CAPÍTULO 2

2. Planeación y control de la producción

ara que una empresa alcance el éxito, las estrategias de producción y de servicio adecuadas tienen que integrarse a sus objetivos generales o a su

visión, por tal razón consideramos útil comenzar definiendo lo que es una empresa y las funciones que la componen. Una empresa es en última instancia un sistema productor. Un sistema productor es un conjunto de elementos cuya función es transformar una serie de insumos o entradas, en algunas salidas o resultados deseados. Una empresa, desde el punto de vista económico, se define como una unidad de producción de bienes y/o servicios para satisfacer las necesidades del mercado, esto corresponde con la definición de sistema productor; por lo tanto, una empresa es un sistema productor. Existen muchas formas de clasificar las funciones que se realizan en una empresa; una de estas clasificaciones es la que está basada en el enfoque de sistemas, y se presenta a continuación.

Las funciones básicas que se pueden realizar en una empresa de transformación, que es el tipo de empresa nos interesa debido a que PROMMESA, S.A. de C.V. opera dentro del ramo metal - mecánico; son las siguientes:

a) Mercadotecnia b) Producción c) Finanzas d) Personal

En esta ocasión nuestro interés

estará enfocado a sólo una de estás funciones: la función de producción de PROMMESA, S:A: de C:V:. Pero como puede definirse la función de producción; como el conjunto de actividades encaminadas a transformar materias primas y/o componentes en productos terminados.

La organización de esta función varía de empresa a empresa, describiremos la organización que tiene esta función en la empresa PROMMESA, S:A. De C.V.. Función de producción: • Depto de control de producción • Depto de manufactura de partes • Depto de aseguramiento de calidad • Depto de ingeniería de Planta • Depto de mantenimiento

En particular resulta importante, describir el departamento control de producción, debido a que sus actividades son diversas, y entre ellas se encuentran: La elaboración de pronósticos, la designación del manejo de materiales, la distribución de planta, por mencionar algunas. El objetivo de este departamento es lograr que lo productos estén en la cantidad y calidad requeridas en el lugar y tiempo indicados, así como para determinar el costo adecuado de cada producto.

Aunque desgraciadamente dicho

departamento no cumple del todo con el objetivo mencionado, por tal razón realizaremos un estudio y propondremos algunas posibles alternativas para cumplir con el objetivo de manera adecuada.

P

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PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN

Es importante enfatizar el hecho de que las funciones de la empresa no necesariamente coincidirán con los nombres de los departamentos de las mismas, debido a que una empresa puede organizarse de muy diversas formas. De igual forma, la organización de las funciones detallada anteriormente, solamente se aplica a la empresa de PROMMESA, S.A. de C.V. y esta sujeta a infinidad de cambios; lo importante es que todas las actividades se lleven a cabo, independientemente de la organización empleada. 2.1. SISTEMAS DE PRODUCCIÓN

Una vez definido el concepto de empresa y las funciones que la componen, se clasificaran los diferentes modelos de sistemas de producción, una de las clasificaciones es la siguiente: Sistemas de producción

• Continuos o estandarizados • Intermitentes o por lotes • Unicos o de proyecto

Es importante, señalar que la

empresa PROMMESA, S.A. de C.V., debe ser catalogada dentro de los sistemas de producción intermitentes o por lotes.

Debido a que con este tipo de sistemas es posible producir bajo orden del cliente o para inventario.

Se producen diversas cantidades de un producto, o varios productos, a intervalos. En este caso, el sistema debe ser flexible para adaptarlo a una gran variedad de estilos tamaños o diseños. Como es el caso de PROMMESA, S.A. de C.V..

El sistema de producción por lotes, presenta las siguientes características:

1. Gran cantidad de productos estándar 2. Se usan máquinas de propósito general,

diseñadas para ejecutar diversas operaciones sobre una variedad de productos.

3. El equipo es arreglado atendiendo al tipo de proceso ejecutado. Los productos siguen una variedad de rutas a través de las instalaciones, dependiendo de los procesos requeridos (A estos arreglos se le llama distribución de instalaciones por proceso).

