56
14:00
15:26
1.26
16:10
0.73
44
16:10
16:54
0.73
3.16
3.74
Lo anterior lo podemos calcular con un muestreo usando
una distribución de probabilidad de
llegadas (demanda de servicio). En el cual también se
tendría que hacer una simulación
de 0 semanas hasta n meses de operación, para obtener el
tiempo muerto
Se simula la operación, pero ahora usando 4
técnicos.
Tiempo de Reparación | |||||
Tiempo de llegada de la | hrs | min. | Tiempo de inicio de | Tiempo final de | Tiempo de Espera de la |
09:30 | 0.75 | 45 | 09:30 | 10:15 | 0.75 |
11:30 | 0.375 | 22.5 | 11:15 | 11:37 | 0.625 |
13:40 | 0.7 | 42 | 14:00 | 14:42 | 1.03 |
16:10 | 0.55 | 33 | 16:10 | 16:43 | 0.55 |
2.375 | 2.955 |
b) El costo total de mantenimiento (3
técnicos):
CMC = ($210/hr)(3.74 hrs) =
$785.4
c) El costo total de mantenimiento (4
técnicos):
CMC = ($210/hr)(2.95 hr.) =
$619.5
PROBLEMA 3.
En la etapa de paquetería (última fase del
confitado) las cajas se llevan por una banda transportadora hasta
almacén.
El transportador de banda tiene 3 fallas en promedio por
día. Los tiempos de servicio de reparación siguen
una distribución exponencial negativa con un tiempo
promedio de 1/5 de día.
El gerente de Producción nos comentó que
todas las fallas son manejadas en base primero que llega, primero
que debe ser atendido por la única cuadrilla de
mantenimiento posible.
Se quiere saber:
- ¿Cuál es el número promedio de
fallas del transportador en cualquier tiempo? - ¿Cuál es el tiempo promedio de espera
antes de que la cuadrilla de mantenimiento comience el
servicio?
Herramienta a Utilizar: Distribución de
Poisson l =
3, m =
5
La tasa de servicio es:
- El número promedio del sistema (tanto
esperando servicio como en reparación) es:
Ns = (Tiempo promedio en el sistema de
mantenimiento)(tasa de llegadas)
b) El tiempo promedio de espera es:
PROBLEMA 4.
En la empresa TUTSI hay un pequeño almacén
donde se venden productos al
menudeo.
El gerente de producción necesita decidir entre
agregar y no agregar un vendedor mas, dependiendo de la
probabilidad de que el sistema este vació.
( P>80%) restricción dada por el departamento
de ventas.
El modelo
básico es una aproximación razonable de la
operación y el vendedor est6a ocupado todo el tiempo
procesa 120 ingresos, en
promedio, durante su turno de 8 hrs. Si a su estación
llega un promedio de un ingreso cada 6 minutos,
encontrar:
- La cantidad de personas esperando en el
sistema. - La cantidad de personas esperando en la
línea. - Tiempo esperado de espera.
- Tiempo esperado en la línea.
- Probabilidad de que el sistema este
vació
DATOS:
l =
120 ingresos / 8hras.
m =
6min
l =
120 ingresos = 0.25 ingresos / min.
480 min.
1/ l = 1/0.25 = 4 ingresos / min.
m = 6
min.
1/ m = 1/ 6 = 0.1666 min.
- Cantidad de gente esperada en el sistema:
- Cantidad de gente esperada en línea :
- tiempo esperado de espera:
- Tiempo esperado en línea:
e) Probabilidad de que el sistema este
vació:
Es importante señalar que esta etapa se divide en
2 para los objetivos del manual que son:
- Toma de Decisiones.
- Ejecución .
PLANEACIÓN.
PROBLEMA 1.
Con lo anterior se puede planear la producción.
Para ello se necesita elegir una alternativa, esto corresponde a
Dirección.
Para comparar los costos primero es necesario obtener el
costo unitario actual.
