5.8. Implementacion del plan maestro de produccion

Las modalidades y procedimientos a utilizar concretamente en la elaboración del plan maestro de producción son función del tipo y problemática de la empresa, del sistema productivo considerado y de la metodología de gestión de producción utilizada.

El punto de partida es la información comercial relativa a previsiones y pedidos, tanto de productos terminados como de subconjuntos para recambios o acabados fuera de la empresa, y puesto que esta información provienen en general de fuentes ajenas de la empresa, y puede tener formatos diferentes, su recapitulación es un único esquema es lo que denominamos demanda.

A partir del plan de la demanda se establece un plan maestro agregado tentativo, lo que daba nuestra estructura de planificación no ofrecerá dificultades mayores, pues bastara con utilizar como base el plan elaborado en el ciclo anterior de planificación, que habrá de ser sometido, por lo menos a dos tipos de retoques:

1. Añadir la producción a realizar en el último intervalo.

2. Corregir, en su caso, los valores iníciales si se considera que se van a producir desviaciones importantes entre los valores planificados y los reales del intervalo en curso.

Este plan maestro tentativo puede tener sensibles diferencias con el plan de la demanda por dos razones principales ya expuestas anteriormente.

a) Es posible que las capacidades de producción sean muy diferentes a

b) las que exigiría la satisfacción de la demanda, por lo que haya que recortar la demanda, dejándola insatisfecha o bien para completarla con cantidades que se destinan al stock, a fin de no dejar sin recursos a utilizar.

c) Aunque globalmente las necesidades y capacidades sean coherentes, tal vez su distribución temporal coincida, en cuyo caso habrá que modular la p0roduccion en forma diferente a la demanda, constituyendo stocks cuando la demanda sea inferior a la producción y utilizándolos en sentido contrario

Se determinan a nivel agregado las necesidades de recursos críticos necesidades de carga, del plan maestro agregado tentativo utilizando para ello datos históricos que relacionen las familias de productos con el consumo de recursos.

Las necesidades de carga se comparan con las disponibilidades, capacidades globales y se determinan las diferencias, las cuales comprenden no solo una cuantía sino también una posición temporal. En el caso de que las diferencias sean insignificantes el plan es factible; de lo contrario es preciso proceder a la modificación del plan tentativo hasta lograr la factibilidad. Los procedimientos utilizables para la modificación del plan cubren un amplio espectro desde los automáticos basados en la programación matemáticamente hasta los manuales de prueba y error.

En general hay diversos caminos para lograr acercarse el cumplimiento de los objetivos de la empresa.

Elaboración del plan maestro detallado

El proceso es análogo al anterior, salvo el nivel detalle empleado. A partir de información comercial se establece el plan de la demanda que permite la construcción del plan maestro detallado tentativo. Existe ahora un mayor número de restricciones a respetar, puesto que el detalle debe quedar enmarcado en las directrices fijadas por el plan agregado.

Utilizando los datos técnicos se determinan las necesidades de carga. Los datos técnicos son análogos a los empleados para determinar la factibilidad del plan agregado, salvo que su nivel de agregación será menor, coherente con el utilizado en el plan maestro detallado. Genéricamente los hemos denominados macrociclos y macrolistas por construir un tipo de información de la misma naturaleza que la que habitualmente recibe el nombre de lista de materiales y ciclos de producción, la diferencia reside en la visión todavía macroscópica o sintética de dicha información en el caso presente. La participación de los aspectos ligados a componentes de procedencia exterior será más importante aquí, sobre todo si se desea obtener una estabilidad razonable en los programas sucesivos comunicados a los proveedores.

Las necesidades de carga se comparan con las capacidades disponibles detalladas a un nivel coherente y en caso de discrepancia será preciso proceder a modificaciones del plan detallado tentativo hasta lograr la factibilidad del mismo.

Terminado el proceso dispondremos del plan maestro detallado, que es el que utilizaremos como punto de partida para el cálculo de necesidades.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bibliografía

Companys Pascual Ramón. Planificación y programación de la producción. Edit. Boixareu.


Sipper Daniel / Bulfin Robert L., Planeación y control de la producción, 1ª edición, 1ª impresión, México D.F., Mc. Graw Hill, Junio 1999, pp. 151-152.



Monks Joseph G. Administración de operaciones, serie Schaum., 1ª edición, México D.F., Mc. Graw Hill., p.p. 163 – 165.

5.7. PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN

Uno de los aspectos que más influyen en la organización de una empresa Es la programación de la producción. Siguiendo un ordenamiento lógico, la programación de la producción debe ser un paso posterior a la planeación. Con la programación se determina cuándo se debe iniciar y terminar cada lote de producción, qué operaciones se van a utilizar, con qué máquina y con qué operarios.

