El objetivo de este artículo consiste en evaluar los efectos de producción de una línea desbalanceada desde la base (mediante ejemplo clásico de línea de producción); luego evaluar su rendimiento de acuerdo a la intervención de la herramienta determinística del balance de líneas; por último, considerar la variabilidad de cada proceso para evaluar el efecto de la misma en una línea teóricamente balanceada. Para esto utilizaremos simulación, específicamente utilizaremos Bizagi.

Caso de ejemplo

Asumamos un proceso secuencial que consta de 5 operaciones:

Con base en un estudio de tiempos (con 50 observaciones por operación), el analista de métodos y tiempos ha determinado los siguientes tiempos tipo (promedio) en minutos / unidad / operario:

El proceso inicialmente se lleva a cabo con un operario por cada operación. La jornada laboral es de 8 horas por turno, y el salario diario corresponde a $25 USD.

El jefe de planta considera que a simple vista la línea se encuentra desbalanceada. La directiva les exige una producción superior a 230 unidades por turno; para ello le permite disponer de hasta 3 operarios adicionales. Por esta razón utiliza una herramienta de Balanceo de líneas para este fin.

Al utilizar la herramienta de Balance de líneas, obtiene los siguientes resultados:

En síntesis, la herramienta le sugiere emplear los 3 operarios adicionales de la siguiente manera: 2 empleados + en la operación B y 1 empleado más en la operación D. Esto, de acuerdo a la herramienta elevaría el proceso hasta obtener una producción de 240 unidades por turno. Sin embargo, algo despierta una duda en el jefe de planta. De acuerdo a la misma herramienta, su producción actual estaría por el orden de las 80 unidades por turno; la verdad: ¡Nunca han alcanzado dicha producción!

Antes de implementar la solución sugerida en la planta, el jefe de planta prefiere evaluar dicha configuración por medio de simulación. Quiere estar seguro que la herramienta de Balance arroje información confiable. Para este fin utiliza Bizagi, un modelador de procesos. Modelará el proceso inicial, y modelará la configuración de acuerdo al Balance de líneas para un turno de trabajo (8 horas):

Los resultados de la simulación permiten validar los resultados arrojados por la herramienta de Balance de líneas. En teoría, el proceso pasaría de producir 78 unidades por turno a 233 unidades por turno. Los rendimientos locales se detallan a continuación:

En materia de costos:

• Costo unitario (Proceso base): 1,60 USD / Unidad
• Costo unitario (Proceso balanceado): 0,86 USD / Unidad

Todo parece indicar que ha considerado todas las variables, dos métodos distintos validan los cálculos. Sin embargo, parece recordar algo: la variabilidad. Ha olvidado considerar la variabilidad en sus cálculos, de manera que contacta al analista de tiempos y le solicita que sustente los tiempos tipo de cada operación.

El analista responde de acuerdo al método utilizado. Por cada operación ha efectuado 50 observaciones, y los tiempos utilizados en todos los cálculos del jefe de planta, son producto de la media de cada conjunto de observaciones. El listado de tiempos es el siguiente:

De acuerdo al listado de tiempos el jefe de planta saca la primera conjetura: pocas veces cada operación toma el tiempo de la media: variabilidad. ¿Cómo ajustar su modelo de acuerdo a la variabilidad? Recordó sus clases de estadística: mediante la distribución de probabilidad de cada operación.

Hallar la distribución de probabilidad de un listado de datos es tarea sencilla si se cuenta con un paquete estadístico, por ejemplo: Stat::fit. Vamos a procesar los datos de las operaciones:

Densidad ajustada – Operación A |

Densidad ajustada – Operación B |

Densidad ajustada – Operación C |

Densidad ajustada – Operación D |

Densidad ajustada – Operación E |

Así se ve la variabilidad.

De acuerdo al procesamiento de todos los datos, tenemos los siguientes resultados:

Con esta información es posible afectar el modelo de acuerdo a las distribuciones de probabilidad de cada operación. Al correr la simulación (determinística vs. estocástica) tendremos los siguientes resultados:

Los resultados de la simulación permiten contrastar los resultados previos con la consideración de la variabilidad. De las 233 unidades / turno teóricas (según el balanceo determinístico); ahora estimamos 119 unidades / turno: Los efectos de la variabilidad . Esto es aproximadamente un 49% menos de lo previsto mediante Balance de líneas. Los rendimientos locales se detallan a continuación:

En materia de costos de mano de obra:

• Costo unitario (Proceso balanceado- determinístico): 0,86 USD / Unidad
• Costo unitario (Proceso balanceado – estocástico): 1,68 USD / Unidad

Imagínese por un momento lo que hubiese podido pasar, si como jefe de planta los estimados de costo se hubiesen establecido de acuerdo al costo unitario de la herramienta de Balance de línea. Esto siembra, del mismo modo, un manto de duda acerca de la pertinencia del tiempo estándar para estimaciones de capacidad / tiempos de entrega y costos de producción.

Es interesante revisar el proceso original (sin balance) afectado por la variabilidad. Veamos la simulación y la comparación:

¿Sorpresa? Al parecer, en este caso, la variabilidad no afecta la producción de la línea desbalanceada. Por lo tanto, su costo de mano de obra equivale a:

• Costo unitario (Proceso base – variabilidad): 1,60 USD / Unidad

Sin considerar otros costos, la inclusión de 3 operarios adicionales en la línea no representa una disminución del costo unitario (mano de obra), por el contrario, empeoró su desempeño, aumentó su costo unitario. ¿Existen costos adicionales asociados a aumentar la cantidad inicial de operarios? Seguramente: Equipos, herramientas, redistribución / layout y más variabilidad.

Si desea profundizar acerca de este tema, lo invitamos a leer: Refutación al balanceo de líneas.

La entrada Efecto de la variabilidad en el Balance de líneas a través de Simulación se publicó primero en Ingenieria Industrial Online.

Uno de los aspectos más comunes con los que nos encontramos en las operaciones, que guía los criterios para la mejora continua, es una propuesta y modelo de operación que se denomina Balanceo de Líneas. Esta propuesta que se enseña en las universidades y que los profesionales utilizan, es parte del BOK formal e informal de los métodos de mejora continua de costos y desperdicio. Y es un grave error…

Les invito a enfocarse en los aspectos más importantes que describió el Dr. Goldratt en su novela La Meta y que en mi experiencia pasan desapercibidos.

Operar con una línea balanceada tiene un resultado seguro, la perdida de capacidad y el aumento de riesgo de no cumplir con las promesas de servicio al mercado. Eliyahu Goldratt

Este ha sido uno de los posts que mas tiempo me ha tomado escribir. No porque no sepa que decir, sino porque debo ser cuidadoso sobre qué cortar y qué dejar…

Concluí que la mejor forma de presentarlo es enfocándome en uno de los aspectos claves del mensaje de Teoría de Restricciones (TOC) y del libro La Meta del Dr. Goldratt. Para estar seguro de esta dirección, en las últimas semanas probé este enfoque de la comunicación un par de veces, para verificar si efectivamente mis sospechas eran ciertas.

Tuve oportunidad de interactuar con un par de audiencias de buen tamaño y diversidad de gerentes, de distinta experiencia y áreas de la empresa; verdaderos equipos multidisciplinarios. Entonces aproveché de preguntar quienes se habían leído La Meta. La respuesta fue satisfactoria, todos la habían leído.

