capitulo 18 gestión de capacidad factory physics
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Capitulo
18 GESTION DE CAPACIDAD
18.1 El problema de las estrategias de Capacidad
Escoger acerca de como y que tipo de capacidad instalar tiene una influencia directa fuerte sobre una planta. Adicional, porque la planeacion de capacidad esta en la cima de la planeacion jerarquica de la planta(ver figura 13.2 pagina 442), la decision de capacidad tiene un impacto importante sobre todos los otros temas de planificacion de produccion(ejemplo, planificacion agregada, direccion de la demanda, secuencia y proramación, control de compras) en este capitulo invocamos conceptos a traducir decisiones estrategicas de capacidad en condiciones tacticas especificas. Nuestra meta es proporcionar una estructura para planificar capacidad que explicitamente reconosca su impacto en el total de procesos de direccion de la planta.
18.1.1 estrategias de capacidad a corto y largo plazo
Hay muchas ocasiones en el ciclo de vida de una planta manufacturera cuando es fabricada con sentido a ajustar capacidad. Muy a menudo, la motivación es acomodada a cambios en el volumen total o la demanda de mezcla de productos. En el corto plazo, la planta puede dirigir cambios en la demanda a través del uso de horas extras, adición o suspensión de turnos, subcontratación, y cambio de número de trabajadores. Esas políticas fueron discutidas en el capítulo 16 en el contexto de planificación agregada; esas son opciones claras en planificación de calidad tan bien.Algunas de esas opciones a corto plazo pueden también ser viables como las políticas a largo plazo. Por ejemplo, tenemos tres turnos o subcontratamos parte o toda la producción a bases semipermanentes. Claro si nosotros manufacturamos externamente un producto o un vendedor a largo plazo, el vendedor puede eventualmente decidir vender esto directamente y llegar a ser una competencia. Afortunadamente, sin embargo. Hay barreras para entrar que a menudo evitan estas externalidades.Por ejemplo, factores no manufactureros tales como un derecho a un nombre de marca reconocida o posesión de un(a) red de entrega/servicio efectivo puede ser decisivo. Incluso si por competencia final no es una situación de riesgo, las cuentas en los vendedores a fabricar partes o los productos hechos un compañero importante en la calidad de administración de procesos, como fue discutido en el capítulo 12.Sin medida a asegurar partes de calidad, la decisión a externalizar fabricación puede obstaculizar gravemente la habilidad de la empresa a controlar su destino.En el largo plazo, nosotros debemos ir más allá de esas opciones de corto plazo y considerar equipos permanentes, o cambios “ladrillo y mortero”. Eso involucra cualquiera de los dos cambios importantes a una planta existente o construcción de una nueva planta completamente. En algunos casos, una empresa puede aumentar su capacidad permanentemente por rediseñar un producto, usar aproximación de diseño para fabricación (DFM) (ver Turino 1992, capitulo 7 para una discusión). Más frecuentemente, sin embargo, el cambio debe venir de cualquiera ya sea adición de maquinas o estaciones de proceso o hacer cambios permanentes en la productividad de equipo existente o procedimientos.
18.1.2 Estrategias En La Planeación De Capacidad
Antes una empresa puede considerar cuanto y qué tipo de capacidad instalar, esto tiene que ser elocuente a una capacidad estratégica. Así una estrategia flexible sobre decisiones que son
muy cercanas al plan de negocios central de la empresa. Por ejemplo puede necesitar decidir si entrar o no a un nuevo mercado, si quedarse o no en un mercado existente, dejar o seguir en el proceso de innovación del producto, hacer o externalizar un producto, que parte de el mercado perseguir y muchas otras preguntas. Responder esas preguntas es equivalente a la pregunta estratégica fundamental de “¿dentro de que negocios estamos nosotros?” cuál es la mentira más allá del alcance de las fabricas físicas. Las leyes de la física pueden decir como un sistema físico particular se comportaría pero no dentro de que sistema nosotros estaríamos interesados. De la misma manera, las leyes de manufactura pueden ayudarnos diseñando sistemas a lograr objetivos específicos pero no pueden decirnos cuales serian nuestros objetivos.Por lo tanto, para el propósito de nuestra discusión, asumiremos que la estrategia por encima de la decisión ha sido hecha y ese tema es el cómo evolucionar a un plan de calidad para soportarlo, una vez tenemos decidido eso nosotros necesitamos adicionar capacidad, hay varios temas a dirigir:
1. Cuanto y cuando se debería adicionar capacidad? Se debería adicionar solamente cuando la demanda se ha revelado (cuando nosotros estamos ya perdiendo ventas), o en anticipación de demanda futura? Si no anticipamos demanda, deberíamos llenar en los periodos de sobre capacidad por utilizar medidas de corto plazo tales como horas extras o subcontratación? Si decidimos anticipar demanda, a cuanto en el futuro deberíamos poder cubrir? Adicionando grandes incrementos satisfaceremos demandas más largas en el futuro, causaríamos menos interrupciones de construcción, y se pueden tomar ventajas de economías de escala. Sin embargo grandes incrementos también implican más utilización de equipos y más grande exposición al riesgo. (Que si el pronóstico de demanda no se conoce?) La aproximación adecuada también depende de la complicada tecnología de producción. Por ejemplo, una fábrica de acero tiene que generalmente añadir capacidad en grandes unidades de acuerdo al nuevo horno o fabrica de rodillos, mientras que una tienda de trabajo metalmecánico puede adicionar pequeños incrementos de capacidad por asignación de maquinas individuales. Ver Freidenfelds (1981) para un análisis de ese tema.
2. Qué clase de capacidad se debería adicionar? El tamaño del incremento de capacidad podemos adicionarlo también dependiendo de la flexibilidad del equipo que se escoja. Si adquirir maquinas puede ser adaptado a nuevos productos eso sería introducido en el futuro, el riesgo de instalar más capacidad que la que normalmente se necesita es esencialmente pérdidas. En el ambiente de hoy de rápido cambio de productos, productos larga vida son a menudo menores pérdidas en los equipos de producción; por consiguiente, este tipo de flexibilidad ha llegado a ser un factor clave en escoger la nueva capacidad. Ver Sethi y Sethi (1990) para una revisión de los diferentes tipos de flexibilidad en sistemas de manufactura. 3. Donde debería ser adicionada la capacidad adicional? Deberíamos adicionar capacidad para expandir una planta existente, o deberíamos construir una nueva? Aunque esto a menudo es más cara construir una nueva planta que expandir una existente, la nueva planta a menudo permitirá nuevos mercados y distribuciones eficientes, por ejemplo por estar más cerca a los proveedores o a los clientes. Ver Daskin (1995) por problemas de ubicación de plantas.
Un concepto estratégico importante es conocer la producción como economía de escala. La idea básica es que los costos por unidad son típicamente (pero no siempre) menores para una planta grande que para una planta pequeña. Hayes y Wheelwright (1984) analizaron tres economías de escala diferentes: a corto, a mediano y a largo plazo. La economía de escala a corto plazo surge del hecho que en el muy cercano plazo, muchos costos de fabricación son fijos. Aunque ajustables en el largo plazo, la producción de la planta, su fuerza laboral, dirección, costos seguros, impuestos de propiedades, etcétera, por un
tiempo, son todos fijos. Su costo no depende de los volúmenes de producción. En efecto, en el plazo cercano, los únicos costos variables verdaderos son materia prima, algunas utilidades, y el uso de maquinas. Podemos expresar el costo por unidad como
costo por unidad = costo fijo +costo variableThroughput
¿ costo fijoThroughput
+ Variable del costo por unidad
Así, en el corto plazo, el costo por unidad decrece como el throughput aumenta.
La economía de escala a mediano plazo depende del tamaño de las reglas usadas en la producción, el número de unidades de un producto es producido antes que la planta cambie a otro producto. Dada la transición de costos y tamaño de reglas de un producto particular, el costo por unidad puede ser expresado como
Costo por unidad= costo de trancisionunidades por correr
+ costos seguidos por unidad
En este caso, el trabajo podría o no podría ser fijado. Las longitudes controladas pueden ser afectadas por: estableciendo menos con frecuencia (facilitado por la reducción de sistema), dedicando el equipo (de modo que algunas familias de producto continuamente puedan ser controladas sin cambiar), y usando equipo especializado (p.ej., sistemas flexibles de fabricación). Desde luego, algunas de estas opciones pueden causar inventarios más grandescomo discutimos en la parte II.
La economía de escala a largo plazo son funciones del equipo de planta en sí. Los economistas tienen largas notas que el costo de equipos tiende a ser proporcional a su área superficial, mientras que la capacidad es mas proporcional al volumen, para ilustrar esta situación, se supones que el equipo es un cubo con longitud de lado l podemos expresar el costo como
k= a1l2
Y la capacidad como
C =a2 l3
Donde a1 y a2 son constantes de proporcionalidad. Para expresar los costos como una función
de capacidad, dejamos a l en términos de C, y obtenemos. l =a3l1 /3 con a3 representado otra
constante; entonces reemplazamos en la expresión de costo, esto nos da
K (C ) =aC2/3
Donde, de Nuevo a es una constante de proporcionalidad.
Por lo general, el costo como una función de capacidad puede ser aproximado por
K (C ) =aCb
Donde b esta típicamente entre 0.6 y 1Nosotros ahora podemos expresar el costo por unidad como
costo porunidad=K (C)C
=aCb−1
Como b esta usualmente menor que uno, esto implica que el costo por unidad tiende a disminuir con la capacidad. Lo que significa, grandes plantas son más eficientes que las pequeñas.