Un buen programa de producción trae algunas ventajas para la empresa. Entre ellas están:

 Los pedidos se pueden entregar en las fechas estipuladas

 Se calculan las necesidades de mano de obra, maquinaria y equipo. Así habrá una mejor utilización de estos recursos

 Se pueden disminuir los costos de fabricación

PASOS A SEGUIR PARA PROGRAMAR LA PRODUCCION

A continuación se presenta una guía para programar la producción.

1.-Cálculo de tiempos según la producción requerida:

Determine el tiempo que permanece ocupada cada máquina y operario. Para calcular este tiempo multiplique las veces que se hará cada operación, por el tiempo que se gasta en hacer la operación una vez. Así se calcula el tiempo total de trabajo por operación, por operario y por máquina.

2.- Elaboración de un diagrama de Gantt:

El diagrama de Gantt Es una herramienta que ilustra en que momento están ocupadas las máquinas y los operarios.

En este diagrama se programa el trabajo diario por operación que se alcanza a realizar teniendo en cuenta los tiempos calculados en el cuadro anterior. Un formato de un diagrama de Gantt es el siguiente:

3.- Elaboración de las Órdenes de Producción:

Con base en la programación del cuadro anterior, elabore las órdenes de producción para cada operario.

La Orden de producción Es una herramienta de programación del trabajo en la cual se especifica el trabajo que debe realizar el operario en un período de tiempo.

A continuación se presenta un formato de una orden de producción:

Control de producción

El control de la producción es verificar si la empresa está cumpliendo con las metas propuestas en la planeación y programación.

Este control se realiza a través de herramientas como son: órdenes de producción, reportes de trabajo y control de materias primas.

El control de la producción trae algunas ventajas como son:

 Organización en la producción

 Se controla el consumo de materias primas.

 Se controla en tiempo trabajado por operario.

 Se verifican las cantidades producidas.

 Pasos a seguir para controlar la producción:

A continuación se presentan los pasos a seguir para controlar la producción:

1. Elaboración de reportes de trabajo

El reporte de trabajo es la información que el operario suministra al supervisor o dueño de la empresa. Un modelo de reporte de trabajo es el siguiente

2. Control de Producción

La información de los reportes de trabajo debe compararse con las de las órdenes de producción.

3. Análisis del cuadro de control de producción

Al llenar el cuadro de control de producción se pueden presentar 3 situaciones:

 Lo Programado igual a lo realizado o sea se cumplió con la programación establecida.

 Lo realizado mayor que lo programado. En este caso hay que hacer un análisis de las causas por las cuales hay mayor producción de la requerida.

 Lo realizado menor que lo programado. Lo realizado menor que lo programado. Se debe determinar las causas por las cuales no se pudo cumplir con la producción requerida e implementar los correctivos necesarios en el futuro.

4. Control de materias primas

En el registro de las materias primas que se entregan para la producción.

Al hacer entrega de materias primas se debe indicar la orden de producción en la que se va a utilizar, la cantidad entregada, la cantidad de vuelta y la persona que las recibe.

5.3 Métodos cuantitativos

TÉCNICAS BÁSICAS DE PRONÓSTICOS

Las técnicas de pronóstico (utilizando el término pronóstico en su sentido más amplio) se pueden dividir en dos categorías: cualitativas y cuantitativas.

Las primeras, que pueden hacer uso de números, utilizan una metodología que no es matemática.

Las técnicas cualitativas se sustentan en el criterio, la intuición y la evaluación subjetiva.

Entre las técnicas principales dentro de esta categoría están:

• 
  
  La investigación de mercado (encuestas),
• 
  
  Delphi (consenso de panel),
• 
  
  Analogía histórica y
• 
  
  Estimados de la administración (adivinación).

En la tecnología de la APICS, todas estas técnicas representan predicciones más que pronósticos en sentido estricto.

La otra clase de técnicas, las cuantitativas, se pueden dividir en intrínsecas y extrínsecas.

En este sentido, las técnicas intrínsecas suelen denominarse técnicas de análisis de series de tiempo. Incluyen manejo matemático de la demanda histórica por artículo. Estas técnicas son las que se utilizan más en los pronósticos para el control de la producción e inventario.

El otro grupo de técnicas cuantitativas, los métodos extrínsecos, formulan un pronóstico que intenta relacionar la demanda de un artículo con los datos referentes a otro artículo, un grupo de artículos, o factores externos (como condiciones económicas en general).

TECNICAS CUALITATIVAS

Si bien estas técnicas se basan en una buena teoría y proporcionan información valiosa para las decisiones de mercadotecnia, no sepretende que sustenten directamente las decisiones de inventario. Más bien, se intenta que apoyen las estrategias de desarrollo y promoción del producto.

Los datos reunidos por estos métodos se deben tomar en consideración en las decisiones sobre inventarios agregados o en la planeación de la capacidad, pero no deben ser la única fuente para tales decisiones.

