SISTEMAS DE PRODUCCIÓN

Para entender mejor qué es un Sistema de Producción, debemos definir por separado los conceptos de "sistema" y "producción".

Un Sistema es de todo conjunto de elementos que se hallan interrelacionados funcionalmente en busca del logro de ciertos objetivos.

La Producción es la transformación de Insumos en productos.

Por lo tanto, podríamos definir un Sistema de Producción como aquel que tiene una entrada (insumo), que sufre un proceso de transformación y una salida (producto), realimentándose el mismo a través de un proceso de control. 

Bajo el nuevo concepto de operaciones podemos definir que un sistema de producción utiliza recursos operacionales para transformar insumos en algún tipo de resultado deseado. Un insumo puede ser una materia prima o un producto terminado proveniente de otro sistema.

Los recursos operacionales consisten en lo que se denominan "Las 5 P de la administración de operaciones": producto, planificación y control, proceso, planta y personal.

El Producto es un paquete de satisfacciones, que comprenden bienes y servicios, que cubre las necesidades del cliente.

La Planificación y control de la producción contempla la programación y control de la fabricación, el abastecimiento y administración de proveedores, y el manejo de los inventarios de materias primas y productos terminados, el manejo del stock de producto terminados y su expedición.

El Proceso incluye los equipos, la tecnología y los pasos mediante los cuales se realiza la producción.

La Planta incluye las fábricas o sucursal de servicio donde se realiza la producción, el mantenimiento de los equipos y el manejo de los residuos generados el el proceso productivo y su posterior disposición.

El Personal es la fuerza laboral directa e indirecta.

La estructura de los sistemas de producción es:

Los Sistemas de Producción pueden clasificarse de la siguiente manera:

PRODUCCIÓN POR PROYECTOS

La producción por proyectos se emplea por lo general cuando en el proceso productivo se obtiene uno o pocos productos con un largo periodo de fabricación. Parte a través de una serie de fases, no se puede iniciar nueva fase, si no se ha concluido la anterior.

PRODUCCIÓN CONTINUA

Se da cuando se eliminan los tiempos ociosos y de espera, de forma que siempre se estén ejecutando las mismas operaciones, en las mismas máquinas, para obtención del mismo producto, con una disposición en cadena. Se conoce también como configuración por producto. Cada máquina y equipo están diseñados para realizar siempre la misma operación y preparados para aceptar de forma automática el trabajo que le es suministrado por una máquina precedente. Los operarios realizan la misma tarea, en el mismo producto.

PRODUCCIÓN POR LOTES

En la producción por lotes pueden encontrar 3 tipos:

Producción por lotes en talleres o a medida: En este caso el proceso de obtención del producto, requiere un pequeño número de operaciones poco especializadas, las cuales son realizadas por el mismo trabajador o por un grupo de ellos, que se hacen cargo de todo el proceso. El lote suele ser de pocas unidades de un producto y normalmente es diseñado por el cliente.

Producción Batch (Lotes): Se caracteriza por la producción del producto en lotes. Cada lote del producto pasa de una operación o centro de trabajo a otro. En este caso el proceso de obtención del producto requiere más operaciones y estas son más especializadas, con lo que difícilmente un mismo operario podría dominarlas todas. Se denomina también configuración por proceso.

Producción en Línea: El Flujo en Línea se caracteriza por una secuencia lineal de las operaciones. El producto se mueve de una etapa a la siguiente de manera secuencial y de principio a fin. Se trata de la fabricación de grandes lotes en pocos productos diferentes, pero técnicamente homogéneos, usando para ello las mismas instalaciones.

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

Métodos cualitativos: 

La mayor parte de las soluciones a los problemas de un negocio u organización comienzan con un análisis y definición de un modelo cualitativo y se avanza gradualmente hasta obtener un modelo cuantitativo, la investigación de operaciones se ocupa de la sistematización de los modelos cualitativos y de su desarrollo hasta el punto en que pueden cuantificarse.

Métodos cuantitativos:

Cuando es posible construir un modelo matemático insertando símbolos para representar relaciones entre constante y variables estamos ante un modelo cuantitativo, una ecuación es un modelo de este tipo. Las fórmulas, las matrices, los diagramas o series de valores que se obtienen mediante procesos matemáticos.