En la práctica, la economía de escala frecuentemente le permite a las más grandes plantas lograr bajar el costo por unidad, pero no siempre. Ahí puede también ser economía de escala inversa que causa a la organización perdida de eficiencia y tamaño. De vez en cuando esto corre en una distribución.Una pequeña celda compacta ha perdido material en una planta grande compuesta de muchos centros de proceso. Mientras los centros de proceso en la planta grande pueden ser más eficientes que las estaciones solas de los cuales la célula es compuesta, los trabajos también tienen que ser movidos distancias más grandes.Este incremento de material origino tratamiento y ciclos de tiempo. También desde grandes plantas manufactureras típicamente se sirven a grandes áreas que son más pequeñas, sus costos de transporte son más altos típicamente. En el caso de productos voluminosos básicos como ladrillos, el tamaño más rentable de planta puede ser bastante pequeño.Otra forma de la economía de escala inversa es debida a la burocratización. Como el tamaño de la operación incrementa, también la cantidad necesaria de supervisión y soporte. Guardar las distancias del control manejable, la empresa grande adiciona estratos de gestión, los cuales promueven la disminución de comunicación efectiva. Esto puede conducir al descompartimiento y guerra bajas. Si no se dirige cuidadosamente, tal deseconomia puede ser muy destructiva. Finalmente, las plantas grandes naturalmente crean más riesgo. Los desastres naturales tales como terremotos, incendios, inundaciones, y huracanes tendrán obviamente un impacto negativo más grande sobre la compañía si ellos tuvieran una única planta grande que si los afectan en una pequeña planta entre muchas. De la misma manera, una dirección pobre, se descubre, y el cómo son más, afectados, si la capacidad de la compañía es centralizada o si esta es distribuida. Una pregunta natural surge en este contexto: Cual es el tamaño optimo de la planta? Esta pregunta es principalmente una de las estrategias, la cual está más allá del alcance de este libro. Además, desde este enfoque para muchas empresas específicas, una respuesta general no es posible.La discusión por encima de toda da una visión preliminar de los temas a ser considerados. Mas tratamientos detallados están disponibles en la literatura de estrategias de manufactura (ej. Ver Hayes y Wheelwright 1984; schmenner 1993).En combinación con nuestro enfoque sobre gestión/dirección de plantas, asumiremos que el tamaño de la planta tiene que estar determinado en base de consideraciones estratégicas. Asi, consideraremos el problema de cómo cambiar capacidad dentro de una planta atendiendo una opción especifica de objetivos. En particular, examinamos dos escenarios: construyendo una nueva planta y adecuando una ya existente.
18.1.3 Visión Moderna y Tradicional de Gestión de CapacidadEnmarcar el problema de la planificación de capacidad a nivel de la planta, es útil para distinguir entre la visión moderna y tradicional de el papel de capacidad (Suri y Treville 1993). La visión tradicional está basada en la interpretación de la grafica de eficiencia de manufactura en la parte izquierda de la figura 18.1. Aquí, la única pregunta es si allí está la capacidad suficiente para encontrar un particular objetivo del throughput, y la respuesta es sí o no. Si la
utilización está por debajo de la capacidad, entonces la producción es factible; de lo contrario, esta no lo es.
FIGURA 18.1 Visión Tradicional Vs moderna de capacidad de planeación
La
visión moderna, la cual es más realista y consistente con los principios de física de plantas, lleva a que tiempos de entrega y niveles del WIP crezcan continuamente con creciente utilización; esto es mostrado en el lado derecho de la figura 18.1. en esta vista, no hay un punto donde la producción es infactible. En cambio un continuo decrecimiento de sensibilidad ocurre tal como la capacidad es utilizada más seguida.
Esas dos vistas implican aproximaciones muy diferentes al diseño de líneas de producción.
La visión tradicional sugiere seleccionar un conjunto de maquinas que tienen capacidad suficiente, al costa más bajo posible. Pero haciendo esto usualmente nos lleva a problemas cuando la línea va en producción. Tenemos que encontrar muchas plantas con líneas constantes de maquinas, en las que cada una tiene un tipo de capacidad diferente; la cual continuamente cae muy bajo del throughput objetivo. (El lector quien ha absorbido las principales físicas de fabricas de la Parte II debería tener una clara idea de porque tales líneas fallan para encontrar los objetivos del throughput.)
La visión moderna permite una muy Buena interpretación de los temas de capacidad. Desde la capacidad es más que una simple pregunta si o no, debemos considerar otras medidas de interpretación en adición a costos y Throughput. WIP significa ciclo de tiempo, ciclo de tiempo variable, y la calidad son todos afectados por las decisiones de capacidad. Si podemos declarar nuestros objetivos en términos de esas medidas, entonces podemos formular el problema de planeación de capacidad muy simple (resolverlo, sin embargo, es un asunto diferente) como lo siguiente: Para un presupuesto fijo, se diseño la “mejor” planta posible.
Esta formulación es imprecisa desde que” la mejor” es difícil definir porque usualmente tenemos más de un objetivo. Por ejemplo, esta una línea con bajo throughput y bajo ciclo de tiempo mejor o peor que otro con mas alto throughput y alto ciclo de tiempo? Como discutimos en el capítulo 6, conseguimos alrededor del problema del tráfico con objetivos múltiples por usar la técnica de satisfacción, que es, seleccionar una medida como el objetivo y
reparar el resto como restricciones. En este camino, el problema es dividido en un problema estratégico que define uno o más problemas tácticos. El problema estratégico debe ser escogido como cuanta capacidad se tiene, cuantos ciclos de tiempo deberían ser, que tipo de capacidad usar, que throughput es requerido, etcétera. El problema táctico es entonces minimizar costos a alguna otra cantidad sujeta a las restricciones impuestas por el problema estratégico. Esta aproximación de problemas de más alto nivel proporcionando restricciones de bajo nivel fue discutido en el capítulo 6.
Una formulación podría ser maximizar el throughput sujeto a restricción de presupuesto y, posiblemente restricciones en el WIP y el tiempo de ciclo. Otra podría ser minimizar el tiempo de ciclo sujeto a restricciones de presupuesto y throughput. Todavía otra podría ser minimizar costos sujeto a restricciones de throughput, tiempo de ciclo, y WIP. Cual es mejor depende de las circunstancias. Si, sobre una mano, estamos inquietos con mejorar una línea existente y tenemos un presupuesto fijo a gastar entonces la formulación a optimizar algo (maximizar throughput o minimizar ciclo de tiempo) sujeto a restricciones de presupuesto hechas en perfecto sentido.Si, sobre la otra mano, estamos diseñando una línea nueva para lograr rendimiento específico, entonces minimizar costo sujeto a restricciones sobre cosas como throughput y tiempo de ciclo es apropiado.Sin tener en cuenta la formulación escogida, podemos usar el resultado modelo a examinar intercambios. Por ejemplo, si usamos un modelo a minimizar costo sujeto a restricciones en throughput y tiempo de ciclo, podemos variar los niveles de restricción del throughput y el tiempo de ciclo y ver cómo cambian los costos. El resultado será curvas de throughput contra costos y tiempo de ciclo versus costo, cualquiera de los dos es útil en decisiones si nuestras especificaciones estratégicas iníciales fueron razonables.
Además enfocándonos sobre la optimización de decisiones de capacidad, debemos ser sensibles a su robustez. Las necesidades que especificamos hoy pueden ser bastante diferentes de nuestras necesidades futuras. Esto es a veces una buena idea a gastar una parte de dinero por delante (ej. Sobre la capacidad de amortiguar, o sobre mas gastos pero equipos más flexibles) en futuras contingencias. Podemos considerar tales opciones para examinar varias situaciones de demanda en el modelo. Sin embargo. Debemos tener cuidado de no sobreproducir para ser más robustos. Una de las razones que las plantas de fabricación son enormemente costosas es que están diseñadas en la espera de fabricar casi algo que debe ser necesitado en el futuro cercano, estos requerimientos instalando lo último en equipo de vanguardia.
Para el resto de este capítulo, nos enfocaremos en el problema de minimizar el costo de instalación o cambiar una línea, sujeto a varias restricciones de rendimiento. Tenemos que escoger esta formulación particular por las siguientes razones: (1) esto es la estructura más natural para considerar el problema de diseño de una nueva línea, y (2) este será adaptado a generar curvas del intercambio del costo versus rendimiento. Sin embargo, uno puede analizar fácilmente otras formulaciones (ej. Minimizar el tiempo de ciclo sujeto a restricciones de throughput y costos) usando las herramientas y técnicas que presentamos aquí.
18.2 Modelado y Análisis.
Tenemos cuentos pesados sobre modelos de throughput en este libro, principalmente modelos Fuertes a pensar cuidadosamente acerca de los sistemas que estamos estudiado y ayudarnos a desarrollar intuición acerca de cómo ellos se portan. Pero en el nivel práctico, sin algunos de los modelos, explícitos o implícitos, no podríamos analizar todo eso. Descripciones, ventas, finanzas, control de calidad, y casi todas otras funciones comerciales basadas en un
modelo para interpretar datos, predecir rendimiento, y evaluar funciones. Afortunadamente. Los modelos en los cuales nos referimos a dirigir el problema de la planeación de la capacidad son en gran parte los mismos que usamos en la parte II para explicar el concepto de física de plantas. En particular, usamos la representación de teoría de colas de una línea de manufactura para desarrollar herramientas de análisis de capacidad. Aunque adheridos a las formulas introducidas en la parte II, hay mucha literatura sobre esas herramientas, y referimos a los lectores interesados a Buzacoott y Shabthikumar (1993), Suri et al. (1993), y Whitt (1983,1993) para más detalles.
Para claridad, concentramos nuestro análisis sobre una sola línea y con respecto al resto de la producción de la planta como fijo. Asumimos que la línea tiene M puestos de trabajo y que la “receta de manufactura” es dada, que es el requerimiento de operaciones en cada estación a producir la parte o producto están colocadas en avance. Consideramos aquí solamente el caso en el cual la línea produce un único producto, aunque podemos acomodar el caso para multiproducto junto a atribuir la variable debido a diferentes tiempos de proceso de diferentes productos en las estaciones a la variable natural del proceso central (ej. Para elevar el coeficiente de variación de el tiempo efectivo de procesos). Enumeramos las estaciones 1, 2, … , M, donde trabajos llegan a la estacion1, la cual los envía a la estacion2, la cual los envía a la 3, etcétera. En esta discusión no consideramos retrabajo o rutas alternas, aunque esas pueden satisfacer para usos mas de versiones sofisticadas de los modelos de colas (ver suri et al. 1993).
