CORRECCIÓN ORTOGRÁFICA Y DE ESTILO Ciro Antonio Rozo Gauta

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2 DIRECTIVOS Fr. Faustino Corchuelo Alfaro, O.P. Rector Fr. Guillermo León Villa Hincapié O.P. Vicerrector Académico Fr. Guillermo León Villa Hincapié O.P. Decano División de Ingenierías y Arquitectura Fr. José Rodrigo Arias Duque O.P. Vicerrector Administrativo-Financiero CORRECCIÓN ORTOGRÁFICA Y DE ESTILO Ciro Antonio Rozo Gauta PRODUCCIÓN CREATIVA Departamento de Publicaciones Directora Dpto. Publicaciones C.P. Luz Marina Manrique Cáceres Diseño y Diagramación Pub. Luis Alberto Barbosa Jaime IMPRESIÓN Distrigraf PERIODICIDAD Semestral Universidad Santo Tomás ISSN EDITOR Luis Ómar Sarmiento Álvarez, MSc, PhD(c) COMITÉ EDITORIAL Luis Ómar Sarmiento Álvarez, M.Sc. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia Juliana Puello Méndez, M.Sc. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia Fredy Humberto Vera Rivera, M.Sc. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia Julio Roberto Pinzón Joya, Ph.D. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia Alberto González Salvador, Ph.D. Universidad Politécnica de Valencia, España José Millet Roig, Ph.D. Universidad Politécnica de Valencia, España Arturo Plata Gómez, Ph.D. Universidad Industrial de Santander, Colombia COMITÉ CIENTÍFICO Yudy Natalia Flórez Ordóñez, Ph.D. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia Rolando Enrique Guzmán López, Ph.D. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia Sonia Hernández Rueda, Ph.D. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia Leonardo Acevedo Duarte, Ph.D. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia Elías de los Reyes, Ph.D. Universidad Politécnica de Valencia, España Francisco Morant Anglada Universidad Politécnica de Valencia, España José Ma. Blanco Triana, Ph.D. Politecnico di Torino, Italia. Héctor Esteban González Universidad Politécnica de Valencia, España Juan Carlos Guerri Cebolleda Universidad Politécnica de Valencia, España Oscar Elías Herrera Bedoya, Ph.D. Universidad Sergio Arboleda, Colombia La revista ITECKNE ha sido aceptata en los siguientes índices bibliograficos y bases bibliograficas: Índice Bibliográfico Nacional - PUBLINDEX Sistema regional de información en línea para revistas científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal. - LATINDEX EBSCO Publishing Índice Actualidad Iberoamericana - CIT Cada artículo es responsabilidad de su autor y no refleja la posición de la revista. Se autoriza la reproducción de los artículos siempre y cuando se cite al autor y la revista Iteckne. Agradecemos el envío de una copia de la reproducción a esta dirección: Universidad Santo Tomás, Facultades de Ingeniería. Carrera 18 No Servicio al Cliente Iteckne Teléfono: Ext Fax: Ext iteckne@gmail.com - iteckne@mail.ustabuca.edu.co Bucaramanga - Santander

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4 Contenido Revista ITECKNE Vol 8 Nº 2 julio - diciembre de 2011 Editorial ARTÍCULOS DE INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN Propuesta del mejoramiento de la metodología de Manufactura Esbelta por medio de optimización de sistemas de manufactura y modelación de eventos discretos Proposal for the improvement of the Lean Manufacture Methodology by optimization of manufacture systems and discrete event modeling Frank Nicolás Delgado Moreno,Eliseo Gallo Desarrollo de un modelo heurístico para la optimización en el manejo de material en estibas en una bodega Development of a heuristic model to optimize the handling of material in pallets in a warehouse Laura Manotas Romero, Diana Ramírez Ríos Sistema de Envasado de Líquidos Modelado con Redes de Petri y Simulado con LabVIEW y DSC Liquid Packaging Process: Modeling with Petri Nets and Simulation with LabVIEW and DSC Miguel Ángel Trigos Martínez, Jair Leandro Landínez Salazar Modelo de optimización en la gestión de inventarios mediante algoritmos genéticos Model for inventory optimization using genetic algorithms César Hernando Valencia Niño, Silvia Nathalia Cáceres Quijano Clasificación ABC Multicriterio: Tipos de Criterios y Efectos en la Asignación de Pesos Multi-criteria ABC Classification: Types of Criteria and their effects on Weights Assignment Carlos Alberto Castro Zuluaga, Jaime Andrés Castro Urrego, Mario César Vélez Gallego Diseño y Elaboración de las Tecnologías de Inspección Basadas en Herramientas de Limpieza para el Registro y Análisis de los Parámetros de Operación en Líneas de Transporte de Hidrocarburos Design and Elaboration of the Inspection Technologies Based on Cleaning Tools for Registration and Analysis of the Operation Parameters in Hydrocarbon Pipelines Mario Alberto Quintero, Hernán Alfonso Garnica, Sergio Quintero, Humberto Zambrano Medina, Ely Dannier V. Niño Algoritmo para generación de Controladores Difusos Interpretables. Aplicación a un proceso de presión Algorithm for generating interpretable fuzzy controllers: an application to a pressure process Juan Antonio Contreras Montes, David Javier Muñoz Aldana

