Estudio de redistribución de la planta de una panificadora mediante simulación

UNIVERSIDAD DE VALLADOLID ESCUELA DE INGENIERIAS INDUSTRIALES GRADO EN INGENIERÍA EN DISEÑO INDUSTRIAL Y DESARROLLO DE PRODUCTO Es udio de edis ibución de la plan a de una pani icado a median e simulación Au o : López Bahón, Ja ie Tu o : Sanz Angulo, Ped o O ganización de Emp esas y CIM Valladolid, sep iemb e 2020. Resumen Den o de la Panade ía Bahón comenzaba a exis i un p oblema con la dis ibución de las máquinas de su pani icado a. El p esen e abajo iene como obje i o p opone una nue a dis ibución que pueda sol en a los p oblemas ac uales y que le pe mi a a la emp esa esponde a las necesidades que de i en de un u u o c ecimien o. Pa a a gumen a la nue a p opues a se ha empleado el so wa e de simulación Wi ness, con el que se ha c eado un modelo de los p ocesos más ele an es de la pani icado a. T as alida lo, se han c eado a ios escena ios al e na i os con di e en es p opues as. El es udio y compa a i a de es os escena ios nos pe mi e selecciona la dis ibución que más bene icios apo a á a la pani icado a. Palab as Cla e Simulación; Dis ibución; Modelo; Wi ness; Panade ía Bahón. Abs ac Inside he Panade ía Bahón, he e was beginning o be a p oblem wi h he dis ibu ion o he machines in hei bake y. The p esen wo k aims o p opose a new dis ibu ion ha can sol e cu en p oblems and ha allows he company o espond o he needs ha de i e om u u e g ow h. To a gue he new p oposal, he Wi ness so wa e has been used, wi h which a model o he mos ele an p ocesses o he bake y has been c ea ed. A e alida ing i , se e al al e na i e scena ios ha e been c ea ed wi h di e en p oposals. The s udy and compa ison o hese scena ios allows us o selec he dis ibu ion ha will b ing he mos bene i s o he bake y. Keywo ds Simula ion; Dis ibu ion; Model; Wi ness; Panade ía Bahón. Ag adecimien os Me gus a ía ag adece a mi mad e Ma ía Isabel Bahón y a mi ío Emilio Bahón el apoyo y la ayuda ecibida du an e la ealización de es e abajo. Po b inda me la opo unidad de hace el abajo in de g ado sob e un ema an impo an e pa a la amilia como es la panade ía. Po los consejos ecibidos du an e odo el p oceso y, po que si no uese po ellos es e abajo no hab ía exis ido nunca. Ag adece la ayuda y es ue zo de mi u o Ped o Sanz, quien ha es ado pendien e en odo momen o de cómo iba ealizando el abajo pa a da me buenas di ec ices. Le doy las g acias po la disponibilidad an e las dudas y cues iones su gidas. También, ag adece a odos mis amilia es po que, de alguna mane a u o a, me han indicado cuál e a el buen camino. Ag adece les ambién po apo a me las he amien as necesa ias pa a se una pe sona c í ica e independien e. Ag adecimien o especial a mis pad es Edua do López y Ma ía Isabel Bahón, quienes han enido que sopo a odo ipo de ad e sidades y han sido capaces de hace que hoy es é donde es oy. No me puedo ol ida de mi he mano Edua do, el mejo he mano que pude habe enido, desde pequeño dándome buenos consejos y apoyándome en odo lo que hiciese. Po úl imo, a mis compañe os de uni e sidad con quienes he i ido momen os que nunca ol ida é. Algunos con i iéndose en g andes amigos. En in, g acias a odos I Índice de con enidos INTRODUCCIÓN ................................................................................................................................................ 1 An eceden es .................................................................................................................................................................... 1 Mo i ación ....................................................................................................................................................................... 2 Obje i o y alcance ............................................................................................................................................................ 3 Es uc u a de la memo ia ................................................................................................................................................. 4 1. LA PANADERÍA BAHÓN .............................................................................................................................. 7 1. 1. In oducción ....................................................................................................................................................... 7 1. 2. His o ia .............................................................................................................................................................. 7 1. 3. P oduc os ......................................................................................................................................................... 10 1. 4. Clien es ............................................................................................................................................................ 14 1. 5. Plan illa ............................................................................................................................................................ 16 2 SIMULACIÓN ......................................................................................................................................... 19 2. 1. In oducción ..................................................................................................................................................... 19 2. 2. Ven ajas y des en ajas de la simulación .......................................................................................................... 20 2. 3. Aplicaciones ..................................................................................................................................................... 23 II 2. 4. El modelo ......................................................................................................................................................... 24 2. 5. El p oceso de simulación .................................................................................................................................. 25 2. 6. So wa e .......................................................................................................................................................... 26 2. 6. 1. Wi ness ............................................................................................................................................................................ 29 2. 6. 2. Elemen os de Wi ness ..................................................................................................................................................... 30 3 LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO ........................................................................................ 37 3. 1. In oducción ..................................................................................................................................................... 37 3. 2. Amasado .......................................................................................................................................................... 41 3. 3. Manu ac u a de las ba as .............................................................................................................................. 45 3. 3. 1. Pesado de la masa ........................................................................................................................................................... 45 3. 3. 2. Almacenado y eposo de las bolas ................................................................................................................................... 47 3. 3. 3. T ans o mación de bola a ba a ....................................................................................................................................... 49 3. 3. 4. Mo imien o de able os................................................................................................................................................... 50 3. 4. Manu ac u a de las chapa as .......................................................................................................................... 52 3. 4. 1. Recogida de la masa......................................................................................................................................................... 52 3. 4. 2. P oceso de manu ac u a de las chapa as ......................................................................................................................... 52 3. 5. P oceso de ho neo ........................................................................................................................................... 55 4 CONSTRUCCIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO ................................................................................................ 63 4. 1. In oducción ..................................................................................................................................................... 63 4. 2. Modelo ............................................................................................................................................................. 64 4. 2. 1. Amasado a ....................................................................................................................................................................... 64 4. 2. 2. Chapa as .......................................................................................................................................................................... 68 4. 2. 3. Fe men ado a .................................................................................................................................................................. 71 4. 2. 4. Ba as ............................................................................................................................................................................... 71 4. 2. 5. Ho neo ............................................................................................................................................................................. 72 4. 2. 6. Repa o ............................................................................................................................................................................ 74 4. 3. Resul ados y alidación de la simulación ......................................................................................................... 75 5 ESCENARIOS ALTERNATIVOS: EVALUACIÓN Y ANÁLISIS ..................................................................................... 79 5. 1. In oducción ..................................................................................................................................................... 79 5. 2. Mejo as a ealiza ............................................................................................................................................ 79 5. 3. Adap ación de las mejo as al modelo .............................................................................................................. 82 5. 3. 1. Aumen ando el núme o de bocas del ho no a 24 bocas .................................................................................................. 82 5. 3. 2. In oduciendo un segundo ho no con 12 bocas y una cin a que lo abas ezca ................................................................. 83 5. 3. 3. Escena io con dos ho nos de 12 bocas, con una cin a pa a cada uno, el ho no de ai e y es ope a ios ho neando. ..... 84 5. 3. 4. Redis ibuyendo la ca ga de ho neo en e el ho no p incipal y el de ai e ....................................................................... 85 5. 3. 5. U ilizando únicamen e dos ho nos de 12 bocas con las dos cin as y los es ope a ios ................................................... 86 5. 3. 