aplicación de simulación y slp en la empresa “la vieja molienda de

29
Revista de la Ingeniería Industrial, Vol. 6, No. 1, 2012, 29-50
ISSN 1940-2163
AcademiaJournals.com
APLICACIÓN DE SIMULACIÓN Y SLP EN LA
EMPRESA “LA VIEJA MOLIENDA DE SANTA
MATY” PARA MEJORAR LA DISTRIBUCIÓN DE
SUS COMPONENTES Y EL USO DE LOS ESPACIOS
Ing. Adriana Martínez Martínez1, Ing. Tania Lozada Trujillo2,
Dr. Luis Carlos Flores Ávila3, M.C. Constantino Gerardo Moras Sánchez4
Resumen— El trapiche “La Vieja Molienda de Santa Maty”, es una empresa productora de panela de azúcar (piloncillo), que
presenta varios problemas debido a que no tiene una organización efectiva en la planta, lo que provoca la mala utilización de los
recursos y espacios disponibles, ocasionando pérdidas de tiempo y retrasos en el proceso productivo, factores que impiden el
correcto desarrollo de la empresa. El presente estudio muestra la utilidad de la integración de dos técnicas como lo son la
simulación y la distribución en planta, mediante la aplicación de la metodología Systematic Layout Planning (SLP), para ofrecer
una alternativa que brinde resultados favorables a la empresa e incremente su productividad.
Palabras clave— Simulación, Plant Simulation®, Panela, Distribución de planta, SLP.
Introducción
“La Vieja Molienda de Santa Maty” es una empresa familiar que se dedica a la elaboración de panela de azúcar a
partir de la extracción de jugo de la caña. Es considerada como una empresa de reciente creación ya que empezó a
laborar a mediados de 2009 y es por esto que aún presenta dificultades en el desarrollo de su proceso productivo, lo
cual afecta directamente a la producción y a la calidad del producto.
Como es común en las empresas jóvenes, en “La Vieja Molienda de Santa Maty” existen diversos problemas que
están alterando su funcionamiento, y entre los principales se encuentra que no se tiene una organización efectiva en
la planta, ya que existe una mala utilización de los espacios disponibles, lo que está ocasionando recorridos
innecesarios, pérdidas de tiempo y retrasos en la producción.
Los problemas antes mencionados pudieron reducirse sustancialmente mediante el empleo de dos técnicas
importantes: la simulación y la distribución en planta, usando SLP (el método SLP, es una forma organizada para
realizar la planeación de una distribución y está constituida por varias fases que incluyen una serie de
procedimientos y símbolos convencionales para identificar, evaluar y visualizar los elementos y áreas involucradas
de la mencionada planeación), ya que la primera permitió observar y conocer el estado actual del trapiche, mediante
la creación de un modelo que asemejara el funcionamiento actual del mismo. Con la segunda, se pudo generar una
nueva distribución para el trapiche, la cual aprovechó mejor los espacios y recursos con los que se dispone, para
generar ahorros en los recorridos y en los tiempos del proceso. Se pudo también llevar a cabo una integración de
ambas herramientas, lo que permitió, por medio de la simulación de un nuevo modelo, que incluye la aplicación de
SLP, observar los resultados que traería la implementación de una nueva distribución.
En este artículo describimos la aplicación de la metodología de simulación propuesta por Law y Kelton (2000). Se
empleó el software Plant Simulation® para la creación del modelo del sistema actual del proceso de producción del
piloncillo, así como para la evaluación de la distribución de planta actual y propuesta por el SLP. Ésta última,
desarrollada por Muther (1978).
1
Instituto Tecnológico de Orizaba, Departamento de Ingeniería Industrial, Orizaba, Veracruz, México,
[email protected]
2
idem, [email protected]
3
idem, [email protected]
4
idem, [email protected]
30
Descripción del proceso de elaboración de piloncillo
En la figura 1 se puede observar el diagrama de flujo del proceso de elaboración del piloncillo, el cual consta de
trece etapas y abarca desde la siembra de la caña hasta el almacenamiento del producto terminado, cada una de estas
etapas se describe de manera breve a continuación.
Figura 1. Diagrama de flujo del proceso de elaboración de la panela.
 Siembra. Para el sistema de siembra de caña de azúcar se utiliza el método de preparación manual utilizando
el azadón y el pico, siguiendo las especificaciones propuestas por la empresa, este procedimiento se realiza
cuando inicia el periodo de lluvias, lo que permite un mejor establecimiento del cultivo.
 Corte y transporte. El corte de la caña se realiza de manera manual por una plantilla de aproximadamente 20
a 30 trabajadores. Ésta es transportada en dos camiones de 15 toneladas desde el campo de cultivo hasta el
lugar de acopio.
 Acopio. La caña que se traslada del campo es colocada en el lugar destinado para el acopio, éste es
simplemente un área cercana al molino en donde puede ser alcanzada fácilmente por los trabajadores.
 Molienda. En esta etapa se lleva a cabo la extracción del jugo de la caña de azúcar por medio de un molino de
32 pulgadas, el cual es abastecido de manera manual con la ayuda de dos operarios, los cuales trasladan la
materia prima del acopio hasta el molino. Además de obtener el jugo de la caña, se genera bagazo que servirá
para alimentar al horno, empleado para la deshidratación del jugo que se convertirá en miel. El bagazo es
retirado por dos operarios, los cuales lo colocan en un área destinada para su almacenamiento en donde
comienza a secarse.
31
 Prelimpieza. Una vez que se ha extraído el jugo de la caña de azúcar, éste pasa al área de prelimpieza, la cual
consta de tres tanques decantadorescuya función principal es la de separar las partículas contaminantes del jugo
para que éste quede lo más puro posible. El jugo de la caña que ha pasado por el proceso de prelimpieza se
dirige a un tanque con una capacidad de 1200 litros en donde será almacenado hasta que sea requerido.
 Clarificación. Durante esta etapa del proceso, el jugo es vaciado al primer tacho5, en donde el objetivo
principal es obtener jugo claro mediante la eliminación de impurezas del jugo mezclado proveniente del
tanque. El jugo pasa a un segundo tacho en donde se le adiciona cal para realizar el ajuste del PH con el objeto
de regular su acidez, esta operación la realiza el pailero, persona encargada de los procesos de clarificación,
evaporación y concentración.
 Evaporación. El jugo que ha pasado por la etapa de clarificación, es depositado en un tercer tacho en donde
empieza el proceso de evaporación del agua aumentando de esta manera la concentración de azúcares que se
encuentran en los jugos. Este proceso se lleva a cabo a altas temperaturas con el propósito de eliminar la mayor
cantidad de agua.
 Concentración. Esta etapa es llevaba a cabo tanto en el cuarto como en el quinto tacho y es en donde el jugo
se convierte en miel. En el quinto tacho se agrega un agente antiadherente y antiespumante (manteca vegetal)
para homogenizar la miel y evitar que se queme la panela.
