EVALUACIÓN FINAL CURSO DE PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN ESTUDIO DE CASO. BF SWINGS1
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PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN
EXAMEN FINAL: CASO DE ESTUDIO BF_SWINGS
Presentado por:
JOSE GREGORIO APONTE
LUIS CARLOS APONTE
DUBERLY SARMIENTO
TOMAS TORRES BARBOSA
JORGE ELIECER MATEO L.
Presentado a:
Msc. EDWIN GIOVANNY SUELTA
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA - UNAD
DICIEMBRE DE 2011
COLOMBIA
PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN
EXAMEN FINAL: CASO DE ESTUDIO BF_SWINGS
Presentado por:
JOSE GREGORIO APONTE
LUIS CARLOS APONTE
DUBERLY SARMIENTO
TOMAS TORRES BARBOSA
JORGE ELIECER MATEO L.
Presentado a:
Msc. EDWIN GIOVANNY SUELTA
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA - UNAD
DICIEMBRE DE 2011
COLOMBIA
INTRODUCCIÓN
El presente trabajo final contiene el desarrollo de una caso de estudio, aplicando los conceptos estudiados en el curso de Planeación y Control de la Producción, basado en una situación real.
El estudio de las diferentes variables del proceso de planeación permiten elaborar y comprender de una manera más detallada la situación expuesta, sustentada bajo parámetros estadísticos y análisis matemáticos se logra determinar las recomendaciones para cada una de las preguntas solicitadas en el problema.
De igual manera las tablas y gráficas desarrolladas se encuentran soportadas mediante la aplicación del programa Excel de Microsoft permitiendo una confrontación apropiada para cada uno los casos presentados.
OBJETIVOS
*Análizar y desarrollar un caso de estudio real en el área de Planificación y Control de la Producción, aplicando los conceptos estudiados a lo largo del curso.
*Evidenciar la capacidad de análisis y de la aplicación de las diferentes metodologías propuestas para la solución de casos en contextos reales.
*Elaborar planes de acción que permitan satisfacer las necesidades de planeación y control de la produciión en un ámbito real.
INTRODUCCIÓN
El presente trabajo final contiene el desarrollo de una caso de estudio, aplicando los conceptos estudiados en el curso de Planeación y Control de la Producción, basado en una situación real.
El estudio de las diferentes variables del proceso de planeación permiten elaborar y comprender de una manera más detallada la situación expuesta, sustentada bajo parámetros estadísticos y análisis matemáticos se logra determinar las recomendaciones para cada una de las preguntas solicitadas en el problema.
De igual manera las tablas y gráficas desarrolladas se encuentran soportadas mediante la aplicación del programa Excel de Microsoft permitiendo una confrontación apropiada para cada uno los casos presentados.
OBJETIVOS
*Análizar y desarrollar un caso de estudio real en el área de Planificación y Control de la Producción, aplicando los conceptos estudiados a lo largo del curso.
*Evidenciar la capacidad de análisis y de la aplicación de las diferentes metodologías propuestas para la solución de casos en contextos reales.
*Elaborar planes de acción que permitan satisfacer las necesidades de planeación y control de la produciión en un ámbito real.
justificasion enfoque Hoja demanda
La empresa BFS experimenta un crecimiento y se pretende que este sea con base en la aplicación de los sistemas de producción. Para esto el propietario de la empresa cuenta con algunos registros de sus procesos Ver tabla 1 en Excel: Datos iniciales.
Además se cuenta igualmente con datos históricos de la demanda de las últimas 116 semanas, la cual se puede observar de manera detallada para el analisis en la proxima hoja Excel demanda con lo cual se realiza el pronóstico de las ventas para cada uno de los productos, obteniéndose las siguientes gráficas:Ver Excel hoja: Demanda.
Como se puede ver en las dos primeras gráficas correspondientes al banco y a la cuna muestran una tendencia lineal, por lo que el pronóstico de estas se puede calcular por el método de regresión lineal simple. Con ayuda de Excel, se hallaron los valores de a y de b para estas dos gráficas:
ver hoja demanda columna. ( AC - a la AG. filas 2,3,y 4 )
Con estos valores y reemplazando en la ecuación se obtiene la proyección de la demanda para las siguientes 8 semanas
ver hoja demanda columna. ( X - a la AA. filas 1 hasta la 11)
Para el caso de los columpios, esta gráfica muestra una tendencia cíclica, la cual repite oscilaciones en intervalos de tiempo. Por ejemplo, a partir de la semana 1 de abril hasta la 2 de octubre, un total de 26 semanas en las que se presentan grandes oscilaciones. A partir de la semana 3 de octubre, por un periodo de 26 semanas la tendencia es muy lineal, aunque las ventas son muy bajas. De esta manera se presenta este ciclo en las ventas de este producto, cada 26 semanas se presenta la estacionalidad. Por tal motivo se hizo uso del método de índices estacionales para la proyección de la demanda. Dado el caso de que la demanda a proyectarse era la del ciclo oscilante, se toma entonces el valor total de ventas de estos periodos anteriormente, viéndose que han mostrado en dos ocasiones en los datos suministrados: de la 1 semana de abril hasta la 2 semana de octubre, durante el cual se vendieron 3353 unidades, y, desde la primera semana de mayo hasta la segunda semana de noviembre, durante el cual se vendieron un total de 3702 unidades. Con estos dos valores se hace una proyección por el método de regresión lineal para hallar el total del valor a venderse en este tercer ciclo, lo cual según las fórmulas de Excel dio lo siguiente: ver tabla en hoja Demanda columnas(S- T filas 56-60)Un total de 4051 ventas para el tercer ciclo. Puesto que esta proyección esta realzada para 26 semanas y solo se necesita las de ocho, se procede a utilizar los índices estacionales para cada semana del periodo a proyectar.
Un total de 4051 ventas para el tercer ciclo. Puesto que esta proyección esta realizada para 26 semanas y solo se necesita las de ocho, se procede a utilizar los índices estacionales para cada semana del periodo a proyectar:ver tabla columna (H-p fila 56-63) hoja Demanda" Los datos que se ven en la tabla anterior son los de los dos periodos fluctuantes anteriores, las primeras ocho semanas de cada uno. Ahora con esos resultados se determinan las proyecciones del columpio.
La empresa BFS experimenta un crecimiento y se pretende que este sea con base en la aplicación de los sistemas de producción. Para esto el propietario de la empresa cuenta con algunos registros de sus procesos Ver tabla 1 en Excel: Datos iniciales.
Además se cuenta igualmente con datos históricos de la demanda de las últimas 116 semanas, la cual se puede observar de manera detallada para el analisis en la proxima hoja Excel demanda con lo cual se realiza el pronóstico de las ventas para cada uno de los productos, obteniéndose las siguientes gráficas:Ver Excel hoja: Demanda.
