ADMINISTRACION_DE_LA_PRODUCCION_APUNTE_DE_PROF__RAUL_CABEZA

8/8/2019 ADMINISTRACION_DE_LA_PRODUCCION_APUNTE_DE_PROF__RAUL_CABEZA

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ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION

Autor: Profesor Ral Cabeza Fandez

Ingeniero Civil Industrial

Msc en Ciencias de Administracin y Economa (U. De Concepcin)

1. OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA

Conocer y trabajar con herramientas que faciliten la administracin de las

actividades de sistemas productivos, concentrndose en las reas de

aprovisionamiento, almacenamiento de los materiales (inventarios), adems

de la supervisin permanente de la calidad en la produccin.

II. CONTENIDO

CAPITULO 1.-EL CICLO DE LA GESTION DE OPERACIONES1.1 Introduccin

1.2 Gestin de Operaciones como Sistema y sus relaciones con la

organizacin

1.3 El sistema de produccin

1.4 Planeacin estratgica de las operaciones

CAPITULO 2.- VARIABLES A CONSIDERAR EN UN SISTEMA DE GESTION DE

MANUFACTURA

2.1 Productividad, eficiencia y eficacia

2.2 Costos y anlisis del punto de equlibrio

2.3 Pronsticos

2.4 Productos ,flujos y procesos

2.5 Distribucin de planta

2.6 Inventarios

CAPITULO 3.- PLANIFICACION DE LA PRODUCCION

4.1 Planificacin agregada

4.2 Programacin maestra

4.3 Planificacin de necesidades de materiales

4.4 Programacin y control de taller

Administracin de la Produccin Ral CabezaF.


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CAPITULO 4.- INVENTARIOS

4.1 Planificacin agregada

4.2 Programacin maestra

4.3 Planificacin de necesidades de materiales

4.4 Programacin y control de taller

CAPITULO 5.-ADMINISTRACIN DE LA CALIDAD

5.1 La normalizacin nacional e internacional

5.2 Normalizacin, homologacin y certificacin

5.3 Sistema de calidad

5.4 Implementacin de la calidad en la empresa

5.5 Relacin proveedor-ciclo

5.6 Calidad y formacin segura el futuro

5.7 Chequeo y diagnstico

5.8 Costos de calidad y no calidad

5.9 Calidad de servicio una visin estratgica

CAPITULO 1

EL CICLO DE LA ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION



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1.1 Introduccin

El problema de la Administracin de la produccin ,consiste en satisfacer la

demanda por ciertos productos dentro de los lmites de la capacidad instalada y

tratando de generar la mxima utilidad posible para una empresa.

En la actualidad los departamentos de operaciones son responsables de funciones

tales como, planificacin de la produccin, control de la produccin , ingeniera de

procesos, adems de las funciones de compras, control de materiales, control de

calidad y en algunos casos ingeniera y mantencin, recientemente se incorpora

tambin la logstica.

Esta evolucin ha generado equipos de especialistas en operaciones ampliamente

capacitados, quienes son responsables de la calidad del producto final, tal como

ste es percibido por el cliente o consumidor; responde tambin por la productividad

general de la organizacin, que determina el costo competitivo del producto y por la

correspondencia con las necesidades del cliente.

Con el papel cada vez ms importante que la calidad y la productividad juegan en la

competitividad organizacional, la administracin de operaciones ha agregado

enfoques de comportamiento y modelacin al empleo histrico de las escuelas

clsica /cientfica de la administracin. Todos estos variados elementos, entran en

accin en el fascinante campo de la Gestin de operaciones.

Actualmente los sistemas de Gestin de Operaciones es muy complejo, ya que

implica la sumatoria de los siguientes factores:

En primer lugar, se requiere una adecuada caracterizacin de la demanda, por

medio de ciertos pronsticos de ventas. Es claro que mientras ms exactos sean

estos pronsticos, mejor ser la posibilidad de no tener clientes insatisfechos, por

defecto en la estimacin de ventas, o evitar inventario innecesario por exceso en



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tal estimacin y se obviarn las correspondientes consecuencias econmicas

negativas.

En segundo lugar, la consideracin adecuada de la capacidad de produccin en la

solucin del problema implica que lo que se decida fabricar ser factible de llevar a

la prctica y que no existirn problemas de sobrecarga en ciertos momentos de

peak estacional de demanda, que implican desorden en la produccin,

sobretiempo no programado y otras acciones desesperadas. Por el contrario,

planificando con anticipacin se decidir si lo ms conveniente desde un punto de

vista econmico , ante un dficit estacional de capacidad, es acumular inventario,

incurrir en sobretiempo o aumentar temporalmente la capacidad con ms turnos.

En tercer lugar, se suman una serie de factores que se dieron lugar con el inicio del

decenio de los ochenta, los directivos empresariales y de gobierno en todo el mundo

se mostraban alarmados por el estancamiento de la productividad en Estados

Unidos.. Al mismo tiempo que la productividad de los EUA decreca su sociedad

mantena su preocupacin por otros problemas relacionados: conservar fuentes

adecuadas de energa, preservar el medio ambiente y satisfacer la demanda de

bienes y servicios, tanto al interior como al exterior del pas. Estos factores siguen

imponiendo complejas demandas en nuestras organizaciones. Actualmente, la

direccin de empresas afronta desafos sin paralelo provenientes de una sociedad

con mayor nivel de educacin, ms solvente, ms exigente, mas preocupada que

nunca, y tambin una competencia internacional ms activa. Nunca ante los retos

de la administracin y los costos del fracaso han sido mayores y nunca como ahora

las tcnicas y el conocimiento para afrontar estos retos, han sido tan asequibles

para los administradores de operaciones.

Las complejidades de nuestro mundo actual han aumentado nuestra dependencia

de las organizaciones y de quienes las dirigen; sin embargo a menudo no

entendemos ni apreciamos debidamente el proceso administrativo. Ms an, como

hemos aprendido ya de nuestras recientes experiencias costosas, hemos hecho

poco caso de las operaciones en nuestras organizaciones; hemos dado por sentado



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nuestra superioridad como productores competentes, no podemos ya seguir

dndonos el lujo de pensar as. Necesitamos examinar de nuevo los procesos por

medio de los cuales se crean los bienes y servicios y revitalizar las formas de

administrar los recursos humanos y materiales para que stos se lleven a cabo. El

objeto de este curso es de satisfacer tales necesidades, y presenta los conceptos, la

terminologa, los problemas y las oportunidades que abarca la administracin de

operaciones.

Tabla 1. Resumen histrico de la administracin de las operaciones .

Fecha(aproximada) Contribucin Protagonista de lacontribucin

1776 Especializacin de la mano de obra en la manufactura. Adam Smith1799 Partes intercambiables, contabilidad de costos. Eli Whitney and others1832 Divisin del trabajo por habilidad; asignacin de puestos Charles Babbage

por habilidad; fundamentos del estudio de tiempos.1900 Administracin cientfica; se disean estudios de tiempo y Frederick W. Taylor

movimientos; divisin de la planeacin y de lasactividades de operacin.

1900 Estudio de movimientos en los puestos. Frank B. Gilbreth1901 Tcnicas de programacin para empleados, mquinas, Henry L. Gantt

puestos en el rea de manufactura.1915 Tamao del lote econmico en el control de inventarios. F. W. Harris1927 Relaciones humanas. Estudios Hawthorne. Elton Mayo1931 Aplicacin de la inferencia estadstica en la calidad del Walter A. Shewhart

producto; grficas de control de calidad.1935 Aplicacin del muestreo estadstico en el control de H. F. Dodge and H.G. Romig

calidad; planes de inspeccin por muestreo.1940 Aplicaciones de la investigacin de operaciones en la P. M. S. Blacket andothers

Segunda Guerra Mundial.1946 Las computadoras digitales. John Mauchly and J.P. Eckert1947 La programacin lincal. George B.

Dantzig,Williamhard-Hays, and

others

1950La programacin matemtica, procesos no lineales y estocsticos A. Charnes, W.Cooper, H. Raiffa,

others1951 Computadora digital comercial; posibilidad de hacer Sperry Univac

clculos en gran escala.1960 Comportamiento organizacional; continuacin del estudio L. Cummings, L. Porter,

de las personas en su medio de trabajo. and others1970 Integracin de las operaciones en las estrategias y sistemas W. Skinner

globales. Aplicacin de las computadoras en la J. Orlicky and 0.Wright



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manufactura, en la programacin y el control, y laplancacin de requerimientos de materiales (MRP).

1980 Aplicacin de las tcnicas japonesas de calidad y W. E. Deming and J. Juranproductividad; robtica, diseo con ayuda de lacomputadora y manufactura con ayuda de la computadora(CAD/CAM).

1.2.-La Administracin de la produccin como sistema y sus relaciones con la

organizacin.

Para comprender lo que es un sistema, es conveniente partir de lo que no lo es y

as apelamos al concepto de conglomerado. Ambos son un conjunto de objetos o

elementos, pero la diferencia reside en que estos ltimos no se da una interrelacin

entre ellos, mientras que entre los primeros s, un saco de papas es un

conglomerado, porque una patata tomada al azar, nos permite hacernos una idea

aproximada de cmo sern las restantes, su forma, color, tamao, etc. Por

contraste, un puzzle o rompecabezas, no se comporta de igual modo, una pieza

aislada no es suficiente para imaginar como son las otras y menos an cul es la

figura que representa el conjunto una vez armado. Existe aqu una relacin, una

interaccin entre las partes, que conforman un todo diferente de la suma

disgregadas de las partes.

