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UNIVERSIDAD PRIVADA DOMINGO SAVIO

PROYECTO ENVAPACK MATERIA:

INVESTIGACION DE OPERACIONES

DOCENTE:

RICARDO CHURA SUCOJAYO

INTEGRANTES:

ANA GLORIA FONSECA MENDOZA HERSON CHINO PATIÑO RICARDO CALLEJAS ORTUÑO VIANCA ZENTENO EL HAGE YESENIA PADILLA

SANTA CRUZ – BOLIVIA 30 DE SEPTIEMBRE DEL 2018

1.

INTRODUCCIÓN

ENVAPACK es una fábrica de bolsas de plástico fundada en 1962 por la familia Callejas, establecida en Santa Cruz de la Sierra (en la provincia de Andrés Ibáñez). Destina su producción a la fabricación de bolsas de todo tipo, con dos líneas diferenciadas: 

Bolsas personalizadas



Bolsas médicas



Bolsas tipo camiseta



Bolsas riñoneras



Ponchillos



Pre cortadas

Los productos de la línea personalizada se fabrican "a medida” para cada cliente, según las necesidades y características que cada comprador precisa. Se crean bolsas personalizadas que posteriormente se utilizan para envasar y promocionar alimentos, detergentes, material textil y cualquier otro producto. Se utilizan todo tipo de materiales y sistemas, pudiéndose realizar tanto bolsas de plástico estándar como aquellas que requieren una mayor tecnología y desarrollo.

Los productos de la línea médica, se encuentran en stock. Esto permite ofrecer unos plazos de entrega muy rápidos y un servicio excelente en cualquier país del mundo.

2.

ANTECEDENTES

La empresa Envapack está interesada en conocer las cantidades óptimas que debe producir de cada uno de los tipos de bolsas, con el fin de maximizar sus utilidades, encontrando la combinación óptima que deberá producirse, y por supuesto también comercializarse, pero esta última parte es labor del área comercial, no así del área de producción que es a la que se dirige este trabajo.

Si bien en esta empresa se ofrecen una variedad de productos, el presente trabajo será orientado a los de mayor demanda, ya que son los que mueven de forma permanente el capital operativo de trabajo, tales son las mencionadas bolsas tipo camiseta, bolsas riñoneras, ponchillos y precortadas.

3.

OBJETIVO GENERAL

Maximizar las utilidades, encontrando la combinación optima a producirse

y

comercializarse.

4.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS 

Inspeccionar las materias primas para asegurar el cumplimiento de las características ofrecidas por el proveedor.



Inspeccionar el producto terminado, verificando y midiendo el peso del bien obtenido, ya que esto es lo que define el valor comercial que el mismo tiene, como arista principal en la definición de precios.

5.

METODOLOGÍA

Se realizará la investigación mediante el método simplex para maximizar las utilidades mediante el uso de programas de ayuda como PHPSIMPLEX, SOLVER, TORA WINQSB entre otros.

6.

MARCO CONCEPTUAL

QUE ESTUDIA LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES Estudia la optimización de los recursos escasos, comprar tiempo, mano de obra, materia prima y hay que utilizar los recursos al óptimo no hay que desperdiciarlo, si no hay que utilizar el 100% de los recursos escasos disponibles. La IO se ocupa de la distribución eficaz de los recursos limitados como ser recursos económicos, energía, humano y otros. Para poder hacer un buen manejo y eficaz de cierto recurso es necesario desarrollar técnica de optimización.

QUE ES OPTIMIZACIÓN Es utilizar los recursos necesarios no exageradamente. Maximizar: utilidad, beneficios, réditos, rentabilidad, precio de venta, puntaje, ganancias, volúmenes de ventas, ingreso por ventas, felicidad, riquezas, honestidad, verdad y sanidad. Minimizar: costos, costos variables, costos fijos, perdida, riesgos, desperdicios, enfermedades, maldad, mentira.

PROGRAMACIÓN LINEAL Es una técnica de modelado matemático diseñada para optimizar el empleo de los recursos limitados (recursos escasos) donde todas las funciones, el objetivo y todas las restricciones son lineales y todas las variables son continuas. Es una técnica y arte de optimización que consiste en maximizar las utilidades y minimizar los costos. Es una técnica matemática utilizada para optimizar los recursos limitados de una compañía o de personas. Es la técnica más importante de la IO es la programación lineal PL que se diseña para modelar con funciones objetivos y restricciones estrictamente lineales PL esto es, en un problema en el que la función objetivo FO y todas las restricciones son lineales y todas las variables son continuas. En PL el lado izquierdo y el lado derecho de las restricciones tienen que estar en la misma proporción: kilogramos  kilogramos, si no hay que convertir haciendo operaciones elementales.

