Revista XXVII No. 1 de 2020

Diseño de un modelo para estipular equipos montacargas en un centro de distribución

Diseño de un modelo para estipular equipos montacargas en un centro de distribución

Imagen: Freepik.es 

 

Autor: Derney Eduardo Sosa Marentes
Tutor ECBTI - UNAD CEAD Fusagasugá

 

Abstract

This article boasts the conceptual or theoretical review of models related to the allocation of resources in distribution centers and ends with a proposal of a design to assign equipment (forklift) based on the data (base time) the behavior of the system is analyzed. The model is made through Matlab, a delivery of loading times and quantities is evidenced to arrive at the solution of the proper operation for a certain number of forklifts with the amount back

Resumen

Este articulo ostenta la revisión conceptual ó teórica de modelos relacionados a la asignación de recursos en centros de distribución y finaliza con una propuesta de un diseño para asignar equipos (montacargas) partiendo de los datos (tiempo base) se analiza el comportamiento del sistema, el modelo es realizado a través de Matlab, se evidencia una entrega de tiempos y cantidades de carga para llegar a la solución del funcionamiento adecuado para cierto número de montacargas con la cantidad requerida dentro del operador de distribución, con el fin de mejorar la eficacia de las actividades ya que se reconocen, se analizan y se les procura controlar.

Introducción

En el presente artículo se describe la analogía entre modelos de asignación de recursos en centros de distribución guiados u orientados por modelos de mejoramiento basado en las organizaciones; autores como (Moreno Velásquez, 2006),  (Gabriel Escobar, 2012), (Kees Jan & Iris, 2006),  (Harrington James, 2012), (Hernandez & Mirón, 2002), (Grant, 1996),(Mahoney, January 2004), (Prajogo, McDermott, 2005),  (Jeffrey K, 2004),  (B., 2001) han explicado el desarrollo y la complejidad existente de temas y variables relacionados a los modelos de mejora y de asignación de recursos en centros de distribución. Se hallo información a través de la base de datos como; scienceDirect, Scopus, IEEE, SciELO, Ebrary y e-libro.

En la primera parte se detalla una revisión conceptual o marco teórico sobre modelos y su correlación. Posteriormente se presentan varios modelos que están atañidos al tema de asignación de recursos en centros de distribución, finalmente se propone un diseño sencillo para asignar recursos, en este caso considerando dos montacargas. 

Desarrollo

Metodología

El presente artículo realiza una revisión bibliográfica acerca de modelos matemáticos que mantienen una proporción con la asignación de recursos en centros de distribución, orientado con modelos de mejoramiento que tienen un aspecto de cambio constante, que incluyen temas como; el enfoque de la teoría de recursos, la cultura organizacional y  el modelo de cambio extraído.

Con base a las derivaciones obtenidas, se expone un marco teórico, los modelos y mapas conceptuales coherentes a la de asignación de recursos en centros de distribución. Posteriormente se presenta un modelo ejecutó con el software Matlab, que utiliza un lenguaje del cálculo técnico, esta plataforma de MATLAB está optimizada para resolver problemas de ingeniería. El lenguaje está basado en matrices, lo cual permite expresar las matemáticas computacionales. 

La metodología inicia con los criterios que se tienen, con la interpretación de las variables de entrada del modelo para finalizar con la representación de la asignación de equipos montacargas especialmente en el área de acondicionamiento, de acuerdo con el comportamiento de los datos se establecen condiciones, políticas para posteriormente la toma de decisiones para mejorar los procesos.

Marco Teórico 

En el artículo a desarrollar, es significativo identificar conceptos relacionados directa e indirectamente los cuales son:

Capacidad

La capacidad es una declaración de la tasa de producción y, por lo general, se mide como la salida (o resultado) del proceso por unidad de tiempo. Las empresas que utilizan una medición diferente de la capacidad por lo general son organizaciones de servicio especializado. Los hospitales, por ejemplo, suelen medir la capacidad en función del número de camas. (Chapman, 2006)

Se puede decir que ninguna medición de la capacidad es aplicable a todas las situaciones. Los hospitales miden su propia capacidad por el número de pacientes que pueden ser tratados cada día; un comerciante minorista mide la capacidad en función del valor monetario de las ventas anuales generadas por metro cuadrado; una aerolínea usa como medida de capacidad el número de asientos-millas disponibles al mes; en general, la capacidad se expresa en cualquiera de estas formas, como mediciones de salida del producto o como mediciones de insumos. (Larry P & Krajewski, 2000)

El análisis de la capacidad del proceso es un paso básico de un programa de control de calidad, su objetivo es tratar de analizar hasta qué punto pueden resultar conformes al proyecto los artículos producidos mediante un proceso. Este análisis proporciona una estimación de mayor nivel de calidad que puede lograr el proceso tal como se preparó. 

La capacidad del proceso se puede establecer ya sea al inicio del proyecto, mediante un estudio preliminar o piloto, o durante el desarrollo del mismo a través de vigilancia continua durante la producción. La capacidad del proceso se puede definir como el intervalo de  la variación que incluirá casi todos los productos que se obtengan mediante el proceso (L.Hansen & Ghare, 1990)


Capacidad de aprovisionamiento

En el área del comercio existen empresas cuyo éxito se debe fundamentalmente a ventajas en el aprovisionamiento, estas empresas desarrollan de manera consciente una capacidad para aprovisionarse eficientemente. Para ello, a menudo, hay que lograr una seria de condiciones favorables, Estas pueden ser, por ejemplo, la capacidad para identificar fuentes atractivas de aprovisionamiento, para cuidar de manera continua las relaciones de aprovisionamiento, para negociar contratos eficientes, o para que los suministros sean rápidos. (Cuno Pumpin, 1993)

Todas las empresas, independientemente de su tipo, tamaño y actividad a la que se dediquen, precisan materiales para desarrollar sus actividades. Por lo tanto, en toda empresa es necesario llevar a cabo algun sistema capaz de abastecer los materiales precisos. Ese sistema es lo que se conoce en el lenguaje empresarial como aprovisionamiento.

