Simulación de una línea productiva en base a la Teoría de las Limitaciones
Abstract
Departamento de Organización de Empresas y Comercialización e Investigación de Mercados
Full text
UNIVERSIDAD DE VALLADOLID ESCUELA DE INGENIERIAS INDUSTRIALES Grado en Ingeniería en Organización Industrial Simulación de una línea productiva en base a la Teoría de las Limitaciones Autor: López Álamo, Alonso Tutores: Gento Municio, Ángel Manuel Pino Espinosa, Jessica Departamento de Organización de empresas y CIM Valladolid, Julio de 2022.
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Alonso López Álamo 3 Agradecimientos A mis padres, sin su apoyo constante e incondicional no habría llegado hasta aquí. A mis amigos, por estar ahí y por hacerme más amenas las épocas de exámenes. A mi tutor, por su ayuda y sus consejos en la realización de este trabajo.
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Alonso López Álamo 5 Resumen La Teoría de las Restricciones (TOC) es una filosofía de planificación que abarca muchas áreas del ámbito empresarial. Surgió en los años 70 a partir de un software de planificación de la producción denominado Tecnología de la Producción Optimizada (OPT). La TOC es una herramienta muy útil para las empresas que permite reducir los retrasos en las entregas a los clientes y los despilfarros de producción, aumentando de esta forma los beneficios y generando para la empresa una ventaja competitiva frente a su competencia. La TOC proporciona una metodología para mejorar de forma ordenada. En este proyecto se elabora un marco teórico general de la TOC para dar una visión del estado del arte y se desarrolla una aplicación para simular una línea productiva según los principios de la TOC. La aplicación aporta nuevas e importantes funcionalidades respecto a otra aplicación desarrollada anteriormente por otro autor. Palabras clave: cuello de botella, restricción, TOC, OPT y DBR. Abstract The Theory of Constraints (TOC) is a scheduling philosophy that includes many areas of business. It emerged in the 1970s from production planning software called Optimized Production Technology (OPT). The TOC is a very useful tool for companies that allows reducing delays in deliveries to customers and production waste, thus increasing profits and generating a competitive advantage for the company over its competition. The TOC provides a methodology to improve in an orderly way. In this project, a general theoretical framework of the TOC is elaborated to give a vision of the state of the art and an application is developed to simulate a production line according to the principles of the TOC. The application provides new and important features compared to another application previously developed by another author. Keywords: bottleneck, constraint, TOC, OPT and DBR.
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Alonso López Álamo 7 Índice de contenidos Índice de Figuras .................................................................................................................. 13 Índice de Capturas de pantalla ............................................................................................. 15 Índice de Imágenes .............................................................................................................. 17 Índice de Tablas .................................................................................................................... 21 1. Introducción .................................................................................................................. 23 1.1 Motivación y justificación ................................................................................................ 23 1.2 Objetivos........................................................................................................................... 24 1.3 Alcance ............................................................................................................................. 24 1.4 Estructura ......................................................................................................................... 24 2. Teoría de las Restricciones: TOC ...................................................................................... 27 2.1 Evolución de la TOC ......................................................................................................... 27 2.1.1 Introducción .............................................................................................................. 27 2.1.2 OPT ............................................................................................................................ 28 2.1.3 La Meta ..................................................................................................................... 30 2.1.4 El síndrome del pajar ............................................................................................... 31 2.1.5 No es suerte ............................................................................................................. 33 2.1.6 Cadena crítica ........................................................................................................... 34 2.1.7 Futuro de la TOC ....................................................................................................... 36 2.2 ¿Qué es la TOC? ............................................................................................................... 37 2.3 Los cinco pasos de enfoque ........................................................................................... 38 2.3.1 Introducción .............................................................................................................. 38 2.3.2 Identificar las restricciones del sistema ................................................................. 38 2.3.3 Decidir cómo explotar las restricciones del sistema ............................................. 39 2.3.4 Subordinar toda la planificación de los recursos a la decisión anterior .............. 39 2.3.5 Elevar las restricciones del sistema ........................................................................ 39 2.3.6 Si en el paso previo una restricción ha desaparecido, volver al paso 1 .............. 39 2.4 Los procesos de razonamiento ....................................................................................... 40 2.4.1 ¿Qué son los procesos de razonamiento? ............................................................. 40 2.4.2 El Árbol de Realidad Actual (CRT) ............................................................................ 41 2.4.3 La Nube de Evaporación .......................................................................................... 42 2.4.4 El Árbol de Realidad Futura (FRT) ........................................................................... 43
Alonso López Álamo 8 2.4.5 El Árbol de Prerrequisitos (PRT) .............................................................................. 43 2.4.6 El Árbol de Transición (TRT) ..................................................................................... 43 2.5 La contabilidad del rendimiento ..................................................................................... 43 2.6 La secuencia del cambio ................................................................................................ 45 2.7 Aplicación de la TOC en la colaboración dentro de una supply chain ......................... 48 2.7.1 Introducción .............................................................................................................. 48 2.7.2 El dilema de la colaboración en la supply chain .................................................... 49 2.7.3 El enfoque basado en las restricciones .................................................................. 52 2.7.4 Política de reabastecimiento colaborativo ............................................................. 54 3. Tecnología de la Producción Optimizada: OPT ................................................................. 59 3.1 ¿Qué es la OPT? ............................................................................................................... 59 3.2 ¿Qué es un Cuello de Botella? ........................................................................................ 59 3.3 Reglas de la OPT .............................................................................................................. 60 3.4 La analogía de los boy scouts ......................................................................................... 65 3.5 Sistemas DBR .................................................................................................................. 66 3.5.1 Introducción .............................................................................................................. 66 3.5.2 Drum ......................................................................................................................... 68 3.5.3 Buffer ........................................................................................................................ 68 3.5.4 Rope .......................................................................................................................... 71 3.6 Buffer Management ........................................................................................................ 72 3.6.1 Introducción .............................................................................................................. 72 3.6.2 Priorización de las órdenes de trabajo ................................................................... 74 3.7 Tipos de distribución en planta ...................................................................................... 75 3.7.1 Introducción .............................................................................................................. 75 3.7.2 Plantas tipo V ............................................................................................................ 75 3.7.3 Plantas tipo A ............................................................................................................ 77 3.7.4 Plantas tipo T ............................................................................................................ 78 3.7.5 Plantas tipo I ............................................................................................................. 80 4. Manual del usuario ........................................................................................................... 83 4.1 Requisitos del sistema .................................................................................................... 83 4.2 Interfaz de la aplicación .................................................................................................. 83 4.3 Juegos que se pueden simular ....................................................................................... 84 4.4 Parametrizar la simulación y ejecutarla ......................................................................... 84
Alonso López Álamo 9 4.5 Analizar los resultados .................................................................................................... 88 4.5.1 Gráficos disponibles ................................................................................................. 88 4.5.2 Ejemplo de análisis gráfico de resultados .............................................................. 91 5. Manual del programador .................................................................................................. 95 5.1 Hoja “Introducir Parámetros” ......................................................................................... 95 5.1.1 Área para elegir el grupo de juegos a simular ........................................................ 95 5.1.2 Número de máquinas a simular .............................................................................. 96 5.1.3 Número de iteraciones de la simulación ................................................................ 98 5.1.4 Buffer global ........................................................................................................... 100 5.1.5 Buffer hasta el CB .................................................................................................. 103 5.1.6 WIP inicial ............................................................................................................... 104 5.1.7 WIP máximo ............................................................................................................ 105 5.1.8 Producción mínima por máquina .......................................................................... 106 5.1.9 Producción máxima por máquina ......................................................................... 107 5.1.10 Formato de celdas “WIP” y “Producción” ........................................................... 107 5.1.11 Ejecutar Juegos G1/Ejecutar Juegos G2 ............................................................ 108 5.1.12 Resetear parámetros ........................................................................................... 109 5.1.13 Terminar la hoja ................................................................................................... 109 5.2 Hoja “Selección gráficos” .............................................................................................. 109 5.3 Hoja “Cálculo capacidades máquinas” ........................................................................ 111 5.4 Hojas “Aux Aleatorios G1” y “Aux Aleatorios G2” ........................................................ 113 5.4.1 Fila 1 de la columna “Producción teórica” ........................................................... 115 5.4.2 Fila 2 de la columna “Producción teórica” ........................................................... 116 5.4.3 Fila 3 en adelante de la columna “Producción teórica” ...................................... 116 5.4.4 Iteraciones .............................................................................................................. 117 5.4.5 Hoja “Aux Aleatorios G2” ....................................................................................... 117 5.5 Hoja “Juegos Grupo 1” .................................................................................................. 117 5.5.1 Primera tabla .......................................................................................................... 118 5.5.2 Segunda tabla ........................................................................................................ 120 5.5.3 Producción teórica ................................................................................................. 121 5.5.4 Producción Real ..................................................................................................... 122 5.5.5 WIP inicial ............................................................................................................... 126 5.5.6 WIP intermedio ....................................................................................................... 127
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Alonso López Álamo 17 Índice de Imágenes Imagen 1. Aspecto final de la hoja “Introducir parámetros”. .................................................. 95 Imagen 2. Área donde el usuario elegirá uno de los dos grupos de juegos posibles. .......... 95 Imagen 3. Ventana emergente de la opción “Validación de datos”. ...................................... 97 Imagen 4. Pestaña “Mensaje de error” de la opción “Validación de datos”. ......................... 98 Imagen 5. Pestaña “Configuración” de la opción “Validación de datos”. .............................. 99 Imagen 6. Pestaña “Mensaje de error” de la opción “Validación de datos”. ....................... 100 Imagen 7. Validación de datos para la celda “Buffer global”. Pestaña “Configuración”. ... 100 Imagen 8. Validación de datos de la celda “Buffer global”. Pestaña “Mensaje de error”. . 101 Imagen 9. Configuración de “Nueva regla de formato”. ....................................................... 102 Imagen 10. Reglas para ocultar y resaltar la celda “Buffer global”. .................................... 103 Imagen 11. Reglas para el formato condicional de la celda “Buffer hasta el CB”. ............. 103 Imagen 12. Parámetros para rellenar en casa máquina. Hoja “Introducir parámetros”. .. 104 Imagen 13. Validación de datos para las celdas “WIP inicial”. Pestaña “Configuración”. . 104 Imagen 14. Validación de datos para las celdas “WIP inicial”. Pestaña “Mensaje de error”. ................................................................................................................................................... 105 Imagen 15. Validación de datos para las celdas “WIP max”. Pestaña “Configuración”. .... 106 Imagen 16. Reglas de formato condicional para las celdas “WIP inicial”, “WIP max”, “Min producción” y “Max producción”. ............................................................................................ 108 Imagen 17. Aspecto de la hoja “Selección gráficos”. ............................................................ 111 Imagen 18. Tabla que genera la secuencia de la variabilidad de cada máquina en la hoja “Cálculo capacidades máquinas”. .......................................................................................... 112 Imagen 19. Tabla para calcular las capacidades de cada máquina e identificar el CB junto con una casilla que indica la posición del CB. Hoja “Cálculo capacidades máquinas”. ..... 113 Imagen 20. Tabla para el cálculo de la producción teórica. ................................................. 115 Imagen 21. Fórmula de la fila 1 de la columna “Producción teórica” de la hoja “Aux Aleatorios G1”. ......................................................................................................................... 115 Imagen 22. Fórmula de la fila 2 de la columna “Producción teórica” de la hoja “Aux Aleatorios G1”. ......................................................................................................................... 116 Imagen 23. Fórmula de la fila 3 de la columna “Producción teórica” de la hoja “Aux Aleatorios G1”. ......................................................................................................................... 117 Imagen 24. Tablas que se tienen para cada iteración. ......................................................... 118 Imagen 25. Tercera tabla con los parámetros que engloban los cálculos de la simulación. ................................................................................................................................................... 121 Imagen 26. Fórmula de la primera fila de la columna “Producción Real”. ......................... 122 Imagen 27.Fórmula de la segunda fila de la columna “Producción real”. .......................... 124 Imagen 28. Fórmula de la fila 3 en adelante de la columna “Producción real”. ................ 125 Imagen 29. Fila de la segunda máquina de la columna “WIP inicial”.................................. 126 Imagen 30. El WIP inicial de la tabla 2 en adelante se obtiene del WIP final de la tabla anterior. .................................................................................................................................... 127 Imagen 31. Fórmula de la fila 2 de la columna “WIP intermedio”. ...................................... 128 Imagen 32. Fórmula de la tercera fila en delante de la columna “WIP intermedio”. .......... 128 Imagen 33. Fórmula de la segunda fila de la columna “WIP final”. ..................................... 129
Alonso López Álamo 18 Imagen 34. Fórmula de la terca fila en delante de la columna de “WIP final”. ................... 129 Imagen 35. Fórmula de la primera fila de la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento”. .................................................................................................................... 129 Imagen 36. Fórmula de la fila 2 de la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento”. 131 Imagen 37. Fórmula de la fila 3 en adelante de la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento”. .................................................................................................................... 132 Imagen 38. Fórmula de la primera fila de la columna “Pérdidas por falta de stock”. ........ 132 Imagen 39. Fórmula de la segunda fila de la columna “Pérdidas por falta de stock”........ 133 Imagen 40. Fórmula de la fila 3 en adelante de la columna “Pérdidas por falta de stock”. ................................................................................................................................................... 134 Imagen 41. Fórmula de la fila 1 de la columna “Pérdidas por ambas a la vez”. ................ 134 Imagen 42. Fórmula de la fila 2 de la columna “Pérdidas por ambas a la vez”. ................ 135 Imagen 43. Fórmula de la tercera fila en delante de la columna “Pérdidas por ambas a la vez”. ........................................................................................................................................... 136 Imagen 44. Fórmula de la casilla “Producción Total”. .......................................................... 136 Imagen 45. Fórmula de la casilla “Producción Teórica”. ...................................................... 137 Imagen 46. Tabla donde se calculan las capacidades de las máquinas en la hoja “Cálculo capacidades máquinas”. ......................................................................................................... 137 Imagen 47. Fórmula de la celda “WIP final total”. ................................................................. 138 Imagen 48. Fórmula de la celda “Buffer actual (días)”. ........................................................ 138 Imagen 49. Fórmula de la columna “Pérdidas”. .................................................................... 140 Imagen 50. Menú para proteger una hoja en Excel. ............................................................. 141 Imagen 51. Tabla de la hoja “BD G1” que recoge los parámetros calculados en la hoja “Juegos Grupo 1”. .................................................................................................................... 142 Imagen 52. Fórmula de la segunda fila en delante de la columna “Iteraciones” de la hoja “BD G1”. .................................................................................................................................... 143 Imagen 53. Fórmula de la columna “Máquina” de la hoja “BD G1”. ................................... 144 Imagen 54. Fórmula de la columna “Prod. Real” de la hoja “BD G1”. ................................. 144 Imagen 55. Ventana que aparece tras seleccionar la opción “Tabla” en Excel. ................. 146 Imagen 56. Apariencia de la tabla de la hoja “BD Agregada G1”. ....................................... 147 Imagen 57. Fórmula de la columna “Producción Total” de la hoja “BD Agregada G1”. ..... 148 Imagen 58. Fórmula de la columna “Producción Teórica” de la hoja “BD Agregada G1”. . 148 Imagen 59. Fórmula de la primera fila de la columna “Producción Real” de la hoja “Juegos Grupo 2”. ................................................................................................................................... 150 Imagen 60. Fórmula de la fila 2 de la columna “Producción real” de la hoja “Juegos Grupo 2”. .............................................................................................................................................. 151 Imagen 61. Fórmula de la fila 3 de la columna “Producción real” de la hoja “Juegos Grupo 2”. .............................................................................................................................................. 151 Imagen 62. Fórmula de la segunda fila de la columna “WIP inicial” de la hoja “Juegos Grupo 2”. ................................................................................................................................... 152 Imagen 63. Fórmula de la fila 3 en delante de la columna “WIP inicial” de la hoja “Juegos Grupo 2”. ................................................................................................................................... 152 Imagen 64. Fórmula de la fila 2 de la columna “WIP intermedio” de la hoja “Juegos Grupo 2”. .............................................................................................................................................. 153
Alonso López Álamo 19 Imagen 65. Fórmula de la tercera fila en adelante de la columna “WIP intermedio” de la hoja “Juegos Grupo 2”. ............................................................................................................ 153 Imagen 66. Fórmula de la fila 1 de la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento” de la hoja “Juegos Grupo 2”. ........................................................................................................ 154 Imagen 67. Fórmula de la fila 2 de la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento” de la hoja “Juegos Grupo 2”. ........................................................................................................ 154 Imagen 68. Fórmula de la fila 3 en delante de la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento” de la hoja “Juegos Grupo 2”. .................................................................... 155 Imagen 69. Fórmula de la fila 1 de la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento” de la hoja “Juegos Grupo 2”. ........................................................................................................ 155 Imagen 70. Celda “Producción total” de la hoja “Juegos Grupo 2”. ..................................... 156 Imagen 71. Fórmula de la celda “Producción teórica CB” de la hoja “Juegos Grupo 2”. ... 156 Imagen 72. Fórmula de la celda “WIP final global” de la hoja “Juegos Grupo 2”. .............. 157 Imagen 73. Fórmula de la celda “WIP final (tambor)” de la hoja “Juegos Grupo 2”. .......... 157 Imagen 74. Ventana de configuración para crear un gráfico dinámico. ............................. 161 Imagen 75. Nueva hoja con la tabla y el gráfico dinámico en blanco. ................................ 161 Imagen 76. Aspecto final de la hoja” Producción Global vs Tiempo G1”. ........................... 162 Imagen 77. Gráfico “WIP final vs Tiempo”. ............................................................................ 163 Imagen 78. Gráfico “Producción (real vs teórica) vs Tiempo”. ............................................. 164 Imagen 79. Gráfico “WIP vs Máquinas”. ................................................................................ 165 Imagen 80. Gráfico “Pérdidas vs Máquinas”. ........................................................................ 165 Imagen 81. Gráfico “ProducciónMqns vs Tiempo”. ............................................................... 166 Imagen 82. Selector de máquina dentro del gráfico señalado en rojo................................ 167 Imagen 83. Gráfico “WIPMqnas vs Tiempo”. ......................................................................... 167 Imagen 84. Gráfico “PReal vs PTeórica vs Tiempo”. ............................................................. 168 Imagen 85. Gráfico “PérdidasMqnas vs Tiempo”. ................................................................. 169 Imagen 86. Aspecto de las tablas de pérdidas. .................................................................... 170 Imagen 87. Diagrama de Gantt con la planificación inicial del proyecto. ........................... 174
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Alonso López Álamo 21 Índice de Tablas Tabla 1. Tabla para calcular las horas laborables efectivas de un año. ............................. 175 Tabla 2. Cálculo del coste por hora de cada trabajador. ...................................................... 176 Tabla 3. Cálculo de las horas que cada trabajador emplea en cada fase. ......................... 177 Tabla 4. Cálculo de los costes por trabajador y fase. ............................................................ 177 Tabla 5. Cálculo del coste de amortización. .......................................................................... 179 Tabla 6. Cálculo de los costes totales de amortización y material. ...................................... 179 Tabla 7. Cálculo de los costes directos por fases. ................................................................. 180 Tabla 8. Cálculo de los costes indirectos del proyecto.......................................................... 181 Tabla 9. Cálculo del coste total del proyecto. ........................................................................ 181 Tabla 10. Desglose por fases del coste global del proyecto. ................................................ 181
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Alonso López Álamo 23 1. Introducción 1.1 Motivación y justificación En el contexto de un mercado global con una enorme competencia entre empresas, es fundamental una adecuada gestión del tiempo y de los recursos de los que dispone una compañía. Esto es algo que puede resultar muy complejo, ya que en cada país hay una cultura y unos costes laborales completamente distintos. En los últimos años, las empresas procedentes de países asiáticos se han convertido en grandes competidores para las empresas occidentales debido a su capacidad de fabricar muy rápido y a bajo coste. Esto ha provocado la deslocalización de muchas fábricas en países fuera de Europa. Aunque al principio esto parecía una buena decisión en términos económicos, posteriormente se ha observado la gran dependencia que tiene Occidente de los países donde se han deslocalizado las fábricas, ya que allí se fabrican componentes básicos para muchos de los productos tecnológicos que se manufacturan en Europa. En los últimos meses he está observando una cierta tendencia de las empresas para volver a reemplazar estas fábricas, deslocalizadas hace tiempo, de vuelta en el continente europeo. Esto supondrá un gran reto ya que las plantas productivas deberán competir en un mercado muy agresivo con una alta competencia en costes y con la presencia de gigantes asiáticos con grandes volúmenes de producción. Para hacer frente a este desafío, las fábricas deberán contar con potentes herramientas de planificación que sirvan como soporte para mantener su capacidad competitiva y para establecer un proceso de mejora constante. Es vital para una empresa controlar parámetros tan importantes como los plazos de producción, los tiempos de entrega al cliente, los costes de mano de obra, los costes de materia prima, etc. Muchas veces en las fábricas (sobre todo cuando la maquinaria está cerca de la obsolescencia) se producen grandes despilfarros cuando hay retrasos en la entrega de pedidos. Las actuaciones habituales ante estas situaciones es emplear horas extraordinarias de mano de obra y comprar materia prima de urgencia a los proveedores, incurriendo en unos gastos desorbitados que, de producirse de forma continuada, pueden ser muy perjudiciales para la cuenta de resultados de la compañía. La Teoría de las Limitaciones (o Teoría de las Restricciones, TOC) es una filosofía de planificación y de mejora que se ha desarrollado en muchas áreas de la empresa, siendo en el ámbito de la producción donde comenzó a germinar. La TOC puede resultar ser una metodología muy potente y útil para una planta productiva, gracias a ella se pueden identificar los recursos más débiles del sistema, planificar toda la producción en base a ellos y evitar despilfarros de personal y materiales, así como conseguir unos plazos de producción y de entrega al cliente más rápidos con respecto a las metodologías de planificación tradicionales. En definitiva, la TOC
Alonso López Álamo 24 puede ser una herramienta clave para las fábricas que vuelven a Europa y que tienen un gran desafío por delante. Previamente a este TFG, Óscar Villacé llevó a cabo un proyecto basado también en la Teoría de las Limitaciones donde desarrolló una aplicación para simular una línea productiva según las reglas de la TOC. El proyecto aparece redactado en (Villacé, 2021). El TFG mencionado tenía cierto margen de mejora y este proyecto se ha planteado como una ampliación del trabajo que realizó Óscar Villacé, con la intención de investigar en aquellas áreas que no quedaron cubiertas y de desarrollar una nueva aplicación con más funcionalidad. 1.2 Objetivos El objetivo general de este proyecto es simular una línea productiva aplicando los conceptos de la Teoría de las Limitaciones y facilitar el posterior análisis de los resultados que se obtengan. Uno de los objetivos específicos de este trabajo radica en proporcionar un marco teórico más completo que el desarrollado en (Villacé, 2021), investigando en la mayoría de ámbitos donde está presente la TOC y arrojando una visión actualizada del estado del arte en esta materia. El otro objetivo específico de este proyecto consiste en desarrollar una aplicación completamente nueva y mejorada para simular una línea productiva. La aplicación que se desarrollará en este TFG busca ser más funcional que la que programó Óscar Villacé, sobre todo a la hora de realizar un análisis gráfico de los resultados obtenidos y a la hora de ejecutar ciertas simulaciones que no se pueden llevar a cabo con la aplicación desarrollada en (Villacé, 2021). A título personal, el autor de este TFG también espera ampliar su visión y sus conocimientos sobre esta filosofía de planificación vista en clase, así como mejorar sus habilidades con el programa Excel. 1.3 Alcance El alcance de este proyecto consiste en desarrollar una aplicación en Excel mejorada respecto de la aplicación que se elaboró en (Villacé, 2021) con la que se puedan analizar los resultados de forma gráfica, detallada y dinámica, así como poder ejecutar todos los juegos disponibles en el simulador de Estrategia Focalizada. 1.4 Estructura Este proyecto se compone de siete capítulos más un apartado para las referencias bibliográficas. En el primer capítulo se realiza la introducción del trabajo, se pone en contexto el tema del que trata y se justifica su elaboración. También se describen los objetivos del proyecto, su alcance y la estructura que tiene.