Para cada estación hay un número de opciones tecnológicas diferentes, constantes de configuraciones especificas de maquinas y/o políticas operacionales, de las cuales seleccionar.Esas opciones deben incluir diferentes modelos de maquinas de varios vendedores de equipos. Ellos deben también incluir una maquina con o sin un conjunto de piezas de intercambio. Donde las opciones con las partes cambiables tienen tiempos cortos de reparación pero con la opción de bajar el alto costo. Fíjese en que esa definición se hace identificando un conjunto apropiado de opciones tecnológicas más que un asunto de recoger datos de vendedores de equipos. Debemos hacer uso de nuestra introducción a física de plantas de la parte II para reconocer opciones de cómo es el recambio de partes tan atractivas potencialmente. Asumimos aquí que un conjunto razonable de opciones tecnológicas puede ser generado y ese costo, capacidad, parámetros, y variables pueden ser estimados para cada opción.
Guardar el número de opciones tecnológicas y el análisis factible, asumimos que no mezclar tipos de maquinas es permitir una estación de multimaquinas. En otras palabras, si la línea requiere tres tornos y tenemos que escoger el South Bend X-14 como nuestro modelo, usaríamos tres South Bend X-14. No podemos usa dos South Bend X-14 y un Peoria P1000. Esta restricción es posible para satisfacer en nuevas líneas, desde entonces estamos rechazando querer hacer un acuerdo con dos vendedores de equipos donde podemos negociar con solo uno. En situaciones donde hay cambios, esto no puede ser una satisfacción, pero es no es frecuentemente un problema principal de un modelo en perspectiva.
Cada opción a cada estación está escrita por cinco parámetros:
t e=¿ Significa tiempo efectivo de proceso para una maquina, incluyendo tiempo de parada, ajustes, retrabajo y otras alteraciones de rutina.
C e=¿Coeficiente efectivo de variación (CV) para la maquina, también considerando paradas, ajustes, retrabajo, y otros ajustes de rutina.
m = numero de (identificación) maquinas y estaciones
k = costo por maquina
A = costo fijo de opción de maquina
El costo total de instalación de la opción es dado por A + km. así, si cuesta $75,000 instalar una maquina y $125,000 instalar dos maquinas, entonces A = $25,000 y k = $50,000. La idea aquí es hacerles ver como se representan los costos de actividades que necesitan solo ser hechos una vez, sin tener en cuenta el numero de maquinas instaladas, tal como modificar el sistema eléctrico o ventilación o reforzar el piso.Describimos como calcular t e y C; parámetros básicos en el Capitulo 8. Aquí asumimos que eso ya ha sido calculado para cada opción. Sin embargo, esto puede ser útil a examinar los otros parámetros básicos (MTTR, MTTF, etc.) para sugerir otras opciones tecnológicas.Al formular restricciones para el modelo, asumimos que las decisiones estratégicas han sido hechas teniendo en cuenta el rendimiento en general de la línea, el cual se establece por lo siguiente:
TH = throughput requerido
CT = tiempo máximo total de ciclo
Entonces, usando los anteriores parámetros y una descripción de los procesos de llegada a la línea nosotros calculamos lo siguiente para cada estación en la línea:
u(m) = utilización de la estación con m máquinas instaladas
CT (m) = tiempo de ciclo en la estación con máquinas instaladas
Ca = CV de llegadas a la estación
Cd = CV de salidas de estación
Las formulas para calcular u y CT están familiarizadas en la parte II y pueden ser expresadas como
u (m )=ra tem
(18.1)
CT (m )=(Ca2+C e
2
2 )( u√2 (m+1 )−1
m(1−u) )t e+ te (18.2)
La raíz cuadrada del coeficiente de variación (SCV) de las llegadas Ca2 esta especificado como
un parámetro para la estación 1, y por posterior estación es igual a SCV de las salidas de la
estación previa. Eso es, dejando Ca2 (i) y C e
2 (i) representando los SCV de los tiempos de llegada y tiempo efectivo de proceso por estación I (i=1, … , M), respectivamente
Ca2 ( i )={unaconstante especifica ,∧i=1
Cd2 (i−1 ) ,∧i>1
(18.3)
Para i = 1, ... , M,
Cd2 ( i )=1+[Ca
2 (i−1 )−1 ] [1−u2(m)]+u2(m)√m [C e
2 (i )−1 ](18.4)
Para proporcionar una configuración de equipo (ej. Escoger una opción tecnológica a cada estación) usamos la ecuación 18.2 para calcular CT (m) y comprobar la restricción del ciclo total de tiempo. Si este es superado, debemos considerar más capacidad o reducir la opción variable. El truco es cambiar la configuración en el modo de costos más efectivo.Antes que esto sea hecho, sin embargo, debemos tener un punto de inicio que tenga suficiente capacidad. Llamamos a esta solución de capacidad factible y damos un ejemplo de cómo encontrar esto
18.2.1 ejemplo: un costo mínimo, Capacidad factible en línea
Considerar una línea de cuatro estaciones con un throughput objetivo de 2 y turnos de trabajo de 1 hora o 60 por día (tres turnos seguidos por día). Suponer el SCV de llegadas a la línea igual a 1.0, TH = 2.5 unidades por hora y Ca
2 = 1.0 para la primera estación. Calcule el tiempo de ciclo objetivo para la línea como CT = 16 al inicio, asuma que solo un tipo de maquina está disponible en cada estación (aunque estamos permitiendo escoger el numero de máquinas a instalar en cada estación) la tabla 18.1 da los datos para las cuatro estaciones.
Primero, realizamos una comprobación de capacidad para determinar el número mínimo de maquinas que necesitamos en cada estación. Hacemos esto resolviendo la ecuación (18.1) para el mínimo valor de m que mantiene la utilización como sigue así:
u (m )=ra tem
m<1
Or
m>ra t e
TABLA 18.1 Datos básicos para el problema del diseño de líneaESTACIO
NCosto Fijo
($000)Costo por unidad
($000)t e
(horas)C e
2
1 225 100 1.50 1.002 150 155 0.78 1.003 200 90 1.10 3.144 250 130 1.60 0.10
TABLA 18.2 el costo mínimo, Solución de capacidad factible
estación Número demaquinas
UTILIZACIÓN COSTO($000)
1234
4235
0.940.980.920.80
625460470900
TOTAL 2455
Para la primera estación
ra t e = 2.5 jobs/hora X 1.5 horas = 3.75 lo cual indica que nosotros necesitamos menos de cuatro maquinas. En la tabla 18.2 se resume los requerimientos de las otras maquinas y su correspondiente utilización.
Para la estación 4
ra t e = 2.5 jobs/horas X 1.6 horas = 4.00
Sin embargo, esto podría rendir una utilización de exactamente 1.0. Ya que el estado de la utilización según leyes de física de plantas debería ser siempre con rigor menor que 1.0, debemos asignar 5 máquinas en la estación 4, bajando la utilización a 0.80.
Note que la solución en la tabla 18.2 es la configuración con menor costo que tiene suficiente capacidad. Esto es llamado el costo minino, configuración de capacidad factible (MCCF) y en este caso el costo es $2, 455,000.Es fácil ampliar este análisis a encontrar la configuración MCCF donde hay más de una opción tecnológica para cada estación. Para cada estación determinamos cuantas máquinas de cada opción son requeridas a encontrar el objetivo de capacidad y escoger la opción con la que el costo será más bajo. Haciendo esto para cada estación resultara la configuración MCCF para la línea.
18.2.2 cumplimiento del tiempo de ciclo de fuerza
Una vez tenemos una configuración de capacidad factible, entonces comprobamos el tiempo de ciclo usando las ecuaciones (18.2) y (18.4)
ESTACIÓN 1
CT (4 )=( 1.0+1.02 )( 0.94√2( 4+1)−1
4 (1−0.94) )1.5+1.5=6.72 HORAS
Cd2=1+ [1−1 ] [1−0.942 ]+ 0.942
√4[ 1−1 ]=1.0
ESTACIÓN 2
CT (2 )=( 1.0+1.02 )( 0.98√2 (2+1)−1
2(1−0.98) )0.78+0.78=15.82HORAS
Cd2=1+ [1−1 ] [1−0.982 ]+ 0.982
√2[1−1 ]=1.0
ESTACIÓN 3
CT (3 )=( 1.0+3.142 )( 0.92√2( 3+1 )−1
3(1−0.92) )1.1+1.1=8.87 HORAS
Cd2=1+ [1−1 ] [1−0.922 ]+ 0.922
√3[ 3.14−1 ]=2.0
ESTACIÓN 4
CT (5 )=( 2.0+0.12 )( 0.80√2 ( 5+1)−1
5(1−0.80) )1.6+1.6=2.59 HORAS
La suma de esos tiempos de ciclo es 34 horas, lo cual es significativamente mas grande que el objetivo de 16.claramente la linea necesita cambios para lograr un diseño que cumpla con las especificaciones estrategicas.Hay tres alternativas basicas de mejora: (1) modificar las maquinas existentes, (2) cambiar las opciones de maquinas, o (3) adicionar mas maquinas. En el capitulo 9 describe como usar los principios de fisica de plantas para diagnosticar problemas en una linea. Esta aproximacion podria ser usada para determinar la causa del largo tiempo de ciclo (ej. Largas y pocas salidas frecuentes) y por lo tanto que modificacion en las maquinas serian mas efectivas. Esto debe valer la pena para reducir el gasto de dinero, reducir variables o velocidad en una maquina que adquirir una unidad adicional. Por supuesto, si estamos diseñando una nueva linea, hay no existen herramientas, y de una alternativa no esta disponible.Modificando la opcion de maquinas en persecucion de acortar el tiempo de ciclo deberia conllevar a comprar una maquina diferente y tal vez mas costosa conmejor caracteristicas de operación (ej. Ritmo mas rapido o variacion del proceso mas pequeño). A menudo, sin embargo, especialmente en situaciones tecnologicas altas el numero de tipo de maquinas claras es bastante limitado. En algunos casos alli puede estar solo un unico vendedor de equipo disponible. Cuando este es el caso, la mayoria de las opciones tecmologicas que pueden ser usadas para reducir el tiempo de ciclo son modificaciones de un dado tipo de maquina,. Las modificaciones incluyen subir velocidad, reducit timepo de ajuste, reducir MTTR, etcetera.El camino mas obvio para reducir el exceso tiempo de tiempo de ciclo es simplemente comprar mas maquinas. Si la capacidad llega a tener un incremento pequeño, seria bueno la mayoria de las propuestas economicas.Dependiendo del tamaño de la reduccion requerida en el tiempo de ciclo, la gama de opciones tecnologicas disponibles, y el costo y tamaño del incremento de capacidad, la mejor aproximacion puede consistir de algun numero de combinaciones de esos tipos de alternativas.