PASOS PARA RESOLVER PROBLEMAS DE PROGRAMACIÓN LINEAL

Paso1. Identificar las variables de decisiones: Es la actividad económica de las personas y de las compañías, son elementos que no se conocen, son nuestras incógnitas que no conocemos cuyo valor se puede controlar, lo que genera movimiento en una empresa, ¿?.

Paso2. Identificar la función objetivo: Es la meta de la actividad económica, siempre la FO va a ser maximizar o minimizar, puede medir la efectividad de una compañía tiene que estar relacionado con mis variables de decisión si tenemos 5 variables de decisiones los 5 variables tienen que estar en mi FO. Maximizar: utilidad, beneficios, réditos, rentabilidad, precio de venta, puntaje, ganancias, volúmenes de ventas, ingreso por ventas, felicidad, riquezas, honestidad, verdad y sanidad. Minimizar: costos, costos variables, costos fijos, perdida, riesgos, desperdicios, enfermedades, maldad, mentira. Paso3. Restricciones o sujeto a. Son los recursos a emplear, son las condiciones y limitaciones que necesita una empresa para poder producir sus productos, pueden ser materias primas, mano de obra, horas maquinas, tiempo para fabricar un bien, y otras. Mientras más restricciones estamos cerca a la realidad fijarme en mi entorno. Cuando colocar ≥; ≤; = en las restricciones:

 , Disponibilidad, capacidad, al máximo, a lo mucho, no debe superar, no todo dinero se invierte, oferta. (FO max).

 , Requerimiento, al mínimo, como mínimo, debe superar, no debe ser inferior, demanda, debe suministrar. (FO min).

 , Tiene que producirse, todo el dinero se invierte, no debe quedar dinero sin invertir. (FO max y FO min).

Paso4. Y las condiciones de no negatividad, nunca podríamos fabricar productos negativos de 100 cajas de zapatos eso nunca podemos producir bienes negativos. x j  0  j , Condiciones de no negatividad.

Considera los aspectos teórico-conceptuales que están relacionados con el tema que se investiga.

7.

DESARROLLO TORA

PHPSIMPLEX

SOLVER

VARIABLES UTILIDAD VALOR

X1

X2 10 43947.70

X3 12 3902.63

X4 8 58755.00

X5 45 3585.00

X6 9 87297.30

X7 10.8 3512.37

X8 7 0.00

43.8 0.00 FUNCION OBJETIVO

RESTRICCIONES Pimera segunda tercera cuarta quinta sexta septima octava novena decima undecima duodecima

1

1 1

1 1

1 1

1

1 1

1 1

1 1

1

1 1

-0.85

1 1

-0.85

1 1

1

-0.9

1 1

DEMANDA DE CAMISETAS DEMANDA DE RINONERA DEMANDA DE PONCHILLOS 1 DEMANDA PRECORTADAS OFERTA CAMISETAS OFERTAS RINONERAS OFERTAS PONCHILLOS 1 OFERTAS PRECORTADAS CAPACIDAD ALTA DENS. 1 CAPACIDAD BAJA DENS. RECUP. ALTA DENS. 1 RECUP. BAJA DENS.

Microsoft Excel 16.0 Informe de límites Hoja de cálculo: [INV DE OPE.xlsx]Hoja1 Informe creado: 29/08/2018 06:55:02 p. m.

Objetivo Celda Nombre Valor $K$5 FUNCION OBJETIVO 1941283

Celda $B$4 $C$4 $D$4 $E$4 $F$4 $G$4 $H$4 $I$4

Variable Nombre Valor VALOR X1 43947.7 VALOR X2 3902.632 VALOR X3 58755 VALOR X4 3585 VALOR X5 87297.3 VALOR X6 3512.368 VALOR X7 0 VALOR X8 0

Inferior Límite 43948 3902.6 58755 3530 87297 3512.4 1E-11 0

Objetivo Resultado 1941282.9 1941282.9 1941282.9 1938807.9 1941282.9 1941282.9 1941282.9 1941282.9

Superior Límite 43947.7 3902.63 58755 3585 87297.3 3512.37 1.5E-11 0

Objetivo Resultado 1941282.9 1941282.9 1941282.9 1941282.9 1941282.9 1941282.9 1941282.9 1941282.9

1941282.86 131245 MAYOR IGUAL 7415 MAYOR IGUAL 58755 MAYOR IGUAL 3585 MAYOR IGUAL 131245 MENOR IGUAL 7415 MENOR IGUAL 58755 MENOR IGUAL 3585 MENOR IGUAL 190000 MENOR IGUAL 11000 MENOR IGUAL -1.4552E-11 IGUAL 0 IGUAL

124140 7415 58755 3530 140000 8000 60000 4000 190000 11000 0 0

Microsoft Excel 16.0 Informe de sensibilidad Hoja de cálculo: [INV DE OPE.xlsx]Hoja1 Informe creado: 29/08/2018 06:55:01 p. m.

