MODELO DE ANÁLISIS DE OPERACIONES

“PROMOVER Y POTENCIAR LA INVESTIGACIÓN APLICATIVA E INTERDISCIPLINARIA”

MODELO DE ANÁLISIS DE OPERACIONES PARA LA OPTIMIZACIÓN DE TIEMPOS EN LA INDUSTRIA DE CONSERVAS DE PESCADO – PERÚ 2014 ENERO – ABRIL 2014 AUTORES: Apellidos y Nombres

López Marquez Giancarlos Joel

Solis Sifuentes Joél Alexander

DNI

45359839

47446405

Ciudad

Huacho

Barranca

Correo Electrónico

[email protected]

[email protected]

Ciclo Académico

IX

IX

Universidad

Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión

ASESOR: Bach. Jenner Israel Ocón Roncal

HUACHO – PERÚ 2014

RESÚMEN (Niebel & Freivalds, 2009) Enfatizan: “la mejor manera de simplificar una operación es vislumbrar alguna forma de obtener los mismos o mejores resultados sin que ella implique costos adicionales”. Una regla de gran importancia del analista es tratar de eliminar o combinar una operación antes de tratar de mejorarla. En la actualidad se realiza mucho trabajo innecesario. En muchos casos, la tarea o el proceso no deben simplificarse o mejorarse, sino que se deben eliminar por completo. Es por ello que el estudio presenta como objetivo desarrollar el “modelo de análisis de operaciones”, que contribuya en la optimización de los tiempos de actividades/operación en la industria de conservas de pescado – Perú 2014. La población se representa por los 30 productos elaborados en el periodo 2013 de acuerdo a los reportes de producción, para ello se consideró una muestra de 4 productos en base al análisis de Pareto bajo el criterio del 80/20; la metodología empleada esta soportada en el “modelo de análisis de operaciones” propuesto, estructurado bajo la metodología DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve and Control); la primera etapa busca definir el problema, los beneficios esperados y la proyección de ventas; la segunda etapa busca medir los procesos mediante el estudio de tiempos y movimientos; la tercera etapa está conformada por la interrelación de la herramienta Value Stream Mapping (VSM - Mapa de Flujo de Valor) y el Modelo de Programación Lineal (MPL) para el análisis de procesos, con los cuales se logró cuantificar el tiempo de ciclo y el Lead Time, como también determinar cantidades óptimas de producción con máximas ganancias respectivamente. En la etapa de mejora se emplea la metodología de la Teoría de Restricciones (TOC) sobre el análisis de situación actual logrando elevar las restricciones del sistema, generando así una situación mejorada con un incremento de utilidad de S/. 49 092,86 equivalente a un 1,08%; como impacto económico para la industria de conservas de pescado mediante la aplicación de este modelo propuesto. Finalmente, este estudio realizado en la empresa, permitirá optimizar los tiempos de operación, de tal manera que el incremento de rentabilidad permita acciones de reinversión y mejora de procesos. Palabras claves: Análisis de operaciones, Modelo, Optimización de tiempos.

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ABSTRACT (Niebel & Freivalds, 2009) Emphasized: "the best way to simplify an operation is any way to get a glimpse of the same or better results without it involves additional costs." A very important rule of the analyst is trying to eliminate or merge operation before trying to improve it. At present a lot of unnecessary work is done. In many cases, the task or process should not be simplified or improved, it must be removed completely. That is why the study has the objective of developing the "operations analysis model" which would help in optimizing time activities / operation in the fish canning industry - Peru 2014 The population is represented by the 30 products made in the period 2013 according to production reports, it was considered for a sample of 4 products based on Pareto analysis under the criteria of 80/20; the methodology is supported in the "operations analysis model" proposed structured under the DMAIC methodology (Define, Measure, Analyze, Improve and Control); The first stage aims to define the problem, the expected benefits and projected sales; the second stage seeks to measure the processes through time and motion study; the third stage is shaped by the interplay of the tool Value Stream Mapping (VSM) and Linear Programming Model (MPL) for the analysis of processes, which are able to quantify the cycle time and Lead Time, as well as determining optimal production quantities with maximum profits respectively. In step methodology for improving the Theory of Constraints (TOC) on the analysis of current situation getting used to raise system constraints, generating improved with increased use of situation S/. 49 092.86 equivalent to 1.08%; and economic impact on the fish canning industry by applying the proposed model. Finally, this study conducted at the company will optimize operating times, so that the increase in profitability allow reinvestment actions and process improvement. Keywords: Operations Analysis Model optimization times.