5 Planeamiento de caminos y trayectorias mediante algoritmos genéticos y campos de potencial para un robot móvil Planning of paths and trajectories by genetic algorithms and potential fields for a mobile robot Diego A. Tibaduiza Burgos, Roberto Martínez Ángel, Jaime G. Barrero Pérez Validación de la herramienta CellGis para simular propagación de ondas de radio en redes de telefonía celular Validation of the CellGis tool to simulate radiowave propagation in cellular networks Aura Liliana Beltrán Blanco, Celso Andrés Forero F., Homero Ortega Boada, César Camilo Rodríguez S. Representación efectiva de dinámicas fisiológicas mediante fuzzy rough set: una revisión Effective representation of physiological dynamics by fuzzy rough set: a review Diana Alexandra Orrego Metaute, Edilson Delgado Trejos ARTÍCULOS DE DISCUSIÓN ACADEMICA Procesamiento de imágenes bajo Windows CE utilizando el procesador ARMv 4I Image Processing on Windows CE using the processor ArMV 4I Jorge Andrés Álvarez Triana, José Armando Fernández Gallego Diseño e implementación de un repositorio de componentes software para soportar el desarrollo de software empresarial caso: División de Servicios de Información de la Universidad Industrial de Santander Design and implementation of a software component repository as a support for the development of business software - Case: Information Services at Universidad Industrial de Santander Fernando Antonio Rojas Morales, Fredy Humberto Vera Rivera... Instrucciones a los autores Revista ITECKNE Instructions to the authors, Iteckne Journal La revista ITECKNE es una publicación de la División de Ingenierías de la Universidad Santo Tomás, Seccional de Bucaramanga, integrada por las Facultades de Ingeniería de Telecomunicaciones, Ingeniería Mecatrónica, Ingeniería Industrial y Química Ambiental. Actualmente la Revista está indexada en el Índice Bibliográfico Nacional Publindex y en el Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal LATINDEX, y ha sido aceptada en el sistema de bases de datos de EBSCO (Fuente Académica). Su objetivo es la divulgación de los resultados científicos y tecnológicos de las investigaciones que se realizan en su seno, y en otras universidades a nivel nacional e internacional. La revista cuenta con la participación de diversos investigadores nacionales e internacionales, por esta razón recibe contribuciones en idiomas Español e Inglés. La revista ITECKNE está dirigida a estudiantes, docentes e investigadores interesados en las áreas en las que se inscribe cada una de las publicaciones. La revista aceptará preferiblemente artículos de investigación e innovación con un alto nivel de calidad, y también aceptará artículos cortos y reportes de caso.

6 Editorial La presente edición de la Revista ITECKNE Innovación e Investigación en Ingeniería, es la primera de la Universidad Santo Tomás, Bucaramanga en estar incluida en las bases de datos de EBSCO según convenio firmado con esa entidad el pasado mes de agosto. Entre los beneficios de indizar nuestra Revista en las bases de datos de EBSCO, está la apertura de una opción de visibilidad que incrementa la difusión y las consultas y posibilita las citas a los artículos. Este logro apoya el cumplimiento de uno de los objetivos de la Revista, con el que se busca que la literatura científica publicada en ella se difunda eficaz y rápidamente en la región, consolidándola a nivel internacional. Desde inicios del año 2011, la Revista ITECKNE ha estado preparándose para ser presentada a nuevas indexaciones internacionales. Es así como se han incorporado cambios para cumplir con las exigencias planteadas por la Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal, que conforman el Sistema de Información Científica REDALYC. REDALYC clasifica en tres grupos los criterios que debe cumplir una revista, relacionados con criterios básicos, criterios de calidad editorial y criterios editoriales (disponibles en que resumo a continuación y que, a su vez, caracterizan a la presente y a la anterior edición de la Revista ITECKNE. En el primer grupo, compuesto por 12 criterios básicos considerados por REDALYC como indispensables, se encuentra: la antigüedad mínima y los números editados con periodicidad regular y sin retraso; el contenido científico en el cual al menos el 75% de las colaboraciones publicadas en cada fascículo deben ser resultados originales producto de investigaciones científicas; la revisión por pares realizada bajo la modalidad de doble ciego, el proceso de dictamen exige anonimato y descripción detallada del proceso; todo artículo postulado para publicación debe ser original e inédito y no estar postulado para publicación simultáneamente en otras revistas; cumplimiento de periodicidad, incluir pie de imprenta, fechas de recepción y aceptación; datos de identificación en portada como título completo, número de ISSN, volumen y número, fecha de edición, e indicar los meses que cubre el número editado. Para cumplir a cabalidad con estas exigencias, el Comité Editorial de la Revista ITECKNE, no publica a partir de este número, la lista de árbitros con el fin de cumplir con la exigencia de que el proceso de dictaminación sea completamente anónimo. En el segundo grupo, compuesto por 27 parámetros relacionados con criterios de calidad editorial, e incorporados en la revista ITECK- NE, se encuentra: datos de identificación en portada en donde compruebe la existencia de un consejo editorial con nombre completo de cada miembro, objetivo de la publicación, cobertura temática, periodo

