MODELACIÓN BASADA EN EVENTOS DISCRETOS APLICADA AL SECTOR TEXTIL

Presentación del tema: "MODELACIÓN BASADA EN EVENTOS DISCRETOS APLICADA AL SECTOR TEXTIL"— Transcripción de la presentación:

1 MODELACIÓN BASADA EN EVENTOS DISCRETOS APLICADA AL SECTOR TEXTIL
Y DE CONFECCIONES PARA EL MEJORAMIENTO DE SU PRODUCTIVIDAD. JAVIER DARIO FERNANDEZ LEDESMA; Profesor Titular CUARTO CONGRESO TEXTIL COLOMBIANO CTC-4 Medellín, 10 y 11 de septiembre de 2015

2 AGENDA INTRODUCCION MOTIVACION CONCEPTUALIZACION CASOS DE ESTUDIO
CONCLUSIONES FUTUROS TRABAJOS The presentation is organized as follows: To begin with a short introduction about the the floricultor sector in Colombia. I will continue with outlining the most relevant motivations of the proposal. Then, I will present the related works about this problem, international and national situation. I will present a simulation and optimization general model. Next, I will comment an example of using this approach in order to facilitate the applicattion in industry. And finally, I will summarize some conclusions and future work.

3 INTRODUCCION Genera cerca de 200 mil empleos directos y 600 mil indirectos. La producción nacional de telas es de 950 millones de m2. Las exportaciones representan aproximadamente el 30% de la producción nacional. La cadena concentra el 10% de la producción industrial nacional, cerca del 6% de las exportaciones totales y el 13.4% de las ventas manufactureras de productos no tradicionales. El 24% del empleo manufacturero del país lo genera el sector textil-confección. El sector incluye: cultivos de algodón, producción de telas, confección de prendas y comercialización. Más del 6% del producto interno bruto industrial textil del país se genera en Medellín, principal ciudad productora de índigo con el objetivo a corto plazo de ser autosuficiente. El sector textil-confección está compuesto por cerca de diez mil fábricas situadas en siete ciudades del país, principalmente en Medellín con un aproximado del 40%. Tomado de: Datos a 2009 (inicio de las investigaciones). Nowadays, the floriculture is a economic sector in Colombia with exports around a billion dollars annually. However this sector not develop tools and methodologies to increase the productivity, because this sector use a great human capital that represent between 50% and 60% of total production costs. However, several technical have been proposed for the optimization a partial subprocess: cut principally, but not integral models have been developed. In this sense, We consider a simulation and optimization model in total chain of process its necessary for to increase the productivity and quality in this sector. And it allowed a better labor conditions in rural contexts.

4 INTRODUCCION Según (Salazar, 2012) Colombia “participa con el 10% del PIB industrial y aporta otro tanto al valor agregado industrial del país, y es el cuarto exportador de la industria colombiana. Sus ventas al exterior representan el 4.1% de las exportaciones industriales”. El propósito actualmente del sector textil-Confección es ser cada vez más eficiente, poder tener diversidad de productos y de implementar estrategias logísticas con el fin de ser más competitivos en el mercado global; sin embargo en la realidad existen debilidades que son difíciles de controlar y que perjudican al sector. Aspectos como la maquinaria obsoleta que disminuye la productividad, el exceso de inventarios, los costes de materias primas, y la fuerte competencia del mercado internacional y nacional, que se tiene con los baratos productos chinos, hacen necesario que el sector emprenda esfuerzos, en tecnología, diseño y calidad para aumentar su competitividad. (Arango, Perez, & Rojas, sf). Nowadays, the floriculture is a economic sector in Colombia with exports around a billion dollars annually. However this sector not develop tools and methodologies to increase the productivity, because this sector use a great human capital that represent between 50% and 60% of total production costs. However, several technical have been proposed for the optimization a partial subprocess: cut principally, but not integral models have been developed. In this sense, We consider a simulation and optimization model in total chain of process its necessary for to increase the productivity and quality in this sector. And it allowed a better labor conditions in rural contexts.

