OPTIMIZACIÓN DE LA PROGRAMACIÓN DE TAREAS EN REMANUFACTURA DE PINO. Manuel Francisco Antúnez Lara

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1 UNIVERSIDAD DE TALCA FACULTAD DE INGENIERÍA OPTIMIZACIÓN DE LA PROGRAMACIÓN DE TAREAS EN REMANUFACTURA DE PINO Por Manuel Francisco Antúnez Lara Tesis para optar al grado de Magíster en Gestión de Operaciones Prof. Supervisor Dr. Alfredo Candia Véjar Marzo 2014

2 Dedicado a mis padres Manuel y Catalina, por todo su amor, apoyo y esfuerzo

3 AGRADECIMIENTOS En primer lugar le doy las gracias a mis Padres, Manuel y Catalina, y a mis Hermanas, María Carolina y Catalina Patricia por su esfuerzo, amor y preocupación y por darme la fuerza para salir adelante y hacer de mí una mejor persona. En segundo lugar a todas aquellas personas que amo y que han estado incondicionalmente conmigo durante todo este tiempo. Además quiero agradecer a mi profesor guía, el Dr. Alfredo Candia, por creer en mi capacidad durante todo el tiempo que trabajamos juntos, por los conocimientos y consejos entregados durante mi formación y la elaboración de esta Tesis. También, de igual forma quisiera agradecer el apoyo entregado en el lugar donde se realizo este estudio a don Jean Claude Lucas, Emilio Seguel, Héctor Cáceres y Johnny Vergara.

4 RESUMEN En este trabajo se aborda un problema de programación de máquinas paralelas no relacionadas, considerando tiempos de setup, fechas de entrega, y disponibilidad de tiempo (capacidad) de las máquinas. Es un problema de complejidad NP-hard, por lo que se justifica el uso de métodos heurísticos para obtener soluciones aproximadas. Se clasifica como Scheduling de máquinas paralelas no relacionadas, considerando tiempos de setup, con un criterio de optimalidad de la minimización del makespan (Rm/Sijk/Cmax). El problema se basa en un caso real y el objetivo es reducir al mínimo la suma del makespan. Se propone un modelo lineal de programación entera mixto y desde el modelo se consideran restricciones realistas. Se utiliza una Búsqueda Local Multi-inicios como método de solución para este problema. En la fase inicial se construye una solución aleatoria mientras se cumpla con la condición de capacidad de cada máquina, luego se utiliza una regla de despacho para ordenar las tareas. En la fase de búsqueda local, se mejora la solución a través de un algoritmo de búsqueda local 2-Opt. Para efectos de la experimentación numérica y la medida de la calidad de los algoritmos diseñados, se compara la solución obtenida por el método multi-inicios con un algoritmo de Búsqueda Local. El método multi-inicios presenta mejores resultados que la Búsqueda Local, a un costo computacional un poco mayor, con una desviación promedio de 2,2% con respecto al óptimo, mientras que la Búsqueda local presenta una desviación de 10,4% con respecto al óptimo. Se comparan programaciones reales, con las obtenidas por el método multi-inicios, en un escenario con 3 moldureras y 101 tareas y un horizonte de planificación de 1 semana. Este método logra una mejora del 7,85% en el tiempo total de producción y un aumento de la capacidad de producción de 164 m 3 en el mes bajo las mismas condiciones, sólo por el hecho de programar y secuenciar de una mejor forma. Palabras clave: Programación de tareas, Tiempo de setup, Máquinas paralelas, Métodos Multi-inicios. i

5 ABSTRACT This work presents a scheduling problem unrelated parallel machines, considering setup times, due dates, and time availability (capacity) of the machines. It is a problem of NP-hard complexity so that it justifies the use of heuristic methods to obtain approximate solutions. Scheduling is classified as unrelated parallel machines, setup times considering with an optimality criterion of minimizing the makespan (Rm / Sijk / Cmax). The problem is based on a real case and the objective is to minimize the sum of the makespan. A linear mixed integer programming model is proposed and realistic constraints are considered. A multi start local search is used as a method of solution for this problem. In the initial phase builds a random solution while complying with the capability condition of each machine, then uses a dispatchin rukes to sort the jobs. In the local search phase, the solution is improved through a local search algorithm 2-Opt. For purposes of numerical experimentation and measurement of the quality of the algorithms, compares the solution obtained by multi start local search (BLM) heuristic with a local search algorithm. BLM presents better results than Local Search, to a greater computational cost, with an average deviation of 2,2% from the optimal, while local search has a deviation of 10,4% compared to the optimal. Real schedules are compared with those obtained by the BLM heuristics in a scenario with 3 moulders and 101 jobs and a planning horizon of 1 week. BLM achieves an improvement of 7,85% on the total production time and increasing production capacity of 164 m3 in the month under the same conditions, just for the sake of scheduling and sequencing of a better way. Key words: Scheduling, Setup time, Parallel machines, multi-start methods ii

6 ÍNDICE DE CONTENIDOS 1. CAPITULO I: INTRODUCCIÓN Antecedentes y Motivación: Situación de la Industria Forestal Generalidades de la Planta Problemática Objetivos General Específicos Contribución de la Tesis Propósito de la solución Aporte de la tesis Metodología y Herramientas utilizadas Resultados esperados Estructura de la tesis CAPITULO II: DIAGNÓSTICO ÁREA MOLDURAS CAPITULO III: MARCO TEÓRICO Programación de la Producción Scheduling Escenarios de las máquinas Características de los procesos y restricciones Criterios de optimización Complejidad de los Problemas de Scheduling Tipos de Algoritmos Algoritmos exactos Algoritmos de aproximación Algoritmos heurísticos Máquinas Paralelas Investigaciones Previas iii

