Trabajo Pru00c1ctico

TRABAJO PRCTICO

ASIGNATURA: INVESTIGACIN DE OPERACIONES IICDIGO: 348FECHA DE ENTREGA DE LAS ESPECIFICACIONES ALESTUDIANTE: Adjunto a la primera parcialFECHA DE DEVOLUCIN DEL INFORME POR EL ESTUDIANTE:Adjunto a la Prueba IntegralNOMBRE DEL ESTUDIANTE:CDULA DE IDENTIDAD:DIRECCIN DE CORREO ELECTRNICO:TELFONO:CENTRO LOCAL:CARRERA: 236LAPSO: 2014/2NMERO DE ORIGINALES:FIRMA DEL ESTUDIANTE:UTILICE ESTA MISMA PGINA COMO CARTULA DE SU TRABAJO

ESPECIFICACIONES Este trabajo prctico se basar en el objetivo N4, correspondiente al Mdulo II. En l se evidenciar las destrezas y habilidades adquiridas por el estudiante, al momento analizar problemas de inventario, empleando la tcnica de simulacin.TRABAJO PRCTICOINVESTIGACIN DE OPERACIONES II (348)Caso de Estudio: Manejo de inventario en un proceso industrial semiautomtico de elaboracin de ponqus. En la empresa CANDYROS, se elaboran entre varios productos, ponqus de diferentes tipos. El proceso de fabricacin del ponqu debe seguir los siguientes pasos: preparacin de la mezcla, horneado de los moldes de ponqu y el empacado para obtener el producto final. En la figura N 1 se muestra un esquema simplificado de los procesos requeridos para obtener el producto. Los rectngulos representados por D1 y D2 se refieren a lugares en donde se acumulan los ponqus crudos y horneados respectivamente.Figura 1 proceso de produccin del ponqu

En general, en estos procesos ocurre que cuando en una fase de produccin la velocidad de obtencin del producto semielaborado es mayor que la velocidad de la siguiente fase, se acumulan cantidades de estos productos antes de entrar a esta fase. Por otra parte, cuando la velocidad de elaboracin del producto en una fase es menor que la de la siguiente fase, se produce inanicin (conocida como starvation) en la siguiente fase ocasionando ociosidad en las mquinas.

La empresa siguiendo las normas de fabricacin de los ponqus, sabe que no se debe almacenar los productos semi-elaborados por ms de cierto tiempo. Por otra parte, existen limitaciones de espacio fsico. Es por ello que se ha propuesto a estudiar el proceso de produccin de este producto, a fin de detectar los cuellos de botella que podran surgir en procesos crticos.

A continuacin se presentan los datos relacionados con estos procesos, los cuales se han obtenido una vez realizadas ciertas observaciones en el lugar de fabricacin:

Cada ponqu se elabora con un kilo de la mezcla y se supone que no hay prdidas.

Se estima que el proceso de preparacin de la mezcla genera, de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 2.000 kilos y 2.500 kilos diariamente.

Se calcula que el proceso de horneado tiene una capacidad de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 900 kilos y 1.200 kilos de unidades de ponqu diariamente.

Se estima que el empacado tiene una capacidad de proceso de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 1.000 kilos y 2.000 kilos diariamente.

Existe la posibilidad que se acumulen kilos de productos en D1 o en D2.

Sobre la base de esta informacin, realice al menos dos simulaciones del proceso de produccin del ponqu, empleando el Modelo Secuencial de Intervalos. Cada simulacin ser de 10 das de produccin, considerando los siguientes inventarios iniciales:

