Análisis de eficiencia de una empresa productora de pouches de fruta

Análisis de eficiencia de una empresa productora de pouches de fruta

Alejandro Abarca, Ingrid Sepúlveda.

Análisis de Productividad, Facultad de Ingeniería,

 Universidad de Talca. Camino a Los Niches km 1, Curicó, Chile.

Correo electrónico: aabarca12@alumnos.utalca.cl; isepulveda12@alumnos.utalca.cl

RESUMEN

El presente artículo realiza un análisis de eficiencia productiva de los procesos de una empresa fabricante de pouches de fruta, mediante la aplicación de modelos de programación lineal basados en el Análisis Envolvente de Datos (DEA) del tipo BCC con orientación a las salidas utilizando cuatro variables. Este procedimiento permite calcular el desempeño de estas unidades maximizando la producción y manteniendo constante la cantidad de fruta utilizada en el proceso. En adición, se emplean los modelos matemáticos DEA avanzados no radiales. Por ende, esto determinará que la empresa pueda tomar decisiones acertadas realizando un análisis exhaustivo de las unidades evaluadas incorporando en el estudio modelos avanzados de DEA.

Palabras Clave:

1. Introducción

En la actualidad, las empresas ya no buscan solamente cumplir con los requerimientos de los clientes y sus expectativas financieras, sino que también lograr hacer esto mediante procesos eficientes y eficaces, utilizando sus recursos de tal manera que permita aumentar la productividad. (Mejía, 2002) señala que la competitividad que existe entre las distintas empresas genera que estas busquen tener una calidad superior en sus productos y así mismo aumentar sus utilidades, para lo cual es imperante que se desarrolle una eficiencia operacional que permita disminuir los costos asociados a sus procesos y mejorar la calidad de la producción. La importancia de medir la eficiencia y evaluar la productividad radica en que se pueden tomar decisiones en todos los niveles de la organización para realizar sus procesos de mejor manera.

La empresa Fruselva América Spa actualmente solo cuenta con indicadores operacionales respecto a la cantidad de merma que se produce diariamente y el valor monetario de este, además del rendimiento de las líneas productivas medido en base al tiempo disponible y las paradas realizadas durante la producción. Estos indicadores muestran cómo se opera diariamente en la planta. Sin embargo, no son suficientes para tener un análisis más exhaustivo acerca de que las entradas al sistema permitirán efectivamente tener las salidas esperadas, o si se cuenta con las economías de escala adecuadas. Es por esto, que existen diversas herramientas que ayudan a determinar la eficiencia, una de estas es el conocido Análisis y Encapsulamiento de Datos (DEA), el cual permite conocer la eficiencia relativa para un delimitado número de unidades de toma de decisión (DMU).

En el caso analizado se propone determinar la eficiencia relativa de los días productivos del mes de agosto de 2018, que dispone de determinados valores de entrada y salida, así como también otra información anexa que permitirá conocer la eficiencia de cada día y bajo este concepto entregar indicadores de desempeño y facilitar a la organización la toma de decisiones en sus operaciones productivas con el fin de disminuir los costos y mejorar los procesos realizados.

        Sin embargo, para este estudio se requiere de un análisis más exhaustivo de las unidades eficientes obtenidas con el modelo básico de DEA, por ello, se recurre a la selección de variables de entrada y salida que influyen significativamente en las decisiones de eficiencia del modelo, además de la utilización del modelo aditivo cuyo objetivo es la maximización de las holguras, resultando en una idéntica frontera eficiente que con el modelo BCC, sin embargo, en las unidades ineficientes su eficiencia variará en el caso en estudio.

        En paralelo, es importante mencionar que en el estudio de eficiencia de las distintas unidades pueden aparecer varias DMUs eficientes o incluso varias DMUs ineficientes, donde es difícil establecer un ranking completo y válido entre las distintas unidades, siendo uno de los principales problemas la calificación de muchas unidades como eficientes. Debido a esto, se ha recurrido a la utilización del modelo de Supereficiencia, el cual permite ordenar las DMUs de acuerdo con su índice de eficiencia, donde la unidad evaluada se compara con una combinación lineal del resto de unidades eficientes y los parámetros que se utilizan dejan de estar acotados con puntuación uno.

        En resumen, el objetivo de este trabajo es determinar la productividad en un intervalo de días de producción de una empresa productora de pouches de fruta, cuyo estudio comienza con la revisión de la literatura relacionados con este problema, seguido de la descripción de la metodología utilizada y el correspondiente análisis de resultados, discusión y conclusiones al respecto en base a los resultados obtenidos.