7 4. CAPITULO IV: MODELOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL PARA EL PROBLEMA DE SCHEDULING Minimización de la Suma de los Atrasos y Adelantos en Máquinas Paralelas Minimización del Makespan en Máquinas Paralelas no Relacionadas con Tiempos de Setup dependientes de la Secuencia Formulación para el Problema en Estudio Función objetivo Restricciones Método Multi-inicios Experimentos CAPITULO V: RESULTADOS Configuración de Parámetros Estudio de Casos Reales CAPITULO VI: CONCLUSIONES Y PROPUESTAS DE FUTURAS INVESTIGACIONES Conclusiones Generales Levantamiento de Datos de Procesos y Productos Relevantes Recomendaciones y Trabajos Futuros REFERENCIAS BIBLIOGRAFÍCAS...69 ANEXOS...74 Anexo 1: Implementación en Java de la Heurística BLM para el problema en estudio Anexo 2: Implementación en CPLEX de formulación MIP para el problema en estudio Anexo 3: Velocidades por subfamilia, ancho y máquina Anexo 4: Tiempos de setup estandarizados por subfamilia y por ancho Anexo 5: Extracto archivo con datos para la heurística Anexo 6: Datos de productos para caso Anexo 7: Tiempos de cantidad y tiempos de setup para caso iv

8 Anexo 8: Resultados de secuencia y asignación para el Caso 1, considerando fechas de entrega Anexo 9: Resultados de secuencia y asignación para el Caso 1, sin considerar fechas de entrega Anexo 10: Datos de productos para caso v

9 GLOSARIO Remanufactura: Proceso productivo de reciclado y manufactura que transforma bienes que han perdido vida útil o no cumplen con ciertas características de calidad mínima, en productos tan buenos como los nuevos, pero hechos a partir de insumos precedentes de otros procesos de manufactura. Estos productos remanufacturados tienen una nueva vida, desempeño, calidad y garantía. Rips: Madera de pino insigne cepillada en las cuatro caras, obtenida de los cortes laterales del tronco del árbol, por lo tanto no tiene médula. Seca en cámara al 10% de humedad. Blocks: Producto obtenido en el trozado de rips, dimensionado en espesor, ancho y largo variable. Son piezas libre de defectos y otras características naturales negativas de la madera. Se utilizan para fabricar blanks con uniones finger joint, para producir molduras y paneles. Blanks: Madera dimensionada en espesor, ancho y largo, obtenida de la unión finger joint de Blocks por sus extremos. De acuerdo a la ubicación de los dientes, se definen como blanks con unión de cara o como blanks con unión en el canto. Finger joint: Tipo de unión en forma de dientes, que se encuentran en los extremos de los blocks. Esta unión puede ser realizada en la cara o en el canto de la pieza. Molduras: Son elementos decorativos con determinados perfiles y formas especiales, tales como cornisas, guardapolvos, junquillos, machihembrados y tapacantos. La variedad de formas que presentan, permite su utilización en los distintos rubros de la construcción, en la fabricación de muebles, marcos de ventana y marcos para cuadros, entre otros. : Tipo de escenario de las máquinas. : Características de los trabajos. : Criterio de Optimización. : Numero de máquinas. : Número de tareas. : máquinas idénticas en paralelo en un solo estado. : máquinas idénticas en paralelo con diferentes velocidades en un solo estado. vi

10 : máquinas en paralelo no relacionadas. : Tiempo de procesamiento del trabajo sobre la máquina. : Sistema Flow Shop. : Sistema Flow Shop Flexible. : Sistema Job Shop. : Sistema Open Shop. : Tiempo de llegada. : Tiempo de entrega. : Interrupción. Restricciones de procedencia. : Prioridad. : Tiempo de setup secuencialmente dependiente entre trabajo y. : Tiempo de finalización de la tarea. : Makespan. : Tiempo de finalización total. : Tiempo de finalización con prioridades total. : Retardo o retraso de cada trabajo. vii

11 1. CAPITULO I: INTRODUCCIÓN

12 A continuación se da a conocer el marco general en el cual se desarrolla la tesis. En ella se expone la motivación, la problemática, la solución propuesta y la metodología para el desarrollo de la investigación. La tesis busca dar respuesta a una problemática en el área de moldureras en una remanufactura, en donde se analiza, implementa y valida un modelo de optimización para contribuir a la toma de decisiones en la planificación de la producción, y en particular para la programación de tareas en la elaboración de molduras. 1.1 Antecedentes y Motivación: Situación de la Industria Forestal La Industria Forestal es una de las áreas que contribuye en gran medida a las exportaciones de países como Chile, Canadá, Suecia, Finlandia y Nueva Zelanda (Rönnqvist, 2003). En los últimos 15 años, ha producido aproximadamente el 13% del total anual de los retornos por exportaciones del país, con ventas a más de 100 mercados en los cinco continentes. Destacan Estados Unidos, China y Japón como los mercados más importantes, según se ve en la figura 1.1. Esta industria aporta con empleos directos, con un alto efecto multiplicador que permite generar un total de empleos (considerando directos e indirectos), situados fundamentalmente en regiones. Figura 1.1. Región de Destino de las Exportaciones Forestales 2009 (Fuente: Chile País Forestal, 2012). El crecimiento del sector forestal juega un rol fundamental en la economía del país, participando con el 3,5% del producto interno bruto (PIB), siendo la segunda actividad económica más 2

13 importante de Chile después de la minería. También es el segundo sector exportador y el primero basado en un recurso natural renovable. Actualmente las exportaciones forestales alcanzan los US$ millones, lo que representa el 11% del total exportado (Chile País Forestal, 2012). La industria está orientada principalmente a la exportación, con cerca de mil empresas chilenas que envían a los mercados externos productos forestales con diversos grados de elaboración (figura 1.2.): pulpa química en primer lugar de importancia, seguida de molduras, madera aserrada, madera elaborada; tableros y chapas; puertas, ventanas y piezas para la construcción; astillas; papel periódico, maderas en trozos, entre otros. Figura 1.2. Exportaciones forestales por productos 2009 (Fuente: Chile País Forestal, 2012). Los productos primarios de la madera ocupan el mayor porcentaje del valor de las exportaciones; mientras que el volumen y el valor de productos secundarios con valor agregado aumentan rápidamente como porcentaje del total. Durante los últimos once años, el valor de exportaciones de productos primarios de madera se ha duplicado, mientras que para los productos con mayor valor agregado ha crecido seis veces (Chile País Forestal, 2012). El año 2010, los embarques llegaron a los US$ millones, con el 85% de ellos conformados por productos de alto valor agregado. Algunos de estos productos son: molduras, puertas, ventanas, partes y piezas para muebles y muebles terminados. La remanufactura de madera ha sido considerada por muchos aserraderos como una opción muy atractiva para mejorar la competitividad entre ellos, optimizando el aprovechamiento de la materia prima al procesar material con defectos para reconstituir las piezas, y así obtener productos clear (libres de defectos). En este contexto, la producción de molduras de Pinus radiata es un proceso 3

