Diseño e implementación de una herramienta orientada por objetos para el manejo de inventarios y planeación de la producción

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1 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P Diseño e implementación de una herramienta orientada por objetos para el manejo de inventarios y planeación de la producción Design and implementation of an object oriented toll for inventory management and production planing Fernando Jairo La Torre Zurita * Gonzalo Mejía Delgadillo ** Resumen La planificación de la producción es una tarea muy importante en el funcionamiento de una fábrica. Este proyecto propone un modelo para realizar dicha planificación a mediano plazo, que consiste en programar los pedidos mediante reglas de despacho, y luego aplicar la lógica del MRP (Materials Requirement Planning por sus siglas en inglés) para generar la política de manejo de inventarios. Este modelo se denomina CPSMRP (Capacitated Production Scheduling and Materials Requirement Planning, por sus siglas en inglés), permite obtener programas factibles porque considera tanto información táctica del Programa Maestro de Producción como información operativa del piso de la planta. Para un eficiente manejo de todos los parámetros y datos requeridos, se construyó una herramienta informática orientada por objetos, que permite crear los programas de producción automáticamente, y se probó su utilidad en una fábrica de envases plásticos. Abstract This project proposes a model for medium term planning based on the CPSMRP (Capacitated Production Scheduling and Material Requirement Planning) model. First, a Master Production Plan is devised, jobs are scheduled using dispatch rules and finally the MRP (Material Requirement Planning) logic is applied to manage inventories. This model allows obtaining feasible schedules because it integrates the Master Production Schedule information with the factory's floor information. The CPSMRP model was incorporated into an object oriented computer application to manage efficiently both parameters and information. We tested its validity on a plastic package factory. Key words: Capacitated Production Scheduling, Materials Requirement Planning, Decision Support Systems. Palabras clave: Programación de Producción de Capacidad Finita, Planificación de Requerimientos de Materiales, Sistemas de Apoyo a la Decisión. Recibido: 07/11/08. Aceptado: 13/04/09. * Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Los Andes, Bogotá D.C., Colombia. ** Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Los Andes, Bogotá D.C., Colombia. 11

2 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P I. INTRODUCCIÓN La planificación de la producción a mediano plazo, ha sido construida empleando diversas metodologías, una de las más importantes es el MRP (Materials Requirement Planning). El MRP utiliza como datos de entrada el Plan Maestro de Producción MPS (Master Production Schedule). En una segunda etapa verifica si cuenta con los materiales necesarios mediante la lista de materiales o BOM (Bill of Materials), y el estado del inventario. El último paso es la explosión de materiales que establece las cantidades y los tiempos de requisición y ejecución de las órdenes de producción (Vollmann, 1996). Generalmente las órdenes no se ejecutan de acuerdo con lo planeado. Uno de los problemas más comunes que se presentan es el hecho de no contar con la capacidad suficiente para cumplir con el MPS. Con la lógica MRP nunca se llega a conocer el estado real de la planta ni los pedidos en cola que tienen los diferentes centros de trabajo. Es por esta razón que en muchas ocasiones el MPS original sufre muchos cambios. Tampoco se detallan las fechas de inicio y finalización, por tanto los tiempos de demora de fabricación son estimados vagamente (Fogarty Blackstone and Hoffmann, 1994). En este trabajo se propone un modelo en el que se utiliza tanto información del MPS, como información del piso de la planta y del estado de los inventarios de materia prima y producto terminado para establecer un plan de producción factible. Este modelo denominado CPSMRP (Capacitated Production Scheduling and Materials Requirement Planning,) (Segerstedt, 1996; Sohn, 2004), permite conocer las fechas en las que se tienen programadas las requisiciones y de esta forma se puede conocer tanto del tiempo de