Si el rompecabezas representa un paisaje, una pieza que contiene apenas un trozo

de flor sobre la rama de un posible rbol, no nos permite ni remotamente imaginar

como es el paisaje en realidad, mediante esa sola observacin de una parte de l.

Relacionemos esto con nuestros conceptos precedentes, una patata promedio

representa al conjunto de las que estn dentro del saco, probablemente s, no es

necesario mirarlas o revisarlas todas, sera una informacin intranscendente y una

prdida de tiempo. Ocurre lo mismo con un promedio o resumen de nuestro puzzle,por cierto que no, por el mismo motivo que la variacin del IPC de Agosto no

permite saber si bajaron las lechugas o subieron los arriendos de departamentos,

los efectos aparecen neteados. Podemos concluir que los resmenes y promedios

son ms tiles en los conglomerados que en los sistemas, porque en stos, como



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veremos a continuacin, existe sinerga, caracterstica y principio esencial de todo

sistema.

En consecuencia, un sistema no es mas ni menos, que un conjunto de objetos

interrelacionados entre s , mientras que un conglomerado es tan solo un conjunto

de objetos.

Esa interaccin o interrelacin de elementos que configuran una totalidad, (el

paisaje del puzzle) constituye uno de los principios bsicos de la teora de sistemas,

que es el de sinerga y que suele expresarse como que el todo es diferente, en

general ms que las sumas de las partes.

Pero que tiene que ver todo esto con la empresa? . Mucho.

Al examinar las funciones de las empresas, vemos que ellas no actan solas o

aisladas, sino lo hacen en forma interrelacionadas o interactiva. Las compras

afectan las finanzas y viceversa; el personal incide en las ventas, pero el producto

de las ventas (los ingresos) tambin influyen en el personal (sus remuneraciones,

bienestar y hasta en su motivacin individual y colectiva).En la empresa existe

sinerga, porque sus componentes interactan, produciendo un resultado distinto a

la simple agregacin de elementos.

Bajo esta concepcin, la empresa es un sistema sinrgico, puesto que sus partes

estn interrelacionadas. La empresa no es la suma de su mano de obra, mquinas,

insumos, dinero, etc., sino es una totalidad mayor que la adicin de los recursos que

utiliza y transforma. La sinerga se manifiesta de muy diversas formas. Dentro de la

empresa, cualquier decisin que afecte a alguna de sus partes, producir sinerga

en la medida que esa parte (una subfuncin o subsistema) interacte con otra y al

hacerlo genera un efecto distinto del que era de esperar.

Hacia afuera de la empresa ocurre otro tanto, las decisiones que afectan al entorno,

suelen provocar reacciones sinrgicas favorables o desfavorables. Sealamos que

el todo es diferente de la suma de las partes, pero no siempre es ms. Por ejemplo

la fusin de empresas es un tipo de integracin que produce sinerga: ella explica



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que dos empresas que individualmente vengan registrando prdidas y problemas de

variada ndole, al unirse en una sola, el todo adquiera viabilidad. Sin embargo la

fusin per-se , no garantiza este fenmeno, incluso podra darse lo opuesto, dos

empresas sanas, al juntarse la nueva unidad integrada se hace inviable.

Lo importante es saber reconocer la existencia de la sinerga, porque est presente

en todos nuestros actos, en la empresa y la vida cotidiana, como quiera que ellos se

relacionan con otras personas, afectan su conducta y as modifican el curso de

accin esperado. La conciencia de la sinerga consiste en predecir el

comportamiento de una variable tomando en consideracin los efectos inducidos

por otras con las que est interrelacionada.

Quizs si este sencillo razonamiento ayude a explicar porqu una decisin adoptada

en el marco del sistema econmico-social, un nuevo impuesto, un reajuste general

de remuneraciones, una rebaja arancelaria, puede causar efectos tan distintos a los

esperados, sino se contemplan las medidas sinrgicas de las medidas. El cmulo de

interconexiones entre un gran nmero de variables, algunas de las cules

aparentemente no formaban parte del marco de referencia de la decisin. Y tal vez

por eso la economa sea una ciencia tal difcil, impredecible e inexacta.

El otro principio caracterstico de los sistemas es la recursividad , se manifiesta en

el hecho evidente de que la empresa forma parte de otros sistemas mayores o

suprasistemas, como sera su entorno la comunidad, el pas etc, y a su vez est

integrada por sistemas menores o subsistemas, como seran cada una de sus

funciones, sus departamentos, secciones, individuos, que trabajan en ella. Todos

ellos son sistemas, porque sus partes interactan y no son entes aislados o

cerrados.

La idea de recursividad confirma la hiptesis que la interaccin entre objetos los

afecta sinrgicamente, pero adems afecta a otros objetos que estn dentro de ellos

(subsistema) o de los cuales ellos forman parte (suprasistemas). Si la decisin de

lanzar al mercado un nuevo producto, adoptada o generada en el contexto de la



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funcin comercializacin, afecta a la funcin finanzas, no es menos cierto que

tambin interfiere en la subfuncin diseo de productos o control de calidad

(subsistemas) o tambin en la empresa (sistema) y en la comunidad (suprasistema).

Ahora con estos conceptos claros, relacionamos a la empresa como un sistema

abierto en donde obtiene o importa del medio los recursos que necesita, los

combina o transforma, lo cual permite generar o exportar al medio los bienes o

servicios que llegan al consumidor, todo este proceso genera debido a la

comercializacin un flujo de retroalimentacin o feed-back de informacin,

perpetuando as el ciclo productivo.

A la importacin de recursos del medio la llamaremos corriente de entrada (in put),

la combinacin de esos recursos ser el proceso de conversin o de

transformacin; la exportacin de bienes o servicios, constituir la corriente de

salida (out-put) y por ltimo el reingreso de estos recursos al sistema como nueva

corriente de entrada, es la retroalimentacin o feed-back.

Fig 1.1 .Ciclo productivo

1.3 El sistema de Produccin

La funcin operacional o el sistema de produccin es aquella parte de la

organizacin que existe fundamentalmente para generar y fabricar los productos de

la organizacin. En algunas organizaciones, el producto es un bien fsico


IN-PUT

PROCESO DECONVERSION

O

TRANFORMACION

OUT-PUT

RETROALIMENTACION


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(refrigeradores, acero, etc.), mientras que en otras se trata de un servicio (seguros,

atenciones para los ancianos).Los elementos bsicos que comparten entre s las

distintas organizaciones aparecen en la figura 1.2. Estos tienen un proceso de

conversin o de transformacin, los insumos del proceso, los productos resultantes

de la conversin de insumos y la retroalimentacin de informacin sobre las distintas

actividades del sistema operacional. Una vez que han sido producidos los bienes y

los servicios se transforman en efectivo (se venden con el objeto de adquirir ms

recursos para mantener activo el proceso de conversin).

Fluctuaciones aleatoriasSe requieren Resultados delajustes seguimiento

Retroalimentacin

Fig 1.2 El sistema de produccin

Examinaremos algunos ejemplos de organizaciones existentes, esto es una tienda

departamental, y una granja productiva. Los insumos de una tienda departamental

incluyen el terreno sobre el cual se asienta el edificio en el que est localizada; el

trabajo que realizan los operarios; el capital invertido en el edificio, en el equipo y enlas mercancas, y las habilidades administrativas de los gerentes de la tienda.

(fig1.3).

En un granja el sistema de operaciones est representado por la transformacin que

ocurre cuando los insumos del granjero (tierra, maquinaria agrcola, trabajo, etc.) se

transforman en productos tales como maz, trigo o leche. La forma exacta del


INSUMOS

TerrenosMano deobraCapitalAdministracin

PROCESO DECONVERSION

OTRANFORMACION

PRODUCTOSBienesServicios

COMPARACIONLo actual contra lodeseado


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Fig 1.4

1.4.- Planeacin Estratgica de las operaciones

La planeacin estratgica es el proceso de reflexin aplicado a la actual misin de la

organizacin y a las actuales condiciones del medio en que sta opera, el cual

permite fijar lineamientos de accin que orienten las decisiones y resultados futuros.

La planeacIn estratgica se funda en conceptos fundamentales, como el que las

decisiones actuales se basan en condiciones y resultados futuros; que la planeacinestratgica es un proceso; que conlleva una filosofia y que proporciona una

articulacin o estructura dentro de la organizacin.

En la funcin productiva u operacional, la planeacin estratgica es la planeacin

global, general, que precede a la planeacin operacional, ms detallada. Los

ejecutivos a cargo de la funcin de produccin y operaciones participan activamente

en la planeacin estratgica, y en la elaboracin de planes que sean congruentes

con las estrategias generales de la empresa, y con otras funciones comomercadotecnia, finanzas e ingeniera. Una vez elaborados los planes estratgicos

de produccin y operaciones constituyen la base para: 1) planeacin operacional de

instalaciones (diseo) y 2) planeacin operacional para el uso de estas

instalaciones. En esta obra hacemos hincapi en estos dos ltimos esfuerzos de

planeacin, aunque tambin sealar que esta planeacin operativo no debe

realizarse en el vaco. Debe, por principio, ajustarse al marco de referencia de una

planeacin estratgica eficaz.

Enfoques de la planeacin estratgica para operaciones

Un experto de la planeacin estratgica plantea tres distintos enfoques al respecto:

la empresarial, la adaptativa y la de mtodos de planeamientlo. En la modalidad

empresarial un lder fuerte y arrojado asume la planeacin en pro de la funcin de



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produccin/operaciones. En la adaptativa, el plan gerencial se formula en una serie

de pasos pequeos y desarticulados en reaccin a un entorno amenazador. El

enfoque de planeamiento aprovecha los fundamentos de la planeacin en

conjuncin con el anlisis lgico de la ciencia administrativa.

