Just in Time, Six Sigma y Teoría de las Limitaciones

Temas contables y empresariales
Just in Time,
Six Sigma y Teoría
de las Limitaciones:
Jorge Vila Biglieri
Profesor de la Facultad de Ciencias Económicas y
Empresariales. Universidad de Vigo
FICHA RESUMEN
Autor:
Jorge Vila Biglieri
Título:
Just in Time, Six Sigma y Teoría de las
Limitaciones: Una comparativa
Fuente:
Partida Doble, núm. 145, páginas 90 a 101,
junio 2003
Localización: PD 03.06.06
Resumen:
Los autores han diseñado un modelo de
simulación aplicable a empresas productivas
basado en los principales contenidos de Just in
Time (JIT), Six Sigma y la Teoría de las
limitaciones (TOC).
Tras un breve repaso a los principales
contenidos de las filosofías analizadas, se
establecen los conceptos utilizados en la
simulación. Esta simulación se basa
inicialmente en la filosofía JIT y
posteriormente en la Six Sigma, a
continuación, a estos dos modelos se les
aplica la Teoría de las Limitaciones y se
resumen los resultados obtenidos, finalizando
el trabajo con las conclusiones alcanzadas. En
las mismas se pone de manifiesto que cada
uno de los métodos tiene sus ventajas e
inconvenientes, pero su uso conjunto puede
paliar alguno de ellos.
Descriptores ICALI:
Contabilidad de Gestión. Just In Time.
Producción.
• 90
Una comparativa
Las filosofías de Contabilidad de Gestión responden de forma distinta a las
necesidades de las empresas, haciendo hincapié en distintos aspectos. Con este
trabajo, nuestros colaboradores pretenden determinar cuál es la filosofía
“óptima” de Contabilidad de Gestión que se adapta mejor a las necesidades de la
gestión empresarial, entendiendo como “óptima” aquella filosofía que nos
permita vender el mayor número de unidades con el menor consumo de recursos.
1. INTRODUCCIÓN
L
as filosofías de Contabilidad de
Gestión responden de forma distinta a las necesidades de las empresas, haciendo hincapié en distintos aspectos. Sin embargo, las
campañas publicitarias que las acompañan las presentan como la “piedra filosofal” para todos los males de la gestión de
las empresas.
Por ello, en este trabajo, nuestra intención es determinar cual es la óptima
para facilitar la elección de los gerentes.
Por óptima entenderemos aquella filosofía que nos permita vender el mayor nú-
mero de unidades con el menor consumo de recursos. Evidentemente, las unidades vendidas deberán ser fabricadas
previamente.
Con este objetivo, hemos diseñado un
modelo de simulación aplicable a empresas productivas basado en los principales
contenidos de Just in Time, Six Sigma y la
Teoría de las limitaciones.
Si utilizamos un símil para ilustrarlo,
podemos equiparar la necesidad de finalizar la producción antes de su fecha de
entrega con las siguientes alternativas para llegar a una hora exacta a Sevilla desde Madrid. Podemos distinguir tres alternativas básicas:
Nº 145 • Junio de 2003
•
•
•
Viajar en un Ferrari: La capacidad de
alcanzar altas velocidades nos permite corregir la variabilidad si surge algún imprevisto que retrase nuestro
viaje. Esta solución es asimilable a la
filosofía Just in Time (JIT).
Viajar en AVE(1): La estadística de este
medio de transporte nos permite confiar en él para alcanzar nuestro objetivo a tiempo. Esta solución es la propuesta por la filosofía Six Sigma (6s).
Viajar en cualquier medio de transporte con tiempo de antelación con el que
protegernos de eventualidades que
nos impidan cumplir nuestro objetivo.
Si no sucede ninguna eventualidad,
estaremos anticipadamente en el destino. A este adelanto en la hora de salida para evitar posibles imprevistos
denominaremos “buffer(2)”. Esta solución es la propuesta por la Teoría de
las limitaciones (TOC).
Para llegar a otros lugares geográficos, puede no existir AVE. La solución del
Ferrari es útil para más destinos pero posiblemente no sea una solución eficiente
pese a ser eficaz. A simple vista, parece
más factible el tiempo de antelación,
siempre que dispongamos del mismo.
Del mismo modo, para una empresa
determinada, nos encontraríamos con las
anteriores alternativas para cumplir con
sus fechas de entrega:
•
•
•
Disponer en la empresa de máquinas
de elevada capacidad . Si surge un
imprevisto, aumentamos la velocidad
y somos capaces de entregar en la fecha señalada. (Filosofía JIT)
Utilizar máquinas precisas que fabriquen los productos de calidad en el
tiempo necesario y con poca variación
(Filosofía Six Sigma)
Comenzar a fabricar con antelación
para generar un buffer ante el recurso
limitado. (Filosofía TOC)
Nº 145 • Junio de 2003
Tras un breve repaso a los principales
contenidos de las filosofías analizadas,
estableceremos los conceptos utilizados
en la simulación. La simulación se basa
inicialmente en la filosofía JIT y posteriormente en la Six Sigma. A estos dos modelos se les aplica TOC y se resumen los
resultados obtenidos, finalizando el trabajo con las conclusiones.