1) En D1 hay 80 kilos de moldes llenos de la mezcla cruda y en D2 100 kilos de ponqus horneados.2) En ningn almacn hay productos intermedios.Para presentar los resultados de su simulacin utilice una tabla, que tenga al menos los siguientes encabezados:En dondeDa: es el nmero del da de la simulacin.Nai: representa un nmero aleatorio entre (0,1), empleado para obtener las cantidades que pueden procesarse en los diferentes puntos anteriormente descritos ( i = 1, 2 y 3)Di: es la cantidad de productos (en kilos y en unidades) que hay en los depsitos 1 y 2 ( i = 1 y 2).Si lo considera necesario, agregue otras columnas a la tabla. En cada lnea de la simulacin determine adems la produccin del da(entendindose esta como la totalidad de los productos acabados obtenidos al da).Una vez realizada la simulacin, analice los resultados obtenidos. Si esposible realice otras simulaciones o extienda la realizada. Es importanteque su anlisis est fundamentado en el estudio de los valoresobtenidos, ejemplo: inventarios, escasez y todo aquello que considereimportante. Obtenga conclusiones y recomendaciones. Si es posibleproponga mejoras. Enve un informe que contenga los resultados de lasimulacin, los clculos asociados, sus conclusiones yrecomendaciones.La simulacin puede realizarse en una hoja de Microsoft Excel , o atravs de un programa en cualquier lenguaje de propsito general. Enambos casos deber obtenerse una tabla similar a la presentada en ellibro al aplicar las tcnicas de simulacin para esta poltica.Adjunte un CD contentivo del programa fuente y el ejecutable o eldocumento en Excel, segn sea el caso. El CD de be rotularse con sunombre, CI y centro local.Da NA1 Preparacin D1 NA2 Horneado D2 NA3 Empacado

OBJETIVO GENERAL:

Estudio del sistema de manejo del inventario en un proceso industrial semiautomtico de elaboracin de ponqus

OBJETIVOS ESPECFICOS:

Detectar los cuellos de botella que podran surgir Realizar al menos dos simulaciones del proceso de produccin del ponqu, empleando el Modelo Secuencial de Intervalos. Cada simulacin ser de 10 das de produccin Elaborar un informe contentivo los resultados de la simulacin, los clculos asociados, sus conclusiones y recomendaciones. Formular las conclusiones y recomendaciones.

BASES TERICAS.

LA SIMULACIN es, grosso modo, la representacin de un proceso o fenmeno mediante otro ms simple, que permita analizar sus caractersticas. Al simular un fenmeno, la pretensin es que el proceso se comporte de la misma forma que la realidad y produzca resultados similares.

Para simular una distribucin de probabilidad especfica, tal como la funcin exponencial o la funcin normal de probabilidad se requieren al menos dos cosas:

a) Un generador de nmeros pseudo aleatorios entre cero y uno. Esta funcin aparece en casi todas las calculadoras cientficas y se relaciona con la distribucin uniforme de probabilidad entre cero y uno: U (0,1).

b) Un algoritmo (por lo general una frmula) que incorpore el nmero aleatorio, y genere una muestra sinttica de valores de la variable aleatoria asociada con la funcin que se simula.

Distribucin uniforme general (a, b)Ladistribucin uniformees aquella que puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo, todos ellos con la misma probabilidad.Es unadistribucin continuaporque puede tomar cualquier valor y no nicamente un nmero determinado (como ocurre en las distribuciones discretas). Se desea simular n meros aleatorios con distribucin uniforme entre a y fe; la funcin de densidad es:f(x)= 1/(b-a); para a x b

La distribucin acumulada de esta funcin de 0 a un valor x es:F(x)= (x-a)/(b-a); para a x bIgualando la acumulada de la funcin F(x) al nmero aleatorio ri y encontrando la transformada inversa (despejando x) se obtiene:Xi = a+ (b-a)*ri

CAPACIDAD DE PRODUCCION.

CHASE, AQUILANO y JACOBS (2000): Habilidad para Mantener, Recibir, Almacenar o AcomodarCantidad de produccin que un sistema es capaz de lograr durante un perodo especfico de tiempo Cantidad de recursos que entran y que estn disponibles con relacin a los requisitos de produccin durante un perodo de tiempo determinado

Mediciones de la capacidad.

Utilizacin: grado en que el equipo, el espacio o la mano de obra se emplean actualmente. Se expresa como un porcentaje de la siguiente manera:

Utilizacin = tasa de produccin promediox100% Capacidad mxima

Tasa de utilizacin de la capacidad = capacidad utilizada . Nivel ptimo de operacin Cuello de botella: operacin que tiene la capacidad efectiva ms baja entre todas las de la instalacin y as limita la salida de productos del sistema. En general, en estos procesos ocurre que cuando en una fase de produccin la velocidad de obtencin del producto semielaborado es mayor que la velocidad de la siguiente fase, se acumulan cantidades de estos productos antes de entrar a esta fase. Por otra parte, cuando la velocidad de elaboracin del producto en una fase es menor que la de la siguiente fase, se produce inanicin (conocida como starvation) en la siguiente fase ocasionando ociosidad en las mquinas.

