Planeamiento y Control de La Produccion[1][1]
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8/9/2019 Planeamiento y Control de La Produccion[1][1]
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PRONOSTICOS
CASOS
1. Mary Carter es gerente del departamento de plomería de la tienda Home Sales, undistribuidor líder en produtos para la onstrui!n. Cada mes, debe oloar una orden deaesorios de plomería para ba"os. Si ordena m#s de lo $ue %ende, los e&edentesrepresentan dinero para la empresa $ue no puede usar en otra parte. Si ordena muy poos,las %entas se pierden a 'a%or de los ompetidores.
Mary (a estado pensando !mo podría antiipar la demanda de aesorios. Sabe $ue lamayoría de los $ue %ende son para asas nue%as) los aesorios de reposii!n signi'ianmenos del *+ de las %entas totales. os aesorios de plomería se instalan una %e- $ue se
(an puesto el te(o y las paredes, asi siempre alrededor de un mes despus de $ue seemite el permiso de onstrui!n. Como todas las onstruiones neesitan el permiso, eln/mero de permisos emitidos el mes pasado puede ayudarla a determinar el n/mero deaesorios $ue debe ordenar en este mes.
DatoNúm.
Mes delPermiso
Núm. Depermisos
Mes de venta deaccesorios
Núm. Deaccesorios
1 0ne22 33 4eb22 533 4eb22 1* Mar22 667 Mar22 36 8br22 926 8br22 :; May22 1:1; May22 96
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3 Mar-00 24 Abr-00 80
4 Abr-00 95 May-00 191
5 May-00 84 Jun-00 187
6 Jun-00 13 Jul-00 57
7 Jul-00 114 Ago-00 238
Ago-00 147 !e"-00 283
# !e"-00 96 $c%-00 204
10 $c%-00 59 &o'-00 144
11 &o'-00 35 (ic-00 102
12 (ic-00 41 Ene-01 109
13 Ene-01 28 Feb-01 63
14 Feb-01 21 Mar-01 50
15 Mar-01 18 Abr-01 67
16 Abr-01 46 May-01 109
17 May-01 145 Jun-01 304
1 Jun-01 122 Jul-01 239
1# Jul-01 108 Ago-01 223
20 Ago-01 85 !e"-01 173
21 !e"-01 107 $c%-01 211
22 $c%-01 53 &o'-01 104
23 &o'-01 17 (ic-01 59
24 (ic-01 12 Ene-02 24
X Y
0l n/mero de aesorios es una %ariable $ue depende de el n/mero de permisos, por tanto>
Num. de Permisos> ?
Num. de 8esorios> @
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Para (alar el oe'iiente de orrelai!n se debe ingresar & e y Aen 'uniones del programa0?C0 usamos> CO04.=0.CORR0B, obteniendo omo resultado el siguiente dato>
##13653.0=r
o ual signi'ia $ue estas dos %ariables se enuentran 'uertemente relaionadas. @a $ue elnumero de aesorios $ue se %enda esta relaionado diretamente del numero de permisos $uese otorguen.
sando las 'uniones del 0&el>
Intersei!n eDe, podemos (allar el %alor de la %ariable EaF.
Pendiente, (allamos el %alor de la %ariable EbF.
8l tener estas %ariables podemos llegar a la 'ormula lineal>
3. GenDamin S#n(e- dis'ruto en grande el taller de arpintería en la seundaria) así $ue usoparte de una (erenia para omprar algunas (erramientas b#sias para trabaDar la madera.Comen-! (aiendo trabaDos espeiales y un día (i-o un so'#olumpio para el por(e de suasa. arias personas lo %ieron y le pidieron $ue les (iiera uno. Se orri! la %o- y llegaronmu(os lientes. 0n Dunio de 1::1 se as! on Getty Columba, graduada de meradotenia.
Getty %io la oportunidad de ampliar el negoio de olumpios a produtos similares ye%entualmente tener (erramientas, material para onstruiones y tiendas de muebles. 8sínai! GGS. Por el amor a su trabaDo y la (abilidad meradol!gia de Getty, el negoioprosper!. Hoy 'abria banos y unas adem#s de olumpios. a ompa"ía tiene 7;empleados ino días a la semana on %entas eranas a 1.6 millones de d!lares.
Sin embargo, no todo es olor de rosa en GGS. =ebido al reimiento y la 'alta deonoimiento de GenDamin, piensan $ue se en'rentan a problemas serios. Para e%itar esto(an deidido ontratar a alguien on onoimientos de sistemas de produi!n paraayudarlos. =espus de entre%istar a mu(os andidatos sobresalientes lo esogieron a ustedpara el puesto.
