Modelo de planificación de la producción en las microempresas del sector maderero “Las Américas” en Sincelejo / Herneth Menco Herrera y Faiber Fadid Brieva Sanmartín ; director, Rolando José López Martínez ; codirector, José Luis Ruíz Meza.
Tipo de material: TextoEditor: Sincelejo : Corporación Universitaria del Caribe - CECAR, 2023Descripción: 2.9 MB : 150 páginas ; figuras, tablasTipo de contenido: texto Tipo de medio: computadora Tipo de portador: recurso en líneaTema(s): Productividad | Microempresas | Producción | Análisis | Producción | Métodos | Costos | Optimización | Modelamiento | Programación | Lineal | Investigación | OperacionesNota de disertación: Trabajo de grado (Ingeniero Industrial) -- Corporación Universitaria del Caribe. Facultad de Ciencias Básicas, Ingeniería y Arquitectura. Programa de Ingeniería Industrial. Sincelejo, 2023. Resumen: El presente estudio de investigación se ocupa de diseñar un modelo matemático de planificación de la producción considerando las diferentes variables que se presentaron en un entorno no determinista como el sector maderero de “Las Américas” en Sincelejo, Sucre. Se pudieron identificar problemas relacionados a la productividad en el sector mediante el modelamiento matemático a través de herramientas de la producción como el MRP – Plan de Requerimiento de Materiales y el MPS – Plan Maestro de Producción. Se estableció que, en las tres microempresas objeto de estudio denominadas “Artes y Diseños”, “Muebles Ian” y “Muebles La Bucaramanga” no existía un MRP que permitiera el abastecimiento adecuado de insumos para la elaboración de los productos comercializados por lo que se procedió a realizar la caracterización del sector en general a través de una encuesta, seguido de un estudio de tiempos teniendo en cuenta los procesos de fabricación para establecer las diferentes variables que influyen en el proceso de producción. Se analizaron los costos de mano de obra, esta información permitió la elaboración un modelo matemático de planificación de la producción codificado en un software de optimización llamado General Algebraic Modeling System – GAMS. Esta herramienta permite a las empresas de la parte productiva generar las cantidades de materias primas a comprar durante los periodos de tiempo, el tipo de madera a utilizar para cada producto y la cantidad de productos a fabricar y en la parte financiera; calcular los costos y la utilidad. A través de GAMS se tiene la confianza de que los resultados serán acordes a lo planteado por los decisores ya que considera aspectos relevantes del modelamiento matemático y arroja la solución más óptima posible. La utilidad obtenida en el sector permite corroborar que lo dicho en relación a la herramienta utilizada es acorde a la realidad, entregando óptimos resultados. El trabajo.Resumen: The present research study is concerned with designing a mathematical model for production planning considering the different variables that were presented in a non-deterministic environment such as the logging sector of “Las Américas” in Sincelejo, Sucre. Problems related to productivity in the sector could be identified through mathematical modeling through production tools such as the MRP – Materials Requirements Plan and the MPS – Master Production Plan. It was established that, in the three microenterprises under study called “Artes y Diseños”, “Muebles Ian” and “Muebles La Bucaramanga” there was no MRP that would allow the adequate supply of inputs for the production of the marketed products, so proceeded to characterize the sector in general through a survey, followed by a time study taking into account the manufacturing processes to establish the different variables that influence the production process. Labor costs were analyzed, this information allowed the development of a mathematical production planning model encoded in an optimization software called General Algebraic Modeling System – GAMS. This tool allows companies in the productive part to generate the quantities of raw materials to purchase during the periods of time, the type of wood to use for each product and the quantity of products to be manufactured and in the financial part; calculate costs and profit. Through GAMS there is confidence that the results will be in accordance with what was proposed by the decision-makers since it considers relevant aspects of mathematical modeling and yields the most optimal solution possible. The utility obtained in the sector allows us to corroborate that what was said in relation to the tool used is in accordance with reality, delivering optimal results. El trabajo.Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Trabajo de grado (Ingeniero Industrial) -- Corporación Universitaria del Caribe. Facultad de Ciencias Básicas, Ingeniería y Arquitectura. Programa de Ingeniería Industrial. Sincelejo, 2023.
Aguilar, P. R. (2009). Administración de inventarios en almacenes .