MARCO METODOLGICO

Distribucin Uniforme Continua

Enteora de probabilidadyestadstica, ladistribucin uniforme continua, es una familia dedistribuciones de probabilidadpara variables aleatorias continuas, tales que cada miembro de la familia, todos losintervalosde igual longitud en la distribucin en su rango son igualmente probables. El dominio est definido por dos parmetros,ayb, que son sus valores mnimo y mximo. La distribucin es a menudo escrita en forma abreviada comoU(a,b).

Mtodo de la transformada inversa para distribuciones continas

Este mtodo se utiliza cuando se desea simular variables de tipo continuo como exponencial, Weibull, uniforme general, etctera. El mtodo utiliza la distribucin acumulada F(x) de la distribucin de probabilidad que se va a simular mediante integracin. Ya que el rango de F(x) se encuentra en el intervalo 0 a 1, puede generarse un nmero aleatorio ri para determinar el valor de la variable aleatoria cuya distribucin acumulada es igual, precisamente, a ri.

METODOLGIA.

Se realizara una primera simulacin, con anlisis de los resultados obtenidos. Tambin se realizaran otras simulaciones con variacin de los datos de las condiciones iniciales, considerando en el estudio los valores obtenidos, como por ejemplo: inventarios, escasez y todo aquello aspecto de inters. Elaboracin de un informe contentivo los resultados de la simulacin, los clculos asociados, sus conclusiones y recomendaciones. Formular las conclusiones y recomendaciones.

PRESENTACION DE LOS RESULTADOS

DATOS DETRMINISTICOS:

1. inventario inicial en D1 = 80 kilogramo de molde lleno de mezcla cruda2. inventario inicial en D2 = 100 kilogramo de ponqu horneados3. No hay productos intermedio en ningunos de los almacenes4. Cada ponqu se elabora con un kilo de la mezcla y se supone que no hay prdidas.

.DATOS PROBABILISTICOS.

1. Se estima que el proceso de preparacin de la mezcla genera, de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 2.000 kilos y 2.500 kilos diariamente.2. Se calcula que el proceso de horneado tiene una capacidad de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 900 kilos y 1.200 kilos de unidades de ponqu diariamente.3. Se estima que el empacado tiene una capacidad de proceso de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 1.000 kilos y 2.000 kilos diariamente.

DISEO DE LA SIMULACIN. Paso 1. Generacin de Nmeros Aleatorios: Consiste en obtener las entradas probabilsticas para el modelo generando nmeros aleatorios de acuerdo a la distribucin a la distribucin uniforme NA ~U(0; 1)

Paso 2. Contabilidad: Esto consiste en un mtodo sistemtico para almacenar y procesar todos los valores de entrada y realizar los clculos necesarios para obtener valores de salida.

Valores de entrada: Numero aleatorio (NA)

DIANA1Preparacin=2000+NA1*(2500-2000) D1 = Preparado del Da+ Sobrante del Da AnteriorNA2Horneado=900+NA2*(1200-900)

080

10,36329234218222620,28073977984

20,90307321245237290,932676171180

30,52537614226348120,32947783999

40,88042848244062530,572832421072

50,80895413240475860,566331981070

60,56334117228287980,840693381152

70,61732841230999540,477095861043

80,192876982096110070,01693777905

90,686696982343124460,06729331920

100,744346452372138980,355235451007

Promedio:23141033

TABLA 1.- RESULTADO DE LA PRIMERA SIMULACION, CONSIDERANDO VLIDA LAS CONDICIONES INICIALES, CON DATOS DETERMINISTICO Y PROBABILISTICO

Sobrante: Mezcla Preparada no Horneada que va a D1D2NA3EMPACADO=100+NA3*(2000-1000)Sobrante del Horneado que va al Deposito D2

1000

127710840,7684560717680

254911800,3447370813450

38139990,8802148518800

518110720,8219855318220

651610700,8282418318280

764511520,3865779613870

891110430,2649006612650

101029050,6158024816160

115259200,1674855811670

1289110070,5132602915130

Promedio:1559

Tabla 2. SEGUNDA SIMULACIN

NOTA: Sin Inventario Inicial en D1 yD2.