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ÍNDICE GENERAL

RESÚMEN..................................................................................................................................... 2 ABSTRACT ................................................................................................................................... 3 ÍNDICE GENERAL ........................................................................................................................ 4 INDICE DE TABLAS ..................................................................................................................... 4 INDICE DE FIGURAS ................................................................................................................... 4 INTRODUCCIÓN........................................................................................................................... 5 METODOLOGÍA (MATERIAL Y MÉTODOS) ............................................................................... 7 RESULTADOS Y DISCUSIÓN...................................................................................................... 9 Definir ........................................................................................................................................ 9 Medir ........................................................................................................................................ 11 Analizar .................................................................................................................................... 13 Mejorar .................................................................................................................................... 16 Controlar .................................................................................................................................. 19 CONCLUSIONES ........................................................................................................................ 19 BIBLIOGRAFÍA............................................................................................................................ 20

INDICE DE TABLAS Tabla 1: Cantidades proyectadas de los productos vitales ..................................................... 10 Tabla 2: Clasificación de productos por Familias .................................................................... 11 Tabla 3: Resumen estudio de tiempos F1 .............................................................................. 12 Tabla 4: Resumen estudio de tiempos F2 .............................................................................. 12 Tabla 5: Resumen estudio de tiempos F3 .............................................................................. 12 Tabla 6: Variables de decisión del MPL .................................................................................. 15 Tabla 7: Cantidades óptimas de la situación actual ................................................................ 15 Tabla 8: Análisis de la restricción (Sellado) ............................................................................ 17 Tabla 9: Planteamiento de escenarios .................................................................................... 17 Tabla 10: Análisis de escenarios (sellado) .............................................................................. 17

INDICE DE FIGURAS Figura 1: Modelo de Análisis de Operaciones .......................................................................... 7 Figura 2: Simbología Value Stream Mapping VSM ................................................................... 8 Figura 3: Mapa de una empresa alimenticia ............................................................................. 8 Figura 4: Pasos de la teoría de restricciones ............................................................................ 9 Figura 5: Priorización de productos ........................................................................................ 10 Figura 6: Gráfica de proyección de la demanda - 2013 .......................................................... 10 Figura 7: Layout de la empresa CONPAC S.AC. .................................................................... 11 Figura 8: Mapeo del Flujo de Valor Familia 1 ......................................................................... 13 Figura 9: Mapeo del Flujo de Valor Familia 2 ......................................................................... 14 Figura 10: Mapeo del Flujo de Valor Familia 3 ....................................................................... 14