demora de las órdenes, como las fechas en que se podrá disponer nuevamente del centro de trabajo para asignarle nuevas tareas. Este modelo también considera el estado del inventario de los insumos y las materias primas necesarios para llevar a cabo el programa de producción generado. Además de una gestión de reaprovisionamiento, para contar con niveles de inventario, que permita cumplir con el programa maestro y con las fechas de inicio de fabricación programadas para cada orden de producción. El CPSMRP combina un modelo de programación de producción con uno de control de inventarios. La programación de piso tiene en cuenta criterios como la fecha de entrega, la prioridad y el tamaño de la orden de producción. Para el manejo de los inventarios se emplea el sistema MRP. El manejo de la información para ambos elementos, se hace bastante complicado si se toma en cuenta que se está trabajando en un sistema de producción que puede manejar varias líneas de producción y múltiples productos. Esa combinación de variables tanto de inventario como de programación de producción requiere de un manejo de información muy grande que sólo puede ser realizada a través de un sistema informático. En este artículo también se presenta una herramienta informática para planeación y control de producción que utiliza el modelo CPSMRP. II. MARCO TEÓRICO Aquí se definen los conceptos básicos, tanto de programación de la producción como de requerimientos de materiales. 1. PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN La finalidad de este tipo de programación es asignar las órdenes de producción a los centros de trabajo y definir la fecha de inicio y de finalización de cada una de las mismas. Se tienen objetivos como la maximización de la utilización de recursos o la minimización de trabajos tardíos. En este trabajo se supone un sistema ajustado al sector de plásticos. Por tanto establece un conjunto de máquinas en paralelo, cada una de los cuales es capaz de producir diferentes tipos de productos con distintas capacidades de producción. La función objetivo que se pretende optimizar es la minimización de los tiempos de retraso de las órdenes de producción. Se utilizan reglas de despacho porque son fáciles de entender para el personal de piso, brindan soluciones rápidamente y generan programas que aceptables que son muy útiles en un ambiente dinámico en el cual no es posible aplicar métodos muy sofisticados por los constantes cambios e imprevistos que se pueden presentar (Pinedo, 2002). Para la programación de las órdenes de producción en el sistema propuesto, compuesto por varias máquinas en paralelo, se aplica una regla de despacho combinada, EDD, Priority y LPT. Estas reglas tienen el siguiente significado: EDD (Earliest Due Date), se programan primero las ordenes de producción que tengan una fecha de entrega menor o más cercana a la fecha de programación. Priority (Prioridad), adicionalmente cada orden de producción cuenta con una prioridad que indica que tan urgente es el trabajo. La orden que tiene la mayor prioridad es programada antes. LPT (Longest Procesing Time), esta regla asigna una mayor prioridad a los trabajos que tengan un mayor tiempo de proceso. 12

3 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P REQUERIMIENTOS DE MATERIALES La lógica fundamental del MRP se basa en la lista de materiales que tiene cada producto, la conversión de requerimientos brutos a netos, los registros de cantidades requeridas y los desfases de tiempo que se explican en las siguientes secciones Lista de materiales El modelo CPSMRP trabaja con productos que tienen una estructura de un solo nivel de componentes. La estructura de un producto con un solo nivel de componentes se muestra en la Figura 1. Los requerimientos brutos se originan en los requerimientos netos del nivel inmediatamente superior en la explosión de materiales. Y finalmente en le MPS; el inventario inicial en el periodo uno viene de los registros del inventario y se calcula el inventario disponible en cada periodo. Un requerimiento neto existe siempre que lo proyectado disponible sea menor que el inventario de seguridad. Si se utiliza una orden de cantidad fija se crea una recepción planeada por esa cantidad siempre que exista un requerimiento neto. El valor y la localización en la gráfica de la emisión de una orden planeada indica la cantidad a ser