19  de  noviembre  de  2014  

Resumen En este informe se busca realizar una propuesta alternativa para el proceso de planeación que realiza la empresa ARCA SERVICIOS LTDA. Inicialmente se realiza un análisis de los datos de ventas de los últimos años, a partir de lo cual se desarrollan y aplican los diferentes modelos de pronósticos que sean adecuados para los productos que se manejan en la empresa, posteriormente se incluye el análisis de capacidades para brindar herramientas y recomendaciones para la organización con respecto a la planeación de la producción de acuerdo al sistema que usan (make to order), la máxima utilización de la capacidad y el desarrollo futuro de esta organización. Abstract This Report is made to present an alternative proposal for the planning process undertaken by Company ARCA SERVICIOS LTDA. Initially, the recent years data is analyzed and used for developing and applying different forecasting models that are suitable for products that are used in the company, after that a capabilities analysis are included to provide tools and recommendations to the organization with respect to production planning according to the system used (make to order), high capacity utilization and the future development of this organization.

PRESENTADO POR:

ÁNGELA MARÍA MALDONADO ROJAS 20111015033 ANGIE LORENA BARÓN GÓMEZ 20111015077 ANGIE XIMENA ESPITIA OCHOA 20111015017 KAROL DANIELA CEPEDA SUSATAMA 20111015061 SANTIAGO PAEZ SOTO 20111015005

ANÁLISIS DE PRONÓSTICOS Y CAPACIDADES DE PRODUCCIÓN EN ARCA SERVICIOS LTDA

2

CONTENIDO

INTRODUCCIÓN ................................................................................................................ 3  

OBJETIVOS ....................................................................................................................... 3  

OBJETIVO GENERAL .............................................................................................................. 3  

OBJETIVOS ESPECÍFICOS ..................................................................................................... 3  

DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA ...................................................................................... 4  

DESARROLLO DEL TRABAJO ......................................................................................... 5  

RECOLECCIÓN DE DATOS ..................................................................................................... 5  

ANÁLISIS DE LOS DATOS ....................................................................................................... 5  

PRONÓSTICOS ................................................................................................................. 7  

PRONÓSTICOS PARA SILLAS TIPO INTERLOCUTORAS .................................................. 7  

PRONÓSTICOS PARA SILLAS TIPO GIRATORIA/ERGÓNOMICA ...................................... 8  

PRONÓSTICOS PARA SILLAS TIPO GERENCIAL/SECRETARIAL ..................................... 10  

PRONÓSTICOS PARA MESAS, ESCRITORIOS, SUPERFICIES Y ARCHIVADORES DE MADERA ................................................................................................................................. 12  

PRONÓSTICOS TANDEM ...................................................................................................... 14  

ANÁLISIS DE CAPACIDADES ......................................................................................... 18  

DESCRIPCIÓN DE LOS TIEMPOS DE PERDIDAS ............................................................... 18  

Pérdidas por mantenimiento (g1) ............................................................................................ 18  

Pérdidas por ausentismo (g2) ................................................................................................. 18  

Pérdidas por factores organizacionales (g3) ........................................................................... 18  

Pérdidas por factores externos (g4) ........................................................................................ 19  

DETERMINACIÓN DE LAS CAPACIDADES .......................................................................... 20  

RECOMENDACIONES ..................................................................................................... 22  

CONCLUSIONES ............................................................................................................. 23  

3

INTRODUCCIÓN La planeación de la producción representa actualmente un factor necesario para las compañías, especialmente para el crecimiento de las mipymes colombianas, esta se da en varias instancias a corto, mediano y largo plazo, con el fin de dar una guía de acción basada en los objetivos y políticas de la organización para la utilización efectiva de los recursos. Uno de los grandes problemas de las pequeñas empresas colombianas es la falta de

estandarización de los productos y procesos, manejando en general un sistema de manufactura intermitente, lo cual conlleva a que en las mipymes se presenten múltiples desperdicios, los cuales influyen en su productividad, por ende la planeación de la producción representa la herramienta adecuada para el aumento de la competitividad de dichos sistemas complejos y dinámicos.

OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL Aplicar los conceptos fundamentales de la gestión de operaciones en la empresa ARCA SERVICIOS LTDA., brindado así las bases para el desarrollo futuro del Plan de Producción de la compañía. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Realizar una recolección de la cantidad de ventas registradas en los últimos años por la compañía, analizar e identificar las diferentes características que poseen los datos.

• Identificar un modelo de pronósticos adecuado que permita a la compañía ARCA SERVICIOS LTDA., hacer una proyección de la cantidad de sus ventas en un mediano plazo.

• Caracterizar el tipo de sistema de manufactura que posee la empresa para realizar un correcto análisis de sus capacidades y tiempos de fabricación.

