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DETRÁS DE UNA SIMPLE CARPETAmiweb.yabiru.com.ar/sisop/SIMULACION/simulacion/Simul - apunte p… · 2 main objetive, although for the last five years the company has been having problems

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  • DETRÁS DE UNA SIMPLE CARPETA

    YYAAMMIILLAA AA.. ZZAAKKHHEEMM:: [email protected] RR.. RROODDRRÍÍGGUUEEZZ PPRREESSTTAA:: [email protected]@yyaahhoooo..ccoomm..aarr

    UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA NACIONAL – FACULTAD REGIONAL BUENOS AIRES

    RESUMEN

    El objetivo del trabajo es ayudar a mejorar la calidad del servicio y la rentabilidad en una empresa utilizando la simulación. Esto se pretende lograr mediante la obtención de información y la proporción de la herramienta y el modelo de simulación a los encargados para la toma de decisiones.

    El caso analizado corresponde a la imprenta DKL SRL, la cual se dedica a las impresiones offset. Dicha empresa concentra su producción de acuerdo a las necesidades del único cliente que posee. La maximización de sus ganancias y la satisfacción de su cliente siempre fue el objetivo a lograr, aunque desde hace cinco años la empresa sufre problemas con el cumplimiento de los pedidos encargados.

    Durante el verano se ven excedidos por la gran demanda de carpetas escolares, obligándolos a efectuar horas extras, comprar excesivamente materiales, y otras veces optar por no realizar el trabajo.

    La metodología aplicada es la simulación dinámica, la cual permite construir modelos que reproduzcan el comportamiento de sistemas complejos.

    En DKL SRL se vieron sorprendidos por los resultados al simular con las variables de control manejadas, y por las mejoras que se pueden obtener mediante la simple manipulación de dichas variables, permitiéndoles evaluar si deben habilitar un nuevo turno.

    PALABRAS CLAVES

    Simulación-Dinámica.Toma-de-Decisiones.Planificación-a-Futuro.Gestión-Empresarial.

    ABSTRACT

    This work's purpose is to help improve the service quality and profitability in a company using dynamic simulation. This is to be accomplished by gathering information and providing a tool and a simulation model to the managment for decision making.

    The analized case belongs to DKL SRL imprint, which dedicates to offset printings. This company concentrates its production acording to its only client needs. Earnings maximization and its client satisfaction has always been the

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    main objetive, although for the last five years the company has been having problems with the fulfillment of the client's orders.

    During summer they are exceeded in work due to the large amount of school folders demand, being forced to work overtime, buying materials excessively, and sometimes chossing not to fulfill the order.

    The methodology used is dynamic simulation, which allows the building of models that emulate complex system behaviours.

    At DKL SRL they were surprised by the results by doing the simulation with certain control variables, and because of the improvements that can be done by the simple manipulation of those variables, allowing then evaluate whether a new turn should be enabled.

    KEYWORDS

    Dynamic-Simulation.Decision-Making.Forward-Planning.Business-Management.

    1.- INTRODUCCIÓN

    La empresa DKL S.R.L. se dedica a realizar impresiones offset dentro del complejo de industrias Parami S.A. para dicho cliente. DKL se constituyó en 1968 y su nombre proviene de las siglas de los apellidos de cada uno de sus socios: Desiderio, Kosira y La Torre.

    En principio la empresa surgió como una pequeña imprenta que, con el correr de los años, aumentó el nivel de producción hasta orientar su mercado a las impresiones offset. Luego de la crisis del año 2001, se vieron en la obligación a buscar un nuevo lugar a donde ubicar su negocio, ya que el lugar donde se encontraban no les resultaba lo suficientemente rentable para afrontar la crisis. Fue entonces, en el año 2003, que se mudaron al complejo Parami, ubicado en el partido de San Martín. Una vez instalados allí, Parami pasó a ser su único cliente.