14 fundamental para asignar valor agregado, las molduras del tipo finger joint tienen una alta demanda principalmente en el mercado Norteamericano, pero sólo son aceptadas con una excelente calidad (Muñoz, 2007). Una de las industrias que opera en nuestro país es Remufactura Viñales, que pertenece a Aserraderos ARAUCO S.A., la que tiene la finalidad de producir distintos tipos de molduras, marcos de puertas y ventanas, que tienen como destino a EE.UU., Canadá, Australia y Nueva Zelanda principalmente. Esta empresa ha obtenido muy buenos resultados hasta el momento, sin embargo, a partir de estudios y desarrollo e innovación en el sistema productivo, y la adquisición de maquinaria de mayor capacidad, se hace necesaria una reestructuración del modo en cómo se planifica la producción, que permita aprovechar las capacidades en su totalidad y que reduzca los costes de producción para aumentar los beneficios. 1.2 Generalidades de la Planta En este capítulo se analiza el funcionamiento general de las distintas secciones que forman Remanufactura Viñales, como contexto para enmarcar la sección de Productos terminados, en la que está centrado el estudio. En la actualidad, el Área Aserraderos ARAUCO cuenta con doce Aserraderos y cuatro plantas de remanufactura en operación, con una capacidad de aserrío de m 3 al año, una capacidad de secado de m 3 al año y una capacidad de generación de productos remanufacturados de m 3 al año. Además, cuenta con una fábrica de vigas laminadas con una producción de m 3 al año. En el año 1994 se inician las operaciones de Aserradero y Remanufactura Viñales ubicada en el kilómetro 5 camino a Chanco, Región del Maule. Cuenta con una capacidad de m 3 mensuales de productos terminados, con un 90% de molduras Primed (pintadas) y un 10% de molduras bare (sin pintar); además de una dotación de aproximadamente 450 personas que trabajan de forma directa en el proceso productivo. Los productos fabricados en estas instalaciones se destinan a la industria del mueble, el mercado de la construcción y embalaje. El proceso productivo se divide en dos áreas productivas diferenciadas, el área de Materias Primas y el área de Productos Terminados, la cual se subdivide en Molduras y Pintado. 4

15 El proceso de obtención de molduras comienza en el área de Materias primas donde, como se puede observar en la figura 1.3., el primer paso es el ingreso del rip (madera seca) a la Cepilladora, la que está encargada de dejar la madera con las 4 caras lisas. Luego el proceso sigue con el trozado de las piezas, obteniendo con esto el mix de blocks. Estos continúan con el proceso, pasando a la máquina que realiza las uniones finger joint mediante uniones dentadas, lo que permite dar el largo necesario a las piezas de madera con la ayuda de adhesivos de poliacetato vinílico PVA (cola común para madera), para entregar un producto denominado blanks. Área Materias Primas Área Productos Terminador Pintado Moldureras Pinturas Cepillado RIP Trozado Block Finger-Joint Blank Moldureras Linea Pintura Trefila Figura 1.3. Proceso de fabricación de moldura Finger joint. Una vez formado el blank, continúa su proceso en el área de Productos terminados, en el sub área de Molduras. En éste, una sierra huincha realiza un corte, con una cierta inclinación en el largo de la pieza, de manera de obtener dos o más piezas de una que ingresó. Estas prosiguen a la Moldurera, donde se obtienen las molduras a través de un proceso de moldurado o mecanizado, que es un proceso de corte periférico que tiene por objetivo mecanizar piezas de madera. Desde aquí, las molduras pueden ser enviadas directamente al proceso siguiente (Subárea de Pintado), o quedan almacenadas durante algún tiempo, lo que depende del programa entregado por planificación, para luego continuar al siguiente paso. Posteriormente, se realiza la terminación de las molduras, proceso que se puede efectuar a través de dos mecanismos: una alternativa es ejecutada en una máquina de línea de pintura, mediante la aplicación de pintura disuelta en agua. La otra alternativa es la utilización de la máquina Trefila, donde se aplica una pasta, la que tiene mayor poder para cubrir los defectos, que la pintura. 5

16 En ambos casos, las piezas terminadas son sometidas a controles de calidad. Para finalizar se realiza el embalado final y se entrega a la bodega de productos terminados. 1.3 Problemática La Remanufactura Viñales cuenta con 4 moldureras con diferentes velocidades potenciales, que dependen del ancho y la complejidad del perfil de los productos a elaborar. Actualmente existen más de 35 Subfamilias de productos, siendo en total más de 500 productos diferentes en el subárea de molduras. Cada producto se caracteriza por la calidad de la madera, espesor, ancho y uso final; donde además cada uno tiene su tiempo de elaboración total, dependiendo de la velocidad potencial de la máquina. Figura 1.4. Distribución en planta. Actualmente, la programación y secuenciamiento de productos en las distintas áreas se realiza en forma manual, y es tarea de los planificadores y supervisores de planta tomar la decisión de asignar un producto a una máquina, en base a la experiencia. Considerando los productos que están en espera a ser producidos y las restricciones de orden superior tales como el no ingreso de ciertos productos en determinadas máquinas y el cumplimiento de fechas de entrega de los productos, la programación se realiza analizando solo algunas combinaciones de las múltiples posibles. 6

