Decisión del Cliente - Tamaño del Lote

Decisión del Cliente - Tamaño del Lote

  7:56    Julio Ramdar

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Es indudable que conocer a cabalidad  las necesidades del cliente es valiosa información para asegurar que nuestros productos o servicios satisfagan sus requerimientos.

En esta ocasión nos centraremos en las decisiones del cliente respecto a la variedad de un mismo tipo de producto. Por ejemplo muchas veces observamos que el cliente al ingresar a una tienda de ropa se fija en la talla de la prenda que desea comprar, el color, el modelo, la marca, el precio,etc.

A ello se suma la diferente valoración que le puede dar un cliente a la calidad del producto y el dinero que posee para poder adquirirlo. 

Obviamente la organización desea tener la variedad de productos que pueda cubrir la demanda del cliente al menor costo posible. Recordemos que para una planta de producción es más eficiente producir en masa un tipo de producto determinado, sin embargo la realidad es que las necesidades del cliente son mas variadas y selectivas y ahora se solicitan un mismo tipo de producto con diferentes diseños , colores , accesorios,etc.

Si tenemos en cuenta la producción de polos , puede ser que la empresa vea por conveniente en tener una máquina de corte automatizada que pueda cortar piezas de polos segun un lote determinado, y una vez producido dicho lote , realizar la confeccion de las prendas con operarios para obtener el producto final.

Suponiendo que la máquina de corte emplea 4 minutos para procesar una prenda y que requiere un tiempo de preparación (set-up) de 20 minutos cada vez que produzca un lote de 15 unidades. Además se sabe que la línea de confecciones cuenta con 12 personas , el tiempo para confeccionar un polo es 30 minutos. Se cuenta con una persona que realiza el acabado de la prenda ( limpieza y empaquetar) en 5 minutos por unidad.

¿ Cual es la capacidad de la máquina de corte y la capacidad de todo el proceso para fabricar polos?

En este caso se debe considerar la capacidad de la máquina y la capacidad de las personas en cada etapa del proceso.

Capacidad de la Máquina:

Para hallar la capacidad de la máquina se utilizará la siguiente fórmula:

C= B / ( ST + B*T)

Donde:

C: Es la capacidad de la máquina a calcular

B: Es el tamaño del lote a producir

ST: Es el tiempo de preparación de la máquina

T: Es el tiempo de producción de la máquina por unidad

Reemplazando tenemos:

C= 15 / (20 + 15*4 ) = 0.187 unidades / minuto , equivalente a 11.25 unidades por hora.

La capacidad de los otros procesos será:

 

Capacidad del Proceso de Confecciones:

C = N / T

N= nro de operarios

T = Tiempo de producción de una prenda

C=  12 / 30 =  0.4 unidades / minuto , equivalente a 24 unidades por hora

Capacidad del Proceso de Acabado

C = N/ T

C = 1/ 5 = 0.2 unidades / minuto , equivalente a 12 unidades por hora

La capacidad de todo el proceso sería 11.25 unidades por hora , teniendo en cuenta que es la menor de las capacidades.

Se debe entender que la máquina de corte está produciendo por debajo de la capacidad del personal. Para nivelar este punto , se deberá determinar el tamaño del lote para por lo menos igualar la capacidad de producción del área de acabado.

Tamaño del Lote

 C = B / (ST + B*T)

1/5 = B / (20 + B*4 )

B=  20 unidades

Por lo tanto para que la capacidad de la máquina de corte sea igual a la capacidad del personal de acabados se deberá producir 20 unidades en cada lote.

Ahora que pasa cuando nuestros clientes nos solicitan dos tipos de polos al mismo tiempo , tomando en cuenta que la máquina de corte puede producir ambos tipos de polo por separado empleando  2 minutos y 4 minutos por prenda respectivamente . La demanda del primer polo es  3 unidades por hora y la del segundo polo es 2 unidades por hora, considerando ademas un tiempo de preparación de la máquina de corte de 30 minutos. ¿ Cual será el lote óptimo para cubrir esta demanda?

Nuestra demanda total será = 3+2 = 5 unidades / hora

Por lo tanto :

C = B / (ST + B*T)

5= B  / (1 + B*(2/60 +4/60))

Ojo: Considerar 1 hora el tiempo de preparación de la máquina porque es 30 minutos de preparación de la máquina para pasar del polo A al polo del tipo B y 30 minutos mas para pasar del polo B al polo A.