7 que abarca en meses la publicación, normas de elaboración de las referencias bibliográficas, listado del registro en sistemas de indexación o bases de datos y condiciones bajo las que se reservan los derechos de distribución de contenidos; datos de la institución editora: mención visible de la institución editora, ciudad, país, dirección postal, dirección electrónica, teléfono y/o fax; tabla de contenido o índice con título completo en el idioma original y traducción al inglés de cada una de las colaboraciones, nombre completo de los autores de cada artículo y página de inicio de cada artículo; mención de la institución de adscripción y país donde se localiza la institución de adscripción de cada uno de los autores y mención del correo electrónico al menos de uno de los autores de cada artículo; identificación de los contenidos de cada artículo, y resumen y palabras clave de todos y cada uno de los artículos en el idioma original del trabajo y en inglés; identificación del artículo mediante membrete bibliográfico en la página inicial de todos los artículos que incluya: nombre de la Revista o ISSN, volumen y número, periodo que cubre la edición, indicar meses y años, páginas que abarca el artículo, fecha de recepción de cada artículo y fecha de aceptación/publicación de cada artículo. En un tercer grupo se hallan los criterios editoriales, también incorporados en el presente número de la Revista ITECKNE. Se encuentra: mención del directorio completo de la revista, editor, editores adjuntos, corrector, traductor y diseñador; indicar la filiación institucional de los miembros del consejo editorial, indicado el país; mención explícita de la participación de evaluadores externos en el proceso de dictamen; indicar explícitamente el público al que se dirige la revista; incluir las instrucciones a los autores en inglés; homogeneidad de los fascículos en cuanto a número de artículos publicados; verificar que las referencias bibliográficas sean acordes con lo indicado en las instrucciones a los autores, identificar el artículo mediante membrete bibliográfico en páginas interiores donde se incluya: Nombre de la revista o ISSN, volumen y número, periodo que cubre la edición indicando meses y años, nombre de los autores, identificar prácticas editoriales científicas como el sistema OJS; sistemas de indexación y bases de datos que declara la revista. Respecto al empleo del sistema Open Journal System, la Revista ITECKNE lidera la implementación del sistema y se espera entre en marcha a mediados del Para que una revista sea aceptada por REDALYC se deben cumplir todos y cada uno de los criterios básicos y al menos 20 criterios generales. He ahí el reto que el Comité Editorial de la revista ITECKNE ha decidido asumir. Luis Omar Sarmiento Álvarez, PhD (c) Editor luisomar.sarmiento@gmail.com

8 Propuesta del mejoramiento de la metodología de Manufactura Esbelta por medio de optimización de sistemas de manufactura y modelación de eventos discretos Frank Nicolás Delgado Moreno Magíster en Ciencias de Sistemas de Manufactura, Tecnológico de Monterrey, México. Magíster en Ciencias de sistemas de Calidad y Productividad. Tecnológico de Monterrey, México. Líder, Investigador Grupo CAYPRO, Universidad Santo Tomás Bucaramanga, Colombia Franknicolas12@ustabuca.edu.co Eliseo Gallo Doctor Management Information Systems, Universidad del Turabo Puerto Rico, Investigador Grupo SIGMMA, Universidad Santo Tomás Bucaramanga, Colombia eligallo@gmail.com Resumen- La competitividad internacional ha obligado a las empresas de todos los países a evolucionar continuamente en los procesos de mejoramiento continuo con el fin de mejorar la calidad de los procesos y productos y reducir los costos que implican; la metodología de manufactura esbelta ha sido en los últimos años a nivel internacional una de las principales metodologías para la reducción de costos, por esta razón a través del tiempo ha tenido un mejoramiento continuo para las exigencias contemporáneas, tecnológicas, regionales y tipos de empresa; la presente propuesta se realiza con el fin de mejorar la metodología de Manufactura Esbelta al incorporar aspectos financieros, modelación de sistemas de manufactura y simulación con el fin de adaptarla a empresas de alta variabilidad en sus productos y procesos como son las pequeñas y medianas empresas en la Ciudad de Bucaramanga. I. INTRODUCCIÓN La metodología Esbelta es la principal metodología utilizada por las empresas de Manufactura en el Mundo, (Ver Fig. 1). FIG. 1. PRINCIPALES METODOLOGÍAS DE MEJORAMIENTO UTILIZADAS EN MANUFACTURA EN EL MUNDO Palabras clave- Manufactura Esbelta, Simulación, Modelación de Sistemas de Manufactura, EBIT, ROI Abstract- The international competition has forced companies from all countries to be continually evolving process of continuous improvement in order to improve the quality of processes and products and reduce the costs they involve, the methodology of lean manufacturing has been in recent years at international level one of the main methods for reducing costs, for this reason over time has had a continuous improvement to contemporary demands, technological, regional and business types, this proposal is carried out to improve the methodology of incorporating lean manufacturing to financial, manufacturing systems modeling and simulation in order to adapt to business of high variability in their products and processes such as small and medium enterprises in the city of Bucaramanga. Keywords- Lean Manufacturing, Simulatión Manufacturing Systems Modeling, EBIT, R Fuente: Manufacturing performance institute citado en Piuzzi, (2009) La Fig. 1. Muestra la Metodología Lean como la principal metodología en Mejoramiento continuo utilizada en el mundo, La metodología Lean es implementada en diferentes empresas con resultados verificables y comprobables como (Dailey, 2003): Reducción de costos de fabricación entre un 30 a 50% Reducción de inventarios de materia prima, producto terminado, producto en proceso en más del 80% Recibido: 20/08/2011/ Aceptado: 18/10/2011/ ITECKNE Vol. 8 Número 2 ISSN Diciembre