• Hacer un análisis de la capacidad de producción de la compañía, que le permita posteriormente establecer niveles de producción en el corto y mediano plazo frente a una demanda fluctuante y un mejoramiento de la disposición de recursos para los procesos de producción

4

DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA ARCA SERVICIOS LTDA. Es una pequeña empresa dedicada al diseño, fabricación y reparación de muebles para oficinas, cuenta con una amplia gama de productos, prestando un servicio especializado para cada cliente. Fue fundada en 1970 por Arturo Luque y dentro de sus principales clientes figuran reconocidas entidades como: Banco Caja Social, Universidad EAN, Banco Av. Villas entre otras. El objetivo de esta compañía es distinguirse como una de las más productivas a nivel nacional, teniendo como principio la satisfacción del cliente. Esta empresa se encuentra ubicada en Bogotá, específicamente en el barrio San Fernando de la localidad de Barrios Unidos, la cual en el 2006 contaba aproximadamente con 189 mipymes1 dedicadas a esta misma actividad, de las cuales se destacan: Muebles Officenter e Hipermercado del mueble Cruz. Este mercado es altamente competitivo a nivel nacional e internacional, ya que sólo en Colombia existen aproximadamente 409 empresas de este tipo, además de las grandes multinacionales extranjeras altamente tecnificadas que producen a gran escala dichos productos, siendo vendidos a precios muy bajos, lo que dificulta la producción nacional. Los países que más influencian este mercado son: China, Taiwán, Malasia, India y Estados Unidos. El sistema de manufactura de esta empresa es intermitente, por tal razón no se manejan puesto de trabajo si no centros de trabajo, su distribución en planta se muestra en el ANEXO.1, cuenta con: siete empleados multifunción o polivalentes, una chapeadora-refiladora- retestadora, un equipo de soldadura, una ruteadora, tres compresores de aire, una caladora, una grapadora neumática, una tronzadora, un taladro de árbol, un taladro convencional, una pulidora y una máquina de coser, en el ANEXO 2. Se encuentran las fichas técnicas de estas. Actualmente en la empresa no existe una metodología específica para el desarrollo del plan maestro de producción ni un modelo de pronósticos, por tal razón sólo se produce si hay una orden, adaptando sus capacidades a la variabilidad de la demanda.

1 Revista M&M, edición número 84 datos económicos del mueble y la madera. Disponible en linea: http://www.revista-mm.com/ediciones/rev81/20_datos_economicos.pdf

5

DESARROLLO DEL TRABAJO

RECOLECCIÓN DE DATOS La recolección de datos representa un aspecto fundamental para el desarrollo del trabajo, para el desarrollo de los pronósticos y debido a tiempo que lleva la empresa en el mercado, se estableció una base de datos en Excel a partir de las facturas archivadas que poseía la empresa desde el año 2011 hasta el 2014, mostrada en el ANEXO 3. En donde se incluyen las cantidades de cada producto por factura, la fecha, el cliente y los costos de cada producto. Para la determinación de las capacidades de la empresa se realizaron varias visitas con el fin de cronometrar los tiempos de cada centro de trabajo y de este modo realizar el cálculo de la tasa de producción de cada uno, identificando a su vez tiempos de: descansos, ausentismos, reprocesos, transporte de materiales entre centros de trabajo, reuniones convocadas por el gerente, limpieza, entrega materiales por parte de los proveedores, alistamiento, cortes de agua, luz entre otros. Esto con el fin de determinar cuáles acciones tienen mayor impacto en la capacidad de la producción de la empresa.

ANÁLISIS DE LOS DATOS A partir de los datos históricos filtrados en la base de datos del ANEXO 3. Se observó que al ser una empresa de tipo make to order o intermitente existe una gran variedad de productos pero estos se producen en bajas cantidades, debido a esto se determinó que los productos que tuvieron más demanda durante el 2011, 2012, 2013 y 2014 serían los utilizados para realizar el pronóstico. Estos productos fueron: silla secretarial, silla gerencial, silla interlocutora, silla giratoria, silla tándem, silla ergonómica, mesa y escritorio con archivador, esto debido a que algunos productos que se vendieron durante estos periodos, solo se han producido esporádicamente con bajos niveles de demanda. Para simplificar el análisis de este sistema se clasificaron los productos en cinco grupos a partir de su tiempo de fabricación, actividades en común y funciones similares estos grupos son las siguientes:

6

Debido al contexto de la empresa se establecieron los siguientes supuestos para pronósticos:

• Los grupos de productos que se fabrican en la empresa serán los mismos, no se plantea una ampliación o disminución de los grupos.

• Las estrategias de ventas de la empresa seguirán siendo las mismas con efectividad constate.

• No habrá hechos fortuitos en el entorno de la empresa que generen un desabastecimiento de materia prima o baja oferta de mano de obra.

