Modelo y análisis dinámico de los efectos de las demoras en una línea de estampados, caso de aplicación Lisaura Walkiria Rodríguez Alvarado y Eduardo Oliva López Instituto Politécnico Nacional, ESIME Zacatenco, Doctorado en ciencias de Ingeniería Mecánica, Distrito Federal, México. [email protected], [email protected] Resumen En esta publicación se presenta el desarrollo de un modelo computarizado de Dinámica de Sistemas (DS) y su aplicación en una empresa metal-mecánica del ramo automotriz. Las aplicaciones recientes de la DS en el campo de la manufactura ponen en evidencia su efectividad y su trascendencia en el logro de los objetivos organizacionales tácticos y estratégicos. Para evidenciar esto último, se ha desarrollado un modelo computarizado para simular el proceso de producción de una línea de estampado en una empresa metal-mecánica, del ramo automotriz, en el entorno industrial mexicano. Los resultados obtenidos muestran que, los tiempos de paros no programados (los cuales no estaban contabilizados) ocasionan retrasos significativos en el flujo de producción, ocasionando un efecto adverso en el cumplimiento de las órdenes de producción y tiempos de entrega . Palabras claves: Simulación, sistema de manufactura, dinámica de sistema, modelo, proceso. Abstract This publication presents the development of a computerized model of System Dynamics (SD) and its application in a metalworking company's automotive industry. Recent applications of the DS in the field of manufacturing evidence their effectiveness and their importance in achieving organizational objectives tactical and strategic. To make this evident, we have developed a computer model to simulate the production process of a stamping line on a metalworking company of the automotive sector, in the Mexican industrial environment. The results obtained show that the unscheduled downtime (which were not recorded) causes significant delays in the production flow, generating an adverse effect on the fulfillment of production orders and delivery times. Keywords: Simulation, Manufacturing System, dynamic, model, process. 1 Introducción Al considerar un sistema de producción como un conjunto de variables interrelacionadas, con un flujo continuo de: información, insumos, costos, gastos, ingresos, tiempos de operación, niveles de inventarios entre otras, es posible analizarlo mediante la metodología de dinámica de sistemas (DS). Ya que esta permite el modelado, simulación y control de sistemas dinámicos complejos [1], adoptando desde un punto de vista sistémico, el análisis de las interrelaciones de los elementos que interactúan en el sistema. En este trabajo se describe un modelo de un sistema de producción enfocado al análisis de los efectos de las demoras en el proceso de estampado de una empresa de autopartes, utilizando la DS, para su simulación con el software MATLAB. La simulación de un sistema de producción y logística, de acuerdo con la definición dada por el Comité “Modelling and Simulation” de la Sociedad de Producción y logística del VDI 1 , es: “la representación de un sistema y su proceso dinámico en un modelo experimentable para alcanzar resultados que sean transferibles a la realidad”. Hoy en día, las técnicas de modelado y simulación representan una forma efectiva para comprender el comportamiento del sistema y sus agentes de cambio. En el contexto de la aplicación de la DS en un sistema de producción existen diferentes perspectivas de análisis. Partiendo de la expectativa de que un sistema de manufactura debe responder rápida, efectiva y eficientemente antes los cambios en el comportamiento del mercado, se hacen evidentes las aportaciones de Jay W. Forrester y John Burbidge 1 VDI es la Asociación de Ingenieros Alemanes orientadas al control, manejo y condición de estado estable de un sistema de manufactura [2], [3]. La aplicabilidad de la simulación digital en los sistemas de manufactura, ha estado dominada por la producción dinámica [4], planificación y control de la producción [5], análisis de capacidad de producción [6], [7], requerimiento de materiales [8], y herramientas de la manufactura esbelta [9], [10], [11]. Es decir, la aplicación de la DS se ha enfocado al análisis de: comportamiento del sistema, análisis de escenarios de producción (con diferentes filosofías de mejora continua), evaluación de políticas administrativas y análisis de la capacidad de producción. El desarrollo del modelo real comienza con una identificación de las variables del