rotura de stocks de reproducto-res de DVD (el tiempo total entre la fecha de lanzamien-preparaci—n. Estos costes,que ascienden a 20 d—larespor pedido,incluyen los costes de preparar la solicituddel pedido,inspeccionar y almacenar los bienes recibi-dos,actualizar los registros del inventario,emitir unrecib’ y un cheque de pago. Adem‡s de los costes depreparaci—n,Sturdivant incurre en costes de almacena-miento que incluyen seguros,almacenaje,manipula-ci—n,impuestos,etcŽtera. Estos costes ascienden a 6backorderristas obtienen sus suministros de otros distribuidores yLa empresa distribuye una amplia variedad de bici-cletas. El modelo m‡s popular,y la principal fuente deingresos para la empresa,es la bicicleta AirWing. ZBCrecibe todos los modelos de un œnico fabricante de Chi-na,y los env’os tardan 4 semanas desde el momento enpapeleo y tr‡mites de aduanas incluidos,ZBC estimaque cada vez que hace un pedido incurre en unos cos-precio de venta al pœblico recomendado para todos losestilos disponibles,y el coste de almacenamiento es delcompra pagado por ZBC. El precio de venta detallista(pagado por el pœblico) de la bicicleta AirWin es de 170ZBC est‡ interesada en hacer un plan de inventariospara 2008. La empresa quiere mantener un nivel de ser-te tabla. Se ha desarrollado una previsi—n de ventas delmodelo AirWing para 2008 y se utilizar‡ para hacer unplan de inventarios para ZBC.
Demanda del modelo AirWingPrevisiones
20062007para 2008Febrero121415Marzo24273165359758697475460303439Agosto182114Septiembre131516Octubre121315Noviembre222528
Diciembre384247Total343391439Haga un plan de inventarios para ayudar a ZBC.del horizonte de planificaci—n?Profesor Kala Chand Seal,Loyola Marymount University.
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 105
2.GESTIîNDEINVENTARIOSrsine,RichardJ.rinciplesofInventoryandMaterialsManagement,4.ed.NewYork:ElsevierNorth-Hollandollmann,T. E.,W. L. Berry,y D. C. Whybark. Planning and Control Systems,5.ed. Burr Ridge,IL:Irwin/McGraw-Hill (1998).Zipkin,Paul. oundations of Inventory Management. Newrk:Irwin/McGraw-Hill (2000).APICS:The Educational Society for Resource Management:http://www.apics.orgCenter for Inventory Managementhttp://www.inventorymanagement.comhttp://www.iienet.orgInventory Control Forum:http://www.cris.com/~kthill/sites.htmList of inventory control related sites:http://www.cris.com/~kthill/sites.htm
RECURSOS EN INTERNET
02_Cap 2 TOMO II 26/7/07 11:16 Página 108
CONTENIDO DEL CAPêTULO
servicios
LA NATURALEZA DE LAESTRATEGIAS DE PLANIFICACIîNEN SERVICIOSempresas de serviciosServicios variosƒRMINOSCLAVEîMOUTILIZARSOFTWAREPARAPLANIFICACIîNAGREGADAROBLEMASRESUELTOSJERCICIOSENNTERNETYDELDELALUMNOUESTIONESPARAELDEBATEILEMAƒTICOROBLEMASPARARESOLVERCONASOSDEESTUDIOARTERASOSDEESTUDIOADICIONALESECURSOSEN
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 109
PERFIL DE UNA EMPRESA GLOBAL:ANHEUSER-BUSCH
a Anheuser-BuschAnheuser-Busch produce casi el 40 por ciento de la cerve-cidad y demanda a medio plazo (3 a 18 meses). Anheuser-zaci—n de las instalaciones, un factor muy importante enLa cerveza se produce en una instalaci—n orientada alprocesos de producci—n orientados al producto comportanLa producci—n de cerveza puede dividirse en cuatroel proceso de fabricaci—n de la cerveza propiamente dicho,La cuarta y œltima fase es la distribuci—n, que incluye lacione. Una planificaci—n agregada eficaz es un importanteelemento en la ventaja competitiva de Anheuser-Busch.
cuece el mosto,que m‡s tarde se convertir‡ encerveza,y donde se a–ade el lœpulo para
conferir el sabor y el car‡cter amargo.
Un ingrediente esencial,el lœpulo,se a–ade a
la cerveza para darle Çcar‡cterÈ.
La l’nea de envasado imprime en cada lata unc—digo que identifica el d’a,el a–o y el periodode 15 minutos de producci—n; as’ como laplanta en donde el producto fue elaborado yenvasado y la l’nea de producci—n utilizada.Este sistema permite que se pueda seguir ycorregir cualquier problema de control de
calidad.
En la sala de control de la planta,el control deprocesos utiliza computadoras para vigilar elinicio del proceso de bodega,donde el mostose encuentra en el œltimo tramo de preparaci—n
antes de su fermentaci—n en cerveza.
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 110
3.PLANIFICACIîNAGREGADAplanificaci—n a medio plazo (o ÒintermediaÓ) se lleva a cabo con el desarrollo de un planagregado de producci—n.La planificaci—n a corto plazo se puede extender hasta un periodo de un a–o,pero nor-operaciones,que trabajan con los supervisores y capataces para ÒdesagregarÓel plan amedio plazo en programaciones semanales,diarias y por horas. Las t‡cticas para efectuarla planificaci—n a corto plazo comprenden la carga,secuenciaci—n,agilizaci—n y expedi-ci—n de los pedidos,y otras cuestiones que se tratan en el Cap’tulo 5.La Figura 3.1 muestra los horizontes temporales y las caracter’sticas de la planifica-ci—n a corto,medio y largo plazo.LA NATURALEZA DE LA PLANIFICACIîN AGREGADAun plan agregado significa agrupar los recursoscorrepondientes en tŽrminos generales o globales. Dada la previsi—n de la demanda,lacapacidad de la instalaci—n,los niveles de inventario,la plantilla y los inputs relacionados,el planificador tiene que seleccionar la tasa (volumen) de producci—n de la instalaci—ndurante los pr—ximos 3 a 18 meses. El plan puede desarrollarse para empresas manufactu-reras como Anheuser-Busch o Whirlpool,para hospitales,colegios,o para Prentice Hall,la editorial que public— este libro de texto.omemos como ejemplo de empresa manufacturera a IBM o a Hewlett-Packard,queproducen distintos modelos de microordenadores. Fabrican (1) port‡tiles,(2) PC de sobre-
Planes a largo plazo(más de un año)AltaDirectoresDirectores de operaciones,ResponsabilidadTareas de planificación y horizontePlanes a corto plazoPlanes a medio plazo(3-18 meses)
Si la alta direcci—nrealiza una mala laborFIGURA 3.1 Tareas yresponsabilidades
de planificaci—n
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 112
3.PLANIFICACIîNAGREGADAÀDeben modificarse los precios u otros factores para influir sobre la demanda?odas las anteriores son estrategias leg’timas de planificaci—n. Suponen la variaci—n delinventario,de las tasas de producci—n,de los niveles de mano de obra,de la capacidad yde otras variables controlables. A continuaci—n examinaremos m‡s detalladamente ochomodificar la demanda,sino que intentan absorber sus fluctuaciones. Las tres œltimas son,a travŽs de las cuales las empresas intentan alisar los cambios en elpatr—n de demanda durante el periodo de planificaci—n.Cambiar los niveles de inventario. Los directores pueden aumentar el inventarioprueba y error.
1.erTri.Demanda2.oTri.3.erTri.4.oTri.
COMPUTERWORLD
Mercadoy demandaInvestigacióny tecnologíaDecisionesdel producto(Cap. 5, vol. Decisiones Estratégicas)Planificación del procesoy decisionesde capacidad(Cap. 7 y S7, vol. Decisiones Estratégicas)Plan agregadode producciónProgramamarco deproduccióny sistemasMRP (Cap. 4 de este vol.)Programasde trabajodetalladas(Cap. 5 de este vol.)Previsiones dela demanda,pedidos (Cap. 4, vol.Decisiones Estratégicas)InventariodisponibleCapacidadexterna(subcontratación)
Materiasprimasdisponibles
Mano de obra (Cap. 10, vol. Decisiones Estratégicas)
FIGURA 3.2 Relaciones del plan agregado
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 114
3.PLANIFICACIîNAGREGADAun cliente a un competidor. Y tercero,es dif’cil encontrar al proveedor subcontra-tado perfecto,que siempre env’e el producto de calidad a tiempo.Utilizar empleados a tiempo parcial.Especialmente en el sector servicios,loslificada. Esta pr‡ctica es comœn en restaurantes,tiendas detallistas y supermerca-Direcci—n de producci—n en acci—n United Parcel Service ofrece dos visiones de esta estrategia.Influir sobre la demanda. Cuando la demanda es baja,una empresa puede inten-tar aumentarla mediante publicidad,promociones,venta directa y rebajando losprecios. Por ejemplo,las compa–’as aŽreas y los hoteles llevan mucho tiempoofreciendo descuentos de fin de semana y precios de temporada baja; las empre-sas telef—nicas cobran menos por la noche; algunas universidades ofrecen des-cuentos a personas mayores,y los aparatos de aire acondicionado son m‡s bara-tos en invierno. No obstante,las acciones en publicidad,en promociones,enRetenci—n de pedidos (back ordering) durante los periodos de alta demanda.pedidos retenidos son pedidos de bienes o servicios que una empresa acepta,peroque es incapaz de satisfacer en el momento (a prop—sito o por casualidad). Estaestrategia œnicamente es viable si los clientes est‡n dispuestos a esperar,sin queello suponga pŽrdida de prestigio para nuestra empresa,o no cancelan su pedido.Muchas empresas retienen pedidos,pero a menudo la consecuencia es la pŽrdidade ventas.Combinaci—n de productos y servicios con ciclos de demanda complementa-. Una tŽcnica utilizada por muchas empresas manufactureras para suavizarlas variaciones de la demanda consiste en desarrollar una combinaci—n de pro-ductos cuya demanda var’a de forma opuesta en las distintas Žpocas del a–o.Los ejemplos comprenden empresas que fabrican aparatos de calefacci—n y apa-ratos de aire acondicionado,o cortacŽspedes y quitanieves. Sin embargo,lasempresas que siguen este enfoque pueden involucrarse en la producci—n de bie-nes o servicios para los que no tienen experiencia o que est‡n fuera de su mer-cado objetivo.Estas ocho opciones,con todas sus ventajas y desventajas,est‡n resumidas en la Tabla 3.1.descritas anteriormente podr’a producir un plan agregado eficaz,a menudo,una combina-ci—n de las opciones de capacidad y de demanda es mejor.Muchos fabricantes suponen que las opciones de demanda han sido totalmente estu-diadas por el departamento de marketing,y las opciones m‡s razonables se han incorpo-rado en la previsi—n de la demanda. El director de operaciones entonces puede elaborar elplan agregado bas‡ndose en esa previsi—n. Sin embargo,utilizando las cinco opciones decapacidad a su disposici—n,el director de operaciones todav’a dispondr’a de innumerablesplanes posibles. Estos planes pueden expresar,por un lado,una estrategia de seguimiento
ohn Deere andCompany,el ÒabueloÓdeequipos agr’colas,utilizaincentivos de ventas paraDurante las temporadasbajas de oto–o e inviernocon recortes de precios yotros incentivos. Cercagrandes m‡quinas deDeere se piden contemporada de uso (casi eleducen los m‡rgenes,pero Deere mantiene sucuota de mercado ycontrola los costes alproducir de forma m‡sestabler a lo largo dela–o. An‡logamente,ennegocios de servicioscomo L.L. Bean,aofrece gratuidad en losportes para pedidos
campa–a de Navidad.
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 116
3.PLANIFICACIîNAGREGADAo imposible adoptar la opci—n de actuar sobre el inventario. Ejemplos de industrias que tra-bajan con la estrategia de seguimiento son,entre otras,la educaci—n,los servicios hospi-Una estrategia de estabilidad (o de nificaci—n nivelada o estable) consiste en un plan agregado en el que la producci—n dia-ria es constante periodo a periodo. Empresas como Toyota y Nissan mantienen niveles deproducci—n uniformes y pueden (1) permitir que el inventario de productos acabados crez-un trabajo alternativo para los empleados. Su filosof’a es que una plantilla constante con-duce a productos de mejor calidad,a menos rotaci—n y absentismo,y a un mayor compro-miso de los empleados con los objetivos de la empresa. Otros ahorros ocultos son que losempleados tienen m‡s experiencia,una m‡s f‡cil programaci—n y supervisi—n,y menosarranques y paradas bruscas. La planificaci—n nivelada funciona bien cuando la demandatambiŽn es relativamente estable.ra la mayor’a de las empresas no es probable que la estrategia de seguimiento ni la estra-tegia de nivelaci—n sean ideales,por lo que habr‡ que estudiar la posibilidad de crear unaseguir el m’nimo coste. Sin embargo,porque hay un gran nœmero de posibles estrategiasmixtas,los directores creen que la definici—n de ese plan agregado puede constituir un granreto. No siempre es posible encontrar el plan Ò—ptimoÓ. De hecho,algunas empresas notienen un proceso formal de planificaci—n agregada:Utilizan el mismo plan a–o tras a–o,haciendo ajustes arriba y abajo œnicamente para adecuarse a la nueva demanda anual. EstemŽtodo ciertamente no proporciona mucha flexibilidad,y si el plan original no fuese —pti-mo,todo el proceso de producci—n quedar’a atrapado en un rendimiento sub—ptimo.En esta secci—n presentamos varias tŽcnicas que utilizan los directores de operacionespara desarrollar planes agregados m‡s œtiles y apropiados. Van desde el muy utilizadomŽtodo de las tablas (o gr‡fico) hasta una serie de enfoques matem‡ticos m‡s formales,tŽcnicas de tablas y gr‡ficos son muy populares,ya que son f‡ciles de entender y deutilizar. B‡sicamente estos planes funcionan con unas pocas variables al mismo tiempopara permitir a los planificadores comparar la demanda estimada con la capacidad exis-de oficina. Los mŽtodos gr‡ficos siguen estos cinco pasos:Determinar la capacidad con el horario del trabajo regular,en las horas extras y laHallar los costes de la mano de obra,los de contrataci—n,de despido y los costesniveles de existencias.Desarrollar planes alternativos y examinar sus costes totales.a la vez, para permitir a
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 118
3.PLANIFICACIîNAGREGADAEl gr‡fico de la Figura 3.3 muestra c—mo la previsi—n difiere de la demanda media.Anteriormente hemos presentado algunas estrategias para satisfacer la previsi—n. Laempresa,por ejemplo,podr’a contratar personal para conseguir una tasa de producci—n quecantidad fija de,digamos,30 unidades y subcontratar la demanda restante a otros sumi-en horas extras con alguna subcontrataci—n para absorber la demanda. Los Ejemplos 2,3y 4 muestran estas tres estrategias posibles.
Una estrategia posible (llamŽmosla plan 1) para el fabricante descrito en el Ejemplo 1 consiste enmantener un nivel de mano de obra constante durante los seis meses. Una segunda opci—n (plan 2)es mantener un nivel de mano de obra constante al nivel necesario para satisfacer el mes de menordemanda (marzo),y satisfacer toda demanda por encima de este nivel subcontratando lo necesario.anto el plan 1 como el plan 2 responden a una estrategia de planificaci—n nivelada y se denominan,estrategias niveladas. El plan 3 consistir’a en contratar y despedir empleados segœn seanecesario,para producir exactamente las necesidades mensuales:una estrategia de seguimiento o. La Tabla 3.3 proporciona la informaci—n de los costes necesaria para analizar estos planes.Informaci—n de costes
Coste de la hora extraHoras de mano de obra para producir una unidad1,6 horas/unidadCoste de incrementar la tasa de producci—n diaria300 d—lares/unidad
Coste de disminuir la tasa de producci—n diaria (despidos)600 d—lares/unidadEste mŽtodo supone que se producen 50 unidades al d’a,que la mano de obraes constante,que no hay horas extras ni inactivas,no utilizamos stock de seguridad ni subcontra-tistas. La empresa acumula inventario durante un periodo de poca demanda,que va de enero a mar-zo,y lo agota durante la estaci—n calurosa,que es la de demanda m‡s alta,de abril a junio. Supo-nemos que el inventario inicial es igual a cero y que el inventario final planificado es igual a cero.Producci—n aDemandamensual delInventario
Mes50 unidades/d’aestimadainventariofinal
Unidades totales de inventario pasadas de un mes al siguiente
EJEMPLO 2
Archivode datosde Excel OM
El Ejemplo 2 se ilustracon m‡s detalle en
ActiveModel 13.1
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 120
ƒTODOSDEPLANIFICACIîNAGREGADAEl gr‡fico del Ejemplo 2 ya se mostr— en la Figura 3.3. Algunos planificadores prefierenun gr‡fico para mostrar visualmente c—mo la previsi—n se desv’a de las nece-sidades medias. Observe que tanto la l’nea del nivel de producci—n como la l’nea de la pre-visi—n representan la misma producci—n total. Este gr‡fico puede verse en la Figura 3.4.
Puesto que cada unidad requiere 1,6 horas de mano de obra para su producci—n,cada empleadopuede realizar 5 unidades en una jornada de 8 horas. Por tanto,para producir 50 unidades se
Inventario9.250$(Mano de obra en periodo regular49.600$(Otros costes (horas extras,contrataci—n,despidos,
Ene.Feb.Mar.Abr.May.Jun.
Reducciónde inventario
FIGURA 3.4 Gr‡fico acumulado
para el plan 1
Aunque en el plan 2 tambiŽn se mantiene un nivel de mano de obra cons-tante,es lo suficientemente bajo como para s—lo ser capaz de hacer frente a la demanda de mar-zo que es de 38 unidades,el mes m‡s bajo. Para producir 38 unidades al d’a en la f‡brica son
EJEMPLO 3
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 121
ƒTODOSDEPLANIFICACIîNAGREGADAsis resumido. Vemos que,puesto que el plan 2 es el de coste m‡s bajo,constituye la mejorPor supuesto,podemos considerar otras muchas estrategias posibles en problemascomo Žste,incluyendo combinaciones que utilicen algunas horas extras. Aunque las tablasy gr‡ficos son una herramienta de gesti—n muy usada,son de utilidad para evaluar estrate-gias,no para crearlas. Para crear estrategias es necesario un enfoque sistem‡tico que con-sidere todos los costes y genere una soluci—n eficaz.Esta secci—n describe brevemente algunos de los enfoques matem‡ticos que se han desa-rrollado durante los œltimos 50 a–os para la planificaci—n agregada.El mŽtodo del transporte de la programaci—n linealCuando un problema de planifi-caci—n agregada es visto como un problema de c—mo asignar capacidad operativa paraigualar la demanda prevista,entonces se puede formular como un problema de programa-mŽtodo del transporte de la programaci—n linealprueba y error como los mŽtodos de tablas y gr‡ficos,sino que proporciona un plan —pti-mo para minimizar los costes. Es tambiŽn flexible en tanto que puede especificar la pro-ducci—n a efectuar en horario normal o en horas extras para cada periodo de tiempo,elnœmero de unidades que deben ser subcontratadas,los turnos de trabajo extras y el inven-En el Ejemplo 5,el suministro est‡ compuesta por el inventario disponible y las uni-dades producidas en horas normales de trabajo,horas extras y mediante subcontrataci—n.Los costes,que aparecen en la esquina superior derecha de cada celda de la matriz en labla 3.7,se refieren a unidades producidas en un periodo dado o a unidades disponiblesen inventario,provenientes de un periodo anterior.El mŽtodo del transporte
Planificaci—n agregada con el mŽtodo del transporteLa empresa Farnsworth Tire Company recopil— una serie de datos relativos a la demanda,capa-cidad y costes en su planta de West Virginia. Estos datos se muestran en la Tabla 3.6:
EJEMPLO 5
ABLA3.5(mano de obra(mano de obra(contratacionesconstanteconstante de 7,6y despidos parade 10empleados m‡shacer frente
empleados)subcontrataciones)a la demanda)Costes de almacenamiento9.250$Mano de obra en horas normales49.600Mano de obra en horas extras
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 123
ƒTODOSDEPLANIFICACIîNAGREGADAmulado originalmente por E. H. Bowman en 1956. Aunque funciona correctamente cuan-do se analizan los efectos de mantener inventarios,utilizar horas extras y subcontratar,nofunciona cuando se introducen factores negativos o no lineales. En consecuencia,cuandose introducen otros factores como las contrataciones o los despidos,se debe utilizar el
ese periodo. (Este paso se puede llevar a cabo por el mŽtodo de transporte o utilizandoel programa POM para Windows o el software Excel OM).Intente confirmar que el coste de esta soluci—n inicial es 105.900 d—lares. La soluci—n ini-cial,sin embargo,no es —ptima. Vea si puede encontrar un plan de producci—n que proporcio-ne el menor coste posible (que asciende a 105.700 d—lares) utilizando el software o manual-abla de transporte de Farnsworth*back ordersen Farnsworth. Cuando uti-licemos Excel OM o POM para Windows,se debe asignar un coste muy alto (por ejemplo,9.999) a cada
DEMANDA DECAPACIDADTOTALriodo 1Periodo 2Periodo 3no utilizada
SUMINISTRO DE(Marzo)(Abril)(Mayo)(ficticia)0240
Inventario inicial4042440
Horas normales5052540
Horas extras7072740
Horas subcontratadas40420
Horas normales50520
Horas extras505070720
Horas subcontratadas50100150
Horas normales700700500
Horas extras5050700
Horas subcontratadas130130DEMANDA TOTAL8001.0007502302.780
Pe1Pe2Pe3
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 125
LANIFICACIîNAGREGADAENSERVICIîSAlgunas organizaciones del sector servicios realizan la planificaci—n agregada exactamen-lo,pero con la gesti—n de la demanda tomando un papel m‡s activo. Debido a que la mayo-r’a de las empresas de servicios llevan a cabo combinaciones de las ocho opciones decapacidad y demanda vistas anteriormente,suelen utilizar estrategias mixtas de planifica-ci—n agregada. En realidad,en industrias como banca,transportes o comida r‡pida,la pla-nificaci—n agregada puede ser m‡s sencilla que en las manufacturas.Una planificaci—n cuidadosa de las horas de trabajo de los empleados para asegu-Alguna forma de recurso mano de obra Òde guardiaÓque pueda ser a–adido,sihace falta,o no utilizado,si no hace falta,para afrontar una demanda inesperada.Flexibilidad en las habilidades de los empleados individualmente que permita laFlexibilidad de los empleados individualmente en cuanto a su nivel de output o deEstas opciones pueden parecer exigentes,pero no son raras en el sector servicios,donde lamano de obra es el principal recurso en la planificaci—n agregada. Por ejemplo:Se utiliza exceso de capacidad en las agencias inmobiliarias y en los concesiona-rios de autom—viles para proporcionar tiempo de estudio y de planificaci—n a loscaso de emergencias importantes. Cuando la emergencia es duradera,el personalCuando la actividad es inesperadamente baja,los restaurantes y las tiendas al pormenor env’an al personal a casa antes.Los administrativos de almacŽn en los supermercados trabajan como cajeros cuan-do las colas son demasiado largas.Las camareras m‡s experimentadas aumentan su ritmo y eficiencia de serviciocuando llegan oleadas de clientes.Los planteamientos de planificaci—n agregada difieren segœn el tipo de servicio proporcio-nado. A continuaci—n desarrollamos cinco escenarios de servicio.En un negocio con una demanda muy variable,como es el caso de un restaurante,la pla-nificaci—n agregada intenta (1) alisar la tasa de producci—n y (2) determinar el tama–o dela plantilla que hay que emplear. El enfoque general normalmente requiere producir muypeque–os niveles de inventario durante los periodos de demanda dŽbil y agotar el inventa-rio en los periodos punta de demanda,pero utilizando la mano de obra para adaptarse a la
Operations Management for Service Industries (Westport,CT:Quorum Books,1992):p. 77.
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 127
LANIFICACIîNAGREGADAENSERVICIîS
Klasson y Avalon,un bufete de abogados de tama–o medio de Tampa con 32 abogados,ha desa-rrollado una previsi—n a tres meses vista para 5 tipos de asuntos legales (la Tabla 3.9). Suponiendo una semana laboral de 40 horas y que se factura el cien por cien de lashoras de cada abogado,se dispone de cerca de 500 horas facturables por cada abogado duranteeste trimestre fiscal. Se han hecho previsiones para el trimestre de las necesidades de horas detiempo facturable en tres escenarios posibles de demanda (en el mejor,en el m‡s probable y enel peor de los escenarios) y para 5 tipos de ‡reas legales (columnas 2,3 y 4). A continuaci—n,sedivide por 500 para obtener la cantidad de abogados necesarios para cubrir el negocio estimado.Se necesitar’an entre 30 y 39 abogados para cubrir las variaciones en el nivel de negocio entre lospeores o mejores niveles de demanda (por ejemplo,el mejor escenario posible de 19.500 horas,dividas por 500 horas por abogado,da 39 abogados necesarios).Distribuci—n de personal en Klasson y Avalon, Abogados; PrevisionesHoras de trabajoRestricciones
(2)(3)(4)(5)Mejor deEscenarioPeor de losM‡ximaNœmero delos escenariosprobableescenariosdemandaabogados
(horas)(horas)(horas)de abogadoscualificados1.8001.5001.2003,64Investigaci—n legal4.5004.0003.5009,032Derecho de sociedades8.0007.0006.50016,015Legislaci—n inmobiliaria1.7001.5001.3003,46Derecho penal3.5003.0002.5007,012Horas totales19.50017.00015.000Abogados necesarios393430Puesto que los 32 abogados de Klasson y Avalon est‡n cualificados para realizar la investi-gaci—n legal b‡sica,esta ‡rea tiene la m‡xima flexibilidad de planificaci—n (columna 6). Las dossociedades. En estas ‡reas,en el mejor de los escenarios de demanda previstos apenas podr’ala columna 5) y s—lo dispone de 4 abogados cualificados (columna 6) para efectuar este trabajo.Mientras que en el ‡rea de derecho de sociedades falta una persona. Se podr’an utilizar horasxtras para cubrir el exceso este trimestre,pero si el negocio crece,ser’a necesario contratar odesarrollar personal actual en ambas ‡reas. La legislaci—n inmobiliaria y el derecho penal est‡nadecuadamente cubiertos por el personal disponible,siempre que otras necesidades no utilicen suCon su actual equipo de 32 abogados,la mejor previsi—n de Klasson y Avalon aumentar’a lacarga de trabajo en un 20 por ciento (suponiendo que no haya nuevas contrataciones). Esto repre-senta un d’a extra de trabajo por abogado y semana. En el peor de los escenarios de demandaresultar’a un 6 por ciento de infrautilizaci—n del personal. Para ambos escenarios,la empresa haOperations Management for Service Industries(Westport,CT:QuorumBooks,1992):110.
EJEMPLO 6
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 129
3.PLANIFICACIîNAGREGADAen el cuadrante 2 de la Figura 3.7. Pueden aplicar una pol’tica de precio variable a su pro-compa–’a aŽrea o de habitaciones de un hotel vendidas a tarifa reducida). Por otro lado,los cines,las salas de conciertos o los centros de exposiciones (cuadrante 1) tienen menor
En la Figura 3.6 el hotel decide fijar niveles de precios. Estima,utilizando un softwarede gesti—n de ingresos que est‡ disponible ampliamente en el mercado,que se pueden vender 30habitaciones por noche a 100 d—lares,y otras 30 a 200 d—lares. El beneficio total asciende ahorares). Es posible que haya que fijar incluso m‡s precios distintos para el hotel Cleveland Down-town Inn.
Curva de demandaMargen total $ = (1.er precio) × 30 hab. + (2.o precio) × 30 hab. =(100$  15$) × 30 + (200$  15$) × 30 = 2,550$ + 5,550$ = 8,100$15$Coste variable de la habitación1006030100$Precio 1 por habitación200$Precio 2 por habitaciónPrecio
Ventas de habitaciones
FIGURA 3.6 Hotel con dos precios
Cuadrante 1:Salas de cine Salas de concierto centros de convenciones Salas de reuniones en un hotelCuadrante 2:Hoteles Compañías aéreas Alquiler de automóviles Líneas de crucerosCuadrante 3:Restaurantes Campos de golf Proveedores de servicios de InternetCuadrante 4:Hospitales de atención continua
Uso impredecibleDuración del usoTiende a ser fijoTiende a ser variablePrecio
Uso prececible
Las industrias en el cuadrante2 se han asociado tradicional-mente con la gesti—n de losingresos.K. McGuire,ÒFunction SpaceRevenue ManagementÓ,Hotel and RestaurantAdministration Quarterly42,n.
(diciembre de 2001):33-46.
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 132
flexibilidad para establecer precios pero siguen utilizando la hora (sesi—n matinal o por lanoche) y la situaci—n en la sala (patio de butacas,lateral o piso superior) para gestionar susingresos. En ambos casos,la direcci—n tiene el control sobre la cantidad de recurso utili-zado (la duraci—n del recurso),tal como un asiento para dos horas.En la mitad inferior de la figura la tarea del director es m‡s dif’cil porque la duraci—ndel uso del recurso es menos controlable. Sin embargo,con imaginaci—n,los directivosest‡n utilizando el exceso de capacidad,incluso en estas industrias. Por ejemplo,un cam-po de golf puede vender las horas menos deseables de inicio de recorrido a una tarifa redu-cida,y un restaurante puede tener un especial ÒmadrugadoresÓpara generar negocio antesyield managementDebe ser factible disponer de l—gicas (y,preferiblemente,justas) al cliente. Esta justificaci—n puede adoptardiversas formas; por ejemplo,los asientos de primera clase en un avi—n,o la horael Dilema Žtico al final de este cap’-Esto significa que hay que gestionar el mayor uso amedida que se vende m‡s capacidad. TambiŽn significa que hay que abordar losproblemas que surgen porque la estructura de precios puede no parecer l—gica yjusta para todos los clientes. Finalmente,significa que hay que gestionar nuevosproblemas,como el porque la previsi—n no fue perfecta.
La planificaci—n agregada ofrece a las empresas un arma necesaria para ayudarlas a cap-tar cuota de mercado en la econom’a global. El plan agregado proporciona,tanto a lasempresas manufactureras como a las empresas de servicios,la capacidad de responder alas variaciones en la demanda de los clientes,mientras sigue produciendo a bajo coste ycon altos niveles de calidad.El plan agregado establece los niveles de inventario,producci—n,subcontrataci—n yempleo en un horizonte a medio plazo,normalmente de 3 a 18 meses. Este cap’tulo des-cribe diferentes tŽcnicas de planificaci—n agregada,que abarcan desde el popular enfoquede gr‡ficos y tablas hasta una variedad de modelos matem‡ticos como la programaci—nEl plan agregado es una importante responsabilidad de un director de operaciones yuna clave para una producci—n eficiente. El output del plan agregado da lugar a un pro-grama maestro de producci—n m‡s detallado,que es la base para la desagregaci—n,pro-gramaci—n de los talleres,y los sistemas de planificaci—n de necesidades de materialesLos planes agregados de las empresas manufactureras y de las empresas de serviciosson similares. Los restaurantes,compa–’as aŽreas y hoteles son todos ellos sistemas deservicio que emplean planes agregados y que tienen una oportunidad de implementar elyield management. Pero,independientemente de la industria o del mŽtodo de planifica-ci—n,el tema m‡s importante es la aplicaci—n del plan. A este respecto,los directivos pare-cen sentirse m‡s c—modos con enfoques de planificaci—n m‡s r‡pidos,menos complejos y
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 133
OBLEMASRESUELTOSles,horas extras,subcontrataci—n,almacenamiento,desabastecimiento e incrementos oEl m—dulo de planificaci—n agregada de POM para Windows efectœa la planificaci—n agre-podemos realizar varios planes para determinar el de menor coste,bas‡ndonos en los cos-tes de almacenamiento,rotura,producci—n y cambios. Existen cuatro mŽtodos para reali-zar la planificaci—n. Se puede encontrar m‡s ayuda acerca de cada uno de ellos una vez quelo hemos elegido. el ApŽndice IV para una informaci—n m‡s detallada.
PROBLEMAS RESUELTOS
El fabricante de materiales para tejados descrito en losuna cuarta estrategia de planificaci—n (plan 4),quey utiliza las horas extras cuando sea necesario paracostes de la Tabla 3.3. De nuevo,suponga que losinventarios iniciales y finales son iguales a cero.Emplee ocho empleados y utilice horas extras cuando se necesitan. Tenga en cuenta que eneste plan surgir‡n costes de almacenamiento.Producci—nInventarioDemandaProducci—nde 40a principioprevista paranecesaria enInventario
Mesunidades/d’ade meseste meshoras extrasfinalEnero88090020 unidades0 unidadesFebrero7207000 unidades20 unidadesMarzo8408000 unidades60 unidadesAbril8401.200300 unidades0 unidadesMayo8801.500620 unidades0 unidadesJunio8001.100300 unidades0 unidades1.240 unidades80 unidades
ra producir 1.240 unidades al coste de horas extrasCostes por horas extras = 7 d—lares/hora
PLAN 4
Costes de almacenamiento400$(80 unidadesHoras de trabajo normales39.680(8 empleadosHoras extras13.888(1.984 horasContrataci—n o despidos053.968$
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 135
ILEMAƒTICO
isite nuestro sitio web o utilice su CD-ROM del alumno para obtener material sobre este
www.prenhall.com/heizerreguntas de autoevaluaci—n
En su CD-ROM del alumnoLecci—n en PowerPointEjercicios Active Modelrchivos de datos para ejemplos de Excel OMPOM para Windows
CUESTIONES PARA EL DEBATEDefina la planificaci—n agregada.Explique lo que significa el tŽrmino xpresi—n Òplanificaci—n agregadaÓ.Enumere los objetivos estratŽgicos de la planifica-ci—n agregada. ÀCu‡l de estos objetivos se sueleabordar m‡s a menudo con las tŽcnicas cuantitativasde la planificaci—n agregada? ÀCu‡l de ellos sueleDefina la estrategia de seguimiento o caza.ÀQuŽ es una estrategia pura? Ofrezca algunos ejem-ÀQuŽ es la planificaci—n nivelada o estable? ÀEn quŽconsiste su filosof’a subyacente?Defina la estrategia mixta. ÀPor quŽ recurrir’a unaempresa a una estrategia mixta en vez de a una sen-cilla estrategia pura?ÀCu‡les son las ventajas y desventajas de variar eltama–o de la plantilla para satisfacer la demandacos en la planificaci—n agregada?ÀEn quŽ difiere la planificaci—n agregada en losservicios de la planificaci—n agregada en las manu-ÀCu‡l es la relaci—n entre el plan agregado y el pro-ÀPor quŽ son œtiles los mŽtodos de planificaci—nagregada gr‡ficos?mŽtodo de transporte en la planificaci—n agregada?yield managemental plan agrega-

Los pasajeros de las compa–’as aŽreas hacen largas colas,se los api–a en peque–os asientos en aviones la mayor’ade las veces llenos,y a menudo pasan horas en salas deespera debido a problemas en el tr‡fico aŽreo o a la faltade puertas de embarque. Pero lo que hace renegar a losyield manage-,o Ògesti—n de los ingresosÓ,se traduce en un preciode billetes que va desde ser gratis a miles de d—lares paraun mismo avi—n. La Figura 3.8 muestra lo que pagaronrecientemente los pasajeros por diversos billetes en elvuelo de las 11:35 horas de Minneapolis a Anaheim,Cali-fornia,en un Airbus A320.DŽ argumentos a favor y en contra de este sistema deyield managementusted en la cola de registro que ha pagado una tarifa m‡scompa–’as aŽreas para obtener una tarifa m‡s barata?
DILEMA ƒTICO
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 137
3.PLANIFICACIîNAGREGADA
en un t’pico vuelo
Este ejercicio Active Model contiene un problema de planificaci—n agregada a seis mesesutilizando una estrategia de planificaci—n nivelada. Puede utilizar las barras de desplaza-miento para ajustar el nivel base de producci—n diaria durante el mes,la cantidad de horasxtras diarias y la cantidad de subcontrataci—n. Observe que las f—rmulas est‡n definidasde forma que se opta por la subcontrataci—n antes que por las horas extras puesto que enCada trabajador fabrica cinco unidades al d’a. Si el nœmero de trabajadores se reducede 10 a 9,disminuyendo la capacidad diaria,ÀquŽ pasa con el coste?ÀQuŽ nivel de horas normales minimiza el coste total?ÀHasta quŽ nivel puede llegar la capacidad diaria en horas normales antes de que hayaque recurrir a las horas extras?ÀHasta quŽ nivel puede llegar la capacidad diaria en horas normales antes de que nohaya suficiente capacidad para satisfacer la demanda?
EJERCICIO ACTIVE MODEL
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 138
PROBLEMAS139
ACTIVE MODEL 3.1 An‡lisis del plan agregado 1 utilizando los datos del fabricante
de materiales para tejados en el Ejemplo 2
PROBLEMAS*
Desarrolle otro plan para el fabricante mexicano de materiales para tejados descrito en losEjemplos 1 a 4 y en el Problema Resuelto 3.1. Para este plan,que llamaremos plan 5,laempresa quiere mantener una mano de obra constante de seis empleados,y utilizar sub-El mismo fabricante de materiales para tejados de los Ejemplos 1 a 4 y del ProblemaResuelto 3.1 tiene incluso un sexto plan. Se selecciona una plantilla fija de siete emplea-dos,y la demanda restante se cubre mediante subcontrataci—n. ÀEs mejor este plan?La presidenta de Hill Enterprises,Terri Hill,prevŽ las necesidades de demanda agregadaSu directora de operaciones est‡ considerando un nuevo plan,que comenzar’a en enerocon 200 unidades y terminar’a con un inventario cero. El coste por las ventas perdidas es dedad y por mes. Ignore cualquier coste por tiempo inactivo. Este plan lo denominar‡ plan A.
Enero1.400Mayo2.200Febrero1.600Junio2.200Marzo1.800Julio1.800
Abril1.800Agosto1.400
P
P
P
significa que se puede resolver el problema con el programa POM para Windows; significa que se puede resolver elproblema con Excel OM; significa que se puede resolver el problema con POM para Windows y/o Excel OM.
P
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 139
ÀCu‡l ser’a el coste de cada una de las siguientes estrategias?ar’e œnicamente las horas extras y utilice una plantilla constante de ocho empleados.Inc.,y,para conseguir un contrato de la empresa,le dice al se–or Carrigg (blema anterior) que puede hacer una mejor planificaci—n agregada que la que tiene actual-mente. Le contesta:ÒEstupendo. H‡galo y le firmo un contrato de un a–oÓ. Ahora tiene quehacer realidad su alarde utilizando los datos del problema anterior. Si desarrolla un planback orders),algo que no le gusta al se–or Carrigg,asegœrese deincluir un coste de 16 d—lares por DVD y mes.Mary Rhodes,directora de operaciones de Kansas Furniture,ha recibido las siguientes
AbrilMayoJunioJulioAgostoSeptiembre
1.0001.2001.4001.8001.8001.600Suponiendo que los costes de rotura por ventas perdidas ascienden a 100 d—lares,los cos-tes de almacenamiento de inventarios son de 25 d—lares por unidad y por mes,y que sequiere un inventario final igual a cero,evalœe estos dos planes bas‡ndose en coste incre-Plan A:Producir a una tasa fija (igual a unas necesidades m’nimas) de 1.000 unidadesPlan B:Variar la mano de obra,que produce actualmente a una tasa de 1.300 unidadesel Problema 3.9) est‡ considerando otras dos estrategias mixtas.Utilizando los datos del Problema 3.9,compare los planes C y D con los planes A y B yPlan C:Mantenga la plantilla actual a un nivel de producci—n de 1.300 unidades al mes.Plan D:Mantenga el nivel de mano de obra actual capaz de producir 1.300 unidades almes. Permita un m‡ximo de un 20 por ciento de horas extras a un precio de 40 d—lares pordades de un mes a otro. Este plan significa que,cada vez que los inventarios lleguen a 180unidades,la planta ha de detener la actividad. El tiempo inactivo cuesta 60 d—lares por uni-K. Cunningham Health and Beauty Products ha desarrollado un nuevo champœ,y ustedtiene que hacer su programaci—n agregada. El departamento de contabilidad de costes leha proporcionado los costes relacionados con el plan agregado y el departamento de mar-eting le ha proporcionado las previsiones para cuatro trimestres. Todo ello se muestra a
P
P
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 141
coste m’nimo utilizando el mŽtodo de transporte. ÀCu‡l es el coste? Suponga que el inven-Haifa Instruments,fabricante israel’ de unidades port‡tiles para di‡lisis de ri–—n y de otrosproductos mŽdicos,desarrolla un plan agregado a 4 meses. Se estiman la demanda y laEl coste de producir cada unidad de di‡lisis es de 985 d—lares en horas normales,1.310d—lares en horas extras y 1.500 d—lares subcontratando. El coste de almacenamiento es de100 d—lares por unidad y mes. No hay inventario inicial ni habr‡ final. Establezca,utili-zando el mŽtodo de transporte,un plan de producci—n que minimice el coste.En Fernandez Electronics,Inc.,de Georgia,el periodo de planificaci—n de la producci—n
Coste por monitor en horas extras
Coste de almacenamiento por monitor y mes4$ra cada uno de los pr—ximos 4 meses,la capacidad y la demanda de los monitores de
Periodo
Mes 1Mes 2Mes 3*Mes 42.0002.5001.5002.1001.5001.6007501.600Horas extras400400200400
600600600600*La f‡brica cierra dos semanas por vacaciones.
P
CapacidadMes 1Mes 2Mes 3Mes 4Horas normales235235290300Horas extras20Subcontrataci—n12
255294321301
P
Inventario inicialCoste por unidad en horas extras
Costes de almacenamiento por unidad y mes4 d—lares
Capacidad de producci—n disponiblePrevisi—n
PeriodoHoras normalesHoras extrasSubcontrataci—nde demanda0105451255
01054
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 143
JosŽ Mart’nez de El Paso ha desarrollado unos componentes de acero inoxidable pulidospara su m‡quina de fabricaci—n de tacos que hace que Žsta sea una Òpieza estrellaÓen losrestaurantes mexicanos. Tiene que desarrollar un plan agregado a 5 meses. Su previsi—n de
Periodo
12345Demanda150160130200210Horas normales150150150150150
Horas extras2020101010
Inventario inicial
Inventario final necesario20 unidades.
Coste por unidad en horas normales100 d—laresCoste por unidad en horas extras
Coste de inventario por unidad y periodo3 d—laresSuponga que no es posible diferir pedidos. Utilizando el mŽtodo de transporte,Àcu‡l es elChris Fisher,propietario de una f‡brica de expositores en Ohio,desarrolla un plan agre-gado de 8 meses,siendo la previsi—n de demanda y la capacidad de producci—n (en unida-
(unidades)EneroFebreroMarzoAbrilMayoJunioJulioAgostoHoras normales235255290300300290300290Horas extras2024262430283030Subcontrataci—n1216151717191920
Demanda255294321301330320345340El coste de producci—n de cada unidad es de 1.000 d—lares en horas normales,1.300 d—la-res en horas extras y 1.800 d—lares subcontratando. El coste de almacenamiento es de 200d—lares por unidad y mes. No hay ni inventario final ni inicial y no se permite diferir pedi-Prepare un plan de producci—n que minimice los costes produciendo exactamente lademanda de cada mes. Permita que var’e la mano de obra utilizando en primer lugarlas horas normales,a continuaci—n las horas extras,y finalmente subcontratando.Con una mejor planificaci—n,la producci—n en horas normales puede fijarse en exac-tamente la misma cantidad:275 unidades al mes. ÀAlterar’a esto la soluci—n?Si los costes por horas extras aumentan de 1.300 d—lares a 1.400 d—lares,Àcambiar’a
P
P
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 145
3.PLANIFICACIîNAGREGADAAbernathy y Cohen es una peque–a empresa de servicios de contabilidad,dirigida por JosephCohen desde la jubilaci—n en 2002 de su socio Lionel Abernathy. Cohen y sus 3 contablespueden facturar juntos 640 horas al mes. Cuando Cohen u otro contable factura m‡s de 160horas al mes,recibe una paga adicional por Òhoras extrasÓde 62,5 d—lares por cada horacobra lo mismo que sus empleados). Cohen trata de convencer insistentemente a cualquierade sus contables de que trabaje (facture) no m‡s de 240 horas al mes. La demanda en horas
MesEstimaci—n de horas facturablesEnero600Febrero500Marzo1.000Abril1.200Mayo650
Cohen tiene un acuerdo con su anterior socio por el que Žste vendr‡ a ayudar en la aje-treadaŽpoca de presentaci—n de declaraciones de impuestos,por un salario de 125 d—lareshubiera poca demanda. Sin embargo,podr’a contratar a otro contable por el mismo sala-Desarrolle un plan agregado para los pr—ximos 6 meses.Calcule los costes del plan de Cohen utilizando horas extras y la ayuda de Abernathy.ÀDebe seguir la empresa como est‡,con s—lo 4 contables?olviendo al problema anterior. Al hacer la planificaci—n del pr—ximo a–o,Cohen estimaque las horas facturables aumentar‡n en un 10 por ciento para cada uno de los 6 meses.Por tanto,procede a contratar a un quinto contable; con los mismos costes para el horarionormal,horas extras y el contable externo (Abernathy).Desarrolle un nuevo plan agregado y calcule sus costes.Haga su comentario sobre la plantilla con 5 contables. ÀFue una buena decisi—n con-El vuelo diario de Southeastern Airlines de Atlanta a Charlotte utiliza un Boeing 737,conasientos para 120 personas. Hasta ahora,la compa–’a aŽrea ha cobrado una tarifa œnica de140 d—lares por un billete de ida. Hay una media de 80 pasajeros por vuelo. El coste varia-ble de un asiento ocupado asciende a 25 d—lares. Katie Morgan,la nueva directora de ope-raciones,ha decidido probar un enfoque de yield managementla compa–’a vender‡ 65 pasajes al precio reducido y 35 al precio superior. El coste varia-
PROBLEMAS PARA RESOLVER CON INTERNETwww.prenhall.com/heizerlos problema adicionales:3.23a3.26.
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 146
3.PLANIFICACIîNAGREGADA
La planificaci—n de agentes durante la estaci—n deoto–o y primavera es:D’asFin de
laborablessemanaPrimer turno (7 a.m.-3 p.m.)54Segundo turno (3 p.m.-11 p.m.)56rcer turno (11 p.m.-7 a.m.)68El personal necesario en los fines de semana de fœtbola la planifi-caci—n anterior. El personal de verano es,de media,laempleada al m‡ximo y no puede dar m‡s de s’. Agentesdepartamento y la comunidad. Adem‡s,no hay tiemponi personal dedicado a la prevenci—n del crimen,y aprogramas de seguridad y salud. La relaci—n entre losagentes de polic’a y los estudiantes,profesores y perso-nal de la universidad es m’nima y habitualmente nega-tiva. A la luz de estos problemas,el jefe de polic’adesear’a solicitar financiaci—n para cuatro agentes m‡s,dos asignados a nuevos programas y dos para aliviar lasobrecarga de la plantilla actual. Desear’a tambiŽncomenzar a limitar las horas extras a 10 horas por sema-ÀQuŽ variaciones en la demanda de servicios degado para recursos? ÀQuŽ variaciones pueden lle-Evalœe el actual plan de dotaci—n de personal.ÀCu‡nto cuesta? ÀEs suficiente una plantilla de 26agentes para manejar la carga de trabajo normal?tificase su petici—n?ÀCu‡nto cuesta actualmente a la universidad elde seguridad externas?Proponga otras alternativas.Adaptado de C. Haksever,B. Render y R. Russell,Management and Operations,2.edici—n (Upper Saddle River,NJ;Prentice Hall,2000) 308-309. Reeditado con permiso de PrenticeHall,Inc.