Silla  interlocutora   Silla  giratoria/ergonomica  

Silla  gerencial/secretrial  

Mesas/  Escritorios   Silla  Tandem  

7

-­‐20

0

20

40

60

80

100

120

140

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Cantidad

es

Tiempo

2011-­‐2014

A partir de los datos recopilados en el ANEXO 3. Obtenemos las ventas de Sillas Interlocutoras desde enero del 2011 hasta septiembre del 2014, las cuales se muestran en la Grafica #. Se evidencia en la misma que los datos no poseen estacionalidad ni una tendencia marcada. Esto se comprobó mediante la comparación de los años entre si y mediante diferentes formas de agrupar los datos, como trimestral, semestral, bimestral, etc. Sin conseguir un resultado que permitiera afirmar la presencia de tendencia o estacionalidad claras

Gráfica 1. Datos históricos de cantidades vs. Tiempo de Sillas Interlocutoras Fuente: Autoría propia. 2014

Debido a la aleatoriedad presente en los datos, se decidió aplicar los métodos de suavizado exponencial y promedio móvil simple para llevar a cabo el pronóstico, también se aplicó el método de Holt debido a la posibilidad de sacar datos a futuro que nos brinda. Como puede observarse en la Grafica 1, los datos tienen una tendencia demasiado fluctuante, evidenciándose en que el mayor Mean Absolute Deviation (MAD) error en los métodos se presenta en el método de Holt.

Método MAD Error Suavizado 18,71 Holt 19,77 Pro. Móvil 18,77

Tabla 1. Errores en los métodos de pronóstico de Sillas Interlocutoras. Fuente: Autoría propia. 2014

PRONÓSTICOS

PRONÓSTICOS PARA SILLAS TIPO INTERLOCUTORAS

8

El desarrollo de los diferentes métodos se ve en el ANEXO 8. Aunque la diferencia entre los errores es mínima, la diferencia entre las diferentes demandas pronosticadas es bastante amplia. Debido a que no se tiene claridad en una forma de extender el pronóstico del promedio móvil simple o del suavizado exponencial hacia periodos futuros, tomamos un constante de 83 sillas por cada mes y de 43 sillas por cada mes, respectivamente. Mientras que por el método de Holt tenemos una demanda creciente que alcanza las 128 unidades. Debido a la incertidumbre de si la demanda realmente crecerá, a la aleatoriedad de las cantidades y que el menor error es arrojado por el suavizado exponencial, se recomienda tomar una media constante de 43 sillas para los meses de octubre, noviembre y diciembre del año 2014 y para todo el año 2015.

Según los datos históricos de ventas de estos dos productos, se puede evidenciar una estacionalidad en los datos con tendencia ascendente durante los años 2011, 2012, 2013 como se ve en la Grafica 2. Para ello se agruparon los datos cuatrimestralmente donde se evidenció una estacionalidad más marcada, como se demuestra en el ANEXO 7 y se representa en la Gráfica 3.

Gráfica 2. Comportamiento de las unidades producidas en los últimos cuatro años. Autoría: Propia.

PRONÓSTICOS PARA SILLAS TIPO GIRATORIA/ERGÓNOMICA

9

Gráfica 3. Comportamiento estacional de los datos (agrupados cuatrimestral) de los años 2011 al 2014.

Autoría: Propia. A partir de la gráfica 3, se puede deducir que hay una estacionalidad ascendente en los años 2011 y 2013, mientras que en el año 2012 se ve una disminución en el segundo cuatrimestre del año pero un aumento en el último cuatrimestre del año. Para el año 2014 se registra una tendencia ascendente de producción, con una posible estacionalidad (según el comportamiento de los datos en los últimos 3 años). Para hallar el pronóstico del último cuatrimestre del año 2014 y todo el año 2015, se considera que hay una estacionalidad con tendencia ascendente de los datos. Si se quiere tener más certeza del método de pronóstico a elegir, es necesario que al final del año 2014, analizar de nuevo los datos con el comportamiento del último cuatrimestre del año 2014 y tomar la decisión más favorable. De acuerdo a las gráficas 2 y 3 y los índices de estacionalidad hallados en el ANEXO 7, se puede afirmar que hay una estacionalidad y tendencia en los datos, tomando como método más adecuado el método de descomposición. Además de esto, con este método se puede hallar un pronóstico a mediano plazo ajustado al comportamiento de los datos histórico, a pesar de que haya tenido un error mayor a comparación de los demás métodos debido a que el comportamiento de los datos pronosticados, se asemejan más al comportamiento de las unidades que se han producido en los últimos años cuatrimestralmente como se evidencia en la gráfica 4.