Se ataar#n otros problemas m#s adelante, pero GenDamin est# preoupado por laprodui!n del mes pr!&imo. upe la ontadora, le die $ue los ostos del tiempo e&traonstituyen una gran parte de sus ostos de operai!n y $ue deben ontratar m#strabaDadores para reduirlo. Samir, el super%isor de la planta, les reuerda $ue on s!loagregar personal no se aumenta la apaidad, ya $ue se puede neesitar e$uipo adiional.GenDamin est# de auerdo, e&epto $ue liDado, ensamble y terminado re$uieren muy poo oning/n e$uipo.a siguiente tabla da el tiempo est#ndar de proesamiento Aen minutosB para ada operai!nde los tres produtos. Contiene el tiempo esperado disponible en ada departamento porsemana. 0ste tiempo est# aDustado para permitir el mantenimiento pre%enti%o y el inesperado
y el tiempo personal de los operadores. Tambin se proporiona el n/mero de empleados $uetrabaDan atualmente en el departamento.
a 36.1**652*
b 1.9393;36*
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Tiempo de procesado (min) Disponibilidad
Departamento Banco Cuna Columpio oras Personas
Per'orado 5 12 11 52 3Tornos 1; 2 2 7; 1Sierra de orte 7 1* 12 12; 7
Sierra aladora 2 7 6 7; 1Ranurado 2 12 9 52 3Cepillado 2 33 11 12; 7Ruteadora J 'ormadora 2 7 7 7; 1Ni%elado 2 17 5 52 3iDado ; 3; 7; 16; 60nsamblaDe 13 72 6; 1;2 6Terminado ; 1; 33 92 3
Getty (a guardado algunos registros de demanda. Se proporiona la demanda (ist!riasemanal para los tres produtos. a demanda esta en unidades, por eDemplo, n/mero debanos, unas o olumpios. 0stos n/meros inluyen los artíulos %endidos y las !rdenes no
satis'e(as por 'altantes. a semana 1 es la primera semana de enero de 1::; y la 115 es lauarta de mar-o de 1::5
Sem. Banco Cuna Colum Sem. Banco Cuna Colum Sem. Banco Cuna Colum
1 12; 376 19 62 129 35; 36 5: 112 715 37*3 121 369 31 61 :; 3:: 33 92 12* 732 667 12* 35* 39 63 12* 3** 1; 91 12; 713 636 129 33; 1* 67 :9 72; 19 93 9* 761 111; :1 339 3: 66 117 357 16 97 :: 7;2 7;* 121 365 3; 6; :2 3:3 35 96 126 7*6 755 122 35; 33 6* 92 73* 1; 9; 117 712 19;9 121 3;1 36 65 122 355 1: 9* 122 39: 17:
: 12: 3;1 35 69 122 3;* 33 95 :; 7;* 9112 129 361 75 6: 5; 36* 35 99 122 771 ;211 99 37* 36 ;2 12* 713 33 9: 127 763 1*113 122 3;6 3* ;1 99 732 73 :2 11; 729 17717 123 369 39 ;3 :; 3:3 31 :1 125 77; 3:16 :: 33: 17: ;7 173 355 3: :3 :; 7;3 321; 122 367 1*1 ;6 122 35; 19 :7 :3 7*3 1;1* 12: 3;6 31* ;; 12: 3:; 73 :6 12: 767 3315 123 353 113 ;* 123 729 39 :; 11* 7;* 3319 :: 36: 5* ;5 12* 3*3 37 :* 127 736 761: 117 369 35; ;9 122 719 36 :5 126 769 1532 :* 723 61 ;: 12; 72* 3: :9 :* 775 3131 126 376 731 *2 125 727 79 :: 12* 72: 36
33 :: 36: 779 *1 99 391 3; 122 119 76; 3737 122 3:3 ;2 *3 :: 761 3; 121 :6 7;5 3236 129 3*1 35 *7 131 723 33 123 91 772 323; 12; 3*6 *6 *6 117 727 31 127 12* 737 3;3* :: 3*; 66 *; :5 736 39 126 125 735 3535 125 3*1 333 ** 9* 766 1:9 12; 99 7*9 7139 :* 3;* 72 *5 121 711 155 12* 112 73; 353: :* 3;6 322 *9 122 351 157 125 99 769 3372 125 726 72 *: :* 732 *; 129 131 77* 7371 :9 35: 77 52 11* 72; 3:; 12: :6 7*1 3*73 9; 3*3 9: 51 126 773 3*6 112 121 7;2 3777 9* 3*1 1:9 53 123 737 ** 111 117 767 3576 11* 3*; 76 57 :: 3:7 326 113 9* 7;* 19
7; 13* 3:: 359 56 116 736 ;* 117 :; 7;7 357* :; 3:1 5; 5; 121 711 66 116 121 729 33