18.3 Modificando lineas de producción existentes
Nosotros ahora ofrecemos un procedimiento heuristico para determinar la configuracion con el costo mas bajo que enfrente las rstricciones del throughput y el tiempo ciclo. La heuristica comienza con la configuracion MCCF y entonces miramos los resultados que resultan en el “golpe mas grande para el dólar” con respecto al tiempo de ciclo mejorado.
Para ilustrar esta aproximacion, reconsideramos el ejemplo de la tabla 18.1. retomando el costo minimo, configuracion de capacidad factible (tabla 18.2) no nos satisface la restriccion del tiempo de ciclo. Especificamente, ver que el tiempo de ciclo total fue 16 horas, pero el resultado del tiempo de ciclo total de la configuracion del minimo costo fue 34 horas. Ahora consideramos como traer la configuracion en el tiempo de ciclo cumplido en una manera de costo eficiente. Note que esto es exactamente el tipo de problema al que se enfrentan empresas que se resisten a implementar el metodo de la reduccion del tiempo de ciclo o competencia basada en tiempo en una empresa existente.Para hacer el ejemplo mas realista, suponemos que podemos modificar tan bien como adicionar maquinas a cada estacion, en particular, suponer que se gasto $ 10000 por una maquina en la tercera estacion, podriamos alterar las largas y pocas salidas frecuentes al azar recortar pero mas frecuente unas con la misma disponibilidad (retomamos la discusion en el capitulo 8 que mostraba por que esto es atractivo). Debemos ser capaces de realizar esto para instalar campos reemplazando partes y/o haciendo mantenimiento preventivo. Asumimos aquí que hacer esto no cambia t e pero si reduce C e
2 from 3.14 a 1.0. usando ese costo y datos de rendimiento, podemos considerar esta opcion de reduccion de variable como una alternativa para adicionar maquinas.Asi, esas son las opciones disponibles: en alguna estacion, podemos adicionar una maquina; en la estacion 3, podemos adicionar una maquina o reducir variable de la maquina para cambiar las caracteristicas de la maquina. Para cada alternativa, podemos calcular el cambio en el tiempo de ciclo en la estación y el cambio en el costo. (1. Nosotros ignoramos que es posible que ocurran caídas en este punto, así que nuestros cálculos son actualmente aproximaciones de los cambios en el tiempo de ciclo para la línea entera. Esto es bastante fácil regresar y comprobar el tiempo de ciclo de la línea para una opción especifica, y para ese asunto no es tan duro incluir efectos de caídas cuando estimamos el efecto de un solo cambio. Sin embargo, si hacemos esto, podemos solamente evaluar cambios uno a la vez en la reducción del tiempo de ciclo total de dos opciones mezcladas no es necesariamente la suma de las reducciones de cada una por separado). Una razonable medida de la efectividad de los cambios es la proporción de cambio en los costos al cambio en el tiempo de ciclo. El “único Cambio mejor” es que con la más baja proporción. Calculemos esa proporción para cada opción en la tabla 18.3.
La primer cosa que conocemos de la tabla 18.3 es que un solo cambio no reduce el tiempo total de ciclo, para satisfacer la restriccion del tiempo de ciclo necesitamos reducirlo en 18 horas. La mas pequeña proporcion es obtenida modificando las maquinas en la estacion 3 (reducir la variable de tiempo de reparacion) con tiempo de ciclo reducido a 4.49 horas a un costp de $30000. Esto baja a 29.51 horas, aun mas grande considerablemente que las 16 horas asignadas. Si repetimos el analisis la proporcion minima ocurre adicionando una maquina en la estacion 2, lo cual cuesta $ 155000 y ademas reduce el tiempo de ciclo a 14.7 horas. Esto bajo a 14.81 horas, que estan entre las 16 horas de restriccion.Aunque no estamos garantizando que repetidamente escogiendo el unico cambio mejor nos traera ajustar a la rstriccion de tiempo ciclo a un minimo costo, esta aproximacion usualmente trabaja bien. En algunos casos, esto cede a una configuracion que es throughput y tiempo de ciclo factible. Para este ejemplo, los resultados de la solucion estan dados en la tabla 18.4.El costo total es $2 , 640, 000 o $ 185, 000 mas que la configuracion MCCF. En adicion, notar que esta linea no esta incluso balanceada. Sorprendentemente, la estacion mas cara (numero 4) tiene la utilizaci0on mas baja. Esto es porque dos de los costos fijos y el costo por unidad en la estacion 4 son bastante altos, y porque cuatro maquinas en la estacion 4 tienen el 100% de utilizacion.
TABLA 18.3 Costos Y Tiempo De Ciclo Resultados De Mejorar Alternativas
ESTACION NUMERO CORRIENTE
DE MAQUINAS
CAMBIOINCREMENTO
DECOSTO($000)
CT REDUCIDO
PROPORCION($000)/HORA
1 4 ADICIONAR MAQUINA
100 4.63 21.51
2 2 ADICIONAR MAQUINA
150 14.73 10.52
3 3 ADICIONAR MAQUINA
90 7.20 12.49
3 3 REDUCIRVARIABILIDAD
30 4.49 6.67
4 5 ADICIONAR MAQUINA
130 0.71 183.10
TABLA 18.4 Capacidad y configuracion de tiempo de ciclo factible.
ESTACION NUMERO DEMAQUINAS
UTILIZACIÓN COSTO($000)
1234
42
3 (MODIFICADO)5
0.940.980.920.80
625615500900
TOTAL 2640
18.4 Diseñando nuevas lineas de producción
El problema de diseñar una nueva linea es diferente de todas esas modificaciones en una ya existente, en esta hay tipicamente muchas mas opciones a considerar. En una nueva línea, no tenemos restricciones para maquinas existentes, plantas, o incluso estructura. En efecto, podemos tener también mucha libertad que los problemas anteriores era casi imposible resolver en una manera optima.
18.4.1 la propuesta tradicional
En el siglo 18, cuando las primeras fábricas fueron diseñados, una consideración principal era cómo organizar las distintas operaciones con el fin de ejecutar desde una única fuente de poder de la rueda hidráulica. En consecuencia, las operaciones se disponen en forma lineal a lo largo del eje de rueda de agua, cada uno conectado con un cinturón en un equipo de tamaño adecuado para obtener la velocidad de giro deseado de la rueda hidráulica. Hoy en día, no es raro encontrar fábricas que siguen a este diseño tradicional, sus centros de proceso están dispuestos en línea recta dentro de un local rectangular.
Hemos encontrado este curiosidad, ya que las plantas de fabricación no se han basado en la energía hidráulica desde hace 150 años, y cuestionó varios ingenieros arquitectónicos que diseñaron plantas complejas (por ejemplo, fábricas de obleas) y los ingenieros industriales que trabajan en las plantas existentes. Percibimos que un procedimiento tipico para diseñar plantas nuevas y nuevas lineas va enfocado a algo como esto:
1. establecer el tamaño basico y forma de la nueva planta.2. determinar donde estan los soportes de la planta( electricidad, calderas, combustible, etc) deberian minimizar los costos de la planta.3. determinar donde deberian ir las estaciones dentro de la planta para minimizar Costos.4. determinar el flujo d producto.
Teniendo en cuenta esto, la tendencia hacia diseños lineales no es sorprendente. Dado que el proceso de diseño comienza con el tamaño y la forma de la instalación, la tradición ejerce fuerte influencia sobre el diseño resultante. Pero hay problemas obvios con este sistema. El más grave es que se presta poca atención a la circulación del producto hasta después de la mayor parte de la planta ha sido diseñada.
18.4.2 un enfoque a Física de Plantas
Una buena alternativa de aproximación es ver el problema desde la perspectiva del cliente. Esto se hace más claro que el propósito principal de una línea o planta que es proveer productos de calidad en una manera competitiva y oportuna. Un diseño de un proceso de planta coherente con este objetivo, el cual es casi lo contrario a la aproximación tradicional, es el siguiente:
1. el consumidor determina el producto. Mezcla, volumenes y tiempo de ciclo son pronosticados.2. el(los) producto(s) determinan los procesos. Para mas productos, hay una receta basica de pasos que deben ser seguidos a producir una unidad.3. el proceso determina un conjunto basico de maquinas. La descripcion de maquinas comenzara muy general y adquirira detalles como la planeacion del proceso evolucione.4. las maquinas determinan las necesidades de planta para soportarlas.5. las plantas determinan la estructura y tamaño de la planta.
Por su puesto, si siguieramos literalmente este proceso, podriamos terminar con una planta que esta bien equipada para hacer productos en loa volumenes deseados pero es tan caro construirla. Concentrando la atencion en el flujo de un producto en orden a minimizar su tiempo de ciclo puede conducirnos a instalar multiples maquinas cososas cuando una sola estaria bien. Por ejemplo, en una fabrica de galletas, la operación de fotolitografia es tipicamente una de las maquinas mas costosas en la fabrica. Sus requerimientos de planta son eormes, y hacer material malo, el operario visita la operación por cada capa (cada 10 o mas) aplicada durante la fabricacion.
Una perspectiva minimizacion pura del tiempo de ciclo puede sugerir instalar 10 conjutos de equipos a un costo enorme. Una configuracion pura de minimizacion de cosos se llamaria a un solo conjunto de equipos. La “mejor” opcion puede solamente ser determinada al considerar la fotolitografia en el contexto de otras operaciones y comparando costos relativos de diferentes configuraciones que presenten el rendimiento objetivo.Como un resultado, esto hace notar que el enfoque del problema de diseño de plantas de una combinacion de la perspectiva tradicional y fisica de plantas. Usando el resultado basico, instalamos el centro del proceso, agrandandolo para encontrar el throughput deseado y el nivel del tiempo de ciclo. Si la configuracion obtenida resulta en un alto costo para la planta, reconsideramos el resultado basico. Sen la otra mano, si los tiempos de ciclo estan excesivos, consideramos instalar mas instalaciones de soporte para mejorar flujos de procesos.