2. LAS PRINCIPALES
FILOSOFÍAS DE GESTIÓN
2.1. La solución tradicional
La variación es inherente a cualquier
fenómeno, incluidos los procesos productivos de las empresas en los que pretendemos utilizar las filosofías de gestión. Fine (1993) propone que los gerentes puedan responder a la variabilidad (incertidumbre) con diferentes enfoques:
•
Trabajar en disminuirla en sus operaciones
•
Aceptarla como fija y defenderse adecuadamente con unos niveles de existencias suficientes.
Como señala Nahmias (1993), existen
varios motivos para mantener existencias,
entre los que destacamos:
• Economías de escala: produciendo
grandes cantidades obtenemos estas economías.
• Incertidumbre: Si disponemos de
existencias, podemos atender demandas imprevistas.
• Especulación sobre los precios de
venta: controlando la oferta, podemos hacer variar el precio de venta.
• Ahorros en el transporte: Es más
barato llevar muchas unidades que
pocas a nivel de coste unitario.
L
a variación
es inherente
a cualquier
fenómeno,
incluidos
los procesos
productivos de
las empresas
en los que
pretendemos
utilizar las filosofías
de gestión
lentos ajustes para cambiar de producto. Estos tiempos deben ser lo
menos posibles, por lo cual debemos producir muchas unidades cada vez que ajustemos la máquina.
La utilización de la solución tradicional
por las empresas occidentales provocó
que perdiesen competitividad ante las
orientales hasta finales de 1980. Siguiendo a Goldratt (1990, punto 21), las empresas orientales entendieron que los productos terminados en el almacén provocaban serios problemas competitivos, así
(1) Es el tren de Alta Velocidad que une ambas ciudades.
• Producción continua: determinados
procesos productivos requieren
www.partidadoble.es
(2) No hemos encontrado un término equivalente en
castellano, aunque algunos autores utilizan
“amortiguador”.
91 •
Temas contables y empresariales
J
2.2. Just in Time (JIT)
ust in Time
(JIT) nace tras
la Segunda Guerra
Mundial, motivado
por el descenso
en la cuota de
mercado en
la industria
automovilística
de Japón
como un exceso de recursos financieros
paralizados en la empresa que había que
evitar. Las empresas occidentales entendían estas existencias como una forma de
aumentar el resultado del ejercicio y protegerse de la incertidumbre.
Otros autores han reconocido las desventajas estratégicas de mantener elevados inventarios de existencias, lo cual ha
generado la tendencia actual a disminuirlos (por ejemplo, Winter (1989), Schonberger (1986), Iglesias Sánchez (1998)).
Sin embargo, la solución del inventario es una opción para responder a los retos de la Contabilidad de Gestión. Volviendo a utilizar el símil, la solución tradicional consistiría en estar ya en Sevilla
cuando haga falta (tener unidades terminadas antes de que sean necesarias).
• 92
JIT nace tras la Segunda Guerra Mundial, motivado por el descenso en la cuota
de mercado en la industria automovilística
de Japón, concretamente en el seno de
Toyota, bajo la dirección de Taiichi Ohno
e inspirada por la obra de Deming.
En el libro de Schonberger (1986)
considera que la transformación a JIT comienza con la eliminación de los productos en curso. Hall (1983) encomienda a
las empresas a mantener únicamente los
productos sobre los cuales está trabajando, eliminando todos los demás.
Sin embargo, Shingo (1989) considera
que la reducción de stocks no puede ser
un fin en si misma, porque recortarlos sin
control puede causar retrasos en los pedidos o perdida de productividad en las máquinas. Por ello, Nahmias (1993) considera que un objetivo de JIT es reducir los
productos en curso al mínimo.
La reducción de stocks propuesta
por JIT suele reducir los tiempos necesarios para fabricar cada producto (lead
times). JIT puede llegar también a reducir las inversiones en activos fijos innecesarios.
Hutchins (2000, p. 17) especifica que
un proceso es JIT sí es capaz de ofrecer
una respuesta inmediata a la demanda
sin necesidad de acumular existencias
excesivas.
Schmidt (2002) define JIT como una
filosofía de mejora continua que hace hincapié en la prevención más que en la corrección creando un amplio enfoque en la
calidad. También enumera los siguientes
principios de JIT:
• Gestión de la producción: La producción debe ser flexible y orientada al consumidor. Debe tener sistemas de control de calidad (andon) que detengan el proceso productivo (jidoka) cuando se detecte
un problema en la calidad de los
productos en curso. Además, deben disponer de sistemas de comprobación (Poka yoke). Los lotes
deben ser pequeños o unitarios y
el producto debe fabricarse los
más simplificadamente posible
• Gestión de los proveedores: Se deben establecer relaciones a largo
plazo con pocos proveedores que
nos aseguren un suministro libre de
defectos al 100% en el lugar que
nos hace falta, justo cuando nos hace falta y en la cuantía necesaria
• Gestión de las existencias: Debemos eliminar los stocks de seguridad hasta alcanzar las existencias
cero (Zero inventory)
• Gestión de los recursos humanos:
Los empleados diversificados interactuan con sus compañeros en la
resolución de problemas y en la
mejora continua.
Sin embargo, JIT no describe concretamente los cambios en los procesos para alcanzar sus objetivos. Para algunas empresas es necesario aumentar la capacidad de
proceso del sistema productivo(3) para obtener más unidades en el mismo tiempo.