 Batido. La miel se deposita en una batea de acero inoxidable (batidora) en donde, por medio de un motor, es
batida intensamente con el propósito de que alcance la consistencia adecuada para el moldeo. Esta operación es
supervisada por uno de los operarios encargados del moldeo y empaquetado del producto.
 Moldeo y Secado. Los dos operarios encargados de esta actividad utilizan moldes de madera denominados
gaveras, los cuales son llenados con la panela y colocados en un estante para que ésta se solidifique y así
adquiriera su forma definitiva. Esta actividad se realiza hasta que la panela contenida en la batidora es retirada
en su totalidad.
 Desmolde y Empaque. La panela contenida en los moldes debe secarse por aproximadamente 20 minutos,
cuando este tiempo ha transcurrido se retira de éstos y se coloca en una mesa de cemento para que se prosiga
con su empaquetamiento. El procedimiento de empaque se lleva a cabo por los mismos dos operarios que
realizaron la actividad anterior y consiste en colocar la panela en cajas de 27.5 kg, las cuales son selladas para
su almacenamiento.
 Almacenamiento. Las cajas que contienen la panela se colocan en un área destinada para tal actividad, en ésta
se encuentra una báscula que se utiliza para registrar el peso unitario por caja, así como el peso total de la
venda6.
 Distribución. La política de la empresa se enfoca en tener listo el producto para que el cliente lo recoja en la
empresa en el tiempo que se ha establecido.
Aplicación de la metodología de simulación
Formulación del problema
La empresa “La Vieja Molienda de Santa Maty”, la cual se dedica a la elaboración de piloncillo, inició sus
operaciones hace poco, por lo que dentro de ésta existen diversas deficiencias y problemas que deben ser atacados.
Entre éstos se encuentra la mala utilización de los espacios dentro de la misma, lo que ocasiona pérdidas de tiempo
en el proceso productivo del piloncillo. Es por esto que la empresa busca la manera de mejorar las condiciones
actuales para que, de esta forma, se pueda incrementar la productividad del trapiche. El objetivo del estudio fue
construir un modelo de simulación mediante el uso del software Plant Simulation®, en donde se pudiera observar la
distribución de planta actual y el proceso de elaboración del piloncillo de la empresa, posteriormente realizar la
redistribución de la planta mediante el uso de SLP, con el propósito de encontrar opciones para la mejora de
espacios y recursos. Con esta redistribución se creó un nuevo modelo de simulación y se evaluó para conocer los
beneficios obtenidos.
Supuestos del modelo
 El sistema comienza con la alimentación de la caña al molino, lo cual es realizado por dos operarios.
 La hora de inicio de labores es a las 5:00 am, por lo que ésta se considera como el tiempo cero o inicio
de la simulación.
5
El tacho es un recipiente o tina donde se lleva a cabo el cocimiento del jugo de la caña.
Una venda es la cantidad de panelas obtenidas con la mitad del jugo de una molienda, es decir, de una molienda se obtienen dos
vendas.
6
32




Las unidades de tiempo para toda la simulación están definidas en segundos, así como la distancia se
establece en metros.
Existe un paro de labores en el proceso de producción, el cual está destinado para la comida de los
trabajadores.
El tiempo de labores en la empresa depende del número de moliendas, es decir, el proceso termina una
vez que se haya empacado la última panela.
El proceso simula la elaboración de panelas cuadradas, con un peso de 500 gr cada una.
Medidas de desempeño
 Tiempo total del proceso de producción de la panela.
 Cantidad de panela producida por día.
 Utilización del equipo de producción.
 Utilización del personal involucrado en el proceso.
 Análisis de la rentabilidad del proyecto calculando el Valor Presente Neto (VPN) y la Tasa Interna de
Retorno (TIR).
Recolección de datos
Para realizar la actividad de la recolección de datos, fue necesario elaborar un formato en el que se describieran
todas las actividades del proceso y de esta forma poder registrar los tiempos de éstas. La toma de datos comenzó en
el mes de mayo de 2010 y concluyó en junio de 2010 debido a la culminación del periodo de zafra, posteriormente
esta actividad se retomó por otros tres meses comenzando en el mes de diciembre del mismo año.
Validación de los datos
Para el análisis estadístico de los tiempos del proceso de elaboración de piloncillo se utilizó el objeto de ajuste de
datos DataFit que se encuentra en las herramientas estadísticas dentro del software Plant Simulation®. Con éste fue
posible aplicar las pruebas de bondad y ajuste Chi Cuadrada, Kolmogorov-Smirnov y Anderson-Darling a todos los
datos recolectados. De esta manera se pudo conocer si dichos datos se ajustaban a una distribución teórica específica
con un nivel de significancia definido del 0.05. De no ser así, el mismo objeto genera una tabla de frecuencias con
valores que permiten emplear una distribución empírica, ya sea continua o discreta.
Los resultados obtenidos con el análisis de los datos muestran que éstos se ajustaron a algunas de las
distribuciones teóricas conocidas, entre las que se encuentran la LogNormal, Erlang, Triangular y Uniforme. Para
los datos que no se ajustaron a ninguna distribución de probabilidad se utilizaron distribuciones empíricas continuas.
Construcción del modelo de simulación del sistema actual
Con el propósito de identificar cada una de las áreas que conforman la empresa, así como la distribución de las
mismas, se realizó un layout del trapiche con ayuda del software Google SketchUp ©, mismo que puede observarse
en las figuras 2, 3 y 4. Éste sirve también como base para la construcción del modelo de simulación que representa
el estado actual de la empresa, para lo cual se emplea el software Plant Simulation ®.
Para la construcción del modelo se emplearon los siguientes objetos de Plant Simulation®: Source, SingleProc,
ParallelProc, Assembly, DismantleStation, Buffer, Line, Track, TwoLaneTrack, MU’s (objetos móviles), Resources,
TransferStation y Method.
Verificación del modelo
Para la verificación del modelo del sistema actual en Plant Simulation ® se utilizó la opción Debug (depurar), la
cual permitió observar en la consola el funcionamiento del modelo paso a paso de acuerdo a lo programado en él.
Con esto fue posible visualizar si existía algún comportamiento inadecuado y, si éste era el caso, poder corregir la
programación a tiempo. En base a los datos observados en la ventana de la consola, se pudo comprobar que el
modelo realizado para el sistema actual estaba funcionando tal como se esperaba.
Validación del modelo
Con el propósito de determinar si el programa mostraba datos representativos del sistema real, se empleó la
prueba t-apareada con un nivel de significancia del 0.05 para las siguientes medidas de desempeño:
 Tiempo total del proceso de producción.
 Tiempo de utilización del molino.
33
Figura 2. Layout en 2D de la empresa “La Vieja Molienda de Santa Maty”.
Figura 3.Vista en 3D del área de molienda y prelimpieza.
34
Figura 4. Vista en 3D de las áreas de cocimiento,batido, moldeo y empaque.