Caso de estudio
Andrew-Carter,Inc.Andrew-Carter,Inc. (A-C),es un importante productory distribuidor canadiense de componentes de alumbra-do exterior. Sus productos se distribuyen por todo elcontinente americano,Sur y Norte,y ha tenido una altademanda durante varios a–os. La empresa posee tresplantas que producen los componentes y los distribuyena cinco centros de distribuci—n (almacenes).dial,A-C ha observado una importante disminuci—n dela demanda de sus productos,en gran medida por eldeclive del mercado de viviendas. Bas‡ndose en lasprevisiones de los tipos de interŽs,el jefe de operacio-nes piensa que la demanda de vivienda,y por tanto lade sus productos,permanecer‡ baja en un futuro inme-diato.A-C est‡ pensando cerrar una de sus plantas,yaque ahora est‡ funcionando con un exceso de capacidadde 34.000 unidades a la semana. La previsi—n de laAlmacŽn 19.000 unidadesAlmacŽn 213.000AlmacŽn 311.000AlmacŽn 415.000AlmacŽn 58.000Las capacidades de las plantas,en unidades por sema-na,son:F‡brica 1,horas normales27.000 unidadesF‡brica 1,horas extras7.000
03_Cap 3 TOMO II 26/7/07 11:19 Página 148
EQUISITOSDELMODELODEINVENTARIOCONDEMANDAINDEPENDIENTECollins Industries,y muchas otras empresas,han encontrado importantes beneficios en elMRP. Estos beneficios incluyen (1) una mejor respuesta a los pedidos de los clientes comoresultado de un mejor cumplimiento de los programas,(2) una respuesta m‡s r‡pida a loscambios del mercado,(3) una mejor utilizaci—n de las instalaciones y de la mano de obra,y (4) una reducci—n de los niveles de inventario. Una mejor respuesta a los pedidos de loslas instalaciones y del personal proporciona una mayor productividad y un mejor retornode la inversi—n. La reducci—n de los inventarios libera capital y espacio para otros usos.Estos beneficios son el resultado de la decisi—n estratŽgica de utilizar un sistema de plani-icaci—n de inventario ambulancia es dependiente.cionada con la demanda de otro art’culo. Analice el caso del Ford Explorer. La demandade neum‡ticos y radiadores de Ford depende de la producci—n de Explorers. Cuatro neu-cuando se puede determinar la relaci—n entre los art’culos. As’,una vez que la direcci—n recibe un pedido o hace una previsi—n de la demanda del pro-ducto final,se pueden calcular las cantidades necesarias de todos los componentes,debi-Boeing Aircraft,que programa la producci—n de un avi—n por semana,por ejemplo,cono-ce todas las necesidades hasta el œltimo remache. En cualquier producto,todos los com-En general,para cual-quier art’culo para el que se puede establecer un programa,deben utilizarse las tŽcnicasCuando se cumplen los requisitos de los modelos de demanda dependiente,Žstos sonpreferibles a los modelos EOQ descritos en el Cap’tulo 2 de este volumencia existe para todas las partes componentes,submontajes y suministros una vez que seconoce el programa maestro. Los modelos dependientes son mejores no s—lo para los fabri-cantes y distribuidores,sino tambiŽn para una amplia variedad de empresas,desde restau-planificaci—n de las necesidades de materiales (MRP)Dado que el MRP proporciona una estructura tan bien definida para la demandadependiente,ha evolucionado convirtiŽndose en la base de la Planificaci—n de los Recur-sos de la Empresa (ERP). ERP es un sistema de informaci—n que identifica y planifica losrecursos necesarios en toda la empresa para tomar,realizar,enviar y contabilizar los pedi-REQUISITOS DEL MODELO DE INVENTARIOLa utilizaci—n eficaz de los modelos de inventario dependiente exige que el director deEl plan (programa) maestro de producci—n (quŽ se va a hacer y cu‡ndo).determinar las
ESTRATƒGICASservicios
Los modelos de inventario EOQ desarrollados en el Cap’tulo 2 de este volumen supon’an que la demanda deun art’culo era independiente de la demanda de otro art’culo. Por ejemplo,con el modelo EOQ se supone que lademanda de los componentes de los frigor’ficos es de la demanda de frigor’ficos y que esa deman-
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 153
EQUISITOSDELMODELODEINVENTARIOCONDEMANDAINDEPENDIENTE(fabricaci—n contra pedido).M—dulos en un entorno repetitivo(montaje contra pedido o previsi—n).Un producto acabado en un entorno de producci—n continua(fabricaci—n contraEn la Tabla 4.1 se muestra lo que podr’a constituir el plan maestro de producci—n parados productos de NancyÕs Specialty Foods,quiche quiche
de planificaci—nIndependientementede la complejidad del
Plande producciónagregadoGestiónRendimientode la inversiónIngenieríaDiseño definidoRecursos humanosPlanificaciónFinanzasFlujo de caja Cash Flow )MarketingDemanda clientesProducciónCapacidadCompras/ AprovisionamientoRendimiento
Plan maestrode producciónPlan de necesidadesde materialesPlan detalladode necesidadesde capacidad¿Es realista?Ejecutar planesde capacidadEjecutar planes materialesSí¿Cambiarla capacidad?No¿Cambiarnecesidades?¿Cambiar el plan maestrode producción?¿Está la ejecución cumpliendoel plan?¿Se estácumpliendo el plan decapacidad?¿Cambiar el plande producción?
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 155
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALES
producci—n detallado
MesesPlan de producción agregado (muestra la cantidad totalde amplificadores)1.5001.200Programa maestro de producción(muestra el modelo específicoAmplificador de 240 vatiosAmplificador de 150 vatiosAmplificador de 75 vatios100500100500100450100450300100Semanas1EneroFebrero
2
3
4
5
6
7
8
FIGURA 4.3 Enfoque t’pico del programa maestro de producci—n en tres estrategias
de proceso
(enfoque a proceso)(repetitivo)
Programa de pedidosPrograma de módulos
Ejemplos:Imprenta
Número de inputs
Númerode productosacabados
Enfoque típicodel programa maestrode producción
de carne de cangrejo y de NancyÕs Specialty Foods
Necesidades brutas para el de carne de cangrejo67891011121314y as’ sucesivamente50100476011075
Necesidades brutas para el 78910111213141516 y as’ sucesivamente
1002001506075100
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 156
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALESpadresa todos los art’culos que est‡n por encima de un nivel,y a los art’culos que seencuentran por debajo del nivel se los denomina Las listas de materiales no s—lo especifican las necesidades de los mismos,sino queentregados al personal de producci—n o de montaje. Cuando se utilizan las listas de mate-riales de esta forma,normalmente se denominan listas de extracci—n o de recogida (pickLas listas de materiales pueden estar organizadas en torno a m—dulosel Cap’tulo 5 del volumen Decisiones EstratŽgicasson productos acabados para su venta posterior,sino componentes que pueden producirsey montarse en otras unidades. A menudo son componentes principales del producto aca-modulares. Las listas de materiales a veces est‡n organizadas como m—dulos (y no comoparte de un producto final) debido a que la planificaci—n de la producci—n y la producci—nmisma se facilitan si se organizan en torno a relativamente pocos m—dulos,en vez de alre-dedor de una multitud de montajes finales. Por ejemplo,una empresa puede fabricar138.000 productos finales diferentes,pero puede tener s—lo 40 m—dulos que se mezclan ycombinan para producir los 138.000 productos finales. La empresa elabora un plan agre-gado de producci—n y prepara su programa maestro de producci—n para los 40 m—dulos,nopara las 138.000 configuraciones de producto final. Este enfoque permite preparar un pro-
es de cuatro altavoces est‡ndar de 12 pulgadas y doce altavoces de 12 pulgadas con dispositivode amplificaci—n. (La mayor’a de los compradores necesitan aud’fonos al cabo de dos a–os,y almenos un caso est‡ pendiente en los tribunales por los da–os estructurales causados en el dormi-torio de un hombre). Como podemos ver,la demanda de B,C,D,E,F y G es totalmente depen-diente del programa maestro de producci—n de A:los kits de altavoces Awesome. Con esta infor-la figura de la p‡gina anterior).Esta estructura tiene cuatro niveles:0,1,2 y 3. Hay cuatro padres:A,B,C y F. Cada art’culopadre tiene al menos un nivel por debajo. Los art’culos B,C,D,E,F y G son componentes por-que cada art’culo tiene al menos un nivel por encima. En esta estructura,B,C y F son a la vezpadres creto son necesarias para elaborar el art’culo inmediatamente superior a Žl. As’,Bsignifica quese emplean dos unidades de B por cada unidad de A,y Fsignifica que se emplean dos unida-Una vez que hemos desarrollado la estructura del producto,podemos determinar el nœmero deunidades de cada art’culo que son necesarias para satisfacer la demanda de un nuevo pedido de50 kits de altavoces Awesome,como mostramos a continuaci—n:Parte B:2 nœmero de A Parte C:3 nœmero de A Parte D:2 Parte E:2 Parte F:2 Parte G:1 Por tanto,para 50 unidades de A necesitaremos 100 unidades de B,150 unidades de C,800 uni-dades de D,500 unidades de E,300 unidades de F y 300 unidades de G.
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 158
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALEStransportar internamente,preparar pro-,y En un art’culo comprado,elart’culo est‡ disponible para la producci—n,y se denomina plazo de aprovisionamiento oentregaCuando la lista de materiales de los conjuntos de altavoces ÒAwesomeÓ(A),en elEjemplo 1,se gira 90 grados segœn las agujas del reloj,y se modifica a–adiendo los pla-zos,de fabricaci—n o entrega,de cada componente (la Tabla 4.2),tenemos unaestructura de producto situada (escalonada) en el tiempomuestra en el eje horizontal de la Figura 4.4,con fecha de finalizaci—n de fabricaci—n delart’culo en la semana ocho. Entonces,a partir de ah’ se van restando los plazos de fabri-caci—n o entrega de los diferentes art’culos/componentes,para saber cu‡ndo deben lanzar-se o estar fabricados o aprovisionados.Aunque la mayor’a de los sistemas de MRP est‡n informatizados,el procedimiento deMRP es sencillo y puede realizarse a mano. El programa maestro de producci—n,las listasde materiales,los registros de inventario y compras,y los plazos de cada art’culo consti-tuyen los ingredientes de un sistema de planificaci—n de las necesidades de materialesel transporte interno, la
TABLA 4.2Plazos (Lead times)de los equiposwesome (A)
A1 B2 C1 D1 E2 F3
G2
Estructura de producto situada en el tiempo
Tiempo en semanas1234567
8
DGFECBAED2 semanas2 semanas2 semanas2 semanaspara producir1 semana1 semana1 semana1 semana3 semanasDeben estar completados D y E para que pueda comenzar la producción de BComienzo de la producción de D
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 160
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALESlargo del tiempo. Para cada producto,la direcci—n debe preparar un plan maestro de pro-ducci—n (como vimos anteriormente en la Tabla 4.1). La producci—n programada de cadaproducto se agrega al programa maestro y finalmente al plan de necesidades netas de mate-riales. La Figura 4.6 muestra c—mo programas maestros de diferentes productos,inclu-
C‡lculo de las necesidades brutasCada kit de altavoces Awesome (art’culo A del Ejemplo 1) necesita todos los art’culos de laestructura del producto A. Los plazos de fabricaci—n/aprovisionamiento se muestran en la Tabla4.2. Utilizando esta informaci—n,elaboramos el plan de necesidades brutas de materiales y dise-–amos un plan de producci—n que satisfaga la demanda de 50 unidades de A para la semana 8.Este resultado se muestra en la Tabla 4.3.Se pueden interpretar las necesidades brutas de materiales,que se muestran en la Tabla 4.3,como sigue:Si queremos 50 unidades de A para la semana 8,debemos empezar a montar A enla semana 7. De esta manera,en la semana 7,necesitaremos 100 unidades de B y 150 de C. Estosdos art’culos necesitan dos semanas y una semana,respectivamente,para ser producidos. La pro-ducci—n de B,por lo tanto,deber’a comenzar en la semana 5,y la producci—n de C deber’a empe-zar en la semana 6 (el plazo de entrega se resta de la fecha requerida para estos art’culos). Retro-cediendo,podemos realizar los mismos c‡lculos para todos los dem‡s art’culos. Debido a que Dy E se utilizan en dos lugares diferentes de la estructura del kit de altavoces Awesome,hay dosentradas en cada uno de sus registros (E y D).El plan de necesidades de materiales muestra cu‡ndo debe comenzarse y finalizarse la pro-ducci—n/compra de cada art’culo para tener las 50 unidades de A en la semana 8.Plan de necesidades brutas de materiales para 50 kits de altavoces Awe-
SemanaPlazo de
A.Fecha requerida
501 semanaB.Fecha requerida
C.Fecha requerida
D.Fecha requerida200300
200300E.Fecha requerida
de la orden3003 semanasF.Fecha requerida600200Fecha de lanzamiento
G.Fecha requerida
de la orden3002 semanas
EJEMPLO 2
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 162
necesidades brutasHay un ÒBÓen cada A,y un ÒBÓen cada S;adem‡s,se venden 10 Bdirectamente en la semana 1,y 10 m‡sque se venden directamente
en la semana 2.
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALES
Art’culo DisponibleA10B15C20D10E10
incluye las necesidades brutas,el inventario dis-ponible,las necesidades netas,la recepci—n de —rdenes o pedidos planificados y los lanzamien-tos de —rdenes o pedidos planificados de cada art’culo. Empezamos con A y retrocedemos hacia. El plan de necesidades netas de materiales para el producto A se muestra en latabla de la p‡gina anterior.necesidades brutas. Comenzando con el art’culo A,retrocedemos para determinar las necesida-des netas de todos los art’culos. Para realizar estos c‡lculos,nos fijamos en la estructura del pro-ducto,el inventario disponible y los plazos de fabricaci—n/entrega. Las necesidades brutas de Ason de 50 unidades en la semana 8. Tenemos diez unidades de A disponibles en inventario; portanto,las necesidades netas y la ecepci—n de orden planificadasemana 8. Puesto que el plazo de fabricaci—n de A es de una semana,el planificadaEjemplo 1,podemos ver que en la semana 7 son necesarios 80 (2 40) de C para tener un total de 50 art’culos de A en la semana 8. La letra A a la derechaconsecuencia de la demanda del art’culo padre,A. Realizando el mismo tipo de an‡lisis para B yC se obtienen las necesidades netas para D,E,F y G. Observe que el inventario disponible en laila E en la semana 6 es cero,ya que el inventario disponible (10 unidades) fue utilizado paraproducir B en la semana 5. De igual modo,el inventario de D se ha utilizado para hacer F.
ActiveModel 14.1
567891011405015891012133020654321=45=50205040
Periodos
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 164
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALESparticularmente eficaces cuando se intenta reducir el nerviosismo del sistema de MRP.La primera es la definici—n de intervalos de tiempo congelados. Losintervalos deÒno reprogramableÓ. As’,esta porci—n del programa maestro no se modifica durante laregeneraci—n peri—dica de los planes. La segunda herramienta disponible es la trazabilidadpeggingarriba en la lista de materiales,desde el art’culo componente hasta el padre. Al rastrearhacia arriba,el planificador de la producci—n puede determinar el motivo de la necesidady evaluar si es necesario hacer un cambio en el programa.Con el MRP,el director de operaciones Determinar con quŽ frecuencia el directivo debe aplicar esos cambios en la empresarequiere una opini—n experta. Adem‡s,si el nerviosismo est‡ causado por cambios justifi-cados,entonces la respuesta adecuada de la direcci—n de operaciones debe ser la de inves-tigar el entorno de producci—n,y no arreglarlo v’a el MRP.El MRP no proporciona una detallada programaci—n temporal,s—lo planifica. El MRP nosdir‡ que es necesario que se haya finalizado un trabajo en una semana o d’a determinado,pero no nos dir‡ que el Trabajo X tiene que ejecutarse en la M‡quina A,comenzando a las10:30 horas y teniendo que estar terminada a las 11:30,para poder pasar a continuaci—n a laM‡quina B. El MRP es tambiŽn una tŽcnica de planificaci—n con plazos de fabricaci—n/apro-. Los plazos fijos pueden ser una limitaci—n. Por ejemplo,el plazo paraproducir 50 unidades puede variar sustancialmente del plazo para producir 5 unidades. Estasitamos es una forma de lograr que MRP sea m‡s reactivo a mover los materiales r‡pida-ambos mundos. El MRP proporciona el plan y un panorama exacto de las necesidades; a con-tinuaci—n el JIT mueve r‡pidamente los materiales en peque–os lotes,reduciendo el inventa-rio de producto en curso. Veamos cuatro planteamientos para integrar ambos sistemas:la pro-gramaci—n a capacidad finita,el utilizar peque–as unidades de tiempo en el MRP (bucket),el flujo equilibrado y los supermercados (supermarketsLa mayor’a de los softwares MRP realizan una cargabucketsbuckutilizadas en la planificaci—n,normalmente una semana. Habitualmente,cuando es necesa-rio hacer un trabajo en una determinada semana,el MRP asigna el trabajo a esa semana sintener en cuenta la capacidad disponible en ella. Por tanto,se considera que el MRP es unatŽcnica de planificaci—n a capacidad infinita. Con frecuencia,como es de esperar,Žsa no esuna situaci—n realista. La planificaci—n a capacidad finita (inite Capacity Scheduling,FCS),que analizaremos en el Cap’tulo 5,tiene en cuenta la capacidad de las m‡quinas y delos departamentos,que es ,y de ah’ viene el nombre. La FCS proporciona una exactaprogramaci—n necesaria para un r‡pido movimiento de materiales. En la actualidad estamospresenciando la convergencia de la FCS y el MRP. Sofisticados sistemas FCS modifican eloutput de los sistemas MRP para proporcionar una planificaci—n finita.El MRP es una excelente herramienta para la gesti—n delos recursos y de la planificaci—n en las instalaciones enfocadas al proceso,es decir,en lostalleres. Entre estas instalaciones podemos incluir talleres de m‡quinas,hospitales y res-Intervalos de tiempoForma de permitir queart’culo padre.
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 166
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALEScional deducci—n de los plazos de entrega,como hacemos en un sistema MRP. Se puedenmantener los submontajes,componentes y material de ferreter’a en una zona comœn,que asupermercadoLos art’culos del supermercado se reabastecen siguiendo un sistema kanban/JIT.Un sistema de MRP es una excelente forma de determinar los planes de producci—n y lasnecesidades netas. Sin embargo,cuando tenemos una necesidad neta,debemos tomar unadecisi—n de lotificaci—n . En un sistema MRP,hay diferentes formas de determinaci—n deltama–o de los lotes; normalmente,el software comercial de MRP permite utilizar diferen-tes tŽcnicas para determinar el tama–o del lote. Veremos a continuaci—n algunas de ellas.En el Ejemplo 3 utilizamos una tŽcnica de lotificaci—n conocida como que produc’a exactamente lo que se necesitaba. Esta decisi—n es coherente con elobjetivo de un sistema MRP,que es satisfacer las necesidades de la demandaAs’,un sistema MRP deber’a producir las unidades solamente cuando se necesiten,sinstock de seguridad y sin anticipaci—n de —rdenes futuras. Cuando es econ—mico efectuar—rdenes frecuentemente y se han implementado tŽcnicas de inventario justo a tiempo (JIT),el sistema de lote a lote puede ser muy eficiente. Sin embargo,en los casos en los que loscostes de preparaci—n son significativos,o la direcci—n ha sido incapaz de implementar elJIT,la tŽcnica de lote a lote puede resultar cara. El Ejemplo 4 utiliza el criterio de lote aSupermercadotiene art’culos comunesdeterminar el tama–outilizadas en, determinarTŽcnica para determinar
Speaker Kits,Inc.,desea calcular los costes de lanzamiento y almacenamiento de inventario bajoun criterio de lote a lote. Speakers Kits ha determinado que,para el conjunto de altavoz est‡ndarde 12 pulgadas con dispositivo de amplificaci—n,el coste de preparaci—n es de 100 d—lares,y elcoste de almacenamiento es de 1 d—lar por periodo. El programa de producci—n,reflejado en lasnecesidades netas de conjuntos,es el siguiente:
12345678910
353040010403003055
Recepciones programadas
Disponible previsto3535000000000
03040010403003055
Recepciones de —rdenes planificadas30401040303055
Lanzamiento de —rdenes planificadas30401040303055En la tabla se muestra la soluci—n de determinaci—n del tama–o del lote y su coste,utilizando latŽcnica del lote a lote. El coste de almacenamiento es cero,pero 7 preparaciones independientes
EJEMPLO 4
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 168
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALESPart Perilote,para reflejar las necesidades a las que deber‡ hacer frente el siguiente lote en el futu-situaci—n de demandas conocidas. El equilibrio de unidades entre periodos define una Economic Part Period,de preparaci—n y el coste de almacenamiento. Para nuestro ejemplo de Speaker Kits,laEPP =100 d—lares/1 d—lar = 100 unidades. Por lo tanto,el almacenamiento de 100 unida-des durante un periodo costar’a 100 d—lares,exactamente el coste de una preparaci—n. An‡-logamente,el almacenamiento de 50 unidades durante dos periodos tambiŽn cuesta 100ta que el nœmero de unidades-periodo se aproxima a la EPP:en este caso,100. El Ejem-Part PeriodEconomic Part
Observe que el coste de almacenamiento real variar‡ de los 730 d—lares calculados,en funci—nde la tasa de necesidades reales. Podemos ver en la tabla anterior de nuestro ejemplo de 10 sema-nas,que los costes son realmente 400 d—lares para cuatro preparaciones,m‡s un coste de alma-cenamiento de 318 unidades a 1 d—lar por semana,para dar un total de 718 d—lares. Puesto quela necesidad no era constante,el coste calculado era de hecho menor que el coste te—rico de laEOQ (730 d—lares),pero mayor que el obtenido mediante la regla del lote a lote (700 d—lares). Sise hubiese producido alguna rotura de stock,estos costes tambiŽn deber’an haberse a–adido a
J. J. DeMatteis,ÒAn Economic Lot-Sizing Technique; The Part-Period AlgorithmsÓ,IBMSystems Journal(1968):30-38.
Determinaci—n del tama–o de lote con el equilibrio de unidad-periodoDe nuevo,Speaker Kits,Inc.,calcula los costes asociados a un tama–o de lote utilizando un cos-te de preparaci—n de 100 d—lares y un coste de almacenamiento de 1 d—lar. Esta vez,sin embar-go,para hacerlo se utiliza el equilibrio de unidad-periodo. Los datos se muestran en la siguientePrueba de
Periodos(necesidades netasPrepara-Almacena-
combinados acumuladas)Unidades-periodo raci—nmientoTotal2,32,3,42,3,4,52,3,4,5,6120230 (Por tanto,combina los periodos 2 a 5; 70 es lo m‡s cerca que vamos a estar de nuestra EPP de100).
EJEMPLO 6{{{
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 170
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALEScap’tulo. Por tanto,no se llevan a cabo esos cambios frecuentes. Esto significa que todoslos tama–os de los lotes son incorrectos,porque el sistema de producci—n no puede res-Por lo general,deber’a utilizarse el mŽtodo de lote a lote siempre que sea econ—mico.Este mŽtodo es la meta. Los lotes pueden modificarse cuando sea necesario para tener enscrap allowances),restricciones del proceso (por ejem-plo,un proceso de tratamiento tŽrmico puede requerir un lote de un determinado tama–o),o lotes de compra de materias primas (por ejemplo,una carga de cami—n de sustancias qu’-micas puede estar disponible œnicamente en un tama–o de lote). No obstante,debe tener-se cuidado antes de realizar cualquier modificaci—n del tama–o del lote,porque la modifi-caci—n puede causar una distorsi—n importante en las autŽnticas necesidades en los nivelesinferiores de la jerarqu’a MRP. Cuando los costes de preparaci—n son significativos y lademanda es razonablemente estable,el equilibrio de unidade-periodo (PPB),el algoritmogner-Whitin,o incluso el EOQ,deber’an proporcionar resultados satisfactorios. Unapreocupaci—n excesiva por el tama–o de los lotes provoca una falsa precisi—n debido a lapropia din‡mica del MRP. Un tama–o de lote adecuado solamente puede determinarse des-puŽs del hecho,en funci—n de lo que realmente ocurri— en tŽrminos de necesidades.En los œltimos a–os se han producido numerosas ampliaciones del MRP. En este apartadorevisaremos cuatro de ellas.La planificaci—n de las necesidades de materiales de bucle cerrado es un sistema MRP quefeedback (informaci—n de retroalimentaci—n) a la planificaci—n desde el siste-ma de control de inventario. Espec’ficamente,un sistema MRP de bucle cerradoporciona informaci—n al plan de capacidad de producci—n,al programa maestro de pro-ducci—n,y en œltima instancia al plan de producci—n (como se muestra en la Figura 4.8).Pr‡cticamente todos los sistemas comerciales MRP son de bucle cerrado.Segœn la definici—n de MRP de bucle cerrado,se obtiene retroalimentaci—n (feedbacksobre la carga de trabajo desde cada centro de trabajo. Los informes de cargaactualmente asignado al mismo,a todo el trabajo planificado y a las —rdenes esperadas. LaFigura 4.9(a) muestra que la carga inicial del centro de fresado excede a la capacidad enlas semanas 4 y 6. Los sistemas MRP de bucle cerrado permiten a los planificadores deproducci—n mover el trabajo entre los periodos de tiempo para alisar la carga o,al menos,ajustarla a la capacidad (Žsta es la columna de ÒPlanificaci—n de la capacidadÓde la Figu-ra 4.8). El sistema MRP de bucle cerrado puede entonces volver a programar todos loser a programar todos losvŽasela Figura 4.9 (b)].Las t‡cticas para alisar la carga y minimizar el efecto de variar el plazo (reduce el plazo de entrega. Consiste en enviar piezas a la siguien-Divisi—n de operaciones:misma operaci—n. Esto conlleva una preparaci—n adicional,pero da como resulta-(informaci—n deproducci—n, de formaInformes de cargaInformes que muestran las
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 172
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALESCuando la carga de trabajo sobrepasa continuamente la capacidad del centro de trabajo,last‡cticas que acabamos de enumerar no resultan adecuadas. Esto puede significar que esv’a el personal,la maquinaria,las horas extras o mediante la subcontrataci—n.planificaci—n de las necesidades de materiales IIez que una empresa tiene un MRP en marcha,los datos de inventario se pueden comple-tar con las horas de mano de obra,con el coste de los materiales (m‡s que con la cantidad),con el coste del capital,o con pr‡cticamente cualquier otro recurso. Cuando el MRP se uti-liza de esta forma,se denomina normalmente ,y ecursos. MRP significa entonces planificaci—n de ecursos icaci—n de recursos de fabricaci—n).Por ejemplo,hasta ahora en nuestra exposici—n del MRP hemos programado unidades(cantidades). Sin embargo,cada una de estas unidades requiere recursos adem‡s de sushoras de trabajo de la maquinaria y cuentas a pagar (en efectivo). Cada uno de estos recur-tidades. La Tabla 4.4 muestra c—mo determinar las horas de mano de obra,horas de maqui-necesidades se comparan con las capacidades respectivas (es decir,de horas de mano deobra,de horas de maquinaria,de capital y as’ sucesivamente),de forma que los directoresde operaciones pueden elaborar programas factibles.ra facilitar el funcionamiento del sistema MRP II,la mayor’a de los programasinform‡ticos de MRP II disponen de v’nculos con otros archivos inform‡ticos que propor-cionan o reciben datos del sistema de MRP. Compras,planificaci—n de la producci—n,pla-nificaci—n de la capacidad y gesti—n de almacenes son algunos ejemplos de este tipo deintegraci—n de datos.Sistema que permite, conconvierte en la
Semana
A.Unidades (plazo de fabricaci—n 1 semana)100Mano de obra:10 horas/unidad1.000Maquinaria:2 horas/unidad200
Cuentas a pagar:0 d—lares/unidadB.Unidades (plazo de entrega 2 semanas,cada A requiere 2 unidades B)Mano de obra:10 horas/unidadMaquinaria:2 horas/unidadCuentas a pagar:materias primas
C.Unidades (plazo de entrega 4 semanas,cada A requiere 3 unidades C)Mano de obra:2 horas/unidadMaquinaria:1 hora/unidadCuentas a pagar:materias primas
l—gica de la MRP,pueden determinarse yprogramarse de forma
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 174
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALESde Nueva Orleans. Observe que los diferentes componentes de la ternera picante (que son:ternera,salsa y lingŸini) son preparados por distintos empleados de cocina [zar,la secuencia de Žstas y las necesidades de mano de obra para cada una de ellas (tipoEl MRP tambiŽn se aplica en hospitales,especialmente cuando se trata decirug’a que requiere equipos,materiales y suministros. El hospital Park Plaza de Houstony muchos proveedores de los hospitales,por ejemplo,utilizan la tŽcnica para mejorar laprogramaci—n y la gesti—n del costoso inventario quirœrgico.La cadena de hoteles Marriott define una lista de materiales y una lista de tra-bajo cuando renueva cada una de sus habitaciones. Los directores de los hoteles Marriottxplotan el BOM para calcular las necesidades de materiales,mobiliario y decoraci—n.Cuando se utilizan las tŽcnicas dependientes en la cadena de suministros,Žstas se deno-minan planificaci—n de los recursos de distribuci—n (DRP:Distribution Resource Plan-planificaci—n de los recursos de distribuci—n (DRP) es un plan de reaprovi-sionamiento del inventario,a lo largo del tiempo,para todos los niveles de la cadena desuministros. Sus procedimientos y l—gica son an‡logos a los del MRP. DRP requiere loNecesidades brutas,que son lo mismo que la demanda esperada o las previsionesde ventas.Niveles m’nimos de inventario para alcanzar los niveles de servicio a los clientes.Plazos de fabricaci—n/aprovisionamiento exactos.Definici—n de la estructura de distribuci—n.Cuando se utiliza el DRP,la demanda esperada pasa a ser la necesidad bruta. Las necesi-dades netas se determinan restando el inventario disponible a las necesidades brutas. Elprocedimiento DRP comienza con la previsi—n de ventas al nivel detallista (o en el puntom‡s distante de la red de distribuci—n a la que se est‡ suministrando). En todos los dem‡sniveles se calculan las necesidades. Como en el caso del MRP,se revisa el inventario conel objetivo de satisfacer la demanda. Para que el stock llegue cuando se necesita,se des-plazan las necesidades netas hacia atr‡s en el tiempo con el plazo de entrega necesario. Lacantidad de la orden planificada lanzada pasa a ser la necesidad bruta en el siguiente nivelde la cadena de distribuci—n.tira del inventario a travŽs del sistema. Este tir—n se inicia cuando el nivel supe-rior o minorista pide m‡s stock. Se hacen asignaciones de cantidades para el nivel superiora partir del stock disponible y de la producci—n,tras ser modificadas para obtener econo-m’as en el transporte. El objetivo del sistema DRP es lograr un reabastecimiento frecuente,en peque–as cantidades,dentro de los l’mites de pedidos y transportes econ—micos.
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 176
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALESse relacionan entre s’,depende de cada caso. Adem‡s de los elementos tradicionales de unMRP,los sistemas ERP normalmente suelen proporcionar informaci—n de gesti—n finan-Software de Gesti—n de la Cadena de Suministro (SCM) para permitir una sofisti-cada comunicaci—n con los proveedores,el comercio electr—nico,y aquellas activi-dades necesarias para una log’stica y almacenamiento eficiente. La idea consiste enunir las operaciones (MRP) a las actividades de compras/aprovisionamiento,a lagesti—n de materiales y a los proveedores,proporcionando las herramientas nece-sarias para la evaluaci—n de estos cuatro elementos.Software delisis de las ventas,en la definici—n y seguimiento de los clientes m‡s rentables y enla gesti—n del personal de ventas.Adem‡s de estos cinco m—dulos [MRP,finanzas,recursos humanos (HR),gesti—n de lacadena de suministros (SCM) y gesti—n de las relaciones con los clientes (CRM)],los pro-eedores de software de ERP habitualmente disponen de otras muchas opciones. Estosproveedores han dise–ado m—dulos para proporcionar diversos paquetes de ÒsolucionesÓque est‡n preparados para ajustarse a las necesidades de cada empresa. De hecho,el trucopara estas grandes bases de datos y sistemas integrados ERP es desarrollar interfaces quepermitan el acceso de ficheros externos a las bases de datos. SAP,un importante provee-dor de ERP,ha desarrollado unos mil interfaces de programaci—n de aplicaciones de nego-usiness aplication programming interfaces,datos. De forma parecida,otros proveedores de ERP han dise–ado sistemas para facilitarla integraci—n con programas de otros proveedores independientes. La demanda de inter-aces para los sistemas ERP es tan grande que se ha desarrollado una nueva industria desoftware para crear estas interfaces. Esta nueva categor’a de programas se denomina,amiddleware,o software de integraci—n de aplicaciones de negocio cation integration,EAI). Estas interfaces permiten ampliar los sistemas ERP ya que pue-den integrarse con otros sistemas,como los de gesti—n de almacenes,intercambios log’s-ticos,cat‡logos electr—nicos,gesti—n de la calidad,y gesti—n del ciclo de vida del producto.Es este potencial de integraci—n con otros sistemas,incluida la rica oferta existente de pro-gramas de otros proveedores,lo que hace que los ERP sean tan atractivos.Adem‡s de la integraci—n de datos,el software ERP promete reducir los costes de tran-sacci—n e informaci—n puntual y precisa. El Žnfasis estratŽgico en los sistemas justo a tiem-po y en unir m‡s estrechamente a proveedores y distribuidores con la empresa,impulsa eldeseo de integraci—n en toda la empresa.En un sistema de planificaci—n de los recursos de la empresa los datos se introducens—lo una vez en una base de datos comœn,completa y consistente que es compartida portodas las aplicaciones. Por ejemplo,cuando un vendedor de Nike introduce en su sistemaERP un pedido de 20.000 pares de zapatillas deportivas para la cadena minorista Foot Loc-zan a producir el pedido si no hay suficientes unidades en stock,contabilidad imprime laactura para Foot Locker,y el departamento de env’os comunica a Foot Locker la fecha deentrega prevista. El vendedor,o incluso el cliente,pueden controlar el progreso del pedi-do en cualquier momento. Todo esto se consigue utilizando los mismos datos y aplicacio-nes comunes. Sin embargo,para lograr esta homogeneidad,es necesario que los camposde los datos tengan exactamente la misma definici—n en toda la empresa. En el caso deNike,esto significa la integraci—n de las operaciones de las instalaciones productivas,des-
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 178
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALESGeneral Motors y Coca-Cola. Es f‡cil ver,pues,que los sistemas ERP son caros,est‡n lle-Direcci—n de producci—n en acci—nHemos hecho alusi—n a algunas de las ventajas y desventajas de los sistemas ERP. A con-tinuaci—n se ofrece una lista m‡s exhaustiva.Permite la integraci—n de los procesos de cadena de suministros,producci—n yPuede incorporar los Òmejores procesosÓmejorados y remodelados.Aumenta la comunicaci—n y la colaboraci—n entre las unidades de negocio y los
http://sapdirect.sap.com/USA/download/currentcatalog.pdf
Cobrar para pagar Cubre todas las actividades relacionadas con finanzasPreparar para enviar Cubre la gestión interna del inventarioPromocionar para entregar Cubre todas las actividades orientadas a la relaciónDiseñar para fabricar Cubre todas las actividades internas de producciónComprador para pagar Cubre todas las actividades Contratar para jubilar Cubre todas las actividades relacionadas con los Cuentas a cobrarCuentas a pagarContabilidad generalGestión de cajaInformes de plantaGestión de contratos/ AlmacenesPlanificación de la distribuciónPrevisionesInventario físicoMarketingIngeniería de diseñoIngeniería Suministros de proveedoresSolicitudes de comprasHorarios y asistencia NóminasViajes y gastosPresupuestos y proceso de pedidosTransporteDocumentación y etiquetaServicio postventa
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 180
îMOUTILIZARELSOFTWAREPARARESOLVERLOSPROBLEMASDECîMO UTILIZAR EL SOFTWARE PARA RESOLVER LOS PROBLEMASHay muchos paquetes comerciales de software MRP a la venta,para empresas de cualquiertama–o. Entre el software MRP para peque–as y medianas empresas est‡n los paquetes deUser Solutions,Inc.,del que se puede encontrar una versi—n demo en www.usersolu-tions.com,y MAX,de Exact Software North America,Inc. Software para sistemas m‡sgrandes se puede obtener de SAP,CMS,BEA Oracle,i2 Technologies y muchos otros. Elprograma Excel OM que se entrega con este texto incluye un m—dulo de MRP (MRP),aligual que en POM para Windows. A continuaci—n se explica c—mo se utilizan ambos.La utilizaci—n del m—dulo MRP de Excel OM requiere la introducci—n cuidadosa de variostotal de art’culos en la lista de materiales BOM (incluido el art’culo superior),(2) c—moqueremos que se denominen los art’culos del BOM (a saber,art’culo n.parte,etc.),(3) elnœmero total de periodos que se han de planificar,y (4) c—mo queremos que se denominenlos periodos (es decir,d’as,semanas,etc.).La segunda pantalla de Excel OM para MRP proporciona los datos de entrada de lalista de materiales dentada. Aqu’ introducimos (1) el nombre de cada art’culo en la lista demateriales (BOM),(2) la cantidad de ese art’culo en el conjunto,y (3) la clasificaci—ncorrecta (es decir,relaci—n padre-hijo) para cada art’culo. Los dentados son cr’ticos ya queproporcionan la l—gica para la explosi—n de la lista de materiales (BOM). El dentado debeseguir la l—gica del ‡rbol de estructura del producto con dientes para cada art’culo ensam-riales y proporciona la tabla de entrada est‡ndar de MRP. Esto se muestra en el Progra-ma 4.1 utilizando los datos de los Ejemplos 1,2 y 3.El m—dulo de MRP del programa POM para Windows tambiŽn puede resolver los Ejem-plos del 1 al 3. Se pueden analizar hasta 18 periodos. A continuaci—n se indican los inputsEl nombre de los art’culosna de la izquierda. El mismo nombre de art’culo aparecer‡ en m‡s de una fila si elart’culo es utilizado por dos art’culos padre. Cada art’culo debe seguir a sus padres.Aqu’ debe darse el nivel del art’culo dentro de la lista de materia-estar colocado a un nivel por debajo del nivel del art’cu-lo inmediatamente superior.Nœmero de unidades por padre. . Registre el inventario actual disponible una vez,aun cuando en el art’cu-lo aparezca dos o m‡s veces.. El tama–o del lote se puede especificar aqu’. Un 0 o 1 realizar‡nun pedido lote a lote. Si se introduce otro nœmero,entonces todos los pedidos de ese
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 183
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALES. Las demandas se introducen en la fila de los art’culos acabados en elRecepciones programadaslo en el futuro,deber’an registrarse en el periodo de tiempo adecuado (columna) yen el art’culo (fila). (Una entrada en el nivel 0 es una demanda; en todos los dem‡sniveles son recepciones).POM para Windows en el ApŽndice IV.
Los datos de las columnas A, B, C, D (hasta la fila 15) se introducenen la segunda pantalla y quedan autom‡ticamente transferidos aqu’.
Introduzca el plazo.El tama–o del lote debe ser superior o igual a 1.Introduzca manualmente la cantidad.
PROGRAMA 4.1 Utilizaci—n delm—dulo MRP de Excel
Ejemplos 1, 2 y 3
PROBLEMAS RESUELTOS
Determine la codificaci—n de nivel inferior y la cantidadde un conjunto que llamaremos Alfa. La estructura delte para cada conjunto ÒpadreÓse indican entre parŽntesis.uelva a dibujar la estructura del producto con la codi-icaci—n del nivel inferior. Multiplique entonces haciaabajo en la estructura (en vertical) hasta que determinelas necesidades de cada rama. DespuŽs sume a lo largoUnidades del art’culo ÒEÓrequeridas en la ramaalfay unidades del art’culo ÒEÓrequeridos en la rama dere-
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 184
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALES
Hoja de planificaci—n de las necesidades netas de materiales de Alfa. Nota:La letra entre parŽntesis (A) indica el origen de donde procede la demanda.
50(A)100(A)200(B) + 50(A)100(A)100(B)200(B)40(C)40(C)100(C)40100401004010040(C)40(C)100(C)30100301002501001004025010025010067891011121303
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 186
PROBLEMAS189
PROBLEMAS*
bolsa de regalo para una fiesta de donativos en su organizaci—n. PrevŽ que habr‡ 200 asis-tentes. Suponga que no hay inventario disponible de ninguno de los art’culos. Explote laSe espera que tenga preparadas las bolsas de regalo del Problema 4.1 a las cinco de la tar-de. Sin embargo,tiene que personalizar los art’culos (bol’grafos con monograma,cuader-J cuando tenga preparados los art’culos a incluir. Los otros art’culos tambiŽn requieren sutiempo. Dados los voluntarios a su disposici—n,las dem‡s estimaciones de tiempos son 2horas para el art’culo K,1 hora para el art’culo L y 4 horas para el art’culo M. Desarrolleun plan de ensamblaje situado en el tiempo para preparar las bolsas de regalo.sita 1 unidad de T y 2 unidades de U. Cada unidad de T necesita 1 unidad de V,2 unida-des de W y 1 unidad de X. Finalmente cada unidad de U requiere 2 unidades de Y y 3 uni-dades de Z. Una empresa fabrica todos los art’culos. Son necesarias 2 semanas paraabricar S,1 semana para hacer T,2 semanas para hacer U,2 semanas para fabricar V,3 semanas para fabricar W,1 semana para fabricar X,2 semanas para fabricar Y y 1 sema-na para fabricar Z.Construya una estructura de producto. Identifique todos los niveles,padres y compo-Utilizando la informaci—n del Problema 4.3,construya un plan de necesidades brutas deUtilizando la informaci—n del Problema 4.3,construya un plan de necesidades netas demateriales,utilizando el siguiente inventario disponible:
Art’culoInventario disponibleArt’culoInventario disponible0W30X20Y0Z4
P
P
J
K(1)
L(4)
M(2)
significa que se puede resolver el problema con el programa POM para Windows; significa que se puede resolver elproblema con Excel OM; significa que se puede resolver el problema con POM para Windows y/o Excel OM.
P
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 189
agarradera y una pieza met‡lica. Cada carcasa tiene dos cojinetes y un eje. No hay inven-trando la codificaci—n de nivel inferior.Calcule las cantidades netas necesarias si hay un inventario disponible de 25 bases ySu jefe en Adams-Ebert Products,Inc.,le acaba de entregar el programa y los plazos de laabrazadera del problema anterior. La unidad debe estar preparada en la semana 10. Losplazos de montaje o aprovisionamiento para los distintos art’culos son de 1 semana parael soporte,1 semana para la base,1 semana para los muelles,1 semana para las abrazade-ras,2 semanas para las carcasas,1 semana para las agarraderas,3 semanas para las piezasmet‡licas,1 semana para los cojinetes y 1 semana para los ejes.4.10.a)Dada la anterior estructura de producto,la programaci—n maestra de la producci—n yla situaci—n de inventario (Figura 4.14),desarrolle las necesidades netas de materiales(lanzamiento de —rdenes planificadas) para todos los art’culos.Dada la siguiente estructura del producto,el programa maestro de producci—n y la situa-ci—n de inventario (Figura 4.15),(a) desarrolle un plan de necesidades brutas del art’culola Figura 4.15),complete un plan de necesidadesLa empresa Electro Ventiladores acaba de recibir un pedido de mil ventiladores de 20 pul-gadas,a entregar en la semana 7. Cada ventilador consta de un conjunto carcasa,dos resis-tencias,un conjunto ventilador y una unidad elŽctrica. El conjunto carcasa est‡ constitui-do por un bastidor,dos soportes y un asa. El conjunto ventilador est‡ constituido por un
P
P
P
P
Informaci—n para el Problema 4.10
789101112Necesidades brutas50
Art’culoPlazoDisponibleArt’culoPlazoDisponibleX1150C10B1220D10B2220E310A115
B1(1)A1(1)SubmontajeX1B2(2)E(1)C(2)D(1)E(2)
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 191
En la Figura 4.16 se muestran la estructura de producto,los plazos (semanas) y las canti-dades disponibles en inventario del producto A y sus componentes.rtiendo de esta informaci—n,prepare:Una lista de materiales dentada del producto A (Decisiones EstratŽgicas Las necesidades netas de cada componente para producir 10 unidades de A en lasemana 8,utilizando la pol’tica de lote a lote.Es usted el planificador del producto A (Problema 4.14). El director del servicio postven-ta,Al Trostel,le acaba de comunicar que para poder atender las necesidades de las repa-raciones postventa,las necesidades de B y F deber’an incrementarse cada una en 10 uni-ducir las unidades requeridas por el director de servicio postventa,adem‡s de la pro-ducci—n ya requerida de 10 unidades de A.ÀCu‡les son las necesidades netas [la lista del punto a) menos el inventario disponi-Prepare un plan de necesidades netas por fecha para las nuevas necesidades (tanto deproducci—n como de servicio postventa),suponiendo que el director del servicio post-enta quiere sus 10 unidades de B y F en la semana 6,y las 10 unidades a producir deLe acaban de notificar por fax que el plazo de entrega para el componente G del productoComo planificador de la producci—n,ÀquŽ puede hacer?
123456789101112
Necesidades brutas3040307020108050inventario inicial
P
P
P
Informaci—n para
4.15 y 4.16
C(1)
E(1)
H(1)LT = 2LT = 1LT = 1
G(1)LT = 3
F(1)LT = 1
D(1)LT = 1
C(1)LT = 2
B(1)LT = 1
ALT = 1LT = Plazo en semanas(1) = Todas las cantidades = 1
E(1)LT = 1
ÁRBOL DE LA ESTRUCTURA DE PRODUCTO
ARTÍCULOINVENTARIODISPONIBLEABCEFGH010510
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 193
siguiente periodo de planificaci—n. Sus informes se muestran en las siguientes tablas. Elplazo de entrega para los almacenes de las costas este y oeste es de 2 semanas,y el plazode entrega para el almacŽn de la f‡brica es de 1 semana. Los env’os se realizar‡n median-te camiones que transportan 100 unidades. No hay inventario inicial en este sistema. Laf‡brica est‡ teniendo problemas en el establecimiento de un plan de materiales estable,ytodav’a opera con tama–o de lote mœltiplos de 100.