El aprovisionamiento es el proceso que, de forma eficiente, lleva a cabo una empresa para garantizarse la disponibilidad de los productos y servicios externos precisos para el desarrollo de su actividad y, por tanto, para el logro de sus objetivos estrategicos. 

La funcion de aprovisionamiento trata de conjugar dos criterios básicos: Un criterio técnico que consiste en mantener las existencias lo mas altas posibles de modo que impidan cualquier retraso en la fabricacion o comercializacion de productos. Un criterio economico.financiero que trata de minimizar el coste del aprovisionamiento y mantenimiento de las existencias. (Lobato, 2010)

Gestión de aprovisionamiento

Para que la empresa consiga sus propositos debe gestionar adecuadamente todas sus areas y funciones en las que se divide. Una de las mas importantes es la de compras y aprovisionamiento, ya que si ésta no funciona correctamente se pueden dar graves deficiencias en el proceso productivo.


Como se oberva en la figura 1, De la compra de esos materiales, su almacenamiento y toda su gestion es de lo que se encarga la función de aprovisionamiento. 

Figura1. Relación entre existencias y aprovisionamiento


Fuente. Perez 2010

 

La principal funcion del aprovisionamiento es la de gestionar las existencias en general que posee una empresa, entendiendose como existencias,  todas aquellas mercancias que tiene almacenada la empresa, tambien conocidas por el termino stock. Son tanto materias primas como productos elaborados dispuestos para su comercialización. 

Además, la gestion de aprovisionamiento abarca las compras realizadas y el almacenamiento de esas compras y demas materiales necesarios oara el funcionamiento de la empresa (Perez, 2010)

Almacenaje y almacén

Se define almacenaje como el procedimiento sistematizado por el que se aplican los recursos humanos y materiales necesarios para lograr el funcionamiento eficiente de los almacenes de la empresa.

El almacén es el local donde se guarda, ordenadamente y bajo criterios de rentabilidad, stock de mercancía cuyo destino es la venta o la incorporación al proceso productivo.

Las características básicas del almacén son las siguientes:

  • Es un local que puede tomar cualquier forma física en función de las necesidades de la empresa o el tipo de mercancía.
  • la mercancía se guarda de forma ordenada, en función de sus características y valor.
  • Su establecimiento y su funcionamiento se diseñan bajo el criterio de rentabilidad, por tanto, el almacenaje tiene que ser rentable para la empresa.
  • El destino de la mercancía guardada en él es económico: comercial (venta) o de producción (incorporación al proceso productivo) (Lobato, 2010)

El almacén es un espacio del que disponen casi todas las empresas ya sea de mayor o menor tamaño, contenido y complejidad. Es un área desconocida de la empresa, pero muy importante en el desarrollo de la organización.

Es imprescindible, realizar una serie de diferenciaciones entre los conceptos de almacén y almacenaje o de gestión de stock y almacén. Se pueden entender por almacén como:

  • La unidad de servicio en la estructura orgánica y funcional de una empresa comercial o industrial con objetivos bien definidos de resguardo, custodia, control y abastecimiento de materiales y productos. 
  • Edificio donde se guardan o depositan cualquier tipo de mercancías, y también al lugar donde se venden artículos al por mayor.

Aunque una definición más correcta seria:

Lugar donde se realiza la recepción, custodia, conservación y despacho de mercancías.

Se puede considerar como zona de almacén las siguientes:

  • Zonas de carga y descarga
  • Zona de recepción y control
  • Zona de almacenamiento
  • Zona de picking
  • Zona de expediciones
  • Oficinas y servicios

Centros de distribución

En organizaciones empresariales tradicionales y desafortunadamente en algunas empresas latinoamericanas todavía los centros de distribución se manejan como bodegas, depósitos o almacenes, caracterizados por su precaria situación interna e infraestructura física y descuidadas por la alta gerencia en lo relacionado con dar las garantías en inversión mínima para operar, con poco personal idóneo para ejecución efectiva de la operación logística y falta de equipos acordes para la manipulación de la mercancía; generalmente están subordinadas a las áreas comerciales y administrativas originando poca autonomía para toma de decisiones e identificación de las necesidades críticas del centro de distribución y donde además se trabaja sin sistemas de información y tecnologías que permitan funcionar en condiciones normales. (Mora Garcia, 2011).

En la figura 2, se muestra como un centro de distribución permite obtener economías de escala con base en la consolidación de pedidos. En caso de no utilizar centros de distribución, ocurriría que los pedidos se envían desde diferentes plantas a los centros de demanda en cantidades pequeñas, mientras que los centros de distribución permiten recibir artículos desde diferentes plantas, que luego serán consolidados para su transporte en grandes volúmenes hacia los centros de demanda (Tiendas). (David, 2001)

Figura 2. Elementos de una cadena de suministro

Fuente. (David, 2001)

Vale la pena aclarar, que cuanto más alto sea el lugar que ocupa una empresa en una cadena de suministro eficaz, tanto más probable es que tenga una estrategia de flujo de línea que soporte altos volúmenes de productos o servicios estandarizados. En consecuencia, los proveedores de las cadenas de suministro eficaces deben tener “colchones” de baja capacidad, porque la alta utilización hace que los costos unitarios se mantengan en niveles bajos. La alta rotación de inventario es deseable porque la inversión en inventario tiene que permanecer baja para lograr que los costos también sean bajos. (Larry P & Krajewski, 2000)

Modelo logístico

El modelo logístico pretende, conocer, analizar y controlar los costos logísticos que para una empresa son de vital importancia ya que mediante éstos se pueden determinar con mayor precisión los precios de venta de los artículos y la ganancia que se desea obtener.