sistema que representan su comportamiento, así como todos los procesos de fabricación y sus tiempos de operación. Una segunda etapa comprende la construcción del conjunto de ecuaciones que establece las relaciones entre todas las variables que caracterizan el sistema de producción que ha de examinarse. El tercer paso consiste en la aplicación del conjunto de ecuaciones en los elementos del modelo de simulación prospectivo, de acuerdo con las posibilidades del software que está siendo utilizado. La validación del modelo construido constituye el último paso de la tarea de desarrollo del modelo. El diseño está orientado al análisis de las demoras en el proceso debido a los tiempos de paro ocasionados por diversos factores, dado que es una de las principales problemáticas que presenta la empresa en su proceso. En este trabajo, el lector encontrará una propuesta metodológica para el análisis de procesos productivos mediante la DS, cumpliendo el siguiente objetivo: desarrollo de un modelo que permita la programación de la producción y la determinación de los efectos de las demoras en su proceso. 2 Caso de estudio Este análisis fue realizado en una empresa de autopartes, ubicada en la zona industrial de la ciudad de México. Esta empresa se dedica a la fabricación de componentes automotrices de acero y sus aleaciones. Su proceso de producción está constituido de 5 subprocesos. En la Figura 1 se muestra los subprocesos de la empresa. Subproductos y producto terminado Figura 1: Esquema general de los subprocesos de la empresa. La línea de estampado representa la línea de origen para las demás líneas, ya que de esta, se generan subproductos (números de parte) que continúan en los siguientes procesos de: soldadura, corte, doblado y/o formado, con la finalidad de obtener un producto terminado. De igual manera de la línea de estampado se obtienen diferentes números de partes que van directamente al cliente. El área de interés para este estudio es la línea de estampados, ya que es la línea que permite la continuidad del ciclo productivo y es una de las líneas que presenta mayor área de oportunidad para mejorar la programación de la producción. La línea de estampados consta de 15 prensas, 8 de ellas trabajan de modo manual y 7 trabajan en forma progresiva. Se fabrican alrededor de 700 números de parte en los procesos de corte y estampado. Debido a que cada pieza tiene características específicas para su proceso, se presenta alta variabilidad en los ciclos de producción, desde la diversidad en materias primas hasta en las condiciones de operación de cada prensa. La idea de desarrollar este modelo de administración de la producción, surgió de la necesidad de contar con una herramienta de ayuda para la toma de decisión y evaluación de políticas administrativas, en el proceso de programación y administración de la producción en la línea de estampados. 3 Problemática El incumplimiento de las órdenes de producción, no se encuentra vinculado únicamente a la capacidad de producción de la línea, sino también al aprovechamiento efectivo del tiempo y el desglose de actividades que debe realizar cada trabajador. Los tiempos de entrega de materia prima y los tiempos necesarios para la generación de información del inventario disponible, así como la elaboración del reporte de producción, son puntos críticos que ocasionan retrasos en el proceso. En la Tabla siguiente (ver Tabla 1) se presentan las generalidades de la situación actual y los factores de interés que determinan la incidencia de los mismos en el comportamiento del proceso. Tabla 1: Generalidades de la situación actual y factores de interés Estándar El estándar actual no corresponde al estándar de trabajo (pz/min) del proceso. -Tiempo real del ciclo de producción (pz/min). -Actividades anexas al proceso, no registradas. Capacidad La capacidad de la línea no responde a la necesidad demandada. -% de programa cumplido de acuerdo a la capacidad utilizada Paros Se registran una serie de tiempos de paros no contemplad os dentro del proceso. -Tiempo de montaje y desmontaje -Tiempo de proceso y preparación de la pieza -Factor de nivelación. Programa La secuencia de la planeación del programa de producción no corresponde a la situación actual de la línea. -Carga de trabajo. -Disponibilidad de material, herramental y equipo. Para el desarrollo del modelo fue necesario analizar con detalle la problemática de la línea de estampados y comprender las causas de su comportamiento actual. Este análisis