Existen muchos enfoques en la planeacin estratgica. Lo esencial que queremos

recalcar es que las estrategias de operaciones deben ser congruentes con las

estrategias generales de la empresa. Nuestras observaciones nos han llevado a la

conclusin de que, en materia de planeacin estratgica, el rea de operaciones por

lo comn echa mano del enfoque corporativo global, si bien con modificaciones

especiales y, desde luego, centrndose en los problemas y oportunidades

caractersticos de su mbito propio. Por ello, optamos por presentar un enfoque

general para la planeacin estratgica, el modelo de eleccin obligada, y un

enfoque especfico, especialmente concebido para el rea de operaciones.

Modelo de eleccin obligada en la planeacin estratgica. Uno de los muchos

modelos empleados en planeacin estratgica es el modelo de eleccin obligado

que aparece en la figura 1.5. Con base en l, los analistas evalan, en sesiones de

trabajo, ya sea individual o grupal, las condiciones del entorno en conjuncin con la

situacin actual del rea de produccin/operaciones de la organizacin, obligando

con ello a la direccin a definir opciones estratgicas para las operaciones. Este

modelo se explica detalladamente, incluyendo la forma de aplicarlo en otros

contextos usando tcnicas estructuradas de grupo.

.EVALUACION DEL AMBIENTE POSICION DE LA ORGANIZACION

Supuestos econmicos generales Enunciado de una misin

Amenazas de la normatividad reguladora Conjunto interrelacionado de objetivosdel gobierno financieros y no financieros

Principales fuerzas tecnolgicas Enunciado de la resistencia ylas debilidades



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Amenazas significativas a lasoportunidades del mercado Pronstico de las operaciones:

utilidades y flujos de efectivo

Estrategias explcitas de competenciade los principales competidores Programa principal para el futuro

OPCIONES ESTRATEGICAS

Opciones estratgicas (al menos dos) Requerimientos para la implementacin de cada

estrategia Planes de contingencia

FIGURA 1.5Un modelo de eleccin obligada para la planeacin estratgica de las operaciones.

(Fuente: Charles.N. Greene, Everett E. Adam, jr., and Ronald J. Ebert, Management forEffectivePerformance (Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1985), p. 544.)

Modelo de planeacin estratgica para operaciones:El profesor Chris A. Voss,

de la Universidad de Warwick, en Inglaterra, ha propuesto un marco general para eldesarrollo de estrategias y polticas en el mbito industrial, el cual se ha adaptado

para abarcar el sector de servicios. Suidea es que la estratega de manufactura trata

de vincular las decisiones de poltica referidas a operaciones con el mercado, el

entorno socioeconmico y las metas generales de la empresa. La figura 1.6 ilustra

un marco general simplificado para evaluar la estratega de operaciones.


Ambiente y la Industria Estratega Corporativa Recursos Corporativos

EficienciaDependenciaConfiabilidadCalidadFlexibilidad


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Fig. 1.6

Una caracterstica del enfoque del profesor Voss, que es crucial para la

competitividad (y que ha sido muy bien comprendida por los japoneses), es la

orientacin mercadolgica de la planeacin estratgica. El plantea que todo

componente estratgico de una empresa funcione en el contexto de sus recursos

globales, de su entorno industrial general y de competencia, y de las metas

corporativas especficas de la organizacin. En cualquiera de sus reas

funcionales, pues, la empresa opta por competir, y hay un conjunto bien definido de

criterios de marketing para elxito, segn se muestra en la figura 1.7.

La clave para la eficiencia consiste en producir a bajo costo en nuestro mercado

esto nos da la capacidad para fijar precios bajos, y constituye el criterio principal

para alcanzar el xito.

La mnima utilizacin posible de recursos escasos mano de obra, direccin,

materiales, equipos/instalaciones y energa junto con un elevado nivel de produccin

constante, conforman la clave para la productividad. La eficacia indica cun bien

una empresa puede cumplir con criterios absolutos especficos tales como el de

entregas o el de capacidad tcnica. La calidad es la bondad del producto o


Misin facilitadora

Procesos-Automatizacin-Especificidad enel producto oservicio

CapacidadDe carga noutilizada

InstalacionesTamaoLocalizacin

Integracin verticalControl de los proveedoresControl de los clientes

InfraestructuraPlaneacin y ControlFuerza laboralControl de la calidad


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servicio.- el grado de satisfacer los requerimientos de los consumidores y las

especificaciones establecidas internamente. La flexibilidad, es la adaptabilidad, esto

es la capacidad de cambiar a medida que las condiciones de la empresa se

modifiquen.

CRITERIOS DE XITO BASADOS EN EL MERCADO

EFICIENCIAPrecios bajos____ Costos bajos

Alta productividad_______ Mano de ObraMaterialesEnerga

EFECTIVIDAD

Entrega___________ ConfiableRpida

Disponibilidad (de los inventarios)Competencia en el diseoCapacidad tcnica

CALIDAD

AltaConsistente



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FLEXIBILIDADIntroduccin rpida de nuevos productos y serviciosAmplia variedad de servicios al producto

Fig. 1.7

CAPITULO 2

ADMINISTRACION DE LA PRODUCCIN

2.1 El marco conceptual de la Administracin de la Produccin

El objetivo general de la administracin de la produccin, hoy conocida como

gestin de operaciones, es producir bienes y/o servicios especficos, a tiempo y a

costo mnimo.

Debido a que los recursos son escasos, la gestin de operaciones debe ofrecer un

continuo programa de optimizaciones, para lograr el objetivo general planteado

anteriormente.

El marco conceptual de la administracin de la produccin comprende:

1.- Proceso: Las decisiones en esta categora se relacionan con el diseo del

proceso fsico de produccin e incluyen la seleccin del tipo de proceso, la eleccin

de la tecnologa, el anlisis del flujo del proceso y la distribucin de planta.



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2.- Capacidad: Las decisiones de capacidad tienen como fn proporcionar a la

empresa suficiente capacidad de produccin. Las decisiones sobre capacidad

incluyen el desarrollo de planes de capacidad a corto, mediano y largo plazo. La

preparacin de pronsticos, la planeacin de las instalaciones, la planeacin

agregada y las decisiones de programacin de actividades, son aspectos que

pertenecen a la planeacin y control de la capacidad.

3.- Inventario: El inventario es una activo importante que debe administrarse de

acuerdo con las operaciones. Los administradores de inventarios toman

decisiones tales como la fecha y el volumen de los pedidos (Cunto y cundo

ordenar). Son responsables del sistema logstico desde la etapa de compra hasta

el almacenaje de la materia prima, productos en proceso y productos terminados.

4.- Fuerza de trabajo: Esta rea de decisin se ocupa del manejo de la fuerza

de trabajo en las operaciones. Abarca la administracin de las lneas de producto,

el aumento de la productividad, el diseo del trabajo y la medicin o estudio del

trabajo.

5.- Calidad: La funcin de operaciones es generalmente responsable de la

calidad de los bienes y servicios producidos. La administracin de la calidad se

debe tomar en cuenta en todo tipo de operaciones incluyendo la manufactura y

los servicios.

Criterios para las decisiones operativas

Dentro de este marco conceptual, las decisiones que afectan las operaciones

deben estar relacionadas a los siguientes criterios:

1. Costos: Cuando en una decisin se evalan los costos, deben considerarse

todos los que sean relevantes. El concepto de costo relevante requiere que los

costos que varen directamente con la decisin se consideren e identifiquen



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dentro de la decisin misma. Costo de materiales, mano de obra, entregas,

desperdicios, etc.

2. Calidad: El diseo del producto y la forma en que se elabora son factores

que influyen sobre el objetivo de la calidad, la que se ve afectada por un gran

nmero de decisiones de tipo operativo.

3. Confiabilidad: Se refiere al grado en que se puede confiar en la entrega de

un bien o servicio. Puede medirse con el porcentaje de faltantes de inventario,

entregas de pedidos a tiempo, etc.

4. Flexibilidad: Se refiere a la capacidad que existe en las operaciones para

adaptarse a un cambio del diseo del producto o del volumen de produccin.

La flexibilidad puede medirse por la cantidad de tiempo que se requiere para

cambiar de un producto a otro, de un nivel de produccin a otro. Flexibilidad

para cambios en el producto, flexibilidad para cambios en el volumen.

Los objetivos de las operaciones se reflejan por toda la organizacin y se traducen

en medidas concretas que forman parte de las metas operativas para los

departamentos relacionados con la produccin.

Muchas organizaciones tambin tienen una declaracin de la filosofa o de la misin

corporativa (ejemplo: satisfaccin del cliente, calidad del producto, rentabilidad,

medio ambiente, etc.), con la cual estn estrechamente vinculadas las metas de

operacin.

Resumiendo todo esto, en base a la administracin de la produccin, nuestro

modelo sera el que se muestra en la figura 2.1, en l se representan las variables

de entrada para las reas de decisiones, para una planta en funcionamiento,basados en los criterios de decisiones, evaluando y controlando el proceso con las

variables de salida. Esto es por ejemplo, con los planes generales x, (presente ao),

x+1 (prximo ao), x+5 (5 aos ms), se planifica la demanda de acuerdo a ciertos

criterios, con lo cul se evala la capacidad de la planta en estos perodos, as como

tambin los pronsticos y los tipos de productos a mantener en bodega se definirn



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los inventarios, la mano de obra calificada definir parte de la calidad de producto

etc.

