Control de la Producción Mediante un Sistema con Inventario en Proceso Constante: CONWIP. Estado de la Cuestión

*Este trabajo se deriva de la participación de sus autores en un proyecto de investigación con financiación procedente del Ministerio de Ciencia y Tecnología (Proyecto DPI2001-3110), y con cofinanciación proveniente del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). II Conferencia de Ingeniería de Organización Vigo, 5-6 Septiembre 2002 Control de la Producción Mediante un Sistema con Inventario en Proceso Constante: CONWIP. Estado de la Cuestión.* Pedro L. González Rodríguez1, José M. Framiñán2, Rafael Ruíz-Usano3 1 Ingeniero de Organización Industrial, [email protected] 2 Ingeniero Industrial, [email protected] 3 Ingeniero Industrial, [email protected] Escuela Superior de Ingenieros, Universidad de Sevilla Camino de los Descubrimientos, s/n, 41092, Sevilla RESUMEN El sistema de control de la producción CONWIP (CONstant Work In Process) fue introducido por Spearman et al. [1]. Éste puede encuadrarse dentro de los sistemas denominados tipo pull, aunque debido a su estructura contiene características de sistemas push. Su filosofía es reducir los costes asociados a elevados niveles de inventario, característico de los sistemas push en entornos dinámicos. Desde su concepción hasta nuestros días han surgido distintas aportaciones y modificaciones del sistema originario. En este trabajo se realiza una revisión del estado de la cuestión sobre las contribuciones de los distintos autores, con el objeto de explorar futuras líneas de investigación. 1. Introducción La denominación de CONWIP (CONstant Work In Process) fue introducida por Spearman et al. en 1990 [1], aunque el mecanismo básico parte de Jackson [2] en 1963. Sin embargo, otros sistemas similares han sido propuestos por distintos autores, entre los que destacan el sistema “Workload control” de Bertrand [3], el sistema “C-WIP” de Glassey y Resende [4], el sistema “Long pull” de Lambrecht y Segaert [5], el sistema “Globaly flexible line” de So [6] y el sistema denominado “Single Stage Kanban” al que se refiere Spearman [7] y Di Mascolo et al. [8]. Dichos sistemas tienen un comportamiento parecido, aunque existen diferencias entre ellos. La mayoría de los autores se refieren al término CONWIP para referirse a los sistemas que tratan de mantener constante el inventario en proceso. La utilización de este tipo de sistemas está motivada por el elevado coste que implica tener un inventario demasiado elevado. Por tanto el objetivo de este sistema es reducir el inventario, con lo que se reducen los costes, pero manteniendo una tasa de salida razonable. Esto se puede conseguir aplicando la filosofía de “inventario constante en proceso”. El sistema CONWIP emplea tarjetas para controlar el nivel de inventario en proceso. Las tarjetas son asignadas a cada pieza al comienzo de la línea. Cuando la pieza es procesada en la última estación, la tarjeta es liberada para ser de nuevo enviada al comienzo de la línea, donde será asignada a otra pieza para ser procesada. Ninguna pieza puede entrar en la línea sin que esté acompañada de su tarjeta. Algunos autores, contemplan la incorporación a la estructura del modelo la denominada “backlog list” o “lista de órdenes de producción”. En este caso hay CIO 2002 GESTIÓN DE LA PRODUCCIÓN 457 que tener en cuenta la composición de dicha lista para establecer la pieza que ha de entrar en el sistema. El dispositivo de control CONWIP es descrito con detalle por Hopp y Spearman en [9]. 2. Parámetros de funcionamiento del sistema Los problemas asociados a la implementación de un sistema CONWIP son (Herer y Masin [10]): - La determinación del número de tarjetas a emplear en el sistema, - La previsión de la composición de la lista de órdenes de producción, (backlog) y - La secuenciación de trabajos del backlog. Las aportaciones de los distintos autores respecto a dichas cuestiones son descritas a continuación. 2.1 Determinación del número de tarjetas Aunque la determinación del número de tarjetas es una de las características más importantes para definir el comportamiento del sistema, hoy día no se han formulado reglas claras para su dimensionamiento. En general, la cantidad de tarjetas que debe poseer el sistema se suele determinar por la capacidad del mismo [11]. La elección del número de tarjetas óptimo se consigue mediante un compromiso entre el nivel de servicio o tasa de salida que se quiera alcanzar y el WIP que se esté dispuesto a mantener. Esto se debe a los dos siguientes motivos: •El WIP es una función creciente con el número de tarjetas, de forma que cuando que aumenta el número de tarjetas, nunca disminuye el inventario en proceso. A medida que aumenta el número de tarjetas, aumenta el inventario en proceso [9]. •La tasa de salida también aumenta linealmente con el número de tarjetas, hasta que la tasa toma valores cercanos a la capacidad del sistema [9]. Respecto a las aportaciones realizadas para la determinación del número de tarjetas, éstas se pueden agrupar en métodos empíricos, modelos analíticos, modelos de simulación y modelos híbridos analíticos-simulación. 