Administracion de La Produccion Apunte de Prof Raul Cabeza[1]

ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION Autor: Profesor Ral Cabeza Fandez

Ingeniero Civil IndustrialMsc en Ciencias de Administracin y Economa (U. De Concepcin)

1. OBJETIVOS DE LA ASIGNATURAConocer y trabajar con herramientas que faciliten la administracin de las actividades de sistemas productivos, concentrndose en las reas de aprovisionamiento, almacenamiento de los materiales (inventarios), adems de la supervisin permanente de la calidad en la produccin.

II. CONTENIDOCAPITULO 1.-EL CICLO DE LA GESTION DE OPERACIONES

1.1 Introduccin1.2 Gestin de Operaciones como Sistema y sus relaciones con la

organizacin1.3 El sistema de produccin1.4 Planeacin estratgica de las operaciones

CAPITULO 2.- VARIABLES A CONSIDERAR EN UN SISTEMA DE GESTION DE MANUFACTURA

2.1 Productividad, eficiencia y eficacia2.2 Costos y anlisis del punto de equlibrio2.3 Pronsticos2.4 Productos ,flujos y procesos2.5 Distribucin de planta2.6 Inventarios

CAPITULO 3.- PLANIFICACION DE LA PRODUCCION4.1 Planificacin agregada 4.2 Programacin maestra4.3 Planificacin de necesidades de materiales4.4 Programacin y control de taller

Administracin de la Produccin Ral Cabeza F.

CAPITULO 4.- INVENTARIOS4.1 Planificacin agregada 4.2 Programacin maestra4.3 Planificacin de necesidades de materiales4.4 Programacin y control de taller

CAPITULO 5.-ADMINISTRACIN DE LA CALIDAD5.1 La normalizacin nacional e internacional5.2 Normalizacin, homologacin y certificacin5.3 Sistema de calidad5.4 Implementacin de la calidad en la empresa5.5 Relacin proveedor-ciclo5.6 Calidad y formacin segura el futuro5.7 Chequeo y diagnstico5.8 Costos de calidad y no calidad5.9 Calidad de servicio una visin estratgica

CAPITULO 1

EL CICLO DE LA ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION


1.1 Introduccin

El problema de la Administracin de la produccin ,consiste en satisfacer la demanda por ciertos productos dentro de los lmites de la capacidad instalada y tratando de generar la mxima utilidad posible para una empresa.

En la actualidad los departamentos de operaciones son responsables de funciones tales como, planificacin de la produccin, control de la produccin , ingeniera de procesos, adems de las funciones de compras, control de materiales, control de calidad y en algunos casos ingeniera y mantencin, recientemente se incorpora tambin la logstica.

Esta evolucin ha generado equipos de especialistas en operaciones ampliamente capacitados, quienes son responsables de la calidad del producto final, tal como ste es percibido por el cliente o consumidor; responde tambin por la productividad general de la organizacin, que determina el costo competitivo del producto y por la correspondencia con las necesidades del cliente.

Con el papel cada vez ms importante que la calidad y la productividad juegan en la competitividad organizacional, la administracin de operaciones ha agregado enfoques de comportamiento y modelacin al empleo histrico de las escuelas clsica /cientfica de la administracin. Todos estos variados elementos, entran en accin en el fascinante campo de la Gestin de operaciones.

Actualmente los sistemas de Gestin de Operaciones es muy complejo, ya que implica la sumatoria de los siguientes factores:

En primer lugar, se requiere una adecuada caracterizacin de la demanda, por medio de ciertos pronsticos de ventas. Es claro que mientras ms exactos sean estos pronsticos, mejor ser la posibilidad de no tener clientes insatisfechos, por

defecto en la estimacin de ventas, o evitar inventario innecesario por exceso en


tal estimacin y se obviarn las correspondientes consecuencias econmicas negativas.

En segundo lugar, la consideracin adecuada de la capacidad de produccin en la solucin del problema implica que lo que se decida fabricar ser factible de llevar a la prctica y que no existirn problemas de sobrecarga en ciertos momentos de peak estacional de demanda, que implican desorden en la produccin, sobretiempo no programado y otras acciones desesperadas. Por el contrario, planificando con anticipacin se decidir si lo ms conveniente desde un punto de vista econmico , ante un dficit estacional de capacidad, es acumular inventario, incurrir en sobretiempo o aumentar temporalmente la capacidad con ms turnos.

En tercer lugar, se suman una serie de factores que se dieron lugar con el inicio del decenio de los ochenta, los directivos empresariales y de gobierno en todo el mundo se mostraban alarmados por el estancamiento de la productividad en Estados Unidos.. Al mismo tiempo que la productividad de los EUA decreca su sociedad mantena su preocupacin por otros problemas relacionados: conservar fuentes adecuadas de energa, preservar el medio ambiente y satisfacer la demanda de bienes y servicios, tanto al interior como al exterior del pas. Estos factores siguen imponiendo complejas demandas en nuestras organizaciones. Actualmente, la direccin de empresas afronta desafos sin paralelo provenientes de una sociedad con mayor nivel de educacin, ms solvente, ms exigente, mas preocupada que nunca, y tambin una competencia internacional ms activa. Nunca ante los retos de la administracin y los costos del fracaso han sido mayores y nunca como ahora las tcnicas y el conocimiento para afrontar estos retos, han sido tan asequibles para los administradores de operaciones.

Las complejidades de nuestro mundo actual han aumentado nuestra dependencia de las organizaciones y de quienes las dirigen; sin embargo a menudo no entendemos ni apreciamos debidamente el proceso administrativo. Ms an, como hemos aprendido ya de nuestras recientes experiencias costosas, hemos hecho poco caso de las operaciones en nuestras organizaciones; hemos dado por sentado


nuestra superioridad como productores competentes, no podemos ya seguir dndonos el lujo de pensar as. Necesitamos examinar de nuevo los procesos por medio de los cuales se crean los bienes y servicios y revitalizar las formas de administrar los recursos humanos y materiales para que stos se lleven a cabo. El objeto de este curso es de satisfacer tales necesidades, y presenta los conceptos, la terminologa, los problemas y las oportunidades que abarca la administracin de operaciones.

Tabla 1. Resumen histrico de la administracin de las operaciones .

Fecha(aproximada) Contribucin Protagonista de la contribucin

1776 Especializacin de la mano de obra en la manufactura. Adam Smith1799 Partes intercambiables, contabilidad de costos. Eli Whitney and others1832 Divisin del trabajo por habilidad; asignacin de puestos Charles Babbage por habilidad; fundamentos del estudio de tiempos.1900 Administracin cientfica; se disean estudios de tiempo y Frederick W. Taylor movimientos; divisin de la planeacin y de las actividades de operacin.1900 Estudio de movimientos en los puestos. Frank B. Gilbreth1901 Tcnicas de programacin para empleados, mquinas, Henry L. Gantt puestos en el rea de manufactura.1915 Tamao del lote econmico en el control de inventarios. F. W. Harris1927 Relaciones humanas. Estudios Hawthorne. Elton Mayo1931 Aplicacin de la inferencia estadstica en la calidad del Walter A. Shewhart producto; grficas de control de calidad.1935 Aplicacin del muestreo estadstico en el control de H. F. Dodge and H. G. Romig calidad; planes de inspeccin por muestreo.1940 Aplicaciones de la investigacin de operaciones en la P. M. S. Blacket and others Segunda Guerra Mundial.1946 Las computadoras digitales. John Mauchly and J. P. Eckert1947 La programacin lincal. George B.

Dantzig,William hard-Hays, and

others1950La programacin matemtica, procesos no lineales y estocsticos A. Charnes, W.

Cooper, H. Raiffa, others1951 Computadora digital comercial; posibilidad de hacer Sperry Univac clculos en gran escala.1960 Comportamiento organizacional; continuacin del estudio L. Cummings, L. Porter, de las personas en su medio de trabajo. and others1970 Integracin de las operaciones en las estrategias y sistemas W. Skinner globales. Aplicacin de las computadoras en la J. Orlicky and 0. Wright


manufactura, en la programacin y el control, y la plancacin de requerimientos de materiales (MRP).1980 Aplicacin de las tcnicas japonesas de calidad y W. E. Deming and J. Juran productividad; robtica, diseo con ayuda de la computadora y manufactura con ayuda de la computadora (CAD/CAM).

1.2.-La Administracin de la produccin como sistema y sus relaciones con la organizacin.

Para comprender lo que es un sistema, es conveniente partir de lo que no lo es y as apelamos al concepto de conglomerado. Ambos son un conjunto de objetos o elementos, pero la diferencia reside en que estos ltimos no se da una interrelacin entre ellos, mientras que entre los primeros s, un saco de papas es un conglomerado, porque una patata tomada al azar, nos permite hacernos una idea aproximada de cmo sern las restantes, su forma, color, tamao, etc. Por contraste, un puzzle o rompecabezas, no se comporta de igual modo, una pieza aislada no es suficiente para imaginar como son las otras y menos an cul es la figura que representa el conjunto una vez armado. Existe aqu una relacin, una interaccin entre las partes, que conforman un todo diferente de la suma disgregadas de las partes.Si el rompecabezas representa un paisaje, una pieza que contiene apenas un trozo de flor sobre la rama de un posible rbol, no nos permite ni remotamente imaginar como es el paisaje en realidad, mediante esa sola observacin de una parte de l.