    La demanda de la industria Parami varía de acuerdo al período del año. Durante los meses de diciembre, enero y febrero se requieren carpetas escolares, separadores y cuadernos. Durante los meses de marzo, abril y mayo se requieren sobre todo cuadernos. De julio a octubre hacen agendas PM (Planner Master) y durante el mes de noviembre se hacen catálogos.

    La problemática presentada por DKL radica en el período Diciembre - Febrero cuando el nivel de producción muchas veces supera la jornada laboral diaria la cual es de 8 hs. La máquina que imprime carpetas puede realizar 1000 impresiones por hora, y a menudo el pedido diario supera las 8000 impresiones.

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    Los materiales necesarios para hacer las carpetas son papel ilustración y tintas, cuyos colores son negro, cyan, magenta y amarillo. Si no se disponen en cantidades necesarias de estos materiales no se puede realizar el pedido del cliente, y como se trata de un único cliente se busca satisfacer su demanda lo más posible, ya que la incapacidad para cumplir con un trabajo puede acarrear la pérdida de trabajos futuros hasta llegar a perder el cliente. Por esta misma razón siempre se aceptan los trabajos por más que se requieran horas extras.

    2.- DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA

    En base a nuestro relevamiento en DKL y reunión con uno de los socios de la empresa, quedó en manifiesto que desean obtener información para decidir cual es el stock óptimo de reposición de los materiales necesarios para las impresiones y el tamaño del pedido óptimo de los mismos. Además quieren evaluar si los próximos veranos es conveniente abrir un nuevo turno para la impresión de carpetas o seguir trabajando horas extras como en los años anteriores.

    Para ello nos brindaron la información detallada de la cantidad de pliegos (impresiones) que su cliente solicita diariamente, cuyo detalle y f.d.p. correspondiente se encuentran en el Anexo 1. Adicionalmente, nos dijeron que la cantidad de tinta, de color cyan, magenta y amarillo, para cada pliego, varia de 0.1 a 0.3 gramos por impresión, de manera equiprobable, dependiendo del pedido; y entre 0.2 y 0.4 para el color negro. Todas las impresiones llevan los 4colores dado que con ellos se pueden recrear los colores que a los chicos más les gustan.

    Las tintas vienen en latas de 1 Kg. y la demora de entrega del proveedor para cualquiera de las tintas es de 1 día. En cuanto al papel impresión viene en resmas de 500 hojas y la demora del proveedor es de 3 días. El flete para transportar los materiales es gratuito, por lo que no existe ningún costo de emisión del pedido.

    El depósito posee una capacidad máxima para alojar 100 resmas y 100 latas de pintura (se reserva un espacio de 25 latas para cada color). Si se supera esta cantidad la mercadería quedaría a la intemperie, corriendo el riesgo de arruinarse por lo que directamente se las considera perdida. El costo de cada lata perdida es de $30 y por cada resma $80. El costo por hora extra es de $100 por hora y el costo por no realizar un trabajo es

    de $528, que corresponde al día perdido de trabajo.La empresa desea saber el costo total de horas extra, el costo total por

    los trabajos no realizados y el costo de los materiales perdidos.

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    3.- ANÁLISIS PREVIO

    3.1.- Metodología

    Avance del tiempo constante. t: 1día.

    3.2.- Clasificación de variables

    Variables exógenas no controlables (datos)

    ID, CTIC, CTIM, CTIA, CTIN

    Variables exógenas de control

    SRP, SRTN, SRTA, SRTC, SRTM, TPP, TPTN, TPTA, TPTC, TPTM

    Variables endógenas de estado

    STP, STTN, STTA, STTC, STTM

    Variables endógenas de resultado

    CTHE, CTTNR, CTMP

    3.3.- Clasificación de eventos

    Eventos propios del tImpresiones diarias.

    Eventos comprometidos en t anterioresLlegada de papel, llegada de tinta negra, llegada de tinta amarilla,

    llegada de tinta cyan, llegada de tinta magenta.