Celdas de variables Celda $B$4 $C$4 $D$4 $E$4 $F$4 $G$4 $H$4 $I$4

Nombre VALOR X1 VALOR X2 VALOR X3 VALOR X4 VALOR X5 VALOR X6 VALOR X7 VALOR X8

Final Reducido Valor Coste 43947.7027 0 3902.631579 0 58755 0 3585 0 87297.2973 0 3512.368421 0 0 -3.55271E-15 0 -0.568421053

Objetivo Coeficiente 10 12 8 45 9 10.8 7 43.8

Permisible Permisible Aumentar Reducir 3.55271E-15 2 1.08 1E+30 2 3.55271E-15 1.00E+30 0.568421053 1E+30 3.55271E-15 70.86666667 1.08 3.55271E-15 1E+30 0.568421053 1E+30

Restricciones Celda $K$10 $K$11 $K$12 $K$13 $K$14 $K$15 $K$16 $K$17 $K$18 $K$7 $K$8 $K$9

Nombre DEMANDA PRECORTADAS OFERTA CAMISETAS OFERTAS RINONERAS OFERTAS PONCHILLOS OFERTAS PRECORTADAS CAPACIDAD ALTA DENS. CAPACIDAD BAJA DENS. RECUP. ALTA DENS. RECUP. BAJA DENS. DEMANDA DE CAMISETAS DEMANDA DE RINONERA DEMANDA DE PONCHILLOS

Final Sombra Restricción Valor Precio Lado derecho 3585 0 3530 131245 0 140000 7415 0 8000 58755 0 60000 3585 0 4000 190000 9.540540541 190000 11000 45 11000 -1.45519E-11 -0.540540541 0 0 -0.631578947 0 131245 0 124140 7415 -33.56842105 7415 58755 -2 58755

Permisible Aumentar 55 1E+30 1E+30 1E+30 1E+30 8755 415 81303.25 7415 7105 55 1245

Permisible Reducir 1E+30 8755 585 1245 415 7105 55 161500 6673.5 1E+30 415 8755

Microsoft Excel 16.0 Informe de respuestas Hoja de cálculo: [INV DE OPE.xlsx]Hoja1 Informe creado: 29/08/2018 06:55:01 p. m. Resultado: Solver encontró una solución. Se cumplen todas las restricciones y condiciones óptimas. Motor de Solver Motor: Simplex LP Tiempo de la solución: 0.046 segundos. Iteraciones: 8 Subproblemas: 0 Opciones de Solver Tiempo máximo Ilimitado, Iteraciones Ilimitado, Precision 0.000001 Máximo de subproblemas Ilimitado, Máximo de soluciones de enteros Ilimitado, Tolerancia de enteros 1%, Asumir no negativo

Celda objetivo (Máx) Celda Nombre $K$5 FUNCION OBJETIVO

Celdas de variables Celda Nombre $B$4 VALOR X1 $C$4 VALOR X2 $D$4 VALOR X3 $E$4 VALOR X4 $F$4 VALOR X5 $G$4 VALOR X6 $H$4 VALOR X7 $I$4 VALOR X8

Valor original 0

Valor final 1941282.861

0 0 0 0 0 0 0 0

Valor final 43947.7027 3902.631579 58755 3585 87297.2973 3512.368421 0 0

Valor original

Entero Continuar Continuar Continuar Continuar Continuar Continuar Continuar Continuar

8.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

El bajo nivel de utilidades de la empresa ENVAPACK nos llevo a analizar mediantes modelos matemáticos y de esta forma proyectar la maximización de las utilidades a un nivel alto. Los resultados fueron proyectados con los siguientes recursos: PHP SIMPLEX, SOLVER, TORA. Estos modelos nos sirvieron para la toma de decisiones para una mejor producción y planificación. -

Los resultados fueron los siguientes: Funcion optima Z= 1941282.861(Utilidad) VALOR X1= 43947.7027 VALOR X2= 3902.63 VALOR X3= 58755 VALOR X4= 3585 VALOR X5= 87297.2973 VALOR X6= 3512.3684 VALOR X7= 0 VALOR X8= 0

9.

BIBLIOGRAFIA Paginas WEB www.gestiondeoperaciones.net www.investigaciondeoperaciones.net www.ingenieriaindustrialonline.com

10.

ANEXOS