permitió ajustar los requerimientos y necesidades de la línea a lo implementado en el modelo. Para realizar este análisis se utilizaron las siguientes técnicas y herramientas de: Mapeo de los procesos de producción, observación directa, estudio de tiempos y movimientos y clasificación de piezas y productos; éste último fue seleccionado para aprovechar las características de diseño de las piezas como criterio de semejanza. Para analizar las diferencias entre los requerimientos de programación de la producción (línea de estampados) y el cumplimiento de las órdenes de producción, se ha desarrollado un modelo computarizado de dicho sistema, enfocado a los efectos de las demoras en el proceso de producción. Para la simulación de dicho modelo se ha utilizado una plataforma de simulación desarrollada en MATLAB. La Figura 2 ilustra el proceso de planeación e involucramiento del diseño del modelo en el sistema. Información que alimenta al sistema Modelo del comportamiento del sistema Simulación y evaluación del sistema Figura 2: Integración del desarrollo del modelo con la fuente de información. 4 Metodología La metodología de DS nos permite analizar el sistema, obtener las interrelaciones entre variables y establecer las ecuaciones del sistema, posteriormente con ayuda del software MATLAB se construye el modelo y se procede a la simulación del modelo, (ver Figura 3). A continuación se explica en qué consiste cada una de las metodologías utilizadas. Interrelación entre Ecuaciones que rigen el comportamiento variables del sistema DINAMICA DE SISTEMAS Plataforma de simulación MATLAB + EXCEL Figura 3: Metodologías empleadas para el desarrollo del modelo y simulación. La metodología empleada para el desarrollo del modelo propuesto para el sistema de producción de la empresa de autopartes se deriva del análisis de las diferentes guías existentes para la construcción de dichos modelos y su adaptación al objeto de estudio [12], [13], tomando como referencia principal la metodología presentada por el fundador de DS, Jay W. Forrester [14]. La Tabla 2 muestra las etapas de la metodología de DS propuesta para el desarrollo, modelado y simulación del diagrama causal del sistema de producción. La primera etapa a considerar para desarrollar el diagrama causal, es conocer el sistema que va a ser analizado, definiendo los límites del mismo. En este caso el campo de estudio está delimitado desde el momento en que se registra una orden de producción hasta que se obtiene un producto terminado en la línea de estampado. Una vez especificado el modelo, se procede al planteamiento de la situación a analizar, en esta etapa se recopiló la información necesaria sobre la problemática de la línea y sus factores y variables de interés, las cuales son objeto de estudio a lo largo del proceso. A partir de ahí y con ayuda del conocimiento experto se definen las variables. Una vez comprendido el sistema, se pueden plantear sus ecuaciones representativas y utilizar un entorno de simulación para construir un diagrama de bloques y modelar su comportamiento. La metodología de la DS permite interrelacionar las variables del sistema y determinar las ecuaciones que rigen su comportamiento, ver Figura 5. Tabla 2: Metodología propuesta de Dinámica de sistemas. Etapa Actividad General Actividad Detallada *Presentación del proyecto Identificación de *Diseño del mapeo del proceso de los elementos del Definición del elementos del sistema sistema sistema e interrelación entre *Establecer las interrelaciones entre los elementos ellos *Descripción detallada de las actividades de cada *Desarrollo de diagrama causal Establecimiento de *Desarrollo de diagrama de Forrester Conceptualización relaciones causales *Estudio estadístico del comportamiento de las variables *Asignación de valores a los parámetros *Desarrollo de las ecuaciones del sistema *Identificación de los métodos de solución Ecuaciones del Formalización sistema y modelado *Elaboración de modelos preliminares *Diseño de pruebas de validación *Análisis del sistema bajo el enfoque asignado Comportamiento y Simulación y contraste *Realización de pruebas en campo *Validación del comportamiento evaluación con la realidad *Comportamiento del modelo en tiempo real Mapeo de los procesos de producción Observación directa Estudio de tiempos y movimientos Método de agrupamiento, clasificación de atributos Para el desarrollo del modelado y simulación se diseñó una plataforma de simulación en el software MATLAB, el cual permitió integrar