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75 :: 731 1*9 5* 99 736 3*5 11; 127 76; 3579 111 3:; 126 55 :6 739 722 11* 127 763 317: 11; 355 61 59 122 7;; 711
Prepare un in'orme para GenDamin reomend#ndole ni%eles de 'uer-a de trabaDo para lassiguientes o(o semanas. KCu#nta on'ian-a tiene en sus resultados
DepartamentoTiempo de Procesado min! Disponi"ilidad
#anco $una $olumpio %oras Personas
Per&orado 7 10 11 70 2
Tornos 15 0 0 35 1
'ierra de corte 3 16 10 105 3
'ierra caladora 0 3 4 35 1
(anurado 0 10 70 2
$epillado 0 22 11 105 3
(uteadora)
*ormadora 0 3 3 35 1
Nivelado 0 13 7 70 2
+i,ado 5 25 35 145 4
-nsam"la,e 12 30 45 150 4
Terminado 5 15 22 0 2
Tiempo por Producto
min! 47 147 156
Tiempo por Producto
.r! 0.7 2.45 2.6
'emana #anco $una $olum 'emana #anco $una $olum 'emana #anco $una $olum
1 105 234 1 40 10 275 24 79 110 317 236
2 101 24 21 41 #5 2## 22 80 106 320 44
3 106 276 2 42 106 266 15 81 105 312 42
4 10 225 16 43 # 305 1 82 6 341 111
5 #1 22 2# 44 113 273 14 83 ## 350 35
6 101 247 25 45 #0 2#2 27 84 104 364 37
7 100 275 22 46 0 326 15 85 113 310 15
8 101 251 24 47 100 277 1# 86 100 2# 13#
9 10# 251 27 48 100 256 22 87 #5 356 1
10 10 241 37 49 75 246 27 88 100 331 50
11 236 24 50 106 312 22 89 103 342 161
12 100 254 26 51 320 32 90 115 30 133
13 102 24 2 52 #5 2#2 21 91 107 335 2#
14 ## 22# 13# 53 132 277 2# 92 #5 352 20
15 100 243 161 54 100 275 1 93 #2 362 15
16 10# 254 216 55 10# 2#5 32 94 10# 343 22
17 102 272 112 56 102 30 2 95 116 356 22
18 ## 24# 76 57 106 262 23 96 103 324 34
19 113 24 175 58 100 31 24 97 104 34 17
20 #6 302 41 59 105 306 2# 98 #6 337 21
21 104 234 321 60 107 303 3 99 106 30# 24
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22 ## 24# 33 61 31 25 100 11 345 23
23 100 2#2 50 62 ## 341 25 101 #4 357 20
24 10 261 27 63 121 302 22 102 1 330 20
25 105 264 64 64 113 303 21 103 106 323 25
26 ## 265 44 65 #7 324 2 104 107 327 27
27 107 261 222 66 6 344 2# 105 36 31
28 #6 256 30 67 101 311 177 106 110 325 27
29 #6 254 200 68 100 271 173 107 34 22
30 107 304 30 69 #6 320 65 108 121 336 32
31 # 27# 33 70 116 305 2#5 109 #4 361 26
32 5 262 # 71 104 332 264 110 101 350 23
33 6 261 1# 72 102 323 66 111 113 343 27
34 116 265 34 73 ## 2#3 204 112 6 356 1
35 126 2## 27 74 114 324 56 113 #5 353 27
36 #5 2#1 75 75 101 311 44 114 101 30 22
37 ## 321 16 76 324 267 115 103 345 27
38 111 2#5 104 77 #4 32 300 116 103 342 21
39 115 277 41 78 100 355 311
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Pron/sticos
'em #anco $una $olum $olumpios
117 10153 35851 22609 227 nv ni nv *inal
118 10153 3595 17497 175 -46 -40
119 10152 36048 20147 202 -40 -61
120 10152 36147 91719 #2 -61 2
121 10152 36245 19235 1#3 2 16
122 10151 36344 22772 22 16 -31
123 10151 36443 55533 56 -31 #4124 10151 36541 27261 272 #4 3
Media 10152 36196 18031 10.63
181
os pron!stios de Ganos y Cunas son por tendenia, mientras $ue para los olumpios esmi&to, una parte es on tendenia y otra es estaional, para la semana 115 es on tendenia ya$ue ada periodo tanto de tendenia omo estaional son de 3* semanas.Por tanto en el an#lisis de la demanda estaional se tiene los siguientes datos>
Demandas Media *- 'em ! Pronostico