Métodos estándares:

Se llaman modelos estándar a los que solo hay que insertar o sustituir diferentes valores con el fin de obtener un valor a una respuesta de un sistema y son aplicables al miso tipo de problemas en negocios. Ejemplo, el cálculo de costos o gastos, el cálculo de ganancias, etc.

Métodos hechos a la medida:

Se llaman modelos hechos a la medida cuando se crean modelos para resolver un caso de problema específico que se ajusta únicamente a este problema.

Métodos probabilísticos:

Los modelos que se basan el as probabilidades y estadísticas y que se ocupan de incertidumbres futuras se llamas probabilísticas

Métodos determinísticos:

los modelos que no tienen consideraciones probalísticas se llaman deterministas; el PERT, los inventarios, la programación lineal, enfocan su atención en aquellas circunstancias que no son críticas y en los que las cantidades son determinadas y exactas.

Métodos descriptivos:

Cuando un modelo constituye sencillamente una descripción matemática de una condición real del sistema se llama descriptivo. Algunos de estos modelos se emplean para mostrar geográficamente una situación y ayudan al observador a evaluar resultados por secciones una sobre otra. Puede obtenerse una solución, sin embargo, en este modelo solo se intenta describir la situación y no escoger una alternativa.

Métodos de optimización:

Cuando con la aplicación del modelo se llega a una solución óptima de acuerdo con los criterios de entrada se trata de un modelo de optimización.

Métodos estáticos:

Los modelos estáticos se ocupan de determinar una respuesta para una serie especial de condiciones fijas que probablemente no cambiaran significativamente a corto plazo, es decir, la solución está basada en una continuidad estática.

Métodos dinámicos:

Un modelo dinámico por el contrario está sujeto al factor tiempo que desempeña un papel esencial en la secuencia de las decisiones, independientemente de cuales hayan sido las decisiones anteriores. A la programación dinámica pertenecen estos modelos.

Métodos de simulación:

Con el uso de la computadora es fácil preparar un modelo simulado paso por paso donde se puede reproducir el funcionamiento de sistemas o problemas de gran escala. Es un modelo de simulación, los datos de entrada pueden ser muestras originadas de forma medida o de modo aleatorio.

Métodos de no simulación:

Los modelos que no se prestan para usar datos empíricos o simulados en forma aleatoria son modelos no simulados como los de optimización o los creados a medida

TIPOS DE MODELOS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

MODELO MATEMÁTICO

Se emplea cuando la función objetivo y las restricciones del modelo se pueden expresar en forma cuantitativa o matemática como funciones de las variables de decisión.

MODELO DE SIMULACIÓN

Divide el sistema representado en módulos básicos o elementales que después se enlazan entre si vía relaciones lógicas bien definidas. Por lo tanto, las operaciones de cálculos pasaran de un módulo a otro hasta que se obtenga un resultado de salida. Los modelos de simulación cuando se comparan con modelos matemáticos; ofrecen mayor flexibilidad al representar sistemas complejos, pero esta flexibilidad no está libre de inconvenientes. La elaboración de este modelo suele ser costoso en tiempo y recursos. 

MODELO DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES DE LA CIENCIA DE LA ADMINISTRACIÓN

Los científicos de la administración trabajan con modelos cuantitativos de decisiones.

MODELOS FORMALES

Se usan para resolver problemas cuantitativos de decisión en el mundo real. Algunos modelos en la ciencia de la administración son llamados modelos deterministas. Esto significa que todos los datos relevantes (es decir, los datos que los modelos utilizarán o evaluarán) se dan por conocidos. En los modelos probabilísticos (o estocásticos), alguno de los datos importantes se consideran inciertos, aunque debe especificarse la probabilidad de tales datos.

MODELOS DE HOJA DE CÁLCULO  ELECTRÓNICA

La hoja de cálculo electrónica facilita hacer y contestar preguntas de "¿y si?" en un problema real. Hasta ese grado la hoja de cálculo electrónica tiene una representación selectiva del problema y desde este punto de vista la hoja de cálculo electrónica es un modelo. En realidad es una herramienta más que un procedimiento de solución.

