APLICACIÓN DE SIMULACIÓN PARA MEJORAR LA PRODUCTIVIDAD Y REDUCIR EL TIEMPO DE CICLO EN UNA COOPERATIVA Alberto López – Iver Pirosanto INTI Mar del Plata.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Estudio de alternativas
Advertisements

ENTORNO MACROECONOMICO: MACROAJUSTES
EVALUACION DE INVERSIONES
Estudio de Caso: Análisis del Potencial del MDL para fomentar el uso de Buses Híbridos Diesel - Eléctricos en los Servicios Alimentadores que contempla.
Desperdicios en la producción
Contabilidad de Costos
6.4 Planificar proyectos - Opciones especiales
Logística (Manejo de la cadena de abastecimiento)
Administración LOGÍSTICA
MODULO DE GESTION DE LA CADENA DE ABASTECIMIENTO
Capacidad de producción
Sandra Greiner, Julio 2002, Lima, Perú
ING. CATALINA DONCEL GONZÁLEZ ING. MÓNICA LORENA TORRES VIVAS
Reto LABSAG Noviembre ° Puesto SIMDEF
Tema 12 – Conceptos Básicos
Áreas de estudio de Proyectos (viabilidades)
Informe del presupuesto y evaluación de alternativas de inversión.
Diseño de métodos de trabajo
Capacidad del sistema de producción
DECISIONES DE CAPACIDAD
Tema 4: Selección y diseño de procesos productivos
Costos y Presupuestos.
PLANEAMIENTO AGREGADO
PUNTO DE EQUILIBRIO Lic. Délfido Morales
EJEMPLO DE SISTEMAS DE INVENTARIO
Single Minute Exchange of Dies
PLANEACION DE LA CAPACIDAD
Sistemas de Inventario para control administrativo.
Sistema de Gestión de la Producción
AREA DE APROVISIONAMIENTO
Deyvi Bonilla Cristina Albornoz
Logistica Susana González.
Documentación de Control de Inventarios
AREA DE APROVISIONAMIENTO
Modelo de simulación-optimización para el mejoramiento de políticas de inventario en una empresa del sector plástico Juan Esteban de la Calle Echeverri.
Análisis de Procesos 1.
Módulo 5: Costos Disertante: Ing. Guillermo Wyngaard
Producción en flujo – Cuellos de botella
Formación de consultores para mejora de la productividad en pymes metalúrgicas y metalmecánicas de Tandil Disertante: Ing. Guillermo J. Wyngaard.
Tecnologías de Gestión Abril de 2013 Estudio de casos Abril de 2013 Estudio de casos METODOLOGÍA Para desarrollar el proyecto, en primer lugar se realizó.
Mejora de la productividad
Tecnologías de Gestión Abril de 2013 Estudio de casos Abril de 2013 Estudio de casos OPTIMIZACIÓN DE LA PRODUCCIÓN EN PYME SECTOR MADERERO Autores: A.
Las 7 pérdidas 1.
Módulo 6 Gestión de inventarios Mg. Ing. Alberto M. López
La Gestión Ambiental como herramienta proactiva
TECNOLOGÍAS DE GESTIÓN ESCUELAS DE EDUCACIÓN TÉCNICA Disertante: Pirosanto, Iver.
Nivelación de la producción
INGENIERIA INDUSTRIAL
TECNOLOGÍAS DE GESTIÓN ESCUELAS DE EDUCACIÓN TÉCNICA
Programa de mejora de productividad en PyMEs
Casos de aplicación de herramientas de mejora productiva en pymes
Disertante: Ing. Guillermo Carrizo Director INTI Mar del Plata Tandil, Agosto de 2010 Seminario “Mejora de Productividad en PyMEs” INTI - MAR DEL PLATA.
Producción Cuello de botella - Nivelación de la producción
Tecnologías de Gestión Febrero de 2013 Estudio de casos Febrero de 2013 Estudio de casos IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE PLANEAMIENTO DEL REQUERIMIENTO.
Tecnologías de Gestión Febrero de 2013 Estudio de casos Febrero de 2013 Estudio de casos ESTIMACIÓN DE LA PRODUCTIVIDAD DE LA MANO DE OBRA EN PYME DEDICADA.
Tema 3 – Producción Cuello de botella Nivelación de la producción
Juego Integrador Simulación de un Proceso de Producción
Producción en flujo - Nivelación de la producción
Introducción al problema
Tecnologías de Gestión Diciembre de 2012 Estudio de casos Diciembre de 2012 Estudio de casos MEJORA DE LA CALIDAD EN COOPERATIVA DEDICADA A LA ELABORACIÓN.
Tecnologías de Gestión Diciembre de 2012 Estudio de casos Diciembre de 2012 Estudio de casos MEJORA DE LA CALIDAD EN COOPERATIVA DEDICADA A LA ELABORACIÓN.
PROYECTO PILOTO - ESTUDIO SOBRE EL PLAN DE DIFUSIÓN DE TECNOLOGÍAS DE GESTIÓN EN LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS DE LA REPÚBLICA ARGENTINA Delpack S.R.L.
Estimación del Mejoramiento Ingeniero Marcos Rodríguez Asesor en Mejoras de Productividad.
Tecnologías de Gestión
La meta II.  ¿Qué es un tiempo estándar?  Suceso dependiente  Fluctuación estadística  ¿Qué es una capacidad?
UNIDAD 4: ÁREA DE APROVISIO-NAMIENTO
Máximo nivel de producción que puede ofrecer una estructura económica determinada: desde una nación hasta una empresa, una máquina o una persona. La capacidad.
DIMENSIONAMIENTO FISICO
ADMINISTRACION DE LA PRODUCCIÓN
TEMA:INDIDCADORES DE GESTION LOGISTICA
Transcripción de la presentación:

APLICACIÓN DE SIMULACIÓN PARA MEJORAR LA PRODUCTIVIDAD Y REDUCIR EL TIEMPO DE CICLO EN UNA COOPERATIVA Alberto López – Iver Pirosanto INTI Mar del Plata

Introducción al problema Cooperativa dedicada a la fabricación y comercialización de artículos de cerámica en diferentes formas y colores. Más de 70 productos Trabajan 21 personas Operaciones en su mayoría manuales (variabilidad) Diagnóstico inicial: Altos plazos de entrega Altos niveles de inventario en proceso Producción por debajo de la demanda Baja productividad

Objetivos Objetivo general: Mejorar la productividad y reducir el tiempo de ciclo del proceso productivo. Objetivos específicos: Desarrollar un modelo de simulación del sistema productivo. Efectuar un análisis comparativo de distintas alternativas de mejora. Estudiar el impacto económico de cada una de las mismas.

Datos relevados Etapas del proceso Tiempos de proceso Dotación de operarios por puesto Productos fabricados: Dimensiones Cantidades producidas durante 2013 Costos y precios de venta

Estudio del proceso Puesto Cantidad de personal Capacidad operativa por puesto (u/h) Molderia1600 Molino1141 Colada EO364,67 Colada CA126,09 Torno120,81 Lavado/pegado asas124,16 Pulido (torno)136,00 Lavado/Pulido533,83 Horno (Bizcocho)173,15 Retoque/Junquillo283,72 Esmalte163,33 Horno (Esmalte)173,15 Depósito1102,86

Modelo de simulación. Elementos Procesos a simular: Desde el preparado de la pasta hasta que se obtiene el producto terminado Entidades: Carros con productos (lote de transferencia entre puestos), caracterizados por el tipo de producto y la cantidad Variables de input: Tiempos de proceso de cada puesto Cantidad de productos por carro Parámetros: Operarios por puesto Cantidad de carros que se ingresan al horno por vez Tiempo de horneado Distancias entre puestos y velocidad de circulación