las bases de datos de Microsoft EXCEL junto con las propiedades que brinda el software MATLAB, para la elaboración de los diagramas, interpretación de las gráficas y planteamiento de ecuaciones. MATLAB, cuyo nombre abreviado es “MATrix LABoratory”, es un programa muy potente para realizar cálculos numéricos con vectores y matrices y con la ayuda del entorno de trabajo de Matlab Guide (GUI) el cual es muy gráfico e intuitivo facilitó, mediante un conjunto de pantallas con botones, menús y ventanas la realización del programa dentro de ese entorno. Se decidió desarrollar una plataforma en este software y no usar uno de los disponibles comercialmente como Vensim o Powersim, dado al alto costo de adquisición que representan. Para el diseño de la plataforma de simulación se utilizó el método en espiral propuesto por Barry Boehm [15]. Este método es de tipo evolutivo, el cual consta de una serie de ciclos divididos en 4 tareas. En la Figura 4, se muestra las etapas del proceso de diseño de la plataforma de simulación. Cuando se han cumplido los objetivos de un ciclo se pasan al siguiente y finalmente se realizan pruebas para comprobar que el sistema cumple con los requisitos programados. Este método es de gran utilidad, ya que permite contemplar los parámetros desde la realización de prototipos, corrección de errores, pruebas en campo, y por último la validación del programa, dando resultados satisfactorios ya que al finalizar cada iteración se tiene una versión del producto, permitiendo responder mejor ante variaciones del diseño original. 5 Diseño del modelo y simulación Como se explicó anteriormente, el primer paso es conocer el sistema y determinación de las variables incidentes en el mismo. Para analizar el comportamiento del ciclo de producción y los efectos de la demora en el proceso se definieron las variables involucradas en el proceso, esto parte de la relación de los factores incidentes en el comportamiento del sistema. 5.1 5.1.1 Conceptualización de variables Variable tipo demora Representa el tiempo que transcurre entre una causa y sus efectos, es decir, que la salida de los procesos se retrasa en alguna manera. Retraso en el flujo de producción (RFp). Esta variable corresponde al tiempo (minutos) destinado para realizar actividades anexas al proceso, las cuales normalmente no se registran: preparación de la pieza, limpieza por la rebaba generada, tiempo del proceso y acomodo de piezas. Ajuste para trabajo en proceso (ATP). Representa la demora que corresponde al tiempo (minutos) de los paros programados, como son el montaje, tiempo de limpieza, tiempo personal y desmontaje. PROYECTO CLIENTE DECISIONES PROYECTO Si Estudio de las necesidades Planteamiento del objetivo Análisis de riesgos Localización de “N” restricciones Estudio del sistema Fin de proyecto No Análisis de riesgos Si Mapa del proyecto Localización del “N” prototipo Simulación del “N” prototipo Determinación del requerimiento del software Desarrollo del software o detalle Simulación del software con hardware Validación Pruebas en campo Validación No Análisis de riesgos Si No Análisis de riesgos Si No Análisis de riesgos Si Aprobación del proyecto Figura 4: Etapa del proceso de diseño de acuerdo al método de espiral. 5.1.2 corresponde al tiempo de finalización de la última carga programada. Variable tipo flujo Este tipo de variable simboliza el cambio de las variables de nivel durante un periodo de tiempo. Flujo de entrada (Fp). Representa la entrada de datos proveniente de la demanda o pedido solicitado al ciclo de producción, influenciada por el valor de la variable de la primera demora ATP. Su ecuación está determinada por una función Tren de Pulso, es decir que cada entrada representa una orden de pedido diferente. Flujo de salida (Fpt). Este flujo de salida representa la salida del flujo productivo una vez que ha sido afectada por la demora RFp. La ecuación (2) representa el flujo de salida. (2) Esta ecuación se traduce de la siguiente manera en el software Matlab. (3) (1) Pd, corresponde a la variable: tiempo de producción, en función de la cantidad demandada (uds). F, es la frecuencia, representada por la cantidad de cargas de trabajo determinada por la producción deseada y su duración (min). Fin, Tiempo de culminación, 5.1.3 Variable tipo nivel Son los recipientes, las variables que acumulan magnitudes con el tiempo. Estas definen el estado del sistema. El nivel principal (TP). Representa la diferencia acumulada de los flujos de entrada y salida (Fp, Fpt) y corresponde a la variable principal. Este nivel representa la ecuación principal del sistema, ya que es donde se analiza la acumulación de piezas sin producir debido a los efectos de las demoras. La ecuación (4) describe el comportamiento de la variable nivel TP, es la siguiente: La interrelación de las variables explicadas anteriormente y el comportamiento dinámico de una prensa se resumen en la Figura 5. La secuencia se repite para las 15 prensas que integran el sistema. Se puede observar que la integración de los flujos afecta la variable principal TP, y las demoras el comportamiento de los flujos. 