Comparación de sistemas basados en tarjetas mediante métodos Taguchi

VIII Cong eso de Ingenie ía de O ganización Leganés, 9 y 10 de sep iemb e de 2004 Compa ación de sis emas basados en a je as median e mé odos Taguchi* Ped o L. González Rod íguez, José M. F amiñán To es, José M. León Blanco, Ra ael Ruiz-Usano Dp o. de O ganización Indus ial y Ges ión de Emp esas. Escuela Supe io de Ingenie os. Uni e sidad de Se illa. A enida de los Descub imien os, s/n. 41092 Se illa. ped [email protected], [email p o ec ed], [email protected], [email protected] Resumen Los sis emas de con ol basados en a je as han sido ampliamen e aplicados en sis emas de p oducción y es udiado po in es igado es en las úl imas décadas. Los sis emas más conocidos basados en a je as son los sis emas Kanban y Conwip, aunque exis en o os que han sido desa ollados ecien emen e. Sin emba go se ha comp obado que ningún sis ema unciona mejo que o o en odas las si uaciones posibles. Pa ece in e esan e de e mina el sis ema de con ol de la p oducción que ob iene mejo es esul ados bajo las condiciones de ince idumb e de los en o nos de p oducción. Po o a pa e es conocida la impo ancia de los mé odos de Taguchi como una he amien a de ayuda pa a la selección en e di e en es p oduc os, p ocesos o se icios. Los mé odos Taguchi se basan en el concep o de calidad ue a de línea, a ando de iden i ica los p oduc os, p ocesos o se icios que son más obus os, en el sen ido de que son menos a iables an es las condiciones de ince idumb e. El obje i o de es e abajo es aplica los mé odos de Taguchi pa a selecciona el sis ema de con ol de la p oducción basado en a je as más obus o, bajo di e en es condiciones de uido. Palab as cla e: Con ol de la p oducción, Taguchi, simulación 1. In oducción Los sis emas de con ol basados en a je as han sido ampliamen e aplicados en sis emas de p oducción y es udiado po in es igado es en las úl imas décadas. Un sis ema de con ol de la p oducción basado en a je as es un mecanismo de con ol de la p oducción que emplea a je as pa a con ola el in en a io en p oceso del sis ema, e Ge shwin (2000). El sis ema basado en a je as más conocido es el sis ema Kanban - e po ejemplo Sugimo i (1977)-, aunque o os sis emas de con ol de la p oducción emplean es e ipo de mecanismo basado en a je as, ales como los sis emas Conwip (Spea man e al. 1990), S ock base ( e po ejemplo Bon ik e al. 1997 ó Gau y 2000), Kanban gene alizado ( e po ejemplo Buzaco 1989, Zipkin 1989 ó F ein e al. 1995), Kanban gené ico (Chang y Yih 1994), Kanban ex endido (Dalle y and Libe opoulos 2000) o el sis ema híb ido Kanban-Conwip (Bon ik e al. 1997). La mayo pa e de es e ipo de sis emas han sido aplicados en en o nos eales de p oducción y compa ados en e ellos bajo di e en es condiciones de p oducción. Si compa amos el * Es e abajo se de i a de la pa icipación de sus au o es en un p oyec o de in es igación con inanciación p oceden e del Minis e io de Ciencia y Tecnología (P oyec o DPI2001-3110), y con co inanciación p o enien e del Fondo Eu opeo de Desa ollo Regional (FEDER). 193 uncionamien o de dos sis emas puede ocu i que el p ime sis ema ob enga mejo es esul ados que el segundo bajo un de e minado escena io, mien as que el segundo puede consegui mejo es esul ados que el p ime o en o o escena io di e en e. Po an o, se puede a i ma que ningún sis ema unciona mejo que o o en odas las si uaciones posibles. Sin emba go sólo hay unas pocas compa a i as de uncionamien o en e sis emas de con ol de la p oducción basados en a je as pa a cie os escena ios. En F aminan e al. (2003) se mues a un esumen sob e las compa a i as en e dis in os sis emas de con ol de la p oducción. Po o a pa e hay que des aca que hay cie os ac o es bajo ince idumb e que pueden a ec a el uncionamien o de los sis emas (po ejemplo el ni el de se icio obje i o, el g ado de desequilib ado de la línea o el po cen aje de ep ocesado). Pa ece in e esan e de e mina el sis ema de con ol de la p oducción que ob iene mejo es esul ados bajo las condiciones de ince idumb e de los en o nos de p oducción. Po o a pa e es conocida la impo ancia de los mé odos de Taguchi como una he amien a de ayuda pa a la selección en e di e en es