9 120 ITECKNE Vol. 8 Número 2 ISSN Diciembre Mejora de la calidad del servicio para los clientes Reducción de los tiempos de atraso Mejora calidad de productos y servicios Reducción de tiempo de mano de obra, y aumento de la productividad Aumento en la eficiencia y uso de los equipos e instalaciones de planta Altos rendimientos Sistema más flexible para responder a los cambios Disminución de desperdicios o despilfarros Aumento del flujo de caja por aumento en frecuencia de despachos y cobros Por los anteriores beneficios registrados por la Metodología Lean, los investigadores en la línea de mejoramiento continuo han desarrollado un continuo mejoramiento sobre esta Metodología;los mejoramientos sobre la metodología lean han aumentado los beneficios de resultado en las aplicaciones de la metodología de acuerdo a las necesidades de las empresas que están sujetas a variables financieras, logísticas, de producción y posiciones estratégicas limitadas lo cual se transforma en necesidad de adaptar la metodología a las necesidades de las empresas según la región del mundo. II. PRINCIPALES METODOLOGÍAS DE MANUFACTURA ESBELTA En Estados Unidos algunas de las principales metodologías utilizadas en Manufactura Esbelta, son la Metodología de Tapping, Tapping (2002); la Metodología de Nigel Wood, Wood. (2004), y en México la Metodología de Rosalba Sánchez, Sánchez, (2005); estas tres Metodologías fueron comparadas en cuanto a beneficios y ventajas ofrecidas por cada respectiva metodología obtuvo la Tabla I TABLA I SELECCIÓN DE LA METODOLOGÍA DE DE MANUFACTURA ESBELTA Fuente: Los Autores En la Tabla I se muestra la comparación entre las diferentes metodologías de Manufactura esbelta utilizadas en Países como México y Estados Unidos; la Metodología de Sánchez muestra ser la más completa de las tres metodologías, por esta razón se tomó como base para adaptar al sistema manufacturero con alta variabilidad en los procesos y productos de pequeñas y medianas empresas de la Ciudad de Bucaramanga A. Metodología de Rosalba Sánchez Sánchez, (2005) divide la metodología en tres fases, la Fase de preparación, Fase de Análisis y Fase de implementación. (Ver Figura 2)

10 Propuesta del mejoramiento de la metodología de Manufactura Esbelta por medio de optimización de sistemas de manufactura y modelación de eventos discretos - Delgado Gallo 121 Fig. 2 METODOLOGÍA DE ROSALBA SÁNCHEZ (SÁNCHEZ, 2005) Fuente: Metodología integral de Implantación del un sistema de Manufactura Esbelta Sánchez (2005) La Figura 2 muestra el esquema de la metodología dividida en las tres fases anteriormente nombradas; las fases están divididas en pasos interiores. (Sánchez, 2005). III. METODOLOGÍA PROPUESTA Según Cruz y Ramírez (2008), la Metodología de Manufactura Esbelta es desconocida para la Mayoría de los sectores empresariales; los sectores empresariales en Colombia están limitados a aplicar normas ISO, (International Organization for Standarization) estas normas permiten que un producto o servicio tenga un estándar de calidad para ser aceptado en un mercado, cuando un producto es aceptado en un mercado no se garantiza productividad ni competitividad ni calidad ni mejoras financieras, (Hurtado, et al. 2009). Las ganancias en productividad y competitividad están registradas en beneficios anteriormente nombrados; pero estos beneficios no han sido alcanzados por la mayoría de empresas en la ciudad de Bucaramanga por el desconocimiento de este tipo de Metodologías como Manufactura esbelta o la incorrecta aplicación de ellas; por esta razón se propone la siguiente metodología adecuada para las necesidades empresariales en ciudades donde este tipo de metodologías es desconocido o no se ha introducido adecuadamente lo que afecta los resultados de la Metodología. La metodología conserva los aspectos importantes de la metodología de Sánchez. (2005), pero fueron incluidos tres pasos que los autores consideran importantes para la aplicación de la metodología de Manufactura Esbelta; estos pasos incluidos son: Simulación del Estado actual, Optimización del sistema de Manufactura, Simulación del Estado Futuro. La inclusión de los pasos anteriores se basa en solucionar los siguientes problemas detectados por observación en diferentes empresas de la ciudad de Bucaramanga; estos problemas son: Desconocimiento de la Metodología de Manufactura Esbelta Desconocimiento de los Beneficios de la aplicación de la Metodología Desconfianza por indebida aplicación previa de conceptos o de herramientas de otro tipo de filosofías Desconfianza respecto a los resultados de la implementación de la Metodología Ausencia de aplicación de Optimización de sistemas de Manufactura

11 122 ITECKNE Vol. 8 Número 2 ISSN Diciembre Ausencia de Competitividad y productividad en sistemas de Manufactura. Con el enfoque de resolver los anteriores problemas se propone el siguiente Modelo de Implementación de Manufactura Esbelta. (Ver Fig. 3). Fig. 3. MODIFICACIÓN POR EL AUTOR DEL MODELO DE IMPLEMENTACIÓN DE LA METODOLOGÍA INTEGRAL DE IMPLANTACIÓN DEL UN SISTEMA DE MANUFACTURA ESBELTA DE SÁNCHEZ. Fuente: Los Autores La Figura 3 muestra los pasos de la Metodología de Sánchez (2005), con la inclusión de los tres pasos adicionales propuestos en la presente investigación; estos pasos son: Simulación del Estado Actual, Modelación del Sistema de Manufactura y Simulación final de resultados. El paso de Simulación del Estado Actual muestra al equipo de aplicación de la Metodología de Manufactura Esbelta el comportamiento real del estado actual del sistema; la simulación evidencia por medio de los objetivos y métricas el estado real en el que se encuentra la empresa; las simulaciones a través de software de simulación como promodel evitan costos operacionales y apoyan la toma de decisiones previa a una decisión final sobre los resultados del mapa de estado futuro de la metodología lean, igualmente es un amigable entendimiento del estado actual de la empresa. (Ver Fig.4). Fig. 4. IDENTIFICACIÓN DE LAS ÁREAS PARA SIMULACIÓN DEL MAPA DEL ESTADO ACTUAL DEL FLUJO DE VALOR Fuente: Los Autores