Lo importante aqu es definir bien las variables de salida, y poder controlarlas, como

tambin, tomar planes de accin para poder alcanzarlas o corregirlas.

Areas de decisiones

de A. P.

1.- Procesos

2.- Capacidad

3.- Inventario

4.- Fuerza de trabajo

5.- Calidad

6.-Planeacin y Control

1.- Costo

2.- Calidad

3.-Confiabilidad

4.-Flexibilidad

Criterios para

Decisiones de

A. P.

ESTRATEGIAS DE ADM.

PRODUCCIONPronsticos

Productividad

Eficienci

EAT

Reclamos

Planes x, x+1, x+5,etc

M.O. Calificada

Productos a

pedido, de

consumo

Scrap

Fig 2.1

2.2.- Logistica Integral su definicin

La logstica es el conjunto de tcnicas y medios destinados a gestionar, el flujo de

materiales y el flujo de informacin, con el objetivo principal de satisfacer las



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necesidades en bienes o servicios de un cliente o mercado, en lo que respecta a

calidad, cantidad, lugar y momento, maximizando la satisfaccin del cliente y la

flexibilidad de respuesta, minimizando el tiempo de respuesta y el costo.

Segn James L. Heskett, Profesor de Logstica en Harvard Business School, La

logstica agrupa las actividades que ordena los flujos de materiales, coordinando

recursos y demanda para asegurar un nivel determinado de servicio al menor costo

posible.

La importancia de la logstica radica en el hecho de que da a los negocios reglas

que permiten a la direccin seguir, valorar, priorizar y controlar todos los distintos

elementos de aprovisionamiento y distribucin que inciden en la satisfaccin del

cliente, tanto en costos como en beneficios. Por lo tanto la tendencia actual es la

integracin plena de la logstica a la poltica general de la empresa.

Histricamente, el concepto de "logstica" tiene su origen en varias fuentes. En el

sector de defensa, la logstica est relacionada con un enroque de ciclo ole vida

para el diseo y desarrollo de un sistema, de manera que ste pueda recibir apoyo

rpido y econmico a lo largo de su ciclo de vida programado.

Se ha desarrollado el concepto de "apoyo logstica integrado" (Integrated Logistics

Support, ILS), en el que se incluyen actividades de planificacin, diseo, suministro

y produccin, mantenimiento y apoyo., retirada progresiva y reciclaje de materiales,

y las funciones de gestin asociadas con cada actividad. El nfasis se centra en los

"sistemas" y en el desarrollo de una infraestructura que les proporcione el apoyo

suficiente a los sistemas operativos. La citada infraestructura tendr en cuenta los

niveles de mantenimiento y las funciones a desempear en cada nivel, necesidades

de personal y formacin, apoyo de suministros. (repuestos/ recambios y requisitos

adicionales de inventario), equipos de pruebay apoyo. instalaciones, requisitos detransporte y manipulacin, recursos informticos y datos de mantenimiento.

En el sector comercial. la logstica se aborda ms bien desde una perspectiva de

"negocios", estando orientada hacia el transporte y distribucin de "productos

consumibles, a diferencia de los sistemas.



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Incluye actividades como la obtencin y flujo de materiales no reparables, transporte

y manipulacin, distribucin, almacenamiento y ventas de productos. Uno de sus

objetivos consiste en desarrollar y gestionar el flujo entero de materiales, desde el

suministro inicial (identificacin de materias primas) por medio de la produccin, el

almacenamiento y la distribucin final de productos destinados al consumo.



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CAPITULO 3

VARIABLES DE LA ADMINISTRACION DE PRODUCCION3.1.- Productividad, Eficiencia y Eficacia

La productividad es la relacin entre la produccin obtenida y los recursos

utilizados para obtenerla. Esta definicin puede aplicarse a cualquier tipo de

empresa o industria.

La productividad no es ms que la relacin aritmtica entre la cantidad producida y

la cuanta de cualquiera de los recursos empleados en la produccin.

La eficiencia y productividad se refieren a la relacin de produccin dividida entre los

insumos, sin embargo la productividad se puede expresar con base en factores

totales o con base en factores parciales.

La productividad total de los factores es la relacin entre la produccin con base en

todos los insumos:

ProductosProductividad = ----------------------------------------------------------

Mano de Obra + Capital + Materiales + Energa

La relacin entre la produccin relativa a uno, dos o tres insumos, constituye una

medida parcial de la productividad. La produccin por hora hombre, probablemente

es la medida parcial de productividad ms comn.

EJEMPLO: Un pequeo restaurante, en promedio, atendi 224 clientes por da

durante el ao pasado. El horario de servicio es de 6:00 A.M. a 2:00 P.M., el

personal est integrado por tres empleados. La productividad promedio de la

mano de obra puede expresarse como:



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ProduccinProductividad de la mano de obra = ------------------------------

Insumo de mano de obra

224 clientes servidosProductividad de M.O. = -------------------------------------

3 empleados x 8 horas/empleado

= 8,1 clientes servidos/ h.h.

Una de las razones por las que la posicin competitiva de las empresas puede

decaer es que la calidad de los bienes y servicios producidos, no satisface las

expectativas de los clientes. Cuando la calidad (definida como la adaptacin de

las especificaciones de diseo a la funcin y al uso, as tambin como el grado en

que la produccin son congruentes con las especificaciones de diseo) es

deficiente , la demanda por productos y servicios puede disminuir rpidamente,

pero que tiene que ver esto con la productividad?.

Existe una relacin precisa entre calidad y productividad, en general cuando

aumenta la calidad, tambin lo hace la productividad, por la sencilla razn que se

elimina el desperdicio.

La eficiencia organizacional, se vincula con la relacin entre productos oservicios terminales o insumos de trabajo.

ProductoEficiencia(%)= ---------------- x 100

Insumo

EJEMPLO: la administracin se encarga de la eficiencia de la mano de obra,

especialmente cuando sta es costosa. Para determinar qu tan eficiente es lamano de obra, la gerencia establece un estndar individual, es decir una meta

que refleja el volumen de produccin promedio de un trabajador cualquiera en

cierta unidad de tiempo y en condiciones de trabajo normales. Por ejemplo, en

una cafetera el estndar correspondiente consiste en preparar 200 ensaladas

por hora. Si el personal prepara tan slo 150 ensaladas por hora,



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Cun eficiente es la operacin de las ensaladas?

Produccin RealEficiencia de la Mano de Obra = -------------------------------------- x 100

Produccin Estndar

150 ensaladasEficiencia de la M.O = ------------------------------ x 100 = 75%

200 ensaladas

Comparada con el estndar, esta operacin tiene una eficiencia del 75% en la

preparacin de ensaladas.

La eficacia indica cun bien una empresa puede cumplir con criterios absolutos

especficos tales como el de entregas a tiempo (EAT) o el de capacidad tcnica.

Esto significa en otras palabras, cumplir con los compromisos con los clientes,

haciendo las cosas bien a la primera vez.

3.2.- Estructuras de Costos

Un modelo matemtico muy sencillo podra aplicarse a la estructura de costos de

una empresa segn la siguiente ecuacin:

CT= CF + CVU* Q

en que:

CT= Costo total del perodo



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CF= Costos fijos del perodo, es decir , aquellos que no varan con la

produccin , como el arriendo, depreciacin, gastos de administracin y los

costos indirectos.

CVU= Costos variables unitarios del perodo, es decir, el cuociente entre los

costos variables (los que varan directamente con la produccin, materias primas,

materiales, mano de obra directa, etc.) y la produccin del periodo.

Q= Produccin fsica del perodo, medida en nmeros de unidades.

Este modelo permitira conocer o presupuestar el costo total de la produccin del

perodo.

EJEMPLO: Si los costos fijos se estiman en $4.800.000, el costo variable por

cada artculo fabricado es de $2.400, y la produccin del perodo es de 3000

unidades, tenemos que el costo total es:

CT= $4.800.000 + 2400*3000= $12.000.000

Anlisis de Punto de Equilibrio

Una aplicacin muy difundida es la de determinar la cantidad mnima de

produccin que la empresa debe vender para no incurrir en prdidas, o sea

alcanzar el punto de utilidad cero o punto de equilibrio, partiendo de una cierta

estructura de costos fijos y variables.

Si llamamos U a la utilidad operacional (antes de impuesto a la renta) del

periodo y p al precio de venta unitario, se tiene:

U = PxQ - CTU= PxQ CF CVUxQ

U + CF = Q(P CVU)

CF + UQ = ------------

P - CVU



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EJEMPLO: A partir del ejemplo anterior, si el precio es de $3.200 por unidad de

producto, el punto de equilibrio sera:

4.800.000 - 0

Q = ------------------------- = 6.000 unidades

3200 - 2.400

Esto significa que para no incurrir en prdidas (por eso se hizo U=0), deben

venderse en el periodo 6.000 unidades del producto. Comprobando esto:

Ingresos por ventas (6.000 unidades x $3.200) = $19.200.000Costos Fijos =( $ 4.800.000)Costos Variables (6.000 unidades x $2.400) =($14.400.000)

Utilidad = 0

Si se vendieran mas de 6.000 unidades, por ejemplo 7.500, se producira utilidad,

y si se vendieran menos de 6.000 unidades , se originara una utilidad negativa.

