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TRABAJO COLABORATIVO TERCERA ENTREGA

Presentado por: SONIA AGUDELO CÁRDENAS CÓD.: 1411980061 JOHN ALEJANDRO JIMÉNEZ CÓD.: 1321180036 DAISY CONSTANZA PÉREZ PINEDA CÓD.: 1421980507 NURY STEFAN CALLEJAS CÓD.: 1340650150 CECILIA LLANOS CÓD.: 1411980081 KATHERINE JULIETH HERNÁNDEZ COD. : 1340650181

Tutor: BLANCA NUBIA TORRES

BOGOTÁ, MAYO 2016 GERENCIA DE PRODUCCIÓN

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Contenido TRABAJO COLABORATIVO – PROYECTO DE AULA .............................Error! Bookmark not defined. PRIMERA ENTREGA ...........................................................................Error! Bookmark not defined. GERENCIA DE PRODUCCIÓN..............................................................Error! Bookmark not defined. 1. INTRODUCCIÓN .......................................................................................................................... 3 2. OBJETIVO GENERAL .................................................................................................................. 4 2.1 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ........................................................................................................ 4 3. JUSTIFICACIÓN ........................................................................................................................... 5 4. TÉCNICAS HEURÍSTICAS .......................................................................................................... 7 4.1 Cantidad óptima de pedido........................................................................................................ 7 4.2 Silver Meal ................................................................................................................................ 8 4.3 Costo unitario mínimo ............................................................................................................... 9 4.4 Balance de Periodo y Parte...................................................................................................... 10 5. METODOLOGÍA WAGNER & WHITIN .................................................................................. 11 6.

METODOLOGÍA WAGNER & WHITIN ............................................................................... 11

7.CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ......................................................................... 12 7.1 COMPARACIÓN: ...................................................................................................................... 12 7.2 CONCLUSIONES ................................................................................................................ 12 8 BIBLIOGRAFÍA............................................................................................................................ 13

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1. INTRODUCCIÓN En la actualidad, las compañías como Mapple enfrentan mercados cada vez más complejos y competitivos que permite observar un interés creciente por abordar diferentes problemas de logística de la producción y de los servicios mediante el uso de modelos de optimización, como parte de los sistemas integrados de planificación y administración. En particular, en problemas de planificación de la producción en procesos de manufactura, se contempla usualmente modelos de optimización que tienen por objetivo proveer una política óptima de producción, sobre un cierto horizonte de planificación, de modo tal de minimizar costos y, simultáneamente, satisfacer ciertos requerimientos estimados de demanda. Con el propósito de entregar una adecuada solución al tomador de decisiones, en muchas situaciones se hace indispensable además la incorporación explícita de la incertidumbre presente en las demandas y costos del problema, para una correcta formulación del mismo. La Programación Estocástica, a través de los modelos denominados con recurso, provee una metodología para llevar a cabo este propósito, que mediante la resolución de un modelo de optimización entrega una política óptima implementarle, tomando en cuenta cada escenario particular. En caso de considerar una demanda y costos conocidos, un modelo (determinista) de dimensionamiento de lotes provee una solución óptima en los niveles de producción de uno o múltiples productos, en un número finito y discreto de periodos, de modo de satisfacer los requerimientos de demanda. El modelo considera la minimización de los costos (variables) de producción y mantenimiento de unidades en inventario y también ciertos costos fijos (setups), pudiendo considerar adicionalmente la disponibilidad de ciertos recursos escasos. La nueva tendencia de hoy no es buscar ser el mejor, sino ser único. Las empresas deben dejar de concentrarse en ser las mejores, sino en ser únicas. En tiempos tan competitivos como los actuales, algunas marcas logran sobresalir en el mercado por algún elemento que las hace diferentes, no por intentar copiar los modelos de negocio ya existentes que obviamente no generarán los mismos resultados. La clave está en la creación de estrategias efectivas para cautivar todos los días a los clientes nuevos y a los que ya te compran y ofrecerles un valor extra que los haga seguir apostando por tus productos o servicios. Existen diversas maneras de generar valor en una compañía, ya sea por medio del marketing, de sus recursos humanos, del diseño del empaque, de la exclusividad o de la

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atención al cliente, entre otras. Lo que se busca con el presente trabajo implementar nuevas estrategias en la compañía Mapple, consiguiendo mejorar su política de distribución de su nuevo producto y así generar un mayor valor dentro de la organización para la satisfacción de sus clientes.