6. Simulación con el doble de p oducción ........................................................................................................................... 87 5. 3. 7. Omi iendo el p oceso de eposo de las ba as en los able os g andes ........................................................................... 88 5. 4. Conclusiones de los di e en es escena ios ....................................................................................................... 88 5. 5. P opues a de nue a dis ibución en plan a...................................................................................................... 90 III 6 ESTUDIO ECONÓMICO ............................................................................................................................. 95 6. 1. In oducción ..................................................................................................................................................... 95 6. 2. Plani icación del p oyec o ................................................................................................................................ 96 6. 3. Cos es del p oyec o .......................................................................................................................................... 98 6. 3. 1. Cos es di ec os ................................................................................................................................................................. 98 6. 3. 2. Cos es Indi ec os ............................................................................................................................................................ 101 6. 3. 3. Cos es o ales................................................................................................................................................................. 102 CONCLUSIÓN Y LÍNEAS FUTURAS ...................................................................................................................... 103 In oducción ................................................................................................................................................................. 103 Conclusiones ................................................................................................................................................................. 103 Líneas u u as ............................................................................................................................................................... 108 BIBLIOGRAFÍA .............................................................................................................................................. 111 Lib os: ....................................................................................................................................................................... 111 Páginas web: ................................................................................................................................................................ 111 X 1 INTRODUCCIÓN An eceden es Hoy en día, g acias a las nue as ecnologías, exis en in inidad de he amien as que ayudan a una mejo a con inua de las emp esas. Una de es as he amien as es la simulación. Es una po en e he amien a que pe mi e p edeci acon ecimien os u u os a pa i de esul ados pasados; de es a o ma, las emp esas pueden oma decisiones de mejo a con mayo segu idad. La simulación se aplica a una g an a iedad de sec o es: en casos ecien es como el con ol de pacien es in ec ados po COVID-19, en la o ganización de g andes e en os musicales, en la indus ia ae oespacial, la au omo ilís ica, las inanzas, la ingenie ía, …, y o os muchos más. Den o de la indus ia, el cos e de una simulación es ele ado, pe o pensando en el la go plazo es una buena in e sión. Es o se debe a que epo a g andes en ajas: la p incipal es que la emp esa se aho a un g an cos e ope a i o, ya que puede p oba nue as p opues as sin el cos e que INTRODUCCIÓN 2 conlle a ealiza las ísicamen e; además, g acias a la elocidad de p oceso de los o denado es, pe mi e simula la gos pe iodos de iempo en co os pe iodos de iempo; o o pun o a a o es la g an a iedad de escena ios al e na i os que se pueden p oba a un cos e educido. La simulación se ha con e ido en una de las mejo es soluciones pa a la oma de decisiones complejas en ámbi os emp esa iales. Son muchas las emp esas que emplean so wa e especializado en simulación que pe mi e a los ingenie os y p og amado es, c ea un modelo de una o ma sencilla e in ui i a. Uno de los so wa es más amoso den o de es e ámbi o es Wi ness, de la emp esa Lanne , que nos pe mi e modela cualquie sis ema po muy complejo que es e sea. Wi ness es un p og ama abalado po mul i ud de emp esas, en e la cuales des acan Nissan, Michelin y Renaul . Si una emp esa quie e se compe i i a debe con a con una se ie de he amien as, en e la cuales se encuen a la simulación. El mundo de la indus ia a anza a pasos agigan ados y cada ez apa ecen más he amien as que acili an el abajo y oma de decisiones. Mo i ación Desde hace iempo ya que la pani icado a de la Panade ía Bahón cuen a con la misma dis ibución en plan a. Es a dis ibución ha sido álida du an e a ios años, pe o se ha llegado a un pun o donde la plan a se es á quedando pequeña y equie e de una nue a dis ibución con is as al u u o. En los úl imos años la demanda de p oduc os ha c ecido, lo que se ha aducido en un inc emen o de abajo den o de la pani icado a. La pani icado a suele ene dos pe iodos de demanda di e en es: los meses de o oño, in ie no y p ima e a son meses más anquilos, pe o los meses de e ano la demanda se dispa a po el u ismo u al. INTRODUCCIÓN 3 Es o hace que en e ano se comience a ho nea a las es o es y media dependiendo de la p oducción, mien as que en los o os meses con empeza a las cua o es su icien e. Es ambién en es os meses de e ano cuando al p oduci an o pan, la pani icado a se quede pequeña, y con los ca os de pan ocupando casi odo el espacio apenas hay espacio lib e pa a que ci culen los abajado es. A pa i de es e p oblema, se llega a la conclusión de que la simulación de los di e en es p ocesos p oduc i os pod ía ayuda a sol en a los p oblemas de espacio, mejo a los ho a ios de abajo e iden i ica o as posibles mejo as que puedan su gi du an e la simulación. Obje i o y alcance El p esen e abajo su ge con es obje i os. En p ime luga , es udia la ins alación de un nue o ho no pa a aumen a la capacidad de la panade ía y consegui que la jo nada labo al pueda empeza más a de. De es a mane a, los abajado es es a án más con en os y la panade ía es a á p epa ada pa a un aumen o de demanda. En segundo luga , es udia la ins alación de una nue a máquina e men ado a, con la in ención de que los empleados engan más días lib es. Posibili ando que es os abajado es dediquen iempo a o as a eas o se les de algún días lib e más. El e ce obje i o es el de iden i ica una nue a dis ibución de los p ocesos y ecu sos de la panade ía de modo que log emos una plan a más amplia y mejo o ganizada. Se busca que los ca os de la panade ía se puedan mo e lib emen e, agiliza iempos de p epa ación de las máquinas, e i a anspo es innecesa ios, aco a dis ancias y deja espacio pa a u u as ampliaciones de maquina ia. Pa a cumpli con es os obje i os la mejo opción, como se ha mencionado ya, es la simulación. Es a simulación se ealiza á con Wi ness; g acias a es e p og ama se pueden modi ica los INTRODUCCIÓN 4 p ocesos de la pani icado a, c eando escena ios al e na i os. Una ez se hayan c eado los di e en es escena ios se analiza án y compa a án los da os ex aídos de la simulación. A pa i de es os da os se escoge á cual es el mejo escena io pa a la pani icado a. Es e escena io se oma á como e e encia cuando se p oponga la nue a dis ibución de la pani icado a. La simulación únicamen e se á de los p ocesos más ele an es de la pani icado a, que son la p oducción de ba as y chapa as. Es os p ocesos, en compa ación con o os abajos como la epos e ía o p oduc os po enca go, equie en una ca ga de abajo insigni ican e. Es uc u a de la memo ia En el p ime capí ulo se con a á oda la his o ia de la Panade ía Bahón, como comenzó siendo un molino de agua pa a e mina siendo lo que es hoy. También se explica án los di e en es p oduc os de elabo ación p opia que o ece la Panade ía como: ba as, chapa as, o as de acei e, pane es, magdalenas, o as man ecadas, bizcochos y pas as. Se explica á el ipo de clien es que iene y, po úl imo, se habla á de su plan illa. En el siguien e capí ulo se explica odo lo elacionado con la simulación: qué es una simulación, po qué es una he amien a an po en e, cuáles son los sec o es en los que se emplea, ... Además, se explica án las ases de c eación del modelo, empezando po el es udio del sis ema a modela , pa a con inua con la o malización y o mulación del modelo, alidación y expe imen ación. También se mos a án las di e en es azones po las que se eligió Wi ness como el so wa e pa a ealiza el es udio y se explica án b e emen e los elemen os con los que abaja. La memo ia con inúa con un es udio exhaus i o de odos los p ocesos obje o de es udio de la pani icado a, explicando los p ocesos de amasado, manu ac u a, e men ación y ho neo. El e ce capí ulo incluye, además, diag amas analí icos e imágenes que ayudan a en ende mejo los p ocesos. INTRODUCCIÓN 5 Con el es udio del sis ema a simula se p ocede a epo a el p oceso de p og amación de modelo. En el cua o capí ulo se explica el modelo que se ha ealizado en Wi ness, sus ca ac e ís icas más ele an es y se mues an los esul ados ob enidos, con la in ención de compa a les con los nue os escena ios. Es en el quin o capí ulo donde se explican de nue o los obje i os del es udio pa a pode en ende cuáles han sido los di e en es escena ios que se han de inido. Con la p ueba de a ios escena ios al e na i os se compa an los esul ados y se p opone una nue a dis ibución en plan a de la pani icado a. Siemp e a gumen ado los cambios. El capí ulo sex o p esen a un es udio económico del abajo ealizado. P ime o se ealiza un diag ama de Gan con las di e en es a eas pa a pos e io men e es ima las ho as de abajo que conlle a cada una, se mul iplican es as ho as po el cos e po ho a del abajado y se iene la mano de ob a di ec a (MOD). A con inuación, se es ima un cos e de mano de ob a indi ec a (MOI) y unos cos es indi ec os, pa a inalmen e suma odo y ene una es imación del cos e del abajo. Pa a conclui , se p esen an las conclusiones a las que se ha llegado as ealiza el abajo, además de unas líneas u u as donde se explica hacia donde debe ía segui el p oyec o. Y, po úl imo, una bibliog a ía con odas las e e encias de los di e en es documen os consul ados. 7 1. LA PANADERÍA BAHÓN 1. 1. In oducción En es e apa ado se habla á de la Panade ía Bahón. Se desc ibi á cómo empezó Jesús Bahón a pa i de un molino donde hacía y endía el pan, pa a e mina siendo lo que es hoy la Panade ía Bahón. También se explica án los di e en es p oduc os y se icios que o ece la emp esa, an o al po mayo como al po meno . Se habla á de los ipos de clien es que iene la panade ía. Po úl imo, se habla á de quiénes o man la emp esa y los di e en es papeles que desempeñan. 1. 