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INTRODUCCIÓN Vivimos tiempos donde los cambios son los único constante y los niveles de exigencias van con la modernidad. Es una época que exige resultados óptimos en la administración de operaciones, y los procesos de mejora continua deben ser práctica en todos los eslabones de la cadena. Dentro de la Ingeniería Industrial se utilizan diferentes herramientas y modelos que orientan fundamentalmente a un flujo esbelto de procesos, que pretende enfatizar en la eliminación de actividades que no agregan valor con la finalidad de intensificar la búsqueda y el desarrollo de procesos de mejoramiento continuo, que lleve a niveles óptimos de operaciones (producción) con la utilización de los recursos disponibles y la solución práctica de problemas en la empresa. Así es como se utilizan el Value Stream Mapping (VSM), el Modelo de Programación Lineal y la Metodología de la Teoría de Restricciones (TOC) que logran incidir en el sistema de producción; identificando y analizando factores como tiempos de espera, exceso de inventarios y movimientos innecesarios para posteriormente eliminarlos de los procesos. La presente investigación presenta el diseño de un modelo de análisis de operaciones para la evaluación y optimización de los tiempos de actividad/operación en la industria de conservas de pescado del Perú. Diferentes estudios realizados por investigadores han propuesto herramientas y modelos específicos a determinados contextos empresariales, dentro de los cuales cabe destacar: (Villadiego Tuiran, 2012), propone un diseño metodológico para la implementación del Value Stream Mapping (VSM) en una empresa manufacturera colombiana dedicada al mercado de ascensores, desarrolló una metodología capaz de mejorar la situación actual de la empresa, que finalmente sean evidenciadas por el cliente con mejores niveles de servicios (menores tiempos de entrega), costos bajos y una mejor calidad. Para Coservicios S.A. el porcentaje de tiempo de valor no agregado disminuyó en un 5%. Se ahorran 2 km de recorridos por equipo. El tiempo de Ciclo total disminuye 33 horas en el total del equipo estándar analizado, al igual que el tiempo puerta a puerta que también tiene un notable ahorro de 12 días. Hay mayor rotación del inventario, un incremento de 36 vueltas adicionales en cuanto a Materia prima y Productos en Proceso.

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(Fiallos Sánchez, 2009), propone la implementación de la Teoría de las Restricciones (TOC) como Herramienta Estratégica de Mejora Continua en una Fábrica de Plásticos, se enfoca en medir los resultados en la línea de fondo (utilidad y ROI), de esta forma pasamos de ver las mejoras locales, a velar por la supervivencia de la empresa y mejor aún, por su crecimiento. (Angulo Soto & Gómez Schouben, 2012), proponen mejoras para la operación de una zona franca mediante la aplicación de herramientas de Lean Manufacturing, llevaron a cabo exitosamente un estudio de tiempos y movimientos y el VSM (Value Stream Mapping) en el proceso de Gestión de Operaciones de la Zona Franca Palmaseca. (Sánchez Pérez & Romero Dessens et. al., 2013), desarrollan el análisis de las actividades en el área de almacén para agilizar el flujo de materiales e información; con el objetivo de minimizar la duración de los procesos en las áreas de recepción y almacenamiento, que conlleve a cumplir con los estándares de la organización y se disponga de más tiempo para desarrollar e implementar acciones de mejora continua. (Ortiz Triana & Caicelo Rolón, 2012), desarrollan el plan óptimo de producción en una planta embotelladora de gaseosas ubicada en la ciudad de San José de Cúcuta (Colombia), donde se identificaron las restricciones del sistema productivo para el desarrollo de un modelo matemático, siguiendo la metodología de la investigación de operaciones, específicamente la técnica de programación lineal, en conjunto con la teoría de restricciones. Como resultado se obtuvieron las cantidades óptimas de fabricación al menor costo para el periodo de análisis. (Moya Navarro, 2011), desarrollan la planeación de la producción mediante la programación lineal con incertidumbre: Uso del programa OR Brainware Decisión Tools, con el objetivo de mostrar cómo se selecciona el mejor curso de acción en un plan de producción al combinar herramientas determinísticas, como la programación lineal, con el análisis de decisiones terminales, tomando en cuenta criterios de elección probabilísticas en el análisis de decisiones. El objetivo de esta investigación es desarrollar el Modelo de Análisis de Operaciones, que contribuye en la Optimización de los Tiempos de Operación en la Industria de Conservas de Pescado - Perú 2014, que les permita evaluar exhaustivamente sus tiempos de actividad para cada uno de los procesos de producción según familias de productos e identificar los tiempos a reducir mediante la eliminación de los desperdicios.

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METODOLOGÍA (MATERIAL Y MÉTODOS) El modelo de análisis de operaciones propuesto (figura 1) ha sido desarrollado bajo la metodología DMAIC que es Acrónimo en inglés de las etapas de un proyecto 6σ, y se refiere a Define, Measure, Analyze, Improve and Control (Gutiérrez Pulido & De la Vara Salazar, 2009).

