Modelo de Brown & Gibson

7/24/2019 Modelo de Brown & Gibson

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MODELO DE BROW & GIBSON para la localizacin de plantas.

El objetivo del modelo es aplicar la teora convencional de localizacin de plantasen base al lugar de costo mnimo usando tcnicas para la cuantificacin defactores relevantes en la seleccin del lugar ms adecuado.

Este objetivo se logra siguiendo las siguientes fases:

i) Clasificacin de factores que determinan la localizacin.ii) Definicin de un modelo general en base a esa clasificaciniii) Cuantificacin d elementos del modelo yiv) Formulacin del modelo final.

Clasificacin de factores. Existen un sinnmero de factores que los investigadores

consideran importantes para la seleccin de un lugar donde se localizar unaempresa. Este modelo utiliza esos mismos factores y sub factores que sonconsiderados relevantes, slo que los somete a una clasificacin diferente, paraello los factores anteriormente mencionados pueden ser divididos en:

a) Factores crticos.b) Factores objetivos.c) Factores subjetivos.

Factores crticos. Son aquellos que por su naturaleza pueden impedir lalocalizacin de una planta en un lugar particular, sin considerar otras condicionesque puedan existir.

Factores objetivos. Son aquellos que pueden ser evaluados en trminosmonetarios. Ejemplos de estos pueden ser: la mano de obra, la materia prima, loscostos de transporte. Cabe mencionar que un factor puede ser critico y objetivo ala vez; pro ejemplo la disponibilidad de mano de obra, donde la existencia de lamisma es critica y su costo sera objetivo.

Factores subjetivos. Son aquellos a los que solo se les puede evaluarcualitativamente. Igualmente que para factores objetivos, puede haber factorescrticos y subjetivos a la vez.


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MODELO DE BROW & GIBSON para la localizacin de plantas.

[ () + ( )]

Donde:

LMi : Medida de localizacin para el lugar i.

CFMi: Medida de los factores crticos para el lugar i

CFMi = 0 1

OFMi: Medida de los factores objetivos para el lugar i

0 1 1SFMi: Media de los factores subjetivos para el lugar i.

0 1 1

= Factor de decisin (0 1)


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CUANTIFICACIN DE LAS MEDIDAS DE LOCALIZACIN

Factor Crtico.

Donde CFIijes el ndice del factor critico para el lugar i respecto al factor

critico j,

CFIij=1 0

Si cualquier ndice de factores tiene un valor de cero, se desecha esa localidad.

Factor Objetivo.

Para poder trabajar con estos factores juntos con los factores subjetivos, esnecesario convertirlos en ndices adimensionales. Para esto se tiene la siguienteexpresin:

1[ ( 1)]

Factor Subjetivo.

[ ()]

Donde:

SFWk: Ponderacin relativa del factor subjetivo de k a todos losfactores subjetivos.

SWik: Ponderacin del lugar i relativa a todos los posibles lugares,para el factor subjetivo k.

La teora preferencial se utiliza para asignar peso o ponderar los factoressubjetivos de una manera consistente y sistemtica. Se basa en la comparacin


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de los factores subjetivos de dos en dos. De esta comparacin pueden surgir trestipos de decisiones:

1) El primer factor es seleccionado como ms importante entre los otros dos yse le asigna un valor de uno en su columna y cero al segundo.

2) El segundo factor se considera como ms importante que al primero se leasigna un valor de uno y cero al primero.

3) Ningn factor se prefiere respecto al otro o los dos son igualmenteimportantes. Se les asigna un valor de uno a ambos.

Una vez asignados los valores de preferencia se calculan los factores deponderacin, los cuales son una relacin del nmero de veces que un factor fuepreferido entre el total de decisiones hechas.


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Ejemplo del modelo

Se desea localizar una planta en seis posible localidades.

FACTORES CRITICOS

1) Zona industrial.2) Mano de obra calificada.3) Recinto aduanero4) Incentivos fiscales5) Comunicacin terrestre y rea.

FACTORES OBJETIVOS

1) Mano de obra2) Materia prima3) Construccin4) Impuestos

FACTORES SUBJETIVOS

1) Servicio de transportacin urbana.2) Disponibilidad de mano de obra.3) Lugares de entretenimiento y esparcimiento.4) Clima laboral y sindicatos.