    Eventos comprometidos para t futurosEmisión de pedido de papel, emisión de pedido de tinta negra, emisión

    de pedido de tinta amarilla, emisión de pedido de tinta cyan, emisión de pedido de tinta magenta.

    3.4.- Tabla de eventos futuros

    FLLP, FLLTN, FLLTA, FLLTC, FLLTM

    4.- SIGNIFICADO DE ABREVIATURAS

    ID: Impresiones diariasCTIC: Cantidad de gramos de tinta de color cyan por impresión CTIM: Cantidad de gramos de tinta de color magenta por impresión CTIA: Cantidad de gramos de tinta de color amarillo por impresión CTIN: Cantidad de gramos de tinta negra por impresiónSRP: Stock de reposición del papel en cantidad de resmasSRTN: Stock de reposición de la tinta negra en cantidad de latasSRTA: Stock de reposición de la tinta amarilla en cantidad de latasSRTC: Stock de reposición de la tinta cyan en cantidad de latas

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    SRTM: Stock de reposición de la tinta magenta en cantidad de latasTPP: Tamaño del pedido de papel en cantidad de remasTPTN: Tamaño del pedido de la tinta negra en cantidad de latasTPTA: Tamaño del pedido de la tinta amarilla en cantidad de latasTPTC: Tamaño del pedido de la tinta cyan en cantidad de latasTPTM: Tamaño del pedido de la tinta magenta en cantidad de latasSTP: Stock total de papel en cantidad de resmasSTTN: Stock total de tinta negra en cantidad de latasSTTA: Stock total de tinta amarilla en cantidad de latasSTTC: Stock total de tinta cyan en cantidad de latasSTTM: Stock total de tinta magenta en cantidad de latasCTHE: Costo total de las horas extra en pesosCTTNR: Costo total de los trabajos no realizados en pesosCTMP: Costo total de los materiales perdidos en pesosFLLP: Fecha de próxima llegada de papel FLLTN: Fecha de próxima llegada de tinta negraFLLTA: Fecha de próxima llegada de tinta amarillaFLLTC: Fecha de próxima llegada de tinta cyanFLLTM: Fecha de próxima llegada de tinta magentaCTA: Cantidad total de latas usadas de color amarillo.CTM: Cantidad total de latas usadas de color magenta.CTC: Cantidad total de latas usadas de color cyan.CTN: Cantidad total de latas usadas de color negro.CSTA: Cantidad de latas sobrantes de tinta amarillo.CSTM: Cantidad de latas sobrantes de tinta magenta.CSTC: Cantidad de latas sobrantes de tinta cyan.CSTN: Cantidad de latas sobrantes de tinta negra.

    5.- DIAGRAMA DE BLOQUES

    Para realizar el desarrollo del modelo, correr la simulación, y obtener los resultados del comportamiento del mismo, utilizamos el software Stella iThink 9.0.2

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    SRP

    SRTN

    SRTA

    SRTC

    SRTM

    TPP

    TPTN

    TPTA

    TPTC

    TPTM

    STP

    STTN

    STTA

    STTC

    STTM

    ID

    CTIA

    CTIN

    CTHE

    CTTNR

    CTMP

    ESTP

    SSTP

    FLLP

    FLLTN

    FLLTA

    FLLTC

    FLLTM

    ESTTN

    SSTTN

    ESTTA

    SSTTA

    ESTTC

    SSTTC

    SSTTM

    ESTTM

    ECTHE

    ECTTNR

    ECTMP

    EFLLTN

    EFLLTM

    EFLLTC

    EFLLTA

    EFLLP

    CTIC

    CTN

    CTIM

    CTA

    ID

    CTC

    CTM

    CTA

    CTC

    CTM

    STP

    STTA

    STTC

    STTM

    STTN

    CSP

    CSTA

    CSTC

    CSTM

    CSTN

    CSPCSTA

    CSTC

    CSTM CSTN

    SSTP2

    SSTA2

    SSTTC2

    SSTTM2

    SSTTN2

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    6.- LENGUAJE ITHINK

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    7.- ANÁLISIS DE RESULTADOS