Como se puede ver en las dos primeras gráficas correspondientes al banco y a la cuna muestran una tendencia lineal, por lo que el pronóstico de estas se puede calcular por el método de regresión lineal simple. Con ayuda de Excel, se hallaron los valores de a y de b para estas dos gráficas:
ver hoja demanda columna. ( AC - a la AG. filas 2,3,y 4 )
Con estos valores y reemplazando en la ecuación se obtiene la proyección de la demanda para las siguientes 8 semanas
ver hoja demanda columna. ( X - a la AA. filas 1 hasta la 11)
Para el caso de los columpios, esta gráfica muestra una tendencia cíclica, la cual repite oscilaciones en intervalos de tiempo. Por ejemplo, a partir de la semana 1 de abril hasta la 2 de octubre, un total de 26 semanas en las que se presentan grandes oscilaciones. A partir de la semana 3 de octubre, por un periodo de 26 semanas la tendencia es muy lineal, aunque las ventas son muy bajas. De esta manera se presenta este ciclo en las ventas de este producto, cada 26 semanas se presenta la estacionalidad. Por tal motivo se hizo uso del método de índices estacionales para la proyección de la demanda. Dado el caso de que la demanda a proyectarse era la del ciclo oscilante, se toma entonces el valor total de ventas de estos periodos anteriormente, viéndose que han mostrado en dos ocasiones en los datos suministrados: de la 1 semana de abril hasta la 2 semana de octubre, durante el cual se vendieron 3353 unidades, y, desde la primera semana de mayo hasta la segunda semana de noviembre, durante el cual se vendieron un total de 3702 unidades. Con estos dos valores se hace una proyección por el método de regresión lineal para hallar el total del valor a venderse en este tercer ciclo, lo cual según las fórmulas de Excel dio lo siguiente: ver tabla en hoja Demanda columnas(S- T filas 56-60)Un total de 4051 ventas para el tercer ciclo. Puesto que esta proyección esta realzada para 26 semanas y solo se necesita las de ocho, se procede a utilizar los índices estacionales para cada semana del periodo a proyectar.
Un total de 4051 ventas para el tercer ciclo. Puesto que esta proyección esta realizada para 26 semanas y solo se necesita las de ocho, se procede a utilizar los índices estacionales para cada semana del periodo a proyectar:ver tabla columna (H-p fila 56-63) hoja Demanda" Los datos que se ven en la tabla anterior son los de los dos periodos fluctuantes anteriores, las primeras ocho semanas de cada uno. Ahora con esos resultados se determinan las proyecciones del columpio.
Hoja fuerza de trabajo La empresa BFS experimenta un crecimiento y se pretende que este sea con base en la aplicación de los sistemas de producción. Para esto el propietario de la empresa cuenta con algunos registros de sus procesos Ver tabla 1 en Excel: Datos iniciales.
Además se cuenta igualmente con datos históricos de la demanda de las últimas 116 semanas, la cual se puede observar de manera detallada para el analisis en la proxima hoja Excel demanda con lo cual se realiza el pronóstico de las ventas para cada uno de los productos, obteniéndose las siguientes gráficas:Ver Excel hoja: Demanda.
Como se puede ver en las dos primeras gráficas correspondientes al banco y a la cuna muestran una tendencia lineal, por lo que el pronóstico de estas se puede calcular por el método de regresión lineal simple. Con ayuda de Excel, se hallaron los valores de a y de b para estas dos gráficas:
ver hoja demanda columna. ( AC - a la AG. filas 2,3,y 4 )
Con estos valores y reemplazando en la ecuación se obtiene la proyección de la demanda para las siguientes 8 semanas
ver hoja demanda columna. ( X - a la AA. filas 1 hasta la 11)
Para el caso de los columpios, esta gráfica muestra una tendencia cíclica, la cual repite oscilaciones en intervalos de tiempo. Por ejemplo, a partir de la semana 1 de abril hasta la 2 de octubre, un total de 26 semanas en las que se presentan grandes oscilaciones. A partir de la semana 3 de octubre, por un periodo de 26 semanas la tendencia es muy lineal, aunque las ventas son muy bajas. De esta manera se presenta este ciclo en las ventas de este producto, cada 26 semanas se presenta la estacionalidad. Por tal motivo se hizo uso del método de índices estacionales para la proyección de la demanda. Dado el caso de que la demanda a proyectarse era la del ciclo oscilante, se toma entonces el valor total de ventas de estos periodos anteriormente, viéndose que han mostrado en dos ocasiones en los datos suministrados: de la 1 semana de abril hasta la 2 semana de octubre, durante el cual se vendieron 3353 unidades, y, desde la primera semana de mayo hasta la segunda semana de noviembre, durante el cual se vendieron un total de 3702 unidades. Con estos dos valores se hace una proyección por el método de regresión lineal para hallar el total del valor a venderse en este tercer ciclo, lo cual según las fórmulas de Excel dio lo siguiente: ver tabla en hoja Demanda columnas(S- T filas 56-60)Un total de 4051 ventas para el tercer ciclo. Puesto que esta proyección esta realzada para 26 semanas y solo se necesita las de ocho, se procede a utilizar los índices estacionales para cada semana del periodo a proyectar.
Un total de 4051 ventas para el tercer ciclo. Puesto que esta proyección esta realizada para 26 semanas y solo se necesita las de ocho, se procede a utilizar los índices estacionales para cada semana del periodo a proyectar:ver tabla columna (H-p fila 56-63) hoja Demanda" Los datos que se ven en la tabla anterior son los de los dos periodos fluctuantes anteriores, las primeras ocho semanas de cada uno. Ahora con esos resultados se determinan las proyecciones del columpio.
Inicialmente se requiere que prepare un informe recomendándole los niveles de fuerza de trabajo para las siguientes ocho semanas ¿Cuál es el nivel de error de sus resultados?Para dar solucion a esa pregunta prepara según la proyección de la demanda la planeación de la fuerza de ventas, tomando el proceso de manera general, con el tiempo estándar de cada producto. hoja fuerza de trabajo fila (1-4 columna A-J) "Banco"
en la cual se puede ver una proyeccion estandar = 0.78 H/u y en la cuna podemos ver un tiempo estandar de 2,60 h/u de igual forma en cuadro columpio un Tiempo estándar (hr/uni)2,60
para determinar los requerimientos los requerimientos de producción de los cuadros en cada uno de los productos es el que se determinó según la proyección de la demanda. Para determinar las horas de producción requeridas se determina realizando la siguiente operación: Requerimiento de producción*Tiempo estándar. De esta forma se determina la fuerza laboral para cada semana tomando la totalidad de productos a fabricar entre las tres referencias.ver fila (B-J columnas 21-27)
para lo cual se presume que los operarios trabajan en una jornada de 8 horas al día * cinco días a la semana según información suministrada. De esta forma se determina las horas por semana por cada trabajador y, el número de trabajadores requeridos y la operacion se halló obteniendo la relación entre Horas de producción requeridas y Horas por semana por trabajador.Para hallar el error de los resultados, primero que todo, se debe hallar la Desviación Media Absoluta (MAD): MAD= |Demanda pronosticada|-|demanda real| Número de datos y la demanda real fue la para las cuatro primeras semanas a pronosticar.(ver hoja demanda fila 13-18 columna X-AA) Ahora con estos resultados, se halla la desviación Media (MAD), luego con los resultados obtenidos se halla el error de los resultados, el cual es MAD/promedio demanda pronosticada.ver hoja demanda ( fila 20-24 columna X -AA)
Como se puede ver, en la tabla para los dos primeros productos existe un error de solo un 6% y un 2%, respectivamente con lo que se puede concluir que el método utilizado en la proyección utilizado fue el correcto de acuerdo con los resultados.