12 Propuesta del mejoramiento de la metodología de Manufactura Esbelta por medio de optimización de sistemas de manufactura y modelación de eventos discretos - Delgado Gallo 123 La Fig. 4 Muestra un esquema del mapa del estado actual de flujo de valor de un Proceso crítico previamente seleccionado; el numeral 1 refleja la logística externa de la empresa con relación al producto, el tópico No. 2 indica la cadena de flujo de Valor del producto crítico seleccionado según la filosofía de Manufactura Esbelta y el tópico No. 3 indica algunas de las métricas que son objetivos de estudio de la metodología de manufactura esbelta, (Ver Fig.5). Fig. 5. IDENTIFICACIÓN DE LAS ÁREAS DE SIMULACIÓN EN SOFTWARE EN EVENTOS DISCRETOS DEL MAPA DEL ESTADO ACTUAL DEL FLUJO DE VALOR Fuente: A Functional Modeling and Discrete Event Simulation based approach to understand the Lean Manufacturing System, Valles, Nathan, y Viswanathan. ( 2005) La Fig. 5 muestra la distribución de la logística externa tópico 1, la cadena de flujo de valor en tópico 2 y algunas métricas de resultados en el tópico 3 como: entrega de órdenes a tiempo, órdenes retrasadas y nivel de servicio; los resultados específicos de las operaciones de la cadena de valor son representados a través del software de eventos discretos (Ver Fig. 6). Fig. 6. DESCRIPCIÓN DE DATOS DE RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN DE MANUFACTURA ESBELTA EN UN SOFTWARE DE SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS Fuente: A Functional Modeling and Discrete Event Simulation based approach to understand the Lean Manufacturing System, Valles, Nathan, y Viswanathan. (2005). La Fig. 6 muestra la descripción de algunos datos de resultados en una simulación de eventos discretos, los datos de resultados dependen de los objetivos y métricas del proyecto.

13 124 ITECKNE Vol. 8 Número 2 ISSN Diciembre El paso agregado de Modelación del sistema de Manufactura, se basa en agregar herramientas que tengan como objetivo optimizar el proceso de manufactura y las operaciones de producción (Asking y standridge 1993); algunas de estas herramientas son: Programación de Operaciones Líneas de ensamble (Métodos de Balanceo). RPW por sus siglas en inglés Ranked positional weight Clasificación por peso posicional Variabilidad en Tiempos de desempeño Programación de la producción en sistemas orientados al proceso Flujo Secuenciación de tareas Modelos Mixtos Tecnología de Grupos / Manufactura Celular Algoritmo de ordenamiento binario La programación de operaciones tiene como objetivo calcular la organización de las celdas de manufactura que permita el flujo de una pieza como la metodología de manufactura esbelta requiere; la heurística de clasificación de peso posicional optimiza las celdas de manufactura para facilitar el flujo de una pieza; esta heurística construye una sola sucesión de la siguiente forma: Se define el peso posicional de la tarea j como PW ( j ) = t j + r S(j) t r. S (j) = es el conjunto de sucesores de la tarea j t(j). = Tarea j actual r S(j) t r = Sumatoria del conjunto de tareas sucesoras de tj PW (j) es medida en tiempos de ciclo y el rango de operación de la variable es: t(j) a(t(j)+ r S(j) t r ). Ver Fig.7 Fig. 7. EsquEma de los pasos de la clasificación de EstacionEs por peso posicional Fuente: Los Autores La Figura 7. Muestra un ejemplo de la secuenciación de la clasificación de peso posicional; el resultado es la optimización de las celdas de Manufactura. Las celdas de Manufactura dependen de la confiabilidad de cumplir con la demanda de los clientes; para cumplir con esta razón se introduce la séptima ley de Aleatoriedad con respecto a la Confiabilidad de las celdas de la siguiente forma: E(sk) = jϵskt j Var(sk) = jϵsk σ 2 j El tiempo promedio de la tarea j es tj; sj2 la variancia del tiempo de procesamiento de la tarea j. Un ejemplo de los pasos del cálculo de la confiabilidad de las celdas de Manufactura se muestra en la Fig. 8