Costo actual = [(9 op)($51)(11dias) + ( 23
maq)($70)(11dias)] / [3745.86 Kg]
Costo actual = $ 6.07 Kg
De acuerdo con lo descrito en el problema No 1del
apartado de planeación, se puede asegurar que la
opción de aumentar operarios se descarta, pues
planeación, se da cuenta de que el balanceo de
líneas actual esta siendo ineficiente. Lo que se hace es
una nueva asignación de líneas, con estos nuestros
costos a comparar serian:
Costo actual = $ 6.07 / Kg.
Costo h extra = $6.31 / Kg.
Costo op =$ 3.71 / Kg.
Solución.
Como la resignación trae como consecuencia el
despido de 2 operarios, lo cual se le hace inapropiado a la
dirección pues de ninguno en la línea a habido
quejas, no hacen falta operarios en otras líneas, se opta
por reajustarlos dentro del mismo balanceo, quedando tal como
sigue:
SUBPROCESOS | TIEMPO ESTANDAR | NUEVA RESIGNACIÓN DE | TIEMPO DE LÍNEA | NO. DE OPERARIOS |
Engomado | 56 | 2 | 28 | 3 |
Blanqueado | 544 | 15 | 36.26 | 3 |
tintado | 135 | 4 | 33.75 | 2 |
brillado | 26 | 1 | 27 | 1 |
Total | 761 | 22 | 125.01 | 9 |
Nota: Tiempos medidos en minutos.
La decisión de asignarlos en las sublineas
correspondientes se debe a:
- El engomado por que en ocasiones el producto
proveniente del departamento de formación de centros
viene a un pegado, por que hay que recortar manualmente esto
puede retrasar la producción. - El blanqueado, dado que reduce la carga del operario,
en vez de atender dos operarios 15 maquinas las
atenderán 3 operaros.
El costo nuevo será de:
Costonuevo=
[(9op)($51)(11dias)+(22maq)($70)(11dias)]]/[5619.82Kg]
Costonuevo= $ 3.91/Kg
PROBLEMA 2.
Con lo anterior se puede tomar una decisión que
corresponda al departamento de Dirección.
Primeramente, necesitamos la producción y el
costo del producto para la primera línea propuesta, que
trabaja con 35 maquinas y con una eficiencia del 100%.
Plinea = [(6.5 hr/dia)(1dia)(60 min/hr)(95%)]
/ [22.7 min/bombo]
Plinea = 17.18 bombos = 859 Kg
Costoop = [(10 op)($51)+(35 maq)($70) / [859
Kg]
Costoop = $3.44 /Kg
Ahora, con 30 maquinas trabajando al 100% y con una
nueva instalación de Jarabes:
Plinea =[(6.5 hr/dia)(1dia)(60 min/hr)(95%)]
/ [26.08 min/bombo]
Plinea = " 14.9 bombos = 747.69
Kg.
Costoop = [(9 op)($51)+(30maq)($70)] / [
747.69 Kg]
Costoop = $ 3.42 /Kg
Además, hay un ahorro de $
32. 100 por la venta de los
bombos que no se usan.
Solución.
Entonces se incluye que se debe hacer la venta de los 8
bombos y la adquisición del nuevo equipo.
PROBLEMA 3.
Con todo lo anterior se puede tomar una decisión
que corresponde al departamento de dirección.
El costo actual de inventario para el plan de
producción del año entrante es de:
$ 1757.43
Pero el costo del producto a lo largo del año
es:
Plinea = 74 902 Kg de confitado.
Costoactual =
[(9op)($51)(240dias)+(23maq)($70)(240dias)] / [74 902
Kg]
Costoactual = $ 6.63 /Kg
Costoventas = ($6.63)(74530 de ventas) =
494133.90 /Kg.
Con el inconveniente de que la mano de obra y por lo
tanto la maquinaria no se aprovechan al máximo.