5 INTRODUCCION En Colombia, el sector cuenta con clústeres, los grandes focos en donde se desarrolla este sector son las ciudades de Bogotá, donde se concentra un 48,61% de la producción nacional y mayor participación en los ingresos operacionales, seguido por la ciudad de Medellín con un 28,83% con un gran potencial de desarrollo, y finalmente la ciudad de Cali con un 6,03%. Superintendencia de Sociedades. (2013). Nowadays, the floriculture is a economic sector in Colombia with exports around a billion dollars annually. However this sector not develop tools and methodologies to increase the productivity, because this sector use a great human capital that represent between 50% and 60% of total production costs. However, several technical have been proposed for the optimization a partial subprocess: cut principally, but not integral models have been developed. In this sense, We consider a simulation and optimization model in total chain of process its necessary for to increase the productivity and quality in this sector. And it allowed a better labor conditions in rural contexts.

6 INTRODUCCION NUESTRA PREGUNTA:
¿Es posible modelar mediante la técnica de simulacion discreta (basada en eventos) la cadena de produccion del sector textil-confecciones como un aporte al mejoramiento de su productividad y competitividad?. Casos de estudio: Camisas: GR CONFECCIONES (Polos), Ropa Íntima: CLO ÍNTIMO, Ropa Deportiva: HINCAPIÉ SPORTSWEAR. Fajas: FAJAS BODY FLEX, FajaMas, Hilos y Tejidos: CONFECCIONES “TEJIDOS H&E”, Soportes ortopédicos: PROST Our proposal is an optimization model for the flower industry. It includes the definition of the process with subprocess: harvesting, post-harvest and marketing submodels using discrete simulation and linear optimization. However, the proposal has been applied successfully to the real case in two companies: falcom famrs and santini flowers in Colombia with real data. I will present cases applied the models in three subprocesses definied above.

7 MOTIVACION Impacto Social:
Contribuir con técnicas, herramientas, métodos y modelos que permitan describir, verificar, validar y optimizar recursos para la industria textil y de confecciones. Construir un modelo general para toda la cadena de valor del sector desde la materia prima hasta la colocación final en el cliente. Contribuir el sector con soluciones de optimización de recursos a bajo costo. Impacto Cientifico: Comprobar la validez de los modelos de simulación discreta (basada en eventos). Now, our project in Simulation and Optimization models have two important impacts: The social impact and scientific impact. The social impact: Our project contributes with tools that help to describe, verify, validate and optimize resources for the flower indudtry. Also, We considers necessary, to develop tools as general optimization models that support the process in general: harvesting, post-harvest and marketing. It facilities models and technicals for resources optimization in flower industry in Colombia, because this industry is more unstable with economical crisis. The scientific impact: Usage general models transfer to industry like a contribution to modelling sectors and industries in Colombia and it allowed found others applications in real contexts. MOTIVACION

8 Now, our project in Simulation and Optimization models have two important impacts: The social impact and scientific impact. The social impact: Our project contributes with tools that help to describe, verify, validate and optimize resources for the flower indudtry. Also, We considers necessary, to develop tools as general optimization models that support the process in general: harvesting, post-harvest and marketing. It facilities models and technicals for resources optimization in flower industry in Colombia, because this industry is more unstable with economical crisis. The scientific impact: Usage general models transfer to industry like a contribution to modelling sectors and industries in Colombia and it allowed found others applications in real contexts. MOTIVACION

9 CONCEPTUALIZACIÓN Sistema: Conjunto de componentes interdependientes y sus interacciones, que se encuentran unidos para desempeñar una función específica. Modelo: Es una representación de un sistema, creado para aprender acerca del sistema. Simulación: Es una representación ficticia de una situación real, que se experimenta mediante modelos que son abstracciones de la realidad; el conocimiento adquirido en la simulación se aplica en el mundo real. Cuanto mayor sea el grado de aproximación de la simulación a la realidad, mayor será su utilidad. La primera acción y requisito previo a cualquier simulación para analizarlo, es entender muy bien las condiciones reales. Now, the principal related works is oriented to characterization and conceptual modelling using time studies, diagrams and flow charts. Principally, oriented at system cost. Likewise, the models aplicated in industries in Colombia not are sufficiently expressive and complete in order to cover all possible process and subprocess as an efficient mechanism to facilitate the monitoring in the productive chain.