2.1.1 Métodos empíricos. Aunque en la bibliografía consultada no aparecen fórmulas empíricas para la determinación del número de tarjetas, las principales contribuciones se deben a Huang et al. [12] y Herer y Shalom [13]. Huang et al. [12] realizan una aproximación en la determinación del número de tarjetas en un sistema Conwip basada en la ley de Little [1]. Por otra parte, Herer y Shalom [13] estudian el problema de establecimiento del número de tarjetas cuando el número óptimo de tarjetas para una determinada tasa de salida está comprendido entre dos valores enteros. 2.1.2 Optimización basada en modelos analíticos. La ventaja más importante es la rapidez de computación y el exhaustivo resultado obtenido bajo dichas condiciones. El inconveniente de este tipo de modelado radica en que en la fase de 458 GESTIÓN DE LA PRODUCCIÓN CIO 2002 abstracción del modelo, ya que hay que pagar un alto precio en las hipótesis que hay que establecer, alejándose en ocasiones demasiado de situaciones reales. Las técnicas analíticas empleadas para determinar el número de tarjetas en un sistema Conwip han sido: •Teoría de colas: Duri et al. [14], Gstettner y Kuhn [15], Hopp y Spearman [16] y Ryan et al. [17] •Análisis del Valor Medio (Mean Value Analysis o MVA): Gilland [18] y Herer y Masin [10] •Recocido simulado: Cochran y Kim [19], Golany et al. [20] y Framiñán [21] •Programación lineal: Framiñán [21] •Markov Decision Process o MDP: Duenyas y Patanaake [22] 2.1.3 Optimización basada en modelos de simulación. Los modelos de simulación son menos restrictivos que los analíticos, pero requieren mayor tiempo de computación y su optimización es complicada. Las técnicas empleadas para la optimización del número de tarjetas han sido la búsqueda exhaustiva (Bonvik y Gershwin [23]) y el método estadístico (Spearman et al. [28] y Hopp y Roof [25]). 2.1.4 Optimización híbrida entre modelos analíticos y de simulación. La integración de los sistemas híbridos analíticos-simulación para el modelado es ya descrita por Shanthikumar y Sargent [26] en 1983. El objetivo de este tipo de modelos es poder integrar las ventajas de ambas técnicas de modelado, es decir, la exhaustividad de los modelos analíticos y la ausencia de restrictividad en las asunciones de los modelos de simulación. En la bibliografía consultada se encuentra el trabajo de Luh et al. [27] para un sistema tipo taller. 2.2 Composición de la lista de órdenes de producción (backlog) La incorporación de la lista de órdenes de producción puede ser el resultado de la aplicación de un sistema de planificación de la producción o en cambio puede ser obtenida a partir de un método de previsión de la demanda [21]. Herer y Masin [10] contemplan en su formulación matemática del sistema Conwip que la composición de la lista de órdenes de producción, en un entorno contra pedido, es conocida de antemano mediante como resultado de la aplicación de un método de planificación de la producción. El otro caso se puede observar en una publicación de Golany et al. [20] de 1999 en la que se tiene en cuenta la composición de la lista de órdenes de producción a partir de la previsión de la demanda en un entorno contra stock para varios productos. 2.3 Secuenciación de trabajos Cuando se fabrica más de un tipo de producto, es necesario determinar la secuencia de entrada al sistema de los trabajos en el backlog. Aquí es importante distinguir dos cuestiones: CIO 2002 GESTIÓN DE LA PRODUCCIÓN 459 - tener en cuenta si los distintos trabajos comparten un mismo cuello de botella o si el cuello de botella es dependiente de la secuencia [9]. - si la demanda es contra stock o contra pedido. 