Otras deben solucionar los problemas que
generan la necesidad de mantener los
stocks. Algunas deben rediseñar sus productos y hacerlos más simples. Cualquier
mecanismo que elimine la producción en
curso nos acerca al objetivo JIT.
2.3. Six Sigma (6F)
• Total Quality Management utilizada
para conseguir compromisos para
la mejora continua de la calidad a
largo plazo.
Algunos defensores de Six Sigma sitúan sus raíces en el descubrimiento de la
distribución normal por Carl Frederick
Gauss, pero el propio término pertenece a
un ingeniero llamado Bill Smith de Motorola.
Nº 145 • Junio de 2003
● Just in Time, Six Sigma y Teoría de
las Limitaciones: Una comparativa
A mediados de 1980, los ingenieros
de Motorola(4) decidieron que las medidas
de unidades defectuosas no se podían
seguir midiendo en unidades por
centenar(5), sino en unidades por millón.
Desarrollaron este planteamiento y crearon la metodología y el cambio cultural
necesario. Para alcanzar Six Sigma, un
proceso no puede generar más de 3.4 defectos por millón de oportunidades porque
en una distribución normal esta es la probabilidad de que un evento caiga fuera
del intervalo (—-6—; —+6—).
El objetivo más generalizado dentro
de esta filosofía es la disminución de la
pérdida de calidad de los productos provocada por la variación. Six Sigma responde a la variación minimizando su impacto en las operaciones de la empresa.
La comprensión de la variación es un
requisito esencial para entender Six Sigma. Deming (1992) cree que el problema
central de la gerencia y su liderazgo está
en la incapacidad de comprender la información contenida en la variación.
desde una perspectiva de calidad se puede llegar a ese convencimiento que además, resultó muy rentable y es un hecho
en las grandes superficies actuales.
Si no somos capaces de controlar la
variación en la operativa diaria, la producción carece de calidad, generando muchas unidades defectuosas.
2.4. Teoría de las limitaciones
Elihahu M. Goldratt refunde su “Optimized Production Tecnology” en un libro que
tituló “La Meta”, donde se explican los conceptos de la Teoría de las Limitaciones (en
adelante, TOC de Theory of Constraints)
aplicados a la producción. En otros libros
fue extendiendo TOC a otras áreas de la
empresa, hasta abarcarla en su totalidad.
S
ix Sigma
responde
a la variación
minimizando
su impacto en
las operaciones
de la empresa
Los conceptos principales de la TOC
se analizan en los epígrafes siguientes
2.4.1. Nuevas Medidas:
Goldratt (1993, pag. 58) define las tres
medidas de la Teoría de las Limitaciones:
Para Tennant (2000, p. 7), dentro de
Six Sigma conviven:
•
Total Quality Management de la cual
obtiene las técnicas para el cambio
cultural y la mejora continua.
•
Control estadístico de los procesos
(SPC) que provee las medidas, herramientas de análisis y los mecanismos
de control.
•
La filosofía japonesa de satisfacción al
cliente.
Este mismo autor cita como ejemplo
relevante de Six Sigma el caso del supermercado Tesco que tras varios años de
mantener una política de bajos precios, a
finales de 1980 irrumpe en el mercado
con el siguiente slogan: “Si no está satisfecho, le devolvemos su dinero”. Ninguna
empresa se permitiría semejante política
si sólo se preocupara del beneficio. Sólo
Nº 145 • Junio de 2003
• Throughput como la velocidad a la
que la empresa obtiene los ingresos. El Throughput de un periodo
es el dinero que la empresa consigue ingresar como contrapartida
de su actividad.
• Inversión(6) es todo el dinero que el
sistema ha invertido en adquirir
bienes y derechos que luego pretende vender, bien transformándolos en un producto final o bien a
través de asignaciones de costes a
los productos finales.
• Los Gastos Operativos (traducción
del término ingles “Operating Expenses”) son todo el dinero que
gasta la empresa para convertir la
Inversión en Throughput.
Como podemos observar las tres medidas básicas en la TOC se miden en uniwww.partidadoble.es
(3) Zipkin (1991)
(4) Entidad que ostenta la propiedad de la marca Six
Sigma.
(5) Antes de Six Sigma, la medida utilizada era Tres
sigma, lo cual podia generar un porcentaje de
defectuosos del 3%, es decir, tres defectuosos por
centenar.
(6) Pese a que en la Meta, Goldratt utiliza el término
ingles "Inventory", las nuevas tendencias de la TOC
utilizan el concepto “Investiments” que traducimos por
Inversiones.
93 •
Temas contables y empresariales
L
dades monetarias. Dichas medidas están
interrelacionadas por lo cual deben tenerse en cuenta de forma conjunta. No obstante, su sencillez intuitiva deriva en una
problemática específica de la TOC, como
puede ampliar el lector interesado a través de la bibliografía citada, básicamente
en Goldratt (1993) y Goldratt (1994).
a Teoría de
las limitaciones
considera que
“focaliza” mejor
los problemas
porque simplifica
el objetivo de
cualquier empresa
lucrativa: “ganar
más dinero ahora
y en el futuro”
2.4.2. Objetivo de la empresa y
el proceso de mejora continua
La Teoría de las limitaciones considera que “focaliza” mejor los problemas porque simplifica el objetivo de cualquier empresa lucrativa: “ganar más dinero ahora y
en el futuro”(7)
Según Goldratt (1994, pág. 49), “Toda
empresa tiene una limitación, puesto que en
caso contario, tendría beneficios ilimitados”.
