SEGUNDA ENTREGA PRODUCCION.

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS PROYECTO GRUPAL Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano SEGUND

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FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

SEGUNDA ENTREGA PRODUCCIÓN

PRESENTADO POR: DAIRO ALONSO AGUILAR TORRES MATTHEAEUS MEJIA CRUZ FABIAN HUMBERTO PINTO MARTINEZ AYDA PATRICIA FRANCO MARTINEZ EDWIN ADOLFO QUINTERO CHAVEZ

COD 1611982173 COD 1511981057 COD 1611982271 COD 1521980628 COD 1611982173

PRESENTADO A: VARGAS HERNANDEZ ENRIQUE

INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA POLITÉCNICO GRANCOLOMBIANO INGENIERIA INDUSTRIAL SEPTIEMBRE DE 2017

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PROYECTO GRUPAL

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1. INTRODUCCIÓN

La producción de las empresas y sus excelentes resultados dependen de la planificación y control que se manejen en cada proceso, estos procesos deben estar orientados de acuerdo a las necesidades que se presenten, además de ir concibiendo actividades que se encaminen a aumentar y optimizar la capacidad productiva, contribuyendo directamente en una mayor rentabilidad y beneficios económicos. En este trabajo implementaremos estrategias de mejora que nos permita satisfacer las necesidades de los clientes y nos brinden mayores rentabilidades a nuestra compañía. La demanda establecida nos permite estudiar el comportamiento de la misma y planificar la mejor estrategia para cada mes de producción. La tecnología juega un papel importante en el diseño y la implementación de los sistemas y procesos de planeación y requerimientos de materiales, ya que proporciona información histórica y actual, necesaria para la manufactura (relacionadas con la demanda del consumidor). así como los niveles de calidad e inventario. El fenómeno de la globalización y la necesidad de la rentabilidad nos obliga a tener un plan de producción que sea lo más eficazmente posible minimizando costos y que de la misma manera podamos responder efectivamente hacia la oferta y la demanda logrando la satisfacción del cliente. Cuando se implementa un sistema MRP se busca siempre la optimización del inventario aprovechando al máximo los recursos y pudiendo así controlar más los procesos relacionados a este, también reduciendo costos y aprovechando mejor el factor tiempo.

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2. OBJETIVO

El objetivo de este trabajo es diseñar un sistema de planificación BOM y MRP que le permita a la empresa organizar y planificar la demanda que se presenta con el límite de personal que nos están planteando.

2.1 OBJETIVO ESPECIFICO Establecer mediante la metodología suministrada, las soluciones óptimas al problema planteado, desarrollando las dos técnicas de BOM y MRP para definir la solución óptima del problema planteado. Identificar estrategias mediante la gestión y administración de los procesos de producción en una organización. Lograr minimizar costos, tiempos y movimientos y así optimizar los tiempos de respuesta a los clientes.

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3. DESCRIPCION Y ANALISIS DEL PROYECTO

El proyecto plantea un problema de planificación, notemos que habla de una empresa productora de café, donde se tiene un estudio tanto del personal como de la manufactura, no trabajan bajo supuestos, aplicando la planificación, programación y control de producción, tienen un concepto vertical en el manejo de las políticas, sus reglas son basadas en un trabajo de estadística, donde se maneja un reglamento de sostenibilidad en cuanto al control operativo y del producto. Normalmente este tipo de empresas tienen controles de vigilancia que brindan un acompañamiento en la gestión integral de sus operaciones, se puede definir el control de los procesos como la regla de oro de los ingresos de la compañía. Es importante mencionar que la capacidad de productividad de una compañía va ligada a la efectividad de su programación y a las herramientas de control de procesos e inventarios. Pensemos que la compañía productora de café tiene una demanda mayor a su producción y debe abastecerse con ayuda de un proveedor para suplir la demanda de sus clientes, desde allí se comienza a incurrir en sobrecostos que a largo plazo pueden dar márgenes negativos, por esto se debe planificar y lo más importante, conocer el mercado en donde se mueve la compañía, lo que se puede lograr implementando un buen estudio de mercadeo.

Para este proceso se recomendó a la compañía experta en consultorias Consultores Industriales S.A, entidad encargada de guiar a las compañías productoras en la implementación de procesos para lograr los más óptimos pronósticos en sus líneas de producción.

Fuente: El autor.