5) Crecimiento futuro de la ciudad.6) Sistemas Educativos en la ciudad.


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Factores Objetivos

Lugar MP MO Cons Impto SUMA OFMi1 1100 11600 700 3790 17190 0.162462 970 11350 1000 3600 16920 0.165053 1050 11510 550 4200 17310 0.161334 900 11250 670 3100 15920 0.175425 800 11100 800 3400 16100 0.173466 1200 11470 990 3550 17210 0.16227

OFC1= 17190

[ 1/ ] = 0.000358077

1 1[1 [ 1 ]

117190(0.000358077)10.16246


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FACTORES SUBJETIVOS

Tabla de resultados de la teora preferencial entre factores subjetivos

SFWk

Factor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

11

12

13

14

15

suma Pondera

A 1 1 1 1 1 5 0.23810B 0 1 1 1 1 4 0.19048C 0 0 0 0 1 1 0.04762D 1 1 1 1 0 4 0.19048E 0 0 1 1 0 2 0.09524F 1 1 1 1 1 5 0.23810

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Tabla preferencial entre el Factor A y todos los lugares.

SWik SWiA

Lugar 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 suma Pondera1 1 0 0 1 1 3 0.18752 0 0 0 0 1 1 0.0625

3 1 1 0 0 1 3 0.18754 1 1 1 1 1 5 0.31255 1 1 1 0 1 4 0.25006 0 0 0 0 0 0 0.0000

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Tabla preferencial entre el Factor B y todos los lugares.

SWik SWiB

Lugar 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 suma Pondera1 0 0 0 0 1 1 0.047622 1 1 1 1 1 5 0.23813 1 1 1 1 1 5 0.23814 1 1 1 1 1 5 0.23815 1 1 1 1 1 5 0.23816 0 0 0 0 0 0 0

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Los mismos anlisis se hacen para los dems factores subjetivos en relacin a loslugares, resultando la siguiente tabla:

LUGARESFACTOR 1 2 3 4 5 6

A 0.1875 0.0625 0.1875 0.3125 0.2500 0.0000B 0.04762 0.2381 0.2381 0.2381 0.2381 0.0000C 0.1667 0.1667 0.1111 0.2777 0.2777 0.0000D 0.125 0.0625 0.2500 0.2875 0.2750 0.0000E 0.3125 0.1111 0.2500 0.1264 0.1264 0.0000F 0.2875 0.1250 0.0875 0.1250 0.1250 0.0000

()()=

=

para i = 16

+ + + + +

SFM1= (0.23810)(0.1875) + (0.19048)(0.04762) + (0.04762)(0.1667) +(0.19048)(0.125) + (0.09524)(0.3125) + (0.23810)(0.2875)

SFM1= 0.18368


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De igual manera se obtiene el factor subjetivo para cada lugar (i) y se genera lasiguiente tabla resultante:

Lugar (i) SFMi1 0.183682 0.120423 0.187554 0.296085 0.212896 0.00000

Conociendo cada uno de los tres factores para cada uno de los lugares, seprocede a determinar el valor LMi variando el factor alfa.

[()() + (1 )()] para i = 1 6

Para alfa = 0.4 se tiene que

LM1= CFM1[(0.4)(OFM1) + (10.4)(SFMi)]

=(1)[(0.4)(0.16246) + (10.4)(0.18368)

LM1= 0.1752

LM2= CFM2[(0.4)(OFM2) + (1 - 0.4)(SFM2)]

= (1)[(0.4)(0.16505) + (10.4)(0.12042)]

LM2= 0.1383


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LM3= 0.1771

LM4= 0.2478

LM5= 0.1968

LM6 = 0.0649

Se tiene que realizar esta operacin para distintos valores de alfa. El resultado delmejor lugar ser aquel que tenga el valor de LM ms grande.

Para este caso el valor mayor se obtuvo con alfa = 0.4 en el lugar 4.

LM4 = 0.2478

As que para este modelo el mejor lugar es el lugar numero cuatro.

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