Planificación difusa de la producción

Planificación difusa de la producción

La precisión requerida en modelos y productos de ingeniería se traduce en que la producción y el desarrollo requieren altos costos y largos tiempos. Según el investigador Matta, en el artículo publicado el año 2005 sobre “diseño de sistemas de manufactura avanzados”, una mayor precisión implica un mayor costo. Al considerarse la utilización de la lógica difusa para un determinado problema, un ingeniero o científico debería reflexionar sobre la necesidad de aprovechar la tolerancia de la imprecisión dado que la alta precisión conlleva altos costos y, en algunas ocasiones, intratabilidad en los problemas. Por su parte el investigador Ross menciona que, en el libro publicado el año 2004 acerca de “aplicaciones de la lógica difusa con ingeniería”, mientras los sistemas difusos son mostrados como aproximaciones universales de funciones algebraicas, este no es el atributo que los hace valiosos para la comprensión de nuevos o sofisticados problemas. Por el contrario, el principal beneficio de la teoría de conjuntos difusos es la aproximación al comportamiento de sistemas donde las funciones analíticas o relaciones numéricas no existen. Por lo tanto, los conjuntos difusos tienen un alto potencial para entender muchos sistemas que carecen de formulaciones analíticas.

Los sistemas complejos pueden ser sistemas que no han sido analizados, pueden ser sistemas relacionados con la condición humana tales como los sistemas biológicos o médicos, o pueden ser sociales, económicos o sistemas políticos, en los cuales la gran variedad de variables de entrada y salidas podrían no ser siempre capturadas analíticamente o controladas en algún sentido convencional. Además, las relaciones entre las causas y efectos de estos sistemas generalmente no son entendidas, pero generalmente sí pueden ser observadas.

Según los investigadores Klir y Yuan, en el libro publicado el año 1995 sobre “conjuntos difusos y lógica difusa”, la lógica difusa ha sido largamente estudiada en los últimos años; el modelado de sistemas complejos con bastante precisión, es una de las ventajas que ofrece la lógica difusa, esta incorpora vaguedad e imparcialidad en la representación y resolución de los modelos. El estudio del arte que se realiza está enfocado a la aplicabilidad de la lógica difusa sobre problemas en la planificación de la producción. Según los investigadores Narasimhan y sus colegas, en el libro escrito el año 1996 sobre “planeación de la producción y control de inventarios”, desarrollar una planificación de la producción conlleva a la especificación paralela de los niveles de producción, inventario y capacidad sobre un horizonte de planificación determinado con el propósito de disminuir los costos totales producidos por el plan de producción.

Respecto a la lógica difusa y sus aplicaciones referidas a la cadena de suministro, Torabi menciona, en su tesis de grado elaborada el año 2007 sobre “programación posibilística interactiva”, que el objetivo vital de la gestión de la cadena de suministro es el control de flujo de materiales entre proveedores, industrias, almacenes y usuarios de forma eficaz y al menor costo. El trabajo elaborado por Torabi fue orientado a la creación de un modelo que integra los distintos niveles de la cadena de suministros considerando múltiples proveedores, un fabricante y diversos centros de distribución; tomando en cuenta que la demanda del mercado, costo/periodo y niveles de capacidad son variables imprecisas; esta incertidumbre en la propuesta académica se manejo utilizando números difusos triangulares para representar la vaguedad en cada parámetro. En el trabajo mencionado se consideraron dos objetivos significativos y contrarios para el modelo de gestión de la cadena de suministros: Minimizar el costo total de la logística y maximizar los costos totales de la compra.

En relación con la teoría de los conjuntos difusos aplicada a modelos de cantidad económica de pedido, Kaj-Mikael Björk escribe en el año 2008 un artículo relacionado con “una solución analítica al problema de la cuantificación económica difusa”, en el cual menciona que la cantidad económica de pedido busca encontrar la cantidad de pedido que minimice el costo total del inventario de la compañía. Un modelo de cantidad económica de pedido simple parte de una situación en que tanto la demanda como los tiempos de suministros y los costos unitarios se conocen con certeza; los modelos de cantidad económica de pedido se basan en una política de revisión continua del inventario y se asume que este puede ser supervisado en cualquier instante en el tiempo. Björk plantea un modelo para la determinación de la cantidad económica de pedido utilizando Backorder o pedidos diferidos; en dicho modelo la demanda y los Leed Times son parámetros difusos; dichas incertidumbres se manejan con números triangulares difusos; una aplicación concreta que inspiró a Björk para realizar esta investigación se encuentra en la penalización que existe en las cadenas de suministro de papel fino en los países nórdicos. Los propósitos del trabajo hecho por el investigador son tres: demostrar que el modelo de cantidad económica de pedido con Backorder, demanda y Leed Times difusos es convexo; resolver el problema de optimización; y por último, la solución de este nuevo enfoque se compara con trabajos anteriores mediante un ejemplo aplicado a la industria de la producción de papel fino en los países nórdicos.