1. Revisión de literatura

El modelo de programación matemática denominado DEA es un método de programación lineal conocido por medir la eficiencia relativa de Decision-Making Units (DMUs), el cual fue introducido hace más de 40 años, cuando (Charnes, Cooper, Seiford, & Stutz, 1982) presentó el modelo CCR que considera rendimientos de escala constante. Es así como en el transcurso del tiempo el modelo DEA ha despertado la atención de los investigadores debido a la capacidad única de medir la eficiencia de cada DMU con entradas y salidas múltiples sin asignar peso previo a cada una de éstas.

No obstante, el ámbito de gestión de operaciones y producción no ha estado ajeno a la utilización del método DEA, pues dentro del proceso productivo la eficiencia es considerada una medida importante, pues así lo menciona (de Souza, Lacerda, Camargo, Dresch, & Piran, 2018) en su artículo quién investigó sobre la verificación de la eficiencia operativa a lo largo del tiempo, relacionando aspectos como el mejoramiento continuo, aprendizaje, eficiencia y volumen de producción, ante la dificultad de identificar ineficiencias reales en una línea de producción. Además de determinar las variables que intervienen en el proceso de establecer los niveles de eficiencia de las unidades a evaluar, es necesario seleccionar las variables que describa con mayor precisión las unidades evaluadas y de esta manera, permita discriminar claramente entre las unidades eficientes e ineficientes, así lo ha utilizado (de Mello, Gomes, Angulo Meza, & Estellita Lins, 2004) quién empleó un nuevo método basado en la selección de un número reducido de variables frente a un número grande de DMUs.

        Debido a que el modelo tradicional de DEA no permite realizar un ranking de las unidades eficientes obtenidas, en la literatura se propone un método que se basa en la comparación de la unidad en evaluación con una combinación lineal de todas las demás unidades en la muestra, así lo realiza (Andersen & Petersen, 1993) en su artículo, en el cual se refleja la distancia real desde la DMU en evaluación hasta la frontera de producción estimada, obteniendo de esta manera una mayor precisión en los resultados obtenidos.

        En adición, investigadores han centrado su atención en la planeación de la producción mediante la utilización del análisis y encapsulamiento de datos (DEA), el que ha permitido determinar los planes de producción más favorables tomando en consideración el tamaño de las unidades operacionales y niveles de producción para cada unidad (Amirteimoori & Kordrostami, 2012).

1. Métodos y procedimiento

En este apartado se describirán los procedimientos y pasos para la obtención de índices de eficiencia en los días productivos de la empresa. Para realizar dicho análisis se hizo utilización del software EMS (Efficiency Measurement System) en la versión 1.3.0, mediante la introducción de los datos con sus respectivas variables de entrada y salida y la orientación definida.

3.1. Datos

Para comenzar el desarrollo del problema, se deben considerar diversos parámetros como las unidades a analizar, las entradas y salidas del proceso. Además, se debe conocer el enfoque que se tomará para abordar la problemática y así definir la metodología de resolución del modelo DEA.

3.1. DMU

Las unidades de toma de decisiones (DMU) a analizar en la empresa Fruselva América Spa son los días del mes de agosto, dando un total de 29 días, debido a que hubieron dos días de parada en la planta para fines de reestructuración y mantenimiento. Estos días tienen la planificación de las órdenes de producción a fabricar y distintos clientes dentro del mismo día. La empresa cuenta con 5 líneas que funcionan de manera simultánea y con las mismas capacidades.

3.2. Input

En el análisis de eficiencia se obtienen diferentes entradas (inputs), aquí se definen las horas disponibles, los kilogramos planificados a preparar para la producción, la cantidad de pouches que debiesen salir de acuerdo con los kilogramos preparados y el número de trabajadores necesarios diariamente para las líneas productivas.

De acuerdo con la relevancia de los datos, su disponibilidad y las necesidades del problema, se han seleccionado las siguientes entradas:

• Número de trabajadores: es la cantidad total de trabajadores que se necesitan diariamente para la producción. Como cada día tiene 2 turnos, entonces se realiza la suma de ambos turnos para el cálculo diario de trabajadores. Estos valores van cambiando de acuerdo con los requerimientos preestablecidos que dependen del cliente y las operaciones extras que deben realizarse diariamente como pegar etiquetas o realizar picking dentro de la zona de producción, así mismo la ausencia del personal también es un factor que influye en la cantidad de personas diarias.
• Kilógramos tirada: este término hace referencia a cuántos kilogramos totales se han definido para la producción a realizar dentro del día, es decir, la materia prima que debe ingresar a los tanques de preparación para producir la mezcla que será posteriormente envasada para fabricar los pouches. Esto varía dependiendo el tamaño de los pouches a producir.

3.3. Outputs

Las salidas que son obtenidas mediante la recopilación de la información son los kilogramos finales producidos, cantidad de pouches producidos, cumplimiento, pouches por hora, kilogramos de merma y valoración monetaria de esta última. A continuación, se describen las salidas seleccionadas para la realización del análisis de eficiencia.

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