17 La programación se realiza diariamente, y se necesita de una alta concentración del programador, quien en forma mental va analizando los criterios de ordenamiento. Este procedimiento no garantiza el cumplimiento de la demanda y no utiliza de forma óptima los recursos existentes. Por lo tanto, el problema es enunciado de la siguiente forma: Se desea programar y secuenciar los productos en espera a ser producidos en las 4 moldureras disponibles, considerando el tiempo de proceso de cada producto o pedido por moldurera y el tiempo de preparación (setup) de cada producto. Además se deben cumplir las fechas de entrega para los productos y cumplir con las restricciones, tal como el no ingreso de algunos productos a ciertas moldureras. La programación encontrada debe minimizar el tiempo total de moldurado considerando las restricciones enunciadas anteriormente; y de esta forma, obtener un aumento en la capacidad de producción ya que las moldureras estarán disponibles para un nuevo conjunto de productos a elaborar. Además, disminuir el tiempo de permanencia de los blanks y molduras en zonas de espera a seguir en el proceso y con ellos los costos de inventario asociados. 7

18 1.4 Objetivos General Desarrollar un modelo de programación de tareas para el área de molduras que minimice los tiempos de setup y elaboración, que considere fechas de entrega y capacidad de máquinas, en una remanufactura de Pino insigne Específicos Describir el proceso de secuenciación en molduras, y levantar los parámetros relevantes a utilizar (tiempos de proceso de las tareas en cada máquina, fechas de entrega, tiempos de setup). Desarrollar un modelo de programación entera mixta (MIP) de Scheduling para el problema de secuenciación en máquinas de molduras, que considere tiempos de setup, capacidad de máquinas y fechas de entrega. Evaluar y validar el modelo con casos de estudio real. Implementar una heurísticas para resolver el problema. 8

19 1.5 Contribución de la Tesis A través de las soluciones que entrega el modelo propuesto, se busca conocer la secuencia de las tareas a procesar en cada máquina y el tiempo necesario para ello, de acuerdo a las fechas de entrega de cada tarea y la disponibilidad de tiempo de cada máquina Propósito de la solución El propósito de la solución es optimizar parte del proceso productivo de una remanufactura, en particular el área de molduras, donde se lleva a cabo el mecanizado de la madera. La optimización se basa en la minimización del makespan o tiempo de término de la última tarea en ser procesada en el sistema. El argumento detrás de la planificación de las secuencias está dado por el alto tiempo muerto que se produce al momento de preparar la máquina (setup) para procesar algún producto, que corresponde aproximadamente al 15% del tiempo disponible Aporte de la tesis Por una parte, el modelo propuesto contribuye a entregar los lineamientos iniciales en la planificación y programación de tareas (secuenciamiento) a procesar a en las distintas máquinas, disminuyendo con ello los tiempos muertos por setup. Esto, porque cuando se cuenta con una mala programación, se corre el riesgo de perjudicar los factores de uso y aumentar los tiempos muertos, y con ello afectar el cumplimiento con las fechas de entrega. Por otra parte, plantea un modelo matemático que permite la programación de tareas en la parte operativa de una planta de remanufactura, en particular en el secuenciamiento de los productos. Hasta la fecha, los modelos que trabajan con la realidad estudiada en esta área, en su mayoría no incluyen la aplicación a casos reales, y ninguno considera la capacidad de una o más maquinas en la búsqueda de una solución factible; y además sólo plantean la minimización de los atrasos en las entregas como función objetivo. 9

20 Así también, se desarrolla un modelo de programación entera mixta para el problema de programación de tareas en máquinas paralelas no relacionadas, considerando los tiempos de setup, fechas de entrega y capacidad de las máquinas. Finalmente, otro aporte relevante de este trabajo dice relación con el mejoramiento de las capacidades de respuesta ante problemas en la producción, por medio de un aumento en la flexibilidad del proceso de programación de la producción, además de la optimización de recursos y las tecnologías asociadas al proceso Metodología y Herramientas utilizadas Metodología Se realiza la modelación matemática basándose en modelos de máquinas paralelas no relacionadas que minimizan el makespan, considerando los tiempos de setup, las fechas de entrega y capacidad de las máquinas. En forma paralela, se recopilaron los datos necesarios para realizar las corridas con que se trabaja en la prueba del modelo. Algunos de los parámetros entregados vienen ordenados en forma correcta, pero en otros sólo se entregan las bases de datos que están disponibles, por lo que se debió realizar un trabajo de análisis e interpretación de cada una. Además, en otros casos no existía información o datos sobre ciertos aspectos o parámetros relevantes, por lo que fue necesario hacer estudios específicos para lograr capturarlos. Para la validación del modelo matemático y los resultados obtenidos por la heurística, se toma en consideración la opinión de los expertos donde se aplica el modelo propuesto, y personal externo a estos (profesionales que están inmersos en el área) Herramientas utilizadas Para el modelo matemático se utiliza programación lineal entera mixta, esto debido a que se tienen variables enteras como continuas dentro de la modelación de la problemática. Un problema de programación lineal se refiere a la optimización (minimización o maximización) de una función lineal, sujeta a restricciones lineales de igualdad y/o desigualdad. Así, tanto la función objetivo como las 10

21 restricciones están representadas por funciones lineales en las variables de decisión, las cuales pueden ser variables continuas y/o enteras. Para la implementación computacional, fue modelada en el Software OPL y el motor de solución CPLEX versión 12.2 desarrollado por IBM. Esta fue testeada con instancias ficticias de 2 máquinas y 20 tareas, que se encuentran en la literatura (Rabadi, 2005). CPLEX es una herramienta para resolver problemas de programación lineal, problemas de redes, de programación entera mixta, cuadrática, cuadrática restringida, y programación por restricciones. Corresponde al software comercial más completo y eficiente en los últimos años (Mardones y Álvarez, 2010). Las heurísticas fueron implementadas en JAVA, ya que es un lenguaje multiplataforma, esto quiere decir es un lenguaje que puede funcionar en Windows, Linux y en otros sistemas operativos. Asimismo, es un lenguaje que posee una gran cantidad de librerías gráficas que permite al desarrollador hacer que este proyecto sea más agradable en el aspecto visual. Los experimentos se llevaron a cabo en una computadora AMD A10 Quadcore, 2,3 GHz CPU y 8 GB de memoria RAM en ambiente Windows Resultados esperados Implementar una solución factible para el problema de programación de tareas en máquinas paralelas no relacionadas, considerando los tiempos de setup, capacidad de las máquinas y fechas de entrega. Implementar una aproximada al óptimo global para el problema enunciado recientemente, mediante la implementación heurística Estructura de la tesis A continuación se describen los capítulos en los que se estructura el trabajo de tesis de Magister presentado: Capítulo 2: se presenta un diagnóstico del área de moldureras y la influencia de los tiempos de setup y el no cumplimiento con las fechas de entrega en el proceso productivo, dentro de Remanufacturas de Aserraderos ARAUCO S.A.. 11