Ajuste de distribuciones para variables de input Tiempo de proceso Puesto: colada de tipo cielo abierto Ejemplo: Se consideraron distribuciones triangulares asumiendo: Valor más probable: tiempo de procesamiento promedio por unidad Mínimo y máximo: +/- 10% del tiempo promedio Minutos

Ajuste de distribuciones para variables de input Códigos CANTIDAD POR CARRO TIPO DE MOLDE CANTIDAD ANUAL 01720CA TORNO TORNO /pl180TORNO TORNO765 04/pl270TORNO CA TORNO CA CA CA CA TORNO TORNO /m90EO /ch126EO /gr54EO /m72EO132 ………… Cantidad por carro Cantidad anual (suma) Total28358 Cantidad de productos por carro Tipo: espesor obligado (EO) Ejemplo: Input Analyzer® Datos reales Datos consolidados Histograma y ajuste de distribución de probabilidades

Modelo de simulación. Elementos Supuestos para la modelación: Se trabaja durante un turno de 8 hs de lunes a viernes. No hay ausentismo. Hay espacio suficiente para almacenar producto en proceso. El mix de productos fabricados se realiza de acuerdo a proporciones históricas. Los procesos de colada y torneado siempre trabajan (sistema push). Siempre hay pasta disponible en el molino. Los hornos se prenden al inicio de la jornada y se apagan al final. Medidas de desempeño: Throughput: cantidad de productos fabricados por mes Tiempo de ciclo promedio: desde que se comienza a fabricar hasta que se termina un producto

Modelo computacional

Identificación del cuello de botella Las primeras corridas del modelo de simulación muestran que se acumula mucho stock a la entrada del proceso de carga de los hornos de bizcocho. El mismo operario se encarga de cargar y descargar los 2 hornos de bizcocho y los 2 de esmalte. Se tarda en promedio 1,5 horas para cargar un carro. La capacidad de cada horno es de 4 carros.

Propuestas Propuesta 1 Reducir a la mitad la carga de los hornos, siendo esperable una disminución del tiempo de ciclo. Propuesta 2 Reasignar las tareas de un operario del puesto Lavado y Pulido, ubicándolo en la operación de carga y descarga de los hornos.

Resultados Indicadores Situación inicial Propuesta 1: reducir el lote de los hornos Propuesta 2: redistribución de tareas Propuesta 1 + Propuesta 2 Throughput [piezas/mes] Aumento del throughput--1%55%14% Tiempo de ciclo promedio [días]26,224,421,021,3 Reducción del tiempo de ciclo-7%20%19% WIP [piezas] Costo adicional [$/mes] Beneficio adicional [$/mes] Aumento del 55% en el volumen de producción mensual. Potencial aumento de la utilidad de aproximadamente $ anuales. Reducción del tiempo de ciclo promedio en un 20%

Conclusiones Beneficios del uso de la simulación como herramienta para el análisis y la mejora de los procesos productivos. Experimentar diferentes escenarios. Contestar preguntas del tipo what if (¿Qué pasaría si…?). No es necesario intervenir el sistema real, reduciendo el riesgo y los costos de las modificaciones que se pretenden realizar.

Posibles extensiones al estudio Mejorar los datos de entrada del modelo: mayor cantidad de mediciones de tiempo. Incorporar nuevas medidas de desempeño del sistema. Simular el proceso trabajando con un sistema pull con el objetivo de mantener altos niveles de producción y controlar el inventario en proceso. Establecer los requisitos previos para su implementación en la práctica. Construir un modelo de optimización para determinar la cantidad óptima de operarios en cada puesto con el fin de balancear la línea.

Instituto Nacional de Tecnología Industrial Mar del Plata Marcelo T. de Alvear 1168 (B7603AAX) Mar del Plata Buenos Aires, Argentina (0223) Int. 305 Muchas gracias!