El costo de planear la producción manteniendo la
eficiencia constante en un 95% nos da un costo de inventario
de:
$ 4563.27
Pero el costo del producto a lo largo del año
es:
plinea = 81526 Kg de confitado
Costoactual = [(9op)($51)(240 días) +
(23maq)($70)(240 días)] / [81526 Kg]
Costoactual = $ 6.09 /Kg
Costoventas = ($ 6.09)(74530 de ventas) =
453887.70 /Kg
Ahorro en los costos de ventas $
40246.20
Perdida en inventarios: $ 2809.84
Solución.
Entonces s e concluye que se acepta la propuesta por que
el costo del producto con el nuevo plan de producción
reduce considerablemente y rebasa la perdida que hay en
inventarios.
PROBLEMA 4.
Para entender la mejor decisión acerca de la
compra del equipo del aire acondicionado, se toma la siguiente
consideración.
El costo del inventario actual, sin ninguna mejora es de
$1757.43, perdiendo mano de obra y capacidad de
producción.
El caso con el nuevo implemento de aire acondicionado es
de:
Inventario anual: $ 2781.09
Amortiguación de gasto s de sistema $ 37
500.00
Esto nos da una diferencia entre el método
actual y el propuesto de:
$ 38 523.66
La ganancia en los costos de ventas seria de:
Costoventas = ($ 6.63)(74530 de ventas) =
494133.90 /Kg
El coso de planear la producción con el sistema
de aire acondicionado es de:
plinea = 81526 Kg de conflicto.
Costoanual = [(9op)($51)(240 dias) + (23
maq)($70)(240 dias)] / [79744 Kg]
Costoanual = $ 6.23 / Kg.
Costoventas = ( $ 6.23)(74530 de ventas) =
464092.81 /Kg
Ahorro en los costos de ventas: $ 30141.09.
Perdida en inventarios y gastos de amortiguación:
$ 38523.66
Esto presenta una perdida para la empresa.
Solución.
Entonces se concluye la propuesta de comprar un sistema
de aire acondicionado se rechaza a pesar de que aumentaría
la producción. Aunque la demanda del producto aumente y se
tengan 0 inventarios, no se justifica el gasto en el aire
acondicionado ya que su costo sobrepasa con mucho las ventajas
económicas que conlleva.
ORGANIZACIÓN.
PROBLEMA 1.
( VEASE EL DIAGRMA DE FLUJO )
PROBLEMA 2.
Aparentemente según el análisis de costos,
es ventajoso contar con tres técnicos para
mantenimiento.
PROBLEMA 3.
Debido a que el tiempo no es muy elevado y el costo de
la banda transportadora es elevado, la opción de agregar
otra banda transportadora se rechaza por completo.
PROBLEMA 4.
Por lo tanto conviene contratar a otro
vendedor.
PROBLEMA 1:
Por lo tanto se puede concluir que no requiere ninguna
acción correctiva ya que los pronósticos no
están fuera de los lími9tes de control, ya que en
la gráfica están distribuidos normalmente alrededor
del pronóstico promedio.
Como se puede mostrar en la gráfica la demanda
baja debido a que nos comentaron que en tiempos de calor se vende
un poco menos.
PROBLEMA 2:
Los pesos de las lunetas son aceptables dentro de los
limites de control, como se puede observar en la gráfica.
Por lo que no hay que hacer ninguna acción correctiva y
esta controlando la calidad con
respecto al peso del confitado.
PROBLEMA 3:
De acuerdo a este muestreo de trabajo se sugiere que
ocupe otro bombo y el operario, ya que los bombos no están
ocupados luego. Para que así disminuya el costo por
jornada de inactividad del operario.
PROBLEMA 4:
Como se puede observar en la primera gráfica un
valor cae fuera de los límites de
control por lo que se elimina, se prosigue a calcular los nuevos
límites y los valores
caen dentro de ellos, por lo que esos limites se convierten en el
estándar para controlar las bicicletas.
CONTROL.
PROBLEMA 1.