2. OBJETIVO GENERAL Entre los objetivos generales para el presente trabajos nos enfocamos en optimizar el buen manejo logístico de envíos a tiempo desde la fábrica de China hasta Panamá, dando un cumplimiento acertado, con el fin de posicionar la marca y penetrar nuevos mercados, contando con una logística eficaz por medio de la cual la Compañía Maple va contar con una estructura eficaz y eficiente, que contribuirá con el buen manejo financiero y optimización de gastos, generando una rentabilidad adecuada en el momento de acordar una lista de precios de venta y generar rentabilidades positivas y un incremento de utilidades para la misma Igualmente aplicar y analizar los resultados de las heurísticas de cantidad optima de pedido, costo unitario mínimo y balanceo de periodo y parte incluyendo el plan de pedidos, los costos e inventario, para así poder llegar a dar posible soluciones a la problemática de la compañía Mapple Por ultimo mas no menos importante es garantizar e implementar las estrategias adecuadas para la generación de valor de la compañía y la optimización de recursos, minimización de costos, dando solución rápida y óptima en cuanto a la distribución del nuevo producto siempre buscando la innovación y total satisfacción de los clientes

2.1 OBJETIVOS ESPECÍFICOS Analizar características generales de la problemática de la compañía Mapple Aplicar y analizar las heurísticas tomando como referente los datos de la compañía Mapple Analizar las diversas propuestas para la solución del problema planteado. Generar valor en la compañía creando un plan de pedidos y envíos óptimos y la relación costo- beneficio para nuestros clientes. Planificar la distribución en planta para constituir un sistema productivo capaz de alcanzar

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los objetivos fijados de la forma más adecuada y eficiente posible. Adecuación de una logística efectiva que promueva un manejo adecuado de horarios de entrega y costos de envíos de productos Dar a conocer la innovación del nuevo producto de la empresa a nivel internacional Proyectar rentabilidad entre los costos de producción logística y almacenamiento vs los preciso de ventas a los clientes

3. JUSTIFICACIÓN Para el presente trabajo la planificación de la producción tiene por propósito proveer una política de producción que permita decidir cuándo y cuánto elaborar cada producto frente a una demanda común mente fluctuante en el tiempo. Estos planes pueden desarrollarse en horizontes de planificación de largo, mediano y corto plazo, cada uno de los cuales es subdividido en un cierto número de periodos. En cualquiera de los casos, estos planes se usan comúnmente en un esquema de horizonte rodante, que si bien considera todos los periodos del horizonte de planificación, sólo recoge las soluciones del primer periodo. Una vez concluido este, el modelo se vuelve a resolver agregando un nuevo periodo al final del horizonte (manteniendo fijo así el número total de periodos), lo cual permite introducir, de ser necesarios, cambios en los parámetros asociados a periodos futuros que enfrentan una incertidumbre creciente conforme se alejan del primer periodo de planificación. En un horizonte de planificación de largo plazo, los periodos son anuales y las decisiones se relacionan principalmente con la capacidad, por su parte, en un horizonte de mediano plazo los periodos generalmente son meses o trimestres y las decisiones están vinculadas a niveles de elaboración de productos finales o familias de productos, estos planes de mediano plazo se conocen como Planificación Agregada de la Producción y corresponden a decisiones a un nivel táctico en la firma. Por último, en un horizonte de corto plazo comúnmente los periodos corresponden a días o semanas y las decisiones (operacionales) se relacionan con en las cantidades de cada producto final, su ensambladas y partes, se dan detalles a los proveedores para que entreguen las cantidades establecidas de materias primas en fechas específicas y se decide qué hacer en cada máquina o taller. Los sistemas modernos de planificación de la producción llaman a esto un Plan Maestro de la Producción (MPS), cuyo desglose para cada componente de un producto final se hace usando la Planificación de Requerimientos de Materiales (MRP).

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La función producción surge dentro del análisis como uno de los dos elementos determinantes de la sustentabilidad de la empresa. Un empresario que intenta alcanzar una situación de equilibrio de la empresa, es decir, que intenta maximizar su beneficio a corto plazo, debe tener en cuenta simultáneamente las características tecnológicas de sus instalaciones y las posibilidades de utilización de las mismas que le brindan las técnicas productivas existentes. Además, debe considerar el costo del proceso productivo.

En un país dado, existe una técnica productiva determinada, materializada en las instalaciones existentes en los distintos sectores productivos, en los procedimientos concretos de producción, en distintas formas de organización, de gestión empresarial, de división del trabajo. Esta situación puede representarse funcionalmente por medio de una relación que ligue el valor agregado en el curso de la producción o el producto nacional con las cantidades aplicadas de los distintos factores productivos.

La producción es una serie de actividades por las cuales los insumos o recursos utilizados (materia prima, mano de obra, capital, tierra y talento empresario) son transformados en un determinado período de tiempo en productos (bienes o servicios), por tanto existen varios métodos que permiten ajustar la producción respecto a la demanda y los factores que influyen respecto a cada situación en particular que se pueda presentar, por ejemplo se pueden aplicar rendimientos de escala y función de costos totales y costos unitarios para generar la optimización de recursos y tiempo.