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13# 2# 21.5 1.61 117 140.647 226.0#
161 177 16# 1.24 118 140.721 174.#7
216 173 1#4.5 1.43 119 140.7#4 201.47
112 65 .5 0.65 120 140.67 #1.72
76 2#5 15.5 1.36 121 140.#4 1#2.35
175 264 21#.5 1.61 122 141.014 227.72
41 66 53.5 0.3# 123 141.07 55.53
321 204 262.5 1.#3 124 141.16 272.61
33 56 1#7 1.45
50 44 47 0.35
27 267 147 1.0
64 300 12 1.34
44 311 177.5 1.31
222 236 22# 1.6
30 44 37 0.27
200 42 121 0.#
30 111 70.5 0.52
33 35 34 0.25
# 37 63 0.46
1# 15 1#1.5 1.41
34 13# 6.5 0.64
27 1 17#.5 1.32
75 50 62.5 0.46
16 161 164.5 1.21
104 133 11.5 0.7
40 2# 34.5 0.25
Total 7068
Media 13592
a "
132.07 0.073
0l 40 (a sido determinado mediante la di%isi!n de media de los periodos iguales entre la media
de la sumatoria de todos los periodos estai!nales. Seguidamente se (alla EaF y EbF paradeterminar E@F A@ a L b ?B por regresi!n de mínimos uadrados y posteriormente seestaionali-an APronostio @ 40B.
=e auerdo a la media (allada on los pron!stios para las pr!&imas 9 semanas, se puede llegara determinar uantas (oras en ada departamento se re$uerir# para la produi!n la antidadmedia pronostiada de ada tipo de produto, y de esa manera se determina las (oras (ombreneesarias para produir la antidad deseada de di(os produtos, y dependiendo de las (orasdisponibles en ada departamento se deidir# si es neesario ontratar o no alg/n trabaDadormas.
Para reali-ar di(o #lulo es neesario onsiderar los siguientes datos>
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Tiempo de proesado por ada departamento en (oras Atiempo de proesado en
minutos entre *2 minutosB. a media de los pron!stios de las pr!&imas 9 semanas A115 136B.
Comparar la disponibles de (oras real, on la sumatoria de las (oras neesarias para
umplir on el pronostio.
=e auerdo a la di'erenia entre la disponibilidad de (oras y las (oras neesarias paraumplir el pronostio, se deidir# si se re$uiere de uno o mas trabaDadores en adadepartamento o si se reali-aran (oras e&tras Aen la semana se trabaDa ; días a lasemana, 9 (oras diariasB.
8l reali-ar di(o an#lisis, omparando on el uadro iniial, se llega a la siguiente onlusi!n>
Departamento
Tiempo de Procesado .r! (euerimientos Nuevos
tra"a,adore
s
%oras
etras
Tiempo
ocioso#anco $una $olum %oras Persona
s
Per&orado 11.# 60.33 33.1 105.42 2 0 35.42 0
Tornos 25.5 0 0 25.5 1 0 0 #.5
'ierra de corte 5.1 #6.53 30.17 131. 3 0 26. 0
'ierra caladora 0 1.1 12.07 30.17 1 0 0 4.3
(anurado 0 60.33 24.13 4.47 2 0 14.47 0
$epillado 0 132.73 33.1 165.#2 3 0 60.#2 0
(uteadora)
*ormadora 0 1.1 #.05 27.15 1 0 0 7.5
Nivelado 0 7.43 21.12 ##.55 2 0 2#.55 0
+i,ado .5 150.3 105.5 264.#2 5 1 4.#2 0
-nsam"la,e 20.4 11 135.75 337.15 6 2 117.1
5 0
Terminado .5 #0.5 66.37 165.37 3 1 50.37 0
4
os departamentos en los $ue se re$uiere ontratar mas trabaDadores son>
iDado> 1 TrabaDador.
0nsamblaDe> 3 TrabaDadores.
Terminado> 1 TrabaDador.
Haiendo un total de 6 trabaDadores nue%os neesarios para umplir on di(a demanda,adem#s $ue se re$uiere de (oras e&tras en los siguientes departamentos>
Per'orado> 7;.63 (r.
Sierra de orte> 3*.92 (r.
Ranurado> 16.65 (r.
Cepillado> *2.:3 (r.
Ni%elado> 3:.;; (r.
iDado> 96.:3 (r.
0nsamblaDe> 115.1; (r.