Aquello que le impide tener beneficios ilimitados constituye una limitación
por definición. Las limitaciones pueden
ser políticas o físicas. Las que nos atañen en este artículo son las físicas. Sin
embargo, la mayoría de las limitaciones
suelen ser políticas, las cuales requieren
procesos de razonamiento lógicos para
su solución(8).
Para las limitaciones físicas, Goldratt
(1993, p 284) define los pasos a seguir
para la mejora continua, entendida como
la superación continua de las limitaciones
en la empresa:
(7) Goldratt (1994, pág 49).
(8) Para ampliar este aspecto se puede consultar Iglesias
Sánchez (1998a), (1998b), (1998c) y (1998d)
Paso 1: Identificación de la limitación
Paso 3: Subordinarlo todo a la decisión
anterior
Paso 4: Elevar las limitaciones del sistema
Paso 5: Si se ha roto alguna limitación en
el proceso anterior volver al paso 1.
Una vez identificada la limitación,
debemos decidir cómo explotarla, es decir, evitar que el recurso limitado tenga
periodos de inactividad. El siguiente
punto consiste en Subordinar, donde cobra especial significado el concepto de
Gestión del Buffer de la limitación (Buffer Management). TOC utiliza una sutil
técnica conocida como el Drum-bufferrope, de forma que al terminar la limitación una unidad, emite una señal (drum)
que permite entrar a otra unidad al principio del sistema productivo (rope)(9). De
esta forma, la limitación determina el nivel del buffer que la alimenta y a su vez
controla todos los productos en curso
del proceso productivo (Work in process,
WIP).
TOC reconoce que no se pueden eliminar constantemente las limitaciones. El
final del proceso de mejora continua consiste en situar las limitaciones en los recursos que más beneficien a la empresa,
pero escrutando continuamente el entorno para evitar caer en la inercia.
3. SIMULACIÓN DE
ESCENARIOS PARA CADA
FILOSOFÍA
(9) Iglesias Sánchez, J.L. (1998ª, p. 22)
(10) Para ello hemos utilizado el Enterprise Dynamics
3.01 por su versatilidad y capacidad gráfica.
Paso 2: Decidir como explotar las limitaciones del sistema
GRÁFICO I
LA CAPACIDAD DE PROCESO DE CADA RECURSO ES 10 SEGUNDOS/PIEZA
Materias
primas
Recurso
1
• 94
Recurso
2
Recurso
3
Recurso
4
Recurso
5
Producto
terminado
3.1. Consideraciones previas:
los conceptos capacidad de
proceso, precisión y buffer
Ilustrándolo con un sencillo ejemplo,
consideremos una planta con un sistema
productivo secuencial (cada recurso
abastece al siguiente), que se ilustra en el
Gráfico 1.
Denominamos capacidad de proceso
al tiempo que un recurso utiliza para coNº 145 • Junio de 2003
● Just in Time, Six Sigma y Teoría de
las Limitaciones: Una comparativa
menzar y terminar una unidad. Cuando un
mismo proceso puede tener distintas aunque similares capacidades de proceso,
calculamos su media.
Por precisión entenderemos la variabilidad de la capacidad de proceso, medida
como la desviación típica de la capacidad
de proceso.
Nos parece adecuado utilizar la función de distribución normal con la media
igual a la capacidad de proceso (Cp) de
los recursos y una desviación típica (Dt)
que denote la precisión de tal medida. Podemos estandarizar cualquier distribución
normal restándole la capacidad de proceso y dividiéndola por la desviación típica,
obteniendo la función representada en el
Gráfico 2.
Así pues, contemplamos recursos cuya capacidad de proceso está sujeta a
una distribución normal. Esto implica que
algunas veces el recurso tarda más de la
media de la capacidad de proceso y en
ocasiones tarda menos.
Cuando existe más de un recurso,
puede parecer que estos adelantos y retrasos se anulan entre sí, consiguiendo
que el proceso total dure la suma de las
medias de las capacidades de proceso de
todos los recursos. Sin embargo, este hecho provoca desabastecimientos y saturación de los recursos consecutivos. Un desabastecimiento surge cuando un recurso
está preparado para admitir una unidad
de producto, pero esta continúa en el pro-
ceso anterior. La saturación se motiva
porque el siguiente recurso no puede admitir la unidad suministrada porque aún
está procesando una unidad. En realidad,
todos ellos provocan un único efecto: el
aumento del tiempo de proceso total con
el consiguiente retraso en la fecha de finalización. Consecuentemente, la variabilidad provoca retrasos en las entregas de
los productos.
Para ilustrar estos hechos, hemos
construido una simulación(10) de una hora
de duración en un sistema productivo cuyos recursos finalizan cada unidad en 10
segundos en función de una distribución
normal de desviación típica de 0, 1, 2, 3 y
4 tras una hora de trabajo. Las unidades
terminadas de estas simulaciones según
las condiciones expresadas, las presentamos en el Cuadro 1.