2. His o ia La Panade ía Bahón nace en el año 1957, cuando un jo en Emilio Bahón, de 17 años, jun o con su pad e, Jesús Bahón, se mudan del pueblo de Ligos (So ia) a Isa (Bu gos). Es en Isa donde, LA PANADERÍA BAHÓN 8 pa a gana se la ida, comp an un molino de agua (Ilus ación 1), momen o en el que nace la panade ía Bahón. En onces, únicamen e se endía pan al p opio pueblo de Isa y a los pueblos ce canos a es e. Además de ende el pan, pa a pode saca mayo p o echo al molino, ambién se molía g ano. El g ano que se molía solía se de ganade os de las me indades que que ían mole el g ano pa a dá selo de come a sus animales, que solían se acas y ce dos. Ilus ación 1. Molino de agua donde se inició la Panade ía Bahón En los comienzos no se enían ni los medios ni los ecu sos de los que se pueden dispone hoy en día en una panade ía. Las a eas se ealizaban de o ma más ús ica y a esanal. La amasado a ni siquie a uncionaba con elec icidad, y e a una u bina la que se enca gaba de hace la gi a (Ilus ación 2). Ilus ación 2. Bocas po donde pasa el agua a las di e en es u binas del molino LA PANADERÍA BAHÓN 9 Se pesaban las ba as una a una manualmen e con una báscula y se les es i aba manualmen e ambién, pa a después me e las de o ma indi idual al ho no de leña. Poco a poco se ue mejo ando la maquina ia, se pasó de abaja con un ho no de leña de lad illo en el que cabían ein e ba as a uno de cien ba as gi a o io. E a un ho no ci cula que se gi aba mien as se in oducían manualmen e las ba as de o ma adial. Pasados unos años, en la década de los 80 ya se dejó de mole en el molino, pues los pocos ganade os que iban quedando p e e ían comp a pienso a hace lo ellos mismos. Con es e nue o pano ama se omó la decisión de aslada la panade ía a una na e a escasos me os (Ilus ación 3) y deja de mole ; ue aquí cuando ya hubo un cambio adical. Ilus ación 3. Ac ual cen o de ab icación de Panade ía Bahón Se ins aló maquina ia nue a como el ac ual ho no de ai e, una e men ado a y una máquina de pesa . A pa i de es e momen o la p oducción aumen ó de unas pocas ba as (en o no a escien as) a mil unidades dia ias. Se pasó poco a poco de ende exclusi amen e pa a los pueblos a busca nue os clien es en negocios de Bu gos. Una de las mayo es mejo as que se ob u ie on ue la adquisición en 1996 de un ho no con capacidad de 300 unidades, el cual se sigue u ilizando hoy en día y iene unos esul ados LA PANADERÍA BAHÓN 16 La en a al po mayo unciona de o ma di e en e. El p ecio po unidad se e educido, ya que se comp a en g andes lo es. Se di e encia en e los clien es ipo es au an e, ba y esidencias de los locales de en a de pan. En los locales ipo es au an e se les ende simplemen e el p oduc o. En cambio, en los locales de en a, se es ima de o ma conjun a el pan que se a a ende y se le p o ee dicha can idad. El pan que el local no pueda ende no se le cob a al clien e, lo que apo a con ianza al clien e a coge el pan que necesi a sin ene que llega a coge menos po si se le sob ase pan y pe diese dine o, po ene que paga lo que no ha endido. Aunque dicha me odología pa ezca que hace pe de a la Panade ía Bahón, el iempo ha demos ado que es una buena es a egia, ya que no malmen e a los clien es no les suele sob a pan. 1. 5. Plan illa Como ya se ha mencionado an es, la p oducción dia ia alcanza picos de 1600 unidades dia ias, lo que no supone una ca ga de abajo excesi a. Po es e mo i o, la Panade ía Bahón cuen a con una pequeña plan illa o mada po cinco empleados du an e odo el año (Ilus ación 9). Ilus ación 9. A la izquie da Ma ía Isabel Bahón y a la de echa Emilio Bahón LA PANADERÍA BAHÓN 17 Los abajado es son: Ma ía Isabel, Emilio, Ana, Emiliano y Ramón. Emilio se enca ga de ho nea y de la en a ambulan e, Ma ía Isabel y Ana se enca gan de p oduci el pan, Emiliano ho nea jun o con Emilio y p oduce pan con Ma ía Isabel y Ana, po úl imo, Ramón epa e pan en e los di e en es ba es, es au an es y locales. A es os se les suma o os dos ob e os en los meses de e ano, uno más pa a la pani icado a y o o pa a la en a ambulan e. En cuan o a los di e en es ca gos den o de la emp esa, Emilio es el esponsable de la con abilidad, elación con los nue os clien es y ambién se enca ga de los pedidos. Ma ibel es la enca gada de p oducción y Ramón es quien, además de epa i , busca la u a más e icien e pa a dicho epa o. 19 2 Simulación 2. 1. In oducción En es e apa ado se explica á qué es una simulación, qué u ilidad iene, pa a qué se usa y cuáles son sus limi aciones. La simulación es la imi ación de cualquie ipo de p oceso sin llega a ealiza dicho p oceso. Un ejemplo sencillo, se ían los sis emas isuales y sono os que se emplean en las escuelas de uelo pa a imi a las condiciones de uelo du an e el ap endizaje del alumno (Ilus ación 10). La simulación es la ep esen ación de un p oceso eal de o ma i ual o g á ica que nos pe mi e p e e qué es lo que sucede á en el u u o. Se puede ecibi mucha in o mación de la simulación. En de ini i a, es como expe imen a una acción o conjun o de acciones sin ene que lle a las a cabo ísicamen e, lo que a ianza decisiones sob e in e siones o cambios. SIMULACIÓN 20 Ilus ación 10. Simulado de uelo La simulación se emplea en mul i ud de campos, ya sea en la educación, como el ejemplo an e io , en la indus ia, como se ía el caso que nos in e esa, o la in es igación. Nos pe mi e, de una o ma sencilla e i ica hipó esis, sob e cualquie ema, aho a g andes cos es de expe imen ación y ap endizaje. An es de comenza una simulación se deben plan ea los obje i os de dicha simulación, cuáles son los da os que que emos conoce de la simulación y qué a iables les in luyen. Es udiado el p oceso que amos a simula se p ocede a la oma de da os. No odos los da os son impo an es; únicamen e se debe ecolec a aquellos que sean ele an es den o del p oceso a simula . Una ez hemos mon ado el modelo e in oducido los da os se p ocede a simula . Pa a comp oba que enemos un modelo álido se ealiza una simulación y se compa a con da os eales, de es a o ma e i icamos que el modelo ep esen a co ec amen e la ealidad. 2. 2. Ven ajas y des en ajas de la simulación La simulación iene una in ini ud de en ajas a la ho a de oma decisiones. Como ya he comen ado, la p incipal en aja es la de pode sabe qué a a sucede en un p oceso sin ene que p ocesa lo ísicamen e, aho ándose los gas os que es o aca ea. Pe o iene muchas o as más. SIMULACIÓN 21 Tiene la capacidad de ep oduci la gos iempos de p oceso en co os pe iodos de iempo. Es deci , en unos pocos minu os el o denado puede p ocesa una in inidad de p ocesos. Especialmen e en el campo de las ma emá icas y la ísica donde la simulación apo a g an ayuda a la ho a de p ocesa complejos sis emas que de o a o ma se ía imposible. Puede pone al lími e un p oceso sin lo que es o conlle a ía en la ealidad. Un caso ex emo se ía el de un acciden e den o de un es i al musical de 200 000 pe sonas, donde los equipos de segu idad deben de es a p epa ados pa a cualquie si uación. Con la ayuda de la simulación los equipos de segu idad son capaces de simula la e acuación de la gen e del ecin o sin mon a g andes aglome aciones ni causa más daños. Se pod ía deci que incluso sal a idas. O a en aja es que no iene po qué simula se siemp e un p oceso an es de se c eado, se puede saca p o echo a la simulación en odas pa es de la ida ú il de un p oduc o o un p oceso. Siemp e es buen momen o pa a plan ea mejo as. Ya sea a pa i de g andes cambios en el sis ema o po la suma de pequeñas a iaciones, oda mejo a es buena. Siemp e que se lle a a cabo una simulación, se adquie e un conocimien o supe io sob e el p oceso o p oduc o. La he amien a más po en e de una simulación es el pode e i ica con una ele ada p ecisión, cómo a a unciona un p oceso del que aún no se ha cons uido nada ísico. Es o puede aho a muchos cos es. Pongamos un ejemplo con núme o edondos. Una emp esa iene p e is a la comp a de una nue a máquina pa a inco po a la a un nue o p oceso p oduc i o, dicha máquina iene un alo de 300 000€ y el cos e de simula el impac o de dicha máquina en el p oceso es de 20 000€. Aunque se ea como un cos e añadido, si as la simulación se comp ueba que comp a la nue a máquina no a a aca ea bene icios en ez de pe de 300 000€ únicamen e cos a ía 20 000€, quedándole a la emp esa 280 000€ pa a mejo a o o aspec o de la emp esa. Además, po el me o hecho de simula un p oceso siemp e se consigue alguna mejo a. Desde el pun o de is a económico simula una decisión de g an en e gadu a den o de una emp esa es como un segu o de in e sión. SIMULACIÓN 22 A con inuación, en la Ilus ación 11 se mues a una g á ica donde, en azul, se mues a el capi al in e ido pa a el ejemplo an e io y, en na anja, el capi al en iesgo a la ho a de ealiza la simulación. Ilus ación 11. Compa a i a del iesgo de in e sión: Simulando Vs Sin Simula En el caso simulado se ha enido en cuen a como capi al en iesgo únicamen e el cos e de la simulación po que se supone que si la simulación no nos epo a los esul ados necesa ios pa a implemen a la máquina es o se ía dine o pe dido (que en e dad no lo se ía po que ayuda a comp ende mejo la emp esa). En el o o caso se pone como capi al en iesgo a oda la in e sión de la maquina ia pues no se sabe a ciencia cie a si la implan ación de la máquina a a se e ec i a o que o os posibles gas os aca ee. La di e encia es no able, dejando cla o que la simulación es la mejo solución a la ho a de oma decisiones (siemp e y cuando se pueda c ea un modelo álido). En e las des en ajas se encuen a los modelos no son exac os al cien po cien, lo que puede aca ea pequeños e o es, que si se ex apolan en el la go plazo dejan de se pequeños pa a con e i se en g andes p oblemas. Los esul ados que epo an las simulaciones son da os SIMULACIÓN 23 numé icos p oceden es de un p og ama que noso os mismos hemos c eado; se dan casos donde se le da una mayo impo ancia a los da os de la que ienen. No exis e nunca una simulación pe ec a si no que un mismo p oceso se puede simula de a ias o mas, po lo que no es ácil p og ama una simulación. Además, es un p oceso cos oso que no iene po qué da nos un esul ado cla o. 2. 3. Aplicaciones La aplicación de las simulaciones se puede aplica a in ini ud de p ocesos. Desde en el campo de la educación, la hos ele ía, la indus ia, ingenie ía, medicina, ma emá icas, decisiones mili a es, … Básicamen e, odo p oceso que se pueda ealiza se puede simula . Incluso den o de las ma emá icas hay p ocesos que se simulan que ni siquie a son eales. Un ejemplo se ía en la in es igación del p oyec o ITER (In e na ional The monuclea Expe imen al Reac o , El In e nacional Reac o Te monuclea Expe imen al), donde ein a y cinco países han pues o la espe anza de ealiza el mayo eac o de usión nuclea del mundo. Es e ambicioso p oyec o que se es á cons uyendo en Cada ache (F ancia, Ilus ación 12), iene como obje i o c ea de una o ma inno ado a ene gía limpia en g andes can idades. P oyec os de es a en e gadu a únicamen e pueden hace se ealidad g acias a la simulación, ya que les pe mi e p e e de an emano como abaja á el eac o pa a así implemen a las medidas de segu idad necesa ias pa a su co ec o uncionamien o. Sin la ayuda de es as he amien as el cos e humani a io, ma e ial y económico de las expe imen aciones se ía es a os é ico. Además, po segu idad de la humanidad, es con enien e e i ica que unciona sin allos an es de pone le en ma cha, y la única mane a posible es simulándolo. SIMULACIÓN 24 Ilus ación 12. P oyec o ITER en cons ucción. Imagen omada de: xa aka.com Además de es e caso ex emo, son muchas las emp esas que cuen an con so wa e que simule y p e ea u u as modi icaciones pa a la mejo a con inua de la emp esa. Algunos ejemplos se ían Michelin y Renaul . Más adelan e, en el apa ado de So wa e, se habla á de los di e en es so wa es disponibles pa a la p og amación y cuáles se adap an al obje o de es udio del abajo. 2. 4. El modelo An es de con inua con la explicación de la simulación, con iene deja cla a la de inición de modelo. Un modelo es una ep esen ación de un sis ema. En el caso que se a a abaja , el modelo que se plan ea elabo a se á una abs acción de los di e en es p ocesos de la pani icado a. A es e modelo se le in oducen unos pa áme os o mediciones pa a, pos e io men e, abaja con él y ecibi un compo amien o, sob e el que se ealiza un análisis y se es udia su acep abilidad. Los modelos se pueden clasi ica en unción de a ios pa áme os: en unción del iempo, si el iempo es una a iable más den o del modelo son dinámicos y si es en un ins an e de iempo SIMULACIÓN 25 son es á icos; en unción de la alea o iedad de las a iables, si in e iene alguna a iable alea o ia se denomina de e minís ico y si no in e iene se denomina es ocás ico; en unción de su inalidad, si buscan la op imización se clasi ica án como p esc ip i os y si únicamen e son pa a desc ibi un sis ema son desc ip i os; en unción de del ipo de cambio de las a iables, si los pa áme o o a iables cambian de o ma con inua enemos un modelo de iempo con inuo si nues o modelo únicamen e su e cambios en in e alos de iempo disc e os se de e mina como iempo disc e o. Pa a el modelo de la pani icado a se ealiza á un modelo compu a izado de ipo dinámico, desc ip i o, es ocás ico y de iempo disc e o. En el siguien e apa ado se explica án los pasos necesa ios pa a la ealización de una simulación en e las cuales se encuen a la p og amación del modelo. 