Sin embargo nuestro sencillo modelo adolece de varios problemas, en el sentido

que precisamente su simplicidad distorsiona la realidad.

a.- Es bastante problemtico separar los costos fijos y variables. Lo probable es

que los fijos no sean tan fijos, ni los variables tan variables. Por ejemplo, una

materia prima no es un costo variable, si ya est en bodega y no es de fcil

liquidacin. La calidad de fijo o variable de un costo, la determina el plazo.Los costos fijos son ms rgidos, pero a la larga pueden evitarse, los variables

son ms flexibles, pero en el corto plazo pueden ser bastantes duros.... o fijos.

b.- Los costos fijos, an obviando el plazo, no pueden ser indefinidamente fijos

para cualquier nivel de produccin, ya que si esta sobrepasa la capacidad



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instalada, lo ms probable que se llegue a otra estructura de costos fijos. El local

se har insuficiente y tendremos que arrendar otro complementario o uno mayor

de costo ms elevado. Tenemos entonces que los costos fijos, tambin

dependen del volumen de produccin, permaneciendo fijos slo dentro de

determinados tramos. As nuestra lnea recta, pasara a convertirse en una

especie de sucesin creciente de peldaos de escala.

c.- El precio no es constante. Lo probable es que si las ventas aumentan como

consecuencia de un incremento en la cantidad demandada, ste tienda a bajar.

Eso dice la teora econmica y eso ocurre en la realidad, al menos bajo

condiciones normales de libre competencia y haciendo valer el supuesto de

ceteris paribus, es decir dejando inactivos otros factores que podran hacer variar

el resultado. Con ello se tiene que nuestra lnea recta y ascendente, al bajar el

precio segn aumenta la cantidad de unidades vendidas, se convierte en una

curva con tendencia a hacerse cncava hacia abajo y su grado de curvatura

depender en gran medida de la elasticidad precio de la curva de demanda que

enfrenta la empresa.

d.- Por el costo variable unitario tampoco es constante. La ley de los rendimientos

decrecientes lo impulsar a subir segn crece la produccin. Esto puede deberse

a deseconomas de escala, alza de precios de los insumos por la mayor cantidad

demandada de ellos y por una multiciplidad de otras variables.

Salvando estas limitaciones, el anlisis de punto de equilibrio aporta conclusiones

tiles al administrador si no se obstina en adorarlo, y lo adopta con mesura como

marco de referencia.

EJEMPLO: En nuestro ejemplo anterior, supongamos que nuestro analista desea

saber qu cantidad de producto debera vender para obtener una utilidad neta

(despus de impuestos), de un 15% sobre las ventas, siendo la tasa impositiva de

un 10%, sobre la utilidad bruta.



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Utilidad Neta (UN) =0,15 x Q x P =480 Q

UN 480 QUtilidad Bruta (UB)= -------------- = --------------- = 533,33 Q

1 - 0,1 0,9

Utilizando la frmula de punto de equilibrio:

CF + U 4.800.000 + 533,33 QQ= ----------------- = ------------------------------------

P - CVU 3200 - 2400

800 Q = 4.800.000 + 533,33 Q

266,67 Q = 4.800.000

Q= 18.000 unidades

Comprobemos si esta cantidad es correcta:

Ingresos por ventas (18000unid. x $3.200) $ 57.600.000(-) Costos Fijos ( $ 4.800.000)(-) Costos Variables (18000unid. x $2.400) ($ 43.200.000)

-------------------

= Utilidad Bruta $ 9.600.000(-) Impuesto $ 960.000------------------

= Utilidad Neta $ 8.640.000

Y resulta que esta cifra es justamente el 15% de la venta, lo que satisface la

condicin del problema.

15% x $ 57.600.000 = $ 8.640.000

Como se aprecia, el anlisis del punto de equilibrio, es en el fondo, un mtodo

para relacionar variables , de precio, costos, produccin, etc., pudiendo obtenerse

cualquiera de ellas en funcin de asignarle a las otras, valores alternativos

posibles, lo que le da , dentro de su simplicidad y limitaciones, amplias



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aplicaciones analticas y deductivas en la planificacin y control de las variables

involucradas.

3.3.-Pronsticos de la demanda

En un sentido amplio los pronsticos permiten abordar un dilema que segn

autores se contraponen, por un lado algunos afirman que No es posible planear

el futuro con base en el pasado y por otro lado se afirma No conozco ninguna

otra forma de juzgar el futuro, que con el pasado

En la administracin de operaciones tratamos de predecir una amplia gama de

sucesos futuros que pudiesen, potencialmente, influir en el xito. A menudo el

inters bsico es el poder predecir la demanda del consumidor para nuestros

productos o servicios. Quizs necesitamos estimaciones a largo plazo de la

demanda global, o clculos a ms corto plazo de la demanda de cada tipo de

producto en particular. Para artculos subcomponentes o especficos que formen

parte de cada uno de los productos se requerirn estimaciones an ms

detalladas.

En los mbitos empresarial, econmico y poltico, la prediccin y el pronstico

tienen diversos significados. En la administracin de operaciones adoptaremos

una definicin ms bien especifica del pronstico y lo distinguimos del concepto

ms amplio de prediccin.

El pronstico es un proceso de estimacin de un acontecimiento futuro

proyectando hacia el futuro datos del pasado. Los datos del pasado se combinan

sistemticamente en forma predeterminada para hacer una estimacin del futuro.

La prediccin es un proceso de estimacin de un suceso futuro basndose en

consideraciones subjetivas diferentes a los simples datos provenientes del pasado,

estas consideraciones subjetivas no necesariamente deben combinarse de una

manera predeterminada.



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Como bien lo establecen estas definiciones , los pronsticos slo pueden hacerse

cuando se dispone de una historia con datos del pasado, pero que pasa cuando se

lanza un nuevo producto al mercado y no se dispone de historia, como no se

disponen de datos del pasado para estimar las ventas del primer ao, se requiere

de una prediccin y no del pronstico.

3.3.1.-Marco conceptual del pronstico

Aunque existen muchos tipos de pronsticos, seconcentrar en los pronsticos

de demanda que pueden emplearse en la funcin operativa. Siempre que la

demanda no se encuentre restringida por la capacidad de la planta o por alguna

poltica administrativa, el pronstico de demanda ser el mismo que el de ventas.

.

El pronstico es un dato para cualquier tipo de planeacin y control de las

mpresas,

tanto dentro como fuera de la funcin de operaciones. El marketing se vale

del pronstico para planear productos, promociones y precios. En finanzas, se

usa como informacin para la planificacin financiera. Sin embargo, estecaptulo

hace hincapi en los pronsticos para la funcin de operaciones, donde con

frecuencia se emplean como un dato para las decisiones sobre diseo deprocesos ,sobre la planeacin de

la capacidad productiva , y sobre inventarios.

.

En las actividades de diseo de procesos, elpronstico se usa para definir el tipo

de proceso y el grado de automatizaci6n que debe emplearse. Si se pronostica

una demanda baja, el diseo del proceso podra tener un flujo intermitente de

productos y poca automatizacin. Cuando el pronstico revela que la demanda

ser alta, podra justificarse un proceso de lnea con mayor automatizacin.

Como el producto y el proceso se seleccionan a menudo en forma simultnea, el

marketing podra preparar un pronstico, con el, objeto de definir la seleccin del

producto, que podra entonces ser usado por operaciones para la seleccin y



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diseo del proceso. Tal pronstico de mercado debe, por lo general, abarcar

varios aos futuros y prepararse con un nivel de confianza razonable.

En las decisiones sobre capacidad de produccin, se utiliza el pronstico a varios

y distintos niveles de precisin y agregacin. Para la planeacin de la capacidad

total de las instalaciones, se necesita un pronstico a largo plazo proyectado a

varios aos. En las decisiones de capacidad a plazo medio que se extienden

hasta el ao siguiente o algo as, se necesita un pronstico ms detallado y

clasificado por lnea de productos con el objeto de definir los planes de

contratacin, las subcontrataciones y las decisiones de equipo. El pronstico a

plazo medio, adems de ser ms detallado, debe tambin de ser posible, ser ms

exacto que el pronstico a largo plazo. Las decisiones sobre capacidad

productiva a.corto plazo incluyen la asignacin de la mano de obra

disponible y de las mquinas a los trabajos o actividades que hayan de

realizarse en el futuro cercano. Los pronsticos asociados a corto plazo

deben ser detallados en lo que respecta a productos individuales y deben ser

altamente exactos.

Las decisiones de inventarios que desembocan en acciones de compra tienden a

Ser a corto plazo y en trminos de productos especficos. Los pronsticos que

conducen a estas decisiones deben reunir los mismos requisitos que los

pronsticos de programacin de actividades a corto plazo: deben poseer un alto

grado de exactitud y especificarse por producto individual. En las decisiones de

inventario y de programacin de actividades, debido a la cantidad de artculos que

suelen estar involucrados, ser tambin necesario producir un gran nmero de

pronsticos. Por ello, puede ser necesario disponer de un sistema computarizado

de pronsticos para el estudio de esta clase de decisiones.

En resumen, puede afirmarse que existen distintos tipos de decisiones en el

mbito operativo y que cada una tiene diferentes requerimientos en cuanto a

pronsticos, tal como se muestra en la figura 3.3. En esta tabla se indican tambin

los tres tipos de mtodos de. pronstico que se describirn a continuacin:



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mtodos cualitativos, modelos de series de tiempo y modelos causales. En

trminos generales, los mtodos cualitativos de pronsticos son los que se basan

en el juicio administrativo; en estos mtodos no se usan modelos especficos. As

distintas personas pueden usar el mismo mtodo cualitativo y llegar a pronsticos

completamente diferentes. Sin embargo, los mtodos cualitativos son tiles en

aquellas situaciones en que se carece de datos o cuando los datos histricos no

son predictores confiables del futuro. Cuando este es el caso, el tomador de

decisiones puede utilizar los mejores datos disponibles y un enfoque cualitativo

para llegar a un pronstico. Algunos de los mtodos cualitativos ms conocidos

que se describen ms adelante en este capitulo son la tcnica Delphi, las

encuestas de mercado, la analoga del ciclo de vida y el juicio bien informado.