ordenada así como el periodo en el cual se ha planeado para darle ya sea el área de producción o a compras la autoridad para ejecutar la orden Nerviosismo En el caso de la materia prima para envases plásticos, se pueden mencionar algunas como los pellets de resina de polietileno y los pellets de poliestireno, que se mezclan en ciertas cantidades para obtener envases con diferentes propiedades Requerimientos brutos y netos El módulo propuesto utiliza la lógica MRP para determinar los requerimientos brutos y netos de producto terminado y materia prima. Los requerimientos brutos son las cantidades requeridas, bien sea de producto terminado o de componentes; los requerimientos netos son los requerimientos brutos menos las cantidades disponibles en inventario. Se deben combinar con un conocimiento de cuánto tiempo toma producir o comprar los componentes, con el fin de programar una fecha para iniciar cada ensamble Registros del MRP El sistema MRP emplea tablas en las que se contabilizan los requerimientos tanto brutos como netos para la realización de las transacciones. Este concepto se refiere al efecto que tiene un pequeño cambio en el plan maestro de producción, que puede ocasionar cambios muy grandes en los materiales de niveles más bajos, debido a que los productos pueden estar formados por un número grande de componentes y a medida que estos niveles crecen, cualquier cambio en la demanda inicial, se convierte en un cambio grande en los niveles de componentes Fecha de congelamiento Para reducir el nerviosismo y evitar que al cambiar la programación de la producción en fechas muy cercanas se genere infactibilidad en los niveles de inventarios requeridos, se emplea la fecha de congelamiento, que se define como: fecha posterior a la fecha en la que se esta realizando la programación, que permite dejar las requisiciones cuya fecha de inicio sea anterior sin ningún cambio, mientras que las requisiciones con fechas de inicio posterior son reprogramadas Tipos de requisiciones Existen dos tipos de requisiciones en el sistema que se esta trabajando, las cuales son: ATP (Available To Promise): son aquellas que se fabrican para ser almacenadas en inventario y no tienen un cliente definido. Este tipo de requisición se programa con base en 13

4 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P pronósticos de venta o para anticipar picos de demanda futuros. III. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA La metodología MRP ha sido empleada en gran parte de los sistemas productivos, pero al tener limitaciones en cuanto a la factibilidad de los programas de producción generados, se han propuesto diversas metodologías para incluir en el análisis la capacidad del sistema de producción. Mula et. al. (2005) proponen un análisis del sistema MRP en ambientes de fabricación con estructuras de producto complejas y múltiples etapas de producción a partir de un modelo de programación lineal que resuelve el problema con una función objetiva difusa de minimización de costo de producción y con variables y restricciones difusas. Su principal objetivo es generar el programa maestro de producción, para crear un horizonte de planificación determinado que además permita protegerse contra la incertidumbre. Rom et al. (2002) resuelven el problema MRP a través de un modelo de programación de proyectos con recursos limitados (RCPSP), donde cada orden de producción es un proyecto, confirmándose un sistema de proyectos en paralelo. Los centros de trabajo son considerados recursos renovables que son empleados en el proceso de producción de varios productos, son escasos y por lo tanto críticos en cuanto a la construcción de un programa de producción factible. La función objetivo a minimizar es el tiempo de finalización de todos los proyectos (Cmax). Segerstedt (1996) presenta una formulación matemática para resolver el problema de manejo de inventario y programación de la producción de un sistema con capacidad limitada. Se basa en la metodología del modelo de Billington, McClain y Thomas (1983) y para resolverlo emplea programación dinámica con el objetivo de minimizar una función de costo de producción. teoría de colas, que en primera instancia aplica una rutina de optimización con diferentes tamaños de lote que permiten satisfacer la demanda existente el horizonte de tiempo de planeación. Posteriormente, para cada tamaño