Luego pregunté lo más importante: qué habían sacado de la lectura o qué aprendizaje se les había quedado grabado y qué podían explicar y comunicar sin problema. La respuesta fue la que esperaba, basado en mis conversaciones acerca del libro con muchas personas sostenidas a lo largo de más de 10 años. Siempre se acuerdan del concepto de la restricción, el eslabón más débil: el cuello de botella. También algunos recuerdan que luego Eli presenta y deduce los cinco pasos de focalización. Alguien, en algún momento, mencionó la excursión: Ahhh!! Claro, a la Cañada del Diablo, es mi respuesta. Sí, el pobrecito de Herbie… y allí nos burlamos un poco del personaje, y de lo que sufrió, y de la carga exagerada de su mochila. Ese episodio provee dos respuestas: la primera es la base que usa el Dr. Goldratt para explicar su solución para la gestión de operaciones basados en sincronizar el sistema o la línea a la restricción, y que termina produciendo la aplicación que denominamos DBR (Drum, Buffer, Rope) o TAC (Tambor, Amortiguador, Cuerda).

Mas para mi existe una parte de ese capítulo que es mucho más sustancial. Si quieren encontrar en el libro La Meta las partes a las que me referiré como las claves que usualmente pasan por alto las personas, y que tienen un impacto desde el estratégico hasta el táctico en las operaciones y las empresas en general, entonces les recomiendo estos números: 4, 11, 14. Esos son los capítulos donde pueden revisar lo que a continuación les voy a presentar en forma resumida.

Al final, les vamos a dejar un enlace para que puedan descargar un documento histórico, el resumen de la presentación del Dr. Goldratt en APICS, en 1981 (antes de La Meta) donde explicaba el efecto nocivo y no comprendido de una “Planta Balanceada”.

La Meta da inicio con Bill Peach (jefe) visitando a Alex con un ultimátum:

¡¡¡TIENES 3 MESES!!!

¡¡¡LA PLANTA ESTÁ PERDIENDO DINERO!!!

Alex piensa: Algo tiene que estar mal; tenemos todo lo que necesitamos:

¡UN BUEN MERCADO!

¿Por qué no estamos generando utilidad?

Luego, Alex tiene un encuentro fortuito en el aeropuerto… con Jonah:

ENTONCES…¿CUÁL ES LA META DE TU ORGANIZACIÓN DE MANUFACTURA?

Alex se rasca la cabeza y sufre hasta que da con la respuesta: Hacer Dinero – ¡De hecho, hacer más dinero hoy y siempre en el futuro!

Pero, ¿Por qué es importante saber cuál es la Meta? Nos permite saber responder a la pregunta:

¿Qué es productividad?

Una acción que nos acerca a hacer dinero es productiva.
Una acción que nos alejar de hacer dinero es no-productiva.

La Productividad solo la podemos definir si tenemos clara La Meta de la organización. Esta es la primera consideración de carácter estratégico y operativo, pues conduce a entender que la verdadera productividad no es ser eficientes en cada una de las partes de la organización.

La segunda consideración importante es mirar a la organización, y en este caso a la planta, desde el punto de vista sistémico porque requerimos cambiar el conjunto de indicadores y medidores que usamos para tomar decisiones. ¿Por qué? Pues, porque ninguno de los indicadores o mediciones comúnmente utilizados en las plantas u organizaciones nos permite responder si estamos o no acercándonos a la meta, es decir si estamos o no generando más dinero.

Pero, ¿Cómo medirlo? No es por falta de indicadores:

Problema: ¡Ninguno me dice si estoy haciendo dinero!

No voy a ahondar aquí en los indicadores propuestos por Eli, y que hoy forman parte del sistema de toma de decisiones, a través de medir y considerar el impacto de cualquier decisión en el Throughput (T), Inversión o Inventario (I) y el Gasto Operativo (GO). Ya hemos planteado lo clave de estos indicadores en otros posts y probablemente lo hagamos nuevamente.

Un elemento que finalmente quiero destacar y que pienso es uno de los más importantes, y que casi siempre pasa desapercibido o no es asimilado en la profundidad requerida con sus implicaciones, se trata de la Planta Desbalanceada. Dicho de otra forma, el hecho que nuestras organizaciones son sistemas y que están sujetos a dos fenómenos:

INTERDEPENDENCIA + VARIABILIDAD

La planta de Alex, puesta como ejemplo, tiene su desempeño sujeto a estas dos condiciones. La interdependencia significa al menos lo siguiente:

La fluctuación estadística, variabilidad, significa al menos lo siguiente:

“Cada recurso y el trabajo que hace o el tiempo que le toma una tarea, estará sujeto a variación”

Ahora, el reto más importante:

Combinemos ambos fenómenos y veamos cuál es el resultado. Es así como Jonah le insiste a Alex: “Alex, llámame cuando me puedas decir que es lo que la combinación de estos dos fenómenos significa para tu planta.”

El verdadero impacto lo descubre Alex al jugar con los fósforos y el dado. En nuestro Lingo, nosotros lo llamamos el “juego de los dados”, donde podemos exponer a un grupo a los efectos de una simulación con dependencia y fluctuación estadística. Es la mejor forma de demostrar el impacto de una planta balanceada, y por qué conduce a desempeños tan pobres, y que generalmente es donde encontramos a la mayoría de las plantas entrampadas.

En la simulación de 5 operaciones con interdependencia, con la variabilidad determinada por el lanzamiento de un dado; luego de 10 lanzamientos por operación; encontramos, en nuestro caso, una desviación acumulada de por lo menos 15 unidades de déficit. Ya no llegaran a las 35 unidades (promedio) y mucho menos a las 60 (capacidad máxima). Esta es la experiencia que usualmente queda demostrada en el juego.

¿Qué conclusiones podemos sacar de esta simple simulación?

La desviación máxima de una operación precedente será el punto de partida para una operación subsecuente.

Si tomamos en cuenta esto y el resto de las observaciones provistas por Alex en La Meta, tenemos algunos elementos claves que deben hacernos cuestionar cómo estamos gestionando las plantas y nuestras organizaciones:

Por estas razones, cuando las personas y gerentes balancean la operación con la demanda, es decir cada recurso y su costo, terminan con una línea balanceada, donde pareciera que el cuello de botella salta y aparece en cualquier parte, y más cuando hay cambios importantes en el mix de productos y muchos procesos manuales o de alta exigencia de mano de obra. Es por esto que la forma usual de aplicar Lean y Six Sigma lleva a rendimientos decrecientes y problemas en generar verdaderas mejoras.

Javier Arevalo

Me apasiona trabajar con empresas y clientes para ayudarles a desbloquear su productividad mediante el aprendizaje y la aplicación de la teoría de restricciones y el enfoque de sistemas. He desarrollado mi experiencia trabajando en estrecha colaboración con el Dr. Goldratt en el pasado y mis colegas del grupo Goldratt durante más de quince años. Soy socio y miembro fundador de Goldratt Consulting, donde he desarrollado mis habilidades en TOC Estrategia & Tácticas, Procesos de Negocio, Planeación, Gerencia de Operaciones, Cadena de Suministros, Retail, Gerencia de Proyectos y Ambientes complejos.

Goldratt Consulting América Latina

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Primero, consideremos el principio de empujar (push). Aquí es donde una unidad central controla la producción y el flujo de materiales. Las piezas, los materiales y los productos se «empujan» a través de toda la cadena logística de producción según un plan establecido. Los sistemas PPC (sistemas de planificación y control de la producción), se utilizan generalmente para gestionar esto. Estos sistemas tienen acceso a todos los recursos y procesos productivos. Los requisitos de material para cada fase de producción se definen con precisión en orden cronológico. Con arreglo al principio de empujar, la producción no se basa en un pedido específico del cliente. En cambio, los planes de producción basados en el pronóstico se elaboran a partir de un análisis de las cifras de ventas. Las ventajas del principio empujar son:

Sin embargo, este último punto puede considerarse como una desventaja en el marco de los principios de la producción lean.

