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Artículo Revista de Tecnología e Innovación Junio 2015 Vol.2 No.3 624-636
Aplicación de simulación y diseño de experimentos para optimizar la cantidad de
montacargas en un almacén
VALTIERRA-Joel†, VARGAS-Bertha & RUELAS-Edgar
Instituto Tecnológico Superior de Irapuato. Carretera Irapuato - Silao Km. 12.5, C.P. 36821 Irapuato, Gto. 1CFE Division de distribución Bajío Guanajuato Gto.
Recibido 20 de Abril, 2015; Aceptado 9 de Junio, 2015 ___________________________________________________________________________________________________
Resumen
En el presente artículo se investiga la optimización
del uso de montacargas en el almacén de producto
terminado mediante las herramientas de simulación
y diseño de experimentos, en una empresa que se
dedica a la venta, distribución y envasado de granos
como frijol, lentejas, arroz y garbanzo. A través de
la simulación se realiza un modelo representativo
del sistema real del almacén, donde se analizan
siguientes variables de estudio: el tiempo de
servicio de carga o descarga del autotransporte, el
porcentaje de uso de los diferentes tipos de
montacargas y los tipos de autotransportes.
Considerando los resultados de simulación, se
realiza un diseño de experimento para determinar el
efecto que tiene la cantidad de montacargas de
pasillo y contrabalanceado, y las toneladas sobre la
variable de respuesta que es el tiempo de servicio de
carga y descarga del autotransporte en el almacén.
El resultado de esta investigación establece
alternativas en la cantidad de montacargas para el
almacén, y con esto ayudar a los directivos en la
toma decisiones sobre el funcionamiento del
almacén.
Optimización, Simulación, Diseño de
experimentos, Superficie de respuesta
Abstract
In this article the optimization of the use of forklifts
in the warehouse of finished product is investigated
by simulation tools and design of experiments, a
company dedicated to the sale, distribution and
packaging of grains such as beans, lentils, rice and
chickpea. The service time of loading or unloading
of road transport, the percentage of use of different
types of hoists and motor carrier types: Through a
representative simulation model of the real system
of the warehouse, where these variables are
analyzed study is done. Based on the results of
simulation design experiment was performed to
determine the effect of the amount of corridor and
counterbalanced forklift and tons on the response
variable, which is the operating time of loading and
unloading of vehicles in the store. The result of
research provides alternatives in the amount of
forklifts for warehouse, and thereby helps managers
in making decisions on the operation of the store.
Optimization, Simulation, Design of
Experiments, Response Surface
___________________________________________________________________________________________________
Citación: VALTIERRA-Joel, VARGAS-Bertha & RUELAS-Edgar. Aplicación de simulación y diseño de experimentos
para optimizar la cantidad de montacargas en un almacén. Revista de Tecnología e Innovación 2015, 2-3:624-636
___________________________________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________________________________
† Investigador contribuyendo como primer autor.
© ECORFAN-Bolivia www.ecorfan.org/bolivia
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simulación y diseño de experimentos para optimizar la cantidad de montacargas en
un almacén. Revista de Tecnología e Innovación 2015
Introducción
La competividad mundial ha provocado que las
empresas deban optimizar sus procesos con el
objetivo de obtener una mayor rentabilidad y
lograr mantenerce dentro de este mundo
competitivo. La simulación permite realizar un
análisis completo del área de estudio, de una
manera visual y estadística con el objetivo de
determinar si éste logrará la mejora de las
medidas de desempeño claves del área, en caso
de tener varias alternativas de mejora, se puede
determinar cúal es la mejor [1].
Los diseños factoriales son ampliamente
utilizados en experimentos en los que
intervienen varios factores para estudiar el
efecto conjunto de éstos sobre una respuesta.
Existen varios casos especiales del diseño
factorial general que resultan importantes
porque se usan en trabajos de investigación y
constituyen la base para otros diseños de gran
valor práctico [2].
Descripción de proceso del almacén
La empresa se dedica a la venta, distribución y
envasado de granos como son: frijol, lentejas,
arroz y garbanzo. Estos granos se envasan en
una máquina envasadora, después se envían a la
máquina enfardadora que forma paquetes de
diez bolsas por fardo, estos se acomodan en una
tarima con capacidad de una tonelada, estas
actividades se realizan en el área de producción;
después la tarima es llevada al almacén de
producto terminado y se acomoda en estantes
estáticos, posteriormente se toman para ser
enviadas a los centros de distribución de los
clientes.