2. 5. El p oceso de simulación La elabo ación de una simulación es un la go p oceso, del que no se puede pasa al siguien e paso sin an es habe ealizado co ec amen e el an e io , pues a as a íamos los e o es du an e odo el p oceso. Se comienza es ableciendo una se ie de obje i os a cumpli , sabe pa a qué amos a ealiza una simulación y con qué in. A con inuación, se de e mina el alcance de la simulación, sabiendo los obje i os se de e mina el ni el de de alle óp imo pa a la simulación. Después se pasa a la ecogida de da os, los cuales deben oma se de o ma igu osa pa a ene un modelo álido. Jun o con la oma de da os se a cons uyendo la es uc u a del modelo; es ecomendable que an es de ealiza es os dos pasos se haya hecho un es udio p e io del sis ema a simula . Con odo lis o se comienza a cons ui el modelo, una ez cons uido se ejecu a y oman esul ados. Pa a e i ica la alidez de la simulación se compa an los esul ados ob enidos en la simulación con da os eales; sí coinciden el modelo se da á po alido. Hay que eco da que no SIMULACIÓN 32 inal del p oceso. Un o no CNC se ía un ejemplo de machine. Den o de las machines exis en a ios ipos: o Single Machine: es a máquina es la más simple de odas. Recibe o coge una en idad y la p ocesa du an e un iempo de e minado pa a pos e io men e expulsa la de la misma o ma que en ó. o Ba ch Machine: es e ipo de máquina p ocesa a ias piezas a la ez. Recoge un conjun o de en idades y las p ocesa, pa a expulsa las odas a la ez. o Assembly Machine: es as máquinas eciben o cogen a ias en idades y, as p ocesa las, expulsan una única en idad. o P oduc ion Machine: es a máquina ecibe una única pieza, que p ocesa du an e un iempo de e minado, pa a pos e io men e expulsa la pieza jun o con más piezas. El núme o y ipo de pieza se indica en las especi icaciones de la máquina. o Gene al Machine: se in oducen a ias en idades y expulsa o o núme o di e en e de en idades. Ambas can idades se deben de indica en las especi icaciones de la máquina. o Mul i Machine: es la máquina más compleja. P ocesa una o más en idades en una can idad de es aciones de e minadas. Se pod ía de ini como un conjun o de machines. • Labou s (Recu sos): son elemen os que ep esen an ecu sos necesa ios a la ho a de inicia o p ocesa en una máquina, ya sea pe sonal o ma e iales. Pueden e se implicados en a ias máquinas a la ez, pe o solo pueden a ende una. También se les puede inco po a un o den de p io idad pa a cuando ienen llamadas simul áneas. • Con eyo s (Cin as anspo ado as): son elemen os que pe mi en la mo ilidad de las en idades po el modelo. • Pa h (Caminos): elemen o de unión en e dos elemen os pa a en idades. • T acks (Vías): pis a po la que ci culan los ehículos. SIMULACIÓN 33 • Vehicles (Vehículos): son elemen os que simulan el compo amien o de ehículos de anspo e, como se ían ca e illas ele ado as, ehículos de epa o o AGV (Vehículo guiado de o ma au omá ica). • Módulos: son elemen os de g an u ilidad. Pe mi e ag upa cualquie conjun o de elemen os, lo que a o ece el desa ollo del modelo y el modelaje de escena ios muy epe i i os. Pues una ez enemos un módulo es e se puede copia cuan as eces se desee. Los elemen os de p oceso con inuo se emplean pa a simula p ocesos con un mo imien o con inuo como se ían los luidos. En e es os elemen os se encuen an: • Fluids (Fluidos): son el símil de los pa s pe o en p oceso con inuo, ya que ci culan po los di e en es elemen os (de ipo con inuo) del modelo. En es e caso ep esen an luidos. • Tanks (Tanques): son los elemen os donde se conse an o espe an los luidos. Se les puede aplica un man enimien o o limpieza. Cuen an con no mas de en ada y de salida, y se puede modi ica el luido de salida. • P ocesso s (P ocesado es): es os p ocesan los di e en es luidos. Se le puede in oduci a ios luidos pa a que el elemen o les p ocese du an e un iempo de e minado y expulse los luidos uni icados en un único luido o po sepa ado si se desea. • Pipes (Tube ias): son los elemen os de unión en e los anks y p ocesso s. Al igual que los anques, se les puede p og ama un man enimien o o limpieza. Po o o lado, es án los elemen os lógicos que ayudan a p og ama el modelo y pe mi en aplica una lógica al modelo. También, pe mi en abaja con la in o mación elacionada con el modelo además de pode inco po a la lógica que el modelo equie a. En esumen, son los elemen os enca gados de o ganiza los elemen os en e sí. En e es os elemen os es án: • A ibu os: son elemen os que se pueden asigna a una en idad, apo ando in o mación sob e es a, como pod ía se su colo o su es ado de calidad. SIMULACIÓN 34 • Va iables: es uno de los elemen os más simples pe o el que más pode iene den o de la simulación jun o con las acciones. Las a iables pueden se de ipo en e o o decimal. Es as se pueden modi ica en cualquie elemen o del modelo. A di e encia de los a ibu os no an asociadas a ninguna en idad. Puede apo a in ini ud de da os. • A chi os: una ez se ealiza una simulación el p og ama epo a da os sob e los di e en es elemen os; es os se pueden mos a di ec amen e desde el p og ama o expo a los pa a abaja con ello en o o so wa e. • Dis ibuciones: pa a pode lle a acabo simulaciones lo más eales posibles se dispone de una se ie de dis ibuciones. Es as dis ibuciones pe mi en da alea o iedad a la simulación, como po ejemplo se ía en el caso de piezas de ec uosas. De es a o ma ace ca emos más la simulación a la ealidad. • Funciones: al igual que las dis ibuciones, el p og ama cuen a con una se ie de unciones que ayudan a p og ama la lógica del modelo. Además, el p og amado puede c ea unciones. • A chi os de en idades: no es más que un conjun o de en idades, con un amaño de lo e, a ibu o y momen o de llegada de e minados. • Shi (Tu nos): es e elemen o se emplea pa a de ini cuáles an a se los in e alos empo ales de abajo y descanso de cualquie a de los elemen os. Se emplea mayo i a iamen e pa a simula el ho a io de los empleados. También con amos con los elemen os g á icos, que si en pa a pode comp oba los da os y la si uación del modelo de una o ma ápida e in ui i a. Los di e en es elemen os g á icos son: • Pie Cha s (Diag amas de a a): se emplean pa a mos a de o ma ápida los da os de la simulación, como po ejemplo se ía los iempos ociosos y de abajo de una máquina o un ecu so. • Timese ies (Se ies empo ales): mues an has a sie e esul ados de o ma g á ica en unción del iempo. Son muy ú iles pa a obse a el ca ác e cíclico de un modelo. SIMULACIÓN 35 • His og ams (His og amas): son g á icos de ba as que ep esen an los di e en es da os del modelo. • Repo s (In o mes): es os epo an odos los da os que Wi ness ecoge de la simulación; es de aquí de donde se oman los da os de los elemen os an e io es. Es os se ían odos los elemen os con los que cuen a Wi ness. Pa a la co ec a ealización del modelo se le debe aplica una lógica, que se consigue median e las eglas y las acciones. Las eglas, que pueden se de en ada y de salida, se usan pa a indica cómo se mue en las en idades po los elemen os del modelo. Las eglas de en ada son pa a ecoge una en idad de un elemen o y las de salida son pa a en ia una en idad de un elemen o a o o. No malmen e po de ec o las eglas es án en espe a (WAIT), po lo que hay p og ama las. Las eglas de en ada más impo an es son: ▪ PUSH: es e empuja un elemen o de un elemen o a o o. ▪ PULL: es a ecoge una en idad desde cualquie luga a un elemen o. ▪ WAIT: indica que el elemen o es á ocioso en espe a de ecibi un elemen o. ▪ MOST: de un conjun o de elemen os coge el elemen o del elemen o con más en idades. ▪ LEAST: de un conjun o de elemen os coge el elemen o del elemen o con menos en idades. ▪ IF: es una acción que pe mi e el acceso a más acciones siemp e y cuando se cumplan unos equisi os lógicos. ▪ SELECT: escoge el elemen o de donde ecibi elemen os en unción de una exp esión. ▪ BUFFER: c ea un bu e de en ada den o de una machine. ▪ MATCH: habili a que una machine coja elemen os de a ias en adas. Mien as que las eglas de salida que se pueden emplea son: ▪ WAIT: el elemen o no se mue e has a que no sea llamado po o a acción. SIMULACIÓN 36 ▪ PUSH: empuja un elemen o a o o elemen o. ▪ MOST: de un conjun o de elemen os en ía la en idad al elemen o con más en idades. ▪ LEAST: de un conjun o de elemen os en ía la en idad al elemen o con menos en idades. ▪ IF: es una acción que pe mi e el acceso a más acciones siemp e y cuando se cumplan unos equisi os lógicos. ▪ SELECT: escoge el elemen o hacia donde en ia elemen os en unción de una exp esión. ▪ BUFFER: c ea un bu e de salida den o de una machine. El lenguaje de p og amación de Wi ness es á basado en Acciones. Un lenguaje muy sencillo que se pa ece al lenguaje de p og amación en C. Con las acciones se puede modi ica a iables y a ibu os, con ola en idades, … Es o nos si e pa a do a una lógica especí ica al modelo. Con odos es os elemen os, se pueden ealiza mul i ud de modelos. El abanico de opo unidades que nos apo an las acciones, sumado al es o de elemen os, es in ini o. Es muy impo an e que, pa a ealiza co ec amen e el modelo, se dedique un iempo de es udio p e io a los elemen os Wi ness. 37 3 LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 3. 1. In oducción En es e capí ulo se explica án odos y cada uno de los p ocesos obje o de es udio de la pani icado a. Se ha á de la o ma más minuciosa posible, con la in ención de que se comp endan pe ec amen e pa a, después, en ende mejo la simulación de dichos p ocesos. Pa a ello, se han ealizado a ios diag amas analí icos que ep esen an cada uno de los p ocesos. Además, de un diag ama gene al que se mos a á a con inuación. An es de nada, explica b e emen e la dis ibución ac ual de la plan a de la pani icado a. En la Ilus ación 19 se ha ealizado un plano a escala de la pani icado a. Se han colo eado las di e en es zonas. En azul es á odo el espacio dedicado a la manu ac u a del pan, el amasado, el a ado de la masa, la e men ación y el ho neo; es as son las labo es más impo an es den o de la pani icado a y, como se obse a, ocupan la mi ad del espacio ú il. LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 38 Ilus ación 19. Dis ibución de la pani icado a. Elabo ación p opia LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 39 A con inuación, en colo e de es á el ga aje donde se encuen an los ehículos de epa o; a es a zona se accede po la pa e in e io de la zona azul, median e unas pue as co ede as. Po úl imo, encon amos el espacio en ojo, que es un pa io ex e io del que aún no se saca ningún p o echo y que se plan ea cub i en un u u o pa a pode gana ese espacio lib e. An es de nada, explica b e emen e como se hace el pan. El p ime paso pa a hace pan es uni los ing edien es que lo o man: agua, ha ina, sal y le adu a. Es os ing edien es se mezclan has a c ea una masa uni o me. Una ez se iene es a masa se puede eposa di ec amen e o da la o ma que se desee pa a que e men e de dicha o ma. Se la deja eposa po que la le adu a que se ha in oducido debe e men a , es e p oceso puede du a de dos ho as a es días. El esul ado se á di e en e en unción del iempo de e men ación. Fe men ada la masa, el pan es á lis o pa a se ho neado: se ecomienda una empe a u a en e 180ºC y 230ºC con un iempo de ho neo mínimo de dieciocho minu os, dependiendo siemp e del pun o al que que amos el pan. Con es o ya end íamos lis o el pan. Los p ocesos ealizados en la panade ía se pod ían esumi como los mencionados an e io men e, pe o ‘a lo g ande’. An es de explica el p oceso, cabe menciona que, dado que la masa necesi a e men a du an e un iempo, el pan que se manu ac u a un día no se ho nea has a el día siguien e, po lo que en la pani icado a p ime o se ho nea y después se p epa a el pan del día siguien e. En la Ilus ación 20 se mues a un diag ama que esume odos los p ocesos de la pani icado a, explicado c onológicamen e un día cualquie a. P ime o, se e i a la masa de la e men ado a y se a in oduciendo en el ho no. A con inuación, se empaque an los di e en es p oduc os en unción del pedido del clien e y se in oducen en los ehículos pa a su epa o. LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 40 Ilus ación 20. Diag ama analí ico de la pani icado a LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 41 Después, se comienza con la manu ac u a. Se empieza amasando la masa de las chapa as pa a que epose du an e un iempo an es de se a ada, luego se amasa la masa de las ba as, que pasa a la pesado a, a la almacenado a y a la máquina de ba as (se explica án a con inuación) y, po úl imo, se las coloca en able os y se me en a la e men ado a. Mien as an o, se an ealizando las chapa as en una máquina independien e; una ez e minadas se lle an a la e men ado a. Y al día siguien e se epi e el p oceso. A con inuación, se explica án odos los p ocesos de una o ma más ex endida. El o den que se ha elegido es el o den que sigue el ma e ial den o de la pani icado a. 3. 