Producción y existencias en una fabrica textil
Basado en un modelo de simulación con Vensim
Adolfo Chinarro Martin
adolfo@alpargatas.com.br
Se trata de un estudio para el análisis de las pérdidas financieras causadas por la política de stocks y por las oscilaciones cíclicas de ventas, en una pequeña industria de manufactura de ropas de pantalones vaqueros jeans.
Nuestro objetivo en este trabajo es analizar los impactos financieros por la aplicación de una Política de Stoks agresiva en una pequeña confección de ropas en jeans. La empresa está en el mercado hace nueve años, tiene buena calidad y sus precios son mejores que los de la competencia.
La producción actual es de 2.750 piezas por mes hechas en horario normal de trabajo, pudiendo llegar a 3.300 unidades producidas com horas extraordinarias limitadas al 20% de acuerdo con la legislación del trabajo en Brasil.
La productividad por medio es de 125 unidades por persona por mês, pero tiene potencial para alcanzar 158 piezas por persona por mês, lo que equivale al 74% de eficiencia en operación, este es un indicador razonable en función de la variedad de productos y las condiciones en que actua. (equipos muy antiguos)
El total de personas que trabajan en producción es de 22 personas distribuidos entre todas las operaciones, Cortar, Coser, Arreglos pós lavado y empaquetar.
Las ocilaciones cíclicas en ventas ocurren en los meses de enero y febrero cuando bajan las ventas para 50%, mientras que en junio y diciembre suben entre 50 y 70%.
La empresa busca operar com existencias de Produto Acabado muy bajas por vuelta del 40% en relación a la previsión de las ventas que es de 2.600 jeans al mes, este nivel de stocks fue definido por el director financiero como siendo el ideal para formación de capital de giro de la empresa.
Basado en esta determinación se toman dos aciones para manutención de los stocks; - (a) reduzir la producción cuando las existencias ultrapasan 40% del volumen proyectado, mismo que provoquen ociosidad o baja produtividad; -(b) reducir los precios, para liquidar las ventas cuando las existencias lleguen al 60% en relación al volumen proyectado.
Nuetros analisis tienen la finalidad de identificar y proyectar las pérdidas financieras que ocurren em función de la política de stocks adoptada, aliada a las oscilaciones cíclicas de ventas y construir una propuesta para reducir estas pérdidas que describimos abajo:
1º) Pérdida de margen por redución de precios para liquidar stocks.
2º) Aumento de los costos fijos por baja producción cuando los stocks suben mas que 40% de las ventas proyetadas.
3º) Aumento de los costos de producción por baja productividad, o por hacer horas extraordinarias, cuando existen oscilaciones cíclicas de ventas para bajo y para arriba.
El gráfico abajo identifica las pérdidas financieras proyectadas para 60 meses de acuerdo a lo descrito:
Despues de analizar estos puntos hicimos una propuesta que creemos reducirá las pérdidas presentadas:
Propuesta:
A) Utilizar el personal com ociosidad en los meses de enero a marzo para confección de uniformes para los niños en las escuelas, una vez que la oscilación cíclica de ventas es inversa a la del mercado de jeans, pues en marzo suele empezar las clases. Es posible hacer un contrato que permite producir entre enero y marzo hasta 1.200 pantalones.
B) Ampliar los stocks de Produto Acabado pasando de 40 para el 80% del volumem de ventas, para reducir las pérdidas de margenes por diferencia de precios. Este indicador es utilizado en la mayoria de las confecciones de jeans. (0,8 a 1,0)
C) Cuando aumentamos los stocks tenemos condiciones de producir lotes mayores reduciendo los tiempos de Set-up en los cambios de artículo, ampliando la produtividad pasando 125 a 144 unidades por persona por mes y aun si queremos podemos trabajar com menos gente.
Utilizandose el recurso "Automatically simulate on change" alteramos los valores actuales progresivamente de acuerdo a la propuesta arriba, simulando nuevos valores en la view llamada Resultados, en el Vensim.
El gráfico abajo es el resultado que deberá ser alcanzado si se implantan las propuestas mencionadas:
Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.
Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.
Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:
Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.
Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.
(*) Puede solicitar información más detallada de este trabajo al autor
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