Figura 1 Distribución del almacén
El almacén de producto terminado tiene siete
secciones de estantes y un área de embarque
con 12 cortinas para la carga y descarga de
producto y materia prima del autotransportes.
Las cortinas se encuentran enfrente de las
secciones F y G, ver Figura 1. El tipo de estante
que usa la empresa para acomodar las tarimas
de producto terminado es estático, ver Figura 2.
Figura 2 Estante estático
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La empresa usa dos tipos de
montacargas los de pasillo que son eléctricos y
por sus características de dimensiones pueden
entrar dentro de los estantes estáticos, su
desventaja es la altura que impide la entrada al
interior de la caja de carga del autotransporte, la
actividad de estos montacargas es descargar y
cargar las tarimas de los estantes y acercarlas al
área de embarque; el otro tipo de montacargas
es el contrabalanceado, con motor de
combustión y por sus caracteristicas de
dimensiones no puede entrar en los estantes, sus
actividades son llevar las tarimas de producto
terminado del área de embarque al interior de
las cajas de carga del autotransporte;
actualmente el almacén cuenta con tres
montacargas de pasillo y tres
contrabalanceados, ver Figura 3.
Figura 3 Tipos de montacargas
Problema
Los transportistas se quejan del tiempo
excesivo de espera para el servicio de cargar o
descargar del autotransporte en el área de
embarque, esta situación provoca retrazos en las
salidas de los camiones y tractocamiones a los
centros de distribución.
El tiempo de servicio máximo
establecido por la empresa para la actividad de
carga o descarga del autotransporte es de 90
minutos por unidad de transporte. Se realiza un
estudio del tiempo de servicio de carga o
descarga en el área de embarque, el resultado es
un tiempo promedio de espera de 150±30
minutos, con este estudio se demuestra que no
se cumple con el tiempo de servicio establecido
por la empresa.
Metodología
Para la construcción del modelo de simulación
se usa la metodología propuesta por Law [4],
los pasos se muestran a continuación:
Formulación del problema.
Planeación del modelo de simulación.
Recolección de datos para el modelo de
simulación.
Análisis estadístico de los datos
recolectados.
Construcción del modelo de simulación.
Verificación del modelo de simulación.
Validación del modelo de simulación.
Realización de corridas del modelo de
simulación.
Realización del análisis y resultados.
Formulación del problema
Conocer mediante el modelo de simulación se
pretende conocer las siguientes pregutas:
¿tiempo de servicio de carga o descarga del
autotransporte en el almacén?
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¿Los porcentajes de uso de los
diferentes tipos de montacargas?, con la
finalidad de determinar si existe la necesidad de
contratar más montacargas para el área de
almacén.
Planeación del modelo de simulación
En este paso se definen los objetivos globales
del estudio, las configuraciones del sistema a
modelar, las medidas de desempeño, los
recursos y programas a utilizar.
Recolección de datos para el modelo de
simulación
Para la construcción del modelo de simulación
se deben obtener datos del sistema real bajo
estudio, con el objeto de representar el modelo
lo más cercano posible a la realidad del
almacén. Los datos del sistema pueden ser
categorizados como datos estructurales,
operacionales y numéricos, Harrell [5].
Datos estructurales
Medidas del Layout del
almacén.
Tipos de montacargas.
Tipos de autotransportes.
Ubicación de las áreas de
trabajo.
Capacidad de los estantes
estáticos.
Datos operacionales
Horarios de trabajo.
Llegadas del autotransporte.
Flujo de tarimas en el almacén.
Datos numéricos
Tasa de llegada de la materia
prima.
Tiempo de llegada del
autotransporte.
Tiempo de carga o descarga del
autotransporte.
Tiempo de carga o descarga en
los estantes.
Toneladas que se mueven en el
almacén.
Análisis estadístico de los datos recolectados
Para el análisis estadístico de los datos
recolectados en el sistema, se utiliza el
programa Stat: Fit de ProModel. Se aplican las
pruebas de bondad de ajuste Chi Cuadrada,
Kolmogorov-Smirnov y Anderson-Darling para
validar los datos, los cuales se ajustan a las
distribuciones teóricas conocidas para el
desarrollo del modelo.