2. Amasado La a ea de la amasado a (Ilus ación 21) es mezcla los di e en es ing edien es en una masa uni o me. Es a se encuen a en la pa e cen al de la pani icado a. Ilus ación 21. Amasado a El p oceso de amasado (Ilus ación 22) es uno de los p ocesos de mayo impo ancia ya que, en g an medida, el sabo del p oduc o depende á de es e p oceso. LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 48 Ilus ación 27. Almacenado a En la manu ac u a del pan, los iempos de eposo ienen una g an impo ancia, ya que la e men ación de la masa lo es odo. Es po ello po lo que, una ez se ha boleado la masa, se deja eposa la masa un iempo. A la máquina le an en ando las bolas de masa que expulsa la pesado a y las ag upa el lo e de 6 bolas sob e una cin a, pa a i a las sob e unas elas (Ilus ación 28). Ilus ación 28. Almacenado a 2 LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 49 La máquina se pod ía deci que es como un ci cui o, donde en an las bolas en un pun o y en el pun o an e io salen. Las elas se an llenando has a que llegan al inal del ci cui o y es en onces cuando se expulsan las bolas. El ci cui o du a un iempo ap oximado de diez minu os, iempo su icien e pa a que epose la masa. Si es necesa io, se dejan eposa más, pa ando la máquina cuando la masa llega al inal. La capacidad máxima de la máquina es de 280 bolas. Como esumen, se pod ía deci que a es a máquina únicamen e hay que da le al bo ón de inicio y al de pa ado. Además de comp oba o es a a en o a cuando empiezan a sali las bolas pa a encende la máquina. El único allo que se puede llega a ene con es a máquina es que comience a expulsa las bolas y es as se amon onen en la cin a de la siguien e máquina. 3. 3. 3. T ans o mación de bola a ba a Pa a pasa de una bola de masa a la o ma de la ba a (ala gada) se in oducen las bolas en una máquina que, median e unos odillos y cin as, da la o ma ala gada a la bola. Según expulsa la almacenado a las ba as po su cin a de salida a un i mo cons an e de es segundos po bola, es as caen di ec amen e a la cin a de en ada de la máquina de ba as (Ilus ación 29). Ilus ación 29. Almacenado a deposi ando bolas de masa sob e la máquina de ba as La cin a las conduce has a un ci cui o po el que se ans o ma la masa, pa a e mina en una cin a de salida. El i mo de la máquina de ba as es siemp e el mismo; si se desea modi ica es e i mo se debe cambia el i mo de expulsión de la almacenado a. LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 50 3. 3. 4. Mo imien o de able os Con inuando con el p oceso, la masa sale en o ma de ba a, como se obse a en Ilus ación 30 y el ope a io las a colocando en los ocho able os de eposo (Ilus ación 31) de los que se dispone; es os able os se disponen en o ma de U al ededo de la cin a de salida, acili ando así el abajo del ope a io. Cuando se ellena un able o el ope a io que coloca las ba as comienza a coloca las en un nue o able o y los o os dos ope a ios apilan el able o elleno a un lado de la U. Ilus ación 30. Máquina de ba as, cin a de salida Ilus ación 31. Table o de eposo LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 51 Sob e es os able os se deja eposa las ba as de cincuen a en cincuen a du an e unos quince minu os ap oximadamen e. Pasado el iempo de eposo se p ocede a pasa es as ba as de los able os de eposo a los able os de los ca os. Es a ez, en luga de deja la ba a según sale de la máquina, el ope a io coloca la ba a sob e el able o es i ándola pa a que no quede an ancha. Es o se hace po que cuando la ba a e men e es a c ece á, lo que da ía como esul ado una ba a muy ancha y poco es é ica. Den o de los able os de los ca os hay a ios ipos. Tenemos, po un lado, el ca o que se in oduci á al ho no de ai e (Ilus ación 32). Es e ca o se in oduce den o del ho no, po lo que los able os ienen que se de ace o. Caben ca o ce unidades po ca o y cuen a con quince al u as. Po o o lado, es án los able os del ca o del ho no p incipal. Es os able os son de made a y ienen dos medidas con el mismo ancho, pe o di e en e longi ud. Cada al u a del ca o se ellena con dos able os, uno de cada medida. El ca o cuen a con doce al u as. Ilus ación 32. Table o y ca o de ai e Según se ellena un able o es e se in oduce en el ca o y se coloca o o. Mien as se colocan las ba as en los able os es os se apoyan sob e unos abu e es. En el caso de los able os de made a an es de coloca ba as se espol o ea sob e el able o una ha ina ina con el in de que la masa no se pegue al able o. No malmen e son dos los empleados necesa ios pa a coloca un able o lleno de ba as en el ca o, pe o lo puedo hace uno, se hace así po que es más e gonómico. Llenado un ca o es e se en ía a la e men ado a y se con inúa con o o. LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 52 3. 4. Manu ac u a de las chapa as 3. 4. 1. Recogida de la masa Una ez se p ocesa la masa de las chapa as, es a se in oduce manualmen e en pequeñas canas as (Ilus ación 33). El ope a io saca po ciones de masa manualmen e, co ándola median e un cuchillo si ue a necesa io. Una ez aciada la amasado a, se lle an odas las canas as has a el almacén de la ha ina, donde eposa á po al menos dos ho as. Pa a acili a el anspo e de las canas as, es as se apilan sob e un ca o. Ilus ación 33. Amasado a p epa ada pa a saca la masa de chapa a 3. 4. 2. P oceso de manu ac u a de las chapa as El p oceso de manu ac u a de las chapa as es mucho más edioso que el de las ba as (Ilus ación 34). LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 53 Ilus ación 34. Diag ama analí ico del p oceso de manu ac u a de las chapa as LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 54 Po el momen o, ya solo pa a saca la masa se equie e mucho más es ue zo que en el o o. Pa a comenza el p oceso se ha de coloca la máquina de chapa as (Ilus ación 35) en la zona de mo imien o de la cin a del ho no, como no se a a ho nea es e espacio queda lib e. En e dos ope a ios se empuja la máquina has a su luga , se sacan las cin as, se enchu a la máquina a la co ien e y se e i ica que odo es é bien. Ilus ación 35 Máquina de hace chapa as A con inuación, se an ayendo los ca os de masa mien as se an colocando los abu e es, los able os y los ca os. Con odo lo necesa io en su si io, se comienza de amando la p ime a canas a de masa sob e la cin a de en ada. El ope a io aplas a la masa po oda la supe icie de la cin a, dejando un espeso lo más uni o me posible, y pone en uncionamien o la máquina. Cuando la po ción de masa llega a al in de la cin a, se de ama o a canas a de masa y se uel e a espa ci po la cin a. Siemp e uniendo una po ción con o a pa a no pe de la con inuidad de la masa. La máquina p ocesa la masa median e odillos y co es, dando como esul ado un ec ángulo de masa. Es a masa p ocesada sale po el o o ex emo de la máquina, donde o os dos ope a ios espe an a que salgan pa a i colocándolas en able os. De los able os se pasan a los ca os, y de los ca os se gua dan en la e men ado a, al igual que con las ba as. LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 55 3. 5. P oceso de ho neo Es la úl ima ase de la p oducción del pan, pe o c onológicamen e en el día es la p ime a, ya que la masa iene que e men a du an e 12h mínimo. La di e encia en e una masa e men ada co ec amen e y no es cla e a la ho a de de e mina la calidad de p oduc o. Pa a ho nea se dispone de dos ho nos o almen e di e en es y dos p ocesos di e en es (Ilus ación 36 y lus ación 37). El más an iguo es el ho no de ai e (Ilus ación 38). Se le da ese nomb e po que el calo que gene a es a pa i de ai e. Pa a su uso se necesi a un ca o especí ico. El ca o se in oduce den o del ho no, una ez aquí se engancha a un eje supe io que le hace o o pa a p opo ciona una cocción uni o me. Se cie a la pue a y se le p og ama el ho neo. LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 56 Ilus ación 36. Diag ama analí ico del p oceso ho neo, en ho no de ai e LA PANIFICADORA: EL SISTEMA OBJETO DE ESTUDIO 57 lus ación 37 Diag ama analí ico del p oceso ho neo, en el ho no p incipal CONSTRUCCIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO 64 4. 2. Modelo El modelo eplica odos los p ocesos que se ienen en cuen a en la pani icado a pa a manu ac u a el pan. Desde el amasado has a el empaque ado del p oduc o. Como ya se mencionó an e io men e, el obje o de es udio de es e modelo es la p oducción de ba as y chapa as, po lo que se han desp eciado las a eas de epos e ía y de p oduc os de baja p oducción como o as, pane es y bobos. Se p ocede á a explica el modelo po pa es. Es as pa es en las que se ha di idido la explicación son las mismas en las que se ha p og amado el modelo; es deci , p ime o se p og amó cada p oceso de o ma indi idual y después se uni icó odo en un mismo a chi o, de es a mane a se simpli ica la a ea. El o denado abaja con un a chi o más pequeño y es más sencillo encon a los allos según se a p og amando. 4. 2. 