    7.1.- Escenario 1

    Variables de control

    Papel T. Amarilla Tinta Cyan T. Magenta Tinta NegraSRP = 70 SRTA = 10 SRTC = 10 SRTM = 10 SRTN = 15TPP = 50 TPTA = 16 TPTC = 16 TPTM = 16 TPTN = 15

    Resultados

    Costos:CTHE $ 289.900,00CTMP $ 100.010,00CTTNR $ 20.592,00

    Grafico del stock de papel en función del tiempo:

    Grafico del stock de tintas de color en función del tiempo:

    Grafico del stock de tinta negra en función del tiempo:

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    Conclusión

    Actualmente la empresa DKL utiliza estos stocks de reposición y tamaños de pedido para manejarse a diario. Según nos informó uno de los socios, al ver la simulación, quedó en evidencia que la elección del tamaño de pedido de cada uno de los materiales y el stock de reposición no son los adecuados ya que no se puede satisfacer 100% al cliente y además, a largo plazo, los costos de materiales perdidos son altos.

    7.2.- Escenario 2

    Variables de control

    Papel T. Amarilla Tinta Cyan T. Magenta Tinta NegraSRP = 30 SRTA = 6 SRTC = 6 SRTM = 6 SRTN = 9TPP = 50 TPTA = 16 TPTC = 16 TPTM = 16 TPTN = 15

    ResultadosCostos:CTHE $ 263.600,00CTMP $ 0,00CTTNR $ 269.280,00

    Grafico del stock de papel en función del tiempo:

    Grafico del stock de tintas de color en función del tiempo:

    Grafico del stock de tinta negra en función del tiempo:

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    Conclusión

    En una segunda corrida, realizada en conjunto con los socios de la empresa, decidimos disminuir los tamaños de pedido y los stocks de reposición para verificar si de esta manera disminuían los costos de los materiales perdidos.

    Como podemos observar en los resultados, si bien se disminuyó a cero el costo de materiales perdidos, aumento drásticamente el costo por trabajos no realizados, lo cual indica que no se estaría cumpliendo con las expectativas del cliente.

    12.3.- Escenario 3

    Variables de control

    Papel T. Amarilla Tinta Cyan T. Magenta Tinta NegraSRP = 70 SRTA = 10 SRTC = 10 SRTM = 10 SRTN = 15TPP = 40 TPTA = 15 TPTC = 15 TPTM = 15 TPTN = 13

    Resultados

    Costos:CTHE $ 266.500,00CTMP $ 11.330,00CTTNR $ 15.312,00

    Grafico del stock de papel en función del tiempo:

    Grafico del stock de tintas de color en función del tiempo:

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    Grafico del stock de tinta negra en función del tiempo:

    Conclusión

    Persiguiendo la búsqueda de óptimos resultados, planteamos la idea de buscar un punto medio entre las dos corridas anteriores. De esta manera logramos resultados satisfactorios, ya que se logro disminuir tanto el costo de materiales perdidos como el de trabajos no realizados, minimizando las perdidas y aumentando la satisfacción del cliente.

    7.4.- Escenario 4

    Variables de control

    Papel T. Amarilla Tinta Cyan T. Magenta Tinta NegraSRP = 70 SRTA = 15 SRTC = 15 SRTM = 15 SRTN = 17TPP = 80 TPTA = 19 TPTC = 19 TPTM = 19 TPTN = 20

    Resultados

    Costos:CTHE $ 253.600,00CTMP $ 205.800,00CTTNR $ 13.200,00

    Grafico del stock de papel en función del tiempo:

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    Grafico del stock de tintas de color en función del tiempo:

    Grafico del stock de tinta negra en función del tiempo:

    Conclusión

    Luego de la corrida anterior, intentamos maximizar la satisfacción de cliente pero sin aumentar demasiado el costo de materiales perdidos.