Por otra parte, la planeación agregada de la producción, establece la mejor manera de satisfacer la demanda prevista a un mediano plazo, a menudo de tres a dieciocho meses, mediante la determinación de horas extraordinarias, capacidad de producción, niveles de inventario, cantidad de mano de obra, la subcontratación, niveles de pedidos retrasados, y otras variables controlables. Respecto a la teoría de los conjuntos difusos y sus aplicaciones referidas a la planeación agregada de la producción, el artículo que desarrolla Wang el año 2004, sobre “la aplicación de la programación lineal posibilística a la planeación agregada de la producción”, presenta un novedoso e interactivo modelo de programación lineal probabilística para solucionar un problema de planeación agregada multi-producto con incertidumbre en la demanda prevista, gastos de funcionamiento y capacidad; la propuesta del investigador es tratar de minimizar los costos totales relacionados con los niveles de inventario, mano de obra, horas extras, subcontratación, retrasos de pedidos, equipo y capacidad de almacenaje; el desarrollo del articulo se centra en determinar un modelo de planeación agregada de la producción que satisfaga la demanda prevista ajustando la cantidad de horas extras, la capacidad de producción, los niveles de inventario, la cantidad de mano de obra, la subcontratación, los niveles de pedidos diferidos y otras variables controlables. El planteamiento utiliza un modelo de costo total de la planificación agregada de la producción como la función objetivo. Los costos totales se establecieron como la suma de los costos de producción más los costos de los cambios en los niveles de mano de obra durante el horizonte de planificación; el modelo propuesto está sujeto a restricciones de manejo de inventario, capacidad de producción, restricciones en la capacidad de la máquina y el espacio de almacenamiento.

La planificación de requerimientos de materiales es una técnica computarizada de gestión stocks y de programación de la producción que, partiendo del programa maestro de producción, deduce la cantidad requerida de las diferentes materias primas y componentes necesarios en cada periodo de tiempo del horizonte de planeación. En relación con la teoría de los conjuntos difusos y sus aplicaciones referidas a la planificación de requerimientos de materiales, los investigadores Mula, Poler y García a través de su artículo escrito el año 2005, demuestran la utilidad e importancia del modelado de planificación de requerimientos de materiales con restricciones flexibles; la principal contribución de los investigadores fue en el terreno de la investigación y aplicación práctica de un modelo de programación flexible, acompañada de experimentos con datos reales. La metodología que siguieron al elaborar este artículo fue la siguiente: primero proponen un modelo de programación matemática, llamado MRPDet para la planificación de la producción con restricciones de capacidad en un sistema de planificación de requerimientos de materiales, este sigue una estructura determinística; seguidamente se amplía en tres modelos de programación difusa para la planificación de la producción con restricciones difusas; luego de esto se evalúa el comportamiento de los modelos propuestos, utilizando datos reales proporcionados por un fabricante de asientos para automóviles. Es de importancia aclarar que el objetivo de los investigadores al diseñar los modelos de lógica difusa para la planificación de la producción, no es sustituir a los modelos deterministas, sino por el contrario, proporcionar una sólida y eficaz alternativa para la aplicación en entornos con condiciones de incertidumbre en los que el uso de modelos deterministas no es muy realista.

Finalmente las soluciones de planificación de recursos de la empresa tratan de llevar a cabo la racionalización y la integración entre procesos operativos y flujo de información dentro de la empresa, con el objetivo de obtener sinergias entre los recursos que forman parte de la misma. En relación con la teoría de los conjuntos difusos aplicada la planificación de recursos de la empresa, Sánchez en su artículo publicado en 2009 sobre “un modelo difuso para evaluar la idoneidad de la instalación de un sistema de planificación de recursos empresariales”, afirma la importancia de una planificación de recursos empresariales en las organizaciones para integrar adecuadamente la información de los diferentes departamentos de la organización, teniendo presente que la planificación de recursos empresariales no es igual de efectiva en todas las empresas porque depende de las características propias de cada organización. El objetivo de estos autores fue presentar un modelo de evaluación difusa que gestione los diferentes parámetros de una empresa para tomar una decisión acerca de si es conveniente instalar un sistema de planificación de recursos empresariales

Referencias Bibliográficas

  • Björk, Kaj-Mikael (2008) An analytical solution to a fuzzy economic order quantity problem. Department of Technology, Akademi University, Joukahaisenkatu 3-5A, FI-20520, Turku, Finland.
  • Klir G.J y Yuan B. (1995) Fuzzy Sets end Fuzzy Logic, Theory and Applications. Vol. 1, New Jersey: Prentice Hall PTR 1995, pp. 390- 417.
  • Matta A. (2005) Design of advanced manufacturing systems. Vol 1, Netherlands, Springer, pp. 1- 13.
  • Mula, Josefa; Poler, Raúl y García, José P. (2005) Evaluación de Sistemas para la Planificación y Control de la Producción pp. 19-34. Disponible en línea: http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642006000100004&lng=es&nrm=iso [Acceso: Diciembre 2012]
  • Narasimhan, Seetharama L., McLeavey Dennis W. y Billington M. (1996). Planeación de la producción y control de inventarios. 2 ed. México: Prentice Hall. 716 p.
  • Ross T. (2004) Fuzzy logic with engineering applications. John Wiley and Sons, New York.
  • Sanchez P.J. (2009) A fuzzy model to evaluate the suitability of installing an enterprise resource planning system. Dept. of Computer Science, University of Jaén, Spain.
  • Torabi S. (2007) An interactive possibilistic programming approach for multiple objective supply chain master planning. Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran.
  • Wang Reay-Chen (2005) Applying possibilistic linear programming to aggregate production planning. Department of Industrial Management, Tung Nan Institute of Technology, 152 Pei Shen Rd., Sec. 3, Taipei 222, Taiwán.
Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Febrero 13 de 2012

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