Para la empresa es muy importante contar con un sistema de costeo que le permita conocer sus rubros y cuantías en cada etapa del proceso logístico, y que le asegure la entrega de datos reales a fin de fundamentar. (Mora García, 2012)

Relacionando el modelo logístico con base a un modelo matemático, se puede hablar de la regresión logística que es una técnica de análisis multivariante, en la que la variable dependiente o variable respuesta es una variable dicotómica y la variable o variables independientes pueden ser cualitativas o cuantitativas. Si en el modelo la variable independiente es cualitativa con H categorías, habrá que generar H-L variables DUMMY, a fin de que todas las posibilidades de la variable queden debidamente representadas en el modelo.

Modelos relacionados con la asignación de recursos en centros de distribución.

En la recopilación y registro de diversos modelos se obtienen los siguientes:

MODELO: Solución al problema combinado de ubicación estratégica de almacenes y asignación de inventarios usando técnicas heurísticas

El problema combinado de ubicación de almacenes y asignación óptima de inventarios es bastante difícil de plantear y resolver por métodos analíticos. Se busca determinar los almacenes que deben seleccionarse de un conjunto dado, así como los inventarios asociados a cada uno de ellos, para atender la demanda de un conjunto de artículos con un nivel de confianza dado. En este articulo se presenta un análisis del planteamiento del problema para atender la demanda de repuestos y dos metodologías heurísticas de solución. La primera, propuesta por los autores y llamada búsqueda exhaustiva con Poda, BEP, es basada en el recorrido del espacio de soluciones, eliminando durante la ejecución del algoritmo aquellas que sean dominadas, la cual puede ser usada en problemas con un numero moderado de almacenes; y la segunda corresponde a la Búsqueda Tabú, la cual se usa cuando la BEP no se hace apropiada, Se realiza una comparación de ambas metodologías. (Moreno Velásquez, 2006)

Este es el caso, en las decisiones sobre aspectos logísticos, especialmente en el problema de ubicación estratégica de almacenes y en la determinación de los niveles óptimos de inventarios, donde se intenta minimizar separadamente dos funciones de costo que tienen un impacto conjunto en los estados financieros de la empresa. Estos son dos problemas tradicionales de la investigación de operaciones que han sido solucionados de forma independiente, debido a la complejidad que representa su solución conjunta.

Formalmente, el problema consiste en seleccionar de un conjunto A  de posibles almacenes, denominados sitios de oferta, un subconjunto de ellos, los cuales deben contener un conjunto de repuestos R, para atender la demanda de otros conjunto de sitios, de tal forma que se minimicen los costos de operación de la empresa.

Dichos repuestos atienden un conjunto de sitios para los cuales se conoce su demanda, D. Esto es, su función de distribución de probabilidad y los parámetros que la caracterizan. 

Para el problema planteado, los autores no han encontrado un método de solución directa en la literatura de investigación de operaciones, Por lo tanto, su solución debe ser encontrada usando métodos heurísticos. Para este caso, en particular, se utiliza un método de ramificación y poda del espacio de soluciones, llamado por los autores búsqueda exhaustiva con Poda, BEP,y el método de búsqueda Tabú, ambos combinados con simulación.

Formulación matemática del modelo

El problema en cuestión se obtiene por la confluencia simultánea de tres problemas: el problema del transporte a través de una programación lineal resuelta por el algoritmo Simplex, la ubicación de almacenes donde justifican su existencia y por ello se involucran los costos fijos necesarios para mantenerlos seleccionados a través del modelo de programación lineal entera y la determinación del volumen optimo de inventarios en el cual aparece dos categorías adicionales y relacionadas con el manejo de inventarios que corresponden al costo de tener inventarios muy altos o muy bajos, en este literal aparece conceptos estadísticos no lineales como el nivel de confianza y la distribución estadística que modela la demanda.

Se concluye del modelo, que el problema presentado refleja una situación real puedo ser planteado como un modelo matemático. Se propuso una metodología de solución que combina, simulación y optimización.

La propuesta fue implementada en un programa de computador, y ha permitido encontrar soluciones a varios problemas de prueba. Para un problema con diez almacenes y diez sitios de demanda, con veinte repuestos en cada sitio de demanda, el modelo encuentra una solución aproximadamente en 2 minutos utilizando un procesador Pentium III de 550 MHz. (Moreno Velásquez, 2006)

 

MODELO: Estudio para la gestión del almacenamiento de producto terminado en una empresa del sector logístico.

Se realizo una revisión de la Gestión Logística de la Bodega con el fin de identificar las causas que influyen en los procesos operativos. Posteriormente se Implementó la estandarización de los procesos operativos y de las Buenas Prácticas de Almacenamiento y transporte en bodega. En el estudio se evaluaron tres modelos de trayectorias para recolección de pedidos de la bodega obtenidos de la literatura reciente. (Gabriel Escobar, 2012)

Modelo 1:“Trayectoria en forma de S”

El resultado se basa en la regla de inclusión-exclusión. Se comienza con una probabilidad de que todos los artículos están en pasillos g. Luego se resta la probabilidad de que los artículos están en(g – 1),  con el fin de observar que trayectoria es menor.

Modelo 2:“Trayectoria en espacios más largos”

Se brinda una estimación promedio de la distancia de recorrido, para otra política de enrutamiento utilizando: la política de trayectorias en espacios más largos.

Se estima una simulación para el número de veces que un pasillo se tiene que visitar para la recolección del pedido, dado un cierto número de productos a recolectar en posiciones ubicadas en ese pasillo (la idea de utilizar la estimación del valor de Ei fue inspirado por Dukic y Oluic (2001)).