Construcción del modelo de simulación
Se usa un modelo de simulación discreto y el
programa ProModel para su elaboración. En la
construcción del modelo se usa el plano del
almacén con las siete secciones de estantes y las
doce cortinas de embarque, se utilizan tres
montacargas de pasillo y tres
contrabalanceados, las áreas de preparación de
pedidos, los tipos de autotransporte: camión de
16 toneladas y tractocamiones de 26 toneladas,
y los cuatro productos que se manejan en
almacén, ver Figura 4.
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Figura 4 Modelo de simulación
Verificación del modelo de simulación
Se observar que el modelo realice la lógistica
programada en el funcionamiento del almacén.
De esta manera es posible visualizar un
comportamiento inadecuado del modelo y
corregir los detalles.
Validación del modelo de simulación
Se utiliza la semana con mayor movimiento de
toneladas del año 2013, de determinar si el
modelo de simulación es una representación
adecuada del sistema real, se usa una prueba t-
student con un nivel de significancia del 5%
para la comparación de medias de la siguiente
variable de desempeño: ―Cantidad de toneladas
movidas por semana en el almacén‖.
Las hipótesis estadísticas que se
establece para esta validación son:
Ho: La media de la variable de
desempeño a evaluar por el modelo de
simulación, no presenta diferencia significativa
con respecto a la media de la misma medida de
desempeño del sistema real que se está
estudiando.
H1: La media de la variable de
desempeño a evaluar por el modelo de
simulación presenta una diferencia significativa
con respecto a la media de la misma medida de
desempeño del sistema real que se está
estudiando.
Para validar el resultado de la prueba t-
student se utiliza el programa Minitab. La
variable de desempeño de la semana del sistema
real es de 2009 toneladas por semana, y el
resultado de las 10 réplicas del modelo de
simulación es una media de 2013 toneladas por
semana con una desviación estándar de 62.783,
con un intervalo de confianza de [2075.9,
1950.22] toneladas, con esta información se
acepta la hipótesis nula y se rechaza la
alternativa, por lo tanto, se acepta como válido
el modelo de simulación actual.
Diseño de experimentos
De acuerdo a la recomendación de Law [4], la
fórmula para determinar el número de réplicas
óptimas requeridas (n*(β)), ver ecuación (1). Se
considera como medida de desempeño las
toneladas de granos que se mueven en el
almacén con una β=50 toneladas, donde β es el
error absoluto determinado por las toneladas
movidas, con un nivel de confianza del 95%. El
resultado de este análisis es de nueve réplicas.
(1)
Dónde:
i = número óptimo de corridas
β = error absoluto
α = nivel de significancia
1-α = nivel de confianza
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un almacén. Revista de Tecnología e Innovación 2015
S2(n) = varianza de las corridas piloto
de la medida de desempeño de interés
t = valor de tablas de la distribución t-student
n = número de corridas piloto
Con las nueve réplicas del modelo de
simulación de la situación actual se obtienen los
datos necesarios para evaluar las medidas de
desempeño del modelo.
Realización del análisis de resultados
Con el reporte del programa de simulación se
obtiene el análisis de las medidas de desempeño
de estudio del almacén. Las variables de
desempeño que se investigan son: el tiempo de
servicio de carga o descarga del autotransporte
en el almacén, el porcentaje de uso de los tipos
de montacargas.
Se simulan diferentes escenarios
considerando fijo la variable de toneladas y se
juega con las cantidades de montacargas en el
almacén, ver Tabla 1.
Tonelada
s por
semana
Montacargas de
pasillo (MP)
Montacargas
contrabalanceado
(MC)
2000 1 1
2000 2 2
2000 3 3
Tabla 1 Escenarios de simulación
En el Grafico 1 se muestra el resultado
de la medida de desempeño del tiempo de
servicio de carga o descarga del autotransporte
en el almacén. En esta gráfica se observa los
tres escenarios que se mencionan en la Tabla 1
En el escenario donde se usa un
montacargas de pasillo (MP) y un
contrabalanceado (MC) el tiempo de servicio es
de 2419 minutos, cabe mencionar que en el
sistema quedaron autotransporte a la espera de
ser atendidos; en el segundo escenario donde el
número de montacargas MP es de 2 y MC
también es de 2, se observa que el tiempo de
servicio es de 144.43 minutos; en el tercer
escenario donde se tiene 3 montacrgas de MP y
tres MC el tiempo de servicio es de 60.9
minutos.
