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10.4: Resumen

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    80899

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    Este capítulo enfatiza cómo se utiliza la simulación para evaluar las estrategias de operación de los sistemas. Además, la simulación es útil para establecer los parámetros de dichas estrategias de operación. Se muestra el uso de la simulación en el modelado de una estrategia de producción de pull. Se ilustra la evolución de los modelos previamente existentes.

    Problemas

    1. Desarrollar el modelo de proceso para la estación de torno.
    2. Desarrollar el modelo de proceso para la estación pulidora.
    3. Desarrolle un modelo de proceso de una sola estación de trabajo produciendo un tipo de artículo que utilice una estrategia de producción de extracción.
    4. Encontrar evidencia de verificación para el modelo discutido en este capítulo.
    5. Proporcionar evidencia de validación adicional para el modelo discutido en este capítulo.
    6. Compare el proceso de enrutamiento utilizado en el modelo de este capítulo con el utilizado en el capítulo 8.
    7. Compare el proceso en cada estación de trabajo utilizada en el modelo de este capítulo con el del modelo del capítulo 8.
    8. Proporcionar una justificación para el uso de diferentes niveles de inventario en diferentes estaciones y el FGI para el mismo producto.
    9. Encuentre un nivel de inventario entre los tamaños de inventario inferior y superior que brinde un nivel de servicio del 99%. ¿Cuánto inventario se requiere?
    10. Realizar experimentos de simulación adicionales utilizando el modelo desarrollado en este capítulo para determinar los niveles de inventario de productos que producen un nivel de servicio del 95%.
    11. Para una demanda de un cliente, aumentar el modelo para producir un rastro del movimiento de las entidades a través del modelo.

    Problema de Caso — CONWIP

    Convertir la línea de montaje presentada en el problema de aplicación del capítulo 7 a una estrategia de producción CONWIP. La línea de montaje se describió de la siguiente manera.

    Un nuevo sistema en serie consta de tres estaciones de trabajo en la siguiente secuencia: molino, desbarbado y lavado. Hay tampones entre el molino y las estaciones de desbarbado y entre las estaciones de desbarbado y lavado. Se supone que existe suficiente almacenamiento previo a la estación del molino. Además, la estación de lavado se atasca con frecuencia y debe ser reparada. La línea servirá de dos tipos de partes. Los requisitos de producción cambian de semana a semana. Los datos a continuación reflejan una semana típica con todos los tiempos en minutos.

    Tiempo entre llegadas - Tipo de pieza 1: Distribuida exponencialmente con media 2.0 Tipo de
    pieza 2: Distribuida exponencialmente con media 3.0
    Tiempo en la estación del molino - Tipo de pieza 1:0.9 Tipo de
    pieza 2:1.4
    Tiempo en la estación de desbarbado - Uniforme (0.9, 1.3) para cada tipo de pieza
    Tiempo en estación de lavado - 1.0 para cada tipo de pieza
    Tiempo entre atascos de estaciones de lavado - Distribuido exponencialmente con media 30.0
    Es hora de arreglar un atasco de estación de lavado - Distribuido exponencialmente con media 3.0

    Las llegadas representan demandas de productos terminados. Las demandas se satisfacen a partir del inventario de bienes terminados. Cada demanda crea un nuevo pedido para la producción de un producto del mismo tipo después de que se satisfaga. El producto terminado se coloca en el inventario de bienes terminados.

    Se deben determinar tres cantidades a través de la experimentación de simulación:

    1. El nivel CONWIP, es decir, el número máximo de piezas permitidas en la línea simultáneamente.
    2. El nivel objetivo de FGI para el tipo de pieza 1.
    3. El nivel objetivo de FGI para el tipo de pieza 2.

    Se podrían tomar dos enfoques para establecer estos valores. Elige cualquiera de las que desees.