C
uantas
más unidades
contempla
el buffer, mayores
son las unidades
de producto
obtenido hasta
un límite
GRÁFICO 2
DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTANDARD
-6 -5,5 -5 -4,5 -4 -3,5 -3 -2,5 -2 -1,5 -1 -0,5 -0 0,5
1
1,5 2 2,5 3
3,5 4 4,5 5
5,5 6
CUADRO 1
Longitud de la cadena (Recursos)
Desviación típica 1 recurso Eficiencia 2 recursos Eficiencia 3 recursos Eficiencia 4 recursos Eficiencia 5 recursos Eficiencia
0
1
2
3
4
359
346
330
319
310
100%
96%
92%
89%
86%
358
336
317
302
281
100%
94%
89%
84%
78%
357
330
310
285
271
100%
92%
87%
80%
76%
356
327
300
283
261
100%
92%
84%
79%
73%
355
324
294
275
255
Tiempo total de un proceso productivo lineal de n recursos en función de la desviación típica (Fuente simulación propia)
Nº 145 • Junio de 2003
www.partidadoble.es
95 •
100%
91%
83%
77%
72%
Temas contables y empresariales
P
Los recursos finalizan las unidades y
las traspasan al siguiente proceso. Con la
desviación típica de 0 y 5 recursos, las unidades deben pasar por todos los recursos
hasta alcanzar el último, lo cual provoca
que se comiencen 360 unidades pero que
se finalicen 355. La diferencia entre las
unidades comenzadas y finalizadas es la
producción en curso. Por eficiencia hemos
considerado la relación entre las unidades
terminadas y el óptimo de 360.
ara el recurso
limitado, JIT opta
por la máquina 2
pues es más veloz
que la máquina 1
(11) Hemos definido “buffer” como un adelanto
temporal. Un buffer de producto es un adelanto en el
comienzo de la producción que ha generado una serie de
unidades de producto semiterminado delante de cada
recurso.
(12) Equivale a un año natural de 8 horas a la semana, 4
semanas al mes y 12 meses al año.
Podemos comprobar que la desviación típica socaba seriamente los tiempos
totales de proceso, de forma que con 5
recursos y a desviaciones típicas de 4, en
una hora el proceso productivo solo consigue acabar 255 unidades, cuando la
media se sitúa en 355, es decir, el 72%
de las unidades esperadas.
Un elemento reductor de la anterior
variabilidad podría consistir en buffers(11)
CUADRO 2
5 recursos y
desviación típica =4
Buffer de
1 ud.
Buffer de
2 ud.
Buffer de
3 ud.
Buffer de
4 ud.
Buffer de
5 ud.
304
307
308
306
306
CUADRO 3
MÁQUINA A PARA EL PROCESO MÁS RÁPIDO (PROCESO NO LIMITADO)
Capacidad de proceso
Precisión del recurso
Vida útil
Coste
8 segundos/pieza [media suministrada por el fabricante]
1,5 [desviación típica suministrada por el fabricante]
7.680 horas de utilización (4 años a 1920 horas/año)
230.400 euros
CUADRO 4
MÁQUINAS PARA EL PROCESO MÁS LENTO (LIMITACIÓN)
Capacidad de proceso (seg/ud.)
Precisión del recurso (desv. típ)
Vida útil (horas)
Coste (euros)
• 96
Máquina 1
Máquina 2
12
2
7.680
153.600
10
2
7.680
168.960
Máquina 3
10
1
7.680
194.300
de producto semiterminado que permitieran a los recursos seguir trabajando pese
a retrasos y adelantos generados por la
variabilidad de los procesos. En el mismo
ejemplo, planteado para 5 recursos y una
desviación típica de 4, con un buffer de n
unidades de producto semiterminado delante de cada recurso permite obtener reducir sensiblemente la variabilidad, como
reflejamos en el Cuadro 2.
Como podemos comprobar, cuantas
más unidades contemple el buffer, mayores son las unidades de producto obtenido
hasta un límite (en nuestro caso el buffer
de 3 unidades) tras el cual los aumentos
de buffer no consiguen aumentar el número de unidades obtenidas por hora. Este
concepto constituye una de las principales
aportaciones de la Teoría de las limitaciones. Por otro lado, el concepto de buffer de
TOC es completamente antagónico al objetivo de JIT sobre cero-existencias.
Nótese que aumentar desde 255 hasta 308 las unidades terminadas es un aumento del 120,78% obtenido por la mera
utilización de los buffers.
Para nosotros, la capacidad de proceso y la precisión son estratégicos. Por
ejemplo, en el caso de la maquinaria, estos parámetros se conocen en el momento que se adquiere. Estos parámetros son
función de la tecnología existente y del
presupuesto disponible para esta inversión. No nos podemos plantear que dichas unidades se puedan adquirir en unidades discretas, hipótesis que fundamenta el trabajo de Kurz (1995).
El buffer, entendido como un número
determinado de unidades delante de la limitación puede ser estratégico u operativo. Estratégico cuando en la creación o
ampliación de la empresa se decida reservar espacio físico con este objetivo.