10 CONCEPTUALIZACIÓN ¿Para qué sirve la simulación?
Conducir a un mejor entendimiento del sistema y por consiguiente a sugerir estrategias que mejoren la operación y eficiencia del sistema. Entender mejor la operación del sistema, a detectar las variables más importantes que interactúan en el sistema y a entender mejor las interrelaciones entre estas variables. Para experimentar con nuevas situaciones, sobre las cuales tiene poca o ninguna información. A través de esta experimentación se puede anticipar mejor a posibles resultados no previstos. Estudiar el efecto de cambios internos y externos del sistema, al hacer alteraciones en el modelo del sistema y observando los efectos de esas alteraciones en el comportamiento del sistema. Now, the principal related works is oriented to characterization and conceptual modelling using time studies, diagrams and flow charts. Principally, oriented at system cost. Likewise, the models aplicated in industries in Colombia not are sufficiently expressive and complete in order to cover all possible process and subprocess as an efficient mechanism to facilitate the monitoring in the productive chain.

11 CONCEPTUALIZACIÓN ¿Para qué sirve la simulación?
Cuando nuevos elementos son introducidos en un sistema, la simulación puede ser usada para anticipar cuellos de botella o algún otro problema que puede surgir en el comportamiento del sistema. La simulación de un sistema sirve para aproximase a su comportamiento real. Realizar experimentos sin intervención en un sistema real Desarrollar habilidades para la toma decisiones Now, the principal related works is oriented to characterization and conceptual modelling using time studies, diagrams and flow charts. Principally, oriented at system cost. Likewise, the models aplicated in industries in Colombia not are sufficiently expressive and complete in order to cover all possible process and subprocess as an efficient mechanism to facilitate the monitoring in the productive chain.

12 CONCEPTUALIZACIÓN ¿Cuándo debemos usar la simulación?
Existan situaciones en las cuales sea imposible o extremadamente costoso observar ciertos procesos en la vida real. Ciertos sistemas observados son tan complejos que es imposible describirlos en términos de un conjunto de ecuaciones matemáticas para los cuales es posible obtener soluciones analíticas que puedan emplearse para predecir el comportamiento del sistema. Aunque pueda desarrollarse un modelo matemático para describir un sistema de interés, pueda no ser posible encontrar una solución al modelo por medio de técnicas analíticas Puede ser imposible o sumamente costoso realizar experimentos de validación sobre el modelo matemático que describe al sistema. Es decir, no hay forma de verificar si el modelo diseñado si representa el sistema real. Now, the principal related works is oriented to characterization and conceptual modelling using time studies, diagrams and flow charts. Principally, oriented at system cost. Likewise, the models aplicated in industries in Colombia not are sufficiently expressive and complete in order to cover all possible process and subprocess as an efficient mechanism to facilitate the monitoring in the productive chain.

13 CONCEPTUALIZACIÓN ¿Cuándo debemos usar la simulación?
Deseamos conocer el comportamiento de ciertas variables en el tiempo. Se tiene incertidumbre en la toma de decisiones. El comportamiento de un sistema es variable y es necesario predecir o acercarse a la respuesta más probable. El riesgo de tomar una decisión es muy alto y se necesita más certeza. Now, the principal related works is oriented to characterization and conceptual modelling using time studies, diagrams and flow charts. Principally, oriented at system cost. Likewise, the models aplicated in industries in Colombia not are sufficiently expressive and complete in order to cover all possible process and subprocess as an efficient mechanism to facilitate the monitoring in the productive chain.