Alfaro, J. G. (2009). Economía de la empresa .
APICS. (2008). APICS Dictionary 12th edition
Arango, M. D. (2012). Modelos de sistemas MRP cerrados integrando incertidumbre. Medellín.
extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstr
eam/handle/001/740/Eslava%20Flechas%2C%20Edgar%20Fernando%20-
%202017.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Arenas, S. Z., & Méndez, S. (2004). Diccionario de economía . Ciudad de México.
Asana. (2022). Lista de materiales BOM: Una plantilla para optimizar la producción. Obtenido
de https://asana.com/es/resources/bill-of-materials
Banco de la República, D. (2012).
Betancourt, D. F. (2020). Cómo hacer la Planificación de los requerimientos de material (MRP).
Borjas, B., & Manuel, C. (2005). Ley de Pareto aplicada a la fiabilidad. La Habana, Cuba.
Cáceres, D., Reyes, J., García, M., & Sánchez, C. (2015). Modelo de programación lineal para
la planeación de requerimiento de materiales [Trabajo de grado. Universidad Técnica de
Ambato]. Quito. https://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/8109
Caidedo-Rolon, A., Criado-Alvarado, A., & Morales-Ramón, K. (2019). Modelo matemático
para la planeación de la producción en una industria metalmecánica. [Trabajo de grado.
Universidad Cúcuta]. Cúcuta.
https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/16031
Cámara de Comercio Sincelejo, C. C. (2019). Listado de empresas pertenecientes al sector
maderero en la ciudad de Sincelejo. Sincelejo.
Cámara de Comercio, S., & Ministerio de Industria y Turismo, C. (2019). Empresas del Sector
Maderero en Sincelejo - Plan Regional de Competitividad de Sucre. Sincelejo.
Cano, J. A. (2011). Modelo de un sistema MRP cerrado integrando incertidumbre en los tiempos
de entrega, disponibilidad de la capacidad de fabricación e inventarios.[Trabajo de
grado. Universidad Nacional de Colombia] Medellín.
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/8524
Carballosa, A. N., Tarrés, L. G., & Sánchez, J. B. (2014). Dirección de operaciones: Decisiones
tácticas y estratégicas. Barcelona: UOC.
Casasus, T. M., Sanchis, M., & V. Sala, R. (1997). Optimización económica con GAMS. . V
Jornadas de Asepuma, Malaga.
Chase, R. J. (2009). Administración de la producción y operaciones, Ed. 12, Mac Graw Hill. .
Chase, R., & Jacobs, F. R. (2014). Administración de operaciones: Producción y cadena de
suministro (13 ed.). México DF.
Chávez, J. (2009). Una verdad incómoda: el costo de manener inventarios.
Chiavetano, I. (2011). Administración de procesos administrativos. Ciudad de México.
Chud, V. L., & Burbano, F. J. (2018). Definición del tamaño de lote de producción considerando
la trazabilidad.
Correa, G. H., & Romero Hidalgo, Ó. M. (2016). Cuantificación de la biomasa aéra total,
carbono almacenado y CO2 fijado en árboles de teca. Machala, Ecuador.
https://www.eumed.net/rev/delos/26/teca.html
Cortés-Cagüeño, J. H., & Matías-Barrientos, É. V. (2019). Estimación de la capacidad potencial
de fijación de CO2 y producción de O2, como servicio ecosistémico suministrado por el
arbolado del parque Los Fundadores y la alameda de la avenida 40 en el municipio de
Villavicencio (Meta). [Trabajo de grado. Universidad Santo Tomás] Villavicencio.
https://repository.usta.edu.co/bitstream/handle/11634/18427/2019jhoncortes.pdf?sequenc
e=5&isAllowed=y
CSIL, C. F. (2023). Top 200 Furniture Manufacturers Worldwide. Milán.
Cubero Moya, J. A., & Rojas Piedra, S. R. (1999). Fijación de carbono en plantaciones de
melina (Gmelina arborea Roxb), teca (Tectona grandis) y pochote (Bombacopsis quinata
Jacq.) en los cantones de Hojancha y Nicoya. Guanacaste, Costa Rica.
Departamento Administrativo Nacional de Estadística (2010-2016). Anexos de la Encuesta
Anual Manufacturera: desgregación variables.