4. El sistema productivo se adapta fácilmente a diferentes diseños de productos.

2.2. PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN

Una vez comprendido lo que es una

empresa y su sistema, pasaremos a definir el objetivo de la planeación y control de la producción.

La empresa PROMMESA, S. A. de

C.V., cuenta con un Depto de control de la producción, pero como ya se menciono dicho Depto no presenta una planeación bien estructurada, ni tampoco tiene un control adecuado de la producción; estos problemas fueron mencionados y analizados en el capítulo 1, cuando se realizo la revisión al sistema productivo.

La tarea de la planeación y control de la producción consiste en planear el uso de los elementos tales como materiales, equipo y mano de obra, para luego controlar la actividad resultante.

De aquí, podemos definir cuál es el

objetivo primordial de la planeación y control de producción:

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CAPÍTULO 2

TABLA 2.1. HORIZONTE DE ACCIÓN PARA EL SISTEMA PRODUCTIVO DE PROMMESA, S.A. de C.V.

Horizonte de tiempo (plazo)

Periodo Denominación común Características

Área de acción de la planeación y control de la

producción

Corto

Varios meses, semanas, días o turnos

• Programas

• Proporcionan flexibilidad para cumplir con los planes a mediano plazo.

• Programas de asignación de trabajos a máquinas, secuencia de órdenes, etcétera.

Coordinar las interacciones de las

diversas funciones que se realizan en la empresa, con el objeto de asegurar que los recursos de la misma sean utilizados de la mejor forma posible, para producir los bienes requeridos en el tiempo establecido, al precio adecuado, en la cantidad y la calidad requeridas.

De lo anterior se concluye que la

planeación y control de la producción, es el ente coordinador de las funciones y no de los departamentos relacionados con la producción del bien. 2.3. HORIZONTE DE ACCIÓN 2.4. PLANTEAMIENTO DEL

PROYECTO El primer paso en la planeación y control de las actividades de producción, es lograr, la mayor eficiencia de producción, fabricando la cantidad necesaria del producto, de acuerdo con la cantidad requerida en el momento preciso, con el mejor método y más económico. Por lo tanto la mejor planeación es la que puede detallar lo que se quiere hacer y lo que se prevé que se podrá hacer. Por tal razón el sistema de planeación y control de la producción se basa en los datos o información obtenida de la misma producción. El tipo y volumen de manufactura utilizados en la empresa, nos da un criterio

fundamental para seleccionar un sistema de planeación y control de la producción. Resulta imperativo iniciar el análisis, realizando pronósticos precisos que tendrán un gran valor para la planeación de recursos y materiales. Al recibir a tiempo la cantidad correcta de material adecuado, con una adecuada producción y realizando un buen control en sus inventarios; la empresa puede entregar sus productos a los consumidores con puntualidad y planear los recursos y materiales necesarios para el futuro. 2.5. PRONÓSTICOS 2.5.1. INTRODUCCIÓN Muchas decisiones de negocios dependen de algún tipo de pronóstico. Los pronósticos son sólo afirmaciones acerca del futuro. Sin embargo, no todos los pronósticos son útiles. Pronosticar es el arte de especificar información significativa acerca del futuro. Los pronósticos extrínsecos se formulan en función de asociaciones externas, por ejemplo, entre las ventas de casas y la disponibilidad de hipotecas. Para la planeación financiera, las compañías requieren de los pronósticos extrínsecos de las ventas agregadas durante el año, por

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PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN

línea de productos. No obstante, estos pronósticos son de escasa utilidad en la planeación de la producción, pues en este caso hay que planear las cantidades de producción de todos los artículos que componen la línea de productos. A estos pronósticos suele denominárseles pronósticos intrínsecos. • Periodo de los pronósticos.

