Objeto del tema 2. Herramientas de teoría de decisiones Ejemplo: En la panificadora Bambino del Noroeste buscan definir si se sigue elaborando el producto de repostería “Pollito”, que ha estado en el mercado por más de 35 años, o se elabora un producto nuevo redondo y glaseado llamado “ovni”. Para lo anterior, el gerente de planta, Ing. Jesús Valenzuela, decide elaborar un árbol de decisión que le permita discernir cuál es la mejor decisión. El árbol queda de la siguiente manera: Una vez considerados todos los elementos necesarios (alternativas y posibles escenarios), el gerente de planta procede a asignar las probabilidades, para cada uno de los escenarios, y los ingresos que se esperarían en cada uno de ellos. Si se toman los ingresos mensuales esperados de proyecciones generadas por el departamento de ventas de la empresa, queda el diagrama de árbol de la siguiente manera: posteriormente, el gerente estima el valor esperado de los ingresos para cada una de las alternativas: • “Pollito”: (0.65)($250,000) = (0.20)($190,000) = (0.15)($155,000) = Valor esperado total = • “Ovni”: (0.30)($230,000) (0.45)($175,000) (0.25)($90,000) Valor esperado total $162,500 $ 38,000 $ 23,250 $ 223,750 = $ 69,000 = = = $ 78,750 $ 22,500 $ 170,250 Después, el gerente de planta solicita al área de finanzas los costos de producción mensuales esperados, ya sean del producto “Pollito” u “Ovni”. Si se toma en cuenta la inversión adicional que se tiene que hacer en este último por concepto de maquinaria especializada de repostería y un nuevo sistema para procesar azúcar glas, quedan los costos esperados mensuales de la siguiente manera: • Costo esperado producto “Pollito”: $ 65,000 • Costo esperado producto “Ovni”: $ 220,000 Tomando en cuenta lo anterior, el Ing. Jesús Valenzuela procede a estimar la Utilidad Esperada para ambas alternativas de solución. Una vez estimada la utilidad esperada, se puede observar que la producción del producto ovni traería pérdidas a la empresa, por lo que la propuesta de producción queda descartada. Eso no significa de tal forma que el producto pollito sigue siendo el producto a producir por la empresa, ya que sus utilidades no solo son positivas, sino que además son bastante buenas. Por otro lado se debe tomar en cuenta que como el producto pollito ya está en el mercado su valor esperado tiene certeza, puesto que tanto ganancias como porcentajes de aceptación son sacados del historial de ventas, mientras que los cálculos del producto ovni son probabilísticos basados en encuestas de aceptación hechas a los clientes. Objeto del tema 5. Teoría de colas con WinQSB Inicialización el software WinQSb para el ejemplo de la franquicia HOT WINGS 1. Para ingresar al software, en el menú “inicio” de Windows, elige WinQSB> Queuing Analysis, como se muestra a continuación: 2. Al acceder a la opción “Queuing Analysis” o análisis de filas, se activará la siguiente ventana de presentación: Que aAl cerrarse de manera automática, quedará abierta la ventana del sistema para teoría de colas: 3. En la esquina superior izquierda aparece la opción “File”, y crearemos un problema nuevo, haciendo clic en “New Problem”: 4. Al seleccionar File >New Problem, aparecerá la siguiente ventana de datos generales: 5. En esta ventana se especifica el nombre del problema (pusimos el nombre de la empresa “Hot Wings” como ejemplo) y se define la unidad de tiempo en horas (dejamos “hour” por default), y le indicamos al software que el sistema que deseamos analizar es el que aplica más a sistemas de filas en la realidad (sistema M/M/s, contemplado en el tema anterior). Haz clic en OK. 6. Posteriormente aparecerá otra ventana, en la cual se capturan los datos de entrada, como tasa de llegadas, tasa de servicio, número de servidores, tamaño de la fila, etc. Con esta serie de pasos podemos comenzar a capturar los elementos que nos indicarán el estado actual (status quo) de un sistema de colas. Nota. En caso de tener W7 de 64 bits: si se tiene la versión Windows 7 Professional, Enterprise, o Ultimate, éstas pueden correr la opción Windows XP Mode, es muy fácil, solo sigue las instrucciones que vienen a continuación: http://alilknowhow.com/2010/02/06/winqsb-install-forwindows-7-64-bit/ En caso de las versiones Home Premium o Basic: es necesario instalar una computadora virtual, para que en ella trabajes en modo XP y se pueda correr WInQSB; existen 2 PC Virtuales muy buenas para instalar: a) Instalar una máquina virtual con VMware y correr Windows XP de 32 bits b) Instalar Oracle VM "Virtual Box" y también correr Wndows XP Desde: https://www.virtualbox.org/ Tutorial en español: http://www.youtube.com/watch?v=fAS6qittLFs Desarrollo del ejercicio HOT WINGS en WinQSB Al abrir WinQSB capturás la información del sistema de HOT WINGS en la ventana de datos de entrada, quedando de la siguiente manera: Se definen el número de servidores (2), la tasa de servicio (20), la tasa de llegadas (80), el tamaño de la fila (7) y el costo del cliente que se va (120). El siguiente paso es ejecutar el Solver del software para conocer los indicadores del desempeño del sistema de colas que estás estudiando: En el menú Solve and Analyze se elige la opción Solve the Performance: Los resultados del estado actual del sistema de colas de HOT WINGS se muestran a continuación: Desarrollo del ejercicio MOVIE MEX en WinQSB Abrir nuevamente WinQSB y captura la información del sistema de MOVIE MEX en la ventana de datos de entrada, quedando de la siguiente manera: Se definen el número de servidores (2), la tasa de servicio (35), la tasa de llegadas (150), el tamaño de la fila (15) y el costo del cliente que se va (150). El siguiente paso es ejecutar el Solver del software para conocer los indicadores del desempeño del sistema de colas que estás estudiando: En el menú Solve and Analyze se elige la opción Solve the Performance: Los resultados del estado actual del sistema de colas de MOVIE MEX se muestran a continuación: Diagrama de Ishikawa para determinar las causas de los problemas de Naipes Pizza La lista de ideas quedó de la siguiente manera: Una vez generadas las teorías que suponen las causas a la problemática se selecciona el menú Stat > Quality tools > Cause and effect, de la siguiente manera: Posteriormente aparecerá la siguiente ventana: Se indica en la columna Causes la columna donde se encuentran los datos para cada una de las ramas (círculo verde), y en la columna Label se escribe manualmente el nombre de la rama (círculo rojo). En Effect se escribe el problema que se está analizando (círculo azul). En Title el título como se desea nombrar al diagrama (círculo naranja). Finalmente pulsa Ok: Una vez agotadas todas las opiniones y viendo plasmadas dichas teorías en el diagrama, se procede a analizar y seleccionar de forma colectiva aquellas que se consideran las causas reales que originan las quejas de clientes en el producto y servicio, quedando el diagrama de la siguiente manera: Correlación lineal de la problemática de escudería CAT Los datos de los rendimientos y la cantidad de aditivo administrada, se fueron capturando en Minitab, quedando de la siguiente manera: Posteriormente, la analista de decisiones ejecuto en Minitab, la herramienta de correlación lineal de la siguiente manera: Stat > Regression > Fitted line plot Posteriormente aparece la siguiente pantalla: 3. Response (Y) representa la variable respuesta es aquella variable que se está analizando, en este caso viene siendo el rendimiento (Km x litro). 4. Predictor (X) representa la variable que puede controlar; es decir, aquella que puedes manipular durante el experimento y la que se supone podría controlar la variable respuesta. Esta variable viene siendo la cantidad de aditivo. Al seleccionar las opciones, Se pulsa Ok, obteniendo el siguiente diagrama. Diseño de experimentos factorial con Minitab En menú Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design: Posteriormente se abrirá otra ventana, el cual indica el Tipo de Diseño (círculo azul); se deja por default la primera opción (2-level factorial default generators) ya que para este caso se manejarán 2 niveles. También se definen el número de factores a utilizar (círculo verde) que en este caso serían 3. Después se da clic en Designs (círculo rojo): Entonces aparecerá la siguiente