5.2 Desarrollo de la plataforma simulación de (4) Donde, la constante TP inicial es el valor de la variable TP en el instante inicial de la simulación. Las variables de nivel NFp y NFpt. Representan la acumulación en el tiempo del comportamiento de los flujos de entrada y salida respectivamente. Las ecuaciones (5) y (6) definen estas variables de nivel, donde los valores NFp inicial y NFpt inicial son los valores de las variable NFp y NFpt en el instante inicial de la simulación. (5) (6) NFpt NFp Para el desarrollo del programa se recurrió a la herramienta de programación de ambiente gráfico de Matlab (GUI) y su plataforma de programación. El programa está estructurado en dos módulos, los cuales se dirigen desde la pantalla principal. A continuación se explica a detalle el desarrollo e integración de los módulos. 5.2.1 Módulo 1: Programa de producción El módulo uno brinda un escenario real a ser evaluado mediante la programación de la producción. En la Figura 7 se muestra la pantalla principal que representa la interfaz entre el operador y el software creado, seguido del detalle de los elementos que integran dicha pantalla. TP Fpt Fp ATP Pd F Fin RFp Figura 5: Modelo del comportamiento dinámico de una prensa. Las variables asociadas a RFp, la cual representa la demora del proceso, son las siguientes: Piezas Fatiga % Fatiga Constancia % de Constancia demora del proceso RFp Preparación de la pza Acomodo pza PT Lubricación pza Acomodo pza en LT Acomodo de cajas de PT Retirar Charola de rebaba Inspección Duración Insp Minuto de Inicio Frecuencia de Insp Fin de Insp Duración de Retiro Minuto Inicio Frecuencia Charola Fin de Charola <Tiempo de producción 1> Figura 6: Variables que conforman la demora del proceso RFp Figura 7: Módulo 1: Programa de producción. 1. Información adicional. Registra el número de parte, la carga y la cantidad a producir. Esto es enviado a un archivo de Excel para procesar los demás datos. 2. Disponibilidad de prensas. Muestra la lista de prensas disponibles para procesar la pieza programada. 3. Requerimientos. Muestra los requerimientos necesarios para producción: herramental, tipo de herramental y estándar de producción y hora de inicio. 4. Paros programados. Estos corresponden a: preparación de la herramienta, desmontaje, complementos. La pausa para la comida, se calcula automáticamente. 5. Indicadores e información del proceso. El programa realiza el cálculo de indicadores, información adicional como paros no registrados, en el proceso, tiempo de producción, tiempo del proceso, paros no programados, hora de finalización, efectividad total del equipo, desempeño y disponibilidad 6. Registro de bases de datos. Esta etapa corresponde al envío de la información generada en el programa a una base de datos en EXCEL. 7. Gráficas. Consulta de cronograma, indicadores por prensa y total línea, paros registrados. 5.2.2 Módulo 2: Programa de Simulación El módulo 2 representa la plataforma de simulación, en el cual el usuario interactúa con los datos registrados en el módulo 1. Se ingresa el dato correspondiente de la prensa que se desea analizar, posteriormente este dato es enviado a la base de datos de EXCEL. Una vez que se ha registrado el dato de la prensa que se desea analizar, el usuario tiene dos opciones: de visualización y análisis. En la Figura 8. se muestra la pantalla principal del programa, seguido del detalle de sus elementos. 