MODELO ICÓNICO

Una representación física de algunos objetos, ya sea en forma idealizada (Bosquejos) o a escala distinta. Ejemplo, planos y mapas (2D)

MODELO ANALÓGICO

Puede representar situaciones dinámicas o cíclicas, son más usuales y pueden representar las características y propiedades de acontecimiento que se estudia. Ejemplo, curvas de demanda; curvas de distribución de frecuencia en las estadísticas y diagramas de flujo.

MODELO SIMBÓLICO O MATEMÁTICO

Son representaciones de la realidad en forma de cifras, símbolos matemáticos y funciones, para representar variables de decisión y relaciones que nos permiten describir y analizar el comportamiento del sistema

También existen otros tipos de modelos de Investigación de Operaciones, como lo son:

DEFINICIÓN DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

La Investigación de Operaciones (en inglés: "OR" u "Operations Research") se entiende que es la aplicación de un método científico para resolver problemas dentro de una organización, que permita a la misma, tomar las decisiones correctas o acertadas para tener las soluciones que más convengan o favorezcan a la organización, además de mejorar la coordinación entre las múltiples áreas de la organización y mejorar el control de sistemas, hoy por hoy es indispensable que una organización cuente con esta área.

En este contexto la Investigación de Operaciones utiliza técnicas de modelamiento matemático, análisis estadístico y optimización matemática, con el objetivo de alcanzar soluciones óptimas o cercanas a ellas cuando se enfrentan problemas de decisión complejos. Se espera que las decisiones alcanzadas mediante el uso de un modelo de investigación operativa sean significativamente mejores en comparación a aquellas decisiones que se podrían tomar haciendo uso de la simple intuición o experiencia del tomador de decisiones. Lo anterior es particularmente cierto en aquellos problemas de naturaleza real complejos, que consideran cientos, incluso miles de variables de decisión y restricciones.

La Investigación de Operaciones se complementa con otras disciplinas como la Ingeniería Industrial y la Gestión de Operaciones. En términos estrictos un modelo de optimización considera una función objetivo en una o varias variables que se desea maximizar (por ejemplo el ingreso o beneficio asociado a un plan de producción) o por el contrario minimizar (por ejemplo los costos de una firma, el riesgo asociado a una decisión, la pérdida de un alternativa, etc). Los valores que pueden adoptar las variables de decisión usualmente están restringidos por restricciones que adoptan la forma de ecuaciones y/o inecuaciones que buscan representar las limitantes asociadas a la problemática.

El enfoque de la Investigación de Operaciones es el modelaje. Un modelo es una herramienta analítica que nos sirve para lograr una visión bien estructurada de la realidad. Así, el propósito del modelo es proporcionar un medio para analizar el comportamiento de las componentes de un sistema con el fin de optimizar su desempeño (identificar el mejor curso de acción posible).

En la actualidad el uso de modelos de optimización es cada vez más frecuente en la toma de decisiones. Este mayor uso se explica, principalmente, por un mejor conocimiento de estas metodología en las diferentes disciplinas, la creciente complejidad de los problemas que se desea resolver, la mayor disponibilidad de software y el desarrollo de nuevos y mejores algoritmos de solución.

Una visión esquemática del proceso asociado a la construcción de un modelo de optimización es la siguiente:

1. Se debe definir el problema para el cual se busca proponer un curso de acción. ¿Es un problema relevante? ¿es posible tomar una buena decisión sin la necesidad de resolver un modelo de optimización? ¿cuáles son sus alcances? ¿cuáles son los factores que influyen en el desempeño del sistema?, etc. La calidad del modelo de optimización dependerá en gran parte de la asertividad en la definición del problema de decisión.

2. Un modelo de optimización considera necesariamente una abstracción o simplificación de la realidad. Por un lado se busca que el modelo sea representativo del problema real que se busca representar pero que al mismo tiempo sea simple de modo de favorecer su resolución haciendo uso de un algoritmo ad-hoc. Alcanzar este equilibrio no es trivial. Por ello ante un mismo problema puede existir más de un modelo de optimización que lo represente con distintos niveles de detalle y abstracción.