En este último escenario si se cumple
con el tiempo de servicio de carga y descarga
de 90 minutos, con esto se confirma que el
almacén cuenta con los montacargas necesarios
para su funcionamiento.
Grafico 1 Tiempo de servicio de carga o descarga
(minutos)
En el Grafico 2 se muestra el resultado
de la variable de estudio del porcentaje de uso
de los montacargas de pasillo en el almacén. En
el escenario donde se usa un montacargas de
pasillo el porcentaje de utilización es de
98.28%, bajo este esquema el almacén no cubre
con el tiempo de servicio de carga o descarga
del autotransporte establecido, quedando
autotransportes dentro del sistema.
2419
144,43 60,9
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
MP 1 y MC 1 MP 2 y MC 2 MP 3 y MC 3
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En el escenario de dos montargas MP el
porcentaje de uso es de 76.98%, con esto se
demuestra que el almacén puede trabajar con
dos montacargas de pasillo; para el escenario de
tres montacargas MP el porcentaje de uso es de
51.19%. Considerando los resultados se
recomienda que se contraten dos montacargas
de pasillo por semana para cumplir con el
tiempo de servicio de carga o descarga
establecido.
Grafico 2 Porcentaje de uso de los MP en el almacén
Para analizar la variable de estudio del
porcentaje de uso de montacargas
contrabalanceado se considera la variación de
uno hasta tres montacargas en el almacén. En el
Grafico 3 se muestran los resultados de los
diferentes escenarios. En el escenario donde se
utiliza un montacargas contrabalanceado el
porcentaje de utilización es de 99.93%, bajo
este esquema el almacén no cubre con el tiempo
de servicio de carga o descarga; en el segundo
escenario donde hay dos montacargas MC el
porcentaje de uso es de 92.79%, con esto se
demuestra que el almacén trabaja muy forzado
con dos montacargas; en el tercer escenario
donde hay tres montacargas el porcentaje de
uso es de 60.57%. En base a los resultados se
recomienda que se continúe con el contrato de
los tres montacargas contrabalanceados.
Grafico 3 Porcentaje de uso de los MC en el almacén
Conclusiones
Al analizar los resultados de las medidas de
desempeño de estudio se demuestra que el
almacén puede funcionar con dos montacargas
de pasillo y tres contrabalanceados, para
evaluar los escenarios con la variación de las
toneladas que se mueven por semana, se
propone realizar un diseño de experimentos
considerando los siguientes factores: toneladas
de grano que se mueven por semana en el
almacén, la cantidad de montacargas de pasillo
y contrabalanceado.
Diseño de experimentos
El diseño experimental consiste en una serie de
pruebas en las que se establecen valores reales
de los factores más importantes según un
diseño determinado. Un experimento diseñado
es una prueba en la cual se inducen cambios
deliberados en las variables de entrada de un
proceso o sistema, de manera que sea posible
observar e identificar las causas de los cambios
en la variable de salida [3].
Existen varios tipos de diseños que se
pueden implementar al momento de evaluar los
efectos de diferentes factores sobre cierta
variable de respuesta, entre los más utilizados
se encuentran el diseño factorial de tipo 2k, 3k,
completos entre otros.
98,28
76,89
51,19
0
20
40
60
80
100
120
% Uso de MP 1% Uso de MP 2% Uso de MP 3
99,93 92,79
60,57
0
20
40
60
80
100
120
% Uso de MC
1
% Uso de MC
2
% Uso de MC
3
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En la notación anterior la letra ―k‖,
representa la cantidad de factores (variables
explicativas) inmersas en el estudio y la base
representan la cantidad de niveles que se
contempla en cada factor, los cuales pueden ser
de tipo cualitativo o cuantitativo.
Para usar un enfoque estadístico al
diseñar y analizar un experimento se requiere
que todos los participantes en él tengan de
antemano una idea clara de qué es exactamente
lo que se va a estudiar, cómo se van a recopilar
los datos y, al menos una idea cualitativa de
cómo se van a analizar [3].
Para el desarrollo del diseño de
experimentos se utiliza la metodología
propuesta por Montgomery [3], los pasos se
muestran a continuación:
Planteamiento del problema.
Elección de factores y niveles.
Selección de variable de respuesta.
Elección del diseño de experimentos.