Relacionemos esto con nuestros conceptos precedentes, una patata promedio representa al conjunto de las que estn dentro del saco, probablemente s, no es necesario mirarlas o revisarlas todas, sera una informacin intranscendente y una prdida de tiempo. Ocurre lo mismo con un promedio o resumen de nuestro puzzle, por cierto que no, por el mismo motivo que la variacin del IPC de Agosto no permite saber si bajaron las lechugas o subieron los arriendos de departamentos, los efectos aparecen neteados. Podemos concluir que los resmenes y promedios son ms tiles en los conglomerados que en los sistemas, porque en stos, como


veremos a continuacin, existe sinerga, caracterstica y principio esencial de todo sistema.

En consecuencia, un sistema no es mas ni menos, que un conjunto de objetos interrelacionados entre s , mientras que un conglomerado es tan solo un conjunto de objetos.Esa interaccin o interrelacin de elementos que configuran una totalidad, (el paisaje del puzzle) constituye uno de los principios bsicos de la teora de sistemas, que es el de sinerga y que suele expresarse como que el todo es diferente, en general ms que las sumas de las partes.

Pero que tiene que ver todo esto con la empresa? . Mucho.Al examinar las funciones de las empresas, vemos que ellas no actan solas o aisladas, sino lo hacen en forma interrelacionadas o interactiva. Las compras afectan las finanzas y viceversa; el personal incide en las ventas, pero el producto de las ventas (los ingresos) tambin influyen en el personal (sus remuneraciones, bienestar y hasta en su motivacin individual y colectiva).En la empresa existe sinerga, porque sus componentes interactan, produciendo un resultado distinto a la simple agregacin de elementos.

Bajo esta concepcin, la empresa es un sistema sinrgico, puesto que sus partes estn interrelacionadas. La empresa no es la suma de su mano de obra, mquinas, insumos, dinero, etc., sino es una totalidad mayor que la adicin de los recursos que utiliza y transforma. La sinerga se manifiesta de muy diversas formas. Dentro de la empresa, cualquier decisin que afecte a alguna de sus partes, producir sinerga en la medida que esa parte (una subfuncin o subsistema) interacte con otra y al hacerlo genera un efecto distinto del que era de esperar.

Hacia afuera de la empresa ocurre otro tanto, las decisiones que afectan al entorno, suelen provocar reacciones sinrgicas favorables o desfavorables. Sealamos que el todo es diferente de la suma de las partes, pero no siempre es ms. Por ejemplo la fusin de empresas es un tipo de integracin que produce sinerga: ella explica


que dos empresas que individualmente vengan registrando prdidas y problemas de variada ndole, al unirse en una sola, el todo adquiera viabilidad. Sin embargo la fusin per-se , no garantiza este fenmeno, incluso podra darse lo opuesto, dos empresas sanas, al juntarse la nueva unidad integrada se hace inviable.

Lo importante es saber reconocer la existencia de la sinerga, porque est presente en todos nuestros actos, en la empresa y la vida cotidiana, como quiera que ellos se relacionan con otras personas, afectan su conducta y as modifican el curso de accin esperado. La conciencia de la sinerga consiste en predecir el comportamiento de una variable tomando en consideracin los efectos inducidos por otras con las que est interrelacionada.

Quizs si este sencillo razonamiento ayude a explicar porqu una decisin adoptada en el marco del sistema econmico-social, un nuevo impuesto, un reajuste general de remuneraciones, una rebaja arancelaria, puede causar efectos tan distintos a los esperados, sino se contemplan las medidas sinrgicas de las medidas. El cmulo de interconexiones entre un gran nmero de variables, algunas de las cules aparentemente no formaban parte del marco de referencia de la decisin. Y tal vez por eso la economa sea una ciencia tal difcil, impredecible e inexacta.

El otro principio caracterstico de los sistemas es la recursividad , se manifiesta en el hecho evidente de que la empresa forma parte de otros sistemas mayores o suprasistemas, como sera su entorno la comunidad, el pas etc, y a su vez est integrada por sistemas menores o subsistemas, como seran cada una de sus funciones, sus departamentos, secciones, individuos, que trabajan en ella. Todos ellos son sistemas, porque sus partes interactan y no son entes aislados o cerrados.

La idea de recursividad confirma la hiptesis que la interaccin entre objetos los afecta sinrgicamente, pero adems afecta a otros objetos que estn dentro de ellos (subsistema) o de los cuales ellos forman parte (suprasistemas). Si la decisin de lanzar al mercado un nuevo producto, adoptada o generada en el contexto de la


funcin comercializacin, afecta a la funcin finanzas, no es menos cierto que tambin interfiere en la subfuncin diseo de productos o control de calidad (subsistemas) o tambin en la empresa (sistema) y en la comunidad (suprasistema).

Ahora con estos conceptos claros, relacionamos a la empresa como un sistema abierto en donde obtiene o importa del medio los recursos que necesita, los combina o transforma, lo cual permite generar o exportar al medio los bienes o servicios que llegan al consumidor, todo este proceso genera debido a la comercializacin un flujo de retroalimentacin o feed-back de informacin, perpetuando as el ciclo productivo.

A la importacin de recursos del medio la llamaremos corriente de entrada (in put), la combinacin de esos recursos ser el proceso de conversin o de transformacin; la exportacin de bienes o servicios, constituir la corriente de salida (out-put) y por ltimo el reingreso de estos recursos al sistema como nueva corriente de entrada, es la retroalimentacin o feed-back.

Fig 1.1 .Ciclo productivo

1.3 El sistema de Produccin

La funcin operacional o el sistema de produccin es aquella parte de la organizacin que existe fundamentalmente para generar y fabricar los productos de la organizacin. En algunas organizaciones, el producto es un bien fsico


IN-PUT

PROCESO DE CONVERSION

O TRANFORMACION

OUT-PUT

RETROALIMENTACION

(refrigeradores, acero, etc.), mientras que en otras se trata de un servicio (seguros, atenciones para los ancianos).Los elementos bsicos que comparten entre s las distintas organizaciones aparecen en la figura 1.2. Estos tienen un proceso de conversin o de transformacin, los insumos del proceso, los productos resultantes de la conversin de insumos y la retroalimentacin de informacin sobre las distintas actividades del sistema operacional. Una vez que han sido producidos los bienes y los servicios se transforman en efectivo (se venden con el objeto de adquirir ms recursos para mantener activo el proceso de conversin).

Fluctuaciones aleatoriasSe requieren Resultados delajustes seguimiento

Retroalimentacin

Fig 1.2 El sistema de produccin

Examinaremos algunos ejemplos de organizaciones existentes, esto es una tienda departamental, y una granja productiva. Los insumos de una tienda departamental incluyen el terreno sobre el cual se asienta el edificio en el que est localizada; el trabajo que realizan los operarios; el capital invertido en el edificio, en el equipo y en las mercancas, y las habilidades administrativas de los gerentes de la tienda.(fig1.3).En un granja el sistema de operaciones est representado por la transformacin que ocurre cuando los insumos del granjero (tierra, maquinaria agrcola, trabajo, etc.) se transforman en productos tales como maz, trigo o leche. La forma exacta del


INSUMOSTerrenosMano de obraCapitalAdministracin


O TRANFORMACION

PRODUCTOSBienesServicios

COMPARACIONLo actual contra lo deseado

proceso de conversin vara de un sector de la industria a otro, pero sin duda es un fenmeno econmico que existe en toda industria (fig.1. 4).

Tienda de DepartamentosFluctuaciones aleatorias

Se requieren Resultados delajustes seguimiento

Retroalimentacin

Fig.1.3

GRANJAFluctuaciones aleatorias

Clima Inflacin Impuestos Nuevos


INSUMOS Terrenos Mano de obra Tractores Arados Semillas


O TRANFORMACION

PRODUCTOS Trigo Carne Leche Servicios

RETROALIMENTACION Precios Cantidades Calidad de los cultivos,etc

INSUMOSTerrenosMano de obraCapitalAdministracin


O TRANFORMACION

PRODUCTOSBienesServicios

COMPARACIONLo actual contra lo deseado

Fig 1.4

1.4.- Planeacin Estratgica de las operaciones

La planeacin estratgica es el proceso de reflexin aplicado a la actual misin de la organizacin y a las actuales condiciones del medio en que sta opera, el cual permite fijar lineamientos de accin que orienten las decisiones y resultados futuros. La planeacIn estratgica se funda en conceptos fundamentales, como el que las decisiones actuales se basan en condiciones y resultados futuros; que la planeacin estratgica es un proceso; que conlleva una filosofia y que proporciona una articulacin o estructura dentro de la organizacin.