Como parte del analisis, podemos tambien querer hacer un analisis de Pareto de la mezcla de un producto para determinar si un concepto “ planta dentro de una planta” es aplicable. Si la mayoria del volumen esta por un pequeño numero de productos relativamente, esto puede hacer notar para duplicar el proceso en la planta.Un conjnunto, en una linea ajustada de flujo, es dedicado a los pequeños numeros de productos representando la porcion grande del throughput. El otro es dispuesto en mas de una configuracion de puesto de trabajo que maximiza flexibilidad a los gastos de mas baja utilizacion o mas altos tiempos de ciclo. La baja utilizacion deberia estar espersndo en esta parte desde los volumenes (para diseño) bajos
Figura 18.2 grafica del costo del equipo total contra el tiempo de ciclo total
una vez tenemos establecido un resultado basico, realizamos una selección detallada de opciones especificas y numeros de maquinas. Un procedimiento simple relativsmente es comenzar con la configuracion MCCF y entonces sucesivamente escogemos el mejor cambio unitario, como se describe, traer la linea en cumplimiento de un tiempo de ciclo. A ser efectivo, deberiamos incluir muchas opciones tecnologicas disponibles (ej. Incluyendo compras adicionales de maquinas y modificar maquinas y/o procedimientos sobre el lugar) como podemos tomar la decision sin preciones. Queremos evitar pasar por alto una modificacion barata que alivie un problema de rendimiento y elimine la necesidad de adicionar maquinas costosas. Fisica de plantas idenifica procedimientos utiles en la identificacion de opciones prometedoras.Por supuesto, como sabemos, los requisitos de rendimiento (ej. Throughput y tiempo de ciclo objetivo) son ellos mismos variables de decision. Aunque podemos especificar valores posibles para comenzar el analisis, esto hara notar que examinar intercambios entre costos y rendimiento. Por ejemplo, si podemos acortar tiempos de ciclo en 5 dias con un costo de $100000, bien podemos decidir hacer esto. Podemos hacer esto con nuestro modela para resolver esto para diversos valores de restriccion del throughput o tiempo de cilo en orden a generar una curva costo Vs rendimiento. Una imagen tipica demcosto Vs tiempo de cilo totañ es mostrada en la figura 18.2. mientrad que el modelo no pueda especificar cual punto de esa curva es optimo, esto hace que proporcionar informacion util ayuda a decidir para tomar una eleccion racional.
18.4.3 otras consideraciones para el diseño de plantas
Esas discusiones de algunas perspectivas sobre como incorpara costos, throughput, tiempo de ciclo y otros factores en un proceso de diseño de una planta orientada al cliente. Sin embargo, hay mas al problema de diseño de plantas que tenemos que acordarnos, alli existe una literatura enorme llamada, en general, etapas de planificacion de plantas, lo cual acuerda con una gama de temas de la ubicación de varios centros de proceso a minimizar el flujo de productos, determinando el numero de espacio por operario. Esta lieratura conduce al tema importante de manejo de materiales, fisica de plantas, inventarios y almacen, planificacion de oficina, empresa de servicios, y planes de desarrollo y manteniemiento de plantas. Sugerimos Tompkins y White (1984) como una buena introducciona este vampo.
18.5 asignacion de capacidad y lineas balanceadas
Como en la ilustracion del ejemplo previo, procedimientos de fabricas fisicas para diseño de lineas son improbables en una linea balanceada. La razones son como sigue: 1. una linea de flujo imbalanceado con claro cuello de botella es mas facil manejar y
mostrar mejor comportamiento logistico (ej. Tiene una curva caracteristica mas cercana a el mejor caso) que una correspndiente linea balanceada.2. el costo de capacidad no es tipicamente el mismo en cada estacion, es mas barato mantener exceso de capacidad en la misma estacion que en las otras.3. la capacidad es ta disponible frecuentemente solo en incrementos de tamaño discretos (ej. Podemos comprar uno o dos tornos, pero no uno y medio), puede ser imposible coincidir con la capacidad de una determinada estacion a un objetivo particular.
Cuando nos apropiamos que la consideracion esta dada a esos factores, la configuracion optima de la mayoria de lineas de flujo seria una linea desbalanceada.
18.5.1 lineas de montaje de ritmo
A pesar de los argumentos a favor de las lineas desbalanceadas, algunas veces las lineas equilibradas tienen sentido. En efecto, el problema de la linea de balance es un problema clasico en la ingenieria industrial. Sin embargo, esto es aplicable solamente al lineas de montaje de ritmo, no lineas de flujo. En una linea de flujo, las estaciones son escencialmente independientes. Cada estacion opera a su propia velocidad, el cuello de botella es la estacion mas lenta en la linea. En una linea de montaje de ritmo, flujo de partes a traves de la linea sobre una banda o cadena que las mueve a velocidad constante. Las partes pasan a traves de zonas que usualmente contienen uno o mas operadores. La linea esta diseñada para que los operadores sean siempre capaces de completar su tarea mientras la parte esta en su zona. Si no, la linea podria ser alterada como los trabajadores prueben finalizar tareas en la proxima zona de trabajo.El cuello de botella de un linea de ensamble no es la estacion mas lenta en la linea pero el mecanismo de movimiento de la linea si.Adicionalmente, incrementos e capacidad en una linea de ensamble son usualmente mas pequeños que esos en un flujo de linea. En una linea de ensamble, tareas son tipicamente asignadas a trabajadores sobre la linea y pueden ser repartidos en buenos incrementos. Por ejemplo, en una operación de ensamble electronico manual, cada estacion de relleno de tarjetas de circuito con un numero de componentes. Desde alli estan muchos componentes, la linea puede ser balanceada por ajuste al importe de relleno haciendolo a cada estacion. Una discusion y un ejemplo tecnico para resolver el problema LOB esta dado en el apendice 18A.Otra justificacionpara una linea de ensamble balanceada es el personal de direccion. No quieren estar en una situacion en la cual ellos estan expuestos constantemente a hacer mas por el mismo pago. En la mayoria de lineas de montaje estan controlados por personas
(aunque algunas lineas de montaje usan robots), el tema es importante. En estos casos una linea en la cual cada estacion tiene casi la misma cantidad de trabajo es atractivo.En contraste, en una linea de flujo, las tareas dependen mas de las maquinas que de ellos mismos y estan por lo tanto menos divididos faclmente. Para Increentar capacidad a una estacion en particular, tenemos que añadir una maquina adicional a la estacion o subir la velocidad a las unidades existentes. Desafortunadamente, la nocion de una linea balanceada ha llegado tan inculcada que esta es a menudo aplicada cuando esta es inapropiada. Esto y el deseo tienen alta utilizacion y son las razones con frecuencia encontradas casi en las lineas de flujo equilibradas
18.5.2 lineas de flujo desequelibradas
Las razones previas para lieas de flujo desequelibradas sugieren que un proceso con pequeños y baratos incrementos de capacidad deberia nunca ser un cuello de botella. Como tal un proceso puede facilmente y economicamente adicionar pequeños incrementos de capacidad hasta no causar problemas mas grandes debido a capacidad insuficiente. Sobre la otra mano, un proceso por el cual la capacidad viene en bloques grandes caros es una buena eleccion a ser la linea cuello de botella.
Como un ejemplo, considerar dos centros de proceso diferentes en una planta de tarjetas de circuitos: placa de cobre e inspeccion manual. La operación de inspeccion manual ocurre antes de la operación de la placa de cobre (la capacidad, posibilidad, e incluso los procesos descritos han sido alterados aquí de estos en una planta de tarjetas de circuito e la cual los autores habian consultado.) la placa de cobre utiliza una maquina que involucra un baño quimico a lo largo con enormes cantidades de electricidad. Cada maquina tiene una capacidad de alrededor de 2000 paneles por dia. Añadir una maquina adicional a la placa de cobre cuesta mas de $ 2 millones por maquina y costos de planta y necesita un significativo espacio de piso. Placas de cobre representa una de las mas largas y mas costosas maquinas en la planta. En contraste, cada una de las etaciones en la inspeccion manual requiere un operador semicalificado, una buena iliminacion , y una herramienta. Cada estacion puede inspeccionar alrededor de 150 paneles por dia. Ninguna de esas estaciones cuesta mas de $100, y el espacio de piso que se requiere es pequeño.Si esa fueran las unicas dos estaciones en la linea, la situacion podreia ser facil para analizar. Si designamos la placa de cobre ser el cuello de botella, entonces podemos facilmente y economicamente salvar de cerrarla adicionando capacidad a la operación de inspeccion manual. Esta es una de las consecuencias de que la inspeccion manual no esta completamente utilizada. Por el contrario, designar la inspeccion manual como el cuello de botella y mantener esta a salvo, (retirar del mercado eso en una linea CONWIP, aquí realmente no esta con la linea. Asi, las estaciones mas cercanas en la linea pueden ser sustituidas por estaciones mas lejanas si las señales de arrastre no estan devueltas en una manera oportuna). Tendriamos que adicionar un grande y costoso incremento de capacidad a la operacion de placa de cobre. Asi, esto nos llevaria a declarar la placa de cobre como el cuello de botella y dirigir esto como corresponde.
18.6 conclusionesEste capitulo se ha enfocado primeramente sobre aplicaciones al marco de la fisica de plantas a el diseño de nuevas lineas de produccion y mejorar las ya existetes con respecto a capacidad.Nuestros principales puntos pueden ser resumidos como lo siguiente:
1. decisiones de capacidad tienen unimpacto estrategico sobre la competitividad de las operaciones de manufacura. Una estrar¡tegia de capacidad tiene un efecto directo fuerte
sobre los costos y muchos efectos indirectos sobre rendimiento por influencia de otros problemas de control y planificacion incluyendo planificacion agregada, cronograma, y control de compras. Las decisiones incluyen cuanto, cuando, donde y que tipo de capacidad adicionar. Otros temas estrategicos involucran varias economias y deseconomias de escala.