DIANA1Preparacin=2000+NA1*(2500-2000)D1= Preparado del Dia+ Sobrante del Dia AnteriorNA2Horneado=900+NA2*(1200-900)D2NA3EMPACADO=100+NA3*(2000-1000)Diferencia= Hornedo-EmpacadoSobrante del Horneado que va al Deposito D2

0000

10,36329234218221820,280739779849840,768456071768-7840

20,90307321245236490,93267617118011800,344737081345-1650

30,52537614226347320,329477839999990,880214851880-8810

40,88042848244061730,57283242107210720,821985531822-7500

50,80895413240475060,56633198107010700,828241831828-7580

60,56334117228287180,84069338115211520,386577961387-2340

70,61732841230998740,47709586104310430,264900661265-2220

80,192876982096109270,016937779059050,615802481616-7110

90,686696982343123660,067293319209200,167485581167-2470

100,744346452372138180,35523545100710070,513260291513-5070

PROMEDIO231410331559

Sobrante: Mezcla Preparada no Horneada que va a D1D2NA3EMPACADO=100+NA3*(2000-1000)Diferencia= Hornedo-EmpacadoSobrante del Horneado que va al Deposito D2

00

11979840,768456071768-7840

246911800,344737081345-1650

37339990,880214851880-8810

510110720,821985531822-7500

643610700,828241831828-7580

756511520,386577961387-2340

883110430,264900661265-2220

100229050,615802481616-7110

114459200,167485581167-2470

1281110070,513260291513-5070

PROMEDIO1559

ANALISIS DE LOS RESULTADOS DE LA PRIMERA Y SEGUNDA SIMULACIN.

De los resultados obtenidos de la primera simulacin de la tabla 1, se desprenden los siguientes anlisis:

1. Se puede observar que en la columna que identifica D1= preparado del da + sobrante del da anterior, se presenta una acumulacin del inventario de la mezcla preparada por cada da que transcurre del proceso de produccin. Esto se debe a que la capacidad de la operacin de horneado no es capaz de absolver la totalidad de la mezcla preparada y almacenada, produciendo lo que se conoce en produccin como un cuello de botella en la operacin de horneado.

2. La capacidad de produccin en ocasiones viene dado en por la operacin que genera lo que hemos denominado un cuello de botella de un proceso. En este sentido la capacidad de produccin de producto terminado del proceso de fabricacin del ponqu viene determinada por la operacin de horneado, cuya capacidad esperada es de 1033 ponqu por da. Adems la capacidad esperada de empaquetado da es de 1559 ponqu

De los resultados de la segunda simulacin en la tabla 2, genera los siguientes l anlisis:Al eliminar las condiciones iniciales del depsito D1 y D2, se observa que los valores promedio de preparacin de la mezcla, de Horneado y Empacado. Estos resultado nos conducen a que se mantiene el cuello de botella en la operacin de horneado y que la produccin estimada por da de ponqu es aproximadamente 1033 unidades/da. RECOMENDACIONES:1. Debido a que la operacin de horneado es el cuello de botella de la produccin, se pude sugerir ampliar la capacidad de esta operaciones incorporando por lo menos un nuevo horno.

El nmero de hornos a incorporar al proceso sera igual a:

Numero de Hornos= Cantidad de Mezcla Preparada/ Cantidad de Mezcla horneada

Numero de Hornos=2314 / 1033= 2,24. Se debe aadir a la produccin entre 1 y 2 hornos.CONCLUSIN:

Para buscar una solucin al problema planteados de los que hemos denominado el cuello de botella dentro del proceso de produccin de ponqu, para ello, se hace necesaria incorporar un nuevo horno a la operacin de horneado. Esto traer como consecuencia la modificacin de los parmetros de la distribucin de probabilidad uniforme de la operacin de horneado, que inicialmente fue establecida de la siguiente manera:

1. El proceso de horneado tiene una capacidad de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 900 kilos y 1.200 kilos de unidades de ponqu diariamente.

Cuando se tiene dos hornos en la operacin de horneado, la nueva distribucin contendr el doble de los valores de los parmetros de la distribucin inicial, quedando definida de la siguiente manera:

2. El proceso de horneado tiene una capacidad de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 1.800 kilos y 2.400 kilos de unidades de ponqu diariamente.