Alonso López Álamo 25 En el segundo capítulo se proporciona un amplio marco teórico sobre la TOC enfocándolo sobre todo en el área de gestión de una empresa. Se explica su evolución, sus principios básicos y la metodología que se debe seguir para su aplicación. El tercer capítulo trata sobre la Tecnología de la Producción Optimizada (OPT), una metodología que dio origen a la TOC y que está enfocada exclusivamente en el ámbito de la producción. El cuarto capítulo es un manual del usuario donde se describe cómo utilizar la aplicación que se ha desarrollado de forma que cualquier usuario pueda utilizarla. En el quinto capítulo se ha redactado el manual del programador, donde se describe de forma detallada todo el proceso que se ha seguido para diseñar y programar la aplicación, de forma que una persona con conocimientos en Excel pueda hacer modificaciones sobre la aplicación y entender cómo se realizan todos los cálculos. En el sexto capítulo se ha elaborado un estudio económico, para cuantificar el coste de la realización de este proyecto, identificando el personal implicado, los equipos empleados y contabilizando el tiempo que se ha invertido en el trabajo. En el séptimo capítulo se explican las conclusiones a las que se han llegado tras la realización del proyecto y se valora si se han cumplido los objetivos establecidos al inicio del trabajo. Al final, se incluye el apartado con las referencias bibliográficas.
Alonso López Álamo 32 contexto de la teoría económica. En este capítulo de TOC se ha destinado un apartado para hablar más en profundidad sobre este nuevo marco contable. El objetivo principal de un sistema TOC es ganar dinero ahora y en el futuro. Para saber si una organización está logrando ese objetivo, se utilizan tres medidas de desempeño global: Beneficio Neto, Retorno de la Inversión (ROI) y flujo de caja (CF). Estas medidas adicionales, aunque son buenas para el desempeño global, son demasiado generales para medir el rendimiento a nivel de subsistemas. Para relacionar las mediciones financieras corporativas con las medidas a nivel de planta, Goldratt introduce tres parámetros de desempeño a nivel de fábrica: Rendimiento (T), Inventario (I) y Gastos Operativos (EO). Estos parámetros refuerzan el objetivo a nivel de planta de maximizar las ganancias corporativas enfatizando la generación de ingresos mientras se reduce el inventario y los gastos operativos. A continuación, se van a comentar las características principales de la contabilidad del rendimiento (TA): • La primera tiene que ver con los costes: la TA considera importante la reducción de costes, aunque no tanto como la contabilidad tradicional, ya que se centra más en aumentar el rendimiento. Precisamente por eso, el OEE (Eficacia Global de Equipos Productivos) aplicado a un sistema que se rige por las reglas TOC aparenta ser menor en comparación con una planta que se rige por la contabilidad tradicional. • La segunda característica radica en términos de reconocimiento del rendimiento: la TA sigue siendo conservadora, al igual que la contabilidad tradicional, ya que los ingresos solo se contabilizan cuando ha habido una venta al consumidor, y no cuando se ha entregado un producto a un miembro de la cadena de suministro. Para explicar esto último, se va a poner un ejemplo: se entrega un producto a un transportista que va a ir al almacén a depositar ese producto, eso no supone un ingreso para la empresa y sería una equivocación contabilizarlo como tal. • En tercer lugar, los inventarios se contabilizan al precio de compra de materia prima, independientemente de su estado de transformación. Esto es perjudicial, ya que sobre el papel parece que la empresa tiene beneficios, pero en la realidad estos inventarios le suponen unos gastos a la empresa que salen a la luz cuando ocurre la venta de este inventario. • En cuarto lugar, la TA trata los gastos operativos como fijos durante un período corto de tiempo. Lo hace para evitar información incorrecta derivada de la absorción de costes indirectos entre los diferentes productos. • En último lugar, la TA diferencia las medidas en función de si la máquina es una restricción o no. Según (Watson et al., 2007), el concepto más importante de la contabilidad del rendimiento es la Contribución por Restricción por Minuto (CPCM). La contabilidad tradicional no es capaz de identificar el desproporcionado impacto de la restricción en la producción. En la etapa donde se desarrollaron todos los conceptos que se han
Alonso López Álamo 33 ido explicando en este apartado, también se abordó este problema, mediante el cálculo del coste de oportunidad de fabricar un producto determinado en la restricción y proporcionando una medida fiable para la explotación del recurso limitado. La aplicación más generalizada del CPCM es su empleo para decidir si comprar o hacer algo, en función de lo que mejor le resulte a la empresa en términos económicos. También se ha empleado para: identificar vínculos estratégicos entre los departamentos de operaciones y compras, realizar mantenimientos preventivos, priorizar la mejora de los tiempos de preparación de las máquinas, etc. La contabilidad del rendimiento produce decisiones óptimas de forma consistente, mientras que la contabilidad tradicional produce decisiones poco óptimas de cara a la meta de la empresa. La contabilidad del rendimiento (TA) no se estanca aquí, ya que por sí misma no es capaz de capturar los costos internos de producción ni los niveles de satisfacción del cliente externo. Precisamente por eso, en (Srikanth & Robertson, 1995) se introduce una fusión entre la contabilidad del rendimiento y el cuadro de mando. El argumento para esto es claro, la TA es suficiente para dirigir las actividades dentro de una empresa, pero para dirigir los aumentos de rendimiento, los directivos deben tener medidas de satisfacción al liente y posición competitiva en el mercado. Tal y como informa (Watson et al., 2007), en 2004 el Consejo de Normas de Contabilidad Financiera introdujo el primer cambio sustancial en el inventario después de 50 años sin modificaciones. Este cambio representa una oportunidad para la futura compatibilidad entre la contabilidad tradicional y la TA. 2.1.5 No es suerte En 1994 Goldratt publicó su libro “It’s Not Luck”. Este libro presenta una hoja de ruta para descubrir soluciones novedosas ante problemas complejos no estructurados: los procesos de pensamiento (Thinking Processes, TP). En aquella época, la mayoría de los académicos creían que la TOC se limitaba a la programación DBR, tal fue su sorpresa cuando el libro de Goldratt fue publicado. Las herramientas TP proporcionan unos medios rigurosos y sistemáticos para abordar la identificación y resolución de problemas de negocios no estructurados relacionados con las políticas de gestión. Las herramientas TP se componen de dos categorías lógicas: • Causa suficiente o lógica efecto-causa-efecto: dentro de la cual se incluyen el Árbol de Realidad Actual (CRT), el Árbol de Realidad Futura (FRT) y el Árbol de Transición (TT). • Lógica de condición necesaria: dentro de la cual se incluyen las Nubes de Evaporación (EC) y el Árbol de Prerrequisitos (PRT).
Alonso López Álamo 34 Todas estas herramientas están interrelacionadas, es decir, la salida de una se utiliza para la entrada de otra. Las herramientas TP se han aplicado con éxito en una gran variedad de configuraciones, como por ejemplo para dirigir una estrategia de mejora continua para lograr una mejora significativa en el servicio al cliente, o para el procesamiento de reclamaciones por parte de pacientes en los hospitales. Además, combinando estas herramientas con otras distintas asociadas a técnicas Lean, gestión de calidad y reingeniería de procesos se puede llegar a una mejor comprensión de los problemas, mejorar el desarrollo de soluciones y mejorar la probabilidad de éxito de la implementación de la TOC en una organización. Según (Watson et al., 2007), varios autores han experimentado con el uso de herramientas de análisis y formulación estratégica. Un ejemplo puede ser la aplicación de las herramientas TP para identificar deficiencias a nivel de toda la industria y a nivel de las estrategias corporativas. Otras aplicaciones van más allá y realizan un análisis para proporcionar información sobre la propia formulación de la estrategia. A raíz de la expansión de la TOC en el área de formulación de estrategias, Goldratt ideó el Árbol de Estrategia y Táctica, una representación gráfica de la estructura jerárquica entre metas, objetivos, objetivos intermedios y tácticas. El STT consta de una cadena de objetivos estratégicos interrelacionados y tácticas secuenciadas como una serie de requisitos previos, cada uno requerido para lograr el objetivo general. En este capítulo de TOC se ha destinado un apartado para hablar más en profundidad de cada herramienta TP. 2.1.6 Cadena crítica En 1990, se presentó un método para programar y controlar proyectos basado en la lógica TOC, la Gestión de Proyectos de Cadena Crítica (CCPM). A pesar de ello, la Cadena Crítica permaneció sin avances hasta que, en 1997, Goldratt la desarrolló y la volvió a introducir en la actualidad académica. CCPM no ha evolucionado mucho desde entonces, aunque sigue siendo un método eficaz de gestión de proyectos. CCPM es la aplicación de los Cinco Pasos de Enfoque (5FS) para la gestión de proyectos, empleando buffers en puntos críticos de control para conseguir un mayor rendimiento del proyecto mediante la protección y la gestión proactiva de la variación del tiempo de finalización de las tareas. CCPM es similar a la gestión de proyectos mediante el camino crítico, aunque hay tres diferencias principales: el método de asignación de tiempos a las actividades, la utilización de buffers y la eliminación de conflictos de recursos.
Alonso López Álamo 35 La determinación de los tiempos de las actividades se ha basado tradicionalmente en las estimaciones de los recursos asignados a la tarea. Dado que los horarios de las actividades varían según la disponibilidad de materiales, de trabajadores, de herramientas y, en algunos casos, de las condiciones climáticas, es natural que el estimador establezca un margen de error en su estimación. Por eso no es raro tener estimaciones que reflejen un 90-95% de confianza en que la actividad se realizará en el tiempo estimado. Además, la práctica de programar según el tiempo en lugar de programar según la finalización del proyecto evita que los responsables se aprovechen de los amortiguadores integrados en cada tarea individual y disminuyan su rendimiento. Por lo tanto, según este tipo de programación, si una tarea excede su estimación de finalización todo el proyecto se retrasará. De este modo, la variación en el progreso de cada tarea individual se acumula y la entrega del proyecto a tiempo está garantizada. El método CCPM insiste en que las estimaciones del tiempo de cada actividad representen como mucho el 50% del total de estimaciones del proyecto, ya que de ese modo se producen duraciones de tareas considerablemente más cortas. Para proteger la fecha de vencimiento del proyecto contra retrasos en el progreso de tareas individuales, se coloca un buffer de proyecto al final de la planificación. En (Watson et al., 2007) también se recomienda que las actividades de la cadena crítica se programen “para su finalización”, necesitando recursos a lo largo de la cadena de suministro para poder aprovechar adelantos y duraciones más cortas de lo previsto en las actividades. Basada en la lógica de la capacidad infinita, las técnicas de gestión de proyectos tradicionales como la del camino crítico no consideran los conflictos de recursos. El CCPM sí que los considera, ya que pueden suponer un problema en la planificación que retrase el proyecto. Por lo tanto, el CCPM utiliza los diagramas de Gantt para evitar y resolver los conflictos de recursos. El efecto de este procedimiento es crear un camino crítico dinámico a través del proyecto, permitiendo que la Cadena Crítica salte entre rutas de proyectos lineales para reflejar la limitación de los recursos. En la práctica, esto significa que la Cadena Critica refleja no solo el tiempo de finalización del proyecto agregado más largo, sino también el tiempo de finalización considerando las incompatibilidades entre recursos. En proyectos donde los caminos críticos y no críticos son de longitud similar, la adición de buffers tendrá un mayor impacto en la finalización estimada del proyecto que en otros donde los caminos críticos sean más diferentes entre ellos en lo que a tiempo se refiere. Los métodos tradicionales de gestión de proyectos se enfocan en terminar las actividades individuales a tiempo, mientras que el CCPM se ha diseñado para producir cronogramas que terminen proyectos (en global) a tiempo y además proporciona un método para gestionarlos de forma proactiva para mitigar el daño causado por la variación en el tiempo de ejecución de las tareas.
Alonso López Álamo 36 En la gestión de los buffers en el entorno de fabricación se modifica el tamaño del buffer para reflejar el grado de variabilidad de las operaciones en la planta. Los proyectos son muy diferentes de una planta de fabricación, ya que solo ocurren una vez y dan lugar a un producto/servicio que es único. Por lo tanto, la capacidad de los directores del proyecto para modificar el tamaño del buffer durante la ejecución del trabajo es muy limitada. El método general para establecer el tamaño del buffer en un proyecto, según la metodología CCPM, es fijar el buffer en el 50% del tiempo de duración del proyecto. Esto puede ser un arma de doble filo, ya que se puede establecer un tiempo de ejecución del proyecto demasiado grande, haciendo peligrar la competitividad de la empresa. Aun así, y después de añadir los buffers, el tiempo de finalización de un proyecto realizado siguiendo la metodología CCPM es generalmente un 25% menos que siguiendo una de las metodologías tradicionales, como el PERT. Además, los proyectos programados y gestionados según CCPM tienen más posibilidades de completarse a tiempo. 2.1.7 Futuro de la TOC La TOC ha cumplido 43 años en 2022. Durante ese tiempo, evolucionó desde un paquete de software de programación de la producción hacia una filosofía de gestión integrada que abarca numerosas subdisciplinas de gestión de operaciones. Se habla de la posibilidad de que la TOC pase a ser una corriente de pensamiento conocida a nivel global y aceptada por la totalidad de la sociedad. Esto supondrá una nueva era para la filosofía TOC, que requerirá de nuevos académicos y profesionales para seguir avanzando en su desarrollo y difusión. En la primera década de los 2000 se creó la Organización Internacional de Certificación de la TOC. En ella se ha creado un diccionario y una serie de pruebas estandarizadas para certificar el dominio de las técnicas TOC. Estas acciones garantizaran un vocabulario común y unos estándares uniformes y rigurosos para medir los avances en las técnicas TOC. Los artículos más recientes se alejan ya de evidencias anecdóticas de los beneficios potenciales y de estudios potenciales para dejar paso a estudios más enfocados en los detalles y en cifras concretas que buscan completar el conocimiento sobre esta disciplina. Para que la creciente difusión de la TOC se mantenga, así como su aceptación por parte de los académicos, se debe abordar el problema de obtener el apoyo de los directivos de las empresas. Dado que la TOC se percibe como una estrategia de operaciones, su implementación se delega habitualmente en mandos intermedios de la planta. Este nivel de apoyo y compromiso no es suficiente para mantener el éxito, porque la TOC requiere un cambio en la filosofía organizacional y en la práctica. Por lo tanto, como ocurre en casi todas las estrategias de mejora de procesos, el apoyo de la alta dirección es fundamental para una correcta implementación y obtención de resultados.
Alonso López Álamo 37 2.2 ¿Qué es la TOC? Tal y como se explica en (Watson et al., 2007), la Teoría de las Restricciones (Theory of Constraints) es una metodología para identificar el factor limitante (también denominado restricción) más importante que impide a un sistema/organización lograr una meta y posteriormente mejorar de forma sistemática esa restricción hasta que ya no suponga una limitación para el sistema/organización. Dentro del ámbito de producción, a una restricción se la denomina habitualmente como cuello de botella. Una de las características más relevantes de la TOC es que se adopta un enfoque científico para la mejora. Se plantea la hipótesis de que cada sistema complejo, incluyendo a los procesos de fabricación, consta de múltiples actividades vinculadas e interdependientes entre sí. Una de esas actividades actúa como una restricción sobre todo el sistema y, si se imagina al sistema como una cadena, siendo cada actividad un eslabón de la cadena, la actividad que es la restricción es el eslabón más débil de la cadena. La TOC proporciona una serie de herramientas para apoyar el proceso de mejora de una organización, entre ellas destacan: • Los cinco pasos de enfoque: una metodología para identificar y elevar las restricciones. • Los procesos de pensamiento: herramientas para analizar y resolver problemas. • Contabilidad de rendimiento: un método para medir el rendimiento y orientar las decisiones de gestión. Otra característica importante de la TOC es que prioriza las actividades de mejora, de forma que la máxima prioridad es siempre la restricción que más perjudicial sea de cara a lograr la meta de la organización. De hecho, para entornos donde las organizaciones necesiten mejorar de forma urgente, la TOC también proporciona una metodología enfocada para crear una mejora rápida. A continuación, se van a enumerar algunos de los beneficios de los que podría disfrutar una organización tras una implementación exitosa de la TOC: • Aumentar los beneficios: el objetivo principal de todas las empresas privadas. • Mejora rápida: resultado de centrar toda la atención en la restricción del sistema. • Capacidad mejorada: al elevar la restricción, se pueden fabricar más productos. • Plazos de entrega reducidos: la optimización de la restricción da como resultado un flujo de productos más fluido y rápido.
Alonso López Álamo 38 • Inventario reducido: la eliminación de los cuellos de botella significa que habrá menos inventario intermedio dentro del sistema y, por lo tanto, menos dinero de la compañía inmovilizado. Hay dos principios básicos dentro de la TOC que es necesario conocer: • Cada proceso tiene una sola restricción y el rendimiento total del proceso solo puede mejorarse cuando se mejora la restricción que lo limita. • Dedicar tiempo a optimizar las no restricciones no se traducirá en una mejora del sistema global de cara a alcanzar la meta. Por lo tanto, la TOC busca proporcionar un enfoque preciso y sostenido para elevar la restricción actual hasta que ya no limite el rendimiento del sistema, momento en el cual el enfoque del equipo analista se centrará en la siguiente restricción de la lista de prioridades. En los siguientes apartados se pasará a explicar de forma más detallada las tres herramientas que proporciona la TOC y que se han mencionado previamente. 2.3 Los cinco pasos de enfoque 2.3.1 Introducción Tal y como indica (Goldratt, 1990), el primer paso es darse cuenta de que todo sistema se ha construido con un propósito. Las empresas y las organizaciones no se crean simplemente por el mero hecho de su existencia. En el caso de una empresa industrial la meta es ganar dinero, obtener beneficios. Aunque es algo que parece muy obvio, durante mucho tiempo los directivos de las empresas lo han olvidado, centrándose en las decisiones rutinarias e inmediatas del día a día de la compañía. Por lo tanto, toda acción que se lleve a cabo dentro de una empresa debe juzgarse en función del impacto sobre el propósito global. Esto implica que, antes de comenzar una mejora en cualquier sección o sistema interno de la empresa, hay que tener establecido el objetivo global de la compañía. También es de vital importancia tomar medidas antes y después de la mejora, de cara a evaluar el impacto que esa decisión local ha tenido sobre el propósito general de la empresa. El segundo paso es tener claro qué es una restricción en un sistema. Básicamente una restricción es algo que limita el sistema y que no le permite aumentar su desempeño para llegar al objetivo deseado. Un sistema real siempre tiene al menos una restricción. Para poder identificar las restricciones importantes y priorizarlas frente a las que afectan menos a la consecución de la meta, (Goldratt, 1990) establece cinco pasos a seguir: 2.3.2 Identificar las restricciones del sistema Se insiste en que identificar las restricciones significa priorizarlas en función de su impacto en el objetivo de la empresa, de lo contrario se tendrán en cuenta muchas restricciones irrelevantes que no aportan valor de cara a alcanzar la meta.