2. las formulas de física de plantas pueden suministrar las bases para el diseño de líneas y mejorar procedimientos. Teniendo cálculos de throughput, tiempo de ciclo, y WIP para una configuración dada, esas formulas nos permiten enmarcar el diseño de línea o mejorar problemas como minimizar costos sujetos a restricciones de throughput especifico, tiempo de ciclo, y/o WIP. Al variar las restricciones podemos también generar restricciones de costo Vs rendimiento.
3. adicionar capacidad y equipos o modificar procedimientos pueden ser alternativas viables y/o complementarse la una a la otra. Por ejemplo, reducir el tiempo de reparación en una maquina existente puede algunas veces tener efectos de logística similares como adicionar capacidad a la estación en la forma de adicionar maquinas. Todas esas cosas vienen siendo iguales, el valor del cambio de procedimiento es típicamente más grande que el de adición de equipos, porque el conocimiento y disciplina ganados de mejorar una línea puede ser llevado a otras líneas, mientras que la adición de capacidad no ofrece oportunidades de conocimiento.
4. líneas de flujo deberían estar generalmente desequilibradas. Logística y costos diferentes entre estaciones hace que esto nos lleve a configurar líneas de flujo que tengan diferentes niveles de utilización en las estaciones.
5. líneas de montaje generalmente están equilibradas. En las líneas de ensamble el paso mecánico (ej. La banda o cadena) es típicamente el cuello de botella. Permitir a los trabajadores completar sus tareas asignadas dentro de los tiempos de paso asignados, es tan bien como asignar bastante trabajo, esto nos lleva a dividir tareas entre estaciones tan regular como sea posible, sujeto a precedentes y necesidades discretas.
Es importante notar que el diseño de líneas usando procedimientos de física de plantas es probable ser más costoso que el diseño de líneas usando el costo mínimo tradicional, aproximación de capacidad factible. Sin embargo, ellos están también mucho más probable hacer que ellos hicieran diseño también. Cuando se considera un factor tal como ventas debido a incapacidad de encontrar el throughput objetivo. Perdida de buenos clientes debido a incapacidad de encontrar el tiempo de ciclo óptimo, y la confusión que resulta en operar una línea que está en constante estado de caos, las líneas físicas de fábrica más caras están probablemente siendo mucho más rentables en el largo tiempo.
Apéndice 18AEl problema de balance de línea
Asignar tareas a una estación en una línea de ensamble debería hacerse que cada estación tiene casi la misma cantidad de trabajo. Hay dos buenas razones para esto: utilizar el tarbajo eficientemente y evitar temas de imparcialidad que resultan cuando una estación debe trabajar mucho más duro que otra.
Asumiendo que hay n tareas a ser realizadas sobre cada pieza movida a través de la línea y el tiempo para hacer la tarea es t 1. Esas tareas son asignadas a k estaciones de trabajo donde k ≤
n. si t 0 es el tiempo permitido para cada estación (ej. El tiempo para el operario mover a través
de una estación), entonces el precio de la línea será rb=1t 0
Desde que las tareas tienen tiempos al azar, necesitamos hacer alguna asignación por variable. Definimos c < t 0a ser el tiempo máximo permitido por tarea asignada. Por requerimientos la suma de los tiempos de tareas malas debe ser menor o igual a c, proporcionamos el tiempo
extra en cada estación satisfaciendo la inherente variación de las tareas. Vea que u=Ct0
es la
máxima utilización de alguna estación en la línea y esta siempre menor que 1.
En muchos textos confunden transporte con el problema LOB, c es llamado el tiempo de ciclo. Sin embargo, desde que usásemos este término nos referimos al tiempo a través de una ruta completa. Nos referiremos a c como el tiempo total (ej. Porque este es el tiempo permitido en cada estación). El objetivo de la mayoría de algoritmos de balance de líneas es minimizar el tiempo total inactivo, el cual escribimos como
Tiempo total inactivo=kc−∑i=1
n
t1
Una medida equivalente es conocido como balance retrasado
b=kc−∑
i=1
n
t 1
kc
El cual representa la fraccion total de tiempo inactivo.
Adicionar asuntos es complicado, tenemos que considerar un nuemro de las otras restricciones. Las mas comunes son restricciones predecibles, las cuales ocurren cuando taraes seguras deben ser hechas antes que otras. Consideraremos solo las restricciones predecibles, pero referiendo al lector a Hax y Candea (1984, seccion 5.4) para una mas completa discusion de el problema de LOB y un estudio de literatura pertinente.
Esto apaga que el problema LOB es muy complejo (le., NP-hard), que esos optimos algoritmos a menudo requiriendo cantidad excesiva de tiempo de calculos para tamaño de problemas realistas (ej. Con 100 tareas o mas). Por esta razon, la mayoria de paquetes comerciales de resolucion de metodos heuristicos. Ilustramos un algoritmo heuristico LOB usando un procedimiento simple que es similar al de Kilbridge y Wester (1961) para usar un ejemplo de Johnson y Montgomey (1974, p. 69).Para hacer esto, cnsideramos las 9 tareas las cuales estan dadas en la figura 18.3. el tiempopara esas tareas y el numero de secesos estandados en la tabla 18.5 mire que la tarea 5 tiene el mas grande tiempo de rendimiento promedio de 10. Asi, c ≥10. Tambien note que la
suma de los tiempos de rendidmiento es ∑i
t i=48
Tener cero tiempo inactivo, el precio ∑t=1
n tiC
debe ser un entero.
Sin embargo, esto no garntiza cero en tiempo inactivo porque las restricciones precedentes pueden impedir el trabajo necesario de tareas a estaciones. Se representa por
maxi
{t i }≤c≤∑i=1
n
ti
Si ayudamos a encontrar un valor apropiado para c. si nosotros resolvemos ∑i=1
n
t i=48
Nosotros obtenemos2 x 2 x 2 x 2 x 3 = 48
La combinación de esos factores que están entre 10 (el más grande tiempo de rendimiento) y 48 (la suma de los tiempos de rendimiento) son
2 x 2 x 2 x 2 x 3 = 48 2 x 2 x 2 x 3 = 24 2 x 2 x 2 x 2 = 16 2 x 2 x 3 = 12
Figura 18.3 diagrama precedente para el problema de LOB
Tabla 18.5 datos para el ejemplo del problema de LOB
Númerode tarea
Tiempo promedio de actuación
Numero de sucesos
123456789
5368
107153
764533200
Debemos ser capaces de conseguir una línea equilibrada perfectamente (ej. 0 tiempo inactivo) con 48/48=1 estación (obvio y no muy útil), 48/24=2 estaciones, 48/16=3 estaciones, o 48/12=4 estaciones. Dejar considerado el caso con c=16, el caso de las 3 estaciones (por supuesto, para escoger el valor c=16 tenemos establecido el throughput de la línea. Si necesitamos el throughput mas grande, nosotros tenemos que estar mejor con c=12, incluso la
línea no estará perfectamente balanceada y regularmente hay más tiempo inactivo. Esos temas a menudo no están considerados en el software LOB)
Para describir nuestro procedimiento, definimos N a ser el numero de la estación actual, T el conjunto de tareas asignadas a la estación actual, A el tiempo disponible a ser asignado para la estación actual, y S el conjunto de tareas disponibles para ser asignadas, que es, esas tareas las cuales preceden restricciones que han sido satisfechas y los tiempos de rendimiento quedan dentro del tiempo restante. El algoritmo entonces queda así:
Paso 1. Asignarle el valor 1 a la estación NPaso 2. Asignar el tiempo disponible a c, A ←c, and T = Ф, indicando que no hay trabajo.Paso 3. Determine el conjunto de tareas para asignarle a S. para ser un candidato, dos condiciones deben cumplir:
1. todos los modelos de candidatos deben ser programados, o equivalentes, los candidatos no tienen modelos.2. Los modelos de tiempo no exceden el tiempo disponible t j≤A.
Paso 4. Escoger la tarea j del conjunto S, usando las siguientes reglas:1. escoger la tarea que tiene el más grande número de sucesores total.2. romper empate escogiendo la tarea con el más grande tiempo de rendimiento.
Ponga la tarea en TPaso 5. Actualice el tiempo disponible A ← A - t j remueva la tarea j del conjunto sPaso 6. Repita pasos 3, 4 y 5 hasta que no queden tareas candidatas (ej. S esta vacio).Paso 7. Si hay tareas restantes, incremente el número de la estación y vaya al paso 2. De lo contrario. Pare.
Aplicando este algoritmo a nuestro ejemplo, comenzamos con N = 1 A = 16 S = {I, 2} T = Ф
El conjunto S contiene tareas 1 y 2 solamente, allí están solamente las tareas entre algunas antecesoras. La tarea 1 fue la sucesora, asignamos esta primera a la estación 1. Ahora nosotros tenemos
N = 1 A = 11 S = {2, 3} T = {I}
Mire que la tarea 3 es ahora una candidata ya que es la antecesora, tarea 1, ha sido programada. La tarea 2 es la sucesora y está dentro del tiempo disponible. Programamos esto como sigue.
N = 1 A = 8 S = {3, 4} T = {l, 2}
Las tareas 3 y 4 son ahora candidatas para la próxima asignación. Aquí vemos la importancia (y arbitrariedad) de las reglas heurísticas. Desde nuestras reglas es seleccionar la tarea con la mayoría de sucesos, seleccionamos la tarea 4 la cual está en condiciones perfectamente (usando todas las 8 unidades de tiempo restante). Si seleccionamos la tarea 3, deberíamos tener tiempo restante en la estación después de la asignación de tareas. Más sofisticados algoritmos LBO probarían todas las combinaciones de las tareas restantes y miraríamos si alguna está en perfectas condiciones. Esto, por supuesto, incrementa la cantidad de tiempo de cálculos requerido. El estado del algoritmo es ahora
N = 1 A = 0 S = Ф T = {I, 2, 4}
No hay tareas candidatas porque el tiempo restante es 0. Debemos ahora pasar a la segunda estación. Igualamos A=c y ahora hay dos tareas candidatas
N = 2 A = 16 S = {3, 6} T = Ф
La tarea 3 tiene el más grande número de sucesos y también está programada primero en la estación 2. El estado es ahora
N=2 A = 10 S = (5, 6} T = {3}
Las tareas 5 y 6 tienen tres sucesos. Sin embargo, la tarea 5 es la tarea más larga y justa candidata en el tiempo restante. Finalizamos la estación 2 con
N = 2 A = a S = {6} T = {3, 5}
Las tareas restantes todas son candidatas entre el tiempo c en la estación 3N=3 A=O S=Ф T = {6, 7, 8, 9}
La programación es optima cuando b = O.