123456789101112Previsi—n de necesidades401008070202570803050
Plazo de entrega
12345678910Previsi—n de necesidades204560704080708055
Plazo de entrega
12345678910Previsi—n de necesidades3040107040103060
Plazo de entrega Si la f‡brica necesitase dos semanas para producir la mercanc’a,Àcu‡ndo se han deEst‡ planificando la producci—n de su popular . Para hacer una mesanecesita un tablero,cuatro patas,medio litro de barniz,un cuarto de litro de cola,dos tra-esa–os cortos entre las patas y dos travesa–os largos entre las patas,y un remate de lat—nque se coloca debajo de cada pata. Tiene 378 litros de cola en inventario,pero ningœn otrocomponente. Todos los art’culos,excepto los remates de lat—n,el barniz y la cola,se pideny el barniz y la cola se compran por litros. El plazo de montaje/aprovisionamiento es deun d’a para cada art’culo. Planifique los lanzamientos de —rdenes necesarios para producir640 mesas de cafŽ en los d’as 5 y 6,y 128 mesas en los d’as 7 y 8.Utilizando los datos de la mesa de cafŽ del problema anterior,prepare una planificaci—n
Barniz
Cola
Ensamblaje de la baseMESA DE CAFÉ
Remachesde latónTablero
Patas
Travesañoscortos
Travesañoslargos
P
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 195
4.PLANIFICACIîNDELASNECESIDADESDEMATERIALES
PROBLEMAS PARA RESOLVER CON INTERNETwww.prenhall.com/heizerlos problema adicionales:4.28 a
El intento de Ikon con el ERPIkon Office Solutions es una de las empresas l’deres delmundo en tecnolog’a ofim‡tica,con ingresos superioresa los 5.000 millones de d—lares y actividades en EstadosUnidos,Canad‡,MŽxico,Reino Unido,Francia,Ale-mania y Dinamarca. Ikon est‡ siguiendo una estrategiamodo individual a una empresa integrada con el doblede ese tama–o en los pr—ximos cuatro a–os. Su objetivoes ofrecer soluciones tecnol—gicas totales para las ofici-nas que van desde fotocopiadoras,impresoras digitales,graci—n de los sistemas,formaci—n y otros servicios demente su capacidad de servicio con un agresivo esfuer-Dados todos estos objetivos,la empresa parec’anecesitar un software de planificaci—n de los recursosun proyecto piloto en el distrito de Northen Californiapara valorar la posibilidad de utilizar en toda laempresa las aplicaciones de software de empresa deSAP. El responsable de sistemas de informaci—n,David Gadra,que se incorpor— a la empresa Ikon almes de iniciarse el sistema piloto,sin embargo,deci-di— no extenderlo. Ikon tendr‡ que aceptar unas pŽr-ÒHubo una serie de factores que nos hicieron llegar ala conclusi—n de que este proyecto nos planteaba m‡sproblemas que ventajas Ðcomenta GadraÐ. Cuandotuvimos todo en cuenta (factores humanos,faltas defuncionalidad y costes asociados),llegamos a la con-software de SAPÓ. En su lugar,Ikon est‡ implantandoen sus 13 divisiones regionales un sistema inform‡ticodesarrollado por la organizaci—n.res en la estimaci—n de la cantidad de cambios de nego-del 10 por ciento fue para pagar el propio software. A lolargo del proyecto,Ikon estuvo pagando de 40 a 50 con-sultores externos a 300 d—lares por hora.Ikon presupuest— 12 millones de d—lares para ponerde 14 millones,incluyendo 8 millones de d—lares paga-re no abordaba suficientemente las necesidades deuna empresa de servicios como Ikon,que son distintasde las de las empresas manufactureras. Por ejemplo,
Caso de estudio
dos horas; cada pata,incluyendo la instalaci—n del remache de lat—n,requiere un cuar-to de hora,al igual que cada travesa–o cruzado. El ensamblaje de la base requiere unahora de trabajo y el ensamblaje final requiere dos horas de trabajo. ÀCu‡l es el nœmerototal de horas de mano de obra necesarias cada d’a,y cu‡ntos empleados se necesitan
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 196
ECURSOSENcker,John G.,y Malcolm Miller. ÒConfigure-to-OrderPlanning Bills of Material:Simplifying a Complex ProductStructure for Manufacturing Planning and ControlÓ.Production and Inventory Management Journal41,n.(segundo trimestre 2000):pp. 21-26.gner,H.M.,yT.M.Whitin.ÒDynamicVersionoftheEconomicLotSizeModelÓ.anagementScience5,n.(1958):pp. 89-96.American Software:www.amsoftware.comAPICS The Performance Advantageonline edition:www.apics.org/resources/magazineArmstrong Management Group maintains a Web site withhttp://www.armstronglaing.comBusiness Research in Information and Technology:www.brint.comCMS Software,Inc.:www.cmssoftware.comi2 Technologies:www.i2.comIntelligent Enterprise Software:www.iqms.comwww.sap.comwww.ssaglobal.comwww.oracle.comwww.peoplesoft.com
RECURSOS EN INTERNET
04_Cap 4 TOMO II 26/7/07 11:22 Página 199
ONCEPTOSDEPROGRAMACIîNIMPORTANCIA ESTRATƒGICA DE LA PROGRAMACIîNA CORTO PLAZODelta Airlines no s—lo programa sus m‡s de 800 vuelos diarios,sino que tambiŽn progra-desean ir a su destino. Esta programaci—n,basada en programas inform‡ticos muy com-plejos,desempe–a un papel esencial para satisfacer a los clientes. La ventaja competitivade Delta se encuentra en su flexibilidad para hacer modificaciones de œltima hora para laLas empresas manufactureras tambiŽn elaboran programas que ajustan la producci—nm‡quinas,herramientas y personas para fabricar piezas de aviones. El sistema inform‡ti-co central de Lockheed descarga los programas de producci—n de piezas en un sistema deabricaci—n flexible (FMS),en el que el director toma la decisi—n final de programaci—n.Este sistema flexible de fabricaci—n permite fabricar piezas de muchos tama–os y formas,en cualquier orden,sin interrumpir la producci—n. Esta versatilidad en la programaci—nhace que las piezas estŽn listas en el tiempo previsto,con reducidos tiempos de prepara-ci—n,poco trabajo en curso y una alta utilizaci—n de la maquinaria. As’,con una progra-maci—n eficiente,empresas como Lockheed-Martin cumplen con las fechas prometidas aÂ¥ Una programaci—n eficaz significa un r‡pido movimiento de bienes y servicios enlas instalaciones. Esto significa una mayor utilizaci—n de los activos y,por tanto,mayor capacidad por d—lar invertido,lo que,a su vez,Â¥ Esta mayor capacidad,una producci—n m‡s r‡pida y la flexibilidad citada suponenun mejor servicio al cliente a travŽs de una entrega m‡s r‡pidaÂ¥ Una buena programaci—n tambiŽn contribuye a adquirir con los clientes unos com-promisos realistas y,en consecuencia,a una entrega fiableLa programaci—n se ocupa de cu‡ndo realizar de las operaciones. La Tabla 5.1muestra lostipos de decisiones de programaci—n en cinco organizaciones:un hospital,una universidad,una f‡brica,un restaurante y una compa–’a aŽrea. Como se puede ver en la Figura 5.1,unacomienzan con la planificaci—n de la los recursos totales dispo-(estudiada en el Cap’tulo 7 y su suplemento del volumenDecisiones EstratŽgicasles en funci—n de la compra o eliminaci—n de nuevos equipos e instalaciones. En la fase deplanificaci—n agregada (Cap’tulo 3),se toman decisiones sobre la utilizaci—n de instala-ciones,inventario,personas y contratistas externos. Normalmente los planes agregados sonmensuales,y se asignan los recursos en funci—n de una medida agregada como unidades,toneladas o nœmero de horas de taller totalesSin embargo,el programa maestro desa-grega el plan agregado y desarrolla un programa para productos espec’ficos o l’neas deproducto concretas para cada semana. A continuaci—n los programas a corto plazo tradu-cen las decisiones de capacidad,de planificaci—n agregada (intermedia) y de programaci—nasignaciones espec’ficas de personas,materiales y
ESTRATƒGICASserviciosCorto plazo
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 203
ONCEPTOSDEPROGRAMACIîNmuchos entornos de fabricaci—n,as’ como en entornos de servicios tales como preparar elservicio de un banquete o la programaci—n de una operaci—n quirœrgica. En la pr‡ctica,seemplea a menudo una combinaci—n de la programaci—n hacia adelante y hacia atr‡s,parahallar un equilibrio razonable entre lo que puede conseguirse y las fechas de entrega a losLas aver’as de las m‡quinas,el absentismo laboral,los problemas de calidad,la faltade materiales y otros factores complican todav’a m‡s la programaci—n (Direcci—n de producci—n en acci—ndormidos en el trabajoÓ). Por consiguiente,la asignaci—n de una fecha no asegura que el
agregada, el programa maestro y la programaci—n a corto plazo
Plan de la capacidad de nuevas instalacionesAjuste de la capacidad a la demanda sugerida por el plan estrátegicoPlan de producción agregada de todas las bicicletasDeterminar el personal o la subcontratación necearia para igualar la demanda agregada a las instalaciones/capacidad actualPrograma mastro de producción para los modelos de bicicletasTrabajo asignado a empleados y centros de trabajo específicosDeterminar el programa de capacidad semanalRealizar el programa de capacidad finita asignando tareas específicas
p
leados
y
má
q
uinas es
p
(Largo plazo: años)del volumen Decisiones EstrátegicasPlanificación agregada(Plazo medio: trimestral o mensual)SubcontrataciónPrograma maestro(Plazo medio: semanal) de materialesDesagregación del plan agregadoProgramación a corto plazo(Corto plazo: días, horas, minutos)Carga del centro de trabajoSecuencias de trabajos
Producción de bicicletas800850
Ensamblar el centro de trabajo 6
operaciones de claseprogramaci—n depersonas,m‡quinas yherramientas a travŽsde su centro de controlacristalado y circular.El software deprogramaci—n ayuda alos directivos acontrolar la
producci—n.
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 205
OGRAMACIîNDEINSTALACIONESENFOCADASAPROCESOser simples,claros,f‡ciles de comprender,f‡ciles de llevar a cabo,flexibles y realistas.el objetivo de la programaci—n es optimizar la utilizaci—n delos recursos de forma que se cumplan los objetivos de producci—n.La Tabla 15.2muestra una visi—n general de diferentes procesos y enfoques para suA continuaci—n analizamos la programaci—n en instalaciones enfocadas a proceso,eninstalaciones de producci—n repetitiva y en el sector servicios.PROGRAMACIîN DE INSTALACIONES ENFOCADASLas instalaciones enfocadas a proceso talleres Ñjob-shop facilitiesÑson sistemas de gran variedad y bajo volumen,
TABLA 5.2Diferentes procesos sugieren distintos enfoques de programaci—n
Instalaciones enfocadas a proceso (talleres)La programaci—n se centra en definir unprograma hacia adelante que se logra inicialmente con las fechas de finalizaci—n del MRP yse refina con las tŽcnicas de programaci—n a capacidad finita que se analizan en este cap’tulo.cabe se–alar las fundiciones,talleres mec‡nicos,ebanister’as,imprentas,muchos restaurantesCŽlulas de trabajo (instalaciones enfocadas que procesan familias de componentessimilares)las fechas de finalizaci—n,y la posterior programaci—n/secuenciaci—n detallada se realiza enla celda de trabajo con reglas de prioridades y el fabricante de ambulancias Wheeled Coach,el reconstructor de motores de avi—n StandardAero y el fabricante de tarjetas de felicitaci—n Hallmark.Instalaciones de producci—n repetitiva (cadenas de montaje)en definir un programa hacia adelante que se consigue equilibrando la cadena con lastŽcnicas tradicionales de equilibrado de cadenas de montaje,presentadas en el Cap’tulo 9 delDecisiones EstratŽgicas),como JIT y (analizadas en el Cap’tulo 6),indican la programaci—n de componentes para proveer a lacadena de montaje. Las instalaciones de producci—n repetitiva incluyen cadenas de montajede una amplia variedad de productos,desde autom—viles hasta electrodomŽsticos ycomputadoras. Estos problemas de programaci—n constituyen un reto,pero habitualmentes—lo se presentan cuando el proceso es nuevo o cuando cambian los productos o modelos.Instalaciones enfocadas a producto (continuas)Estas instalaciones producen elevadascantidades de una variedad limitada de productos,como papel en enormes m‡quinas enInternational Paper,cerveza en una planta de Anheuser-Busch,o los rollos de acero en unaf‡brica de Nucor. La programaci—n genera un programa hacia adelante que puede satisfaceruna demanda razonablemente estable con la capacidad fija existente. La capacidad en estasinstalaciones suele estar limitada por la inversi—n de capital a largo plazo. Normalmente seconoce la capacidad de la instalaci—n,as’ como el tiempo de preparaci—n y de proceso de la
limitada gama de productos. Esto hace que la programaci—n sea relativamente f‡cil.
La mayor’a de los libros de programaci—n se centran en las manufacturas; por tanto,se utiliza con frecuenciala expresi—n tradicional programaci—n del taller (job-shop scheduling
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 207
ARGADETRABAJOSla carga de trabajos:los diagramas de Gantt Muchas empresas tienen problemas de programaci—n (es decir,problemas para alcanzaruna producci—n eficaz) porque sobrecargan los procesos de producci—n. A menudo,estoci—n eficaz debe igualar lo programado con lo ejecutado. El no conocer la capacidad y elrendimiento del centro provoca una reducci—n de la producci—n.control input-outputtionar los flujos de trabajo en la instalaci—n. Si el trabajo llega m‡s r‡pido de lo que se pro-cesa,se est‡ sobrecargando la instalaci—n,y se produce un backlogno servidas). La sobrecarga provoca una acumulaci—n de —rdenes en la instalaci—n,lo quecomporta ineficiencia y problemas de calidad. Si el trabajo est‡ llegando a un ritmo infe-rior al que se est‡n ejecutando los trabajos se est‡ infracargando la instalaci—n,y el centrode trabajo puede llegar a quedarse sin trabajo. La infracarga de la instalaci—n da lugar acapacidad ociosa y a un desperdicio de recursos. El Ejemplo 1muestra la utilizaci—n deSistema que permite queterminado.
La Figura 5.2 muestra la capacidad planificada del centro de trabajo de fresado DNC (ControlDirect Numerical Controlplanificado es de 280 horas est‡ndar por semana. El input real se aproxima a esa cifra,variandoentre 250 y 285. El output est‡ programado en 320 horas est‡ndar,que es la capacidad supuesta.backlogde 300 horas (que no se muestra en la figura). Sin embar-
EJEMPLO 1
Semanaque terminaInputplanificadoInputrealDesviaciónacumuladaOutputplanificadoOutputrealCambio*Suma de los inputs reales menos suma de los outputs rales = cambio acumulado backlog
6/613/620/627/64/7270250280285280–10–40–40–35280280280280320320320320270270270270100–150–2000–20–10+5
Explicación:
11/7
Explicación: 250 inputs,–20 (20 horasestándar de menos
FIGURA 5.2 Control input-output
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 209
ARGADETRABAJOSdiagrama de programaci—nde Gantt se utiliza para realizar el seguimiento de losdos o atrasados respecto a lo programado. En la pr‡ctica,existen muchas versiones del dia-
Un fabricante de lavadoras de Nueva Orleans acepta pedidos especiales de lavadoras que ser‡nutilizadas en instalaciones singulares,como submarinos,hospitales y grandes lavander’as indus-triales. La producci—n de cada lavadora requiere tareas y duraciones diferentes. La Figura 5.3muestra el diagrama de carga para la semana del 8 de marzo.cargados durante toda la semana. Los centros de mec‡nica y de electr—nica tienen algunos tiem-pos de paro esparcidos durante la semana. TambiŽn se observa que el centro de trabajo en meta-les no est‡ disponible el martes,y el de pintura no est‡ disponible el jueves,debido quiz‡s al man-tenimiento preventivo.
EJEMPLO 2
Trabajo 295Trabajo 408
LunesMartesMiércolesJuevesViernes
Centro no disponible(por ejemplo, tiempo de
)
No programado
Diagrama de carga de Gantt para la semana del 8 de marzo
Los diagramas de Gantt tambiŽn se utilizan en la programaci—n de proyectos y se vieron en el Cap’tulo 3 delDecisiones EstratŽgicas,ÒDirecci—n de proyectosÓ.
First Printing & Copy Center,en Winter Park,Florida,utiliza el diagrama de Gantt de la Figura5.4 para visualizar la programaci—n de tres —rdenes,los trabajos A,B y C. Cada par de corche-tes,en el eje del tiempo,representa la estimaci—n del principio y fin del trabajo encerrado entreellos. Las barras continuas de color reflejan el estado real o de progreso del trabajo. El trabajo A,por ejemplo,tiene un retraso de medio d’a con respecto al programa,al final del d’a 5. El traba-
EJEMPLO 3
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 211
Utilizando la tabla anterior,se resta el menor nœmero de cada fila a cada nœmero deesa fila. El resultado se muestra debajo (a la izquierda).
ARGADETRABAJOSque aparezca una serie de ceros,que significan costes de oportunidad ceroque los nœmeros cambian,este problema reducido es equivalente al problema ori-ginal,y la soluci—n —ptima ser‡ la misma.Dibujar el menor nœmero de l’neas rectas horizontales y verticales necesarias paracubrir todos los ceros de la tabla. Si el nœmero de l’neas es igual al nœmero de filaso de columnas de la tabla,entonces se puede hacer una asignaci—n —ptima (el paso 4). Si el nœmero de l’neas es menor que el nœmero de filas o columnas,seen la intersecci—n de dos l’neas. No cambia el valor de los nœmeros cubiertos s—lopor una l’nea. Regresar al paso 2 y continuar hasta que sea posible una asignaci—nprimer lugar una fila o columna que contenga s—lo una casilla con cero. Se puedehacer una asignaci—n a dicha casilla y despuŽs dibujar l’neas horizontales y verti-cales que pasen a travŽs de esta casilla. De las filas y columnas descubiertas,seelige otra fila o columna en la cual exista œnicamente una casilla con cero. Se esta-blece dicha asignaci—n y se continœa el procedimiento mencionado,hasta que seElEjemplo 4muestra c—mo se aplica el mŽtodo de asignaci—n.
Archivode datosde Excel OM
CAJISTAABC
TRABAJO
11$14$6$
8$10$11$T-509$12$7$
CAJISTAABC
TRABAJO
580
023250
CAJISTAABC
TRABAJO
560
003230
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 213
ECUENCIACIîNDETRABAJOSpŽrdida de oportunidad. Para convertir un problema de maximizaci—n en uno equivalentede minimizaci—n se resta cada nœmero de la tabla de beneficios al mayor nœmero de esatabla. Luego aplicamos los pasos 1-4 del mŽtodo de asignaci—n. Ocurre que la minimiza-programaci—n cargagas como las infracargas. La dispatchingejemplo,suponga que han sido asignados 10 pacientes a una cl’nica para recibir trata-lleg— o a aquel que necesita un tratamiento de urgencia? Los mŽtodos de secuenciaci—nproporcionan esta informaci—n. Estos mŽtodos se conocen como reglas de prioridad pararealizar los trabajos. Las reglas son especialmente aplicables a las instalaciones orientadasa proceso,como cl’nicas,imprentas y talleres manufactureros. Analizaremos algunas delas reglas de prioridad m‡s conocidas. Las reglas de prioridad intentan minimizar el tiem-po de finalizaci—n de los trabajos,el nœmero de trabajos en el sistema y el retraso de lostrabajos,al mismo tiempo que se maximiza la utilizaci—n de la instalaci—n.Las reglas de prioridad m‡s comunes son:Primero en llegar,primero en atender (rst come,first served,mer trabajo en llegar al centro se procesa primero.iempo de proceso m‡s corto (Shortest Processing Time,cha de entrega m‡s temprana (lugar el trabajo cuya fecha de entrega sea la m‡s temprana.iempo de proceso m‡s largo (Longest Processing Time,largos son a menudo muy importantes y se eligen primero.El Ejemplo 5compara estas reglas.para determinar laPrimero en llegar,corto (SPT)de proceso m‡s cortos se
tectos Ajax,Tarney & Barnes Architects. En la siguiente tabla se muestran los tiempos de reali-zaci—n (proceso) y las fechas de entrega solicitadas. Queremos determinar la secuencia de pro-ceso con arreglo a las reglas (1) FCFS,(2) SPT,(3) EDD y (4) LPT. A cada trabajo se le asign—una letra segœn el orden de llegada.
EJEMPLO 5
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 215
ECUENCIACIîNDETRABAJOS
SecuenciaTiempo de realizaci—nTiempo Fecha de entrega Retraso
de trabajosdel trabajo (proceso)de flujosolicitadadel trabajoB2260D35150A61183C81
E92Las medidas de eficacia del SPT son:iempo medio de finalizaci—nLa regla de EDD que se muestra en la siguiente tabla da como resultado la secuenciaB-A-D-C-E. Observe que los trabajos quedan ordenados segœn la fechas de entrega m‡sSecuenciaTiempo de realizaci—nTiempo Fecha de entrega Retraso
de trabajosdel trabajo (proceso)de flujosolicitadadel trabajoB2260A6880D311C81
E92Las medidas de eficacia de la EDD son:iempo medio de finalizaci—nLa regla del LPT que se muestra en la siguiente tabla da como resultado la secuenciaSecuenciaTiempo de realizaci—nTiempo Fecha de entrega Retraso
de trabajosdel trabajo (proceso)de flujosolicitadadel trabajoE99230C81A62D32
B22
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 217
ECUENCIACIîNDETRABAJOSto al programa. Si el IC es exactamente 1,0,el trabajo marcha segœn lo programado. Un ICmayor que 1,0 significa que el trabajo va por delante del programa y tiene cierta holgura.iempo que quedaFecha de entrega solicitadapara entregarD’as de trabajoTiempo de trabajo restanterestantes(plazo de producci—n)El Ejemplo 6muestra c—mo se aplica el ’ndice cr’tico.
Hoy es d’a 25 en el programa de producci—n de los Laboratorios de Pruebas MŽdicas Zyco. Sedeben realizar tres trabajos,como se indica a continuaci—n:
rabajoFecha de entrega solicitadaD’as de trabajo restantesA304B285C272Calculamos los ’ndices cr’ticos,utilizando la f—rmula del IC.
El trabajo B tiene un ’ndice cr’tico menor que 1,lo que significa que se retrasar‡ a menos que seacelere su proceso. Por ello,tiene la m‡xima prioridad. El trabajo C va en plazo,y el A goza decierto margen de tiempo. Una vez estŽ completado el trabajo B,recalcular’amos los ’ndices cr’-ticos para A y C,para determinar si las prioridades han cambiado.
En la mayor’a de los sistemas de programaci—n de la producci—n,la regla del ’ndice cr’ti-co puede ayudar a conseguir lo siguiente:Establecer una prioridad relativa entre los trabajos bajo un mismo criterio.Ajustar las prioridades (y revisar los programas) de forma autom‡tica para cam-Realizar un seguimiento din‡mico del progreso de los trabajos.deben pasar a travŽs de dos m‡quinas o centros de trabajo en el mismo orden. A esto se lo
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 219
ECUENCIACIîNDETRABAJOSLas tŽcnicas de programaci—n estudiadas son tŽcnicas basadas en reglas,pero los sistemasbasados en reglas tienen diferentes limitaciones. Entre ellas est‡n las siguientes:La programaci—n es din‡mica; por lo tanto,es necesario revisar las reglas paraajustarse a los cambios en las —rdenes,en el proceso,en el equipo,en la combi-naci—n de productos,etcŽtera.Las reglas no tiene en cuenta lo que ocurre antes o despuŽs en el proceso de pro-Las reglas no analizan m‡s all‡ de las fechas de entrega solicitadas. Por ejemplo:dos —rdenes pueden tener la misma fecha de entrega; una orden sirve para reabas-tecer a un distribuidor y la otra corresponde a un pedido de un cliente que parali-zar‡ su f‡brica si no se entrega a tiempo. Ambas tienen la misma fecha de entre-ga,pero el pedido del cliente es claramente m‡s importante.ser dif’cil de realizar, y
car primero el trabajo E,que estaba en el primer centro de trabajo,en la segunda posici—nde la secuencia. A continuaci—n,se coloca D en la œltima posici—n que queda en la secuen-cia,la antepenœltima.El flujo situado en el tiempo de esta secuencia de trabajos se muestra mejor gr‡ficamente:As’,los cinco trabajos se terminan en 35 horas. El segundo centro de trabajo tendr‡ que espe-
A
C
B
BEDCA
Centro de trabajo 1371085Centro de trabajo 2612742
013571112131719212223252729313335
E
D
C
A
0310202833BEDCABEDC
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 221
EORêADELASRESTRICCIONESLos datos iniciales para los sistemas de programaci—n finita suelen ser el output de unsistema MRP. El output de los sistemas MRP aparece tradicionalmente en bucketsles sin ninguna restricci—n de capacidad. Estos sistemas s—lo indican al planificador cu‡n-do se necesita el material,e ignoran los problemas de capacidad. Puesto que los bucketsinfinitono son realistas ni adecuados para una programaci—n detallada,es necesa-rio refinar los datos del MRP. El output del MRP se combina con los archivos de rutas debricaci—n,fechas de entrega,capacidad de los centros de trabajo,necesidades de herra-programaci—n a capacidad finita eficaz. Se trata de los mismos datos que se necesitar’an encualquier sistema manual,pero el software FCS (inite Capacity Scheduling:a capacidad finita) los formaliza,acelera el an‡lisis y hace que los cambios sean m‡s sen-cillos. La combinaci—n de los datos de MRP y de FCS,de las reglas de prioridades,de losmodelos para facilitar el an‡lisis,as’ como el diagrama de Gantt,aparecen en la Figura 5.5.La programaci—n a capacidad finita permite sopesar necesidades de entrega y eficien-cia,segœn las condiciones y —rdenes actuales,y no en funci—n de alguna regla definida pre-viamente. El programador decide quŽ constituye un ÒbuenÓprograma. Los paquetes desoftware de FCS,como los de Lekin,Preactor,Asprova y Jobplan,se utilicen en la actua-El rendimiento total,un concepto importante en las operaciones,es el nœmero de unidadesprocesadas en la planta y vendidas. El rendimiento total es una diferencia cr’tica entre unaempresa de Žxito y una empresa fracasada. Esto ha llevado a un enfoque en las restriccio-nes,algo que se ha popularizado gracias al libro The Goal:A Process of Ongoing Impro-vement (La Meta:Un Proceso de Mejora Continua) de Eliyahu Goldratt y Jeff Coxteor’a de las restricciones (tos que se ocupa de cualquier cosa que limite la capacidad de una organizaci—n para alcan-
preparación
Maintenance
Programación a capacidad finita interactiva
JobABCD
Day1Day2Day3Day4Day5Day6Day7Day8
Datos de MRP
Activos de rutasde fabricación;Información detrabajo
prioridad
expertos simulación Programa materiales (BOM) Inventario
Herramientas y
FIGURA 5.5 Los sistemas deprogramaci—n a
usuario en un PC
Eliyahu Goldratt y Jeff Cox,The Goal:A Process of Ongoing Improvement(Croton-on-Hudson,NY:NorthRiver Press,1986). Para un estudio m‡s general sobre las restricciones,D. Nave,ÒHow to Compare SixSigma,Lean and the Tehory of ConstraintsÓ,Quality Progress,3 (marzo de 2002):73-79; y L. Cheng,ÒLine Balancing vs. Theory of ConstraintsÓ,34,n.4 (abril de 2002):pp. 30-33.
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 223
OGRAMACIîNENINSTALACIONESDEFABRICACIîNREPETITIVAdurante mucho tiempo. Los cambios en los productos,en las combinaciones de productosy en los volœmenes originan a menudo mœltiples y variables cuellos de botella. Por consi-guiente,existen centros de trabajo cuello de botella en casi todos los procesos de produc-ci—n,desde hospitales y restaurantes hasta f‡bricas. Los buenos directores de operacionesresuelven los problemas de cuellos de botella asegur‡ndose de que el cuello de botella per-manece ocupado,aumentando la capacidad del cuello de botella,desviando trabajo,cam-biando el tama–o del lote,cambiando la secuencia de trabajo o aceptando la inactividad enIncrementar la capacidad de la restricci—n. Esto puede requerir una inversi—n decapital,o m‡s personas,y puede tardar un tiempo en implementarse.Asegurarse de que se dispone de empleados bien formados y flexibles,que ase-guren una operativa total y mantenimiento completo del centro de trabajo que pro-Desarrollar rutas alternativas,diferentes procedimientos de proceso o subcon-tratar.botella. Este mŽtodo tiene la ventaja de rechazar cualquier posible unidad defec-botella:esto puede significar programar menos carga de trabajo en los centros deComo ejemplo,la restricci—n del hospital Arnold Palmer para no poder atender m‡s partosa largo plazobotella fue a–adir m‡s capacidad v’a un proyecto de construcci—n de 4 a–os (casos de estudio en v’deo del Cap’tulo 3 y el Suplemento 7 del volumen Decisiones Estra-(Žstos nacen cuando lo deciden ellos),el personal del hospital desarroll— un nuevo proce-so para ayudar a reducir el cuello de botella. La soluci—n:si una mujer preparada para reci-bir el alta no pod’a ser recogida antes de la cinco de la tarde,el propio personal del hospi-tal llevaba a la mujer y al bebŽ a su casa en su veh’culo particular. Esto no s—lo liberabauna cama para el siguiente paciente,sino que se creaba una buena relaci—n y una buenaambor, amortiguador, cuerdaambor,amortiguador y cuerda (drum,bufer,rope) es otra idea derivada de la teor’a de lasrestricciones. En este contexto,el ma:el ritmo de producci—n. El es el recurso,normalmente inventario,nece-sario para que la restricci—n (restricciones) se mantenga operando a plena capacidad. Y lacuerdaproporciona la sincronizaci—n necesaria para tirar de las unidades a travŽs del sis-PROGRAMACIîN EN INSTALACIONESDE FABRICACIîN REPETITIVALos objetivos de programaci—n definidos al principio de este cap’tulo tambiŽn son ade-cuados para la fabricaci—n repetitiva. RecuŽrdese que en el Cap’tulo 7 del volumen
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 225
OGRAMACIîNENSERVICIOSen atender (FCFS) para tratar a los pacientes de urgencias. Sin embargo,programan pro-ductos (como las cirug’as) como lo hace una f‡brica,y su capacidad debe hacer frente auna amplia variabilidad en la demanda.La formaci—n polivalente de los empleados de un banco permite,por ejemplo,biŽn personal a tiempo parcial para proporcionar una capacidad variable.gramar las tripulaciones de vuelo:(1) una compleja serie de restricciones en los tiemposde trabajo de la FAA (Federal Aviation Administration,Administraci—n de la Aviaci—nCivil) y (2) convenios colectivos que garantizan un salario determinado a la tripulaci—npor determinado nœmero de horas cada d’a o cada viaje. Los planificadores de las compa-–’as deben elaborar programas para la tripulaci—n que satisfagan o superen sus sueldosgarantizados. Los planificadores tambiŽn deben usar eficientemente su otro costoso recur-
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNUN AVIîNhan descubierto la importancia de programareficientemente las operaciones de embarque ydesembarque de los aviones. Para algunostransportistas de bajo coste y vuelos sin escalapol’tica de programas de embarque y desem-barque en 20 minutos ha sido el est‡ndar apli-como Continental, United y US Airways, el pro-c—mo US Airways trata de acelerar la progra-significa que el transportista puede vender dece-Fuentes: US Airways, Boeing, Knight Ridder Businesseek & Space TechnologyUS Airways est‡ reduciendo el tiempo de embarque y desembarqueinformaci—n en el PC del avi—n. Unos 130 pasajeros desembarcan delEl personal del servicio de comidas (Òrecogida de equipajesÓ, en la terminal.lo alejan ahora de la puerta de embarque.
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 227
OGRAMACIîNENSERVICIOSLa programaci—n c’clica con necesidades de personal variablessuele producirse en servicios como los restaurantes y la polic’a. Aqu’,el objetivo se cen-Utilizando el enfoque del Ejemplo 8,el Hospital General de Colorado ahorr— unamedia de 10 a 15 horas al mes,y observ— estas ventajas a–adidas:(1) no se necesitaba nin-guna computadora,(2) las enfermeras estaban contentas con el programa,(3) los ciclos sesosÓ),y (4) la contrataci—n de personal resultaba m‡s f‡cil debido a la previsibilidad y fle-maci—n de los servicios. Algunos enfoques recurren a la programaci—n lineal:Žsta es la for-
nh Quan,ÒRetail Labor SchedulingÓ,OR/MS Today,31,n.6 (diciembre de 2004):pp. 32-35; o G.Laporte,ÒThe Art and Science of Designing Rotating SchedulesÓ,ournal of the Operational Research Society,50,n.10 (1999):pp. 1011-1017.
La administradora del hospital,Doris Laughlin,quiere definir el horario de los trabajadores delos de descanso; pero tambiŽn quiere minimizar el nœmero de empleados. Sin embargo,como enla mayor’a de los hospitales,tiene una demanda variable. Los fines de semana tienen pocademanda. Los mŽdicos tienden a trabajar m‡s a principios de la semana,y los pacientes alcanzandades de personal. A continuaci—n se muestra un proceso en cinco pasos.
D’aLunesMartesMiŽrcolesJuevesViernesS‡badoDomingonecesario5565433Identifique los dos d’as consecutivos que tienen la menor necesidad total de personalse–‡lelos con un c’rculo. Asigne estos dos d’as libres al primer empleado. En este caso,de dos d’as cualesquiera. En caso de empate,elija los d’as con el menor requisito adya-cente. Si hay m‡s de una posibilidad,tome una decisi—n arbitraria.Ahora tenemos un empleado que trabaja cada uno de los d’as sin c’rculo; por tanto,crea-mos una nueva fila para el siguiente empleado restando 1 de la primera fila (porque ya seha trabajado un d’a),excepto para los d’as con un c’rculo (los que representan d’as en queno se ha trabajado) y para cualquier d’a que tenga un cero. Es decir,no restar de un d’aque tenga un c’rculo o de un d’a con valor cero.En la nueva fila,identifique los dos d’as consecutivos que tienen la menor necesidad totaly m‡rquelos con un c’rculo. Asigne el siguiente empleado a los d’as restantes.Repita el proceso (pasos 3 y 4) hasta que se satisfagan todas las necesidades de personal.
EJEMPLO 8
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 229
OMOUTILIZARELSOFTWAREPARALAPROGRAMACIîNACORTOPLAZOFecha de entrega m‡s temprana (EDD)iempo de proceso m‡s largo (LPT)Regla de Johnson Programaci—n a capacidad finita eor’a de las restricciones (TOC) CîMO UTILIZAR EL SOFTWARE PARA LA PROGRAMACIîN A CORTO
Adem‡s del software comercial que se ha presentado en este cap’tulo,se pueden resolverlos problemas de programaci—n a corto plazo utilizando el software OM que viene con elCD del texto. POM para Windows tambiŽn incluye un m—dulo de programaci—n. A conti-nuaci—n se explica c—mo se utilizan estos programas.El programa Excel OM tiene dos m—dulos para ayudar a resolver los problemas de pro-gramaci—n a corto plazo:Asignaci—n y Programaci—n del taller. El m—dulo de Asignaci—nse presenta en los Programas 5.1 y 5.2. La pantalla de inputs,que emplea los datos delEjemplo 4,aparece en primer lugar,como Programa 5.1. Una vez introducidos todos losdatos,elegimos el comando Herramientas (),seguido del comando Resolver (el comando Resolver (Solver) y la soluci—n aparece en el Programa 5.2.
Tenemos que generar totales por Observe que la funci—n multiplica la tabla de datos por la tabla
PROGRAMA 5.1 M—dulo de asignaci—n de Excel OM
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 231
PROBLEMAS RESUELTOS
OBLEMASRESUELTOS
ra resolverlo con la regla SPT,necesitamos cuatro pasos intermedios:(1) Seleccio-nar los datos en las columnas A,B,C para todos los trabajos; (2) acudir al comando Datos); y (4) ordenar por Tiempo (. Para resolverlo mediante EDD,el paso 4 cambia paraordenar por la Fecha de Entrega (POM para Windows puede tratar las dos categor’as de problemas de programaci—n queemos en este cap’tulo. Su m—dulo de asignaci—n se utiliza para resolver el problema tra-dicional de asignaci—n uno a uno de personas a tareas,m‡quinas a trabajos,etcŽtera. Sum—dulo de programaci—n del taller puede resolver un problema de taller para una o dosm‡quinas. Las reglas de prioridad disponibles son SPT,FCFS,EDD y LPT. Una vez quese han introducido todos los datos,se pueden examinar a su vez cada una de las reglas deel ApŽndice IV para ver aspectos concretos del software POM para Win-dows.King Finance Corporation,con sede en Nueva York,desea asignar a tres licenciados que acaba de contratar,Julie Jones,Al Smith y Pat Wilson,a sus oficinas regio-nales. Si embargo,la empresa tiene tambiŽn una vacan-te en Nueva York,y quiere enviar all’ a uno de los tressi resulta m‡s econ—mico que enviarlo a Omaha,Dallaso Miami. Trasladar a Jones a la oficina de Nueva Yorkcostar’a 1.000 d—lares,800 colocar a Smith,y 1.500 elllevar a Wilson. ÀCu‡l es la asignaci—n —ptima de per-sonal a las oficinas?OFICINAOMAHAMIAMIDALLAS
800$1.100$1.200$Smith500$1.600$1.300$Wilson500$1.000$2.300$
OFICINANUEVAOMAHAMIAMIDALLAS
800$1.100$1.200$1.000$500$1.600$1.300$800$Wilson500$1.000$2.300$1.500$0000
OFICINANUEVAOMAHAMIAMIDALLAS
0300400200Smith01.100800300Wilson05001.8001.000Dummy0000
representa Nueva York. Para ÒequilibrarÓel proble-ma se agrega una fila ÒficticiaÓ(persona) con unReste el menor nœmero de cada fila y ÒcubraÓcondar‡n los mismos nœmeros,as’ que no ser‡n necesa-
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 233
OBLEMASRESUELTOS
re examinar tambiŽn la secuencia de trabajo mediantela regla de prioridad SPT. Aplique SPT a los mismos
La regla SPT da la secuencia D-F-A-E-B-C.SecuenciaTiempo de procesoTiempo
D22180F46340A61022250234142
448301iempo medio de finalizaci—n SPT es superior a FCFS en este caso para las cuatro medidas. Sin embargo,si se tuviera que analizar tambiŽn laregla EDD,se descubrir’a que el retraso medio de los trabajos es el m‡s bajo,con 5,5 d’as. SPT es una buena reco-mendaci—n. La mayor desventaja de SPT es que algunas veces hace esperar a los trabajos de m‡s duraci—n duran-Mediante la regla de Johnson halle la secuencia —ptimaci—n a travŽs de dos centros de trabajo. Los tiempos en
rabajode trabajo 1de trabajo 2A612B37C189D1514E168F1015
BAFDCE
3610151816712151498
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 235
d’a 9. Actualmente (momento de revisi—n despuŽs del d’a 4) va 2 d’as por delante de loEl trabajo E deb’a empezar el d’a 1 y acabar el d’a 3. Marcha segœn el tiempo pre-El trabajo F deb’a haber empezado el d’a 3,pero el mantenimiento hizo que se retra-sara un d’a y medio. El trabajo deber’a tardar ahora cinco d’as enteros. ActualmenteEl trabajo G va un d’a retrasado con respecto al programa. Empez— al comienzo del d’aElabore un diagrama Gantt de programaci—n para First Printing & Copy Center.La empresa Orange Top Cab tiene un taxi esperando en cada una de las cuatro paradas detaxi de Evanston,Illinois. Hay cuatro clientes que han llamado solicitando un taxi. Las dis-tancias,en kil—metros,de los taxis que esperan hasta los clientes figuran en la siguiente ta-La compa–’a de pruebas mŽdicas Mary Meyer desea asignar una serie de trabajos a unana cuando realiza un trabajo espec’fico:La empresa Johnny Ho Manufacturing Company de Columbus,Ohio,va a sacar al mer-cado cuatro nuevos componentes electr—nicos. Cada una de las actuales f‡bricas de Ho tie-Los costes unitarios de fabricaci—n de los componentes en las cuatro f‡bricas se muestranen la tabla adjunta. ÀC—mo debe asignar Ho los nuevos productos a las plantas para mini-mizar los costes de fabricaci—n?
P
M‡quina
ABCD
491158
P
Consumidor
Ubicaci—n del taxiABCD
Parada 48674
P
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 239
diencia de amas de casa,de una a cinco de la tarde. Para llegar a la mayor audiencia posi-ble,Gleaming desea programarun anuncio en cada una de las cuatro cadenas nacionales,bla se muestran los ’ndices de exposici—n en cada hora,que representan el nœmero de te-levidentes por cada 1.000 d—lares gastados. ÀQuŽ cadena deber’a programarse en cada horapara proporcionar la m‡xima exposici—n de audiencia?James Gross,director del Departamento de Negocios de la Universidad de Oshkosh,tienequiŽn tiene que dar cada asignatura,el profesor Gross revisa las evaluaciones de los pro-mento durante los dos œltimos a–os,Gross puede asignar una puntuaci—n a cada profesoren cada una de ellas. Estas puntuaciones figuran en la siguiente tabla.en la evaluaci—n del profesorado.bajos se registran segœn su llegada.ÀEn quŽ secuencia ser’an ordenados los trabajos de acuerdo con las siguientes reglas dedecisi—n:(1) FCFS,(2) EDD,(3) SPT,(4) LPT? Todas las fechas est‡n especificadas en
rabajoFecha de entrega solicitadaDuraci—n (d’as)313831216325403145
3143
P
Asignatura
ProfesorEstad’sticaDirecci—nFinanzasEconom’a W. Fisher90659540D. Golhar70608075Z. Hug85408060
N. K. Rustagi55806555
P
Cadenas
HoraABCIndependiente1:00Ð2:00 P.M.27,118,111,39,52:00Ð3:00 P.M.18,915,517,110,63:00Ð4:00 P.M.19,218,59,97,7
4:00Ð5:00 P.M.11,521,416,812,8
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 241
ÀQuŽ regla de asignaci—n tiene el mejor resultado en cuanto a tiempo del flujo?ÀQuŽ regla de asignaci—n tiene el mejor resultado en cuanto a utilizaci—n?ÀQuŽ regla de asignaci—n tiene el mejor resultado en cuanto a retrasos?ÀQuŽ regla de asignaci—n elegir’a? Respalde su decisi—n.ÀEn quŽ secuencia ser’an colocados los trabajos de acuerdo con las siguientes reglas de de-cisi—n:(1) FCFS,(2) EDD,(3) SPT,(4) LPT? Todas las fechas se dan segœn d’as de ca-lendario del taller. Hoy en el calendario de planificaci—n es d’a 130 y todav’a no se ha em-pezado o programado ninguno de los trabajos. ÀCu‡l es la mejor regla?Dada la siguiente demanda de camareros y camareras en el restaurante PenticoÕs Bar &Grill,determine el m’nimo nœmero de personal con una pol’tica de dos d’as libres conse-cutivos.Los siguientes trabajos esperan a ser procesados en el taller de Jeremy LaMontagne. HoyFecha de llegadaD’as de producci—nFecha de entrega
rabajodel trabajonecesariossolicitada del trabajo21530260220202902254030024050320
25020340
D’a
LunesMartesMiŽrcolesJuevesViernesS‡badoDomingo
Personal necesario3445674
Fecha de llegadaD’as de producci—nFecha de entrega
rabajodel pedidonecesariossolicitada del pedido
13018210
P
Regla deSecuenciaTiempo
asignaci—nde trabajosde flujoUtilizaci—nde trabajosRetraso medio
FCFS
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 243
5.POGRAMACIîNACORTOPLAZO
Tipo deTiempo
proceso(en minutos)Darrow PlumbingSemanalDenver BroncosSemanalEden Roc HotelMensualFinkÕs GarageGolden GlovesGunterÕs GunsJerryÕs Ice CreamSemanalystone RepairsSemanalLifeblood,Inc.LisaÕs BakeryLiving WellMortician Supply Co.SemanalNew Life VitaminsSemanalOwens & MarshalMensualPhilly CheesedogsSemanalRockinÕRobinSamÕs Sporting GoodsMensualetris,Inc.wins EmporiumSemanallvoline ElectricSemanalWhiteÕs Dry CleanerQuincenalilson & JonesMensualings of S. F.oodworth AutoMensualmente sus datos a tiempo,Payroll Planning logra nor-po. Pero Payroll Planning ha tenido ocasionalmente di-yroll Planning fija fechas de entrega segœn el tipode cliente. Para los clientes mensuales,la hora de en-trega son las nueve de la ma–ana. Para los quincenales,la hora es a mediod’a; y para los semanales,la hora deentrega es las tres de la tarde. Todo el proceso empeza-deben entregar las n—minas.yroll Planning ha venido utilizando la regla deprogramaci—n de la Òfecha de entrega m‡s tempranaÓ,porque da mayor prioridad a los clientes mensuales,yuna vez al mes hay menor posibilidad de error (retraso)que si emplean una n—mina semanal. A pesar de queyroll Planning ha venido siguiendo esta l—gica du-rante los œltimos diez a–os,quiere decidir si Žsta es lamejor regla de programaci—n.Estudie posibles alternativas de programaci—n paraReimpreso con permiso de los profesores Howard J. Weiss yMark E. Gershon,Universidad de Temple.
Caso de estudio en v’deo
La programaci—n en Hard Rock CafŽIndependientemente de que se tenga que definir loshorarios de las enfermeras en la Cl’nica Mayo,de lospilotos de Southwest Airlines,de las aulas en la UCLA,o de los camareros en Hard Rock CafŽ,es evidente quees importante disponer de un buen sistema de progra-maci—n. Los buenos programas utilizan los activos deuna organizaci—n (1) de forma m‡s eficaz,atendiendopuntualmente a los consumidores,y (2) m‡s eficiente-mente,reduciendo los costes.Hard Rock CafŽ en Universal Studios,Orlando,esel restaurante m‡s grande del mundo,con 1.100 asien-tes del 80 al 100 por ciento al a–o,el director generalde Hard Rock,Ken Hoffman,se toma muy en serio laprogramaci—n. Hoffman quiere que sus 160 empleados
05_Cap 5 TOMO II 26/7/07 11:25 Página 246
USTOATIEMPOYPRODUCCIîNAJUSTADAerfil de una empresa globalel justo a tiempo (JIT) contribu-ye a unas operaciones eficientes en Green Gear Cycling. En este cap’tulo vamos a anali-zar el sistema JIT como una filosof’a de mejora continua que elimina el desperdicio y res-palda a las organizaciones ajustadas o enjutas (JUSTO A TIEMPO Y PRODUCCIîN AJUSTADA ((JIT) es una filosof’a de resoluci—n continua y forzada de los problemasproducci—n ajustada xactamente lo que Žste quiere en el momento en que lo quiere,sin desperdicios,median-te mejora continua. La producci—n ajustada est‡ conducida por el Òtir—n o arrastreÓejerci-do por el pedido del cliente. JIT es un ingrediente clave de la producci—n ajustada. Cuan-do se pone en pr‡ctica como una estrategia de fabricaci—n integral,JIT y la producci—najustada sostienen la ventaja competitiva y tienen como resultado mayores rendimientosCon JIT se Òtira o arrastraÓde los componentes y suministros a travŽs de un sistemade producci—n para que lleguen dades correctas no llegan justo cuando son necesarias,se ha identificado un ÒproblemaÓ.Esto convierte al JIT en una excelente herramienta para ayudar a los directores de opera-ciones a a–adir valor eliminando desperdicios y variabilidades indeseadas. Como en unsistema JIT no hay inventario ni tiempo sobrante,los costes asociados al inventario inne-cesario se eliminan,y se mejora el rendimiento total de la producci—n. Por consiguiente,los beneficios del JIT son especialmente eficaces en respaldar estrategias de respuesta r‡pi-desperdiciostirar o arras-trarÓde los materialesson fundamentales en el sistema JIT,los comentaremos brevementeen esta secci—n. DespuŽs introducimos aplicaciones del JIT en proveedores,layout,inven-tario,programaci—n,calidad y potenciaci—n de los empleados. Posteriormente revisaremosalgunas de las caracter’sticas distintivas de la producci—n ajustada y nos fijaremos en c—mones o servicios,nos referimos a en proceso de inspecci—n o que llegan con etrasoesperando enproductos defectuosos no a–aden valor; son 100 por ciento desperdicio.Adem‡s,cualquier actividad que no a–ade valor a un producto desde la perspectiva deles un desperdicio. El JIT proporciona entregas m‡s r‡pidas,reduce el trabajo encurso y acelera la producci—n,todo lo cual reduce el desperdicio. Adem‡s,dado que el JITreduce el trabajo en curso,da poca opci—n a que se produzcan errores,poniendo mayorŽnfasis en una producci—n de calidad. Estos esfuerzos en la reducci—n de desperdiciosliberan activos del inventario para otros usos m‡s productivos. El JIT expulsa los desper-ra conseguir el movimiento de materiales justo a tiem-po,los directivos reducen la variabilidad causada tanto por factores internos como exter-Una forma de eliminarconsumidor.
ESTRATƒGICASy servicios
La investigaci—n indica que cuanto m‡s completo en alcance y profundidad sea el JIT,mayores ser‡n los ren-Rosemary R. Fullerton y Cheryl S. McWatters,ÒThe ProductionPerformance Benefits from JIT ImplementationÓ,ournal of Operations Management 19,n.