En la funcin productiva u operacional, la planeacin estratgica es la planeacin global, general, que precede a la planeacin operacional, ms detallada. Los ejecutivos a cargo de la funcin de produccin y operaciones participan activamente en la planeacin estratgica, y en la elaboracin de planes que sean congruentes con las estrategias generales de la empresa, y con otras funciones como mercadotecnia, finanzas e ingeniera. Una vez elaborados los planes estratgicos de produccin y operaciones constituyen la base para: 1) planeacin operacional de instalaciones (diseo) y 2) planeacin operacional para el uso de estas instalaciones. En esta obra hacemos hincapi en estos dos ltimos esfuerzos de planeacin, aunque tambin sealar que esta planeacin operativo no debe realizarse en el vaco. Debe, por principio, ajustarse al marco de referencia de una planeacin estratgica eficaz.

Enfoques de la planeacin estratgica para operaciones

Un experto de la planeacin estratgica plantea tres distintos enfoques al respecto: la empresarial, la adaptativa y la de mtodos de planeamientlo. En la modalidad empresarial un lder fuerte y arrojado asume la planeacin en pro de la funcin de


produccin/operaciones. En la adaptativa, el plan gerencial se formula en una serie de pasos pequeos y desarticulados en reaccin a un entorno amenazador. El enfoque de planeamiento aprovecha los fundamentos de la planeacin en conjuncin con el anlisis lgico de la ciencia administrativa.

Existen muchos enfoques en la planeacin estratgica. Lo esencial que queremos recalcar es que las estrategias de operaciones deben ser congruentes con las estrategias generales de la empresa. Nuestras observaciones nos han llevado a la conclusin de que, en materia de planeacin estratgica, el rea de operaciones por lo comn echa mano del enfoque corporativo global, si bien con modificaciones especiales y, desde luego, centrndose en los problemas y oportunidades caractersticos de su mbito propio. Por ello, optamos por presentar un enfoque general para la planeacin estratgica, el modelo de eleccin obligada, y un enfoque especfico, especialmente concebido para el rea de operaciones.

Modelo de eleccin obligada en la planeacin estratgica. Uno de los muchos modelos empleados en planeacin estratgica es el modelo de eleccin obligado que aparece en la figura 1.5. Con base en l, los analistas evalan, en sesiones de trabajo, ya sea individual o grupal, las condiciones del entorno en conjuncin con la situacin actual del rea de produccin/operaciones de la organizacin, obligando con ello a la direccin a definir opciones estratgicas para las operaciones. Este modelo se explica detalladamente, incluyendo la forma de aplicarlo en otros contextos usando tcnicas estructuradas de grupo.

.EVALUACION DEL AMBIENTE POSICION DE LA ORGANIZACION

Supuestos econmicos generales Enunciado de una misin

Amenazas de la normatividad reguladora Conjunto interrelacionado de objetivos del gobierno financieros y no financieros

Principales fuerzas tecnolgicas Enunciado de la resistencia ylas debilidades


Amenazas significativas a lasoportunidades del mercado Pronstico de las operaciones:

utilidades y flujos de efectivo

Estrategias explcitas de competenciade los principales competidores Programa principal para el futuro

OPCIONES ESTRATEGICAS

Opciones estratgicas (al menos dos) Requerimientos para la implementacin de cada

estrategia Planes de contingencia

FIGURA 1.5Un modelo de eleccin obligada para la planeacin estratgica de las operaciones.

(Fuente: Charles.N. Greene, Everett E. Adam, jr., and Ronald J. Ebert, Management for Effective Performance (Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1985), p. 544.)

Modelo de planeacin estratgica para operaciones: El profesor Chris A. Voss, de la Universidad de Warwick, en Inglaterra, ha propuesto un marco general para el desarrollo de estrategias y polticas en el mbito industrial, el cual se ha adaptado para abarcar el sector de servicios. Su idea es que la estratega de manufactura trata de vincular las decisiones de poltica referidas a operaciones con el mercado, el entorno socioeconmico y las metas generales de la empresa. La figura 1.6 ilustra un marco general simplificado para evaluar la estratega de operaciones.


Ambiente y la Industria Estratega Corporativa Recursos Corporativos

EficienciaDependenciaConfiabilidadCalidadFlexibilidad

Fig. 1.6

Una caracterstica del enfoque del profesor Voss, que es crucial para la

competitividad (y que ha sido muy bien comprendida por los japoneses), es la

orientacin mercadolgica de la planeacin estratgica. El plantea que todo

componente estratgico de una empresa funcione en el contexto de sus recursos

globales, de su entorno industrial general y de competencia, y de las metas

corporativas especficas de la organizacin. En cualquiera de sus reas

funcionales, pues, la empresa opta por competir, y hay un conjunto bien definido de

criterios de marketing para el xito, segn se muestra en la figura 1.7.

La clave para la eficiencia consiste en producir a bajo costo en nuestro mercado

esto nos da la capacidad para fijar precios bajos, y constituye el criterio principal

para alcanzar el xito.

La mnima utilizacin posible de recursos escasos mano de obra, direccin,

materiales, equipos/instalaciones y energa junto con un elevado nivel de produccin

constante, conforman la clave para la productividad. La eficacia indica cun bien

una empresa puede cumplir con criterios absolutos especficos tales como el de

entregas o el de capacidad tcnica. La calidad es la bondad del producto o


Misin facilitadora

Procesos-Automatizacin-Especificidad en el producto o servicio

CapacidadDe carga no utilizada

InstalacionesTamaoLocalizacin

Integracin verticalControl de los proveedoresControl de los clientes

InfraestructuraPlaneacin y Control Fuerza laboralControl de la calidad

servicio.- el grado de satisfacer los requerimientos de los consumidores y las

especificaciones establecidas internamente. La flexibilidad, es la adaptabilidad, esto

es la capacidad de cambiar a medida que las condiciones de la empresa se

modifiquen.

CRITERIOS DE XITO BASADOS EN EL MERCADO

EFICIENCIAPrecios bajos____ Costos bajos

Alta productividad_______ Mano de Obra Materiales Energa

EFECTIVIDAD

Entrega___________ ConfiableRpida

Disponibilidad (de los inventarios)Competencia en el diseoCapacidad tcnica

CALIDAD

AltaConsistente


FLEXIBILIDADIntroduccin rpida de nuevos productos y serviciosAmplia variedad de servicios al producto

Fig. 1.7

CAPITULO 2

ADMINISTRACION DE LA PRODUCCIN

2.1 El marco conceptual de la Administracin de la Produccin

El objetivo general de la administracin de la produccin, hoy conocida como gestin de operaciones, es producir bienes y/o servicios especficos, a tiempo y a costo mnimo.Debido a que los recursos son escasos, la gestin de operaciones debe ofrecer un continuo programa de optimizaciones, para lograr el objetivo general planteado anteriormente.

El marco conceptual de la administracin de la produccin comprende:

1.- Proceso: Las decisiones en esta categora se relacionan con el diseo del proceso fsico de produccin e incluyen la seleccin del tipo de proceso, la eleccin de la tecnologa, el anlisis del flujo del proceso y la distribucin de planta.


2.- Capacidad: Las decisiones de capacidad tienen como fn proporcionar a la empresa suficiente capacidad de produccin. Las decisiones sobre capacidad incluyen el desarrollo de planes de capacidad a corto, mediano y largo plazo. La preparacin de pronsticos, la planeacin de las instalaciones, la planeacin agregada y las decisiones de programacin de actividades, son aspectos que pertenecen a la planeacin y control de la capacidad.

3.- Inventario: El inventario es una activo importante que debe administrarse de acuerdo con las operaciones. Los administradores de inventarios toman decisiones tales como la fecha y el volumen de los pedidos (Cunto y cundo ordenar). Son responsables del sistema logstico desde la etapa de compra hasta el almacenaje de la materia prima, productos en proceso y productos terminados.

4.- Fuerza de trabajo: Esta rea de decisin se ocupa del manejo de la fuerza de trabajo en las operaciones. Abarca la administracin de las lneas de producto, el aumento de la productividad, el diseo del trabajo y la medicin o estudio del trabajo.

5.- Calidad: La funcin de operaciones es generalmente responsable de la calidad de los bienes y servicios producidos. La administracin de la calidad se debe tomar en cuenta en todo tipo de operaciones incluyendo la manufactura y los servicios.

Criterios para las decisiones operativas

Dentro de este marco conceptual, las decisiones que afectan las operaciones deben estar relacionadas a los siguientes criterios:

1. Costos: Cuando en una decisin se evalan los costos, deben considerarse todos los que sean relevantes. El concepto de costo relevante requiere que los costos que varen directamente con la decisin se consideren e identifiquen


dentro de la decisin misma. Costo de materiales, mano de obra, entregas, desperdicios, etc.2. Calidad: El diseo del producto y la forma en que se elabora son factores que influyen sobre el objetivo de la calidad, la que se ve afectada por un gran nmero de decisiones de tipo operativo.3. Confiabilidad: Se refiere al grado en que se puede confiar en la entrega de

un bien o servicio. Puede medirse con el porcentaje de faltantes de inventario, entregas de pedidos a tiempo, etc.

4. Flexibilidad: Se refiere a la capacidad que existe en las operaciones para adaptarse a un cambio del diseo del producto o del volumen de produccin. La flexibilidad puede medirse por la cantidad de tiempo que se requiere para cambiar de un producto a otro, de un nivel de produccin a otro. Flexibilidad para cambios en el producto, flexibilidad para cambios en el volumen.