Atención a cuánto tiempo durante el algoritmo que nosotros acertamos cuando tareas “justo” en el tiempo restante. Esto no es muy típico, de hecho, no podría ocurrir cuando c=12 o c=24. La mayoría de algoritmos comerciales prueban muchos valores diferentes de c y reglas de ruptura dentro del procedimiento.
Preguntas de estudio.
1. Porque querría alguien adicionar capacidad antes de que la demanda se ha sabido? Porque alguien querría retrasarse antes de la demanda?
2. Porque el costo unitario es por lo general es menos costoso en una planta grande que en una pequeña? ¿Qué podría hacer que este no fuera verdadero?
3. Porque la visión tradicional de gestión de capacidad insuficiente? Que ley de la física de fabricas habla de esto directamente?
4. Considere esta declaración: Para un presupuesto fijo, diseñe la facilidad más "buena" posible. Proporcione una declaración del problema más específica en términos de costo, tiempo del ciclo, throughput, y así sucesivamente.
5. ¿Por qué es apropiado una línea de ensamble equilibrada pero no una línea de puestos de trabajo independientes? ¿Cuál es el cuello de botella de una línea de ensamble?
6. Considere el problema de línea-de-equilibrio. ¿Por qué el tiempo de transporte c es más grande que el tiempo máximo asignado en cualquier estación? ¿Qué podrían pasar si este no fuera?
7. ¿Cuáles son algunas limitaciones del enfoque tradicional del diseño de fábricas en las cuales empezamos con el tamaño y la forma de la planta, decidimos dónde van los servicios de apoyo, y entonces se decide dónde poner las herramientas? ¿Cuáles son algunas deficiencias del enfoque de la física de fábrica?
2. PROBLEMAS
1. Usted está encargado de diseñar una línea de flujo de tres estaciones que se debe lograr un rendimiento objetivo de cinco puestos de trabajo/hora y un tiempo de ciclo total de tres horas o menos, Cada estación debe consistir en una sola máquina comprada a un vendedor que la construirá según sus especificaciones. Cualquier velocidad que desee, sin embargo el precio depende de la velocidad como sigue
K ( i )=a (i)[ 1t e (i) ]
b (i )
Donde K (i) es el costo del equipo (en total) en la estación i, te (i) es el tiempo de proceso efectivo de la máquina en la estación i, y a (i) y b (i) son constantes. Suponga que el coeficiente de variación (CV) de llegada a la línea es igual a 1 y que Ce (i) = 1 para i = 1,2,3 (es decir, el proceso de CV para todas las máquinas es igual a 1, independientemente de la velocidad).
a). Supongamos que a (i) = $ 10, 000 y b(i) = 2 / 3 para i = 1,2,3. Encontrar los valores de te (i) para i = 1,2,3 que logran el rendimiento de destino y tiempo de ciclo con un coste mínimo total del equipo. (Pista: La herramienta Solver de Excel es muy útil para esto.) Es el resultado de una línea equilibrada? Explique por qué o por qué no.
Para cada una de las estaciones:
ra t e1=5 jobs /hora∗te 1
ra t e2=5 jobs /hora∗t e2
ra t e3=5 jobs /hora∗t e3
Como hay una sola maquina por casa estación de trabajo entonces la utilización está dada por:
u (m )=ra tem
u (1 )=5 te 1
1u (1 )=
5 t e2
1u (1 )=
5 t e1
1
Entonces como tenemos el tiempo de ciclo total que tienen que ser igual a 3 o menor entonces, reemplazando, tenemos que:
CT (m )=(Ca2+C e
2
2 )( u√2 (m+1 )−1
m(1−u) )t e+ te
CT (1 )=( 1+12 )( 5t e1
√2 (1+1)−1
1(1−5 te1) )t e+ te3=( 5 te1
√3
(1−5 te1)) t e+t e3=( 5 te 12,73205081
(1−5 t e1) ) t e+t eResolviendo esta ecuación por tanteo, encontramos un valor de
t e=1,411horas comotiempo de procesoefectivode lamaquinaen laestacion 1
Que va a ser el mismo par a las tres estaciones entonces el costo del equipo para las estaciones va a ser igual a 3 veces K(i)
K ( i )=a (i)[ 1t e (i) ]
b (i )
K (1 )=a ( i )[ 1te (1 ) ]
b ( i)
=10000 [ 11.411 ]
23=$7949.05175
k (2 )=a ( i )[ 1t e (2 ) ]
b (i )
=10000[ 11.411 ]
23=$ 7949.05175
K (3 )=a ( i) [ 1t e (3 ) ]
b (i )
=10000[ 11.411 ]
23 =$7949.05175
El costo total de los equipos para las tres estaciones es
K(total) = $ 23847,1552
b). Supongamos que a(l) = $ 1, 000, a(2) = $ 100, 000, y, a(3) = $ 10, 000, y (i) = 2 / 3 para i = 1,2,3. Encontrar los valores de te (i) para i = 1,2,3 que logran el rendimiento de destino y tiempo de ciclo con un coste mínimo total del equipo. Es el resultado de una línea equilibrada? Explique por qué o por qué no.
El planteamiento del problema va a ser igual que en el numeral a) lo único que va a cambiar es el cálculo del costo del equipo en cada estación.
k (1 )=a ( i )[ 1t e (1 ) ]
b (i )
=1000[ 11.411 ]
23 =$794.905175
k (2 )=a ( i )[ 1t e (2 ) ]
b (i )
=100000[ 11.411 ]
23=$ 79490.5175
K (3 )=a ( i) [ 1t e (3 ) ]
b (i )
=10000[ 11.411 ]
23 =$7949.05175
El costo total de los equipos para las tres estaciones es
K(total) = $ 88234,4744
c). Supongamos que todo es lo mismo como en parte a). excepto que ahora te (i) sólo puede ser elegido en múltiplos de 0.05 horas (0.05, 0.1, 0.15, etc.) Encontrar los valores de te (i) para i = 1,2,3 que logran el rendimiento de destino y tiempo de ciclo con un coste mínimo total del equipo. Es el resultado de una línea equilibrada? Explique por qué o por qué no.
Como hay una sola maquina por casa estación de trabajo entonces la utilización está dada por:
t e1=0.05horas
t e2=0.1horas
t e3=0.15horas
Reemplazando los valores de t e(i)en la ecuacion de costos tenemos que:
K ( i )=a (i)[ 1t e (i) ]
b (i )
K (1 )=a (i )[ 1te (1 ) ]
b ( i)
=10000 [ 10.05 ]
23=$73680,62997
k (2 )=a ( i )[ 1t e (2 ) ]
b (i )
=10000[ 10.1 ]
23=$ 46415,88834
K (3 )=a ( i) [ 1t e (3 ) ]
b (i )
=10000[ 10.15 ]
23 =$35421,95231
El costo total de los equipos para las tres estaciones es
K(total) = $ 155518,4706
d). ¿Qué implicaciones tienen los resultados de este modelo simplificado para el diseño de líneas de flujo reales?
2. La Tabla 18.6 da la velocidad (en piezas por hora), el CV, y el costo de un conjunto de máquinas de una línea de tarjeta de circuitos. Los empleos examinan la línea en los acumuladores que sostienen 50 paneles cada uno, lo que no se puede cambiar. El CV representa los tiempos de proceso eficaz y por lo tanto incluir los efectos de tiempo de inactividad, configuraciones y otros trastornos comunes.El tiempo de ciclo deseado promedio a través de esta estación de trabajo es de un día. La demanda máxima es de 1.000 paneles por día.
a. ¿Cuál es la configuración de menor costo que cumple con los requisitos de la demanda?
b. ¿Cuántas configuraciones posibles hay?
c. Encontrar una buena configuración.
3. Cambio: Considerar los datos en la tabla 18.1, junto con la opción de reducir en la estación 3 como se describe en la Sección 18.3. Diseño de una línea con un rendimiento máximo que tiene tiempos de ciclo de un máximo de 16 horas y un presupuesto de equipo de no más de $ 2800000.
TABLA 18.1 Datos básicos para el problema del diseño de línea
ESTACION
Costo Fijo($000)
Costo por unidad($000)
t e(horas)
C e2
1 225 100 1.50 1.002 150 155 0.78 1.003 200 90 1.10 3.14
4 250 130 1.60 0.10
TABLA 18.2 el costo mínimo, Solución de capacidad factible
estación Número demaquinas
UTILIZACIÓN COSTO($000)
1234
4235
0.940.980.920.80
625460470900
TOTAL 2455
Para la primera estación:
ra t e = 2.5 unidades de trabajo/hora X 1.5 horas = 3.75 se necesitan menos de 4 maquinas
Para la segunda estación:
ra t e = 2.5 unidades de trabajo/hora X 0.78 horas = 1.95 se requieren menos de 3
maquinas
Para la tercera estación:ra t e = 2.5 unidades de trabajo/hora X 1.10 horas = 2.75 se requieren menos de 3 maquinasPara la cuarta estación:ra t e = 2.5 unidades de trabajo/hora X 1.60 horas = 4 se requieren exactamente 4 maquinas
Utilización de las maquinas:Para la estación 1 con 4 maquinas
u (4 )=3.754
=0.9375
Para la estación 2 con 2 máquinas
u (2 )=1.952
=0.975
para la estacion 3 con 3 máquinas
u (3 )=2.753
=0.91666666
Para la estación 4 con 5 maquinas
u (5 )=45=0.80
COSTO=COSTOFIJO+nCOSTOPORUNIDAD
DONDE n Representa el numero de maquinas adicionales.