1. Amasado a El modelo comienza con el amasado (Ilus ación 43), pa a lo que se necesi an los ing edien es. Po ello, el modelo comienza con una p ocesado a (BombaAgua) que simula la bomba de agua, es a p ocesa du an e un iempo de e minado el agua y lo expulsa. A con inuación, el ope a io ecoge los sacos de ha ina, el iaje se simula con una máquina single que p ocesa el iempo del iaje (Ca o). A con inuación, la máquina Me e Sacos simula la acción del ope a io a la ho a de me e el saco, con ie e la en idad saco en el luido ha ina. A es a mezcla de luidos de la amasado a se le añaden la sal y la le adu a que pasan po la máquina báscula; la unción de es a máquina es la de simula el pesado de los ing edien es y además con ie e las en idades sal y le adu a en luidos. La máquina báscula manda los luidos sal y le adu a a la p ocesado a Amasado a. CONSTRUCCIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO 65 Ilus ación 43. Modelo de la amasado a En la Ilus ación 44 se mues a las acciones de ou pu de la máquina Báscula. Pa a c ea una con e sión de en idad a luido, lo que se hace es expulsa de la simulación la en idad median e el comando PUSH TO SHIP y en el cuad o de luid ules se indica la can idad del luido po en idad y a dónde se a a en ia . Ilus ación 44. Cuad o de egla OUTPUT de la máquina Báscula CONSTRUCCIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO 66 Pa a con e i un Pa en un luido se indica una can idad (CONTENTS), del olumen que end á el luido, en el cuad o Empy ing De ail del apa ado Fluid Rules en las especi icaciones de la máquina. En el cuad o de To… se indica la egla de salida del luido. Un ejemplo es la con igu ación aplicada a la máquina Báscula (Ilus ación 45). Ilus ación 45. Cuad o de máquina Báscula Como se mues a en la Ilus ación 46, la no ma pa a mo e luidos den o del modelo es con la acción FLOW a la que hay que asocia un lujo RATE. También se e el bucle IF que se ha implan ado pa a que no se inco po en más ing edien es a la amasado a sin que es a es é acía, con el in de simula lo mejo posible la ealidad. Ilus ación 46. Regla de salida de la báscula, den o de FLUID RULES Además, hay a ias a iables enca gadas de no inicia ninguna a ea an es de que la amasado a es é acía. Es deci , que po ejemplo la bomba de agua no se inicia has a que la amasado a es é acía. La me odología ha sido c ea una a iable a la que se le asigna un alo , po ejemplo 1, y CONSTRUCCIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO 67 median e un bucle IF se hace que la bomba de agua solo se ac i e si la a iable ale 1. En onces, al inicia la a ea se in oduce una acción en la que la a iable alga 0, y es e alo no se modi ica has a que la amasado a e mina el p oceso. Es en onces cuando sal a una acción que cambia la a iable a 1 y se epi e odo el p oceso. Lo mismo se aplica a la máquina de pesa la sal y le adu a, y a la que simula la acción de echa los sacos. En es os dos casos el alo pa a que se ac i en es 1 y 2, ya que ienen que p ocesa dos eces an es de que se inicie el amasado. La amasado a no siemp e iene que expulsa el luido masa al mismo des ino; es po eso po lo que se ha enido que p og ama una se ie de acciones y salidas que lo simule. Se pa e de cinco a iables. Tenemos es a iables que hemos denominado a iables con ado (Ilus ación 47); es as a iables cuen an el núme o de eces que una máquina p ocesa. Den o de es as a iables enemos una pa a que cuen e el núme o de p ocesos de la amasado a, o a que cuen a el núme o de ol as que se en ían a la pesado a y o a que cuen a el núme o de amasado as que se des inan pa a las chapa as. Ilus ación 47. Ejemplo a iable con ado (Va iables.Con ado _Amasado a) Además, se p og aman dos a iables, una que indique el núme o de amasado as de ba as que se desea hace y o a con el de chapa as. Se implan a un bucle IF en la salida del p ocesado amasado a donde si la a iable con ado de la amasado a es in e io al núme o de amasado as pa a chapa as, se en ía al anque chapa as. Si es supe io que dicho núme o, pe o in e io que la suma de las a iables: amasado a de chapa as y la de ba as, se en ía a la ol a de la pesado a. CONSTRUCCIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO 68 4. 2. 2. Chapa as Pa a en ende mejo la desc ipción de las di e en es máquinas, p ime o se mues a una imagen del modelo (Ilus ación 48). Ilus ación 48. Modelo del p ocesado de chapa as P ime o se conduce la masa has a un anque donde una máquina simula la a ea de e i a manualmen e la masa en canas as. La máquina unciona a la in e sa que el ejemplo ya explicado de la báscula. Se indica la can idad po pieza en el apa ado Volume pe Pa de Filing de ail y se indica en el om de donde se coge dicho luido. Pos e io men e, en la egla de salida de la página Gene al de la máquina se en ía al bu e que se desee; en es e caso lo manda al bu e AlmacenHa ina. Dicho bu e simula el almacen de ha ina donde se conse a la masa de chapa as. Aho a comienza el p oceso. Una máquina ecoge las canas as y las con ie e en un luido (masa), es a simula la acción de coge la canas a y acia la. La masa se con ie e en un luido; hace lo mismo que en el ya mencionado ejemplo de la báscula. También se ha inco po ado un bucle i pa a que la máquina ViajeCanas a no in oduzca masa en la p ocesado a has a que no enga un ni el de masa bajo (Ilus ación 49). De es a o ma simulamos el hecho de que la cin a de en ada de la máquina se ha quedado sin masa y necesi a que le inco po en más. CONSTRUCCIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO 69 Ilus ación 49. Regla INPUT de ViajeCanas a Con la masa en la p ocesado a Aplas a masa la máquina comienza a p ocesa y en ía la masa al anque Cin aEn adaChapa as. Es e anque simula la masa que se es á p ocesando en la máquina. A con inuación, la máquina Con e i AChapa a a sacando masa del anque pa a con e i la en la en idad chapa a. Va sacando de sie e en sie e, con un ipo de máquina bach (Ilus ación 50) y los manda a un bu e . Es e bu e se ía la cin a de salida de la chapa e a. El bu e iene un máximo, y si se llega a él, la p ocesado a Aplas a Masa se pa a. Ilus ación 50. Con igu ación de la máquina Con e i AChapa a A con inuación, pa a coloca las chapa as en los able os se dispone de una máquina que a a i cogiendo del bu e Cin aSalidaChapa as la en idad chapa a pa a jun a la con un able o. CONSTRUCCIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO 70 Simula ía la acción de in oduci un able o en el ca o. Es a máquina es una máquina ipo Assembly que a uniendo al e nadamen e un able o con doce chapa as y o o con ocho. Como se obse a en las ilus aciones (Ilus ación 51, Ilus ación 52, Ilus ación 53), según el alo de la a iable Chapa e a.JL se a a coge un ipo de able o u o o. Cada ez que la máquina e mina de p ocesa se cambia el alo de la a iable pa a así pode epe i el bucle. La a iable Chapa e a.Can 2 se u iliza en la egla inpu pa a indica la can idad de elemen os que a a p ocesa la máquina, po lo que iene que cambia jun o con la a iable Chapa e a.JL. Finalmen e, se en ían los able os a la e men ado a con una máquina ipo single. Ilus ación 51 Acción al inicia la máquina Pasa ATable os Ilus ación 52 No ma om de Pasa ATable os Ilus ación 53 Acciones al inaliza el p oceso de Pasa ATable os CONSTRUCCIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO 71 4. 2. 3. Fe men ado a Pa a acili a el modelo se han c eado es bu e s como e men ado a, una pa a cada ipo de p oduc o, aunque ealmen e solo hay dos: uno pa a las chapa as, o o pa a las ba as que pasan po el ho no de ai e y o o pa a las ba as que an al ho no g ande. Realmen e hay dos e men ado as que cumplen la misma unción y es indi e en e dónde e men a el p oduc o, ya que el esul ado es el mismo. 4. 2. 4. Ba as Pa a la mejo comp ensión de las especi icaciones del modelo p ime o mos a una imagen del modelo g á ico de Wi ness (Ilus ación 54). Ilus ación 54. Modelado del p oceso manu ac u a ba as El luido masa llega al anque ol a que simula la ol a de la pesado a. La máquina pesado a con ie e la masa en en idades denominadas Bola. La máquina las manda al bu e llamado almacenado a donde eposan un iempo mínimo p og amado de diez minu os. Pasado es e iempo, pasan a la máquina de ba as, de ipo p oduc ion, que con ie e la bola en ba a y la expulsa de la simulación. CONSTRUCCIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO 72 O a máquina ecoge las ba as a un bu e pa a pos e io men e uni las con una máquina assembly de 50 en 50. Simulando los able os g andes donde se deja eposa la masa. A con inuación, es os able os eposan en un bu e un iempo mínimo p og amado de quince minu os, y se con ie en con una máquina p oduc ion en ba as. Las ba as se pasan a un bu e que no iene nada que e con la ealidad; se ha inco po ado únicamen e pa a acili a la simulación. Una máquina single ecoge es as ba as de una en una con un iempo ciclo igual al de ecoge la ba a, pa a pos e io men e ensambla las con una máquina assembly en un able o: diez ba as po able o pequeño y quince po able o g ande. Pos e io men e, una máquina, con iempo ciclo igual al iaje has a la e men ado a, deposi a el able o en la e men ado a. El iempo de la máquina que en ía los able os a la e men ado a es el iempo que se a da en lle a odo un ca o di idido po el núme o de able os. Se ha modelado así po sencillez de modelo y po que se conside a que habe lo hecho con una en idad ca o no hab ía apo ado g andes cambios al modelo. Cada ca o iene dieciséis al u as y en cada al u a en an dos able os, uno g ande y o o pequeño; es po eso po lo que en la simulación, al igual que en la ealidad, se al e ne el ecoge las ba as en able o pequeño y g ande. 4. 2. 5. Ho neo A con inuación, en Ilus ación 55 se mues a el modelo del p oceso de ho nea . Se di e encia en e dos ho nos, el de ai e y el con encional. Pa a el ho neo de ai e el p oceso es más sencillo. Una máquina simula el iempo ciclo del iaje y coloca los able os en el ho no. El ho no se ha simulado como un bu e . Se le da un iempo mínimo po en idad al ho no y, pasado es e iempo, una máquina e i a los able os a un bu e y luego o a con ie o los able os en ba as y las manda a un bu e . Lo mismo se hace con las chapa as. CONSTRUCCIÓN Y SIMULACIÓN DEL MODELO 73 Ilus ación 55. Modelado del p oceso de ho nea El ho neo con encional es más complejo, pe o iene mayo capacidad. Los able os se deposi an en un bu e . La máquina cin a ecoge es os able os y le in oduce al ho no donde pasan un iempo ciclo mínimo. Pasado el iempo la cin a ecoge las ba as, las deposi a en el bu e de ba as an es mencionado. Y pasa po una se ie de máquinas que las ensambla en banas as pa a su pos e io epa o. La cin a ha sido modelada como cua o máquinas di e en es; median e a iables y bucles se ha log ado que únicamen e puede abaja una máquina a la ez. Se pa e de una a iable a la cual se le ha indicado en las cua o máquinas que si inician un p oceso debe ale ce o y cuando lo e minen cambian la a iable a uno. De es a o ma, con un bucle i al p incipio de cada máquina en el que exija a la máquina abaja únicamen e si la a iable ale uno, se consigue que solo abaje una máquina a la ez. Además, se le indica que la cin a de salida debe es a acía pa a que inicie la acción (Ilus ación 56), ya que sin es a egla se bloqueaban las máquinas en e sí. ESCENARIOS ALTERNATIVOS: EVALUACIÓN Y ANÁLISIS 80 unas mejo es condiciones de abajo. Los p ocesos que mejo a den o de es e obje i o es el de ho neo, ya que el es o de los p ocesos comienzan a una ho a más p uden e. P imo dialmen e, lo que se necesi a pa a pode empeza a ho nea más a de es dispone de mayo capacidad de p oducción o p oduci menos. Como p oduci menos no en a en los planes de la emp esa, la mejo opción se ía la de aumen a la capacidad de ho neo. Se op a po ins ala un ho no más en la panade ía con in ención de mejo a las condiciones de abajo de los empleados. Como segunda opción, más económica, se op a ía po epa i más la ca ga de abajo en e los dos ho nos, es deci , que el ho no de ai e abaje más lib ando así al ho no p incipal. De es a mane a consegui íamos saca mayo pa ido a los dos ho nos. Pasando al segundo obje i o, ins ala una e men ado a pa a pode dedica más días a la epos e ía o pa a da más días lib es a los empleados, es bas an e complicado. La labo del panade o es un abajo dia io lo que se aduce en un abajo muy sac i icado. Ya que los clien es demandan pan del día en sus casas. En ningún momen o se plan ea la opción de congela masa pa a pode ho nea la cuando se plazca. Es e ipo de p oduc o no es el que buscan los clien es de Panade ía Bahón ni hacia el que es á o ien ada la emp esa. Se busca un p oduc o bien e men ado y de calidad. Es po eso po lo que se llega a la conclusión de implan a una nue a e men ado a, con capacidad pa a las en as de un día. Se emplea ía pa a al e na con las o as máquinas ya disponibles. La in ención es p oduci pan pa a dos días, un sábado po ejemplo y que el pan que se ha in oducido en la e men ado a nue a e men e en un ciclo de ein a y seis ho as. De es a o ma, con el pan p oducido el sábado end íamos pan pa a ho nea el domingo y el lunes, pudiendo da lib e el domingo a los enca gados de manu ac u a el pan. Po úl imo, no hay que ol ida la iden i icación de una nue a dis ibución. Se han pensado a ias mejo as con la in ención de eco a iempos mue os e implan a me odología SMED (Single-Minu e Exchange o Die). El p oceso en el que se puede implan a el SMED es en la amasado a. Vis os los cambios an e io es hab ía que hace un cambio