14 Propuesta del mejoramiento de la metodología de Manufactura Esbelta por medio de optimización de sistemas de manufactura y modelación de eventos discretos - Delgado Gallo 125 Fig. 8. ESQUEMA DE LOS PASOS DEL CÁLCULO DE LA CONFIABILIDAD DE LAS CELDAS DE MANUFACTURA QUE FORMAN PARTE DE LA CADENA DE VALOR Fuente: Los Autores En la Figura 8. se muestra un ejemplo de la obtención de confiabilidad de las celdas a través de la aplicación de variabilidad en tiempos de desempeño. La programación de la producción en sistemas orientados al proceso con la secuenciación de los modelos mixtos tiene como objetivo secuenciar las tareas de los productos cuando estos son productos con diferentes tiempos de ciclo donde se encarga de Minimizar la máxima desviación de asignar la carga de trabajo promedio en el cuello de botella. j (i) el tipo de artículo colocado en el i-ésimo lugar; Un ejemplo de esta aplicación se observa en la Figura 9. Fig. 9. PROGRAMACIÓN DE PRODUCCIÓN CON PRODUCTOS MIxTOS Fuente: Los Autores

15 126 ITECKNE Vol. 8 Número 2 ISSN Diciembre La Figura 9. Muestra el proceso para obtener la secuenciación optimizada de los productos mixtos en una línea de producción, esta herramienta apoya directamente el balanceo realizado con herramientas como heijunka en Manufactura Esbelta. Tecnología de Grupos tiene como objetivo Analizar los principios de formación de grupos con respecto de tareas hacia máquinas y detectar los grupos de productos por proceso; el Algoritmo de ordenamiento binario optimiza la formación de grupos por medio de los siguientes pasos: 1. Ordenar los renglones: asignar el valor 2 N-k a la columna k, sumar los valores obtenidos para evaluar cada renglón. Ordenar los renglones en orden no creciente 2. Ordenar columnas: asignar el valor 2 N-k al renglón k, evaluar cada columna. Ordenar las columnas en orden no creciente. Un ejemplo de la aplicación del algoritmo binario es presentado a continuación. (Ver Fig. 10) Fig. 10. ORDENAMIENTO DE TAREAS RESPECTO A PROCESOS. Fuente: Los Autores La Figura 10 muestra la acomodación ideal de las máquinas en grupos según el proceso de la parte; esta acomodación apoya optimización de las celdas de manufactura dentro de la metodología de Manufactura Esbelta. Los pasos incorporados a la Metodología de Sánchez optimizan el sistema de Manufactura acompañando a los planes Kaizen. El paso de Optimización de los sistemas de manufactura incorporado dentro de la metodolo- gía de Manufactura Esbelta se introduce debido a la necesidad de conocer el estado previo de las líneas, recursos, distribución, asignación y maquinas como apoyo a la introducción de las herramientas de la Manufactura Esbelta. El paso de simulación de los resultados finales en software de eventos discretos hace visibles los resultados de la implementación simulada de la metodología de Manufactura Esbelta (Ver Fig.11). Fig. 11. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE UN PRODUCTO MEDIANTE SIMULACIÓN EN PROMODEL DE UN MODELO DE MANUFACTURA ESBELTA Fuente: A Statistical Analysis Using Simulation On a Lean Manufacturing Model, Ho Kok Hoe / K. Muthusamy (2010).

16 Propuesta del mejoramiento de la metodología de Manufactura Esbelta por medio de optimización de sistemas de manufactura y modelación de eventos discretos - Delgado Gallo 127 La Fig.11 muestra la representación de los valores finales de la simulación del estado futuro de la implementación de la metodología de Manufactura esbelta; estos valores pueden variar de acuerdo a las métricas del objetivo de la aplicación de la Metodología de Manufactura Esbelta y de las herramientas utilizadas en la Metodología; eel resultado final muestra los indicadores de tamaño de lote, tipo de pieza, sistemas de producción, proceso de la cadena de valor, Herramientas de mejora continua, Beneficios, costo, capacidades, tipos de piezas, Numero de Operarios. La incorporación de los anteriores pasos a la metodología de Manufactura esbelta optimizan los procesos productivos de manufactura y disminuyen el tiempo de entrega al cliente; disminuir el tiempo de entrega al cliente es uno de los enfoques de la Calidad (Lindsay y Evans 2005); por otra parte utilizar la simulación amigable de un programa de eventos discretos como Promodel facilita la comprensión del procedimiento de la mejora continua implementada. El paso Optimización del sistema de Manufactura consiste en realizar mejoras en el sistema actual de manufactura con base en teorías y conceptos de modelación de sistemas de Manufactura, este paso permite entregar un sistema optimizado y esbelto a los planes de acción de KAIZEN; el paso simulación final de resultados, permite al equipo de aplicación de la Manufactura Esbelta el estado final en tiempo real del sistema incluidas todas las mejoras realizadas durante la implementación. Con los anteriores pasos explicados, la Metodología propuesta para la actual investigación adaptada a las necesidades del entorno regional se presenta a continuación. FASE DE PREPARACIÓN Paso 1 Compromiso con la Manufactura Esbelta Paso 2 Selección de flujo de Valor a Analizar Paso 3 Aprender acerca de la Manufactura Esbelta Paso 4 Definición de los Objetivos Paso 5 Análisis de la Demanda Paso 6 Análisis Financiero Paso 7 Análisis del Estado Actual Paso 8 Simulación del Estado Actual Paso 9 Diseño del Estado Futuro FASE DE ANÁLISIS FASE DE IMPLEMENTACIÓN Paso 10 Optimización del Sistema de Manufactura Paso 11 Plan de Acción Paso 12 Simulación Final de resultados Paso 13 Perfección Los pasos de la Metodología se explican a continuación 1) Paso 1: compromiso con la manufactura esbelta Con previa capacitación de los integrantes del equipo de Manufactura Esbelta, se deben seguir los siguientes pasos: a) Nombramiento del líder del proyecto y los miembros del equipo Esbelto b) Anunciar el proyecto de Implantación de la Manufactura Esbelta; el líder del proyecto junto con los miembros del equipo deben transmitir a todos los integrantes de la empresa el comienzo del desarrollo del proyecto. c) Reconocimiento del piso de taller; tanto el líder del proyecto como los integrantes del grupo deben analizar los aspectos de operaciones y procesos del sistema basados en la observación. 2) Paso 2: selección del flujo de valor La selección del Flujo de valor consiste en identificar la cadena de valor crítica que más afecta los procesos de transformación de la empresa. Para la selección de la cadena de flujo de valor