Desde el punto de vista de la producción lean, los niveles elevados de existencias constituyen uno de los siete tipos de residuos (Muda). «Muda» se traduce más o menos como «actividad inútil», en el sentido de acciones que no contribuyen a la creación de valor. Cuando los niveles de existencias son demasiado altos, atan los recursos tanto financieramente como en términos de espacio, lo que significa que esto debe verse como algo negativo. La constante entrada y salida de las cosas del almacén y su colocación temporal también interrumpe el flujo de materiales, prolongando los tiempos de producción. La producción por lotes es un ejemplo típico de fabricación según el principio empujar: el tamaño óptimo del lote se calcula para futuros pedidos de clientes, lo que representa el equilibrio perfecto entre los costes de instalación de órdenes y de inventario. Es irrelevante que exista o no demanda de esta cantidad prevista.

Cada proceso individual debe controlarse y planificarse por separado. Por lo tanto, el tamaño del lote se calcula para cada fase de producción, sin tener en cuenta la cadena de valor añadido. No existe un límite máximo para el nivel de existencias y se almacenan las piezas que no se necesitan en la actualidad. Sin embargo, esto conduce a una sobreproducción, ya que da lugar a niveles elevados de existencias, largos tiempos de producción y falta de disponibilidad de piezas (a pesar de los elevados niveles de existencias). Este tipo de producción, que sigue el principio de empujar y no el de atracción, no es capaz de responder a cambios de última hora, como las necesidades específicas de los clientes, los pedidos adicionales o la diversificación de la gama de productos.

Principio de «Jalar» (pull) – la contraparte flexible del principio de empujar

A diferencia del principio de empuje, donde cada proceso se controla por separado, sólo se controla un proceso en el principio de jalar de producción lean – el «proceso de marcapasos«, que por lo tanto funciona de forma totalmente independiente de los demás procesos. Los principios de atracción más comunes y conocidos son Kanban, FIFO (First In – First Out) y One-Piece Flow (OPF – Flujo de una sola pieza), pero Con WIP («Trabajo constante en proceso») es también un sistema de tracción. Kanban ofrece una gran ilustración de cómo puede ser el principio de «jalar». Cuando se aplica Kanban, el proceso está determinado por un flujo de información que va en la dirección opuesta al flujo de producción. Por lo tanto, la producción está impulsada por las estaciones posteriores del proceso de producción. Un pedido de un cliente desencadena la fabricación de un producto. Una cadena de información que con frecuencia – aunque no siempre – comienza con el montaje final fluye hasta el suministro de material para la primera fase de trabajo. Cada célula de producción informa a la anterior de lo que necesita para completar su tarea. Con base en esta información, la célula aguas arriba puede producir exactamente lo que la siguiente necesita. De este modo, el producto se «trae» a través del proceso de producción. La ventaja es que cada célula recibe exactamente la cantidad de piezas que realmente necesita, evitando en la medida de lo posible el desperdicio debido a la sobreproducción y el almacenamiento. El tiempo de producción también se reduce. ¿Le gustaría aprender aún más sobre el principio de empujar y jalar? Puede profundizar sus conocimientos en un módulo especial en la Academia de item.

Al mismo tiempo, también es posible garantizar un flujo constante de material. En general, la producción basada en el principio «jalar» (es decir, centrada en las necesidades del cliente) permite un mayor rendimiento de entrega y cumplimiento de los plazos. La implantación de este tipo de producción requiere una reducción sistemática de los niveles de existencias y de los tiempos de producción, lo que a su vez requiere una sincronización de los procesos y un proceso de mejora continua. Esto puede lograrse mediante las tres medidas que hemos resumido brevemente aquí.

Kanban

Dado que el principio Kanban, puede compararse con la reposición de los productos en los supermercados estadounidenses una vez que los clientes los retiran, también se conoce como el «principio de los supermercados«. Por lo tanto, una pieza debe reproducirse tan pronto como se ha utilizado para cumplir el pedido del cliente (justo a tiempo). Cada posible variante de producto está amortiguada en el proceso de producción, lo que garantiza que los niveles de existencias y los tiempos de producción sigan siendo comparativamente elevados.

FIFO (Primeros en llegar, primeros en salir)

Según el principio FIFO (First In – First Out), las piezas de una cadena de valor añadido que se producen primero también se terminan primero. Esto mantiene bajos los costos de almacenamiento. Al evitar largos tiempos de almacenamiento, también se minimiza la pérdida de calidad de los materiales. En este caso, un número menor de productos diferentes se amortiguan en el proceso de producción, lo que significa que los tiempos de producción y los niveles de existencias son menores. Esto sólo afecta a los productos para los que se ha hecho un pedido, y exactamente en esa secuencia.

Flujo de una pieza (OPF)

Cuando se utiliza el flujo de una pieza (OPF), las piezas pasan por el proceso de producción sin interrupción: «fluyen» de una estación de trabajo a otra. Los tiempos de producción y los niveles de existencias son más bajos en el flujo de una sola pieza porque no hay amortiguación provisional. Este método es, por tanto, el objetivo final del proceso de mejora continua que se encuentra en el corazón de la producción lean.

Estos tres métodos de tracción tienen un nivel de stock superior definido – la tapa WIP. El objetivo es reducirlo a través del proceso de mejora continua (CIP) para lograr tiempos de producción más cortos – comenzando con Kanban, por ejemplo, y trabajando hacia FIFO, y luego OPF. No existen límites máximos de existencias en virtud del principio de empuje.

Item

Item es la empresa pionera en sistemas de construcción modular para aplicaciones industriales y líder en el mercado global. Lleva diseñando y comercializando soluciones de construcción para maquinaria, accesorios y plantas desde 1976. En la actualidad, la cartera de productos de item consta de más de 3.000 componentes de alta calidad, diseñados para uso en bases de máquinas, bancos de trabajo, soluciones de automatización y aplicaciones de producción lean.

La entrada Producción: Una comparación de los principios de empujar y jalar se publicó primero en Ingenieria Industrial Online.

Todos los bienes de consumo, como el jabón o los alimentos, incluso electrodomésticos – ya me entiende a qué me refiero – todos esos productos se encuentran en inventarios. Estamos acostumbrados a pensar en los inventarios de las tiendas, pero también están los inventarios en centros de distribución e incluso en bodegas de producto terminado de fábricas.

Este inventario tiene una característica única: se compró, despachó o fabricó antes de que un consumidor lo pidiera. Es que el inventario es necesario solo cuando la tolerancia a esperar del cliente es menor que el tiempo que demora en hacerlo disponible, al alcance del cliente. En caso de que los clientes estén dispuestos a esperar un tiempo igual o mayor que lo que demora en llegar el producto, no se necesita inventario.

Por lo tanto, todo el inventario debe generarse antes de la venta, por lo que requerimos de algún método que nos ayude a anticipar la cantidad adecuada de inventario.

Todo lo que iremos examinando acerca del inventario aplica a cada producto individual, a cada SKU (stock keeping unit).

Pero, ¿Cuánto inventario es adecuado?

Sabiendo que el inventario cuesta dinero, la respuesta empieza con las palabras “mínimo posible”. Pero sabiendo que el inventario genera las ventas, nuestra respuesta debe contener el objetivo también, para satisfacer la “máxima demanda esperada”.

La demanda tiene fluctuaciones, y si nuestro inventario se adecua al promedio de la demanda, con mucha frecuencia se producirán faltantes y perderemos ventas. Los faltantes (también llamados “quiebres” o stock outs) son precisamente lo que queremos evitar con el inventario.

Por último, el inventario se requiere para satisfacer ventas antes de que llegue otra reposición.
Entonces, nuestra “fórmula” para calcular el inventario adecuado, o podemos decir también óptimo es:

Se requiere el mínimo inventario para satisfacer la máxima demanda esperada antes de la próxima reposición.

¿Cuándo ocurre la próxima reposición?