22 Capítulo 3: se desarrolla el marco teórico que da soporte al trabajo de tesis. Capítulo 4: se desarrolla la propuesta y formulación MIP del modelo matemático para la programación de la producción y los algoritmos implementados para resolver la problemática. Capítulo 5: se presentan los resultados de la aplicación de las heurísticas para comprender su funcionamiento, y los resultados de su aplicación a un caso real. Capítulo 6: se presentan las conclusiones y propuestas a futuro, dando paso a las referencias bibliográfica empleadas y terminando con los anexos. 12

23 2. CAPITULO II: DIAGNÓSTICO ÁREA MOLDURAS

24 Los productos son asignados a cada planta de Remanufacturas de Aserraderos ARAUCO, las que suman cuatro en total, por el departamento de planificación central. Estas asignaciones se realizan en base a una oferta de producción mensual que proyecta el Jefe de Planta, y las características de cada planta. El mix de productos asignados a la planta es desglosado y programado por el planificador a las distintas moldureras. Al momento de asignar los pedidos de molduras a producir, se cuantifica la cantidad de setup que se deberá realizar para producir estos pedidos. Para obtener este valor, los perfiles se agrupan por template, el cual representa la forma en espesor y ancho que tendrá la moldura, tal como se observa en los ejemplos de la figura 2.1. Dentro de un template se agrupan distintos tipos de productos, los que se diferencian por largo y terminación final (Pintados o sin pintar), entre otros. Figura 2.1. Template de molduras. La cantidad de setup o template a producir por cada planta de Aserraderos ARAUCO, se define de acuerdo a las características de las máquinas y el layout que presenta cada una de las plantas. Los pedidos asignados son de bajo volumen, lo que impide trabajar largos periodos con un mismo producto. Tabla 2.1. Cantidad de setup por planta. Planta Promedio Porcentaje del mensual 2012 total Rema. Horcones ,5 % Rema. Viñales ,9 % Rema. Cholguán ,2 % Rema. Valdivia ,4 % En esta tabla se puede observar que la Remanufactura Viñales concentra el 35.9 % de los template a producir, mensualmente; por lo tanto, la mayor cantidad de tiempos muertos inducidos por setup, ya que la tasa de producción diaria del área corresponde a 225 m 3 con 4 moldureras a 2 turnos de 8 horas. 14

25 Existen ciertas subfamilias de productos que se producen en mayor proporción mensualmente. Como se puede observar en la figura 2.2, existen 4 subfamilias (Cassing, Base, Directo y Crowns) que tienen la mayor proporción de molduras, lo que implica que al incorporar al análisis los tiempos de setup, se pueden disminuir los tiempos muertos al ir programando por productos de la misma subfamilia, pues presentan características similares. Distribución por Subfamilias Promedio mensual 2011 LAMINADO 2% BASE 23% CROWNS 7% CORNER GUARDS 3% DIRECTO 16% CASING 33% BEVELED 2% Figura 2.2. Proporción de Productos por subfamilia. Dentro de estas 4 subfamilias también se presentan Perfiles que se repiten constantemente mes a mes (productos commodities), y dentro de ellos existen ciertos perfiles que se producen en mayor proporción mensualmente (ver figura siguiente). 15

26 Distribución por perfil Promedio mensual 2012 WM-738 5% WM-366 3% GP-GM650 3% WM-351 3% WM-356 5% SJ- JIM(2_1/4)_W/SCR I 6% SJ-EC % RJ-SAU-RAB- SGL(MFJJ4 3% KARMLIST- M1(15X70) 4% KARMLIST- RUND(12X58) 4% RJ-JIM_AWM-RAB- DBL(4 3% Figura 2.3. Proporción Mensual de Productos. Actualmente, la forma de planificar es la siguiente: con el mix de productos solicitados, el planificador proyecta qué tiene que ser cepillado, luego trozado, pegado en las finger joint y partido en las sierras huinchas, para luego elaborar cada perfil en la moldurera y procesos posteriores al moldurado. El planificador, en forma mental, va analizando los criterios de ordenamiento, tales como Fecha Puesta Disposición óptima (FPD), Familia de Productos, Largo, Ancho, metros lineales del pedido y terminación. Una deficiente o nula consideración de uno de estos criterios, puede derivar en una mala planificación y disponibilidad de los productos a los procesos siguientes. El trabajar al límite de las fechas de entrega, no da tiempos de holgura para reaccionar a problemas que puedan ocurrir durante el proceso y/o problemas propios de la madera, teniendo que entregar un producto de deficiente calidad para cumplir con las fechas, entregarlo atrasado incurriendo en multas y mayores costos, o no entregarlo por tratarse de un producto que no cumplió con los estándares de calidad. Una mala proyección en cualquiera de estos procesos, puede provocar que algún pedido no sea producido ni posteriormente despachado, generando con ello un incumplimiento en la planificación. El no considerar cierto perfil o pedido a producir, significa que será madera que no va a ser considerada para ser cepillada, trozada y luego pegada en las finger joint actualmente estas tres 16