0"

100"

200"

300"

400"

500"

600"

700"

800"

0" 0,5" 1" 1,5" 2" 2,5" 3" 3,5"

Can$

dade

s((un

idad

es)(

Tiempo((Cuatrimestres)(

2011" 2012" 2013" 2014"

10

Gráfica 4. Comparación de los datos históricos con el pronóstico obtenido por el método de

descomposición.Fuente: ANEXO 7. Como se observa en la gráfica 4, con el análisis vertical entre las cantidades reales y las pronosticadas se afirma que la desviación entre los datos reales y pronosticados es mínima, donde se evidencia un comportamiento de los datos pronosticados ajustados al comportamiento de los históricos. La cantidad del último cuatrimestre del año 2014, no es muy certero ya que solo se tiene el valor de las producción de Septiembre, lo que quiere decir que faltarían los datos de los meses restantes, por ese motivo se observa un comportamiento atípico en los datos. Aplicando el método de descomposición (donde se encuentra detallado en el ANEXO 7), se obtuvieron los siguientes pronósticos por trimestres mostrados en la tabla 2, los cuales fueron aproximados al entero mayor ya que la producción es de sillas.

Pronóstico 2014 2015

Septiembre a Diciembre Enero a Abril Mayo a Agosto Septiembre a Diciembre 918 232 354 1093

Tabla 2. Unidades pronosticadas para el último cuatrimestre del año 2014 y para el año 2015. Autoría: Propia.

PRONÓSTICOS PARA SILLAS TIPO GERENCIAL/SECRETARIAL La Gráfica. 5 Muestra el comportamiento de las ventas en unidades de producto del grupo sillas tipo gerencial/secretarial, como se puede ver en algunos periodos se presentan ciertos picos que podrían denotar ya sea una estacionalidad o aleatoriedad, aun así a simple vista no es fácil determinar qué tipo de comportamiento tienen los datos históricos, se podría decir inicialmente que estos datos no presentan una tendencia marcada.

0"

200"

400"

600"

800"

1000"

1200"

0" 2" 4" 6" 8" 10" 12" 14" 16"

Can$

dad&(unida

d)&

Tiempo&(cuatrimestres)&

Prónos$co&por&el&método&descomposición&

Can+dades"reales"historicos"

Can+dades"pronós+cadas"

11

Gráfica 5. Datos históricos de cantidades vs. Tiempo del grupo gerencial/secretarial

Fuente: Autoría propia. 2014

Ya que a partir de la Gráfica 5 no se puede dar una conclusión certera acerca del patrón de los datos, se aplico un suavizado exponencial simple para verificar por medio del parámetro alfa optimo, las características de la información. Este parámetro alfa fue encontrado por medio de la herramienta SOLVER de Excel y su valor fue de 0,02474042, de lo cual podemos concluir que la serie de tiempo es aleatoria. El problema de aplicar este método es que solo nos brinda el valor del mes de octubre de 2014 y el objetivo del modelo es hallar los posibles valores para el 2015, por ende se realizo una verificación de la estacionalidad a nivel mensual como se muestra en la Grafica #, evidenciándose fluctuaciones similares en cada uno de los años.

Gráfica 6 Análisis mensual de estacionalidad en el grupo gerencial/secretarial

Fuente: Autoría propia. 2014 Como se ve en la Gráfica 6. En año 2013 del mes siete al mes diez se presento un incremento significativo en las cantidades vendidas por un gran pedido realizado por el Banco Popular, un cliente reciente, esto evidenciado en ANEXO. 3. Por tal razón se considero que este dato

-­‐20  

0  

20  

40  

60  

80  

100  

120  

0   5   10   15   20   25   30   35   40   45   50  

Can$

dade

s(un

idad

es)  

Tiempo  

2012-­‐2014  

-­‐20  

0  

20  

40  

60  

80  

100  

120  

0   2   4   6   8   10   12   14  

Ventas  

Mes  

2011  

2012  

2013  

2014  

12

posiblemente no se repetiría y se decidió así aplicar el Modelo de Winters mensual el cual tiene un error MAD de 39, Obteniendo que los siguientes datos:

Tabla 3. Pronósticos del grupo secretarial/gerencial. Fuente: Autoría propia. 2014

PRONÓSTICOS PARA MESAS, ESCRITORIOS, SUPERFICIES Y ARCHIVADORES DE MADERA A partir del ANEXO.3. Se establecieron las cantidades de las mesas, escritorios, superficies y archivadores de madera durante los últimos años 4 años, al comparar estos datos por años, trimestres y bimestres se hace evidente la similitud de los años 2011 y 2012 ya que tuvieron ventas altas pero todo lo contrario sucede con los dos últimos años 2013 y 2014 por lo que existe una clara aleatoriedad en la distribución de los datos, como lo muestran las siguiente gráficas:

Año Mes Pronóstico

2014

Octubre 40

Noviembre 22

Diciembre 17

2015

Enero 13

Febrero 14

Marzo 52

Abril 9

Mayo 121

Junio 85

Julio 31

Agosto 13

Septiembre 27

Octubre 0

Noviembre 0

Diciembre 0

13

Gráfica 7. Datos históricos de cantidades vs. Tiempo del grupo mesa/ escritorios/ superficies/

archivadores. Fuente: Autoría propia. 2014

Gráfica 8. Análisis de estacionalidad mensual del grupo mesa/ escritorios/ superficies/ archivadores.