Figura 1: Modelo de Análisis de Operaciones Fuente: Elaboración propia

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La unidad de estudio es una planta procesadora de conservas de pescado CONPAC S.A.C. ubicada en el distrito de Santa – Ancash, esta planta tiene más de 30 productos registrados en sus informes de producción de periodos pasados. Para desarrollar el modelo de análisis de operaciones, se aplicó en primera instancia el análisis de Pareto a los 30 productos identificados en el periodo 2013, bajo el criterio del 80/20 en función al margen de utilidad del periodo 2013. El objetivo del análisis de Pareto es identificar el o los productos vitales, ya que se ordenan por orden de importancia a los diferentes problemas que se presentan en un proceso (Gutiérrez Pulido & De la Vara Salazar, 2009). El segundo paso es realizar la proyección de ventas a partir de la data histórica 2013, mediante predicción por ajustes de tendencia con regresión lineal, para determinar la función matemática de predicción para el periodo 2014. El tercer paso es la aplicación del Value Stream Mapping (VSM por sus siglas en inglés), herramienta que nos permitirá desarrollar un mapa (representación visual) del flujo de valor de una empresa, en el que se señalen tanto las actividades que agregan valor como las que no agregan valor, necesarias para producir un producto, desde los proveedores de insumos hasta la entrega del producto al cliente (Pérez Beteta, 2006).

Figura 2: Simbología Value Stream Mapping VSM Fuente: adaptado de Rother y Shook (1998)

Figura 3: Mapa de una empresa alimenticia Fuente: file:///C:/Users/Carlos/Desktop/1936-7480-1-PB.pdf

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Luego, como paso siguiente la aplicación del modelo de programación lineal, como en cualquier modelo de investigación de operaciones, tiene tres componentes básicos: las variables de decisión que se trata de determinar, el objetivo (la meta) que se trata de optimizar, y las restricciones que se deben de satisfacer. Por último se desarrolla la metodología de la Teoría de Restricciones (TOC por sus siglas en inglés), donde la base de esta teoría es su definición de restricción: cualquier cosa que limita un sistema para lograr un desempeño más alto en el cumplimiento de su meta. Las restricciones pueden ser recursos internos, de mercado y de políticas. TOC se centra en el papel que juegan las restricciones en los sistemas, con el fin de mejorar el desempeño del mismo hacia la meta; la meta de cualquier negocio es hacer más dinero ahora y a futuro (Goldratt & Cox, 2007). La siguiente figura resume los 5 pasos de la teoría de restricciones aplicable al modelo de análisis de operaciones.

1. Identificar las restricciones del modelo

2. Expltar las restricciones del modelo

3. Subordinar todo a la restricción

4. Elevar la restricción

5. Si se rompe la restricción, volver al paso 1

Figura 4: Pasos de la teoría de restricciones Fuente: Elaboración Propia

RESULTADOS Y DISCUSIÓN Los hallazgos obtenidos del modelo de análisis de operaciones, se realizaron a través de sus etapas, siguiendo la metodología DMAIC. Definir Se refiere a la definición del problema que se desea atacar, se determina los productos vitales, pronóstico de la demanda, familia de productos y diagrama de análisis del proceso DAP. El problema, hace referencia a las deficiencias de las operaciones (tiempos muertos) que se presenta en el proceso productivo de conservas de pescado de la empresa CONPAC S.A.C. tanto en su línea de cocidos y de crudos. Se identificó a los cuatro (4) productos vitales que más contribuyen en las utilidades de la empresa, mediante el análisis de Pareto.

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Figura 5: Priorización de productos Fuente: Elaboración Propia

La proyección de la demanda se realizó mediante una predicción por ajuste de tendencias, en donde la mejor tendencia que explica el comportamiento de la producción del periodo 2013 en la empresa, es la tendencia potencial, con un coeficiente de determinación R2= 0,648. ESTIMACIÓN DE TENDENCIA POTENCIAL

90000 80000 70000 VALORES

60000 50000 PRODUC CIÓN

40000

y = 23610x0,4098 R² = 0,648

30000 20000 10000 0

ENE FEBMARABRMAY JUN JUL AGOSEP OCTNOV DIC OBSERVACIONES Figura 6: Gráfica de proyección de la demanda - 2013 Fuente: Elaboración Propia Tabla 1: Cantidades proyectadas de los productos vitales CÓDIGO