ventana. En ella se establece que se utilizará un factorial fraccionado (círculo naranja), el cual requiere sólo 8 experimentos (o vacas): Finalmente se le da OK a todas las ventanas abiertas y aparecerá la siguiente matriz: A, B y C, representan los factores (círculo guinda), los cuales rebautizarás con el nombre de los factores que estás utilizando en el experimento (Tipo de alimento, Proteína y Suplemento alimenticio). También en la columna 8 (C8) se pondrá el título de Resp, para indicarle a Minitab que ahí se capturarán los resultados del experimento, quedando la tabla de la siguiente manera; Diseño factorial fraccionado en Minitab para Milwaukee Communications En este caso se tendrían que fabricar 4 teléfonos celulares, con las características que describe el diseño ortogonal del diseño de experimentos; es decir, la combinación de factores y niveles descrita en la siguiente tabla: El Std. Order (de la columna 1) define el # de experimento a realizarse (representa el # teléfono celular a fabricar). Por lo tanto, la coordinadora de mercadotecnia ordena al equipo de diseño, fabricar 4 teléfonos celulares con las siguientes características: 5. El teléfono #1 (flecha verde) se fabricará con las siguientes características: 5. A. Pantalla: 1 plg (-1) 6. B. Color: negro (-1) 7. C. Wifi: con Wifi (1) 7. El teléfono #2 (flecha roja) se fabricará con las siguientes características: c) A. Pantalla: 2 plg (1) d) B. Color: negro (-1) e) C. Wifi: sin Wifi (-1) • El teléfono #3 (flecha azul) se fabricará con las siguientes características: - A. Pantalla: 1 plg (-1) B. Color: rosa (1) C. Wifi: sin Wifi (-1) • El teléfono #4 (flecha morada) se fabricará con las siguientes características: - A. Pantalla: 2 plg (1) - B. Color: rosa (1) C. Wifi: con Wifi (1) Una vez fabricados los 4 teléfonos celulares de prueba, se realiza un focus group con clientes que representan el mercado meta. En el grupo de análisis, se les presenta a cada cliente cada uno de los 4 teléfonos de prueba y se le pide que emita unas sola evaluación en una escala de 0 al 10, considerando en general el grado de satisfacción que le produce cada teléfono celular, derivado de si cumple o no con lo que busca en un teléfono y si le satisface tanto como para comprarlo. Las calificaciones promediadas que obtuvo cada teléfono celular, son capturadas en Minitab por la coordinadora de mercadotecnia, quedando de la siguiente manera (círculo verde): Al ejecutar la respuesta óptima se obtiene: En el gráfico anterior se puede observar que la mejor combinación es aquella que viene en números rojos; 0,-1, 1 (círculo rojo), es decir: - A. Pantalla: como aparece cero 0 puede ser cualquiera de las dos opciones: 1 plg (-1) ó 2 plg (1) B. Color: negro (-1) C. Wifi: con Wifi (1) Análisis de la respuesta óptima aplicado al ejemplo del rancho San Miguel Esta combinación en la alimentación del ganado, se logra maximizar el peso de la Res a 935 Kg (círculo verde): También puedes observar el impacto que tiene cada uno de los factores en la variable respuesta. Éstos están dados por las pendientes que aparecen en cada factor (ver flechas verdes): Entre más se acerque la pendiente del factor a 45°, significa que el impacto que tiene ese factor en la variable respuesta es mucho mayor. De hecho esta ventana Response Optimizer permite manipular el resultado, cambiando la opción (cambiando de nivel “-1” a “1” y viceversa) de forma manual, para ver los cambios en la variable respuesta. El factor Proteína (el que posee la pendiente más cercana a 45°) es la que mayor impacto tiene en el problema de Rancho San Miguel. Si cambias manualmente el resultado arrastrando con el mouse la línea roja del factor (ver flecha roja) hacia la derecha: Arrastrar con el mouse esta línea roja hacia la derecha Quedando de la siguiente manera: Una vez que hiciste el arrastre de la línea roja del factor Proteína se cambia la opción de la opción “-1” (sin proteína) a la opción “1” (con proteína). Realizando un cambio de opción puedes observar que la variable respuesta se ve notablemente afectada, dado que la engorda de la Res cae de 935 Kg a 550 Kg. Conociendo lo anterior (el