2.3.1 Demanda contra pedido En este caso es habitual considerar objetivos de minimización del retraso máximo. Cuando el cuello de botella es independiente de la secuencia, dicho problema se puede abordar mediante la regla EDD (Earliest Due Date, estudiada por Jackson [2]), o bien objetivos de minimización del número de trabajos retrasados o del retraso medio ponderado. Los dos últimos conducen a problemas NP-difíciles ampliamente abordados por la literatura. Cuando además existan set-ups significativos Spearman et al. [28] propone el empleo de las técnicas que se emplean en el caso de una sola estación de trabajo. El caso de que los cuellos de botella sean dependientes de la secuencia ha sido abordado por Tardiff [29], que emplea un modelo basado en el sistema MRP con limitaciones de capacidad para detectar secuencias de trabajo inadmisibles y proponer soluciones admisibles y Herer y Masin [10], que realizan un modelo en programación matemática para establecer el orden de los trabajos en la lista de espera para minimizar los costes totales de fabricación. 2.3.2 Demanda contra stock En este caso hay que distinguir si el backlog es conocido de antemano o no. Si se conoce el backlog y el cuello de botella no depende de la secuencia, un objetivo admisible puede ser minimizar el tiempo medio de flujo ponderado, mediante la regla WSPT (Weighted Shortest Process Time), siempre que los tiempos de set-up sean poco significativos. En cambio, si el cuello de botella depende de la secuencia Framiñán [21] y Framiñán et al. [30] han estudiado la reducción del inventario ajustando el número de tarjetas al contenido de la lista de espera. De esta manera se determina conjuntamente el inventario en proceso y la secuencia de trabajos. Esta determinación se ha realizado mediante un modelo de programación lineal y otro mediante recocido simulado. También hay que considerar el trabajo de Golany et al. [20] donde se determina conjuntamente el nivel de inventario en proceso y la secuenciación de los trabajos. Para ello se realiza un modelado matemático al cual se aplica la técnica de recocido simulado. Si el backlog es desconocido, no se puede diferenciar entre cuellos de botella dependientes o no de la secuencia. Tampoco tiene sentido tener en cuenta los tiempos de set-up. Por tanto las decisiones deben enfocarse a la ordenación de los trabajos en los inventarios intermedios y determinación de reglas de entradas de los trabajos en el sistema. Spearman et al. [1] establece la regla FCFS entre estaciones y el empleo de un único tipo de tarjeta para todos los trabajos. Distintas referencias que abordan estas cuestiones son Duenyas [31], y Framiñán et al. [32]. 2.3.3 Entornos mixtos Woodruff y Spearman [33] han estudiado el problema de secuenciación de trabajos en entornos mixtos de producción bajo pedido y contra stock, minimizando los costes de fabricación, mediante el empleo de un algoritmo de búsqueda tabú. 460 GESTIÓN DE LA PRODUCCIÓN CIO 2002 3 Aplicaciones En esta sección se describen las referencias relativas a las extensiones al sistema Conwip, sus aplicaciones reales, y los estudios comparativos del mismo frente a otros sistema de control. 3.1 Entornos de Aplicación Aunque originalmente el sistema CONWIP fue diseñado para entornos de fabricación tipo serie (flow shop), hay otros autores (por ejemplo, ver Golany et al. [20]) que han estudiado el comportamiento de este sistema en entornos en los que existen distintas rutas posibles de fabricación para varios productos, o bien en entornos de tipo taller (Ryan et al. [17], y Luh et al. [27]). Finalmente, Huang et al. [12] aplica este sistema a un entorno formado por dos líneas independientes que comparten una máquina en la parte central de las líneas y otra máquina al final de las mismas. Otras extensiones del sistema original se refieren a su aplicación en entornos en los que pueden aparecer averías en las máquinas, tiempos de set-up, o reprocesado de piezas. La influencia de las averías de las máquinas son de fácil consideración en sistemas estudiados a partir de modelos de simulación. Sin embargo resulta difícil abordar dicha cuestión de manera analítica. Entre los trabajos que consideran este tipo de eventos y lo estudian mediante simulación caben destacar los realizados por Bonvik et al. [24], Bonvik y Gershwin [23] y por Graves y Milne [34]. En los trabajos de Bonvik et al. [24] y Bonvik y Gershwin [23] se han realizado comparativas con otros sistemas en distintos escenarios, siendo el comportamiento del sistema Conwip uno de los más destacados. De manera analítica cabe resaltar el trabajo de Hopp y Spearman [16] que desarrollan un modelo basado en teoría de colas, mediante una red de colas cerrada. En último lugar hay que tener en cuenta el trabajo de Huang et al. [12], donde aborda la consideración de fallos en las máquinas de manera indirecta, para lo que introduce, en el cálculo aproximado del número de tarjetas