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 251
254C6.SISTEMASDEPRODUCCIîNJUSTOATIEMPOYDEPRODUCCIîNAJUSTADAEsta relaci—n exige un alto grado de transparencia tanto por parte del proveedor como delcomprador. La Tabla 6.2muestra las principales caracter’sticas de las asociaciones JIT.Los cuatro objetivos de las asociaciones JIT son:Supresi—n de las actividades innecesarias.Por ejemplo,con buenos proveedores,las actividades de recepci—n y de inspecci—n de entrada no son necesarias en unentorno JIT.Supresi—n del inventario en la planta de producci—n. El sistema JIT entrega elmaterial en el lugar y en el momento en que se necesita. S—lo hace falta inventa-rio de materias primas si hay alguna raz—n para creer que los proveedores no sonables. Asimismo,las piezas o componentes se deben entregar en peque–os lotesdirectamente al departamento que los utiliza,conforme vayan haciendo falta.funcione el JIT, el agentela empresa al proveedor,
Muchos servicios hannegocio. La mayorestaurantes,y desdeluego,todos losestaurantes de lujo,esperan y recibensuministros JIT. Tantoel comprador como elproveedor cuentan conque los productosfrescos,y de altacalidad,se entregar‡nsin falta,justo cuandofuncionar de otra
manera.
TABLA 6.2Caracter’sticas de las asociaciones JIT
Pocos proveedoresProveedores localizados en las proximidadesSe repiten negocio con los mismos proveedoresyuda a los proveedores para que se hagan o sigan siendo competitivos en preciosLa licitaci—n competitiva se limita principalmente a los nuevos compradoresEl comprador es reacio a la integraci—n vertical y a la posterior eliminaci—n del negocio delproveedorSe anima a los proveedores JIT a utilizar ellos tambiŽn la filosof’a JIT en sus compras a susegundo y tercer nivel de proveedores
Se comparten las previsiones sobre la demandaFrecuentes entregas en lotes de peque–as cantidadesContratos a largo plazoelectr—nico de datos:EDI)Poca o ninguna tolerancia de variaci—n de las cantidades a entregar (en m‡s o menos)Los proveedores embalan en cantidades exactasLos proveedores reducen el tama–o de sus lotes de producci—n
M’nimas especificaciones de producto impuestas al proveedorColaboraci—n con los proveedores para ayudarlos a cumplir los requisitos de calidadEstrecha colaboraci—n entre el personal de aseguramiento de la calidad del comprador y delproveedorLos proveedores utilizan sistemas poka-yokey gr‡ficos de control de procesos
Programaci—n de las mercanc’as que llegar‡n
Utilizaci—n de notificaciones anticipadas de env’os (ASN)
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 254
256C6.SISTEMASDEPRODUCCIîNJUSTOATIEMPOYDEPRODUCCIîNAJUSTADAproveedores. Las cuestiones que preocupan a los proveedores son:Deseo de diversificaci—n.Muchos proveedores no quieren atarse con contratos alargo plazo con un cliente. La percepci—n de los proveedores es que reducen suProgramaci—n deficiente del cliente. Muchos proveedores tienen poca fe en lacapacidad del comprador para reducir sus pedidos y conseguir una programaci—nCambios de ingenier’a.Frecuentes cambios de ingenier’a,con plazos inadecuadospara que los proveedores ajusten su maquinaria y sus procesos,trastocan el siste-ma JIT.Aseguramiento de la calidad. Muchos proveedores no consideran realista la pro-Los proveedores a menudo tienen dise–ados sus pro-cesos para producir grandes lotes y consideran que la entrega al cliente en peque-–os lotes es una forma de transferir los costes de almacenamiento a los provee-Proximidad. Dependiendo de la localizaci—n del cliente,la entrega frecuente demercanc’as en peque–os lotes puede ser vista como econ—micamente prohibitiva.ra los que siguen siendo escŽpticos sobre las asociaciones JIT,podemos se–alar que casitodos los restaurantes del mundo practican este sistema sin que haga falta contar con gran-de la noche para que se los sirvan a primera hora del d’a siguiente. Piden s—lo para que unos proveedores fiablesse lo sirvan LAYOUT JITLos layouts JIT reducen otro tipo de desperdicio,el movimiento. El movimiento de losmateriales en los talleres (o de papel en las oficinas) no a–ade valor. Por consiguiente,que-remos layouts flexibles que reduzcan el movimiento tanto de materiales como de personas.Los layouts JIT mueven el material directamente a donde se necesita. Por ejemplo,unal’nea de montaje debe dise–arse con puntos de entrega pr—ximos a la l’nea de manera queno haya que entregar primero el material a un departamento de recepci—n en otro lugar dela planta,y luego haya que moverlo de nuevo. Eso es lo que hizo la Divisi—n Wrangler dela VF Corporation en Greensboro,Carolina del Norte. Ahora,el tejido para los pantalonesaqueros se entrega directamente a la l’nea de producci—n. Cuando un layout reduce dis-tancia,la empresa ahorra tambiŽn espacio y elimina ‡reas potenciales en las que se puedaalmacenar inventario no deseado. LaTabla 6.3presenta una lista de t‡cticas para dise–arLa reducci—n de las distancias es una importante aportaci—n de las cŽlulas de trabajo,deel Cap’tulo 9 del volumen siones EstratŽgicas). Los d’as de las largas cadenas de producci—n y de enormes lotes eco-n—micos,con mercanc’as que pasan a lo largo de monumentales m‡quinas que realizabanuna sola operaci—n,se han acabado. Ahora las empresas utilizan cŽlulas de trabajo,a
TABLA 6.3T‡cticas de layout
para el inventarioUtilizar dispositivospoka-yokeflexibles o m—viles
flexibilidad
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 256
ÒEl inventario esdiab—licoÓ.Shigeo Shingo
258C6.SISTEMASDEPRODUCCIîNJUSTOATIEMPOYDEPRODUCCIîNAJUSTADAINVENTARIOLos inventarios en los sistemas de producci—n y de distribuci—n existen a menudo Òpor siacasoÓalgo no va bien. Es decir,se utilizan s—lo en el caso de que ocurra alguna variaci—nrespecto al plan de producci—n. El inventario ÒextraÓse utiliza entonces para afrontar yÒtaparÓvariaciones o problemas. Las t‡cticas eficaces de inventario tienen que ser Òjusto atiempoÓ,y no Òpor si acasoÓ(inventario justo a tiempoes el m’nimo inventario necesario para mantener en funcionamiento un sistema perfecto.Con un inventario justo a tiempo (JIT),llega la cantidad exacta de materiales en el momen-to en el que se necesita,ni un minuto antes ni un minuto despuŽs. El recuadro sobre Direc-ci—n de producci—n en acci—n titulado ÒIntentemos el inventario ceroÓsugiere que se pue-de conseguir. La Tabla 6.4muestra algunas t‡cticas JIT relativas al inventario que seLa idea subyacente al sistema JIT consiste en suprimir el stock que oculta la variabilidaden el sistema productivo. Este concepto se muestra en la Figura 6.1,que representa un lagolleno de rocas. El agua en el lago representa el flujo de inventario,y las rocas representanproblemas como entregas retrasadas,aver’as de la maquinaria,y un rendimiento deficien-te de los empleados. El nivel del agua en el lago oculta la variabilidad y los problemas.Como el inventario oculta los problemas,es dif’cil encontrarlos.Los directores de operaciones empiezan a aplicar el sistema JIT suprimiendo los inventa-tan la variabilidad y los problemas que hasta ese momento se ven’an tolerando. Al reducirel inventario,la direcci—n va eliminando los problemas que se van descubriendo hasta queel lago se queda sin obst‡culos. En el momento en que el lago no tiene obst‡culos,losdirectores realizan nuevas reducciones de inventario y continœan eliminando el siguienteentario y continœan eliminando el siguientevŽasela Figura 6.1 (b)]. Al final no quedar‡n pr‡ctica-mente ni stocks ni problemas (variabilidad).ciento del valor de su inventario Shigeo Shingo,codesarrollador del sistemaJIT de Toyota,dice que Òel inventario es diab—licoÓ. No est‡ muy equivocado. Si el inven-tario no es diab—lico en s’ mismo,oculta lo malo a un coste muy elevado.Justo a tiempo tambiŽn significa eliminaci—n de desperdicios mediante la reducci—n de lainversi—n en inventario. La clave del JIT consiste en producir productos de calidad enla reducci—n del stock y de sus costes. Como vimos en el Cap’tulo 2,cuando el consumode inventario es constante,el nivel medio de inventario es la suma del inventario m‡xi-mo y del m’nimo dividido entre dos. La Figura 6.2 muestra que,al reducir el tama–o delos pedidos,aumenta el nœmero de Žstos,pero se reducen dr‡sticamente los niveles deinventario.De manera ideal,en un entorno JIT,el tama–o del lote ser’a la unidad,y se Òtira oarrastraÓde unidades individuales que se mueven de un proceso al siguiente. De forma m‡srealista,cuando se determina el tama–o del lote hay que analizar el proceso,el tiempo deperfecto en
TABLA 6.4T‡cticas JITsobre el inventario
arrastrarÓparamover el inventariode entrega JIT conlos proveedoresEfectuar las entregas
grupo
Inventario
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 258
260C6.SISTEMASDEPRODUCCIîNJUSTOATIEMPOYDEPRODUCCIîNAJUSTADAA(d/p)]dondeDDemanda anualSCoste de preparaci—nHCoste de almacenamientodDemanda diariapProducci—n diariaEl Ejemplo 1muestra c—mo Crate Furniture,Inc.,una empresa que produce muebles rœs-ticos,busca un tama–o de lote reducido.–os lotes. En primer lugar,hay que mejorar el manejo de los materiales y el flujo de tra-bajo. Con ciclos de producci—n cortos,puede haber muy poco tiempo de espera. Mejorarla manutenci—n de los materiales normalmente es f‡cil y sencillo. El segundo cambio esm‡s dif’cil,ya que hay que reducir radicalmente los tiempos de preparaci—n. Analizaremosanto el inventario como el coste de almacenamiento se reducen conforme disminuyen lacantidad que se ordena de cada vez y el nivel m‡ximo del inventario. Sin embargo,comoel reponer inventario obliga a incurrir en costes de lanzamiento de pedido o costes de pre-paraci—n que deben repercutirse en las unidades que se compren o produzcan,los direc-tivos tienden a comprar (o producir) en grandes cantidades. Si se hacen pedidos de com-pra u —rdenes de producci—n en grandes cantidades,cada unidad que se compra o sesiguiente,la forma de reducir el tama–o de los lotes al mismo tiempo reducir el inven-tario medio consiste en reducir el coste de preparaci—n,lo que a su vez reduce el tama–o
Inventario = 200, el inventario medio es 100 = 100, el inventario medio es 50
Un menor tama–o de pedido aumenta el nœmero de pedidos y el coste total de lanzamiento de pedidos,pero
educe el inventario medio y el coste de almacenamiento total.
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 260
262C6.SISTEMASDEPRODUCCIîNJUSTOATIEMPOYDEPRODUCCIîNAJUSTADApo redujo el tiempo para cambiar un cojinete Áde 12 horas a 6minutos!ejemplo de las mejoras que hacen los fabricantes de clase mundial.Igual que se puede reducir el coste de preparaci—n de una m‡quina en una f‡brica,tam-sirve de mucho rebajar el tiempo de preparaci—n en la f‡brica de varias horas a pocosminutos si se tarda dos semanas en procesar o ÒprepararÓlos pedidos u —rdenes en la ofi-cina. Esto es precisamente lo que sucede en organizaciones que olvidan que los conceptosdel sistema JIT tambiŽn se aplican en las oficinas. La reducci—n del tiempo (y del coste)de preparaci—n es una excelente manera de reducir la inversi—n en inventario y de mejorarla productividad.
Frank Carguello y Marty Levin,ÒExcellence at Work in Guadalajara,MexicoÓ,Targtre,1999):51-53.
(preparación) y de almacenamientoCurvas de costes depreparación (
El aumento de la frecuenciade las —rdenes deproducci—n o pedidos decompra exige reducir elcoste de preparaci—n oinventario. Conforme sepreparaci—n (de StambiŽn se reducen loscostes de inventario
Los tiempos de preparaci—n
del JIT.
Paso 1Paso 2Paso 3Paso 4Paso 5Paso 6Formar a los operarios y estandarizar losprocesos de trabajo (ahorro de 2 minutos)de preparación del orden de minutosUtilizar sistemas de un solo toque parasuprimir ajustes (ahorro de 15 minutos)
Dividir la preparación entre tareas de preparación y preparación propiamente dicha, haciendo todo lo que sea posible mientra la máquina(ahorro de 30 minutos)Tiempo de preparación inicialAcercar el material y mejorar(ahorro de 20 minutos)Estandarizar y mejorarlas herramientas(ahorro de 15 minutos)
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 262
OGRAMACIîNLa programaci—n eficaz,comunicada tanto dentro de la organizaci—n como a los provee-dores externos,da soporte al JIT. La mejora de la programaci—n tambiŽn aumenta la capa-cidad de satisfacer los pedidos de los clientes,reduce el inventario al permitir tama–os delote m‡s peque–os,y reduce el trabajo en curso. Por ejemplo,Ford Motor Company liga aalgunos de sus proveedores a su programa de montaje final. Ford comunica su programa-ci—n al fabricante de parachoques,Polycon Industries,desde el sistema de control de laparachoques que necesita para cada veh’culo que se est‡ desplazando por la cadena finalles que lleva el personal del almacŽn de Polycon,que carga los parachoques en las cintasque conducen a la terminal de carga. Los parachoques se transportan en camiones a laf‡brica de Ford,situada a unos 80 kil—metros de distancia. El tiempo total es de 4 horas.La Tabla 6.5sugiere varios puntos que pueden ayudar a conseguir este objetivo,pero haydos tŽcnicas (adem‡s de comunicar la programaci—n) que son clave:los programas equi-librados programas equilibradosprocesan frecuentes lotes peque–os,en vez de unos pocosmente,se ha denominado a veces programaci—n ÒgominolaÓ(jelly bean schedulingFigura 6.5compara el enfoque tradicional de grandes lotes empleando grandes tandas de pro-programa equilibrado sea econ—mico. Esto exige que se logren resolver los problemas ana-lizados en este cap’tulo de forma que se puedan producir lotes peque–os. A medida que dimi-nuye el tama–o de los lotes,es posible que cambien las restricciones y que sea cada vez m‡sdif’cil cumplirlas. En algœn momento,es posible que no sea viable procesar s—lo una unidado dos. La restricci—n puede ser la forma en que se venden y env’an las unidades (cuatro porcaja) o un cambio de pintura caro (en una cadena de montaje de autom—viles),o el nœmerocongelaci—nxima a las fechas de entrega permite que funcione el sistema de producci—n y,al mismotiempo,que se cumpla la programaci—n. Por congelaci—n se entiende que no se permitenproductos de forma que
TABLA 6.5T‡cticas deprogramaci—n JIT
proveedores
En cada periodo de tiempo,el enfoque de programaci—n JIT produce tantas unidades de cada modelo como el
enfoque de grandes lotes,siempre y cuando se hayan reducido los tiempos de preparaci—n.
Enfoque JIT de utilización equilibrada de materialesEnfoque de grandes lotes
Tiem
p
o
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 263
KanbanCélula de trabajoBienesacabadosEnsamblajefinalSubmontajeProveedor decomponentesProveedorPedido delconsumido
r
Envio(señal de tiraro arrastrar)Kanban(señal de tiraro arrastrar)
Kanban(señal de tiraro arrastrar)
Kanban(señal de tiraro arrastrar)
Kanban(señal de tirar
Kanban(señal de tiraro arrastrar)
OGRAMACIîNLa Figura 6.7muestra c—mo funcionan los kanban,tirando de las unidades a medidaque se van necesitando a travŽs de las sucesivas fases de la producci—n. Este sistema esparecido al reabastecimiento que se produce en el supermercado de su barrio:el clientecompra; el responsable de suministros observa el estante o recibe la lista de ventas al finaldel d’a y reabastece. Cuando las existencias limitadas,si hay,se est‡n agotando en el alma-cŽn de la tienda,se env’a una se–al de Òtir—n o arrastre ()Óal almacŽn central,al dis-tribuidor o al fabricante,para que reabastezcan,normalmente por la noche. El factor quecomplica las cosas en una empresa manufacturera es la necesidad de que ocurra al mismotiempo que la fabricaci—n (producci—n).Hay otros varios puntos relativos a los kanbans que pueden resultar œtiles:Cuando el productor y el usuario no tienen contacto visual,se puede utilizar unatarjeta; si no,puede ser pertinente utilizar una luz,o una bandera,o un espacioPuesto que la estaci—n que tira o arrastra puede necesitar reabastecerse de varioscomponentes,se pueden utilizar distintas tŽcnicas de Òtirar o arrastrarÓ,distintoskanban,para diferentes productos en la misma estaci—n que Òtira o arrastraÓ.ormalmente,cada tarjeta controla una cantidad espec’fica de una pieza,aunque seutilizan sistemas de mœltiples tarjetas si la cŽlula de trabajo productora fabrica diver-sos componentes o si el tama–o del lote de producci—n es distinto del de movimiento.el Cap’tulo 4),se puede considerar que el programa escomo una autorizaci—n para ÒconstruirÓy que el kanban es un tipo de sistema deÒtirar o arrastrarÓque inicia realmente la producci—n.Cuando un cliente Òtira o arrastraÓcon un pedido de los productos acabados,se env’a una se–al (tarjeta) a la zona del ensamblaje final. Lazona del ensamblaje final produce y repone los productos acabados que se llev— la orden del cliente. Cuando el montaje final necomponentes,env’a una se–al a sus proveedores,un ‡rea de submontaje y una cŽlula de trabajo. Estas ‡reas proveen al ensamblaje cŽlula de trabajo,a su vez,env’a una se–al al proveedor de materia prima y el ‡rea de submontaje notifica una necesidad a la cŽlula de trabajo
y a un proveedor de componentes.
V’deo 6.2
Los contenedoreskanban en Harley-Davidson est‡n hechosespecialmente paraespec’ficas,y muchosdisponen de acolchadospara proteger loscontenedoreseducci—n de los stocks:almacena stock,sirvencomo se–al para que sesuministren nuevastodas las piezas,elcontenedor se devuelvetrabajadores que han de
producir nuevas piezas.
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 265
TENCIACIîNDELOSEMPLEADOSprogramaci—n muy ajustada. Hay que producir peque–as cantidades varias veces al d’a. Elproceso debe funcionar con suavidad,con poca variabilidad en el plazo de producci—n oaprovisionamiento,porque cualquier falta de suministros tiene una repercusi—n casi inme-diata en todo el sistema. El kanban pone mayor Žnfasis en cumplir la programaci—n,enYa se llame kanban o de cualquier otra manera,son muy importantes las ventajas delos inventarios reducidos y de Òtirar o arrastrarÓdel material a travŽs de la planta de pro-ducci—n s—lo cuando hace falta. Por ejemplo,los lotes peque–os permiten que s—lo hayamanifiesto inmediatamente. Muchos aspectos del inventario son perniciosos:s—lo unaspecto,su disponibilidad,es bueno. Entre los aspectos desfavorables del inventario est‡nla mala calidad,la caducidad,los desperfectos,el espacio que ocupa,los recursos com-prometidos,el mayor coste de los seguros,el mayor manejo de materiales y el mayornegativos del inventario.clables,que protegen las piezas que se han de trasladar. Esos contenedores son tambiŽncostes de desecho,significan menos espacio desperdiciado en los camiones y requierenmenos mano de obra para embalar,desembalar y preparar los art’culos.La relaci—n entre el sistema JIT y la calidad es muy fuerte. Ambos se relacionan de tresformas. En primer lugar,el mŽtodo JIT reduce el coste necesario para conseguir una bue-na calidad. Este ahorro se consigue porque los desperdicios,el rehacer trabajos,la inver-si—n en inventario y el coste de da–os y perjuicios est‡n ocultos en el inventario. JIT obli-ga a reducir el inventario,por lo que se producen menos art’culos defectuosos y hay querehacer menos unidades. En una palabra,mientras que el inventario descubreenseguida.En segundo lugar,el JIT mejora la calidad. Como el JIT reduce las filas y el plazo deproducci—n,mantiene fresca la memoria de los errores y limita el nœmero de causas posi-bles de Žstos. En efecto,el JIT crea un sistema de alerta inmediata en caso de que se pro-duzcan problemas de calidad,por lo que se producen menos unidades defectuosas y lafeedback) es inmediata. Esta ventaja puede obtenerse tanto dentro de laempresa como para el caso de art’culos recibidos de proveedores externos.Finalmente,una mejor calidad implica que se necesitan menos stocks de seguridadbuffers) y,por lo tanto,se puede conseguir un sistema JIT mejor y m‡s f‡cil de utilizar. Amenudo,el prop—sito de mantener inventario es protegerse contra una calidad poco fide-digna. Si se puede contar con un nivel de calidad constante,el JIT permite a las empresasreducir todos los costes relacionados con el inventario. La Tabla 6.6propone algunosrequisitos para la calidad en un entorno JIT.Mientras que algunas tŽcnicas JIT requieren decisiones de pol’tica y estrategia,muchasotras entran dentro del ‡mbito de los empleados en los que se ha delegado responsabilida-r’a de los aspectos de las operaciones diarias,lo que constituye una parte importante de la
La planta de la empresaNew United Motor(NUMMI) en Freemont,California,que producelos autom—viles ToyotaCorolla y GM Prizm,esuna empresa conjunta(joint venture) entreyota y GeneralMotors. La planta fuedirecci—n lleg— inclusoa trasladar un dep—sitode agua paragarantizar que losnuevos muelles decarga facilitasen lasentregas JIT y losmovimientos JIT de losart’culos dentro de lainstalaciones JIT,empleados de maneral’nea de producci—n,tirando de un cableellos,si detectancualquier problema de
calidad.
TABLA 6.6T‡cticasde calidad JIT
Delegar competenciaspoka-yokecomprobaci—n,etc.)
feedback
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 267
ODUCCIîNAJUSTADArencia entre lo esperado y lo que ocurre se hace evidente de inmediato. Es la educaci—n yla formaci—n de los empleados de Toyota,y la capacidad de respuesta del sistema ante losproblemas,lo que hace que un sistema aparentemente tan r’gido sea tan flexible y adapta-ble a las circunstancias cambiantes. El resultado es una mejora permanente en fiabilidad,flexibilidad,seguridad y eficiencia. Todo ello conduce a aumentar la cuota de mercado ySi hay alguna diferencia entre el JIT,la producci—n ajustada y el sistema de produc-ci—n de Toyota (TPS) es que el justo a tiempo pone el Žnfasis en la mejora continua,la pro-ducci—n ajustada en comprender al cliente,y el sistema de producci—n de Toyota en ella pr‡ctica,hay poca diferencia,y los tres conceptos se suelen utilizar como sin—nimos.La transici—n a una producci—n enjuta resulta dif’cil. La creaci—n de una cultura organiza-tiva donde el aprendizaje y la mejora continua son la norma constituye un gran reto. Sinembargo,observamos que las organizaciones que se enfocan hacia el JIT,la calidad y lasas eliminan las operaciones que no a–aden valor desde la perspectiva del cliente. Inclu-yen a empresas l’deres,como Toyota,United Parcel Service y Dell Computer. El excep-Direcci—n de producci—n entitulado ÒLa producci—n ajustada de DellÓ. Estos productores ajustadosadoptan unailosof’a de minimizar los desperdicios luchando por alcanzar la perfecci—n a travŽs del
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNLA PRODUCCIîN AJUSTADAmetros cuadrados, en Austin, Texas, es un ejemplo de pro-de Dell le han permitido ahorrar 500.000 millones ded—lares en costes productivos el a–o pasado. Tanto los pro-mediante un sistema de cintas transportadoras elevadas. Siespacio necesario para producir. Ahora se est‡n proban-do robots para recortar segundos del tiempo necesariopara meter las computadoras en las cajas de cart—n. Semayor rendimiento total, capacidad y flexibilidad permitenci—n enjuta de Dell est‡ mostrando el camino a seguir.
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 269
ODUCCIîNAJUSTADAlimpiar diariamente; suprimir todo tipo de suciedad,contamina-eliminar las variaciones del proceso desarrollando procedimientosoperativos estandarizados y listas de comprobaci—n; los buenos est‡ndares hacenque lo anormal se haga evidente. Estandarizar los equipos y las herramientas demanera que el tiempo y el coste de la formaci—n multidisciplinar se reduzcan. For-me y vuelva a formar al equipo de trabajo para que cuando se produzcan desvia-revise peri—dicamente para reconocer los esfuerzos ypara motivar de forma que mantengan los progresos. Utilice elementos visualesLos directivos estadounidenses suelen a–adir dos S adicionales que contribuyen a esta-desarrolle buenas pr‡cticas de seguridad en las cinco actividades ante-reduzca la variabilidad,el tiempo inactivo no planificadoy los costes. Integre las actividades diarias de limpieza con el mantenimiento pre-entivo.Las S proporcionan un veh’culo de mejora continua con el que se pueden sentir iden-tificados todos los empleados. Los directores de operaciones s—lo tienen que pensar en losejemplos de una sala de urgencias hospitalarias bien gestionada o la limpieza y la pulcri-benchmark). Las oficinasy los comercios,al igual que los fabricantes,tambiŽn han utilizado con Žxito las 5 S en susrespectivos esfuerzos para llegar a las operaciones ajustadasLos productores tradicionales tienen objetivos limitados:aceptan,por ejemplo,la produc-ci—n de algunos componentes defectuosos y el inventario. Los productores enjutos (establecen su objetivo en la perfecci—n:no puede haber componentes defectuosos,niinventarios,s—lo actividades que a–adan valor,y ningœn desperdicio. Taiichi Ohno,cono-cido por su trabajo en el sistema de producci—n de Toyota,identific— siete tipos de des-perdicios. Estas categor’as de desperdicios se han hecho populares en las organizacionesajustadas y contemplan muchas de las formas en que las organizaciones desperdician opierden dinero. El cliente define lo que tiene valor para Žl en el producto. Si producci—nrealiza una actividad que no a–ade valor desde el punto de vista del cliente,entonces esoes un desperdicio. Si el cliente no lo quiere,o no est‡ dispuesto a pagar por ello,es un des-tiempo (antes de que se pida) es un desperdicio. El inventario,de cualquier tipo,esel tiempo inactivo,el almacenamiento y las esperas son desperdicios (noa–aden valor).ransporte
Jeff Arnold y Christy Bures,ÒRevisiting a Retail ChallengeÓ,35,n.2003):38-41; y Lea A. P. Tonkin,ÒElgin Sweeper Company Employees Clear a Path Toward Lean Operationswith Their Lean Enterprise SystemÓ,Target20,n.2 (2004):46-52.
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 271
276C6.SISTEMASDEPRODUCCIîNJUSTOATIEMPOYDEPRODUCCIîNAJUSTADA
Plazo de producci—n2 d’asExistencias de seguridad1/2
ama–o del kanban500 conectoresLa empresa Ghip Gillikin quiere establecer kanbans para alimentar una nueva cŽlula detrabajo. Se dispone de los siguientes datos. ÀCu‡ntos kanbans hacen falta?
Plazo de producci—n1/2 d’aExistencias de seguridad1/4 d’a
ama–o del kanban50 unidadesChris Millikan Manufacturing,Inc.,est‡ estableciendo un sistema kanban para suministrarsubmontajes y el nœmero de kanbans que hacen falta.Existencias de seguridad Maggie Moylan Motorcycle Corp. utiliza kanbans para suministrar a su cadena de monta-Existencias de seguridad Discount-Mart,un importante detallista de la costa Este de Estados Unidos,quiere calcu-bombillas hal—genas. Actualmente compra todas las bombillas hal—genas a la empresaSpecialty Lighting Manufacturers,de Atlanta. La demanda anual es de 2.000 bombillas,elcoste de emisi—n de pedidos es de 30 d—lares por pedido,y el coste de almacenamiento esÀCu‡ntos pedidos deber‡ hacer Discount-Mart a Specialty Lighting Manufacturers
P
P
P
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 276
280C6.SISTEMASDEPRODUCCIîNJUSTOATIEMPOYDEPRODUCCIîNAJUSTADA
Caso de estudio
yota Motor Company,de reconocido prestigio mun-dial,tiene presencia en todo el mundo,y sus inversio-12.000 millones de d—lares en 10 plantas de fabrica-ci—n. Toyota est‡ a la cabeza de las empresas ajustadasy es un ejemplo de sistema JIT. Ejecutivos de todo elmundo visitan las f‡bricas de Toyota para ver c—mofunciona el sistema JIT.ro un incendio arras— la enorme f‡brica Aisin Seiki enKarina,Jap—n. El incendio destruy— la principal fuentede las cr’ticas v‡lvulas de freno que Toyota compra aAisin lleva muchos a–os siendo la proveedora de lasesenciales v‡lvulas de provisi—n de l’quido de frenos(v‡lvulas P),suministrando el 99 por ciento de lasnecesidades de esta v‡lvula para Toyota. Aproximada-mente el 80 por ciento de la producci—n total de Aisinse destina a Toyota. Cuando se disip— el humo fue evi-dente la gravedad del desastre:la mayor’a de las 506m‡quinas especiales utilizadas para fabricar las v‡lvu-las P no serv’an para nada. Se podr’an arreglar unaspocas en dos semanas,pero habr’a que sustituir lamayor’a,y el plazo de entrega era de 6 semanas. TantoAisin como Toyota hab’an estado funcionando a plenaDe forma coherente con sus pr‡cticas JIT,Toyotas—lo ten’a reservas de la v‡lvula para 4 horas. Y nocadena de suministros de Toyota. Depender de una œni-ca fuente y mantener poco inventario supone un riesgo,pero ello tambiŽn mantiene a Toyota ajustada y sus cos-tes bajos. Las f‡bricas de Toyota en Jap—n fabrican14.000 autom—viles al d’a. Sin la v‡lvula,la producci—nse detendr’a r‡pidamente. Adem‡s,los directores deproducci—n de Toyota estaban consternados al descubrirque necesitaban 200 variantes de la v‡lvula P.eiretsu del sistema manufacturero japonŽs,Toyota posee el 23por ciento del capital de Aisin,y el presidente de Aisines Kanshiro Toyoda,de la familia Toyoda que fund— laempresa de autom—viles. Kosuke Ikebuchi,un alto eje-cutivo de Toyota,fue localizado a las ocho de la ma–a-Si fuera usted el se–or Ikebuchi,ÀquŽ har’a?ÀQuŽ le ense–a esta experiencia (y a Aisin y aSi hubiera estado a cargo de los suministros JIT debre de 2001,ÀquŽ medidas habr’a tomado?The Wall Street Jour-(13 de septiembre de 2001):B3,(8 de mayo de 1997):A1,A5,y(24 de septiembre de 2001):B1,B4; y Harvard Business Review(septiembre-octubre de 1999):97-106.
Caso de estudio en v’deo
Arnold PalmerEl Hospital Arnold Palmer de Orlando,fundado en1989,est‡ especializado en el tratamiento de mujeres yni–os y es reconocido por sus altas calificaciones en2.000 hospitales calificados),su volumen de partos(m‡s de 10.000 partos anuales,y en aumento) y su uni-dad de cuidados intensivos neonatal (la quinta en tasasde supervivencia en todo Estados Unidos). Pero laspr‡cticas mŽdicas de calidad y la elevada satisfacci—nde los pacientes requieren un costoso inventario,unos30 millones de d—lares al a–o,y miles de SKU* (unidadde mantenimiento de inventario o c—digo de stock de un
06_Cap 6 TOMO II 26/7/07 11:27 Página 280
IMPORTANCIAESTRATƒGICADELMANTENIMIENTOYLAFIABILIDADLA IMPORTANCIA ESTRATƒGICALos directivos de la Orlando Utilities Commission,y los de cualquier otra organizaci—n,deben evitar los resultados indeseables de un fallo en sus equipos. Los resultados de unallo pueden ser perjudiciales,inoportunos,un despilfarro,y caros tanto en d—lares como,incluso,en vidas. Los fallos en las m‡quinas y en los productos pueden tener efectos degran alcance en las operaciones de una empresa,en su reputaci—n y en su rentabilidad. Enplantas complejas y muy mecanizadas,un proceso fuera de los niveles de tolerancia,o laer’a de una m‡quina,pueden provocar el paro de empleados y de instalaciones,la pŽr-dida de clientes y de prestigio,y la transformaci—n de los beneficios en pŽrdidas. En unaoficina,un fallo en un generador,en un sistema de aire acondicionado,o en una computa-dora,puede provocar la interrupci—n de las operaciones. Una buena estrategia de manteni-miento y de fiabilidad protege el rendimiento y las inversiones de una empresa.El objetivo del mantenimiento y de la fiabilidad es mantener la capacidad del sistemaal mismo tiempo que se controlan los costes.Un buen sistema de mantenimiento eliminala variabilidad del sistema. Los sistemas se deben dise–ar y mantener para alcanzar el ren-vidades involucradas en conseguir que los equipos del sistema productivo estŽn en buenalt Disney Company y United Parcel Service son dos empresas que reconocen laimportancia estratŽgica del mantenimiento. Disney World,en Florida,no tolera los fallosni las aver’as. La reputaci—n de Disney no s—lo hace que sea uno de los destinos vacacio-nales m‡s importantes,sino que tambiŽn es la meca de los equipos de benchmarking quequieren estudiar sus pr‡cticas de mantenimiento y fiabilidad.Asimismo,la cŽlebre estrategia de mantenimiento de UPS mantiene operativos y pare-ciendo como nuevos a sus veh’culos de entrega durante 20 a–os o m‡s. El programa deUPS involucra a conductores entregados a su trabajo y que conducen el mismo cami—ncada d’a,y a mec‡nicos tambiŽn entregados a su trabajo que mantienen al mismo grupo deeh’culos. Conductores y mec‡nicos son responsables del rendimiento de cada veh’culo,yLa interdependencia de operario,m‡quina y mec‡nico es el sello caracter’stico de unmantenimiento y una fiabilidad de Žxito. Como muestra la Figura 7.1,lo que hace que Dis-ney y UPS tengan Žxito no son s—lo sus procedimientos de mantenimiento y fiabilidad,En este cap’tulo vamos a examinar cuatro t‡cticas para mejorar la fiabilidad y el man-tenimiento,no s—lo de los productos y de los equipos,sino tambiŽn de los sistemas que losproducen. Estas cuatro t‡cticas est‡n ordenadas por fiabilidad y por mantenimiento.Las t‡cticas de fiabilidad son:Mejora de los componentes individualesPoner en pr‡ctica o mejorar el mantenimiento preventivotiempo determinado bajo
ESTRATƒGICASy servicios
07_Cap 7 TOMO II 26/7/07 11:29 Página 285
7.MANTENIMIENTOYFIABILIDADLa variabilidad corrompe los procesos y genera desperdicios. El director de operacionesdebe suprimir la variabilidad:dise–ar para lograr la fiabilidad y la gesti—n del manteni-miento son ingredientes esenciales para conseguirlo.
Implicación de los empleadosProcedimientosde mantenimiento y fiabilidadResultados
Reducción del inventarioMejora de la calidad
Información compartidaLimpieza y lubricaciónControl y ajustes
FIGURA 7.1 Una buena estrategia de mantenimiento y fiabilidad requiere
Los sistemas se componen de una serie de componentes individuales interrelacionados,cada uno desempe–ando una funci—n determinada. Si,por cualquier motivo,componentes falla al realizar su funci—n,puede fallar la totalidad del sistema (por ejemplo,un avi—n o una m‡quina).Como los fallos ocurren en el mundo real,comprender su frecuencia es un importante con-cepto de fiabilidad. Vamos a analizar el impacto de los fallos en serie. La Figura 7.2 mues-tra que,cuando aumenta el nœmero de componentes en serie,desciende r‡pidamente la fia-= 50 partes interrelacionadas,cada una con un99,5 por ciento de fiabilidad,tiene una fiabilidad total del 78 por ciento. Si el sistema o lam‡quina tienen 100 partes interrelacionadas,cada una con una fiabilidad individual del95,5 por ciento,Ála fiabilidad total ser‡ tan s—lo del 60 por ciento!ra medir la fiabilidad en un sistema en el que cada parte individual o componentepuede tener su propio ’ndice de fiabilidad,no podemos utilizar la curva de fiabilidad de laFigura 7.2. Sin embargo,el mŽtodo para calcular la fiabilidad de un sistema (llo. Consiste en calcular el producto de las fiabilidades de los componentes individuales dey as’ sucesivamente.
07_Cap 7 TOMO II 26/7/07 11:29 Página 286
IABILIDADLa Ecuaci—n (7.1) supone que la fiabilidad de un componente individual no dependede la fiabilidad de los otros componentes (es decir,cada componente es independiente).Adem‡s,en esta ecuaci—n,como en la mayor parte de las discusiones sobre fiabilidad,Žstase expresa en tŽrminos de probabilidades. Por tanto,una fiabilidad del 0,90 significa quela unidad funcionar‡ como est‡ previsto,es decir,bien,el 90 por ciento del tiempo. Tam-biŽn significa que fallar‡ 1 zar este mŽtodo para evaluar la fiabilidad de un servicio o de un producto,como veremosLa fiabilidad de un componente suele ser una cuesti—n de dise–o o de especificaci—n,cuya responsabilidad recae sobre el personal de dise–o de ingenier’a. Sin embargo,el per-dose al corriente de los productos del proveedor y de los esfuerzos de investigaci—n. El per-
Fiabilidad media de todos los componentes(porcentaje)
10098979602040100Fiabilidad del sistema (porcentaje)99
n = 300n = 400n = 100n = 50n = 10n = 1n = 200
FIGURA 7.2 Fiabilidad totalde un sistema en
dispuestos en serie
El Banco Nacional de Greeley,Colorado,procesa las solicitudes de prŽstamos a travŽs de tresSi la fiabilidad de los empleados es 0,90,0,80 y 0,99,entonces la fiabilidad del proceso de
R3R2R1
0,90
0,800,99R
S
EJEMPLO 1El Ejemplo 1 se ilustracon m‡s detalle en el
ActiveModel 17.1
07_Cap 7 TOMO II 26/7/07 11:29 Página 287
IABILIDADPuesto que la tasa de fallos obtenida en el Ejemplo 2 es probablemente demasiado alta,laASA deber‡ o aumentar la fiabilidad de los componentes individuales,y por lo tanto delsistema,o instalar varias unidades de aire acondicionado de reserva (backupzadera espacial. Las unidades de reserva o seguridad proporcionan redundancia.ra aumentar la fiabilidad de los sistemas,se a–ade ÒrespaldarÓlos componentes con componentes adicionales. Se conoce como la tŽcnica deponer unidades en paralelo,y es una t‡ctica de direcci—n de operaciones habitual,como seDirecci—n de operaciones en acci—n titulado ÒA los pilotos delos F-14 Tomcat les encanta la redundanciaÓ. Se proporciona redundancia para asegurar
Si el t’pico viaje espacial de una lanzadera dura 60 d’as,la NASA estar‡ interesada en el ’ndicede fallos por viaje:êndice de fallos(fallos/hora de func.)(24 h/d’a)(60 d’as/viaje)0,153 fallos/viaje
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNTOMCAT LES ENCANTA LAque algunos sistemas inform‡ticos funcionan sin ningœnde su ciclos para realizar controles internos de calidad.La geometr’a de ala variable del F-14 Tomcat le per-aterriza en un portaaviones. Los c‡lculos para determinarforma que mœltiples c‡lculos verifican las se–ales que seS—lo el 10 por ciento del software del F-14 sirve paranan porque su dise–o incluye autocontroles y redundancia.es usted un piloto de un F-14 Tomcat, usted est‡ enamora-Fuente: Information.com
07_Cap 7 TOMO II 26/7/07 11:29 Página 289
ANTENIMIENTOmantenimiento correctivo o por aver’ase lleva a cabo cuando el equipo falla yse tiene que reparar en base a emergencia o prioridad.El mantenimiento preventivo supone que podemos determinar cu‡ndo un sistema necesi-ta un servicio de mantenimiento o necesitar‡ una reparaci—n. Por lo tanto,para llevar acabo el mantenimiento preventivo,necesitamos saber cu‡ndo un sistema necesita servi-cio o cu‡ndo es probable que falle. Los fallos se producen con diferentes tasas de ocu-rrencia durante la vida de un producto. Para muchos productos puede existir una elevadatasa de fallos inicial,conocida como . Por este motivo,muchasempresas electr—nicas ÒquemanÓsus productos antes de su distribuci—n. Es decir,realizandiversas pruebas (tal como un ciclo de lavado completo en Maytag) para detectar los pro-blemas de Òpuesta en marchaÓantes de entregar los productos. Las empresas tambiŽnpueden dar 90 d’as de garant’a. Debemos remarcar que muchos de los fallos de mortali-dad infantil no son fallos del producto sino m‡s bien fallos por uso inadecuado.nes sea capaz de crear un sistema de servicio postventa que incluya la instalaci—n y la for-Una vez que el producto,la m‡quina o el proceso est‡ ÒinstaladoÓ,se puede hacer unestudio de la distribuci—n del tiempo medio entre fallos. Estas distribuciones suelen seguiruna curva normal. Cuando estas distribuciones presentan peque–as desviaciones est‡ndar,entonces sabemos que tenemos un candidato al mantenimiento preventivo,aunque dichoUna vez que nuestra empresa ha detectado un candidato al mantenimiento preventivo,es econ—mico dicho mantenimiento. Normalmente,cuantom‡s caro es el mantenimiento,m‡s estrecha debe ser la distribuci—n del tiempo medioentre fallos (es decir,debe tener una desviaci—n est‡ndar peque–a). Adem‡s,si no es m‡scaro reparar el proceso cuando se aver’a que el coste del mantenimiento preventivo,quiz‡deber’amos dejar que el proceso falle y entonces proceder a la reparaci—n. Sin embargo,hay que considerar bien las consecuencias del fallo. Incluso fallos relativamente menorespueden tener consecuencias catastr—ficas. En el otro extremo,los costes del mantenimien-to preventivo pueden ser de tan poca importancia que el mantenimiento preventivo es ade-cuado incluso cuando la distribuci—n MTBF es bastante plana (es decir,tiene una desvia-ci—n est‡ndar grande). En cualquier caso,para ser coherentes con las pr‡cticas deenriquecimiento del trabajo,los operarios de las m‡quinas deben ser responsables delmantenimiento preventivo de sus equipos y herramientas.Con tŽcnicas de informaci—n adecuadas,las empresas pueden mantener registros pro-pios de procesos,m‡quinas o equipos. Estos registros pueden proporcionar el perfil deltipo de mantenimiento requerido por el activo y del cu‡ndo hacer el mantenimiento nece-ma de mantenimiento preventivo,como lo es un registro del tiempo y del coste de realizarla reparaci—n. Estos registros tambiŽn pueden proporcionar informaci—n similar sobreamilias de equipos y sobre proveedores.El mantenimiento de registros es de tal importancia que la mayor’a de los buenos sis-temas de mantenimiento est‡n ahora informatizados. La Figura 7.3muestra los compo-Mortalidad infantil
Los fallos de mortalidad infantil suelen seguir una distribuci—n exponencial negativa.por ejemplo,el trabajo de J. Michael Brock,John R. Michael y David Morganstein,ÒUsing StatisticalThinking to Solve Maintenance ProblemsÓ,Quality Progress(mayo de 1989):pp. 55-60.
07_Cap 7 TOMO II 26/7/07 11:29 Página 291
ANTENIMIENTOmenor que el aumento de los costes de mantenimiento preventivo. En este punto,la curvade costes totales comenzar‡ a ascender. M‡s all‡ de este punto —ptimo,es mejor que laempresa espere a que se produzca una aver’a y que la repare cuando ocurra.Desgraciadamente,las curvas de costes como las representadas en la Figura 7.4(a)rara vez consideran directamenterelacionados con la aver’a. Por ejemplo,normalmente no se considera elcoste del inventario que se mantiene para compensar el tiempo inactivo. Adem‡s,el tiem-po de inactividad puede tener un efecto devastador sobre la moral:los empleados puedenempezar a creer que no es importante alcanzar el est‡ndar de rendimiento establecido,nitampoco el mantenimiento del equipo. Por œltimo,el tiempo de inactividad afecta negati-amente a los programas de entrega,destruyendo las buenas relaciones con los clientes ylas ventas futuras. Cuando se tiene en cuenta el impacto completo de las aver’as,la Figu-ra 7.4(b),los costes totales alcanzan el m’nimo cuando el sistema no se aver’a.Suponiendo que se han identificado todos los costes potenciales asociados al tiempode inactividad,el personal de operaciones puede calcular te—ricamente el nivel —ptimo dela actividad de mantenimiento. Este an‡lisis,evidentemente,tambiŽn requiere datos hist—-ricos exactos de los costes de mantenimiento,de las probabilidades de aver’a y de los tiem-pos de reparaci—n. El Ejemplo 4muestra la manera de comparar los costes del manteni-miento preventivo y del mantenimiento correctivo para poder elegir la pol’tica de
rlen & Halikman es una empresa de asesor’a fiscal que est‡ especializada en preparar n—minas.La empresa ha automatizado con Žxito la mayor parte de su trabajo,utilizando impresoras de altaelocidad para procesar los cheques y para preparar informes. Sin embargo,el enfoque de infor-matizaci—n adoptado por la firma tiene problemas. Durante los 20 œltimos meses las impresorasse averiaron con la tasa indicada en la siguiente tabla:NœmeroNœmero de meses en que se
de aver’asprodujo ese nœmero de aver’as
otal:20Cada vez que las impresoras se aver’an,Farlen & Halikman estima que pierde una media de300 d—lares por tiempo y gastos de asistencia tŽcnica. Una alternativa es contratar un servicio demantenimiento preventivo. Aunque Farlen & Halikman contrate un mantenimiento preventivo,aœn se producir‡n aver’as,a una de una aver’a al mes. El precio de este servicio es de 150d—lares al mes. Para decidir si Farlen & Halikman debe contratar el mantenimiento preventivo,amos a seguir los cuatro siguientes pasos.Calcular el nœmero esperado de aver’as (a partir del historial) si la empresa conti-nœa como hasta ahora,sin el contrato del servicio de mantenimiento.Calcular el coste esperado de aver’as al mes,sin contratar el mantenimiento pre-entivo.
EJEMPLO 4
07_Cap 7 TOMO II 26/7/07 11:29 Página 293
OBLEMASRESUELTOSiempo medio entre fallos (MTBF)Mantenimiento preventivo Mantenimiento correctivo o por aver’aMortalidad infantil Mantenimiento productivo total (MPT)
CLAVE
CîMO UTILIZAR EL SOFTWARE PARA RESOLVER LOS PROBLEMASSe pueden utilizar los programas Excel y POM para Windows para resolver problemas deEl m—dulo de fiabilidad de POM para Windows permite introducir (1) un determinadode componentes de respaldo o paralelo (de 1 a 12); y (3) los datos de la fiabilidad de losel ApŽndice IV para m‡s detalles.
PROBLEMAS RESUELTOS
El semiconductor que se utiliza en la Sullivan WristCalculator (Calculadora de mu–eca Sullivan) tiene 5partes,y cada una de ellas tiene su propio ’ndice de fia-bilidad. El componente 1 tiene una fiabilidad del 0,90;el componente 2,del 0,95; el componente 3,del 0,98;el componente 4,del 0,90,y el componente 5,del 0,99.ÀCu‡l es la fiabilidad de un semiconductor?Un reciente cambio de ingenier’a en la Sullivan Wrist Cal-backupcada uno de los dos transistores de menor fiabilidad delcircuito. El nuevo circuito queda de la siguiente forma:
R4R5R2 R3
0,950,98
0,900,99
R10,90
0,90
ÀCu‡l es la fiabilidad del nuevo sistema?