Modelo 3:“Recorrido con cruce de pasillos”

Los supuestos iníciales para el modelo de recorrido con cruce de pasillos son los mismos que para la trayectoria en forma de S y para la trayectoria en espacios más largos. Estos constan de tres componentes. I. El recorrido desde la zona de depósito, comenzado a hacer Picking desde el lado izquierdo de los pasillos. II Los recorridos entre los pasillos, mientras se realiza Picking. III El recorrido desde la zona de depósito, comenzado a hacer Picking desde el lado derecho de los pasillos.

Los resultados obtenidos usando estos modelos dependen del número de pasillos, la longitud del pasillo, la localización de depósito, el número de pasadas por ruta y algunos parámetros físicos de las estanterías. Las diferencias entre los valores calculados en el proyecto presentado fueron menor para el Modelo de trayectoria en S, adicionando el cruce de pasillos, cuyo valor fue de 618 metros.

Las fórmulas analíticas fueron utilizadas como una función objetivo en el modelo de programación no lineal presentado a encontrar un diseño mejorado para la zona de preparación de pedidos en el almacén. (Gabriel Escobar, 2012)

 

MODELO: “Un modelo para la distribución del almacén”

En este trabajo se describe un método para determinar un diseño para generar una orden en el área de picking en almacenes, tal que la distancia promedio de viaje de los preparadores de pedidos se reduce al mínimo. 

A través de fórmulas se concibe la duración media de una ruta de preparación de pedidos que se puede calcular de dos diferentes políticas de enrutamiento.

El diseño óptimo se puede determinar mediante el uso de tales fórmulas como un objetivo en función de un modelo de programación no lineal. El número óptimo de los pasillos en una preparación de pedidos depende en gran medida del espacio de almacenamiento necesario y el tamaño de la lista de selección.

Muchas investigaciones se han hecho para encontrar métodos para recuperar productos de almacenamiento de la manera más eficiente como sea posible. Los altos esfuerzos en esta área están en parte causados ​​por el hecho de que la preparación de pedidos es una actividad extremadamente costosa.

Por el tiempo necesario para recoger una orden, se puede distinguir tres componentes: viajar entre artículos, recogiendo elementos y restando las actividades. Las actividades restantes incluyen acaparando un vehículo vacío y la adquisición de información.

La mayoría de los esfuerzos para mejorar la eficiencia operativa de la orden picking se pueden clasificar en tres grupos de políticas de operación, es decir, el enrutamiento, la dosificación, y la asignación de almacenamiento. 

Cada uno de estos enfoques generalmente se centra en la reducción de los tiempos de viaje ya que estos son más fáciles de influenciar. El tiempo requerido para la recolección y el resto de actividades es influenciado por aspectos como el tipo de rack elegido y capacitación del personal.

La investigación se ha centrado en desarrollar y comparar diferentes métodos de enrutamiento. Por ejemplo, Petersen (1997) da una serie de métodos de enrutamiento para almacenes con una estructura de la escalera, es decir, un almacén con un número de pasillos paralelos donde el orden de recolectar puede cambiar de pasillos en pasillo ya sea transversal, delantera o en la parte extrema de la bodega. (Kees Jan & Iris, 2006)

Se propone un método en el que se puede encontrar un diseño que optimiza la preparación de pedidos con eficiencia, dada ciertas políticas de operación. Este método permite a los diseñadores tomar factores de eficiencia operativa al diseñar el almacén. Específicamente, se formula una programación no lineal a través de un modelo para optimizar el diseño con respecto a las distancias de viaje promedio.

En la sección 2 se describe un modelo para encontrar la mejor composición en una zona de picking. En la Sección 3 se desarrollan las estimaciones para la distancia de viaje promedio de las políticas de enrutamiento, posteriormente se discute la ubicación de la estación. En la Sección 5 se comparan con la simulación y con las estimaciones existentes de la literatura. Por último se describe algunos experimentos de diseño con los distintos resultados de la optimización y las políticas de enrutamiento. (Kees Jan & Iris, 2006)

 

MODELO: “Métodos de enrutamiento para almacenes con múltiples pasillos transversales”

Este trabajo considera problemas de enrutamiento y de diseño para los almacenes de pasillo en paralelo. En estos almacenes se recoge pedidos a pie o en coche a lo largo de los pasillos para recoger los productos de almacenamiento. 

Se pueden cambiar pasillos en un número de pasillos transversales, estos pasillos transversales son generalmente ubicados en la parte delantera y parte posterior de la bodega, pero también puede haber uno o más pasillos transversales en las posiciones intermedias.

El artículo describe una serie de heurísticas para determinar rutas para picking en un almacén con dos o más pasillos transversales. Para analizar el rendimiento de la heurística, un algoritmo de rama-y-bound se utiliza para generar rutas cortas para picking. Estas comparaciones de rendimiento entre heurística y el algoritmo branch-and-atado se dan para varios diseños de almacén y tamaños de pedidos.

Para la mayoría de los casos con más de dos pasillos en cruz, una heurística recién desarrollada parece funcionar mejor que las heurísticas existentes.

Además, se discuten algunas consecuencias para el diseño. De los resultados se desprende que la adición de pasillos transversales a la distribución del almacén puede disminuir el tiempo de manipulación de las órdenes mediante la reducción de los tiempos de viaje promedio. 