Alonso López Álamo 39 Una vez se sabe cuáles son aquellas limitaciones que más retrasan el sistema, hay que asegurarse de no desperdiciar nada de esos recursos, ya que se dispone de pocos y no se pueden tolerar desperdicios o despilfarros en ellos. 2.3.3 Decidir cómo explotar las restricciones del sistema Una vez que se ha dejado claro cómo gestionar las restricciones del sistema es hora de decidir cómo se van a gestionar la gran mayoría de recursos restantes que no son restricciones. De forma intuitiva esto es obvio, se debe planificar la producción de tal forma que todo lo que vayan a consumir las restricciones tiene que ser cubierto por los recursos que no son restricciones. Quizás alguien pueda llegar a pensar que se podría mejorar el desempeño global del sistema si se planifican las no limitaciones para producir mayor cantidad de la que demandan las restricciones. Esto no será útil mientras el rendimiento del sistema global esté determinado por las restricciones. 2.3.4 Subordinar toda la planificación de los recursos a la decisión anterior Se subordinará la programación de todo el sistema a cómo se hayan decidido explotar las restricciones de este. La metodología no termina aquí, todavía hay mucho margen para la mejora. Mientras las restricciones existan, también existirá una manera de reducir su impacto. 2.3.5 Elevar las restricciones del sistema Si elevamos y mejoramos la capacidad de la restricción, llegará el punto donde esta desparezca y ya no suponga una limitación para el sistema. Una vez que esto ocurre, habrá otra restricción distinta limitando el sistema, ya que el rendimiento del sistema nunca puede llegar a ser infinito. 2.3.6 Si en el paso previo una restricción ha desaparecido, volver al paso 1 Tal y como indican (Goldratt, 1990) y (Rahman, 1998) el proceso es continuo y hay que seguir identificando y elevando restricciones para mejorar el rendimiento del sistema. Dentro de este paso es muy importante no dejar que la inercia se convierta en la siguiente restricción. Esto quiere decir lo siguiente: dentro de una organización se crean reglas durante el proceso de identificación y elevación de las restricciones. Estas reglas pueden ser formales, documentadas e indicadas por la empresa o simplemente intuitivas. Una vez que el proceso ha dado una vuelta completa y se ha elevado una restricción, no es habitual que se haga una revisión de esas reglas que se han establecido. Esto ha conllevado a que, en la actualidad, muchas compañías están limitadas por políticas de empresa. En todos los casos, estas políticas tienen todo el sentido en el momento cuando se implantan, pero pierden su sentido con el paso del tiempo, cuando realmente ya no son necesarias.
Alonso López Álamo 40 A continuación, se puede ver en la Figura 2 un diagrama resumen con los 5 pasos de la metodología explicados anteriormente. Figura 2. Diagrama con los 5 pasos del enfoque. Fuente: (Rahman, 1998). 2.4 Los procesos de razonamiento 2.4.1 ¿Qué son los procesos de razonamiento? Según se sostiene en (Cox III et al., 2010), para enfocar la mejora de forma correcta, el analista se debe preguntar lo siguiente: • ¿Cómo identificar la restricción? • ¿Cuáles son las decisiones que conducen a un mejor aprovechamiento de la restricción? • ¿Cómo determinar la forma correcta de subordinar las no restricciones a la decisión anterior? • ¿Cuáles son los caminos más efectivos para elevar la restricción? Incluso aplicando las mejores prácticas no se consiguen las respuestas ante estas preguntas, y la intuición personal no es suficiente. Los procedimientos estándar para identificar las acciones necesarias y para enfocarse en las mejoras no son adecuados. Normalmente estos procedimientos comienzan con una lista de problemas o discordancias entre la situación existente y la deseada. Esas discordancias se cuantifican para aplicar el principio de Pareto y priorizar como objetivos a mejorar aquellas que estén las primeras en la lista. La aplicación de estos procedimientos conduce, en el mejor de los casos, a mejoras
Alonso López Álamo 41 únicamente marginales, ya que en los procedimientos estándar se supone erróneamente que las discordancias no son interdependientes cuando realmente sí que lo son. Una vez que estas interdependencias se tienen en cuenta, se hace evidente que las discordancias no son más que efectos indeseables de una causa mucho más profunda. Intentar tratar directamente con los efectos indeseables (UDE, undesirable effects, en inglés) es contraproducente, ya que conduce a tomar muchas acciones que no se deberían haber tomado. Por este motivo, existía una necesidad de proporcionar una estructura lógica y detallada para identificar la restricción principal, ampliar las formas de elevarla y hacerlo sin crear nuevos UDEs. Desde 1989 hasta 1992 los procesos de razonamiento de TOC se desarrollaron y pulieron con éxito. Los procesos de razonamiento se dieron a conocer al público a través del libro “It’s Not Luck” (Goldratt, 2017). En el libro, al contrario de lo que se podría pensar a priori, no aparecen pasos concretos para implementar soluciones genéricas basadas en TOC. Lo que el libro proporciona es una hoja de ruta para descubrir soluciones novedosas ante problemas complejos no estructurados. Estos TP (procesos de razonamiento) aportan una serie de medios sistemáticos y rigurosos para la identificación y resolución de los problemas no estructurados mencionados anteriormente, relacionados con políticas de gestión. Los TP también se conocen comúnmente como TP tools (herramientas para los procesos de razonamiento). Las TP tools son herramientas de estructuración y representación de problemas. Algunas de ellas actúan como guías para el proceso de toma de decisiones y como representaciones de la lógica, como el Árbol de la Realidad Actual (Current Reality Tree, CRT), las Nubes de Evaporación (Evaporating Cloud, EC) y el Árbol de Realidad Futura (Future Reality Tree, FRT). Otras facilitan la aplicación efectiva del proceso de decisión, como el Árbol de Requisitos Previos (Prerrequisite Tree, PRT) y el Árbol de Transición (Transition Tree, TRT). A continuación, se van a explicar cada una de estas herramientas un poco más en profundidad. 2.4.2 El Árbol de Realidad Actual (CRT) Tal y como se explica en (Cox III et al., 2010), el CRT es una herramienta lógica basada en la suficiencia (si-entonces) que se utiliza para identificar y describir las relaciones causa-efecto que pueden ayudar a determinar los problemas centrales que causan los UDEs del sistema. El CRT está diseñado para responder a la pregunta ¿Qué cambiar? teniendo cuidado de evitar las acciones que se limitan a tratar los síntomas del problema. Esta herramienta es especialmente eficaz si los síntomas están causados por una restricción política y no por una limitación física del sistema existente. Hay una variante muy útil también del CRT, el Árbol de la Realidad Actual de las Comunicaciones (Communications Current Reality Tree, CCRT).
Alonso López Álamo 48 socrático, y este formato es esencial cuando se emplea el enfoque socrático. La gran aceptación por parte de los lectores de La Meta demuestra que el enfoque socrático sigue siendo útil actualmente, y puede servir para desencadenar la emoción del inventor en las personas. En La Meta hay un personaje llamado Jonah, que al principio da la sensación de ser muy desagradable, ya que no le da al protagonista (Alex) las respuestas que necesita. En vez de eso, le proporciona a Alex las preguntas que debe hacerse y, una vez que Alex encuentra las respuestas y le surgen nuevos problemas, Jonah le vuelve a proporcionar preguntas nuevas. Según (Goldratt, 1990) este método tiene un sentido: si le proporcionas las respuestas a una persona, ya no será capaz de llegar a esas conclusiones por sí mismo. Si lo que se quiere es incentivar el aprendizaje de una persona y que adquiera autonomía para analizar problemas y tomar decisiones nunca se le deben dar las respuestas, de ese modo aprenderá a responder a las preguntas por sí mismo. Tal y como se afirma en (Goldratt, 1990), todo el mundo tiene la capacidad de inventar y de desarrollar mejoras, si se le induce a ello de forma hábil. Además, una vez que las personas inventan algo por sí mismas, toman propiedad de esa idea. El método socrático es extremadamente poderoso para inducir esta capacidad de sacar conclusiones, incluso en la actualidad. Desgraciadamente, es muy difícil encontrar un método formar para utilizar formalmente el método socrático. Ahora que se han explicado estas conclusiones, se pueden dar indicaciones para poder responder las tres preguntas que se han planteado al comienzo de este apartado, estas tres preguntas son equivalentes a los 5 Focusing Steps de la TOC, aunque están expresadas en la terminología del propio proceso de mejora: • ¿Qué cambiar? Para responder, se deben identificar los problemas centrales • ¿A qué cambiar? Para responder, se deben construir soluciones simples y prácticas • ¿Cómo provocar el cambio? Se debe inducir a las personas apropiadas a inventar tales soluciones. 2.7 Aplicación de la TOC en la colaboración dentro de una supply chain 2.7.1 Introducción Según (Simatupang et al., 2004) la colaboración en una cadena de suministro se puede definir como dos o más empresas independientes que trabajan conjuntamente para alinear sus procesos de la cadena de suministro con el fin de crear valor para los clientes finales consiguiendo un éxito mucho mayor que si actuaran solos. Las empresas colaboradoras comparten responsabilidades y
Alonso López Álamo 49 beneficios al establecer un grado de cooperación con sus socios aguas arriba y aguas abajo del proceso para crear una ventaja competitiva. Cuando todos los miembros de la cadena se integran y actúan como una entidad homogénea el rendimiento mejora en toda la cadena a medida que la combinación de oferta y demanda mejora las ganancias. Según se establece en (Simatupang et al., 2004) solo el 20% del alcance de las iniciativas de mejora depende de la propia empresa y el resto (80%) involucra áreas de responsabilidad de gerentes de otras empresas asociadas. Por lo tanto, la toma de decisiones conjunta es preferible para crear una ventaja competitiva a través de mecanismos como un mayor acceso al mercado, mejores fuentes de materiales y un transporte más eficiente. Aunque el objetivo principal de la colaboración en la cadena de suministro es lograr una solución beneficiosa para todos sus miembros, a menudo existe una gran discrepancia entre sus potenciales beneficios y la práctica. Para algunos miembros de la cadena, la colaboración se limita a garantizar un volumen de suministro mínimo. Pero por ejemplo a un minorista puede resultarle más interesante la continuidad de los suministros con un precio al por mayor más bajo. En toda cadena de suministro existe un juego de poder entre sus miembros: por ejemplo, los minoristas repercuten los costes de inventario, tiempo de ciclo y cargas de tecnologías de información a los miembros aguas arriba de la cadena y pueden hacerlo gracias a su poder de mercado. Hay dos preguntas básicas que deben hacerse para demostrar los beneficios de esta colaboración: • ¿Cuál es el dilema de la colaboración en la cadena de suministro? • ¿Cómo llevan a cabo los miembros de la cadena las iniciativas de mejora basadas en las restricciones del sistema? En (Simatupang et al., 2004) se utilizan dos marcos para responder a estas preguntas. En primer lugar, se utiliza el diagrama de resolución de conflictos para capturar el dilema en la colaboración en la cadena de suministro, y el segundo marco propone estrategias para administrar el reabastecimiento colaborativo y establecer métricas de desempeño que motiven a los miembros de la cadena a mejorar el sistema en su conjunto. 2.7.2 El dilema de la colaboración en la supply chain Cuando un miembro decide participar en la colaboración, existe un dilema entre acomodar las decisiones al interés general de la cadena de suministro en su conjunto o preservar las decisiones en función del interés particular de la empresa en cuestión. Se puede emplear un diagrama de resolución de conflictos para capturar y describir el dilema en cuestión, se puede observar en la Figura 4.
Alonso López Álamo 50 La parte superior del diagrama puede leerse de la siguiente forma: para maximizar los beneficios de la colaboración (O en el diagrama), los miembros de la cadena deben maximizar los ingresos de toda la cadena de suministro, desde las ventas hasta los clientes finales (se lee desde R1 a O en el diagrama). La justificación para esto es que los clientes finales satisfechos generan más ventas que contribuyen positivamente a aumentar las ganancias del sistema y los consumidores finales tratarán con la cadena de suministro solo si perciben que les aporta valor. Si se sigue leyendo el diagrama, para maximizar los ingresos de la cadena de suministro, los miembros deben tomar decisiones vinculadas a las medidas de desempeño de toda la cadena en global (eso es lo que se lee desde P1 a R1 en el diagrama). Esto supone que el aumento de los ingresos solo se puede producir si los miembros de la cadena realizan sus esfuerzos de manera sincronizada. La parte inferior del diagrama se lee de la siguiente manera: para maximizar los beneficios de la colaboración (O), los miembros de la cadena deben proteger su rentabilidad individual (leyendo de R2 a O en el diagrama). Esto se debe a que los miembros de la cadena obtienen beneficios de la colaboración solo si se mejora su margen de beneficios (es decir, su resultado final) y pueden garantizar de esta forma altos rendimientos para los accionistas. Si se sigue leyendo la parte inferior del diagrama: para proteger la rentabilidad individual, los miembros de la cadena deben tomar decisiones vinculadas a medidas de rendimiento centradas en el enlace entre miembros (esto se lee desde P2 a R2 en el diagrama). Esto significa que los miembros de la cadena tienen el control directo de sus partes individuales que forman parte de la cadena de suministro y existe una falta de vinculación entre las medidas de desempeño centradas en cada empresa particular y las medidas de desempeño de toda la cadena de suministro. Figura 4. Dilema de la colaboración en la cadena de suministro. Fuente: (Simatupang et al., 2004).
Alonso López Álamo 51 Finalmente, el dilema del diagrama se puede leer así: tomar decisiones en base al interés global de la cadena de suministro (P1) está en conflicto directo con tomar decisiones en función del interés de los miembros individuales (P2). A menudo los miembros individuales piensan que la colaboración supone una disminución de poder de negociación para minimizar los costes porque creen que al minimizar los costes de cada empresa de la cadena mejorara el desempeño de todo el sistema, pero esto no es así. A menudo, cada miembro enfoca sus decisiones para maximizar los ingresos miopes (las ventas realizadas a los socios de la cadena inmediatos) en lugar de maximizar la expansión general del mercado de toda la cadena, como deberían enfocarse las decisiones. Los ingresos miopes no suponen un aumento de beneficios real, simplemente son el traslado de inventario de un miembro a otro de la cadena. La única situación donde la transición de inventario se considera una venta es cuando esta se realiza antes del punto de consumo de los clientes finales. Si el objetivo que se establece (erróneamente) es maximizar los ingresos miopes y los incentivos se basan en la responsabilidad individual, entonces cada miembro toma decisiones que maximizan solo su propio desempeño. Como resultado, se tiende a pensar en términos de limites organizacionales y no en la cadena como un todo, por lo tanto, la maximización del desempeño de una empresa en solitario ocurre a expensas del desempeño de toda la cadena de suministro y no se logra la verdadera maximización. Otro problema que afecta al dilema es que no existe un vínculo entre los criterios de desempeño de las medidas de toda la cadena de suministro y las métricas de desempeño individuales. Si las decisiones individuales no tienen un vínculo con las medidas de desempeño de toda la cadena de suministro, entonces los miembros de la cadena no tienen indicadores internos que se puedan ver modificados por la colaboración y, por lo tanto, no saben si la colaboración está funcionando o no. El enfoque tradicional para abordar el dilema de la colaboración sigue centrándose en la minimización de costes en cada eslabón de la cadena, es decir, cada miembro de la cadena negocia para ahorrar tanto como sea posible en costes, a menudo a expensas de los demás socios. Como resultado, las decisiones aparentemente generan ganancias para los miembros individuales, pero tienen un impacto devastador al reducir la ganancia global de la cadena de suministro. Para resolver el dilema de la colaboración, los miembros de la cadena deben trabajar juntos sin poner en peligro sus intereses individuales de rentabilidad. En primer lugar, los miembros de la cadena deben idear una nueva política de reabastecimiento que fomente entre los miembros la alineación de sus decisiones operativas para maximizar los ingresos totales de la cadena. Si los miembros de la cadena son un minorista y un fabricante, ambos deben enfocarse en maximizar los ingresos de la venta de productos a los clientes finales. Por un lado, el minorista puede concentrarse en brindar un excelente servicio al cliente y captar las
Alonso López Álamo 52 necesidades del mercado. Por otro lado, el proveedor puede dar una respuesta rápida de acuerdo con esas necesidades. Los miembros de la cadena deben idear nuevas métricas de desempeño local que se alineen con las de desempeño global, de tal forma que las métricas locales alineadas guiaran las decisiones locales para maximizar los ingresos generales y, al mismo tiempo, maximizar la rentabilidad individual. 2.7.3 El enfoque basado en las restricciones Este enfoque se puede definir, tal y como se explica en (Simatupang et al., 2004), como una forma de realizar un cambio productivo que reduce el impacto perjudicial de las restricciones en la rentabilidad de la cadena de suministro. Este cambio productivo está centrado en acciones de gestión de las restricciones y puede contribuir directamente a la rentabilidad. Hay dos formas mediante las cuales el enfoque basado en restricciones puede ayudar a los gerentes a mejorar la cadena: la primera forma, brindando medidas confiables de desempeño global que ayuden a los miembros de la cadena a medir el progreso del logro de los ingresos globales. La segunda forma, centrándose en los esfuerzos de mejora que tienen un impacto muy significativo en el desempeño de la cadena de suministro. Se puede mirar la cadena desde una perspectiva TOC, viéndola como un sistema establecido con el propósito de conseguir una meta: obtener beneficios. Como se ha visto en apartados anteriores de este capítulo, para determinar si la cadena está logrando su objetivo, se utilizan tres medidas globales: rendimiento, inventario (o inversión) y gastos operativos. El rendimiento es la tasa a la que la cadena de suministro genera dinero a través de las ventas, excluyendo los precios de transferencia internos (entre los miembros). El rendimiento se compone por lo tanto de los ingresos que genera una cadena a través de las ventas de su producto menos los costes variables de generar la venta. La inversión (I) es todo el dinero que la cadena invierte en las cosas que pretende vender. En una cadena de suministro, la inversión se puede presentar de tres formas: materias primas, productos terminados, y WIP (trabajo en proceso). Los gastos operativos son todo el dinero que la cadena gasta para convertir la inversión en rendimiento. Los miembros de la cadena deben clasificar el aumento del rendimiento en la lista de prioridades antes de reducir los gastos operativos y de inversión. Solo aquellas iniciativas que se centren en las restricciones y resulten en una mejora de su desempeño tendrán un efecto positivo significativo sobre el desempeño de la cadena de suministro. Para una cadena con ánimo de lucro, la restricción sería lo que impide que los miembros de la cadena generen más ganancias. Por lo tanto, el dilema de la colaboración se puede resolver si los miembros pueden identificar y enfocar sus decisiones en el manejo de las pocas restricciones que les impiden obtener más ganancias de forma global, tanto ahora como en el futuro.
Alonso López Álamo 53 Las restricciones físicas pueden tomar la forma de escasez de materias primas, recursos de capacidad limitada, capacidad de distribución limitada y falta de demanda de los clientes. Las restricciones no físicas incluyen reglas, procedimientos, medidas, capacitación y políticas operativas obsoletas que guían la forma en que se toman las decisiones. Los diferentes tipos de restricciones están interrelacionados entre sí. Las restricciones físicas son impulsadas a menudo por el comportamiento humano y el comportamiento humano se ve afectado al mismo tiempo por las métricas y las políticas en torno a las operaciones de la cadena de suministro. Cuando se establece el objetivo global de la cadena, se crean políticas que regulan y guían el comportamiento de la cadena, incluidas las métricas de desempeño para evaluar el logro del objetivo. Sin embargo, cuando el entorno de alrededor cambia, estas políticas y métricas se vuelven inadecuadas y tienen un impacto negativo en el desempeño global de la cadena. Como las personas se sienten cómodas con hábitos regulares y resultados predecibles, a menudo continúan usando políticas obsoletas y métricas inapropiadas para tomar decisiones, aunque el entorno empresarial haya cambiado. Las decisiones y acciones contraproducentes hacen que los recursos se utilicen de formas que no maximizan la rentabilidad. Es muy habitual que las restricciones físicas reflejen y sean sostenidas por políticas obsoletas y métricas inapropiadas. Según (Simatupang et al., 2004), el proceso de mejora centrado en la restricción se puede resumir de la siguiente manera: la rentabilidad actual de la cadena de suministro está determinada y dictada por la restricción que existe dentro de ella. La rentabilidad puede mejorarse solo si la restricción se elimina permanentemente y, cuando se elimina la restricción, la cadena pasa a un nivel más alto de rentabilidad e inmediatamente se encuentra con una nueva restricción. Este proceso se repite de forma continua para encontrar y administrar una nueva restricción. El procedimiento formal de este enfoque se corresponde con los 5 Focusing Steps (5FS) de la TOC que se han explicado anteriormente en este capítulo. El proceso de los 5FS revela que hay dos implicaciones para los miembros de la cadena. La primera es la importancia modificar las reglas comerciales inadecuadas entre los miembros de la cadena. La regla tradicional dice que cada miembro obtiene ingresos a partir de sus ventas a otros miembros de la cadena, esto debe cambiarse a que a los miembros de la cadena se les pague cuando se producen ventas de productos a clientes finales. Es decir, una vez que el minorista ha obtenido el pago por parte del cliente final, los socios intermedios deben recibir su parte de los ingresos. Este esquema de incentivos fomenta a ambas partes a centrarse en el rendimiento porque su rentabilidad individual depende de sus esfuerzos de colaboración para aumentar el rendimiento de la cadena. La segunda implicación es que los miembros de la cadena podrían identificar las iniciativas de mejora que se centren en la restricción de la cadena de suministro y, al mismo tiempo, contribuyan
Alonso López Álamo 54 a la rentabilidad de la cadena de suministro. Se pueden utilizar indicadores que se puedan formular en términos de los 3 parámetros principales de la TOC: rendimiento, inversión y gastos operativos. Mediante la utilización de este tipo de indicadores como guía de decisión, los miembros de la cadena podrán evaluar sus decisiones operativas en su segmento correspondiente de la cadena de suministro en relación con la rentabilidad global del sistema. 2.7.4 Política de reabastecimiento colaborativo El enfoque basado en las restricciones propone que, junto con la aplicación de la tecnología de la información para acelerar el proceso de mejora, es imperativo abordar las reglas de reposición de igualar la oferta y la demanda en diferentes puntos de la cadena de suministro. Según (Simatupang et al., 2004), en una cadena de suministro que trabaje a contra stock, la limitación suele ser el cliente final que acude a la tienda para comprar productos. Para explotar esta restricción, la cadena de suministro necesita tener el producto correcto en el lugar correcto en el momento correcto. En la colaboración entre el minorista y el proveedor, el minorista es el responsable de tomar iniciativas de mercado que sean beneficiosas para todos los miembros. Por otro lado, el proveedor es responsable de garantizar una entrega rápida para satisfacer las necesidades del mercado. El minorista debe comprender el comportamiento del cliente y el ciclo de vida del producto y compartir esta información con el proveedor. Los clientes deben segmentarse, ya que ayuda al minorista a priorizar la entrega de pedidos en función de la rentabilidad, los clientes clave y los requisitos operativos. Cuando la demanda supera a la oferta, la llegada de pedidos puede estimularse mediante el uso de precios diferenciales para los clientes que estén dispuestos a pagar por diferentes productos y servicios. Cuando la oferta supera a la demanda, el proveedor puede llevar a cabo una mejora continua para explotar la restricción que impone el mercado. El proveedor tiene mucha información sobre los diseños de los productos, y tiene el poder de decidir la cantidad y el momento de las entregas de sus productos al minorista. La información de mercado que proporciona el minorista sirve al proveedor para pronosticar la capacidad de reposición cuando las existencias se hayan agotado por los pedidos de minoristas en un determinado momento del tiempo. La idea de la política de reposición es que las ventas estarían protegidas si lo que el proveedor produce o entrega sirve para reponer lo que el mercado ha consumido en las tiendas. El inventario terminado en el siguiente nivel de la cadena (aguas abajo) sirve como buffer del sistema. Después, el proveedor utiliza la técnica Buffer Management (se explicará en profundidad den el capítulo de la OPT en este documento) para identificar cualquier cambio en la demanda del mercado.