Pero cuando observamos en el último producto, existe un error que es de casi un 50%, por lo que el método utilizado no es el correcto. Aunque no obstante también se debe analizar la gran dispersión que existe en la demanda en este periodo, además de que pueden existir otros factores externos que el método de proyección no toma en cuenta por lo cual se debe analizar todo el proceso en si.
¿Cambia esto su recomendación para las semanas 121 a la 124?
R/ analizando los datos para responder la pregunta en cuanto si cambia la recomendación hecha para las semanas la respuesta es no. Puesto que solo son 4 los datos que se suman a los otros 116, además, puesto que el error de los resultados obtenidos es muy bajo y la diferencia no es muy notable asimismo al realizar la operación en Excel tomando en cuenta los nuevos valores para las semanas de 117 a 120 para calcular la demanda de las semanas de 121 a 124, los valores fueron idénticos a los ya proyectados anteriormente, asi que la respuesta es NO rotundo.
Se solicita realizar un plan de producción para las siguientes cuatro semanas con la información de la demanda real.
La empresa proporciona la información para la realización de un plan agregado de producción, ver tabla hoja plan ver agregado(A-C, fila 1-13, (columna E-G fila 1-4)
Como se puede observar el requerimiento de la producción para la primera semana es menor en proporción de las siguientes, esto situación particular se debe al inventario inicial que se tiene. Haciendo uso de las propiedades de Excel, se determina el número de operarios que se requiere por cada actividad, así como los costos por hora de estos. De igual forma se halló el costo total en el que se incurre al trabajar con este plan agregado de producción constante y fuerza laboral variada. Basándose en el número de operarios requeridos, determinando los trabajadores a despedir y a contratar, así como los costos de hacer esto.Para tener una mejor idea de la propuesta ver todo el documento.
La empresa BFS experimenta un crecimiento y se pretende que este sea con base en la aplicación de los sistemas de producción. Para esto el propietario de la empresa cuenta con algunos registros de sus procesos Ver tabla 1 en Excel: Datos iniciales.
Además se cuenta igualmente con datos históricos de la demanda de las últimas 116 semanas, la cual se puede observar de manera detallada para el analisis en la proxima hoja Excel demanda con lo cual se realiza el pronóstico de las ventas para cada uno de los productos, obteniéndose las siguientes gráficas:Ver Excel hoja: Demanda.
Como se puede ver en las dos primeras gráficas correspondientes al banco y a la cuna muestran una tendencia lineal, por lo que el pronóstico de estas se puede calcular por el método de regresión lineal simple. Con ayuda de Excel, se hallaron los valores de a y de b para estas dos gráficas:
ver hoja demanda columna. ( AC - a la AG. filas 2,3,y 4 )
Con estos valores y reemplazando en la ecuación se obtiene la proyección de la demanda para las siguientes 8 semanas
ver hoja demanda columna. ( X - a la AA. filas 1 hasta la 11)
Para el caso de los columpios, esta gráfica muestra una tendencia cíclica, la cual repite oscilaciones en intervalos de tiempo. Por ejemplo, a partir de la semana 1 de abril hasta la 2 de octubre, un total de 26 semanas en las que se presentan grandes oscilaciones. A partir de la semana 3 de octubre, por un periodo de 26 semanas la tendencia es muy lineal, aunque las ventas son muy bajas. De esta manera se presenta este ciclo en las ventas de este producto, cada 26 semanas se presenta la estacionalidad. Por tal motivo se hizo uso del método de índices estacionales para la proyección de la demanda. Dado el caso de que la demanda a proyectarse era la del ciclo oscilante, se toma entonces el valor total de ventas de estos periodos anteriormente, viéndose que han mostrado en dos ocasiones en los datos suministrados: de la 1 semana de abril hasta la 2 semana de octubre, durante el cual se vendieron 3353 unidades, y, desde la primera semana de mayo hasta la segunda semana de noviembre, durante el cual se vendieron un total de 3702 unidades. Con estos dos valores se hace una proyección por el método de regresión lineal para hallar el total del valor a venderse en este tercer ciclo, lo cual según las fórmulas de Excel dio lo siguiente: ver tabla en hoja Demanda columnas(S- T filas 56-60)Un total de 4051 ventas para el tercer ciclo. Puesto que esta proyección esta realzada para 26 semanas y solo se necesita las de ocho, se procede a utilizar los índices estacionales para cada semana del periodo a proyectar.
Un total de 4051 ventas para el tercer ciclo. Puesto que esta proyección esta realizada para 26 semanas y solo se necesita las de ocho, se procede a utilizar los índices estacionales para cada semana del periodo a proyectar:ver tabla columna (H-p fila 56-63) hoja Demanda" Los datos que se ven en la tabla anterior son los de los dos periodos fluctuantes anteriores, las primeras ocho semanas de cada uno. Ahora con esos resultados se determinan las proyecciones del columpio.
Inicialmente se requiere que prepare un informe recomendándole los niveles de fuerza de trabajo para las siguientes ocho semanas ¿Cuál es el nivel de error de sus resultados?Para dar solucion a esa pregunta prepara según la proyección de la demanda la planeación de la fuerza de ventas, tomando el proceso de manera general, con el tiempo estándar de cada producto. hoja fuerza de trabajo fila (1-4 columna A-J) "Banco"
en la cual se puede ver una proyeccion estandar = 0.78 H/u y en la cuna podemos ver un tiempo estandar de 2,60 h/u de igual forma en cuadro columpio un Tiempo estándar (hr/uni)2,60
para determinar los requerimientos los requerimientos de producción de los cuadros en cada uno de los productos es el que se determinó según la proyección de la demanda. Para determinar las horas de producción requeridas se determina realizando la siguiente operación: Requerimiento de producción*Tiempo estándar. De esta forma se determina la fuerza laboral para cada semana tomando la totalidad de productos a fabricar entre las tres referencias.ver fila (B-J columnas 21-27)
para lo cual se presume que los operarios trabajan en una jornada de 8 horas al día * cinco días a la semana según información suministrada. De esta forma se determina las horas por semana por cada trabajador y, el número de trabajadores requeridos y la operacion se halló obteniendo la relación entre Horas de producción requeridas y Horas por semana por trabajador.Para hallar el error de los resultados, primero que todo, se debe hallar la Desviación Media Absoluta (MAD): MAD= |Demanda pronosticada|-|demanda real| Número de datos y la demanda real fue la para las cuatro primeras semanas a pronosticar.(ver hoja demanda fila 13-18 columna X-AA) Ahora con estos resultados, se halla la desviación Media (MAD), luego con los resultados obtenidos se halla el error de los resultados, el cual es MAD/promedio demanda pronosticada.ver hoja demanda ( fila 20-24 columna X -AA)
Como se puede ver, en la tabla para los dos primeros productos existe un error de solo un 6% y un 2%, respectivamente con lo que se puede concluir que el método utilizado en la proyección utilizado fue el correcto de acuerdo con los resultados.