27 actividades se realizan en línea, donde se apunta a trabajar con altos volúmenes de madera seca a procesar, para evitar tiempos muertos en los procesos recién mencionados. Una alternativa que existe cuando no se produce un pedido o se atrasa, es solicitar mayor plazo de entrega. Sin embargo, este procedimiento no siempre se realiza, lo que lleva a elaborar productos que no estaban considerados en el plan de producción diario de cada máquina, generando con ello problemas de tiempos muertos por setup e interrupción de programas. Si el pedido no se produce, esto se traduce en un no cumplimiento, lo que además afecta a procesos que se encuentran más adelante como el pintado o trefilado para dar la terminación a los productos, repitiendo los mismos problemas enunciados anteriormente. Ahora bien, el actual método de planificación no tiene malos indicadores y en algunos casos se realizan menos setup que los planificados, como se ve en la tabla 2.2. Esto se debe a dos motivos: 1. El pedido no es producido, lo que se traduce en un incumplimiento. 2. Si el producto es commodity, se produce un stock de seguridad para pedidos futuros, pero esto no se realiza comúnmente. Tabla 2.2. Setup reales en el área de molduras. Marzo 2012 Abril 2012 Mayo 2012 Junio 2012 Julio 2012 Número setup planificados Número setup reales Tiempo (min) A modo de ejemplo práctico calcularemos el porcentaje de setup reales versus el planificado para el mes de julio del 2012, es el siguiente: (2.1) 17

28 Tabla 2.3. Servicio al cliente. Servicio al cliente FPD Real v/s FPD Optima Rema. Rema. Rema. Horcones Viñales Cholguán Rema. Valdivia Marzo ,7% 93,9% 83,9% 82.4% Abril ,6% 95,6% 91,2% 87.1% Mayo ,4% 96,8% 90,7% 96.6% Junio ,3% 87,4% 91,8% 94.9% Julio ,9% 95,4% 87,6% 95.2% Promedio 97,6% 93,8% 89,0% 91,2% El cumplimiento de entrega promedio es de 93,8 %. Desde la tabla 2.2, podemos obtener que, por ejemplo, en el mes de julio del 2012 al realizar menor cantidad de setup que lo planificado, se estaría cumpliendo en un 89,8 %. Sin embargo, en la tabla 2.3 se observa que el cumplimiento es de 95,4%, por lo que esa diferencia podría corresponder a la buena gestión del planificador, al agrupar algunos pedidos de productos commodity, y/o asignar productos en stock. No obstante, sigue quedando un 4,6 % que correspondería a un no cumplimiento o replanificación de la fecha de entrega. Como ya se mencionó en el capítulo anterior, al realizar la programación de forma manual se incurre en un alto número de tiempos muertos por setup, que es la primera causa de pérdida de oportunidades de producción, tal como se ve en la gráfica siguiente. 18

29 Set-up Herramienta de corte desregulada Máquina detenida Cargador desregulado Piedra Jointer desajustada Despejar madera Falta de madera Mesa de salida detenida Producto fuera de norma Falta capacidad Minutos Tiempos Muertos Moldureras mar-12 abr-12 may-12 jun-12 jul-12 Causas Figura 2.4. Tiempos muertos en el área de molduras Si bien los setup son inevitables, estos se pueden disminuir en gran medida al planificarlos adecuadamente en las máquinas, debido a que existen productos commodity que se repiten constantemente. El costo de oportunidad por tener tiempos ociosos en la máquina, se valoriza calculando el volumen que se deja de procesar por los tiempos muertos, por el costo de producción por hora. Solo por el concepto de tiempos muertos asociados a setup, la planta deja de percibir aproximadamente US$. En ese sentido, la programación de tareas en esta área ayudaría a disminuir no sólo la cantidad de setup y los tiempos unitarios de cada uno, sino también los costos y, eventualmente, aumentar la capacidad de producción. (2.2) 19

30 3. CAPITULO III: MARCO TEÓRICO

31 Debido a la creciente competitividad del mercado nacional e internacional de la madera, así como las dimensiones que está alcanzando la actividad, se plantean desafíos para la gestión, el incremento de productividad y disminución de costos de producción, que no pueden ser resueltos sin el apoyo de técnicas de modelación, planificación y optimización. A partir del año 1988, las principales empresas forestales chilenas comenzaron a implementar modelos de Investigación de Operaciones para apoyar la toma de decisiones. Dichos sistemas fueron desarrollados conjuntamente con académicos de la Universidad de Chile, con el objeto de apoyar decisiones cotidianas sobre la programación del despacho de camiones; la cosecha de corto plazo; la ubicación de maquinaria de cosecha y de caminos de acceso, así como la planificación forestal en niveles estratégicos, tácticos y operativos (como muestra la tabla 3.1). Estos fueron fácilmente transferibles, habiendo sido incorporados algunos de ellos tanto en Brasil como en Sudáfrica. Estos modelos se pueden encontrar en los estudios de Epstein et al., 1999; Rönnqvist, 2003; Weintraub, Tabla 3.1. Niveles de planificación en la cadena de suministro forestal Tipos de Planificación Administración Forestal y Cosecha Transporte y ruteamiento Planificación Plantación, Evaluación, Construcción de Estratégica >5 años cosecha a largo plazo caminos, mantención de caminos, Gestión de Planificación Táctica 6 meses a 5 años Planificación Operativa 1 día a 6 meses Planificación Online < 1 día Plan de cosecha anual Programación de equipos de trabajo, secuencia de cosecha la flota Mantención de caminos, utilización de equipos Áreas de carga, Planificación de retornos Producción Planificación de inversiones Plan de producción anual Tamaño de lote, programación Trozado Despacho de camiones Control de procesos, Corte de rollizos. En la industria forestal de primera y segunda transformación, aserraderos y remanufacturas respectivamente, los estudios han sido dirigidos mayoritariamente y con buenos resultados, al mejoramiento de modelos de corte en la etapa de aserrío (Pradenas et al., 2006), y a la simulación global del proceso productivo de un aserradero (Randhawa et al., 1994). Por otro lado, en el área de secado de un aserradero, los estudios han estado orientados exclusivamente al mejoramiento de las técnicas de secado (Cloutier et al., 1992), y recientemente al problema de programación del conjunto productos-secadores (Muñoz, 2007). En particular para el proceso de Remanufactura de Pino Radiata, Moraga y Baesler (2001) presentan el uso de inteligencia artificial para la optimización de un modelo de simulación. Los 21