Realización del experimento.
Análisis de datos.
Conclusiones y recomendaciones.
Planteamineto del problema
La investigación pretende analizar la relación
existente entre el tiempo de servicio de carga o
descarga del autotransporte en el almacén con
referencia a la cantidad de montacargas de
pasillo y contrabalanceado.
Elección de los factores y niveles
En el diseño de experimentos se consideran los
siguientes factores: toneladas de granos que se
mueven por semana con un nivel bajo de 1250
y un nivel alto de 2000; cantidad de
montacargas contrabalanceado con un nivel
bajo de 2 unidades y un nivel alto de 3 unidades
; para los montacargas de pasillo con un nivel
bajo de 2 unidades y un nivel alto de 3
unidades, ver Tabla 2. Por recomendación de
los directivos de la empresa es necesario tener
dos montacargas de cada tipo por cuestiones de
seguridad por si falla alguno.
Factores Niveles
Toneladas por semana
(TON) 1250 2000
Montacargas
contrabalanceado (MC) 2 3
Montacargas de pasillo (MP) 2 3
Tabla 2 Factores y niveles del diseño de experimentos
Selección de la variable de respuesta
Para este diseño de experimentos se considera
el tiempo de servicio de carga o descarga del
autotransportes en el almacén como la variable
de respuesta, esta variable es importante porque
mide el tiempo que tardan los autotransportes
en las cortinas de carga o descarga del área de
embarque.
Elección del diseño de experimentos
Para este estudio se elige un diseño factorial
completo de tres factores y dos niveles, se
realizan cuatro réplicas con un total de treinta
dos corridas.
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Realización del experimento
Para el desarrollo del estudio se utiliza el
modelo de simulación para realizar los
escenarios y las réplicas necesarias para el
experimento, para el análisis de resultados del
experimento se usa el programa Minitab.
Análisis de los datos
El resultado del análisis de varianza de la
variable de respuesta tiempo de servicio de
carga o descarga del autotransporte en el
almacén se muestra en la Tabla 3. En esta tabla
se observa los factores más significativos o que
inciden en mayor proporción sobre la variable
de respuesta. Al aplicar un diseño factorial
completo se determina las variables que tiene
significancia para el experimento, en respuesta
los factores de toneladas (TON), montacargas
de pasillo (MHP) y contrabalanceado (MHS)
son significativas y sus interacciones entre
factores, en la interacción de los tres factores el
valor P es 0.352 esto significa que no influye en
el tiempo de servicio de carga o descarga del
autotransporte en el almacén.
Tabla 3 Análisis de varianza para el tiempo de servicio
en el almacén
Con el resultado del análisis de la Tabla
3 se acepta la hipótesis nula que se establece en
esta investigación:
Ho: Existente relación significativa entre
el tiempo de servicio de carga o descarga del
autotransporte en el almacén y la cantidad de
montacargas de pasillo y contrabalanceado.
H1: No existente relación significativa
entre el tiempo de servicio de carga o descarga
del autotransporte en el almacén y la cantidad
de montacargas de pasillo y contrabalanceado.
Se acepta los factores que están
involucrados con la variable de respuesta
removiendo la interacción de los tres factores,
ver Tabla 4.
Tabla 4 Análisis de varianza para el tiempo de servicio
en el almacén
Se realiza un diagrama de pareto de
efectos estandarizados, ver Grafico 4. En esta
gráfica muestra que los efectos principales
sobre la variable de respuesta en este caso son
las toneladas el factor más importante, después
los montacargas contrabalanceados (MHS), y la
interacción entre toneladas y MHS, en menor
importancia el de montacargas de pasillo
(MHP) y la interacción de toneladas y MHP.
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AB
B
AC
C
A
403020100
Té
rmin
o
Efecto estandarizado
2.06
A TO N
B MHP
C MHS
Factor Nombre
Diagrama de Pareto de efectos estandarizados(la respuesta es TSIS, Alfa = 0.05)
Grafico 4 Diagrama de Pareto de efectos estandarizados
Se realiza una gráfica de efectos
principales para la variable de repuesta, ver
Grafico 5. En esta gráfica se observa que las
toneladas ocasionan un efecto más
representativo cuando se incrementa de 1250
toneladas a 2000, esto hace que se incremente
el tiempo de servicio de carga y descarga del
autotransporte en el almacén.