adical den o del lay ou ESCENARIOS ALTERNATIVOS: EVALUACIÓN Y ANÁLISIS 81 de la pani icado a; es po eso po lo que ene en cuen a la p epa ación de amasado a es muy impo an e. Lo p ime o se ía eco a los iajes pa a p epa a la amasado a. Tan o el iaje a po la sal y le adu a, que es án cada una en un luga , como el de la ha ina en la medida de lo posible, ya que el almacén de la ha ina no se puede mo e de luga . O o pun o pa a ene en cuen a es la ecogida de ba as al sali de la máquina. Dia iamen e se ecogen las ba as de la máquina pa a coloca las en los able os g andes donde eposan, pa a pos e io men e mo e las de nue o a o os able os, con los que se les in oduce a la e men ado a. El mo i o de dicha acción es la de que cuando un único ope a io es á sacando las ba as, no le da iempo a coloca las en los able os de los ca os. Po cos umb e ya se sigue haciendo así siemp e. Se plan ea la opción de coloca las ba as di ec amen e sob e los able os de los ca os, aunque el i mo de salida de las ba as se enga que educi un poco. Calculando que se manu ac u an 435 ba as al día y se gas an ap oximadamen e es segundos en coloca una ba a de un able o a o o, se ían ap oximadamen e 22 minu os eó icos los que se aho a ían dia iamen e. La me odología de abajo se ía la siguien e; un empleado se enca ga de coloca co ec amen e las ba as sob e los able os, mien as o o se enca ga de e i a le los able os llenos e i colocando acíos. Los able os se dispond ían al ededo de la cin a de salida en o ma de U, al igual que es án si uados los g andes aho a. Pa a que el ope a io desde den o pueda coloca les cómodamen e y el de ue a aya e i ando los able os y colocando los nue os acíos. Es as mejo as son las se an a pone a p ueba en una nue a simulación. En esumen, son: implan a un nue o ho no con una capacidad pa ecida al ya p esen e, añadi una e men ado a más, y sal a se el ac o de coloca las ba as en un able o pa a pasa las a o o. ESCENARIOS ALTERNATIVOS: EVALUACIÓN Y ANÁLISIS 82 5. 3. Adap ación de las mejo as al modelo En es e apa ado se mos a án los esul ados más ele an es de los di e en es escena ios que se han c eado con la in ención de log a los obje i os plan eados. Pa a comenza , se ha decido empeza po la modi icaciones asociadas al ho no, ya que son las de mayo ele ancia. 5. 3. 1. Aumen ando el núme o de bocas del ho no a 24 bocas Pa a empeza , se modi ica el núme o de bocas del ho no y se duplica, pasando de 12 a 24 bocas, y man eniendo una única cin a que sa is aga a las 24 bocas y el ho no de Ai e. Realizada la simulación del nue o escena io se oman las es adís icas del bu e ho no (Tabla 1) y se obse a que los da os ob enidos no son lo espe ado. Tabla 1. Es adís icas del Ho no as un día de p oducción con 24 bocas Como se obse a, el núme o de máximo de bocas que se llena es de 16 bocas, lo que deja ía un e cio del ho no acío, lo que se aduce a espacio no ap o echado. En consecuencia, se op a po hace un nue o escena io con dos ho nos de doce bocas y una cin a pa a cada ho no. ESCENARIOS ALTERNATIVOS: EVALUACIÓN Y ANÁLISIS 83 5. 3. 2. In oduciendo un segundo ho no con 12 bocas y una cin a que lo abas ezca A con inuación, se modi ica el modelo, se clona el ho no y la cin a, y se simula el p oceso con dos ho nos y dos cin as independien es. T as analiza los esul ados (Tabla 2 e Ilus ación 62), se obse a que es os no son los deseados, po lo que se dispone a ealiza o o modelo. Tabla 2. Es adís icas de los dos ho nos, con una cin a independien e po ho no Ilus ación 62. Es adís icas de los ope a ios, con una cin a independien e po ho no Como dos ob e os no son su icien e mano de ob a pa a an a labo , las máquinas se quedan ociosas. Además, se sigue sin sa is ace a odas las bocas del ho no, es deci , que se pod ía ealiza la a ea en mucho menos iempo con dicha maquina ia. Además, a causa de que una cin a no es capaz de sa is ace an as bocas, no se sacan los p oduc os a iempo. En la Tabla 2 se obse a como el A g Time (Tiempo medio de es ancia) del Ho no01 es de 2131 segundos, ap oximadamen e cinco minu os más del iempo óp imo de cocción. ESCENARIOS ALTERNATIVOS: EVALUACIÓN Y ANÁLISIS 84 5. 3. 3. Escena io con dos ho nos de 12 bocas, con una cin a pa a cada uno, el ho no de ai e y es ope a ios ho neando. Pa a inaliza , se simula un escena io en donde hay dos ho nos con dos cin as y, en ez de dos ope a ios, aho a se cuen a con la ayuda de Ramón. A Ramón se le asignado la a ea de p epa a las banas as de los clien es. Realizada la simulación se ob iene los da os mos ados en Tabla 3 e Ilus ación 63. En es e nue o escena io sí se ap o echa al máximo la capacidad del ho no. Se llega a educi el iempo de cocción pasando de dos ho as y es cua os a una ho a y media. Con es e cambio se pod ían aho a en o no a 1h 15min dia ios. Lo que supond ía pode ab i la pani icado a a las 5:15 am en ez de a las 4:00 am. Tabla 3. Es adís icas de los dos ho nos con una cin a po ho no y 3 ope a ios abajando. Y el ho no de ai e Ilus ación 63. Es adís icas ope a ios con dos ho nos, dos cin as y abajando Emilio, Emiliano y Ramón ESCENARIOS ALTERNATIVOS: EVALUACIÓN Y ANÁLISIS 85 5. 3. 4. Redis ibuyendo la ca ga de ho neo en e el ho no p incipal y el de ai e Pa a con as a da os, se ha ealizado una simulación en la que se man ienen los dos ho nos ac uales, el de ai e y el p incipal, pe o epa iendo más la ca ga en e ellos. Pa a epa i la ca ga de abajo se ha op ado po ho nea las ba as en el ho no de ai e (430 unidades) y ho nea las chapa as en el ho no p incipal (650 unidades). Los esul ados han sido más o menos los espe ados (Tabla 4). Se ha p oducido una lige a mejo a en los iempos de p oducción, como e a de espe a , la ca ga de abajo en e los ope a ios no se ha is o muy a ec ada (Ilus ación 64), y el iempo del p oceso sí se ha is o educido. Se ha log ado baja 20min, lo que es una mejo a, pe o no an no able como la que se consigue al implan a dos ho nos. Tabla 4. Es adís icas de los ho nos epa iendo la ca ga de abajo en e los dos ho nos Ilus ación 64. Es adís icas de los ope a ios epa iendo la ca ga de abajo en e los dos ho nos ESCENARIOS ALTERNATIVOS: EVALUACIÓN Y ANÁLISIS 86 5. 3. 5. U ilizando únicamen e dos ho nos de 12 bocas con las dos cin as y los es ope a ios Pa a inaliza el ema del ho neo se ha simulado un escena io en el que eliminamos el ho no de ai e y únicamen e se u ilizan los dos ho nos p incipales (Ilus ación 65). Ilus ación 65. Modelo de la pani icado a con dos ho nos y dos cin as Los esul ados de es e escena io (Tabla 5 e Ilus ación 66,) han sido muy sa is ac o ios: el iempo de ho neo se ha is o educido una ho a y cua o, la ca ga de abajo aho a es á más epa ida en e los abajado es, se ap o echan odas las bocas de los ho nos y los iempos de cocción son óp imos. Tabla 5. Es adís icas de los ho nos, con dos cin as, es ope a ios y sin el ho no de ai e ESCENARIOS ALTERNATIVOS: EVALUACIÓN Y ANÁLISIS 87 Ilus ación 66. Es adís icas ope a ios, con dos cin as, es ope a ios y sin el ho no de ai e 5. 3. 6. Simulación con el doble de p oducción En cuan o a la idea de implan a una nue a e men ado a, se ha p ocedido a c ea un escena io con una p oducción mucho mayo pa a comp oba a qué ho a acaba ía la jo nada y e i ica que no les lle a más de ocho ho as. La ca ga de p oducción ha sido el doble de lo p og amado an e io men e. Realizada la simulación se comp ueba que se e mina ía la p oducción a las 13:37. Po lo que no aca ea una ca ga de abajo muy excepcional. Realizado es e modelo con el doble de p oducción se pasa a comp oba una nue a me odología de abajo en el p oceso de las ba as. Se puede obse a , en la Ilus ación 67, que la ca ga de abajo de los abajado es se e inc emen ada po cen ualmen e a consecuencia de la excesi a ca ga de p oducción. ESCENARIOS ALTERNATIVOS: EVALUACIÓN Y ANÁLISIS 88 Ilus ación 67. Ca ga de abajo de los ope a ios ealizando el doble de p oducción en un día 5. 3. 7. Omi iendo el p oceso de eposo de las ba as en los able os g andes Como se mencionó an e io men e, se despe dicia pa e del iempo en mo e las ba as de un able o a o o; se simula á el nue o sis ema de abajo y se comp oba á si es e icaz o no. Pa a es a simulación se ha p escindido de los iempos que se a dan en mo e las ba as en e able os y se ha educido lige amen e el i mo de salida de la máquina que p oduce las ba as. Realizada la simulación se comp ueba que los esul ados son muy simila es y que no ha causado g an in luencia sob e el iempo de p oducción. 5. 4. Conclusiones de los di e en es escena ios T as analiza y simula odos los p ocesos de la pani icado a, p obando nue os escena ios, se ha llegado a las siguien es conclusiones. En cuan o al p oblema del ho neo, el obje i o p incipal del cambio es el comienzo de la jo nada labo al lo más a día posible. Vis os los posibles escena ios solo dos son iables y cumplen con el obje i o: el escena io donde se dis ibuye la ca ga en e el ho no p incipal y el ho no de ai e ESCENARIOS ALTERNATIVOS: EVALUACIÓN Y ANÁLISIS 89 y el escena io donde se ins ala un nue o ho no semejan e al ho no p incipal que sus i uye al ho no de ai e. Ambas al e na i as ienen sus en ajas y des en ajas. El escena io de epa i la ca ga en e los ho nos ya exis en es cumple el obje i o de e asa la ape u a de la pani icado a, pe o no es un cambio muy signi ica i o; a a o iene que no equie e ninguna in e sión adicional. Po o o lado, es á la opción de cambia es e ho no de ai e po un ho no semejan e al ho no p incipal. Con es e escena io sí se log a un cambio signi ican e a la ho a de ab i la pani icado a, pe o iene en su con a que equie e una in e sión, la del ho no nue o, y la ayuda de un ope a io más. An e es e dilema se llega a la conclusión de que la decisión a oma se á la de ins ala un nue o ho no con el que pode ab i más a de la pani icado a. La nue a a ea que se le asigna a Ramón iene la en aja de que como es él quien iene el con ac o con el clien e, puede elegi el p oduc o en unción del clien e al que a des inado. A endiendo al segundo obje i o de implan a una nue a e men ado a pa a p oduci pan cada dos días, se conside a in iable. Vis a la ca ga de abajo que supone p oduci 2 000 unidades dia ias, no se pod ía ealiza de con inuo. Únicamen e se ía iable pa a las épocas de baja p oducción en donde p oduci en un mismo día la demanda de dos, si se puede cumpli den o del ho a io. Sin emba go, en meses de al a demanda como junio, julio, agos o y sep iemb e no se pod ía, ya que muy p obablemen e se necesi ase emplea a o os dos empleados más. Lo que se pod ía esumi como añadi cos es pa a man ene ing esos, que se aduce en una educción de los bene icios. En cuan o a mejo as de me odología Lean como e i a iempos mue os y abajos imp oduc i os, se p opuso e i a el p oceso de eposa las ba as en los able os pa a después pasa los de nue o a los able os de los ca os. Realizado el modelo donde se colocan di ec amen e las ba as sob e los able os de los ca os. Con una p oducción de 870 ba as se ESTUDIO ECONÓMICO 96 úl imo, la Maquina ia, cualquie ipo de máquina que se emplease en la ealización del p oyec o. Po o o lado, es án los cos es indi ec os, que son odos los cos es que no se pueden asocia di ec amen e a la ejecución del p oyec o. No malmen e, los cos es indi ec os no suelen es a asociados a un único p oyec o, sino que se compa en en e a ios, po eso no se pueden iden i ica de o ma di ec a con el p oyec o. Como po ejemplo se ían los gas os adminis a i os. Lo más común es que los cos es indi ec os se cuen en como gas os ijos. Los cos es indi ec os se pueden calcula a pa i de un po cen aje de la suma de los cos es di ec os o desglosando los cos es. En es e caso se desglosa án los cos es en: Mano de Ob a Indi ec a (MOI), Cos es indi ec os de P oducción (CIP) y Cos es Indi ec os Gene ales (CIG). Los cos es de MOI son aquellos cos es asociados a las pe sonas que apo an alo al p oyec o, pe o sin se pa e di ec a de él, como se ían supe iso es o pe sonal de en as. Los cos es CIP son cos es asociados a la p oducción como se ía el consumo eléc ico o la amo ización del local o na e. Pa a inaliza , los CIG se pod ían esumi como cos es adminis a i os. 6. 