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4. JUSTIFICACIÓN

Las empresas buscan la programación de sus productos basándose en la demanda actual o pronósticos de ventas durante ciertos periodos establecidos o determinados por un mercado cambiante. Al momento de realizar un análisis detallado y específico de la empresa, se da inicio a unos procesos de optimización dentro de la empresa con el fin de minimizar costos de producción, distribución etc. Esto se da mediante una política clara precisa y concisa. Para la elaboración de nuestro caso utilizaremos estas técnicas BOM que nos ayudaran a analizar la estructura de fabricación y a formular una lista precisa y completa de todos los materiales y componentes que se requieren para la fabricación o montaje del producto final y unas técnicas MRP que tienen el propósito de tener los materiales requeridos en el momento oportuno para cumplir con las demandas de los clientes, en función de la producción programada.

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5. Desarrollo de las actividades. A continuación, se presenta una tabla con los datos históricos de la empresa para la cual se van a realizar los pronósticos.

Mes

Jugos Funcionales

Te verde

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

91 64 89 66 57 112 77 58 113 98 65 93 82 71 98 75 102 76 59 122 88 104 73 52 111 90 75 110 85 121

15 25 33 31 46 64 72 68 79 81 101 102 110 115 128 150 152 152 166 169 172 180 201 199 211 219 227 235 243 250

Ensalada Tropical 121 78 76 65 107 115 132 88 79 77 102 126 144 93 75 64 111 137 152 108 96 87 124 143 162 110 98 88 132 154

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Seguidamente se grafican los datos para entender su demanda y tendencia y así poder seleccionar el mejor método para realizar los pronósticos.

DATOS HISTORICOS GENERALES 600 500 400 300 200

100 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Jugos Funcionales

Te verde

Ensalada Tropical

Se evidencia en la gráfica las distintas series de datos con comportamientos diferentes. Para el caso de los Jugos Funcionales, esta serie presenta un comportamiento estacional sin tendencia, para la cual vamos a utilizar el método de suavización exponencial simple. Seguidamente para el caso de él Te verde, evidenciamos un comportamiento no estacionario, pero con tendencia, para lo cual se utilizara el método de suavización exponencial doble. Por último, para la serie de datos de la Ensalada Tropical, se evidencia un comportamiento estacional y con tendencia, para lo cual se utilizara el método de suavización exponencial triple o también llamado Método de Winters multiplicativo.

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JUGOS FUNCIONALES

MES

DEMANDA

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

91 64 89 66 57 112 77 58 113 98 65 93 82 71 98 75 102 76 59 122 88 104 73 52 111 90 75 110 85 121 -

PRONOSTICO 91,00 91,00 66,70 86,77 68,08 58,11 106,61 79,96 60,20 107,72 98,97 68,40 90,54 82,85 72,19 95,42 77,04 99,50 78,35 60,94 115,89 90,79 102,68 75,97 54,40 105,34 91,53 76,65 106,67 87,17 117,62 117,62

PRONOSTICO 140 120 100 80

DEMANDA

60

PRONOSTICO

40 20 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

α

= 0,90

Para esta serie de dato se utiliza un alfa de 0,9 ya que las variaciones de los datos son amplias.

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Te verde Mes 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

Demanda St 15 25 33 31 46 64 72 68 79 81 101 102 110 115 128 150 152 152 166 169 172 180 201 199 211 219 227 235 243 250

Gt 7,14 15,21 23,75 32,20 38,07 45,95 56,37 66,47 73,25 80,89 87,05 96,44 103,91 111,43 118,27 126,53 138,28 148,03 155,50 164,46 171,99 178,28 184,76 194,69 201,87 210,16 218,40 226,60 234,77 242,91 250,76

PRONOSTICO 8,13 8,12 8,18 8,22 7,87 7,87 8,26 8,53 8,27 8,17 7,87 8,10 8,00 7,93 7,77 7,84 8,43 8,63 8,45 8,53 8,38 8,07 7,83 8,14 8,00 8,04 8,07 8,09 8,10 8,11 8,07

15,28 23,33 31,93 40,42 45,94 53,83 64,63 75,00 81,52 89,06 94,92 104,54 111,91 119,37 126,04 134,38 146,71 156,66 163,95 172,99 180,37 186,34 192,59 202,83 209,87 218,20 226,47 234,69 242,87 251,01 258,83 266,90 274,97 283,04 291,11