Sin embargo, la adición de un gran número de pasillos transversales puede aumentar tiempos de viaje promedio debido a que el espacio ocupado por los pasillos transversales tiene que ser también atravesado. (Koster, 2001)

D. Relación y orientación de los modelos de mejoramiento

Según Harrington James mejorar un proceso significa, hacerlo más eficiente, efectivo y adaptable, entendiéndose cada punto como:

  • Eficacia: Grado en el que las salidas del proceso satisfacen las necesidades y expectativas del cliente. Por ejemplo: Número de órdenes entregadas a tiempo, porcentaje de productividad conforme entre otros.
  • Eficiencia: Punto en el que los recursos se minimizan y se elimina el desperdicio. Por ejemplo: Costo de cada de pedido, porcentaje de tiempo dedicado a reprocesos y tiempo productivo de la maquina.
  • Adaptabilidad: Flexibilidad del proceso para anticiparse y ajustarse a las necesidades cambiantes del cliente. Por ejemplo: Porcentaje de pedidos especiales entregados, número de nuevos diseños entre otros. 


Al hablar sobre mejoramiento, se hace referencia a un cambio que se tiene que medir, ya que al no medirse no se podría generar control. El cambio, es un conjunto de variaciones de orden estructural que sufren las organizaciones y que se traducen en un nuevo comportamiento organizacional, es la transformación que opera sobre la cultura organizacional que no puede referirse a los procesos organizacionales sino también subjetivamente a las personas involucradas, ya que el cambio se evidencia en el aprendizaje.

El sistema dinámico de la cultura y las estrategias de las organizaciones deben ser complementarios para que produzcan los resultados óptimos. En la Imagen se evidencia el Modelo Funcional de alineamiento organizacional, la cual presenta la composición cultural de la organización y las estrategias como dos caminos diferentes que se ejecuta en paralelo entre sí. 

Figura 3. Modelo Funcional de alineamiento organizacional


Fuente. Harrington James

El camino estratégico define lo que la organización pretende lograr en las actividades y tareas a través de los diferentes niveles que necesitará la persona para llevar a cabo la ruta cultural, se define cómo deben resolverse las vicisitudes, modificado por el comportamiento del día a día del equipo de gestión y la experiencia de los empleados. En el pináculo se posiciona la misión y visión de la organización. (Harrington James, 2012).

Con base a los modelos explicativos de cambio, el enfoque de la Teoría de recursos brinda una correspondencia entre estrategia y el ámbito interno de la organización, más específicamente a los recursos y capacidades de la empresa.

Según (Hernandez & Mirón, 2002) a través de los últimos años se ha desarrollado la “Teoría basada en los recursos y las capacidades de la empresa”, dicha visión ha sido descrita por Barney (1991), Grant (1991), Mahoney y Pandian (1992) y Peteraf (1993), partiendo de la noción de que las empresas son fundamentalmente heterogéneas en sus recursos y capacidades internas, lo cual ha estado por largo tiempo en el centro de la estrategia empresarial, a tal grado que el clásico enfoque de la formulación estratégica comenzó con una apreciación de los recursos y las competencias organizacionales por parte de Andrews(1971).

Para Hernandez & Mirón, 2002 la empresa anteriormente pasa de estar en un enfoque o entorno sectorial a un enfoque basado en los recursos, como se observa en la figura 4.

Figura 4. De la orientación sectorial al enfoque basado en los recursos (Grant, 1996)


Fuente. (Hernandez & Mirón, 2002)

 

Edith Penrose, al presentar en 1959 su Teoría del Crecimiento de la Firma, la define como “una colección de recursos dispuestos juntos en un marco administrativo, y sus límites serán determinados por el área de coordinación administrativa y la comunicación autorizada”. Además, esta autora hizo énfasis en la importancia de los recursos gerenciales con experiencia de la empresa y del conocimiento que tienen que poseer acerca de los otros recursos existentes y del uso que deben hacer de los mismos. (Mahoney, January 2004)

Debido a que las actividades de una firma son distinguidas por su correlación con el uso de los recursos productivos para lograr producir y comercializar bienes y servicios, la firma es más que una unidad administrativa, es también una colección de recursos productivos para generar servicios. (Hernandez & Mirón, 2002)

Para simplificar, los recursos y capacidades proveen una parte de la dirección básica sobre la estrategia de la empresa al mismo tiempo que subyacen como fuente principal de rentabilidad para la organización. En medio del entorno de incertidumbre, complejidad y turbulencia que se vive, la asignación de los recursos debe ser de forma adaptativa y optimizada de manera justa y especifica.

Por otra parte; conviene decir que la forma de competir de las empresas ha ido cambiando continuamente, hoy en día se imputa la responsabilidad colectiva en el marco de relaciones y redes de empresas. Al respecto y agregando a lo anteriormente mencionado, los programas de gestión de calidad se han aplicado ampliamente en todo el mundo, entre sus beneficios se destaca que las empresas logran alcanzar y mantener una ventaja competitiva. Para el estudio de la calidad implica considerar los elementos que son más difíciles de medir y definir como el liderazgo y la gestión de procesos entre otros.

Estudios recientes, como el realizado por Prajogo y McDermott (2005), han desarrollado la dependencia entre las prácticas de gestión de calidad (es decir, Liderazgo, Planeamiento Estratégico, Enfoque al Cliente, Información y Análisis, Personas y Process Management) y la cultura organizacional con el propósito de identificar las culturas particulares que determinan el éxito e implementación de prácticas de gestión de calidad.

Análogamente se concibe la idea de añadir a este tipo de gestión, un factor clave como lo es la implicación de los trabajadores en la mejora diaria, esto se puede lograr a través de una forma diferente de liderazgo; paralelamente garantizando una adecuada combinación de recursos para cumplir los resultados específicos deseables.

DESARROLLO DEL MODELO PROPUESTO

HIPÓTESIS

La hipótesis pretende estimar que la ejecución del modelo de asignación de equipos a través de iteraciones establezca una selección óptima de equipos montacargas según varié los pedidos, con la finalidad de tener una optimización del transporte en cada máquina, y una máxima utilización dentro de los procesos de almacenaje, despacho y aprovisionamiento. 