CONTROL DE PRONÓSTICO.
Industrias TUTSI desea saber cual va a ser la demanda
para el siguiente mes de Julio; haciendo un promedio móvil
de tres meses por lo que se desea hacer un control de
pronósticos. A continuación la tabla de la demanda
real de los meses de Octubre a Junio:
MES | DEMANDA |
Octubre | 2300 |
Noviembre | 2500 |
Diciembre | 2800 |
Enero | 2500 |
Febrero | 2300 |
Marzo | 2400 |
Abril | 2100 |
Mayo | 2000 |
Junio | 2200 |
A continuación realizamos la siguiente tabla para
poder determinar la demanda pronosticada en el mes de Junio y la
desviación:
MES | DEMANDA REAL | DEMANDA PRONOSTICADA | DESVIACIÓN | (DESVIACIÓN) |
Octubre | 2300 | |||
Noviembre | 25000 | |||
Diciembre | 2800 | |||
Enero | 2500 | 2533 | 267 | 71289 |
Febrero | 2300 | 2600 | -100 | 10000 |
Marzo | 2400 | 2533 | -233 | 54289 |
Abril | 2100 | 2400 | 0 | 0 |
Mayo | 2000 | 2267 | -167 | 27889 |
Junio | 2200 | 2167 | -167 | 27889 |
Julio | 2100 | ∑ = 191356 |
Por lo tanto la demanda para el mes de junio
es:
PRONOSTICO JUNIO = 2100
Desviación estándar:
Dado que es menor de 30, se usa la distribución 5
ya que n-1 = 5 grados de libertad a un
nivel del 90%, por lo tanto t = 2.015.
El valor de la media del pronóstico
es:
Con los valores
obtenidos se calcula los límites de control:
LC = 2022.6 a
2810.83
PROBLEMA 2.
CONTROL DE CALIDAD.
La gráfica de control son usadas para monitorear
características de calidad seleccionadas de un proceso de
producción a través del tiempo. La gráfica
de control de variables,
tales como la media y el rango son usadas para monitorear datos
continuos (medibles). La gráfica de control de atributos
tales como una proporción p y un número
c son usadas para monitorear datos discretos
(contables).
En el área de empaquetado de TUTSI, el gerente
quiere establecer limites del peso del producto de confitado
(lunetas) y su peso es 1± 0.015 gramos. Se tomaron para 20
muestras de n = 5 lunetas y son seleccionadas
aleatoriamente.
M1 | M2 | M3 | M4 | M5 | M6 | M7 | M8 | M9 | M10 |
.985 | 1.004 | .985 | 1.015 | .987 | 1 | 1.013 | .991 | 1.010 | .987 |
1.005 | 1.012 | .996 | 1.006 | 1.007 | .985 | .994 | .988 | 1.008 | 1.010 |
1.009 | .990 | .997 | 1 | 1.010 | .989 | .996 | .999 | .991 | 1.012 |
1 | .997 | 1.009 | .999 | 1.015 | .996 | 1.014 | 1.011 | .988 | 1.001 |
.999 | 1.003 | 1.014 | .996 | .993 | 1.012 | 1.012 | 1.001 | .990 | 1 |
M11 | M12 | M13 | M14 | M15 | M16 | M17 | M18 | M19 | M20 |
.988 | 1.008 | 1.012 | 1.002 | 1.003 | 1.010 | 1 | 1.004 | 1.007 | .994 |
.999 | 1.012 | 1.013 | 1.010 | 1.004 | 1 | .985 | 1.006 | 1.004 | .999 |
.991 | .986 | 1.003 | .985 | 1.010 | .988 | .992 | .986 | .990 | 1 |
.985 | .998 | 1.004 | .999 | 1.015 | .996 | .990 | 1.014 | .989 | 1.010 |
.998 | .990 | 1.010 | .997 | 1.011 | .997 | .998 | 1.008 | .986 | 1.005 |
Se calculan las medias y rangos de cada muestra; con las
siguientes fórmulas:
Muestra | M1 | M2 | M3 | M4 | M5 | M6 | M7 | M8 | M9 | M10 |
X | .9996 | 1.0014 | 1.0002 | 1.0032 | 1.0024 | 1.0058 | 1.0058 | .998 | .9974 | 1.002 |
R | 0.024 | 0.014 | 0.029 | 0.019 | 0.028 | 0.02 | 0.02 | 0.023 | 0.022 | 0.025 |
M20estra | M11 | M12 | M13 | M14 | M15 | M16 | M17 | M18 | M19 | M20 |
X | .9922 | .9988 | 1.0084 | .9986 | 1.0086 | .9982 | .93 | 1.0036 | .9952 | 1.0016 |
R | 0.014 | 0.026 | 0.01 | 0.025 | 0.012 | 0.013 | 0.015 | 0.028 | 0.021 | 0.016 |
Ahora se calcula las medias de las medias:
X = 1. 00023
gramos.