PRESENTACIN DE LOS RESULTADOS DE LA TERCERA SIMULACIN, CON LAS SIGUIENTES CONDICIONES:

DATOS DETRMINISTICOS:

1. inventario inicial en D1 = 80 kilogramo de molde lleno de mezcla cruda2. inventario inicial en D2 = 100 kilogramo de ponqu horneados3. No hay productos intermedio en ningunos de los almacenes4. Cada ponqu se elabora con un kilo de la mezcla y se supone que no hay prdidas.

.DATOS PROBABILISTICOS.

5. Se estima que el proceso de preparacin de la mezcla genera, de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 2.000 kilos y 2.500 kilos diariamente.6. Se calcula que el proceso de horneado tiene una capacidad de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 1.800 kilos y 2.400 kilos de unidades de ponqu diariamente.7. Se estima que el empacado tiene una capacidad de proceso de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 1.000 kilos y 2.000 kilos diariamente.

Tabla 3. TERCERA SIMULACIN:

NOTA: Con dos Hornos y con Inventario Inicial en D1= 80 y D2.=100


08000

10,5802179229023700,0771813118469840,768456071768-7840

20,37195959218627100,48219245208911800,344737081345-1650

30,70897549235429750,3422650820059990,880214851880-8810

40,71105075235633250,61635182217010720,821985531822-7500

50,71565905235835130,49247719209510700,828241831828-7580

60,01843318200934270,48539689209111520,386577961387-2340

70,61296426230636420,99383526239610430,264900661265-2220

80,46287423223134770,4536881620729050,615802481616-7110

90,08661153204334480,2782677719679200,167485581167-2470

100,97366253248739680,21311075192810070,513260291513-5070


Sobrante: Mezcla Preparada no Horneada que va a D1D2NA3EMPACADO=100+NA3*(2000-1000)Diferencia= Horneado-EmpacadoSobrante del Horneado que va al Deposito D2

00

1000

52419460,43858151439508508

62025970,892178111892705705

97022020,793877991794916916

115523810,7248146172513611361

141825400,25397504125422032203

133629330,51057466151127842784

124629770,27808466127839023902

140531900,6540727165443204320

148123850,11902219111951685168

PROMEDIO1523

ANALISIS DE LOS RESULTADOS DE LA TERCERA SIMULACIN.

De los resultados obtenidos de la tercera simulacin mostrada en la tabla 3, se desprenden los siguientes anlisis:

1. Se puede observar que en la columna que identifica D1= preparado del da + sobrante del da anterior, se presenta una acumulacin del inventario de la mezcla preparada por cada da que transcurre del proceso de produccin. Esto se debe a que la capacidad de la operacin de horneado no es capaz de absolver la totalidad de la mezcla preparada y almacenada, produciendo lo que se conoce en produccin como un cuello de botella en la operacin de horneado. 2. Por otra parte, se observa que la columna representada por el deposito D2= Mezcla Horneada lista para empacar; presenta un aumento del nivel de producto terminado no empacado, produciendo un cuello de botella en la operacin de empacado.

3. La capacidad de produccin viene dado en por la operacin que genera la menor velocidad de produccin por da. En este sentido la capacidad de produccin de producto terminado del proceso de fabricacin del ponqu viene determinada por la operacin de empacado por ser ms lenta que la operacin de horneado, cuya capacidad de produccin esperada es de 2066 ponqu por da mientras que la capacidad de produccin promedio de empacado es de 1523 ponqu por da, siendo esta ms lenta que la de horneado. Adems la capacidad esperada de empaquetado da es de 1559 ponqu. Entonces la capacidad de produccin diaria de la empresa es de 1523 ponqu por da

RECOMENDACIONES:

Debido a que la operacin de horneado y de empacado son ms lenta que la operacin de preparacin, haciendo que los niveles de almacenamiento en los depsitos D1 y D2 aumentan al transcurrir los das producindose cuello de botella de la produccin en las operaciones de horneado y empacado, se pude sugerir ampliar la capacidad de produccin de estas dos operaciones incorporando por lo menos un nuevo horno y una nueva cuadrilla para empacar.

El nmero de hornos a incorporar al proceso sera igual a:

Numero de Hornos= Cantidad de Mezcla Preparada/ Cantidad de Mezcla horneada

Numero de Hornos =2262 / 2066= 1,09. Se debe aadir a la produccin aproximadamente 1 hornos.