B =10

El tamaño del lote debe ser de 10 unidades para cubrir la demanda de ambos polos. Esto sería para un caso ideal puesto que se ha empleado datos ficticios para términos de entender la lógica del cálculo del lote para dos productos A y B. Porque observando de primera mano en la vida real no sería tan factible producir 10 unidades en cada lote porque tenemos que considerar que son 6 polos del tipo A y 4 polos del tipo B para cubrir la demanda.

Polos del tipo A: (demanda del producto A / demanda total ) *tamaño del lote
Polos del tipo A: (3/5) * 10 = 6

Polos del tipo B: (2/5) *10 = 4

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Diseño de Experimentos Factoriales

Diseño de Experimentos Factoriales

  8:39    Julio Ramdar

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El diseño de experimentos factoriales nos permite establecer la relación de causa efecto entre las variables a analizar. Para ello es importante establecer el número de combinaciones a realizar entre las variables para lograr el objetivo deseado.

En general un modelo de diseño de experimentos factoriales se sostiene en base a los siguientes elementos:

- Un objetivo a lograr, que generalmente consiste en maximizar o minimizar la respuesta esperada.

- Factores o variables que se utilizarán para lograr el objetivo.

Es decir,  si tenemos por ejemplo dos factores , y cada factor tiene dos niveles  :

A : Iluminación de la sala donde se ofrece un producto de vestir.

B: El precio del producto.   

Objetivo: Maximizar las ventas del día.

El modelo factorial de diseño de experimentos indica que el número de combinaciones está determinado por la siguiente fórmula: 2^n , donde n es el numero de factores. Es decir 2^2 = 4 combinaciones para lograr el objetivo y replicarlos en todas las tiendas de la organización

A continuación se desarrollará el siguiente caso utilizando el diseño de experimentos factoriales.

Caso Estudio 1:

Se efectuó un estudio  con el objeto de evaluar el comportamiento de materiales absorbentes de ruido, tales como goma de 1/2 de pulgada de espesor, y virutilla de 1/4 de pulgada de espesor, combinada con Internit de 4 mm. de espesor, con la finalidad de determinar el o los materiales más adecuados para fabricar un encerramiento de una fuente sonora, consistente en una máquina de forja.

Además se requiere probar estos materiales en función de dos niveles de frecuencias críticas de sonido, que son 500 y 4000 hz.

Al mismo tiempo se quiso comprobar que el nivel de presión sonora es inversamente proporcional a la distancia de la fuente sonora. Se consideraron distancias a 1 y de 4 metros.

En este caso primero establecemos:

Objetivo: Minimizar el ruido a través de materiales aislantes.

Factores:
A: Material Absorbente   (-) Goma de 1/2 pulgada de espesor
                                       (+) Virutilla de 1/4 de pulgada de espesor 

B: Frecuencia de sonido   (-) 500 hz
                                       (+) 4000 hz
                                  

C: Distancia a la fuente emisora  (-) 1 metro
                                                 (+) 4 metros

Resultado: Niveles de decibeles de ruido.

Según el modelo de diseño de experimentos factorial el número de combinaciones que debería realizar es 2^3= 8  , es decir :


En este modelo nuestra tabla de experimentos será :

Como se puede apreciar se utiliza los signos (-) y (+) los cuales  representan el nivel de cada factor.
Luego de realizar las pruebas se obtuvieron los siguientes resultados:

Los datos mostrados en la tabla se procesarán  en R ( paquete de software estadístico) .  Lo importante será interpretar la información que nos brinda.

En R se digitarán las variables A, B y C  con sus respectivos  niveles,  los resultados del experimento se registran como la variable "y" a predecir.  Para generar el modelo lineal se ha creado el objeto "model.y" , R para entender que es un modelo lineal se utiliza las iniciales lm ,    tal como se muestra en la siguiente ventana:

Luego escribimos el comando summary (model.y) , posteriormente seleccionamos todos los comandos y variables ingresados y  le damos click en run ,  los cual nos muestra los parámetros del modelo lineal con todas sus relaciones:

 Como se aprecia el modelo de predicción lineal quedaría de la siguiente manera:

y= 90.75 -0.25 A - 1.25 B - 1.5 C + 1.75 AB + 0.5 AC-  4*(10^-15) BC  +  4*(10^-15 ) A*B*C

Sin embargo descartaremos aquellas relaciones que tienen impacto poco significativo en nuestro objetivo deseado.