ESTACIÓN 1
CT (4 )=( 1.0+1.02 )( 0.94√2( 4+1)−1
4 (1−0.94) )1.5+1.5=6. 443 HORAS
Cd2=1+ [1−1 ] [1−0.942 ]+ 0.942
√4[ 1−1 ]=1.0
ESTACIÓN 2
CT (2 )=( 1.0+1.02 )( 0.98√2 (2+1)−1
2(1−0.98) )0.78+0.78=15.543 HORAS
Cd2=1+ [1−1 ] [1−0.982 ]+ 0.982
√2[1−1 ]=1.0
ESTACIÓN 3
CT (3 )=( 1.0+3.142 )( 0.92√2( 3+1 )−1
3(1−0.92) )1.1+1.1=8. 335 HORAS
Cd2=1+ [1−1 ] [1−0.922 ]+ 0.922
√3[ 3.14−1 ]=2.03818
ESTACIÓN 4
CT (5 )=( 2.0+0.12 )( 0.80√2 ( 5+1)−1
5(1−0.80) )1.6+1.6=2. 3778HORAS
La suma de esos tiempos de ciclo es 32.6782 horas, lo cual es significativamente mas grande que el objetivo de 16. Claramente la linea necesita cambios para lograr un diseño que cumpla con las especificaciones estrategicas.
Hay tres alternativas basicas de mejora: (1) modificar las maquinas existentes, (2) cambiar las opciones de maquinas, o (3) adicionar mas maquinas. En el capitulo 9 describe como usar los principios de fisica de plantas para diagnosticar problemas en una linea. Este enfoque podria ser usada para determinar la causa del largo tiempo de ciclo (ej. Largas y pocas salidas frecuentes) y por lo tanto que modificacion en las maquinas serian mas efectivas. Esto debe valer la pena para reducir el gasto de dinero, reducir variables o velocidad en una maquina que adquirir una unidad adicional. Por supuesto, si estamos diseñando una nueva linea, hay no existen herramientas, y de una alternativa no esta disponible.Modificando la opcion de maquinas en persecucion de acortar el tiempo de ciclo deberia conllevar a comprar una maquina diferente y tal vez mas costosa conmejor caracteristicas de operación (ej. Ritmo mas rapido o variacion del proceso mas pequeño). A menudo, sin embargo, especialmente en situaciones tecnologicas altas el numero de tipo de maquinas claras es bastante limitado. En algunos casos alli puede estar solo un unico vendedor de equipo disponible. Cuando este es el caso, la mayoria de las opciones tecmologicas que pueden ser usadas para reducir el tiempo de ciclo son modificaciones de un dado tipo de maquina,. Las modificaciones incluyen subir velocidad, reducit timepo de ajuste, reducir MTTR, etcetera.
El camino mas obvio para reducir el exceso tiempo de tiempo de ciclo es simplemente comprar mas maquinas. Si la capacidad llega a tener un incremento pequeño, seria bueno la mayoria de las propuestas economicas.Dependiendo del tamaño de la reduccion requerida en el tiempo de ciclo, la gama de opciones tecnologicas disponibles, y el costo y tamaño del incremento de capacidad, la mejor aproximacion puede consistir de algun numero de combinaciones de esos tipos de alternativas.
Nosotros ahora ofrecemos un procedimiento heuristico para determinar la configuracion con el costo mas bajo que enfrente las rstricciones del throughput y el tiempo ciclo. La heuristica comienza con la configuracion MCCF y entonces miramos los resultados que resultan en el “golpe mas grande para el dólar” con respecto al tiempo de ciclo mejorado.Para ilustrar esta aproximacion, reconsideramos el ejemplo de la tabla 18.1. retomando el costo minimo, configuracion de capacidad factible (tabla 18.2) no nos satisface la restriccion del tiempo de ciclo. Especificamente, ver que el tiempo de ciclo total fue 16 horas, pero el resultado del tiempo de ciclo total de la configuracion del minimo costo fue 34 horas. Ahora consideramos como traer la configuracion en el tiempo de ciclo cumplido en una manera de costo eficiente. Note que esto es exactamente el tipo de problema al que se enfrentan empresas que se resisten a implementar el metodo de la reduccion del tiempo de ciclo o competencia basada en tiempo en una empresa existente.Para hacer el ejemplo mas realista, suponemos que podemos modificar tan bien como adicionar maquinas a cada estacion, en particular, suponer que se gasto $ 10000 por una maquina en la tercera estacion, podriamos alterar las largas y pocas salidas frecuentes al azar recortar pero mas frecuente unas con la misma disponibilidad (retomamos la discusion en el capitulo 8 que mostraba por que esto es atractivo). Debemos ser capaces de realizar esto para instalar campos reemplazando partes y/o haciendo mantenimiento preventivo. Asumimos aquí que hacer esto no cambia t e pero si reduce C e
2 from 3.14 a 1.0. usando ese costo y datos de rendimiento, podemos considerar esta opcion de reduccion de variable como una alternativa para adicionar maquinas.Asi, esas son las opciones disponibles: en alguna estacion, podemos adicionar una maquina; en la estacion 3, podemos adicionar una maquina o reducir variable de la maquina para cambiar las caracteristicas de la maquina. Para cada alternativa, podemos calcular el cambio en el tiempo de ciclo en la estación y el cambio en el costo. (1. Nosotros ignoramos que es posible que ocurran caídas en este punto, así que nuestros cálculos son actualmente aproximaciones de los cambios en el tiempo de ciclo para la línea entera. Esto es bastante fácil regresar y comprobar el tiempo de ciclo de la línea para una opción especifica, y para ese asunto no es tan duro incluir efectos de caídas cuando estimamos el efecto de un solo cambio. Sin embargo, si hacemos esto, podemos solamente evaluar cambios uno a la vez en la reducción del tiempo de ciclo total de dos opciones mezcladas no es necesariamente la suma de las reducciones de cada una por separado). Una razonable medida de la efectividad de los cambios es la proporción de cambio en los costos al cambio en el tiempo de ciclo. El “único Cambio mejor” es que con la más baja proporción. Calculemos esa proporción para cada opción en la tabla 18.3.
La primer cosa que conocemos de la tabla 18.3 es que un solo cambio no reduce el tiempo total de ciclo, para satisfacer la restriccion del tiempo de ciclo necesitamos reducirlo en 18
horas. La mas pequeña proporcion es obtenida modificando las maquinas en la estacion 3 (reducir la variable de tiempo de reparacion) con tiempo de ciclo reducido a 4.49 horas a un costp de $30000. Esto baja a 29.51 horas, aun mas grande considerablemente que las 16 horas asignadas. Si repetimos el analisis la proporcion minima ocurre adicionando una maquina en la estacion 2, lo cual cuesta $ 155000 y ademas reduce el tiempo de ciclo a 14.7 horas. Esto bajo a 14.81 horas, que estan entre las 16 horas de restriccion.Aunque no estamos garantizando que repetidamente escogiendo el unico cambio mejor nos traera ajustar a la rstriccion de tiempo ciclo a un minimo costo, esta aproximacion usualmente trabaja bien. En algunos casos, esto cede a una configuracion que es throughput y tiempo de ciclo factible. Para este ejemplo, los resultados de la solucion estan dados en la tabla 18.4.El costo total es $2 , 640, 000 o $ 185, 000 mas que la configuracion MCCF. En adicion, notar que esta linea no esta incluso balanceada. Sorprendentemente, la estacion mas cara (numero 4) tiene la utilizaci0on mas baja. Esto es porque dos de los costos fijos y el costo por unidad en la estacion 4 son bastante altos, y porque cuatro maquinas en la estacion 4 tienen el 100% de utilizacion.
TABLA 18.3 Costos Y Tiempo De Ciclo Resultados De Mejorar Alternativas
ESTACION NUMERO CORRIENTE
DE MAQUINAS
CAMBIOINCREMENTO
DECOSTO($000)
CT REDUCIDO
PROPORCION($000)/HORA
1 4 ADICIONAR MAQUINA
100 4.63 21.51
2 2 ADICIONAR MAQUINA
150 14.73 10.52
3 3 ADICIONAR MAQUINA
90 7.20 12.49
3 3 REDUCIRVARIABILIDAD
30 4.49 6.67
4 5 ADICIONAR MAQUINA
130 0.71 183.10
TABLA 18.4 Capacidad y configuracion de tiempo de ciclo factible.
ESTACION NUMERO DEMAQUINAS
UTILIZACIÓN COSTO($000)
1234
42
3 (MODIFICADO)5
0.940.980.920.80
625615500900
TOTAL 2640
4. Montaje de un monitor de ordenador requiere un chasis, dos placas de circuitos y componentes principales, un yugo, seguida de una prueba. Estos se realizan de acuerdo a los requisitos de preferencia siguientes:
• El chasis debe ser puesto en primer lugar. Esto toma dos minutos.• la Board 1 requiere un solo chasis. Esto toma tres minutos.• los Componentes 1 requieren que la board 1 este en el lugar.la ubicación de esos componentes en la board toma tres minutos.• la board 2 requiere que la board 1 este ubicadar. La Board 2 toma cuatro minutos para insertar.• Componentes 2 requieren que la board 2 estar en su lugar. Esto toma dos minutos para insertar.• El yugo requiere que todas las juntas y los componentes estén en su lugar y se toma tres minutos para instalar.• Las pruebas, por supuesto, requiere que toda el esamble este terminado y toma cinco minutos para llevarse a cabo.
a. Dibujar un diagrama de ensamble de un monitor de ordenador. b. ¿Cuál es el tiempo de transporte mínimo que posiblemente podría causar el retraso de equilibrio cero?c. Si la utilización prevista es de 0,85, cuántos monitores se producirá por hora usando el tiempo de transporte mínimo calculado anteriormente?d. Asignar las tareas a las estaciones utilizando el tiempo de transporte mínimo. ¿Cuál es el balance de retraso?
TABLA 18.6 máquinas posibles a comprar para cada centro de trabajo.
http://www.elprisma.com/apuntes/ingenieria_industrial/balanceodelinea/default2.asp
ESTACION MAQUINAS POSIBLES (VELOCIDAD, (PIEZAS/HORA), CV, COSTOS($000))
TIPO 1 TIPO 2 TIPO 3 TIPO 4MMOD 42, 2.0, $50 42, 1.0, $85 50, 2,0, $65 10, 2,0, $110,5SIP 42, 2.0, $50 42, 1.0, $85 50, 2,0, $66 10, 2,0, $110,6ROBOT 25, 1.0, $100 25, 0.7, $120HDBLD 50, 0.75, $20 5.5, 0.75, $22 6, 0,75, $24