Sin embargo, en la mayoría de los casos,
el número de unidades que componen el
buffer es una cuestión operativa aplicable
a cualquier sistema pese a estar basado
en otra filosofía de gestión. Por ejemplo,
Nº 145 • Junio de 2003
● Just in Time, Six Sigma y Teoría de
las Limitaciones: Una comparativa
resultaría inaplicable la creación del buffer
ante un túnel de pintado en una empresa
automovilística si no hubiera sitio suficiente para las carrocerías que integrarían el
buffer.
3.2. El modelo de simulación
para la comparación de las
filosofías
Nos situamos en el momento de diseñar el proceso productivo. Nuestro
sencillo ejemplo consiste en dos procesos (el primero recibe la materia prima y
la entrega al segundo) con una materia
prima cuyo precio de adquisición es 2
euros, vendiéndose a una media de 3
euros en un mercado capaz de absorber
cualquier cantidad producida por esta
empresa.
El estado actual de la tecnología productiva nos obliga a comprar la máquina
A para efectuar la tarea más rápida (no
limitada) y cuyas características se recogen en el Cuadro 3.
Sin embargo, para la limitación (proceso más lento) existen tres máquinas
que satisfacen los requerimientos técnicos del proceso. Sus características básicas se recogen en el Cuadro 4.
3.3. La solución JIT
Como hemos mencionado, la filosofía
JIT se centra básicamente en eliminar el
inventario en curso para recortar los tiempos de producción. Para conseguir este
propósito, se suele comenzar por ampliar
la capacidad de los recursos productivos,
sobre todo cuando son tan simples como
el propuesto.
proceso productivo con la maquina 2. (ver
Gráfico 3)
La simulación efectuada para 1920
horas(12) ha arrojado los resultados que se
exponen en el Cuadro 5.
3.4. La solución Six Sigma
Resulta evidente que los simpatizantes de Six Sigma optarán por la maquina
3 dada su mayor precisión respecto a la
máquina 2.(ver Gráfico 4)
Tras el diseño de la planta y su puesta
en marcha, los resultados de la solución
Six Sigma simulados para el primer año
se exponen en el Cuadro 6, comprobando
como esta solución mejora en 1,8% el resultado obtenido por JIT.
C
arece de
sentido seguir
aumentando
el buffer pues
la limitación ya
está al 100%
de su capacidad
GRÁFICO 3
Materia
prima 2 €
Máquina
A
Máquina
2
Producto
terminado 3 €
Máquina
A
Máquina
3
Producto
terminado 3 €
GRÁFICO 4
Materia
prima 2 €
CUADRO 5
Unidades puestas en proceso
Unidades en curso al final del periodo
Unidades finalizadas
Utilización del Recurso no limitado (Tiempo activo / tiempo total)
Utilización del Recurso limitado
671.064
2
671.062
77,7%
97,1%
CUADRO 6
Todos los escenarios deberán trabajar
con la máquina A en el proceso inicial.
Para el recurso limitado, JIT opta por la
máquina 2 pues es más veloz que la máquina 1. Como en esta filosofía no se hace especial referencia a la precisión, no
está justificado el mayor gasto que supone la máquina 3, por lo cual se diseña el
Nº 145 • Junio de 2003
Unidades puestas en proceso
Unidades en curso al final del periodo
Unidades finalizadas
Utilización del Recurso no limitado
Utilización del Recurso limitado
www.partidadoble.es
682.879
2
682.877
79,0%
98,8%
97 •
Temas contables y empresariales
L
a Teoría de
las limitaciones
es capaz de
optimizar plantas
creadas bajo otras
filosofías
mejorando
las unidades
obtenidas y con
ellas el resultado
3.5. La solución TOC basada
en el escenario JIT
Pretendemos aplicar la solución de la
Teoría de las limitaciones en un proceso
productivo diseñado por JIT.
Aplicando el proceso de mejora continua anteriormente mencionado, debemos
identificar la limitación. En este ejemplo,
el último recurso es el que tarda más en
finalizar cada unidad (8 segundos tarda el
primero y 10 el segundo). Este recurso es
la limitación física.
El paso 2 nos indica que tenemos
que decidir como explotarla, es decir,
evitar tiempos ociosos en el recurso limitado. Como señala el profesor Iglesias
(1998a, p. 21): “Una hora perdida en la
limitación es una hora perdida para toda
la empresa”.
El paso 3, Subordinar todo a la decisión anterior requiere que como mínimo
se cree un buffer que mantenga abasteci-
da a la limitación, aislándola de las variaciones que se puedan producir a lo largo
del periodo. (ver Gráfico 5)
Hemos estado experimentando con
buffer de una y de dos unidades situado
detrás del recurso no limitado y delante
del recurso limitado para mantenerla abastecida continuamente. Los resultados de
tal actuación se recogen en el Cuadro 7.
Podemos comprobar que el buffer de
dos unidades genera más unidades que
los anteriores con aumentos significativos.
Carece de sentido seguir aumentando el
buffer pues la limitación ya está al 100%
de su capacidad.