En este caso nos quedaremos con aquellas variables que afectan en por lo menos 1 db el resultado final.

Por lo tanto nuestra ecuación de regresión quedaría:

y= 90.75 -1.25B - 1.5 C +1.75 AB

Interpretación:

- Significa que para el caso de la variable C , aumentar 1 metro de distancia respecto a la fuente sonora  contribuye a reducir en 1.5 dB el resultado.
- La accion combinada entre el material absorbente y la frecuencia sonora contribuye en aumentar la emisión en 1.75 dB.
- Otro dato importante es que en general los materiales absorbentes contribuyen a reducir significativamente el sonido mientras este tiene mayores niveles , es decir en 1.25 dB por cada dB de frecuencia.

El objetivo es minimizar el ruido , por lo tanto la opción recomendada sería la siguiente:


y= 90.75 - 1.25 (+1) -1.5 (+1) + 1.75 (-1) (+1)

y= 86 dB ( Aprox.)

Es decir obtendríamos el valor mínimo de ruido si se dan las siguientes condiciones , se utliza como material absorbente la goma de 1/2 pulgada  para frecuencias de sonidos altas como 4000 hz a una distancia de por lo menos 4 metros.

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Correlación Lineal Caso Nro. 2

Correlación Lineal Caso Nro. 2

  10:07    Julio Ramdar

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En el siguiente cuadro se presentan los siguientes datos referentes a la altura y  el diámetro a la altura del pecho de 30 árboles de una especie forestal.

Utilizando estos datos se va a construir un diagrama de dispersión entre  el diámetro a la altura del pecho (cm) y la altura del árbol (m)

- Se registrarán todos los datos en el programa de Minitab, y se generará un gráfico de dispersión entre ambas variables.

 Elegimos la opción dispersión con regresión y luego nos aparecerá el siguiente cuadro , donde establecemos que la variable y es la altura ( variable a predecir), la variable independiente x es el diámetro del árbol.

 y le damos click al botón aceptar.

Como apreciamos en el gráfico se ha generado una recta que representa la asociación lineal entre las variables X y Y. Cada punto representa los valores de nuestra tabla, lo cual revela que existe una relación débil .

La correlación lineal es medida entre -1 y 1 , gráficamente hablando mientras los puntos se acerquen más a la recta ,  significa que un modelo de regresión lineal nos puede ayudar a predecir la altura de un árbol, conociendo su diámetro.

Para este caso el coeficiente de correlación de Pearson  es  0.616 , es decir hay una relación directa débil entre las variables.

Para calcular con minitab la correlación lineal  nos vamos a la opción:

Estadisticas\ Estadisticas basicas \ Correlacion

Donde seleccionaremos las variables a analizar y dando click en el botón aceptar nos aparecerá la correlación de Pearson (r=0.616)

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7 Mudas: Movimientos Innecesarios

7 Mudas: Movimientos Innecesarios

  12:30    Julio Ramdar

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En un proceso de producción es básico reducir el tiempo de las operaciones para lograr optimizar los costos y lograr las metas de producción en el menor tiempo posible. Sin embargo se deben dar ciertas condiciones para que los recursos que dispone una organización no sean utilizados de manera poco eficiente.

Naturalmente mientras se produzcan mayor cantidad de unidades del producto será mas facil mejorar la eficiencia de una cadena productiva. Dado que los ejecutivos podrán establecer un plan de producción con recursos y tiempos asignados y enfocar todos sus esfuerzos para que se concreten . Sin embargo que pasa cuando el proceso es flexible , es decir sujeto a cambios continuos , dado que la demanda del cliente es variable,  es decir en algun momento se producen pocas unidades de un producto y luego cantidades considerables.

Es evidente que frente a ello los costos se incrementan porque demanda mayor tiempo y esfuerzo de los recursos para adaptarse cada vez que se realiza un cambio en el proceso. Frente a este contexto se deben buscar alternativas para minimizar el efecto de las 7 mudas o desperdicios.

En este caso se prestará atención a la reducción de movimientos innecesarios de materiales y personas dentro de un proceso.

Para ello se debe conocer sobre el estudio de movimientos que realizaron los esposos Gilbreth.