32 resultados obtenidos al aplicar la metodología, demuestran que utilizando una configuración diferente de recursos en la empresa, es posible reducir el tiempo promedio de permanencia de los productos dentro del sistema, en aproximadamente un 18%. 3.1 Programación de la Producción La programación de la producción es un proceso de toma de decisiones que desempeña un papel crucial en la fabricación de productos, así como en los sistemas de servicios e industrias. En el actual entorno competitivo, rápidamente cambiante, una programación efectiva se ha convertido en una necesidad para la supervivencia en el mercado. Las empresas tienen que cumplir con los plazos de producción y fechas de entrega comprometidos con los clientes, y el no hacerlo puede derivar en una pérdida económica significativa y de confianza del cliente. En términos generales, la programación de la producción se refiere a la asignación de unos recursos, generalmente limitados, a ciertas tareas durante un tiempo. Es un proceso de toma de decisiones, cuyo fin es la optimización de uno o más objetivos sometidos a limitaciones o restricciones de toda índole, donde los recursos y las tareas pueden tomar muchas formas. Por ejemplo, considerando como recursos las máquinas en un taller, las pistas de aterrizaje en un aeropuerto, los equipos de una obra de construcción, las unidades de procesamiento por medio de computadores, etc.; las tareas correspondientes pueden adoptar las formas siguientes: operaciones en un proceso de producción, despegues y aterrizajes en el aeropuerto, las etapas de una obra, la ejecución de programas de computador, etc. Además, cada tarea puede tener diferentes tiempos de procesamiento, nivel de prioridad (o peso), o una fecha de entrega o vencimiento. En este escenario, uno de los objetivos más relevantes es la reducción al mínimo del tiempo en el que se termina la última tarea (lo llamamos la minimización de makespan), o la reducción al mínimo del número de tareas completadas después de la fecha de vencimiento, entre otros (Fanjul, 2010). La programación de la producción comenzó a ser tomada en serio en la industria a principios del pasado siglo, con los trabajos de Henry Gantt y otros pioneros que siguieron sus ideas. Sin embargo, fueron necesarios muchos años para que aparecieran las primeras publicaciones en la literatura de la investigación operativa. Así, en 1950, y como resultado de la necesidad urgente de asignación de recursos escasos en las operaciones militares de la Segunda Geurra Mundial, en problemas de nivel táctico y estratégico, surgen las primeras publicaciones sobre la teoría de 22

33 Scheduling o Programación de Tareas como una rama independiente de la investigación de operaciones (French, 1982). Actualmente, la planificación y programación de la producción es una herramienta importante en la toma de decisiones para la mayoría de las empresas, tanto en el sector industrial como en el de servicios, así como para la mayoría de los entornos de procesamiento de información donde puede tener un gran impacto en la productividad de un proceso. Las modernas herramientas informáticas de programación de la producción superan ampliamente a los antiguos métodos de programación manual, proporcionando al planificador de producción unas poderosas interfaces gráficas que se puede utilizar para optimizar las cargas de trabajo en tiempo real, en las diversas etapas de la producción (Fanjul, 2010). En la programación de la producción hay dos fases claramente diferenciadas: la fase de secuenciación y la fase de planificación. La secuenciación consiste en la asignación de recursos en el tiempo para la realización de un conjunto de tareas. Previa a la secuenciación, se supone que la planificación de la producción ya se ha realizado, es decir, se sabe qué productos se van a realizar, las cantidades de cada uno de ellos y la configuración, disposición y cantidad de recursos disponibles. Esta secuenciación es de vital importancia para las empresas. Para efectos de la presente tesis de Magister, nos referiremos a los recursos como máquinas y a cada pedido de la producción como trabajo o tarea. Así, la programación de la producción la podemos ver como una asignación de las tareas a las máquinas (asignación), la ordenación de los trabajos asignados a cada máquina (secuenciación) y la obtención de los tiempos de inicio y finalización de cada trabajo (programación) (Fanjul, 2010). Según Sánchez y López (2005), la secuenciación de tareas apoya a las principales áreas funcionales de una empresa: El departamento de Producción necesita conocer la secuencia real de productos a fabricar en el día. Por ello, su personal ha de consultar la programación de tareas que resulta tras la planificación maestra de los diferentes productos a fabricar. El departamento de Contabilidad, a partir de la información de la programación y de las fechas de entrega a los clientes prevé el ingreso y coste de cada trabajo y además realiza un análisis del cash-flow de la empresa. 23

34 El departamento de Marketing puede establecer medidas de la eficiencia de la programación para determinar si los tiempos de cumplimentación de los pedidos están aportando una ventaja competitiva y si las entregas se están realizando a tiempo. El conocimiento de los tiempos de entrega de cada pedido permite al departamento de Marketing ofrecer tiempos de entrega más ajustados. El departamento de Compras puede realizar el seguimiento de los pedidos a lo largo del proceso productivo para solicitar a los proveedores que adelanten las fechas de entrega de las piezas o por el contrario, que las retrasen. Un sistema de información se puede encargar de almacenar en base de datos el tiempo de comienzo de cada trabajo así como el enrutamiento de los mismos por cada uno de los recursos disponibles. También se puede encargar de realizar el seguimiento del movimiento de cada producto a través del proceso y de modificarlo si fuese conveniente. Las empresas diseñadas para satisfacer pedidos de lotes de producto o un volumen elevado de servicios, poseen unos procesos productivos altamente repetitivos. En estos casos, la programación de tareas se suele utilizar para determinar la secuencia productiva de lotes de un mismo producto o servicio que permita cumplir con las fechas de entrega del pedido. También en un contexto de fabricación, la programación de tareas se puede utilizar para equilibrar la carga de trabajo entre los recursos, asignándoles convenientemente las operaciones constitutivas del proceso productivo. 3.2 Scheduling Se define como uno de los problemas clásicos de la optimización combinatoria, su objetivo es la asignación de recursos limitados a tareas a lo largo del tiempo y tiene como finalidad la optimización de uno o más objetivos. Es un problema NP-hard, esto implica que no existe un algoritmo de tiempo polinomial, en el peor caso, para encontrar una solución óptima. El Scheduling ha contribuido en gran medida al sector industrial en diversas áreas, tales como manufactura, forestal, transporte, minería, agricultura, etc., logrando disponer de mejor forma los recursos existentes y optimizar los procesos productivos (Pinedo, 1999). Es un problema muy amplio del cual se pueden derivar distintas variantes, según sean las restricciones que se consideren y las características del caso. Se origina cuando 24