2. Plani icación del p oyec o An es de calcula ningún p esupues o el p ime paso es la plani icación del p oyec o. Pa a pos e io men e pode calcula las ho as empleadas en cada a ea. Pa a en ende mejo la plani icación se ha desa ollado un Diag ama de Gan . En el que en el eje de abscisas es á el iempo po semanas de abajo y en el eje de o denadas las a eas a ealiza . Pa a pode dis ibui la ca ga de abajo en jo nadas labo ales se ha enido en cuen a el núme o de ho as e ec i as den o de un año (Tabla 6). Teniendo en cuen a es o el diag ama de Gan se ajus a á mejo a la ealidad. Se han calculado de la siguien e mane a: ESTUDIO ECONÓMICO 97 Días na u ales del año 365 días Deducciones (en días): 143 días Sábados 52 Domingos 52 Vacaciones 22 Asun os p opios 5 Días Fes i os 12 Días eales de abajo (D eales = Dna u ales- Ddeducciones) 222 días Ho as de abajo dia ias 8 ho as Ho as e ec i as al año 1776 ho as Tabla 6. Cálculo de las ho as e ec i as en un año na u al A con inuación, en la Tabla 7 se mues a el Diag ama de Gan donde se dis ibuye en el iempo las a eas ealizadas. Las a eas se han ag upado en: 1. Plan eamien o del p oyec o, obje i os, alcance. 2. O ganización de las a eas a ealiza 3. Documen ación y es udios p e ios a la ealización del abajo, ap ende a maneja Wi ness 4. Es udio en p o undidad de los p ocesos de la Pani icado a 5. Cons ucción de modelo en Wi ness 6. Validación del modelo 7. Expe imen ación del modelo c eando nue os escena ios. 8. Análisis de los esul ados ob enidos 9. Plan eamien o de la nue a dis ibución 10. Memo ia y conclusiones ESTUDIO ECONÓMICO 98 Tabla 7. Diag ama Gan p og amación del p oyec o de edis ibución de plan a 6. 3. Cos es del p oyec o Analizados odas las a eas ealizadas en el p oyec o, se p ocede a calcula sus cos es. Se comenza á po los cos es di ec os pa a con inua con los cos es indi ec os y se inaliza á con un p esupues o o al del abajo. 6. 3. 1. Cos es di ec os En es e p oyec o solo se han con ado cos es de mano de ob a di ec a, el ingenie o y el je e de p oyec o y el cos e ma e ial de los elemen os de o icina. 6. 3. 1. 1. Cos es MOD Como mano de ob a di ec a únicamen e se han empleado las ho as de abajo del ingenie o, que es e caso se ía el alumno y de un je e de p oyec o (Je e P.), que se ía el u o . A con inuación (Tabla 8), se mos a án las ho as de abajo con las que se ha calculado la MOD. ESTUDIO ECONÓMICO 99 P ime o, se hace una es imación del núme o de ho as que emplea cada abajado en ealiza las di e en es ac i idades (las mos adas en el diag ama de Gan ). Pa a después, con la ponde ación po ho as del sala io, calcula la MOD. Nº Ac i idad Ac i idad Ho as de abajo Ingenie o Je e P. 1 Plan eamien o 12 2 2 O ganización de a eas 16 0 3 Documen ación 65 1 4 Es udio Pani icado a 55 0 5 Cons ucción Modelo 320 35 6 Validación del Modelo 35 1 7 Expe imen ación 35 5 8 Análisis esul ados 15 1 9 Plan eamien o nue a dis ibución 45 5 10 Memo ia y conclusiones 85 0 Ho as de T abajo To ales po abajado 683 50 Ho as de T abajo To ales 733 Tabla 8. Ho as de abajo o ales En la Tabla 9 se mues a el cálculo sala ial po ho as de casa ope a io Ingenie o Je e P. Sueldo B u o 25 829,00 € 37 530,00 € Co ización Segu idad Social 9 040,15 € 13 135,50 € Cos e o al Anual 34 869,15 € 50 665,50 € Cos e po ho a de abajo (1776 h e ec i as) 19,63 € 28,53 € Tabla 9. Sala io po ho a de cada abajado 1 . 1 Sala ios ex aídos de la página: h ps://es.indeed.com/sala ies/je e-de-p oyec o-Sala ies ESTUDIO ECONÓMICO 100 Aho a se calcula el cos e o al de la MOD del p oyec o (Tabla 10): COSTES MANO DE OBRA DIRECTA (MOD) Ingenie o Je e P. Tiempo abajado (h) 683 50 €/h 19,63 € 28,53 € Cos e o al po abajado 13 409,70 € 1 426,39 € Cos e To al 14 836,09 € Tabla 10. Cos e de MOD 6. 3. 1. 2. Cos e de ma e ial Aunque apa en emen e un p oyec o eó ico no apa en e ene cos e ma e ial alguno, no es así. Se mos a án a con inuación los cos es ma e iales del p oyec o. Los ma e iales empleados han sido un o denado Asus ZenBook 14, un eclado Logi ech K120, a ón HP X500, el moni o HP 22w, el so wa e Windows 10, jun o con el Pack O ice y el p og ama Wi ness. Aquellos ma e iales que han sido adqui idos pa a más p oyec os a pa e de es e se les aplica á una asa de amo ización anual que a con inuación se ponde a á según los meses que se emplee. Po ejemplo, el ma e ial de o icina (o denado , eclado, a ón y moni o ) se amo iza á a 4 años es deci a una asa anual del 25%. En cambio, las licencias de los so wa es (Wi ness, Mic oso y O ice) son anuales, po lo que no se le aplica más que la amo ización mensual. A con inuación, se ha ealizado una abla donde se mues an los cos es ma e iales, con la in e sión inicial de cada uno, mul iplicada po la asa de amo ización co espondien e, esul ando el cos e es imado del ma e ial (Tabla 11). Po úl imo, pa a calcula el o al de los cos es di ec os se suma el cos e ma e ial y el cos e de pe sonal (Tabla 12). ESTUDIO ECONÓMICO 101 In e sión Tasa Amo ización Anual Amo ización anual Amo ización mensual Mese de empleo Cos e O denado 749,00 € 25% 187,25 € 15,60 € 6 93,63 € Moni o 109,00 € 25% 27,25 € 2,27 € 6 13,63 € Teclado 12,66 € 25% 3,17 € 0,26 € 6 1,58 € Ra ón 9,99 € 25% 2,50 € 0,21 € 6 1,25 € Windows 14,99 € 100% 14,99 € 1,25 € 6 7,50 € O ice 69,00 € 100% 69,00 € 5,75 € 4 23,00 € Wi ness 30 000,00 € 100% 30 000,00 € 2 500,00 € 2 5 000,00 € To al 30 964,64 € 5 140,58 € Tabla 11. Cos e Ma e ial Cos e de pe sonal 14 836,09 € Cos es de ma e iales di ec os (amo ización) 5 140,58 € To al, cos es di ec os 19 976,67 € Tabla 12. To al, cos es di ec os 6. 3. 2. Cos es Indi ec os Se p ocede a mos a los cos es indi ec os del p oyec o, en e los cuales se encuen an los gas os de luz, de alquile , cale acción y o os se icios (Tabla 13). A endamien o local 6 meses 500,00 € 3 000,00 € Cale acción y Clima ización 6 meses 80,00 € 480,00 € Se icio de limpieza 6 meses 120,00 € 720,00 € Telecomunicaciones (In e ne y línea mó il) 6 meses 140,00 € 840,00 € Consumo eléc ico 6 meses 30,00 € 180,00 € Agua 6 meses 4,00 € 24,00 € Adminis a i os 20% MOD 2 967,22 € To al, MOI 8 211,22 € Tabla 13. Cos e de Mano de Ob a Indi ec a (MOI) ESTUDIO ECONÓMICO 102 4. 3. 1. Cos es o ales A con inuación (Tabla 14), se mues a el p esupues o o al desglosado. El cos e o al del p oyec o es de 28 187,89€. P esupues o del P oyec o: Es udio de edis ibución de la plan a de una pani icado a median e simulación CONCEPTO DESCRIPCIÓN IMPORTE Ingenie o 683 ho as 19,63 € /h 13 409,70 € Je e de P oyec o 50 ho as 28,53 € /h 1 426,39 € To al, pe sonal 14 836,09 € In e sión Tasa Amo . Anual Amo . anual Meses de empleo Amo . mensual O denado 749,00 € 25% 187,25 € 6 15,60 € 93,63 € Moni o 109,00 € 25% 27,25 € 6 2,27 € 13,63 € Teclado 12,66 € 25% 3,17 € 6 0,26 € 1,58 € Ra ón 9,99 € 25% 2,50 € 6 0,21 € 1,25 € Windows 14,99 € 100% 14,99 € 6 1,25 € 7,50 € O ice 69,00 € 100% 69,00 € 4 5,75 € 23,00 € Wi ness 30 000,00 € 100% 30 000,00 € 2 2 500,00 € 5 000,00 € To al 30 964,64 € 5 140,58 € To al, cos es di ec os 19 976,67 € A endamien o local 6 meses 500,00 € 3 000,00 € Cale acción y Clima ización 6 meses 80,00 € 480,00 € Se icio de limpieza 6 meses 120,00 € 720,00 € Telecomunicaciones (In e ne y línea mó il) 6 meses 140,00 € 840,00 € Consumo eléc ico 6 meses 30,00 € 180,00 € Agua 6 meses 4,00 € 24,00 € Adminis a i os 20% MOD 2 967,22 € To al, MOI 8 211,22 € To al 28.187,89 € Tabla 14. P esupues o o al p oyec o 103 CONCLUSIÓN Y LÍNEAS FUTURAS In oducción Pa a inaliza el abajo, se exponen las conclusiones a las que se ha llegado as habe expe imen ado odo el p oceso de simula la pani icado a. En e ellas el cumplimien o de los obje i os ma cados, la u ilidad de la simulación en la oma de decisiones, consejos a la ho a de modela y la con inua eno ación de las emp esas pa a man ene se compe i i as. Además, se p opond án u u as p opues as pa a con inua en la mejo a del p oceso p oduc i o y de la emp esa en gene al. Como simula el es o de los p ocesos de la pani icado a, ealiza es udios económicos del impac o de la nue a dis ibución e implan a me odología de abajo LEAN y mejo a con inua. CONCLUSIÓN Y LÍNEAS FUTURAS 104 Conclusiones Finalizado el abajo se llega a una se ie de conclusiones. En p ime luga , conclui que g acias al so wa e Wi ness se ha podido simula el p oceso p oduc i o de la pani icado a y se han log ado cumpli los obje i os p e iamen e ma cados. T as ealiza a ios escena ios con di e en es al e na i as, se llega a que solo dos de ellas sa is acen con el p ime obje i o: la que epa e la ca ga de abajo en e los dos ho nos de una o ma más equi a i a y o a en la que se cambia el ho no de ai e po un ho no de mayo capacidad. La segunda opción gene a unos esul ados no ablemen e mejo es que la p ime a, ya que epa iendo la ca ga en e ho nos aho amos ein e minu os, pe o con la segunda p opues a es e iempo se ele a has a una ho a y cua o. Po lo que, inalmen e, se decide sus i ui el ho no de ai e po un ho no con mayo capacidad. Después se ealizó una simulación en la que se duplicaba la p oducción dia ia. Así se comp oba ía si los ecu sos de la pani icado a son capaces de manu ac u a dicha can idad. T as ealiza la simulación y ob ene los esul ados, se obse a que la ca ga de abajo de los ope a ios es no ablemen e mayo a la an e io y que se inaliza la p oducción ue a del ho a io de los abajado es. Con es os esul ados se concluye que implan a una nue a e men ado a, pa a p oduci en un día la p oducción de dos, es una solución in iable y que no apo a alo a la emp esa. T as analiza los esul ados se llega a la conclusión de que la única causa económicamen e iable que jus i ique la ins alación de una e men ado a se ía que las exis en es no u iesen la capacidad su icien e como pa a p ocesa la p oducción de un día. Po úl imo, se ha p opues o una nue a dis ibución en plan a de la pani icado a. La dis ibución se ha ealizado en unción de la posición de los ho nos, ya que la eposición de los ho nos CONCLUSIÓN Y LÍNEAS FUTURAS 105 equie e ins ala nue as salidas de gases. Siguiendo el mismo a gumen o el nue o ho no se ins ala en el luga del an iguo pa a ap o echa las salidas de gases exis en es. Se ha ampliado la zona ú il, pasando el ga aje al pa io ex e io . Las máquinas se han colocado de una o ma más con inua con o me al p oceso, aho a la amasado a i á jun o al almacén donde se conse a án los ing edien es y el es o de las máquinas del p oceso p oduc i o (pesado a, almacenado a, máquina de ba as y chapa e a). La e men ado a se ha si uado p óxima a las máquinas (pesado a, almacenado a, máquina de ba as y chapa e a) y se ha habili ado un espacio en e es as pa a la ci culación de los ca os, e i ando el p oblema de espacio que había an es. G acias al abajo ealizado, he podido comp oba la u ilidad de la simulación en el mundo de la indus ia. G acias a es a he amien a ha sido posible el es udio de la nue a dis ibución p opues a, con g an acilidad. Sin la simulación se ía una p opues a menos a ianzada, y alea o ia. La ealización de la simulación me ha ayudado a en ende mejo odos los p ocesos de la pani icado a, a la ho a de es udia el sis ema se ol idan algunos pun os que cuando oca p og ama enseguida se echan en al a y se acaban descub iendo los pun os débiles y ue es casi an es de acaba el modelo. Es sa is ac o io e como un modelo que equie e muchas ho as de abajo e mine siendo ecompensado al pode aplica le modi icaciones de una o ma ápida y sencilla. G acias al so wa e Wi ness, oma la decisión sob e la nue a dis ibución ha sido mucho más ácil, ya que se han podido p e e algunos pun os que de o ma analí ica no hab ían esul ado. De es a o ma, se puede es a mejo p epa ado pa a lo que enga. La p og amación en Wi ness es bas an e sencilla, pe o hay que se p eca idos a la ho a de modela . Siemp e se debe alida un modelo an es de abaja con él, ya que de lo con a io se