6 Simulación y evaluación El resultado de la simulación fue validado con datos reales de la producción de la línea de estampado, de igual manera, la información generada por la plataforma de simulación desarrollada en Matlab, fue validada con el software especializado en DS, VENSIM, con el principal objetivo de verificar que las ecuaciones y el comportamiento de los resultados obtenidos estuviesen ajustados a la metodología de DS. Así mismo, el comportamiento obtenido en las gráficas de simulación se verificó mas tarde (una vez cumplido el programa de producción) con los tiempos de entrega de producto terminado. Determinando de esta manera que el comportamiento simulado del programa corresponde a la realidad del comportamiento del sistema. Se realizaron diferentes escenarios de simulación con un universo amplio de situaciones posibles con los diferentes números de parte del programa de producción de la línea, es decir con el proceso en operación. Únicamente se ilustra el caso más representativo. Para tal efecto se seleccionó el comportamiento de programación de la prensa 834. Esta prensa de 120 toneladas, tiene la característica de ser una de las de mayor de carga de trabajo, además se procesan piezas en forma automática y semiautomática. Los números de parte programados se muestran en la Tabla 4. Se programaron cuatro No. de partes, con una jornada laboral que inicia a las 7 de la mañana y finaliza al día siguiente a las 6 de la mañana, para iniciar el siguiente turno. En la tabla anterior se muestran los datos que se obtienen al realizar la programación con ayuda de la plataforma desarrollada en MATLAB (módulo 1). Figura 8: Módulo 2: Simulación. 1. Análisis del comportamiento de las demoras: El usuario puede interactuar con esta gráfica para realizar el análisis de la demora (ver sección 5.1.1) en el proceso de producción ocasionada por los diferentes tiempos de paros. 2. Análisis del comportamiento de los niveles: El usuario puede interactuar con el análisis de los niveles (ver sección 5.1.3) generados por los flujos de entrada y salida del proceso. De igual manera realizar el análisis de la cantidad de piezas que no se producen por los efectos de la demora. La segunda fila de la Tabla 4, asocia las variables del modelo, con los datos registrados en el programa. La última columna “Tipo de Troquel”, es una información adicional que se muestra para comprender la diferencia significativa entre los tiempos de paros no programados de los diferentes No. de Parte, de acuerdo a las características del herramental utilizado. Esto se puede observar en la Tabla 3. . Troquel de 2 tuercas "T" sin alimentación Troquel de 8 tuercas "T" con alimentación Troquel de 8 tuercas "T" sin alimentación No se hace montaje min/pza 0.009 0.008 0.010 0:10:00 0:10:00 0.009 0.008 0.010 0:10:00 0.009 0.008 0.010 0:10:00 % de fatiga y clasificación % de Fatiga Nivel de clasificación Acomodo de cajas de P.T Retrirar charola de desperdicio cada 30 minutos Realización de pruebas de inspección cada 3 horas 0:11:34 0:12:49 0:14:50 0:10:13 Lubricación de piezas Tiempo del proceso de inspección (min) 0:05:45 0:13:33 0:06:24 0:00:00 Tipo de Troquel Acomodo de pieza en contenedor y/o caja Tiempo de desmontaje (min) 0:13:42 0:32:04 0:20:09 0:00:00 Acomodo de pieza en lugar de trabajo Tiempo de montaje (min) TIEMPO DE PREPARACIÓN DE LA PIEZA Registro de actividades anexas al proceso Total de tiempo de preparación de la pieza (min*pieza) Tabla 3: Tiempos de paros programados y no programados min min/pza 0.167 0.003 0.03005 3% 5% 8% 0.167 0.00000 3% 5% 8% 0.167 0.003 0.03005 3% 5% 8% 0.167 0.003 0.03005 3% 5% 8% Tabla 4: Programación para la Prensa 834. No. de Parte Cantidad (uds/pza) Np 1ES9949 2p CM-3909 1P CM-3911 2P 1ES1638 1P Pd 2000 1000 2000 1300 Tiempo de producción (min) C,F 417 30 313 163 Paros programados (min) RFp 100 55 63 55 Paros no programados (min) ATP 99 4 90 16 Tipo de troquel T.8.sa T.8.ca T.8.sa T.8.ca Los No. de parte que se producen con un troquel “T.8.s.a” indica que, se realiza en un troquel de 8 tuercas sin alimentación, por ende los tiempos son mayores, ya que se realizan mayor cantidad de actividades anexas al proceso, tales como acomodar el material en lugar de trabajo para ser procesado y acomodo de producto terminado en los contenedores. En cambio, cuando se realiza una producción con un troquel “T.8.c.a” (troquel de 8 tuercas con alimentación), la producción se realiza en modo automático, disminuyendo significativamente los tiempos de paros no programados, debido a que únicamente se realiza el proceso de inspección cada 3 horas durante 10 minutos y la limpieza de la charola cada 30 minutos (a) (b) Figura 9: Comportamiento de los flujos de entrada (a) y salida del sistema (b). Figura 10: Comportamiento del flujo de entrada y salida de la carga 1 de la prensa 834. En la Figura 9, se puede ver la diferencia de flujos de entrada y salida. Se puede observar que en la demora ocasionada en