07_Cap 7 TOMO II 26/7/07 11:29 Página 297
ÀEn cu‡nto mejorar’a la fiabilidad del sistema de control mŽdico del problema ante-Suponga que en la cirug’a de bypass cardiaco,el 85 por ciento de los pacientes sobrevivea la operaci—n,el 95 por ciento sobrevive al periodo de recuperaci—n tras la intervenci—n,supervivencia a un a–o o m‡s,y s—lo el 10 por ciento de los que no hacen los cambios deestilo de vida sobreviven m‡s de un a–o. ÀCu‡l es la probabilidad de que un paciente cual-quiera sobreviva m‡s de un a–o?El equipo de dise–o de Elizabeth Irwin ha propuesto el siguiente sistema,con las fiabili-ÀCu‡l es la fiabilidad del sistema?El departamento de mantenimiento de Mechanical Dynamics le presenta la siguiente curvade fallos. ÀQuŽ sugiere?Rick Wing,vendedor de Wave Soldering Systems,Inc. (WSSI),le ha pasado una pro-cuchilla de aire caliente para eliminar limpiamente el exceso de soldadura de las placasbase; es una gran idea,pero el control de la temperatura del aire caliente carece de fiabili-dad. Segœn Wing,los ingenieros de WSSI han mejorado la fiabilidad de los controles dela temperatura. El nuevo sistema aœn conserva los cuatro sensibles circuitos integradospara controlar la temperatura,pero la nueva m‡quina tiene un circuito de respaldobackup) para cada uno. Los cuatro circuitos integrados tienen las siguientes fiabilidades:0,90,0,92,0,94 y 0,96. Todos los circuitos de apoyo tienen una fiabilidad de 0,90.ÀCu‡l es la fiabilidad del nuevo controlador de la temperatura?Si usted paga una prima,Wings dice que puede mejorar las cuatro unidades de backuphasta 0,93. ÀCu‡l es la fiabilidad de esta opci—n?
TiempoNúmero de fallos
R = 0,85
R = 0,90
R = 0,90R = 0,85
07_Cap 7 TOMO II 26/7/07 11:29 Página 301
ECURSOSENhttp://www.enre.umd.edu/http://reliability.sandia.govReliability Analysis Centerhttp://www.smrp.org/http://www.sre.org/
RECURSOS EN INTERNET
07_Cap 7 TOMO II 26/7/07 11:29 Página 305
A.HERRAMIENTASPARALATOMADEDECISIONESLos directores de operaciones deben tomar decisiones. Para lograr los objetivos de susorganizaciones,deben comprender c—mo se toman las decisiones y conocer quŽ herra-mientas se deben utilizar. En gran medida,el Žxito o fracaso de las personas y empresasdepende de la calidad de sus decisiones. Bill Gates,que desarroll— los sistemas operativosDOS y Windows,se convirti— en el presidente de la compa–’a de software m‡s importan-te del mundo (Microsoft) y en multimillonario. Por el contrario,el director de Firestoneque dirigi— el equipo que dise–— los neum‡ticos defectuosos,que a finales de la dŽcada de1990 provocaron tantos accidentes en el modelo Ford Explorer,ya no trabaja all’.ÀQuŽ es lo que diferencia una buena de una mala decisi—n? Una ÒbuenaÓdecisi—n (la queponibles y todas las alternativas posibles. TambiŽn sigue los seis siguientes pasos:Define con claridad el problema y los factores que influyen en Žl.Desarrolla objetivos espec’ficos y mensurables.Desarrolla un modelo,es decir,una relaci—n entre los objetivos y las variablesEvalœa cada soluci—n alternativa en funci—n de sus ventajas e inconvenientes.Selecciona la mejor alternativa.Implementa la decisi—n,estableciendo un calendario para su finalizaci—n.A lo largo de este libro se ha presentado un amplio abanico de modelos y herramientaseficacia de las operaciones depende de una toma de decisiones cuidadosa. Afortunada-mente,existe una completa variedad de herramientas anal’ticas que ayudan a esta toma dedecisiones. Este m—dulo introduce dos de ellas:las tablas de decisi—n y los ‡rboles de deci-si—n. Se utilizan en un gran nœmero de situaciones de direcci—n de operaciones,que vandesde el an‡lisis de nuevos productos (Cap’tulo 5 del volumen Decisiones EstratŽgicashasta la planificaci—n de la capacidad (Suplemento 7 del volumen Decisiones EstratŽgi-),la planificaci—n de la localizaci—n (Cap’tulo 8 del volumen Decisiones EstratŽgicasla programaci—n (Cap’tulo 5 de este volumen) y la planificaci—n del mantenimiento (Cap’-tulo 7 de este volumen).Independientemente de lo compleja que sea una decisi—n o la sofisticaci—n de la tŽcnicautilizadapara analizarla,todos los que toman decisiones se enfrentan a alternativas y aÒestados de la naturalezaÓ. En este m—dulo se va a utilizar la siguiente notaci—n:una l’nea de acci—n o estrategia que puede ser elegida por quientoma la decisi—n (por ejemplo,no llevar paraguas ma–ana).
J. Hosseini,ÒDecision Analysis and Its Application in the Choice between Two Wildcat VenturesÓ,ol. 16,n.2. Reproducido con autorizaci—n,INFORMS,901 Elkridge Landing Road,Suite 400,Linthicum,
xploratorios era dura:nuevas regiones deentucky arrendadas,Blair East o Blair West,tendr’a que perforar ende perforaci—nxploratoria petrol’ferapuede significar ladiferencia entre el Žxitoo la quiebra de laempresa. ÁEsto s’ quebajo presi—n eincertidumbre! Pero,decisi—n,el PresidenteThomas e. Blair deomco Oil identific— 74opciones diferentes,cada una con su propiobeneficio netoingente cantidad defactores geol—gicos,deingenier’a,econ—micosahora mucho m‡sclaro. Blir coment—:ofreci— una maneraplanificar estasuna idea m‡s clara delos numerosos ydiversos resultadosinancieros que eran
posibles.Ó
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 308
A.HERRAMIENTASPARALATOMADEDECISIONESEjemplo A2est‡n relacionadas en la izquierda de la tabla,que los estados de la naturale-za figuran en la parte superior,y que los valores condicionales (resultados) est‡n en elpara analizar alternativasoma de decisiones bajo incertidumbreCuando existe total incertidumbrede decisi—n puede presentarse (es decir,cuando no se puede ni siquiera asignar probabili-dades a cada posible resultado),se cuenta con tres mŽtodos de decisi—n:1.Maximax.Este mŽtodo selecciona la alternativa que mo de cada una de las alternativas. En primer lugar,se halla el m‡ximo resultadode cada alternativa,y despuŽs se elige la alternativa con el valor m‡ximo. Comoeste criterio de decisi—n localiza la alternativa con ,ha2.Maximin.Este mŽtodo selecciona la alternativa que mo de cada una de las alternativas. En primer lugar,se halla el resultado m’nimode cada alternativa,y despuŽs se escoge la alternativa con el valor m‡ximo. Dado
Construimos una tabla de decisi—n para Getz Products (Cuadro A1),que incluye valores condi-cionales basados en la siguiente informaci—n. Con un mercado favorable,una planta grande pro-porcionar’a a Getz Products un beneficio neto de 200.000 d—lares. Si el mercado es desfavorable,podr’a tener una pŽrdida neta de 180.000 d—lares. Una planta peque–a proporcionar’a un benefi-cio neto de 100.000 d—lares en un mercado favorable,pero generar’a una pŽrdida neta de 20.000d—lares si el mercado fuera desfavorable.En los Ejemplos A3 y A4 veremos c—mo utilizar las tablas de decisi—n.
Estados de la naturaleza
AlternativasMercado favorableMercado desfavorableConstruir una planta grande200.000 d—laresConstruir una planta peque–a100.000 d—lares
No hacer nada0 d—lares0 d—lares
La parte m‡s dif’cil de lasalternativa que maximizaalternativa que maximiza
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 310
A.HERRAMIENTASPARALATOMADEDECISIONESpara cada alternativa. Esta cifra representa el valor esperado o rendi-de cada alternativa,si pudiŽramos repetir la decisi—n en un gran nœmero deEl EMV para una alternativa es la suma de los posibles resultados de la alternativa,EMV (Alternativa (Resultado del segundo estado de la naturaleza)(Probabilidad del segundo estado de la naturaleza)El Ejemplo A4muestra c—mo se calcula el EMV m‡ximo.
El director de operaciones de Getz Products cree que la probabilidad de un mercado favorable esxactamente la misma que la de un mercado desfavorable; esto es,que cada estado de la natura-leza tiene un 0,5 de probabilidad de ocurrir. Ahora se puede determinar el EMV para cada alter-iva (la Tabla A.3):El m‡ximo EMV se encuentra en la alternativa .. Por tanto,segœn el criterio de decisi—n delEMV,se debe construir la planta peque–a.
Estados de la naturaleza
AlternativasMercado favorableMercado desfavorable
No hacer nada (A3)0 d—lares0 d—lares
Probabilidades0,500,50
EJEMPLO A4
Archivo deExcel OM
oma de decisiones bajo certezainvestigaci—n de mercados que le propone ayudarle a tomar la decisi—n acerca de construirla planta para producir cobertizos. Los analistas afirman que sus an‡lisis tŽcnicos le dir‡na Getz con certeza si el mercado es favorable al producto propuesto. En otras palabras,
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 312
A.HERRAMIENTASPARALATOMADEDECISIONESsentar con un ‡rbol de decisi—n. Por ello,se van a analizar algunas decisiones utilizando‡rboles de decisi—n. Aunque la utilizaci—n de una tabla de decisi—n es pr‡ctica en los pro-za,muchos problemas incluyen decisiones y estados de la naturaleza Cuando existen dos o m‡s decisiones secuenciales y las decisiones posteriores se basanen el resultado de las anteriores,resulta adecuado utilizar el enfoque de ‡rbol de deci-es una representaci—n gr‡fica del proceso de decisi—n queindica las alternativas de decisi—n,los estados de la naturaleza y sus respectivas probabi-lidades,y los resultados para cada combinaci—n de alternativa de decisi—n y estado de laEl valor monetario esperado (EMV) es el criterio que se emplea m‡s habitualmentesiste en representar gr‡ficamente el ‡rbol de decisi—n y especificar las consecuenciasDefinir el problema.Construir o dibujar el ‡rbol de decisi—n.Estimar los resultados para cada posible combinaci—n de alternativas de decisi—nResolver el problema calculando los valores monetarios esperados (EMV) paradecir,empezando por la derecha del ‡rbol y volviendo hacia atr‡s hasta los nodosde decisiones,los ‡rboles de decisi—n son herra-tomar dos decisiones,y que la segunda decisi—n depende del resultado de la primera. Antesde decidir la construcci—n de una nueva planta,Getz tiene la opci—n de realizar su propioanalizar las alternativas
tado de 0 d—lares. El valor esperado bajo certeza = (200.000 d—lares)(0,5) + ((0 d—la-res)(0,5) = 100.000 d—lares. As’,si tuviŽramos informaci—n perfecta,esperar’amos (enEl m‡ximo EMV es de 40.000 d—lares,que es el resultado esperado sin informaci—n per-En otras palabras,lota son 60.000 d—lares. Esta conclusi—n,naturalmente,est‡ basada en el supuesto de que la pro-
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 314
RBOLESDEDECISIîNuno grande. Tome una
probabilidad del 45 por ciento de que los resultados del estudio indiquen un mercado favorablepara los cobertizos de almacenamiento. Observe tambiŽn que la probabilidad de que los resulta-dos del estudio sean negativos es de 0,55.El resto de las probabilidades indicadas entre parŽntesis en la Figura A.3 son todas probabi-Por ejemplo,0,78 es la probabilidad de un mercado favorable para loscobertizos,supuesto un resultado favorable en el estudio de mercado. Obviamente,se esperar’aencontrar una probabilidad elevada de un mercado favorable dado que el estudio indic— que elmercado ser’a bueno. No obstante,no hay que olvidar que existe una posibilidad de que el estu-ra fiable. Cualquier estudio de mercado est‡ sujeto a error. En este caso,continœa existiendo un22 por ciento de probabilidad de que el mercado para los cobertizos sea desfavorable incluso conlos resultados positivos del estudio.Asimismo,signifiquemos que hay un 27 por ciento de probabilidad de que el mercado de loscobertizos sea favorable,aunque el resultado del estudio de Getz haya sido negativo. La proba-bilidad es mucho mayor,0,73,de que el mercado sea realmente desfavorable cuando el estudiode mercado es negativo.Finalmente,cuando se observa la columna de resultados de la Figura A.3,se ve que hemosrestado de cada una de las 10 ramas superiores del ‡rbol la cantidad de 10.000 d—lares,corres-pondiente al coste del estudio de mercado. Por tanto,una planta grande construida con un mer-cado favorable,normalmente,proporcionar’a un beneficio neto de 200.000 d—lares. Pero,debidoa que se ha realizado un estudio de mercado,esta cifra se reduce en 10.000 d—lares. En el casodesfavorable,la pŽrdida de 180.000 d—lares se incrementar’a hasta 190.000 d—lares. An‡loga-mente,si se realizase el estudio y no se construyese Con todas las probabilidades y los resultados especificados,se puede empezar el c‡lculo delalor monetario esperado para cada una de las ramas. Se comienza en el extremo o parte derechadel ‡rbol de decisi—n y se trabaja,hacia atr‡s,hacia el origen. Cuando acabemos,se podr‡ cono-Dados unos resultados favorables del estudio,El EMV,de no construir una planta,en este caso es 10.000 d—lares. Por tanto,si losresultados del estudio son favorables,deber’a construirse una planta grande.Dados unos resultados negativos del estudio,El EMV,de no construir una planta,es nuevamente de Por tanto,supuesto un resultado negativo del estudio,Getz deber’a construir una plantapeque–a con un valor esperado de 2.400 d—lares.Continuando por la parte superior del ‡rbol y con moviŽndonos hacia atr‡s,se calcula el
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 317
A.HERRAMIENTASPARALATOMADEDECISIONESSe puede utilizar el programa POM para Windows para calcular toda la informaci—n des-crita en las tablas de decisi—n y en los ‡rboles de decisi—n de este m—dulo. Para ver m‡sinformaci—n sobre la forma de utilizar este software consulte el ApŽndice IV.
= MIN(B8:C8)= MAX(B8:C8)= E4 - E11Calcule el EMV de cada alternativa utilizando = SUMPRODUCT (B$7:C$S7,B8:C8).Encuentre el mejor resultado Para calcular el EVPI, busque = SUMPRODUCT (B$7:C$7,B14:C14)
Introduzca los beneficios o costes en la parte central de la tabla de datos. Introduzca las posibilidades en la primera fila si quiere calcular
PROGRAMA A.1 Utilizar Excel OM para calcular el EMV y otros indicadores para Getz
PROBLEMAS RESUELTOS
Stella Yan Hua est‡ considerando la posibilidad de abriruna peque–a tienda de ropa en la avenida Fairbanks,situada a muy poca distancia de la universidad. Ha loca-lizado un buen centro comercial que gusta a los estudian-tes. Sus opciones son abrir una tienda peque–a,una detienda de ropa puede ser bueno,mediano o malo. Lasun buen mercado,0,5 para un mercado de tipo medio y0,3 para un mercado malo. Los beneficios o pŽrdidasMercado buenoMercado medioMercado malo
Alternativas
Ninguna tienda000
Probabilidades0,200,500,30
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 320
Por ejemplo,si Susan construye una estaci—n de servicio peque–a y el mercado es favora-ble,obtendr‡ un beneficio de 50.000 d—lares.Clay Whybark,un vendedor de refrescos en el festival anual Rockfest del Hard Rock CafŽ,cre— una tabla de valores condicionales para las diversas alternativas (decisi—n sobre exis-da grande,de 0,5 para una demanda media y de 0,2 para una demanda peque–a,determi-ne la alternativa que proporcione el mayor valor monetario esperado (EMV).En el Problema A.3 calcule el valor esperado de la informaci—n perfecta (EVPI).H. Weiss,Inc.,est‡ considerando fabricar un nuevo dispositivo de escaneo para los aero-puertos. Los directivos creen que existe una probabilidad de 0,4 de que la empresa ATRCo. saque al mercado un producto que le haga la competencia. Si Weiss agrega una l’neade ensamblaje para el nuevo producto y ATR no saca al mercado un producto competiti-vo,el beneficio esperado de Weiss es de 40.000 d—lares; si Weiss a–ade dicha l’nea deensamblaje y ATR tambiŽn lo hace,Weiss todav’a espera un beneficio de 10.000 d—lares.Si Weiss construye una nueva f‡brica adicional y ATR no produce un producto competiti-eiss espera un beneficio de 600.000 d—lares; si ATR compite por conseguir este mer-cado,Weiss espera una pŽrdida de 100.000 d—lares.Calcule el VME de cada decisi—n.En el Problema A.5 calcule el valor esperado de la informaci—n perfecta.La siguiente tabla de resultados recoge los beneficios de diferentes alternativas de decisi—ny diferentes niveles de demanda en la empresa de software de Amber Gardner:
P
P
P
P
Estados de la naturaleza
(demanda)
AlternativasInventario alto22.000 d—lares12.000 d—laresInventario intermedio14.000 d—lares10.000 d—lares6.000 d—lares
Inventario bajo9.000 d—lares8.000 d—lares4.000 d—lares
P
ma–o de laMercadoMercadoMercado
primera estaci—nfavorable (d—lares)medio (d—lares)desfavorable (d—lares)Peque–a50.00020.000
Muy grande300.00025.000160.000
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 323
La empresa de Julie Resler est‡ considerando la expansi—n de sus instalaciones actualespara satisfacer una demanda creciente. Si en el futuro la demanda es alta,una gran amplia-ci—n dar’a como resultado un beneficio adicional de 800.000 d—lares,pero si la demandaes baja,habr’a una pŽrdida de 500.000 d—lares. Si la demanda es alta,una peque–a amplia-ci—n proporcionar’a un beneficio de 200.000 d—lares,pero si la demanda es baja,existir’aSi hay una probabilidad del 50 por ciento de que la demanda sea alta,ÀquŽ debe hacer laempresa para maximizar el beneficio medio a largo plazo?La librer’a de la Universidad de Dallas almacena libros de texto en preparaci—n para lasentas de cada semestre. Normalmente recurre a las previsiones de los departamentos y alos registros de prematriculaci—n para determinar el nœmero de copias que se necesita decada texto. Los registros de prematriculaci—n muestran que hay 90 alumnos de direcci—nde operaciones,pero el director de la librer’a,Curtis Ketterman,tiene su propia opini—n apartir de su intuici—n y de algunos datos hist—ricos. Curtis cree que la distribuci—n de lasentas puede ir de 70 a 90 unidades,siguiendo el siguiente modelo de probabilidad:Este libro de texto cuesta a la librer’a 82 d—lares,y se vende por 112. Cualquier copiasin vender puede devolverse a la editorial,menos una comisi—n de devoluci—n y env’o,conun importe de devoluci—n neto de 36 d—lares.Construya la tabla de los beneficios condicionales.ÀCu‡ntas copias debe almacenar la librer’a para lograr el mayor valor esperado?almer Cheese Company es un peque–o fabricante de diferentes productos de queso. Unproducto es un queso para untar que se vende a minoristas. Susan Palmer debe decidircu‡ntas cajas de queso para untar debe fabricar al mes. La probabilidad de que la deman-da sea de 6 cajas es de 0,1,de 7 cajas es de 0,3,de 8 cajas es de 0,5 y de 9 cajas es de 0,1.El coste de cada caja es de 45 d—lares y el precio que obtiene Susan por la venta de cadauna de ellas es de 95 d—lares. Desgraciadamente,las cajas no vendidas a fin de mes noalen nada ya que se estropean. ÀCu‡ntas cajas deber’a fabricar Susan cada mes?Ronald Lau,ingeniero jefe de South Dakota Electronics,tiene que decidir si construye unanueva instalaci—n de procesado de tecnolog’a puntera. Si la nueva instalaci—n funcionacorrectamente,la empresa podr’a obtener un beneficio de 200.000 d—lares. Si la nueva ins-talaci—n falla,South Dakota Electronics podr’a perder 180.000 d—lares. En ese momento,Lau estima que hay un 60 por ciento de probabilidad de que falle el nuevo proceso.La otra opci—n consiste en construir una planta piloto y luego decidir si se construye ocorrectamente. Si la planta piloto funciona,hay un 90 por ciento de probabilidad de que laplanta completa,si se construye,funcione tambiŽn. Si la f‡brica piloto no funciona,s—loxiste un 20 por ciento de probabilidad de que el proyecto completo (si se construye) fun-planta piloto y tomar entonces la decisi—n? Ayude a Lau a analizar este problema.
P
7075808590
Probabilidad0,150,300,300,200,05
P
P
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 325
La alternativa que proporciona el mayor valor monetario esperado (EMV).El valor esperado de la informaci—n perfecta (VEIP).Joseph Biggs es propietario de un puesto de venta de helados y vive a 45 kil—metros deuna playa tur’stica de California. La venta de helados depende en gran medida de su loca-lizaci—n y del tiempo que haga. En la playa tur’stica,su beneficio ascender‡ a 120 d—laresal d’a si hace buen tiempo,y a 10 d—lares si hace mal tiempo. En su lugar de residencia,el beneficio ser‡ de 70 d—lares al d’a si hace buen tiempo y 55 d—lares si hace mal tiempo.Suponga que,un d’a cualquiera,el servicio meteorol—gico sugiere que hay un 40 por cien-ÀQuŽ decisi—n recomienda con el criterio del valor esperado?enneth Boyer est‡ considerando abrir una tienda de bicicletas en el norte de Chicago. ABoyer le encanta montar en bicicleta,pero va a intentar hacer de esto un negocio del quepueda vivir. Puede abrir una tienda peque–a,una grande o no abrir ninguna. Como elnecesita estar seguro de tomar la decisi—n correcta. Boyer tambiŽn se est‡ planteando con-tratar a su antiguo profesor de marketing para que realice un estudio de investigaci—n demercado para ver si existe mercado para sus servicios. El resultado de este estudio puedeser favorable o desfavorable. Desarrolle un ‡rbol de decisi—n para Boyer.enneth Boyer (del Problema A.18) ha realizado algunos an‡lisis acerca de su decisi—nmercado es favorable,pero perder‡ 40.000 d—lares si el mercado es desfavorable. Latienda peque–a reportar‡ 30.000 d—lares de beneficio con un mercado favorable y unapŽrdida de 10.000 d—lares si el mercado es desfavorable. Actualmente cree que en un 50por ciento de los casos el mercado ser‡ favorable. Su antiguo profesor de marketing,L. Yang,le cobrar‡ 5.000 d—lares por su investigaci—n de mercado. ƒl ha estimadoque existe una probabilidad de 0,6 de que el estudio de mercado sea favorable. Adem‡shay una probabilidad de 0,9 de que el mercado sea favorable,si el estudio as’ lo dice.Sin embargo,Yang ha advertido a Boyer que si los resultados del estudio indican unmercado desfavorable,la probabilidad de que el mercado sea favorable es s—lo de 0,12.Ampl’e el ‡rbol de decisi—n del Problema A.18 para ayudar a Boyer a decidir lo quedebe hacer.Dick Holliday no est‡ seguro de lo que deber’a hacer. Se est‡ planteando construir en sutienda una secci—n de alquiler de v’deos,pero no sabe si hacerla grande o peque–a.ambiŽn puede reunir informaci—n adicional,o simplemente no hacer nada. Si reœne infor-maci—n adicional sobre el mercado,el resultado podr’a indicar un mercado favorable odesfavorable,pero le costar’a 3.000 d—lares reunir esa informaci—n. Holliday cree que hayuna probabilidad del 50 por ciento de que la informaci—n sea favorable. Si el mercado dealquiler es favorable,Holliday ganar‡ 15.000 d—lares con la secci—n grande o 5.000 d—la-res con la peque–a. Sin embargo,con un mercado de alquiler de v’deos desfavorable,peque–a. Sin conseguir informaci—n adicional,Holliday estima que la probabilidad de unmercado de alquiler favorable es de 0,70. Un informe favorable del estudio incrementar’ala probabilidad de un mercado de alquiler favorable hasta 0,90. Adem‡s,un informe des-rable de la informaci—n adicional disminuir’a la probabilidad de un mercado favora-
P
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 327
A.HERRAMIENTASPARALATOMADEDECISIONESble de alquiler de v’deos hasta 0,40. Por supuesto,Holliday podr’a olvidarse de todos estosEl Problema A8 se ocupaba de la decisi—n del bufete Legal Services de Brookline.La mejor alternativa utilizando el valor monetario esperado.La ciudad de Segovia est‡ analizando la posibilidad de construir un segundo aeropuertopara aliviar la congesti—n del aeropuerto principal,y est‡ analizando dos localizacionespotenciales,X e Y. Hard Rock Hotels querr’a comprar terrenos para construir un hotel enel nuevo aeropuerto. El valor de los terrenos ha estado aumentando en previsi—n de ladecisi—n y se espera que se dispare cuando el ayuntamiento decida la ubicaci—n definiti-a. Por ello,Hard Rock quisiera comprar el terreno ahora. Hard Rock vender‡ el terreno(1) comprar terreno en X,(2) comprar terreno en Y,(3) comprar terreno tanto en X comoen Y,o (4) no hacer nada. Hard Rock ha recopilado los siguientes datos (en millones detruya en X (de aqu’ que haya un 55 por ciento de posibilidades de que se construya en Y).ÀQuŽ tiene que decidir Hard Rock para maximizar el beneficio neto total?Louisiana est‡ dise–ando nuevos juegos de loter’a de Òrascar y ganarÓ. En el œltimo juego,Bayou Boondoggle,el jugador tiene que rascar un punto de tres:A,B o C. A puede reve-lar ÒPerdedorÓ,ÒGana 1 d—larÓo ÒGana 50 d—laresÓ. B puede revelar ÒPerdedorÓo ÒTieneuna segunda posibilidadÓ. C puede revelar ÒPerdedorÓo ÒGana 500 d—laresÓ. En la segun-da posibilidad se pide al jugador que rasque D o E. D puede revelar ÒPerdedorÓo ÒGana1 d—larÓ. E puede revelar ÒPerdedorÓo ÒGana 10 d—laresÓ. Las probabilidades de A son0,9,0,09 y 0,1. Las probabilidades de B son 0,8 y 0,2. Las probabilidades de C son 0,999y 0,001. Las probabilidades de D son 0,5 y 0,5. Finalmente,las probabilidades de E son0,95 y 0,05. Dibuje el ‡rbol de decisi—n que representa este escenario. Utilice s’mbolosadecuados y etiquete todas las ramas con claridad. Calcule el valor esperado de este juego.
Localizaci—n XLocalizaci—n YPrecio de compra actual2715Beneficios si se construyen aqu’ el aeropuerto y el hotel4530
Precio de venta si no se construye aqu’ el aeropuerto
PROBLEMAS PARA RESOLVER CON INTERNETwww.prenhall.com/heizerlos problema adicionales:A.24 a
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 328
A.HERRAMIENTASPARALATOMADEDECISIONES
sali— de la cabina,se le cay— el telŽfono,que fue aplas-nuevo casco de esqu’ tendr’a un telŽfono m—vil incor-porado y una radio estŽreo AM/FM. Todo se podr’aar en el brazo o en la pierna del esquiador.Bob decidi— poner en marcha un peque–o proyectoquer’a que un fracaso le obligara a volver a trabajar.ras ciertas investigaciones,Bob encontr— a Progressi-ve quier beneficio. Si el mercado fuese excelente,Bobganar’a 5.000 d—lares netos al mes. Con un buen mer-cado,Bob ingresar’a 2.000 netos. Un mercado medioLeadville Barts (LB) fabricase el casco. La empresaten’a amplia experiencia en fabricar cascos de bicicleta.Progressive tomar’a entonces los cascos fabricados pormayor. Estimaba que podr’a perder 10.000 d—lares almercado bueno dar’a 6.000 d—lares de beneficios paraBob,y un mercado excelente implicar’a unos benefi-Una tercera opci—n consist’a en recurrir a TalRad(TR),una empresa de radio de Tallase,Florida. TalRadtiene una amplia experiencia en fabricar radios milita-res. Leadville Barts podr’a fabricar los casos,y Pro-gressive Products podr’a hacer el resto de producci—n ydistribuci—n. De nuevo,Bob estar’a asumiendo unpŽrdidas mensuales de 15.000 d—lares,y un mercadoueno dar’a lugar a un beneficio neto de 7.000 d—larespara Bob. Un mercado excelente ofrecer’a 13.000 d—la-(CC) desarrollase los telŽfonos. As’ pues,otra opci—nser’a que Celestial fabricase los telŽfonos y Progressiveel resto de la producci—n y la distribuci—n. Puesto queco,Bob podr’a perder 30.000 d—lares al mes en un mer-Si el mercado fuera bueno o excelente,Bob obtendr’aun beneficio neto de 10.000 o 30.000 d—lares al mes,respectivamente.La opci—n final de Bob consist’a en olvidarse porcompleto de Progressive Products. Podr’a contratar aLeadville Barts para fabricar los cascos,a CelestialCellular para hacer los telŽfonos y a TalRad para hacerlas radios AM/FM. Bob despuŽs contratar’a a algunoscos Ski Right acabados. Con esta œltima alternativa,Bob podr’a obtener un beneficio neto de 55.000 d—laresal mes en un mercado excelente. Incluso si el mercados—lo fuera bueno,Bob ingresar’a 20.000 netos. Sinembargo,un mercado medio podr’a implicar una pŽrdi-Calcule el valor esperado de la informaci—n perfecta.B. Render,R. M. Stair y M. Hanna,Quantitative Analysis forManagement,9.edici—n,Upper Saddle River,N.J.:Prentice Hall(2006). Reproducido con autorizaci—n de Prentice Hall,Inc.
ASOSDEESTUDIOADICIONALES
Visite nuestra p‡gina personal www
.pr
enhall.com/heiz
er
para ver los siguientes casos pr‡cticos de estudio:Â¥Arctic,Inc.:Una empresa de refrigeraci—n tiene varias opciones respecto a capacidad y expansi—n.Esta empresa est‡ intentando elegir nuevo equipo en funci—n de los costes poten-
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 330
Brown,R. V. ÒThe State of the Art of Decision AnalysisÓ.22,6 (noviembre-diciembre 1992):pp. 5-14.Collin,Ian. ÒScale Management and Risk Assessment forDeepwater DevelopmentsÓ. Wor224,n.2003):p. 62.Hammond,J. S.,R. L. Kenney,y H. Raiffa. ÒThe Hidden Trapsin Decision MakingÓ. 76,n.Harvard Business Review(septiembre-octubre 1998):pp. 47-60.Jbuedj,C. ÒDecision Making under Conditions of UncertaintyÓ.ournal of Financial Planning(octubre 1997):p. 84.eefer,Donald L. ÒBalancing Drug Safety and Efficacy for a34,n.2004):pp. 113-116.Kirkwood,C. W. ÒAn Overview of Methods for Applied22,6 (noviembre-diciem-bre 1992):pp. 28-39.Perdue,Robert K.,William J. McAllister,Peter V. King,yBruce G. Berkey. ÒValuation of R and D Projects UsingOptions Pricing and Decision Analysis ModelsÓ.29,6 (noviembre 1999):pp. 57-74.Raiffa,H. Decision Analysis:Introductory Lectures on Choices. Reading,MA:Addison-Wesley (1968).Render,B.,R. M. Stair,Jr.,y R. Balakrishnan. ManagerialDecision Modeling with SpreadsheetsSaddle River,NJ:Prentice Hall (2006).Render,B.,R. M. Stair Jr.,y M. Hanna. for Management,9.ed. Upper Saddle River,NJ:PrenticeSchlaifer,R. . New York:McGraw-Hill (1969).
BIBLIOGRAFêA
MODULO A_TOMO II 26/7/07 11:30 Página 331
B.POGRAMACIîNLINEALsos de una organizaci—n de la forma m‡s eficaz posible. Normalmente,los recursos com-preden la maquinaria (como los aviones en el caso de las compa–’as aŽreas),la mano deobra (los pilotos),dinero,tiempo y materias primas (como el combustible de los aviones).Estos recursos se pueden utilizar para producir productos (como m‡quinas,muebles,comi-da o ropa) o servicios (como horarios de vuelos,campa–as de publicidad o decisiones deinversi—n). La programaci—n linealdise–ada para ayudar a los directores de operaciones a planificar y a tomar las decisionesProgramaci—n de los autobuses escolares para criminalidad,con el fin de fono de urgencias de la polic’a.
El frente de la tormenta se acerc— r‡pidamente al aeropuerto de OÕHare (Chicago),paraliz‡ndolo sin previo aviso. La fuertetormenta,los numerosos rayos y truenos y la escasa visibilidad hicieron salir disparados a los pasajeros y al personal de tierrAmerican Airlines. La raz—n de que American Airlines utilice la programaci—n lineal (LP) para planificar horarios de vuelos,hoteles,tripulaciones y reabastecimientos,se halla en la LP tiene un impacto directo sobre la rentabilidad de la empresa. Comodice Thomas Cook,presidente del Grupo Tecnol—gico de Decisi—n de American Airlines,ÒEs esencial encontrar soluciones r‡pidasa los problemas con la programaci—n lineal. Si tenemos graves trastornos meteorol—gicos en uno de nuestros centros importantes conexi—n (hubs) como Dallas o Chicago,entonces tenemos que cancelar un gran nœmero de vuelos,lo que significa tener un grannœmero de tripulaciones y aviones en lugares donde no deber’an estar. Lo que necesitamos es poner todas las operaci—nes de nueven marchaÓ. La programaci—n lineal es la herramienta que ayuda a las compa–’as aŽreas,como American Airlines,a hacer frente y
esolver estos problemas meteorol—gicos.
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNLINEAL PARA SELECCIONARA LOS ARRENDATARIOSHomart Development Company es uno de los mayores pro-do comienza con un nuevo centro, Homart realiza un pla-plano bosqueja las l’neas maestras de tama–os, formas yespacios de las grandes tiendas. Se firman contratos degrandes almacenes que servir‡n de gancho para los clien-tes en el centro comercial. Estas tiendas que sirven de gan-cios de Homart provienen principalmente de los otros
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 334
B.POGRAMACIîNLINEAL(trabajo,m‡quinas y dem‡s). Si no hubiera alternativas entre las cuales realizar laselecci—n,no necesitar’amos la programaci—n lineal.La funci—n objetivo y las restricciones de un problema de programaci—n linealdeben expresarse por medio de problema del plande producci—n. Dos o m‡s productos se fabrican utilizando recursos limitados. La empre-beneficio global dados sus limitados recursos. Veamos un ejemplo.Shader Electronics Company produce dos productos:(1) el Shader Walkman,un repro-ductor port‡til de CD/DVD,y (2) el Shader Watch-TV,un televisor en color conectado aan‡logo,ya que ambos requieren cierto nœmero de horas de trabajo en la secci—n de elec-horas en el departamento de montaje. Cada Walkman que se vende produce un beneficiode 7 d—lares,mientras que por cada Watch-TV vendido se consiguen unos beneficios dealkmans y de Watch-TV para alcanzar el m‡ximo beneficio. Esta situaci—n de determi-Se debe empezar por resumir la informaci—n necesaria para formular y resolver estela Tabla B.1). A continuaci—n,introduzcamos una sencilla notaci—n queutilizaremos en la funci—n objetivo y en las restricciones. Sea:nœmero de aparatos Walkman a producirnœmero de aparatos Watch-TV a producirMaximizar el beneficio
ActiveModel B.1
TABLA B.1Datos del problema de Shader Electronics Company
lkmansWatch-TVHoras disponibles
Departamento4 3 2402 1 100Beneficio por unidad7$5$
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 336
B.POGRAMACIîNLINEALLa primera etapa para la representaci—n gr‡fica de las restricciones del problema es la con-en las que vienen expresadas las restricciones en Restricci—n A:4Restricci—n B:2En la Figura B.1se representa la ecuaci—n de la restricci—n A,y la de la restricci—n Bra dibujar la recta en la Figura B.1,lo œnico que hay que hacer es encontrar los pun-),indica que 380. De la misma manera,cuan-0,se ver‡ que 460. As’,la restricci—n A est‡ limitada por larecta que va desde (0). La regi—n sombreada repre-senta todos los puntos que satisfacen la La restricci—n B se representa de forma an‡loga en la Figura B.2.Cuando 0,entonces 50. As’ pues,la restricci—n B est‡limitada por la recta que va desde (La Figura B.3muestra las dos restricciones al mismo tiempo. La regi—n sombreada esla zona que satisface las dos restricciones. El ‡rea sombreada en la Figura B.3 se conoce‡rea de soluciones posibles,o . Esta regi—n debesatisfacer las condiciones especificadas por las restricciones del programa y es,enconsecuencia,la regi—n donde se solapan todas las restricciones. Cualquier punto que estŽdentro de la regi—n ser‡ una al problema de Shader Electronics Company.soluci—nno posiblePor tanto,ser’a posible producir 30 Walkmans y 20 Watch-TV (20),perouna producci—n de 70 aparatos Walkman y 40 aparatos Watch-TV no satisfar’a las restric-
20406080100
20406080100
FIGURA B.1 Restricci—n A
FIGURA B.2 Restricci—n B
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 338
ESOLUCIîNGRçFICADELOSPROBLEMASDEPROGRAMACIîNLINEALciones. Esto puede visualizarse al representar los puntos anteriores en el gr‡fico de laMŽtodo de soluci—n a partir de las rectas isobeneficioUna vez representado gr‡ficamente el conjunto de soluciones posibles,podemos procedera buscar la soluci—n de soluciones posibles que produzca el m‡ximo beneficio.Una vez que se ha establecido la regi—n de factibilidad,se pueden utilizar diferentesecta isobeneficioSe empieza asignando a los beneficios una cantidad de d—lares arbitraria pero peque-–a. Para el problema de Shader Electronics Company,se puede elegir un beneficio de 210d—lares. Este nivel de beneficios se puede alcanzar f‡cilmente sin violar ninguna de las dosrestricciones. La funci—n objetivo se puede formular como 210$ Esta expresi—n no es ni m‡s ni menos que la ecuaci—n de una recta,que se llamar‡ rec-ta isobeneficioun beneficio total de 210 d—lares. Para representar la recta de beneficios,se procede exac-tamente igual que cuando se represent— una restricci—n. En primer lugar,se toma y se busca el punto de intersecci—n de la recta con el eje 42 aparatos Watch-TV0 y se resuelve para buscar 30 aparatos Walkman
20406080
FIGURA B.3 Regi—n de solucionesposibles para el
Electronics Company
significa ÒigualÓo ÒsimilarÓ. As’,una recta isobeneficio representa una recta en la que todos los puntos danel mismo beneficio,en este caso 210 d—lares.
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 339
ESOLUCIîNGRçFICADELOSPROBLEMASDEPROGRAMACIîNLINEALMŽtodo de los vŽrtices
20406080 (
410$ = 7X1$ + 5X2$
FIGURA B.6 Soluci—n —ptima parael problema de Shader
La l’nea isobeneficio m‡s alta posible se indica en la Figura B.6.Esta recta entraen contacto con el ÒextremoÓdel conjunto de soluciones posibles en el vŽrtice (40) y proporciona un beneficio de 410 d—lares.MŽtodo de soluci—n a partir de los vŽrticesUn segundo enfoque para resolver los problemas de programaci—n lineal es utilizar el(o puntos extremos). Esta tŽcnica es conceptualmente m‡s simpleque el mŽtodo de las rectas isobeneficio,pero supone buscar el beneficio en cada uno deLa teor’a matem‡tica que respalda la programaci—n lineal afirma que una soluci—n—ptima a cualquier problema (esto es,los valores de beneficio) se encontrar‡ en un ,o punto extremobles. En consecuencia,es necesario encontrar s—lo los valores de las variables en cada vŽr-tice; el m‡ximo beneficio o soluci—n —ptima estar‡ en uno (o m‡s) de ellos.Una vez m‡s,se puede ver (en la Figura B.7) que la regi—n de factibilidad para el pro-blema de Shader Electronics Company es un pol’gono de cuatro lados con cuatro vŽrticeso puntos extremos. Estos puntos se denominan en el gr‡fico 1. Para hallarlos valores () que producen el m‡ximo beneficio,calculamos cu‡les son las coorde-nadas de cada vŽrtice,y entonces se determinan y comparan sus niveles de beneficio.0)Beneficio 7(0)$80)Beneficio 7(0)$0)Beneficio 7(50)$ya que,para calcular sus coordenadasComo se recordar‡ de ‡lgebra,se puede aplicar el sistema de
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 341
B.POGRAMACIîNLINEAL240(tiempo en electr—nica)100(tiempo en montaje)ra resolver simult‡neamente estas ecuaciones,se multiplica la segunda ecuaci—n por Al hacer esto se posibilita la eliminaci—n de una variable,. Se va a utilizar la primera ecuaci—n. Entonces,cuando
20406080
1
4
3
2
Los cuatro vŽrtices
soluciones posibles
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 342
B.POGRAMACIîNLINEALun valor de los datos de entrada. Es decir,la infor-maci—n de sensibilidad no se puede aplicar siempre a cambios simult‡neos en los valoresde diversos datos de entrada.presenta informaci—n relativa al impacto de los cam-bios en los coeficientes de la funci—n objetivo (es decir,los beneficios unitarios de 7 y 5nada con el impacto de los cambios en los valores de los tŽrminos independientes de lasrestricciones (es decir,las 240 horas y las 100 horas) en la soluci—n —ptima. Aunque losdiferentes paquetes de software LP pueden formatear y presentar estas tablas de distintamanera,todos los programas ofrecen,en esencia,la misma informaci—n.Cambios en los recursos o en los valores de los tŽrminosLos valores del lado derecho de las restricciones o tŽrminos independientes suelen repre-la mano de obra u horas de m‡quina,o tal vez dinero o materiales de producci—n disponi-obtener un mayor beneficio total. ÀCu‡nto tendr’a que estar dispuesta la empresa a pagarsobre estos recursos nos ayudar‡ a responder a estas preguntas.An‡lisis de sensibilidad para Shader Electronics Company, resuelto con
la utilizaci—n del Solver de Excel
Aqui aparecen los valores de las variables en la soluci—n. Debemos producir 30 Se emplear‡n 240 horas y 100 horas de Si se utiliza una hora m‡s de trabajo en electr—nica, el beneficio
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 344
B.POGRAMACIîNLINEALdel Programa B.1. En el caso de Shader,estos valores muestranun aumento de hasta 20 horas respecto al valor actual y para una reducci—n de hasta 20horas. Es decir,la disponibilidad de tiempo de ensamblaje puede ir desde un m’nimo ded—lares siga siendo v‡lido. Observe que la reducci—n permisible implica que,por cada horaque pierde Shader de tiempo de ensamblaje (hasta 20 horas),su beneficio se reduce en 0,5Cada fila de la tabla de sobre una variable de decisi—n (es decir,Walkmans o Watch-TV) en el modelo de progra-Intervalos permisibles para los coeficientes de la funci—n objetivobia la contribuci—n de beneficio unitario de cualquiera de los productos,cambia la pen-diente de las rectas isobeneficio que vimos anteriormente en la Figura B.5. Sin embargo,la regi—n de factibilidad sigue siendo la misma. Es decir,la ubicaci—n de los vŽrtices noLos l’mites de la variaci—n de los coeficientes de beneficio de los Walkmans o de lostch-TV,sin afectar a la optimalidad de la soluci—n actual,est‡n indicados por los valo-umento PermisibleDisminuci—n PermisibleInforme dedel Programa B.1. El incremento permisible en el coeficiente de la funci—nobjetivo para los Watch-TV es s—lo de 0,25 d—lares. En cambio,la disminuci—n permisiblees de 1,50 d—lares. Por consiguiente,si el beneficio unitario de los Watch-TV cae hasta 4d—lares (es decir,una reducci—n de un d—lar respecto al valor actual de 5 d—lares),siguesiendo —ptimo producir 30 Walkmans y 40 Watch-TV. El beneficio total disminuir‡ hasta370 d—lares (desde 410 d—lares),porque cada Watch-TV genera ahora un menor beneficio(de un d—lar por unidad). Sin embargo,si el beneficio unitario cae por debajo de 3,5 d—la-res por Watch-TV (es decir,una disminuci—n superior a 1,5 d—lares respecto al beneficioactual de 5 d—lares),la soluci—n actual deja de ser —ptima. El problema de programaci—nlineal tendr‡ que resolverse utilizando ,u otro programa inform‡tico,paracalcular el nuevo vŽrtice —ptimo.un objetivo,como un cos-te,en lugar de maximizar una funci—n de beneficio. Por ejemplo,un restaurante puededesear desarrollar unos horarios de trabajo que satisfagan las necesidades de personal,almismo tiempo que minimiza el nœmero total de empleados. TambiŽn,un fabricante puedeuscar la distribuci—n de sus productos desde varias f‡bricas hasta sus numerosos almace-Los problemas de minimizaci—n se pueden resolver gr‡ficamente determinando pri-mero el conjunto de soluciones posibles,y utilizando,o bien el mŽtodo de los vŽrtices,o(que es an‡logo al mŽtodo de la recta isobeneficio enlos problemas de maximizaci—n) para encontrar los valores de El Ejemplo B1muestra c—mo resolver un problema de minimizaci—n.disminuci—n permisibleUn nuevo vŽrtice seconvertir‡ en —ptimo si
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 346
B.POGRAMACIîNLINEAL
En el caso de la Figura B.9,hay s—lo dos vŽrtices,20,y que en el punto . Por lo tanto,el director de ope-raciones deber’a producir 40 toneladas de reactivo qu’mico revelador de blanco y negro y 20toneladas de reactivo qu’mico revelador de color.
DIRECCIîN DE PRODUCCIîN EN ACCIîNPROGRAMACIîN DE AVIONES ENDELTA AIRLINES UTILIZANDO LAvac’o, se ha perdido para siempre una oportunidad deBoeing 757 asignado al vuelo que partiendo de Atlanta a767, a las rutas a realizar, como puede ser Atlanta-Bos-denomina a su enorme modelo de programaci—n linealÒColdstartÓ y utiliza el modelo cada d’a. Delta es la pri-El tama–o habitual de un modelo Coldstart consta debrar las llegadas y salidas en los aeropuertos, las necesi-Coldstart es minimizar una combinaci—n de los costes dehan sido enormes, y se han estimado en 220.000 d—larescaci—n, que se denominaba ÒWarmstartÓ. Delta ahorraFuentes: InterfacesOR/MS TodayCada uno de los ejemplos precedentes incluye s—lo dos variables (). Sin embargo,la mayor’a de los problemas del mundo real contienen muchas m‡s variables. Utilicemos
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 348
B.POGRAMACIîNLINEALEl Ejemplo B3presenta el problema de la dietaproblema del mix de alimentosca especificar una comida o una combinaci—n de ingredientes alimentarios que satisfaganlos requisitos nutritivos establecidos a un coste m’nimo.