Los objetivos de las operaciones se reflejan por toda la organizacin y se traducen en medidas concretas que forman parte de las metas operativas para los departamentos relacionados con la produccin.

Muchas organizaciones tambin tienen una declaracin de la filosofa o de la misin corporativa (ejemplo: satisfaccin del cliente, calidad del producto, rentabilidad, medio ambiente, etc.), con la cual estn estrechamente vinculadas las metas de operacin.

Resumiendo todo esto, en base a la administracin de la produccin, nuestro modelo sera el que se muestra en la figura 2.1, en l se representan las variables de entrada para las reas de decisiones, para una planta en funcionamiento, basados en los criterios de decisiones, evaluando y controlando el proceso con las variables de salida. Esto es por ejemplo, con los planes generales x, (presente ao), x+1 (prximo ao), x+5 (5 aos ms), se planifica la demanda de acuerdo a ciertos criterios, con lo cul se evala la capacidad de la planta en estos perodos, as como tambin los pronsticos y los tipos de productos a mantener en bodega se definirn


los inventarios, la mano de obra calificada definir parte de la calidad de producto etc.

Lo importante aqu es definir bien las variables de salida, y poder controlarlas, como tambin, tomar planes de accin para poder alcanzarlas o corregirlas.

Areas de decisionesde A. P.

1.- Procesos

2.- Capacidad

3.- Inventario

4.- Fuerza de trabajo

5.- Calidad

6.-Planeacin y Control

1.- Costo

2.- Calidad

3.-Confiabilidad

4.-Flexibilidad

Criterios paraDecisiones deA. P.

ESTRATEGIAS DE ADM.PRODUCCIONPronsticos

Productividad

Eficiencia

EAT

Reclamos

Planes x, x+1, x+5, etc

M.O. Calificada

Productos apedido, deconsumo

Scrap

Fig 2.1

2.2.- Logistica Integral su definicin

La logstica es el conjunto de tcnicas y medios destinados a gestionar, el flujo de materiales y el flujo de informacin, con el objetivo principal de satisfacer las


necesidades en bienes o servicios de un cliente o mercado, en lo que respecta a calidad, cantidad, lugar y momento, maximizando la satisfaccin del cliente y la flexibilidad de respuesta, minimizando el tiempo de respuesta y el costo.Segn James L. Heskett, Profesor de Logstica en Harvard Business School, La logstica agrupa las actividades que ordena los flujos de materiales, coordinando recursos y demanda para asegurar un nivel determinado de servicio al menor costo posible.La importancia de la logstica radica en el hecho de que da a los negocios reglas que permiten a la direccin seguir, valorar, priorizar y controlar todos los distintos elementos de aprovisionamiento y distribucin que inciden en la satisfaccin del cliente, tanto en costos como en beneficios. Por lo tanto la tendencia actual es la integracin plena de la logstica a la poltica general de la empresa.

Histricamente, el concepto de "logstica" tiene su origen en varias fuentes. En el sector de defensa, la logstica est relacionada con un enroque de ciclo ole vida para el diseo y desarrollo de un sistema, de manera que ste pueda recibir apoyo rpido y econmico a lo largo de su ciclo de vida programado.

Se ha desarrollado el concepto de "apoyo logstica integrado" (Integrated Logistics Support, ILS), en el que se incluyen actividades de planificacin, diseo, suministro y produccin, mantenimiento y apoyo., retirada progresiva y reciclaje de materiales, y las funciones de gestin asociadas con cada actividad. El nfasis se centra en los "sistemas" y en el desarrollo de una infraestructura que les proporcione el apoyo suficiente a los sistemas operativos. La citada infraestructura tendr en cuenta los niveles de mantenimiento y las funciones a desempear en cada nivel, necesidades de personal y formacin, apoyo de suministros. (repuestos/ recambios y requisitos adicionales de inventario), equipos de prueba y apoyo. instalaciones, requisitos de transporte y manipulacin, recursos informticos y datos de mantenimiento.

En el sector comercial. la logstica se aborda ms bien desde una perspectiva de"negocios", estando orientada hacia el transporte y distribucin de "productos consumibles, a diferencia de los sistemas.


Incluye actividades como la obtencin y flujo de materiales no reparables, transporte

y manipulacin, distribucin, almacenamiento y ventas de productos. Uno de sus

objetivos consiste en desarrollar y gestionar el flujo entero de materiales, desde el

suministro inicial (identificacin de materias primas) por medio de la produccin, el

almacenamiento y la distribucin final de productos destinados al consumo.


CAPITULO 3

VARIABLES DE LA ADMINISTRACION DE PRODUCCION 3.1.- Productividad, Eficiencia y Eficacia

La productividad es la relacin entre la produccin obtenida y los recursos utilizados para obtenerla. Esta definicin puede aplicarse a cualquier tipo de empresa o industria.La productividad no es ms que la relacin aritmtica entre la cantidad producida y la cuanta de cualquiera de los recursos empleados en la produccin.La eficiencia y productividad se refieren a la relacin de produccin dividida entre los insumos, sin embargo la productividad se puede expresar con base en factores totales o con base en factores parciales.La productividad total de los factores es la relacin entre la produccin con base en todos los insumos:

ProductosProductividad = ----------------------------------------------------------

Mano de Obra + Capital + Materiales + Energa

La relacin entre la produccin relativa a uno, dos o tres insumos, constituye una medida parcial de la productividad. La produccin por hora hombre, probablemente es la medida parcial de productividad ms comn.

EJEMPLO: Un pequeo restaurante, en promedio, atendi 224 clientes por da durante el ao pasado. El horario de servicio es de 6:00 A.M. a 2:00 P.M., el personal est integrado por tres empleados. La productividad promedio de la mano de obra puede expresarse como:


ProduccinProductividad de la mano de obra = ------------------------------

Insumo de mano de obra

224 clientes servidosProductividad de M.O. = -------------------------------------

3 empleados x 8 horas/empleado

= 8,1 clientes servidos/ h.h.

Una de las razones por las que la posicin competitiva de las empresas puede decaer es que la calidad de los bienes y servicios producidos, no satisface las expectativas de los clientes. Cuando la calidad (definida como la adaptacin de las especificaciones de diseo a la funcin y al uso, as tambin como el grado en que la produccin son congruentes con las especificaciones de diseo) es deficiente , la demanda por productos y servicios puede disminuir rpidamente, pero que tiene que ver esto con la productividad?.Existe una relacin precisa entre calidad y productividad, en general cuando aumenta la calidad, tambin lo hace la productividad, por la sencilla razn que se elimina el desperdicio.

La eficiencia organizacional, se vincula con la relacin entre productos o servicios terminales o insumos de trabajo.

ProductoEficiencia(%)= ---------------- x 100

Insumo

EJEMPLO: la administracin se encarga de la eficiencia de la mano de obra, especialmente cuando sta es costosa. Para determinar qu tan eficiente es la mano de obra, la gerencia establece un estndar individual, es decir una meta que refleja el volumen de produccin promedio de un trabajador cualquiera en cierta unidad de tiempo y en condiciones de trabajo normales. Por ejemplo, en una cafetera el estndar correspondiente consiste en preparar 200 ensaladas por hora. Si el personal prepara tan slo 150 ensaladas por hora,


Cun eficiente es la operacin de las ensaladas?

Produccin RealEficiencia de la Mano de Obra = -------------------------------------- x 100

Produccin Estndar

150 ensaladasEficiencia de la M.O = ------------------------------ x 100 = 75%

200 ensaladas

Comparada con el estndar, esta operacin tiene una eficiencia del 75% en la preparacin de ensaladas.

La eficacia indica cun bien una empresa puede cumplir con criterios absolutos especficos tales como el de entregas a tiempo (EAT) o el de capacidad tcnica. Esto significa en otras palabras, cumplir con los compromisos con los clientes, haciendo las cosas bien a la primera vez.

3.2.- Estructuras de Costos

Un modelo matemtico muy sencillo podra aplicarse a la estructura de costos de una empresa segn la siguiente ecuacin:

CT= CF + CVU* Q

en que:

CT= Costo total del perodo


CF= Costos fijos del perodo, es decir , aquellos que no varan con la produccin , como el arriendo, depreciacin, gastos de administracin y los costos indirectos.CVU= Costos variables unitarios del perodo, es decir, el cuociente entre los costos variables (los que varan directamente con la produccin, materias primas, materiales, mano de obra directa, etc.) y la produccin del periodo.Q= Produccin fsica del perodo, medida en nmeros de unidades.

Este modelo permitira conocer o presupuestar el costo total de la produccin del perodo.

EJEMPLO: Si los costos fijos se estiman en $4.800.000, el costo variable por cada artculo fabricado es de $2.400, y la produccin del perodo es de 3000 unidades, tenemos que el costo total es:

CT= $4.800.000 + 2400*3000= $12.000.000

Anlisis de Punto de Equilibrio

Una aplicacin muy difundida es la de determinar la cantidad mnima de produccin que la empresa debe vender para no incurrir en prdidas, o sea alcanzar el punto de utilidad cero o punto de equilibrio, partiendo de una cierta estructura de costos fijos y variables.