El método Delphi o consenso de panel, puede ser útil en los pronósticos tecnológicos, esto es, en la predicción del estado general del mercado, la economía o los avances tecnológicos dentro de cinco años o más, con base en la opinión de un experto. (El nombre de este método proviene del antiguo orácu lo griego de Delphi que predecía los acontecimientos futuros.)

La técnica Delphi no es una técnica adecuada para pronosticar a corto plazo, y ciertamente no lo es para productos individuales.

Cuando se intenta pronosticar la demanda para un nuevo artículo, uno se enfrenta a una escasez de datos históricos. Una técnica útil es el examen de la historia de la demanda de un producto análogo. Si el producto relacionado es muy parecido, se pueden utilizar las técnicas cuantitativas.

Pero si la relación es muy sutil, quizá sea más apropiado relacionar los productos sólo cualitativamente para obtener una impresión de los patrones de demanda o de demanda agregada. Por ejemplo, el patrón dt la demanda estacional para un producto establecido, como pelotas de tennis, se puede usar para estimar el patrón de demanda esperada en guantes para tennis. Los niveles actuales y las tendencias para los guantes no se pueden determinar de esta manera con ninguna precisión, pero es posible esperar que el patrón estacional sí sea similar.

TECNICAS CUANTITATIVAS

Las técnicas intrínsecas utilizan la secuencia histórica de tiempo de la actividad de un artículo en particular como fuente de datos para pronosticar la actividad futura de ese artículo. Esa historia comúnmente se denomina serie de tiempo.

Hay que tener en cuenta que las características de estas series se pueden identificar de varias maneras, y la representación algebraica de tales gráficas se puede obtener mediante una diversidad de métodos.

Por lo general, se considera que una serie de tiempo consta de cuatro factores subyacentes o componentes: (1) cíclicos,

(2) de tendencia,

(3) estacionales

(4) al azar (o irregulares).

El factor cíclico se refiere tradicionalmente al ciclo comercial, a tendencias a largo plazo en la economía global. El factor cíclico puede tener mucha importancia en el pronóstico para la planeación a largo plazo. Sin embargo, su utilidad es muy poca en el pronóstico de la demanda para productos individuales, la cual rara vez tiene suficientes datos para permitir una distinción entre el efecto del ciclo comercial y el efecto del ciclo de vida del producto.

Por esta razón, las series de tiempo que se utilizan para los pronósticos a corto plazo, generalmente sólo tienen como componentes la tendencia, el carácter de estacional y componentes al azar.

El componente de tendencia casi siempre se modela como una línea, la cual se describe por una intersección o nivel base, que se designa como L, y una pendiente que se designa como T. La línea de tendencia se puede modificar por un fenómeno estacional S. Todos los datos se ven afectados, de alguna manera, por una variación al azar, irregular, o dicho de otra manera, imposible de predecir (R).

Matemáticamente, este proceso está basado en la combinación de un modelo multiplicativo y uno aditivo, de la siguiente manera:

D = (L + T) x S + R (3-1)

en donde D es la demanda. En esta versión, T, tendencia, está expresada en las mismas unidades que L, nivel, y Tpuede ser positiva o negativa. R, al azar, se expresa en las mismas unidades. Su valor esperado es O. S, estacional, es un número sin dimensión que tiene un valor esperado de 1.

Por ejemplo, se puede conocer que la demanda para determinada antología de Bruce Springsteen está promediando 10,000 unidades por mes, con una tendencia de menos 500 por mes (el patrón es vender 500 unidades menos cada mes). No obstante, el mes que se está pronosticando en este momento es diciembre. Debido a la variación estacional, el promedio de diciembre es 40% superior al mes típico.

El error promedio del pronóstico utilizando este modelo ha sido de 800 unidades. En este ejemplo el pronóstico de demanda es:

D = (10,000 - 500) x 1.4 + O = 13,300 unidades

Debido a que el error promedio del pronóstico ha sido de 800 unidades, y debido a que errores del doble del promedio no se presentan poco, esto no debe sorprendernos. Las ventas reales de diciembre fueron, de cualquier manera, de 13,300 - 1,600 = 11,700 unidades a 13,300 + 1,600 = 14,900 unidades.


Un modelo multiplicativo puro podría expresar la tendencia y los componentes al azar como porcentajes, de modo que el modelo se podría expresar como:


D = L x T x S x R

Si se convierte el ejemplo de la antología de Springsteen a esta notación, L sigue siendo 10,000 unidades, T es ahora 

S, continúa siendo 1.4, Y R se convierte en 1. Entonces, el pronóstico es D = 10,000 x 0.95 x 1.4 x 1 = 13,300 unidades.




ANÁLISIS DE LAS SERIES DE TIEMPO



Estas son algunas de las técnicas más comunes para pronosticar las series intrínsecas de tiempo sin tratar de buscar explícitamente factores estacionales o de tendencia. También se examina la descomposición de las series de tiempo.

