TITULO

MODELAMIENTO DEL PROCESO DE EMPANADASNOMBRE PRIMER AUTOR

Manuel Fernando Gutierrez VilladaAspirante a ingeniero informtico

Politcnico Jaime Isaza Cadvid

Manuelfernando13@hotmail.comNOMBRE SEGUNDO AUTORJairo Hernan Lopez V.

Aspirante a ingeniero informtico

Politcnico Jaime Isaza Cadvid

jairohlv19@gmail.comRESUMEN

Identificar un problema, Analizarlo, modelarlo, sacar conclusiones del estado de este fueron el objetivo principal e este proyecto, En la actualidad la empresa Empanadas D.K.CH, compaa dedicada a la fabricacin y comercializacin de empanadas las cuales varan poseen rellenos o sabores diferentes, incursiona en el mercado de los comestibles sofritos de la ciudad de Medelln en el ao 2009 y actualmente cuentan con una planta de produccin y diferentes puntos de venta en el rea metropolitana. Esta empresa posee varios problemas en el rea de produccin n entre los cuales se puede mencionar. Los procesos se realizan de forma manual, nos e posee un control en los tiempos y procedimientos, los procesos no estn estandarizados permitiendo as a los empleados incursionar en tiempos de ocio, patrocinando la perdida de materia prima y ocasionndole a la empresa grandes prdidas econmicas.

PALABRAS CLAVE:

MODELADMIENTO, SIMULACIN, ANLISIS, PROCESOS, CUELLOS DE BOTELLA, NEGLIGENCIA, .

KEY WORDS: MODELING, simulation, ANALYSIS, PROCESS, BOTTLENECKS, NEGLIGENCE,1. INTRODUCCINPara realizar el anlisis de un problema es necesario hacer uso de las herramientas adecuadas para poder lograr los mejores resultados, en este momento la empresa de empanadas D.K.CH posee problemas en el rea de produccin, esperando dar solucin a este problema solicito al colaboracin de los estudiantes de la materia modelos y simulacin del Politcnico Jaime Isaza Cadavid.

El proceso consistir del anlisis de datos e entrada, procesamiento en las locaciones (reas de trabajo) y uso de herramientas como Star G. y Promodel para recrear un ambiente muy similar al que se vive en la empresa y a travs de este modelado analizar la situacin y proponer 4 soluciones para resolver los problemas que se viven actualmente.

El uso de la simulacin discreta nos permitir emitir elementos de juicio, relaciones lgicas, matemticas y probabilsticas que integran el comportamiento del sistema en estudio en la empresa EMPANADAS D.K.CH relacionados con la problemtica que actualmente se evidencia en el rea de produccin, ocasionada por el tiempo de ocio en que incurren los trabajadores cuando realizan determinada actividad.

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2. ARTCULO2.1 QUIEN ES EL CENTRO DEL PROBLEMAAntes de empezar a realizar el anlisis de una problemtica, es necesario saber conocer el ambiente en el cual se esta produciendo este, ya que no es lo mismo tener por ejemplo un problema en una ensambladora que en hospital, aunque en ambos se realizan procesos la prioridad en ambos es completamente diferente y los resultados de los errores tiene un costo muy diferente.

Somos una empresa constituida en el ao 2008, nuestra labor principal es la elaboracin y comercializacin de diversos tipos de empanadas, diferenciadas en el mercado por su calidad y sabor, actualmente contamos con la fabrica y un punto de venta en el centro de la ciudad de Medelln, buscamos posicionarnos en el mercado y as convertirnos en la empresa lder de las empanadas empanadas no solo a nivel regional sino tambin a nivel nacional, nuestro principal enfoque es aperturar puntos de distribucin para la venta del producto e igualmente ofrecer nuestros productos en todo tipo de eventos, reuniones empresariales y sociales2.2.1Cmo funciona el proceso

A continuacin se exponen las locaciones donde es realizado el proceso del caso de estudio:

Los 3 tipos de empanadas que se utilizaron para realizar el modelamiento recorren todas las locaciones a excepcin de su etapa inicial como guiso, lo nico que varan son algunos tiempos de proceso los cuales se especifican ms adelante en su respectiva seccin.

En su etapa inicial las empanadas nacen como maz donde pasan por las siguientes etapas:

1. Se cocina el maz

2. Se muele el maz

3. Y se le da su forma de empanada

Mientras tanto en otra locacin se est preparando el guiso que es el relleno que diferencia una empanada de otra. Este ensamble se hace teniendo en cuenta el tipo de empanda que representa.

Ambos contenidos se juntan en una locacin donde se le da su forma definitiva como empanda y procede a ser pre fritada.

Una vez frita se deja enfriar por un lapso de tiempo y proceden a ser empacadas en bolsitas de a 10 empanadas. para luego ser selladas y se les adiciona un stiker que las identifica.

Una vez realizado el paso anterior las empanadas se deben ingresar en un enfriador para bajar su temperatura y posterior mente se deben ingresar a un congelador.

Luego las empandas proceden a ser empacadas en canastillas dependiendo de su tipo y deben ser transportadas a otro piso donde se encuentra el vehculo que las transportara.

Antes de ser despachadas se debe cargar un vehculo que se encarga de llevarlas a su destino.