Para la medida de desempeño tiempo total del proceso de producción, la cual se refiere al tiempo que dura todo el
proceso de producción de la panela, desde que se muele el primer montón de caña de azúcar, hasta que es
empaquetada y sellada la última caja de piloncillo en un día de trabajo, se establece la siguiente hipótesis estadística
para su validación:
H0: La media del tiempo total del proceso de producción obtenido por el modelo de simulación no presenta una
diferencia significativa con respecto a la media del tiempo total del proceso de producción del sistema real.
Ha: La media del tiempo total del proceso de producción obtenido por el modelo de simulación presenta una
diferencia significativa con respecto a la media del tiempo total del proceso de producción del sistema real.
En la tabla 1 se muestran los cálculos de la prueba t-pareada para esta medida de desempeño, en donde se tiene
que:
Xj= Tiempo total del proceso de producción en el sistema real.
Yj= Tiempo total del proceso de producción generado por el programa de simulación.
Tiempo total del proceso de producción en segundos
Corridas
Xj (seg)
Yj (seg)
Zj = Xj - Yj
(Zj - Zn)2
1
56490
55896
594
83984.04
2
55738
55973
-235
290736.64
3
55225
55505
-280
341289.64
4
56130
55796
334
888.04
5
56440
55750
690
148841.64
6
57033
55895
1138
695222.44
7
55348
55823
-475
607152.64
8
56295
55792
503
39521.44
9
55566
55878
-312
379702.44
10
56984
55899
1085
609648.64
Suma
561249
558207
3042
3196987.6
Promedio
56124.9
55820.7
304.2
Tabla 1. Prueba t-apareada para el tiempo total de producción.
35
Aplicando la ecuación (4) para el cálculo de la varianza, se obtiene:
El valor del estadístico t encontrado en tablas con α=0.05 y 9 grados de libertad es:
Sustituyendo en la ecuación (5) los resultados anteriores, se obtiene el intervalo de confianza: [
], en donde se puede observar que el cero se encuentra incluido en éste, de tal manera que no hay suficiente
evidencia estadística para rechazar H0, por lo que puede decirse que la medida de desempeño es válida.
Por otro lado, se establece también la hipótesis para la segunda medida de desempeño porcentaje de utilización
total del molino, con la cual se pretende analizar el desempeño del molino, desde que se inicia el proceso de
producción hasta que éste concluye.
La hipótesis estadística para esta validación es la siguiente:
H0: La media del porcentaje de utilización total del molino obtenido por el modelo de simulación no presenta una
diferencia significativa con respecto a la media del porcentaje de utilización del mismo en el sistema real.
Ha: La media del porcentaje de utilización total del molino obtenido por el modelo de simulación presenta una
diferencia significativa con respecto a la media del porcentaje de utilización del mismo en el sistema real.
Las operaciones para la prueba t-apareada de esta medida de desempeño se observan en la tabla 2, en donde:
Xj= Porcentaje de utilización total del molino del sistema real.
Yj= Porcentaje de utilización total del molino arrojado por el programa de simulación.
Porcentaje de utilización total del molino
Corridas
Xj (%)
Yj (%)
Zj = Xj - Yj
(Zj - Zn)2
1
23.15
23.51
-0.36
0.06
2
23.68
23.33
0.35
0.21
3
22.92
23.48
-0.56
0.20
4
23.09
23.39
-0.20
0.01
5
23.28
23.28
0.00
0.01
6
23.25
23.35
-0.10
0.00
7
23.52
23.14
0.38
0.24
8
23.66
23.38
0.28
0.15
9
23.00
23.33
-0.33
0.05
10
22.95
23.54
-0.59
0.23
Suma
232.5
233.73
-1.11
1.17
Promedio
23.25
23.373
-0.11
Tabla 2. Prueba t-apareada para el porcentaje de utilización total del molino.
Utilizando la ecuación (4) para calcular la varianza, se tiene:
Posteriormente, usando un α=0.05 y 9 grados de libertad se encuentra el valor del estadístico t de 2.26, este valor
36
junto con los resultados anteriores se sustituyen en la ecuación (5), con la cual se obtiene el intervalo
, a partir de éste es posible afirmar que la medida de desempeño analizada es válida, ya que sí incluye al
cero, por lo que puede concluirse que no existe evidencia suficiente para rechazar H0.
Diseño de experimentos
Mediante la prueba n*(β) es posible determinar el número óptimo de corridas en un modelo de simulación, una
vez que éste ha sido validado, para de esta forma poder estimar la media  = E(x) con un error específico (β).
Si se construye un intervalo de confianza para  basado en un número fijo de replicaciones n, una expresión
aproximada para el número total de replicaciones n*() requerido para obtener un error absoluto de  es dado por:
(8)
Se consideró como medida de desempeño el tiempo total del proceso de producción con un error absoluto β de
2160 segundos, tiempo determinado por el experto, se utilizó la varianza obtenida en los cálculos de la prueba tstudent, de 35522.08 segundos y un α=0.05. Las operaciones se efectuaron utilizando la fórmula (8) y los resultados
se presentan en la tabla 3, en donde se puede observar que el número de replicaciones óptimo fue de 25, por lo que
el programa de simulación se corrió este número de veces.
Tiempo total del proceso de producción
Replicaciones
i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
2.26
2.23
2.20
2.18
2.16
2.14
2.13
2.12
2.11
2.10
2.09
2.09
2.08
2.07
2.07
2.06
2.06
2.06
2.05
2.05
2.05
2.04
2.04
2.04
2.03
8035.65
7195.28
6515.30
5953.54
5481.48
5079.15
4732.10
4429.61
4163.61
3927.85
3717.43
3528.46
3357.83
3202.97
3061.79
2932.56
2813.81
2704.32
2603.05
2509.09
2421.69
2340.19
2263.99
2192.61
2125.59
26
35
2.03
2062.56
Beta
Lógica (<beta)
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≤
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
2160
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida no válida
Corrida Óptima
≤
2160
Tabla 3.Determinación del número óptimo de corridas.
Análisis de Resultados
Ya que el modelo se corrió el número de replicaciones óptimas (25 corridas), se llevó a cabo el análisis e
37
interpretación de resultados, en donde se observó que el tiempo total de producción por día es de 15.51 horas con
una desviación estándar de 0.036 horas, con esto es posible producir la cantidad de 1560 kilogramos de piloncillos
por día (en un mes de 25 días hábiles se pueden producir 39000 kilogramos), lo que equivale a 3120 panelas
cuadradas diarias con un peso de 500 gramos cada una.
Utilizando el reporte de estadísticas de las máquinas: molino, tacho1, tacho2, tacho3, tacho4, moldeo, moldeo1,
desmolde, desmolde1, empaque y empaque1, se obtuvieron los resultados de cada una de éstas, los cuales
incluyeron el porcentaje de utilización, el porcentaje de espera, los descansos programados, entre otros. Así también,
se utilizó el reporte para el análisis de cada uno de los recursos empleados en el modelo, del cual se obtienen los
mismos resultados.