DANE. (2012). Departamento Administrativo Nacional de Estadística.
Díaz Cepeda, B. D., & Velázquez Camacho, L. F. (2015). Análisis de captura de carbono en seis
especies forestales nativas (3 esciofitas-3 heliofitas) plantadas con fines de restauración
en el Parque Ecológico La Poma (PEP).[Trabajo de grado. Universidad distrital
Francisco José de Caldas] Bogotá. https://repository.udistrital.edu.co/handle/11349/2566
El Economista, A. (2022). Madera de Colombia: Directorio de Empresas. Obtenido de
https://empresite.eleconomistaamerica.co/Actividad/MADERA-COLOMBIA/
ENEL. (2018). Bono de carbono: cómo ahorrar en el impuesto. Bogotá.
Eslava Flechas, E. (2017). Modelo matemático de optimización de compras para un sistema con
restricciones de contenerización [Trabajo de grado. Escuela colombiana de ingeniería
Julio Garavito] . Bogotá . chromeextension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstr
eam/handle/001/740/Eslava%20Flechas%2C%20Edgar%20Fernando%20-
%202017.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Espinoza, O. (2011). La administración eficiente de los inventarios . Madrid.
FOLU. (2014). Forestry and Other Land Use.
Gamboa, J., & Tabares, J. R. (2012). Diseño de un modelo matemático aplicado a la planeación
de la producción y distribución de la Supply Chain de una empresa de consumo masivo.
[Trabajo de grado. Universidad ICESI] Cali. chromeextension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://repository.icesi.edu.co/biblioteca_
digital/bitstream/10906/68152/1/dise%C3%B1o_modelo_matematico.pdf
Garza Ríos, R., & González Sánchez, C. (2014). Modelo matemático para la planificación de la
producción en la cadena de suministro . [Trabajo de grado. Universidad de La Habana]
La Habana. https://rii.cujae.edu.cu/index.php/revistaind/article/view/158
González, C., & Gálvez, H. (2008). Modelo de emprendimiento en red - MER. Aplicación de las
teorías de emprendimiento en las redes empresariales. Cali.
Google Earth. (16 de Junio de 2023). Obtenido de
https://earth.google.com/web/search/Las+Am%c3%a9ricas,+Sincelejo,+Sucre/@9.29906
269,-75.40189592,197.90110731a,238.12582143d,35y,-
69.61088771h,59.99710544t,0r/data=CooBGmASWgolMHg4ZTU5MTQ0NGY4NjU1
MmFkOjB4NzAxNGYxYmMwNmM5YWFlNxmg0z38RpkiQCELcItDx9lSwCofTGF
Gordillo, V. (2009). Propuesta de un sistema de gestión de inventarios. Guatemala.
Graves, S. (1999). Manufacturing Planning and Control. Boston. Recuperado el 2023
Grigolini, M. (2020). CSIL Industry and Country Studies.
Heizer, J. (2007). Dirección de la producción y de operaciones. Decisiones tácticas. Madrid
Heizer, J., & Render, B. (2009). Planeación de requerimientos de materiales (MRP) y ERP.
Ciudad de México.
INA, I. N. (2017 ). Diagramas de proceso y recorrido .
INA, I. N. (2017). Cálculo del tiempo estándar.
Jamalnia, A., & Soukhakian, M. (2009). A hybrid fuzzy goal programming approach with
different goal priorities to aggregate production planning. Computers & Industrial
Engineering.
Jiménez, L. F. (2016). Método de Wetinghouse en la empresa American Security localizada en el
municipio de Cúcuta para reducir el tiempo de fabricaciín de las puertas de seguridad .
Pamplona.
Leal, J. L. (2008). Medición del trabajo aplicado a la empresa D'Vargas Repujado en Aluminio
S.A de C.V. [Trabajo de grado. Universidad Autónima del Estado de Hidalgo] . Mineral
de la Reforma. https://www.studocu.com/es-mx/document/instituto-tecnologico-dezacatepec/geometria-analitica/medicion-del-trabajo-aplicado/11914121
Llamazares, F., & Berumen, S. (2011). Los métodos de decisión multicriterio y aplicación al
análisis del desarrollo local . Madrid.