Fuente: Autoría propia. 2014 Para evaluar los datos se decidió usar los métodos promedio móvil simple y suavizado exponencial por su sencillez y el método Winters que brinda la posibilidad de hallar pronósticos futuros para el 2015 y logra evidenciar la estacionalidad y tendencia; También se usó Desviación media absoluta (MAD) para hallar el error en cada método. En la aplicación y desarrollo de los métodos que se encuentran en el ANEXO.6. Se determina que el método que provee un menor error es winters, y por lo tanto los pronósticos que se hallan son:

0  

10  

20  

30  

40  

50  

60  

1   3   5   7   9   11   13   15   17   19   21   23   25   27   29   31   33   35   37   39   41   43   45  

CanC

dade

s  (un

idades)  

 

Cempo  

2011  -­‐2014  

0  

10  

20  

30  

40  

50  

60  

ventas  

mes  

a2014   a2013   a2012   a2011  

14

Año Mes Pronóstico

2014

Octubre 1 Noviembre 25 Diciembre 3

2015

Enero 2 Febrero 2 Marzo 45 Abril 31 Mayo 88 Junio 3 Julio 1

Agosto 125 Septiembre 100

Octubre 0 Noviembre 0 Diciembre 0

Tabla 4. Pronósticos del grupo mesa/ escritorios/ superficies/ archivadores. Fuente: Autoría propia. 2014 Los resultados tienen un error de 5.2857 y como se puede evidenciar, predicen ventas mayores que las que se han hecho en los últimos 4 años en mayo, agosto y septiembre, y sin ventas en el último trimestre del 2015. A pesar de que no hay una estacionalidad marcada en los datos de los 4 años anteriores, este resultado se debe a la misma similitud de los primeros años (2011-2012) y de la disminución notoria a través del tiempo; Además es claro que con los datos existentes no se puede determinar una estacionalidad o ciclicidad y por esto aún no es conveniente definir un método general hasta no poseer más datos que demuestren una relación más fuerte.

PRONÓSTICOS TANDEM  

Una vez realizada la recolección de datos de ventas de Tandem de los últimos años, se realiza un análisis de pronósticos para determinar una proyección de ventas para el año 2015 de este grupo de productos (Tandem 3 puestos y Tandem 4 puestos). En la Grafica 9 se aprecia que la variación de las ventas a lo largo de los años 2012, 2013 y 2014, realizando un comparativo entre ellos.

15

Grafica 9: Comparativo entre el comportamiento de las unidades producidas en los últimos 3 años.

Autoría: Propia. En un análisis inicial de los datos se puede observar una estacionalidad de forma mensual o incluso trimestral, por lo cual se decide establecer un comparativo entre la magnitud del error ocurrente por el método de Winters agrupando los datos de esa forma. Posteriormente se realizaron los cálculos para determinar los índices de estacionalidad de forma mensual y trimestral, si bien, sus magnitudes no son tan similares en la grafica 9 y 10 se observa una similitud entre su comportamiento. En el Anexo 5, se adjuntan los datos históricos de las ventas, los cálculos de la estacionalidad y el cálculo de los valores pronosticados para el año 2015.

0  

20  

40  

60  

80  

100  

120  

140  

160  

180  

Ventas    (Unida

des)  

Periodo  

VENTAS  TANDEM  2011-­‐  2014  

2014  

2013  

2012  

16

Grafica 10: Comparativo entre el los índices de estacionalidad de las unidades producidas en los últimos 3 años

agrupados de forma mensual. Autoría: Propia.

Utilizando como constante de suavización para los datos (alpha) y como constante de Suavización para la Tendencia (Beta) los valores de 0.1 y 0.1 respectivamente, se hallaron a partir de la fórmula de pronósticos futuros en periodos k la proyección de ventas para el año 2015 mostrada en la tabla 5.

Periodo (Mes )

Ventas (Unidades)

Enero 11,05 Febrero 0,54 Marzo 3,21 Abril 18,92 Mayo 30,76 Junio 18,04 Julio 27,02 Agosto 19,08 Septiembre 29,89 Octubre 35,36 Noviembre 35,06 Diciembre 1,99

TOTAL 230.92 Tabla 5: Unidades pronosticadas para el año 2015 de forma mensual.