14 CONCEPTUALIZACIÓN ¿Cuándo no debemos usar la simulación?
Los modelos de simulación para computador sean muy costosos de construir y validar. Cuando existan otras técnicas analíticas más apropiadas que la simulación misma. No se conocen las entidades del sistema Cuando no se tiene un equipo computacional o los recursos necesarios en las distintas etapas. No se tienen los datos. Now, the principal related works is oriented to characterization and conceptual modelling using time studies, diagrams and flow charts. Principally, oriented at system cost. Likewise, the models aplicated in industries in Colombia not are sufficiently expressive and complete in order to cover all possible process and subprocess as an efficient mechanism to facilitate the monitoring in the productive chain.

15 CONCEPTUALIZACIÓN Pasos en la construcción de un modelo de simulación
Now, the principal related works is oriented to characterization and conceptual modelling using time studies, diagrams and flow charts. Principally, oriented at system cost. Likewise, the models aplicated in industries in Colombia not are sufficiently expressive and complete in order to cover all possible process and subprocess as an efficient mechanism to facilitate the monitoring in the productive chain.

16 Ropa Íntima Femenina T Actual: 6,69 min/ud T Simulado: 5,25 min/ud
Our model proposal is based on three submodels: the cutting submodel with discrete simulation allowed simulate principal operations:Consolidation Bouquet, Measuring and cutting, Place rubber and cap, Shake and Placing, this approach enables to obtain cutting times in real average and simulated average. Then with the help of the tool Promodel, we proceeded to define the elements of the model as the locations (Consolidation Bouquet, Measurement and Cut, Place rubber and cap, Shaking and place in bucket, receipt and deposit), entities (Flower type (1,2 and 3), consolidation of stems, branches type (1,2 and 3)), arrivals (arrivals were configured like flowers (1,2 and 3) receiving the beds by the number of stems), networks (from receiving to the warehouse), variables (defined quantities and times for each operation of the process, the cycle time for each bed, ie for each number of stems, the total number of stems of each bed and the total number of branches) and renders of the model. Finally, we proceeded to set the simulation model, with the aim of determining the standard operation time in the whole process. Where it was determined that the current average cutting time for a bouquet is 0.63 minutes versus an average simulated time of 0.62 minutes, so that an skilled operator in normal conditions, cut 483 stems per hour on average. It was observed also that the most critical operations of the cutting process are: consolidation stems at an occupancy rate of 28.21% of the total cycle time and place rubber cap with a percentage of 23.26%. Data was statistically validated by applying the central limit theorem creating confidence intervals for each of the 30 replicas simulated operations. T Simulado: 5,25 min/ud

17 CONCLUSIONES Para el caso del modelo de simulación del proceso de fabricación del brasier: Problema: Procesos poco estandarizados, retraso de la salida de pedidos hacia el exterior. Situación Actual: Cuello de botella en el almacenamiento (99,9%), Pegado de gaffete subutilizado (35,31%). Situación Simulada: Procesos más demorados: Unión de coca en recubridora y la unión de cargadera en presilladora que tienen una duración de 6,99 min/ud. Mejoras: Diminución en tiempos de 6,69 a 5,25 min/ud. Mejora del 21,5%.