Los pronósticos suelen clasificarse conforme a periodos y a su utilización. En general, los pronósticos a corto plazo, hasta de un año, sirve de parámetro para las operaciones en curso. Los pronósticos a mediano plazo, que abarca entre uno y tres años, y los pronósticos a largo plazo, más de cinco años, sirve de apoyo para las decisiones acerca de la ubicación y la capacidad de la planta. Los pronósticos por artículo que se analizan en este capítulo tienen como objetivo los periodos o el tiempo de espera debido a la producción, que a menudo es cuestión de algunas semanas o meses. Por lo regular, se desea conocer la demanda promedio durante el tiempo de espera con el pronóstico de controlar los inventarios. • Precisión de los pronósticos. Los pronósticos jamás son perfectos. Debido a que, básicamente, se utilizan métodos que generan pronósticos con base en información previa, nuestros pronósticos serán menos confiables cuanto mayor sea el lapso que se pronostique a futuro. • Métodos para llevar a cabo los

pronósticos. Los métodos para llevar a cabo los pronósticos varían con el número de artículos que deben pronosticarse y la importancia, en términos monetarios, de las

decisiones. Las decisiones que tienen que ver con la capacidad y ubican de la plata se pueden tomar con pronósticos agregados, a largo plazo, y quizás exista disposición para gastar cantidades sustanciales de dinero y tiempo para realizar cálculos, a fin de que el grado de exactitud sea mayor. Las decisiones referentes a la cantidad económica* a ordenar para artículos de bajo valor se basan en los pronósticos independientes por artículo, en los cuales no se desea gastar mucho. La tabla 2.2 resume la relación entre las maneras de abordar los diversos tipos de problemas. Los modelos econométricos, los métodos de Box y Jenkins y los estudios de mercado resultan costosos pero ofrecen precisión, en alguna medida en el ámbito agregado. Cuando las consecuencias de la decisión, como la planeación de un producto nuevo o la construcción de instalaciones nuevas, resultan ser onerosas, se justifica el uso de estos métodos. El método de Bayes es adecuado en caso que no se disponga de información anterior. Es muy poco probable que se lance y se fabrique un producto si no existen pronósticos, por lo tanto, éste no es el momento de abordar los métodos de Bayes. No obstante, un problema común, de los pronósticos en un sistema de producción en un sistema de producción e inventarios, incluye miles de artículos individuales. Para tales problemas, los métodos de promedios variables, de suavizamiento exponenciales y de análisis de regresión lineal, ofrecen una ventaja singular en la facilidad para hacer cálculos, las necesidades de almacenamiento de información y el costo.

Para propósito de planeación de la producción, un sistema de pronósticos

* EOQ, por las siglas en inglés de economic order quantity.

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CAPÍTULO 2

TABLA 2.2. SELECCIÓN DEL MODELO DE PRONÓSTICO DE ACUERDO CON EL TIPO DE PROBLEMA

Decisiones costosas, pocas series de tiempo

Miles de series, decisiones rutinarias

Se dispone de gran cantidad de información anterior Box – Jenkins Econometría

Suavizamiento exponencial Promedios variables

Se dispone de poca información anterior Método Delphi Estudios de mercado

Métodos de Bayes

“satisfactorio” presenta las

características que se indican a continuación: 1. Precisión 2. Pocos requisitos en cuanto al tiempo

para hacer cálculos 3. Escasas necesidades de almacenamiento

en computadora 4. Costos bajos en la compra o el desarrollo

de programas 5. Capacidad en línea 6. Capacidad para enlazarse con un sistema

de administración de base de datos existente.

7. Costo contra precisión. El costo y la precisión constituyen dos factores importantes en los pronósticos. En general, una gran necesidad de precisión se traduce en costos más elevados para desarrollar modelos de pronósticos. 2.5.2 EL PROCESO DE PRONÓSTICO

En el proceso de pronóstico es importante seguir cierta secuencia. En esta sección describiremos en forma breve los nueve pasos, relacionados con el proceso; con el fin de aprovechar al máximo el proceso de pronóstico. Paso 1. Pronosticar la demanda futura de los artículos, para planear y controlar la producción, basados en un horizonte a corto plazo.