Sin embargo el error (MAD) obtenido por este método es de 28,193, una magnitud bastante significativa para establecer un pronóstico a mediano plazo, es decir, es probable observar una estacionalidad también con una agrupación trimestral de los datos, pero es necesario contar

0,0000  

0,5000  

1,0000  

1,5000  

2,0000  

2,5000  

3,0000  

ÍNDICES  DE  ESTACIONALIDAD  MENSUAL  TANDEM    

2013  

2012  

17

con un histórico de más años para determinar un método apropiado que no solo arroje un error menor sino que se ajuste a las características observadas de los datos.

Grafica 11. Comparativo entre el los índices de estacionalidad de las unidades producidas en los últimos

3 años agrupados de forma trimestral. Autoría: Propia.

Cuando se agrupan los datos de las ventas en trimestres los índices de estacionalidad son más parecidos que al hacerlo de forma mensual, sin embargo, el error arrojado por este método es mucho mayor debido a que se tienen muy pocos datos para realizar un correcto análisis y proyección.

0,0000  

0,2000  

0,4000  

0,6000  

0,8000  

1,0000  

1,2000  

1,4000  

1,6000  

1,8000  

2,0000  

TRIMESTRE  I   TRIMESTRE  II   TRIMESTRE  III   TRIMESTRE  IV  

Título  del  eje  

ÍNDICES  DE  ESTACIONALIDAD  TRIMESTRALES  -­‐  TANDEM  

2013  

2012  

18

DESCRIPCIÓN DE LOS TIEMPOS DE PERDIDAS

Pérdidas por mantenimiento (g1) En la empresa no tiene considerado ningún mantenimiento preventivo para las maquinas y/o herramientas por lo cual al hallar g1 solo se tendrá en cuenta: Pérdidas por mantenimiento correctivo de los sitios de trabajo: Son aquellas pérdidas generadas por el corregimiento de los defectos observados en los equipamientos o instalaciones, es la forma más básica de mantenimiento y consiste en localizar averías o defectos y repararlos. Perdidas por mantenimiento operario: Pérdidas generadas por el operario al ir al baño y hacer pausas activas en horas de trabajo. Estos datos se hallaron con un promedio de los datos brindados por los operarios

Pérdidas por ausentismo (g2) Pérdidas por Licencias legales de un empleado: Son aquellas pérdidas que se presentan al conceder a un empleado una licencia legal, como una calamidad doméstica o un embrazo. Este dato fue hallado mediante entrevistas a los empleados de la planta, para definir un tiempo promedio en el que se presentaron este tipo de situaciones en lo pasado del año 2014. Pérdidas por enfermedad de un empleado: Son las pérdidas que se generan debido a las incapacidades que son concedidas a los operarios cuando presentan una enfermedad o un quebranto de salud. Mediante las incapacidades presentadas a los largo del año, las cuales se encuentran archivadas en la empresa, y haciendo un promedio de las horas sobre los operarios obtenemos el tiempo que se pierde por esta causa por un operario. Pérdidas por negligencia del empleado: Son los tiempos desperdiciados por el operario, los cuales se generan por decisión del mismo, tales como llegadas tarde, distracción, encontrarse fuera del puesto dentro del turno etc. Este dato fue el resultado del el promedio de los tiempos perdidos durante te tres días sobre la cantidad de operarios en la empresa

Pérdidas por factores organizacionales (g3) Pérdidas por falta de calidad (Pérdidas por reprocesos): Son aquellas que se dan como consecuencia de un error al momento de realizar la actividad y esta se tenga que volver a hacer, se observo que durante la jornada, principalmente en las áreas de corte debido a la variabilidad de las medidas entre productos, se trazaba mal una medida se cortaba, generando un producto no conforme teniendo que volver a realizar el corte.

ANÁLISIS DE CAPACIDADES

19

Obsolescencia de maquinaria y procesos: Son aquellas en las que incurre la organización debido a no tener maquinaria adecuada para sus procesos recurrentes o no tener actualizados sus procesos y tengan que incurrir en otros para cumplir con la orden, esto se evidencio principalmente en el área de ensamble debido a que algunas veces se cambiaba de sistema neumático según los requerimientos del cliente y el operario debía aprender como instalar este nuevo modelo de sistema neumático. Reuniones: Son aquellas perdidas que se realizan para comunicar a nivel general aspectos importantes para el desarrollo de la actividad, esto se evidencio solamente en un día y al preguntar se dijo que estas son ocasionales que aproximadamente es una por mes y tiene una duración de veinte minutos. Baja productividad administrativa: Estas se generan cuando la persona encargada de la recepción de órdenes de pedido se tarda cierto tiempo es comunicarla, en la empresa cada vez que llega un pedido se anota en una pizarra para su cumplimiento, si esta no se anota rápidamente no se realizara en el momento adecuado. Pérdidas por desorden y suciedad en la planta: En la planta en general se realiza limpieza los días sábados por ende durante la semana se encuentran herramientas en los sitios que no corresponden. Por tal razón el operativo tarda en buscar las herramientas que se ubicaron mal. Pérdidas por mala distribución en la planta aumento en el tiempo de movilización entre procesos: En la planta hay cierta distribución por centros de trabajo sin embargo se encuentran apilados elementos en áreas poco estratégicas que impiden la agilidad de flujo de material o partes. Pérdidas por falta de manuales de procesos: Debido que los empleados son polivalentes y pasan de hacer una actividad a otra tardan un tiempo en acoplarse a cada actividad, esto porque muchas veces no han tenido una correcta inducción y capacitación en todo lo que abarcan sus labores.