Ya vemos que el tiempo entre una reposición y otra es un elemento fundamental en nuestra fórmula. Podemos expresar la “máxima demanda esperada” como el promedio diario multiplicado por el tiempo de reposición y multiplicado por un factor de seguridad.

Si el tiempo crece, el inventario crece. Y viceversa. Veremos que este hecho es parte importante de una nueva manera de administrar los inventarios, pero primero entendamos cómo funcionan la mayoría de las cadenas de suministro.

Una orden de reposición puede ser: una orden de producción, o una orden de compra, o una orden de despacho. En todos los casos, una “orden” es una decisión, lo que es muy buena noticia, porque podemos hacer algo distinto si queremos.

Antes de seguir con nuestras deducciones, reflexione un momento sobre el hecho de que el inventario es un resultado de esta decisión. Si en su empresa no están contentos porque tienen exceso de inventario y al mismo tiempo tienen faltantes, no se olvide de que ese es un resultado de las decisiones de reposición tomadas días atrás.

¿Cuándo ocurre la próxima reposición? La respuesta ahora es obvia: cuándo lo decidimos nosotros.

¿Cómo se decide hoy cuándo reponer?

Al hacer una búsqueda en internet, aparecen algunos artículos como: https://blog.nubox.com/empresas/reposicion-de-inventario, https://biddown.com/no-sabes-cuando-pedir-mas-stock-calcula-reorder-point-rop/, https://www.mheducation.es/bcv/guide/capitulo/8448199316.pdf, y varios otros, que tienen en común algunas cosas:

Y mirando libros y programas de estudio, vemos que el tema de MIN/MAX y EOQ (economic order quantity) son recurrentes, como métodos para decidir cuándo y cuánto reponer de cada SKU. Echemos un vistazo a estos conceptos.

El método MIN/MAX y EOQ

Estando de acuerdo con todo lo dicho más arriba en este artículo, el objetivo del método es tener disponibilidad al mínimo costo posible.

El método consiste en determinar un mínimo de unidades en inventario que deben satisfacer las ventas mientras llega lo que vamos a pedir. Por eso a veces a esta cantidad mínima se le llama ROP (reorder point), punto de reorden.

Y la cantidad a pedir va a completar un máximo de unidades. En general esta cantidad se ha calculado con una fórmula que optimiza costos y que resulta en un lote económico de reposición.

Veamos cada una de estas cosas con más detalle y qué efectos tiene utilizar el método.

En esta figura se representa en teoría lo que dice el método, pero nótese que hay dos elementos poco realistas en el gráfico: 1) en cada reposición aparece como que el pedido llegó el mismo día que se ordenó; 2) hay una regularidad perfecta en la demanda.

La realidad se acerca mucho más a este otro gráfico:

Entre que se pone el pedido y llega la reposición hay un tiempo de suministro, no es instantáneo. Y el consumo o demanda es variable. Lo primero explica que el inventario pueda agotarse. Y nuevamente, si la reposición fuera instantánea, no necesitamos inventario.

Pero quiero detenerme un momento en la variabilidad de la demanda. Como se ve en el gráfico, cuando la reposición se hace fijando el ROP o MIN en una cantidad fija, y la demanda es variable, ocurre lo que se ve aquí: el tiempo entre una orden de reposición y otra es variable.

Volvamos a revisar lo que ya sabemos: el inventario necesario para generar ventas depende del tiempo de reposición. Por lo tanto, si el tiempo de reposición cambia en el tiempo, pero el inventario no, entonces el inventario que se mantiene es casi siempre erróneo, con un sesgo hacia el exceso.

Es decir, el método MIN/MAX, tan popular en programas académicos, es un método que conduce a tener siempre inventarios equivocados (excepto cuando la demanda tiene poca variabilidad).

Uno de los elementos de una solución al problema crónico de los inventarios, me refiero al problema de tener excesos y faltantes simultáneamente, es fijar la frecuencia de reposición.

Si fijamos la frecuencia, ya el MIN no es relevante. El MAX será la cantidad que debemos mantener, pero si desde la última orden hubo pocas ventas, la cantidad a pedir será bastante menor que la EOQ – lote económico de orden.

La cantidad EOQ se calcula con una fórmula que involucra costo del faltante y costo de almacenamiento más costo de generar una orden. El concepto es que, si la cantidad es grande, el costo de almacenamiento es mayor, pero el costo de generar órdenes es menor (son menos órdenes al año).

En primer lugar, el costo del faltante es muy difícil de estimar y es probable que sea mucho mayor al estimado. Hay dos aspectos que se subestiman. El primero es que los faltantes pueden restar reputación y eso reduce la demanda futura. Y el segundo aspecto es que un faltante afecta a las ventas también de un modo diferente si se mantiene más o menos tiempo. Otros aspectos generados por los agotados:

En general se puede decir que a las ventas también aplica el principio de Pareto, el de 80/20. Este principio dice que el 20% de los factores es responsable del 80% del resultado. Los números 80 y 20 son referencias para indicar la asimetría.

En un caso que conocí bien, el 5% de faltantes estaba generando un 30% de ventas perdidas. Esto lo sé porque cuando ese 5% se eliminó, las ventas crecieron 40%. (Nótese que, de un total de 100, se estaba vendiendo 70; al incrementar 40%, 70 x 1.40, esto da 98).

Por lo tanto, en la fórmula de EOQ se subestima mucho el costo de faltante.

Pero, además, los costos de almacenamiento y de generar las órdenes son habitualmente costos hundidos, o fijos, como quiera verlos. El primero es lo que cuesta el espacio de bodega. Y este se hace variable solo si hacemos crecer el inventario por sobre cierto nivel. Y el de generar órdenes se compone de sueldos de personas que no cambian si uno hace más o menos órdenes. Para efectos prácticos, los costos marginales de estas dos componentes son cercanos a cero.

Al aplicar la fórmula ahora, la cantidad EOQ resultante es muy pequeña, por lo que es irrelevante.

Lo dicho para el costo de generar órdenes es válido para el transporte y para la producción, donde los setups rara vez tienen costo real.

Por lo dicho, el método MIN/MAX y el lote EOQ son falacias, que conducen a malas decisiones de reposición de inventarios.

La alternativa de TOC

TOC es Theory Of Constraints, teoría de restricciones, creada por el Dr. Goldratt y sus principios también se aplican a los inventarios.

Tomando la definición del principio, nuestro objetivo será tener el mínimo inventario para satisfacer la máxima demanda esperada antes de la próxima reposición.

Primero explicaré la solución genérica y luego distinguiré algunos casos

Como ya mencioné, lo primero es FIJAR LA FRECUENCIA. Esto es una decisión, no es un resultado. Por lo que esta decisión reduce la variabilidad del tiempo de reposición drásticamente.

Lo segundo es ignorar los lotes óptimos y llevar a la frecuencia a lo máximo razonable (veremos qué significa razonable al distinguir casos), por lo que el tiempo entre orden y orden se reduce al mínimo posible. Como el inventario es proporcional al tiempo de reposición, el inventario resultante es menor, ocupando menos espacio y atrapando menos dinero.

Ahora, con menos dinero invertido, tenemos inventario para más del 98% de los casos de demanda, elevando nuestro fill rate a casi 100%.

El método consiste en reponer con la frecuencia fijada solo lo que le falta a nuestro inventario objetivo, que en jerga de TOC se llama AMORTIGUADOR.

¿Cómo sabemos que el amortiguador es el adecuado?