1. Especificar objetivos

2. Determinar qué se va a pronosticar

3.Especificar dimensiones de tiempo

4. Consideraciones relativas a los datos

5. Selección de los métodos de pronóstico que van a utilizarse

6. Someter a pruebas los métodos que se seleccionaron

7. Preparar o elaborar pronósticos

8. Presentación de los pronósticos

9. Dar seguimiento a los resultados

Fig. 2.1. El proceso de pronosticar. *

Paso 2. La cantidad adecuada de unidades necesarias de producto terminado para, mantener un nivel adecuado de inventario en recursos y materiales y cumplir con las necesidades de consumo de los clientes, así como para planear los requerimientos de recursos y materiales y la capacidad de la planta productiva. Paso 3. Horizonte de acción a corto plazo, correspondiente a la integración de operaciones más detallada en planta, como por ejemplo asignación de trabajos a máquinas y personal, así como la secuencia de órdenes, etc. Paso 4. Disponibilidad de información histórica necesaria de carácter cuantitativo, considerando la calidad de esta información y su confiabilidad, dependiendo del tipo de

* De J. H. Wilson y B. Keating, Business Forcasting (Homewood, III.: Richard D. Irwin, 1990).

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PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN

pronóstico la información contara con un cierto nivel de detalle. Paso 5. El problema que se presenta en el sistema de producción, incluye una gran cantidad de artículos, con disponibilidad de información histórica de la producción con ciertos patrones en la demanda y periodos de dispersión en las cantidades de producción. Por lo cual resulta apropiado realizar pronósticos intrínsecos (cuantitativos) utilizando las técnicas de promedios móviles, suavizamiento exponencial y series de tiempo. Paso 6. Una vez determinado el modelo o modelos, debemos de preguntarnos una cosa cuál es el costo y la precisión de este sistema de pronóstico. En general, una gran necesidad de precisión se traduce en costos más elevados para detallar los modelos de pronósticos. También se tiene que tomar en cuanta que los mejores pronósticos no son necesariamente los más exactos ni los menos costosos. Por lo tanto dependerá de factores como el fin que se persigue o la disponibilidad y confiabilidad de información que se use para determinar el grado de precisión necesaria para que el proceso de pronóstico sea fidedigno. Paso 7. Determinación del modelo o modelos adecuados de la actividad o necesidades de la producción y conciliar el proceso, en la medida de lo posible si es más de uno el modelo. Paso 8. Los pronósticos tienen que presentarse al usuario de tal manera que incluyan explicaciones acerca de la forma en que se obtuvieron, dónde se encontraron los datos, y los supuestos implícitos que se derivan de ellos. La empresa no querrá utilizar el pronóstico si no cree lo que contiene o si no entiende, de que manera se obtuvo.

Paso 9. Es necesario dar un seguimiento regular a cualquier sistema de pronóstico, con el fin de cuantificar la magnitud de los errores y las dispersiones. Existen una serie de técnicas para dar seguimiento a los pronósticos, y son las siguientes:

• Desviación media absoluta • Señal de rastreo • Error medio absoluto

Dependiendo de la dificultad o sencillez de los cálculos y de la interpretación de los resultados obtenidos, se elige alguna técnica especifica.

2.5.3. DESARROLLO DEL SISTEMA DE PRONÓSTICOS Para determinar qué modelo será el más adecuado para pronosticar la producción a corto plazo de PROMMESA, S.A. de C.V., se tomaran los datos de los reportes diarios de producto terminado de todo el mes de Junio de 1998, y se realizaran los cálculos para los siguientes modelos de pronósticos ya antes mencionados: • Promedios móviles • Suavizamientos exponenciales • Series de tiempo

Los pronósticos sólo se aplicaran a tres artículos, más representativos, obtenidos del análisis ABC realizado en el capítulo anterior, con los cuales podemos asegurar que realizando el proceso de pronóstico basándonos solo en dichos artículos, podremos obtener un sistema de pronóstico para todos los artículos de la empresa, que será confiable. En la Tabla 1.3, se encuentran los artículos más representativos de PROMMESA, S.A. de C.V., para fines que convienen a este capítulo, solamente utilizaremos los tres