3. Una vez construido el modelo de optimización se deben identificar las alternativas de resolución para el mismo. Para ello se puede hacer uso de programas computacionales que utilizan algoritmos de resolución específicos dependiendo de las características del modelo. Por ejemplo, para resolver un problema de Programación Lineal (las variables de decisión se representan como funciones lineales tanto en la función objetivo como restricciones) se puede utilizar el Método Simplex.

4. Se verifica que la solución alcanzada cumpla con las condiciones (restricciones) impuestas al problema.

5. Una vez verificada la solución se procede a su implementación. Cabe destacar que esto puede lugar a actualizaciones del modelo de optimización tanto en términos del modelo como el valor de los parámetros estimados. Por ejemplo, si el modelo de optimización corresponde a un Plan Maestro de la Producción (PMP) y se genera un cambio en el valor de la hora hombre de los trabajadores será necesario actualizar el valor del parámetro que representa dicho costo para posteriores instancias de resolución.

ORÍGENES DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

La Investigación de Operaciones (Investigación Operativa), es una disciplina que comenzó a desarrollarse formalmente en Inglaterra, para la Segunda Guerra Mundial (1937), cuando se encarga a un grupo de matemáticos, ingenieros y científicos ingleses el diseño de herramientas cuantitativas para el para estudiar los problemas estratégicos y tácticos asociados con la defensa del país, y brindar apoyo a la toma de decisiones acerca de la mejor utilización de materiales bélicos. 

Primero se les pidió ayuda para los militares en la utilización eficiente del radar para localizar aviones enemigos; después en 1940 se reunió otro grupo, el circo de Blackett encabezado por el distinguido físico inglés P. Blackett para estudiar la actuación del equipo de control de cañones en el campo; había tres fisiólogos, cuatro matemáticos, un físico, un astrofísico, un oficial militar y un agrimensor.

En los Estados Unidos de Norteamérica se motivaron por los éxitos alcanzados por los grupos británicos, en Abril de 1942 se decidió introducir la IO a un nivel superior, emprendiendo también estudios tales como: problemas logísticos complejos, el desarrollo de patrones de vuelo para aviones y la planeación de maniobras navales. Cuando terminó la guerra, la necesidad de reconstruir en la Gran Bretaña, dio lugar al surgimiento de otros problemas de administración en sectores de gobierno e industria los cuales demandaron la actuación de los mismos científicos especializados en la IO.

También en los Estados Unidos de Norteamérica, en la década de 1950 con el desarrollo y comercialización de las computadoras, los investigadores de operaciones y la gente asociada con las operaciones de la última guerra, se percataron que los estudios realizados en la misma eran de gran utilidad, aplicados a los problemas industriales. La computadora y el desarrollo de la IO motivaron a los ejecutivos industriales y a los especialistas de esta disciplina para reunirse y provocar su rápido crecimiento.

Se presume que el nombre "Investigación de Operaciones", fue dado aparentemente porque el equipo de científicos estaba llevando a cabo la actividad de Investigar Operaciones militares. Una vez terminada la guerra las ideas utilizadas con fines bélicos fueron adaptadas para mejorar la eficiencia y la productividad del sector civil.

La Programación Lineal (PL) tuvo un gran impulso para la investigación industrial dando entrada las empresas a muchos especialistas; las técnicas Pert, control de inventarios, y la simulación, empezaron a emplearse con éxito; en vez de los simples promedios, se incluyeron la probabilidad y la estadística tan útiles en cualquier estudio moderno.

Una de las áreas principales en las que se desarrolla la Investigación de Operaciones es la Optimización o Programación Matemática, la cual se relaciona con problemas de minimizar o maximizar una función objetivo de una o varias variables, cuyos valores usualmente están restringidos por ecuaciones y/o desigualdades.

Hoy en día el uso de modelos de Optimización es cada vez más frecuente en la toma de decisiones. Este mayor uso se explica, principalmente, por un mejor conocimiento de estas metodología en las diferentes disciplinas, la creciente complejidad de los problemas que se desea resolver, la mayor disponibilidad de software y el desarrollo de nuevos y mejores algoritmos de solución. Actualmente el uso de la IO es extenso en áreas de: contabilidad, compras, planeación financiera, mercadotecnia, planeación de producción, transporte y muchas otras más, convirtiéndose en importante instrumento de competencia para los presupuestos y contratos.