Pérdidas por factores externos (g4) Pérdidas por fallas eléctricas: Son aquellas perdidas que se anticipan como consecuencia de fallas en la energía eléctrica, como ausencia, disminución del voltaje entre otras, las cuales afectan directamente a la producción pero no pueden ser controladas por la empresa. Esta pérdida fue hallada con el criterio de la cantidad de fallos eléctricos que se han presenciado en las instalaciones de la empresa en el último mes. Pérdidas por retrasos en la llegada de la materia prima: Aquellas pérdidas generadas por la demora de pedidos de materia prima pronosticado o incumplimiento de la cantidad de materia prima ordenada, son factores externos a la organización ya que son originados por el proveedor (con respecto a la demora del pedido) o

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por factores exógenos que afectan considerablemente la cantidad que se produce. Para hallar estas pérdidas para Arcas, se tomó en cuenta la eficiencia del cumplimiento de los pedidos realizados a proveedores. Pérdidas por falla de servicio de telefonía e internet: Las pérdidas de fallas en servicios de comunicación, como lo son telefónico y de internet, afectan directamente en la recepción de ordenes tanto para productos nuevos como para mantenimiento, lo cual afecta drásticamente a la producción ya que la empresa trabaja con un sistema make to order. Las perdidas por este factor se hallaron mediante el análisis de fallas de servicio del operador (en este caso es ETB) en el mes de Septiembre, en la empresa. Perdidas por daño en las instalaciones: Los factores que afectan a las instalaciones como daños en la tubería (lo cual generaría escapes de agua y por ende daños en la maquinaria, materia prima y productos terminados), daños en las redes eléctricas de la planta, mala construcción de la instalación y consecuentemente destrucción de las infraestructura física, notablemente afectan a la producción pues está se desarrolla en las instalaciones. Se hallaron estas pérdidas mediante el conocimiento de hechos similares en la empresa en el último año.

DETERMINACIÓN DE LAS CAPACIDADES De acuerdo al análisis de los datos extraídos de las facturas de venta que posee la empresa se observó que su actividad comercial no se enfatiza exclusivamente en la fabricación y ensamble de muebles y equipos de oficina, sino que ofrecen también servicios de reparación y mantenimiento de los productos vendidos. Esta condición disminuye significativamente la capacidad disponible de los centros de trabajo ya que existen servicios frecuentes que son contratados por los clientes. En la tabla 6 se observa la división por centro de trabajo y el respectivo porcentaje asignado para servicios y fabricación.

. CENTRO DE TRABAJO Servicios Producción

Centro de trabajo 1 Corte y soldadura de tubos 40% 60% Centro de trabajo 2 Procesamiento de madera 5% 95% Centro de trabajo 3 Ensamble 30% 70% Centro de trabajo 4 Costura y pintura 40% 60% Centro de trabajo 5 Corte de espuma, paño y pranna 50% 50% Centro de trabajo 6 Recepción, almacén y control de calidad 10% 90%

Tabla 6: Priorización de los centros de trabajo en operaciones de servicio y producción

De allí que la capacidad de algunos centros de trabajo se ven disminuidas, y puedan existir cuellos de botella, en la Tabla 7. Se muestra algunos de estos cuellos de botella

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Por ejemplo en el puesto de trabajo 5, al cual llegan un gran número de solicitudes de re tapizado, cambio de espumas, paños y demás mantenimientos de producto, a la vez que los tiempos de costura y tapizado para todos los productos fabricados son altos. Con base en esto se determinó un porcentaje de utilización para cada centro de trabajo, mediante la relación de su capacidad disponible de producción y la capacidad necesaria para cumplir con la demanda proyecta por los pronósticos de cada conjunto agregado, que se muestra en la tabla 6

CENTRO DE TRABAJO Necesaria % Utilización

Centro de trabajo 1 Corte y soldadura de tubos 1 85.18 % Centro de trabajo 2 Procesamiento de madera 1 62.65 % Centro de trabajo 3 Ensamble 2 117.29 % Centro de trabajo 4 Costura y pintura 1 84.28 % Centro de trabajo 5 Corte de espuma, paño y pranna 3 200.00 % Centro de trabajo 6 Recepción, almacen y control de calidad 1 63.12 %