Alonso López Álamo 55 El proveedor puede colocar buffers estratégicamente en puntos clave de la cadena para proteger el rendimiento global. En la Figura 5 se observa que hay tres puntos clave a lo largo de la cadena que requieren de buffers: • Buffer de minorista • Buffer de almacén • Buffer de producción Figura 5. Políticas de reabastecimiento en diversos puntos de la supply chain. Fuente: (Simatupang et al., 2004). De esta forma, la tienda tiene suficientes existencias disponibles para cubrir la demanda de los clientes finales y el tiempo de reabastecimiento del almacén durante un período determinado. El proveedor vigila el buffer y lo repone cuando ha sido vendido. El almacén mantiene solo el inventario suficiente para satisfacer las demandas esperadas de las tiendas durante el tiempo que le lleva volver a reabastecerse. El fabricante tiene suficiente inventario para reponer lo que ha entregado el almacén. El proveedor utiliza el Buffer Management para controlar los ajustes del tamaño del buffer. Se toman medidas correctivas para disminuir o aumentar el tamaño del buffer cuando sea necesario. Dado que el tamaño del buffer refleja el patrón de consumo,
Alonso López Álamo 56 el proveedor debe observar el consumo del buffer como base para determinar las acciones apropiadas. Tal y como establece (Simatupang et al., 2004), el proveedor que tiene poder para administrar el inventario en los puntos de venta minoristas consigue ganancias considerables. El proveedor puede centrarse en comprimir la duración y las variaciones de los plazos de entrega totales en función de los diferentes segmentos de clientes que deseen pagar por un tiempo de entrega más rápido. El proveedor también puede disfrutar de niveles de inventario más bajos debido al correcto manejo de la variabilidad de la demanda, además de poder diseñar los productos más cerca del momento de la compra final por parte del cliente para reducir el riesgo de producir artículos obsoletos. El proveedor también podría combinar envíos a las tiendas minoristas y así optimizar las rutas de entrega. 2.7.5 Métricas de rendimiento colaborativo Según (Simatupang et al., 2004), el éxito de la colaboración en la cadena de suministro depende en gran medida de cómo cada parte cumpla con el esquema de colaboración. Se requieren métricas de desempeño colaborativo para guiar a los miembros participantes en la evaluación de si sus acciones realmente contribuyen o no a la meta global. Se evalúan las acciones de las empresas tanto a nivel individual como global a todo el sistema. En (Simatupang et al., 2004) se propone una jerarquía de métricas de desempeño colaborativo para evaluar el progreso hacia un objetivo común. Tal y como se puede observar en la Figura 6, los miembros de la cadena monitorizan el progreso de la rentabilidad, los factores competitivos, las métricas de desempeño individual y las métricas de apoyo. En primer lugar, las métricas de rendimiento global muestran los indicadores de rentabilidad de la cadena de suministro: ganancias netas, retorno de la inversión y flujo de caja. En segundo lugar, los factores competitivos representan características de productos y servicios reconocidas por el mercado como superiores en comparación con los competidores, como servicio, calidad, precio y respuesta rápida. En tercer lugar, las métricas de rendimiento individuales son importantes para permitir que cada miembro sea evaluado, así como para que un miembro pueda evaluar a otro. Finalmente, cada miembro puede monitorizar métricas de apoyo, como el estado de los buffers o la satisfacción del cliente.
Alonso López Álamo 57 Figura 6. Jerarquía de las métricas de rendimiento colaborativo. Fuente: (Simatupang et al., 2004) Las métricas de desempeño individual deben ser capaces de inducir a los miembros de la cadena a seguir el plan común de la cadena de suministro, entregando los productos correctos en el momento y lugar correctos utilizando un solo nivel especifico de inventario y un nivel especifico de gastos operativos. Dado que las métricas operativas globales se miden por el rendimiento, el inventario y los gastos operativos, y dado que cada miembro debe controlar la ejecución del plan global en su área particular, los miembros de la cadena deben medir su desempeño individual en términos de rendimiento, inventario y gastos operativos.
Alonso López Álamo 64 aumentemos mucho el ritmo de producción de un recurso NCB, la producción seguirá estando ligada al recurso CB. • Los recursos CB determinan tanto el inventario como la producción total del proceso. Debido a que el ritmo de producción está determinado por el recurso CB, la demanda del mercado o del cliente será igual o superior a la capacidad de ese recurso. Por lo tanto, todo lo que se produzca en el CB va a venderse. • El lote de transferencia puede no ser igual al lote en proceso Antes de explicar esta regla, es necesario aclarar cuál es cada tipo de lote: ▪ Lote de proceso: cantidad producida en una estación de trabajo entre dos preparaciones de máquina sucesivas. Se puede aprovechar mejor la capacidad de un CB aumentando este lote para realizar menos preparaciones. ▪ Lote de transferencia: cantidad de piezas semiterminadas que se transportan entre una estación de trabajo y otra, o entre un recurso y otro. Normalmente se configura para que sea menor que el lote de proceso, para reducir los inventarios (inversión) y permitir que los NCBs procesen lotes más pequeños. Con frecuencia se configura erróneamente el lote de transferencia como igual o superior al lote de proceso, sin caer en que con ello se incrementa el tiempo de fabricación y se acumulan inventarios en curso. Cada uno de estos lotes da lugar a un coste distinto en la empresa. El lote de transferencia determina los costes asociados al inventario existente en la empresa y el lote de proceso determina los costes asociados a gastos de preparaciones, es decir, a gastos de operación. • El tamaño del lote de proceso puede variar a través del sistema, a lo largo de su ruta y también puede ser variable en el tiempo. Esto quiere decir que, en una estación de trabajo donde hay dos máquinas por las que pasan las piezas, cada una de estas máquinas puede tener un lote de proceso distinto, atendiendo a aspectos como su capacidad o los gastos de operación que en ella se producen. • Las prioridades en el proceso productivo sólo se pueden fijar teniendo en cuenta de forma conjunta todas las limitaciones del sistema. De esta forma, el tiempo de fabricación es un derivado del programa. Los casos donde los resultados no se correspondan con los esperados no deben asociarse siempre con los errores e imprevistos durante la jornada, sino a una deficiencia en la programación de la actividad productiva.
Alonso López Álamo 65 3.4 La analogía de los boy scouts Para explicar el funcionamiento de una cadena productiva, Goldratt utilizó una analogía con unos boy scouts en (Goldratt & Cox, 2016) que están realizando una marcha en fila india por el bosque. Cada miembro de la excursión representa a un determinado centro de trabajo. El primer boy-scout de la fila representa al centro de trabajo de la cadena que introduce materia prima en el proceso productivo y el último representa la máquina de donde salen los productos terminados. La cantidad de productos en curso (WIP) sería la longitud total de la fila de scouts y la cantidad de productos vendidos al cliente coincidiría con el camino ya recorrido desde el inicio por el último miembro de la fila. La altura de los boy scouts representa la capacidad de cada centro de trabajo. En la Figura 9 se puede ver de forma gráfica y esquemática la analogía de los boy scouts. Figura 9. Analogía de los boy scouts. Fuente: (Araúzo, 2021) En (Goldratt & Cox, 2016) se afirma que, en un principio, la fila marchará compacta, pero al cabo de un tiempo aparecerán los problemas. Estos problemas pueden ser de dos tipos: intrínsecos a algunos de los miembros de la excursión o provocados por algún fenómeno aleatorio (a esto último Goldratt lo denomina fluctuaciones estadísticas). Un problema intrínseco puede surgir si algún miembro de la excursión va a un ritmo de paso menor que el del resto de sus compañeros o, simplemente, menor que el del que le precede en la fila. Esta situación puede ocurrir perfectamente en una empresa real, cuando existe algún centro de trabajo con falta de capacidad. En caso de que esto ocurra, se empezarán a acumular los productos en curso (WIP) delante de la máquina con carencia de capacidad, ya que la máquina que la precede en la cadena sigue suministrándola componentes al ritmo normal y la que tiene falta de
Alonso López Álamo 66 capacidad los está procesando más lentamente. En términos de la analogía de los boy scouts esto significa que está aumentando la distancia entre esos dos scouts y la longitud de la fila se está haciendo más grande, lo que quiere decir que en la cadena productiva está aumentando el WIP y, como se ha razonado en apartados anteriores, eso es perjudicial de cara al logro de la meta. Las consecuencias del problema no terminan aquí, el retraso que provoca la máquina con capacidad limitada afecta a las máquinas que están aguas abajo en el proceso productivo, que también sufren ese retraso debido a la interdependencia entre ellas. Esto significa que el último centro de trabajo (del que salen los productos terminados) sólo puede trabajar sobre la menor cantidad de componentes que le llegan debido a la acumulación del retraso de la máquina con capacidad limitada. Lo que quiere decir que los productos terminados disminuyen y junto con ellos, las ventas a los clientes (es decir, los beneficios de la empresa). En términos de la analogía de los boy scouts, esto quiere decir que los scouts que suceden al boy scout más lento no podrán caminar más rápido que este, recorriendo menor distancia por tiempo que antes y habiendo perdido una determinada distancia que ya deberían haber recorrido. Esta pérdida de beneficios es difícil de recuperar en empresas donde se ha cometido el error de equilibrar la capacidad de las máquinas (en el apartado anterior se ha explicado por qué equilibrar la capacidad de las máquinas es una equivocación) ya que cada máquina tiene la capacidad necesaria para responder a la demanda actual, pero no una capacidad extra para recuperarse ante un retraso sufrido. Un fenómeno aleatorio puede ocurrir cuando, por ejemplo, un boy scout se tropieza y se cae, retrasando la marcha de los que le siguen. En una empresa real esta situación también se puede dar cuando, por ejemplo, hay una avería en una máquina, un día el proveedor de materia prima se retrasa en la entrega de material, otro día un trabajador sufre una baja laboral, etc. Estas fluctuaciones estadísticas producen los mismos efectos negativos que los fenómenos intrínsecos vistos en el apartado anterior: aumento del WIP, disminución de la facturación, etc. En los apartados siguientes se verá como programar el sistema productivo de cara a paliar y a evitar los efectos negativos que provocan los fenómenos intrínsecos y las fluctuaciones estadísticas, junto con la interdependencia entre las máquinas de la cadena productiva. 3.5 Sistemas DBR 3.5.1 Introducción Los entornos de fabricación representan los sistemas más complejos, caracterizados por altos niveles de interdependencia entre máquinas y mucha variabilidad en los rendimientos de cada máquina. Resulta una tarea muy compleja planificar las operaciones de un gran número de recursos, sin que haya interrupciones en el suministro de material por parte de los proveedores y teniendo en cuenta las fechas de entrega comprometidas con los clientes. Tal y como se razona en (Cox III et al.,
Alonso López Álamo 67 2010) el desarrollo en los últimos tiempos de sistemas de planificación basados en el procesado de datos por parte de un ordenador ha supuesto un importante avance para realizar de forma más exacta la planificación de la producción en una planta. Aunque también hay que mencionar que no en todos los casos la utilización de un sistema informático de planificación de la producción ha supuesto una mejora para la empresa, ha habido casos donde precisamente la utilización de estos sistemas ha agravado el problema de planificación de la producción. Tal y como se explica en (Araúzo, 2021) la situación ideal en una planta de fabricación sería colocar los centros de trabajo en orden creciente de capacidad, siendo el cuello de botella la primera estación de trabajo y la que marcaría el ritmo de producción. Con esta configuración, la llegada de materiales a los centros de trabajo se produciría a menor ritmo del que es capaz de alcanzar el centro de trabajo, por lo que nunca se acumularían inventarios delante de las máquinas. Sin embargo, esto no se puede elegir, ya que la ruta de operaciones por los centros de trabajo y el ritmo de producción de cada máquina están determinados por otros factores. Los sistemas Drum-Buffer-Rope (DBR) y Buffer Management (BM) surgen a partir de la aplicación de los cinco pasos de mejora de la TOC. Tal y como se explica en (Cox III et al., 2010) DBR es la metodología TOC para la planificación y el BM es la metodología TOC para el control de la ejecución de la planificación. El término planificación se emplea para aquellas actividades que comienzan con una demanda de mercado conocida y generan los planes para administrar el flujo de material a través de la fábrica, incluida la identificación de los materiales que serán necesarios y la fecha de cuándo harán falta. Por el contrario, el control de la ejecución se refiere a aquellas acciones que se toman durante la fase de ejecución del plan desarrollado previamente. Estas acciones son necesarias para garantizar que se sigan los planes y que se incluyan las acciones correctivas necesarias cuando las desviaciones del plan inicial supongan una amenaza para las fechas de entrega comprometidas con el cliente y para el rendimiento global del sistema. La implementación de la OPT mediante los sistemas DBR también viene acompañada de la programación de los buffers temporales, que se explicarán más adelante. De forma breve y como se explica en (Rahman, 1998), el tambor (drum) es la programación del sistema o el ritmo al que funciona el cuello de botella. La cuerda (rope) establece una comunicación entre el cuello de botella y la primera máquina del sistema para asegurar su sincronización. El amortiguador (buffer) está estratégicamente colocado en el sistema para utilizar el WIP de tal forma que se proteja la salida del sistema de productos terminados de las variaciones que ocurren en la cadena productiva. Un sistema DBR sincroniza los recursos y gestiona la utilización de materiales en una organización de tal forma que se contribuya siempre a mejorar la capacidad de la organización para mejorar su rendimiento. Las
Alonso López Álamo 68 interrupciones aleatorias son inevitables en cualquier organización y los sistemas DBR proporcionan un mecanismo para proteger el desempeño global del sistema mediante el uso de buffers temporales. Estos buffers acumulan el WIP intencionadamente en ciertos puntos y protegen a los cuellos de botella de los efectos negativos de las interrupciones en otras máquinas de la cadena que no son cuellos de botella. 3.5.2 Drum Tal y como aparece en (Cox III et al., 2010) el tambor es el elemento de la programación DBR que tiene en cuenta las limitaciones del sistema y los pedidos comprometidos con el cliente. Este elemento es el que marca el ritmo de todo el sistema, en el ámbito de producción donde se ha enfocado este proyecto el ritmo de trabajo lo marcará, tal y como se afirma en (Araúzo, 2021) el cuello de botella de la cadena productiva. El proceso de ajuste del tambor comienza identificando las piezas que deben fabricarse en el cuello de botella para poder cubrir la producción total requerida. En el caso de empresas que trabajan bajo pedido (MTO=Make To Order) esta producción será aquella que cumpla todos los requisitos del cliente en un período determinado. Para las empresas que trabajen según disponibilidad (MTA= Make To Availability) el requerimiento de producción es el total de productos terminados requeridos para llenar las reservas de existencias en el almacén. Una vez se tiene una lista de lo que se debe producir en el cuello de botella, entonces es simplemente cuestión de determinar la secuencia de producción (qué producto fabricar primero, cuál hacer después, etc.) y el tamaño del lote de producción. 3.5.3 Buffer Tal y como se explica en (Cox III et al., 2010), en un escenario ideal, el tiempo de producción (el tiempo durante el cual la materia prima se transforma en una pieza determinada o en un producto final) puede ser simplemente igual a la suma de los tiempos de proceso y los tiempos de preparación en cada máquina de la ruta de operaciones que sigue ese producto. En el mundo real esto es imposible, ya que siempre hay interrupciones en la producción, ya sean planificadas o no. Por lo tanto, el tiempo de producción de cualquier pieza será siempre superior a la suma de los tiempos de proceso y configuración y esto deberá ser así si se quiere que el tiempo de producción planificado se aproxime al real. En cualquier tarea que esté sujeta a variabilidad, a la hora de calcular el tiempo de duración es necesario añadir un tiempo extra a modo de seguro para prevenir posibles variaciones en la duración, producidas por los efectos aleatorios. El concepto de buffer temporal es único precisamente porque no se centra en que cada tarea individual no se salga de la planificación inicial, sino que se focaliza en hacer que el flujo real de producción a través del sistema sea lo suficientemente fiable como para satisfacer la demanda del mercado. Es decir, el objetivo no es procurar que cada actividad se ejecute a tiempo, sino asegurarse de que el sistema en su
Alonso López Álamo 69 totalidad funcione según lo previsto. Por este motivo, un plan DBR tiene un grado de confiabilidad superior a uno que únicamente se centra en hacer cada paso del proceso a tiempo (como por ejemplo un sistema push). La planificación DBR puede conseguir unos tiempos de producción muy bajos. Por lo tanto, un buffer temporal representa el tiempo de producción adicional permitido, más allá de los tiempos requeridos de configuración y proceso para que los materiales fluyan entre dos puntos de la ruta del producto. Tal y como sostiene (Rahman, 1998) el objetivo de estos buffers temporales es proteger el rendimiento del sistema de las interrupciones internas inherentes a cualquier proceso. La relación entre los tiempos de preparación, los tiempos de proceso y los buffers temporales se puede expresar mediante la siguiente expresión: Tiempo de producción = Suma de los tiempos de proceso y preparación + Buffers temporales Determinar el tamaño adecuado de un buffer temporal es una tarea compleja. A priori se suele pensar que la utilización de curvas de distribución estadística puede proporcionar una metodología rigurosa para calcularlo, aunque en realidad es prácticamente inútil, ya que la información necesaria para realizar los cálculos no está disponible en la empresa. En la práctica, se emplea un punto de vista más pragmático. Los tiempos de producción son mucho mayores que la suma de los tiempos de proceso y preparación y esa diferencia es precisamente el buffer temporal que se le añade al tiempo de producción. Muchas veces este buffer es demasiado grande, esto se hace a propósito para minimizar las situaciones donde los recursos se quedan sin piezas que procesar y funcionan sin fabricar nada, ya que esto supone un desperdicio para la empresa. El establecimiento de un buffer temporal muy pequeño que provoque que el tiempo de producción sea prácticamente igual a los tiempos de proceso y preparación se considera una estrategia muy agresiva y bastante alejada de la realidad. De hecho, se empieza a considerar arriesgado e irreal un tiempo de producción cuando este es inferior a tres veces el tiempo de proceso. Los buffers temporales resultan ineficaces tanto si se establecen muy pequeños como si se establecen muy grandes, es decir, establecer un buffer temporal en cualquiera de sus extremos no es eficaz para brindar protección al sistema productivo. Por un lado, cuando el buffer es muy pequeño, las interrupciones acumuladas en las máquinas consumen rápidamente el buffer disponible, extendiendo los retrasos a todas las máquinas. Por otro lado, cuando el buffer es demasiado grande, se acumulan grandes cantidades de material en la zona de almacenaje de WIP delante de cada máquina en la planta, lo que dificulta la gestión del flujo productivo, ya que cada máquina tendrá muchas órdenes a la espera para procesar donde elegir y habrá una descoordinación y un flujo de órdenes de trabajo desorganizado. Los efectos de un buffer demasiado grande son: montañas de
Alonso López Álamo 70 inventario por todas partes, plazos de entrega prolongados y caos en la planta. La situación deseable para tener un flujo de órdenes de trabajo organizado es establecer un buffer intermedio entre los extremos. Además, se vuelve a ratificar lo que se ha explicado anteriormente respecto a los cálculos estadísticos, no es necesario realizar cálculos complejos que arrojen valores óptimos del buffer, con estar dentro de un rango de valores correcto es suficiente para un correcto funcionamiento de la planta. En la Figura 10 se puede ver como al establecer un tamaño de buffer intermedio se requiere menos esfuerzo para mantener el flujo de producción en buenas condiciones de funcionamiento. Figura 10. Lo que se busca es establecer un buffer intermedio para que haya un flujo de producción correcto. Fuente: (Cox III et al., 2010). Ya se ha mencionado en apartados anteriores que cualquier tiempo perdido en el cuello de botella no se podrá recuperar. El tiempo de inactividad de un cuello de botella puede deberse a problemas en el propio CB o a problemas aguas arriba del proceso. Se puede evitar que los problemas aguas arriba en el proceso afecten al CB si se garantiza que siempre haya material disponible para procesar delante del CB, es decir estableciendo un buffer temporal delante del CB. Es importante dejar claro que un buffer temporal en el CB no se crea añadiendo más tiempo al buffer existente, ya que, como el CB es la restricción del sistema, el material se acumulará delante de él de forma natural. Hay que vigilar que las interrupciones aguas arriba del CB no consuman la acumulación de material delante del CB, ya que esto supone una amenaza porque puede crear tiempos de inactividad (irrecuperables para el sistema) en el CB.