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α

0,25

β

0,15

m

8,13

b

7,14

PRONOSTICO 350 300 250 200 150 100 50 0 0

2

4

6

8

10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 Demanda

PRONOSTICO

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Ensalada tropical MES DEMANDA -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

121 78 76 65 107 115 132 88 79 77 102 126 144 93 75 64 111 137 152 108 96 87 124 143 162 110 98 88 132 154

Yt

89,7010753 179,402151 269,103226 358,804301 448,505376 538,206452 627,907527 717,608602 807,309677 897,010753 986,711828 1076,4129 1166,11398 1255,81505 1345,51613 1435,2172 1524,91828 1614,61935 1704,32043 1794,02151 1883,72258 1973,42366 2063,12473 2152,82581 2242,52688 2332,22796 2421,92903 2511,63011 2601,33118 2691,03226

Dt/Yt

1,34892474 0,4347774 0,28241951 0,18115725 0,23857016 0,21367265 0,21022204 0,12262952 0,09785588 0,08584067 0,10337365 0,11705545 0,12348707 0,07405549 0,05574069 0,04459255 0,07279079 0,08484972 0,08918511 0,06019995 0,05096292 0,04408582 0,06010301 0,06642432 0,07223994 0,0471652 0,04046361 0,03503701 0,05074325 0,05722711

St

Gt

88,43 90,10 91,63 93,04 94,31 95,44 96,45 98,13 100,06 101,03 103,23 103,14 104,27 106,04 107,70 107,41 106,90 106,99 108,32 109,98 112,75 114,59 116,90 117,56 118,63 120,24 122,29 123,53 125,09 125,72 126,90

1,27 1,31 1,33 1,34 1,33 1,31 1,28 1,32 1,38 1,34 1,43 1,28 1,26 1,31 1,35 1,18 1,01 0,92 0,96 1,03 1,21 1,27 1,37 1,30 1,28 1,31 1,39 1,37 1,39 1,31 1,30

Ct PRONOSTICO 1,29181495 0,83274021 0,8113879 0,69395018 1,14234875 1,22775801 1,29693221 116 0,83458716 77 0,8119365 78 0,69347907 68 1,14022285 115 1,22421813 127 1,30174761 137 0,8390788 91 0,80894107 91 0,69871925 79 1,12509401 136 1,22263871 145 1,30737269 157 0,84152261 104 0,79787099 103 0,6887183 88 1,11633743 140 1,22685094 151 1,31484047 166 0,85316052 110 0,80186162 110 0,69426612 98 1,11018308 166 1,22470841 183 1,31808783 198 0,8577951 132 0,80100897 128 0,69519136 112 1,10416197 184 1,22359024 202 220

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M N α β γ

5 6 0,1 0,1 0,1

PROM. DEMANDA PRIMER CICLO SUMATORIA Ct

93,67 6,00

PRONOSTICOS 250 200 150 100 50 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Series1

Series7

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Tasa constante

Pronóstico

Año

2016

Granos # UNIDADES de Café HORAS Operarios PRODUCIDAS (arrobas)

Días Hábiles

Mes

IN. FINAL

25

Enero

5908

10

2000

4000

430

-1478

300

24

Febrero

9976

30

5727

11454

-1478

0

0

23

Marzo

2096

7

1198

2396

0

300

300

26

Abril

1527

3

613,5

1227

300

0

0

25

Mayo

9240

24

4770

9540

0

300

300

23

Junio

756

1

228

456

300

0

0

INV. INICIAL

STOCK

MANO DE OBRA REGULAR CONTRATACION DESPIDO UNID/HOMBRE TURNO TIEMPO SUPLEM. FUERZA LABORAL STOCK SEGURIDAD

5000 $/HORA 600000 $/HORA 800000 $/HORA 0,5 8 0,25 50 10

ARROBAS/HORA HORAS/DIA % MAXIMO %

INVENTARIO/PRODUCCION ALMACENAMIENTO 50000 $/ARROBA ALMACENAM. MAXIMO 1500 ARROBAS COSTO ESTÁNDAR 120000 $/ARROBA COSTO MAQUILA 250000 $/ARROBA

CONTROL

CONTRATACION DESPIDOS

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6. BIBLIOGRAFIA.

https://es.wikipedia.org/wiki/Planificaci%C3%B3n_de_los_requerimientos_de_mat erial.