300 unidades de TR29
La empresa FeedÕN Ship tiene unas instalaciones en las que se encarga de engordar ganado paralos granjeros locales y,una vez cebado,el ganado se transporta a los mercados de carne de Kan-diferentes piensos para ganado que deben comprar,para satisfacer los m’nimos est‡ndares nutri-tivos y,al mismo tiempo,minimizar los costes totales de piensos.Cada pienso contiene distintas cantidades de cuatro ingredientes nutricionales:A,B,C y D.A continuaci—n se muestran los contenidos de estos ingredientes en cada pienso,en libra de pienso:El coste por libra de los piensos X,Y y Z es de 0,02 d—lares,0,04 d—lares y 0,025 d—lares,respec-tivamente. La necesidad m’nima de cada ingrediente por vaca y por mes es de 64 onzas del ingre-diente A,80 onzas del ingrediente B,16 onzas del ingrediente C y 128 onzas del ingrediente D.La empresa de engorde se enfrenta a una restricci—n adicional:a pesar de su necesidad,s—loFeedÕN Ship tiene normalmente,en cualquier momento,100 vacas en sus instalaciones de engor-de,esta restricci—n limita la cantidad de pienso Z en la alimentaci—n de cada vaca a no m‡s de5 libras,u 80 onzas,por mes. Sea:nœmero de libras de pienso X compradas por vaca cada mes
Pienso
IngredientePienso XPienso YPienso Z onzas2 onzas4 onzas onzas3 onzas1 onzas onzas0 onzas2 onzas
onzas8 onzas4 onzas
EJEMPLO B3
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 350
B.POGRAMACIîNLINEAL
der hasta 300 unidades por mes,pero su operaci—n est‡ limitada por el tama–o de su almacŽn,queEl director de operaciones de Callarman,Richard Deckro,tiene que determinar el nœmero decompactadores que hay que producir y vender cada mes con el fin de maximizar el beneficio dedesea no tener compactadores en stock al final del periodo experimental,en diciembre.ra formular este problema de programaci—n lineal,Deckro tieneagosto (segundo mes),etc.durante julio,agosto,etc.Deckro es consciente de que,puesto que la empresa empieza sin compactadores (y dado que setarda un mes en producir y enviar el primer lote),no se puede vender ninguna unidad en julio0). Adem‡s,puesto que quiere tener cero unidades en inventario al final del a–o,la fabricaci—n durante el mes de diciembre debe ser nula (es decir,Los beneficios de Callarman Appliance son las ventas menos los costes de fabricaci—n. Portanto,la funci—n objetivo de Deckro esMaximizar el beneficioLa primera parte de esta expresi—n es el precio de venta multiplicado por las unidades vendidascada mes. La segunda parte est‡ dada por el coste de fabricaci—n,concretamente,los costes de labla B.2 por las unidades fabricadas.ra establecer las restricciones,Deckro necesita introducir un nuevo conjunto de variables:. ƒstas representan el inventario al final de cada mes (despuŽs de que se hayanrealizado todas las ventas y despuŽs de que la cantidad producida durante el mes se haya coloca-do en el almacŽn). As’,InventarioInventarioProducci—nVentasal final deal final deleste mesmes anterioractualmesebido a que no hay ni inventario previo ni ventas anteriores. EnNoviembre:0 (con el objetivo de dejar el inventario a cero al final de diciembre).
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 352
B.POGRAMACIîNLINEAL
prestaciones y salario. Al banco le gustar’a establecer una programaci—n que minimizara sus cos-(se van a la 1 de la tarde)(se van a las 2 de la tarde)(se van a las 3 de la tarde)(se van a las 4 de la tarde)(se van a las 5 de la tarde)La funci—n objetivo:Las restricciones:En cada hora,las horas de mano de obra disponibles deben ser al menos igua-10(necesidades de 9 a 10 de la ma–ana)12(necesidades de 10 a 11 de la ma–ana)14(necesidades desde las 11 hasta el mediod’a)16(necesidades desde el mediod’a hasta la 1 de la18(necesidades de 1 a 2 de la tarde)17(necesidades de 2 a 3 de la tarde)15(necesidades de 3 a 4 de la tarde)10(necesidades de 4 a 5 de la tarde)horas totales requeridas cada d’a,que es la suma de los cajeros que se necesitan en cada hora.F,P
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 354
MƒTODOSIMPLEXDELAPROGRAMACIîNLINEALsentan m‡s de dos variables y,por tanto,son demasiado complejos para una resoluci—ngr‡fica. Para hallar la soluci—n —ptima a dichos problemas se puede utilizar un procedi-. El mŽtodo simplex es realmente un algoritmo (o unconjunto de instrucciones) con el que,de forma met—dica,se examinan los vŽrtices hastaque se llegue a la mejor soluci—n:el beneficio m‡s alto o el coste m‡s bajo. Los progra-mas inform‡ticos (como POM para Windows) y las hojas de c‡lculo de Excel est‡n a nues-tra disposici—n para resolver problemas de programaci—n lineal utilizando el mŽtodo delsimplex.ra una detallada informaci—n del procedimiento algebraico del algoritmo simplex,el Tutorial 3 del CD-ROM que acompa–a a este libro o bien rem’tase a un libro detexto sobre Investigaci—n Operativa
Hay dos programas alternativos —ptimos que puede seguir el Arlington Bank. El primero consis-10),siete empleados a tiempo parcial que7),dos empleados a tiempo parcial que empiecen a las2),otros dos al mediod’a (2),y tres empleados a tiempo parcialdeber’a empezar a las nueve de la ma–ana.En la segunda soluci—n tambiŽn se emplean diez cajeros con dedicaci—n a tiempo completo,pero se utilizan seis empleados a tiempo parcial que empiezan a las nueve de la ma–ana (6),un empleado a tiempo parcial que empieza a las diez de la ma–ana (1),dos empleados2),otros dos a mediod’a (
por ejemplo,Barry Render,Ralph M. Stair y Michael Hanna,Quantitative Analysis for Management,edici—n (Upper Saddle River,NJ:Prentice Hall,2000):Cap’tulos 7-9,o Barry Render,Ralph M. Stair y RajuManagerial Decision Modeling with Spreadsheets,edici—n (Upper Saddle River,NJ:PrenticeHall,2006):Cap’tulos 2 a 4.
Este m—dulo introduce un tipo especial de modelo,la programaci—n lineal. La programa-ci—n lineal ha demostrado ser muy œtil cuando se intenta utilizar eficazmente los recursosde una organizaci—n.ci—n del problema,que conlleva la identificaci—n y formulaci—n de una funci—n objetivoy de las restricciones. La segunda etapa es la resoluci—n del problema. Si s—lo hay dosriables de decisi—n,el problema se puede resolver gr‡ficamente,utilizando el mŽtododel vŽrtice o el mŽtodo de las rectas isobeneficio/isocoste. Con cualquiera de los dosmŽtodos,se identifica primero el conjunto de soluciones posibles y posteriormente seencuentra el vŽrtice que proporciona el mayor beneficio o el menor coste. La programa-ci—n lineal se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones de negocio,como revelan los
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 355
B.POGRAMACIîNLINEAL
Funci—n objetivo Soluci—n gr‡fica Regi—n de factible MŽtodo de la recta isobeneficio MŽtodo simplex
CLAVE
CîMO UTILIZAR EL SOFTWARE PARA RESOLVER LOS PROBLEMASodos los problemas de programaci—n lineal se pueden tambiŽn resolver con el mŽtodosimplex,utilizando programas inform‡ticos como POM para Windows o Excel. Este plan-teamiento genera valiosa informaci—n econ—mica,como el precio sombra,o dual,y ofre-herramienta Solver que requiere que usted introduzca sus propias restricciones. Excel OMno tiene un m—dulo de programaci—n lineal. POM para Windows s—lo requiere que seintroduzcan los datos sobre la demanda,la oferta y los costes de transporte. En la siguien-te secci—n mostramos c—mo crear una hoja de c‡lculo de Excel para resolver los proble-mientas que lleva incorporadas para la resoluci—n de problemas. La herramienta de Excelse llama Solver. Solver (solucionador) est‡ limitada a 200 celdas que cambian (variables),des proporcionan a Solver la capacidad de resolver problemas complejos del mundo real.Utilizamos Excel para resolver el problema de Shader Electronics en el Programa B.2.La funci—n objetivo y las restricciones se repiten a continuaci—n:Funci—n objetivo:Maximizar el beneficio7(Nœmero de Walkmans)$5(Nœmero de Watch-TV)$Sujeto a:4(Walkmans)3(Watch-TV) 2(Walkmans)1(Watch-TV) Solver para el problema de Shader Electronics. Observe que la soluci—n —ptima se muestra(las celdas B8 y C8,que serv’an de variables). La selec-ci—n de Informes ofrece un an‡lisis m‡s exhaustivo de la soluci—n y de su entorno. La capa-POM para Windows puede resolver problemas de programaci—n lineal con hasta 22 res-tricciones y 99 variables. Como resultado,el software proporciona los valores —ptimos delas variables,el beneficio o coste —ptimo y el an‡lisis de sensibilidad. Adem‡s,POM para
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:32 Página 356
OBLEMASRESUELTOS
0)Beneficio 10)Beneficio 0)Beneficio El vŽrtice c se obtiene al resolver el sistema de ecua-ca la segunda ecuaci—n por 30o30o4),el beneficioPor tanto,la soluci—n —ptima es4) y el beneficio
PiensoPiensoNecesidad
marca Zm’nima mensual
Holiday Meal Turkey Ranch est‡ considerando la com-pra de dos clases diferentes de pienso para pavos. Cadapienso contiene,en proporciones variables,todos oalguno de los tres ingredientes nutritivos esencialespara el engorde de pavos. El pienso de la marca Y cues-ta 0,02 d—lares por libra,mientras el pienso de la mar-ca Z cuesta 0,03 d—lares por libra. Al ganadero le gus-necesidades nutritivas m’nimas mensuales de cadaingrediente nutritivo.sobre la composici—n de los piensos de marca Y y Z,as’te nutritivo por pavo.
nœmero de libras compradas de pienso de la marca Yentonces se puede proceder a formular este problema de programaci—n lineal como se explica a continuaci—n:
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 359
Resuelva gr‡ficamente el siguiente problema de programaci—n lineal.Sujeto a:4Resuelva gr‡ficamente el siguiente problema de programaci—n lineal.Maximizar beneficioSi se modifica la primera restricci—n a 8,Àcambia la regi—n de factibili-Sujeto a:3Resuelva el problema gr‡ficamente.Resuelva gr‡ficamente el siguiente problema de programaci—n lineal:Sujeto a:7Ed Silver Dog Food Company desea introducir una nueva marca de galletas para perroscompuesta de galletas con sabor a pollo y galletas con sabor a h’gado,que cumpla ciertosrequisitos nutritivos. Las galletas con sabor a h’gado contienen 1 unidad del nutriente A ydel nutriente A y 4 unidades del nutriente B. Segœn los requisitos del gobierno federal,cada paquete de la nueva mezcla debe contener al menos 40 unidades del nutriente A y 60unidades del nutriente B. Adem‡s,la compa–’a ha decidido que no debe haber m‡s de 15
P
P
P
P
P
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 363
La empresa Sweet Smell Fertilizer Company comercializa bolsas de estiŽrcol en las queabono org‡nico y residuos. Para que el fertilizante sea de buena calidad,cada bolsa debecontener,como m’nimo,30 libras de abono org‡nico,pero no m‡s de 40 libras de residuos.Cada libra de abono org‡nico cuesta 5 centavos,y cada libra de residuos cuesta 4 centa-os. Utilice un mŽtodo gr‡fico de programaci—n lineal para determinar la mezcla de abonoConsidere la siguiente formulaci—n de programaci—n lineal de Faud Shatara:Represente gr‡ficamente la regi—n de factibilidad y aplique el procedimiento de laLas siguientes relaciones matem‡ticas fueron formuladas por Jeffrey Rummel de laConnecticut Chemical Company. ÀCu‡les no son v‡lidas para su utilizaci—n en un proble-ma de programaci—n lineal,y por quŽ?Sujeto a:4Kalyan Singhal Corp. fabrica tres productos,y dispone de tres m‡quinas como recursos talMaximizar la contribuci—n Sujeto a:1Determine la soluci—n —ptima utilizando un software de programaci—n lineal.
P
P
P
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 365
por ciento,o en bonos municipales con una tasa de rendimiento medio del 9 por ciento.La normativa reguladora de las cooperativas de crŽdito exige que se invierta de formadiversificada,invirtiŽndose al menos el 50 por ciento en letras del Tesoro. Debido a losincumplimientos de pagos en municipios como Cleveland y Nueva York,se ha decidio queno se invierta m‡s del 40 por ciento en bonos. ÀCu‡nto debe invertir National Credit Unionen cada tipo de t’tulo para maximizar el rendimiento de su inversi—n?El famoso Limoges Restaurant de Boston est‡ abierto las 24 horas del d’a. Los camarerosse presentan para el servicio a las 3 de la ma–ana,7 de la ma–ana,11 de la ma–ana,3 dela tarde,7 de la tarde,o a las 11 de la noche,y cada uno trabaja un turno de 8 horas. Lados en que se divide el d’a.El problema de programaci—n de la propietaria,Michelle Limoges,consiste en deter-de tiempo,para minimizar el nœmero total de camareros necesarios durante un d’a. (1,2,3,4,5,6).Un artesano llamado Chuck Synovec construye dos tipos de jaulas para p‡jaros,una parapara carrizos dan un beneficio de 6 d—lares por unidad y las jaulas para azulejos propor-cionan un beneficio de 15 d—lares por unidad.Escriba la funci—n objetivo y las restricciones.Resuelva gr‡ficamente.Cada mesa de cafŽ producida por Robert West Designers proporciona a la empresa unosbeneficios netos de 9 d—lares. Cada estanter’a rinde unos beneficios de 12 d—lares. Laempresa de West es peque–a y sus recursos son limitados. Durante cualquier periodo deproducci—n (de 1 semana),se dispone de 10 galones de barniz y de 12 piezas de maderade secuoya de alta calidad. Cada mesa de cafŽ necesita aproximadamente 1 gal—n de bar-niz y 1 pieza de madera de secuoya. Cada estanter’a requiere 1 gal—n de barniz y 2 piezasrmule la decisi—n de mix de producci—n de Kent como un problema de programaci—nlineal,y resuŽlvalo. ÀCu‡ntas mesas y estanter’as se deber’an producir cada semana? ÀCu‡lser’a el beneficio m‡ximo?
P
P
Nœmero de
PeriodoTiempocamareros necesarios13 de la ma–ana-7 de la ma–ana327 de la ma–ana-11 de la ma–ana12311 de la ma–ana-3 de la tarde1643 de la tarde-7 de la tarde957 de la tarde-11 de la noche11
611 de la noche-3 de la ma–ana4
P
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 367
publicitario de 100.000 d—lares de que dispone. Para ello,la agencia tiene que decidircu‡nto va a gastar en cada uno de sus dos medios m‡s eficaces:(1) anuncios en televisi—ncio en televisi—n cuesta 3.000 d—lares; cada anuncio en el dominical cuesta 1.250 d—lares.La exposici—n esperada,a partir de las ratios de la industria,es de 35.000 telespectadorespor anuncio en televisi—n y 20.000 lectores por cada anuncio en el dominical. La directo-ra de la agencia,Deborah Kellogg,sabe por experiencia que es importante utilizar los dosmedios para llegar al mayor espectro posible de consumidores potenciales de Breem.Decide que se deben contratar,como m’nimo,5 anuncios en televisi—n,pero no m‡s de 25,y que al menos hay que contratar 10 anuncios en el peri—dico. ÀCu‡ntas veces hay que uti-lizar cada uno de los dos medios para lograr la mayor exposici—n posible sin sobrepasar elpresupuesto? Utilice un mŽtodo gr‡fico para resolver el problema.Libby Temple Manufacturing tiene tres f‡bricas (1,2 y 3) y tres almacenes (A,B y C). Lasiguiente tabla recoge los costes de transporte entre cada f‡brica y almacŽn,las capacida-Escriba la funci—n objetivo y las ecuaciones de las restricciones. Sea de unidades transportadas de la f‡brica 1 hasta el almacŽn A,etc.Resuelva el problema mediante un programa inform‡tico.
P
HastaCapacidad
ABCde producci—n
6 d—lares5 d—lares3 d—lares6
8 d—lares10 d—lares8 d—lares8
11 d—lares14 d—lares18 d—lares107125
Un fabricante de fertilizantes tiene que suministrar los pedidos de sus principales clientes(650 toneladas al cliente A y 800 toneladas al cliente B). Puede satisfacer esta demandaenviando desde el inventario existente en cualquiera de sus tres almacenes. El AlmacŽn 1(A1) tiene 400 toneladas de inventario disponible,el AlmacŽn 2 (A2) tiene 500 toneladasy el AlmacŽn 3 (A3) tiene 600 toneladas. La empresa quiere organizar el env’o al menorcoste posible,con los siguientes costes de tr‡nsito por tonelada:Explique quŽ es cada una de las seis variables de decisi—n (V):(informe de Solver m‡s abajo).V1:________________________________________________________V2:________________________________________________________V3:________________________________________________________V4:________________________________________________________V5:________________________________________________________V6:________________________________________________________
A1A2A37,50$6,25$6,50$6,757,008,00
P
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 369
tes adicionales. Sin embargo,el aumento de 90 camas conlleva decidir cu‡ntas camas sedeber’an asignar al ‡rea mŽdica (pacientes mŽdicos) y cu‡ntas al ‡rea quirœrgica (pacien-tes quirœrgicos).Los departamentos de contabilidad y de registros mŽdicos del hospital han proporcio-de 8 d’as,y el paciente mŽdico medio genera unos ingresos de 2.280 d—lares. La estanciamedia en el hospital de un paciente quirœrgico es de 5 d’as,y genera unos ingresos demientras que la media de un paciente quirœrgico es de 2,6 pruebas de laboratorio. Adem‡s,el paciente mŽdico medio necesita una sesi—n de rayos X,mientras que el paciente qui-rœrgico medio necesita 2 sesiones de rayos X. Si el hospital incrementara su capacidad en90 camas,el departamento de rayos X podr’a realizar sin coste adicional significativo hasta7.000 sesiones de rayos X. Finalmente,la direcci—n estima que se podr’an realizar hasta2.800 operaciones m‡s en los quir—fanos existentes. Los pacientes mŽdicos,por supuesto,no necesitan intervenci—n quirœrgica,mientras que generalmente a cada paciente quirœrgi-co se le realiza una intervenci—n.nœmero de camas quirœrgicas que se deber’an a–adir para conseguir maximizar los ingre-Charles Watts Electronics fabrica los seis siguientes dispositivos perifŽricos utilizados encomputadoras especialmente dise–ados para los aviones de combate:m—dems internos,m—dems externos,tarjetas gr‡ficas,disqueteras,discos duros y tarjetas de expansi—n dememoria. Cada uno de estos productos tŽcnicos requiere tiempo,en minutos,de tres tiposde equipos de pruebas electr—nicas,tal y como se muestra en la siguiente tabla:Los dos primeros dispositivos de prueba est‡n disponibles 120 horas por semana. El terce-ro (dispositivo 3) necesita m‡s mantenimiento preventivo y s—lo se puede utilizar 100 horascada semana. El mercado de los seis componentes de computadora es enorme,y WattsElectronics cree que puede vender tantas unidades de cada producto como pueda producir.Ingresos porCoste de material
unidad vendida ($)por unidad ($)M—dem externoarjeta gr‡fica
arjeta de expansi—n de memoria26020M—demM—demTarjetaTarjeta de
internoexternogr‡ficaDisqueteraDisco duromemoriaDispositivo de prueba 1731261817Dispositivo de prueba 225321517
Dispositivo de prueba 3513292
P
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 371
B.POGRAMACIîNLINEALAdem‡s,los costes variables de mano de obra son de 15 d—lares por hora para el disposi-tivo de prueba 1,12 d—lares par el segundo y 18 d—lares para el tercero. Watts Electronicsquiere maximizar sus beneficios.Resuelva el problema con computadora. ÀCu‡l es el mejor mix de productos?ÀQuŽ valor tiene un minuto de tiempo adicional por semana en el dispositivo de prue-ba 1? ÀY en el 2? ÀY en el 3? ÀDeber’a Watts Electronics a–adir m‡s disponibilidadde tiempo para los dispositivos de prueba? En caso afirmativo,Àen cu‡l o cu‡les?Susan Chollette,dietista del campus en una peque–a universidad de California,es respon-sable de definir un plan de comidas nutritivo para los alumnos. Para la cena,considera quese deber’an cumplir los cinco siguientes requisitos de contenidos:(1) entre 900 y 1.500En un d’a cualquiera,el stock de alimentos del que dispone Susan incluye siete art’culosque se pueden preparar y servir como cena para satisfacer estos requisitos. En la siguien-te tabla se muestra el coste por libra de cada art’culo alimentario y su contribuci—n de cadauno de los cinco requisitos nutritivos:ÀQuŽ combinaciones y cantidades de alimentos proporcionar‡n el aporte nutritivo queÀHasta quŽ punto es sensible la soluci—n a las variaciones del precio de la leche,lacarne picada,el pescado y el pollo?
Calor’as/HierroGrasaProte’nasHidratos deCoste/
Alimentolibra(mg/lb)(g/lb)(g/lb)carbono (g/lb)libra ($)2950,21616Carne picada1.2160,296813944,39743583,20,5831283,20,8711814,11,414
tatas2792,20,58630,33mado de C. F. Church y H. N. Church,Bowes y Church,ood Values of Portions Commonly Used,12.ci—n. Filadelfia:J. B. Lippincott,1975.
P
PROBLEMAS PARA RESOLVER CON INTERNETwww.prenhall.com/heizerlos problema adicionales:B.31aB.40.
MODULO B_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 372
C.MODELOSDETRANSPORTEdel transporteDebido a que la localizaci—n de una nueva f‡brica,almacŽn o centro de distribuci—n es unacuesti—n estratŽgica con importantes efectos sobre los costes,la mayor’a de las empresasalœan y toman en consideraci—n diferentes localizaciones. Al tener un amplio abanico deactores objetivos y subjetivos que considerar,las decisiones racionales se apoyan en unasconsideran diferentes alternativas para la localizaci—n de instalaciones en el marco de unsistema de distribuci—n existente. Cada nueva f‡brica,almacŽn o centro de distribuci—npotencial necesitar‡ una asignaci—n de env’os diferente,dependiendo de su propia produc-ci—n y costes de env’o,y de los costes de cada una de las instalaciones existentes. La elec-ci—n de una nueva localizaci—n depende de cu‡l sea la que proporcione el menor coste paraMODELIZACIîN DEL TRANSPORTEencuentra la forma m‡s barata de enviar suministros des-de diversos or’genes a diferentes destinos. Los or’genes almacenes,agencias de alquiler de autom—viles como Avis,o cualquier otro punto desdeel que se distribuyen bienes. Los son cualquier punto que recibe los bienes. Parala utilizaci—n del modelo de transporte,tenemos que saber:El coste de enviar una unidad desde cada origen a cada destino.El modelo de transporte es,en realidad,uno de los modelos de programaci—n linealcomentados en el M—dulo Cuantitativo B. Como ocurr’a con la programaci—n lineal,exis-ten programas inform‡ticos para resolver los problemas de transporte. Pero para poder uti-lizar a pleno rendimiento estos programas,sin embargo,es necesario entender las hip—te-sis que subyacen en el modelo. Para ilustrar un problema de transporte,en este m—duloestudiaremos una empresa llamada Arizona Plumbing,que fabrica,entre otros productos,una l’nea completa de ba–eras. En nuestro ejemplo,la empresa tiene que decidir desde quŽf‡bricas debe suministrar a cu‡les de sus almacenes. Los datos pertinentes de ArizonaPlumbing se presentan en la Tabla C.1y en la Figura C.1. La Tabla C.1 muestra,por ejem-plo,que a Arizona Plumbing le cuesta 5 d—lares mandar una ba–era desde su f‡brica deDes Moines a su almacŽn de Albuquerque,4 d—lares a Boston y 3 d—lares a Cleveland. Asi-mismo,vemos en la Figura C.1 que las 300 unidades que necesita el almacŽn de Albu-querque de Arizona Plumbing,podr’an ser enviadas segœn varias combinaciones desde susf‡bricas de Des Moines,Evansville y Fort Lauderdale.
El problema al que seenfrentan las empresasautom—viles,como Avis,Hertz y National,es elpa’s. Muchos de estosviajes. Autom—vilesalquilados en NuevaChicago,autom—vilesde Los çngeles llegan ailadelfia,yllegan a Miami. Laescena se repite en m‡sEstados Unidos. Porello,hay demasiadospocos en otras. Losdirectores deoperaciones debentienen que llevarse (enautom—viles paraalquilar. El procesoxige una respuestaitinerario m‡secon—mico,por lo quelas empresas deecurren a modelos de
transporte.Coste de transporte por ba–era de Arizona Plumbing
AlbuquerqueBoston
5$4$3$
8$4$3$Fort Lauderdale9$7$5$
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 376
prop—sito es resumir todos los datos pertinentes y realizar el seguimiento de los c‡lculosdel algoritmo. Utilizando la informaci—n presentada en la Figura C.1 y la Tabla C.1,pode-mos elaborar una tabla de transporte,tal y como se muestra en la Una vez que los datos se han organizado en forma tabular,debemos determinar una solu-ci—n inicial factible para el problema. Se ha desarrollado una serie de mŽtodos para estepaso. Comentaremos dos de ellos:la regla del rinc—n noroeste y el mŽtodo intuitivo del
ESARROLLODEUNASOLUCIîNINICIAL
de transporte
Albuquerque(demanda de300 unidades)
Des Moines(capacidad de100 unidades)Evansville(capacidad de300 unidades)Boston(demanda de200 unidades)Fort Lauderdale(capacidad de300 unidades)
Cleveland(demanda de200 unidades)
200700
abla de transporte para Arizona Plumbing
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 377
Cuando aplicamos el enfoque intuitivo a los datos de la Figura C.2 (en vez de la regla del rinc—nnoroeste) obtenemos la soluci—n que se muestra en la Figura C.4como punto de partida.(D a C) (E a C) (E a B) (F a A)
ESARROLLODEUNASOLUCIîNINICIALmŽtodo intuitivoIdentificar la celda con el menor coste. Deshacer arbitrariamente cualquier empa-problema de transporte.
La soluci—n proporcionada es una soluci—n posible porque satisface todas las restricciones de
Ruta
DesdeHastaBa–eras enviadasCoste unitarioCoste total1005$500$2008$1.600$1004$400$1007$700$
FC2005$1.000$
otal:4.200$
Plumbing
EJEMPLO C2
2007005$4$
Segundo, se tacha la columna C tras colocar100 unidades en esta celda de 3 dólares,Primero, se tacha la fila de arriba (D) trasFinalmente, se colocan 300 unidades en la única Tercero, se tacha la fila E y la columna B tras
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 379
MƒTODOSTEPPINGSTONEASOAPASO
Empezando por la ruta Des Moines-Boston,se traza primero un camino cerra-amente signos positivos y negativos en las celdas de este camino. En la celda superior izquier-da,por ejemplo,colocamos un signo menos porque hemos originales. Observe que s—lo podemos utilizar celdas donde actualmente hay env’os para poderolver a la celda de partida a travŽs de la ruta que estamos trazando. Por tanto,el camino DesMoines-Boston a Des Moines-Albuquerque a Fort Lauderdale-Albuquerque a Fort Lauderdale-Boston a Des Moines-Boston no ser’a aceptable,porque el recuadro Fort Lauderdale-Albuquer-que est‡ vac’o. Resulta que s—lo existe un camino cerrado para cada celda vac’a. Una vez quese ha identificado este camino cerrado,podemos empezar a asignar signos m‡s y menos a las cel-puesta es sencilla. Dado que estamos probando la eficacia del coste de la ruta de env’o Des Moi-nes-Boston,intentamos enviar 1 ba–era de Des Moines a Boston. Esto es 1 unidadmandando entre las dos ciudades,por lo que hay que poner un signo m‡s en la celda.Sin embargo,si mandamos 1 unidad m‡s que antes de Des Moines a Boston,acabamos mandan-es de s—lo 100 unidades,tenemos que mandar 1 ba–era menos de Des Moines a Albuquerque.Este cambio nos evita violar la restricci—n de capacidad.ra indicar que hemos reducido el env’o de Des Moines-Albuquerque,colocamos un signomenos en este recuadro. Continuando por el camino cerrado,observe que ya no satisfacemos elrequerimiento de 300 unidades para nuestro almacŽn de Albuquerque. De hecho,si reducimos el
200700
Inicio
201
200
8$
99
4$
99
5$
1
4$
100
100


Evaluaci—n stepping-stone de rutas alternativas para
Archivode datosde Excel OM
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 381
200700
MƒTODOSTEPPINGSTONEASOAPASOEn el Ejemplo C3vemos que es posible,en efecto,una mejor soluci—n porque pode-mos calcular un ’ndice de mejora negativo en una de nuestras rutas sin utilizar. ce negativo representa el importe en que podremos reducir los costes totales si una uni-dad fuese enviada por la ruta origen-destino. El paso siguiente,por tanto,ser‡ elegir aquelitinerario (ruta sin utilizar) que tenga el ’ndice de mejora negativo podremos enviar el m‡ximo nœmero de unidades permitido por esa ruta y reducir el corres-ÀCu‡l es la cantidad m‡xima que puede enviarse por nuestra nueva ruta de ahorro? Sehallar‡ esa cantidad observando el camino cerrado de signos positivos y negativos traza-dos para esa ruta,y seleccionando despuŽs el menor nœmero hallado en los recuadros que. Para obtener una nueva soluci—n,sumamos este nœmero a todos. De nuevo,por supuesto,alguna mejora m‡s. Esto se hace evaluando cada celda sin utilizar,tal y como se ha des-crito. En el Ejemplo C4continuamos con nuestro esfuerzo de ayudar a Arizona Plumbinga encontrar una soluci—n final.abla de transporte: ruta FA
ra mejorar la soluci—n del caso de Arizona Plumbing podemos utilizar los ’ndices de mejoracalculados en el Ejemplo C3,en el que vimos que el ’ndice negativo m‡s alto (y el œnico) est‡ enla ruta Fort Lauderdale - Albuquerque (que es la ruta representada en la Figura C.7).La cantidad m‡xima que puede enviarse en la nueva ruta abierta,Fort Lauderdale-Albuquerque(FA),es el nœmero m‡s bajo encontrado en los recuadros con signo menos:en este caso,100 uni-dades. ÀPor quŽ 100 unidades? Dado que el coste total disminuye 2 d—lares por unidad enviada,segœn el mŽtodo nos indican que cada unidad enviada por la ruta FA da como resul-tado un aumento de 1 unidad enviada desde Evansville (E) a Boston (B) y una disminuci—n de 1unidad en las cantidades enviadas tanto de F a B (ahora 100 unidades) como de E a A (ahora 200unidades). Por tanto,lo m‡ximo que podemos mandar por la ruta FA son 100 unidades. Esta solu-ci—n da como resultado cero unidades de F a B. Ahora vamos realizar los siguientes pasos:Sumamos 100 unidades (a las cero que actualmente se mandan) en la ruta FA.
EJEMPLO C4
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 383
îMOUTILIZARELSOFTWAREPARARESOLVERPROBLEMASDETRANSPñRTECîMO UTILIZAR EL SOFTWARE PARA RESOLVER PROBLEMASDE TRANSPORTESe pueden utilizar tanto Excel como Excel OM y POM para Windows para resolver pro-blemas de transporte. Excel utilizar la herramienta Solver,que exige que usted introduzcasus propias restricciones. Excel OM tambiŽn utiliza Solver,pero tiene una estructura pre-definida que permite introducir œnicamente los datos. POM para Windows tambiŽn requie-re introducir œnicamente los datos de demanda,oferta y costes de env’o.soluciones —ptimas a los problemas de transporte. El Programa C.1muestra los datos deentrada (de Arizona Plumbing) y las f—rmulas de costes totales. Para alcanzar una soluci—n—ptima,debemos ir a la barra Herramientasde Excel,seleccionar
Nuestra celda objetivo es la celda del coste total (B21), que queremos minimizar cambiando las celdas de Introduzca los nombres Éstas son las celdas en las que la herramienta Solver colocará los envíos.Aquí se calculan los envíos totales, desde, El coste total se crea aquí,
Pantalla de datos de entrada y f—rmulas de Excel OM, utilizando
los datos de Arizona Plumbing
C—mo utilizar POM para Windows para resolver problemas de transporteEl m—dulo de transporte de POM para Windows puede resolver tanto los problemas demaximizaci—n como los de minimizaci—n mediante diversos mŽtodos. Los datos de entra-
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 387
C.MODELOSDETRANSPORTE
Dado que ambos ’ndices son superiores a cero,yaf‡brica de Nueva Orleans. Si Williams decide abrir laplanta de Nueva Orleans,los costes totales de produc-ci—n y distribuci—n ser‡n de 20.000 d—lares.Este an‡lisis,sin embargo,proporciona s—lo lamitad de la respuesta al problema de Williams. Debe-mos seguir el mismo procedimiento para determinar elm’nimo coste si la nueva planta se construye en Hous-
Los ÁngelesNueva York8001.2002.00080010014$11$12$10$
abla de transporte
En el Problema Resuelto C.1,analizamos el problemade Williams Auto Top Carriers utilizando una tabla detransporte. Un enfoque alternativo podr’a ser estructu-maci—n lineal,que explicamos en detalle en el M—duloCuantitativo B.Con los datos de la Figura C.11,escribimos la funci—n objetiva y las restricciones como sigue:600(capacidad de producci—n en Atlanta)900(capacidad de producci—n en Tulsa)500(capacidad de producci—n en Nueva Orleans)800(premisa de demanda en Los çngeles)1.200(premisa de demanda en Nueva York)
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 390
PROBLEMAS391
isite nuestro sitio web o utilice su CD-ROM del alumno para obtener material sobre este
www.prenhall.com/heizerreguntas de autoevaluaci—n
En su CD-ROM del alumnoLecci—n en PowerPointrchivo de datos para el ejemplo de Excel OMPOM para Windows
CUESTIONES PARA EL DEBATEÀQuŽ pasos sigue el mŽtodo intuitivo del menorIdentifique los tres pasos de la regla del rinc—ninicial,y por quŽ?ma de transporte,menor ser‡ el porcentaje sobre elExplique esta afirmaci—n.a largas distancias. ÀEs posible aplicar el modelode transporte a una escala mucho menor,por ejem-plo,entre los departamentos de un centro comercialo en las oficinas de un edificio? Razone la respues-Desarrolle la regla del rinc—n noroestey expliqueel problema de Arizona Plumbing analizado en elest‡ desequilibrado,y c—mo puede equilibrarlo?negativo en un problema de transporte de minimi-degeneraci—nel contexto del modelo de transporte.

PROBLEMAS*
Utilizando el enfoque intuitivo del menor coste.
P
significa que se puede resolver el problema con el programa POM para Windows; significa que se puede resolver elproblema con Excel OM; significa que se puede resolver el problema con POM para Windows y/o Excel OM.
P
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:33 Página 391
Los tres bancos de sangre del condado de Franklin est‡n coordinados mediante una ofici-na central que facilita el suministro de sangre a los cuatro hospitales de la regi—n. El costede enviar un recipiente est‡ndar de sangre de cada banco a cada hospital aparece en lasiguiente tabla. TambiŽn se ofrecen el nœmero de recipientes disponibles quincenalmentecada hospital. ÀCu‡ntos env’os deben realizarse quincenalmente de cada banco de sangrea cada hospital de forma que se minimicen los costes de env’o?En el Problema Resuelto C.1,Williams Auto Top Carriers propon’a abrir una nueva plan-ta en Nueva Orleans o en Houston. La direcci—n hall— que el coste total en el sistema (dela producci—n m‡s la distribuci—n) ser’a de 20.000 d—lares para la ubicaci—n de NuevaOrleans. ÀCu‡l ser’a el coste total si Williams abriese una planta en Houston? ÀEn cu‡l delas dos localizaciones propuestas (Nueva Orleans o Houston) deber’a Williams abrir lanueva instalaci—n?ra los siguientes datos de Karen-Reifsteck Corp.,calcule la soluci—n inicial y su coste
Hasta
DesdeWZOferta132$116$250$110$220220$230$180$178$300
152$173$196$164$435
Demanda160 120 200 230
P
P
Hasta
DesdeHosp. 1Hosp. 2Hosp. 3Hosp. 4OfertaBanco 18$9$11$16$50Banco 212$7$5$8$80
Banco 314$10$
Demanda90 70 40 50 250
P
123
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:34 Página 393
C.MODELOSDETRANSPORTEra Tripp Clothing Group tiene plantas de producci—n en tres localidades (W,Y y Z),quedistribuyen a tres tiendas Walsh de venta al detalle de ropa en otras tres ciudades (A,B yC). La siguiente tabla resume las disponibilidades de las factor’as,las demandas previstasde las tiendas y los costes unitarios de env’o:Complete el an‡lisis,determinando la soluci—n —ptima de distribuci—n para Tara TrippAnalice el siguiente problema de transporte de Frank Timoney Enterprises en Clifton Park,NY.Halle la soluci—n inicial utilizando la regla del rinc—n noroeste. ÀQuŽ condici—n espe-cial existe?Explique quŽ har’a para resolver el problema.Bell Mill Works (BMW) suministra puertas a tres almacenes de materiales para la cons-trucci—n desde sus serrer’as de Mountpelier,Nixon y Oak Ridge. Determine el mejor plande env’os para BMW a partir de los datos proporcionados por Kelly Bell,directora de tr‡-ico de BMW. Utilice como procedimiento inicial el rinc—n noroeste y a continuaci—n el. Vea la siguiente tabla para los datos. (una soluci—n degenerada en una de sus iteraciones).
P
Hasta
DesdeDestino ADestino BDestino COfertaOrigen 18$9$4$72Origen 25$6$8$38Origen 37$9$6$46
Origen 45$3$7$19
Demanda110 34 31 175
P
30651356$7$
P
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:34 Página 394
Captain Cabell Corp. fabrica equipos de pesca. Actualmente la empresa tiene una plantade fabricaci—n en Los çngeles y otra en Nueva Orleans. David Cabell,propietario de laempresa,est‡ decidiendo d—nde debe construir una nueva planta,en Filadelfia o en Seattle.Utilice la siguiente tabla para calcular los costes totales de distribuci—n para cada una delas plantas posibles. ÀCu‡l debe elegir Cabell?Susan Helms Manufacturing Co. le ha contratado para evaluar sus costes de distribuci—n.La siguiente tabla muestra la demanda actual,la capacidad y los costes de env’o entre cadaactor’a y cada almacŽn. Determine el patr—n de env’o m‡s econ—mico.
del almacén1.0002.000
6.7006.200
P
AlmacŽn
F‡bricaPittsburghSt. LouisDenverCapacidadLos çngeles100$75$50$150
Nueva Orleans80$90$225Filadelfia40$90$350
30$350
Demanda200 100 400
P
4$2$
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:34 Página 395
C.MODELOSDETRANSPORTE
instalaciones en Chicago,Milwaukee,Minneapolis yLa innovaci—n fue el factor m‡s importante delŽxito de Tony a la hora de convertir una peque–atienda de furgonetas en una de las mayores y m‡srentables empresas de personalizaci—n de furgonetasdel medio oeste. Tony parec’a tener una habilidaddispositivos œnicos que siempre ten’an muchademanda entre los propietarios de furgonetas. Unejemplo es la ducha Shower-Rific,que fue desarro-llada por Tony s—lo 6 meses despuŽs de empezar conCustom Vans,Inc. Estas peque–as duchas son com-casi cualquier tipo de furgoneta y en muchos lugaresdistintos dentro de la furgoneta. Shower-Rific est‡bricada con fibra de vidrio,dispone de toalleros,compartimentos para jab—n y champœ,y una puertade pl‡stico exclusiva. Cada Shower-Rific necesitaunos 8 litros de fibra de vidrio y 3 horas de mano deobra para su fabricaci—n.La mayor’a de las Shower-Rifics se fabrican enGary,en el mismo almacŽn en que se fund— la empre-sa Custom Vans,Inc. La planta de fabricaci—n de Garypuede producir 300 Shower-Rifics en un mes,peroesta capacidad nunca parece ser suficiente. Las tien-das de Custom Vans en todas partes se quejan de norecibir suficientes Shower-Rifics,y dado que Minne-lizaciones,Tony siempre tiende a enviar Shower-Rifics a los dem‡s sitios,antes que a Minneapolis.Esto saca de quicio al director de Custom Vans enMinneapolis,y despuŽs de muchas acaloradas discu-siones,Tony ha decidido instalar una nueva planta debricaci—n de Shower-Rifics en Fort Wayne (India-na). La planta de Fort Wayne podr’a producir 150Shower-Rifics al mes.La planta de fabricaci—n de Fort Wayne aœn no pod’asatisfacer la demanda actual de Shower-Rifics,y Tonysab’a que la demanda de su exclusiva ducha para auto-caravana aumentar’a r‡pidamente en el pr—ximo a–o.as consultarlo con su banco y con su abogado,Tonylleg— a la conclusi—n de que deb’a abrir dos nuevascapacidad que la de Fort Wayne. Se llev— a cabo unainvestigaci—n inicial sobre localizaciones posibles paralas plantas,y Tony decidi— que las dos nuevas plantasdeber’an situarse en Detroit (Michigan),Rockford (Illi-nois) o Madison (Wisconsin). Tony sab’a que seleccio-nar la mejor localizaci—n para las dos nuevas plantaslas diferentes localizaciones ser’an importantes factoresEsta tienda fue una de las primeras que abri— Tony,yplanta de fabricaci—n de Gary estaba suministrando 200Shower-Rifics al mes,aunque Bill sab’a que la deman-d—lares,y aunque el coste de transporte desde Fortayne era el doble de ese importe,Bill siempre estabarogando a Tony que le mandase 50 unidades m‡s de laplanta de Fort Wayne. Las dos plantas suplementariasduchas que necesitaba. Los costes de transporte,porsupuesto,podr’an variar,segœn la localizaci—n queny ser’a de 30 d—lares desde Detroit,5 desde Rockford yilma Jackson,directora de la tienda de Customan en Milwaukee,era la que estaba m‡s disgustadaduchas. Ten’a una demanda de 100 unidades y dede la planta de Fort Wayne. No pod’a comprender porquŽ Tony no le enviaba la totalidad de las 100 unidadesdesde Gary. El coste de transporte desde Gary era s—lode 20 d—lares,mientras que desde Fort Wayne era de 30d—lares. Wilma confiaba en que Tony seleccionasePodr’a conseguir todas las duchas que necesitara,y elno fuera en Madison,una nueva planta en Rockfordpodr’a suministrarle todas sus necesidades,pero el cos-ser’a de 40 d—lares,Wilma calculaba que,aunqueDetroit fuese una de las nuevas plantas,no recibir’a uni-Custom Vans,Inc. de Minneapolis estaba dirigidapor Tom Poanski. Recib’a 100 duchas desde la plantade Gary. La demanda ascend’a a 150 unidades. Tom
MODULO C_TOMO II 26/7/07 11:34 Página 398
D.MODELOSDECOLASLêNEASDEESPERAArt’culos o personas enun servicio.El cuerpo de conocimientos sobre las l’neas de espera,a menudo llamado es una parte importante de las operaciones y una valiosa herramienta para el director deson una situaci—n corriente. Pueden,por ejemplo,tomarKinko,o turistas esperando a entrar en la atracci—n de Mr. Toad en Disney. La Tabla D1
El EuroDisney dear’s,el Disney Japande Tokio y Disneylandy Disney World decaracter’stica encomœn:largas colas yesperas aparentementeembargo,Disney esuna de las empresasl’deres del mundo enel an‡lisis cient’ficopredecir la cantidadde gente que atraer‡cada atracci—n. ParaDisney consigue quelas colas parezcanestar moviŽndoseadelante,entretiene ala gente mientrasespera,y ponepara llegar a cada
atracci—n.
TABLA D.1Situaciones habituales de colas
Llegadas a la colaProceso de servicioSupermercadoClientes con la compraCobro por los cajeros en las cajasCabina de peajeAutom—vilesConsulta del mŽdicoPacientesTratamiento de mŽdicos y enfermerasSistema de computadoraProgramas a ejecutarProceso de los trabajos en la computadoraCompa–’a telef—nicaUsuarios que llamanEquipos de conmutaci—n gestionanTransacciones realizadas por los cajerosMantenimientoM‡quinas averiadasPersonal de mantenimiento reparaBarcos y barcazasCarga y descarga por los estibadoresLos modelos de l’neas de espera son œtiles tanto en servicios como en fabricaci—n. Elan‡lisis de las colas en tŽrminos de longitud de la cola,tiempo medio de espera y otros fac-de bancos),las actividades de mantenimiento (que deben reparar la maquinaria averiada)y las actividades de control en los talleres. De hecho,los pacientes que esperan en la con-sulta de un mŽdico y las taladradoras averiadas esperando a ser reparadas en un taller dereparaci—n tienen mucho en comœn desde una perspectiva de direcci—n de operaciones. Enambos casos se utilizan recursos humanos y maquinaria para reponer en buen estado defuncionamiento a valiosos activos productivos (personas y m‡quinas).En este apartado analizamos brevemente las tres partes de un sistema de cola o l’nea deLlegadas o entradas al sistema.poblaci—n,su comportamiento y su distribuci—n estad’stica.Disciplina de la cola o la l’nea de espera propiamente dichade la cola incluyen si es limitada o ilimitada en su longitud,y la disciplina de las. Sus caracter’sticas incluyen su dise–o y la distribuci—nAhora examinemos cada una de estas tres partes.
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 402
ARACTERêSTICASDEUNSISTEMADECOLASgraciadamente,la vida se complica por el hecho de que la gente tiende a renunciar o adesistir. Los clientes que do larga para ajustarse a sus necesidades o intereses. Los clientes que llos que se ponen en la cola pero luego se impacientan y se van sin realizar su transacci—n.En realidad,ambas situaciones sirven justamente para destacar la necesidad de la teor’a deLa l’nea de espera en s’ misma es el segundo componente de un sistema de colas. La lon-puede,bien por ley o bien por restricciones f’sicas,aumentar hasta una longitud infinita.Una barber’a peque–a,por ejemplo,s—lo tendr‡ un nœmero limitado de asientos para espe-rar. Los modelos de colas se tratan en este m—dulo partiendo del supuesto de longitud cuando su tama–o no tiene restricciones,como enel caso de las cabinas de peaje que atienden a los autom—viles que llegan.Una segunda caracter’stica de las l’neas de espera hace referencia a la . Esto se refiere a la regla por la que se va a atender a los clientes en la cola. La mayo-egla del primero queentra,primero que sale (rst In,First Out,. Sin embargo,en la sala de urgenciasde un hospital o en la cola de una caja r‡pida de un supermercado,diferentes asignacionesde prioridad pueden reemplazar a la regla FIFO. Los pacientes con heridas graves tendr‡nselos trata segœn el primero que entra,primero que sale). La ejecuci—n de pro-gramas inform‡ticos tambiŽn opera segœn una programaci—n de prioridades. En la mayo-r’a de las grandes empresas,cuando las n—minas informatizadas tienen que salir en unafecha espec’fica,el programa de n—minas recibe la m‡xima prioridadCaracter’sticas del servicioimportantes dos propiedades b‡sicas:(1) el dise–o del sistema de servicio y (2) la distri-Los sistemas de servicio se clasifican habi-tualmente segœn su nœmero de canales (por ejemplo,nœmero de servidores) y el nœmerode fases (por ejemplo,nœmero de paradas de servicio que deben hacerse). Un con un solo servidor,est‡ representado por el autobanco con un solocajero abierto. Si,por otro lado,el banco tiene varios cajeros en servicio,con cada clienteque espera en una cola comœn a que quede libre el primer cajero,entonces tendr’amos unservicio multicanal,al igual que la mayor’a de las grandes barber’as,mostradores de expe-dici—n de billetes aŽreos y oficinas de correos.Observaci—n de EtorreSistema de servicio conuna cola y un servidor.Sistema de servicio conservidores.
El tŽrmino FIFS (primero que entra,primero servido,First In,First ServedFIFO. Otra disciplina,la LIFS (œltimo que entra,primero servido,Last In,First Served),tambiŽn llamada œlti-mo que entra,primero que sale (LIFO,Last In,First Out),suele aplicarse cuando los materiales se almacenan o
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 405
ARACTERêSTICASDEUNSISTEMADECOLASservicio en un sistema deforma habitual paray tiempos de servicio, lasdistribuciones normal yser m‡s v‡lidas en ciertos
0,000,250,500,751,001,251,501,752,002,252,502,753,00Probabilidad de que el tiempo de servicio
p
o t
(
horas
)
Probabilidad de que el tiempo de servicio dure más de for Tasa de servicio media () = 3 clientes/horatiempo medio de servicio = 20 minutos (o 1/3 de hora) por cliente = tasa de servicio media = 2,7183 (base de los logaritmos neperianos)Tasa de servicio media (1 cliente/hora
donde
FIGURA D.4Dos ejemplos de la distribuci—n exponencial negativa para los tiempos
de servicioDistribuci—n del tiempo de serviciollegadas en que pueden ser constantes o aleatorios. Si el tiempo de servicio es constante,lle-va como un lavado de autom—viles autom‡tico. M‡s frecuentemente,los tiempos de servicio sedistribuyen aleatoriamente. En muchos casos,podemos asumir que los tiempos de serviciodistribuci—n de probabilidad exponencial negativaLa Figura D.4muestra que,si los siguen una distribuci—n expo-nencial negativa,la probabilidad de un tiempo de servicio muy largo es baja. Por ejemplo,cuando el tiempo medio de servicio es de 20 minutos (o 3 clientes por hora),rara vez untiempo medio de servicio es de 1 hora,la probabilidad de emplear m‡s de 3 horas en elLos modelos de colas ayudan a los directivos a tomar decisiones que equilibren los costescionar muchas medidas del rendimiento de un sistema de l’nea de espera,entre las que seProbabilidad de que la instalaci—n de servicio estŽ inactiva.Probabilidad de que haya un nœmero espec’fico de clientes en el sistema.