Proporcionando como interrogante lo siguiente: ¿Es posible que un modelo para asignar equipos en este caso montacargas pueda optimizar los procesos para maximizar la utilización de las unidades?

En el análisis efectuado al marco teórico se atreve a decir que una manera de entender la importancia e influencia que tiene un modelo que proporciona mejora es a través de la siguiente imagen.

Figura 5. Influencia del modelo de mejoramiento

Fuente. El autor

CRITERIOS DEL MODELO

  • Se parte de los siguientes supuestos:
  • Se trabajan dos montacargas, ambos montacargas son exactamente iguales.
  • Ambos montacargas se encuentran en condiciones óptimas de servicio. 
  • El costo de uso para ambos montacargas es exactamente el mismo, independientemente de la operación que realicen (estando quietos o movilizando mercancía).
  • Como los montacargas mantienen un costo exactamente igual de uso, este modelo solamente se preocupa por el aprovechamiento constante de la máquina, asumiendo que no maneja el operador un tiempo constante (o que las holguras de tiempos no son significativas y si lo son se contempla ese tiempo disponible para recepción y despacho). En caso de ser una máquina con inteligencia artificial, seguramente los costos de uso serán menores, y se debe ver desde una perspectiva semejante el uso de la máquina.
  • Es de gran interés, además, que los montacargas sean capaces de llevar la mayor carga posible, sin que haya sobrecupo.
  • El trabajo del montacargas no puede afectar (“frenar”) los procesos que se llevan a cabo en la planta.
  • Se asume de que todas las partes implicadas en el proceso siguen sus funciones, con el fin de no detener en ningún momento la producción.

Para este caso, se van a considerar diferentes variables, que deben ser ingresadas en el modelo general, para poder aplicar de manera precisa las distribuciones de tiempo necesarias dentro de las cuales funcionan los montacargas.
Para ello, se mantuvieron los siguientes supuestos como se observa en la tabla 1.

Número

Nombre

Descripción

Abreviatura


 

     1

 

Número de líneas

El movimiento de los productos o elementos semi-terminados será de manera serial (Es decir, Almacén-1-2-3-4-5-6-Almacén) Cabe resaltar que como son dos montacargas, la operación se divide, es decir; el montacargas 1 se encarga del almacén hasta la línea 3, y el montacargas 2 se encarga de la línea 4 a la 6.

 

6 Líneas

 

2

 

Tasa de producción de cada línea

Ya que se va a hacer para seis estaciones diferentes. Estas tasas indican la cantidad de productos (o partes) que se procesan en cada línea, cada cierto tiempo. Este dato resulta importante, puesto que así se sabrá el ritmo con el que se deben realizar las entregas a cada línea.



 

m1,m2,m3,m4,m5,m6

 

3

Velocidad Promedio de montacargas en la bodega

Este término puede considerarse como una velocidad esperada entre cada trayecto, teniendo en cuenta los límites permitidos dados por la empresa.

 

vm




 

4



 

Distancia entre cada línea

Se debe tener en cuenta las distancias dadas representadas por dab, donde a es el nodo final para el montacargas dado, y b es el nodo inicial del trayecto del mismo montacargas. El sistema al ser iterativo brinda la solución, aunque la pauta la da el encargado del área que está haciendo el ingreso de la información al sistema o software.



 

d12,d23,d34,d45,d56,d61.

 

5

Cantidad máxima de productos de entrada para cada línea,

Estas cantidades indican el número de productos semiterminados que deben entrar como máximo a cada línea, sin saturar el espacio posible para poder trabajar con ellos de forma satisfactoria.

 

a1,a2,a3,a4,a5,a6.

6

Cantidad máxima de productos de salida para cada línea

Estas cantidades indican el número máximo de productos que han sido terminados y se pueden almacenar para entregar al montacargas. Cabe aclarar que este modelo no tiene presente cuando se llena, lo que hace es prevenir que se llene, lo hace a través de la matriz p.


 

b1,b2,b3,b4,b5,b6.

 

7

Tasa de carga de materia prima

 

(En unidades) en un tiempo dado

 

io  

    8

Número de montacargas

Va a ser necesario para realizar el proceso de minimización, el número de montacargas será de 2

n

 

9

 

Tiempo base

Es la variable más importante, puesto que indicará el comparativo de tiempo con el que se tendrá.

 

T

10

Tiempo de carga de los subproductos

(0 sería para la materia prima inicial).

c0,c1,c2,c3,c4,c5,c6







 

OBSERVACIONES

Este modelo tiene la capacidad de obtener resultados de una manera iterativa manual. Por lo tanto, se puede saber de manera sencilla si el número de montacargas escogido puede suplir las necesidades del transporte en cada línea, sin muchas complicaciones. El sistema hace saber a través del dato de balance que los montacargas tienen que estar bajo la misma ocupación, el dato de balance me indica si otro montacargas requiere descanso, o por el contrario requiere de ayuda. 

Sin embargo, este modelo es funcional para plantas donde la cantidad de líneas de es pequeña. Cuando tiende a ser grande, es necesario tomar ciertas consideraciones, que seguramente este modelo no abarcará por completo. El modelo se generalizará para una planta de seis estaciones diferentes.