poder manipular el resultado, cambiando de nivel), el Administrador general ve una oportunidad en el factor “alimento” El Lic. Iván Campillo observa que al cambiar de nivel en el factor “alimento” de “-1” (producido en planta) a “1” (elaborado por un proveedor), el peso cae a 900 kg, como se observa a continuación: Prácticamente se pierden 35 kg, por res al mudar el proceso de producción de alimento hacia un proveedor (outsourcing). De hecho el proveedor ya existe (se llama HAPPY COW MEAL) y es al que se le compró el alimento para el experimento. Conociendo lo anterior, el administrador decide realizar un Análisis de Costo–Beneficio, considerando lo siguiente: 1. La res se debe alimentar durante 12 meses desde que nace hasta su sacrificio. 2. El costo de alimentación asciende a $ 6500 por cabeza de ganado durante los 12 meses, con alimento producido en planta. 3. El costo de alimentación asciende a $1250 por cabeza de ganado durante los 12 meses, con alimento adquirido por proveedor. 4. Se sacrifican sólo 500 Reses al mes para su procesamiento y exportación a Japón. 5. El precio de venta x Kg en Japón, es de 100 pesos. 6. Al suministrar el alimento producido en planta se alcanza un peso x res de 935 Kg. 7. Al suministrar el alimento de proveedor se alcanza un peso x res de 900 Kg. Costo - Beneficio Alimento producido en planta Outsourcing Happy Cow Meal Ventas Unidades de Exportación x mes 500 500 Kgs x Res 935 900 467500 450000 $100 $100 $46,750,000 $45,000,000 6500 1250 Total Producción Kgs x mes Precio de venta x Kg (Japón) Ventas Totales Costos Costo de Alimentación x Res Costo Total de Alimentación Margen $3,250,000 $625,000 $43,500,000 $44,375,000 **Los valores se expresan en pesos mexicanos Llevado a cabo el análisis el administrador de rancho San Miguel, presenta esta información a la junta directiva de la empresa, afirmando que al realizar un OutSourcing del alimento producido en planta proveedor HAPPY COW MEAL, se obtendría una ganancia de $875,000 mensuales, además de trasladar la responsabilidad de producción (mano de obra, maquinaria, compras, mantenimiento, etc.) al proveedor. Análisis de la respuesta óptima aplicado al ejemplo Milwaukee Communications Esta combinación de características es la que maximizaría la satisfacción del cliente a 9 (círculo azul): La encargada de mercadotecnia observa que al cambiar de nivel en el factor “Pantalla” de “-1” (pantalla de 1 pulgada) a “1” (pantalla de 2 pulgadas), la satisfacción del cliente es la misma (se obtiene una calificación en la satisfacción de cliente de 9/10). Esto se debe a que el resultado óptimo de ese factor es = 0, es decir, puede ser cualquiera de las dos opciones: 1 plg. (-1) ó 2 plg. (1). “De hecho entre más horizontal sea la pendiente del factor, menor será el impacto que tenga este en la variable respuesta” Esto quiere decir que independientemente del tamaño de la pantalla que se instale en el celular, el tamaño de la pantalla no es determinante para la satisfacción del cliente. “Este resultado rompe con el paradigma que se tiene en el departamento de diseño de la empresa, donde el personal de más antigüedad aseguraba contundentemente que el tamaño de la pantalla touch screen si importaba” (Vacio 20120). Conociendo lo anterior, la Lic. Berenice Hernández decide realizar un Análisis de Costo – Beneficio, considerando lo siguiente: 1. El costo de la pantalla de 1 pulgada es de 15.35 dólares por unidad. 2. El costo de la pantalla de 2 pulgada es de 33.40 dólares por unidad. 3. Se tiene estipulada una producción mensual de 18,000 unidades. Costo - Beneficio Pantalla de 1 plg. Pantalla de 2 plg. Ventas Unidades x mes 18000 18000 15.35 $276,300 33.4 $601,200 Costos Costo x pantalla Costo Total **Los valores se expresan en dólares Llevado a cabo e análisis la coordinadora de mercadotecnia de Milwaukee Communications presenta esta información en reunión de consejo, afirmando que al considerar la pantalla de 1 pulgada en lugar de la de 2 en el nuevo diseño de teléfono, se obtendría un ahorro en costos de $324,900 dls mensuales, sin sacrificar la satisfacción del cliente (la cual sería siendo de 9 puntos /10).