Si llamamos U a la utilidad operacional (antes de impuesto a la renta) del periodo y p al precio de venta unitario, se tiene:

U = PxQ - CTU= PxQ CF CVUxQU + CF = Q(P CVU)

CF + UQ = ------------

P - CVU


EJEMPLO: A partir del ejemplo anterior, si el precio es de $3.200 por unidad de producto, el punto de equilibrio sera:

4.800.000 - 0Q = ------------------------- = 6.000 unidades

3200 - 2.400

Esto significa que para no incurrir en prdidas (por eso se hizo U=0), deben venderse en el periodo 6.000 unidades del producto. Comprobando esto:

Ingresos por ventas (6.000 unidades x $3.200) = $19.200.000Costos Fijos =( $ 4.800.000)Costos Variables (6.000 unidades x $2.400) =($14.400.000)

Utilidad = 0

Si se vendieran mas de 6.000 unidades, por ejemplo 7.500, se producira utilidad, y si se vendieran menos de 6.000 unidades , se originara una utilidad negativa.

Sin embargo nuestro sencillo modelo adolece de varios problemas, en el sentido que precisamente su simplicidad distorsiona la realidad.

a.- Es bastante problemtico separar los costos fijos y variables. Lo probable es que los fijos no sean tan fijos, ni los variables tan variables. Por ejemplo, una materia prima no es un costo variable, si ya est en bodega y no es de fcil liquidacin. La calidad de fijo o variable de un costo, la determina el plazo. Los costos fijos son ms rgidos, pero a la larga pueden evitarse, los variables son ms flexibles, pero en el corto plazo pueden ser bastantes duros.... o fijos.

b.- Los costos fijos, an obviando el plazo, no pueden ser indefinidamente fijos para cualquier nivel de produccin, ya que si esta sobrepasa la capacidad


instalada, lo ms probable que se llegue a otra estructura de costos fijos. El local se har insuficiente y tendremos que arrendar otro complementario o uno mayor de costo ms elevado. Tenemos entonces que los costos fijos, tambin dependen del volumen de produccin, permaneciendo fijos slo dentro de determinados tramos. As nuestra lnea recta, pasara a convertirse en una especie de sucesin creciente de peldaos de escala.

c.- El precio no es constante. Lo probable es que si las ventas aumentan como consecuencia de un incremento en la cantidad demandada, ste tienda a bajar. Eso dice la teora econmica y eso ocurre en la realidad, al menos bajo condiciones normales de libre competencia y haciendo valer el supuesto de ceteris paribus, es decir dejando inactivos otros factores que podran hacer variar el resultado. Con ello se tiene que nuestra lnea recta y ascendente, al bajar el precio segn aumenta la cantidad de unidades vendidas, se convierte en una curva con tendencia a hacerse cncava hacia abajo y su grado de curvatura depender en gran medida de la elasticidad precio de la curva de demanda que enfrenta la empresa.

d.- Por el costo variable unitario tampoco es constante. La ley de los rendimientos decrecientes lo impulsar a subir segn crece la produccin. Esto puede deberse a deseconomas de escala, alza de precios de los insumos por la mayor cantidad demandada de ellos y por una multiciplidad de otras variables.

Salvando estas limitaciones, el anlisis de punto de equilibrio aporta conclusiones tiles al administrador si no se obstina en adorarlo, y lo adopta con mesura como marco de referencia.

EJEMPLO: En nuestro ejemplo anterior, supongamos que nuestro analista desea saber qu cantidad de producto debera vender para obtener una utilidad neta (despus de impuestos), de un 15% sobre las ventas, siendo la tasa impositiva de un 10%, sobre la utilidad bruta.


Utilidad Neta (UN) =0,15 x Q x P =480 Q

UN 480 QUtilidad Bruta (UB)= -------------- = --------------- = 533,33 Q

1 - 0,1 0,9

Utilizando la frmula de punto de equilibrio:

CF + U 4.800.000 + 533,33 QQ= ----------------- = ------------------------------------

P - CVU 3200 - 2400

800 Q = 4.800.000 + 533,33 Q

266,67 Q = 4.800.000

Q= 18.000 unidades

Comprobemos si esta cantidad es correcta:

Ingresos por ventas (18000unid. x $3.200) $ 57.600.000(-) Costos Fijos ( $ 4.800.000)(-) Costos Variables (18000unid. x $2.400) ($ 43.200.000)

-------------------= Utilidad Bruta $ 9.600.000(-) Impuesto $ 960.000

------------------= Utilidad Neta $ 8.640.000

Y resulta que esta cifra es justamente el 15% de la venta, lo que satisface la condicin del problema.

15% x $ 57.600.000 = $ 8.640.000

Como se aprecia, el anlisis del punto de equilibrio, es en el fondo, un mtodo para relacionar variables , de precio, costos, produccin, etc., pudiendo obtenerse cualquiera de ellas en funcin de asignarle a las otras, valores alternativos posibles, lo que le da , dentro de su simplicidad y limitaciones, amplias


aplicaciones analticas y deductivas en la planificacin y control de las variables involucradas.

3.3.-Pronsticos de la demanda

En un sentido amplio los pronsticos permiten abordar un dilema que segn autores se contraponen, por un lado algunos afirman que No es posible planear el futuro con base en el pasado y por otro lado se afirma No conozco ninguna otra forma de juzgar el futuro, que con el pasadoEn la administracin de operaciones tratamos de predecir una amplia gama de sucesos futuros que pudiesen, potencialmente, influir en el xito. A menudo el inters bsico es el poder predecir la demanda del consumidor para nuestros productos o servicios. Quizs necesitamos estimaciones a largo plazo de la demanda global, o clculos a ms corto plazo de la demanda de cada tipo de producto en particular. Para artculos subcomponentes o especficos que formen parte de cada uno de los productos se requerirn estimaciones an ms detalladas.

En los mbitos empresarial, econmico y poltico, la prediccin y el pronstico tienen diversos significados. En la administracin de operaciones adoptaremos una definicin ms bien especifica del pronstico y lo distinguimos del concepto ms amplio de prediccin.

El pronstico es un proceso de estimacin de un acontecimiento futuro proyectando hacia el futuro datos del pasado. Los datos del pasado se combinan sistemticamente en forma predeterminada para hacer una estimacin del futuro.

La prediccin es un proceso de estimacin de un suceso futuro basndose en consideraciones subjetivas diferentes a los simples datos provenientes del pasado, estas consideraciones subjetivas no necesariamente deben combinarse de una manera predeterminada.


Como bien lo establecen estas definiciones , los pronsticos slo pueden hacerse cuando se dispone de una historia con datos del pasado, pero que pasa cuando se lanza un nuevo producto al mercado y no se dispone de historia, como no se disponen de datos del pasado para estimar las ventas del primer ao, se requiere de una prediccin y no del pronstico.

3.3.1.-Marco conceptual del pronstico

Aunque existen muchos tipos de pronsticos, se concentrar en los pronsticos de demanda que pueden emplearse en la funcin operativa. Siempre que la demanda no se encuentre restringida por la capacidad de la planta o por alguna poltica administrativa, el pronstico de demanda ser el mismo que el de ventas.

.El pronstico es un dato para cualquier tipo de planeacin y control de las mpresas,tanto dentro como fuera de la funcin de operaciones. El marketing se vale del pronstico para planear productos, promociones y precios. En finanzas, se usa como informacin para la planificacin financiera. Sin embargo, este captulo hace hincapi en los pronsticos para la funcin de operaciones, donde con frecuencia se emplean como un dato para las decisiones sobre diseo de procesos ,sobre la planeacin de la capacidad productiva , y sobre inventarios.

.En las actividades de diseo de procesos, el pronstico se usa para definir el tipo de proceso y el grado de automatizaci6n que debe emplearse. Si se pronostica una demanda baja, el diseo del proceso podra tener un flujo intermitente de productos y poca automatizacin. Cuando el pronstico revela que la demanda ser alta, podra justificarse un proceso de lnea con mayor automatizacin. Como el producto y el proceso se seleccionan a menudo en forma simultnea, el marketing podra preparar un pronstico, con el, objeto de definir la seleccin del producto, que podra entonces ser usado por operaciones para la seleccin y


diseo del proceso. Tal pronstico de mercado debe, por lo general, abarcar varios aos futuros y prepararse con un nivel de confianza razonable.

En las decisiones sobre capacidad de produccin, se utiliza el pronstico a varios y distintos niveles de precisin y agregacin. Para la planeacin de la capacidad total de las instalaciones, se necesita un pronstico a largo plazo proyectado a varios aos. En las decisiones de capacidad a plazo medio que se extienden hasta el ao siguiente o algo as, se necesita un pronstico ms detallado y clasificado por lnea de productos con el objeto de definir los planes de contratacin, las subcontrataciones y las decisiones de equipo. El pronstico a plazo medio, adems de ser ms detallado, debe tambin de ser posible, ser ms exacto que el pronstico a largo plazo. Las decisiones sobre capacidad productiva a.corto plazo incluyen la asignacin de la mano de obra disponible y de las mquinas a los trabajos o actividades que hayan de realizarse en el futuro cercano. Los pronsticos asociados a corto plazo deben ser detallados en lo que respecta a productos individuales y deben ser altamente exactos.