Pero cuando observamos en el último producto, existe un error que es de casi un 50%, por lo que el método utilizado no es el correcto. Aunque no obstante también se debe analizar la gran dispersión que existe en la demanda en este periodo, además de que pueden existir otros factores externos que el método de proyección no toma en cuenta por lo cual se debe analizar todo el proceso en si.
¿Cambia esto su recomendación para las semanas 121 a la 124?
R/ analizando los datos para responder la pregunta en cuanto si cambia la recomendación hecha para las semanas la respuesta es no. Puesto que solo son 4 los datos que se suman a los otros 116, además, puesto que el error de los resultados obtenidos es muy bajo y la diferencia no es muy notable asimismo al realizar la operación en Excel tomando en cuenta los nuevos valores para las semanas de 117 a 120 para calcular la demanda de las semanas de 121 a 124, los valores fueron idénticos a los ya proyectados anteriormente, asi que la respuesta es NO rotundo.
Se solicita realizar un plan de producción para las siguientes cuatro semanas con la información de la demanda real.
La empresa proporciona la información para la realización de un plan agregado de producción, ver tabla hoja plan ver agregado(A-C, fila 1-13, (columna E-G fila 1-4)
Como se puede observar el requerimiento de la producción para la primera semana es menor en proporción de las siguientes, esto situación particular se debe al inventario inicial que se tiene. Haciendo uso de las propiedades de Excel, se determina el número de operarios que se requiere por cada actividad, así como los costos por hora de estos. De igual forma se halló el costo total en el que se incurre al trabajar con este plan agregado de producción constante y fuerza laboral variada. Basándose en el número de operarios requeridos, determinando los trabajadores a despedir y a contratar, así como los costos de hacer esto.Para tener una mejor idea de la propuesta ver todo el documento.
Inicialmente se requiere que prepare un informe recomendándole los niveles de fuerza de trabajo para las siguientes ocho semanas ¿Cuál es el nivel de error de sus resultados?Para dar solucion a esa pregunta prepara según la proyección de la demanda la planeación de la fuerza de ventas, tomando el proceso de manera general, con el tiempo estándar de cada producto. hoja fuerza de trabajo fila (1-4 columna A-J) "Banco"
en la cual se puede ver una proyeccion estandar = 0.78 H/u y en la cuna podemos ver un tiempo estandar de 2,60 h/u de igual forma en cuadro columpio un Tiempo estándar (hr/uni)2,60
para determinar los requerimientos los requerimientos de producción de los cuadros en cada uno de los productos es el que se determinó según la proyección de la demanda. Para determinar las horas de producción requeridas se determina realizando la siguiente operación: Requerimiento de producción*Tiempo estándar. De esta forma se determina la fuerza laboral para cada semana tomando la totalidad de productos a fabricar entre las tres referencias.ver fila (B-J columnas 21-27)
para lo cual se presume que los operarios trabajan en una jornada de 8 horas al día * cinco días a la semana según información suministrada. De esta forma se determina las horas por semana por cada trabajador y, el número de trabajadores requeridos y la operacion se halló obteniendo la relación entre Horas de producción requeridas y Horas por semana por trabajador.Para hallar el error de los resultados, primero que todo, se debe hallar la Desviación Media Absoluta (MAD): MAD= |Demanda pronosticada|-|demanda real| Número de datos y la demanda real fue la para las cuatro primeras semanas a pronosticar.(ver hoja demanda fila 13-18 columna X-AA) Ahora con estos resultados, se halla la desviación Media (MAD), luego con los resultados obtenidos se halla el error de los resultados, el cual es MAD/promedio demanda pronosticada.ver hoja demanda ( fila 20-24 columna X -AA)
Como se puede ver, en la tabla para los dos primeros productos existe un error de solo un 6% y un 2%, respectivamente con lo que se puede concluir que el método utilizado en la proyección utilizado fue el correcto de acuerdo con los resultados.
Pero cuando observamos en el último producto, existe un error que es de casi un 50%, por lo que el método utilizado no es el correcto. Aunque no obstante también se debe analizar la gran dispersión que existe en la demanda en este periodo, además de que pueden existir otros factores externos que el método de proyección no toma en cuenta por lo cual se debe analizar todo el proceso en si.
¿Cambia esto su recomendación para las semanas 121 a la 124?
R/ analizando los datos para responder la pregunta en cuanto si cambia la recomendación hecha para las semanas la respuesta es no. Puesto que solo son 4 los datos que se suman a los otros 116, además, puesto que el error de los resultados obtenidos es muy bajo y la diferencia no es muy notable asimismo al realizar la operación en Excel tomando en cuenta los nuevos valores para las semanas de 117 a 120 para calcular la demanda de las semanas de 121 a 124, los valores fueron idénticos a los ya proyectados anteriormente, asi que la respuesta es NO rotundo.
Se solicita realizar un plan de producción para las siguientes cuatro semanas con la información de la demanda real.
La empresa proporciona la información para la realización de un plan agregado de producción, ver tabla hoja plan ver agregado(A-C, fila 1-13, (columna E-G fila 1-4)
Como se puede observar el requerimiento de la producción para la primera semana es menor en proporción de las siguientes, esto situación particular se debe al inventario inicial que se tiene. Haciendo uso de las propiedades de Excel, se determina el número de operarios que se requiere por cada actividad, así como los costos por hora de estos. De igual forma se halló el costo total en el que se incurre al trabajar con este plan agregado de producción constante y fuerza laboral variada. Basándose en el número de operarios requeridos, determinando los trabajadores a despedir y a contratar, así como los costos de hacer esto.Para tener una mejor idea de la propuesta ver todo el documento.