17 128 ITECKNE Vol. 8 Número 2 ISSN Diciembre se utilizan comúnmente dos métodos: el Análisis Producto-Cantidad o el análisis Producto-Ruta. El Análisis Producto Cantidad se determina por la clasificación y jerarquización de los productos según la cantidad de producción requerida, para realizar el análisis producto cantidad se realizan los siguientes pasos: a) Clasificar los tipos de producto b) Determinar la cantidad de cada producto c) Determinar el porcentaje correspondiente a cada cantidad d) Determinar el porcentaje acumulado de los productos e) Seleccionar el 80% de los productos o procesos que presentan algún tipo de problema. El análisis de producto ruta asocia los productos con rutas iguales o similares; al asociar los productos por rutas iguales o similares aparecen cantidades correspondientes 3) Paso 3: Aprender acerca de la Manufactura Esbelta Este paso define las cualidades y habilidades que deben poseer los involucrados directamente en el proyecto de Manufactura Esbelta; para fortalecer las capacidades y habilidades del personal involucrado se deben seguir 5 pasos. a) Definir los atributos que debe tener un involucrado de implementación de Manufactura Esbelta b) Identificar los niveles actuales en capacidades y habilidades que se encuentran los miembros del equipo. c) Elaborar un plan de entrenamiento d) Evaluar la efectividad del entrenamiento 4) Paso 4. Definición de los objetivos La definición de los objetivos debe ir enfocada a los siguientes aspectos: Caso del Negocio: identificación de la problemática del negocio Declaración del valor: determinar qué se quiere alcanzar con la implementación Requerimientos claves: determinar los requerimientos claves para alcanzar las mejoras Métricas: determinar las métricas claves para alcanzar los requerimientos Estado Ideal: definir los factores claves de una cadena de valor Esbelta que se desean mejorar durante la implementación 5) Paso 5. Análisis de la demanda El análisis de la demanda prepara al encargado de producción de hacer los arreglos necesarios para cumplir con la demanda del cliente; para el análisis de la demanda se deben seguir los siguientes pasos: a) Determinar la demanda actual de los productos de la cadena de Valor Para determinar la demanda del estado actual se pueden utilizar el cálculo de la demanda por pronóstico o la demanda del año anterior. Demanda por pronóstico: Para cálculo de la demanda por pronóstico se pueden utilizar los siguientes métodos: Método cualitativo, método de proyección histórica o los métodos Causales. Demanda del año anterior: Se utiliza la demanda del año anterior y se ajusta a través del tiempo. Para apoyar la demanda del año anterior se utiliza el cálculo del taktime; el taktime es una palabra alemana que significa ritmo; el taktime se calcula de la siguiente forma: Taktime = Tiempo Total Disponible/Demanda del Producto El taktime muestra al ritmo que deben trabajar todas las estaciones de trabajo para cumplir con la demanda del cliente. 6) paso 6. Análisis financiero Sánchez, (2005) propone que análisis financiero está basado sobre El retorno de los activos claves ; para el análisis financiero se requieren cumplir con los siguientes pasos: Obtener la información financiera y calcular el retorno de activos claves; cada uno de estos pasos se explica a continuación: a) Obtener la información Financiera: La información financiera se basa en conocer los siguientes aspectos: Ingresos anuales de la cadena de valor Desglose de los costos de la cadena de Valor. Es el valor resultante de restar ingresos menos costos o EBIT (Ganancias antes de intereses e impuestos, por sus siglas en inglés). EBIT= Ingresos Costos