El primer amortiguador para cada SKU se debe estimar. Hay variadas maneras de hacerlo y se encuentran en la literatura de TOC. Pero no es relevante hacer un cálculo muy exacto para este estado inicial, por lo que recomiendo una fórmula simple. Yo personalmente prefiero una suma móvil de los últimos X días durante unos 3 a 6 meses, donde X es el número de días correspondiente al tiempo de reposición. El tiempo de reposición debe incluir todo: los días entre una orden y otra, y también todo el tiempo de suministro (producción y transporte). El amortiguador es el máximo de esas sumas.

Pero la demanda por un SKU puede cambiar, por lo que el amortiguador también debe cambiar. La Administración Dinámica de Amortiguadores es la técnica de TOC para automatizar este procedimiento por el cual el amortiguador individual de cada SKU va siguiendo la demanda real. Se basa en colores, tiene ciertas reglas, y consiste en que se incrementa el amortiguador en un tercio cuando se detecta que se está consumiendo inventario más rápido de lo que se repone. Y se reduce un tercio cuando se detecta que el consumo ahora se hizo más lento.

Casos genéricos distinguibles 

Hay tres casos que vale la pena distinguir en general:

Caso 1: El primer caso corresponde a nodos que nos pertenecen, por lo que tenemos total control sobre su operación. En general, estos puntos pueden tener reposición diaria, lo que lleva a reducir mucho los inventarios, y al mismo tiempo es raro mantener un faltante más allá de un día. El criterio es reducir el tiempo al mínimo; si no es un día, que sean dos o a lo más tres.

Si, por ejemplo, tenemos varios puntos de venta en una ciudad alejada del centro de distribución, donde se vende un camión cada tres días, es posible hacer un viaje cada tres días a esa ciudad entregando en cada punto de venta. Cuando estos crecen en número, puede ser mejor tener una bodega regional que atienda a esa y otras ciudades cercanas, siguiendo el mismo principio.

Cuando los nodos nos pertenecen, no tiene sentido que la reposición no pueda hacerse con alta frecuencia. De hecho, hoy deben ir camiones con mucha frecuencia, pero no para reponer SKUs que se vendieron ayer.

Caso 2: El segundo caso es una bodega que se abastece de una planta de producción propia o de proveedores locales. En ambos casos (por razones distintas), poner órdenes diarias es un ejercicio inútil.

En el caso de la producción, lo normal será que la programación no acepte órdenes para producir el mismo SKU varios días seguidos, porque eso llevaría a desperdiciar capacidad en la restricción (ver artículo Refutación al balance de líneas).

Y si los proveedores locales reciben todos los días órdenes de compra por el mismo SKU, lo más probable es que consoliden todas esas órdenes para despacharlas en una vez a la semana.

Por estas razones, mi recomendación para este segundo caso es fijar la frecuencia en una orden semanal por cada SKU. Esto lleva a dividir los SKUs en cinco grupos (esto es un ejemplo), y tendremos los del lunes y los del martes, y así sucesivamente. El encargado de reponer solo debe completar amortiguadores del grupo del día.

Caso 3: El tercer caso es el que más me ha hecho pensar. Hasta ahora no lo he dicho explícitamente, pero habrá notado que este método prescinde de los pronósticos: reponga solo lo que se consumió y ajuste en forma dinámica los amortiguadores.

El pronóstico contiene errores, a veces subestima demanda y otras veces la sobrestima. Mientras más pequeña la población que atiende un nodo, mayor es el error relativo. Es decir, una tienda que atiende a 5.000 personas requiere más inventario por habitante que una bodega que atiende a 50.000 personas. Este método de reposición frecuente reduce los inventarios en los nodos de mayor error.

Este fenómeno de reducir el error relativo al crecer la población se llama agregación estadística, si está muy bien estudiado matemáticamente. La agregación estadística también ocurre al alargar el tiempo. El problema con esto, ya sabemos, es que crece el inventario proporcionalmente.

El tercer caso, donde el centro de distribución se abastece por importaciones, es uno donde el tiempo de reposición es naturalmente largo. Primero, el tiempo de tránsito no puede ser más corto sin elevar el costo (pasar de marítimo a aéreo, por ejemplo). Pero, además, para llenar contenedores, tal vez se requiera de la venta de una o dos semanas. Estos dos factores hacen que el tiempo de reposición no pueda reducirse, para nadie; es decir, los competidores tienen las mismas condiciones.

Como podemos ver, al tener agregación estadística por el tiempo largo, y además tener la máxima agregación estadística poblacional, el error de pronóstico de demanda para este caso particular es mucho menor en forma relativa.

Aun así, fijar la frecuencia por cada SKU tendrá los mismos beneficios ya descritos. Sin embargo, el método de ajuste de amortiguadores puede modificarse, incorporando técnicas de pronóstico, haciendo a este método más robusto todavía.

Conclusiones

Tanto las “mejores prácticas” de la industria como los contenidos de programas académicos están atrasados en muchas partes, y la prueba está a la vista. Basta con ir a un supermercado o a una tienda con una lista de compras con 10 ítems, ¿Cuántas veces encuentra toda la lista? Y, aun así, la tienda está llena de inventario.

Haga otra prueba; mire la fecha de elaboración de algo no perecible que se produzca en el país y comprobará que son varias semanas desde que se produjo y usted lo tomó en sus manos. Eso habla de exceso de inventario.

Ahí está el resultado.

Y, por otro lado, las cadenas de suministro que han adoptado TOC para transformarse, han reducido inventarios y han elevado sus niveles de servicio cerca del 100%.

Siempre se puede mejorar mucho más; pero para eso se requiere adquirir más conocimiento. Espero que eso le haya pasado leyendo este artículo.

Matías Birrell Rodríguez

De profesión, ingeniero civil de industrias, con mención en mecánica, con un MBA en finanzas. Pero principalmente, experto en Teoría de Restricciones y autor de libros acerca de este tema, habiendo trabajado y aprendido directamente con el Dr. Goldratt en Goldratt Group. Adicionalmente es director de www.goldfish.cl, empresa que ofrece aplicaciones en la nube, simples y asequibles, para aplicar estos conceptos a las decisiones diarias. OTIF100 (manufactura), Fill Rate 100 (cadena de suministro).

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La conclusión de ese artículo es que balancear líneas de fabricación o ensamble reduce los costos unitarios, y dice además que “El balance o balanceo de línea es una de las herramientas más importantes para la gestión de la producción, dado que de una línea de fabricación equilibrada depende de la optimización de ciertas variables que afectan la productividad de un proceso, (…)”

En el presente artículo iniciaré la exposición precisamente desde la frase del Dr. Goldratt, quien hizo diversos experimentos para demostrar que balancear las capacidades en una línea reduce la productividad del sistema, incrementando el costo de producción.

Líneas de fabricación o ensamble como sistemas

Un sistema es un conjunto de elementos interdependientes con un propósito. Una línea de fabricación o ensamble se ajusta a esta definición: cada estación de trabajo es dependiente de otra y entre todas tienen el propósito de crear un producto a partir de materia prima.

Una de las características principales de un sistema es que se requiere de la sincronización de todas las partes para que se produzca el resultado. En este sentido, la producción de un producto es un resultado emergente del sistema como un todo. Ninguna de las partes es capaz de producirlo por sí misma, ni siquiera un subconjunto de ellas. Esto es fácil de demostrar. Si lo anterior fuera cierto, ese subconjunto es nuestro sistema y el resto sobra.

En este sentido, necesitamos a todas las partes para que se genere el producto. Esto era obvio, sin embargo, lo que no es tan obvio es entender cómo logramos la máxima productividad de un sistema.

En la realidad existe la variabilidad

Para hacer la demostración requerida para refutar el citado artículo, empezaré por establecer un hecho de la realidad. El tiempo de proceso de una unidad en una estación de trabajo es un tiempo dentro de un rango, no es una cantidad específica de minutos.

Por ejemplo, cuando en una estación decimos que un producto demora 2 minutos, sabemos que eso es un promedio, pero que podría ser 1 minuto o 5 minutos.