El factor de montacargas
contrabalanceado (MHS) tiene un efecto
significativo con respecto a la variable de
respuesta, cuando hay dos MHS el tiempo de
servicio aumenta y cuando hay tres MHS el
tiempo de servicio disminuye. En el factor del
montacargas de pasillo (MHP) el efecto es
menor y se puede considerar el uso de dos
montacargas para el almacén.
20001250
100
80
60
40
32
32
100
80
60
40
TON
Me
dia
MHP
MHS
Gráfica de efectos principales para TSISMedias de datos
Grafico 5 Gráfica de efectos principales para tiempo de
servicio
En la gráfica de interacciones se muestra
que factores interactúan entre sí, ver Grafico 6.
En está gráfica de observa que los factores de
toneladas y montacargas de pasillo no hay
interacción, de igual manera para el factor
toneladas y montacargas contrabalanceados, se
demuestra que no hay interacción en los otros
dos factores.
32 32
150
100
50
150
100
50
T ON
MHP
MHS
1250
2000
TON
2
3
MHP
Gráfica de interacción para TSISMedias de datos
Grafico 6 Intercción para el tiempo de servicio
Conclusiones y recomendaciones
El resultado del diseño de experimentos
confirma que los factores: toneladas,
montacargas de pasillo y contrabalanceado son
significativos para el tiempo de servicio de
carga o descarga del autotransporte en el
almacén. Se decide utilizar superficie de
respuesta para determinar cuándo es necesario
considerar trabajar con dos o tres montacargas
para ambos tipos.
Superficie de respuesta
La metodología de superficie de respuesta,
(MSR o RSM, por sus siglas en inglés) es un
conjunto de técnicas matemáticas y estadísticas
útiles para modelar y analizar problemas en los
cuales una respuesta de interés es influida por
varias variables, y el objetivo es optimizar esta
respuesta [3].
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TON
MH
S
20001900180017001600150014001300
3.0
2.8
2.6
2.4
2.2
2.0
MHP 3
Valores fijos
>
–
–
–
–
< 40
40 60
60 80
80 100
100 120
120
TSIS
Gráfica de contorno de TSIS vs. MHS, TON
Grafico 7 Contorno del TSIS vs. MHS, TON
Se realiza una gráfica de contorno para
determinar la relación del tiempo de servicio de
carga o descarga del autotransporte en el
almacén con los factores de montacargas
contrabalanceado (MHS) y toneladas (TON),
ver Grafico 7. En esta gráfica se muestra como
cambia el tiempo de servicio de carga o
descarga del autotransporte conforme se
incrementan las toneladas. Se busca que el
tiempo de servicio sea menor de 90 minutos, el
intervalo de tiempo de servicio de 80 a 100
minutos corresponde con movimientos de 1600
a 1800 toneladas por semana, con esta
información se considera que en el almacén se
debe de manejar con dos montacargas
contrabalanceados cuando se mueven menos de
1700 toneladas por semana en el almacén.
TON
MH
S
20001900180017001600150014001300
3.0
2.8
2.6
2.4
2.2
2.0
MHP 3
Valores fijos
>
–
–
–
–
< 40
40 60
60 80
80 100
100 120
120
TSIS
Gráfica de contorno de TSIS vs. MHS, TON
Grafico 8 Contorno del TSIS vs. MHP, TON
Se realiza una gráfica de contorno para
determinar la relación del tiempo de servicio de
carga o descarga del autotransporte en el
almacén con los factores de montacargas de
pasillo (MHP) y toneladas (TON), ver Grafico
8. En esta gráfica muestra cómo cambia el
tiempo de servicio de los camiones con respecto
a la toneladas y el número de montacargas de
pasillo, se busca que el tiempo de servicio sea
menor de 90 minutos, con esta gráfica se
confirma que el almacén puede trabajar con dos
montacargas de pasillo cuando se muevan 2000
toneladas por semana.
Se realiza una gráfica de optimización
para evaluar el tiempo de servicio de carga o
descarga del autotransporte en el almacén para
cumplir con el tiempo establecido de 90
minutos, considerando dos montacargas de
pasillo (MHP), tres montacargas
contrabalanceados (MHS) y 2000 toneladas por
semana, ver Grafico 9. En esta gráfica se
observa que el objetivo del tiempo de servicio
es de 87.45 minutos, por lo tanto, se concluye
que la cantidad de montacargas propuesto
cumple con el tiempo establecido.
