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Haga una descripción breve del problema a tratar, ¿cuáles son los parámetros de la línea de ensamble?

El problema trata de una nueva línea de ensamble integrada por 3 estaciones A, B, C, esta fue diseñada para producir 3500 termostatos por semana para plancha, después de 3 meses solo  llego a un 85% de la meta, lo que represento un mayor gasto para la empresa ya que debió pagar tiempo extra a los trabajadores  cumpliendo con la meta de 3500 piezas, y no afectar su producción general.  Se presenta un problema de balanceo de línea.

Los parámetros son:

• Estación A: Ciclo 85 piezas/hora. 0.706 min/pieza o 3740 piezas por semana.
• Estación B: Ciclo  100 piezas/hora. 0.600 min/pieza.
• Estación C: Ciclo 110 piezas/hora. 0.545 min/pieza.
• El sistema fue diseñado para la Producción de 3500 ensambles por semana.
• Después de tres meses se alcanzo el 85% de la producción esperada.

¿Cuál fue el procedimiento utilizado para generar las variables aleatorias? Describa brevemente los principales pasos.

Para generar las variables, como primer paso se midió el tiempo de la línea de ensamble, cuánto tiempo tardaba está, en completar el ciclo de ensamble de la pieza pasando las tres estaciones A, B, C, se realizaron 120 registros al sistema. En segunda instancia se organizo la información de la estación A, en un gráfico de distribución acumulada. Por un sistema de aleatoriedad se escogió el número 76 con 79,2% de frecuencia acumulada, y así se obtuvo el primer tiempo del proceso aleatorio para la estación A 0,80 minutos/pieza. El proceso fue repetido 50 veces para conocer los tiempos de trabajo de la estación A, lo más cercano a la realidad actual del sistema. Luego el procedimiento fue aplicado  al resto de estaciones B y C.

Explique el Modelo de Simulación Utilizado

El sistema Estocástico: se utiliza cuando el comportamiento del sistema es no determinista, es decir para lograr determinar su estado se vale de elementos aleatorios o acciones predecibles, en otras palabras solo se puede estudiar en términos de probabilidad, logrando conocer posibles resultados con sus  probabilidades asociadas. Al colocar la información del sistema real en un software especializado se pueden identificar cuellos de botella, realizar ajustes los cuales pueden ser implementados en el sistema real, claro está cuando se haya comprobando su eficiencia en el software.

¿Cuáles fueron los principales resultados presentados en el artículo? y ¿cuáles las alternativas de mejora?

Resultados presentados:

• Estación A: Ciclo 85 piezas/hora. 0.706 min/pieza o 3740 piezas por semana.
• Estación B: Ciclo  100 piezas/hora. 0.600 min/pieza.
• Estación C: Ciclo 110 piezas/hora. 0.545 min/pieza.
• El sistema fue diseñado para la Producción de 3500 ensambles por semana.
• Luego de tres meses no se logro la producción de 3500 ensambles por semana, principalmente porque: Al finalizar el día, la línea de ensamble quedaba vacía, lo que representaba una pérdida de 1.40 min lo que se traduce a 200 piezas menos por semana, otro aspecto que contribuía a la improductividad del sistema fue el tiempo de estación A, esta presentaba un mayor tiempo de proceso frente a las estaciones B y C, lo que provocaba tiempo de ocio del 17% y 20% respectivamente, ya que debían esperar que A, despachara la pieza para iniciar con sus procesos.

Alternativas:

Básicamente las alternativas para alcanzar la producción de 3500 piezas por semana son dos:

1. Todo el  sistema debe quedar con piezas sin ensamblar al finalizar la jornada, con el objetivo de iniciar de inmediato al día siguiente. Con este cambio el sistema sería capaz de aumentar la producción en 200 piezas por semana.
2. Se reconfiguro los tiempos de proceso de las tres estaciones, originalmente la estación A, tenía el tiempo más alto del proceso 0,760 min/pieza, con la nueva medida quedo con el tiempo más bajo 0,675, mientras que la estación C, que inicialmente contaba con el tiempo más bajo 0,640 min/pieza quedo con el tiempo más alto 0,695 min/pieza. Con estos cambios se logro eliminar el tiempo de ocio de las estaciones B y C. Ya que A enviaría piezas con una frecuencia más alta. Eventualmente abría una acumulación de piezas en la estación C, así que cuando esta llega a 5 piezas, las estaciones anteriores deben parar, para evitar un aumento en el WIP.

Bibliografía

Uso de la Simulación Monte Carlo Para la Toma de Decisiones en una línea de Montaje de una Fabrica (2012). Fuente: file:///C:/Users/USER/Desktop/GUIAS%20UNIVERSITARIAS/Simulacion%20Gerencial/Foro%20Andrea/ARTICULO%20PARA%20FORO%205%20Y%206.pdf

Introducción a sistemas discretos (2006). Fuente: http://www.iol.etsii.upm.es/arch/intro_simulacion.pdf

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