DESCRIPCIÓN

AFCO1/2 AGSA1/2 AGCA1/2 AGCOtall

Filete de caballa en aceite vegetal ½ lb. Tuna Grated de anchoveta en agua y sal ½ lb. Tuna Grated de caballa en agua y sal ½ lb. Tuna Grated de caballa en aceite vegetal 1 lb. Tall TOTAL AÑO 2014 Fuente: Elaboración Propia

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CANTIDAD (Cajas/Año) 313 412 318 120 122 371 178 687 932 590

Para determinar las familias de productos, se realizó un análisis de las actividades, donde se identificó tres (3) familias por tener similitud de operaciones y productividades iguales. Tabla 2: Clasificación de productos por Familias FAMILIA

PRODUCTOS

F1 AFCO ½ lb F2 AGCA ½ lb, AGSA ½ lb F3 AGCO 1 lb Tall Fuente: Elaboración Propia

Luego, para terminar la etapa de Definir, se elaboró el layout del proceso (distribución física de la planta), para determinar los flujos de cada familia identificada.

Figura 7: Layout de la empresa CONPAC S.AC. Fuente: Elaboración Propia

Tras analizar el Layout, determinamos las rutas de cada uno de los productos vitales, que sirvieron para identificar las familias, sin embargo, la distribución física de los espacios no se obtuvieron mediante una análisis cuantitativo de ingeniería de métodos, esto genera actividades que no agregan valor al proceso como, desplazamientos, cruces de operaciones, largas esperas e inventarios que se pondrán en evidencia en la etapa de analizar, mediante el mapeo de flujo de valor. Medir En esta etapa, debido a que el problema es la ineficiencia en las operaciones, debemos de cuantificar estas mismas, para determinar la magnitud de la situación actual mediante la aplicación de un estudio de tiempos y movimientos.

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Los resultados son los siguientes: Tabla 3: Resumen estudio de tiempos F1 N° 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

Descripción AFCO ½ lb. Recepcionar caballa A balanza electrónica Pesar caballa (equipo) A zona de estibado Estibar caballa A Cocinador estático (equipo) Cocinar caballa estibada (máquina) A zona de enfriado Enfriar caballa cocinada (área) A mesas de trabajo Filetear caballa enfriada A balanza electrónica Pesar caballa fileteada (equipo) A mesa de envasado Envasar caballa fileteada Exhausting (máquina) Sellar hojalata envasada (máquina) Lavar conserva (máquina) Estibar conserva A zona de autoclaves Esterilizar en autoclaves (máquina) A zona de enfriado Enfriar conserva Limpiar y empacar conserva A zona de P.T. Codificar Almacenar Etiquetar Despachar

TSTD x UNID 4,62 1,08 0,79 1,10 5,08 0,19 2407,20 0,20 43226,80 0,50 54,35 14,13 0,06 2,18 4,60 35,00 0,38 0,38 0,44 16,87 4500,80 19,27 43226,80 210,44 239,86 4,27 45501,39 6,56 0,47

TSTD x CAJA 8,72 2,04 1,48 2,08 9,57 9,05 2407,20 9,63 43226,80 0,45 47,13 12,25 0,06 1,89 4,60 83,00 18,00 18,00 21,08 16,87 4500,80 19,27 43226,80 210,44 239,86 205,10 45501,39 314,87 22,46

Fuente: Elaboración Propia Tabla 4: Resumen estudio de tiempos F2 N° 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Descripción AGCA ½ lb, AGSA ½ lb Recepcionar caballa A balanza electrónica Pesar caballa A mesa de trabajo Limpiar caballa A balanza electrónica Pesar caballa limpia (máquina) A pelador estático Pelar caballa limpia (máquina) A Cocinador estático Cocinar caballa de pelador A zona de enfriado Enfriar caballa de cocinas A zona de molienda Moler caballa de enfriado Envasar Grated de molino (máquina) Exhausting (máquina) Sellar hojalata de envasado (máquina) Lavar conserva Estibar conserva A zona de autoclaves (máquina) Esterilizar en autoclaves A zona de enfriado (área) Enfriar conserva Limpiar y empacar conserva A zona de P.T. Codificar (área) Almacenar Etiquetar Despachar