En las tablas 4 y 5 se presenta un concentrado de los resultados obtenidos para cada uno de los recursos y para
cada una de las máquinas respectivamente.
Recurso
RecMolino_Op1
RecMolino_Op2
Rectachos
RecAtizador
RecMoldeo_Op1
RecMoldeo_Op2
RecBagazo
Porcentaje de
ocupación
Porcentaje de
desocupación
23.05
23.28
3.97
83.34
17.16
17.01
24.98
70.53
70.3
89.61
10.24
76.41
76.57
67.92
Porcentaje de
tiempo para la
comida
6.42
6.42
6.42
6.42
6.42
6.42
6.42
Tabla 4. Estadísticas de los recursos.
Porcentaje de
utilización
Porcentaje
de espera
Molino
23.39
70.18
Porcentaje de
tiempo para la
comida
6.42
Tanque
23.26
70.32
6.42
Tacho1
50.77
42.81
6.42
Tacho2
19.33
74.25
6.42
Tacho3
43.51
50.07
6.42
Tacho4
21.36
72.22
6.42
Tacho5
32.13
61.45
6.42
Moldeo
6.51
87.07
6.42
Moldeo1
6.50
87.08
6.42
Desmolde
3.39
90.19
6.42
Desmolde1
3.40
90.18
6.42
Empaque
6.04
87.54
6.42
Empaque1
6.08
87.50
6.42
Horno
83.55
10.02
6.42
Máquina
Tabla 5. Estadísticas de las máquinas.
38
Aplicación de la metodología SLP
Análisis del producto y la cantidad a realizar
Con la ayuda del modelo de simulación del sistema actual, se llevó a cabo un análisis de los equipos disponibles,
su capacidad y los tiempos de proceso, con esto se pudo estimar la cantidad real de panela que la empresa puede
producir y de esta forma aumentar las ventas. Los resultados de este análisis se presentan en la tabla 6, en donde se
observa que el trapiche tiene la capacidad de producir 105000 kg de panela por mes, por lo que el rediseño de la
planta se hizo en base a cumplir estas especificaciones.
Producción
en kg x día
4200
Días
producidos
13
Cuadro
4200
11
46200
Figura decorativa
4200
1
4200
Presentación
Cono
kg totales
54600
Total
25
105000
Tabla 6. Kilogramos de panela que pueden ser producidos por mes en el trapiche.
Flujo de materiales
Para comprender mejor el proceso de elaboración del piloncillo se realizó un diagrama de flujo del proceso,
también conocido como cursograma analítico, el cual se muestra en la figura 5 y un diagrama de recorrido que se
presenta en la figura 6.
A partir del cursograma fue posible identificar los pasos que se siguen durante el proceso, los materiales que son
utilizados, los transportes realizados y los tiempos de cada operación, lo que permitió conocer el tiempo total del
ciclo de producción. En él se observa que se están recorriendo 45.35 metros durante el proceso y el tiempo total del
mismo es de 353 minutos, equivalentes a 5:52:00 horas, esta información es válida para una molienda, durante un
día de producción se realizan seis moliendas de caña y las actividades se llevan a cabo en cadena.
Por otro lado, en el diagrama de recorrido se pudo identificar claramente el recorrido que sigue el jugo de la caña
por cada estación de trabajo, desde que es extraído por el molino hasta convertirse en panela y ser empacado en las
cajas. En el diagrama de recorrido, al mostrar la distribución de la planta, pudieron identificarse las áreas a ser
reubicadas para simplificar el flujo y hacerlo más rápido; además, observando la distribución de planta fue posible
determinar los departamentos faltantes, los cuales fueron incluidos en la nueva distribución.
Tabla de relación de actividades
El siguiente punto en la aplicación de la metodología SLP es realizar la tabla de relación de actividades, la cual
muestra el grado de cercanía entre los departamentos. Para esto existe un criterio establecido dependiendo de la
importancia de la cercanía, así como criterios especiales como el flujo de personal o de materiales.
En la figura 7 se pueden observar los departamentos que deben conformar la empresa, así como las relaciones
entre ellos. Esto fue de gran utilidad al momento de realizar la nueva distribución de planta, ya que en base a la tabla
se determinó cómo deberían quedar ubicadas las diferentes áreas.
39
Cursograma Analítico
Hoja núm. 1 de 1
Diagrama núm. 1
Producto:
Panela Cuadrada
Actividad:
1 Molienda (2 vendas) del proceso productivo de la panela
Método: Actual/Propuesto
Lugar: Trapiche
Operario:
Fecha:
No.
Cant. Dist. Tiempo
(kg) (m)
(min)
Descripción
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Almacen de caña
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
Paso miel tacho5 a batidora (venda1)
Operario/Material/Equipo
Resumen
Actual Propuesta Economía
Actividad
Operación
Transporte
30
7
Espera
4
Inspección
Almacenamiento
Distancia (m)
3
2
45.35
353
Tiempo (min)
Simbolo
Observaciones
Dos operarios
Dos operarios
8
Transportar caña a molino
Alimentar molino
36
2000
Moler Caña
Paso de jugo a prelimpieza
1.15
Por medio de un tubo
27
Por medio de un tubo
Espera jugo en prelimpieza
Paso 1000 lt de jugo a tanque
Jugo espera a ser utilizado
Por medio de un tubo
1.8
Paso 1000 lt de jugo a tacho1
77
Cocimiento de jugo tacho1
Un operario
Paso 1000 lt de jugo a tacho 2
27
Cocimiento de jugo tacho2
Un operario
Paso 300 lt de jugo a tacho3
11
Cocimiento de jugo tacho3
Un operario
Un operario
Paso 300 lt de jugo a tacho4
Paso siguientes 300 lt a tacho3
20
Cocimiento de jugo tacho3
Un operario
Paso 300 lt de jugo a tacho4
17
Cocimiento 600 lt en tacho4
Un operario
Paso 400 lt de jugo a tacho3
21
Cocimiento de jugo tacho3
Un operario
Paso 500 lt de jugo de tacho4 a 5 (venda1)
33
Cocimiento jugo tacho5 (venda1)
Un operario
Paso 400 lt de tacho3 a 4
18
Cocimiento 500 lt en tacho4 (venda2)
Verificar cocimiento de panela en tacho5
26 (venda1)
Un operario
2.2
1
Un operario
Paso 500 lt de tacho4 a 5 (venda2)
41
6
5
Cocimiento jugo tacho5 (venda2)
Batido de miel (venda1)
Llenar los moldes con la miel
Dos operarios
Colocar moldes en estante
29
Secado de la panela
Revisar secado de panela
Desmolde de panelas
3
Dos operarios
4
1
Dos operarios
Dos operarios
Dos operarios
Espera para empaque
Armado de cajas
Colocar panela en la caja
Sellado de la caja
Verificar cocimiento de panela en tacho5
40 (venda2)
41 Paso miel tacho5 a batidora (venda2)
42 Repetir pasos 30 a 39
43 Llevar cajas a almacen
44 Pesado de la molienda
45 Registro de total de kilos
46 Almacen de producto final
Total
2.2
1
3
1
1
45.35
353
Dos operarios
Pesar todas las cajas
30
7
4
3
2
Figura 5.Cursograma analítico del proceso de elaboración de la panela.