de lote se estiman el tiempo de demora y el WIP (Work in Process). Por último se calcula la función de costo de producción. Todo este procedimiento se ejecuta iterativamente en cada etapa de la programación dinámica. Al final se elige el camino óptimo con la reconstrucción de la programación aplicada en sentido contrario (backward programming). IV. MODELO CSPMRP El modelo CPSMRP recibe como dato el MPS que contiene requisiciones en firme o ATP, las cuales tienen que ser programadas en los diferentes centros de trabajo tomando en cuenta la carga que tienen dichos centros y el estado de los inventarios. Los pasos que ejecuta este modelo son mostrados en la figura 1. Este modelo ha sido pensado para ser utilizado en casos en que el cliente quiera realizar un pedido de producción y quiera conocer con alguna certeza la fecha para la cual pueda quedar listo dicho pedido. Por tanto CPSMRP se constituye en un modelo que permite simular la solución o el tiempo de fabricación empleando los datos de piso de planta, de inventario y de demanda para generar un programa que sea factible en cuanto a las existencias de materia prima requerida para producir las requisiciones del MPS. En la figura 2 se muestra los pasos que realiza el CPSMRP para construir un programa de producción. Anward y Nagi (s/f) se concentran en resolver el problema de programación de la producción y el manejo materiales justo a tiempo (JIT) de líneas de ensamblaje complejas bajo las restricciones de capacidad múltiples. La función objetiva es reducir el periodo de demora total del programa de producción (total Makespan) y al mismo tiempo minimizar el trabajo en proceso (WIP). Formulan el problema mediante programación lineal y proponen una heurística denominada TISH (Transportation Integrated Schedule Heuristic). Muthuvelu (2003) resuelve dos problemas uno es el tiempo de demora planeado y otro el tamaño de lote de pedido, mediante una rutina de programación dinámica y Fase1: En la primera etapa se construye el programa de producción de acuerdo con el plan maestro, el cual se hace en base a los pedidos en firme que se tienen y el pronóstico 14

5 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P de demanda de cada uno de los diferentes productos. Con estos datos de demanda y la información acerca del estado de la planta se realiza la programación de las órdenes de producción mediante una regla de despacho combinada EDD-Priority-LPT. La programación de las órdenes de producción es realizada en dos etapas; en la primera, se elabora la secuencia de programación, y en la segunda, se asigna el centro de trabajo que realiza cada orden de producción. A continuación se asigna al centro de trabajo que tenga la menor fecha de disponibilidad en el tiempo con respecto a los demás centros de trabajo, la primera orden de producción de la lista construida en la primera etapa. Esta heurística se aplica hasta que se programen todos los trabajos existentes en cola Programación de la producción Este módulo aplica el modelo CPSMRP a partir de las especificaciones y estado de carga de los centros de trabajo. También debe conocer el catálogo de productos que elabora la empresa, así como la lista de materiales de dichos productos y el estado del actual del inventario de materia prima y productos terminados. Los dos actores principales del sistema son; en primer lugar el usuario, que en el caso de cualquier planta es el jefe de producción, y el segundo actor es la base de datos que la misma que contiene toda la información tanto de producción como de inventario. Fase 2: La segunda parte del modelo CPSMRP, calcula la cantidad de productos que deben ser fabricados, tomando en cuenta el inventario existente. Luego se emplea el BOM para calcular la cantidad bruta de ítems. Posteriormente se verifica la cantidad de ítems existentes en almacén y se generan los requerimientos netos. Por último, se determina la fecha de liberación de la orden de compra, con el objetivo de que la materia prima esté en el almacén a tiempo para iniciar la producción del programa obtenido mediante la primera parte del modelo. Este proceso se muestra en la Figura 3. El modelo y la herramienta CPSMRP considera varios aspectos que permiten construir una programación más cercana a la realidad, entre estas se pueden mencionar las siguientes: a) Horas de trabajo al día: son las horas de