18 Ropa Deportiva T simulado: 26,15 min/ud
Our model proposal is based on three submodels: the cutting submodel with discrete simulation allowed simulate principal operations:Consolidation Bouquet, Measuring and cutting, Place rubber and cap, Shake and Placing, this approach enables to obtain cutting times in real average and simulated average. Then with the help of the tool Promodel, we proceeded to define the elements of the model as the locations (Consolidation Bouquet, Measurement and Cut, Place rubber and cap, Shaking and place in bucket, receipt and deposit), entities (Flower type (1,2 and 3), consolidation of stems, branches type (1,2 and 3)), arrivals (arrivals were configured like flowers (1,2 and 3) receiving the beds by the number of stems), networks (from receiving to the warehouse), variables (defined quantities and times for each operation of the process, the cycle time for each bed, ie for each number of stems, the total number of stems of each bed and the total number of branches) and renders of the model. Finally, we proceeded to set the simulation model, with the aim of determining the standard operation time in the whole process. Where it was determined that the current average cutting time for a bouquet is 0.63 minutes versus an average simulated time of 0.62 minutes, so that an skilled operator in normal conditions, cut 483 stems per hour on average. It was observed also that the most critical operations of the cutting process are: consolidation stems at an occupancy rate of 28.21% of the total cycle time and place rubber cap with a percentage of 23.26%. Data was statistically validated by applying the central limit theorem creating confidence intervals for each of the 30 replicas simulated operations. T simulado: 26,15 min/ud

19 CONCLUSIONES Para el caso del modelo de simulación del proceso de confección de una camiseta deportiva: Problema: Proponer la cantidad óptima de rollos de tela que la empresa debe tener en almacén de materia prima según su capacidad de producción con el fin de optimizar la cantidad de espacio permitiendo reducir los costos de almacenaje. Situación Actual: Cuello de botella en el área de revisión y etiquetado, sublimación y estampado, corte y confección. Situación Simulada: (1) camiseta deportiva simulada se gasta 1.42 m2 de tela (95 prendas/rollo). Zona de revisión y etiquetado, sublimación y estampado y confección, con un tiempo promedio de 6.09, 6.03, 6.15 min/ud Mejoras: Debe fabricar como mínimo unas 380 camisetas diarias y mantener en stock en el almacén de materia prima unos 400 rollos de tela. Capacidad de producción de la empresa 900 unidades diarias. Otros productos: 250 rollos de tela.

20 Fajas T simulado: 44,40 minutos min/ud
Our model proposal is based on three submodels: the cutting submodel with discrete simulation allowed simulate principal operations:Consolidation Bouquet, Measuring and cutting, Place rubber and cap, Shake and Placing, this approach enables to obtain cutting times in real average and simulated average. Then with the help of the tool Promodel, we proceeded to define the elements of the model as the locations (Consolidation Bouquet, Measurement and Cut, Place rubber and cap, Shaking and place in bucket, receipt and deposit), entities (Flower type (1,2 and 3), consolidation of stems, branches type (1,2 and 3)), arrivals (arrivals were configured like flowers (1,2 and 3) receiving the beds by the number of stems), networks (from receiving to the warehouse), variables (defined quantities and times for each operation of the process, the cycle time for each bed, ie for each number of stems, the total number of stems of each bed and the total number of branches) and renders of the model. Finally, we proceeded to set the simulation model, with the aim of determining the standard operation time in the whole process. Where it was determined that the current average cutting time for a bouquet is 0.63 minutes versus an average simulated time of 0.62 minutes, so that an skilled operator in normal conditions, cut 483 stems per hour on average. It was observed also that the most critical operations of the cutting process are: consolidation stems at an occupancy rate of 28.21% of the total cycle time and place rubber cap with a percentage of 23.26%. Data was statistically validated by applying the central limit theorem creating confidence intervals for each of the 30 replicas simulated operations. T simulado: 44,40 minutos min/ud

21 CONCLUSIONES Para el caso del modelo de simulación del proceso de confección de fajas posquirurgicas: Problema: P1: Tener un mayor control sobre los tiempos de fabricación de sus productos; conocer el tiempo de ciclo para la elaboración de las fajas. P2: Mejorar el proceso de producción e identificar los elementos que obstaculizan que la empresa sea productiva. Situación Actual: M1: Cuello de botella en elaboración de traseros. M2: Demoras en la Faja Tipo Body, Ref. 016-F. Cuello de botella es la máquina Recubridora Situación Simulada: M1: El tiempo promedio de fabricación de una unidad de la faja estudiada es de 9,2 minutos. Actividad más demorada: Elaboración de traseros. Actividades con tiempo ocioso: Emparejar gafete y cerrar faja. M2: El tiempo promedio de fabricación de una unidad de la faja estudiada, es de 44,40 minutos. Mejoras: M1: Dos operarios en Elaboración de traseros: de 30 unidades a 70 unidades/ día. M2: Dos operarios en recubridora de 19,31% a 60% de utilización.