Las decisiones de inventarios que desembocan en acciones de compra tienden a Ser a corto plazo y en trminos de productos especficos. Los pronsticos que conducen a estas decisiones deben reunir los mismos requisitos que los pronsticos de programacin de actividades a corto plazo: deben poseer un alto grado de exactitud y especificarse por producto individual. En las decisiones de inventario y de programacin de actividades, debido a la cantidad de artculos quesuelen estar involucrados, ser tambin necesario producir un gran nmero de pronsticos. Por ello, puede ser necesario disponer de un sistema computarizado de pronsticos para el estudio de esta clase de decisiones.

En resumen, puede afirmarse que existen distintos tipos de decisiones en elmbito operativo y que cada una tiene diferentes requerimientos en cuanto apronsticos, tal como se muestra en la figura 3.3. En esta tabla se indican tambinlos tres tipos de mtodos de. pronstico que se describirn a continuacin:


mtodos cualitativos, modelos de series de tiempo y modelos causales. En trminos generales, los mtodos cualitativos de pronsticos son los que se basanen el juicio administrativo; en estos mtodos no se usan modelos especficos. As distintas personas pueden usar el mismo mtodo cualitativo y llegar a pronsticos completamente diferentes. Sin embargo, los mtodos cualitativos son tiles en aquellas situaciones en que se carece de datos o cuando los datos histricos no son predictores confiables del futuro. Cuando este es el caso, el tomador de decisiones puede utilizar los mejores datos disponibles y un enfoque cualitativo para llegar a un pronstico. Algunos de los mtodos cualitativos ms conocidos que se describen ms adelante en este capitulo son la tcnica Delphi, las encuestas de mercado, la analoga del ciclo de vida y el juicio bien informado.

Existen dos tipos de mtodos cuantitativos de pronstico: Modelos de series de tiempo y modelos causales. En general, puede afirmarse que los mtodos cuantitativos utilizan un modelo bsico para llegar a un pronstico. La suposicin bsica en la que se fundamentan todos los mtodos cuantitativos consiste en que los datos histricos y el patrn que siguen son predictores contables del futuro. En consecuencia, los datos histricos se procesan mediante un modelo de series de tiempo o un modelo causal para llegar a un pronstico.

MTODOS DE PRONSTICOS Y SUS APLICACIONES

Aplicaciones de los Horizonte Exactitud Nmero de Nivel Mtodos de

pronsticos en las de tiempo requerida productos adminis pronstico decisiones operativas trativo

Diseo de procesos Largo plazo Mediana Uno o Alto Cualitativos


pocos y causales

Planeacin de la capaci- Largo plazo Mediana Uno o Alto Cualitativosdad de las instalaciones pocos y causales

Planeacin agregada Mediano Alta Pocos Medio Causales yplazo series de tiempo

Programacin de Corto plazo Superior Muchos Bajo Series de

actividades tiempo

Administracin de Corto plazo Superior Muchos Bajo Series deinventarlos tiempo

Los modelos de series de tiempo se basan en la historia de la demanda de un producto. Esta historia se analiza para descubrir patrones tales como los de tendencia, estacionalidad o ciclos, y los patrones de demanda obtenidos se proyectan hacia el futuro. Como estos patrones de demanda no suelen permanecer por periodos muy largos, los modelos de series de tiempo son esencialmente tiles para pronsticos a corto y mediano plazo. Los mtodos ms comunes de series de tiempo que se describirn en este captulo son los promedios mviles, el suavizado exponencial, y algunos otros modelos matemticos.

Los mtodos de pronstico causales son los que establecen una relacin entre la demanda y una o ms variables intrnsecas o extrnsecas. Por ejemplo, una compaa editorial podra estudiar la relacin entre la demanda de peridicos y la poblacin, la actividad econmica y el ingreso per cpita. Puesto que los mtodos causales relacionan la demanda con una o ms variables independientes distintas a los periodos de tiempo, es posible predecir la ocurrencia de puntos de cambio y los cambios fundamentales en los patrones de demanda. Por tanto, los mtodos de pronstico causales son generalmente ms exactos que los mtodos de series de tiempo cuando se trata de pronsticos a mediano y largo plazo. Los mtodos causales son el de anlisis de regresin, los modelos economtricos, los modelos insumo-producto y los modelos de simulacin.


3.3.2.-Mtodos cualitativos de pronstico

Como se ha indicado, los mtodos de pronstico cualitativos. se valen del juicio del administrador, de la experiencia, de los datos relevantes y de un modelo matemtico implcito. Debido a que el modelo es implcito, dos administradores distintos que usan mtodos cualitativos, con frecuencia llegan a pronsticos completamente diferentes.

Algunas personas piensan que los pronsticos cualitativos deben usarse slo como ltimo recurso. Esto no es estrictamente correcto. Los mtodos cualitativos deben emplearse cuando los datos histricos no son indicadores contables de las condiciones futuras. Cuando esto ocurre, los datos histricos deben ajustarse por medio del juicio subjetivo para que se pueda desarrollar un pronstico. Los mtodos cualitativos deben tambin usarse para la introduccin de nuevos productos, en donde no se dispone de una base de datos histricos. En este caso, los mtodos cualitativos pueden usarse para desarrollar un pronstico por analoga o mediante el empleo selectivo de los datos de investigaciones de mercado. Como se ver, es posible utilizar un enfoque sistemtico en este tipo de situaciones aun cuando no se formule un modelo matemtico explcito.

El uso ms comn que se da a los mtodos cualitativos es el pronstico a mediano y largo plazo de diseo de procesos o capacidad de las instalaciones. En este tipo de decisiones, por lo general no se dispone de datos histricos, y si los hay, pueden mostrar un patrn inestable.

El Delphi, es uno de los mtodos cualitativos, el cual se vale de un grupo de expertos o administradores para obtener un pronstico. Una caracterstica de este mtodo es que todas las estimaciones que se obtienen del grupo de expertos son tratadas en forma annima. Esto tiende a eliminar la influencia de una supuesta mayor autoridad, as como el efecto de seguir la corriente que es tan comn cuando se usan grupos de conformacin directa.


El mtodo Delphi, llamado as en honor al famoso orculo griegode Delphos, procede a travs de una serie de vueltas. En la primera vuelta cada persona del grupo proporciona por escrito una respuesta a las preguntas formuladas. Despus de tabular estas respuestas se retroalimenta al grupo junto con datos estadsticos de la media, de la mediana, desviacin estdar. Se pide entonces a cada miembro del grupo que reconsidere su respuesta anterior y que responda una vez mas a las preguntas. Las respuestas obtenidas en la segunda vuelta son nuevamente resumidas y expuestas al grupo para llevar a cabo la tercera vuelta, y as sucesivamente. Este procedimiento suele repetirse de cuatro a seis veces, hasta lograrse una convergencia satisfactoria.

Se presentaron tres pronsticos a la alta administracin de la American Hoist and Dertick: el del mtodo Delphi, otro obtenido usando anlisis de regresin, y un tercer pronstico dado por suavizado exponencial. La alta administracin consider al pronstico del mtodo Delphi como el ms confiable, porque incorporaba el juicio de 23 administradores corporativos altamente capacitados. Dicha confianza se vio justificada cuando se observ que @ ventas de la empresa correspondientes al primer ao de la estimacin estuvieron dentro de un rango de un tercio de 1 % con respecto al pronstico y para el segundo ao las ventas estuvieron dentro de un rango de 4% del Pronstico respectivo. En el pasado, haban sido comunes los errores de estimacin de 20%.

Otros mtodos de pronsticos cualitativos son las Encuestas de mercado , Juicio de expertos. Obsrvese que todos estos mtodos cualitativos son ms apropiados para pronsticos a largo plazo, en los que se requiere un juicio subjetivo para tratar la variabilidad inherente. Obsrvese tambin que tanto el mtodo Delphl como el de encuestas de mercado son bastante costosos v por tanto deben usarse slo para las decisiones ms importantes.