Tabla 1. Criterios y variables del modelo


La variable de solución, se puede tomar entre el tiempo utilizado entre cada línea t12,t23,t34,t45,t56,t61, y/o tiempos hacia la bodega t01,t02,t03,t04,t05,t06  esto depende de que trayecto se escoja, tij


FUNCIÓN OBJETIVO:

Tiempo de uso (s)

Maximizar s=t12+t23+t30+t01+t04+t45+t56+t60

El objetivo es maximizar el uso con respecto al tiempo, es decir, que se haga el mayor aprovechamiento de los montacargas durante su periodo de uso. Ver tabla 2

Tabla 2. Variables del modelo


Adicionalmente se pueden cumplir otros eventos técnicos, tales como que los tiempos deban ser iguales para algunos trayectos, o se cumplan ciertas reglas, que deban ser exactas, dentro de ciertos parámetros establecidos. Para ello, se aprovechan los dos últimos parámetros, de tal forma que Aeq*x=beq.

RESULTADOS

Con base en la definición de las variables del modelo se ingresan los valores al sistema Matlab, la tasa de producción, la cantidad de productos máxima por línea, tiempo de carga de los productos, cantidad de productos máxima por línea, tiempo de carga de los productos, velocidad máxima del montacargas y distancia o recorrido, estos valores previamente son hallados por la persona encargada en el área de almacenamiento de tal forma que puede aplicarse para otros tipos de organizaciones que incluyan un sistema similar al trabajado en el operador logístico.

A continuación, en la tabla 3 se demuestran los valores ingresados al modelo:

Tabla 3 Valores de las variables del modelo escenario Número 1

Al correr el modelo en el software Matlab, los resultados se observan en las figuras 6 y 7, en las figuras 8, 9 y 10 se evidencian las gráficas que pueden arrojar el sistema para mayor comprensión de la situación.

En la figura 6, se tiene el resultado de los tiempos en segundos entre cada línea, es decir, de la línea 0 a la 1, de la 1 a la 2, de la 2 a la 3 y de la 3 a la 0 este cubriendo lo tiene el montacargas número 1. De las líneas 0 a la 4, de la 4 a la 5, de la 5 a la 6 y de la 6 a la 0 el montacargas número 2 tiene como función cubrir lo solicitado en esta parte.

En este primer escenario, el mayor tiempo gastado es de la línea que esta entre el 4 y el 5 lo que significa que está a cargo del montacargas número 2, el menor tiempo gastado es de la línea de 0 (almacén) a la línea 1 a cargo del montacargas número 1, esto también se puede evidenciar en la figura 8.

El tiempo total del recorrido es de 91.8 segundos para este planteamiento, es posible modificar a minutos según como se crea conveniente.El valor de balance arrojado, es de -4, 1 quiere decir que este es el tiempo desperdiciado que también se contempla como solución y que se muestra la respuesta en la figura 6. El dato de balance también puede ser interpretado según el signo que arroje, puede ser positivo o negativo, si es positivo, quiere decir que el primer montacargas se utiliza más tiempo, si es negativo es el segundo montacargas que esta con mayor ocupación.

Los dos últimos valores mencionan los tiempos del primer y segundo montacargas, el cual tiene mayor ocupación el montacargas 2 con 48 segundos y el primer montacargas con 43 segundos (Ver figura 6 y 7).

Figura 6. Resultados de tiempos y balance

En la figura 16, los datos arrojados por el sistema indican que el montacargas 2 dura más ocupado que el montacargas 1, el tiempo de ciclo, menciona cuanto demoran los dos montacargas en llegar al punto inicial, puesto que los dos montacargas no arrancan de nuevo desde el punto de partida hasta que los dos no estén de nuevo en el punto de inicio.

Como se mencionaba anteriormente el valor del tiempo desperdiciado está relacionado con el mismo valor del balance, que es 4,1 segundos. Por último, el valor de los productos terminados o también empacados para las 6 líneas, es 26.2, 21.9, 8.7, 24.0, 4.8 y 9.6 respectivamente. Lo que quiere decir que la primera línea saco más productos y la menor línea la numero 5. Esto también se puede evidenciar en la gráfica de la figura 18.

Figura 7. Resultados de tiempos y Numero de productos terminados

 

En la figura 8 están los tiempos de cada trayecto entre las líneas de la 0 a la 1, de la 1 a la 2, de la 2 a la 3 y de la 3 a la 0 este cubriendo lo tiene el montacargas número 1. De las líneas 0 a la 4, de la 4 a la 5, de la 5 a la 6 y de la 6 a la 0 el montacargas número 2. El recorrido de la línea entre la 4 y 5 es quien tiene el mayor tiempo gastado que equivale a 16.0 segundos.

Figura 8. Resultados de tiempos de cada trayecto entre las líneas


En la figura 9 demuestra la cantidad de productos terminados o empacados de cada línea, para este escenario, la línea 1 tiene la mayor cantidad con 26. La menor cantidad con 4.8 lo tiene la línea 5. El modelo brinda la proyección de cómo se encuentra el acondicionamiento de la operación, con base al resultado da la oportunidad de saber si algún montacargas queda desocupado por algún momento, de tal forma que podría cubrir otro tipo de operaciones ya sea despacho o recepción.

Figura 9. Resultados productos terminados o empacados de cada línea.

 

Esta última grafica del software me informa que montacargas tiene mayor uso, lo cual me da el punto de partida para saber que decisiones tomar, y como mejorar la eficacia de ambos montacargas que inicialmente están contemplados o analizar si es necesario adquirir otro montacargas más para la operación que se lleve a cabo.


Figura 10. Resultados del uso de montacargas. 


El diseño permite ingresar valores para aplicar a otros tipos de operaciones similares en organizaciones también equivalentes, es decir, según como varié la operación, se puede modificar tiempo de carga, la cantidad de productos que puede procesar cada línea en cierto intervalo de tiempo, y así mismo brinda la solución de cantidad y tiempo de los productos terminados o también podría llamarse productos empacados y el tiempo de utilización de los dos montacargas que inicialmente se contemplan.