Terminado> ;2.75 (r.
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8dem#s en el los siguientes departamentos se tendr# una antidad pe$ue"a de tiempo oioso, yestos son>
Tornos> :.; (r.
Sierra Caladora> 6.97 (r.
Ruteadora J 4ormadora> 5.9; (r.
CASO! CAS"#OOD APA$TM"NT"S
C(aseood 8partmentes es un ompleDo (abitaional de 722 unidades era de 4airayni%ersity, y atrae prinipalmente a estudiantes uni%ersitarios. a gerente sospe(a $ue laantidad de unidades arrendadas durante ada semestre esta in'luida por el n/mero deestudiantes $ue se insriben en la uni%ersidad. 8dem#s sospe(a $ue la antidad de unidadesarrendadas tambin pudiera ser a'etada por el preio promedio de renta de los departamentos.Se (a reoletado la siguiente in'ormai!n>
%nscripciones a Precio Prome Número dela universidad del arrendamiento &nidades
Semestre (miles) (d'lares) Arrendadas
1 5.3 6;2 3:13 *.7 6*2 3397 *.5 6;2 3;36 5 652 3*;; *.: 662 352* *.6 672 3625 5.1 6*2 399
9 *.5 662 36*
1. 0'etu un an#lisis de regresi!n simple para pronostiar el n/mero de apartamentosarrendados, on base /niamente en insripiones en la uni%ersidad. KCu#l es supron!stio, si se espera $ue las insripiones sean *,*22 estudiantes KQu porentaDe de%ariai!n en el n/mero de unidades arrendadas $ueda e&pliado por insripiones en launi%ersidad
3. Realie un an#lisis de regresi!n simple para pronostiar el n/mero de apartamentosarrendados on base /niamente en el preio promedio de arrendamiento. K Cu#l es supron!stio, si el preio promedio de arrendamiento es de 6;; d!lares KQu porentaDe de
%ariai!n en la antidad de unidades arrendadas $ueda e&pliado por el preio promedio dearrendamiento
7. 0'etu un an#lisis de regresi!n m/ltiple para pronostiar el n/mero de apartamentosarrendados, on base tanto en insripiones a la uni%ersidad omo en el preio promedio dearrendamiento. KCu#l es su pron!stio, si las insripiones a la uni%ersidad se espera seande *,;22 estudiantes y el preio promedio de arrendamiento de 6*; d!lares KQuporentaDe de la %ariai!n en el n/mero de unidades arrendadas $ueda e&pliado por estemodelo
-
8/9/2019 Planeamiento y Control de La Produccion[1][1]
11/12
'emestre
nscripciones
a la
universidad
Precio promedio
del arrendamiento
Nmero de
unidades
arrendadas
1 7.2 450 2#1
2 6.3 460 22
3 6.7 450 2524 7 470 265
5 6.# 440 270
6 6.4 430 240
7 7.1 460 2
8 6.7 440 246
1.0'etu un an#lisis de regresi!n simple para pronostiar el n/mero de apartamentosarrendados, on base /niamente en insripiones en la uni%ersidad. KCu#l es su pron!stio, sise espera $ue las insripiones sean *,*22 estudiantes KQu porentaDe de %ariai!n en eln/mero de unidades arrendadas $ueda e&pliado por insripiones en la uni%ersidad
" 013268705
a 259099387
259975121
$oe&iciente de
correlaci/n 096282661
Porcenta,e de
variaci/n4
3.Realie un an#lisis de regresi!n simple para pronostiar el n/mero de apartamentosarrendados on base /niamente en el preio promedio de arrendamiento. K Cu#l es supron!stio, si el preio promedio de arrendamiento es de 6;; d!lares KQu porentaDe de%ariai!n en la antidad de unidades arrendadas $ueda e&pliado por el preio promedio dearrendamiento
" 041666667
a 725
9 262083333
$oe&iciente
de
correlaci/n
024211443
Porcenta,ede variaci/n
58
-
8/9/2019 Planeamiento y Control de La Produccion[1][1]
12/12
7.0'etu un an#lisis de regresi!n m/ltiple para pronostiar el n/mero de apartamentosarrendados, on base tanto en insripiones a la uni%ersidad omo en el preio promedio dearrendamiento. KCu#l es su pron!stio, si las insripiones a la uni%ersidad se espera sean de
*,;22 estudiantes y el preio promedio de arrendamiento de 6*; d!lares KQu porentaDe de la%ariai!n en el n/mero de unidades arrendadas $ueda e&pliado por este modelo
Pronostico :138;4974 < 69;4641=6;5:0;1622=465
234