Existen dos tipos de mtodos cuantitativos de pronstico: Modelos de series de

tiempo y modelos causales. En general, puede afirmarse que los

mtodos

cuantitativos utilizan un modelo bsico para llegar a un pronstico. La suposicin

bsica en la que se fundamentan todos los mtodos cuantitativos consiste en que

los datos histricos y el patrn que siguen son predictores contables del futuro. En

consecuencia, los datos histricos se procesan mediante un modelo de series de

tiempo o un modelo causal para llegar a un pronstico.

MTODOS DE PRONSTICOS Y SUS APLICACIONES

Aplicaciones de los Horizonte Exactitud Nmero de Nivel Mtodos de

pronsticos en las de tiempo requerida productos adminis pronstico

decisiones operativas trativo

Diseo de procesos Largo plazo Mediana Uno o Alto Cualitativos



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pocos y causales

Planeacin de la capaci- Largo plazo Mediana Uno o Alto Cualitativos

dad de las instalaciones pocos y causales

Planeacin agregada Mediano Alta Pocos Medio Causales y

plazo series de tiempo

Programacin de Corto plazo Superior Muchos Bajo

Series de

actividades tiempo

Administracin de Corto plazo Superior Muchos Bajo Series de

inventarlos tiempo

Los modelos de series de tiempo se basan en la historia de la demanda de un

producto. Esta historia se analiza para descubrir patrones tales como los de

tendencia, estacionalidad o ciclos, y los patrones de demanda obtenidos se

proyectan hacia el futuro. Como estos patrones de demanda no suelen permanecer

por periodos muy largos, los modelos de series de tiempo son esencialmente tiles

para pronsticos a corto y mediano plazo. Los mtodos ms comunes de series de

tiempo que se describirn en este captulo son los promedios mviles, el suavizado

exponencial, y algunos otros modelos matemticos.

Los mtodos de pronstico causales son los que establecen una relacin entre la

demanda y una o ms variables intrnsecas o extrnsecas. Por ejemplo, una

compaa editorial podra estudiar la relacin entre la demanda de peridicos y la

poblacin, la actividad econmica y el ingreso per cpita. Puesto que los mtodos

causales relacionan la demanda con una o ms variables independientes distintas a

los periodos de tiempo, es posible predecir la ocurrencia de puntos de cambio y los

cambios fundamentales en los patrones de demanda. Por tanto, los mtodos de

pronstico causales son generalmente ms exactos que los mtodos de series de

tiempo cuando se trata de pronsticos a mediano y largo plazo. Los mtodos

causales son el de anlisis de regresin, los modelos economtricos, los modelos

insumo-producto y los modelos de simulacin.



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3.3.2.-Mtodos cualitativos de pronstico

Como se ha indicado, los mtodos de pronstico cualitativos. se valen del juicio del

administrador, de la experiencia, de los datos relevantes y de un modelomatemtico implcito. Debido a que el modelo es implcito, dos administradores

distintos que usan mtodos cualitativos, con frecuencia llegan a pronsticos

completamente diferentes.

Algunas personas piensan que los pronsticos cualitativos deben usarse slo

como ltimo recurso. Esto no es estrictamente correcto. Los mtodos

cualitativos deben emplearse cuando los datos histricos no son indicadores

contables de las condiciones futuras. Cuando esto ocurre, los datos histricos

deben ajustarse por

medio del juicio subjetivo para que se pueda desarrollar un pronstico. Los

mtodos cualitativos deben tambin usarse para la introduccin de nuevos

productos, en donde no se dispone de una base de datos histricos. En este

caso, los mtodos cualitativos pueden usarse para desarrollar un pronstico por

analoga o mediante el empleo selectivo de los datos de investigaciones de

mercado. Como se ver, es posible utilizar un enfoque sistemtico en este tipo

de situaciones aun cuando no se formule un modelo matemtico explcito.

El uso ms comn que se da a los mtodos cualitativos es el pronstico a

mediano y largo plazo de diseo de procesos o capacidad de las instalaciones.

En este tipo de decisiones, por lo general no se dispone de datos histricos, y si

los hay, pueden mostrar un patrn inestable.

El Delphi, es uno de los mtodos cualitativos, el cual se vale de un grupo de

expertos o administradores para obtener un pronstico. Una caracterstica de

este mtodo es que todas las estimaciones que se obtienen del grupo de

expertos son tratadas en forma annima. Esto tiende a eliminar la influencia de

una supuesta mayor autoridad, as como el efecto de seguir la corriente que es

tan comn cuando se usan grupos de conformacin directa.



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El mtodo Delphi, llamado as en honor al famoso orculo griegode Delphos,

procede a travs de una serie de vueltas. En la primera vuelta cada persona del

grupo proporciona por escrito una respuesta a las preguntas formuladas.

Despus de tabular estas respuestas se retroalimenta al grupo junto con datos

estadsticos de la media, de la mediana, desviacin estdar. Se pide entonces a

cada miembro del grupo que reconsidere su respuesta anterior y que responda

una vez mas a las preguntas. Las respuestas obtenidas en la segunda vuelta son

nuevamente resumidas y expuestas al grupo para llevar a cabo la tercera vuelta,

y as sucesivamente. Este procedimiento suele repetirse de cuatro a seis veces,

hasta lograrse una convergencia satisfactoria.

Se presentaron tres pronsticos a la alta administracin de la American Hoist and

Dertick: el del mtodo Delphi, otro obtenido usando anlisis de regresin, y un

tercer pronstico dado por suavizado exponencial. La alta administracin

consider al pronstico del mtodo Delphi como el ms confiable, porque

incorporaba el juicio de 23 administradores corporativos altamente capacitados.

Dicha confianza se vio justificada cuando se observ que @ ventas de la

empresa correspondientes al primer ao de la estimacin estuvieron dentro de un

rango de un tercio de 1 % con respecto al pronstico y para el segundo ao las

ventas estuvieron dentro de un rango de 4% del Pronstico respectivo. En el

pasado, haban sido comunes los errores de estimacin de 20%.

Otros mtodos de pronsticos cualitativos son las Encuestas de mercado , Juicio

de expertos. Obsrvese que todos estos mtodos cualitativos son ms

apropiados para pronsticos a largo plazo, en los que se requiere un juicio

subjetivo para tratar la variabilidad inherente. Obsrvese tambin que tanto el

mtodo Delphl como el de encuestas de mercado son bastante costosos v portanto deben usarse slo para las decisiones ms importantes.

3.3.3.-Mtodos cuantitativos

a).-Modelos de series de tiempo



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Los mtodos de series de tiempo se usan principalmente para hacer un anlisis

detallado de los patrones histricos de la demanda y para proyectarlos hacia el

futuro. Uno de los supuestos bsicos de todos los mtodos de anlisis de series

de tiempo es que la demanda puede dividirse en componentes tales como nivel

promedio, tendencia, estacionalidad, ciclos y error. En la figura 4.1 se presenta

una muestra de estos componentes para una serie de tiempo representativa.

Cuando los componentes se suman entre s (o cuando se multiplican, como

sucede en algunos casos), sern iguales al patrn original de la serie de tiempo.

En los modelos de series de tiempo, la estrategia bsica consiste en identificar la

magnitud y forma de cada componente, tomando como base los datos histricos

disponibles. Despus, estos componentes (excepto el componente aleatorio) seproyectan hacia el futuro. Si slo queda fuera un pequeo componente aleatorio

y el patrn fundamental de los datos persiste hacia el futuro, se obtendr un

pronstico confiable.

El siguiente es un ejemplo de la descomposicin de una serie de tiempo:

y(t)=(a + bt) f(t) + e

donde y = demanda observada durante el periodo 1a = nivel promedio

b = tendenciaf(t)=factor estacional (multiplicativo)e = error aleatorio

Como se puede ver este modelo de series de tiempo tiene un nivel promedio, una

tendencia, un factor estacional y un trmino para representar el error aleatorio.

Cada uno de estos componentes debe estimarse a partir de los datos histricos

para desarrollar una ecuacin que pueda utilizarse para pronosticar la demanda

futura.

ANALISIS DE COMPONENTES DE LA DEMANDA

CICLO

ESTACIONAL



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manera con el segundo elemento (dependencia horizontal). Por ejemplo en un

cine, la demanda de las tarjetas postales para opinin es independiente de la

demanda de palomitas de maz. La dependencia vertical podra ser la relacin

entre demanda de las palomitas y la del boleto para el cine (patrn). La

dependencia horizontal podra ser la relacin entre la demanda de las palomitas y

la demanda de la caja que contiene a las palomitas.

Cuando existe una demanda dependiente en la administracin de las

operaciones slo es necesario hacer el pronstico del elemento principal, todos

los elementos dependientes pueden ser relacionados con esta prediccin. Si los

elementos son independientes, es necesario que exista un pronstico para cada

uno de ellos.