óptimo para el sistema, un determinado factor de eficiencia donde se reflejan las averías de las máquinas. Al igual que ocurre con las averías en las máquinas la repercusión de los tiempos de set-up en el sistema es de fácil consideración para modelados bajo simulación y siendo complicado su tratamiento analítico. Chang y Yih [35] consideran este aspecto incluyéndolo como parte del modelado del sistema Conwip realizado bajo simulación. Por otra parte, en el trabajo de Herer y Masin [10] se aborda este problema de manera analítica. Para ello realiza un modelado del sistema Conwip basado en programación matemática con el objetivo de minimizar una determinada función de costes en la que los costes de set-up son incluidos en la función objetivo de manera que disminuyen inversa y linealmente con el aumento de la inversión en capital. Otro aspecto a tener en cuenta es si existe reprocesado de piezas defectuosas. Este aspecto ha sido estudiado por Duri et al. [14] con un modelado analítico del sistema Conwip, empleando para ello la teoría de colas, aunque de dicho estudio no se desprende si el sistema Conwip se comporta mejor que otros sistemas. CIO 2002 GESTIÓN DE LA PRODUCCIÓN 461 3.2 Casos Reales No son muy numerosas las referencias sobre la aplicación de sistemas Conwip a procesos reales. Spearman et al. [28] indican en su trabajo que el sistema Conwip descrito está siendo implementado en una planta de circuitos impresos. Uszoy et al. [36] describen la implementación de un sistema de este tipo en una fábrica de semiconductores. Gilland [18] describe la aplicación práctica para una fábrica de microprocesadores Intel. Finalmente, Huang et al. [12] aplican este sistema a una planta de laminado en frío. No obstante, no existen referencias claras acerca de su éxito o fracaso en las implementaciones del sistema Conwip para casos reales. 3.3 Comparación con otros sistemas En la tabla 1 se muestran una relación de las distintas comparativas respecto al sistema Conwip. El símbolo “s” significa que se ha realizado una optimización de los parámetros, mientras que el símbolo “n” significa que no ha habido optimización. Referencia Kanban Single Kanban Dual Kanban Generic Kanban Híbrido Kanban / Conwip Basestock Minimal Blocking Drum- Buffer-Rope Starvation Avoidance Clock Work MRP Bonvik et al. [24] s s s s Bonvik y Gershwin [23] s s s Chang y Yih [35] n Graves y Milne [34] s Gstettner y Kuhn [15] s Gilland [18] s s Lambrecht y Segaert [5] n n Muckstadt y Tayur [38, 39] s Roderick et al. [37] s Yang [40] s s Tabla 1: Comparación con otros sistemas Las distintas comparaciones indican la superioridad del sistema Conwip respecto al sistema MRP (Roderick et al. [37] y Spearman et al. [1]). Para tiempos de proceso variables o entornos con un mix de productos variable es más aconsejable el empleo de un sistema Conwip que un sistema Kanban (Lambrecht y Segaert [5] y Muckstadt y Tayur [38, 39]). En cambio Chang y Yih [35] indican que aunque el comportamiento de ambos es similar, pero consideran preferible el sistema Kanban, ya que estiman que es más flexible, aunque el número de parámetros de funcionamiento es superior. Yang [40] Como conclusión se indica que el sistema Conwip aporta el menor tiempo de espera para los clientes, así como el menor WIP total. 462 GESTIÓN DE LA PRODUCCIÓN CIO 2002 Bonvik et al. [24] y Bonvik y Gershwin [23] han realizado uno de los últimos estudios comparativos, ratificando las ventajas del sistema Conwip respecto otros sistemas pull, aunque el sistema híbrido propuesto, basado en el sistema Kanban genérico, ofrece mejores resultados para los escenarios estudiados. Por otra parte Yang [40] observa en su comparativa respecto Kanban simple y Kanban dual, que el sistema Conwip aporta el menor tiempo de espera para los clientes, así como el menor WIP total. 4 Conclusiones El objetivo de este trabajo es enlazar las aportaciones de los distintos autores respecto al sistema de control de la producción Conwip, estudiando para ello aspectos como la determinación del número de tarjetas, lista de órdenes de producción, secuenciación de trabajos, averías de máquinas, tiempos de set-up, reprocesado, aplicaciones reales y comparación con otros sistemas. Futuras investigaciones se pueden centrar en la robustez del sistema Conwip en escenarios donde es importante la influencia de tiempos de set-up, averías y reprocesado de piezas. Por otra parte investigar la determinación del nivel de inventario adecuado en sistemas tipo taller. Referencias [1] Spearman, M. 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