trabajo de la fábrica. Aspecto muy importante si se toma en cuenta que de acuerdo al tamaño de la demanda y a la época del año, el número de turnos que trabaja una empresa puede ser de uno, dos y hasta tres, llegando a tener hasta 24 horas de trabajo. V. DISEÑO DE LA HERRAMIENTA CPSMRP 1. DIAGRAMA DE CASOS DE USO El diagrama de casos de uso permite definir las principales tareas que ejecuta la herramienta. Como se observa en la Figura 4, la herramienta CPSMRP tiene como principales tareas las siguientes: b) Número de días laborales a la semana: cada fábrica puede tener una política de trabajo diferente, trabajando desde 5 días a la semana hasta llegar a trabajar los 7 días de la semana. Este parámetro es tomado en cuenta en la asignación del tiempo de proceso de un centro de trabajo para la elaboración de cada requisición. c) Fecha actual del sistema: es la fecha en la que se esta realizando la programación, y permite determinar la factibilidad de la programación obtenida mediante reglas de despacho. También permite realizar simulaciones en caso que se quiera conocer la manera como quedan programadas ciertas requisiciones en función al cambio de fecha de programación. 15

6 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P d) Fecha de inicio de producción: Es la fecha a partir de la cual las requisiciones que se encuentran ya programadas son reprogramadas junto con las nuevas órdenes que ingresan como parte del MPS. Este parámetro debe ser al menos una semana posterior a la fecha actual del sistema, ya que los requerimientos de materiales obtenidos por el modelo son semanales, y se realiza la liberación de orden de compra con el objetivo de que toda la materia prima este en inventario el lunes de la semana en que la requisición haya sido programada Consultar planta Consiste en que la herramienta sea capaz de brindar la información de: El estado de las requisiciones nuevas y programadas. Las capacidades de producción de los centros de trabajo. Los niveles de inventario de los componentes o ítems y de los productos. El catálogo de productos y sus respectivas listas de materiales Modificar planta La herramienta debe ser capaz de agregar y modificar las características de: Centros de trabajo. Estructura de productos. Datos de requisiciones. Estado de inventario. Donde existe mayor flexibilidad es en el cambio de datos en las requisiciones puesto que en el ambiente industrial es muy frecuente que existan cambios en las cantidades y fechas debido a contratiempos o modificaciones de último momento que surgen en días posteriores a la realización del programa de producción. 2. DIAGRAMA DE CLASES Este diagrama muestra la estructura y la lógica del sistema, además de permitir la observación del flujo de información que existe entre las diferentes clases, siendo un primer acercamiento para la comprensión de las partes y operaciones que tiene cada clase. La lógica propuesta como se puede ver en la figura 5, define a la clase Planta como la principal, la cual consulta la información de varias clases. Como es en la realidad Planta cuenta con un inventario, el mismo que está formado por dos clases, EstadoInventarioProducto y EstadoInventarioItem. Estas clases contienen la información del nivel de inventario para todos los productos e ítems que fabrica y utiliza la planta. La clase Catálogo brinda a Planta la información de la lista de productos que se pueden producir y la lista de materiales de los mismos. La clase ParametrosSingleton contiene la información de los parámetros necesarios para que la planta pueda aplicar el modelo CPSMRP; estos son: la fecha de actual del sistema, la fecha de congelamiento, el número de horas laborales al día, y el número de días laborales a la semana. En la figura 6 se muestra la segunda parte del diagrama de clases. La clase Planta trabaja con los datos de una clase MPS, la misma que contiene la información de las requisiciones nuevas ordenadas en la clase GrossRequirement que engloba las requisiciones de una misma fecha. La clase DAO (Data Access Object) es la que se encarga de almacenar consultar y modificar la información de la base de datos, y cargar todos los parámetros y datos de la planta. Haciendo un símil con el layout de la fábrica, la clase CentrosDeTrabajo, contiene la información de las características de las máquinas, como son la capacidad 16