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CAPÍTULO 2

TABLA 2.3. ARTÍCULOS MÁS REPRESENTATIVOS DE PROMMESA

CLIENTE NÚMERO DE PARTE NOMBRE DE LA PARTE SINGER 01-99-02 ESTANTE NACIONAL

ROBERT & BOSCH 93980 41317 ENSAMBLE SOPORTE TUBO

NISSAN CIVAC 55054 F4000 SEAT ASSY RR SPR LWR

primeros artículos de dicha tabla, dichos artículos se muestran en la Tabla 2.3. En esta sección se realizara paso a paso, el proceso de pronóstico descrito en la sección anterior, hasta llegar a una conclusión útil y confiable para el sistema productivo de la empresa. 2.5.4. SEGUIMIENTO DEL SISTEMA DE PRONÓSTICOS Como fue mencionado anteriormente, la técnica empleada para apreciar la precisión del modelo de pronósticos es una de las características importantes para la selección del modelo a emplear. La consideración básica en el uso de cualquier modelo de pronósticos intrínsecos, es que el valor observado estará determinado por algún o algunos patrones de comportamiento. Debido a que siempre existe incertidumbre, la aleatoriedad siempre existirá; esto implica que aun si el patrón exacto de los datos se pudiera identificar, existiría cierta desviación entre los valores pronosticados y los observados; un objeto en la aplicación de las técnicas de pronósticos es minimizar estas desviaciones. De aquí que el error del pronóstico (ei) se definiere como la diferencia entre el valor real (Xi) y el pronóstico (Si).

ei = Xi - Si

donde:

ei = error del pronóstico Xi = valor real en el periodo i Si = pronóstico para el periodo i i = periodo i-ésimo analizado Una forma de evaluar la exactitud del pronóstico es sumando los errores a lo largo de varios periodos (n).

Una forma de hacerlo es obteniendo

el error de pronóstico promedio (AFE, siglas de average forecast error):

AFE = [n∑i=1 ei] / n = [n∑i=1 (Xi – Si)] / n

El problema aquí, sería que el error

promedio podría ser cero, ya que los negativos se cancelarían con los positivos, dando un resultado dudoso. Para evitar lo anterior se propone obtener la desviación media absoluta (MAD, siglas de mean average deviation): MAD = [n∑i=1⏐ei⏐] / n = [n∑i=1⏐Xi – Si⏐] / n

La desventaja de esta medida de error es que ponderan de igual manera los errores (desviaciones) grandes y pequeños; con el fin de solucionar este problema de ponderación se propone la obtención del error medio cuadrado (MSE, siglas mean squared error): MSE = [n∑i=1 (ei)2 ] / n = [n∑i=1 (Xi – Si)2 ] / n De esta manera se “penaliza” más a los errores grandes que a los pequeños; es

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PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN

decir será preferible tener varias “pequeñas desviaciones”, que una grande .

Y por ultimo el error estándar:

STD = [MSE]1/2

Existen otras técnicas, donde la medida relativa de error resulta más útil si se compara con indicadores que reflejan medidas absolutas. El error porcentual absoluto medio (MAPE, siglas de mean absolute percent error) y la señal de rastreo son dos de estas técnicas. El MAPE relaciona el error promedio del pronóstico con la demanda promedio para varios periodos consecutivos:

MAPE = [n∑i=1 (⏐ei⏐ / Xi) * 100] / n En la señal de rastreo, la distorsión o influencia positiva debe conducir a pronósticos consistentes por arriba del promedio, y la negativa, por debajo de él. Se puede generar una señal de rastreo con el fin de dar seguimiento continuo a las distorsiones e influencias. Dado que un sistema de pronósticos satisfactorio debe tener un balance entre los errores positivos y los negativos, la suma acumulada o sumatoria de los errores en los pronósticos (RSFE, siglas de runing sum of forecast errors) debe aproximarse a cero:

RSFE = n∑i=1 ei ≈ 0 Una señal de rastreo común, S, indica algo acerca del tamaño relativo de la RSFE:

S = AFE / MAD

S =( [ n∑i=1 ei / n ] / [ n∑i=1 ⏐ei⏐ / n ] ) Donde AFE (siglas de average forecast error), es el error promedio de pronóstico en

curso. Si se cancelan los errores positivos y negativos, S se aproximará acero. Si se presentan errores negativos considerables, continuos, en forma consistente, S se aproximará a menos uno; y viceversa. De este modo tenemos que:

–1 ≤ S ≤ 1. Dado que se pueden presentar dos formas comunes de precisión al evaluar modelos de pronósticos, es necesario considerar por lo menos una de las técnicas mencionadas al principio y otra de las los últimas. Para nuestros propósitos consideraremos el error estándar (STD) y la señal de rastreo. Describiremos brevemente las dos formas de precisión mencionadas, que suelen presentarse en estos casos: 1. La precisión de la técnica al predecir el

patrón de los datos. Para esto es valido emplear las primeras técnicas de precisión mencionadas; el modelo de pronóstico que dé el menor valor de error en términos generales, será el más adecuado.

2. La precisión de la técnica cuando el

patrón cambia. Lo importante aquí, es qué tan rápido el pronóstico puede responder a los cambios y qué tan bien puede pronosticar el futuro. Esto implica que la técnica debe identificar el cambio. El valor de las técnicas de pronóstico al hacer esto varía enormemente.

2.5.5. MÉTODOS DE SUAVIZAMIENTO 2.5.5.1. Promedios móviles simples. Un promedio móvil se obtiene al promediar los datos de la demanda,

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CAPÍTULO 2

correspondientes a varios de los periodos más recientes. Cuando la información, o los datos, referentes a la demanda no muestran crecimiento rápido ni características de estacionalidad, la técnica quizá resulte útil para eliminar fluctuaciones aleatorias para los pronósticos. A medida que se incrementa n (el número de observaciones que se incluirán en el promedio móvil), el modelo tiende a suavizar o atenuar el ruido. Sin embargo, conforme n se incrementa, se incluyen más datos, y el modelo presenta menor capacidad de respuesta ante los cambios en los patrones de demanda. Un promedio variable de un periodo n se define como sigue:

Promedio móvil, es igual a la suma

de la demanda antigua para los últimos n periodos entre el número de periodos que se utilizan en el modelo.

La expresión matemática que lo

define es:

St+1 = Xt + Xt-1 + Xt-2 + .... + Xt-n+1 / n

St+1 = 1 / n [tΣi=t-n+1 Xi ] donde: St = pronóstico para el tiempo t Xt = valor de demanda real al tiempo t n = número de valores incluidos en el promedio Características • Útil a corto plazo. • Requiere mucha información histórica. • La variación aleatoria se suaviza más a

medida que se consideran más valores en el pronóstico.

• No deben presentarse factores de tendencia o estacionalidad en el comportamiento de los datos.

• No se adapta rápido a cambios en el

comportamiento. • Es una técnica no estadística. • La técnica de la misma importancia,

pondera de igual manera, a cada uno de los valores considerados en el promedio, pero no pondera los valores observados antes de ese tiempo.

• Es útil cuando se tiene un gran número y

diversidad de artículos. • Pronostica aceptablemente un periodo a

futuro (t+1); sin embargo, puede usarse para pronosticar más de un periodo adelante, pero el error aumenta demasiado con cada periodo adelante.

Una representación matemática más

simple es: restando –1 a la ecuación anterior:

St = Xt-1 + Xt-2 +....+ Xt-n / n

Y de la ecuación anterior, se tendrá:

St+1 = [Xt / n] – [Xt-n / n] + St

A continuación se mostrarán los

datos de producción obtenidos de la empresa PROMMESA, S.A. de C.V., y se realizara, la aplicación del modelo de promedios móviles simples descrito. En la Tabla 2.4 se pueden observar los valores correspondientes a la producción diaria del mes de Junio, del artículo, llamado Estante nacional, fabricado para Singer, con número de parte 01-99-02.

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