TECNICAS CUANTITATIVAS.
Enviado por DarkBlack1994 • 3 de Julio de 2016 • Ensayos • 3.080 Palabras (13 Páginas) • 296 Visitas
EJEMPLO 15.3
Uso de simulación Monte Carlo para determinar el número óptimo de operarios
Horas para poner la máquina en operación | Probabilidad |
0.100 | 0.111 |
0.200 | 0.254 |
0.300 | 0.009 |
0.400 | 0.007 |
0.500 | 0.005 |
0.600 | 0.008 |
0.700 | 0.105 |
0.800 | 0.122 |
0.900 | 0.170 |
1.000 | 0.131 |
1.100 | 0.075 |
1.200 | 0.003 |
1.000 |
En la actualidad, tres operarios dan servicio a 15 máquinas. El costo de mano de obra es de 12.00 dólares por hora, mientras que el de la máquina es de 48.00 dólares por hora. La tabla 15.A muestra un análisis de registros históricos que revela las distribuciones de probabilidad para detenciones del trabajo por hora y el tiempo que se requiere para dar servicio a una máquina.
Tabla 15.A | |
Interrupciones del trabajo por hora | Probabilidad |
0 | 0.108 |
1 | 0.193 |
2 | 0.361 |
3 | 0.186 |
4 | 0.082 |
5 | 0.040 |
6 | 0.018 |
7 | 0.009 |
8 | 0.003 |
1.000 |
Tabla 15.B | ||
Hora | Número aleatorio | Interrupciones del trabajo |
1 | 221 | 1 |
2 | 193 | 1 |
3 | 167 | 1 |
4 | 784 | 3 |
5 | 032 | 0 |
6 | 932 | 5 |
7 | 787 | 3 |
8 | 236 | 1 |
9 | 153 | 1 |
10 | 587 | 2 |
11 | 573 | 2 |
El tiempo necesario para poner una máquina en operación tiene una distribución bimodal y no se ajusta a ninguna distribución estándar. El analista asigna bloques aleatorios de números de tres dígitos (000 a 999), en proporción directa a las probabilidades asociadas con los datos de las tasas de llegada y de servicio, para simular el comportamiento esperado en la sección de máquinas de taladro durante cierto período. El analista toma una serie de observaciones aleatorias para simular las detenciones del trabajo durante un día de actividad (8 horas de trabajo) en la planta, las cuales se asientan en la tabla 15.B.
El tiempo necesario para poner una máquina en operación después de haberse detenido, el analista selecciona un conjunto de números aleatorios distinto como entrada para cada interrupción del trabajo (tabla 15.C).
En la tabla 15.1 se muestra el tiempo de interrupción pronosticado debido a un número insuficiente de operarios, con base en los resultados indicados para 8 horas de operación en el departamento de taladros automáticos.
Tabla 15.C | ||
Hora | Número aleatorio | Horas para poner la máquina en operación |
1 | 341 | 0.200 |
2 | 112 | 0.200 |
3 | 273 | 0.200 |
4 | 106 | 0.100 |
5 | 597 | 0.800 |
6 | 337 | 0.200 |
7 | 871 | 1.000 |
8 | 728 | 0.900 |
9 | 739 | 0.900 |
10 | 799 | 1.000 |
11 | 202 | 0.200 |
12 | 854 | 1.000 |
13 | 599 | 0.800 |
14 | 726 | 0.900 |
15 | 880 | 1.000 |
El modelo simulado indica 2.8 horas diarias de interrupciones de máquina, debidas a la falta de un operario. A una tasa de máquina de 48 dólares por hora (168 soles por hora), esto se convierte en un costo diario de 2.8 x 48 = 134.40 dólares (2.8 x 168 = 470.4 soles). Como el costo de un cuarto operario solo significa un costo diario adicional de mano de obra directa de 8 x 12 = 96 dólares (336 soles), parecería que tres trabajadores no son el número óptimo desde el punto de vista económico para el servicio de la operación.
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