40
Figura 6. Diagrama de recorrido del proceso de elaboración de la panela.
41
No.
Departamento
1
Oficinas
2
Sanitarios
3
Dormitorios
4
Recepción de caña
5
Área de Molienda
6
Área de Prelimpieza
7
Área de cocimiento
8
9
Área de moldeo
Área de desmolde
Almacén producto
terminado
Area de secado de
11
bagazo
10
12 Horno
I
2
O
I
2
U
O
U
U
X
4
U
I
2
U
A
1
O
A
1
O
U
E
1
O
E
O
2
U
O
2
U
U
I
U
O
U
U
U
U
U
I
1
U
U
X
4
X
4
U
U
A
U
Definición
Absolutamente necesario
Especialmente importante
Importante
Ordinariamente importante
Sin importancia
No deseable
U
O
2
U
U
U
U
U
U
U
U
X
4
U
U
O
3
U
U
U
1
1
U
U
U
I
E
1
Código
A
E
I
O
U
X
1
U
U
E
Valor
1
2
3
4
Razón
Flujo de materiales
Flujo de personal
Mismo personal
Por seguridad
1
Figura 7. Tabla de relación de actividades.
En la figura 7 se observa que el departamento número 4, recepción de caña, tiene una importancia de cercanía A
(absolutamente necesario) con el departamento 5 que es el área de molienda, lo que significa que estos departamentos deben
estar juntos, además se puede observar que debajo de la letra A aparece un número 1, éste indica la razón de la cercanía
entre las áreas, para este caso es el flujo de materiales, por lo que se puede concluir que es absolutamente necesario que los
departamentos 4 y 5 se encuentren juntos debido al flujo de materiales entre ellos.
Por otro lado, se tiene también que el departamento de oficinas, marcado con el número 1, mantiene una relación X con el
área del horno y se observa debajo de la X un número 4 como razón de esta relación, de lo anterior se concluye que no es
deseable que los departamentos de oficinas y horno se encuentren cerca uno del otro por razones de seguridad, ya que el
horno puede considerarse como un área peligrosa debido a que trabaja a altas temperaturas.
Diagrama de relación de actividades
El diagrama de relación de actividades brinda la primera imagen de cómo estarán distribuidos los departamentos de la
empresa, cabe mencionar que en éste no se toman en cuenta los espacios requeridos por departamento. En la figura 8 se
presenta el diagrama de relación de actividades, en él cada departamento está representado por un cuadrado y en cada
esquina de éste se coloca el número del departamento con el cual tiene algún grado de cercanía (Meyers 2006), en la parte
central las relaciones no deseables y las relaciones marcadas con la letra U no se colocan ya que no son de importancia. El
diagrama se empleó para plasmar de manera gráfica las relaciones encontradas en la tabla de relación de actividades. Una
vez que se establecieron todas las relaciones en cada cuadro, se acomodaron de tal forma que las esquinas o lados con
relaciones A y E quedaran lo más cerca posible y a partir de éstos se colocaron el resto. Finalmente, ya que se tenían
ubicados todos los departamentos, se dibujó la línea del flujo que indica el paso del material a través de las áreas.
Requerimientos de espacio
Para establecer los requerimientos de espacio se calcularon las áreas para los departamentos, los pasillos y el personal, lo
cual fue de utilidad para comenzar a planear la nueva distribución. Los cálculos se realizaron en base a una aproximación de
las hojas de requerimientos de espacio y servicio para departamentos propuestas por Tompkins (2006). Tales hojas se
elaboraron considerando para cada departamento el espacio requerido para las estaciones de trabajo que lo componen,
tomando en cuenta el espacio para los equipos, las cantidades promedio de material a procesar y el área para que el personal
trabaje cómodamente. En la tabla 7 se puede observar, de manera resumida, el área requerida para cada departamento.
42
12
Flujo de material
11 Secado
5,7
9
7,9
8,10
9 Desmolde
10 Almacén
8 Moldeo
12
8
7
7 Cocimiento
X=1
2,10 6,11
2,7
1,8
11
12 Horno
X=1,3
2,5,9
5
2,4
3,10
2 Baño
3 Dormitorio
1 Oficina
X=5,7,12
4 Caña
5 Molienda
6 Prelimpieza
X=12
2
5
4,6
X=1
1
1,3,6
7,8,9
7
2,4
11
7
1
6
Figura 8. Diagrama de relación de actividades.
No.
Departamento
Área requerida
(m2)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Oficinas
8
Sanitarios
10.1
Dormitorios
31.16
Recepción de caña
17.5
Área de Molienda
28.2
Área de Prelimpieza
8.3
Área de cocimiento
103
Área de moldeo
48.5
Área de desmolde
38.2
Almacén producto terminado
12
Área de secado de bagazo
23.1
Horno
20
Total
348.06
Tabla 7. Requerimientos de espacios para cada departamento.
El espacio que actualmente ocupa el trapiche es de 913.4 m2 y en la tabla 6 se observa que para la nueva distribución se
requerirán 348.1 m2, por lo que se tiene un espacio de sobra de 565.3 m2. Esto representa un ahorro de 61.9% con relación al
espacio actual ocupado.
Diagrama de relación de espacios
Este diagrama es idéntico al diagrama de relación de actividades con la diferencia de que cada cuadro debe representar el
tamaño real requerido por departamento. En el diagrama de relación de espacios presentado en la figura 9, es posible
observar espacios vacíos, lo que se debe más que nada a las irregularidades de los departamentos. Esto no representa ningún
problema ya que cuando la empresa necesite expandirse tendrá suficiente lugar para hacerlo, además el terreno es lo
suficientemente amplio como para permitir este tipo de distribución.
43
Figura 9. Diagrama de relación de espacio.
Presentación del layout propuesto
En base al diagrama de relación de espacio se construyó el nuevo layout de la empresa con la ayuda del software Google
Sketchup ©. Éste ocupa un espacio de 348.1 m2 que se encuentran distribuidos en un terreno de 26.84 m x 18.0 m, el cual
puede observarse en las figuras 10 y 11.
Figura 10. Nueva ubicación del área de molienda y prelimpieza.
Figura 11. Nuevo layout de la empresa.
44
En la figura 10 puede observarse el cambio de lugar que sufre el área de prelimpieza y molienda. Esto se realizó con la
finalidad de disminuir los tiempos de transporte del material y aprovechar mejor los espacios disponibles. Por otro lado, el
tubo que anteriormente transportaba el jugo ya no será de utilidad, ya que se sugirió el uso de Tuboplus cuyas características
sanitarias superan las del PVC y su tiempo de vida útil es bastante amplio.