El nmero de cuadrilla a incorporar al proceso sera igual a:

Numero de Cuadrilla = Cantidad de Mezcla Horneada/ Cantidad de Mezcla horneada empacada

Numero de Hornos =2066 / 1523= 1,35. Se debe incorporar a la produccin aproximadamente 1 y 2 cuadrilla a la operacin de empacado.

CONCLUSIN:

Para solucionar el problema planteados que hemos denominado el cuello de botella dentro del proceso de produccin de ponqu, se hace necesaria incorporar un nuevo horno a la operacin de horneado y una nueva cuadrilla en la operacin de empacado. Esto traer como consecuencia la modificacin de los parmetros de la distribucin de probabilidad uniforme de la operacin de horneado y de empacado, que inicialmente fue establecida de la siguiente manera:

1. El proceso de horneado tiene una capacidad de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 900 kilos y 1.200 kilos de unidades de ponqu diariamente.2. Se estima que el empacado tiene una capacidad de proceso de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 1.000 kilos y 2.000 kilos diariamente.

Cuando se tiene tres hornos en la operacin de horneado, la nueva distribucin contendr el doble de los valores de los parmetros de la distribucin inicial, quedando definida de la siguiente manera:

3. El proceso de horneado tiene una capacidad de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 2.700 kilos y 3.600 kilos de unidades de ponqu diariamente.

La nueva distribucin de empacado ser la siguiente:

4. Se estima que el empacado tiene una capacidad de proceso de acuerdo a una distribucin uniforme, entre 2.000 kilos y 3.000 kilos diariamente.

Tabla 4. TERCERA SIMULACIN:



08000

10,90319529245225320,5178991131669840,768456071768-7840

20,61503952230816730,31507309298411800,344737081345-1650

30,99816889249911890,3727530730359990,880214851880-8810

40,825556224135660,95495468355910720,821985531822-7500

50,314951022157-8360,13361003282010700,828241831828-7580

60,726340532363-12930,74916837337411520,386577961387-2340

70,970061342485-21820,16614277285010430,264900661265-2220

80,955198832478-25540,4696493431239050,615802481616-7110

90,901272622451-32260,3601794530249200,167485581167-2470

100,707724232354-38970,39243751305310070,513260291513-5070


Sobrante: Mezcla Preparada no Horneada que va a D1D2NA3EMPACADO=100+NA3*(2000-1000)Diferencia= Horneado-EmpacadoSobrante del Horneado que va al Deposito D2

00

1000100

32660,7943662827944724723266

34550,6088137526098468463455

38820,776146732776110611063882

46650,429700612430223622364665

50560,538956882539251725175056

58910,89150672892300030005891

58490,622516562623322732275849

63490,074831392075427442746349

72990,248054452248505150517299

PROMEDIO2522

ANALISIS DE LOS RESULTADOS DE LA CUARTA SIMULACIN.

De los resultados obtenidos de la Cuarta a simulacin mostrada en la tabla 4, se desprenden los siguientes anlisis:

1. Se observa que la columna representada por el deposito D2= Mezcla Horneada lista para empacar; presenta un aumento del nivel de producto terminado no empacado, produciendo un cuello de botella en la operacin de empacado.

2. La capacidad de produccin viene dada por la capacidad de produccin de producto terminado del proceso de fabricacin del ponqu en la operacin de empacado por ser ms lenta dentro del proceso, con un promedio de empacado es de 2522 ponqu por da.

RECOMENDACIONES:

Debido a que la operacin de empacado es la ms lenta, haciendo que los niveles de almacenamiento en los depsitos D2 aumentan al transcurrir los das producindose cuello de botella de la produccin en esta operacin, se pude sugerir ampliar la capacidad de produccin de incorporando por lo menos una nueva cuadrilla para empacar. El nmero de hornos a incorporar al proceso sera igual a:

Numero de Cuadrilla = Cantidad de Mezcla Horneada/ Cantidad de Mezcla horneada empacada

Numero de Hornos =3099 / 2522= 1,22. Se debe incorporar a la produccin aproximadamente 1 y 2 cuadrilla a la operacin de empacado.