22 Camisetas Polo T simulado: 43,47 min/ud
Our model proposal is based on three submodels: the cutting submodel with discrete simulation allowed simulate principal operations:Consolidation Bouquet, Measuring and cutting, Place rubber and cap, Shake and Placing, this approach enables to obtain cutting times in real average and simulated average. Then with the help of the tool Promodel, we proceeded to define the elements of the model as the locations (Consolidation Bouquet, Measurement and Cut, Place rubber and cap, Shaking and place in bucket, receipt and deposit), entities (Flower type (1,2 and 3), consolidation of stems, branches type (1,2 and 3)), arrivals (arrivals were configured like flowers (1,2 and 3) receiving the beds by the number of stems), networks (from receiving to the warehouse), variables (defined quantities and times for each operation of the process, the cycle time for each bed, ie for each number of stems, the total number of stems of each bed and the total number of branches) and renders of the model. Finally, we proceeded to set the simulation model, with the aim of determining the standard operation time in the whole process. Where it was determined that the current average cutting time for a bouquet is 0.63 minutes versus an average simulated time of 0.62 minutes, so that an skilled operator in normal conditions, cut 483 stems per hour on average. It was observed also that the most critical operations of the cutting process are: consolidation stems at an occupancy rate of 28.21% of the total cycle time and place rubber cap with a percentage of 23.26%. Data was statistically validated by applying the central limit theorem creating confidence intervals for each of the 30 replicas simulated operations.

23 CONCLUSIONES Para el caso del modelo de simulación del proceso de confección de camisetas tipo Polo: Problema: Generar un escenario en el cual se cambió la línea de producción por módulos de producción. Situación Actual: Encontrar que habían operaciones que se podían reunir y así crear los módulos de producción unidades a la semana para procesar. Situación Simulada: Cuellos de botella: Preparación con un 90,53% de utilización y marcación con un 87,15% de utilización. Mejoras: Mejora en el flujo de los materiales y utilización de los recursos.

24 Hilos y Tejidos Situación Actual T simulado Actual: 100,98 min/ud
T simulado E1: 63,81 min/ud T simulado E2: 50,52 min/ud Escenario 1 Escenario 2 Our model proposal is based on three submodels: the cutting submodel with discrete simulation allowed simulate principal operations:Consolidation Bouquet, Measuring and cutting, Place rubber and cap, Shake and Placing, this approach enables to obtain cutting times in real average and simulated average. Then with the help of the tool Promodel, we proceeded to define the elements of the model as the locations (Consolidation Bouquet, Measurement and Cut, Place rubber and cap, Shaking and place in bucket, receipt and deposit), entities (Flower type (1,2 and 3), consolidation of stems, branches type (1,2 and 3)), arrivals (arrivals were configured like flowers (1,2 and 3) receiving the beds by the number of stems), networks (from receiving to the warehouse), variables (defined quantities and times for each operation of the process, the cycle time for each bed, ie for each number of stems, the total number of stems of each bed and the total number of branches) and renders of the model. Finally, we proceeded to set the simulation model, with the aim of determining the standard operation time in the whole process. Where it was determined that the current average cutting time for a bouquet is 0.63 minutes versus an average simulated time of 0.62 minutes, so that an skilled operator in normal conditions, cut 483 stems per hour on average. It was observed also that the most critical operations of the cutting process are: consolidation stems at an occupancy rate of 28.21% of the total cycle time and place rubber cap with a percentage of 23.26%. Data was statistically validated by applying the central limit theorem creating confidence intervals for each of the 30 replicas simulated operations.