Tabla 7: Relación capacidad disponible y necesaria de los centro de trabajo La tabla 7 permite observar que determinados puestos de trabajo no cumplen con las condiciones necesarias para la consecución de todas las unidades demandas. En el centro de trabajo 3 “Ensamble” el aumento es necesario debido a que todos los productos incluyen procesos de ensamble y estos además toman una importante cantidad de tiempo. Para el puesto de trabajo 5 “Corte de espuma, paño y pranna”, influyen dos situaciones: la capacidad disponible del centro de trabajo se ve disminuida por las operaciones de servicios, y así mismo, demandan bastante tiempo por cada producto. Como se mencionó anteriormente ArcaServicios LTDA. produce mobiliario para la venta y presta el servicio de mantenimiento del mismo producto, esto quiere decir que existe un porcentaje de distribución en la planta entre estos dos tipos de servicios, como se muestra en la gráfica 12, donde se evidencia que más del 70% de la capacidad que dispone la empresa está destinada a la producción, siendo un porcentaje mínimo pero significativo el destinado para prestar el servicio de mantenimiento ya que como se observa en el ANEXO 9, en algunos centros de trabajo la capacidad disponible es menor que la capacidad requerida, por lo que se necesitaría aumentar el porcentaje de distribución de la producción para aumentar la capacidad disponible.

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Gráfica 12 Porcentaje de distribución de los centros de trabajos entre la producción y los servicios de

mantenimiento. Autoría propia.

RECOMENDACIONES Para un posterior análisis de las capacidades es recomendable implementar modelos de pronósticos estocásticos, pues con los métodos usados en este trabajo es difícil de interpretar correctamente los requerimientos de los clientes, algunos realizan grandes pedidos esporádicos los cuales afectan considerablemente el modelo empleado. Debido a que la principal fuente de ingresos de la empresa es el servicio de reparación se recomienda un análisis posterior de este, de modo tal que se obtenga un análisis más completo. Debido a que el centro de trabajo 5 tiene un porcentaje de utilización del 200%, lo cual quiere decir que se necesita más de lo disponible para el año 2015, se recomienda dividir en dos puestos de trabajo el centro de trabajo 5, para así disminuir la escasez de capacidad

0%   20%   40%   60%   80%  100%  

Centro  de  trabajo  1  Centro  de  trabajo  2  Centro  de  trabajo  3  Centro  de  trabajo  4  Centro  de  trabajo  5  Centro  de  trabajo  6  

Distribución  de  la  producción  en  la  empresa  

Producción   Servicio  de  mantenimiento  

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CONCLUSIONES Debido al sistema de manufactura que maneja la empresa (make to order), el pronóstico de las demandas, está basado en datos históricos de tipo aleatorio, por lo cual es necesaria la agrupación de los datos en periodos que permitan controlar o evidenciar rasgos como la tendencia o la estacionalidad. Siendo también los periodos en los que se debería planificar la producción, dando como resultado una planeación mensual para sillas interlocutoras, mesas, superficies, escritorios y archivadores, sillas tipo gerencial/secretarial y tándem, una planeación cuatrimestral para sillas tipo giratorio/ergonómica. A partir de los pronósticos realizados se considera que es necesario tener un mayor número de datos históricos, pues debido al carácter de la empresa se pueden mal interpretar los patrones y aplicar un método que posiblemente no sea el más indicado, por ello al tener un mayor número de datos se puede determinar de una manera más precisa los requerimientos del cliente el cual afecta drásticamente el modelo. La capacidad necesaria para el 2015 se vio afectada por el crecimiento sustancial de la demanda pronosticada, es por ello que con la capacidad disponible no se puede suplir esta, convirtiéndose en una necesidad la aplicación de estrategias de planeación agregada. Como los datos determinados para cada tipo de perdida fueron establecidos a partir de un precedente de histórico, pueden variar afectando así la relación entre capacidad disponible y necesaria. Se evidencio que existe un problema de distribución en planta el cual afecta considerablemente la capacidad de la organización, esta distribución a pesar de estar determinada por centros de trabajo, debe estar acorde con el flujo de proceso de los productos. Para los centros de trabajo que tienen un alto porcentaje de utilización, es necesario realizar una división de sus procesos y un aumento del número de operarios por centro, esto permitirá la disminución del tiempo de realización en los procesos que demandan mayor duración, aumentando el ritmo de producción y eliminando tareas innecesarias. En la gestión de productos de los sistemas de manufactura Make to Order no es usual realizar inventario de productos, ya que los pedidos son de carácter individual y de acuerdo a los requerimientos del cliente, de esta manera no se pueda determinar una sub o sobre producción pues siempre se fabrica sobre la norma de producción la cantidad de productos que dictamina la orden.