Mtodo de Promedio Simple: Un promedio simple es un promedio de los datos

del pasado en el cual las demandas de toods los perodos tienen el mismo peso

relativo. Se calcula de la siguiente forma:

PS = D1+ D2+ D3+ D4+........+ Dn = S Dn

n n

Antes de seguir adelante, hay que considerar el porqu de la obtencin del

promedio. En los datos de demanda, se est tratando de detectar el modelo

general subyacente, o sea la tendencia central de la demanda. La demanda para

cualquier periodo se encontrar por encima o por debajo del modelo subyacente,

y las demandas de diversos periodos quedarn dispersas o distribuidas alrededor

de este modelo. Por tanto, si se obtiene el promedio de todas las demandas

anteriores, las demandas elevadas que se tuvieron en diversos periodos tendern

a ser equilibradas por las bajas demandas de otros periodos. Los resultados

sern un promedio que es representativo del verdadero modelo subyacente,

especialmente cuando se incrementa el nmero de periodos empleados en el

promedio. El promediar reduce las posibilidades de error al dejarse llevar por

fluctuaciones aleatorias que pueden ocurrir en un periodo. Pero si el modelo



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subyacente cambia en el tiempo, el promedio simple no permite detectar este

cambio.

Mtodo de Promedio Mvil

En este mtodo, se supone que la serie de tiempo tiene tan slo un componente

promedio o de nivel ms un componente aleatorio. Se supone que en los datos

de la demanda no existe un patrn estaciona], de tendencia o ciclico. Sin

embargo, algunas versiones ms sofisticadas de promedios mviles pueden

incluir todos estos componentes; vase, por ejemplo, Wheelright and Makridakis

(1977). Cuando se usa la tcnica de promedios mviles, se selecciona un

nmero de periodos N para realizar los clculos. Despus, se calcula la

demanda promedio A, de los N ltimos periodos en el tiempo t. Esto se hace de la

siguiente manera:

At = Dt + Dt-1 + .............+ Dt-N+1

Dado que se supone que la serie de tiempo es suave o lisa, el mejor pronstico

para el periodo t + 1 es simplemente una prolongacin de la demanda que se ha

observado a lo largo del periodo t. Entonces se tiene:

Ft+ 1 = At

Cada vez que se calcula Ft+ 1, se incluye la demanda ms reciente dentro del

promedio y se abandona la demanda ms antigua. Este procedimiento mantiene

N periodos de demanda en el pronstico y hace que el promedio se mueva hacia

delante a medida que se observan nuevos datos.

Si el promedio mvil es de seis periodos responde en forma ms lenta a los

cambios de la demanda que el promedio mvil de tres periodos. Como regla

general, se tiene que mientras ms grande sea el periodo para calcular el

promedio mvil, ms lenta ser la respuesta del modelo a los cambios de la

demanda. Cuando se selecciona un periodo grande, se tiene la ventaja de que el



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pronstico se comporta en forma estable pero la desventaja de qu la respuesta

hacia los cambios reales en el nivel de demanda ser mucho ms lenta.

Mtodo de Promedio Mvil Ponderado

Una forma de hacer que el promedio mvil responda con mayor rapidez a los

cambios de la demanda , es asignando una ponderacin mayor a las

observaciones ms recientes, y puede calcularse de la siguiente forma:

Ft+ 1 = At = w1 D1 + w1 D1+...............+ wn D1-n+1

Con la condicin de que S w =1

Mtodo de Suavizado Exponencial Simple o de Primer Orden

Los modelos de suavizado exponencial se basan en la idea sencilla que puede

calcularse un nuevo promedio a partir de un promedio anterior y la observacin

de demanda ms reciente. Se puede obtener la siguiente ecuacin:

Ft+ 1 = a D1 + (1 a ) Ft

a = es la proporcin de peso asignado a la nueva demanda contra el promedio

anterior (0= a = 1). En la mayora de los pronsticos se suele dar a a un valor

entre 0,1 y 0,3 para mantener una estabilidad razonable.

Mtodo de Suavizado exponencial Doble o de segundo grado

En este modelo utilizamos el pronstico de Suavizado exponencial de primer

orden para estimar la demanda ms reciente. Esto lo podemos calcular como:

Ft+12n = a Ft+11n + (1- a) Ft2n



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Error en el pronstico

Posteriormente, cuando se haga la evaluacin de diferentes mtodos de

pronstico, necesitaremos una medida para conocer la efectividad. El error en el

pronstico es el mecanismo de seguimiento ms comnmente utilizado. El error

en el pronstico es la diferencia numrica entre la demanda pronosticada y la

real. Evidentemente, un mtodo cuyo resultado contiene grandes errores de

prediccin es menos deseable que el que implica menos errores,

MAD: Define una medida del error de suma importancia, la desviacin mediaabsoluta (MAD):

Suma de desviaciones absolutas de todos los periodos

MAD = -------------------------------------------------------------------------

Nmero total de periodos evaluados

S Demanda pronosticada-Demanda real

MAD = ---------------------------------------------------

n

En cada uno de los periodos (i) se compara la demanda actual contra la

pronosticada. Si la prediccin fue perfecta, lo actual es igual a lo predicho, el

error existente es nulo. Como el pronstico sigue adelante, el grado de error se

acumula y se registra periodo a periodo. Despus de cualquier periodo (n)

transcurrido se puede utilizar la ecuacin, para calcular el tamao promedio, (Ia

media) del error en el pronstico hasta ese momento. Es necesario tener en

cuenta que MAD es un promedio de las desviaciones absolutas. Los errores son

medidos sin tomar en consideracin el signo algebraico. La MAD expresa la

dimensin pero no la direccin del error.

Sesgo : La ecuacin siguiente proporciona una medida del error, llamada sesgo.



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Suma de errores algebraicos para todos los periodos

Sesgo = -----------------------------------------------------------------------

Nmero total de periodos evaluados

S ( Demanda pronosticada - Demanda real )

Sesgo = ------------------------------------------------------------

n

A diferencia de MAD, el sesgo indica la tendencia direccional de los errores de

prediccin. Si el procedimiento de prediccin sobreestima constantemente la

demanda actual, el sesgo tendr un valor positivo; si la subestimacin muestra

una tendencia constante, entonces el sesgo tendr un valor negativo.

Una prediccin ideal dara una MAD y un sesgo de cero. go, en la prctica, en general

existe una compensacin entre 1 s(s; MAD, en algunas situaciones hay que conservar uno

a expensas del otro. Si se tuviera que sacrificar uno a expensas del otro, probablemente la

MAD sera el indicador designado. El bajar la MAD hasta o casi cero automticamente

mantendr bajo el nivel del sesgo.

Costos de los errores Qu tan importante es la precisin en los pronsticos?

Todo depende de la situacin. A menudo las decisiones importantes se basan en

informacin proveniente de pronsticos y errores grandes pueden dar como

resultado equivocaciones costosas. Algunos tipos de errores de estimacin

resultan ms costosos que otros. En algunas situaciones, la direccin del error

es crtica; en otros casos la magnitud del error es ms importante. Aun cuando

los costos exactos de los errores a menudo son difciles de determinar, los

errores de prediccin pueden y deben de ser transformados en costos, aun

cuando dicha conversin deba de ser aproximada de una manera intuitiva. En la

actualidad se realizan estudios dirigidos a investigar el impacto del error de

prediccin en el costo de produccin-inventarios. Los estudios basados en la

planeacin de requerimientos de materiales (MRP) para los sistemas produccin-



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inventarios ilustran cmo la reduccin en los errores de prediccin puede dar

menores costos globales de manufactura.

b).- Mtodo de Pronsticos causales

En general los mtodos causales de pronsticos desarrollan un modelo de causa

y efecto entre las demandas y otras variables. Por ejemplo la demanda de

helados puede relacionarse con la poblacin, la temperatura promedio en el

verano y la hora. Se pueden recolectar datos sobre estas variables y llevar a

cabo un anlisis para llevar a cabo la validez del modelo propuesto. Uno de los

mtodo ms conocidos es el de Regresin:

El modelo de regresin simple es : y = a + bx

3.4. Productos Flujos y Procesos

3.4.1.- Procesos

Decisiones sobre seleccin de procesos determinan el tipo de proceso productivo

que se usar y la extensin adecuada del mismo. Por ejemplo, los administradores

de un restaurante de autoservicio deben decidir si producir el alimento en el

momento en que el cliente lo pide o si producirlo para inventario. Losadministradores deben tambin decidir si organizan el flujo del proceso como un

flujo en linca de alto volumen de produccin o como un proceso de bajo volumen de

produccin por lotes. Adems, deben decidir si la empresa ha de integrarse hacia

adelante con el mercado o hacia atrs con sus proveedores. Todas estas

decisiones ayudan a definir el tipo de proceso que se usar para hacer el producto.

La seleccin del proceso se concibe algunas veces como un problema de

distribucin de planta o como una serie de decisiones de nivel relativamente bajo;

pero esto es un error, ya que por el contrario, la seleccin del proceso es de

naturaleza estratgica y tiene una gran importancia. Las decisiones sobre procesos

afectan a los costos, calidad, confiabilidad y flexibilidad de las operaciones. Como

lo seala Wickham Skinner (1969), las decisiones de seleccin de procesos tienden



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a comprometer a la empresa con equipo, instalaciones y un tipo especfico de

fuerza de trabajo. Esto, a la vez, tiende a limitar las opciones estratgicas futuras.

Se consideran las decisiones de seleccin de procesos desde el punto de vista de

una administracin estratgica. La atencin se centra en la descripcin de

diferentes procesos y en las condiciones que pueden llevar a la seleccin de un

proceso en lugar de otro.

Antes de que puedan tomarse las decisiones sobre seleccin de procesos, debe

conocerse el volumen de produccin que se ha planeado alcanzar. Por ello, el

pronstico de demanda y la decisin relativa a la capacidad fsica de las

operaciones deben preceder a la seleccin del proceso.