Marín, C. (2017). La construcción un sector estratégico para el sector maderero
McItosh, K. A. (2018). Desventajas de un inventario excesivo.
Ministerio de Comercio, Industria y Turismo, M. d. (2019). Definición dell tamaño empresarial:
micro, pequeña, mediana o grande.
Mula, J. P. (2006). MRP with flexible constraints: a fuzzy mathematical programming approach.
Fuzzy Sets and Systems 157 .
Mula, J. P., & García-Sabater, J. (2007). Material Requirement Planning with fuzzy constraints
and fuzzy coefficients. Fuzzy Sets and Systems 158.
Mula, J. P., & García-Sabater, J. (2008). Capacity and material requirement planning modelling
by comparing deterministic and fuzzy models. International Journal of Production
Research.
Nahmias, S. (2007). Análisis de la producción y las operaciones. 5ta edición, Mc Graw Hill.
NOTIFIX. (2020). La industria del mueble en América Latina: Perfil de algunos países
seleccionados.
NOTIFIX. (2021). Se estima que el consumo mundial de muebles caiga un 10 % en 2020.
Pérez Olivera , H. A. (2011). Caracterización de los parques tecnológicos en Colombia y su
proyección en el sector madera y mueble de la ciudad de Barranquilla. Barranquilla :
Producom.
Perez, H., & Villalobos, B. (2010). Analisis Competitivo Del Sector Madera y Muebles De La
Ciudad De Barranquilla. Barranquilla: Corporación Universitaria de la Costa (CUC).
Ramos, A., Sánchez, P., Ferrer, J. M., Barquín, J., & Linares, P. (2010). Modelos matemáticos de
optimización. Madrid .
Render, B., & Heizer, J. (2007). Administración de la producción . México DF.
Rodríguez, N., Melo, O., & Rojas, F. (2014). Crecimiento, biomasa acumulada y carbono
capturado de 25 especies de árboles y arbustos nativos de la cordillera oriental
colombiana. (F. Natura, Ed.) Colombia.
Salas Navarro, K., & Cotabarría Castañeda, L. (2014). Análisis competitivo del sector madera y
muebles. Barranquilla.
Salazar, B. (2019). ¿Qué es el estudio de tiempos? Obtenido de
https://www.ingenieriaindustrialonline.com/estudio-de-tiempos/que-es-el-estudio-detiempos/
Sánchez, J. (2017). Tablas del sistema Wetinghouse para la calificación de la actuacón del
trabajador. Huacho.
Sánchez, L. (2006). Logística de inventarios. Bogotá.
Sánchez, Y. S., & Arencibia, F. R. (2020). Las Pymes y la gestión de operaciones. Pamplona.
Sanchis, R. (Abril de 2020). Diagramación de Procesos.
Serna Urán, C. A. (2009). Desarrollo de modelos de programación matemática fuzzy para la
planificación de la producción en contextos de incertidumbre. Medellín.
Serna, M. D. (2011). Modelo de un sistema MRP cerrado integrando incertidumbre en los
tiempos de entrega, disponibilidad de la capacidad de fabricación e inventarios. [Trabajo
de grado. Universidad Nacional de Colombia] Medellín.
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/70017
Shapiro, J. F. (1989). Modelo matemático de Jeremy F. Shapiro.
Silva, Á. (2006). Logística de almacenamiento . Caracas .
Sloan, T., & Shanthikumar, G. (2000). Combined production and maintenance scheduling for
multiple product, single machine production system.
Soriano, L. A. (2018). Implantación de un sistema de aprovisionamiento automático en una
empresa del sector aeronáutico. [Trabajo de grado. Universidad de Sevilla] . Sevilla .
https://biblus.us.es/bibing/proyectos/abreproy/60082/
Spiegel, M. R., & Stephens, L. J. (2005). Estadística Schaum (4ta Edición ed.). Omaha, Estados
Unidos .
Taboada, R. J., Gómez Franklin, H., & Cárdenas, A. (2013). Caracterización de la producción
maderera y su transformación por empresas familiares productoras de muebles en
Sincelejo y Sampués. Sincelejo.
Tang, O. G. (2002). Planning and replanning the master production schedule under demand
uncertainty. International Journal of Production Economics.
Tinoco Cantillo, U. A., Buelvas Martínez, A. M., & Buelvas Mesa, C. G. (2016).