Promedio móvil


Quizá la más sencilla de las técnicas para pronosticar las series de tiempo es un promedio móvil. Para utilizar este método, se calcula el promedio, digamos, de tres periodos de la demanda actual y se utiliza éste para pronosticar la demanda del siguiente periodo. Por ejemplo,

                donde :

Di = demanda actual en el periodo i

Fi = pronóstico de la demanda en el periodo i

Se puede observar en la tabla que en los periodos 5, 6 Y 7 (mayo, junio y julio) hay demandas de 302, 274 Y  162, respectivamente. Si se suman estas tres cantidades y se divide el resultado entre 3, tenemos 246. Si este promedio de los tres periodos se va a utilizar como pronóstico tendría que pronosticarse la demanda en un periodo futuro, como el periodo 8. En la columna de promedio está el valor 246, o sea el promedio de los tres periodos anteriores. Cuando se conoce la demanda actual del periodo 8 (194) se formula un pronóstico para el periodo 9. Se quita el valor del periodo 5 y se promedian los valores de los periodos 6 y 7 con el del periodo 8 para obtener un promedio de 274+162+194 = 210.
                  
Debido a que cada promedio se mueve hacia adelante un periodo en cada ocasión, el procedimiento de quitar el valor más antiguo y agregar el más reciente se denomina promedio móvil. El número de periodos a utilizar en el cálculo del promedio puede ser cualquiera de 2 a 12 o más, aunque es más común usar 3 o 4 periodos. Si la serie de tiempo es esencialmente, en otras palabras, si no hay una tendencia ni hacia arriba ni hacia abajo, entonces el promedio móvil es una técnica satisfactoria.

Promedio móvil de tres periodos proyectados a (futuro)

El promedio se rezaga de los datos reales

PROMEDIO MOVIL PONDERADO


Aquí hay que tomar en cuenta que los datos más recientes son mas reveladores del futuro que los datos más antiguos. Con frecuencia resulta más confiable un promedio móvil ponderadb' calculado para dar más peso a los datos más recientes, que un promedio no ponderado. Un promedio móvil ponderado se calcula multiplicando cada periodo por un factor de ponderación, y dividiendo el resultado entre la suma de Iodos los factores ponderados. Como ejemplo tenemos la ecuación:

Donde DS,6,7 se utiliza para pronosticar la demanda para el periodo 8. El denominador de la ecuación 3-5 es la suma de la ponderación. Un promedio móvil ponderado es precisamente como un sistema simple de promedio móvil. Apliquemos esta fónmula a los datos usados anterionmente para el promedio móvil simple o no ponderado. Cabe recordar que la demanda para el periodo 5 fue 302, para el periodo 6 fue 274, Y para el periodo 7 fue 162. Entonces, el numerador  es (2 x 302) + (3 x 274) + (4 x 162) = 2,074.


Si se divide este total entre la suma de las ponderaciones (9) resulta 230.44, o 230 cuando se redondea al número entero más cercano. También podríamos analizar las ponderaciones de modo que se sumen a uno, como se muestra. Es posible que usted desee repetir el cálculo realizado arriba para verificar que se obtiene la misma respuesta, sujeta a un ligero error al redondear el resultado que se puede presentar porque  no se pueden expresar con precisión como decimales. Debido a que la magnitud del error en el pronóstico es mucho mayor que la magnitud del error por redondear, este error no tiene grandes consecuencias. Así, la ecuación 3-6 es tan exacta como la ecuación 3-5, aunque las dos no puedan dar precisamente la misma solución.


Normalmente, los promedios móviles ponderados sólo se utilizan cuando se incluyen datos de varios periodos. Los factores de ponderación pueden tener cualquier valor. Las ponderaciones son la evaluación subjetiva del pronosticador de la importancia de los datos más recientes y los datos más antiguos al fon11ular un pronóstico. Si un producto es nuevo Y pasa a través de una etapa de crecimiento en su ciclo de vida, es frecuente que no se tengan datos suficientes para estimar la tendencia y los componentes estaciona les de las series de tiempo. Un promedio móvil simple es indeseable debido a su tendencia a retrasarse frente a la tendencia dominante. El promedio móvil ponde-rado puede resolver en parte este problema dando mayor ponderación a los datos más recientes. Pero los promedios ponderados aún quedan atrás de la tendencia y producen un pronóstico que es, en consecuencia, bajo, durante los periodos de demanda incrementada.
Un impedimento para utilizar los promedios móviles ponderados para pronosticar miles de artículos es que deben retener datos de N periodos( siendo N el numero de periodos de demanda utilizados en el promedio). Y se deben llevar a cabo N multiplicaicones, N-1 sumas y una división para cada pronostico.