la carga de trabajo 1, retrasa el flujo de producción de la siguiente carga, es decir, Fpt= Fp+RFp, donde el flujo de salida se ve afectado por el tiempo de demora, generando un incumplimiento en esa de orden de producción. De acuerdo al comportamiento teórico, la programación realizada de la prensa 834 debería concluir en el minuto 1200 (20) horas después de iniciado el proceso). Sin embargo, las demoras ocasionan un retraso que extiende la producción hasta el minuto 1400, es decir casi tres horas de retraso. En la Figura 10 se observa el comportamiento de las demoras en el flujo de salida y entrada para la carga 1. En este caso, el ciclo debió concluirse en el minuto 500, sin embargo debido a las demoras, el proceso de producción de la pieza se extiende hasta el minuto 610 aproximadamente, en el que incluso se observa el flujo de producción de la carga 2. Figura 11: Comportamiento de la variable nivel TP (a) (b) Figura 12: Comportamiento de las variables de nivel ( NFp (a), NFpt (b)) en el tiempo. La Figura 11 muestra el resultado de simulación, que permite analizar la cantidad de piezas que se han dejado de hacer a consecuencia de las demoras registradas. Para la carga 1(C1): 453 piezas, Carga 2 (C2): 133 piezas, Carga 3 (C3): 590 piezas y finalmente, para la Carga 4 (C4): 190 piezas; aproximadamente. En la Figura 12 se observa el desfase en el tiempo de la variable NFpt en relación a la variable NFp en el tiempo, esto se debe a la influencia de los valores de las demoras explicadas anteriormente. La variable nivel TP, representa la cantidad de piezas acumuladas retrasadas, es decir la diferencia entre la cantidad de las piezas teóricas a producir y las que realmente se producen. Esta diferencia de producción es el resultado de la producción con demoras. 7 Conclusiones Como se puede observar en el caso real presentado para la prensa 834, se muestra que el comportamiento de las demoras tiene gran incidencia en el comportamiento del proceso de producción de la línea de estampados, puesto que ocasionan retraso en la salida del flujo aproximadamente de 3 horas, lo que representa una cantidad de 1366 piezas sin producir, de acuerdo a la mezcla programada. Mediante el proceso de simulación se determinó que los tiempos de paros no registrados son la principal fuente de origen de las demoras dentro del proceso. Estos tiempos no son considerados dentro del flujo de programación normal, ocasionando que se retrase el flujo de entrega. El principal efecto de éste se ve reflejado en la cantidad de piezas que son dejadas de producir en ese tiempo. De igual manera en la gráfica de Niveles presentada en la Figura 12, permiten obtener un análisis más crítico de la situación, puesto que se visualiza las diferencias entre los flujos de producción real y la programada. El diseño y construcción del modelo en este tipo de software presenta una serie de ventajas con relación a los softwares comerciales existentes, ya que, al desarrollar el modelo en el software Matlab, se diseñó de acuerdo a las necesidades y requerimientos de la situación analizada, es decir se creó un programa personalizado. De igual forma, el inconveniente de adquirir la licencia de los software especializados fue otra de las limitantes encontradas. Mediante la integración de la metodología de la DS y el desarrollado de su modelo simulado en el software Matlab se logra evidenciar la efectividad de este modelo para el análisis del comportamiento dinámico de sistemas productivos. Actualmente se está desarrollando el modelo completo que engloba otras variables de interés como análisis de las incidencias de las demoras en tiempos de entrega y retrasos en el flujo de comportamiento de materia prima, con un enfoque de rentabilidad sobre inversión. Esto permitirá analizar la situación real de la línea para la toma de decisiones a nivel estratégico. 8 Referencias [1] Meyers, R. A. (2009). Encyclopedia of Complexity and Systems Science. Springerscience+Bussinesmedia. New York: [2] Forrester, J. W. (1958). Industrial dynamics: A mayor breakthrough for decision. Hardvard Business Review 36 , 37-66. [3] Burbidge, J. (1991). Production flow analysis for planning group technology. Operation Management , 5-27. [4] Wiendahl, H.-P., & Breithaupt, J.-W. (1999). Modelling and controlling the dynamics of production systems. Production Planning & Control: The Management of Operations , 389-401. [5] Georgiadis, P., & Michaloudis, C. (2012). 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