3.6. La solución TOC basada
en el escenario Six Sigma
Actuando del mismo modo que con el
escenario JIT, hemos dotado un buffer de
una unidad de producto delante del recurso limitado para mantenerlo abastecido
continuamente. (ver Gráfico 6)
GRÁFICO 5
Materia
prima 2 €
Máquina
A
Buffer
Máquina
2
Producto
terminado 3 €
CUADRO 7
Buffer
Unidades puestas en proceso
Unidades en curso al final del periodo
Unidades finalizadas
Utilización del Recurso no limitado
Utilización del Recurso limitado
1 ud
2ud
690.826
3
690.823
80,0%
100,0%
691.238
4
691.234
80,0%
100,0%
GRÁFICO 6
Materia
prima 2 €
• 98
Máquina
A
Buffer
Máquina
3
Producto
terminado 3 €
Nº 145 • Junio de 2003
● Just in Time, Six Sigma y Teoría de
las Limitaciones: Una comparativa
La única diferencia de este escenario
está en la mayor precisión del recurso limitado (maquina 3). Los resultados de esta actuación se recogen en el Cuadro 8.
Se trata de una solución óptima pues
mantiene a la limitación al 100% de su capacidad, mejorando los resultados de JIT
en 3.01% y los de Six Sigma en un 1,23%.
3.7. La solución tradicional
En esta solución, protegerse de la variabilidad a base de mantener stocks sólo
es posible si dichos stocks son vendibles,
es decir, han sido completamente fabricados. Por este motivo, esta solución no
aporta ventajas en el diseño del proceso
productivo, sino en el diseño de almacenes
lo más grande posibles para mantener existencias de productos terminados con todas
las desventajas que este hecho conlleva.
3.8. Resumen de resultados
Un resumen de los resultados se exponen en el Cuadro 9.
Queremos destacar que la Teoría de
las limitaciones es capaz de optimizar
plantas creadas bajo otras filosofías mejorando las unidades obtenidas y con ellas
el resultado.
Es especialmente destacable que en
el entorno con JIT, donde el recurso limitado tiene una variabilidad de 2 y con el
buffer de dos unidades se obtiene el mayor output. Dicho output no es mejorable
puesto que la limitación esta al 100%(13)
de su capacidad.
Exponemos un resumen de los resultados obtenidos por los diferentes
modelos de simulación en el Cuadro
10. La fila Ingresos se obtiene por multiplicación entre las unidades vendidas
y 3 euros (precio de venta). A su vez,
Coste variable se obtiene multiplicando
las unidades vendidas por 2 euros (importe de la materia prima). Los costes
fijos anuales se han calculado utilizando el coste total y amortizándolo linealmente durante cuatro años sin valor residual.
S
ix Sigma
obtiene más
unidades que JIT,
pero estas no
justifican el mayor
coste incurrido
en la compra de
la máquina 3
por Six Sigma
CUADRO 8
Buffer
Unidades puestas en proceso
Unidades en curso al final del periodo
Unidades finalizadas
Utilización del Recurso no limitado
Utilización del Recurso limitado
1 ud
2ud
691.143
3
691.140
80,0%
100,0%
691.153
4
691.149
80,0%
100,0%
Unidades
finalizadas
Porcentaje
sobre JIT
671.062
690.823
691.234
682.877
691.140
691.149
100,00%
102,94%
103,01%
101,76%
102,99%
102,99%
CUADRO 9
Resumen de resultados
Just in Time (JIT)
TOC sobre JIT (buffer de 1 unidad)
TOC sobre JIT (buffer de 2 unidad)
Six Sigma (6s)
TOC sobre 6s (buffer de 1 unidad)
TOC sobre 6s (buffer de 2 unidad)
Nº 145 • Junio de 2003
www.partidadoble.es
(13) Todas las soluciones TOC mantienen la limitación al
100% aunque fabrican distinto numero de unidades
porque sus diferencias no son suficientes para afectar al
mencionado 100%.
99 •
Temas contables y empresariales
T
OC aplicada
a JIT con un buffer
de 2 unidades
obtiene el mayor
número de
unidades
y también el
mejor resultado
Este resultado se ha calculado en
base a los datos de la simulación. Si
existiesen otros costes variables deben
ser incluidos bajo el epígrafe Coste variable de las unidades vendidas y los
costes fijos se incorporan en el epígrafe
de Costes fijos.
Six Sigma puede compensar la variabilidad con recursos más precisos. En el
caso propuesto, el coste de esta actuación es mayor que el beneficio que reporta, pero podemos suponer que existan otras ocasiones en la que suceda lo
contrario.
La presentación de estos resultados
se ha incluido con un único objetivo
comparativo entre las distintas filosofías. Debemos destacar que Six Sigma
obtiene más unidades que JIT, pero estas no justifican el mayor coste incurrido
en la compra de la maquina 3 por Six
Sigma.
La Teoría de las limitaciones no es
factible si no disponemos de sitio físico o
simplemente si no disponemos de tiempo
de antelación con el cual proteger a nuestro recurso limitado. Pero si es factible,
mejora los escenarios creados por otras
filosofías de gestión.
Por otro lado, TOC aplicada a JIT con
un buffer de 2 unidades obtiene el mayor
número de unidades y también el mejor
resultado.
4. CONCLUSIONES
El objetivo de eliminar las existencias en
curso defendido por la filosofía JIT puede
mermar la productividad de la empresa,
por lo cual Shingo (1989) defiende que no
puede ser un fin en sí mismo. Este hecho
ha quedado demostrado y subsanado por
TOC, situando una pequeña cantidad (2
unidades) como buffer sólo ante el recurso limitado, elevando la productividad de
dicho recurso al máximo.