    1. Acercarse a uno.
      1. Establezca el nivel de inventario FGI para cada producto como se describe en este capítulo. Establezca el nivel CONWIP en infinito (un número muy alto). Utilice un nivel de inventario FGI infinito (nuevamente un número muy alto) para determinar el número mínimo de unidades necesarias para un nivel de servicio del 100%.
      2. Determine analíticamente el nivel de inventario necesario para un nivel de servicio del 99% durante el tiempo promedio de reemplazo. El tiempo promedio de reemplazo es el mismo para cada tipo de pieza. Determine el tiempo promedio usando la ecuación VUT para cada estación. Suma los resultados. Recuerda que ca en una siguiente estación es igual a cd en la estación anterior. Consejos: 1) La ecuación VUT asume que solo hay un tipo de pieza procesada en una estación. Por lo tanto, el tiempo de procesamiento para usar una estación de molino es el tiempo promedio ponderado de procesamiento para los dos tipos de piezas. El peso es el porcentaje del total de piezas procesadas que cada tipo de pieza es del total: 60% parte tipo 1 y 40% parte tipo 2. Las fórmulas para el promedio y la varianza para esta situación se dan en la discusión de distribuciones discretas en el capítulo 3. 2) La fórmula para la varianza de una distribución uniforme se da en el capítulo 3. 3) Ignorar el tiempo de inactividad en la estación era para este análisis.
      3. Evaluar el nivel de servicio para el nivel de inventario a medio camino entre el límite inferior y superior.
      4. Elija el nivel más bajo de inventario de tres que haya probado que rinda cerca de un nivel de servicio del 99%. Anote promedio y máximo WIP en la línea serial para este valor.
      5. Establezca el nivel CONWIP en el valor más bajo que no impacte negativamente en el nivel de servicio. El nivel mínimo factible de CONWIP es 3. Pruebe valores de 3, 4, 5, hasta que se encuentre uno que no impacte en el nivel de servicio. Confirma tu elección con un análisis de t apareado.
      6. Compara el WIP máximo antes de que se estableciera el nivel CONWIP con el nivel CONWIP que seleccionaste.
    2. Enfoque dos:
      1. Encuentre el nivel mínimo de CONWIP que maximice el rendimiento. Establezca los dos niveles de FGI en infinito (un número muy alto) para que el nivel de servicio sea del 100%. El nivel mínimo factible de CONWIP es 3. Pruebe valores de 3, 4, 5,... hasta que se encuentre uno tal que el rendimiento ya no esté aumentando. Confirma tu elección con un análisis de t apareado.
      2. Compare el WIP máximo en la línea serie sin el control CONWIP con el nivel CONWIP que seleccione. El primero podría determinarse estableciendo el nivel CONWIP en un gran número.
      3. Estimar la necesidad de nivel de inventario de bienes terminados para satisfacer las demandas de los clientes utilizando el enfoque descrito en este capítulo y después de que se haya establecido el nivel CONWIP. Utilice un nivel de inventario FGI infinito (nuevamente un número muy alto) para determinar el número mínimo de unidades necesarias para un nivel de servicio del 100%.
      4. Determine analíticamente el nivel de inventario necesario para un nivel de servicio del 99% durante el tiempo promedio de reemplazo. El tiempo promedio de reemplazo es el mismo para cada tipo de pieza: el tiempo promedio de entrega en la estación j viene dado por la siguiente ecuación discutida en el Capítulo 9 donde M = 3 estaciones y N es el nivel CONWIP que seleccionó:\(\ \left(\frac{N-1}{M}\right) C T_{j}+C T_{j}\)
      5. Evalúe el nivel de servicio para el nivel de inventario a medio camino entre el límite inferior y superior y elija el nivel más bajo que rinda cerca de un nivel de servicio del 99%.

    Finalización del experimento: Utilice un intervalo de tiempo de simulación de 184 horas.

    Problemas con la aplicación

    1. ¿Cómo se debe modelar el control CONWIP?
    2. ¿Cuál debe ser la relación de los dos niveles de FGI si se utiliza información previa?
    3. ¿Se debe comparar el nivel medio o máximo de WIP en la línea serial sin control CONWIP con el nivel CONWIP?
    4. Dado el control CONWIP, ¿es necesario modelar el espacio de búfer finito entre las estaciones en la línea serie? ¿Por qué o por qué no?
    5. ¿Cómo se obtendrán las pruebas de verificación y validación?

    Problema de caso — POLCA

    Convierta la línea de ensamblaje presentada en el capítulo 7 problema de aplicación a un conjunto de pares de celdas QRM de la siguiente manera.

    Un análisis QRM determinó que habrá tres celdas QRM procesando dos tipos de partes.