3.3.3.-Mtodos cuantitativos

a).-Modelos de series de tiempo


Los mtodos de series de tiempo se usan principalmente para hacer un anlisis detallado de los patrones histricos de la demanda y para proyectarlos hacia el futuro. Uno de los supuestos bsicos de todos los mtodos de anlisis de series de tiempo es que la demanda puede dividirse en componentes tales como nivel promedio, tendencia, estacionalidad, ciclos y error. En la figura 4.1 se presenta una muestra de estos componentes para una serie de tiempo representativa. Cuando los componentes se suman entre s (o cuando se multiplican, como sucede en algunos casos), sern iguales al patrn original de la serie de tiempo.En los modelos de series de tiempo, la estrategia bsica consiste en identificar la magnitud y forma de cada componente, tomando como base los datos histricos disponibles. Despus, estos componentes (excepto el componente aleatorio) se proyectan hacia el futuro. Si slo queda fuera un pequeo componente aleatorio y el patrn fundamental de los datos persiste hacia el futuro, se obtendr un pronstico confiable.El siguiente es un ejemplo de la descomposicin de una serie de tiempo:

y(t)=(a + bt) f(t) + e

donde y = demanda observada durante el periodo 1a = nivel promediob = tendenciaf(t)=factor estacional (multiplicativo)e = error aleatorio

Como se puede ver este modelo de series de tiempo tiene un nivel promedio, una tendencia, un factor estacional y un trmino para representar el error aleatorio. Cada uno de estos componentes debe estimarse a partir de los datos histricos para desarrollar una ecuacin que pueda utilizarse para pronosticar la demanda futura.ANALISIS DE COMPONENTES DE LA DEMANDA

CICLO

ESTACIONAL


TENDENCIA

MEDIO U HORIZONTAL

ALEATORIO

Componente medio u horizontal:Se considera cuando no existe o no hay tendencia de ningn tipo en los datos o cuando su valor no tiende a aumentar o disminuir en forma sistemtica.Componente de tendencia: Cuando existe un aumento o disminucin en la demanda en el tiempo.Componente Estacional: Existe cuando la demanda flucta de acuerdo a un factor estacional, por ejemplo paraguas en invierno, la longuitud del ciclo puede ser las cuatro estaciones, semestral, trimestral, mensual.Componente Ciclico: Es similar al anterior, solamente que difiere en la longuitud del ciclo que es mucho mayor que un ao.Componente aleatorio: Produce variaciones errticas en torno a los componentes puros ya descritos.

Tipos de demandaDemanda independiente y dependienteLa demanda de un producto o servicio es independiente cuando no est relacionada con la demanda de algn otro producto o servicio. Contrariamente, en la demanda dependiente para un producto o servicio se tiene que existe una interrelacin en la demanda de dos o ms elementos. La dependencia puede ocurrir cuando la demanda de uno de los elementos se deriva de un segundo elemento (dependencia vertical) o cuando un elemento se relaciona de otra


manera con el segundo elemento (dependencia horizontal). Por ejemplo en un cine, la demanda de las tarjetas postales para opinin es independiente de la demanda de palomitas de maz. La dependencia vertical podra ser la relacin entre demanda de las palomitas y la del boleto para el cine (patrn). La dependencia horizontal podra ser la relacin entre la demanda de las palomitas y la demanda de la caja que contiene a las palomitas.

Cuando existe una demanda dependiente en la administracin de las operaciones slo es necesario hacer el pronstico del elemento principal, todos los elementos dependientes pueden ser relacionados con esta prediccin. Si los elementos son independientes, es necesario que exista un pronstico para cada uno de ellos.

Mtodo de Promedio Simple : Un promedio simple es un promedio de los datos del pasado en el cual las demandas de toods los perodos tienen el mismo peso relativo. Se calcula de la siguiente forma:PS = D1+ D2+ D3+ D4+........+ Dn = S Dn

n n

Antes de seguir adelante, hay que considerar el porqu de la obtencin del promedio. En los datos de demanda, se est tratando de detectar el modelo general subyacente, o sea la tendencia central de la demanda. La demanda para cualquier periodo se encontrar por encima o por debajo del modelo subyacente, y las demandas de diversos periodos quedarn dispersas o distribuidas alrededor de este modelo. Por tanto, si se obtiene el promedio de todas las demandas anteriores, las demandas elevadas que se tuvieron en diversos periodos tendern a ser equilibradas por las bajas demandas de otros periodos. Los resultados sern un promedio que es representativo del verdadero modelo subyacente, especialmente cuando se incrementa el nmero de periodos empleados en el promedio. El promediar reduce las posibilidades de error al dejarse llevar por fluctuaciones aleatorias que pueden ocurrir en un periodo. Pero si el modelo


subyacente cambia en el tiempo, el promedio simple no permite detectar este cambio.

Mtodo de Promedio MvilEn este mtodo, se supone que la serie de tiempo tiene tan slo un componente promedio o de nivel ms un componente aleatorio. Se supone que en los datos de la demanda no existe un patrn estaciona], de tendencia o ciclico. Sin embargo, algunas versiones ms sofisticadas de promedios mviles pueden incluir todos estos componentes; vase, por ejemplo, Wheelright and Makridakis (1977). Cuando se usa la tcnica de promedios mviles, se selecciona un nmero de periodos N para realizar los clculos. Despus, se calcula la demanda promedio A, de los N ltimos periodos en el tiempo t. Esto se hace de la siguiente manera:

At = Dt + Dt-1 + .............+ Dt-N+1

Dado que se supone que la serie de tiempo es suave o lisa, el mejor pronstico para el periodo t + 1 es simplemente una prolongacin de la demanda que se ha observado a lo largo del periodo t. Entonces se tiene:

Ft + 1 = At

Cada vez que se calcula Ft+ 1, se incluye la demanda ms reciente dentro del promedio y se abandona la demanda ms antigua. Este procedimiento mantiene N periodos de demanda en el pronstico y hace que el promedio se mueva hacia delante a medida que se observan nuevos datos.

Si el promedio mvil es de seis periodos responde en forma ms lenta a los cambios de la demanda que el promedio mvil de tres periodos. Como regla general, se tiene que mientras ms grande sea el periodo para calcular el promedio mvil, ms lenta ser la respuesta del modelo a los cambios de la demanda. Cuando se selecciona un periodo grande, se tiene la ventaja de que el


pronstico se comporta en forma estable pero la desventaja de qu la respuesta hacia los cambios reales en el nivel de demanda ser mucho ms lenta.

Mtodo de Promedio Mvil PonderadoUna forma de hacer que el promedio mvil responda con mayor rapidez a los cambios de la demanda , es asignando una ponderacin mayor a las observaciones ms recientes, y puede calcularse de la siguiente forma:

Ft + 1 = At = w1 D1 + w1 D1+...............+ wn D1-n+1

Con la condicin de que S w =1

Mtodo de Suavizado Exponencial Simple o de Primer Orden

Los modelos de suavizado exponencial se basan en la idea sencilla que puede calcularse un nuevo promedio a partir de un promedio anterior y la observacin de demanda ms reciente. Se puede obtener la siguiente ecuacin:

Ft + 1 = a D1 + (1 a ) Ft

a = es la proporcin de peso asignado a la nueva demanda contra el promedio anterior (0= a = 1). En la mayora de los pronsticos se suele dar a a un valor entre 0,1 y 0,3 para mantener una estabilidad razonable.

Mtodo de Suavizado exponencial Doble o de segundo gradoEn este modelo utilizamos el pronstico de Suavizado exponencial de primer orden para estimar la demanda ms reciente. Esto lo podemos calcular como:

Ft+12n = a Ft+11n + (1- a) Ft2n


Error en el pronstico Posteriormente, cuando se haga la evaluacin de diferentes mtodos de pronstico, necesitaremos una medida para conocer la efectividad. El error en el pronstico es el mecanismo de seguimiento ms comnmente utilizado. El error en el pronstico es la diferencia numrica entre la demanda pronosticada y la real. Evidentemente, un mtodo cuyo resultado contiene grandes errores de prediccin es menos deseable que el que implica menos errores,

MAD: Define una medida del error de suma importancia, la desviacin media absoluta (MAD):

Suma de desviaciones absolutas de todos los periodosMAD = -------------------------------------------------------------------------

Nmero total de periodos evaluados

S Demanda pronosticada-Demanda real MAD = ---------------------------------------------------

nEn cada uno de los periodos (i) se compara la demanda actual contra la pronosticada. Si la prediccin fue perfecta, lo actual es igual a lo predicho, el error existente es nulo. Como el pronstico sigue adelante, el grado de error se acumula y se registra periodo a periodo. Despus de cualquier periodo (n) transcurrido se puede utilizar la ecuacin, para calcular el tamao promedio, (Ia media) del error en el pronstico hasta ese momento. Es necesario tener en cuenta que MAD es un promedio de las desviaciones absolutas. Los errores son medidos sin tomar en consideracin el signo algebraico. La MAD expresa la dimensin pero no la direccin del error.

Sesgo : La ecuacin siguiente proporciona una medida del error, llamada sesgo.


Suma de errores algebraicos para todos los periodos Sesgo = -----------------------------------------------------------------------

Nmero total de periodos evaluados

S ( Demanda pronosticada - Demanda real ) Sesgo = ------------------------------------------------------------

n

A diferencia de MAD, el sesgo indica la tendencia direccional de los errores de prediccin. Si el procedimiento de prediccin sobreestima constantemente la demanda actual, el sesgo tendr un valor positivo; si la subestimacin muestra una tendencia constante, entonces el sesgo tendr un valor negativo.Una prediccin ideal dara una MAD y un sesgo de cero. go, en la prctica, en general

existe una compensacin entre 1 s(s; MAD, en algunas situaciones hay que conservar uno

a expensas del otro. Si se tuviera que sacrificar uno a expensas del otro, probablemente la

MAD sera el indicador designado. El bajar la MAD hasta o casi cero automticamente

mantendr bajo el nivel del sesgo.