25 CONCLUSIONES Para el caso del modelo de simulación del proceso de fabricación de las cintas textiles: Problema: Encontrar una solución real al cuello de botella existente. Situación Actual: Encontrar que habían operaciones que se podían reunir y así crear los módulos de producción unidades a la semana para procesar. Situación Simulada: Cuellos de botella: Fileta Urdidora (91,74%), Telar. Tiempo ocioso: Empate (24,39%). 100,98 minutos/unidad. Mejoras: Mejora de 100,98 minutos/unidad a 50,52 minutos/unidad. Mejora: 49,97%.

26 Soportes Ortopédicos Proceso Original Proceso Modificado
Our model proposal is based on three submodels: the cutting submodel with discrete simulation allowed simulate principal operations:Consolidation Bouquet, Measuring and cutting, Place rubber and cap, Shake and Placing, this approach enables to obtain cutting times in real average and simulated average. Then with the help of the tool Promodel, we proceeded to define the elements of the model as the locations (Consolidation Bouquet, Measurement and Cut, Place rubber and cap, Shaking and place in bucket, receipt and deposit), entities (Flower type (1,2 and 3), consolidation of stems, branches type (1,2 and 3)), arrivals (arrivals were configured like flowers (1,2 and 3) receiving the beds by the number of stems), networks (from receiving to the warehouse), variables (defined quantities and times for each operation of the process, the cycle time for each bed, ie for each number of stems, the total number of stems of each bed and the total number of branches) and renders of the model. Finally, we proceeded to set the simulation model, with the aim of determining the standard operation time in the whole process. Where it was determined that the current average cutting time for a bouquet is 0.63 minutes versus an average simulated time of 0.62 minutes, so that an skilled operator in normal conditions, cut 483 stems per hour on average. It was observed also that the most critical operations of the cutting process are: consolidation stems at an occupancy rate of 28.21% of the total cycle time and place rubber cap with a percentage of 23.26%. Data was statistically validated by applying the central limit theorem creating confidence intervals for each of the 30 replicas simulated operations. T simulado: 2,11 min/ud T simulado: 1,11 min/ud

27 CONCLUSIONES Para el caso del modelo de simulación del proceso de fabricación de soportes ortopédicos: Problema: Encontrar un nuevo proceso de producción para la realización de esta pieza. Situación Actual: Tiempos ociosos altos. Situación Simulada: Cuellos de botella: Rígidos (50,45%). Tiempo ocioso: Empaque (1,68%). 2,11 minutos/unidad. Mejoras: Mejora de 2,11 minutos/unidad a 1,11 minutos/unidad. Mejora: 47,39%.

28 CONCLUSIONES El sector textil y de confecciones como escenario de experimentación para la simulación discreta (basada en eventos) muestra una gran dinámica en sus operaciones que ante la alta variabilidad de sus datos requiere procesos de estandarización e integraciones en la cadena logística que permitan optimizar los tiempos de producción de partes y piezas. Se requiere el uso de técnicas de simulación con el fin de evaluar bajo el análisis de costos/beneficios el impacto de las decisiones que tomamos al margen de los resultados experimentales arrojados desde el modelado. El mejoramiento de la productividad en la cadena de valor del sector textil y de confecciones a traviesa y pasa por entender el aporte que hace la investigación en sus procesos de innovación y desarrollo.

29 TRABAJOS FUTUROS Transferencia de modelos generales a la industria para su validación e implementación en la toma de decisiones. Aplicación de otras técnicas de simulación dinámica, basada en agentes y procesos estocásticos para el modelado de la industria. We are currently working on optimization the dairy sector, to provide clear evidence against the new schemes and productivity models for the country.

30 Agradecimientos Estos trabajos se han desarrollado en el marco de investigaciones en el área de optimización industrial de la facultad de ingeniería industrial de la Universidad Pontificia Bolivariana en conjunto con la industria privada (PYME´S). This work is being supported by University Pontificia Bolivariana and private industries.

31 MUCHAS GRACIAS!