Respecto de los tiempos de proceso sabemos que tienen una asimetría marcada hacia la derecha. Vea el siguiente gráfico:

Al hacer nuestras mediciones de tiempos de proceso en una estación de trabajo, considerando el proceso de partes idénticas, después de un gran número de casos obtenemos una tabla de resultados con una gran dispersión.

Nunca se pudo procesar en 0 segundos o menos, lo que era evidente. En unos pocos casos se logró el proceso en 50-70 segundos, la mayoría de los casos está entre 70 y 120 segundos, pero no pocos casos están en el rango entre 120 y 250 segundos. En realidad, vemos que la mitad de los casos está en el último rango.

En mi experiencia de más de quince años, este gráfico representa la realidad de la gran mayoría de los procesos en todo tipo de fábricas.

Aunque sé que existe una diferencia entre la mediana y la media (o promedio), usaré el promedio para simplificar. Y podemos decir que un proceso tiene una probabilidad de 50% de estar funcionando en su promedio o más rápido. Esto lo usaré a continuación en la siguiente demostración.

Efecto de la dependencia de los procesos

La variabilidad afecta a todos los recursos. Vamos a distinguir la variabilidad por causas comunes de la que tiene causas especiales. Las causas especiales son todas esas que son identificables fácilmente, por ejemplo, un corte de energía.

Las causas comunes son muchas y variadas, y para todos los efectos prácticos, las causas que detienen a un proceso no necesariamente afectan a otros procesos. Por lo tanto, la productividad de un proceso en un instante puede estar por encima de su promedio mientras que la de otro está por debajo.

Consideremos ahora una línea genérica (de fabricación o de ensamble):

Tenemos una dirección de flujo y sabemos que un recurso no puede procesar nada si no ha recibido material desde el anterior.

Diseñemos nuestro proceso para que produzca 10 unidades por hora. Después de un rato, el proceso ya está en régimen y todos los recursos están procesando lo que pueden.

Veamos qué pasa si balanceamos la línea, es decir, todos los recursos tienen una capacidad promedio de 10 u/h (o un tiempo promedio de 6 minutos por unidad).

Ya sabemos que la probabilidad de producir 10 u/h o más es un 50%. Miremos lo que ocurre en los dos primeros recursos en las tres primeras horas:

A pesar de que en promedio cada uno de los recursos sí es capaz de hacer 10 u/h, al combinarlos en cada periodo, al no sincronizarse las capacidades, se cumple lo que decía el Dr. Goldratt: el sistema se mueve al ritmo del más lento.

¿Acaso no sabíamos esto ya? ¡Claro que sí!, pero el balanceo de capacidad, que es una de las técnicas enseñadas en muchos cursos universitarios, ignora el efecto sistémico de la combinación.

Al extender este efecto al resto de los recursos, podemos fácilmente ver que la probabilidad de que una línea balanceada produzca a la velocidad promedio de diseño es aproximadamente 0.5ⁿ, siendo n el número de recursos encadenados en la línea. En este caso, con 7 recursos, la probabilidad de lograr 10 u/h de producto terminado es ~ 0.8%, es decir, de un año de 300 días de trabajo, solo 2 se alcanzaría la productividad de diseño de la línea.

Mientras mejor sea el balanceo, peor el desempeño.

¿Qué le ocurre al costo al balancear las líneas?

De la conclusión anterior, ahora sabemos que tendremos un ~20% menos de productos terminados comparado con el plan original (o peor), por lo que todo el costo de producción asociado a operar la línea (descontada la materia prima) se dividirá en menos productos, lo que hará crecer al costo real unitario en 25% (o más).

Entonces, para reducir el costo unitario total (el único que es relevante) hay que lograr que el sistema maximice su productividad como un todo, y no la productividad de cada uno de los recursos.

¿Y si es una línea de montaje?

Normalmente, uno ve fábricas donde los recursos están aislados unos de otros y el material (WIP) debe trasladarse de un centro a otro. Pero con la idea de acelerar el proceso, y siguiendo el modelo atribuido a Ford, algunas líneas se disponen de un modo donde no hay espacio para acumular WIP y toda la línea avanza al mismo tiempo.

Ahora que ya sabe lo que ocurre al balancear una línea, mire lo que ocurre con una línea de montaje ¡aunque no esté balanceada!

Al no poder acumular WIP entre recursos, la línea completa avanza al ritmo del más lento. Pero, ¿Cuál es el más lento? Miremos nuevamente el gráfico:

Hacia el lado derecho tenemos “la cola” de la distribución, y ya vimos que no es para nada improbable que un recurso esté en ese ciclo productivo.

A diferencia del caso general, donde el poco WIP que se puede acumular sí les permite a algunos recursos amortiguar algo el efecto de la dependencia, en el caso de la línea de montaje esto no es posible. En este caso, la línea completa se mueve al ritmo del recurso que esté operando en su cola.

Si uno tiene 7 recursos acoplados, ya sabemos que la probabilidad de que al menos uno esté en la cola es 99%. Si la línea tiene algunas decenas de estaciones (como son las ensambladoras de productos voluminosos, como automóviles), es seguro que están operando muy por debajo de sus posibilidades.

En una línea de montaje se vuelve increíblemente relevante reducir la variabilidad, lo que lleva a la empresa a un maremágnum de proyectos de mejora que cuestan mucho tiempo y dinero. Y tampoco se logra eliminar las colas de la distribución. Parece una tarea sisífea mejorar la productividad.

Hasta Elon Musk se arrepiente de tanta automatización en la línea de Tesla, aunque no estoy seguro de sí advirtió ya el efecto que acabo de describir o tiene otras razones, pero ve que sus resultados están por debajo de lo planeado.

La solución es encontrar al recurso que sea la restricción de todo el sistema (tenga la menor capacidad promedio) y aislarlo, permitiendo que se acumule WIP antes y después. Esto elevará bastante la productividad total del sistema. Y sí, me doy cuenta de la inversión que se requiere para modificar layout, pero con un incremento de tan solo 10% en productividad total, estoy seguro de que ese proyecto es rentable.

“Si no balanceamos la línea, hay mucho desperdicio”

En nuestro ejemplo, supongamos que el tercer recurso es nuestra restricción, el que tiene una capacidad promedio de 10 u/h, y el resto tiene 20 u/h o más.

Primero aclarar que el doble no es una exageración. La capacidad de la línea para recuperarse cuando hay bajas, o en otras palabras, para absorber la variabilidad, depende de esta capacidad extra. Si es poco el exceso respecto de la restricción, todavía tenemos un problema con la variabilidad. En mi experiencia, esta capacidad extra, que en jerga de Teoría de Restricciones (TOC) se llama capacidad protectiva, debe superar el 30-50% y a veces más.

Entonces vemos que, si alimentamos a la línea con todo el material que es capaz de procesar el primero, en poco tiempo tenemos una acumulación intolerable de WIP en los pasillos de la planta, porque la restricción no es capaz de drenar ese WIP. De hecho, lo que ocurre es que uno tiene la sensación de que el cuello de botella se está moviendo dentro de la planta. Esto último es uno de los síntomas de lo contrario, de que hay capacidad en exceso. Y cuando hay exceso de WIP, son varios los efectos por los cuales se desperdicia capacidad, incluso en la restricción. Y aquí aplica la frase “una hora perdida en el cuello de botella, es una hora perdida en todo el sistema”.

Debemos controlar la cantidad de WIP para lograr que la restricción siempre tenga trabajo pero que no sea tanto que desperdicie capacidad. En otro artículo profundizaré en cómo se desperdicia capacidad con el exceso de WIP.