35 existen elementos de una configuración determinada que deben ser programados y secuenciados en el tiempo para cumplir con un objetivo. Muchas empresas se enfrentan a dificultades relacionadas con el transporte de personas, bienes o información, que normalmente denota problemas de ruteamiento. En un problema de ruteamiento puro sólo hay un componente geográfico, problemas de ruteamiento más realistas también incluyen una parte de Scheduling (programación), es decir, un componente de tiempo. El problema más sencillo de ruteamiento es el problema del vendedor viajero o TSP (Traveling Salesman Problem), donde varias ciudades tienen que ser visitadas por un vendedor que tiene que regresar a la ciudad donde comenzó. La ruta tiene que ser construida con el fin de minimizar la distancia a recorrer. En el problema de m-tsp, los vendedores tienen que cubrir las ciudades dadas. El Problema de ruteo de vehículos o VRP (Vehicle Routing Problem) es un -TSP donde se asocia con una demanda cada ciudad, y cada vehículo tiene una cierta capacidad (no necesariamente idénticas). Estos problemas son todos "difíciles" de resolver, es decir, los problemas son NP-hard (Kallehauge et al., O. 2001). Si el término "vehículo" se considera de manera más flexible, numerosos problemas de Scheduling también pueden ser considerados como VRP. Un ejemplo es que para una sola máquina, queremos programar una serie de trabajos en los que se conoce el tiempo de flujo y el tiempo para ir de un trabajo al siguiente. Este problema de programación puede considerarse como un VRP con un depósito único, un solo vehículo, y los clientes representan los puestos de trabajo. El costo de cambiar de un trabajo a otro es igual a la distancia entre los dos clientes. El tiempo que se tarda en realizar la acción es el tiempo de servicio del puesto de trabajo (Kallehauge et al., O. 2001). Los problemas de programación de la producción vienen determinados por el número de trabajos y las operaciones a procesar, el número y tipo de máquinas, el flujo de las operaciones en las máquinas y los criterios de optimización, entre otros datos. Estos problemas se describen por tres variables: / describe escenario de las máquinas; proporciona detalles de las características de los procesos y restricciones; describe el criterio de optimización (Graham et al., 1979). 25

36 3.2.1 Escenarios de las máquinas Máquina Simple ( ) Es el caso más simple de todos los posibles. Existe una sola máquina es procesado por la misma máquina.cada trabajo tiene una sola tarea. Siendo procesamiento del trabajo., cada trabajo el tiempo de Máquinas Paralelas Las múltiples máquinas están disponibles para procesar los trabajos. Las máquinas pueden ser idénticas, de diferentes velocidades, o especializadas para el procesamiento de trabajos específicos. Cada trabajo tiene una sola tarea (Pinedo, 2008). En general, se tienen que asignar y secuenciar las tareas en las máquinas, aunque dependerá del objetivo optimizar el proceso. Los problemas de máquinas paralelas se pueden dividir según la naturaleza de las máquinas, en: : existen máquinas idénticas en paralelo. El trabajo requiere una operación simple y puede ser procesada en una de las máquinas. Siendo el tiempo de procesamiento del trabajo en la máquina. Los tiempos de proceso de los trabajos son independientes de la máquina en la que se procesan. : existen máquinas en paralelo con diferentes velocidades. La velocidad de la máquina es denotada por. El tiempo de procesamiento del trabajo en la máquina ( ) es igual a. Dado un determinado par de trabajos y un determinado par de máquinas, no existe relación de proporcionalidad entre el tiempo de proceso de los dos trabajos en cada una de las dos máquinas. Si todas las máquinas tienen la misma velocidad, o sea, para todo y, entonces el escenario es (Cortés, García y Pastor, 2005). : este escenario es una generalización de los anteriores. Corresponde a máquinas no relacionadas en paralelo. La máquina puede procesar el trabajo con una velocidad. El tiempo de procesamiento de del trabajo en la máquina es igual a (Vincent & Billaut, 2006). 26

37 Problemas de Tipo Taller En estos problemas existen varias etapas que se deben cumplir para completar los trabajos. Adicionalmente, existe una relación de precedencia entre las etapas para cada trabajo; a esta relación se la denomina ruta. Los problemas de tipo taller se subdividen, a la vez, atendiendo a las características de las rutas, en: Flow Shop ( ): Corresponde a máquinas en serie, tipo taller. Cada trabajo debe ser procesado en cada una de las máquinas. Todos los trabajos tienen la misma ruta, o sea, debe ser procesado primero por la máquina 1, luego la máquina 2 y así sucesivamente hasta la máquina (Pinedo, 2008). Flow Shop Flexible ( ): Es una generalización del sistema anterior, en el ambiente de máquinas paralelas. Corresponde a máquinas en serie correspondiente a estados en serie con un número de máquinas en paralelo en cada estado. Cada trabajo debe ser procesado primero en un estado 1, luego en un estado 2 y así sucesivamente hasta el estado (Pinedo, 2008). Job Shop ( ): Cada trabajo tiene su propia ruta para seguir. El flujo de las tareas de un trabajo no tiene por qué ser unidireccional. Cada puesto de trabajo también puede utilizar una máquina más de una vez (Pinedo, 2008). Open Shop ( ): Cada trabajo puede ser procesado por cualquiera de las máquinas (Pinedo, 2008) Características de los procesos y restricciones Sean trabajos { }. El tiempo de procesamiento del trabajo en la máquina es. Si hay sólo una máquina, entonces el tiempo de procesamiento del trabajo no depende del número de máquinas y se denota por (Pinedo, 2008). Otras variables, dependiendo del modelo, pueden ser: Release dates ( ): Es el tiempo de llegada. La tarea en la máquina no puede ser procesada antes del tiempo. Si el tiempo no aparece indicado en el escenario de trabajo, entonces la tarea puede ser procesada en cualquier momento. 27