Existen dos tipos principales de clasificaciones de procesos. Primero, un proceso

se clasifica de acuerdo al tipo de flujo que sigue el producto: flujo en lnea,

intermitente o por proyecto. Segundo, un proceso puede clasificarse de acuerdo al

tipo del pedido: producir para almacenar o producir por pedido. Estas bases de

clasificacin influyen de manera radical en los costos, en los volmenes de

produccin, en la flexibilidad y virtualmente en todos los aspectos de las

operaciones.

Despus de considerar un caso-esttico, las decisiones de seleccin de procesos se

colocan dentro de un contexto dinmico. La seleccin de procesos se concibe como

una serie dinmica de decisiones que ocurre en el tiempo, donde el producto y el

proceso evolucionan juntos.

Existen microdecisiones que afectan las decisiones que se toman en otras partes

dentro del mbito operativo, tales como las decisiones sobre programacin de

actividades, inventarios, diseo del trabajo y los mtodos de control de calidad que

se empleen. Por tanto, las microdecisiones de diseo de procesos deben tomarse,

siempre teniendo en cuenta los efectos que pueden producirse en otras partes del

mbito operativo.

El estudio de los flujos de procesos se relaciona directamente con los procesos de

transformacin, ya que la mayor parte de estos procesos pueden visualizarse como

una serie de flujos que conectan los insumos con los productos. Al estudiar los

flujos de procesos, se analizar cmo se fabrica un producto o como se produce un



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servicio. Alcanzar la secuencia de los pasos que deben emplearse para convertir

los insumos en productos, casi siempre es posible descubrir mejores mtodos o

procedimientos.

El punto central en el anlisis de flujos de procesos est representado por los

diagramas de flujo. Las tcnicas de diagramas de flujo son de fcil comprensin y la

idea de describir los flujos de un proceso en forma de diagrama es de mucha

utilidad y constituye una gran ayuda en la bsqueda de mejores mtodos y

procedimientos. Un modelo puede describir un proceso de transformacin en

trminos ms precisos de lo que es posible con un diagrama de flujo. Puede decirse

que los modelos matemticos son una extensin del anlisis de diagramas de flujo .

ANLISIS DE DIAGRAMAS DE FLUJO

Los diagramas de flujo se usan para describir y mejorar el proceso de

transformacin de los sistemas productivos. Al mejorar la efectividad o eficiencia de

los procesos productivos, algunos o todos los elementos que se presentan a

continuacin podran sufrir cambios. Dichos elementos forman parte integrante del

proceso productivo:

1 . Materia prima

2 . Diseo del producto

3 . Diseo del trabajo

4. Pasos de procesamiento que se usen

5 Informacin de control administrativo6. Equipo o herramientas

El anlisis del flujo de procesos depende principalmente de los conceptos de

sistemas que se describieron en el captulo 1. Para analizar flujos de procesos,



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debe seleccionarse un sistema y deben describirse los insumos, productos,

fronteras y transformaciones. De hecho, el problema del flujo de procesos se

describe como un sistema.

Al emplear el enfoque sistmico para analizar un proceso productivo mediante

diagramas de flujo, deben llevarse a cabo los siguientes pasos:

1 . Decidir acerca de los objetivos del anlisis, por ejemplo, mejorar la eficiencia,

la efectividad, la capacidad de produccin o la moral del trabajador.

2. Seleccionar un proceso (o sistema) productivo relevante para su estudio, como

la totalidad de la operacin o parte de ella.

3 . Describir el proceso actual de transformacin mediante diagramas de flujo y

mediciones de eficiencia.

4. Desarrollar un mejor diseo de procesos mediante la revisin de los flujos del

proceso y/o de los insumos que se empleen. Casi siempre, el proceso

revisado se describe tambin con diagramas de flujo.

5. Obtener la aprobacin de la administracin para el diseo del proceso

revisado.

6. Poner en prctica el diseo del nuevo proceso.

Obsrvese que este mtodo supone que ya existe un proceso. Si en la actualidad

no se dispone de uno, los pasos 3 y 4 deben combinarse para describir el proceso

deseado, pero el resto del mtodo puede an usarse. Ms adelante se ilustra el

mtodo general de anlisis de diagramas de flujo aplicndolo a situaciones

especficas.

. La grfica del flujo de proceso es una herramienta bsica para mejorar el flujo demateriales. Despus de examinarla, el administrador puede combinar ciertas

operaciones, eliminar otras o simplificar algunas operaciones para mejorar la

eficiencia global. Esto puede requerir cambios en la distribucin de planta en el

equipo, en los mtodos de trabajo y tal vez en el diseo del producto.



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Pero no basta, con dibujar las grficas del flujo de proceso. Un punto clave para

analizarlas es formular los siguientes tipos de preguntas: 1

1.Qu: Qu operaciones son realmente necesarias? Pueden algunas

operaciones eliminarse, combinarse o simplificarse? Debera redisearse el

producto de tal modo que se facilite la produccin?

2. Quin: Quin ejecuta cada operacin? Puede redisearse la operacin de

tal modo que se use mano de obra menos calificada o menos horas de mano de

obra? Pueden combinarse las operaciones de tal modo que se enriquezca el

trabajo y se mejore la productividad o las condiciones de trabajo?

3 .Dnde: Dnde se lleva a cabo cada operacin? Puede mejorarse la

distribucin de planta para reducir las distancias que deben recorrerse o para

que lasoperaciones se hagan ms accesibles?4. Cundo Cundo se ejecuta cada operacin ? Existe alguna demora o

almacenaje excesivo? Algunas operaciones estn creando cuello de

botella?

5. Cmo: Cmo se realiza la operacin? Se pueden usar mejores mtodos,

procedimientos o equipos?

Debiera revisarse la operacin con el fin de hacerla ms fcil o para que

consumiera menos tiempo?

3.5.- Distribucin de Planta

Se estudi el anlisis y la forma de construir modelos del flujo de procesos

productivos. Sin embargo, se ha reservado los modelos para la toma de decisiones

sobre la distribucin de las instalaciones fsicas. En este parte se expondr una

serie de decisiones y modelos de distribucin de planta para todo tipo de

instalaciones: aquellas que usan procesos en lnea, procesos intermitentes y

procesos por proyecto.

Los problemas de distribucin de plantas para procesos intermitentes caen dentro

de dos categoras: 1) Los que involucran criterios cuantitativos de decisin, y 2) Los



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que involucran criterios cualitativos. Los problemas que implican criterios

cuantitativos requieren decisiones que pueden ser expresadas en trminos

medibles, tales como costos de manejo de materiales, tiempo de viaje de los

clientes, distancias, etc. Los criterios cualitativos no pueden manejarse con los

mismos mtodos, para los cules se requieren estructurar las caractersticas de

criterios caulitativos que son necesarias determinar para cada tipo de problema

Desde luego, la eleccin de los criterios siempre requiere que se tome una decisin

en lo que respecta a los objetivos de la operacin; por ejemplo, qu es ms

importante en el hospital, minimizar el tiempo de viajes de los pacientes o el de los

doctores? o, Debe minimizarse la suma de ambos?

Criterios Cuantitativos (Mtodo Craft)

Muchos problemas que involucran criterios cuantitativos para la localizacin de las

instalaciones pueden expresarse de la siguiente forma:

C = TijCijDij

donde :

TIJ= viajes entre el departamento i y el departamentos

CIJ = "costo" por unidad de distancia por viaje recorrido de i a j

Dii= distancia de i a j

C = costo total

N = nmero de departamentos

Obsrvese que Ti yC. son constantes fijas y que no dependen de la ubicacin delos departamentos i y j. De este modo, en la ecuacin Di es la nica variable que

depende de las decisiones de ubicacin. Por tanto, en teora se busca la

combinacin especifica de Dij'o el plano de la distribucin de la planta, que d un

valor mnimo para C.



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En la ecuacin el "costo" puede considerarse en dlares o en unidades de tiempo,

para dar cabida ya sea al criterio de manejo de materiales o al de tiempo de viaje.

En realidad, cualquier criterio basado en los recursos puede manipularse

considerando el "costo" como un recurso escaso que debe conservarse o

minimizarse por medio de la decisin de distribucin de planta.

Al observar esta ecuacin, es evidente que el criterio del costo ha sido expresado

como una funcin lineal de la distancia. Esto tiene algunas ventajas matemticas,

pero tambin tiene algunas desventajas prcticas. Por ejemplo, la distribucin de

un distrito escolar en el que cada uno de los 50 estudiantes viven a una milla de la

escuela, se considera equivalente a una distribucin de planta en la que un

estudiante vive a 50 millas y 49 estudiantes viven a una distancia de cero.

Criterios Cualitativos

Los problemas de naturaleza cualitativa se han propuesto en un mtodo de

formulacin y solucin denominado SLP (Planeacin sistemtica de distribucin de

planta). De acuerdo a este enfoque la conveniencia de colocar un departamento

determinado adyacente a cualquier otro puede evaluarse mediante una de las

siguientes categoras: "absolutamente necesario", "especialmente importante",

"importante", ..cercana comn correcta", "poco importante" e "inconveniente". Esta

jerarquizad6n cualitativa puede basarse en consideraciones de seguridad industrial,

conveniencia del cliente o flujos aproximadas entre distintos departamentos. Por

ejemplo, en un supermercado, podra ser conveniente colocar el departamento de

alimentos para bebs cerca del lugar donde se encuentra la leche para facilitar

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