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Artículo Revista de Tecnología e Innovación Junio 2015 Vol.2 No.3 624-636
ISSN-2410-3993
ECORFAN® Todos los derechos reservados.
VALTIERRA-Joel, VARGAS-Bertha & RUELAS-Edgar. Aplicación de
simulación y diseño de experimentos para optimizar la cantidad de montacargas en
un almacén. Revista de Tecnología e Innovación 2015
Grafico 9 Gráfica de optimización
Se analiza en la gráfica de optimización
cuando es necesario contratar un tercer
montacargas contrabalanceado (MHS)
considerando las toneladas que se mueven en el
almacén, ver Grafico 10. Esta gráfica muestra
que para cumplir con un tiempo de servicio
menor de 90 minutos del autotransporte en el
almacén, se debe manejar como máximo 1600
toneladas con esto se garantiza que el tiempo de
servicio es de 91.13 minutos, cuando se
manejan tonelada mayores de 1600 es necesario
solicitar la renta de un tercer montacargas.
La información de las toneladas que se
moverán por semana en el almacén se puede
conocer con anticipación por los pedidos que se
tiene que entregar a los centros de distribución
y la materia prima que llega al almacén.
Grafico 10 Gráfica de optimización
Resultados
El resultado de esta investigación es proponer la
cantidad de montacargas adecuados para el
almacén, conociendo las toneladas que se
manejan por semana en el almacén de producto
terminado, las combinaciones de montacargas y
toneladas se muestra en la Tabla 5.
Alternativa 1 Alternativa 2
Cantidad toneladas
por semana < 1600 > 1600
Montacargas de
pasillo (MHP) 2 2
Montacargas
contrabalanceado
(MHC)
2 3
Tabla 5 Alternativas de cantidades de montacargas en el
almacén
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VALTIERRA-Joel, VARGAS-Bertha & RUELAS-Edgar. Aplicación de
simulación y diseño de experimentos para optimizar la cantidad de montacargas en
un almacén. Revista de Tecnología e Innovación 2015
Conclusiones
El uso de las herramientas de simulación y
diseño de experimentos ayudaron a optimizar el
tiempo de servicio de carga o descarga del
autotransporte en el almacén mediante la
variación en la cantidad de los de montacargas
dentro del almacén. El impacto económico de
este proyecto fue reducir el costo en el uso de
un montacargas de pasillo en el almacén, se
obtuvo una reducción del 33% en el costo total
de la renta de los montacargas.
Otro beneficio fue establecer cuando se
requiere contratar un tercer montacargas
contrabalanceado para el almacén de producto
terminado considerando las toneladas que se
mueven en el almacén.
Se demostró a los encargados del
almacén de producto terminado la cantidad de
montacargas adecuados para realizar las
actividades de carga o descarga de
autotransportes en al área de embarque, y que
es necesario tener más control sobre los
operadores que manejan los montacargas.
Aplicar las herramientas de simulación
y diseño de experimentos en los sistemas de
manufactura ayuda a justificar proyectos de
mejora, estas herramientas permiten visualizar
diferentes escenarios, condiciones, restricciones
y efectos que están presentes en los sistemas
reales, además de ayudar en la toma de
decisiones a las organizaciones.
Agradecimiento
Se reconoce el apoyo de las empresas
Almacenes Vaca y Campo fresco para la
realización de este proyecto, también al
Instituto Tecnológico Superior de Irapuato
(ITESI) por el soporte en la elaboración de este
proyecto de investigación.
Referencias
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G. Rodríguez, ―Análisis de alternativas de
automatización en planta de rendimiento
mediante simulación,‖ AcademiaJournal, vol. 5.
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I. Artamónova, S. Fernández, y D. Mosqueda,
―Análisis del rendimiento de los estudiantes
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particular,‖ Scientia Et Technica, vol. 16. No.
44, pp. 78-83, abril 2010.
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experimentos, Segunda edición, Limusa Wiley,
México, 2011.
Law, Averill, Simulation modeling and
analysis, McGraw Hill, 2007.
C. Harrell, B. Ghosh, y R. Bowden, Simulation
using promodel, McGraw Hill, 2011.
H. Gutierrez, Análisis y diseño de
experimentos, Segunda edición, Mcgraw Hill,
México, 2008.