7 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P de producción y las requisiciones que han sido programadas en cada centro de trabajo. Mrp es una clase que contiene las cantidades requeridas de productos e ítems organizada en periodos semanales. De esta forma se aprovechó la potencia que brindan los objetos para representar el modelo industrial y transformarlo en un sistema de información. 3. BASE DE DATOS La base de datos permite persistir la información del estado de la planta y los centros de trabajo. Las figuras 7 y 8 muestran el diagrama entidad relación que emplea la base de datos para guardar y obtener la información del sistema CPSMRP. Se emplearon llaves primarias y secundarias para mantener la integridad referencial de lo modelo. Se puede observar la semejanza que existe entre la lógica basada en objetos, con la lógica de la base de datos, puesto que esta última surge a partir de definir las clases y atributos que serán almacenados en cada uno de los objetos. Nuevamente Planta es la tabla principal que se relaciona con todas las demás tablas a partir de los identificadores de por ejemplo centros de trabajo y requisiciones empleadas como llaves primarias. 17

8 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P EJEMPLO DE APLICACIÓN Un sistema productivo para el cual CPSMRP puede funcionar adecuadamente es el de inyección de envases plásticos, proceso que sólo tiene una operación de inyección en el cual se mezclan las resinas plásticas para luego termoformar cada tipo de envase. Una fábrica de este tipo está formada por máquinas inyectoras dispuestas en paralelo, cada una de las cuales es capaz de fabricar diferentes clases de productos. La elaboración de un plan de producción en esta clase de ambientes de manufactura debe ser realizada teniendo en cuenta los pedidos en cola que tienen los diferentes centros de trabajo y monitoreando las existencias tanto de la materia prima y componentes, como de los productos terminados. Para explicar el funcionamiento del programa se utiliza un ejemplo de planificación de la producción en una fábrica de producción de envases plásticos que posee 3 máquinas inyectoras y fabrica 4 tipos de productos en poliestireno Datos Planta La planta produce 4 tipos de productos: - Producto M, tiene como identificador el código M. - Producto R, tiene como identificador el código R. - Producto S, tiene como identificador el código S. - Producto E, tiene como identificador el código E. El layout está conformado por 3 centros de trabajo (inyectoras): Centro de trabajo 10, es capaz de producir los siguientes productos: Las fechas importantes para este ejemplo son dos, la fecha actual y la fecha de congelamiento: Fecha actual: 25/09/2006 Fecha congelamiento: 02/10/2006 El número de horas que se trabaja al día son 8, de lunes a viernes, con esta información ya se tienen todos los parámetros para aplicar el modelo CPSMRP. En la fecha en la que se está realizando la programación, los centros de trabajo cuentan con requisiciones programadas. A continuación se muestran los datos de dichas requisiciones para los centros de trabajo 10 y 20, el centro 30 no tiene ninguna orden en cola. En la tabla 1 se muestran los datos de las requisiciones que se tienen antes de ser programadas, y que servirán en caso de que tengan una fecha de inicio posterior a la fecha de congelamiento. Centro de trabajo 10: Centro de trabajo 20, puede producir los productos de la lista presentada a continuación: Centro de trabajo 30 tiene la capacidad de producir: 18

9 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P Centro de trabajo 20: Figura 10. Ejemplo Lista de materiales: Producto E Datos Productos y BOM La lista de materiales de los cuatro productos con los que se trabajó y que se encuentra en el catálogo de la herramienta CPSMRP, mostrado en la figura 9. En la herramienta CPSMRP, para introducir la estructura de los productos se debe ingresar a la opción Consultar y Modificar, y luego buscar la opción Lista de Materiales. Para observar un ejemplo, se presenta la figura 10 en la que se muestra la estructura del producto E. Los componentes o materia primas requeridos para la fabricación de los diferentes productos y sus respectivos tiempos de entrega (lead time), se presentan en la tabla Datos MPS El MPS esta compuesto por varias requisiciones, las mismas que se muestran en la tabla 9. Como se dijo anteriormente los productos que se fabrican pasan por un sólo proceso, que para el caso de los envases plásticos es la inyección del poliestireno. 19