En adición a lo anterior, se modificaron también los tachos de cocimiento, a los que se les agregó un tubo para que el
jugo pasara de una tina a otra y ya no tenga que hacerlo el operario. Se debe mencionar que el tacho 1 ya contaba con el
tubo, por lo que éste permanece igual.
Debido a que la empresa cuenta con casi todo el equipo y material necesario para trabajar con una segunda línea de
producción, se consideró la apertura de ésta, con el propósito de aprovechar la infraestructura que setenía disponible y de
esta forma se pudiera alcanzar la producción deseable para el trapiche. Cabe mencionar que para lograr lo anterior fue
necesario adquirir un segundo tanque de almacenamiento de jugo, así como moldes extras, un rack para la colocación de los
mismos y una tina en donde se lavan dichos moldes.
Con la implementación de la redistribución de la planta se espera que se produzcan los siguientes resultados:
 Disminución de los recorridos realizados por parte de los empleados.
 Disminución de los recorridos que realiza el material.
 Incremento en el número de moliendas por día.
 Incremento en la cantidad de panela producida.
 Incremento de las utilidades.
Evaluación de la alternativa de mejora
La alternativa de mejora consistió en el análisis y evaluación del layout propuesto modificando el modelo de simulación
del sistema actual. Por lo que, una vez que se tomaron en cuenta las especificaciones mencionadas en el punto anterior, se
procedió a evaluar la nueva distribución mediante la simulación. Esto se llevó a cabo construyendo un nuevo modelo de
simulación el cual representó el funcionamiento de la misma, a través de la alteración del modelo desarrollado para el
estado actual de la empresa, construido y analizado anteriormente.
Posteriormente, se realizaron gráficas comparativas de los porcentajes de utilización de las máquinas y de los recursos,
así como del total del tiempo de producción y la cantidad total de panela generada, con esto se pudo observar si los
resultados obtenidos con el modelo propuesto mejoraron a los resultados obtenidos con el modelo del sistema actual.
Supuestos del modelo con la nueva distribución de planta después de aplicar SLP
 El sistema comienza con la alimentación de la caña al molino, lo cual es realizado por dos operarios. Cabe
mencionar que la caña se encuentra lista para ser usada antes de comenzar el proceso productivo.
 El inicio de labores sigue siendo a las 5:00 am, por lo que ésta se considera como el tiempo cero.
 Las unidades de tiempo para toda la simulación están definidas en segundos, así como la distancia se establece
en metros.
 La comida de los trabajadores continua siendo de una hora, pero ahora se hace de forma escalonada, es decir a
diferentes tiempos dependiendo del área.
 El tiempo de labores en la empresa depende del número de moliendas, es decir, el proceso termina una vez que
se haya empacado la última panela.
 El proceso simula nuevamente la elaboración de panelas cuadradas, con un peso de 500 gr cada una.
 Ahora se cuenta con dos líneas de producción, ambas con 7 moliendas, por lo que se requieren 28 toneladas de
caña por día.
 Se utilizan los mismos tiempos que en el modelo actual, con algunas excepciones en donde éstos se disminuyen
o ya no se requieren.
Análisis e interpretación de resultados
El número de corridas que se utilizó en el modelo propuesto fue también de 25 replicaciones. Por lo tanto, una vez que se
corrió la simulación el número de veces indicado, se obtuvo que el tiempo promedio de producción por día es de 16.50
horas con una desviación estándar de 0.031 horas. Recordemos que para el modelo del sistema actual, el tiempo promedio
total de producción fue de 15.51 horas, con una desviación estándar de 0.036 horas. Lo anterior se presenta en la figura 12.
Es fácil notar en lo resultados anteriores, que el modelo propuesto ahora termina una hora más tarde en comparación del
anterior. Esto se debe a que se está incrementando el número de moliendas a 14, equivalentes a 28 toneladas de caña,
cuando anteriormente se tenían sólo 6 moliendas, es decir, 12 toneladas de caña. Hay que destacar que el incremento en el
tiempo total del proceso no es exagerado a lo que se hubiese esperado al aumentar el número de moliendas en más del
doble, esto es principalmente resultado de la implementación de la nueva distribución, la cual está generando ahorros en los
recorridos de ciertos materiales, lo que se ve reflejado en la disminución de algunos tiempos.
45
Figura 12. Comparación entre el tiempo total de producción en horas para ambos modelos.
Así también, en la figura 13 se presentan las cantidades de panela generadas por ambos modelos en un día de trabajo; en
ella se puede observar que la producción actual con 6 moliendas (12 toneladas de caña) se sitúa en 1560 kg de piloncillo. En
contraste, se tiene que con la implementación de la redistribución de la planta, así como con la apertura de la segunda línea
de producción, la cantidad de panela producida será de 3640 kg, es decir, 1980 kg de panela extra por día. Este valor
equivale a un incremento de más del doble en la producción total.
Figura 13. Comparación de la cantidad de panela producida por día en ambos modelos.
Aunado a lo anterior, se espera un incremento en los porcentajes de utilización de las máquinas debido al aumento del
número de moliendas en el proceso. Para poder llevar a cabo este análisis, se consulta el reporte de estadísticas de cada una
de las máquinas de interés en el modelo propuesto, del cual se obtiene el porcentaje de utilización de las mismas.
En la figura 14 es posible observar que existe un incremento en el uso del molino, de un 23%, obtenido en el modelo del
sistema actual, a un 51% para el modelo propuesto.
46
Figura 14. Comparación del porcentaje de utilización del molino en ambos modelos.
Se muestra en la figura 15 la comparación entre los tachos, en los cuales también se genera un leve aumento. Se debe
recordar que en el modelo actual se tiene solamente una línea de producción a la cual llegan 6 moliendas por día y para la
alternativa 1, se tienen dos líneas de producción con 7 moliendas cada una, razón que justifica el incremento en el
porcentaje de utilización de éstos.
Para el tacho 1 se observa que su porcentaje de uso en el modelo actual es de 51%, aumentando a 56% para la línea 1 y a
55% para la línea 2. Así mismo, el tacho 2 en el modelo actual presenta un 19% de utilización, valor que también se
incrementa para la línea 1 y para la línea 2 del modelo propuesto, ubicándose en 19% y en 19% para cada línea
respectivamente.
Se observa también, que el porcentaje de utilización del tacho 3 en el modelo actual es de 44% y en el modelo propuesto
es de 45% para el mismo tacho ubicado en la primera línea de producción y de 47% para el que se localiza en la segunda
línea de producción. Además, se tiene que el tacho 4 se emplea el 21% del tiempo, porcentaje que incrementa a 22% para
ambas líneas del modelo de la alternativa 1.
Por último, el tacho 5 presenta un porcentaje de uso del 32% en el modelo actual, el cual aumenta en el modelo
propuesto a 46% para la línea 1 y 2.
Figura 15.Comparación del porcentaje de utilización de los tachos en ambos modelos.