Alonso López Álamo 71 3.5.4 Rope La cuerda (rope) es un mecanismo que se utiliza para controlar el flujo a través del sistema mediante el monitoreo de la producción en una serie de puntos de control. Como ya se ha descrito anteriormente, el tambor ha creado un programa maestro de producción que respeta las limitaciones del sistema y que es capaz de satisfacer la demanda de los clientes. Por otro lado, los buffers temporales (explicados también en el apartado anterior) proporcionan la seguridad de que el flujo de producción será constante y no se verá afectado por las interrupciones que ocurran en el sistema. Por lo tanto, tal y como se afirma en (Cox III et al., 2010) la función de la cuerda es establecer una comunicación efectiva entre el cuello de botella y el resto de máquinas del sistema para llevar a cabo las acciones que sean necesarias para dar soporte al cuello de botella, así como asegurar un control efectivo de estas acciones. En la actualidad, gracias a la industria 4.0 y a la accesibilidad de las empresas a la compra de múltiples dispositivos de sensorización, se tiende cada vez más a generar grandes volúmenes de datos de todo lo que sucede en la fábrica. Precisamente por eso, muchas empresas tienden a proporcionar información muy detallada a cada centro de trabajo, a veces incluso en tiempo real, con la creencia de que eso puede favorecer el cumplimiento de la programación. Los sistemas DBR toman un enfoque mucho más simple para lograr los objetivos de la planta: la forma más sencilla y eficaz de asegurarse de que una máquina procese la orden de trabajo correcta es hacer que esa máquina sólo tenga disponible para procesar el material necesario para esa orden de trabajo. Es decir, eliminando el WIP innecesario y limitando estrictamente el WIP disponible en un centro de trabajo a lo que se necesita de inmediato se evitará que las máquinas trabajen con una secuencia incorrecta de órdenes de trabajo. Para implementar el elemento cuerda, se establece un cronograma detallado en la máquina que introduce material en el sistema donde se enumeran qué materiales se necesitan, en qué cantidad, cuando se necesitan y en qué secuencia. De esta forma se consigue que las máquinas sólo tengan disponible el material de la orden correcta para procesar, tal y como se ha explicado en el apartado anterior. Hay que tener en cuenta que, en los recursos que no son cuello de botella puede haber varios lotes de material de órdenes diferentes y en muchas empresas se le da demasiada importancia a la secuencia que se debe seguir para procesar esas órdenes. En (Cox III et al., 2010) se sostiene que la diferencia de tiempo entre trabajar con una orden o con otra es insignificante, ya que el tiempo de procesamiento de una orden es una fracción muy pequeña del tiempo total de producción. Por lo tanto, una regla simple que determine la secuencia a seguir, como FIFO (First In First Out, el material que ha llegado primero es el primerio que se procesa), es suficiente para evitar que se produzcan retrasos importantes en la producción.
Alonso López Álamo 72 Es necesario advertir de que, el establecimiento de una secuencia como FIFO es suficiente para asegurar un correcto flujo de la producción para un sistema productivo lineal y sin bifurcaciones, como el que se ha estudiado en este trabajo. Sin embargo, en sistemas más complejos esto puede no ser cierto. Por ejemplo, en un punto de divergencia de un sistema complejo, una máquina puede transformar el mismo material entrante en varios tipos diferentes de material saliente. En ese caso, el hecho de que sólo haya un lote disponible para procesar delante de la máquina no es suficiente, hace falta suministrar más información a la máquina para asegurarse de que está trabajando en la orden correcta: hay que especificar cuál es el producto de salida, la cantidad de producto que se necesita, etc. Otro punto crítico de la implementación de la cuerda es la secuencia de órdenes que debe seguir el cuello de botella. A este recurso le ocurre lo mismo que al resto, en el caso donde los tiempos de configuración sean insignificantes en comparación con el tiempo total de producción, entonces la secuencia de órdenes a procesar será poco relevante y el único control que se deberá hacer para garantizar un correcto flujo de productos es cuidar que el buffer temporal delante del cuello de botella no se consuma. Aunque también existe la posibilidad donde los tiempos de configuración de la máquina CB en función de la secuencia de producción representen una fracción importante del tiempo total de producción. En ese caso se deberá establecer una secuencia definida, junto con las cantidades y los tiempos esperados de cada producto para evitar caídas de rendimiento del sistema. Por último, hay que destacar que tan importante es no exceder la fecha máxima de fabricación de una orden de trabajo como no adelantarse a esa fecha máxima, ya que en ambos casos las consecuencias serán negativas para el flujo de piezas y será necesario tomar acciones correctivas. 3.6 Buffer Management 3.6.1 Introducción Como ya se ha mencionado anteriormente, el BM es la metodología TOC para el control de la ejecución de la planificación y proporciona un mecanismo para proteger el rendimiento global del sistema mediante el uso de buffers temporales. Precisamente el empleo de estos buffers como información para administrar y mejorar el rendimiento del sistema se denomina Buffer Management. La metodología BM proporciona información basada en el rendimiento planificado y en el real. Se utiliza para monitorear el inventario frente a un recurso cuello de botella. Tal y como establece (Rahman, 1998), se utilizan tres tipos de buffers temporales en la metodología BM: • Buffer del CB: estos buffers contienen piezas que van a tener que esperar un determinado período de tiempo a ser procesadas por la máquina cuello de botella. Por lo tanto, este buffer sirve para que no haya interrupciones en el
Alonso López Álamo 73 CB y este tenga siempre material para procesar ya que, como se ha explicado en apartados anteriores, el tiempo perdido en el CB es tiempo perdido en todo el sistema y es muy difícil de recuperar. • Buffer de ensamblaje: contiene piezas y submontajes que no han sido procesados por el CB, aunque necesitan ser ensamblados con piezas que provienen del CB. Estos buffers sirven para que, siempre que venga una pieza procedente del CB haya piezas (procedentes de máquinas que no son cuello de botella) disponibles para realizar el ensamblaje correspondiente y, de ese modo, no interrumpir el flujo de producción, ya que eso supondría una disminución de las ventas. • Buffer de envío: contiene productos que están a la espera de ser terminados y listos para enviar en un momento determinado antes de la fecha de entrega comprometida con el cliente, añadiendo así cierta holgura a la fecha de envío para evitar retrasos de cara al cliente. En la Figura 11 se puede ver un esquema sencillo del flujo productivo y dónde se sitúa cada uno de los buffers descritos anteriormente. Figura 11. Esquema de la programación DBR y situaciones de los buffers. Fuente: (Rahman, 1998).
Alonso López Álamo 80 Los problemas que surgen en las plantas de tipo T son los siguientes: • Grandes inventarios de productos terminados y de componentes. • Desempeño deficiente a la hora de cumplir los plazos de producción establecidos y los plazos de entrega al cliente. • Los plazos de producción son excesivos. • Los recursos se utilizan de manera ineficiente en la producción. • La fabricación y el montaje actúan como plantas independientes no sincronizadas. 3.7.5 Plantas tipo I Este tipo de plantas es el más simple de todos. El principal problema de las plantas I es planificar la compartición de recursos entre los diferentes productos que se fabrican. Cada producto sigue la misma secuencia de operaciones y normalmente no suele haber ensamblajes ni puntos de divergencia. En la Figura 15 se puede ver un diagrama con la configuración de una planta de tipo I. Figura 15. Diagrama de una planta tipo I. Fuente: (Cox III et al., 2010). Las características principales de una planta de tipo I son: • Todos los productos siguen rutas de operaciones similares. • Los recursos se comparten entre los diferentes productos, mientras que las materias primas son para cada producto y no se comparten. • No hay apenas operaciones de ensamblaje.
Alonso López Álamo 81 Las plantas de tipo I son las más sencillas de manejar. A pesar de ello, el enfoque tradicional de utilización de los recursos provoca que los lotes de producción que se utilizan son mucho más grandes de lo necesario para mantener un flujo de producción adecuado. Como resultado, se pueden crear grandes acumulaciones de WIP y el flujo de producción puede convertirse en ondulatorio, al igual que ocurría en las plantas de tipo A. Por lo tanto, los problemas que surgen en las plantas de tipo I son los siguientes: • Bajo cumplimiento de los plazos de producción • Altos niveles de WIP • Los niveles de producción caen por debajo de las estimaciones teóricas.
Alonso López Álamo 82
Alonso López Álamo 83 4. Manual del usuario 4.1 Requisitos del sistema Para poder utilizar la aplicación que se ha programado en este proyecto es necesario tener instalado Excel en el paquete de Office 365 del año 2020 en adelante. Las versiones anteriores no sirven porque la aplicación utiliza una función nueva que han incluido en las versiones Excel de 2020. 4.2 Interfaz de la aplicación Al abrir la aplicación, la interfaz que aparecerá se puede ver en la Captura 1. Captura 1. Interfaz de la aplicación. En primer lugar, en la advertencia de seguridad que sale en color amarillo donde pone “Las macros se han deshabilitado” el usuario deberá pulsar sobre “Habilitar contenido”. Esto debe hacerse para que la simulación se pueda ejecutar. Como se puede ver en la Captura 1, al principio el usuario tiene disponibles 4 hojas en la aplicación. Dentro de la hoja “Introducir parámetros” se personalizarán los parámetros de la simulación para que se ejecute según el modo que decida el usuario. Después de haber introducido los datos correspondientes, se ejecutará la simulación en esta misma hoja. Dentro de la hoja “Selección gráficos” el usuario podrá visualizar una serie de gráficos para analizar los resultados de la simulación. Las hojas “Juegos Grupo 1” y “Juegos Grupo 2” son las hojas donde se realizan los cálculos de las simulaciones, el usuario puede consultarlas, pero no podrá modificarlas.
Alonso López Álamo 84 4.3 Juegos que se pueden simular A continuación, se explicarán las reglas básicas de cada uno de los juegos que se pueden simular con la aplicación: • Juego estándar: no hay cuello de botella y no se establece ningún buffer. Las máquinas intermedias pueden producir la cantidad mínima entre la producción teórica que obtienen, el stock disponible que tienen para procesar y el espacio libre para recibir piezas en la máquina siguiente del sistema. La primera máquina es el proveedor de materia prima y tiene un stock disponible infinito. De la última máquina salen los productos terminados hacia el mercado y no se considera que el mercado tenga un límite de recepción de productos. • Juego baja variabilidad: es igual que el juego estándar, pero procurando que la variabilidad para obtener la producción teórica sea muy pequeña. De este modo se conseguirá que la capacidad de la máquina sea más estable. • Juego alta variabilidad: lo contrario del juego anterior, se busca que la capacidad de las máquinas varíe mucho entre iteraciones. • Juego CONWIP: tomando como base el juego estándar, aquí se introduce una restricción. Se configura un buffer global para el sistema. Cuando la suma del WIP de todas las máquinas sea igual o superior al buffer establecido, no se permitirá a la primera máquina introducir más piezas en el sistema. • Juego DBR: en este juego existe una máquina cuya capacidad es menor que las demás, el cuello de botella. Se configura un buffer que tiene en cuenta el cuello de botella y todas las máquinas que le preceden. Al igual que en el juego anterior, cuando la suma del WIP del CB y de las máquinas precedentes igualen o superen el buffer, no se permitirá a la primera máquina procesar piezas. • Juego DBR baja variabilidad: igual que el juego DBR, pero procurando que la capacidad de las máquinas sea lo más estable posible reduciendo el intervalo de valores que puede tomar la producción teórica. 4.4 Parametrizar la simulación y ejecutarla Dentro de la hoja “Introducir parámetros”, lo primero que debe hacer el usuario es seleccionar el grupo de juegos correspondiente en función del juego que desee simular. Los juegos que se pueden simular en cada grupo pueden consultarse en el segundo cuadro de texto (en orden de arriba abajo) que hay a la derecha en la hoja “Introducir parámetros”. En función del grupo de juegos elegido, el usuario puede ver cómo ha aparecido en pantalla una casilla para introducir el buffer correspondiente. En la Captura 2 puede verse como, al elegir el grupo de juegos 1 se muestra la celda “Buffer global” y en la Captura 3 se observa cómo, al elegir el grupo de juegos 2 se muestra la celda “Buffer hasta el CB”.
Alonso López Álamo 85 Captura 2. Al seleccionar “Juegos Grupo 1” se muestra la celda “Buffer global”. Captura 3. Al seleccionar “Juegos Grupo 2” se muestra la celda “Buffer hasta el CB”. Una vez seleccionado el grupo de juegos, el usuario deberá dirigirse a la casilla “Nº de máquinas” e introducir el número de máquinas que tendrá el sistema. La aplicación es capaz de simular sistemas con un máximo de 20 máquinas. Para que la simulación tenga sentido, el sistema debe tener como mínimo 2 máquinas, ya que la finalidad de la simulación es analizar cómo afectan las relaciones de interdependencia entre máquinas y las fluctuaciones estadísticas a la productividad global del sistema. Como es lógico, una sola máquina no forma un sistema, y por lo tanto no se podrían estudiar ni las fluctuaciones estadísticas ni las interdependencias . Al introducir el número de máquinas el usuario puede observar cómo han aparecido en pantalla una serie de celdas en la parte de debajo de la hoja. Estas celdas servirán para introducir los parámetros de WIP inicial, WIP máximo y variabilidad (producción mínima y producción máxima) para cada máquina. Estos parámetros no tienen que ser los mismos en todas las máquinas, de hecho, se pueden personalizar para cada una de las máquinas existentes en el sistema. Estas celdas de introducción de parámetros estarán disponibles sólo hasta la última máquina del rango que haya introducido el usuario, es decir, si el usuario ha introducido 15 máquinas no aparecerán las celdas para configurar los parámetros de la máquina 16 en adelante. Se puede observar esto con un ejemplo en la Captura 4.
Alonso López Álamo 86 Captura 4. Al introducir 15 máquinas se pueden configurar los parámetros de WIP inicial, WIP máximo y variabilidad sólo hasta la máquina 15. Después de introducir el número de máquinas, se deberá elegir el número de iteraciones que se calcularán en la simulación en la casilla “Iteraciones a realizar”. La aplicación está programada para ejecutar un máximo de 150 iteraciones. Tras introducir el número de iteraciones, se pasa a configurar el buffer. Si se ha elegido el grupo de juegos 1 el buffer que el usuario podrá configurar es “Buffer global” y si se ha elegido el grupo 2 el buffer será “Buffer hasta el CB”. El usuario introducirá el buffer que considere oportuno en la casilla correspondiente. Para el grupo de juegos 1, en caso de que no se quiera establecer una restricción de buffer (como en el juego estándar, baja variabilidad y alta variabilidad) se introducirá un número muy grande para que el buffer sea infinito y de este modo no tenga efecto sobre la simulación. En la Captura 5 se puede ver un ejemplo de cómo configurar un buffer infinito. Captura 5. Para simular un juego que no utilice el buffer global se introduce un número muy grande en la celda para dejarlo sin efecto sobre la simulación.
Alonso López Álamo 87 Después de haber configurado el buffer hay que introducir los parámetros según los cuales funcionará cada máquina. En primer lugar, se introduce el WIP inicial (en las celdas donde pone “WIP inicial en MX”, siendo X el número de la máquina), este WIP son las piezas que cada máquina tiene disponibles para procesar al comenzar la simulación. En segundo lugar, se introduce el WIP máximo (en las celdas “WIP max en MX”), este WIP es el espacio máximo que tiene cada máquina para almacenar piezas antes de procesarlas. En tercer lugar, hay que introducir el mínimo de producción (en las celdas “Min producción MX”) para cada máquina. Este número es el mínimo valor que podrá tomar la producción teórica. Por último, hay que introducir el máximo de producción (en las celdas “Max producción MX”). Este número es el valor máximo que podrá tomar la producción teórica. Para ver esto con un ejemplo, se va a configurar una simulación del grupo de juegos 1, con 15 máquinas, 30 iteraciones, un buffer global infinito (es decir, sin utilizar el buffer global), con un WIP inicial de 5 en todas las máquinas, con un WIP máximo de 10 en todas las máquinas y con una variabilidad en la producción de entre 2 y 7 en todas las máquinas. Puede verse este ejemplo en la Captura 6. Captura 6. Ejemplo de configuración de una simulación. Una vez que se han introducido todos los parámetros anteriores, hay que ejecutar la simulación. Si se ha escogido el grupo de juegos 1, se pulsará el botón “Ejecutar Juegos G1” y si se ha escogido el grupo de juegos 2, se pulsará el botón “Ejecutar Juegos G2”. De esta forma la simulación comienza a ejecutarse, el usuario puede observar como la aplicación está haciendo una serie de operaciones dentro de la hoja “Juegos Grupo 1” en caso de que se haya ejecutado el primer grupo de juegos o dentro de la hoja “Juegos Grupo 2” en caso de que se haya ejecutado el segundo grupo de juegos. La realización de los cálculos tardará unos segundos. Cuando la
Alonso López Álamo 88 aplicación termina, el cursor de Excel queda situado en una de las dos hojas de cálculos (“Juegos Grupo 1” o “Juegos Grupo 2”). Si el usuario desea realizar otra simulación distinta con diferentes valores en los parámetros, pulsará sobre el botón “Resetear Parámetros” para borrar todos los valores introducidos anteriormente y repetirá todo el proceso de personalización y ejecución de la simulación. Por una cuestión de comodidad, para que el usuario no necesite estar consultando constantemente este manual, a la derecha de la hoja “Introducir parámetros” hay una serie de cuadros de texto con algunos recordatorios y aclaraciones sobre el funcionamiento de la aplicación. 4.5 Analizar los resultados 4.5.1 Gráficos disponibles Una vez ejecutada la simulación, el usuario se dirigirá a la hoja “Selección gráficos” para realizar un análisis de los resultados obtenidos. La interfaz de esta hoja puede verse en la Captura 7. Captura 7. Interfaz de la hoja “Selección gráficos”. Como se puede observar en la Captura 7, la hoja se compone de varios apartados, separado cada uno de ellos por un título remarcado en verde. En cada apartado se puede realizar un análisis gráfico de distintos parámetros: • Apartado “Gráficos de Producción vs Tiempo”: en este apartado se puede analizar la evolución de la producción real a lo largo de la simulación. • Apartado “Gráficos de WIP vs Tiempo”: en este apartado puede analizarse cómo ha evolucionado el trabajo en proceso en la simulación. • Apartado “Gráficos de Producción (Real vs Teórica) vs Tiempo”: aquí puede hacerse una comparación entre la producción real y la producción teórica
Alonso López Álamo 89 para ver cuánto se ha fabricado finalmente con respecto a lo que se podría haber fabricado. • Apartado “Gráficos de Pérdidas (Almacén vs Stock vs Ambas) vs Tiempo”: aquí se pueden analizar las pérdidas que ha habido durante la simulación, clasificándolas por tipos y cuantificando las pérdidas que ha habido de cada tipo. • Apartado “Tablas de pérdidas”: en este apartado hay disponibles dos tablas para analizar el número de veces que no se han alcanzado las expectativas de producción en cada máquina. Se puede analizar también el número de pérdidas de cada tipo que ha habido en cada máquina, así como saber el porcentaje de pérdidas de cada tipo que ha habido en la simulación. Dentro de cada apartado pueden encontrarse tres tipos distintos de gráficos, en algunos apartados estarán disponibles todos y en otros sólo dos de ellos: ▪ Gráficos globales: en ellos se analiza el parámetro de forma agregada a todas las máquinas. El parámetro se analiza por cada iteración. Un gráfico de este tipo puede verse en la Captura 8. Captura 8. Gráfico “ProducciónGlobal vs Tiempo G1”. ▪ Gráficos comparativos: el parámetro se analiza de forma agregada a todas las iteraciones. El parámetro se analiza por cada máquina. Estos gráficos son muy útiles para estudiar la productividad entre máquinas. Un ejemplo de un gráfico de este tipo puede verse en la Captura 9. Dentro del gráfico (en la esquina inferior izquierda) se encuentra un selector con el que poder escoger las máquinas que se quieren comparar.
Alonso López Álamo 96 que sea más fácil diferenciarlos a simple vista. Para ello se hace click derecho sobre cada uno de ellos, se selecciona “Formato de control” y se abrirá una ventana, dentro de esa ventana hay que situarse en la pestaña “Colores y líneas” y en la zona donde pone “Relleno”, elegir el color deseado. Obviamente a uno de ellos se le dará el nombre “Juegos Grupo 1” y al otro “Juegos Grupo 2”. El nombre se puede cambiar haciendo click derecho y después seleccionando la opción “Editar texto”. Una vez que los botones de opción están con el nombre y color adecuados, hay que situarlos dentro del cuadro de grupo que se ha sacado antes, de forma similar a como aparecen en la Imagen 2, uno al lado de otro. Se cambia también el título del cuadro de grupo a “Elegir Juegos a simular” para dejar claro al usuario para qué sirven esos botones. Para cambiar el título del cuadro de grupo se hace click derecho sobre él y después se selecciona “Editar texto”. Una vez que se ha configurado el cuadro de grupo y los dos botones, se sitúan en primer lugar en la hoja, justo debajo de la barra verde del título “Introducir parámetros” que se observa en la Imagen 1. Estos dos botones tendrán la utilidad de mostrar uno de los dos posibles buffers que se pueden configurar y de ocultar el otro en función de la opción que se haya elegido. Si se elige la opción “Juegos Grupo 1” se mostrará el “Buffer global”, que es el buffer referido a todas las máquinas del sistema y es el que se necesita para ejecutar el juego “CONWIP”. Si se elige la opción “Juegos Grupo 2” se mostrará el “Buffer hasta el CB”, que es el buffer referido a las máquinas que hay hasta el cuello de botella (este último también incluido) y es el que se necesita para ejecutar los juegos “DBR” y “DBR baja variabilidad”. Los pasos para programar que se muestre uno u otro en función de la opción elegida se explicarán más adelante. De momento se elaborará una celda auxiliar (en esta misma hoja) a la que se denominará “Índice para grupo de juegos”. En esta celda aparecerá un 1 si la opción elegida es “Juegos Grupo 1” o un 2 si la opción elegida es “Juegos Grupo 2”. Para que ocurra esto en la celda, primero se hará click derecho sobre la opción “Juegos Grupo 1” y se elegirá la opción “Formato de control”. Una vez dentro del formato de control, se irá a la pestaña “Control” y en el campo “Vincular con la celda” se introducirá la localización de la celda que se está programando, después se pulsará sobre “Aceptar”. Se realizará el mismo procedimiento para la opción “Juegos Grupo 2” y se introducirá la misma localización de celda que en la opción “Juegos Grupo 1”. Una vez habiendo configurado ambas opciones, el observador puede comprobar cómo, al pulsar sobre la opción “Juegos Grupo 1” en la celda aparece un 1 y si se pulsa sobre la opción “Juegos Grupo 2” en la celda aparece un 2. 5.1.2 Número de máquinas a simular A continuación, hay que escribir la celda “Nº de máquinas”. En ella el usuario introducirá el número de máquinas que tendrá el sistema que se va a simular. En esta casilla hay que establecer una validación de datos para evitar que el usuario introduzca una configuración errónea que genere problemas al ejecutar la simulación. Es decir, hay que sacar un mensaje de error por pantalla cuando el
Alonso López Álamo 97 usuario introduzca un número de máquinas no válido y no permitir que ese número pueda introducirse en la celda. Para ello, con la celda seleccionada, hay que ir a la opción del menú “Datos”, después en la zona donde pone “Herramientas de datos” hay que seleccionar la opción “Validación de datos”. Al seleccionar esta opción, aparecerá la ventana que se ve en la Imagen 3. Imagen 3. Ventana emergente de la opción “Validación de datos”. En la pestaña de configuración hay que introducir lo siguiente: • En el campo “Permitir” se selecciona “Lista” • En caso de que no estén seleccionadas, se seleccionan las opciones “Omitir blancos” y “Celda con lista desplegable”. • En el campo “Origen”, se introducen manualmente los valores válidos que puede tomar la pestaña número de máquinas, separados por punto y coma. El valor mínimo que puede haber en el número de máquinas es 2, ya que el sentido de ejecutar esta simulación es estudiar el comportamiento de un sistema con dos o más máquinas interdependientes entre sí y con fluctuaciones estadísticas. Esta aplicación está programada para simular un sistema con un máximo de 20 máquinas, así que los valores que admitirá esta celda son : 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19 o 20. Después hay que configurar un mensaje de error para cuando el usuario introduzca un valor no válido en la celda, para ello, se selecciona la pestaña “Mensaje de error” y aparecerá la ventana que se ve en la Imagen 4.