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4. TÉCNICAS HEURÍSTICAS 4.1 Cantidad óptima de pedido Siguiendo a Daniel Sipper [1], siguiendo la técnica de Costo óptimo de pedido obtenemos el siguiente plan de pedidos (Ver Hoja de cálculo): PLAN DE PEDIDOS Semana Demanda Producción Inventario Costo de inventario 27 1200 1859 659 659 28 1200 1859 1318 1318 29 800 0 518 518 30 1000 1859 1377 2754 31 1000 0 377 754 32 300 1859 1936 1936 33 2200 1859 1595 1595 34 1400 0 195 390 35 1800 1859 254 254 36 600 1859 1513 3026 37 1200 0 313 313 38 1200 1859 972 1944 39 800 0 172 344 40 1000 1859 1031 2062 41 1000 0 31 62 42 300 1859 1590 1590 43 2200 1859 1249 2498 44 1400 1859 1708 1708 45 1800 1859 1767 3534 46 600 0 1167 1167 47 1200 1859 1826 1826 48 1200 0 626 1252 49 800 1859 1685 1685 50 1000 0 685 1370 51 2200 1859 344 344 52 1800 1859 403 403

Costo pedido 2000 2000 0 2200 0 2000 2000 0 2200 2200 0 2000 0 2000 0 2200 1900 2000 2000 0 2200 0 1900 0 2500 2500

Costo total 2659 3318 518 4954 754 3936 3595 390 2454 5226 313 3944 344 4062 62 3790 4398 3708 5534 1167 4026 1252 3585 1370 2844 2903

De lo cual obtenemos lo siguiente: Costo de pedido Costo de inventario Costo total del pedido

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35800 35306 71106

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4.2 Silver Meal Siguiendo a Daniel Sipper [1], utilizando la técnica de Silver Meal obtenemos el siguiente plan de pedidos (Ver Hoja de cálculo): PLAN DE PEDIDOS Semana Demanda Producción Inventario Costo de inventario 27 1200 3200 2000 2000 28 1200 0 800 800 29 800 0 0 0 30 1000 2300 1300 2600 31 1000 0 300 600 32 300 0 0 0 33 2200 3600 1400 1400 34 1400 0 0 0 35 1800 2400 600 600 36 600 0 0 0 37 1200 2400 1200 1200 38 1200 0 0 0 39 800 1800 1000 2000 40 1000 0 0 0 41 1000 1300 300 600 42 300 0 0 0 43 2200 2200 0 0 44 1400 3800 2400 2400 45 1800 0 600 1200 46 600 0 0 0 47 1200 2400 1200 1200 48 1200 0 0 0 49 800 1800 1000 1000 50 1000 0 0 0 51 2200 4000 1800 1800 52 1800 0 0 0

Costo pedido 2000 0 0 2200 0 0 2000 0 2200 0 1900 0 2000 0 2200 0 1900 2000 0 0 2200 0 1900 0 2500 0

Costo total 4000 800 0 4800 600 0 3400 0 2800 0 3100 0 4000 0 2800 0 1900 4400 1200 0 3400 0 2900 0 4300 0

De lo cual obtenemos lo siguiente: Costo de pedido Costo de inventario Costo total del pedido

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25000 19400 44400

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4.3 Costo unitario mínimo Siguiendo a Daniel Sipper [1], siguiendo la técnica de Costo unitario mínimo obtenemos el siguiente plan de pedidos (Ver Hoja de cálculo): PLAN DE PEDIDOS Semana Demanda Producción Inventario Costo de inventario 27 1200 2400 1200 1200 28 1200 0 0 0 29 800 1800 1000 1000 30 1000 0 0 0 31 1000 1000 0 0 32 300 2500 2200 2200 33 2200 0 0 0 34 1400 1400 0 0 35 1800 2400 600 600 36 600 0 0 0 37 1200 2400 1200 1200 38 1200 0 0 0 39 800 1800 1000 2000 40 1000 0 0 0 41 1000 1300 300 600 42 300 0 0 0 43 2200 2200 0 0 44 1400 3200 1800 1800 45 1800 0 0 0 46 600 1800 1200 1200 47 1200 0 0 0 48 1200 1200 0 0 49 800 1800 1000 1000 50 1000 0 0 0 51 2200 4000 1800 1800 52 1800 0 0 0

Costo pedido 2000 0 2200 0 1900 2000 0 2000 2200 0 1900 0 2000 0 2200 0 1900 2000 0 2000 0 2200 1900 0 2500 0

Costo total 3200 0 3200 0 1900 4200 0 2000 2800 0 3100 0 4000 0 2800 0 1900 3800 0 3200 0 2200 2900 0 4300 0