Inicialmente se requiere que prepare un informe recomendándole los niveles de fuerza de trabajo para las siguientes ocho semanas ¿Cuál es el nivel de error de sus resultados?Para dar solucion a esa pregunta prepara según la proyección de la demanda la planeación de la fuerza de ventas, tomando el proceso de manera general, con el tiempo estándar de cada producto. hoja fuerza de trabajo fila (1-4 columna A-J) "Banco"
en la cual se puede ver una proyeccion estandar = 0.78 H/u y en la cuna podemos ver un tiempo estandar de 2,60 h/u de igual forma en cuadro columpio un Tiempo estándar (hr/uni)2,60
para determinar los requerimientos los requerimientos de producción de los cuadros en cada uno de los productos es el que se determinó según la proyección de la demanda. Para determinar las horas de producción requeridas se determina realizando la siguiente operación: Requerimiento de producción*Tiempo estándar. De esta forma se determina la fuerza laboral para cada semana tomando la totalidad de productos a fabricar entre las tres referencias.ver fila (B-J columnas 21-27)
para lo cual se presume que los operarios trabajan en una jornada de 8 horas al día * cinco días a la semana según información suministrada. De esta forma se determina las horas por semana por cada trabajador y, el número de trabajadores requeridos y la operacion se halló obteniendo la relación entre Horas de producción requeridas y Horas por semana por trabajador.Para hallar el error de los resultados, primero que todo, se debe hallar la Desviación Media Absoluta (MAD): MAD= |Demanda pronosticada|-|demanda real| Número de datos y la demanda real fue la para las cuatro primeras semanas a pronosticar.(ver hoja demanda fila 13-18 columna X-AA) Ahora con estos resultados, se halla la desviación Media (MAD), luego con los resultados obtenidos se halla el error de los resultados, el cual es MAD/promedio demanda pronosticada.ver hoja demanda ( fila 20-24 columna X -AA)
Como se puede ver, en la tabla para los dos primeros productos existe un error de solo un 6% y un 2%, respectivamente con lo que se puede concluir que el método utilizado en la proyección utilizado fue el correcto de acuerdo con los resultados.
Pero cuando observamos en el último producto, existe un error que es de casi un 50%, por lo que el método utilizado no es el correcto. Aunque no obstante también se debe analizar la gran dispersión que existe en la demanda en este periodo, además de que pueden existir otros factores externos que el método de proyección no toma en cuenta por lo cual se debe analizar todo el proceso en si.
¿Cambia esto su recomendación para las semanas 121 a la 124?
R/ analizando los datos para responder la pregunta en cuanto si cambia la recomendación hecha para las semanas la respuesta es no. Puesto que solo son 4 los datos que se suman a los otros 116, además, puesto que el error de los resultados obtenidos es muy bajo y la diferencia no es muy notable asimismo al realizar la operación en Excel tomando en cuenta los nuevos valores para las semanas de 117 a 120 para calcular la demanda de las semanas de 121 a 124, los valores fueron idénticos a los ya proyectados anteriormente, asi que la respuesta es NO rotundo.
Se solicita realizar un plan de producción para las siguientes cuatro semanas con la información de la demanda real.
La empresa proporciona la información para la realización de un plan agregado de producción, ver tabla hoja plan ver agregado(A-C, fila 1-13, (columna E-G fila 1-4)
Como se puede observar el requerimiento de la producción para la primera semana es menor en proporción de las siguientes, esto situación particular se debe al inventario inicial que se tiene. Haciendo uso de las propiedades de Excel, se determina el número de operarios que se requiere por cada actividad, así como los costos por hora de estos. De igual forma se halló el costo total en el que se incurre al trabajar con este plan agregado de producción constante y fuerza laboral variada. Basándose en el número de operarios requeridos, determinando los trabajadores a despedir y a contratar, así como los costos de hacer esto.Para tener una mejor idea de la propuesta ver todo el documento.
evalucion 40% trabajo taller tabla1
Número de empleadosDías a la semana ventas (US$)Departamento
35 5 1.4Perforado
TornosSierra de corteSierra caladora
RanuradoCepillado
Ruteadora/FormadoraNivelado
LijadoEnsambleTerminado
TOTAL
Además se cuenta igualmente con datos históricos de la demanda de las últimas 116 semanas, la cual se puede observar de manera detallada en el documento adjunto. Con esta demanda se realiza el pronóstico de las ventas para cada uno de los productos obteniendo ver las graficas hoja demanda.
Tiempo de procesamiento (min) DisponibilidadBanco Cuna Columpio Horas Personas
7 10 11 70 215 0 0 35 13 16 10 105 30 3 4 35 10 10 8 70 20 22 11 105 30 3 3 35 10 13 7 70 25 25 35 145 4
12 30 45 150 45 15 22 80 2
47 147 156 900 25
Además se cuenta igualmente con datos históricos de la demanda de las últimas 116 semanas, la cual se puede observar de manera detallada en el documento adjunto. Con esta demanda se realiza el pronóstico de las ventas para cada uno de los productos obteniendo ver las graficas hoja demanda.
DEMANDA HISTORICAAño Mes Semana Banco Cuna Columpio
2005
ENERO
1 105 234 182 101 248 213 106 276 284 108 225 16
FEBRERO
5 91 228 296 101 247 257 100 275 228 101 251 24
MARZO
9 109 251 2710 108 241 3711 88 236 2412 100 254 26
ABRIL
13 102 248 2814 99 229 13915 100 243 16116 109 254 216
MAYO
17 102 272 11218 99 249 7619 113 248 27520 96 302 41
JUNIO
21 104 234 32122 99 249 33823 100 292 5024 108 261 27
JULIO
25 105 264 6426 99 265 4427 107 261 22228 96 256 30
AGOSTO
29 96 254 20030 107 304 3031 98 279 3332 85 262 89
SEPTIEMBRE
33 86 261 19834 116 265 3435 126 299 27836 95 291 75