Alonso López Álamo 98 Imagen 4. Pestaña “Mensaje de error” de la opción “Validación de datos”. En la pestaña “Mensaje de error” hay que introducir lo siguiente: • En el campo “Estilo” hay que seleccionar “Alto”. • En el campo “Título” se escribe “Selección de Máquinas”. • En el campo “Mensaje de error” se escribe lo que pone en la Imagen 4. Este campo es para escribir el texto que aparecerá junto con el mensaje de error. En él hay que dejar claro al usuario que el número debe de estar entre 2 y 20 (ambos incluidos) y debe ser entero. • Se debe mantener activada la opción “Mostrar mensaje de error si se introducen datos no válidos”. Una vez que todo está configurado, se pulsa “Aceptar” para confirmar los cambios. El programador puede ver cómo ahora aparece una flecha al lado de la celda para seleccionar el número de máquinas. El número también puede introducirse a mano. El programador puede comprobar cómo, al introducir un valor no válido, el programa emite un mensaje de error y fuerza a cambiar el valor de la celda. 5.1.3 Número de iteraciones de la simulación Debajo de la celda para introducir el número de máquinas se sitúa la celda para indicar el número de iteraciones que ejecutará la simulación. Esta celda también tendrá un control de datos para evitar que el usuario introduzca un número de iteraciones no válido. Al igual que antes, hay que ir a la opción “Validación de datos” con la celda seleccionada. En la pestaña “Configuración” de la ventana emergente hay que configurar lo siguiente (ver Imagen 5):
Alonso López Álamo 99 Imagen 5. Pestaña “Configuración” de la opción “Validación de datos”. • En el campo “Permitir” se selecciona la opción “Lista”. • En caso de que no estén seleccionadas, se seleccionan las opciones “Omitir blancos” y “Celda con lista desplegable”. • En el campo “Origen” se selecciona una columna que se habrá creado previamente en esta misma hoja y que contiene una secuencia de números enteros desde el 1 hasta el 150 (ambos incluidos). Esta secuencia de números es así porque la aplicación está programada para simular un máximo de 150 iteraciones. Una vez configurada la pestaña de “Configuración”, hay que configurar la pestaña “Mensaje de error” (ver Imagen 6): • Se debe mantener activada la opción “Mostrar mensaje de error si se introducen datos no válidos”. • En el campo “Estilo” hay que seleccionar “Alto”. • En el campo “Título” se escribe “Selección de Iteraciones”. • En el campo “Mensaje de error” se escribe lo que pone en la Imagen 6. Este campo es para escribir el texto que aparecerá junto con el mensaje de error. En él hay que dejar claro al usuario que el número de iteraciones estará entre 1 y 150 (ambos incluidos). También se dejará claro que el número de iteraciones debe ser positivo y mayor que 0, también deberá ser entero. Una vez configurada la validación de datos, se pulsa sobre “Aceptar”.
Alonso López Álamo 100 Imagen 6. Pestaña “Mensaje de error” de la opción “Validación de datos”. 5.1.4 Buffer global Esta celda sólo será visible cuando el usuario haya elegido la opción “Juegos Grupo 1”. Aquí también seré necesario configurar una validación de datos para evitar que el usuario introduzca datos no válidos y la simulación no funcione correctamente. En primer lugar, se selecciona la opción “Validación de datos” con la celda seleccionada y se configura lo siguiente (ver Imagen 7): Imagen 7. Validación de datos para la celda “Buffer global”. Pestaña “Configuración”.
Alonso López Álamo 101 • En el campo “Permitir” se selecciona la opción “Número entero”. • Se mantiene activada la opción “Omitir blancos” • En el campo “Datos” se selecciona la opción “entre”. • Se establece como mínimo el número 1. • Se establece como máximo un número muy grande, no es necesario que sea exactamente el mismo de la Imagen 7. Una vez configurada esta pestaña, se pasa a configurar la pestaña “Mensaje de error” (ver Imagen 8): Imagen 8. Validación de datos de la celda “Buffer global”. Pestaña “Mensaje de error”. • Se debe mantener activada la opción “Mostrar mensaje de error si se introducen datos no válidos”. • En el campo “Estilo” hay que seleccionar “Alto”. • En el campo “Título” se escribe “Selección Buffer Global”. • En el campo “Mensaje de error” se escribe lo que pone en la Imagen 8. Este campo es para escribir el texto que aparecerá junto con el mensaje de error. En él hay que dejar claro al usuario que el buffer debe ser un número entero igual o superior a 1. Esto es así porque si el buffer es 0, entonces nunca se permitirá la entrada de material en el sistema y el sistema producirá únicamente el WIP inicial que haya configurado el usuario. Ejecutar una simulación de ese tipo no tiene valor de cara a realizar análisis posteriores, por eso el buffer debe ser mínimo 1. En caso de que el usuario no quiera que haya una restricción de buffer (por ejemplo, para simular los juegos estándar, baja variabilidad y alta variabilidad), se introducirá en la celda un número
Alonso López Álamo 102 entero muy grande. De esta forma, a efectos prácticos el buffer será infinito y no supondrá una restricción para el sistema. Una vez que se ha configurado toda la validación de datos se pulsa “Aceptar”. La programación de esta celda no termina aquí, ya que, como se ha dicho antes, esta celda será visible o no en función de si el usuario ha escogido la opción “Juegos Grupo 1” o no. Para configurar esto, hay que recordar que anteriormente, cuando se estaban programando los dos botones para elegir el grupo de juegos, se elaboró una celda que escribe un 1 o un 2 en función del grupo de juegos elegido. Se hará uso ahora de esta columna para mostrar u ocultar la celda del buffer global. Para hacer esto, se selecciona la celda del buffer global (junto con el título de la celda de la izquierda) y se pulsa sobre la opción “Formato condicional” en la posición “Inicio” del menú de Excel. Dentro del formato condicional se seleccionará “Nueva regla”. La ventana emergente que aparecerá puede verse en la Imagen 9. Imagen 9. Configuración de “Nueva regla de formato”. Se seleccionará entonces el tipo de regla “Utilice una fórmula que determine las celdas para aplicar formato”. En el campo de la fórmula se escribirá: =$R$13<>$V$18. La celda R13 es una celda auxiliar que se creará en la misma fila donde se encuentre la celda del buffer global y en ella se escribirá un 1 manualmente. La fórmula es una comprobación de si esa celda auxiliar que se acaba de crear (y que tiene el número 1 siempre) no coincide con la celda que cambia entre 1 y 2 en función del grupo de juegos elegido. En caso de que ambas celdas sean distintas (es decir, se obtiene un valor “afirmativo” de la condición) se aplicará el formato configurado. Por lo tanto, en la opción “Formato” de la Imagen 9 se elegirá un formato que deje la celda completamente en blanco y sin ningún tipo de borde (que a efectos prácticos es como ocultar la celda, y eso es precisamente lo que se busca). Una vez configurado todo esto, se pulsa sobre “Aceptar”. El programador podrá observar ahora como, al pulsar sobre la opción “Juegos Grupo 2” la celda del buffer global desaparece. Adicionalmente, también se puede construir otra regla que
Alonso López Álamo 103 resalte la celda en color amarillo cuando la celda auxiliar coincida con la celda cambiante entre 1 y 2, de cara a resaltar más la celda donde el usuario debe introducir el valor, aunque no es tan fundamental como programar el buffer global para que se oculte cuando se ha elegido el otro grupo de juegos. En la Imagen 10 se pueden ver las 2 reglas que se han construido para esta aplicación, incluida la de resaltar la celda en amarillo. Imagen 10. Reglas para ocultar y resaltar la celda “Buffer global”. 5.1.5 Buffer hasta el CB Este buffer es el que debe aparecer y configurarse cuando se ha escogido la opción “Juegos Grupo 2”. Su programación es exactamente la misma que la del buffer global. La validación de datos es idéntica, tanto en la pestaña “Configuración” como en la pestaña “Mensaje de error” (salvo el título del mensaje de error, que hay que renombrarle como “Seleccionar Buffer hasta el CB”). Para la programación del formato condicional se llevan los mismos pasos que con el buffer global, la fórmula que hay que introducir para aplicar el formato se configura del mismo modo que antes, lógicamente ahora será necesaria otra celda auxiliar para este buffer donde haya un 2 escrito de forma permanente, de cara a compararlo con la celda cambiante entre 1 y 2, tal y como se hacía antes. En la Imagen 11 se pueden ver las reglas de formato condicionales para este buffer que hay programadas en la aplicación Excel de este proyecto. Imagen 11. Reglas para el formato condicional de la celda “Buffer hasta el CB”.
Alonso López Álamo 104 5.1.6 WIP inicial En estas celdas es donde el usuario introducirá el WIP que habrá en cada máquina al comenzar la simulación. El WIP no tiene por qué ser el mismo en todas las máquinas, de hecho, se puede configurar un WIP distinto en cada una de ellas. Lo primero es escribir el título de cada una de las celdas, este se escribirá del siguiente modo: WIP inicial en MX. Siendo X el número de la máquina. La aplicación está preparada para simular un máximo de 20 máquinas. La primera máquina representa el proveedor que introduce material en el sistema, y se considera que su stock (es decir, su WIP) es infinito, por lo que la celda de la primera máquina no se escribirá en este grupo de celdas. Se escribirán por tanto desde la celda de la máquina 2 hasta la celda de la máquina 20, tal y como se ve en la Imagen 12. Imagen 12. Parámetros para rellenar en casa máquina. Hoja “Introducir parámetros”. Una vez se tienen todas las celdas de “WIP inicial”, se establece una validación de datos para evitar que el usuario introduzca datos erróneos en alguna de las celdas. Se seleccionan todas las celdas y se pasa a configurar la validación (ver Imagen 13). Imagen 13. Validación de datos para las celdas “WIP inicial”. Pestaña “Configuración”. En primer lugar, se programa la pestaña “Configuración”:
Alonso López Álamo 105 • En el campo “Permitir” se elige “Número entero”. • En el campo “Datos” se elige “entre”. • Se establece 0 como mínimo y un número muy grande como máximo, no hace falta que sea el que aparece en la Imagen 13. Por lo tanto, el usuario puede decidir que no haya WIP inicial (WIP=0) o que sí que haya, eligiendo un número superior a 0. El máximo se establece porque el programa obliga a introducirlo, pero en realidad no sería necesario. En segundo lugar, se configura la pestaña “Mensaje de error” (ver Imagen 14): Imagen 14. Validación de datos para las celdas “WIP inicial”. Pestaña “Mensaje de error”. • Se debe mantener activada la opción “Mostrar mensaje de error si se introducen datos no válidos”. • En el campo “Estilo” hay que seleccionar “Alto”. • En el campo “Título” se escribe “Selección WIP inicial”. • En el campo “Mensaje de error” se escribe lo que pone en la Imagen 14. El WIP inicial debe ser entero y puede ser superior o igual a 0. 5.1.7 WIP máximo En estas celdas el usuario introducirá el espacio máximo para almacenar WIP que tiene cada máquina. La programación es similar a como se ha hecho con las celdas “WIP inicial”, aunque ahora cambian algunas cosas. Dentro de la validación de datos, en la pestaña de configuración, hay que programar lo siguiente:
Alonso López Álamo 112 de posiciones de esa secuencia es 5-3=2+1= 3 posiciones tiene esa secuencia. En el Excel, este argumento para la máquina 1 (por ejemplo) es 'Introducir parámetros'!L18-'Introducir parámetros'!I18+1. El tercer argumento de esta función es el inicio de la secuencia, que será el valor que haya introducido el usuario en la casilla “Min producción” de cada máquina. El último argumento de la función es el incremento que se va a sumar a cada número desde el mínimo hasta llegar al máximo, como se quiere una secuencia de números enteros este argumento es 1. Imagen 18. Tabla que genera la secuencia de la variabilidad de cada máquina en la hoja “Cálculo capacidades máquinas”. Una vez se tienen construidas las secuencias de cada máquina en función de las variabilidades introducidas por el usuario, el siguiente paso es calcular las capacidades de cada máquina. Para ello se construye otra tabla debajo de la tabla de las secuencias, se puede ver su formato y contenido en la Imagen 19. Para calcular la capacidad de cada máquina, hay que hacer el promedio de los números de su secuencia, obtenida en la tabla de arriba. La fórmula es la siguiente: SI(C26<='Introducir parámetros'!$G$8;PROMEDIO(C3#);"-"). Se utiliza un condicional para controlar que la máquina no se sale del rango deseado. Si la máquina no está en el rango escogido por el usuario se escribe un guion para indicar que no se van a hacer cálculos con esa máquina. En caso de que la máquina esté dentro del rango se hace el promedio de los números de su secuencia (PROMEDIO(C3#)) para calcular su capacidad. Una vez calculadas las capacidades, hay otra columna a la derecha de “Capacidad” llamada “Cuello de botella”. En la columna “Cuello de botella” se escribirá “X” en la máquina que sea el CB. La fórmula es la siguiente: SI(D26=MIN($D$26:$D$45);"X";""). En caso de que la capacidad de la máquina
Alonso López Álamo 113 correspondiente sea la menor de entre todas las capacidades calculadas D26=MIN($D$26:$D$45) se escribirá “X” en la fila correspondiente, pues esa máquina es la que menos capacidad tiene y es el cuello de botella. Finalmente, en esta hoja se programa una casilla más a la derecha de la tabla de capacidades que arrojará la posición numérica del cuello de botella en el sistema. Esta casilla puede verse también en la Imagen 19. La fórmula de la casilla es: BUSCARX("X";$E$26:$E$45;$C$26:$C$45;"No hay";0;1). Básicamente la fórmula busca la fila donde haya escrito “X” y devuelve el número de la fila donde la haya encontrado. En caso de no encontrarla devolverá “No hay”. Imagen 19. Tabla para calcular las capacidades de cada máquina e identificar el CB junto con una casilla que indica la posición del CB. Hoja “Cálculo capacidades máquinas”. Esta hoja es puramente auxiliar y sirve como soporte para el cálculo de las capacidades de las máquinas y para la identificación y posicionamiento del CB. Por lo tanto, al terminar de programarla se ocultará de cara al usuario. Para hacerlo, se hará clic derecho sobre la hoja y se pulsará “Ocultar”. 5.4 Hojas “Aux Aleatorios G1” y “Aux Aleatorios G2” En estas dos hojas se calcula la producción teórica de cada máquina de cada iteración. En la hoja “Aux Aleatorios G1” se calcula la producción teórica para hacer los cálculos de la hoja “Juegos Grupo 1” y en la hoja “Aux Aleatorios G2” se calcula la producción teórica para hacer los cálculos de la hoja “Juegos Grupo 2”. La única diferencia entre las fórmulas de ambas hojas es que en “Aux Aleatorios G2” se añade un control adicional que escribe el mensaje de error “El CB no puede ser M1” en las celdas cuando la máquina 1 ha sido configurada como cuello de botella.
Alonso López Álamo 114 Una vez que se ha calculado la producción teórica de cada máquina para cada iteración, estos valores se copian y se pegan en las hojas correspondientes para hacer los cálculos finales (“Juegos Grupo 1” y “Juegos Grupo 2”) al pulsar uno de los dos botones que hay en la hoja “Introducir parámetros”. El botón “Ejecutar juegos G1” ejecuta la macro que copia y pega la producción teórica de la hoja “Aux Aleatorios G1” en la hoja “Juegos Grupo 1” y el botón “Ejecutar juegos G2” ejecuta la macro que copia y pega la producción teórica de la hoja “Aux Aleatorios G2” en la hoja “Juegos Grupo 2”. El motivo de hacerlo así en vez de calcular la producción teórica en las propias hojas de cálculos finales (“Juegos Grupo 1” y “Juegos Grupo 2”) es la necesidad de tener los datos estabilizados e invariantes. Al cambiar una celda o actualizar una hoja en cualquier parte del libro de Excel, estos valores de producción teórica se actualizan automáticamente al utilizar la formula ALEATORIO.ENTRE. El problema está en que los gráficos que se utilizan para visualizar y analizar los datos obtenidos tras la simulación son dinámicos, y están configurados para que se actualicen cada vez que se entra en ellos (cada uno está en una hoja). Al entrar en un gráfico, este se actualiza, actualizándose también las producciones teóricas. Por lo tanto, si la producción teórica se calcula directamente en “Juegos Grupo 1” y “Juegos Grupo 2” cambiarán los datos finales al actualizarse la producción teórica y los gráficos estarán analizando datos desactualizados porque, como se acaba de decir, las hojas de cálculo se han actualizado al entrar en los gráficos. En resumen, para que los gráficos trabajen con los últimos datos calculados con los parámetros más recientes que haya introducido el usuario hay que calcular las producciones teóricas aparte y copiarlas y pegarlas en las hojas de cálculo finales “Juegos Grupo 1” y “Juegos Grupo 2” para que los datos obtenidos no cambien y, en caso de querer ejecutar de nuevo la simulación y que cambien los resultados a propósito, hacerlo a través de los botones “Ejecutar juegos G1” y “Ejecutar juegos G2”. Las hojas “Aux Aleatorios G1” y “Aux Aleatorios G2” contarán con una tabla a la izquierda donde se calculará la producción teórica y con una columna a la derecha que servirá como soporte a un control que se implanta para saber hasta qué iteración quiere el usuario realizar la simulación. En la Imagen 20 se ven estos dos elementos. A continuación, se explicará cómo programar la hoja “Aux Aleatorios G1”. En primer lugar, se deberá dar un formato a la tabla similar al que hay en la Imagen 20. Cada tabla se corresponde con una iteración, el número de iteración de cada tabla aparece en la esquina superior izquierda y deberá introducirse manualmente. La fórmula de la tercera fila de la tabla en adelante es la misma, una vez que se programa la fórmula en la tercera fila es suficiente con arrastrarla hacia abajo para ir rellenando el resto de celdas. La primera y segunda filas son una excepción y cada una de ellas tendrá una fórmula diferente del resto.
Alonso López Álamo 115 Imagen 20. Tabla para el cálculo de la producción teórica. 5.4.1 Fila 1 de la columna “Producción teórica” La fórmula completa puede verse en la Imagen 21. Imagen 21. Fórmula de la fila 1 de la columna “Producción teórica” de la hoja “Aux Aleatorios G1”. En primer lugar, en la fórmula, hay que establecer un control para saber hasta qué iteración desea calcular el usuario, para ello se emplea una función condicional: SI(DESREF($C$3;23*(F4-1);0)<='Introducir parámetros'!$G$10;…;”Simulación terminada”). La función DESREF se emplea para poder duplicar la tabla una vez que se haya programado, ya que, como cada tabla representa una iteración, habrá que duplicarla hasta llegar a 150, que es el número máximo de iteraciones que permite ejecutar esta aplicación. La utilidad de la función DESREF se explicará más en profundidad en el siguiente apartado. En la condición anterior se comprueba si el número de iteración es menor o igual al número de iteraciones escogido por el
Alonso López Álamo 116 usuario. En caso negativo, se escribirá el mensaje “Simulación terminada” para indicar que la iteración ya no se va a calcular porque se sale del rango deseado. En caso afirmativo, la fórmula continúa y lo siguiente que hay que programar es la condición: SI(C4<'Introducir parámetros'!$G$8;…;”Debe haber al menos dos máquinas”). En esta condición se comprueba si el número de máquina es inferior al número de máquinas introducido por el usuario, (es decir si hay más máquinas además de la primera). En caso negativo, se escribe en la celda el mensaje de error “Debe haber al menos dos máquinas”. En caso afirmativo, la fórmula continúa y se pasa a obtener el valor de producción teórica con la función ALEATORIO.ENTRE: ALEATORIO.ENTRE('Introducir parámetros'!$I$18;'Introducir parámetros'!$L$18). Esta función obtiene un número entero comprendido entre un mínimo y un máximo introducidos por el usuario en la hoja “Introducir parámetros”. 5.4.2 Fila 2 de la columna “Producción teórica” La fórmula completa puede verse en la Imagen 22. Imagen 22. Fórmula de la fila 2 de la columna “Producción teórica” de la hoja “Aux Aleatorios G1”. Lo primero en la fórmula es la comprobación que se ha mencionado antes para controlar que la simulación se ejecute sólo hasta el número de iteraciones establecido por el usuario. Después aparece el condicional: SI(C5<='Introducir parámetros'!$G$8;…;”Debe haber al menos dos máquinas”). En él se comprueba si el número de máquina es inferior o igual al número de máquinas introducido por el usuario (es decir, si la máquina 2 es la última o una de las intermedias del sistema). En caso negativo se lanzará el mensaje de error “Debe haber al menos 2 máquinas”. En caso afirmativo, se procede a obtener la producción teórica con la fórmula ALEATORIO.ENTRE, obteniendo un número entero dentro de un intervalo dado por el usuario. 5.4.3 Fila 3 en adelante de la columna “Producción teórica” La fórmula completa puede verse en la Imagen 23.