Otro detalle destacable es la velocidad de proceso alcanzada en el caso JIT
mejorado por TOC. En 1920 horas por
3600 segundos cada hora, tenemos un
total de 6.912.000 segundos. La limitación
es la que determina el tiempo de proceso
total por ser el recurso que más tarda. Esto implica un límite máximo de 691.200
unidades. ¿Cómo se explican las 691.234
alcanzadas con el buffer de 2 unidades?.
Simplemente, los adelantos en la limitación fueron superiores a los retrasos por
el azar que los generó, permitiendo procesar 34 unidades más que el máximo esperado. De esta forma, los adelantos que
se producen en la capacidad de proceso
del recurso limitado son susceptibles de
ser aprovechados si disponemos de buffers adecuados.
CUADRO 10
1) Ingresos por ventas
2) Coste variable de las unidades vendidas
Margen de Contribución
3) Costes fijos
Maquina no limitada
Maquina limitada
Resultado
Porcentaje sobre JIT
• 100
Just in Time
(JIT)
TOC y JIT
(buffer= 1)
TOC y JIT
(buffer=2)
Six Sigma
(6s)
TOC y 6s
(buffer=1)
TOC y 6s
(buffer= 2)
2.013.186
(1.342.124)
671.062
2.072.469
(1.381.646)
690.823
2.073.702
(1.382.468)
691.234
2.048.631
(1.365.754)
682.877
2.073.420
(1.382.280)
691.140
2.073.447
(1.382.298)
691.149
(57.600)
(42.240)
571.222
100,00%
(57.600)
(42.240)
590.983
103,46%
(57.600)
(42.240)
591.394
103,53%
(57.600)
(48.576)
576.701
100,96%
(57.600)
(48.576)
584.964
102,41%
(57.600)
(48.576)
584.973
102,41%
Nº 145 • Junio de 2003
● Just in Time, Six Sigma y Teoría de
las Limitaciones: Una comparativa
El buffer TOC aumenta la utilización
del recurso limitado más que la precisión
de dicho recurso. Este hecho provoca una
conclusión sorprendente: podemos obtener mejores resultados con máquinas menos precisas gracias al buffer de la limitación. Las desviaciones de un recurso menos preciso se anulan entre sí, obteniendo el mismo resultado que un recurso con
una precisión elevada.
BIBLIOGRAFÍA SOBRE JUST IN TIME
Hall, R. (1983): Zero Inventories. Homeward, IL;
Dow-Jones Irwin.
Iglesias Sánchez, J.L. (1990d): “Adaptación de
los Sistemas de Acumulación de Costes a las características del sistema productivo. Una referencia al Just
In time”, Revista Técnica del Instituto de Censores
Jurados de Cuentas de España. Nº 22., pp. 27-42.
Schmitt, M (2002): “JIT Manufacturating”.
Presentación en Microsoft Powerpoint sita en
http://www.freequality.org/beta freequal/fq
website/trainning/
Schonberger, R. (1986): World Class
Manufacturing: The Lessons of Simplicity Applied.
New York: Free Press, Collier Macmillan.
Como hemos mencionado, capacidad de proceso y precisión son parámetros que se deben decidir al principio, en
el diseño de la planta. Pueden ser cambiados pero no a corto plazo. Incluso el
buffer debe ser decidido al principio, sobretodo si los productos en curso son voluminosos. Sin embargo, en muchas
ocasiones el buffer es una cuestión operativa, lo cual aumenta el ámbito de aplicación de TOC.
Shingo, S. (1989): A Study of the Toyota
Production System from an Industrial Engineering
Viewpoint. Cambridge: Productivity Press.
Respecto a la solución tradicional pudo ser útil en el pasado, pero los nuevos
retos han demostrado que no es una alternativa válida en el cambiante entorno
globalizado en el cual tendrán que actuar
nuestras empresas.
BIBLIOGRAFÍA SOBRE LA TEORÍA DE LAS LIMITACIONES
Por último, mencionar que la simulación por generación al azar permite comprobar el resultado de las hipótesis de
partida de forma rápida. Como contrapartida, tienen inconvenientes. Por ejemplo, cada simulación es única, dado que
sus parámetros pueden variar ligeramente al volver a lanzar el programa. Además, nos obliga a simplificar excesivamente la realidad.
Goldratt, Eliyahu M.(1995): Critical Chain, The
North River Press.
BIBLIOGRAFÍA
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Operations Management, Teaching Note, 1993.
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A JIT Revolution?”, Harvard Business Review, 91-111,
Jan-Feb.
BIBLIOGRAFÍA SOBRE SIX SIGMA
Deming, W. E. (1992): Out of the Crisis.
Cambridge: Massachusetts Institute of Technology,
1992.
P
odemos
obtener mejores
resultados con
máquinas menos
precisas gracias
al buffer de
la limitación
Tennant, G. (2000): Six Sigma, SPC, TQM in
Manufacturating and Service, BMC
Ejemplo de Web de Six Sigma: http://www.isixsigma.com
Goldratt, E. M. y Cox, J. (1993): “La Meta”.
Ediciones Díaz de Santos, S.A.
Goldratt, Eliyahu M. & Fox, R. E. (1990): “La
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Goldratt, Eliyahu M. (1994): “El Síndrome del
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clave en los sistemas de costes. Parte II. La aportación
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