Este es el proceso a ser analizado para mayor informacin referirse al curso grama y flujo grama

Figura 1

Una vez conocido la dinmica del proceso es necesario realizar un anlisis bien fundamentado del comportamiento de las entidades en cada locacin, para realizar esto se utilizo una herramienta conocida como stargraphicsLa cual nos da una idea de que distribucin ese ajusta ms al comportamiento de las entidades para as proceder a un modelado mas exacto.Figura 2

Elaborada por los autores del artculoLuego de realizar el anlisis para las demandas de los 3 tipos de empanadas a tratar en esta simulacin se pudieron obtener las siguientes conclusiones de las distribuciones a las que se asemejan:Resumen Estadstico para DDA E PAISA

Frecuencia = 30

Media = 158,5

Varianza = 60,6034

Desviacin tpica = 7,78482

Mnimo = 145,0

Mximo = 175,0

Rango = 30,0

Asimetra tipi. = 0,548961

Curtosis tpificada = -0,980036

P-Valor aproximado = 1,0

Dado que p-valor ms pequeo de los tests realizados es superior o

igual a 0.10, no podemos rechazar que DDA E PAISA proceda de una

distribucin de Erlang con un nivel de confianza de al menos un 90%.

Resumen Estadstico para DDA E ORIENTAL

Frecuencia = 30

Media = 54,0

Varianza = 14,4828

Desviacin tpica = 3,80562

Mnimo = 50,0

Mximo = 60,0

Rango = 10,0

Asimetra tipi. = 0,809407

Curtosis tpificada = -1,27569

P-Valor aproximado = 1,0

Dado que p-valor ms pequeo de los tests realizados es superior o

igual a 0.10, no podemos rechazar que DDA E ORIENTAL proceda de una

distribucin de Erlang con un nivel de confianza de al menos un 90%.

Resumen Estadstico para DDA E VEGETALES

Frecuencia = 30

Media = 101,167

Varianza = 137,385

Desviacin tpica = 11,7211

Mnimo = 75,0

Mximo = 120,0

Rango = 45,0

Asimetra tipi. = -1,55792

Curtosis tpificada = -0,471638

P-Valor aproximado = 0,231878

Dado que p-valor ms pequeo de los tests realizados es superior o

igual a 0.10, no podemos rechazar que DDA E VEGETALES proceda de una

distribucin chi-cuadrado con un nivel de confianza de al menos un 90%.

Ahora con estos datos y los datos obtenidos de los tiempos de procesos despus del anlisis realizados en las locaciones se pudo proceder a montar la simulacin como se muestra a continuacin:

Figura 3

Elaborada por los autores del artculoAl realizar el modelamiento se obviaron procesos que se realizan dentro de algunas locaciones como son:1. Resea carcelaria

2. Bsqueda selectiva en base de datos

Estos son sub procesos que se realizan de manera estndar y componen el engranaje interno de la locacin.

Es gracias a este moldeamiento que podemos realizar el anlisis de lo que pasa realmente en las oficinas de la fiscala y del porque se estn presentando las negligencias a la hora de atender a los usuarios del sistema.

3 ANLISIS DEL MODELAMIENTO1. Se comprueba que efectivamente el mayor loqueo se est presentando en la primera locacin (orientacin denuncia) 92.52%, seguida por descripcin morfolgica con un % de 72.64.

2. Orientacin denuncia es quien tiene el porcentaje de operacin ms bajo 2.11

3. La cola posee una capacidad infinita ya que existen muchsimas personas con problemas que acuden a la Fiscala, hay que tener en cuenta que aqu solo se trabajo sobre 3 entidades sin embargo la fiscala atiende muchsimas ms entidades (lesiones personales, actos sexual, hurto, violencia intrafamiliar, homicidio, desaparicin forzada, entre otras ).

4. Las locaciones con ms tiempo de operacin son: bsqueda en la base de datos y antecedentes del das con un porcentaje de 86 y 80 % respectivamente

5. Los bloqueos se presentan ms comnmente en 3 locaciones: orientador .filtro, descripcin morfolgica, registro fotogrfico.

6. El mayor problema se esta presentado en la locacin orientacin, es aqu donde se genera el cuello de botella y es por esto que se estn presentando los problemas en el desempeo del proceso en la fiscala4. CONCLUSIONES

1. Se puede evidenciar que el problema se centraliza en la locacin orientacin de la denuncia, ya que es en este punto donde se produce el mayor porcentaje de bloqueo. Esto se puede evidenciar con una simple visita a la Fiscala y ver como los funcionarios en esta rea son los prejubilados y reasignados de otras reas por las ARP.

2. A nivel de infraestructura y planeacin el complejo es el adecuado para la demanda.

3. El orden de los procesos y la manera en la que se realizan es el adecuado (de acuerdo a los protocolos preestablecidos por el mesi), sin embargo el problema radica en el personal quien no realiza las actividades como son debidas.

4. Con la capacitacin oportuna y cambio o motivacin del personal mejorara el tiempo de servicio.

5. BIBLIOGRAFA

Se utilizaron como gua los ejemplos realizados en clase y los registros histricos de la Fiscala de la fecha del 1 de noviembre de 2009 al 10 de noviembre de 2009.la fiscala se reserva los datos de los folios por polticas internas.