Alonso López Álamo 117 Imagen 23. Fórmula de la fila 3 de la columna “Producción teórica” de la hoja “Aux Aleatorios G1”. La única diferencia de esta fórmula respecto de la fila 2 es que, cuando la máquina se sale del rango establecido por el usuario, se escribe un guion en vez del mensaje “Debe haber al menos 2 máquinas” que había antes. Esto es así porque, el usuario puede decidir que solo haya 2 máquinas en la simulación y, en ese caso, la máquina 3 y las demás no se calcularán. 5.4.4 Iteraciones Esta columna se utiliza como soporte para que la función DESREF asociada al control de iteraciones funcione correctamente. Para construir esta columna, simplemente se introducirá manualmente el número de la iteración correspondiente a cada tabla y se repetirá este número para todas las filas de cada tabla. 5.4.5 Hoja “Aux Aleatorios G2” Esta hoja es prácticamente igual que la hoja “Aux Aleatorios G1” por lo que, para construirla, se duplicará la hoja “Aux Aleatorios G1” y se implantarán las modificaciones que se van a explicar a continuación. En esta hoja será necesario implantar un control adicional que escriba el mensaje de error “El CB no puede ser M1” cuando la máquina 1 haya sido configurada como el cuello de botella del sistema. Para ello, se implantará la condición: SI('Cálculo capacidades máquinas'!$I$31<>1;…;”El CB no puede ser M1”) dentro de cada uno de los condicionales que comprobaban el número de máquina en la primera, segunda y tercera fila en adelante. Tanto la hoja “Aux aleatorios G1” como la hoja “Aux aleatorios G2” permanecerán ocultas de cara al usuario ya que su función es puramente auxiliar. 5.5 Hoja “Juegos Grupo 1” En esta hoja se realizan los cálculos cuando el usuario escoge ejecutar los juegos pertenecientes al grupo 1: estándar, baja variabilidad, alta variabilidad y con WIP. Antes de explicar cómo se ha programado esta hoja, se debe diseñar un formato visual para las tablas que se van a elaborar. Por cada iteración se tendrán dos tablas, en la primera se realizarán los cálculos y se obtendrán los parámetros necesarios
Alonso López Álamo 118 para el posterior análisis. La segunda tabla se compondrá de unas casillas que arrojarán unos valores globales a toda la iteración a modo de resumen y como medida de control para conocer cómo está evolucionando la simulación. En la Imagen 24 aparecen las dos tablas que tiene cada iteración y su posición relativa. Imagen 24. Tablas que se tienen para cada iteración. 5.5.1 Primera tabla Esta tabla es la que se sitúa a la izquierda en la Imagen 24. En la esquina superior izquierda de la tabla aparecerá el número de iteración que se está calculando, en las filas aparecerán las 20 posibles máquinas que la aplicación puede simular y en las columnas aparecerán los parámetros que se están calculando y que son relevantes de cara a hacer un análisis posterior: • Producción teórica: se obtiene de forma aleatoria, obteniendo un número comprendido entre un intervalo dado por el usuario. Cada máquina puede tener una variabilidad (un intervalo de posibles números) distinta. La producción teórica representa la cantidad de piezas que la máquina es capaz de procesar. • Producción real: son las piezas que la máquina procesa cumpliendo todas las restricciones del sistema. Si la máquina no es la última del sistema, la producción real será el mínimo entre: el espacio disponible que haya para almacenar piezas en la máquina siguiente, la producción teórica obtenida y el WIP intermedio disponible para procesar que tiene la máquina. Es decir, suponiendo un sistema con 4 máquinas, la producción real de la máquina 3 será el mínimo entre la producción teórica que haya obtenido, el WIP intermedio del que disponga y el espacio libre que haya para recibir piezas en la máquina 4. En caso de que la máquina sea la última del sistema, la restricción de espacio libre en la siguiente máquina desaparece, ya que lo que hay después de la última máquina es el mercado y la demanda se considera infinita, por lo tanto, para calcular la producción real de la última máquina hay que hacer el mínimo entre el WIP intermedio disponible para procesar y la producción teórica obtenida. Para el caso de la primera máquina del sistema la restricción de tener WIP intermedio disponible desaparece ya que la primera máquina es el proveedor del sistema y se considera que tiene un
Alonso López Álamo 119 stock de piezas infinito, por lo que para calcular la producción real de la primera máquina hay que hacer el mínimo entre la producción teórica obtenida y el espacio disponible en la máquina siguiente para recibir piezas. A pesar de que en la primera máquina desaparece una restricción, aparece otra, y es el buffer introducido por el usuario. El buffer se utiliza para no tener un exceso de WIP dentro del sistema. Si el WIP total del sistema es inferior al buffer, entonces se permitirá que la máquina 1 introduzca material en el sistema y se calculará haciendo el mínimo que se ha indicado en líneas anteriores. Si por el contrario el WIP total del sistema supera al buffer indicado por el usuario, no se permitirá que la máquina 1 introduzca ninguna pieza en el proceso. • WIP inicial: es el trabajo en proceso que hay en el sistema antes de que la iteración comience a ejecutarse. Para el caso de la primera iteración el WIP inicial lo introduce el usuario. De la iteración 2 en adelante el WIP inicial se obtiene a parir del WIP final de la iteración precedente. • WIP intermedio: este parámetro se tiene como soporte para realizar los cálculos, en el análisis final no se utiliza para sacar ninguna conclusión. Se obtiene sumando la producción real de la máquina anterior al WIP inicial de la máquina actual. Es decir, el WIP intermedio de la máquina 3 (por ejemplo) se calcula sumando el WIP inicial de la máquina 3 y la producción real de la máquina 2. • WIP final: se obtiene restando la producción real menos el WIP intermedio. Como se ha mencionado antes, los valores que se calculen en estas casillas se convertirán en el WIP inicial de la iteración siguiente. Hay una excepción para la máquina 1 en el WIP final, en el intermedio y en el inicial, la máquina 1 se considera el proveedor del sistema y dispone de materia prima infinita para introducir en el sistema, luego los tres tipos de WIP serán infinitos para la máquina 1. • Pérdidas por falta de almacenamiento: siempre que la producción real sea inferior a la teórica se contabilizará uno de los tres tipos de pérdidas posibles. Las pérdidas por falta de almacenamiento se producen cuando el espacio disponible en la siguiente máquina para recibir piezas es inferior a la producción teórica y al WIP intermedio disponible para procesar. En ese caso, la restricción que está limitando la producción de la máquina es la falta de almacenamiento en el almacén de WIP de la máquina siguiente, y se contabilizará como pérdidas por falta de almacenamiento. Existe una excepción para la última máquina. Como ya se ha explicado antes, de la última máquina salen los productos terminados para entregárselos al mercado, que se considera con demanda infinita, por este motivo la última máquina no tiene la restricción de la falta de almacenamiento en la máquina
Alonso López Álamo 120 siguiente. En la última máquina las pérdidas por falta de almacenamiento siempre serán nulas. • Pérdidas por falta de stock: se producen cuando el WIP intermedio disponible para procesar de la máquina es inferior a la producción teórica obtenida y al espacio disponible en la máquina siguiente para recibir piezas. En este caso la restricción que está limitando la producción es la falta de material para ser procesado por la máquina y se contabilizará como pérdidas por falta de stock. Al igual que en las pérdidas por falta de almacenamiento había una excepción para la última máquina, aquí la excepción está en la primera máquina. La primera máquina es la que introduce materia prima en el sistema (representa al proveedor en una empresa real) y se considera que siempre va a tener materia prima infinita disponible para procesar. Por lo tanto, en la primera máquina no se tiene en cuenta la restricción de disponibilidad de stock para procesar y las pérdidas por falta de stock en la máquina 1 serán siempre nulas. • Pérdidas por ambas a la vez: aunque en escasas ocasiones, puede ocurrir que el WIP intermedio disponible para procesar y el espacio libre para recibir piezas en la máquina siguiente coincidan. En este caso ambas restricciones al mismo tiempo están limitando la producción de la máquina y por eso se contabilizarán en la columna de pérdidas por ambas a la vez. Como es lógico, las dos excepciones que había en las pérdidas por falta de almacenamiento y por falta de stock siguen estando vigentes aquí, por lo que, tanto en la máquina 1 como en la última máquina las pérdidas por ambas a la vez serán nulas. 5.5.2 Segunda tabla Esta tabla es la que se sitúa a la derecha en la Imagen 24. En ella se calcularán una serie de parámetros globales a la iteración, a modo de resumen y como herramienta para conocer la evolución de la simulación. Los parámetros obtenidos en esta tabla auxiliar se utilizarán posteriormente para analizar los resultados: • Producción total: se obtiene a partir de la producción real de la última máquina del sistema. Este parámetro representa el número de productos terminados que se han vendido al mercado, es decir, los ingresos reales por ventas que obtiene el sistema • Producción Teórica: la producción teórica de un sistema está subordinada a la capacidad que tiene el cuello de botella para fabricar piezas, dado que la programación de todas las máquinas se realiza en base al ritmo de producción del cuello de botella. Tanto la identificación del cuello de botella como el cálculo de su capacidad en función de la variabilidad introducida por el usuario se realiza en la hoja “Cálculo capacidades máquinas”. Por lo tanto, el dato de la producción teórica se obtiene de esa hoja.
Alonso López Álamo 121 • WIP final total: es la suma de todo el WIP que ha quedado dentro del sistema tras realizar la iteración. Se calcula realizando la suma de toda la columna de WIP final. • Buffer actual (días): es un parámetro temporal muy útil para que el usuario conozca el trabajo en proceso que hay dentro del sistema en unidades de tiempo (mucho más intuitivo, útil y cómodo que trabajar en unidades). Se calcula dividiendo el WIP final total entre la producción teórica. Además de las dos tablas principales, hay una tercera tabla que es única y que se sitúa al final de la hoja. Se puede ver cómo se ha diseñado esta tabla en la Imagen 25. En ella se hace una agregación de los parámetros calculados en la segunda tabla y se obtienen tres parámetros globales a toda la simulación: • Producción total de la simulación: es la suma de todos los productos terminados que han salido de la última máquina hacia el mercado. Se calcula como la suma de la producción total de todas las iteraciones. • WIP total al final de la simulación: es el trabajo en proceso que ha quedado dentro del sistema al finalizar la simulación. Se obtiene a partir del WIP final total de la última iteración. • Buffer al final de la simulación (días): es el buffer en unidades de tiempo que queda al terminar la simulación. Se obtiene a partir del buffer actual de la última iteración. Imagen 25. Tercera tabla con los parámetros que engloban los cálculos de la simulación. 5.5.3 Producción teórica Esta columna se calcula en la hoja “Aux Aleatorios G1”. Mediante la macro “Cambiar Aleatorios G1” se copian los resultados de esa hoja y se pegan en la hoja actual (“Juegos Grupo 1”). La macro va copiando y pegando los datos tabla por tabla (iteración por iteración), hasta completarlas todas. El motivo de hacerlo de esta forma y no calcularlo directamente en esta hoja es el siguiente: para el cálculo de esta columna se utiliza la función ALEATORIO.ENTRE y cada vez que se actualiza una celda en cualquier parte del libro Excel, la función recalcula los datos y los actualiza. El análisis final de los datos de cara a obtener conclusiones se realiza con tablas y gráficos dinámicos que están configurados para actualizarse cada vez que el usuario los selecciona para consultarlos. El resultado de calcular la producción teórica en esta misma hoja es que, cuando el usuario selecciona los gráficos, estos actualizan el libro entero, actualizando por tanto los
Alonso López Álamo 128 Imagen 31. Fórmula de la fila 2 de la columna “WIP intermedio”. 5.5.6.3 Tercera fila y siguientes La diferencia de esta fórmula con respecto a la de la segunda fila es que, cuando la máquina se sale del rango deseado ya no se emite un mensaje de error, ya que el usuario puede elegir simular únicamente 2 máquinas. Por lo tanto, si la máquina se sale del rango se escribirá un guion en la celda para indicar que no se calculará esa máquina. Los cálculos son los mismos que antes, el WIP intermedio es igual a la suma del WIP inicial de la máquina más la producción real de la máquina precedente. La fórmula de estas filas puede verse en la Imagen 32. Imagen 32. Fórmula de la tercera fila en delante de la columna “WIP intermedio”. 5.5.7 WIP final 5.5.7.1 Primera fila Al igual que ocurría en el WIP inicial y en el WIP intermedio, el WIP final también será infinito para la primera máquina y no se tendrá en cuenta en los cálculos. 5.5.7.2 Segunda fila Como es habitual, se verifica que la iteración y el número de máquina no se salgan del rango deseado. Si la iteración y la máquina están dentro del rango, se calcula el WIP final como el WIP intermedio menos la producción real. En caso de que el número de máquinas introducido por el usuario sea menor que 2, aparece el mensaje de error “Debe haber al menos 2 máquinas” en la celda. La fórmula de esta fila puede verse en la Imagen 33.
Alonso López Álamo 129 Imagen 33. Fórmula de la segunda fila de la columna “WIP final”. 5.5.7.3 Tercera fila y siguientes La diferencia con la fila 2 es que aquí, cuando la máquina se sale del rango, se escribe un guion en la celda indicando que la máquina correspondiente no se va a calcular. De nuevo, se calcula el WIP final como la diferencia del WIP intermedio menos la producción real. En la Imagen 34 se puede ver la fórmula de estas filas con las celdas que utiliza para los cálculos resaltadas en colores. Imagen 34. Fórmula de la terca fila en delante de la columna de “WIP final”. 5.5.8 Pérdidas por falta de almacenamiento 5.5.8.1 Primera fila En la Imagen 35 puede verse la fórmula completa de esta fila. Imagen 35. Fórmula de la primera fila de la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento”.
Alonso López Álamo 130 Como se puede observar, lo primero que aparece en la fórmula es el control habitual del rango de iteraciones. Inmediatamente después aparece el siguiente condicional: SI(C4>'Introducir parámetros'!$G$8;"Debe haber al menos 2 máquinas";… En ese condicional se comprueba si el número de máquina (C4) es superior al número de máquinas introducido ('Introducir parámetros'!$G$8). En caso afirmativo se escribirá en la celda un mensaje de error “Debe haber al menos 2 máquinas”. En caso negativo, la fórmula continúa y el siguiente condicional que aparece es: SI(C4='Introducir parámetros'!$G$8;"Debe haber al menos 2 máquinas";… Aquí se está comprobando si el número de máquina es igual al número de máquinas introducido (es decir, se comprueba si la máquina es la última). En caso afirmativo se vuelve a sacar el mensaje de error “Debe haber al menos 2 máquinas” ya que, como se ha razonado anteriormente en este apartado, no tiene sentido simular un proceso con menos de 2 máquinas. En caso negativo, la fórmula continúa y el siguiente condicional que se necesita es: SI(C4<'Introducir parámetros'!$G$8;…;…. En este condicional se verifica que la máquina (en este caso la primera) es inferior al número de máquinas introducido. Si se ha llegado a esta condición, siempre se sacará el “valor si verdadero” ya que para llegar aquí se tiene que cumplir que el número de máquina no es superior ni igual al rango introducido por el usuario. Por lo tanto, una vez que se entre en esta condición se hace una última comprobación antes de hacer los cálculos: SI(Y(E4<D4;'Introducir parámetros'!$F$19-F5<D4);D4- E4;0). Para contabilizar las pérdidas como pérdidas por falta de almacenamiento se tienen que cumplir dos condiciones (por eso se utiliza una función Y() ). En primer lugar, la producción real debe ser inferior a la teórica. En segundo lugar, el espacio disponible para recibir piezas en la máquina siguiente ('Introducir parámetros'!$F$19-F5) debe ser menor que la producción teórica. Si se cumplen estas dos condiciones, significa que no se ha podido alcanzar la producción teórica porque la máquina sucesora no tenía espacio suficiente para recibir todas las piezas que se podrían haber fabricado en teoría. Entonces, se contabilizan las pérdidas como producción teórica menos producción real (D4-E4). En caso de que alguna de las dos condiciones no se cumpla, las pérdidas por falta de almacenamiento serán nulas. 5.5.8.2 Segunda fila La fórmula de esta fila puede verse en la Imagen 36.
Alonso López Álamo 131 Imagen 36. Fórmula de la fila 2 de la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento”. La fórmula se parece a la de la fila 1 pero cambian algunos elementos. Tras la comprobación de las iteraciones aparece el siguiente condicional: SI(C5>'Introducir parámetros'!$G$8;"Debe haber al menos 2 máquinas";… Se comprueba si el número de máquina es superior al número de máquinas introducido por el usuario. En caso afirmativo, se saca el mensaje “Debe haber al menos 2 máquinas”. En caso negativo la fórmula continúa y el siguiente condicional es: SI(C5='Introducir parámetros'!$G$8;0;… Aquí se comprueba si el número de máquina es igual al número de máquinas deseado, es decir, se comprueba si la máquina es la última del sistema. En caso afirmativo, las pérdidas por falta de almacenamiento serán nulas ya que, como se ha explicado anteriormente, la última máquina del sistema puede enviar productos terminados infinitos al mercado y no se tiene en cuenta la restricción que hay cuando existe una máquina sucesora. En caso de que la condición no se cumpla la fórmula continúa, y el siguiente condicional que aparece es: SI(C5<'Introducir parámetros'!$G$8. Al igual que en la fila 1, si se ha llegado hasta aquí significa que el número de máquina es inferior al rango introducido y que la máquina es una de las intermedias del sistema. Antes de realizar los cálculos se comprueba una última condición: SI(Y(E5<D5;'Introducir parámetros'!$F$20- F6<D5;'Introducir parámetros'!$F$20-F6<G5);D5-E5;0). Para que se contabilicen pérdidas por falta de almacenamiento deben cumplirse 3 condiciones (en la primera fila eran solo 2 porque la máquina era la primera y no tenía la restricción del stock disponible para procesar). En primer lugar, la producción real debe ser menor que la teórica (E5<D5). En segundo lugar, el espacio disponible en la máquina siguiente debe ser menor que la producción teórica ('Introducir parámetros'!$F$20-F6<D5). En último lugar, el espacio disponible en la máquina sucesora debe ser menor que el WIP intermedio disponible para procesar. En caso de que se cumplan todas estas condiciones, significa que lo que más está limitando la producción teórica es la falta de espacio en la máquina sucesora y se contabilizarán las pérdidas como la diferencia entre la producción teórica menos la producción real. En caso de que alguna de las condiciones no se cumpla las pérdidas se contabilizarán como nulas. 5.5.8.3 Tercera fila y siguientes La fórmula de la tercera fila puede verse en la Imagen 37.
Alonso López Álamo 132 Imagen 37. Fórmula de la fila 3 en adelante de la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento”. Esta fórmula es prácticamente idéntica a la de la fila 2. La única diferencia es que, cuando el número de máquina es mayor que el número de máquinas introducido por el usuario, en vez de sacar el mensaje de error “Debe haber al menos 2 máquinas” se escribe un guion en la celda, para indicar que esa máquina no entra en los cálculos de la simulación. 5.5.9 Pérdidas por falta de stock 5.5.9.1 Primera fila La fórmula de esta fila puede verse en la Imagen 38. Imagen 38. Fórmula de la primera fila de la columna “Pérdidas por falta de stock”. Como siempre, en primer lugar, hay que poner el condicional para comprobar que las iteraciones no se salgan del rango establecido. Después aparece el condicional: SI(C4<'Introducir parámetros'!$G$8;0;"Debe haber al menos 2 máquinas"). Aquí se comprueba si el número de máquina (1 en este caso, ya que es la excepción) es menor que el número de máquinas deseado. En caso afirmativo, se escribirá en la celda el mensaje de error “Debe haber al menos 2 máquinas”. En caso negativo, las pérdidas por falta de stock serán nulas, ya que, como se ha razonado anteriormente en este apartado, la primera máquina tiene un stock infinito y esta restricción no le afecta. 5.5.9.2 Segunda fila La fórmula puede verse en la Imagen 39.
Alonso López Álamo 133 Imagen 39. Fórmula de la segunda fila de la columna “Pérdidas por falta de stock”. Como es habitual, lo primero que se comprueba es el número de iteración. Inmediatamente después aparece el condicional: SI(C5>'Introducir parámetros'!$G$8;"Debe haber al menos 2 máquinas";… Se comprueba si el número de máquina es superior al rango de máquinas deseado. En caso afirmativo, se lanza un mensaje de error. En caso negativo, la fórmula continúa y el siguiente condicional necesario es: SI(C5='Introducir parámetros'!$G$8;SI(Y(E5<D5;G5<D5);D5-E5;0);… Se comprueba si el número de máquina es igual al rango introducido (es decir, si la máquina es la última del sistema). En caso afirmativo, se pasa a otra condición previa a los cálculos de las pérdidas por falta de stock: SI(Y(E5<D5;G5<D5);D5-E5;0). Si se cumple que la producción real ha sido menor que la teórica y que el WIP intermedio disponible es menor que la producción teórica, entonces se calculan las pérdidas como la producción teórica menos la producción real. Sólo se deben cumplir esas dos condiciones porque esta es la situación donde la máquina es la última del sistema y la restricción del espacio disponible en la máquina sucesora no se tiene en cuenta. Si no se cumple una de estas dos condiciones entonces las pérdidas por falta de stock serán nulas. Volviendo a la función condicional que englobaba a esta última: SI(C5='Introducir parámetros'!$G$8;SI(Y(E5<D5;G5<D5);D5-E5;0);… En caso de que la condición no se cumpla la fórmula continúa y aparece otro condicional para comprobar si la máquina es una de las intermedias del sistema (es decir, tiene precedente y sucesora): SI(C5<'Introducir parámetros'!$G$8;… Al igual que en la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento” si se llega a esta condición de la fórmula, siempre se entrará dentro del “valor si verdadero” y significa que la máquina es intermedia dentro del sistema. Dentro del valor “si es verdadero” aparece la última función condicional antes de realizar los cálculos: SI(Y(E5<D5;G5<D5;G5<'Introducir parámetros'!$F$20-F6);D5-E5;0). Si se cumple que la producción real es menor que la teórica, el WIP intermedio es menor que la producción teórica y que el WIP intermedio es menor que el espacio disponible para recibir piezas en la máquina siguiente, entonces lo que más estará limitando la capacidad de producción de la máquina será la falta de stock disponible para procesar y las pérdidas se calcularán como la diferencia de la producción teórica menos la producción real. En caso de que alguna de las 3 condiciones no se cumpla entonces las pérdidas por falta de stock serán nulas.