Clasificación de Movimientos

Fuente: https://www.ingenieriaindustrialonline.com

De acuerdo a la tabla,  los movimientos que tienen la clasificación más baja son aquellos que emplean menos partes del cuerpo y por ende menos esfuerzo de la persona para realizar una tarea.

Es por ello que al diseñar un puesto de trabajo se considere que el lugar esté determinado de tal manera que se emplee movimientos de la clasificación más baja para ser eficientes.

Se ha extraído algunas recomendaciones de la Oficina Internacional de Trabajo ( OIT) respecto a los movimientos:

1.  Si las dos manos realizan un trabajo similar, hay que preveer una reserva aparte de materiales o piezas para cada mano.

 

2.  Cuando se utilice la vista para seleccionar el material, éste deberá estar colocado, siempre que sea posible, de manera que el operario pueda verlo sin necesidad de mover la cabeza .

3.  En lugar de una disposición en un solo arco de círculo (que tenga como eje del círculo imaginario el centro de la cabeza), es preferible utilizar una disposición en dos arcos de círculo (que tengan como ejes de los círculos imaginarios los centros de los hombros respectivos)

4. El trabajo terminado debe:

a)   dejarse caer en vertederos o deslizaderas;

b)  soltarse en una deslizadera cuando la mano inicie el primer movimiento del ciclo siguiente;

c)   colocarse en un recipiente dispuesto de manera tal que los movimientos de las manos queden reducidos al mínimo;

d)  colocarse en un recipiente donde el operario siguiente pueda recogerlo fácil­mente, si se trata de una operación intermedia.

 

Estudio de Micromovimientos

Todo tipo de trabajo independiente si es productivo o no , es realizado a partir de movimientos llamados therbligs los cuales se clasifican en eficientes o ineficientes.

Teniendo en cuenta los cuadros anteriores se empezará a analizar los micromovimientos a partir del diagrama bimanual.

El siguiente video nos muestra el ensamble de un celular , que se utilizará como ejemplo para revisar los movimientos que se ejecutan en la operación.

Fuente: Ingeniería de Métodos - Martín Monago

A continuación se mostrará en el siguiente formato un resumen de todos los movimientos realizados de inicio a fin.

El tiempo incurrido en realizar las operaciones es de aproximadamente 1 minuto con 20 segundos.

Para optimizar la operación se debe reducir los movimientos y tratar de utilizar dispositivos y/o métodos que nos ayuden a simplificar la tarea.

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Regresión Lineal

Regresión Lineal

  12:48    Julio Ramdar

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Cuando se analiza la relación que existe entre dos o más variables para predecir su comportamiento en el futuro, se suele aplicar modelos matemáticos que nos explican dicha relación.

Uno de ellos ampliamente conocido es el modelo de regresión lineal , que a partir de datos históricos proyecta los resultados en el futuro  y que se aproxima a una recta la relación entre sus variables, si lo graficamos.

Para entender este modelo se debe comprender el concepto de algunos términos:

Variable: Parámetro a analizar. Para nuestro caso se utilizarán las variables independientes y dependientes.

Variable Independiente: Es la variable que trata de explicar el comportamiento de la variable dependiente.

Variable dependiente: Es la variable que se va a predecir a través del modelo.

Para entender su aplicación del modelo de regresión lineal se desarrollará el siguiente ejemplo:

Se muestra los siguientes datos que se derivan de la pesquería del camarón en Pakistán

Fuente: Departamento de Pesca - FAO

Representando gráficamente mediante un diagrama de dispersión , considerando como eje x ( nro de embarcaciones ) y el eje y ( Captura por embarcación por año).

Como se observa existe una tendencia descendente , es decir mientras aumenta el número de embarcaciones cada año , menor es el número de capturas por embarcación.

Para hallar la ecuación del modelo de regresión ( y= a +bx), previamente se debe calcular el intercepto (a) y la pendiente de la gráfica (b) .

Considerar n como la cantidad de datos. X representa el número de embarcaciones.
 Y representa el número de capturas por embarcación, es decir la variable a predecir.

b= (n Σ XY  - ΣX.ΣY)  / (nΣX^2  - (ΣX)^2)

b=  (10 x 211099.5 - 7146 x 309.5)  / (10 x 5354494 - 51065316)

b= - 0.04



a=  (Σy/ n) - b (Σx /n)

a= 30.95 + 0.04x 714.6

a= 59.53

Para lo cual se establece que la ecuación del modelo de predicción es : Y= 59.53 - 0.04X


Si consideramos 700 embarcaciones al año , de acuerdo al modelo:

Y = 59.93 -0.04 x 700 = 31.93

Significa que se esperaría que se obtenga en promedio 31.93 capturas por embarcación por año.