TSTD x UNID 0,40 0,09 0,07 0,10 26,70 42,63 0,19 0,62 0,40 0,09 2407,20 0,23 28815,10 1,97 0,21 5,43 35,00 0,38 0,38 0,44 16,87 4500,80 19,27 43226,80 4,38 239,86 4,27 45501,39 6,56 0,47

TSTD x CAJA 19,28 4,51 3,28 4,60 69,84 111,50 0,50 1,61 19,26 4,36 2407,20 11,25 28815,10 94,65 10,06 260,64 83,00 18,00 18,00 21,08 16,87 4500,80 19,27 43226,80 210,44 239,86 205,10 45501,39 314,87 22,46

Fuente: Elaboración Propia Tabla 5: Resumen estudio de tiempos F3 N° 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Descripción AGCO Tall Recepcionar caballa A balanza electrónica Pesar caballa A mesa de trabajo Limpiar caballa A balanza electrónica Pesar caballa limpia (máquina) A pelador estático Pelar caballa limpia (máquina) A Cocinador estático Cocinar caballa de pelador

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TSTD x UNID 0,3 0,1 0,1 0,1 65,9 105,1 0,5 1,5 1,2 0,3 2407,2

TSTD x CAJA 7,94 1,86 1,35 1,89 212,43 105,13 0,47 1,52 1,54 0,35 2407,20

12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

A zona de enfriado Enfriar caballa de cocinas A zona de molienda Moler caballa de enfriado Envasar Grated de molino Exhausting (máquina) Sellar hojalata de envasado (máq.) Lavar conserva Estibar conserva A zona de autoclaves (máquina) Esterilizar en autoclaves A zona de enfriado (área) Enfriar conserva Limpiar y empacar conserva A zona de P.T. Codificar (área) Almacenar Etiquetar Despachar

0,7 43226,8 5,7 0,6 4,7 35,0 0,5 0,5 0,4 16,9 4500,8 19,3 43226,8 8,8 239,9 4,3 49101,1 13,1 0,9

1,06 43226,80 6,55 14,63 113,88 59,00 13,09 13,09 10,54 16,87 4500,80 19,27 43226,80 210,44 239,86 102,55 49101,05 314,87 22,46

Fuente: Elaboración Propia

Analizar A continuación se procede en esta etapa, al análisis de la situación actual de la empresa a través de la información recolectada en las etapas anteriores para determinar las restricciones del modelo y plantear una propuesta de mejora. Para esto es necesario la aplicación del Value Stream Mapping VSM, para lo cual agrupamos las actividades y los tiempos de operación, para facilitar el análisis por familias.

Figura 8: Mapeo del Flujo de Valor Familia 1 Fuente: Elaboración Propia

Tras el mapeo del flujo de valor de la Familia 1, encontramos que el Tiempo de Ciclo total (TC) es de 8129 segundo y el Lead Time (LT) 31004,9 minutos; es este lead time las causas principales de las deficiencias de operaciones, encontramos 4 inventarios con cantidades considerables en 4 operaciones principales del proceso productivo.

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Figura 9: Mapeo del Flujo de Valor Familia 2 Fuente: Elaboración Propia

Los resultados del mapeo del flujo de valor de la Familia 2, son los siguientes: Tiempo de Ciclo total (TC) es de 8544 segundo y el Lead Time (LT) 30768 minutos; en esta familia encontramos inventarios en las mismas operaciones que en el mapeo anterior, sin embargo su tiempo de ciclo es mayor.

Figura 10: Mapeo del Flujo de Valor Familia 3 Fuente: Elaboración Propia

Los resultados del mapeo del flujo de valor de la Familia 3, son los siguientes: Tiempo de Ciclo total (TC) es de 8359 segundo y el Lead Time (LT) 31066 minutos Tras analizar los mapeos de flujo de valor, es necesario determinar las cantidades óptimas de cada producto para lo cual recurrimos al modelo de programación lineal; pero antes es necesario determinar las variables de decisión para el programa lineal.