Alonso López Álamo 134 5.5.9.3 Tercera fila y siguientes La tercera fila es idéntica a la segunda. La única diferencia entre las dos está cuando la máquina se sale del rango deseado por el usuario. En la segunda fila se escribe un mensaje de error, pero aquí se escribe un guion en la celda para indicar que esa máquina se sale del rango deseado por el usuario y no se va a calcular. Se puede ver en la Imagen 40 la fórmula en cuestión. Imagen 40. Fórmula de la fila 3 en adelante de la columna “Pérdidas por falta de stock”. 5.5.10 Pérdidas por ambas a la vez 5.5.10.1 Primera fila La fórmula correspondiente se puede ver en la Imagen 41. Imagen 41. Fórmula de la fila 1 de la columna “Pérdidas por ambas a la vez”. Como siempre lo primero de la fórmula es el condicional para comprobar el número de iteración. Después se comprueba si la máquina 1 es inferior al rango introducido por el usuario. En caso afirmativo, las pérdidas por ambas a la vez son nulas, ya que la máquina es la primera del sistema y no puede tener pérdidas por falta de stock. En caso negativo se lanza el mensaje de error “Debe haber al menos dos máquinas”. 5.5.10.2 Segunda fila La fórmula correspondiente puede verse en la Imagen 42.
Alonso López Álamo 135 Imagen 42. Fórmula de la fila 2 de la columna “Pérdidas por ambas a la vez”. Tras comprobar que el número de iteración no se sale del rango, se llega a la siguiente condición: SI(C5>'Introducir parámetros'!$G$8;"Debe haber al menos 2 máquinas";… Aquí se comprueba si el número de máquina (2 en este caso) es superior al rango escogido, en caso afirmativo se lanza un mensaje de error y en caso negativo la fórmula continúa. La siguiente condición que se valida es: SI(C5='Introducir parámetros'!$G$8;0;… Aquí se comprueba si el número de máquina es igual al número de máquinas elegido por el usuario (es decir, si la máquina es la última del sistema). En caso afirmativo las pérdidas serán nulas, ya que la última máquina no puede tener pérdidas por falta de almacenamiento. En caso negativo la fórmula continúa y el siguiente condicional es: SI(C5<'Introducir parámetros'!$G$8;SI(Y(E5<D5;G5='Introducir parámetros'!$F$20-F6);D5- E5;0);"Algo ha ocurrido"). Una vez que se llega aquí, que es el caso donde la máquina es una de las intermedias del sistema, se realiza una última comprobación antes de cuantificar las pérdidas. Se deben cumplir dos condiciones: la producción real debe ser inferior a la teórica y el WIP intermedio debe ser igual al espacio disponible para recibir piezas de la máquina siguiente. Si se cumplen esas dos condiciones, se calculan las pérdidas como la diferencia de la producción teórica menos la producción real. En caso de que alguna de esas dos condiciones no se cumpla, las pérdidas serán nulas. 5.5.10.3 Tercera fila y siguientes La fórmula de la tercera fila en adelante es similar a la segunda salvo en un detalle. En la condición donde la máquina se sale del rango deseado, en la segunda fila aparece un mensaje de error y aquí aparece un guion para indicar que esa máquina no se va a utilizar y no se van a realizar cálculos en ella. La fórmula puede verse en la Imagen 43.
Alonso López Álamo 136 Imagen 43. Fórmula de la tercera fila en delante de la columna “Pérdidas por ambas a la vez”. 5.5.11 Producción Total Esta casilla está situada en la segunda tabla que tiene cada iteración. La fórmula puede verse en la Imagen 44. Imagen 44. Fórmula de la casilla “Producción Total”. Al igual que las fórmulas de las distintas columnas de la primera tabla, aquí también se realiza un control con el DESREF para ejecutar sólo las iteraciones que desea el usuario: SI(DESREF($C$3;23*(P7-1);0)<='Introducir parámetros'!$G$10. En caso de que la iteración se salga del rango deseado se escribe el mensaje “Simulación terminada” en la celda. En caso de que la iteración esté dentro del rango, se continúa en la fórmula y aparece el último condicional: SI('Introducir parámetros'!$G$8<2;"Debe haber al menos 2 máquinas";DESREF(E3;'Introducir parámetros'!$G$8;0)). Aquí se comprueba si el número de máquinas introducido por el usuario es menor que 2 ('Introducir parámetros'!$G$8<2). En caso afirmativo se escribe el mensaje de error “Debe haber al menos dos máquinas” en la celda. En caso negativo se obtiene mediante la fórmula DESREF el valor de la producción real de la última máquina configurada de la primera tabla (DESREF(E3;'Introducir parámetros'!$G$8;0)) y ese será el valor de esta celda. 5.5.12 Producción Teórica La fórmula de esta celda puede verse en la Imagen 45.
Alonso López Álamo 137 Imagen 45. Fórmula de la casilla “Producción Teórica”. Como ya es habitual, lo primero es realizar la comprobación del número de iteración y de controlar que no haya menos de 2 máquinas. Una vez que se han superado ambos controles, la producción teórica es igual a la capacidad del cuello de botella. Las capacidades de las máquinas se calculan en la hoja “Cálculo capacidades máquinas” y en esa hoja se obtiene una tabla con las capacidades de todas las máquinas. En la Imagen 46 se puede ver cómo es esta tabla. Imagen 46. Tabla donde se calculan las capacidades de las máquinas en la hoja “Cálculo capacidades máquinas”. Por lo tanto, para obtener la producción teórica se hace el mínimo de la columna capacidad de la hoja “Cálculo capacidades máquinas”: MIN('Cálculo capacidades máquinas'!$D$26:$D$45).
Alonso López Álamo 144 Imagen 53. Fórmula de la columna “Máquina” de la hoja “BD G1”. La fórmula se compone de dos funciones condicionales, la primera es: SI(D4="";"";SI(D3<>D4;1;E3+1)). Se comprueba si la celda contigua izquierda de la columna “Iteración” está vacía. En caso afirmativo la celda actual se deja vacía también. En caso negativo se pasa al último condicional: SI(D3<>D4;1;E3+1). Aquí se comprueba si el índice de iteración asociado es distinto del índice inmediatamente anterior (es decir, se comprueba si el número de iteración ha cambiado respecto a la celda anterior). En caso afirmativo se escribe un 1 (para que la secuencia de máquinas vuelva a comenzar) y en caso negativo se incrementa 1 unidad el número de máquina que había en la celda anterior. 5.6.3 Producción Real La fórmula completa puede verse en la Imagen 54. La fórmula es la misma para todas las filas. Imagen 54. Fórmula de la columna “Prod. Real” de la hoja “BD G1”. Como ya se tienen programadas las columnas “Iteración” y “Máquinas”, se utilizarán los índices que hay en ellas junto con la función DESREF para localizar cada dato de producción real de la hoja “Juegos Grupo 1” y colocarlo en la combinación iteraciónmáquina donde pertenece.
Alonso López Álamo 145 La fórmula utiliza una función condicional junto con un DESREF anidado en su interior: SI(D4="";"";DESREF('Juegos Grupo 1'!$E$4;23*(D4-1)+(E4-1);0)). Se comprueba si la celda de la columna “Iteración” de la fila está vacía. En caso afirmativo se deja vacía la celda. En caso negativo se localiza el dato en la hoja “Juegos Grupo 1” mediante la función DESREF: DESREF('Juegos Grupo 1'!$E$4;23*(D4-1)+(E4-1);0) y se escribe en la celda. 5.6.4 Producción Teórica La fórmula es prácticamente igual que la columna anterior, lo único que cambia es el campo referencia de la función DESREF, ya que ahora los datos que se quieren obtener se encuentran en la columna “Producción Teórica” de la hoja “Juegos Grupo 1”. La fórmula completa es: SI(D4="";"";DESREF('Juegos Grupo 1'!$D$4;23*(D4- 1)+(E4-1);0)). Lo que ha cambiado respecto a la columna “Prod. Real” es el campo referencia del DESREF, antes era 'Juegos Grupo 1'!$E$4 y ahora es 'Juegos Grupo 1'!$D$4. 5.6.5 WIP La fórmula es igual que en las dos columnas anteriores salvo, al igual que antes, la modificación que hay que hacer en el campo referencia del DESREF. Ahora la referencia será la columna “WIP final” de la hoja “Juegos Grupo 1”: 'Juegos Grupo 1'!$H$4. 5.6.6 Columnas restantes La fórmula de las tres columnas restantes (“P. Almacenamiento”, “P. Stock” y “P. Ambas”) es igual que las tres columnas anteriores, sólo hay que cambiar la referencia de la función DESREF en cada columna y establecer esa referencia en la columna correspondiente de la hoja “Juegos Grupo 1”. Para la columna “P. Almacenamiento” la referencia será la columna “Pérdidas por falta de almacenamiento” de la hoja “Juegos Grupo 1”: 'Juegos Grupo 1'!$I$4. Para la columna “P. Stock” la referencia será la columna “Pérdidas por falta de stock” de la hoja “Juegos Grupo 1”: 'Juegos Grupo 1'!$J$4. Finalmente, para la columna “P. Ambas” la referencia será la columna “Pérdidas por ambas a la vez” de la hoja “Juegos Grupo 1”: 'Juegos Grupo 1'!$K$4. 5.6.7 Terminar la hoja Una vez programadas todas las columnas, se las deberá dar un formato de tabla. Para hacerlo, se seleccionarán las columnas programadas y las filas hasta completar el número de combinaciones máximo que puede haber (150 iteraciones*20 máquinas=3000 filas). Una vez seleccionadas las celdas indicadas se pulsará sobre la opción “Insertar” del menú de Excel y se hará click en la opción “Tabla”. Se abrirá una ventana como la que aparece en la Imagen 55, se validará que las celdas seleccionadas son correctas y se pulsará “Aceptar”.
Alonso López Álamo 146 Imagen 55. Ventana que aparece tras seleccionar la opción “Tabla” en Excel. Una vez que las columnas ya están en formato de tabla, esta hoja se ocultará de cara al usuario, ya que su función es puramente auxiliar a los gráficos dinámicos. 5.7 Hoja “BD Agregada G1” Esta hoja también se utiliza, al igual que la anterior, como base de datos agregada de los resultados obtenidos en la hoja de cálculo “Juegos Grupo 1”. Los datos que se almacenan en esta hoja son los parámetros calculados en la segunda tabla de la hoja “Juegos Grupo 1”: Producción Total, Producción Teórica, WIP final total y Buffer actual (días). Algunos gráficos dinámicos trabajarán sobre esta base de datos en vez de la anterior de cara a analizar resultados y obtener conclusiones. El método para construir esta hoja es muy similar a la hoja “BD G1”, de hecho, es más sencillo, ya que ahora no se necesitan los índices para indicar la máquina a la que pertenece el dato recuperado de la hoja de cálculo. Esto ocurre porque esta base de datos está pensada para agrupar los datos de la segunda tabla de la hoja de cálculo “Juegos Grupo 1”. Estos datos son globales a la iteración y por eso no es necesario tener en cuenta el número de máquina. La tabla que se pretende construir se puede ver en la Imagen 56.
Alonso López Álamo 147 Imagen 56. Apariencia de la tabla de la hoja “BD Agregada G1”. 5.7.1 Iteración En esta columna se escribirán los números de iteración hasta completar todas las iteraciones posibles que se pueden simular con esta aplicación. La utilidad de esta columna es asociar los datos recuperados de la hoja “Juegos Grupo 1” con el número de iteración al que corresponden. En la primera celda se escribirá un 1. De la segunda celda en adelante la fórmula es: SI(E2<'Introducir parámetros'!$G$10;E2+1;""). La fórmula comprueba si el número de iteración de la celda inmediatamente anterior es menor que el número de iteraciones introducido por el usuario (es decir, comprueba si el número de iteración precedente está dentro del rango de iteraciones introducido por el usuario). En caso afirmativo se suma 1 unidad respecto a la celda anterior. En caso negativo la celda se queda vacía. 5.7.2 Producción Total Esta columna recupera de la hoja “Juegos grupo 1” la producción real total de cada iteración, es decir, los productos terminados que se han vendido al mercado después de cada iteración. La fórmula completa puede verse en la Imagen 57. La fórmula es la misma para todas las filas.
Alonso López Álamo 148 Imagen 57. Fórmula de la columna “Producción Total” de la hoja “BD Agregada G1”. En primer lugar, en la fórmula, se comprueba si la celda contigua de la columna “Iteración” está vacía: SI(E3="";"";DESREF('Juegos Grupo 1'!$N$7;23*(E3-1);0)). En caso afirmativo, la celda se deja vacía. En caso negativo se recupera el dato correspondiente de la hoja “Juegos Grupo 1” mediante la función DESREF. 5.7.3 Producción Teórica Esta columna recuperará el valor de la producción teórica global de cada iteración de la hoja “Juegos Grupo 1”. La fórmula completa puede verse en la Imagen 58. La fórmula es la misma para todas las filas. Imagen 58. Fórmula de la columna “Producción Teórica” de la hoja “BD Agregada G1”. En primer lugar, en la fórmula, se comprueba si la celda del número de iteración de la fila está vacía: SI(E4="";"";DESREF('Juegos Grupo 1'!$N$8;23*(E4-1);0)). En caso
Alonso López Álamo 149 afirmativo la celda se deja vacía. En caso negativo, se utiliza la fórmula DESREF para recuperar el dato de producción teórica correspondiente. 5.7.4 WIP final y Buffer (días) La programación de estas columnas es similar a las dos anteriores. Primero se verifica que la celda donde va el número de iteración no está vacía y después se utiliza la fórmula DESREF para recuperar el dato correspondiente de la hoja “Juegos Grupo 1”. La única modificación que hay que hacer en la fórmula de las dos columnas anteriores es cambiar la referencia del DESREF. La referencia para la columna “WIP final” será la celda “WIP final total” de la hoja “Juegos Grupo 1”: 'Juegos Grupo 1'!$N$9 y la referencia para la columna “Buffer (días)” será la celda “Buffer actual (días)” de la hoja “Juegos Grupo 1”: 'Juegos Grupo 1'!$N$10. 5.7.5 Terminar la hoja Una vez que se han programado todas las columnas anteriores, hay que ponerlas en formato de tabla para que los gráficos dinámicos puedan utilizarlas posteriormente. Para poner las columnas en formato de tabla, se seleccionan junto con el máximo número de filas que puede simular la aplicación (150 filas), después se va al menú “Insertar” de Excel y se pulsa sobre la opción “Tabla”. Aparecerá una pequeña ventana en la pantalla informando de los datos seleccionados. Se verificará que se han seleccionado correctamente y se pulsará “Aceptar”. Se puede configurar el aspecto visual para la tabla que más se prefiera. Después, se ocultará la hoja de cara al usuario, ya que su función es puramente auxiliar 5.8 Hoja “Juegos Grupo 2” Esta hoja es muy similar a la hoja “Juegos Grupo 1”, lo único que hay que cambiar es lo siguiente: • Añadir un control adicional de seguridad para lanzar un mensaje de error si el usuario ha configurado la primera máquina como el cuello de botella del sistema. No tiene sentido configurar la primera máquina como el cuello de botella por lo siguiente: para ejecutar los juegos del grupo 2 (DBR y DBR baja variabilidad) es preciso configurar un buffer hasta el cuello de botella. Como se ha comentado anteriormente, la primera máquina es el proveedor del sistema y se considera que tiene un stock de materia prima para procesar infinito. Entonces, si se establece la primera máquina como cuello de botella, el buffer que se configure no tendrá ningún efecto sobre la simulación, ya que se estaría intentando parametrizar una restricción que no existe. Al hacer esto, se estaría ejecutando una especie de juego estándar con un cuello de botella sin buffer y eso no sigue
Alonso López Álamo 150 los principios de la TOC, por lo que se debe proteger al usuario de esta equivocación. • Modificar la primera fila de la columna “Producción real” porque en este grupo de juegos el buffer ya no es global como antes, ahora sólo se tiene en cuenta hasta el cuello de botella (incluido). • Se debe añadir en la segunda tabla de cada iteración la casilla “WIP final (tambor)”. Esta casilla indicará cuál es la cantidad de trabajo en proceso hasta el cuello de botella (incluido). • Se debe modificar la antigua casilla “Buffer actual (días)” que había en la hoja “Juegos Grupo 1”. La nueva casilla se denominará “Buffer tambor (días)” y será un indicador temporal del buffer existente en el sistema hasta el cuello de botella. Por lo tanto, lo primero que se debe hacer es duplicar la hoja ya programada “Juegos Grupo 1” y comenzar a realizar los cambios anteriores. 5.8.1 Producción Real 5.8.1.1 Primera fila La fórmula de esta fila puede verse en la Imagen 59. Imagen 59. Fórmula de la primera fila de la columna “Producción Real” de la hoja “Juegos Grupo 2”. Como se ha explicado antes, hay que introducir una nueva condición para controlar que el cuello de botella no sea la máquina 1: SI('Cálculo capacidades máquinas'!$I$31<>1. Se comprueba si la posición del CB ('Cálculo capacidades máquinas'!$I$31) es distinta de 1. En caso negativo se escribe el mensaje de error “El CB no puede ser M1” en la celda. En caso afirmativo se pasa a la siguiente condición, que de hecho es la siguiente modificación que había que hacer con respecto a la hoja “Juegos Grupo 1”: SI(SUMA(F4:DESREF(F3;'Cálculo capacidades máquinas'!$I$31;0))>='Introducir parámetros'!$G$15;0;… Como se ha explicado antes, ahora el buffer es hasta el CB y por eso se utiliza la función DESREF para controlar que el sumatorio del trabajo en proceso llegue exactamente hasta el CB: SUMA(F4:DESREF(F3;'Cálculo capacidades máquinas'!$I$31;0)). Como se puede observar, en la parte del DESREF donde hay que introducir el número de filas que debe moverse el puntero desde la referencia, está la casilla 'Cálculo capacidades
Alonso López Álamo 151 máquinas'!$I$31, que indica la posición numérica del CB. Por lo tanto, el sumatorio irá desde la casilla F4 (máquina 2, la máquina 1 tiene WIP infinito) hasta la casilla donde esté el CB. 5.8.1.2 Segunda fila La fórmula de esta fila puede verse en la Imagen 60. Imagen 60. Fórmula de la fila 2 de la columna “Producción real” de la hoja “Juegos Grupo 2”. Respecto a la fórmula antigua de la hoja “Juegos Grupo 1” hay que introducir el condicional: SI('Cálculo capacidades máquinas'!$I$31<>1 dentro del condicional: SI(C5='Introducir parámetros'!$G$8 y también dentro de: SI(C5<'Introducir parámetros'!$G$8. De esta forma, se lanzará el mensaje de error “El CB no puede ser M1” cuando la primera máquina esté configurada como el cuello de botella. 5.8.1.3 Tercera fila y siguientes La fórmula completa de esta fila puede verse en la Imagen 61. Imagen 61. Fórmula de la fila 3 de la columna “Producción real” de la hoja “Juegos Grupo 2”. Respecto a la fórmula antigua de la hoja “Juegos Grupo 1” hay que introducir el condicional: SI('Cálculo capacidades máquinas'!$I$31<>1… dentro de la comprobación: SI(C6>'Introducir parámetros'!$G$8… para controlar que la máquina 1 no pueda ser el CB. 5.8.2 WIP inicial 5.8.2.1 Segunda fila La fórmula completa de esta fila se puede ver en la Imagen 62.
Alonso López Álamo 152 Imagen 62. Fórmula de la segunda fila de la columna “WIP inicial” de la hoja “Juegos Grupo 2”. La modificación que es necesario hacer para controlar que el CB no sea la máquina 1 es introducir el condicional: SI('Cálculo capacidades máquinas'!$I$31<>1… dentro del condicional: SI(C5<='Introducir parámetros'!$G$8… 5.8.2.2 Tercera fila y siguientes La fórmula completa puede verse en la Imagen 63. Imagen 63. Fórmula de la fila 3 en delante de la columna “WIP inicial” de la hoja “Juegos Grupo 2”. Como se viene haciendo en las celdas anteriores, se introduce el condicional: SI('Cálculo capacidades máquinas'!$I$31<>1… dentro de la función: SI(C6<='Introducir parámetros'!$G$8… para lanzar un mensaje de error cuando el CB sea la máquina 1. 5.8.3 WIP intermedio 5.8.3.1 Segunda fila La fórmula completa puede verse en Imagen 64.
Alonso López Álamo 153 Imagen 64. Fórmula de la fila 2 de la columna “WIP intermedio” de la hoja “Juegos Grupo 2”. De nuevo, la modificación que hay que hacer con respecto a la hoja “Juegos Grupo 1” es introducir el condicional: SI('Cálculo capacidades máquinas'!$I$31<>1… dentro del condicional: SI(C5<='Introducir parámetros'!$G$8… para evitar que el usuario no configure la máquina 1 como el CB. 5.8.3.2 Tercera fila y siguientes La fórmula completa puede verse en Imagen 65. Imagen 65. Fórmula de la tercera fila en adelante de la columna “WIP intermedio” de la hoja “Juegos Grupo 2”. Como ya viene siendo habitual, se vuelve a implantar la comprobación de que el CB no sea la máquina 1 insertando el control: SI('Cálculo capacidades máquinas'!$I$31<>1 dentro del condicional SI(C6<='Introducir parámetros'!$G$8. 5.8.4 WIP final Al igual que se ha hecho en las columnas “WIP inicial” y “WIP intermedio” se debe introducir un control en las fórmulas de la hoja “Juegos Grupo 1” para emitir un mensaje de error si el usuario configura la máquina 1 como el CB. 5.8.5 Pérdidas por falta de almacenamiento 5.8.5.1 Primera fila La fórmula completa puede verse en la Imagen 66.