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 407
D.MODELOSDECOLASLêNEASDEESPERALlegadas que siguen una distribuci—n de Poisson.Un servicio de una fase.Adem‡s,todos ellos describen sistemas de servicios que operan en condiciones perma-nentemente estables. Esto significa que los ritmos de llegada y servicio permanecen esta-œnico con llegadas de Poisson y tiempos de servicio,o deservidor œnico. En esta situaci—n,las unidades que llegan forman una cola œnica que ser‡la Figura D.3). Partimos del supuesto deLas llegadas son atendidas sobre la base del Òprimero que entra,primero que saleÓ(FIFO),y cada llegada espera a ser atendida,independientemente de la longitudLas llegadas son independientes de las llegadas anteriores,pero el nœmero mediode llegadas (ritmo de llegadasLas llegadas siguen una distribuci—n de probabilidades de Poisson y proceden deuna poblaci—n infinita (o muy,muy grande).Los tiempos de servicio var’an de un cliente a otro y son independientes uno deotro,pero se conoce su ritmo medio.Los tiempos de servicio siguen una distribuci—n de probabilidades exponencialnegativa.El ritmo de servicio es m‡s r‡pido que el ritmo de llegada.Cuando se cumplen estas condiciones,se puede utilizar la serie de ecuaciones mostradasen la Tabla D.3.Los Ejemplos D1 y D2ilustran c—mo puede utilizarse el modelo A (queen revistas tŽcnicas se conoce como el modelo M/M/1)la misma tasa de servicio
En la notaci—n de la teor’a de colas la primera letra hace referencia a las llegadas (donde M representa la dis-tribuci—n de Poisson); la segunda letra hace referencia al servicio (donde M es,de nuevo,la distribuci—n dePoisson,que es lo mismo que una tasa exponencial del servicio,y una D es una tasa de servicio constante); eltercer s’mbolo hace referencia al nœmero de servidores. As’ pues,un sistema M/D/1 (nuestro modelo C) tieneunas llegadas que siguen la distribuci—n de Poisson,un servicio constante y un servidor.
F—rmulas de colas para el modelo A: sistema de un œnico canal, tambiŽn
Nœmero medio de llegadas por periodo de tiempo
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 410
D.MODELOSDECOLASLêNEASDEESPERAUna vez calculadas las caracter’sticas operativas de un sistema de colas,suele ser impor-tante hacer un an‡lisis econ—mico de su impacto. Aunque el modelo de colas descrito arri-ba es valioso para predecir los posibles tiempos de espera,la longitud de las colas,los tiem-pos de inactividad,etcŽtera,no identifica las decisiones —ptimas ni tiene en cuenta factoresde costes. Como vimos anteriormente,la soluci—n a un problema de colas puede exigir quemejor servicio y la reducci—n de costes de espera derivados de proporcionar ese servicio.El Ejemplo D2analiza los costes del Ejemplo D1.importantes de las colas
Wq()3(322)23hora40 minutos de tiempo medio de espera por autom—vil2el mec‡nico est‡ ocupado el 66,6% del tiempoP0112probabilidad de 0,33 de que haya 0 autom—viles en el sistemaProbabilidad de m‡s de kautom—viles en el sistema
Observe que esto es igual a 1 10,44420,29640,13250,08860,05870,039
El propietario de Golden Muffler Shop estima que el coste del tiempo de espera del cliente,encuanto insatisfacci—n del cliente y pŽrdida de reputaci—n,es de 10 d—lares por hora de tiempo con-esperandoy dado que hay aproximadamente 16 autom—viles atendidos al d’a (2 llegadas por hora porhoras de trabajo al d’a),el nœmero total de horas que los clientes consumen esperando cada d’aPor tanto,en este caso,
EJEMPLO D2
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 412
D.MODELOSDECOLASLêNEASDEESPERAcomplejas que las que se utilizan en el modelo de canal œnico y,sin embargo,se utilizanEl software de POM para Windows y Excel OM descritos m‡sde mœltiples canales,as’ como de otros problemas de colas).
El Golden Muffler Shop ha decidido abrir una segunda plataforma para cambio de tubos de esca-pe y contratar a un segundo mec‡nico para atender las instalaciones. Los clientes,que llegan a un2 por hora,esperar‡n en una cola œnica hasta que uno de los dosra averiguar en quŽ se asemeja o diferencia este sistema del antiguo sistema de espera decanal œnico,calcularemos diferentes caracter’sticas operativas para el sistema de dos canales,M2,y compararemos los resultados con los del Ejemplo D1:3/433298143121212
1! 22 1
2  2
3  8/3
16 1
2  2
3  3
4  1
1  2
3  1
2 4
9 6
6  2  1
1  2
3  1
3  1
2 0  1
1n0 1
n! 2
3n  1
2! 2
32 2(3)
2(3)  2
EJEMPLO D3
Archivo dedatos deExcel OM
Los Ejemplos D2 y D3 seilustran con m‡s detalle
ActiveModel D.2
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 414
D.MODELOSDECOLASLêNEASDEESPERAModelo C (M/D/1): Modelo de tiempo de servicio constanteAlgunos sistemas de servicio tienen tiempos de servicio constantes en lugar estar expo-nencialmente distribuidos. Cuando se procesan clientes o equipos segœn un ciclo fijo,como en el caso de un tœnel de lavado autom‡tico de autom—viles o un viaje en una atrac-
Las colas existen noindustrias,sinoMcDonaldÕs de Moscœen la Plaza Pushkin,acuatro manzanas delKremlin,se jacta dexterior,da empleo ay genera unosingresos anuales de 80millones de d—lares. Avolumen,siguetenido que desarrollaruna estrategia para
manejarlas.
TABLA D.5 Valores de Lqpara M = 1-5 canales y algunos valores de = /µ
Llegadas de Poisson, tiempos de servicio exponencialesNœmero de canales de servicio,
123450,100,01110,150,02640,00080,200,05000,00200,250,08330,00390,300,12850,00690,350,18840,01100,400,26660,01660,450,36810,02390,00190,500,50000,03330,00300,550,67220,04490,00430,600,90000,05930,00610,651,20710,07670,00840,701,63330,09760,01120,752,25000,12270,01470,803,20000,15230,01890,854,81660,18730,02390,00310,908,10000,22850,03000,00410,9518,05000,27670,03710,00530,33330,04540,00670,67480,09040,01581,34490,17780,03240,00592,84440,31280,06040,01217,67340,53200,10510,02270,88880,17390,03981,49070,27700,06592,12610,43050,10474,93220,65810,160912,27241,00000,24111,52820,35412,38560,51283,90600,73657,08931,055016,93661,5184
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 416
D.MODELOSDECOLASLêNEASDEESPERAcio,debemos considerar un modelo diferente de colas. Este modelo se utilizar’a,por ejem-plo,si consider‡semos las reparaciones de los equipos de una f‡brica que tiene cincom‡quinas,si estuviŽramos a cargo del mantenimiento de una flota de 10 aviones de unpuente aŽreo entre dos ciudades,o si dirigiŽramos un pabell—n de hospital que tuviera 20Este modelo difiere de los tres anteriores porque ahora hay una relaci—n entre la longitud de la cola y el ritmo de llegada. Ilustremos la situaci—n extrema:Si suf‡brica tuviera cinco m‡quinas y todas estuviesen rotas y esperando a ser reparadas,el rit-mo de llegadas caer’a a cero. En general,entonces,conforme la se hace m‡s larga enel modelo de poblaci—n limitada,el ritmo de llegadasLa Tabla D.7muestra las f—rmulas de colas para el modelo de poblaci—n limitada.Observe que se emplea una notaci—n diferente de la de los modelos A,B y C. Para sim-plificar lo que podr’a convertirse en unos c‡lculos que necesitar’an mucho tiempo,se handesarrollado tablas de colas finitas que determinan es un factor de efi-f—rmulas del modelo finito.
F—rmulas de colas y notaciones para el modelo D: f—rmulas de poblaci—n
LXF
actor de eficiencia
L. G. Peck y R. N. Hazelwood,inite Queuing Tables(Nueva York:John Wiley,1958)
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 418
D.MODELOSDECOLASLêNEASDEESPERA
XMDF0,01210,0480,9990,01910,0760,9980,02510,1000,9970,03010,1200,9960,03410,1350,9950,03610,1430,9940,04010,1590,9930,04210,1670,9920,04410,1750,9910,04610,1830,9900,05010,1980,9890,05210,2060,9880,05410,2140,9870,05620,0180,99910,2220,9850,05820,0190,99910,2290,9840,06020,0200,99910,2370,9830,06220,0220,99910,2450,9820,06420,0230,99910,2530,9810,06620,0240,99910,2600,9790,06820,0260,99910,2680,9780,07020,0270,99910,2750,9770,07520,0310,99910,2940,9730,08020,0350,99810,3130,9690,08520,0400,99810,3320,9650,09020,0440,99810,3500,9600,09520,0490,99710,3680,9550,10020,0540,9970,10010,3860,9500,10520,0590,997XMDF10,4040,9450,11020,0650,99610,4210,9390,11520,0710,99510,4390,9330,12020,0760,99510,4560,9270,12520,0820,99410,4730,9200,13020,0890,93310,4890,9140,13520,0950,99310,5050,9070,14020,1020,99210,5210,9000,14530,0110,99920,1090,99110,5370,8920,15030,0120,99920,1150,99010,5530,8850,15530,0130,99920,1230,98910,5680,8770,16030,0150,99920,1300,98810,5820,8690,16530,0160,99920,1370,98710,5970,8610,17030,0170,99920,1450,98510,6110,8530,18030,0210,99920,1610,98310,6380,8360,19030,0240,99820,1170,98010,6650,8190,20030,0280,9980,20020,1940,976XMDF10,6890,8010,21030,0320,99820,2110,97310,7130,7830,22030,0360,99720,2290,96910,7350,7650,23030,0410,99720,2470,96510,7560,7470,24030,0460,99620,2650,96010,7750,7300,25030,0520,99520,2840,95510,7940,7120,26030,0580,99420,3030,95010,8110,6950,27030,0640,99420,3230,94410,8270,6770,28030,0710,99320,3420,93810,8420,6610,29040,0070,99930,0790,99220,3620,93210,8560,6440,30040,0080,99930,0860,99020,3820,92610,8690,6280,31040,0090,99930,0940,98920,4020,91910,8810,6130,32040,0100,99930,1030,98820,4220,91210,8920,597XMDF0,33040,0120,99930,1120,98620,4420,90410,9020,5830,34040,0130,99930,1210,98520,4620,89610,9110,5690,36040,0170,99830,1410,98120,5010,88010,9270,5420,38040,0210,99830,1630,97620,5400,86310,9410,5160,40040,0260,97730,1860,97220,5790,84510,9520,4930,42040,0310,99730,2110,96620,6160,82610,9610,4710,44040,0370,99630,2380,96020,6520,80710,9690,4510,46040,0450,99530,2660,95320,6860,78710,9750,4320,48040,0530,99430,2960,94520,7190,76710,9800,4150,50040,0630,99230,3270,93620,7500,74810,9850,3990,52040,0730,991XMDF30,3590,9270,52020,7790,72810,9880,3840,54040,0850,98930,3920,91720,8060,70810,9910,3700,56040,0980,98630,4260,90620,8310,68910,9930,3570,58040,1130,98430,4610,89520,8540,67010,9940,3450,60040,1300,98130,4970,88320,8750,65210,9960,3330,65040,1790,97230,5880,85020,9180,60810,9980,3080,70040,2400,96030,6780,81520,9500,56810,9990,2860,75040,3160,94430,7630,77720,9720,5320,80040,4100,92430,8410,73920,9870,5000,85040,5220,90030,9070,70220,9950,4700,90040,6560,87130,9570,66620,9980,4440,95040,8150,83830,9890,631
Finite Queuing Tables (Nueva York: John Wiley, 1958): 4. © 1985, John Wiley & Sons, Inc.
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 420
OBLEMASRESUELTOS
= 1B7/B8 = B6*B$7/B$8 = B17*B$7/B$8 = 1B7/B8 = C16 + B17 = C17 + B18ProbabilidadacumuladaC‡lculode los par‡metros = B7/B8 = B7^2/(B8*(B8B7)) = B7(B8B7) = B7(B8*(B8-B7) = 1/(B8B7) = 1E7C‡lculos de muestraProbabilidadIntroduzca la tasa de llegadas y de servicio en
D1 (Golden MufflerShop) se muestran
en el modelo M/M/1.
PROBLEMAS RESUELTOS
Actualmente,Sid Das Brick Distributors tiene contrata-do a un trabajador cuya tarea es cargar ladrillos en loscamiones de la empresa para su distribuci—n. Llega unamedia de 24 camiones al d’a,o 3 por hora,a la plata-forma de carga,siguiendo una distribuci—n de Poisson.El trabajador los carga a un ritmo de 4 camiones porhora,siguiendo aproximadamente una distribuci—nDas cree que a–adiendo un segundo empleado paracargar ladrillos mejorar‡ sustancialmente la productivi-nas en la d‡rsena de carga duplicar‡ el ritmo de carga,de 4 a 8 camiones por hora. Analice el efecto en la colade que haya m‡s de 3 camiones ya estŽn carg‡ndose o
Nœmero de cargadores de ladrillos
Ritmo de llegada de camiones (Ritmo de carga ( camiones0,6 camiones hora0,2 horas2,25 camiones0,225 camiones)0,75 horas0,075 horasProbabilidad de sistema vac’o ()0,25
Probabilidad nk
Un cargadorDos cargadores00,7510,5620,42
30,32
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 423
JERCICIOSENNTERNETYDELCD-ROMDELALUMNO
olviendo al Problema Resuelto D1,vemos que aun-son menores cuando se abre una segunda d‡rsena,elpues,seguramente recomendar’amos no construir unasegunda d‡rsena.
La unidad de cardiolog’a del hospital de St. Elsewheretiene 5 camas,que est‡n casi siempre ocupadas porCada 2 horas aproximadamente (segœn una distribuci—nde Poisson),uno de los pacientes necesita la atenci—nentonces una media de 30 minutos (distribuidos expo-pacientes,las dos preguntas importantes son:ÀCu‡l es elpaciente pasa esperando a que llegue una enfermera?De la Tabla D.8,con 2,vemos que
isite nuestro sitio web o utilice su CD-ROM del alumno para obtener material sobre este
www.prenhall.com/heizerreguntas de autoevaluaci—n
En su CD-ROM del alumnoLecci—n en PowerPointrchivo de datos para el ejemplo de Excel OMPOM para Windows
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 425
D.MODELOSDECOLASLêNEASDEESPERA
CUESTIONES PARA EL DEBATECuando se dise–a un sistema de colas,ÀquŽ cuestio-nes ÒcualitativasÓhay que tener en cuenta?Nombre los tres factores que determinan la estructu-ra de las ÒllegadasÓen un sistema de colas.Defina las hip—tesis del modelo Òb‡sicoÓde colas deun œnico canal (Modelo A o M/M/1).ÀEs bueno o malo que la panader’a de un supermer-cado funcione segœn el sistema de primero en llegar,Describa lo que se quiere decir en el contexto de lasÀCu‡l es mayor,Describa brevemente tres situaciones en que no sepueda aplicar la disciplina FIFO (primero en llegar,hay una cola limitada o finita.mas de colas? Dibuje y explique la configuraci—nLavado de autom—viles.Lavander’a.ÀTienen las consultas de los mŽdicos tasas de lle-la misma tasa media de llegadas y de servicio,peroel tiempo del servicio es constante en uno y expo-ÀQuŽ valor,en d—lares,asigna a sus horas de espe-ra en una cola? ÀQuŽ valor asignan sus compa–e-ros de clase a las suyas? ÀPor quŽ difieren los valo-

EJERCICIO ACTIVE MODEL
En este ejemplo Active Model podemos examinar la relaci—n entre tasas de llegadas y ser-vicio,y costes y nœmero de servidores. Los dos primeros inputs del modelo son las tasasde llegada y de servicio,en clientes por hora. TambiŽn se muestra el tiempo medio entrellegadas y tiempo de servicio,pero no altere estas dos cifras que est‡n sombreadas enoscuro (30 minutos y 20 minutos,respectivamente).Utilice la barra de desplazamiento sobre la tasa de llegadas. ÀCu‡l deber’a ser la tasade llegadas para que se necesitara un tercer mec‡nico?el intervalo de costes de reputaci—n para el que tendr’a exactamente un mec‡nico. ÀY
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 426
Si se a–ade un segundo mec‡nico,Àes m‡s barato tener dos mec‡nicos que trabajen
Un an‡lisis de Golden Muffler Shop (Ejemplos D1-D3)
con los costes como variable
PROBLEMAS*
D.1.Los clientes llegan a la peluquer’a Paul HarroldÕs Styling Shop a una tasa de 3 por hora,distribuidos segœn una distribuci—n de Poisson. Paul puede hacer cortes de pelo a un ritmode 5 por hora,distribuidos exponencialmente.Calcule el tiempo medio que un cliente espera hasta que le llega su turno.Calcule el porcentaje de tiempo que Paul est‡ ocupado.D.2.S—lo hay una fotocopiadora en la sala de estudio de la escuela de negocios. Los estudian-tes llegan a una tasa de 40 por hora (segœn una distribuci—n de Poisson). El fotoco-piado lleva una media de 40 segundos,o 90 por hora (segœn una distribuci—n expo-
P
P
significa que se puede resolver el problema con el programa POM para Windows; significa que se puede resolver elproblema con Excel OM; significa que se puede resolver el problema con POM para Windows y/o Excel OM.
P
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 427
D.7.Los autom—viles llegan a la ventanilla de un autoservicio de correo de Urbana,Illinois,allegadas sigue una distribuci—n de Poisson y el tiempo del servicio se distribuye exponen-ÀQuŽ probabilidad hay de que no haya ningœn autom—vil en la ventanilla?ÀQuŽ probabilidad hay de que haya exactamente 2 autom—viles en el sistema.D.8.La empresa Tara Yazinski Electronics Corporation mantiene un equipo de servicio parareparar aver’as de m‡quinas que se producen con una media de 8 m‡quinas al d’a,conuna distribuci—n del tiempo de reparaci—n que se asemeja a la exponencial.ÀCu‡l es el tiempo medio de inactividad de una m‡quina averiada?D.9.ZimmermanÕs Bank es el œnico banco de la peque–a ciudad de St. Thomas. En un viernesnormal llega al banco una media de 10 clientes por hora para llevar a cabo transacciones.Hay un cajero en el banco,y el tiempo medio para realizar una transacci—n es de 4 minu-tos. Se puede describir el tiempo de servicio mediante una distribuci—n exponencial. Seutiliza una œnica l’nea de espera,y el cliente situado al principio de la cola ir‡ al primercajero disponible. Si se utiliza un œnico cajero,calcule:La probabilidad de que el banco estŽ vac’o.Zimmerman est‡ analizando la posibilidad de poner a un segundo cajero (que traba-Supone que esto recortar‡ el tiempo de espera a la mitad. Si se a–ade un segundo caje-ro,responda a los apartados anteriores.D.10.alerie Fondl dirige un complejo de multicines llamado Cinema I,II,III y IV en Columbus,Ohio. Cada una de las 4 salas proyecta una pel’cula diferente; la programaci—n escalona lashoras de comienzo de cada pel’cula para evitar las multitudes que se formar’an si las 4 pel’-de servicio siguen una distribuci—n exponencial. Las llegadas en un d’a normalmente acti-vo se distribuyen segœn Poisson y tienen una media de 210 por hora.
P
P
P
P
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 429
Como se indic—,la cooperativa utiliza el almacŽn intensamente s—lo 2 semanas al a–o.tes de descarga del a–o pr—ximo. Costar‡ unos 9.000 d—lares hacer la ampliaci—n fueraD.13.La tienda de ropa de Radovilsky en Haywood,California,mantiene un pr—spero departa-mento de ventas por cat‡logo en el que un empleado toma los pedidos por telŽfono. Si elempleado est‡ ocupado atendiendo el telŽfono,las llamadas entrantes para la venta porcuanto el empleado est‡ libre,la llamada que haya esperado m‡s tiempo es transferida yun pedido en una media de 4 minutos. Las llamadas tienden a seguir una distribuci—n dePoisson,y los tiempos de servicio tienden a ser exponenciales.El coste del empleado es de 10 d—lares por hora,pero debido a la pŽrdida de clientela yde ventas,Radovilsky pierde unos 25 d—lares por hora como consecuencia del tiempo queRadovilsky est‡ analizando la posibilidad de poner un segundo empleado para aten-der llamadas. El coste para la tienda de este empleado ser’a el mismo:10 d—lares porD.14.Los clientes llegan a una m‡quina expendedora de cafŽ a un ritmo de cuatro por minuto,siguiendo una distribuci—n de Poisson. La m‡quina de cafŽ dispensa tazas de cafŽ en untiempo constante de 10 segundos.ÀCu‡nto tiempo tiene que esperar de promedio una persona antes de conseguir suD.15.La t’pica estaci—n de metro de Washington DC tiene seis tornos,y el director de la esta-ci—n puede gestionar cada uno para utilizarlo como control de entrada o de salida,peronunca los dos a la vez. El director debe decidir,a distintas horas del d’a,cu‡ntos tornosEn la estaci—n de la Universidad de George Washington (GWU),los pasajeros entran enla estaci—n a un ritmo de unos 84 por minuto entre las siete y las nueve de la ma–ana. Lospasajeros que salen de los trenes en esta parada llegan a la zona de tornos de salida a ungadas y los tiempos de servicio siguen una distribuci—n de Poisson y exponencial respec-tivamente. Suponga que los pasajeros forman una cola comœn tanto en la zona de los tor-El director de la estaci—n GWU,Ernie Forman,no quiere que el pasajero medio de suestaci—n tenga que esperar en la cola del torno m‡s de 6 segundos,ni quiere que haya m‡s
P
P
P
MODULO D_TOMO II 26/7/07 11:36 Página 431
unidad necesita un 80 por ciento del tiempo de la segunda unidad,la octava unidad nece-sita un 80 por ciento del tiempo de la cuarta unidad,y as’ sucesivamente. Este principio setasa de la curva de aprendizajenœmero de veces que se duplica Si la primera unidad de un producto en particular necesit— 10 horas de mano de obra,y sise da una curva de aprendizaje del 70 por ciento,las horas que se necesitar‡n para la cuar-ta unidad requiere una doble duplicaci—n en la f—rmula:de 1 a 2 a 4. Por tanto,la f—rmu-CURVAS DE APRENDIZAJE EN SERVICIOSY MANUFACTURADiferentes organizaciones (es m‡s,diferentes productos) tiene diferentes curvas de apren-dizaje. La tasa de aprendizaje var’a segœn la calidad de la direcci—n y el potencial del pro-Cualquier cambio en el proceso,producto o personal afecta a la cur-va de aprendizaje. Por lo tanto,se debe tener cuidado al suponer que una curva deComo puede verse en la Tabla E.1,las curvas de aprendizaje en la industria var’an
URVASDEAPRENDIZAJEENSERVICIOSYMANUFACTURAefecto de la curva de
Ejemplos de efectos de la curva de aprendizajePar‡metrola curva de
acumulativoaprendizaje (%)1.Producci—n del modelo TPreciode Ford2.Montaje de avionesHoras de mano de obra directa por unidadUnidades producidas3.Equipos de MantenimientoTiempo medio para sustituir un grupoNœmero de sustituciones764.Producci—n de aceroHoras de trabajo de un empleado de producci—nUnidades producidas5.Circuitos integrados6.Calculadora de manoPrecio medio de venta de f‡brica7.Discos de memoria
8.Trasplantes de coraz—nTasas de mortalidad a 1 a–oTrasplantes efectuados79James A. Cunningham,ÒUsing the Learning Curve as a Management ToolÓ,(junio de 1980):45. ©1980 IEEE; yDavid B. Smith y Jan L. Larsson,ÒThe Impact of Learning on Cost:The Case of Heart TransplantationÓ,Hospital and Health Services Admi-nistration(primavera de 1989):85-97.
MODULO E_TOMO II 26/7/07 11:37 Página 439
PLICACIîNDELACURVADEAPRENDIZAJEEl enfoque aritmŽtico es el enfoque m‡s simple para los problemas de curvas de aprendi-zaje. Como apunt‡bamos al principio de este m—dulo,cada vez que se duplica la produc-ci—n,disminuye la mano de obra por unidad en un factor constante,conocido como la tasade aprendizaje. As’ pues,si sabemos que la tasa de aprendizaje es del 80 por ciento y quela primera unidad producida necesit— 100 horas,las horas requeridas para producir lasegunda,cuarta,octava y decimosexta unidades son las siguientes:unidades,yes uno de los valores duplicados. El enfoque aritmŽtico no nos dice cu‡ntas horas ser‡nnecesarias para producir otro nœmero de unidades. Para tener esta flexibilidad,debemospendiente de la curva deEn la Tabla E.2se presentan algunos valores de . El Ejemplo E1muestra c—mo se utiliza
Unidad producidaHoras para la unidad 1641,0
Valorpara la curva
(%)b700,515750,415800,322850,234900,152
Utilizaci—n de los logaritmos para calcular las curvas de aprendizajeLa tasa de aprendizaje para una operaci—n concreta es del 80 por ciento,y la primera unidad de
EJEMPLO E1
Archivo dedatos deExcel OM
MODULO E_TOMO II 26/7/07 11:37 Página 441
PLICACIîNDELACURVADEAPRENDIZAJELa Tabla E.3tambiŽn muestra valores acumulativosro total de horas necesarias para producir un determinado nœmero de unidades. De nuevo,el c‡lculo es sencillo. Basta con multiplicar el valor de la tabla por el tiempo necesario para
Archivo dedatos deExcel OM
Los Ejemplos E2 y E3 seilustran con m‡s detalle
ActiveModel E1
Utilizaci—n de los coeficientes de la curva de aprendizajeuna serie de remolcadores que usted desea comprar para su compa–’a naviera,Great Lakes,Inc.Los barcos 2 y 3 han sido producidos por los coreanos con un factor de aprendizaje del 85 porciento. A 40 d—lares por hora,como comprador que es usted,ÀquŽ deber’a esperar pagar por laPrimero,busque la cuarta unidad en la Tabla E.3 y un factor de aprendizaje del 85 por ciento.El coeficiente de la curva de aprendizaje,es de 0,723. Para producir la cuarta unidad,por tan-to,se necesitanra hallar el coste,multiplique por 40 d—lares:
EJEMPLO E2
El Ejemplo E2 calculaba el tiempo para producir el cuarto remolcador que Great Lakes tiene pen-sado comprar. ÀCu‡nto tiempo necesitar‡n los cuatroMirando esta vez en la columna Òtiempo totalÓde la Tabla E.3,observamos que el coeficien-te acumulado es 3,345. En consecuencia,el tiempo requerido esra una demostraci—n de c—mo se puede utilizar el programa Excel OM para resolver los Ejem-el Programa E.1 al final de este m—dulo.
El uso de la Tabla E.3 exige saber cu‡nto tiempo requiere completar la primera unidad. Sinembargo,ÀquŽ ocurre si nuestra informaci—n disponible m‡s reciente o m‡s fiable perte-estimaci—n revisada para la primera unidad y luego aplicar la tabla a ese nœmero. El Ejem-El Ejemplo E2utiliza la ecuaci—n anterior y la Tabla E.3 para calcular los efectos dela curva de aprendizaje.
MODULO E_TOMO II 26/7/07 11:37 Página 443
E.CURVASDEAPRENDIZAJEIMPLICACIONES ESTRATƒGICAS DE LAS CURVASHasta ahora,hemos mostrado c—mo los directores de operaciones pueden prever las nece-sidades de horas de mano de obra para un producto. TambiŽn hemos mostrado c—mo losagentes de compras pueden determinar el coste de un proveedor,conocimiento que puedeayudar a la hora de negociar los precios. Otra aplicaci—n importante de las curvas de apren-dizaje se refiere a la planificaci—n estratŽgica.En la Figura E.2se muestra un ejemplo de recta de costes de una empresa y recta deprecios de una industria. Estas curvas de aprendizaje son rectas porque ambas escalas son
Revisi—n de las estimaciones de la curva de aprendizajeGreat Lakes,Inc.,cree que circunstancias excepcionales en la producci—n del primer barco (ra encontrar la estimaci—n revisada del barco nœmero 1,volvemos a la Tabla E.3,con un3 y un coeficiente de la curva de aprendizaje de por ciento. Para hallar la estimaci—n revisada,dividimos el tiempo real para el barco nœmero 3,100.000 horas,por En consecuencia,129.366 horas es la nueva (revisada) estimaci—n para el barco 1.
EJEMPLO E4
Volumen acumulado (escala logarítmica)Margen debeneficio brutoPrecio en la industriaPérdidaPrecio unitario (escala logarítmica)Costes de la empresa(c)(b)(a)
Curva de aprendizaje de la industria para el precio comparadacon la curva de aprendizaje de la empresa para el costeNota:Los ejes horizontal y vertical de esta figura son escalas logar’tmicas. Esto se conoce como gr‡fico
logar’tmico (log-log).
MODULO E_TOMO II 26/7/07 11:37 Página 444
E.CURVASDEAPRENDIZAJE
La curva de aprendizaje es una poderosa herramienta para el director de operaciones. Estaest‡ndar de los art’culos producidos y tambiŽn de los comprados. Adem‡s,la curva deindustria. Hemos visto tres enfoques de las curvas de aprendizaje:an‡lisis aritmŽtico,an‡-lisis logar’tmico y coeficientes de la curva de aprendizaje,mostrados en tablas. El soft-re tambiŽn puede ayudar a analizar las curvas de aprendizaje.
Curvas de aprendizaje
CLAVE
CîMO UTILIZAR EL SOFTWARE PARA LAS CURVAS DE APRENDIZAJEExcel,Excel OM y POM para Windows sirven para analizar las curvas de aprendizaje.Puede utilizar las ideas de la siguiente secci—n sobre Excel OM para construir,s’ as’ lodesea,su propia hoja de c‡lculo Excel.de la curva de aprendizaje. Los datos de entrada proceden de los Ejemplos E2 y E3. En lacelda B7 introducimos el nœmero de la unidad que sirve de unidad base (que no debe ser1 necesariamente),y en B8 introducimos el tiempo para esta unidad.
Se utilizan estas celdas para los c‡lculos. No toque estas celdas.En la celda B11 se calcula el tiempo para la primera unidad,
=$B$11*POWER(1,$B$12)=SUM(B16:B16
M—dulo de curva
los Ejemplos E2 y E3
MODULO E_TOMO II 26/7/07 11:37 Página 446
E.CURVASDEAPRENDIZAJEtal,y el hospital utiliza una tasa de aprendizaje del 90 por ciento,calcule el tiempo que seEl hospital Beth Zion ha recibido la certificaci—n inicial del estado de California para con-rtirse en un centro de trasplantes de h’gado. El hospital,sin embargo,debe realizar susmero de todos los trasplantes,reciŽn acabado,requiri— 30 horas. A partir de los estudiosdel hospital,Beth Zion estima que tendr‡ una curva de aprendizaje del 80 por ciento. Cal-cule el tiempo que llevar‡ completarel decimoctavo trasplantepor hora de cirug’a en 5.000 d—lares. De nuevo,la tasa de aprendizaje es del 80 por cien-Manceville Air acaba de producir la primera unidad de un gran compresor industrial queincorpora nueva tecnolog’a en los circuitos de control y un nuevo sistema de ventilaci—ninterno. La primera unidad requiri— 112 horas de mano de obra para fabricarla. La empre-sa sabe,por su experiencia anterior,que este contenido en mano de obra disminuir‡ signi-icativamente a medida que se vayan produciendo m‡s unidades. Al revisar datos anterio-res de producci—n,se observa que la empresa ha tenido una curva de aprendizaje del 90por ciento al fabricar sistemas parecidos. La empresa quiere estimar el tiempo total nece-sario para fabricar las pr—ximas 7 unidades. Calcule la estimaci—n.Candice Cotton,estudiante de la Universidad Estatal de San Diego,ha comprado seisestanter’as para su habitaci—n. Hay que desembalar y montar las piezas de cada una,inclu-yendo algunos clavos y tornillos. Termin— la primera estanter’a en 5 horas y la segunda enSuponiendo que se mantenga esa tasa,Àcu‡nto necesitar‡ para la tercera estanter’a?ÀY para la cuarta,quinta y sexta?
P
P
P
P
P
MODULO E_TOMO II 26/7/07 11:37 Página 450
E.CURVASDEAPRENDIZAJECentral Power posee 25 peque–as centrales elŽctricas. Ha contratado a Genco Servicespara revisar las turbinas de cada central. El nœmero de horas que factur— Genco a Centralsus servicios. Como director de mantenimiento de Central,est‡ intentando estimar el cos-te de revisar la cuarta turbina. ÀCu‡nto esperar’a pagar para revisar la quinta y sexta turbi-na? Todas las turbinas son iguales y existe una curva de aprendizaje del 80 por ciento.Hacen falta 28.718 horas para producir la octava locomotora en una gran compa–’a indus-trial francesa. Si el factor de aprendizaje es del 80 por ciento,Àcu‡nto tiempo se necesita-La empresa de Eric Krassow est‡ a punto de pujar por un nuevo sistema de radar. Aunqueel producto utiliza nueva tecnolog’a,Krassow cree que puede utilizar una tasa de aprendi-zaje del 75 por ciento. Se espera que se necesiten 700 horas para fabricar la primera uni-dad,y el contrato es para 40 unidades.ÀCu‡l es el nœmero total de horas para fabricar las 40 unidades?Como encargado de presupuestos en Peter Ancona Enterprises,su trabajo consiste en pre-cierta experiencia en estas tareas,que ha realizado espor‡dicamente en el pasado. El tiem-po necesario para el mantenimiento de cada cilindro ha sido exactamente de 4 horas,y sehan realizado trabajos an‡logos siguiendo una curva de aprendizaje del 85 por ciento. ElDespuŽs de preparar el presupuesto,usted encuentra un albar‡n de mano de obra paraeste cliente de cinco cabezas de cilindro de locomotora. De las diversas anotaciones enel albar‡n de mano de obra,saca la conclusi—n de que la quinta unidad requiri— 2,5 horas.ÀQuŽ conclusi—n saca usted acerca de la curva de aprendizaje y de su presupuesto?Sara Bredbenner y Blake DeYoung son compa–eros de equipo en una tienda de descuen-discount store); su nueva tarea consiste en montar balancines para los clientes. Elcronometrar el tiempo que tardaron en montar el primer balanc’n,pero necesitaron 4 horaspara montar el segundo. Tienen que montar seis m‡s. Calcule aproximadamente cu‡ntola octava unidadelly-Lambing,Inc.,un fabricante de peque–os buques contratados por el gobierno,tieneuna plantilla fija de 10 artesanos muy cualificados. Estos trabajadores pueden trabajar has-ta 2.500 horas al a–o cada uno. Kelly-Lambing est‡ a punto de firmar un nuevo contratopara construir un nuevo tipo de buque. Se espera que hagan falta 6.000 horas para fabricar
P
P
P
P
P
MODULO E_TOMO II 26/7/07 11:37 Página 452
MODULO E_TOMO II 26/7/07 11:37 Página 456
VENTAJAS E INCONVENIENTESINVENTARIOƒRMINOSCLAVEîMOUTILIZARELSOFTWAREENLAROBLEMASRESUELTOSJERCICIOSENINTERNETYDELUESTIONESPARAELDEBATEROBLEMASPARARESOLVERCONASODEESTUDIOCENTRODEATENCIîNTELEFîNICADEASOSDEESTUDIOADICIONALES
MîDULO CUANTITATIVO F
CONTENIDO DEL MîDULO
El intervalo de
SIMULACIîN
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 457
ƒESLASIMULACIîNsistema en cuesti—n. El modelo se utilizar‡,a continuaci—n,para evaluar los efectos deImitar,con una representaci—n matem‡tica,una situaci—n del mundo real.A continuaci—n estudiar sus propiedades y caracter’sticas operativas,yFinalmente,sacar conclusiones y tomar decisiones de acci—n basadas en los resul-De esta manera,no har‡ falta actuar sobre el sistema de la vida real hasta que primero sehayan valorado en el modelo las ventajas y los inconvenientes de una importante decisi—nra utilizar la simulaci—n,el director de operaciones debeDefinir el problema.Plantear las variables importantes asociadas al problema.Realizar el experimento.Analizar los resultados (modificando,posiblemente,el modelo o cambiando losDecidir la l’nea de actuaci—n a seguir.Estas etapas se muestran en la Figura F.1.enormemente complejos,desde las colas en los cajeros de los bancos hasta un an‡lisis dela econom’a de los Estados Unidos de AmŽrica. Aunque las peque–as simulaciones se pue-den hacer manualmente,la utilizaci—n eficaz de esta tŽcnica exige el uso de computadoras.Los modelos a gran escala,simulando quiz‡s a–os de decisiones de negocio,son tratadosinventarios. ÀPor quŽ utilizamos la simulaci—n en esas ‡reas cuando los modelos matem‡-ticos descritos en otros cap’tulos pueden resolver problemas similares? La respuesta es quela simulaci—n proporciona un enfoque alternativo para problemas que son muy complejosmatem‡ticamente. La simulaci—n puede,por ejemplo,resolver problemas de inventariocuando la demanda o los plazos de entrega no son constantes.
ABLA F.1Localizaci—n y programaci—n de ambulanciasDise–o de los sistemas de distribuci—nPlanificaci—n de personalPredicci—n de tendencias de votoProgramaci—n de los servicios de taxis,camiones yProgramaci—n de plantas de fabricaci—nInversiones de capitalPrevisi—n de ventasPlanificaci—n y control de inventarios
Definir el problemaPlantear variablesConstruir el modeloRealizar la simulaci—nExaminar los resultadosSeleccionar la mejor decisi—nEspecificar los valores de las variables
FIGURA F.1
simulaci—n
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 459
IMULACIîNDESimular el experimento.amos a analizar estos pasos sucesivamente.aso 1. Establecer distribuciones de probabilidadlaci—n de Monte Carlo es generar valores para las variables que constituyen el modeloobjeto de estudio. En los sistemas del mundo real,una gran cantidad de variables son pro-babil’sticas por naturaleza. Por nombrar s—lo algunas:demanda de inventario; plazo deentrega de los pedidos que han de llegar; tiempos entre aver’as de las m‡quinas; tiemposentre llegadas de los clientes a la instalaci—n de servicio; tiempos de realizaci—n de los ser-vicios; tiempos necesarios para completar las actividades de un proyecto; y nœmero dedistribuci—n de probabilidadpara una variabledada es mediante el an‡lisis de los datos hist—ricos. La probabilidad,o frecuencia relativa,de cada valor posible de una variable se halla dividiendo la frecuencia de la observaci—npor el nœmero total de observaciones. Pongamos un ejemplo.La demanda diaria de neum‡ticos en BarryÕs Auto Tire durante los 200 œltimos d’asviene indicada en las columnas 1 y 2 de la Tabla F.2. Suponiendo que las tasas de llegadaspasadas se mantendr‡n en el futuro,podemos convertir esta demanda en una distribuci—nde probabilidad dividiendo la frecuencia de cada demanda por la demanda total,es decir,aso 2. Construir una distribuci—n de probabilidad acumulada para cada varia-. La conversi—n de una distribuci—n de probabilidad,tal como la de la columna 3 de labla F.2,a una distribuci—n de probabilidad acumulada es una tarea sencilla. En la colum-na 4 observamos que la probabilidad acumulada para cada nivel de demanda es la sumadel nœmero que aparece en la columna de probabilidad (columna 3) para ese nivel dedemanda y de la probabilidad acumulada para el nivel anterior.aso 3. Establecer intervalos de nœmeros aleatorios (equiprobables). Una vez quehemos establecido la distribuci—n de probabilidad acumulada para cada variable que apa-rece en la simulaci—n,debemos asignar una serie de nœmeros que represente a cada posi-ble valor o resultado. Esto se denomina crear los intervalos de nœmeros aleatorioscamente,una serie de nœmeros aleatorioses una serie de d’gitos (por ejemplo,dos d’gitosdesde 01,02,...,98,99,00) que han sido seleccionados por un proceso totalmente aleato-Intervalos de nœmerosinformatizada.Para determinar una
ABLA F.2Demanda de BarryÕs Auto TyreProbabilidadProbabilidad
de neum‡ticosFrecuenciade ocurrenciaacumulada10/200 = 0,050,0520/200 = 0,100,1540/200 = 0,200,3560/200 = 0,300,6540/200 = 0,200,8530/200 = 0,151,00200 d’as200/200 = 1,00
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 461
IMULACIîNDE
ABLA F.4Asignaci—n de intervalos de nœmeros aleatorios para BarryÕs Auto Tire
520650885330104799376691353200845707376328027435240329607485907359551760825768280594031127799087924109253677690236497199321075219590943897717249989490360678236789852921257369348576965262874956592378717290570198573195336927211160958968481789340993504451503350951344346264395529306449443016883218506257345662311540903451952614903036246982517430353685015592640985504861188523085417128069248492164959278821626964483112730268001616461385451446321349666274418698929884543340810201788274973745319499424927648942668314742776033311975981720064611352740581829309963352781306283094233739303487017411468259942534322317015873595572336213746822444209324671794589670980989925775003323663657594199588607746637169442203851448691330503324600819293672302750648572752987057501804586990234870886844976240801862911538449632665728485632602752692624067698412945136170215291652564326220862377713100218311932853194814331583351Rand (Nueva York: The Free Press, 1995).
neum‡ticos en la BarryÕs Auto Tire (la Tabla F.3). Seleccionamos los nœmeros aleatoriosnecesarios de la Tabla F.4 empezando por el ‡ngulo superior izquierdo y continuando hacia aba-œmeroNœmeroDemanda
de d’aaleatoriodiaria simulada1523237338244694598569657332850398851090539Demanda total de 10 d’as
EJEMPLO F1
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 463
IMULACIîNDEUNPROBLEMADECOLASEl Ejemplo F2 ilustra el empleo de la simulaci—n en un gran muelle de descarga y ensu cola correspondiente. La llegada de las barcazas al muelle no sigue una distribuci—n dePoisson,y los ritmos de descarga (tiempos de servicio) no son exponenciales ni constan-tes. Por lo tanto,no pueden utilizarse los modelos matem‡ticos de colas del M—dulo D.
Habiendo salido de las ciudades industriales del medio oeste y tras un largo trayecto Mississippiabajo,las barcazas,totalmente cargadas,arriban por la noche al puerto de Nueva Orleans. Elnœmero de barcazas que atraca en una noche cualquiera fluctœa entre 0 y 5. La Tabla F.5 nos indi-ca la probabilidad de 0,1,2,3,4 y 5 llegadas. En la misma tabla indicamos las probabilidadesacumuladas y los intervalos de nœmeros aleatorios correspondientes a cada nœmero de llegadasUn estudio realizado por el encargado del muelle revela que el nœmero de barcazas descarga-das tiende tambiŽn a variar de un d’a a otro. En la Tabla F.6 el encargado facilita informaci—n dela que podemos crear una distribuci—n de probabilidad para la variable tasa de descarga diaria.Igual que hicimos con la variable de llegadas,podemos establecer un intervalo de nœmeros alea-torios para las tasas de descarga.Las barcazas se descargan siguiendo el mŽtodo FIFO (primera que llega,primera que se des-carga). Toda barcaza no descargada el d’a de llegada deber‡ esperar al d’a siguiente. Sin embar-go,el amarre de las barcazas al muelle acarrea importantes costes,de tal manera que el encarga-do no puede ignorar las llamadas telef—nicas de los enfadados propietarios de las barcazasrecord‡ndole que el Òtiempo es oroÓ. El encargado decide que antes de dirigirse al controladorABLA F.6asas de descarga e intervalos de nœmeros aleatoriosProbabilidadIntervalo de nœmeros
diariaProbabilidadacumulada
0,101,0091 a 00
ABLA F.5asas de llegadas nocturnas de barcazas e intervalos de nœmerosNœmero deProbabilidadIntervalo de nœmeros
llegadasProbabilidadacumulada
0,101,0091 a 00
1,00
intervalos de nœmerosintervalo es igual al
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 465
IMULACIîNYANçLISISDEINVENTARIOCuando los datos del Ejemplo F2 son analizados en tŽrminos de costes de demora,costesde inactividad de la mano de obra y costes de contratar mano de obra suplementaria parala descarga,el encargado del muelle y el controlador del puerto pueden tomar una mejordecisi—n respecto a las necesidades de personal. Pueden incluso optar por volver a simularel proceso asumiendo tasas de descarga diferentes que correspondan a equipos con m‡spersonal de descarga. Aunque la simulaci—n no pueda garantizar una soluci—n —ptima aproblemas como Žste,puede servir para la recreaci—n de un proceso e identificar buenasalternativas de decisi—n.SIMULACIîN Y ANçLISIS DE INVENTARIOEn el Cap’tulo 2 de este volumen introdujimos los modelos de inventario. Los habitual-como el plazo de aprovisionamiento son conocidos y constantes. No obstante,en la mayo-r’a de las situaciones de inventario del mundo real,la demanda y el plazo son variables,demanera que efectuar un an‡lisis exacto es algo muy dif’cil de hacer con cualquier herra-En este apartado presentamos un problema de inventario con dos variables de decisi—ny dos componentes probabil’sticos. Al due–o de la ferreter’a del Ejemplo F3 le gustar’acreto que tiene una demanda diaria y un plazo de entrega probabil’sticos (variables). Quie-re realizar una serie de secuencias de simulaci—n,ensayando con varias cantidades de pedi-do y puntos de pedido,para minimizar sus costes totales de inventario para el producto encuesti—n. Los costes de inventario en este caso incluir‡n los costes de lanzamiento,dealmacenamiento y de rotura de existencias.
SimkinÕs Hardware vende la taladradora elŽctrica modelo Ace. La demanda diaria de la taladra-dora es relativamente baja pero sujeta a cierta variabilidad. Durante los 300 œltimos d’as,Simkinha anotado las ventas indicadas en la columna 2 de la Tabla F.8. Ha transformado la frecuenciahist—rica en una distribuci—n de probabilidad para la variable demanda diaria (columna 3). Se creauna distribuci—n de probabilidad acumulada en la columna 4 de la Tabla F.8. Finalmente,Simkinestablece un intervalo de nœmeros aleatorios para representar cada posible demanda diaria
EJEMPLO F3
ABLA F.8Probabilidades e intervalos de nœmeros aleatorios para la demanda de(1)(2)(3)(4)(5)Demanda deProbabilidadIntervalo de
taladradoras AceFrecuenciaProbabilidadacumuladanœmeros aleatorios0,050,0501 a 050,100,1506 a 150,200,3516 a 351200,400,101,0091 a 00
300 d’as1,00
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 467
IMULACIîNYANçLISISDEINVENTARIO
ambiŽn mostramos el nœmero medio de pedidos realizados por d’a y la media de ventas per-Media de ventas perdidas
3 pedidos10 d’as
2 unidades en ventas perdidas
ABLA F.10Primera simulaci—n de inventario de SimkinÕs Hardware. Cantidad de(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)UnidadesInventarioNœmeroInventarioVentasNœmeroPlazo de
D’arecibidasinicialaleatorioDemandafinalperdidasÀPedido?aleatorioentrega006190N20963360No30657330S’0240394502No5101052370No60769340S’33270432220No80230200No9101048370No100788430S’141
Totales:412Se genera el nœmero aleatorio 02 para representar el primer plazo de entrega.Se extrajo de lacolumna 2 de la Tabla F.4 como el siguiente nœmero de la lista que se deb’a utilizar.Si hubiŽramosquerido se podr’a haber utilizado una columna separada a partir de la cual obtener los nœmerosUna vez m‡s, observe que los d’gitos aleatorios 02 se emplearon para el plazo de entrega (El plazo de entrega del primer pedido formulado es de 1 d’a, pero, tal como se ha indicado en eltexto, el pedido no llega a la ma–ana siguiente, sino a primera hora del d’a posterior. As’ pues, elLlegada del pedido lanzado al final del sexto d’a. Por suerte para Simkin, no se produjo pŽrdidade inventario de la pol’tica que se est‡ simulando.