R = 0.02055 gramos.
Ahora encontraremos los límites de control de las
medias y los rangos:
- MEDIA
- RANGO
A, B y C tomados de tabla 2.
PROBLEMA 3.
MUESTREO DEL TRABAJO.
En la siguiente tabla se muestran las observaciones
tomadas al azar en TUTSI Han sido agrupadas por día de
estudio. El número de submuestra (16) fue calculado en
base a un estudio preliminar, donde p = 0.6, q = 0.4. p
representa la proporción de actividad. Nuestro nivel de
confianza fue del 90% y el error estándar del
10%.
DIAS DE ESTUDIO | I | II | III | IV | TOTAL | PROMEDIO |
INACTIVIDAD | 5 | 3 | 4 | 7 | 19 | 4.75 |
ACTIVIDAD | 11 | 13 | 12 | 9 | 45 | 11.25 |
SUBMUESTRA | 16 | 16 | 16 | 16 | 64 | 16 |
PROPORCIÓN PARCIAL | 0.3125 | 0.1875 | 0.250 | 0.4375 | 1.1875 | 0.297 |
- Representa el número de personas inactivas que
contiene la submuestra. - El total de las submuestras es el valor
N. - La proporción parcial es la razón de la
inactividad entre la submuestra.
El valor de P es igual al promedio de la
proporcionalidad parcial: P = 0.297
Cálculo de S
Si:
Entonces :
Sustituyendo para un nivel de confianza del
90%:
Calculo del rango de Inactividad
Si:
P + S = 0.297 + 0.0939 = 0.3909
P + S = 0.297 – 0.0939 = 0.2031
Entonces :
39.1 % ≤ Inactividad ≥ 20.3 %
Cálculo de los Límites de
Control
Si :
Entonces:
Los límites son:
LCS = 0.297 + 0.342 = 0.639
LCS = 0.297 – 0.342 = -0.045
Grafica de Control:
Cálculo de Costos:
Para una jornada de 8 hrs, por trabajador:
Horas Hombre: 8
Horas Hombre
Si nuestro rango de inactividad es:
39.1 % ≤ Inactividad ≥ 20.3
%
Para 8 Horas Hombre:
8) (39.1 %) ≤ Inactividad ≥ (8)
(20.3 %)
3.128 ≤ Inactividad ≥
1.624
Si la jornada de 8 Horas cuesta $ 45.00, cada hora
cuesta $5.63
($5.63) (1.144) ≤ Inactividad ≥
($5.63) (1.736)
$6.44 ≤ Inactividad ≥ $
9.77
Es el costo por jornada de la Inactividad
un trabajador.
PROBLEMA 4.
CONTROL DE CALIDAD.
En TUTSI. En el Departamento de empaquetado quiere
llevar un control con respecto a las bolsas con lunetas llamadas
bicicletas. Para esto se tomaron aleatoriamente 20 muestras de
tamaño n = 50 para establecer los límites de
control.