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Tabla 6: Variables de decisión del MPL N° Notación Descripción 1 Cantidad de cajas a fabricar por producto i 𝑿𝒊 Parámetros Constantes Del Modelo N° Notación Descripción 1 Margen de utilidad por producto i 𝑴𝒖𝒊 2 Demanda máxima del producto i en cajas 𝑫 𝒎𝒂𝒙𝒊 3 Demanda mínima del producto i en cajas 𝑫 𝒎𝒊𝒏𝒊 4 Tiempo de operación de recepción, por caja de producto i 𝒕/𝒐𝒑𝟏 𝒊 5 Tiempo de operación de corte y eviscerado, por caja de producto i 𝒕/𝒐𝒑𝟐 𝒊 6 Tiempo de operación de Despielado, por caja de producto i 𝒕/𝒐𝒑𝟑 𝒊 7 Tiempo de operación de cocinado, por caja de producto i 𝒕/𝒐𝒑𝟒 𝒊 8 Tiempo de operación de pesado de filetes, por caja de producto i 𝒕/𝒐𝒑𝟓 𝒊 9 Tiempo de operación de molido, por caja de producto i 𝒕/𝒐𝒑𝟔 𝒊 10 Tiempo de operación de envasado, por caja de producto i 𝒕/𝒐𝒑𝟕 𝒊 11 Tiempo de operación de sellado, por caja de producto i 𝒕/𝒐𝒑𝟖 𝒊 12 Tiempo de operación de estibado, por caja de producto i 𝒕/𝒐𝒑𝟗 𝒊 13 𝒕/𝒐𝒑𝟏𝟎 𝒊 Tiempo de operación de esterilizado, por caja de producto i 14 𝒕/𝒐𝒑𝟏𝟏 𝒊 Tiempo de operación de empacado, por caja de producto i 15 𝒕/𝒐𝒑𝟏𝟐 𝒊 Tiempo de operación de codificado y etiquetado, por caja de producto i

Fuente: Elaboración Propia

Los tiempos de operación son extraídos de los mapas de flujo de valor y las demandas de la proyección de ventas, a continuación se plantea el modelo matemático de la programación lineal, para luego desarrollar con el solver de la hoja de cálculo de Excel. Max. Z= 8 X1 Sujeto a: 1. Estibado de MP 0,310 X1 2. Corte, Eviscerado y Fileteado 0,990 X1 3. Despielado 4. Cocinado 40,281 X1 5. Pesado de Filetes 0,032 X1 6. Molido 7. Envasado 0,077 X1 8. Sellado 1,983 X1 9. Estibado 0,633 X1 10. Esterilizado 75,013 X1 11. Empacado 7,505 X1 12. Codificado y Etiquetado 8,666 X1 1 X1 13. Demanda Mínima AFCO1/2 1 X1 13. Demanda Máxima AFCO1/2 14. Demanda Mínima AGSA1/2 14. Demanda Máxima AGSA1/2 15. Demanda Mínima AGCOtall 15. Demanda Máxima AGCOtall 16. Demanda Mínima AGCA1/2 16. Demanda Máxima AGCA1/2

+

+

3 X2

+

5 X3

+

6 X4

+

3,031 X2 0,421 X2 40,308 X2

+ + +

5,301 X3 0,057 X3 40,138 X3

+ + +

3,031 X4 0,421 X4 40,308 X4

+ + + + + +

0,168 X2 4,344 X2 1,983 X2 0,633 X2 75,334 X2 7,505 X2 8,666 X2

+ + + + + + +

0,244 X3 1,898 X3 1,420 X3 0,457 X3 75,334 X3 7,505 X3 6,957 X3

+ + + + + + +

0,168 X4 4,344 X4 1,983 X4 0,633 X4 75,334 X4 7,505 X4 8,666 X4

1 X2 1 X2 1 X3 1 X3 1 X4 1 X4