Simkin estima que el coste de lanzar cada pedido de taladradoras Ace es de 10 d—lares,el costede almacenamiento por cada taladradora en stock al final del d’a es de 0,50 d—lares,y el coste por
EJEMPLO F4
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 469
F.SIMULACIîNlenguajes de prop—sito generaltales como BASIC o C++,son uno de loslenguajes de simulaci—n de prop—sito especialy el SIMSCRIPT,tienen unas cuantas ventajas:(1) necesitan un tiempo menor de progra-maci—n para grandes simulaciones,(2) suelen ser m‡s eficientes y m‡s sencillo comprobarlos errores,y (3) los generadores de nœmeros aleatorios ya van incorporados como subru-lizar. Algunos son generalistas con objeto de resolver una amplia variedad de situacionesque van desde problemas de colas hasta problemas de inventarios. Los nombres de algu-nos de estos programas son:Extend,Modsim,Witness,MAP/1,Enterprise Dynamics,Simfactory,ProModel,Micro Saint y ARENA. El œltimo recuadro sobre Direcci—n de pro-al final de este m—dulo,ÒSimulaci—n de los quir—fanos en el HospitalJackson MemorialÓ,describe una aplicaci—n del programa ARENA.El software de hojas de c‡lculo,como Excel,puede utilizarse asimismo para desarro-nœmeros aleatorios incorporados,y desarrollan los outputs a travŽs de comandos de regis-data-fill table commandsLa capacidad para generar nœmeros aleatorios y luego ÒbuscarÓestos nœmeros en unatabla,para asociarlos con un evento concreto,convierte a las hojas de c‡lculo en herra-mientas excelentes para realizar las simulaciones. Excel OM no dispone de un m—dulo deExcel. El Programa F.1 muestra una simulaci—n Excel para el Ejemplo F1.
Utilice la función FREQUENCY para crear una tabla de frecuencias basada en las tandas de simulación en la columna I.
para generar númerosaleatorios entre
(CONSULTA) para determinar elnúmero de neumáticos vendidosen función del número aleatoriode probabilidades en C4:E9.
PROGRAMA F.1
Auto TireEl resultado muestra unamedia simulada de 3,2
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 472
F.SIMULACIîN
Si Higgins mantiene un aprovisionamiento sema-quier semana,Àcu‡ntas veces se quedar‡ sin exis-semanas? Utilizamos nœmeros aleatorios extra’dosde la sŽptima columna de la Tabla F.4,empezandob)ÀCu‡l es la media de ventas por semana durantec)Si utilizamos una tŽcnica anal’tica de no simula-ci—n,Àcu‡l ser‡ el nœmero de ventas esperado porsemana? ÀC—mo se compara este valor con la res-entasIntervalos de
de calentadoresProbabilidadnœmeros aleatorios0,12De 01 a 120,10De 13 a 220,18De 23 a 400,24De 41 a 640,16De 65 a 800,14De 81 a 94100,06De 95 a 00NœmeroVentasNœmeroVentas
SemanaaleatoriosimuladasSemanaaleatoriosimuladas11041122461248730341366843261497105236150346597169610795101746783461874893461977810512044Con un aprovisionamiento de 8 calentadores,Higgins agotar‡ sus existencias treseces durante el periodo de 20 semanas (en la sŽptima,decimocuarta y decimosextab)Media de ventas por simulaci—n c)Utilizando valores esperadosE (ventas) Con una simulaci—n mayor,ambos mŽtodos llevar‡n a valores que aœn se aproxima-
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 474
F.4.Barbara Flynn vende peri—dicos en un puesto por 0,35 d—lares el ejemplar. Cada ejemplarle cuesta 0,25 d—lares,con un beneficio de 0,10 d—lares por unidad vendida. Bas‡ndose ensu experiencia,Barbara sabe que:El 20 por ciento de las veces vende 100 peri—dicos.El 20 por ciento de las veces vende 150 peri—dicos.El 30 por ciento de las veces vende 200 peri—dicos.El 30 por ciento de las veces vende 250 peri—dicos.Asumiendo que Barbara cree que el coste de una venta perdida es de 0,05 d—lares y quelos peri—dicos no vendidos le cuestan 0,25 d—lares,simule su estimaci—n de beneficioslos siguientes nœmeros aleatorios:52,06,50,88 y 53.F.5.El Hospital Infantil est‡ estudiando el nœmero de kits de cirug’a para urgencias que utili-za en los fines de semana. Durante los 40 œltimos fines de semana el nœmero de kits utili-Se han generado los siguientes nœmeros aleatorios:11,52,59,22,03,03,50,86,85,15,32 y 47. Simule el uso de kits de urgencias durante 12 noches. ÀCu‡l es el nœmero medioF.6.La tienda de ultramarinos de Susan Sherer ha registrado las siguientes cifras con respectoal nœmero de clientes que llega a las tres cajas de salida,y ha comprobado el tiempo queSimule la utilizaci—n de las tres cajas de salida durante 5 minutos,sirviŽndose de lossiguientes nœmeros aleatorios:07,60,77,49,76,95,51,16 y 14. Muestre los resultadosal final del periodo de 5 minutos. Empiece en el instante 0.F.7.el de Òdemandadurante el plazo de entregaÓ,donde tanto el plazo de entrega como lademanda diaria sonvariables. El historial de este producto,junto con la distribuci—n acu-mulada,se muestra en la siguiente tabla. Se han generado nœmeros aleatorios para simu-
P
Tiempo de servicio en min.Frecuencia
40,2
Llegadas/min.Frecuencia
20,2
P
Nœmero de kitsFrecuencia44560712
88
P
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 477
F.10.El nœmero de autom—viles que lleg— al tœnel de lavado de Terry Haugen durante las 200
de autom—vilesFrecuencia3 o menos0420530650760840
9 o m‡s0
Determine la distribuci—n de probabilidad y la de probabilidad acumulada para lariable llegada de autom—viles.Establezca intervalos de nœmeros aleatorios para la variable.Simule 15 horas de llegadas de autom—viles y calcule el nœmero medio de llegadaspor hora. Seleccione los nœmeros aleatorios que necesita en la columna 1,Tabla F.4,F.11.El quiosco de peri—dicos de Leonard Presby utiliza una sencilla previsi—n para pedir losd’a anterior. Hoy la demanda de peri—dicos fue de 22. Presby compra los peri—dicos a 0,2d—lares y los vende por 0,5. Siempre que hay una demanda insatisfecha,Presby estima quela reputaci—n perdida le cuesta 0,10 d—lares. Termine la siguiente tabla y responda a laspreguntas.
DemandaProbabilidad210,25220,15230,10240,20
Peri—dicosNœmero
D’apedidosaleatorioDemandaIngresosCostede reputaci—nBeneficio neto12237
ÀCu‡l es el beneficio total neto al final de los 6 d’as?ÀCu‡l es el beneficio neto del d’a 2?
P
P
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 479
Realice esta simulaci—n de 20 semanas dos veces m‡s y compare sus respuestas conlas registradas en el apartado a). ÀCambiaron significativamente? ÀPor quŽ o porÀCu‡l es el nuevo nœmero esperado de ventas por semana?F.15.boo Tattoo & Tanning tiene dos camas de bronceado. Una cama atiende de forma exclu-siva a los clientes habituales de la empresa. La segunda cama atiende exclusivamente a losclientes espor‡dicos (que no tienen cita) con un sistema de primero en llegar,primero enser atendido. Gary Clendene,director del local,ha observado en varias ocasiones quedurante las cinco horas m‡s ajetreadas del d’a (de las dos a las siete de la tarde),los poten-ciales clientes espor‡dicos a menudo se van del local si ven que ya hay una persona espe-rando a la segunda cama. Se pregunta si la captura de esta demanda perdida justificar‡ unaboo 600 d—lares al mes. El precio que paga el cliente var’a en funci—n del tiempo quepermanezca en la cama,pero Gary ha calculado un ingreso neto medio de 2 d—lares porcada 10 minutos de bronceado. Un estudio del patr—n de llegadas durante las horas dem‡xima ocupaci—n y del tiempo pasado en el bronceado ha revelado los siguientes datos:
(minutos)Probabilidad(minutos)Probabilidad50,30100,20100,25150,30150,20200,40200,15250,10
Simule 4 horas de actividad (llegadas durante 4 horas). Utilice la decimocuartacolumna de la Tabla F.4 para los tiempos entre llegadas y la octava columna para losSi el local abre una media de 24 d’as al mes,Àjustificar‡ la captura de todas las ven-F.16.Erin Davis es propietaria y directora de uno de los mayores concesionarios de MercedesBenz en Nebraska. En los 36 œltimos meses,sus ventas han oscilado de un m’nimo de 6 aun m‡ximo de 12 autom—viles nuevos,como se indica en la siguiente tabla:
nuevos/mesFrecuencia63742109111
121
36 meses
P
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 481
John Cottrell (ÒJohnnyÓ) ha observado que,debido al tr‡fico en la calle,su local pierde atodos los clientes potenciales que llegan cuando hay 4 autom—viles en la cola (es decir,lara empezar,suponga que hay dos autom—viles en la cola,cada uno con un tiempode servicio de 2 minutos. Calcule el nœmero de comidas servidas,los ingresos de esascomidas y la cantidad de ventas perdidas porque los clientes se van a otra parte.Johnny est‡ analizando la posibilidad de reducir el precio de los menœs en 0,25 d—la-provocar‡ tiempos de servicio m‡s r‡pidos y menos ventas perdidas. Utilizando lasimulaci—n,determine si este cambio es beneficioso desde el punto de vista finan-ciero. Suponga que los beneficios se producir‡n durante dos horas al d’a y en un mesF.20.El Hospital General de Richmond (Virginia) dispone de un ‡rea de urgencias dividida enseis departamentos:(1) una sala de examen inicial en la que se tratan problemas de pocaimportancia o se establecen diagn—sticos; (2) una sala de rayos X; (3) un quir—fano; (4)unasala de escayolas; (5) una sala de observaci—n (para recuperaciones y observaci—n generalantes de un diagn—stico final o de dar de alta a un paciente); y (6) un departamento deadministraci—n (en el que el personal encargado tramita las salidas de los enfermos,cobralas facturas o tramita la documentaci—n del seguro).La siguiente tabla presenta las probabilidades existentes de que un paciente pase de un
la entrada del ‡reaQuir—fanode urgenciasSala de observaci—n
Departamento de administraci—n0,30Departamento de rayos XQuir—fanoSala de observaci—n
Departamento de administraci—n0,30Quir—fanoSala de observaci—n
Departamento de administraci—n0,05Sala de observaci—n
Departamento de administraci—n0,40Sala de observaci—nQuir—fano
Departamento de administraci—n0,70Simule el camino seguido por 10 pacientes en el ‡rea de urgencias. Proceda,con unpaciente cada vez,desde su ingreso en la sala de examen inicial hasta que sale por elen el mismo departamento m‡s de una vez.Determine,con ayuda de los propios datos de la simulaci—n,las posibilidades de queun paciente entre en la sala de rayos X dos veces.
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 483
F.SIMULACIîN
TABLA 1Distribuci—n de llamadas entrantesÁTiempo entre llamadas
(minutos)Probabilidad10,1120,2130,2240,2050,16
Distribuci—n del tiempo de servicio
(en minutos)Probabilidad10,2020,1930,1840,1750,1360,10
odos los pasajeros que llaman a Alabama Airlinesde recepci—n de llamada,salvo que el agente dereservas pueda dar el servicio inmediatamente. Dou-glas est‡ pensando en si debe incorporar a un segun-de los clientes. Para que los clientes estŽn satisfe-chos,Alabama Airlines no desea que nadie rebase untiempo de espera superior a los 3 o 4 minutos,y tam-biŽn quiere mantener una ÒaltaÓutilizaci—n del ope-Adem‡s,la empresa aŽrea proyecta una nueva cam-pa–a publicitaria en televisi—n como resultado de lajantes efectuadas en el pasado,se espera que la distri-las seis de la ma–ana sea la indicada en la Tabla 3. (Ladistribuci—n de los tiempos de servicio continuar‡ sien-
entre las llamadasProbabilidad10,2220,2530,1940,1550,12
Considerando la distribuci—n original de las llama-das,ÀquŽ aconsejar’a a Alabama Airlines quehiciera con respecto al sistema actual de reservas?justifique la duraci—n de la simulaci—n,supuestos yutilizaci—n de los operadores y la satisfacci—n delProfesor Zbigniew H. Przasnyski,Loyola Marymount Uni-rsity. Reproducci—n autorizada.
ASOSDEESTUDIOADICIONALES
isite nuestro sitio web www
.pr
enhall.com/heiz
er
para ver los siguientes casos pr‡cticos de estudio:Saigon Transport:Eliminaci—n de residuos de Bialis:Se considera el caso de una empresa alemana que est‡ estudiando la convenien-cia de continuar con su oficina en Italia.
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 486
Al-Zubaidi,H.,y D. Tyler. ÒA Simulation Model of Quicktional Journal of Retail and Distribution Management(2004):p.320.Banks,J.,J. S. Carson,B. L. Nelson,y D. M. Nicol. Discrete-,3.ed. Upper Saddle River,NJ:Banks,J.,y V. Norman. ÒJustifying Simulation in TodayÕs Manu-acturing EnvironmentÓ. (noviembre 1995).ÒSecond Look at Simulation SoftwareÓ,OR/MS Today4 (agosto 1996):pp.55-57.Evans,J. R.,y D. L. Olson. Introduction to Simulation and Risk,2.ed. Upper Saddle River,NJ:Prentice HallGavirneni,S.,D. J. Morrice,y P. Mullarkey. ÒSimulation Helps2004):pp.87-96.Hartvigsen,D. SimQuick:Process Simulation with Excel ÐUpdated Version. Upper Saddle River,NJ:Prentice HallLaw,A. M.,y W. D. Kelton Simulation Modeling and Analysised. New York:McGraw-Hill (2000).Martin,E. ÒCentralized Bakery Reduces Distribution Costs28,n.1998):pp.38-46.Render,B.,R. M. Stair,y M. Hanna. Quantitative Analysis forManagement,9.ed. Upper Saddle River,NJ:Prentice HallRender,B.,R. M. Stair,y R. Balakrishnan. Managerial Deci-sion Modeling with Spreadsheets,River,NJ:Prentice Hall (2006).Saltzman,Robert M. y Vijay Mehrotra. ÒA Call Center UsesSimulation to Drive Strategic Change.Ó31,n.(mayo-junio 2001):pp.87-101.Thompson,G. M.,y R. Verma. ÒComputer Simulation inHospitality Teaching,Practice and ResearchÓ. Hotel and Restaurant Administration Quarterly2003):p.85.inston,Wayne L. . PacificGrove,CA:Duxbury (2001).
BIBLIOGRAFêA
MODULO F_TOMO II 26/7/07 11:39 Página 487
APƒNDICESAPƒNDICEI
çREAS BAJO LA CURVA NORMAL
DE POISSONAPƒNDICEIII
ABLA DE NòMEROS ALEATORIOS
CîMO UTILIZAR EXCEL OM Y POM PARA WINDOWS
SOLUCIONES A LOS PROBLEMAS DE NòMERO PAR
Apéndices 26/7/07 11:40 Página 489
490APƒNDICEI
1,551,55Desviaciones est‡nda
r
0MediaZ
El ‡rea es0,93943
ra determinar el ‡rea bajo la curva normal,puede utilizar tanto la Taba I.1 como la Tabla I.2. En la Tabla I.1,debesaber a cu‡ntas desviaciones est‡ndar a la derecha de la media est‡ el punto que calcula. Entonces,el ‡rea bajo lacurva normal se puede leer directamente en la tabla normal. Por ejemplo,el ‡rea total bajo la curva normal para un
TABLA I.1
0,000,010,020,030,040,050,060,070,080,090,00,500000,503990,507980,511970,515950,519940,523920,527900,531880,535860,10,539830,543800,547760,551720,555670,559620,563560,567490,571420,575350,20,579260,583170,587060,590950,594830,598710,602570,606420,610260,614090,30,617910,621720,625520,629300,633070,636830,640580,644310,648030,651730,40,655420,659100,662760,666400,670030,673640,677240,680820,684390,687930,50,691460,694970,698470,701940,705400,708840,712260,715660,719040,722400,60,725750,729070,732370,735360,738910,742150,745370,748570,751750,754900,70,758040,761150,764240,767300,770350,773370,776370,779350,782300,785240,80,788140,791030,793890,796730,799550,802340,805110,807850,810570,813270,90,815940,818590,821210,823810,826390,828940,831470,833980,836460,838911,00,841340,843750,846140,848490,850830,853140,855430,857690,859930,862141,10,864330,866500,868640,870760,872860,874930,876980,879000,881000,882981,20,884930,886860,888770,890650,892510,894350,896170,897960,899730,901471,30,903200,904900,906580,908240,909880,911490,913090,914660,916210,917741,40,919240,920730,922200,923640,925070,926470,927850,929220,930560,931891,50,933190,934480,935740,936990,938220,939430,940620,941790,942950,944081,60,945200,946300,947380,948450,949500,950530,951540,952540,953520,954491,70,955430,956370,957280,958180,959070,959940,960800,961640,962460,963271,80,964070,964850,965620,966380,967120,967840,968560,969260,969950,970621,90,971280,971930,972570,973200,973810,974410,975000,975580,976150,976702,00,977250,977840,978310,978820,979320,979820,980300,980770,981240,981692,10,982140,982570,983000,983410,983820,984220,984610,985000,985370,985742,20,986100,986450,986790,987130,987450,987780,988090,988400,988700,988992,30,989280,989560,989830,990100,990360,990610,990860,991110,991340,991582,40,991800,992020,992240,992450,992660,992860,993050,993240,993430,993612,50,993790,993960,994130,994300,994460,994610,994770,994920,995060,995202,60,995340,995470,995600,995730,995850,995980,996090,996210,996320,996432,70,996530,996640,996740,996830,996930,997020,997110,997200,997280,997362,80,997440,997520,997600,997670,997740,997810,997880,997950,998010,998072,90,998130,998190,998250,998310,998360,998410,998460,998510,998560,998613,00,998650,998690,998740,998780,998820,998860,998990,998930,998960,999003,10,999030,999060,999100,999130,999160,999180,999210,999240,999260,999293,20,999310,999340,999360,999380,999400,999420,999440,999460,999480,999503,30,999520,999530,999550,999570,999580,999600,999610,999620,999640,999653,40,999660,999680,999690,999700,999710,999720,999730,999740,999750,999763,50,999770,999780,999780,999790,999800,999810,999810,999820,999830,999833,60,999840,999850,999850,999860,999860,999870,999870,999880,999880,999893,70,999890,999900,999900,999900,999910,999910,999920,999920,999920,999923,80,999930,999930,999930,999940,999940,999940,999940,999950,999950,999953,90,999950,999950,999960,999960,999960,999960,999960,999960,999970,99997
APƒNDICEIçREAS BAJO LA CURVA NORMAL
Apéndices 26/7/07 11:40 Página 490
492APƒNDICEIII
APƒNDICEII
UTILIZACIîN EN LA DISTRIBUCIîN DE POISSON
APƒNDICEIIIABLA DE NòMEROS ALEATORIOS
Valores de 
0,01,00001,60,20193,10,04504,60,01010,10,90481,70,18273,20,04084,70,00910,20,81871,80,16533,30,03694,80,00820,30,74081,90,14963,40,03344,90,00740,40,67032,00,13533,50,03025,00,00670,50,60652,10,12253,60,02735,10,00610,60,54882,20,11083,70,02475,20,00550,70,49662,30,10033,80,02245,30,00500,80,44932,40,09073,90,02025,40,00450,90,40662,50,08214,00,01835,50,00411,00,36792,60,07434,10,01665,60,00371,10,33292,70,06724,20,01505,70,00331,20,30122,80,06084,30,01365,80,00301,30,27252,90,05504,40,01235,90,00271,40,24663,00,04984,50,01116,00,00251,50,2231
20650885330104799376691353200845707376328027435240329607485907359551760825768280594031127799087924109253677690236497199321075219590943897717249989490360678236789852921257369348576965262874956592378717290570198573195336927211160958968481789340993504451503350951344346264395529306449443016883218506257345662311540903451952614903036246982517430353685015592640985504861188523085417128069248492164959278821626964483112730268001616461385451446321349666274418698929884543340810201788274973745319499424927648942668314742776033311975981720064611352740581829309963352781306283094233739303487017411468259942534322317015873595572336213746822444209324671794589670980989925775003323663657594199588607746637169442203851448691330503324600819293672302750648572752987057501804586990234870886844976240801862911538449632665728485632602752692624067698412945136170215291652564326220862377713100218311932853194814331583351
A Million Random Digits with 100,000 Normal DeviatesThe Free Press (1955):7,con
Apéndices 26/7/07 11:40 Página 492
Con este texto est‡n disponibles dos enfoques para la toma de decisiones ayudada por compu-Operations ManagementProduction and Operations Manage-para Windows. Se trata de los dos paquetes de software existentes m‡s f‡ciles de utilizarpor los usuarios,para ayudarle a aprender y entender la direcci—n de operaciones. Ambos pro-gramas pueden usarse tanto para resolver los problemas identificados con un logotipo (P,x,al final de los cap’tulos,como para comprobar las respuestas que se hayan realizado manual-mente. Ambos paquetes de software se sirven de la interfaz est‡ndar Windows y funcionan encualquier computadora IBM-compatible 486 o superior,con al menos 4 MB de RAM,y siste-ma operativo Windows 95 o superior. ci—n de operaciones como Excel. Aun cuando el software contiene 17 m—dulos y m‡s de 35 sub-m—dulos,las pantallas para cada m—dulo son uniformes y f‡ciles de usar. Los m—dulos se mues-tran en el Programa IV.1. Este software est‡ en el CD-ROM que se incluye al final de este texto,y es gratuito para los compradores de este libro. Para su utilizaci—n,necesita tener instaladoIntroduzca el CD-ROM.Abra Mi PC desde el escritorio y pulse dos veces sobre el icono del CD.
APƒNDICEIV
PARA WINDOWS
como “PH Preferences”.
PROGRAMA IV.1
Apéndices 26/7/07 11:40 Página 493
APƒNDICEIV495
PROGRAMA IV.3
datos del Cap’tulo 4 del volumen Decisiones EstratŽgicas
Se disponede cinco
Introduzca sólo el (los)predecesores inmediato(s).
PROGRAMA IV.4
Excel utilizadas para encontrar las soluciones y modificarlas para poder tratar una mayorriedad de problemas. Este enfoque ÒabiertoÓle permite observar,comprender e incluso cam-biar las f—rmulas en las que se basan los c‡lculos Excel,con la esperanza de transmitir el poten-POM para Windowses un software de ayuda a la toma de decisiones que tambiŽn se ofrece gra-tis en el CD del estudiante. El Programa IV.2 muestra la lista de los 24 programas OM que hayen el CD y que se instalar‡n en el disco duro de su computadora. Una vez que se siguen las ins-trucciones est‡ndar de instalaci—n,se a–adir‡ un icono del programa POM para Windows alExisten versiones actualizadas de POM para Windows,en Internet,en la biblioteca de descar-gas Prentice Hall,que se encuentra en http://prenhall.com/weissra ilustrar la facilidad de uso de POM para Windows,incluimos los Programas IV.3 a IV.6.El Programa IV.3 muestra un aspecto del m—dulo de previsiones,el alisado exponencial,tal
Apéndices 26/7/07 11:40 Página 495
APƒNDICEV497
Donna Inc.,8.2; Kay Inc.,9,8Respuestas personales. Los problemas pueden incluir:profe-sores,localizaci—n,ayuda financiera,tama–o,instalaciones,1.6(a)1.8(a)Las necesidades del cliente pueden exigir una programa-1.10(a)La producci—n o prueba interna puede exigir una progra-S1.2www.geis.comofrece Global Exchange Services,que permitena las PYMES aprovechar las ventajas del comercio electr—nico.S1.4www.arindustriales,materias primas,productos b‡sicos y servicios.Cualquier avance hacia los Òmercados perfectosÓdeber’a pre-Los art’culos A son G2 y F3; los art’culos B sonA2,C7 y D1;2.8(a)2.12(a)2.14(a)Las variaciones en la cantidad de pedido tienen un limi-2.18(a)1.095 = inventario m‡ximo49.912,50$con descuento2.24(a)
914
El proveedor Allen tiene un coste ligeramente inferior.2.26(a)Hacer un pedido de 1.200 al proveedor B.A 1.200 libras,coste total = 161.275$2.28(a)Stock de seguridad = 2.32(a)2.38(a)Stock de seguridad = 61,61No,el plan 2 es mejor.Plan D,122.000$; plan E cuesta 129.000$Plan C,92.000$; plan D,82.300$,suponiendo un inventario3.12(a)Coste de 314.000$.Coste de 329.000$(pero un enfoque alternativo da259.000$).Plan C,con el menor coste y empleo estable.3.20(a,b)Coste utilizando horas extras y a Abernathy = 198.125$.bilidades (continuar como hasta ahora o a–adir un nuevoModelo actual = 9.200$ en ventas; el modelo propuesto da9.350$,que s—lo es ligeramente mejor.
APƒNDICEV
NòMERO PAR
Apéndices 26/7/07 11:40 Página 497
APƒNDICEV499
Nivel: 0Padre:Cantidad:
Art’culo: X1Plazo de fab./apr:Tama–o del lote: L4L
123456789101112
5020100
Recepciones programadas
Inventario disponible5000
020100
planificadas20100planificadas20100
Art’culo: B1Plazo de fab./apr: 2Tama–o del lote: L4L
123456789101112
20100
Recepciones programadas
Inventario disponible200
0100
planificadasplanificadas
art’culos A y H):14.14(a)
NivelDescripci—nCdad.
0A1
1B1
2C1
2D1
3E1
1F1
2G1
2H1
3E13C1
Semana
123456789101112100501500001005015010050150
100501501005000100501005010050
Soluci—n para los art’culos A,B,F:
ama–oPlazoC—digoIdent.deldeDispo-deReser-de niveldelPeriodo(semana)
lotefab./aprnibleseguridadvadoinferiorart’c.12345678
Lote10ÑÑ0ANecesidades brutas
aRecepciones programadas
Disponible previsto
Necesidades netas10
Recepciones de —rdenes planificadas
Lanzamientos planificados
Lote12ÑÑ1BNecesidades brutas
aRecepciones programadas
Disponible previsto22222220
Necesidades netas8
Recepciones planificadas
Lanzamientos planificados
Lote15ÑÑ1FNecesidades brutas
aRecepciones programadas
Disponible previsto55555550
Necesidades netas5
Recepciones planificadasLanzamientos planificados
Apéndices 26/7/07 11:40 Página 499
APƒNDICEV501
5.4(a)1-D,2-A,3-C,4-BA-61a4;A-60a1;A-53a3;A-56a5;A-52a2;A-59a6;1501-2 p.m.en A; 2-3 p.m.en C; 3-4 p.m.en B; 4-5 p.m.enIndependiente; exposici—n 75,55.10(a)A,B,C,D,EB,A,D,E,CE,D,A,B,CC,B,A,D,EEl SPT es el mejor.5.12(a)A,B,C,DB,C,A,DD,A,C,BC,B,D,AD,C,A,BElSPT es la mejor en todas las medidas.5.14(a)A,B,C,D,EC,A,B,E,DC,D,E,A,BB,A,E,D,CEDD,y luego FCFS son las mejores para el retraso;SPT para1,3,4,2,5E,D,C,A,B,F3.75,o 4 kanbans6.6(a)6.10(a)
Tra-
Segœn la Figura 7.2,aproximadamente un 13% de fiabilidadCoste esperado = 100$diarios7.6(a)0,00001026 aver’as/unidad-hora.7.12(a)7.16(a)El sistema B es ligeramente superior,en 0,9397.A.2(a)Maximax:Construir una gasolinera grande.Maximin:Construir una gasolinera peque–a.Equiprobabilidad:Construir una gasolinera muy grande.donde 13.800$= 0,3(22.000) + 0,5(12.000) + 0,2(6.000)
FavorableDesfavorableFavorableDesfavorableFavorableDesfavorableFavorableDesfavorableGrande 30.000$Muy grande 55.000$
ama–o deMercadoMercadoMercadoEV bajola primerafavorablemediodesfavorableequi-
estaci—n($)($)($)probabilidad
Peque–a50.00020.00010.00020.000
Mediana80.00030.00020.00030.000
Grande100.00030.00040.00030.000Muy grande300.00025.000160.00055.000
Apéndices 26/7/07 11:40 Página 501
APƒNDICEV503
= 2; beneficio = 96$= 33,coste = 221B.24(a)Precio sombra del cableado= 5,00$ entre 210-280 horasB.26(a)2.105 pacientes quirœrgicos,con unos ingresos de 9.551.659$al a–o (que pueden variar ligeramente al redondear). Estosupone poner 61 camas mŽdicas y 29 quirœrgicasB.30(a)0000000000000La comida est‡ bastante bien equilibrada (dos carnes,unardura verde y una patata). El peso de cada ingredienteEste problema es muy sensible a la variaci—n del precioCoste despuŽs de la segunda iteraci—n = 2.640$; despuŽs de laX-A = 50; X-C = 50; Y-B = 50; Z-B = 30; Z-C = 20; Ficticia-C.6(a)A-1,10; B-1,30; C-2,60; A-3,40; C-3,15Houston,19.500$Soluci—n final = 230$
F1-W1,1.000; F1-W4,500; F2-W2,2.000; F2-W3,500; F3-W3,1.500; F3-W4,700; coste = 39.300$Con East St. Louis,60.900$; con St. Louis,62.250$D.2D.4D.6D.80,141,0,053,0,020,0,007D.10(a)42%,32%,24%D.12(a)S’,ahorrar’an 3.096$ el primer a–o.D.14(a)D.16(a)D.18(a)D.203,2,4 doctores,respectivamenteD.22E.2(a)E.4(a)E.6(a)E.8(a)3,2,2,98,2,81
Apéndices 26/7/07 11:40 Página 503
REASBAJOLACURVANORMALSegunda tabla:= 4,Beneficio = 60$Base de la segunda tabla:T3.6(a)Coste = 980$; 1-A = 20; 1-B = 50; 2-C = 20; Ficticio-2 =otal=3.100millas;MorgantownÐCoaltown=35;oungstownÐCoalValley=30;YoungstownÐCoaltown=5;oungstownÐCoalJunction=25;PittsburghÐCoaltown=5;PittsburghÐCoalsburg=20
Qty.0,2510,25060,5000,50142,2592,250540,7502,250T4.6(a)Utilizando el VAM,coste = 635; A-Y = 35; A-Z = 20;Utilizando el MODI,el coste es tambiŽn 635 (es decir,la—ptima es A-X = 20; A-Y = 15; A-Z = 20; B-W = 10;T5.2(a)T5.4(a)Ruta:1-2-4-5-7-6-8-3-1; 37,9 mi.Ruta:4-5-7-1-2-3-6-8-4; 39,1 mi.eh’culo 1:Ruta 1-2-4-3-5-1 = 134$eh’culo 2:Ruta 1-6-10-9-8-7-1 = 188$
12345678107.26118.11113.20116.50123.50111.88111.88113.53111.88118.10125.30116.50118.10110.56118.70120.50119.90124.904 Ñ109.90119.10111.88117.90111.88106.60118.50111.88123.50
Apéndices 26/7/07 11:40 Página 505
Acuerdo mutuo sobre los objetivos,gesti—n de lacadena de suministros y,14Ajuste atrasado,PNM y,167Algoritmo de Wagner-Whitin,definici—n del tama–ode los lotes y,171Almacenes para el comercio electr—nico,48Alternativas de env’o,coste de las,26Amazon.com,56-57American Airlines,334Amortiguador,225enjuta,269Ampliaciones de la PNM,172-174cle cerrado,172planificaci—n dela capacidad,172-174las necesidades de materiales II,174ABC,58-59de inventarios,simulaci—n y,467-471de sensibilidad,programaci—n lineal y,343-346Anheuser-Busch,86,110-112çrbol de decisi—n complejo,314-317çrboles de decisi—n,314-319definici—n,314Žtica y,318-319m‡s complejos,314-318Archivosde control,programaci—n y,202de planificaci—n,programaci—n a corto plazo y,ARENA,software,470Ariba,46,253-255objetivos de las,254Bancos,programaci—n en los servicios y,227ASIC,472Benetton,179Burger King,39C++,472Cadena de suministros integradas,15Cadenas nacionales,planificaci—n agregada y,128Cambios en los recursos,344Camiones,direcci—n de log’stica y,24Canal de montaje,gesti—n de la cadena de suministrosy,18Capacidad efectiva,287capacidad y,287Capacidades de reparaci—n,incremento,mantenimiento y,294Car‡cter de la planificaci—n agregada,111-113centrales del puesto de trabajo,388-389de las llegadas,sistemas de colas y,402-405comportamiento de las llegadas,404,405distribuci—n de Poisson,403-404patr—n de llegadas,403-404tama–o de las,403de los servicios,sistemas de colas y,405de un sistema de colas,402-407Cargas,208del trabajo,programaci—n a corto plazo y,208-215control input-output,209-210diagramas de Gantt,210-212mŽtodo de asignaci—n,212-215colas,435gesti—n de inventarios,106gesti—n de la cadena de suministros,36herramientas para la toma de decisiones,330mantenimiento y fiabilidad,304modelos de transporte,400planificaci—n agregada,150
êndice anal’tico
Indice analítico 26/7/07 11:40 Página 507
NDICEANALêTICODiagramas de Gantt,210-211de cargas,210-211de plazos,211PNM y,165-166de log’stica,24-27proceso de decisi—n en,308-309PNM y,165-168din‡mica de la,165-166JAT Dise–o b‡sico de los sistemas de colas,405gesti—n de la cadena de suministros y,27Dise–os de los sistemas de colas,405Distribuci—nde Poisson,404de probabilidad acumulada,simulaci—n MonteCarlo y,460-461de probabilidades exponencial negativa,407Dual,345de la cadena de suministros,6-8del comercio electr—nico,41-42Efecto l‡tigo,16Eliminaci—n del transporte,19Embalado especial,19Empresas virtuales,estrategias de la cadena desuministros y,13-14aritmŽtico,curvas de aprendizaje y,440-441JIT,279-280Gesti—n de la cadena de suministros,31-33del flujo equilibrado,PNM y,167Env’o previsto del pedido,PNM y,164Equilibrado de la unidad por periodo,tama–o de loslotes y,170Equiprobabilidad,toma de decisiones en condicionesde incertidumbre,310-311Estado de la naturaleza,toma de decisiones y,309Estrategiade alcance,programaci—n agregada y,117de negociaci—n,selecci—n de proveedores y,23equilibrada,planificaci—n agregada y,118mixta,planificaci—n agregada y,117planificaci—n agregada,115-118cadena de suministros,11-14Estructura de la PNM,160-165Estudios de tiempos,mediciones del trabajo y,409-‡rboles de decisi—n en las cuestiones,317-318cadena de suministros y,10inventarios,94la cadena de suministros,30mantenimiento y fiabilidad,298planificaci—nagregada,138de las necesidades de materiales y,188programaci—n a corto plazo,238Etiquetas de identificaci—n por radio frecuencia (IRF),Excedentes,fiabilidad y,289-290colas,422curvas de aprendizaje,446gesti—n de inventarios,90instalaci—n,493-495inventario,90modelos de decisi—n,319planificaci—n de las necesidades de materiales,182problemas de transporte,387-388a corto plazo,230-231agregada,134-135lineal,355-356simulaci—n y,470-471Externalizaci—n,8-9Internet y la,46Fecha de entrega m‡s temprana,215Federal Express,49,115Fiabilidad,286-290. importancia estratŽgica de la,285-286mejora de los componentes individuales y,286-289proporci—n de excedentes y,289-290FIFO (primero en entrar,primero en salir),405,405n
Indice analítico 26/7/07 11:40 Página 509
NDICEANALêTICOIntegraci—nhacia atr‡s,12hacia delante,12rtical,gesti—n de la cadena de suministros y,12-electr—nico de datos (EDI),19online proporcionado por el comprador,44Internet,38-54Amazon.com,almacenes y,56-57comercio electr—nico,39-54direcci—n de operaciones y,37-54compras electr—nicas,43-47definiciones en,40dise–o del producto,42-43econom’a de,41-42xternalizaci—n,46Çinstalaciones de pasoÈ,48limitaciones de,42reducci—n de inventarios,48-49seguimiento del inventario,47-48entajas de,42Intervalo de validez del precio sombra,programaci—nlineal y,345Intervalos de nœmeros aleatorios,simulaci—n deMonte Carlo y,461Intranet,38Inventariojust-in-time,reducci—n,258-262de inventarios,258de la variabilidad,258de los costes de preparaci—n,260del tama–o de los lotes,258-260de bienes acabados,58de materias primas,57de trabajos en curso,57en consignaci—n,255gestionado por los vendedores,18Inventarios,tipos de,57-58Jackson Memorial Hospital,472instalaciones,207eiretsu,13programaci—n,207nsistema kanban,264-267yota Motor Co.,268comercio electr—nico y,48gesti—n de suministros y,27PNM y,166-168pner Tregoe,Inc.,82Lenguajes de simulaci—n con fin espec’fico,472Lenzing AG; 51LeviÕs,69Licitaciones competitivas,23de las curvas de aprendizaje,445de los sistemas de despacho basados en reglas,L’neas fŽrreas,direcci—n de log’stica y,25Lista de materiales,157-159de materiales fantasma,PNM y,159de planificaci—n,PNM y,159modulares,PNM y,158Lote a lote,168Llegadasaleatorias,sistemas de colas y,403con poblaci—n finita,403de poblaci—n finita,403de poblaci—n infinita,403por aver’a,290preventivo,290-295productivo total,295reparaciones,operaciones (MRO),58y fiabilidad,283-305. definici—n,285abilidad,286-290importancia estratŽgica del,285-286
Indice analítico 26/7/07 11:40 Página 511
NDICEANALêTICOMortalidad infantil,291MRO,58Mrs. FieldÕs Cookies,228Negociosde consumidor a consumidor (C2C),40de consumidor a empresa (C2B),40de empresa a cliente (BSC),40de empresa a consumidor (B2B),40de empresa a empresa (B2B),40Nerviosismo del sistema,165NestlŽ,181Nivel de servicios,modelos probabilistas y,72Normalizaci—n,gesti—n de la cadena de suministros y,justo a tiempo y,256-258,272medici—n del trabajo y,408Notificaci—n anticipada de env’o,19Nœmeros aleatorios,461tabla de,462,492Ofertas agrupadas,45de combinaci—n de producci—n,programaci—nagregada y,116de demanda,estrategias agregadas y,116-118sobre la capacidad,estrategias agregadas y,113-114Alabama Airlines,simulaci—n y,485Amazon.com,comercio electr—nico y,52-53Andrew Carter,Inc.,148Custom Vans,Inc.,397-399Dell,cadena de suministros,31-33Golding Landscaping and Plants,Inc.,programaci—n lineal y,373IKON Office Solutions,programaci—n de losrecursos de la empresa y,196-197JIT despuŽs del incendio,280la negociaci—n de SMT con IBM,454-455Mutual Insurance Co. of Iowa,278-279New England Foundry,modelos de colas,433-ayroll Planning,Inc.,programaci—n a cortoplazo y,245-246PNM y,172-176Ski Right Corp.,herramientas para la toma dedecisiones y,329-330Southwestern University,planificaci—n agregada,147-148Sturdivant Sound Systems,105transplante de h’gado,herramientas de toma dedecisiones y,329inter Park Hotel,modelos de colas y,435rldwide Chemical Company,mantenimientoy fiabilidad,303-304Zhou Bicycle Co.,gesti—n de inventarios y,104Optimizaci—n local,gesti—n de la cadena desuministros y,14Organizaci—n Mundial del Comercio (OMC),29Or’genes ficticios,384acific Pre-Cut Produce,inventario nulo y,257de materiales,PNM y,159listas de materiales y,159ar‡metros,an‡lisis de sensibilidad y,343yroll Planning,Inc.,245-246de compras prendientes,PNM y,159electr—nicos y transferencia de fondos,19justo a tiempo y,268por cubrir,19PenneyÕs,17PŽrdidas,62Perfiles de una empresa global,Amazon.com,56-57Anheuser-Busch,110-111Collins Industries,152-153Delta Airlines,202-203Green Gear Cycling,Inc.,250-251Orlando Utilities Commission,284-285olkswagen,2-3de necesidades netas de materiales,PNM y,164de requisitos de materiales netos,planificaci—n delas necesidades de materiales y,161-162Planificaci—nagregada,109-150estrategias para la,113-118gesti—n del rendimiento y,130-133
Indice analítico 26/7/07 11:40 Página 513
NDICEANALêTICOhacia delante,204lineal,333-374. MŽtodo del simplexan‡lisis de sensibilidad,343-346aplicaciones,348definici—n,334ejemplo de la combinaci—n de productos,336de la esquina,341-343de la recta isobeneficio,339-341del simplex,355de dieta,350-351de formulaci—n,336-337de la combinaci—n nutritiva,350-351de minimizaci—n,346-347soluci—n gr‡fica,337-343Proveedores,desarrollo,23aluaci—n,22-23T y,252-256,272preocupaciones de los,256selecci—n,y gesti—n de la cadena de suministros,Punto de emisi—n del pedido,gesti—n de inventarios y,Puntos de origen,376Ratio cr’tico,secuenciaci—n y,218-219Recepci—n prevista del pedido,PNM y,164Recogida y entrega coordinadas,programaci—n y,49Recta isocoste,346Recuento c’clico,gesti—n de inventarios y,61Redes keiretsu,13de costes de log’stica,50de desperdicios,filosof’a JAT y,251de espacio e inventarios,JAT y,258de la distancia,disposici—n JAT y,256de la variabilidad,JAT y,251,258de los costes de preparaci—n,JAT y,260del inventario,comercio electr—nico y,48-49del inventario,JAT y,258del tama–o de los lotes,JAT y,258Regi—n de factibilidad,338Registro de inventario exactos,159colas,428curvas de aprendizaje,448gesti—n de inventarios,93-94planificaci—nagregada,137-138de las necesidades de materiales y planificaci—nde los recursos de la empresa material,187-a corto plazo,237lineal,362Reglade decisi—n lineal,planificaci—n agregada y,126de Johnson,secuenciaci—n y,219-221de la esquina noroeste,398Reglas de prioridad,215para asignar trabajos,215-218Relaciones de asociaci—n,estrategias de la cadena desuministros y,11Representaci—n gr‡fica de las restricciones,programaci—n lineal y,337-343Restaurantes,planificaci—n agregada y,127PNM y,175programaci—n lineal y,335representaci—n gr‡fica de las,problema deprogramaci—n lineal y,337-343Resumen del tama–o de los lotes,171Secuencias,trabajos en los centros de trabajo,215-definici—n,215ratio cr’tico,218-219regla de Johnson y,219-221reglas de prioridad para asignar trabajos,215-218Seguimiento del inventario,comercio electr—nico y,Seguridad,gesti—n de la cadena de suministros y,27Se–al de seguimiento,132caracter’sticas de los servicios,sistemas de colas y,curvas de aprendizaje,432-440
Indice analítico 26/7/07 11:40 Página 515
NDICEANALêTICOde las colas,402de las restricciones,programaci—n a corto plazo y,centros de trabajo cuellos de botella,224-225Therblig,414de preparaci—n,64m‡s corto,215m‡s largo,215del ciclo de producci—n,252medici—n del trabajo y,409predeterminado,413-415medio entre fallos,288ipos de inventario,57-58con riesgos,311de certeza,312-313de incertidumbre,310-311tipos de entornos,310-314yota Motor Co.,268ansporte aŽreo,gesti—n de la log’stica y,25uber’as,gesti—n de log’stica y,26Unidad por periodo econ—mica,170Unidades de medici—n del tiempo,414Utilizaci—n equilibrada de materiales,226condicional,tablas de decisi—n y,302de la informaci—n perfecta EVPI,313en condiciones de certeza,312-313monetario esperado,312alores del lado derecho,programaci—n lineal y,344allas de tiempos,166riabilidad,251de decisi—n,programaci—n lineal y,336de los coeficientes de la funci—n objetivo,346entajas de la simulaci—n,460V’as fluviales,direcci—n de log’stica y,25VME (Valor Monetario Esperado),312VMI,18olkswagen,2-3al-Mart,274dilema Žtico,29Wheeled Coach,106,197inter Park Hotel,435itness software,472rld Wide Chemical Co.,303-304Zhou Bicycle Co.,104
Indice analítico 26/7/07 11:40 Página 517

Documentos PDF asociados:

Dirección de la producción y de operaciones. Decisiones ...
Análisis de la producción y las operaciones
G Gestión de la Producción y Operaciones
Administración de operaciones. Producción y cadena de ...
Punto de No. Dirección Seccional Dirección Agende su Cita ...
NOMBRE Y APELLIDOS DIRECCIÓN POSTAL, TELEFONO, DIRECCION ...
TOMA DE DECISIONES - aiu.edu
TOMA DE DECISIONES Y SOLUCIÓN DE PROBLEMAS
Unidad III: Toma de decisiones 3.1 Corriente del ...
6 decisiones mas importantes de tu vida pdf - pdfmiddleuanl
Métodos cuantitativos de Toma de Decisiones
TEORíAS DE LA TOMA DE DECISIONES - biblio3.url.edu.gt
Decisiones y desafíos geopolíticos de Chile
LA ETICA Y LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA
GIMNASIA MENTAL - OCU. La fuerza de tus decisiones.
Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones
UNA HERRAMIENTA PARA LA TOMA DE DECISIONES GERENCIALES
Costos para la toma de decisiones - fullseguridad.net
La Funcion SI en Excel Aprende como tomar decisiones en Micr
Investigación de Operaciones
Logística y Operaciones - api.eoi.es
(Investigación de operaciones II) - itcolima.edu.mx
L INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES - gc.initelabs.com
OPERACIONES UNITARIAS I - frlp.utn.edu.ar
ADMINISTRACIÓN DE OPERACIONES - cualtos.udg.mx
OPERACIONES FUNDAMENTALES DE CRIMINALÍSTICA
Investigación de Operaciones - editorialpatria.com.mx
ADMINISTRACIÓN DE OPERACIONES I - tesoem.edu.mx
Operaciones y Procesos - ocw.unican.es
9 CARTILLA DE ADMINISTRACION DE OPERACIONES
Principios De Administracion De Operaciones (9ª Ed.)
Investigación de Operaciones - www.FreeLibros
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES I - itsmante.edu.mx
390330 - OPA - Operaciones de Procesado de Alimentos
2.1 ADMINISTRACIÓN DE OPERACIONES - catarina.udlap.mx
OPERACIONES BÁSICAS DE PREPARACIÓN DE REACTIVOS Y ...
Investigación de Operaciones - www.FreeLibros - JRVARGAS
JCF IIND-2010-227 Investigacion de Operaciones II - ita.mx
Operaciones Unitarias en Ingeniería Química 6ta edi
HEIZER RENDER ADMINISTRACIÓN DE OPERACIONES