OCTUBRE
37 99 321 16838 111 295 10439 115 277 4140 108 275 24
NOVIEMBRE
41 95 299 2242 106 266 1543 98 305 1844 113 273 14
DICIEMBRE
45 90 292 2746 80 326 15
2005
DICIEMBRE47 100 277 1948 100 256 22
2006
ENERO
49 75 246 2750 106 312 2251 88 320 3252 95 292 21
FEBRERO
53 132 277 2954 100 275 1855 109 295 3256 102 308 28
MARZO
57 106 262 2358 100 318 2459 105 306 2960 107 303 38
ABRIL
61 88 281 2562 99 341 2563 121 302 2264 113 303 21
MAYO
65 97 324 2866 86 344 19867 101 311 17768 100 271 173
JUNIO
69 96 320 6570 116 305 29571 104 332 26472 102 323 66
JULIO
73 99 293 20474 114 324 5675 101 311 4476 88 324 267
AGOSTO
77 94 328 30078 100 355 31179 110 317 23680 106 320 44
SEPTIEMBRE
81 105 312 4282 86 341 11183 99 350 3584 104 364 37
OCTUBRE
85 113 310 18586 100 289 13987 95 356 8188 100 331 50
NOVIEMBRE
89 103 342 16190 115 308 13391 107 335 2992 95 352 20
DICIEMBRE
93 92 362 1594 109 343 22
2006
DICIEMBRE95 116 356 2296 103 324 34
2007
ENERO
97 104 348 1798 96 337 2199 106 309 24
100 118 345 23
FEBRERO
101 94 357 20102 84 330 20103 106 323 25104 107 327 27
MARZO
105 88 368 31106 110 325 27107 88 348 22108 121 336 32
ABRIL
109 94 361 26110 101 350 23111 113 343 27112 86 356 18
MAYO
113 95 353 27114 101 308 22115 103 345 27116 103 342 21
PROMEDIO 101.72 299.99 74.20DESVIACION ESTANDAR 9.41930137 38.3790014 84.9555607
0 20 40 60 80 100 1200
20
40
60
80
100
120
140
f(x) = − 0.00189136201130204 x + 101.834782608696R² = 4.56010185762024E-05R² = 0.000147256384149796
BANCO
Semana
Dem
and
a
0 20 40 60 80 100 1200
50
100
150
200
250
300
350
400
f(x) = 0.983688924768385 x + 242.445577211394R² = 0.743003443855894
CUNA
Semana
Dem
and
a
0 20 40 60 80 100 1200
50
100
150
200
250
300
350
400
COLUMPIO
Semana
Dem
and
a
PRONOSTICO COLUMPIOS POR INDICES DE ESTACIONALIDAD
PERIODOSEMANA
1 2 3 4 51 28 139 161 216 1122 28 198 177 173 65
PROMEDIO 28 168.5 169 194.5 88.5INDICE EST 0.1936 1.1651 1.1685 1.3449 0.6119PRONOSTIC 30 182 182 210 95
0 20 40 60 80 100 1200
50
100
150
200
250
300
350
400
COLUMPIO
Semana
Dem
and
a
0 20 40 60 80 100 1200
20
40
60
80
100
120
140
f(x) = − 0.00189136201130204 x + 101.834782608696R² = 4.56010185762024E-05R² = 0.000147256384149796
BANCO
Semana
Dem
and
a
0 20 40 60 80 100 1200
50
100
150
200
250
300
350
400
f(x) = 0.983688924768385 x + 242.445577211394R² = 0.743003443855894
CUNA
Semana
Dem
and
a
0 20 40 60 80 100 1200
50
100
150
200
250
300
350
400
COLUMPIO
Semana
Dem
and
a
PRONOSTICO COLUMPIOS POR INDICES DE ESTACIONALIDAD PERIODOSEMANA 1
6 7 8 276 275 41 PROYECCION
295 264 66 3185.5 269.5 53.5 144.625
1.2826 1.8634 0.3699200 290 58
0 20 40 60 80 100 1200
50
100
150
200
250
300
350
400
COLUMPIO
Semana
Dem
and
a
0 20 40 60 80 100 1200
20
40
60
80
100
120
140
f(x) = − 0.00189136201130204 x + 101.834782608696R² = 4.56010185762024E-05R² = 0.000147256384149796
BANCO
Semana
Dem
and
a
0 20 40 60 80 100 1200
50
100
150
200
250
300
350
400
f(x) = 0.983688924768385 x + 242.445577211394R² = 0.743003443855894
CUNA
Semana
Dem
and
a
0 20 40 60 80 100 1200
50
100
150
200
250
300
350
400
COLUMPIO
Semana
Dem
and
a
VENTAS a b3353 3004 3493702
PROYECCION4051
0 20 40 60 80 100 1200
50
100
150
200
250
300
350
400
COLUMPIO
Semana
Dem
and
a
DEMANDA PRONOSTICADA SIGUIENTES 8 SEMANASSemana Banco Cuna Columpio
117 102 357 30118 102 358 182119 102 359 182120 102 360 210121 102 361 95122 102 362 200123 102 363 290124 102 364 58
PROMEDIO SEMANAS 117-120 101.68 358.89 150.83
DEMANDA REAL SIGUIENTES 4 SEMANASSemana Banco Cuna Columpio
117 100 344 24118 109 352 146119 90 368 279120 106 361 64
ERROR DE LOS RESULTADOSSemana Banco Cuna Columpio
Desviación Media Absoluta (MAD) 6 7 71
ERROR 6.15% 2.02% 47.10%
Producto a b Coeficiente de correlacionBanco 101.8 -0.001 -0.00675285262511108Cuna 242.4 0.983 0.861976475233456
Ecuacióny = -0,001x + 101,8y = 0,983x + 242,4
BANCOSemana 117 118 119 120Requerimiento de producción 102 102 102 102Horas de producción requeridas 79.9 79.9 79.9 79.9
CUNASemana 117 118 119 120Requerimiento de producción 357 358 359 360Horas de producción requeridas 875.7 878.1 880.5 882.9
COLUMPIOSemana 117 118 119 120Requerimiento de producción 30 182 182 210Horas de producción requeridas 78.4 472.0 473.4 544.8
REQUERIMIENTOS TOTALESSemana 117 118 119 120Requerimiento de producción 490 642 643 672Horas de producción requeridas 1034.0 1429.9 1433.7 1507.6Días de trabajo por semana 5 5 5 5Horas por semana por trabajador 40 40 40 40Trabajadores requeridos 26 36 36 38
BANCO121 122 123 124 TOTAL102 102 102 102 81679.9 79.9 79.9 79.9 639.2
CUNA121 122 123 124 TOTAL361 362 363 364 2887
885.3 887.7 890.1 892.5 7073
COLUMPIO121 122 123 124 TOTAL95 200 290 58 1246
247.9 519.6 754.9 149.9 3241
REQUERIMIENTOS TOTALES121 122 123 124 TOTAL559 664 756 524 4949 Jornada de trabajo (hr/dia)
1213.1 1487.2 1724.9 1122.3 109535 5 5 5
40 40 40 4030 37 43 28
Tiempo estándar (hr/uni)0.78
Tiempo estándar (hr/uni)2.45
Tiempo estándar (hr/uni)2.60
Jornada de trabajo (hr/dia)8
COSTOS POR DEPARTAMENTODepartamento Costo ($/hr) Trabajadores
Perforado 12 2Tornos 15 1
Sierra de corte 12 3Sierra caladora 12 1
Ranurado 20 2Cepillado 20 3
Ruteadora/Formadora 15 1Nivelado 15 2
Lijado 10 4Ensamble 10 4Terminado 10 2
BANCOSemana 117 118Requerimiento de producción 30 109
CUNASemana 117 118Requerimiento de producción 89 352
COLUMPIOSemana 117 118Requerimiento de producción 0 60
SEMANA 117
SEMANA 118
SEMANA 119
SEMANA 119
TOTAL COSTOSSemana Banco Cuna
117 282.50 3305118 1026.42 37529119 847.50 39235120 934.83 38489
Producto Costo inventario ($/semana/unidad)Banco 0.3Cuna 0.8
Columpio 0.9
BANCO119 120 TOTAL90 106 405
CUNA119 120 TOTAL368 361 1170
COLUMPIO119 120 TOTAL279 64 403
BANCO
SEMANA 117
Departamento Costo ($/hr) TEPerforado 12 0.12
Tornos 15 0.25Sierra de corte 12 0.05
Lijado 10 0.08Ensamble 10 0.20Terminado 10 0.08
TOTAL
SEMANA 118