Caracterización económica de las microempresas fabricantes de muebles de madera en
la ciudad de Sincelejo. Sincelejo , Sucre, Colombia.
Toirac, L. (2012). Arqueología industrial del mueble en la ciudad de Santo Domingo.
Torabi, E. (2009). Fuzzy hierarchical production planning (with a case study), Fuzzy Sets and
Systems.
Torabi, S. H. (2010). An interactive possibilistic programming approach for multiple objective
supply chain master planning, Fuzzy Sets and Systems.
UNIDO. (2013). United Nations Development organization.
Villegas Sáenz, L. A., & Villegas Sáenz, L. M. (2009). Clasificación y caracterización de las
empresas de. Bogotá.
Viloria, A., Jiménez, L., & Ospina, A. (2012). Caracterización de la producción en las unidades
de negocios pertenecientes al sector de la manufactura de muebles en Sampués.
Sincelejo - Sampués.
Zamora, C., & González, J. M. (2011). Finanzas y Carbono: activos, mercados y operaciones
financieras.
Zeledon, K. P., & Kuant, R. O. (2014). Control del Inventario de productos terminados en la
Fábrica de alimentos “La Matagalpa” durante el primer semestre del año 2013.
El presente estudio de investigación se ocupa de diseñar un modelo matemático de planificación de la producción considerando las diferentes variables que se presentaron en un entorno no determinista como el sector maderero de “Las Américas” en Sincelejo, Sucre. Se pudieron identificar problemas relacionados a la productividad en el sector mediante el modelamiento matemático a través de herramientas de la producción como el MRP – Plan de Requerimiento de Materiales y el MPS – Plan Maestro de Producción. Se estableció que, en las tres microempresas objeto de estudio denominadas “Artes y Diseños”, “Muebles Ian” y “Muebles La Bucaramanga” no existía un MRP que permitiera el abastecimiento adecuado de insumos para la elaboración de los productos comercializados por lo que se procedió a realizar la caracterización del sector en general a través de una encuesta, seguido de un estudio de tiempos teniendo en cuenta los procesos de fabricación para establecer las diferentes variables que influyen en el proceso de producción. Se analizaron los costos de mano de obra, esta información permitió la elaboración un modelo matemático de planificación de la producción codificado en un software de optimización llamado General Algebraic Modeling System – GAMS. Esta herramienta permite a las empresas de la parte productiva generar las cantidades de materias primas a comprar durante los periodos de tiempo, el tipo de madera a utilizar para cada producto y la cantidad de productos a fabricar y en la parte financiera; calcular los costos y la utilidad. A través de GAMS se tiene la confianza de que los resultados serán acordes a lo planteado por los decisores ya que considera aspectos relevantes del modelamiento matemático y arroja la solución más óptima posible. La utilidad obtenida en el sector permite corroborar que lo dicho en relación a la herramienta utilizada es acorde a la realidad, entregando óptimos resultados. El trabajo.
The present research study is concerned with designing a mathematical model for production planning considering the different variables that were presented in a non-deterministic environment such as the logging sector of “Las Américas” in Sincelejo, Sucre. Problems related to productivity in the sector could be identified through mathematical modeling through production tools such as the MRP – Materials Requirements Plan and the MPS – Master Production Plan. It was established that, in the three microenterprises under study called “Artes y Diseños”, “Muebles Ian” and “Muebles La Bucaramanga” there was no MRP that would allow the adequate supply of inputs for the production of the marketed products, so proceeded to characterize the sector in general through a survey, followed by a time study taking into account the manufacturing processes to establish the different variables that influence the production process. Labor costs were analyzed, this information allowed the development of a mathematical production planning model encoded in an optimization software called General Algebraic Modeling System – GAMS. This tool allows companies in the productive part to generate the quantities of raw materials to purchase during the periods of time, the type of wood to use for each product and the quantity of products to be manufactured and in the financial part; calculate costs and profit. Through GAMS there is confidence that the results will be in accordance with what was proposed by the decision-makers since it considers relevant aspects of mathematical modeling and yields the most optimal solution possible. The utility obtained in the sector allows us to corroborate that what was said in relation to the tool used is in accordance with reality, delivering optimal results. El trabajo.
Ingeniería Industrial
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