18 Propuesta del mejoramiento de la metodología de Manufactura Esbelta por medio de optimización de sistemas de manufactura y modelación de eventos discretos - Delgado Gallo 129 b) Cálculo del retorno de activos claves: Calcular el retorno de activos claves, incluye obtener la información correspondiente a tres indicadores, estos indicadores son: Ingresos anuales: Depende de amplitud de la utilización de las maquinarias para cumplir con las demandas. Ganancias antes de Intereses e impuestos: Este indicador será representado por el EBIT, visto anteriormente. Retorno de activos claves: representa ganancia antes de intereses e impuestos dividida sobre el total de los activos anuales. 7) Paso 7. Análisis del estado actual El análisis del Estado actual se enfoca al comportamiento del sistema de Manufactura basado en los datos recopilados; estos datos son Reza (2007): Tiempo de Ciclo Tiempo de Preparación Disponibilidad Numero de Operarios Tamaño de lote Tamaño del inventario en proceso. Los anteriores datos impactan en las métricas de la Metodología según los objetivos del proyecto; las métricas son presentadas en la Tabla II. TABLA II INSTRUMENTO DEL NIVEL DE ALCANCE DE LA IMPLEMENTACIÓN DE LA FILOSOFÍA DE MANUFACTURA ESBELTA EN LAS FASES DE APLICACIÓN DE LOS INDICADORES. Fuente: Adaptada de Nivel de alcance de implementación del estatus de la Manufactura Esbelta antes y después de KPIS. ( Mohammad et, al., 2009). La Tabla II muestra los nueve indicadores que miden el estado de la empresa en cada etapa; cada uno de estos indicadores está medido en unidades correspondientes que aparecen en la columna de nombre Unidad, estas unidades están escritas en la Tabla en forma de símbolos, estos símbolos se describen a continuación: $: pesos colombianos; Dpm: Defectos por millón Unidad: Unidades de producto;m 2 : Metros cuadrados; M: Metros lineales; Mins: Minutos La columna RAG, (Red, Ámbar, Green) que por sus siglas en el idioma español significa rojo, anaranjado y verde, Identifica visualmente el estado del indicador en cada nivel (Mohammad et al., 2009), el estado Rojo significa que el estado del indicador es grave y no funciona adecuadamente, el estado anaranjado significa que el problema es de atención y se puede mejorar aún más, el estado verde significa que el indicador trabaja aceptablemente y favorece a todo el sistema. Este instrumento de medición es aplicado en cada fase de investigación. 8) Paso 8. Simulación del estado actual Este paso se explico en las Fig.8 y Fig.9 9) Paso 9. Diseño del estado futuro El diseño del estado futuro consiste en la determinación de los desperdicios del sistema actual de manufactura (Ver Tabla III) y el procedimiento para eliminarlos. La Tabla III Muestra los 7 principales desperdicios de un sistema de manufactura discreto y la forma de eliminarlo.

19 130 ITECKNE Vol. 8 Número 2 ISSN Diciembre TABLA III LOS 7 DESPERDICIOS TÍPICOS EN LOS PROCESOS DE PRODUCCIÓN CONTROLADOS POR LA METODOLOGÍA DE MANUFACTURA ESBELTA Fuente: Coutin, ) Paso 10. Optimización del sistema de manufactura Este paso se describió en las figuras 7, 8, 9,10. 11) Paso 11. Plan de acción consiste en implementar las herramientas de la Manufactura esbelta y optimización del sistema de Manufactura de acuerdo a un evento Específico. 12) Paso 12. Simulación final de resultados. Muestra dinámicamente el comportamiento ideal del sistema teniendo en cuenta las mejoras previamente realizadas en los pasos anteriores. (Ver fig.11). 13) Paso 13 perfección: Representa el Mejoramiento continuo donde se continúa analizando el sistema, comenzando nuevamente con un Mapa del Estado Actual direccionado hacia las nuevas metas y objetivos de la Empresa. CONCLUSIONES La metodología de manufactura Esbelta es usada en países industrializados como Estados Unidos y México para eliminar desperdicios y reducir costos. La Manufactura Esbelta es una Metodología que debe ser actualizada a través de las exigencias tecnológicas e industriales contemporáneas. Debido a la alta variabilidad en procesos y productos de las pequeñas y medianas empresas la Metodología de manufactura Esbelta debe ser adaptada a este tipo de Variabilidad; la Optimización y modelación de sistemas de Manufactura apoyan a reducir la variabilidad de los procesos en los productos. La simulación de eventos discretos aplicados a la metodología de Manufactura Esbelta permite observar el comportamiento de las decisiones tomadas para Desarrollar el estado futuro ideal. La simulación es la herramienta adecuada para solucionar problemas de secuenciación de productos mixtos en líneas de producción donde influirá la aplicación de la Manufactura Esbelta. La Manufactura Esbelta requiere de procesos estandarizados en gestión de Calidad en documentos de control de demandas e inventarios para optimización de los resultados en tiempo y precisión. REFERENCIAS [1] Askin, R. and. Standridge, C. (1993). Modeling and Analysis of Manufacturing Systems, Wiley [2] Cardoza, G. (2009). Implementación de Manufactura Esbelta para el flujo de materia prima en una nueva nave industrial de la industria médica. Tesis. [3] Coutin, C. (2003). Lean Manufacturing. Recuperado el 19 de agosto de 20011, de e:fziro2g55gkj: [4] Dailey, K. (2003). The lean manufacturing pocket handbook, editorial DW Publishing. Estados Unidos.

20 Propuesta del mejoramiento de la metodología de Manufactura Esbelta por medio de optimización de sistemas de manufactura y modelación de eventos discretos - Delgado Gallo 131 [5] Ho Kok, H. and Muthusamy, K. (2010). A Statistical Analysis Using Simulation On a Lean Manufacturing Model, [6] Mohammad, A. & Hazrulnizamm (2009), The level of achievement of lean manufacturing implementation status before and after the development of KPIs at an aerospace manufacturing company. [7] Piuzzi, G. (2008). Reto global e incertidumbre en las cadenas de suministro. VII simposio internacional de Logística y Supply chain. Caracas. Venezuela. [8] Sánchez,.R. (2005) Metodología Integral de la implantación del sistema de Manufactura Esbelta. Rosalba Sánchez. (2005) [9] Tapping, D. Luyster, T. & Shuker, T. (2002) Value Stream Management, eight step to planning, mapping, and sustaining lean improvements. Productivity Press. [10] Valles, D. Nathan, J. y Viswanathan, V. (2005). A Functional Modeling and Discrete Event Simulation based approach to understand the Lean Manufacturing.