Con relación a esto, se realiza otra iteración como segundo escenario, la información ingresada en la tabla 4 es la siguiente:


Tabla 4 Valores de las variables del modelo escenario Número 2


Al correr el modelo en el software Matlab, los resultados se observan en las figuras 11 y 12, en las figuras 13, 14 y 15 se evidencian las gráficas que pueden arrojar el sistema para mayor comprensión de la situación.

A partir de los datos ingresados para generar un escenario diferente al planteado inicialmente, los resultados demuestran que hay un tiempo mayor de uso con base al planteamiento inicial, pero con un balance con signo positivo y de valor menor, tan solo de 1,7 segundos. (Ver figura 11)


Figura 11. Resultados de tiempos y balance escenario número 2.

 
Este balance al ser positivo nos indica que el montacargas número 1, es quien tiene mayor tiempo de uso, el cual es 57,7 segundos. Al compararlo con el planteamiento anterior se demoró 9,7 segundos más. En la figura 12 se demuestra que este mismo tiempo de balance, es el tiempo de desperdicio, en cuanto a los productos terminado de manera general el escenario 2 disminuye su número de productos terminados o empacados.

Figura 12. Resultados de tiempos y Numero de productos terminados escenario número 2. Fuente. Matlab 


En la figura 13 los tiempos de cada trayecto se consideran altos al compararlo con el único tiempo menor que es el número 5, el cual hace referencia de “0” o sea del almacén a la línea 4.

Figura 13. Resultados de tiempos de cada trayecto entre las líneas escenario número 2. 

 

Los productos terminados o empacados por línea como se demuestra en la figura 14, revela que la línea 6 alcanza 28 productos, mientras que la línea 1 y 3 mantienen igualdad con 3,7 unidades.


Figura 14. Resultados productos terminados o empacados de cada línea escenario número 2. 

 

Por último, en la figura 15 está representado cómo el montacargas 1 tiene mayor uso que el montacargas número 2, aunque solo es 1,7 segundos la poca diferencia podría llegar a no tener gran impacto, sin embargo, se aclara que este modelo o sistema se encarga de brindar la proyección de la situación del proceso, las personas como analistas o encargadas de esta área dentro de la organización donde se aplique son quienes deciden la mejor política según el objetivo que se quiere cumplir.

Figura 15. Resultados del uso de montacargas escenario número 2.

 
La función objetivo arroja la maximización del tiempo de uso, sin embargo, la distancia entre las líneas y la parte de recepción o despacho es un factor muy importante que también hay que considerar como la velocidad del montacargas según su marca o modelo.  Este modelo podría llegar a implementarse bajo un perfil de supervisión ya que orienta lo que sucede entre las líneas y los montacargas


CONCLUSIONES

Se ha presentado un artículo que mantiene una dinámica particular, a lo que refiere un modelo matemático para asignación de recursos en centros de distribución orientados o estrechamente relacionado con una perspectiva de modelo de mejoramiento. 

Es un método económico de aplicación para cualquier empresa, que requieran resolver problemáticas relacionadas a la metodología del manejo de montacargas, con la posibilidad de potencializar el sistema ya que este modelo es permisible a una ejecución de mayor nivel donde integra un proceso con conocimientos de programación de sistemas para llegar a una interfaz gráfica para entregar un paquete o una aplicación robusta.

Es un sistema con bases automáticas que maximiza el tiempo para la utilización de los montacargas logrando identificar en qué momento hay un tiempo muerto con una iteración inmediata para respuesta rápida. El mismo sistema se encarga de actualizarse con base a los tiempos para que ninguna línea se desborde de entrada y salida, ya que todas las líneas comienzan en cero y se cuenta con la respuesta de la variable de balance quien relaciona hasta qué punto los montacargas tienen una mayor ocupación.

En el modelo se evidencia los tiempos entre cada línea, que está dado por segundos, hay un tiempo total de los montacargas en movimiento y su debida compensación, es un sencillo modelo que llega a reflejar una realidad y brinda así mismo la oportunidad de saber qué rumbo toma la decisión para mejorar el proceso

Se podría llegar a potencializar este modelo, para un siguiente nivel de automatización, donde intervengan seudocódigos, fases de iteración gráficas, redes neuronales que pueda representar datos más específicos, como hora de llegada y salida de mercancía, días en la semana que se recibe o se despacha mercancía. Cabe aclarar igualmente, que estemodelo, sirve como base para desarrollar programas para aplicar en áreas como sistema masivo de transporte, puede llegar ayudar a microempresas y ser aprovechado por sistemas automatizados en diferentes campos de ingeniería. Puesto que MATLAB Puede ejecutar sus análisis en conjuntos de datos de mayor tamaño y escalar a clústers y nubes, el código MATLAB se puede integrar con otros lenguajes. lo que permite desplegar algoritmos y aplicaciones en sistemas web, empresariales o de producción.

En el entorno turbulento se encuentran variables que presionan a las organizaciones a cambiar, La intención es brindar una ontología que propicie modelos que convierten este cambio para un bien de la organización un claro  ejemplo son los permanentes avances en las tecnologías de información y comunicación que se adquieren para mejorar software de almacenamiento, lo ideal es  que la informática y  las redes electrónicas de comunicación que permiten difundir y sistematizar con mayor rapidez y eficiencia los procesos y las actividades de la organización, sean acogidas como una ventaja o un valor agregado sobre las demás organizaciones.

Como incertidumbre o inquietud quedaría si es posible llegar a crear un modelo de solución único que sea estándar a cualquier situación particular que se presente en alguna organización.

Se observa que la tendencia de métodos de solución de los modelos se da con una combinación de metodologías heurísticas de simulación, optimización y probabilidad, que está basada en el recorrido del espacio de alternativas, así como los inventarios asociados a cada uno de ellos, para atender la demanda de un conjunto de artículos especifica.


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