Métodos de Tecnología de Grupos

Agrupación o inspección visual. Análisis de flujo de la producción. Sistemas de codificación y clasificación.

Análisis de flujo de la producción.

Ejemplo de realización:

A cada una de las filas le corresponderá a cada una de las máquinas.

Cada una de las columnas corresponderá a cada una de las partes (piezas).

Matriz de Incidencia (Pieza-Máquina)

Piezas (p)Máquinas (m)

A B C D E

1

2

3

4

Asignamos un “1” a cada intersección de la matriz que corresponda al uso de una máquina determinada para una pieza determinada.

Los huecos a corresponderán a ceros lógicos.

Matriz de Incidencia

Piezas (p)Máquinas (m)

A B C D E

1 1 0 0 0 02 0 1 1 0 1

3 1 0 0 1 0

4 0 0 1 0 1

Algoritmo de Agrupamiento

A cada fila de la Matriz de Incidencia (Pieza-Máquina) se calcula su correspondiente peso decimal, según:

p

k

kpijaFILA

1

2 ………… Ecuación 1

Donde:

ija = corresponde al valor binario de matriz de incidencia de la fila j y la

correspondiente columna k .p = numero de piezas (1, 2, 3,…, n)

Después de realizar los cálculos reordenar las filas de la matriz binaria en orden decreciente en correspondencia al peso decimal.

162*02*02*02*02*11 5545352515 Fila

132*12*02*12*12*02 5545352515 Fila

182*02*12*02*02*13 5545352515 Fila

52*12*02*12*02*04 5545352515 Fila

Matriz de Incidencia

Piezas (p)Máquinas (m)

A B C D EPeso

Decimal

3 1 0 0 1 0 18

1 1 0 0 0 0 16

2 0 1 1 0 1 13

4 0 0 1 0 1 5

A cada columna de la Matriz de Incidencia (Pieza-Máquina) se calcula su correspondiente peso decimal, según:

m

k

kmijaCOLUMNA

1

2 ………… Ecuación 2

Donde:

ija = corresponde al valor binario de matriz de incidencia de la fila j y la

correspondiente columna k .m = numero de máquinas (1, 2, 3,…, n)

Después de realizar los cálculos reordenar las columnas de la matriz binaria en orden decreciente en correspondencia al peso decimal.

122*02*02*12*1 44342414 AColumna

22*02*12*02*0 44342414 BColumna

32*12*12*02*0 44342414 CColumna

82*02*02*02*1 44342414 DColumna

32*12*12*02*0 44342414 EColumna

Matriz de Incidencia

Piezas (p)Máquinas (m) A D C E B

3 1 1 0 0 0

1 1 0 0 0 02 0 0 1 1 14 0 0 1 1 0

Peso Decimal

12 8 3 3 2

Matriz de Incidencia Resultante:

Matriz de Incidencia

Piezas (p)Máquinas (m)

A D C E B

3 1 1 0 0 01 1 0 0 0 02 0 0 1 1 1

4 0 0 1 1 0

Grado de eficiencia

Si GE es lato, indica mayor concentración de máquinas ocupadas. Más 1s dentro de la célula y menos fuera de ella.

2*11* nqnqGE ………… Ecuación 3

veo

eon

1 ………… Ecuación 4

evoMP

voMPn

2 ………… Ecuación 5

Donde:

q = factor de peso entre cero y uno. Normalmente 5.0q1n = tasa de números 1s en la sub-matrices, con respecto al total de 0s y1s en las

sub-matrices. 2n = tasa de números 0s fuera de las sub-matrices, con respecto al total de

elementos 0s y1s fuera de las sub-matrices. o = números de 1s en la matriz de incidencia.e = números de elementos excepcionales (1s fuera de las sub-matrices).v = números de vacíos (0s) en las sub-matrices.M = números de máquinas.P = números de piezas.

MP 20

o 8e 0

v 2M 4P 5

q 0,5

208

081

n 8.01 n

0285*4

285*42

n 12 n

1*5.018.0*5.0 GE

9.0GE