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Producción en Línea

Producción en Línea

  19:07    Julio Ramdar

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La producción en línea es una forma de trabajo eficiente para generar productos en el menor tiempo posible. No todos los productos tienen un proceso que se pueda adaptar al sistema de trabajo en línea. Mucho depende de las etapas del proceso y  las características del producto final.

Por ejemplo , el combustible es el resultado de un proceso que sigue un flujo continuo, en el cual se ejecutan las mismas operaciones, se utilizan  las mismas máquinas para su fabricación. Conviene para este tipo de producto que el proceso sea automatizado.



En cambio la producción por lotes pequeños en talleres requiere que un grupo de operarios realicen todo el proceso para generar un tipo de producto, como es el caso de una fábrica de zapatos que abastece al mercado local.

Si se requiere producir un único producto o servicio , que implica  el trabajo de un equipo multidisciplinario, estamos hablando de un proyecto.

Cuando se requiere producir grandes lotes para productos poco diferentes,  el trabajo de manera secuencial o en linea es el ideal para lograr las metas de producción.

¿En qué consiste el trabajo en linea?

Significa establecer una secuencia de operaciones del proceso de fabricación de un producto que permita dividir las tareas de manera equitativa, asegurar las metas de producción y el cumplimiento de los estándares de calidad.

La ventaja de este método de producción es que nos permite ahorrar costos y tiempo para fabricar grandes lotes del producto.

A continuación se desarrollará la secuencia de operaciones de un Polo Box Listado manga corta:

El tiempo estandar para fabricar este polo es de 17.61 minutos. Considerando una eficiencia del 75% el tiempo de producción para fabricar una prenda sería: 17.61/ 0.75 = 23.48 minutos.   Para balancear la linea se necesita establecer el tiempo takt del proceso y el número de operarios requerido para distribuir las operaciones de manera equitativa y evitar que se generen cuellos de botella.

Tiempo Takt = Tiempo Total Disponible / Demanda del producto

La demanda del productos es de 470 unidades por día y el tiempo disponible para fabricarlo es 8 horas.

Tiempo takt = (8 h x 60 min ) / 470 = 1.02 min 

Significa que debemos producir cada 1.02 min una prenda para cumplir con la demanda del cliente. 

Si el tiempo de ciclo del proceso es mayor al tiempo takt no podremos cumplir con las metas de producción.

Ahora se procederá a calcular el número de operarios requerido para lograr las metas de producción.

Nro Operarios = Tiempo de Producción / Tiempo takt

Nro Operarios = 23.48 / 1.02 = 23.02  

El numero de operarios ideal requerido es aproximadamente 23 personas.

A continuación se establecerá la distribución de operaciones para cada operario:

Como se puede apreciar en la tabla anterior se ha distribuido las operaciones para cierta cantidad de operarios , con la premisa de que el tiempo asignado  de la tarea no sobrepase el tiempo takt de 1.02 min, para asegurar el cumplimiento de la producción.

Se observa que se requiere un operario (#24)  como volante para realizar operaciones manuales y pegar botón. Es importante monitorear el proceso de confecciones para evitar tiempos muertos dado que reprocesos por errores de confección de la prenda perjudican el desempeño de toda la línea, generando cuellos de botella.

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Mapa de Flujo de Valor ( VSM)

Mapa de Flujo de Valor ( VSM)

  13:11    Julio Ramdar

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El mapa de flujo de valor es una herramienta útil que nos permite analizar el flujo de materiales e información, así como determinar el lead time del producto y estimar el tiempo que demanda las actividades que añaden valor al proceso.

Es importante clarificar  que el lead time es el intervalo de  tiempo que inicia con el requerimiento del cliente hasta que se entrega el producto solicitado.

La información que proporciona este mapa es de gran ayuda para la organización, puesto que demuestra con números la situación actual de la cadena productiva y a partir de esta evidencia se puedan tomar decisiones para ajustar, corregir o mejorar los procesos involucrados y también establecer alternativas para reducir el tiempo de las actividades que no agregan valor.

Las actividades que agregan valor son aquellas  tareas esensiales para obtener el producto por el cual paga el cliente.