    1. Molino y desbarbado que sirve tanto la pieza tipo 1 como la pieza tipo 2
    2. Estación de lavado 1 porción tipo 1
    3. Estación de lavado 2 parte de servicio tipo 2

    Las estaciones de lavado se atascan con frecuencia y deben ser reparadas.

    Tiempo entre atascos de estaciones de lavado - Distribuido exponencialmente con media 30.0
    Es hora de arreglar un atasco de estación de lavado - Distribuido exponencialmente con media 3.0

    Los requisitos de producción cambian de semana a semana. Los datos a continuación reflejan una semana típica con todos los tiempos en minutos.

    Tiempo entre llegadas - Tipo de pieza 1: Distribuida exponencialmente con media 2.0 Tipo de
    pieza 2: Distribuida exponencialmente con media 3.0
    Tiempo en la estación del molino - Tipo de pieza 1:0.9 Tipo de
    pieza 2:1.4
    Tiempo en la estación de desbarbado - Uniforme (0.9, 1.3) para cada tipo de pieza
    Tiempo en la estación de lavado 1 para pieza tipo 1- 1.7
    Tiempo en la estación de lavado 2 para pieza tipo 2 - 2.5

    Las llegadas representan demandas de productos terminados. Las demandas se satisfacen a partir del inventario de bienes terminados. Cada demanda crea un nuevo pedido para la producción de un producto del mismo tipo después de que se satisfaga. El producto terminado se coloca en el inventario de bienes terminados.

    Se deben determinar tres cantidades a través de la experimentación de simulación:

    1. El número de tarjetas POLCA de cada tipo (A-B y B-C).
    2. El nivel objetivo de FGI para el tipo de pieza 1.
    3. El nivel objetivo de FGI para el tipo de pieza 2.

    Enfoque

    1. Determine un límite superior en el inventario necesario para cada tipo de pieza de la siguiente manera. Establece los niveles de las tarjetas POLCA en infinitos (un número muy alto). Utilice un nivel de inventario FGI infinito (nuevamente un número muy alto) para determinar el número mínimo de unidades necesarias para un nivel de servicio del 100%.
    2. Determine un límite inferior en el inventario necesario para cada tipo de pieza de la siguiente manera. Determine analíticamente el nivel de inventario necesario para un nivel de servicio del 99% durante el tiempo promedio de reemplazo. Determine el tiempo promedio de reemplazo por separado para cada tipo de pieza. Recuerde sin embargo que el tiempo promedio en la Celda QRM A será el mismo para cada tipo de pieza cuando se determine usando la ecuación VUT como se describe en los ítems a, b y, c. Recuerde que c a en una estación siguiente es igual a c d en la estación anterior.
      1. La ecuación VUT supone que solo hay un tipo de pieza procesado en una estación. Por lo tanto, el tiempo de procesamiento para usar en la estación de molino es el tiempo de procesamiento promedio ponderado para los dos tipos de piezas. El peso es el porcentaje del total de piezas procesadas que cada tipo de pieza es del total: 60% parte tipo 1 y 40% parte tipo 2. Las fórmulas para el promedio y la varianza para esta situación se dan en la discusión de distribuciones discretas en el capítulo 3.
      2. La fórmula para la varianza de una distribución uniforme se da en el capítulo 3.
      3. Ignorar el tiempo de inactividad en las estaciones de lavado para este análisis.
    3. Evaluar el nivel de servicio para el nivel de inventario a medio camino entre los límites inferior y superior.
    4. Elija el nivel más bajo de inventario de tres que haya probado que rinda cerca de un nivel de servicio del 99%.
    5. Establezca los niveles de POLCA a los valores más bajos que no afecten negativamente el nivel de servicio. Confirma tu elección con un análisis de t apareado.

    Finalización del experimento: Utilice un intervalo de tiempo de simulación de 184 horas.

    Problemas con la aplicación

    1. ¿Cómo se debe modelar el control POLCA?
    2. ¿Cuál debe ser la relación de los dos niveles de FGI si se utiliza información previa?
    3. ¿Cuál debe ser la relación entre el número de tarjetas A-B POLCA y el número de tarjetas A-C POLCA si se utiliza información previa?
    4. Dado el control POLCA, ¿es necesario modelar el espacio de búfer finito entre las estaciones en la línea serie? ¿Por qué o por qué no?
    5. ¿Cómo se obtendrán las pruebas de verificación y validación?

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