Tabla 4. CUARTA SIMULACIN:

NOTA: Con tres Hornos, dos cuadrillas y con Inventario Inicial en D1= 80 y D2.=100

DIANA1Preparacin=2000+NA1*(2500-2000)D1=Prepado del Dia+ Sobrante del Dia AnteriorNA2Horneado=900+NA2*(1200-900)Sobrante: Mezcla Preparada no Horneada que va a D1D2NA3EMPACADO=100+NA3*(2000-1000)Diferencia= Hornedo-EmpacadoSobrante del Horneado que va al Deposito D2

00,90319529245225320,517899113166-63532660,794366283589-3230

10,61503952230816730,315073092984-131129840,608813753218-2340

20,99816889249911890,372753073035-184730350,776146733552-5170

30,825556224135660,954954683559-299435590,429700612859700700

40,314951022157-8360,133610032820-365635200,538956883078442442

50,726340532363-12930,749168373374-466738170,891506737833434

60,970061342485-21820,166142772850-503228830,622516563245-3620

70,955198832478-25540,469649343123-567731230,074831392150973973

80,901272622451-32260,360179453024-625139970,24805445249615011501

90,707724232354-38970,392437513053-695045540,23877682247820772077

100,90319529245225320,517899113166-63532660,794366283589-3230


Tabla 5. QUINTA SIMULACIN:

NOTA: Con tres Hornos, tres cuadrilla y con Inventario Inicial en D1= 80 y D2.=100


0801000

10,21274453210621860,801171913421-123535210,339030124017-4960

20,1824396520918570,903469953513-265735130,555742064667-11540

30,523972292262-3950,470778533124-351831240,355296494066-9420

40,41319012207-13120,538224433184-449631840,943144025829-26450

50,507766962254-22420,351420643016-525930160,713736385141-21250

60,92712182464-27950,394024483055-585030550,818659025456-24010

70,090426342045-38040,733207193360-716433600,696646025090-17300

80,244087042122-50420,073976872767-780927670,655781734967-22010

90,629108552315-54940,198889132879-837328790,984984895955-30760

100,105533012053-63200,215735342894-921528940,920072025760-28660


Tabla 6. SEXTA SIMULACIN:



0801000

10,80895413240424840,50419633154-66932540,112002933336-820

20,48619037224315740,782555623404-183134040,644276254933-15290

30,7334513423675360,581804863224-268732240,891445665674-24510

40,230353712115-5720,821802423440-401234400,357737974073-6340

50,296639912148-18640,067018652760-462427600,61632134849-20890

60,107852412054-25700,300363172970-554029700,525955994578-16080

70,10040592050-34900,598773163239-672932390,26776943803-5640

80,974669642487-42420,491164893142-738431420,549424734648-15060

90,905178992453-49310,603198343243-817432430,924741365774-25310

100,627338482314-58600,943845943549-941035490,413129064239-6900

110,89974672450-69600,25836972933-989229330,780175185341-24080

120,325846132163-77290,705099643335-1106433350,656453144969-16350

130,137333292069-89950,494216743145-1214031450,173192543520-3750

140,473891422237-99030,338236643004-1290830040,453230384360-13550

150,529496142265-106430,874721523487-1413034870,820978425463-19760

160,531540882266-118640,451643423106-1497131060,498123114494-13880

170,424695582212-127590,485427413137-1589531370,413983584242-11050

180,33008822165-137300,619190043257-1698832570,45869324376-11190

190,511093482256-147320,426160473084-1781630840,544938514635-15510

200,821069982411-154050,139866332826-1823128260,333475754000-11750

210,198828092099-161320,816919463435-1956734350,20065923602-1670

220,042298652021-175460,164677882848-2039428480,277047033831-9830

230,381817072191-182030,984282973586-2178935860,384807894154-5690

240,852504042426-193630,438398393095-2245730950,438886684317-12220

250,17560352088-203690,332926423000-2336930000,479995124440-14400

260,893093662447-209220,391613513052-2397530520,240424823721-6690

270,503769042252-217230,949247723554-2527735540,326975313981-4270

280,411267432206-230720,693960393325-2639633250,406567584220-8950

290,883724482442-239540,851222273466-2742034660,321390423964-4980

300,140598772070-253500,773003333396-2874633960,101931823306900

Promedio2246224643612246

BIBLIOGRAFA.

Chase, Aquilano y Jacobs (2005) Administracin de Produccin y Operciones para una Ventaja Competitiva. McGraw Hill.

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