Para entenderlo mejor se desarrollará un ejemplo de cómo elaborar un mapa de flujo de valor. Previamente se requiere conocer algunos conceptos.

Takt Time (TT)

Es el ritmo para satisfacer la demanda .   El tiempo requerido para cumplir con los requerimientos del cliente.

TT = Tiempo Disponible / Demanda

Tiempo de Ciclo (TC)

Es el ritmo de salida de la producción. Es decir la cantidad de unidades producidas por múltiples servidores.

Nota: Para cumplir con la demanda del cliente TC <= TT del proceso.

Tiempo de Producción (TP)

Es el tiempo total que se emplea para realizar una actividad o proceso.

Utilización (U)

Es un ratio que nos permite determinar si se está sobreutilizando un recurso más alla de su capacidad o viceversa.

 U = Tiempo de ciclo / Takt time

Stock

Unidades de retén , listas para cubrir la demanda del proceso posterior.


Lead Time

Es el tiempo total que demanda fabricar y entregar un producto al cliente  , es decir desde el momento en el que el cliente solicita su requerimiento hasta que efectivamente recibe el producto o servicio.

  
Ejercicio:

Una empresa textil produce polos básicos de varón cuello redondo. La demanda de polos es  de 25,000 prendas por mes.

Los avíos y tela son comprados a sus proveedores y enviados al almacén de la planta de producción. La planta trabaja 24 días por mes. Cada día equivale a un turno de 8 horas.

El proceso productivo se resume en tres grandes etapas: Corte, Costura y Acabados. Se tiene un stock de materias primas para 3000 prendas.

- Se cuenta con tres mesas de corte , cada mesa cuenta con dos personas. El proceso demanda 2 horas para producir 100 prendas por mesa.

Se cuenta con un stock de 1000 prendas al final del proceso de corte.

- El proceso de confecciones cuenta con una línea de producción de 50 personas que trabajan a una eficiencia del 90% . El tiempo estándar para producir el polo es 30 minutos.

El área cuenta con un stock de 500 prendas al final del proceso.

- Finalmente el proceso de acabados cuenta con 10 personas, el tiempo que demanda realizar el acabado es de 15 minutos por prenda.

Elaborar el mapa de flujo de valor,  determinar el tiempo de las actividades que añaden valor  y el lead time del producto

Como se puede apreciar en el diagrama anterior se ha determinado el takt time del proceso para elaborar una prenda, para ello se ha tomado en cuenta la demanda de polos por mes y el tiempo disponible para confeccionar las prendas. Obteniendo un tiempo de 0.46 minutos por prenda, que sería el ritmo de la producción necesario para cumplir con la demanda del cliente.

Para los tres procesos clave se ha calculado el tiempo de producción y el tiempo de ciclo. Luego se ha determinado la utilización como ratio entre el tiempo de ciclo y el takt time del proceso.

Se puede apreciar que en el proceso de confecciones los recursos están sobreutilizados por lo que es recomendable minimizar los tiempos del proceso o aumentar recursos para poder cumplir con la demanda del cliente en fecha.

Luego se ha determinado el tiempo de producción que añade valor al producto que es la suma de los tiempos de producción que demanda cada proceso por unidad del producto es decir, 1.2 min + 33.33 min + 15 min = 49.53 min / prenda.  Es decir fabricar una prenda me demanda 49.53 minutos.

Para determinar el lead time del producto , en primer lugar se debe calcular el tiempo que demanda contar con el stock en cada etapa del proceso. Para ello se calcula en primer lugar  la demanda por día (25000 / 24= 1042 prendas por día). Luego para determinar el tiempo  para el caso inicial de un stock de  3000 prendas , 3000 / 1042 = 2.88 días.

Como se observa en el gráfico se requiere un lead time (2.88 dias + 0.96 dias +0.48 dias + 49.53 min),

de 4.32 días, 49.53 minutos.

En el mapa de flujo de valor se aprecia claramente que hay procesos que deben ser optimizados , como es el caso del proceso de costura, tambien se debe reducir la cantidad de inventario que aumenta el lead time del producto.

En el anterior ejemplo el mapa de flujo de valor nos revela información útil que nos permite diagnosticar el estado del proceso actual y establecer oportunidades de mejora, todo ello para garantizar que la organización es capaz de cumplir con la demanda de sus clientes.

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