10 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P Analizando el procedimiento del modelo se puede observar, en la figura 13, la programación que se obtendría aplicando las reglas de despacho (EDD, Priority y LPT). En esta solución no se toma en cuenta el estado del inventario y la factibilidad del mismo, en caso de no existir el inventario suficiente para fabricar todas las órdenes entrantes. Figura 11. Introducción de las requisiciones del MPS. Cuando ya se tengan todos los datos de las requisiciones introducidas se presiona el botón Guardar Cambios, esta acción crea el espacio en la base de datos donde se llenarán todas las fechas cuando las requisiciones sean programadas. El segundo paso para realizar la programación de la producción es verificar los parámetros del modelo, es decir, la fecha actual del sistema, la fecha de congelamiento o de inicio de programación, los días que se trabajan a la semana y las horas que se trabajan al día. Estos dos últimos parámetros, permiten que el modelo considere el tiempo efectivo y real de trabajo para calcular el tiempo de proceso de una requisición. Por último se presiona el botón Programar Requisiciones, llegando a la pantalla mostrada en la figura 12. Figura 13. Programación obtenida mediante reglas de despacho. En la figura 14 se muestra el diagrama de Gantt construido con el modelo CPSMRP que además de programar la producción verifica si se cuenta con el material necesario para llevar a cabo el programa obtenido. Figura 14. Programación obtenida mediante CPSMRP. Figura 12. Resultados mostrados por la herramienta CPSMRP. La herramienta CPSMRP muestra dos tablas de resultados La primera tabla contiene los datos de las requisiciones que han sido programadas. En este grupo se encuentran órdenes que se encontraban en la cola del 20

11 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P centro de trabajo, y que fueron reprogramadas porque tenían una fecha de inicio posterior a la fecha de congelamiento. Y también forman parte de las requisiciones programadas, aquellas que fueron introducidas recientemente. Para el ejemplo que se está resolviendo, las requisiciones con identificadores mayores a 11 son las que fueron ingresadas recientemente, y los pedidos con identificadores menores a 10 fueron reprogramados. En la tabla de la parte inferior se encuentran los datos de requerimientos de materiales, las cantidades a pedir de las fechas en que deben ser realizadas, para cada tipo de ítem. Los resultados de esta tabla fueron obtenidos aplicando la segunda parte del modelo, que consiste en la construcción de los requerimientos a partir de la programación generada por la primera parte del modelo CPSMRP. VI. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES El modelo CPSMRP, plantea una lógica diferente a la empleada en la teoría de utilización del MRP porque en este modelo, primero se determina qué centro de trabajo es capaz de fabricar la orden para luego determinar su factibilidad en cuanto a la existencia de materia prima. Y luego se realiza una corrección de acuerdo con los tiempos de demora de los proveedores. El modelo CPSMRP sugiere un comportamiento mejor que el MRP tradicional, porque es capaz de tomar en cuenta el estado de la planta y la carga que tienen los centros de trabajo para realizar la programación de la producción. La herramienta diseñada CPSMRP, representa una alternativa interesante respecto a otros Software comerciales como SAP R/3, que por tener un sistema integrado cuenta con métodos muy generales, mientras que la herramienta CPSMRP permite el manejo de la producción en pequeñas empresas, en sistemas productivos de un solo nivel de ensamblaje. Se sugiere que en futuras versiones se amplíe esta versatilidad integrando herramientas de optimización y generando algoritmos para otro tipo de configuraciones de planta. CPSMRP, al ser una herramienta diseñada para un tipo específico de sistema de producción, permite configurar la disposición de las máquinas y las capacidades de producción de las mismas, brindando al usuario la posibilidad de configurar la planta de acuerdo a sus necesidades. El programa de CPSMRP ha sido construido para realizar una programación a mediano