De lo cual obtenemos lo siguiente: Costo de pedido Costo de inventario Costo total del pedido

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30900 14600 45500

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4.4 Balance de Periodo y Parte Siguiendo a Daniel Sipper [1], utilizando la técnica de Balance de periodo y parte obtenemos el siguiente plan de pedidos (Ver Hoja de cálculo): PLAN DE PEDIDOS Semana Demanda Producción Inventario Costo de inventario 27 1200 2400 1200 1200 28 1200 0 0 0 29 800 1800 1000 1000 30 1000 0 0 0 31 1000 1300 300 600 32 300 0 0 0 33 2200 2200 0 0 34 1400 3200 1800 3600 35 1800 0 0 0 36 600 1800 1200 2400 37 1200 0 0 0 38 1200 2000 800 1600 39 800 0 0 0 40 1000 2300 1300 2600 41 1000 0 300 600 42 300 0 0 0 43 2200 3600 1400 2800 44 1400 0 0 0 45 1800 2400 600 1200 46 600 0 0 0 47 1200 2400 1200 1200 48 1200 0 0 0 49 800 800 0 0 50 1000 3200 2200 4400 51 2200 0 0 0 52 1800 1800 0 0

Costo pedido 2000 0 2200 0 1900 0 2000 2000 0 2200 0 2000 0 2000 0 0 1900 0 2000 0 2200 0 1900 2500 0 2500

Costo total 3200 0 3200 0 2500 0 2000 5600 0 4600 0 3600 0 4600 600 0 4700 0 3200 0 3400 0 1900 6900 0 2500

De lo cual obtenemos lo siguiente: Costo de pedido Costo de inventario Costo total del pedido

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29300 23200 52500

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5. METODOLOGÍA WAGNER & WHITIN Este algoritmo tiene el mismo objetivo que algunos enfoques heurísticos, minimizar el costo variable de inventario, el costo de ordenar (preparar) y el de mantener inventario durante el horizonte de planeación. La diferencia es que el algoritmo de Wagner – Whitin genera una solución de costo mínimo que conduce a una cantidad óptima a ordenar. El procedimiento de optimización está basado en programación dinámica; evalúa todas las maneras posibles de ordenar para cubrir la demanda en cada periodo del horizonte de planeación. La particularidad de éste método se basa en que no considera todas las políticas posibles; para un horizonte de n periodos, el número de políticas es 2n-1. Se observa el hecho de que una orden debe de satisfacer toda la demanda para cierto número de periodos. A+D27+D28+D29+…D36

6. METODOLOGÍA WAGNER & WHITIN Este algoritmo tiene el mismo objetivo que algunos enfoques heurísticos, minimizar el costo variable de inventario, el costo de ordenar (preparar) y el de mantener inventario durante el horizonte de planeación. La diferencia es que el algoritmo de Wagner – Whitin genera una solución de costo mínimo que conduce a una cantidad óptima a ordenar Qi. El procedimiento de optimización está basado en programación dinámica; evalúa todas las maneras posibles de ordenar para cubrir la demanda en cada periodo del horizonte de planeación. La particularidad de éste método se basa en que no considera todas las políticas posibles; para un horizonte de n periodos, el número de políticas es 2n-1. Se observa el hecho de que una orden debe de satisfacer toda la demanda para cierto número de periodos. A+D27+D28+D29+…D36

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7. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

7.1 COMPARACIÓN:

MÉTODO

COSTO TOTAL

EOQ SILVER MEAL COSTO UNITARIO MÍNIMO BALANCEO DE PERIODO Y PARTE

$ 71.106 $ 44.400 $ 45.500 $ 52.500

7.2 CONCLUSIONES Haciendo las comparaciones pertinentes entre los diferentes métodos podemos concluir que el más rentable para la empresa es el SILVER MEAL, por medio de este logramos obtener muy buen rendimiento en situaciones como la descrita en este trabajo donde el comportamiento de la demanda es muy variable, en este caso al minimizar los costos totales y ordenar por una unidad de tiempo nos sale más rentable esta opción.

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8 BIBLIOGRAFÍA 

Optimización del tamaño del lote. (s.f.). Optimización del tamaño del lote de producción. Obtenido de http://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstream/10893/4158/4/CB0441150.pdf



Métodos Heurísticos. (s.f.). Aplicación de tres metodos de olución al problema de dimensionamiento de lotes y MRP. Obtenido de https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/4546317.



Sistemas de loteo : tomado de http://www.ingenieriaindustrialonline.com/herramientaspara-el-ingeniero-industrial/producci%C3%B3n/sistemas-de-loteo/ Heuristica Silver Meal tomado de https://prezi.com/jdchotei-1oq/heuristica-silver-meal/

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