Costos de los errores Qu tan importante es la precisin en los pronsticos? Todo depende de la situacin. A menudo las decisiones importantes se basan en informacin proveniente de pronsticos y errores grandes pueden dar como resultado equivocaciones costosas. Algunos tipos de errores de estimacin resultan ms costosos que otros. En algunas situaciones, la direccin del error es crtica; en otros casos la magnitud del error es ms importante. Aun cuando los costos exactos de los errores a menudo son difciles de determinar, los errores de prediccin pueden y deben de ser transformados en costos, aun cuando dicha conversin deba de ser aproximada de una manera intuitiva. En la actualidad se realizan estudios dirigidos a investigar el impacto del error de prediccin en el costo de produccin-inventarios. Los estudios basados en la planeacin de requerimientos de materiales (MRP) para los sistemas produccin-


inventarios ilustran cmo la reduccin en los errores de prediccin puede dar menores costos globales de manufactura.

b).- Mtodo de Pronsticos causalesEn general los mtodos causales de pronsticos desarrollan un modelo de causa y efecto entre las demandas y otras variables. Por ejemplo la demanda de helados puede relacionarse con la poblacin, la temperatura promedio en el verano y la hora. Se pueden recolectar datos sobre estas variables y llevar a cabo un anlisis para llevar a cabo la validez del modelo propuesto. Uno de los mtodo ms conocidos es el de Regresin:

El modelo de regresin simple es : y = a + bx

3.4. Productos Flujos y Procesos

3.4.1.- ProcesosDecisiones sobre seleccin de procesos determinan el tipo de proceso productivo que se usar y la extensin adecuada del mismo. Por ejemplo, los administradores de un restaurante de autoservicio deben decidir si producir el alimento en el momento en que el cliente lo pide o si producirlo para inventario. Los administradores deben tambin decidir si organizan el flujo del proceso como un flujo en linca de alto volumen de produccin o como un proceso de bajo volumen de produccin por lotes. Adems, deben decidir si la empresa ha de integrarse hacia adelante con el mercado o hacia atrs con sus proveedores. Todas estas decisiones ayudan a definir el tipo de proceso que se usar para hacer el producto.La seleccin del proceso se concibe algunas veces como un problema de distribucin de planta o como una serie de decisiones de nivel relativamente bajo; pero esto es un error, ya que por el contrario, la seleccin del proceso es de naturaleza estratgica y tiene una gran importancia. Las decisiones sobre procesos afectan a los costos, calidad, confiabilidad y flexibilidad de las operaciones. Como lo seala Wickham Skinner (1969), las decisiones de seleccin de procesos tienden


a comprometer a la empresa con equipo, instalaciones y un tipo especfico de fuerza de trabajo. Esto, a la vez, tiende a limitar las opciones estratgicas futuras.Se consideran las decisiones de seleccin de procesos desde el punto de vista de una administracin estratgica. La atencin se centra en la descripcin de diferentes procesos y en las condiciones que pueden llevar a la seleccin de un proceso en lugar de otro.Antes de que puedan tomarse las decisiones sobre seleccin de procesos, debe conocerse el volumen de produccin que se ha planeado alcanzar. Por ello, el pronstico de demanda y la decisin relativa a la capacidad fsica de las operaciones deben preceder a la seleccin del proceso. Existen dos tipos principales de clasificaciones de procesos. Primero, un proceso se clasifica de acuerdo al tipo de flujo que sigue el producto: flujo en lnea, intermitente o por proyecto. Segundo, un proceso puede clasificarse de acuerdo al tipo del pedido: producir para almacenar o producir por pedido. Estas bases de clasificacin influyen de manera radical en los costos, en los volmenes de produccin, en la flexibilidad y virtualmente en todos los aspectos de las operaciones. Despus de considerar un caso-esttico, las decisiones de seleccin de procesos se colocan dentro de un contexto dinmico. La seleccin de procesos se concibe como una serie dinmica de decisiones que ocurre en el tiempo, donde el producto y el proceso evolucionan juntos.Existen microdecisiones que afectan las decisiones que se toman en otras partes dentro del mbito operativo, tales como las decisiones sobre programacin de actividades, inventarios, diseo del trabajo y los mtodos de control de calidad que se empleen. Por tanto, las microdecisiones de diseo de procesos deben tomarse, siempre teniendo en cuenta los efectos que pueden producirse en otras partes del mbito operativo.

El estudio de los flujos de procesos se relaciona directamente con los procesos de transformacin, ya que la mayor parte de estos procesos pueden visualizarse como una serie de flujos que conectan los insumos con los productos. Al estudiar los flujos de procesos, se analizar cmo se fabrica un producto o como se produce un


servicio. Alcanzar la secuencia de los pasos que deben emplearse para convertir los insumos en productos, casi siempre es posible descubrir mejores mtodos o procedimientos.

El punto central en el anlisis de flujos de procesos est representado por los diagramas de flujo. Las tcnicas de diagramas de flujo son de fcil comprensin y la idea de describir los flujos de un proceso en forma de diagrama es de mucha utilidad y constituye una gran ayuda en la bsqueda de mejores mtodos y procedimientos. Un modelo puede describir un proceso de transformacin en trminos ms precisos de lo que es posible con un diagrama de flujo. Puede decirse que los modelos matemticos son una extensin del anlisis de diagramas de flujo .

ANLISIS DE DIAGRAMAS DE FLUJO

Los diagramas de flujo se usan para describir y mejorar el proceso de transformacin de los sistemas productivos. Al mejorar la efectividad o eficiencia de los procesos productivos, algunos o todos los elementos que se presentan a continuacin podran sufrir cambios. Dichos elementos forman parte integrante del proceso productivo:

1 . Materia prima2 . Diseo del producto3 . Diseo del trabajo4. Pasos de procesamiento que se usen5 Informacin de control administrativo6. Equipo o herramientas

El anlisis del flujo de procesos depende principalmente de los conceptos de sistemas que se describieron en el captulo 1. Para analizar flujos de procesos,


debe seleccionarse un sistema y deben describirse los insumos, productos, fronteras y transformaciones. De hecho, el problema del flujo de procesos se describe como un sistema.

Al emplear el enfoque sistmico para analizar un proceso productivo mediante diagramas de flujo, deben llevarse a cabo los siguientes pasos:

1 . Decidir acerca de los objetivos del anlisis, por ejemplo, mejorar la eficiencia, la efectividad, la capacidad de produccin o la moral del trabajador.

2. Seleccionar un proceso (o sistema) productivo relevante para su estudio, como la totalidad de la operacin o parte de ella.

3 . Describir el proceso actual de transformacin mediante diagramas de flujo y mediciones de eficiencia.

4. Desarrollar un mejor diseo de procesos mediante la revisin de los flujos del proceso y/o de los insumos que se empleen. Casi siempre, el proceso revisado se describe tambin con diagramas de flujo.

5. Obtener la aprobacin de la administracin para el diseo del proceso revisado.

6. Poner en prctica el diseo del nuevo proceso.

Obsrvese que este mtodo supone que ya existe un proceso. Si en la actualidad no se dispone de uno, los pasos 3 y 4 deben combinarse para describir el proceso deseado, pero el resto del mtodo puede an usarse. Ms adelante se ilustra el mtodo general de anlisis de diagramas de flujo aplicndolo a situaciones especficas.

. La grfica del flujo de proceso es una herramienta bsica para mejorar el flujo de materiales. Despus de examinarla, el administrador puede combinar ciertas operaciones, eliminar otras o simplificar algunas operaciones para mejorar la eficiencia global. Esto puede requerir cambios en la distribucin de planta en el equipo, en los mtodos de trabajo y tal vez en el diseo del producto.


Pero no basta, con dibujar las grficas del flujo de proceso. Un punto clave para analizarlas es formular los siguientes tipos de preguntas: 1

1.Qu: Qu operaciones son realmente necesarias? Pueden algunas operaciones eliminarse, combinarse o simplificarse? Debera redisearse el producto de tal modo que se facilite la produccin?2. Quin: Quin ejecuta cada operacin? Puede redisearse la operacin de tal modo que se use mano de obra menos calificada o menos horas de mano de obra? Pueden combinarse las operaciones de tal modo que se enriquezca el trabajo y se mejore la productividad o las condiciones de trabajo?3 .Dnde: Dnde se lleva a cabo cada operacin? Puede mejorarse la distribucin de planta para reducir las distancias que deben recorrerse o para que las operaciones se hagan ms accesibles?4. Cundo Cundo se ejecuta cada operacin ? Existe alguna demora o

almacenaje excesivo? Algunas operaciones estn creando cuello de botella?

5. Cmo: Cmo se realiza la operacin? Se pueden usar mejores mtodos, procedimientos o equipos? Debiera revisarse la operacin con el fin de hacerla ms fcil o para que

consumiera menos tiempo?

3.5.- Distribucin de PlantaSe estudi el anlisis y la forma de construir modelos del flujo de procesos productivos. Sin embargo, se ha reservado los modelos para la toma de decisiones sobre la distribucin de las instalaciones fsicas. En este parte se expondr una serie de decisiones y modelos de distribucin de planta para todo tipo de instalaciones: aquellas que usan procesos en lnea, procesos intermitentes y procesos por proyecto.

Los problemas de distribucin de plantas para procesos intermitentes caen dentro de dos categoras: 1) Los que involucran criterios cuantitativos de decisin, y 2) Los


que involucran criterios cualitativos. Los

Administracion de La Produccion Apunte de Prof Raul Cabeza[1]

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