Al incrementar el porcentaje de utilización de las máquinas, es de esperarse que suceda lo mismo con los trabajadores,
esto puede observarse en la figura 16, en la cual se presenta la comparación realizada para los recursos en ambos modelos.
47
Figura 16. Comparación del porcentaje de utilización de los trabajadores en ambos modelos.
Como resultado del aumento en la cantidad de caña a moler debido a la incorporación de otra línea de producción, se
tiene que los operarios RecMolino 1, RecMolino 2 y RecBagazo incrementan su utilización en casi el doble, de la misma
manera lo hace el operario RecMoldeo de la línea 1 y de la línea 2, como consecuencia de la eliminación del segundo
operario que ayudaba en esa área. Por otro lado, se observa que el operario RecAtizador, el cual está encargado del horno,
disminuye su porcentaje de uso en 25% para la primera línea y en 20% para la segunda línea. Esto no significa que el
empleado trabajará menos, sino que en ese tiempo no introducirá bagazo al horno y únicamente se encargará de supervisar
la actividad. Se debe mencionar que se compara el RecAtizador con ambas líneas dado que la segunda no existía en el
primer modelo.
Análisis económico para la alternativa
Con el propósito de saber si la aplicación de la propuesta es conveniente para la empresa, fue necesario desarrollar un
análisis económico, el cual indicará cual será la rentabilidad de ésta, por lo que fue necesario determinar los flujos de
efectivo.
Para poder calcular los flujos de efectivo, primero fue necesario conocer el monto total a invertir para la aplicación del
proyecto. De acuerdo a las cotizaciones evaluadas, se estima que la cantidad necesaria a invertir es de $236,090 pesos, la
cual incluye costos de material y equipo, mano de obra, materia prima e instalación de equipos.
Por la incorporación de ocho moliendas más al proceso, la empresa tendrá un aumento en sus costos fijos y variables.
Actualmente éstos se sitúan en $205,100, tomando en consideración el incremento en los salarios, la compra de materia
prima y materiales, entre otros, se puede establecer que los costos totales para la producción se incrementarán en $200,530.
Esto puede observarse en la tabla 8, en la cual las celdas marcadas con un cero significan que el gasto no se incrementa, por
ejemplo, la mano de obra de los cortadores de caña seguirá siendo la misma, por lo que no se reporta el gasto incremental.
Gastos del
Gastos incrementales
sistema actual en la nueva propuesta
Mano de obra directa
$46800
$13260
Comida de los operarios
9600
0
Gastos de combustible de los transportes
12500
3000
Transporte de personal
4167
0
Gasolina para el proceso
10000
13333
Empaque del producto
5600
7600
Energía eléctrica
600
400
Mantenimiento de las máquinas
2000
500
Insumos (Cal y cebo)
500
660
Mano de obra de los cortadores de caña
72000
0
Compra de caña para el proceso
40000
160000
Pegamento para las cajas
1333
1777
Total $205100
$200530
Tabla 8. Gastos actuales e incrementales de la empresa.
48
La empresa vende el kilogramo de panela en $8.75. Si tiene actualmente una producción mensual de 39000 kg, se
generan ventas por $2,047,500 al año. Cabe destacar que debido al periodo de zafra, el trapiche labora 150 días hábiles por
año (seis meses). Con el modelo propuesto se obtienen mensualmente 91,000 kg de piloncillo, por lo que las ventas
ascenderán a $4,777,500 pesos anuales. Esto representa $2,730,000 en ventas extras, y sobre este valor se realizan las
operaciones para determinar el flujo de caja. Por otro lado, se considera la depreciación para el activo fijo, la cual se calcula
individualmente para cada maquinaria, debido a que éstas presentan diferentes periodos de vida útil. Una vez que se tienen
los valores individuales únicamente se suman para obtener el valor toral de la depreciación por año. Con la información que
se ha obtenido, se procede al cálculo de los flujos de caja para un periodo de 5 años, el cual se presenta en la tabla 9. Es
importante mencionar que se está considerando un incremento del 3% por año, tanto en las ventas como en los gastos.
Flujo de efectivo neto del trapiche para la alternativa 1
CONCEPTO
AÑOS
Inversión inicial
0
1
2
3
4
5
Inversión Inicial
-236,090
Flujo de efectivo operativo adicional
Ventas incrementales
2,730,000 2,811,900 2,896,257 2,983,145 3,072,639
Gastos Incrementales
1,203,180 1,239,275 1,288,846 1,353,289 1,434,486
Depreciación
9,655
9,655
9,655
9,655
9,655
Utilidades antes de impuestos
1,517,165 1,562,969 1,597,755 1,620,201 1,628,498
Impuestos
0 742,410 758,934 769,595 773,536
Utilidades Netas
1,517,165 820,559 838,822 850,605 854,961
Flujo de efectivo terminal
Valor de rescate
8,088
flujo de efectivo neto total por periodo -236,090
1,517,165 820,559 838,822 850,605 863,049
Tabla 9. Flujo de efectivo neto.
Como ya se mencionó, los activos fijos tienen diferentes valores de depreciación dependiendo de los años de vida útil,
por lo que, para calcular el valor de rescate se suma el valor restante de estos activos después de cinco años. Por otro lado,
es importante recalcar que la empresa no está pagando impuestos, ya que aún no se encuentra registrada ante Hacienda, por
lo que este monto no se considera en el primer año, sin embargo se espera que a partir del año 2 esta actividad ya se lleve a
cabo.
Se utilizó el cálculo del valor presente neto (VPN) para poder determinar si resultaba conveniente llevar a cabo el
proyecto de la nueva distribución de planta. Esto se hizo empleando una hoja de Excel y la fórmula proporcionada por este
programa para dicha actividad, en donde se necesitaron los flujos de caja, el valor de la inversión y la tasa de descuento. Los
dos valores iniciales se obtuvieron de la tabla 9 y para establecer el tercer valor, se tomó como referencia la suma de la
inflación promedio en los últimos 3 años que es de 4.37% y la tasa actual de CETES de 365 días, siendo ésta del 4.75%, por
lo que el valor empleado para la tasa de descuento fue del 9.12%. A partir de los datos anteriores se obtuvo un VPN de
$3,341,992. Este valor indica que, en caso de llevar a cabo la nueva alternativa, la empresa puede esperar un cambio
favorable.
Utilizando la fórmula que proporciona Excel se obtuvo una tasa interna de retorno de 601%, valor mucho mayor al de la
tasa de descuento. Por lo que nuevamente se puede decir que es conveniente la inversión en el proyecto.
Por último, se estima que de acuerdo a las ganancias que se esperan para el primer año, la recuperación de la inversión se
logra en un mes con veintidós días.
Conclusiones
Al desarrollar el presente trabajo, se pudieron evaluar las condiciones en las que opera actualmente el trapiche “La Vieja
Molienda de Santa Maty” mediante la aplicación de la simulación en conjunto con la distribución de planta, y de esta forma
fue posible determinar las mejores alternativas a ser evaluadas y que le permitieran a la empresa incrementar su producción
y por ende, el aumento en las utilidades.