Los productos defectuosos detectados en las 20 muestras
son mostrados en la siguiente tabla:
NÚMERO DE MUESTRA | NUMERO DE PRODUCTOS | PORCENTAJE DE PRODUCTOS |
1 | 2 | 0.04 |
2 | 3 | 0.06 |
3 | 4 | 0.08 |
4 | 1 | 0.02 |
5 | 0 | 0.00 |
6 | 2 | 0.04 |
7 | 4 | 0.08 |
8 | 1 | 0.02 |
9 | 1 | 0.02 |
10 | 3 | 0.06 |
11 | 0 | 0.00 |
12 | 1 | 0.02 |
13 | 2 | 0.04 |
14 | 1 | 0.02 |
15 | 0 | 0.00 |
16 | 3 | 0.06 |
17 | 7 | 0.04 |
18 | 2 | 0.04 |
19 | 1 | 0.02 |
20 | 2 | 0.04 |
∑ = 40 |
Calculamos la proporción de
productos defectuosos en la muestra y Sp:
P = Número de Productos Defectuosos =
40 = 0.040
Número Total de Artículos (50)
(20)
P = 0.040
Calculamos los límites de Control:
UCLp = 0.040 + 3 (0.028) = 0.124
UCLp = 0.124
LCLp = 0.040 – 3 (0.028) = 0.000
UCLp = 0.000
Graficamos:
Como se puede observar en la gráfica la muestra
17 esta fuera de los límites de control por lo que se
descarta y se vuelven a calcular los nuevos límites de
control.
Calculamos los valores nuevos de p y Sp:
P = 33 = 0.0347
(50) (19)
P = 0.0347
Calculamos los límites de Control
UCLp = 0.0347 + 3 (0.0259) = 0.112
UCLp = 0.112
LCLp = 0.0347 – 3 (0.0259) = 0.000
UCLp = 0.000
Graficamos nuevamente los valores:
Como se puede observar en la gráfica los valores
ya están dentro de los límites de
control.
El manual esta enfocado a proporcionar información de valor superior a
través de la aplicación de los conocimientos de
medición del trabajo, adquiridos en clase, y su
relación con las diferentes etapas de la
administración.
Con base en lo anterior, se reconocen los siguientes
aspectos:
- Enfoque la interesado en la industria
chocolatera. - Mejora continua a través el ciclo: planear,
hacer, evaluar, actuar, como un enfoque administrativo
orientado a la medición del trabajo. - Reconocimiento y beneficio compartido.
- Involucramiento de todos los operarios en el proceso
de mejora. - Eliminación de Barreras para lograr lo
más posible el 100% de trabajo
básico.
Es importante recalcar la importancia que tiene el
establecimiento de estándares de tiempo en la
administración, debido a que antes de realizar el manual
teníamos muchas cuestiones acerca de la relación
entre estos. Con esto con toda certeza podemos afirmar que la
medición del trabajo es una estrategia para
eliminar el tiempo muerto y poder pronosticar, planear, controlar
y organizar mejor las actividades laborales.
Por lo tanto, se cumple con el objetivo,
entro lo que se destacan el establecimiento de planes de trabajo,
dentro de la planeación, para saber:
Lo que se va a hacer o fabricar, las operaciones
indispensables para ejecutar el trabajo, las cantidades, las
instalaciones, herramientas y equipo necesarias, la clase de mano
de obra con la que se cuenta y la que se requiere, el tiempo
previsto para cada operación y la proporción de las
instalaciones y herramientas necesarias de que se
dispondrá.
- Ingeniería Industrial.
Benjamín Niebel, Andris Freivalds.
Editorial Alfaomega.
2001.
- Instructivo Teórico Práctico de
Análisis Sistemático de la Producción
II
Lucinda González Ruiz, José Espriu
Torres.
Upiicsa.
- Introducción Al Estudio Del
Trabajo
Oficina Internacional del Trabajo
México
Limusa
1996
Ivan Escalona
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