Departamento Costo ($/hr) TEPerforado 12 0.12
Tornos 15 0.25Sierra de corte 12 0.05
Lijado 10 0.08Ensamble 10 0.20Terminado 10 0.08
TOTAL
SEMANA 119
Departamento Costo ($/hr) TEPerforado 12 0.12
Tornos 15 0.25Sierra de corte 12 0.05
Lijado 10 0.08Ensamble 10 0.20Terminado 10 0.08
TOTAL
SEMANA 119
Departamento Costo ($/hr) TEPerforado 12 0.12
Tornos 15 0.25Sierra de corte 12 0.05
Lijado 10 0.08Ensamble 10 0.20Terminado 10 0.08
TOTAL
TOTAL COSTOSColumpio Total Trabajadores actuales
0.00 3587.37 252300.00 40855.48 12
29815.80 69898.23 282453.33 41876.78 30
Inventario actual70
255110
BANCO
horas requeridas trabajadores requeridos3.50 17.50 11.50 12.50 16.00 12.50 1
TOTAL 6
horas requeridas trabajadores requeridos12.72 127.25 15.45 19.08 1
21.80 19.08 1
TOTAL 6
horas requeridas trabajadores requeridos10.50 122.50 14.50 17.50 1
18.00 17.50 1
TOTAL 6
horas requeridas trabajadores requeridos12.37 126.50 15.30 1
8.83 121.20 12.50 1
TOTAL 6
TOTAL COSTOSTrabajadores requeridos Trabajadores despedidos
12 1328 030 028 2
Costo capacitación ($/trabajador)1000
Salario por trabajador ($/semana)400
Tiempo extra por trabajador($/hr)10.5
Costo despido ($/trabajador)1200
Costo total ($)42.00
112.5018.0025.0060.0025.00
282.50
Costo total ($)152.60408.7565.4090.83
218.0090.83
1026.42
Costo total ($)126.00337.5054.0075.00
180.0075.00
847.50
Costo total ($)148.40397.5063.60
88.33212.0025.00
934.83
TOTAL COSTOSCosto trabajadores despedidos ($) Trabajadores contratados
15600 00 160 2
2400 0
Salario trabajador($/hr)10
Departamento Costo ($/hr)Perforado 12
Sierra de corte 12Sierra caladora 12
Ranurado 20Cepillado 20
Ruteadora/Formadora 15Nivelado 15
Lijado 10
Ensamble 10Terminado 10
TOTAL
Costo ($/hr)12
Sierra de corte 12Sierra caladora 12
Ranurado 20Cepillado 20
Ruteadora/Formadora 15Nivelado 15
Lijado 10Ensamble 10Terminado 10
TOTAL
Departamento Costo ($/hr)Perforado 12
Sierra de corte 12Sierra caladora 12
Ranurado 20Cepillado 20
Ruteadora/Formadora 15Nivelado 15
Lijado 10Ensamble 10Terminado 10
TOTAL
Departamento Costo ($/hr)Perforado 12
Sierra de corte 12Sierra caladora 12
Ranurado 20Cepillado 20
Ruteadora/Formadora 15Nivelado 15
Lijado 10Ensamble 10Terminado 10
TOTAL
TOTAL COSTOSCosto trabajadores contratados (capacitación) ($) Costo total ($)
0 19187.3716000 56855.482000 71898.23
0 44276.78TOTAL 192217.87
CUNA
TE horas requeridas trabajadores requeridos0.17 14.83 10.27 23.73 10.05 4.45 10.17 14.83 10.37 32.63 10.05 4.45 10.22 19.28 10.42 37.08 1
0.50 44.50 20.25 22.25 1
TOTAL 11
TE horas requeridas trabajadores requeridos0.17 58.67 20.27 93.87 30.05 17.60 10.17 58.67 20.37 129.07 40.05 17.60 10.22 76.27 20.42 146.67 40.50 176.00 50.25 88.00 3
TOTAL 27
TE horas requeridas trabajadores requeridos0.17 61.33 20.27 98.13 30.05 18.40 10.17 61.33 20.37 134.93 40.05 18.40 10.22 79.73 20.42 153.33 40.50 184.00 50.25 92.00 3
TOTAL 27
TE horas requeridas trabajadores requeridos0.17 60.17 20.27 96.27 30.05 18.05 1
0.17 60.17 20.37 132.37 40.05 18.05 10.22 78.22 20.42 150.42 40.50 180.50 50.25 90.25 3
TOTAL 27
COLUMPIO
Costo total ($) Departamento Costo ($/hr) TE178.00 Perforado 12 0.18284.80 Sierra de corte 12 0.1753.40 Sierra caladora 12 0.07
296.67 Ranurado 20 0.13652.67 Cepillado 20 0.1866.75 Ruteadora/Formadora 15 0.05
289.25 Nivelado 15 0.12370.83 Lijado 10 0.58
890.00 Ensamble 10 0.75222.50 Terminado 10 0.373305 TOTAL
Costo total ($) Departamento Costo ($/hr) TE1408.00 Perforado 12 0.183379.20 Sierra de corte 12 0.17211.20 Sierra caladora 12 0.07
2346.67 Ranurado 20 0.1310325.33 Cepillado 20 0.18
264.00 Ruteadora/Formadora 15 0.052288.00 Nivelado 15 0.125866.67 Lijado 10 0.588800.00 Ensamble 10 0.752640.00 Terminado 10 0.3737529
Costo total ($) Departamento Costo ($/hr) TE1472.00 Perforado 12 0.183532.80 Sierra de corte 12 0.17220.80 Sierra caladora 12 0.07
2453.33 Ranurado 20 0.1310794.67 Cepillado 20 0.18
276.00 Ruteadora/Formadora 15 0.052392.00 Nivelado 15 0.126133.33 Lijado 10 0.589200.00 Ensamble 10 0.752760.00 Terminado 10 0.3739235
Costo total ($) Departamento Costo ($/hr) TE1444.00 Perforado 12 0.183465.60 Sierra de corte 12 0.17216.60 Sierra caladora 12 0.07
2406.67 Ranurado 20 0.1310589.33 Cepillado 20 0.18
270.75 Ruteadora/Formadora 15 0.052346.50 Nivelado 15 0.126016.67 Lijado 10 0.589025.00 Ensamble 10 0.752707.50 Terminado 10 0.3738489 TOTAL
COLUMPIO
horas requeridas trabajadores requeridos Costo total ($)0.00 0 0.000.00 0 0.000.00 0 0.000.00 0 0.000.00 0 0.000.00 0 0.000.00 0 0.000.00 0 0.00
0.00 0 0.000.00 0 0.00
TOTAL 0 0.00
horas requeridas trabajadores requeridos Costo total ($)11.00 1 132.0010.00 1 120.004.00 1 48.008.00 1 160.00
11.00 1 220.003.00 1 45.007.00 1 105.00
35.00 1 350.0045.00 2 900.0022.00 1 220.00
11 2300.00
horas requeridas trabajadores requeridos Costo total ($)51.15 2 1227.6046.50 2 1116.0018.60 1 223.2037.20 1 744.0051.15 2 2046.0013.95 1 209.2532.55 1 488.25
162.75 5 8137.50209.25 6 12555.00102.30 3 3069.00
24 29815.80
horas requeridas trabajadores requeridos Costo total ($)11.73 1 140.8010.67 1 128.004.27 1 51.20
8.53 1 170.6711.73 1 234.673.20 1 48.007.47 1 112.00
37.33 1 373.3348.00 2 960.0023.47 1 234.67
TOTAL 11 2453.33
Decisiones importantes:
Disminuir los niveles de inventarios particularmente para las cunas, ya que la demanda del mercado se mantiene estable y estos son muy altos, por el contrario aumentar los niveles de columpios, aprovechando que los costos de mantener inventarios no son significativos. En cuanto a los costos de tiempo extra efectivamente son altos ya que son muchas las horas requeridas para suplir la demanda en ciertos departamentos como perforado, cepillado, nivelado, lijado, ensamble y terminado, para ello hay que contratar personal o capacitar al personal de los departamentos subutilizados para que complementen su jornada laboral con la realización de actividades críticas de la planta. Realizar planes estratégicos de mantenimiento preventivo de la maquinaria actual, así como proyectos de inversión en la compra de equipos ya que los pronósticos de crecimiento son muy buenos especialmente en el mercado de cunas. Establecer alianzas productivas con empresas que en dado caso de un aumento significativo de la demanda de columpios estos mitiguen el impacto de nuestra producción y se pueda cumplir con todas las órdenes de pedidos. Establecer políticas de ventas con nuestros clientes, buscando estandarizar los pedidos de columpios de tal manera que se pueda cumplir con las demandas del producto. El plan agregado de producción debe realizarse por procesos, debido al diagrama de flujo de los productos ya que existen procesos que dependen y no pueden realizarse sin la finalización de otros. El método que sugeriría sería una combinación de los planes agregados tanto por productos como por proceso. Por proceso sería los bancos, y por productos las cunas y los columpios. Los bancos requieren procesos muy diferentes, no necesitan sierras caladoras, ranurados, cepillados, ruteadoras y nivelado, y los tiempos de producción están en 47 min unidad mientras que la fabricación de las cunas y columpio si necesitan ese proceso y lo tiempos están en 147 y 156 minutos.
Decisiones importantes:
Disminuir los niveles de inventarios particularmente para las cunas, ya que la demanda del mercado se mantiene estable y estos son muy altos, por el contrario aumentar los niveles de columpios, aprovechando que los costos de mantener inventarios no son significativos. En cuanto a los costos de tiempo extra efectivamente son altos ya que son muchas las horas requeridas para suplir la demanda en ciertos departamentos como perforado, cepillado, nivelado, lijado, ensamble y terminado, para ello hay que contratar personal o capacitar al personal de los departamentos subutilizados para que complementen su jornada laboral con la realización de actividades críticas de la planta. Realizar planes estratégicos de mantenimiento preventivo de la maquinaria actual, así como proyectos de inversión en la compra de equipos ya que los pronósticos de crecimiento son muy buenos especialmente en el mercado de cunas. Establecer alianzas productivas con empresas que en dado caso de un aumento significativo de la demanda de columpios estos mitiguen el impacto de nuestra producción y se pueda cumplir con todas las órdenes de pedidos. Establecer políticas de ventas con nuestros clientes, buscando estandarizar los pedidos de columpios de tal manera que se pueda cumplir con las demandas del producto. El plan agregado de producción debe realizarse por procesos, debido al diagrama de flujo de los productos ya que existen procesos que dependen y no pueden realizarse sin la finalización de otros. El método que sugeriría sería una combinación de los planes agregados tanto por productos como por proceso. Por proceso sería los bancos, y por productos las cunas y los columpios. Los bancos requieren procesos muy diferentes, no necesitan sierras caladoras, ranurados, cepillados, ruteadoras y nivelado, y los tiempos de producción están en 47 min unidad mientras que la fabricación de las cunas y columpio si necesitan ese proceso y lo tiempos están en 147 y 156 minutos.
CONCLUSIONES
El anterior trabajo permitió comprender la importancia de aplicar los diferentes conceptos de planeación y control de procesos en un contexto real. Analizando y comprendiendo los diferentes requerimientos tanto de material como de personal para controlar los procesos de producción en una empresa.
A través del estudio de las múltiples etapas intermedias, propias de los procesos industriales, como la transformación de materiales empleados, montajes y desarrollo de componentes se logra dar una interpretación acertada de la consolidación de un producto final y el cumplimiento de los objetivos de una empresa de manufactura.
Además de la coordinación de equipos, personal de obra y materias primas se estableció una solución relativamente efectiva a un problema de producción, llevándolos a un punto donde se manifiesta qué es preciso ejecutar sin la necesidad de contener un inventario en exceso.
BIBLIOGRAFÍA
*CHASE, Richard. AQUILANO, Nicholas. (2009) Administración de Operaciones Producción y Cadena de Suministros. McGraw-Hill. México.
*SIPPER, Daniel. BULFIN L., Robert. BULFIN L., Robert Jr. (1998) Planeación y Control de la Producción. McGraw-Hill.
*KRAJEWSKI, Lee. RITSMAN, Larry. (2000) Administración de Operaciones. Estrategía y Análisis.
CONCLUSIONES
El anterior trabajo permitió comprender la importancia de aplicar los diferentes conceptos de planeación y control de procesos en un contexto real. Analizando y comprendiendo los diferentes requerimientos tanto de material como de personal para controlar los procesos de producción en una empresa.
A través del estudio de las múltiples etapas intermedias, propias de los procesos industriales, como la transformación de materiales empleados, montajes y desarrollo de componentes se logra dar una interpretación acertada de la consolidación de un producto final y el cumplimiento de los objetivos de una empresa de manufactura.
Además de la coordinación de equipos, personal de obra y materias primas se estableció una solución relativamente efectiva a un problema de producción, llevándolos a un punto donde se manifiesta qué es preciso ejecutar sin la necesidad de contener un inventario en exceso.
BIBLIOGRAFÍA
*CHASE, Richard. AQUILANO, Nicholas. (2009) Administración de Operaciones Producción y Cadena de Suministros. McGraw-Hill. México.
*SIPPER, Daniel. BULFIN L., Robert. BULFIN L., Robert Jr. (1998) Planeación y Control de la Producción. McGraw-Hill.
*KRAJEWSKI, Lee. RITSMAN, Larry. (2000) Administración de Operaciones. Estrategía y Análisis.