Para lograr lo expresado anteriormente, fue necesario familiarizarse con las etapas que comprenden el proceso productivo
desarrollado en la empresa, así como con las áreas que constituyen a la misma. A partir de esto se obtuvo la información
necesaria sobre los tiempos de las actividades realizadas tanto por las máquinas como por los operarios, entre otras cosas.
Esto se utilizó en la construcción del modelo de simulación que representa al sistema actual, el cual se analizó para conocer
el estado en que se encuentra el trapiche.
En los resultados que se presentaron del modelo del sistema actual, se pudo observar que los operarios contaban con
porcentajes de utilización muy bajos, los cuales no sobrepasaban el 25% de utilización. Como única excepción se encontró
49
al operario encargado del área del horno ya que su porcentaje de uso sobrepasaba el 80%. Además, se analizaron todas las
máquinas y éstas presentaban también una utilización reducida, de las cuales sólo el tacho 1 se encontraba por encima del
50% y el horno que se situaba en 83%. Se obtuvo también que la cantidad de panela producida con las condiciones actuales
es de 1560 kg por día (39000 kg por mes) y el tiempo total del proceso es de 15.5 horas por día de trabajo. Estos valores se
emplearon como referencia para proponer las mejoras.
Por otra parte, para poder establecer una mejor distribución de las áreas del trapiche, se empleó la técnica SLP, la cual
permitió posicionar las áreas de la forma más conveniente para el proceso, disminuyendo así recorridos por parte del
personal y de los materiales. Además se aprovecharon mejor los espacios y recursos que ya se tenían disponibles, mediante
la apertura de la segunda línea de producción, la cual requirió una inversión mínima, pues ya se contaba con la mayoría del
equipo necesario. Se modificó también la forma en cómo se realizaban las actividades de moldeo, secado, desmolde y
empaque, de esta manera un solo operario pudo hacerse cargo de éstas, dejando así al otro empleado libre para encargarse
de las mismas actividades en la segunda línea de producción.
Se propuso una alternativa de mejora, con el propósito de evaluar si la redistribución traería buenos resultados
modificando el modelo del sistema actual. Al comparar los resultados obtenidos para alternativa, se observó que los
porcentajes de utilización de las máquinas y de los operarios aumentaron, debido a la apertura de una segunda línea de
producción y, a que con la nueva distribución se pudo agregar una molienda más por línea, para tener un total de 14
moliendas para todo el proceso. Además, con la adición del área para el secado de bagazo, se mejoró la actividad
desempeñada por el horno, por lo que la utilización del operario disminuyó, permitiéndole tener pausas durante su jornada
laboral. La producción total de piloncillo alcanzada con este modelo es de 3640 kg diarios (91000 kg por mes) y la duración
total del proceso es de 16.5 horas por día de trabajo, una hora más que con el modelo actual, lo que representa un
incremento razonable si se consideran las mejoras que se obtienen.
La inversión total requerida para la implementación de la alternativa es de $236,090 pesos y se espera tener un
incremento en las ventas de $2,730,000 pesos al año, por lo que la inversión se recuperará en un mes y veintidós días.
Aunque con los resultados expresados se puede observar la rentabilidad del proyecto, se desarrolló también el cálculo del
VPN y de la TIR para tener fundamentos sobre la decisión a tomar, por lo que al evaluar el proyecto de inversión, se tiene
un VPN de $3,341,992 pesos y una TIR de 601%, resultados en extremo favorables, y por esta razón se considera que la
inversión en la alternativa propuesta con la nueva distribución de planta es una buena opción.
Referencias
Banks, Jerry. Handbook of simulation: principles, methodology, advances, applications and practice, Editorial Wiley-Interscience, Estados Unidos, 2000.
Banks, J. Carson, J. Nelson, B. Nicol, D. Discrete-event system simulation, Editorial Prentice Hall, Estados Unidos, 2009.
Coss Bu, Raúl. Simulación un enfoque práctico, Editorial Limusa, México 1993
D’Angelo, J. Paz, D. Cárdenas, G., “Posibilidades del secado de bagazo en la industria azucarera de México”, Ingeniería Mecánica. Tecnología y
Desarrollo, 2, 2006, 41-46, obtenido en la Red Mundial el 20 de febrero de 2011, http://redalyc.uaemex.mx.
De la Fuente, David y Fernández, Isabel. Distribución en planta, Universidad de Oviedo, España, 2005.
Fishman, George S. Principles of discrete event simulation, Editorial John Wiley, Estados Unidos, 1979.
Kanawaty, George. Introducción al estudio del trabajo, Oficina Internacional del Trabajo, Ginebra, 1996.
Law, Averill y Kelton, David. Simulation modeling and analysis, Editorial McGraw-Hill, Boston, 2000.
Meyers, Fred y Stephens, Matthew. Diseño de instalaciones de manufactura y manejo de materiales, Editorial Prentice-Hall, México, 2006.
Miller, Irwin y Freund, John E. Probabilidad y estadística para ingenieros, Editorial Reverté, España, 2004.
Montgomery, Douglas C y Runger, George C. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería, Editorial Limusa-Wiley, México, 2004.
Montoya, Carlos y Giraldo, Pablo, “Propuesta de diseño de planta de procesamiento de caña para la elaboración de panela”
Tesis de Licenciatura, Universidad Nacional de Colombia, 2009
Moras Sánchez, Constantino G., “Apuntes de la clase de Simulación”, Maestría en Ingeniería Industrial.Instituto Tecnológico de Orizaba, 2010.
Muther, Richard. Systematic layout planning, Editorial Cahners books, Universidad de Michigan, 1973.
Plant Simulation Basics, Students Guide. Siemens, Estados Unidos, 2007.
Plant Simulation Programming and Strategies, Student Guide. Siemens, Estados Unidos, 2007.
Pooch, Udo W. y Wall, James A. Discrete event simulation, Editorial CRC Press, Estados Unidos, 1993.
50
Solís, J. Pérez, F. Orozco, I. Flores, J. Ramírez, E. Hernández, A. Aguilar, B., “Descripción de un proceso tecnificado para la elaboración de piloncillo a
partir de caña de azúcar”, e-Gnosis, 4, 2006, obtenido en la Red Mundial el 18 de febrero de 2011, http://redalyc.uaemex.mx.
Tompkins, J. White, J. Bozer, Y. Tanchoco, J., Planeación de instalaciones, Editorial Thomson, México, 2006.
Vallhonrat, Josep y Corominas, Albert. Localización, distribución en planta y manutención, editorial Marcombo, España, 1991.
Vanaclocha, Ana. Diseño de industrias agroalimentarias, Ediciones Mundi-Prensa, España, 2004.
Walpole, R. Myers, R. Myers, S. Probabilidad y estadística para ingenieros, Editorial Prentice Hall, México, 1999.