plazo, su utilidad se pierde si se quisiera hacer la programación diaria. Además la opción de realizar pedidos de materia prima diariamente es muy difícil puesto que tendríamos que tener al proveedor a nuestra disposición. Una opción más práctica es la aplicada en este trabajo que consiste en considerar que la planta realiza pedidos semanales de materia prima. Es por esto que el modelo tiene dos fases; la primera, que se trata de la programación de las requisiciones en los centros de producción, se realiza en espacios de tiempo diarios. En la segunda parte que se trabaja con ítems y productos, se emplean espacios de tiempo semanales. CPSMRP brinda flexibilidad al usuario final, porque permite realizar consultas y modificaciones a: - Requisiciones programadas y nuevas. -Capacidad de producción de centros de trabajo. - Estructura de los productos. - Cola de los centros de trabajo. - Inventario de materia prima y productos terminados. Los cambios más frecuentes son las modificaciones en la programación originadas por cualquier eventualidad, tan frecuentes en el ámbito empresarial. Esta herramienta, puede ser utilizada como simulador en caso de existan ordenes de producción en las que el cliente realice el pedido y le solicite a la empresa la fecha en la que se finalizará dicha orden. En caso de no tener la capacidad CPSMRP brinda una programación factible, permitiendo realizar promesas de fecha de entrega acorde con la ocupación de los centros trabajo y el estado de los inventarios de las materias primas y componente. Tanto la lógica del modelo CPSMRP, como la herramienta informática, son parte de un modelo piloto que podría ser utilizado como base para ser aplicado a distintos sistemas de producción. VII. BIBLIOGRAFÍA [1] Anward M., Nagi R.; (s/f); Integrated Scheduling of Material Handling and Manufacturing Activities for Just- In-Time Production of Complex Assemblies; Recuperado de: ; Consultado en: Abril de 2006 [2] Fogarty D., Blackstone J., Hoffmann T. (1994); Administración de la Producción e inventarios; México; 2ª Edición; pp [3] Mula J., Poler R., García J.P.;(2005); MRP with flexible constraints: A fuzzy mathematical programming approach; Fuzzy Sets and Systems; vol 157;Pp

12 Revista de Tecnología - Journal of Technology Volumen 8 No. 1 ISSN P [4] Muthuvelu S.;(2003); Simultaneous Lot sizing and Lead-time Setting (SLLS) Via Queuing theory and Heuristic search ; Tesis de Maestría; Virginia Polytechnic Institute and State University; Recuperado de : Consultado en: Septiembre [5] Pinedo M. ;(2002); Scheduling Theory, Algorithms and Systems; Prentice Hall; New York ; Second Edition; Pp [6] Rom W., Tukel O., Muscatello J. ;(2002);MRP in a job shop enviroment using a resource constraines Project scheduling model; Omega, The International Journal of Management Science; Vol. 30 ; pp [7] Segerstedt A. ;(1996); A capacity-constrained multilevel inventory and production control problem; International Journal of Production Economics; Vol. 45; pp [8] Sohn S.;(2004); Modeling and Analysis of Production and Capacity Planning Considering Profits, Throughputs, Cycle Times, and Investment; Tesis de Doctorado; Georgia Institute of Technology. [9] Vollmann T., Berry W., Whybark C. ; (1997); Manufacturing Planning and Control Systems; McGraw- Hill ; New York ; pp ; pp Tipo de artículo: Reporte de Caso. Los autores declaran que no tienen conflicto de interés. Los Autores Fabio Eduardo Díaz López Ingeniero Industrial. Sus estudios de pregrado los desarrolló en Bolivia de donde es oriundo. Él obtuvo su maestría en Ingeniería Industrial en la Universidad de los Andes en Gonzalo Mejía Delgadillo Profesor Asociado en la Universidad de los Andes en Colombia. El profesor Mejía combina sus actividades académicas con Consultoría e Investigación. Él ha asesorado empresas en la implementación de sistemas computarizados para la planeación de producción. También ha creado prototipos académicos e industriales para el desarrollo de software para programación de producción. Sus artículos han sido publicados en importantes publicaciones como el Annals of Operations Research, Robotics and Computer Integrated Manufacturing y en el International Journal of Production Research. Carrera 1 Este No. 19A-40 Edificio Mario Laserna - Facultad de Ingeniería Industrial, Universidad de los Andes, Bogotá D.C. - gmejia@uniandes.edu.co 22