    Los resultados denotan que los costos de materiales perdidos crecen ampliamente y sin embargo los costos de trabajos no realizados se mantienen casi igual, por lo que no se logra aumentar la satisfacción del cliente.

    12.5.- Escenario 5

    Variables de control

    Papel T. Amarilla Tinta Cyan T. Magenta Tinta NegraSRP = 85 SRTA = 20 SRTC = 20 SRTM = 20 SRTN = 22TPP = 90 TPTA = 22 TPTC = 22 TPTM = 22 TPTN = 23

    Resultados

    Costos:CTHE $ 258.400,00CTMP $ 2.845.230,00CTTNR $ 2.640,00

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    Grafico del stock de papel en función del tiempo:

    Grafico del stock de tintas de color en función del tiempo:

    Grafico del stock de tinta negra en función del tiempo:

    Conclusión

    En la búsqueda de maximizar la satisfacción del cliente y disminuir el costo de trabajos no realizados, decidimos incrementar aun más tanto el tamaño del pedido como el stock de reposición de cada unos de los materiales necesarios para la fabricación de las carpetas.

    Como podemos observar, el costo de materiales perdidos para la máxima satisfacción del cliente es muy excesivo y la empresa no esta en condiciones de afrontar dichos gastos, según nos informo Leonardo Desiderio.

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    8.- CONCLUSIONES

    Luego de analizar los resultados de las diferentes corridas de la simulación, y de dialogar con los socios de la empresa, concluimos que el escenario óptimo es el tercero.

    Por parte de la empresa se vieron muy agradecidos y conformes con nuestro trabajo ya que les permitió ver que algo a lo que le daban tan poca importancia como es el stock de reposición de los materiales y los tamaños de pedido tienen una incidencia tan importante dentro de los resultados de la empresa. Además les permitió ver de manera simple la necesidad de implementar un doble turno en por lo menos algunos de los meses de verano, ya que el costo de las horas extra en estos meses es muy excesivo.

    Por nuestra parte, fue una experiencia sumamente interesante ya que reforzamos los conocimientos aprendidos durante la cursada y nos permitió experimentar con un caso real de simulación.

    9.- REFERENCIAS

    Los datos fueron suministrados por Leonardo Desiderio, uno de los socios perteneciente a la empresa DKL S.R.L.

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    10.- ANEXO 1

    Para la construcción de la función de densidad de probabilidad (f.d.p) utilizamos el @risk 4.5 para Excel. Esta se hizo en base a la cantidad de pliego pedidos correspondientes al mismo periodo del año anterior.

    Fecha Cantidad de pliegos pedidos03/12/2007 500004/12/2007 500005/12/2007 500006/12/2007 500007/12/2007 600010/12/2007 600011/12/2007 600012/12/2007 600013/12/2007 500014/12/2007 500017/12/2007 500018/12/2007 700019/12/2007 700020/12/2007 700021/12/2007 600026/12/2007 700027/12/2007 700028/12/2007 8000

    Fecha Cantidad de pliegos pedidos01/02/2008 1300004/02/2008 1100005/02/2008 1100006/02/2008 1200007/02/2008 1100008/02/2008 1600011/02/2008 1200012/02/2008 1000013/02/2008 1000014/02/2008 800015/02/2008 900018/02/2008 900019/02/2008 800020/02/2008 800021/02/2008 900022/02/2008 800025/02/2008 700026/02/2008 700027/02/2008 600028/02/2008 500029/02/2008 5000

    Fecha Cantidad de pliegos pedidos02/01/2008 800003/01/2008 700004/01/2008 800007/01/2008 700008/01/2008 900009/01/2008 700010/01/2008 900011/01/2008 800014/01/2008 800015/01/2008 900016/01/2008 1000017/01/2008 1000018/01/2008 1000021/01/2008 1100022/01/2008 1200023/01/2008 1300024/01/2008 1300025/01/2008 1100028/01/2008 1000029/01/2008 800030/01/2008 1400031/01/2008 14000

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