Este mecanismo de control de WIP debe liberar material a proceso al ritmo que dicte la restricción, por lo que todos los demás recursos tendrán tiempos ociosos. Pero estos tiempos ociosos no son reales desperdicios de capacidad; son en realidad tiempos de espera para que el sistema se sincronice al ritmo de la restricción. En jerga de TOC esto es un amortiguador, que es el mecanismo para lograr la máxima productividad.

Por eso he escrito que, muchas veces, las implementaciones de LEAN, entendidas como reducción de desperdicio, son enemigas de la productividad.

Muchas veces, las implementaciones de LEAN, entendidas como reducción de desperdicio, son enemigas de la productividad. Matías Birrell

Además, un operario recibe el mismo sueldo si opera una máquina de mayor o menor capacidad. Por lo que el gasto en sueldo no cambia si uno tiene máquinas de más capacidad. Mire los precios de las máquinas y verá que aumentar al doble de capacidad no cuesta el doble de inversión.

Todos los tiempos que se generan así no son desperdicios, y son excelentes para practicar las 5S o para hacer el mantenimiento preventivo.

Ahora puede ser un buen momento para reformular el indicador de productividad. Si las órdenes de producción son las que se necesitan y no más, cuando aumenta el tiempo “ocioso” es signo de que aumentó la productividad.

“No sé, algo no me convence…”

Para demostrar el efecto del balanceo de línea le sugiero un experimento que puede hacer en su casa o con su equipo de trabajo.

Consiga 100 fichas y 7 dados, y arme una línea de producción con 7 estaciones. A cada estación se le asigna un dado, que será nuestra simulación de variabilidad. Note que el dado no es asimétrico, porque es uniforme entre 1 y 6, aunque puede ser que exagere la dispersión. Pero es un buen simulador de capacidad variable.

Si se hace la simulación de un día de trabajo, cada estación lanza su dado y produce como máximo el número que sacó. Si saca un 5 y tiene tres fichas, solo puede pasarle al siguiente 3 fichas. No se pueden usar las fichas que me van a pasar en el mismo turno. El primer recurso “produce” lo que sacó el dado porque tiene suministro ilimitado de fichas.

¿Cuánto es la capacidad promedio de un dado? Es el promedio de todos sus números. La suma es 1+2+3…+6 = 21 y eso dividido en seis da 3.5. O sea que cada estación tiene una capacidad promedio de 3.5 unidades/día. En 20 días deben ser capaces de hacer 70 unidades.

Para empezar el experimento en régimen, reparta 4 fichas a cada uno, y ahora hagan 20 días de producción.

Compare lo que obtuvo con las 70 unidades esperadas.

Este experimento ahorra horas de discusión y de demostraciones matemáticas, y es mucho más divertido. Después se pueden hacer variaciones para demostrar otras cosas, como que estar cambiando personas de un sitio a otro solo incrementa la variabilidad, pero no consigue más capacidad.

Conclusión

Balancear la línea de producción solo reduce la capacidad total de la línea. Y peor todavía, la capacidad real es bastante menor que la planeada, por lo que va a incumplir en una gran proporción de los pedidos, además del obvio efecto sobre las ventas facturadas.

Mi nombre es Matías Birrell, puedes encontrarme en Goldfish.

Matías Birrell Rodríguez

De profesión, ingeniero civil de industrias, con mención en mecánica, con un MBA en finanzas. Pero principalmente, experto en Teoría de Restricciones y autor de libros acerca de este tema, habiendo trabajado y aprendido directamente con el Dr. Goldratt en Goldratt Group. Adicionalmente es director de www.goldfish.cl, empresa que ofrece aplicaciones en la nube, simples y asequibles, para aplicar estos conceptos a las decisiones diarias. OTIF100 (manufactura), Fill Rate 100 (cadena de suministro).

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¿Qué es Heijunka?

Heijunka significa nivelación de la producción, y consiste en el medio utilizado para adaptar el flujo de producción al comportamiento de la demanda.

Así entonces, se mitigará el impacto causado por las fluctuaciones de la demanda y sus efectos en los inventarios del sistema.

Otra consideración sumamente importante consiste en el hecho de que Heijunka es aplicable en entornos específicos, es decir, requiere de particularidades de proceso, producto y medios. Por ejemplo: la apuesta por conocer la demanda en tiempo real y flexibilizar la cadena para responder a sus necesidades es una apuesta compleja. Sin embargo, al igual que la mayoría de las prácticas logísticas de vanguardia, gran número de casos de éxito se fundamentan en la aplicación de un sistema de flujo basado en el jalonamieto; pero esto requiere de disponibilidad de medios ágiles de información y logística.

Respecto a las particularidades del producto, Heijunka es aplicable a procesos con referencias variadas, es decir, que exista flexibilidad de unidades.

En cuanto al proceso, requiere de un cumplimiento estricto de los principios de estandarización y balance de la producción.

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Implementación de Heijunka

Para implementar Heijunka es preciso utilizar una serie de herramientas que integradas permiten obtener un sistema de producción de flujo constante y nivelado a partir de la demanda real.

• Utilización de células de trabajo
• Flujo continuo pieza por pieza
• Producción ajustada al takt time (tiempo de ritmo)
• Nivelación de la cantidad de producción.
• Nivelación de la producción por Sku (referencia).

Utilización de células de trabajo

Uno de los primeros pasos en la puesta en marcha de un sistema Lean es la creación de flujo en la planta, es decir, un enfoque de manufactura esbelta, esta consiste en que las máquinas e instalaciones deben disponerse en función al flujo de producto, lo cual mejorará el tiempo takt, independiente de que exista más de una secuencia de producción, tal como observaremos a continuación.

El diseño que mejor cumple los requerimientos básicos de la gestión JIT, es la denominada “célula de trabajo», que responde al concepto de flujo de actividades muy cercanas y que adopta la forma física de “U”. El flujo continuo transforma varios procesos que trabajan de forma independiente en una celda de trabajo conjunta y flexible, donde todos los procesos van ligados uno después del otro. La distribución en forma de U da más flexibilidad a la línea y exige una mayor polivalencia del operario.

Es muy importante considerar que la implementación de las celdas de trabajo busca pasar de fabricar grandes lotes, a lotes mucho más pequeños, y en consecuencia, se generan más momentos de cambio de referencia, de manera que se hace imperativo la aplicación de SMED, con el propósito de reducir tiempos de alistamiento.

Flujo continuo pieza por pieza

La estrategia de producción basada en un sistema de flujo pull, pieza por peiza, consiste en optimizar los inventarios y el flujo del producto de acuerdo al comportamiento real de la demanda. Flujo continuo pieza por pieza significa básicamente que una operación “aguas arriba” nunca hace más de lo que requiere una operación “aguas abajo”, de manera que nunca se produce más de lo que solicita un cliente.

Lo anterior es más complejo de lo que se puede llegar a imaginar, ya que supone una configuración de toda la cadena logística, y esto puede trascender el alcance de la organización, requiriendo de la implementación de estrategias colaborativas con proveedores y eslabones de la red de valor, sobre todo en lo relacionado al flujo de información.

Respecto a los procesos internos, y su relación al tratamiento de la información que afecta el ritmo de producción, la implementación de Kanban es imperativa, ya que es una herramienta complementaria, sin la cual, no puede implementarse Heijunka.

Con relación al flujo de materiales, los principios de la manufactura celular, el uso de celdas de trabajo y su integración con Kanban, contribuirán a la optimización del mismo.

Producción ajustada al Takt time

El tiempo takt es un indicador de la frecuencia de compra del cliente medida en segundos. Para Heijunka, se trata de un tiempo objetivo al cual el sistema de producción debe adaptarse para satisfacer las expectativas del cliente, y por ende, marcar el ritmo de producción. Se calcula de la siguiente manera:

Tiempo takt = Tiempo disponible / Demanda

Por ejemplo:

Jornada laboral: 8 horas por turno

Tiempo de almuerzo: 0,5 horas por turno

Número de turnos: 1 turno diario

Días hábiles por mes: 22 días al mes

Demanda mensual: 7.510 piezas al mes

Tiempo disponible = (8 horas/turno) – (0,5 horas/turno) = 7,5 horas/turno

Tiempo disponible = (7,5 horas/turno) * (60 min/hora) = 450 min/turno

Tiempo disponible = (450 min/turno) * (1 turno/día) * (60 seg/min) = 27.000 seg/día

Demanda diaria = (7.510 piezas/mes) / (22 días/mes) = 341 piezas/día

Tiempo Takt = (27.000 seg/día) / (341 piezas/día) = 79 seg/pieza

Es decir, que un cliente compra una pieza cada 79 segundos, de tal manera que el tiempo estándar por pieza debe ser igual o inferior a 79 segundos.

Vale la pena considerar que no todos los clientes piden un solo artículo cada vez, de hecho, a escala industrial, esta situación es atípica; por el contrario, solicitan una cantidad más o menos estandarizada para ser entregada en una unidad logística que agrupa unidades de producción (contenedores o pallets). Cuando esto pasa, debe reconvertirse el takt time en una unidad llamada pitch. Pitch representa el tiempo de producción y empaque de una unidad de producción en su correspondiente unidad logística ((takt * piezas por empaque) / 60 s).

Producir al ritmo del takt time suena sencillo, pero requiere de un esfuerzo considerable para dar rápida respuesta ante las variaciones, eliminar causas de ineficiencias y eliminar tiempos de cambio en procesos logísticos aguas abajo.

 

Nivelación de la cantidad de producción

El objetivo de nivelar la cantidad de producción consiste en minimizar la diferencia entre la producción de un periodo y la del periodo siguiente. Lo ideal es producir una misma cantidad de productos en cada periodo (por lo general, cada día). Aunque la demanda puede cambiar considerablemente dependiendo de factores de variación estacional, por ejemplo, la nivelación de la cantidad de producción permite que el volumen de producción diaria permanezca constante. Es decir, en este paso desagregamos el plan mensual en una cantidad constante de producción diaria.

 

Nivelación de la producción por SKU

Una vez nivelamos la cantidad total de producción, podemos nivelar la producción de cada referencia, para ello es necesario haber aplicado correctamente los principios de manufactura celular, SMED y Kanban; de manera que la nivelación de la producción por SKU o referencias es un paso lógico que permite establecer la secuencia de producción según vayan llegando las tarjetas Kanban a la matriz de nivelación Heijunka. Este paso asegurará definitivamente que se produzca según el orden de los requerimientos del cliente.

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Ventajas de implementar Heijunka

Implementar correctamente Heijunka es una labor que si bien es ardua, puede brindar muchas utilidades, por ejemplo:

• Minimiza la sobreproducción.
• Implementa completamente el sistema pull.
• Minimiza los inventarios de producto en proceso y terminado.
• Minimiza los costos de oportunidad.
• Sincroniza el uso de capital de trabajo y la tasa de facturación.

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Tal como se ha precitado, la utilización de Heijunka esta supeditada a la implementación de otras técnicas complementarias, como por ejemplo Kanban, sistema que debe estar robusto y maduro.

La implementación de Heijunka puede durar entre 4 y 6 meses y forma parte de un ciclo de mejoramiento continuo.

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El objetivo fundamental de un balanceo de línea corresponde a igualar los tiempos de trabajo en todas las estaciones del proceso. Establecer una línea de producción balanceada requiere de una juiciosa consecución de datos, aplicación teórica, movimiento de recursos e incluso inversiones económicas. Por ende, vale la pena considerar una serie de condiciones que limitan el alcance de un balanceo de línea, dado que no todo proceso justifica la aplicación de un estudio del equilibrio de los tiempos entre estaciones. Tales condiciones son:

Línea de fabricación y línea de ensamble

Dentro de las líneas de producción susceptibles de un balanceo se encuentran las líneas de fabricación y las líneas de ensamble. La línea de fabricación se encuentra desarrollada para la construcción de componentes, mientras la línea de ensamble se encuentra desarrollada para juntar componentes y obtener una unidad mayor.

De acuerdo a la teoría, las líneas de fabricación deben ser balanceadas de tal manera que la frecuencia de salida de una máquina debe ser equivalente a la frecuencia de alimentación de la máquina que realiza la operación siguiente. De igual forma debe de realizarse el balanceo sobre el trabajo realizado por un operario en una línea de ensamble.

En la práctica es mucho más sencillo balancear una línea de ensamble compuesta por operarios, dado que los cambios suelen aplicarse con tan solo realizar movimientos en las tareas realizadas por un operario a otro. Para ello también hace falta que dentro de la organización se ejecute un programa de diversificación de habilidades, para que en un momento dado un operario pueda desempeñar cualquier función dentro del proceso.

Una hora perdida en el cuello de botella, es una hora perdida en todo el sistema. Eliyahu Goldratt

Por otro lado, el ritmo de las líneas de fabricación suele ser determinado por los tiempos de la máquina, y se requiere de desarrollo ingenieril o cambios mecánicos para facilitar un balanceo.

Método de balance de línea

En el método que aplicaremos es importante tener en cuenta las siguientes variables y su formulación:

El método consiste en alcanzar el mayor % de Balance de acuerdo a la necesidad de producción, mediante la aplicación de diversas iteraciones. El tabulado inicial debe ser como el siguiente:

En este tabulado se debe consignar la información inicial del proceso, en cuanto a descripción de las operaciones, su tiempo de ejecución y la cantidad de operarios que las realizan.

Por ejemplo, asumamos que en un proceso cualquiera se requiere de cuatro operaciones; una de corte (2 minutos por operario), una de pegado (1 minuto por operario), una de secado (3 minutos por operario), y una de empaque (0.5 minutos por operario). El proceso inicialmente se lleva a cabo con 4 operarios, cada operario realiza una operación diferente. La jornada laboral es de 8 horas por turno, y el salario diario corresponde a $20.000.

Nuestro tabulado inicial sería el siguiente:

El anterior tabulado corresponde a nuestra primera iteración, en ella podemos apreciar que el ciclo de control equivale a la operación de secado (3 minutos), este ciclo de control corresponde a la operación cuyo tiempo debemos reducir, y el plan de acción corresponde a aumentar su número de operarios en una unidad, es decir un nuevo operario, ahora aplicaremos este cambio sustancial a nuestra nueva iteración:

En esta segunda iteración podemos observar, como nuestro tiempo de secado disminuye a la mitad, motivado por un aumento en el número de operarios que realiza esta operación. Si decidiéramos optar por esta configuración de trabajo tendríamos un Balance del 65% del proceso. Ahora nuestro ciclo de control varía, dado que el proceso que presenta el mayor tiempo de ejecución es el de corte (2 minutos), nuestro plan de acción será aumentar su fuerza laboral con un operario sobre la operación, de esta manera nuestro tabulado sería (iteración 3):

En esta iteración podemos apreciar los mismos cambios que apreciamos en el tabulado 2. Nuestro balanceo equivale al 72.22%, y cuando detenerse en las iteraciones depende de nuestra necesidad vital, la cual puede ser:

De esta manera tendríamos un juicio mucho más amplio para determinar que configuración de línea optimizaría nuestro proceso.

Las iteraciones siguientes podrán apreciarse en el siguiente gráfico:

En él podremos observar como la octava iteración presenta el mayor porcentaje de balance y por ende el menor costo por unidad. En el siguiente gráfico observaremos el comportamiento de los costos a medida que aumente el número de operarios… «No siempre el mayor número de operarios representa el menor costo unitario».

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