p oduc os, p ocesos o se icios. Los mé odos Taguchi se basan en el concep o de calidad ue a de línea, a ando de iden i ica los p oduc os, p ocesos o se icios que son más obus os, en el sen ido de que son menos a iables an es las condiciones de ince idumb e. Es e mé odo emplea la elación señal- uido pa a selecciona aquel p oduc o o p oceso más obus o, Taguchi y Wu (1980). Aunque la me odología de Taguchi no es á lib e de c í ica, hay que des aca que ha sido aplicada exi osamen e en una g an a iedad de p oblemas en el ámbi o indus ial. El obje i o de es e abajo es aplica los mé odos de Taguchi pa a selecciona el sis ema de con ol de la p oducción basado en a je as más obus o, bajo di e en es condiciones de uido. 2. Expe imen ación En es a sección se desc iben los escena ios que nos ayuda án a analiza el compo amien o de los dis in os sis emas de con ol de la p oducción a compa a . Pa a simpli ica el análisis, y eniendo en cuen a las limi aciones en los iempos de compu ación, se ha decidido conside a en la compa ación los siguien es sis emas: Kanban, Conwip, S ock base, Kanban gene alizado y Kanban gené ico. Ha sido excluido el sis ema Kanban ex endido, dado que equie e un g an es ue zo compu acional pa a su op imización. Como se comen a en la úl ima sección, es a compa a i a se puede ex ende a dis in os sis emas de con ol híb idos, ales como el sis ema híb ido Kanban-Conwip, que no ha sido conside ado en es e abajo. El núme o de a je as es el p incipal pa áme o que a ec a al uncionamien o de los sis emas basados en a je as. Po an o, pa a compa a el uncionamien o de los sis emas en muy impo an e ob ene el núme o (o ec o ) de a je as que alcanzan el mejo uncionamien o en cada escena io. Pa a ello, noso os op imizamos cada sis ema, median e un p oceso de búsqueda exhaus i a, eniendo en cuen a odas las posibles combinaciones en el núme o de a je as o componen es del ec o de a je as. El núme o de a je as sólo es a á aco ado supe io men e. Aplicamos es e es udio a un sis ema o mado po es es aciones en línea y pa a un solo ipo de abajo. Pa a es udia el compo amien o del sis ema bajo una cie a a iedad de condiciones, seleccionamos es ac o es a dos ni eles que ca ac e izan los escena ios. Es os son: el g ado de desequilib io de la línea, el ni el de se icio obje i o y el po cen aje de ep ocesado. 194 La ecuación 1, ampliamen e u ilizada en la li e a u a, es una exp esión pa a de e mina el g ado de desequilib io de la línea, D I ( e Me al y E kip 1991). () () TWC N N TWC PTPT N TWC DI ii *max;minmax      −−= (1) donde, i PT es el iempo de p oceso de la es ación en una línea o mada po es aciones. iN N TWC es el iempo de p oceso de una es ación en una línea equilib ada o mada po es aciones. N TWC es la capacidad de abajo o al, medida como suma de odos los iempos de p oceso de la línea. En la abla 1 se mues an algunos alo es de los g ados de desequilib io, D I empleados en la li e a u a. Tabla 1. Valo es de DI Re e encia DI Villeda e al. 1988 0.0 a 1.4 (cada 0.2) 0.0 a 0.7 (cada 0.1) Me al y E kip 1991 0.0, 0.1, 0.2, 0.45 Ya uz y Sa i 1995 0.0, 0.1, 0.3, 0.5 En el p esen e abajo se es ablece el g ado de desequilib io en dos ni eles: 0.0 y 0.1. Pa a ello es ablecemos odas las es aciones con el mismo iempo de p oceso, excep o la cen al. Los iempos de p oceso siguen una dis ibución exponencial nega i a. En la abla 2 se mues a la media de los iempos de p oceso pa a los casos equilib ado y desequilib ado. Tabla 2. Media de los iempos de p oceso en cada es ación Es ación 1 Es ación 2 Es ación 3 Equilib ado 2,85 2,85 2,85 Desequilib ado 2,85 3 2,85 Respec o al ni el de se icio no conside amos demanda en espe a, es deci , la demanda que no se a iende en el ins an e, se pie de. Es ablecemos un ni el de se icio obje i o con dos posibles alo es, que de ini án dos posibles escena ios: 95 % y 98 %. Asumimos que el iempo en e llegadas de los clien es sigue una dis ibución exponencial con media 4.275 unidades de iempo. Es impo an e ene en cuen a que, en un sis ema de con ol basado en a je as, el núme o de a je as debe inc emen a se pa a alcanza un al o ni el de se icio. El alo elegido pa a el iempo en e llegadas de clien es ha sido es ablecido pa a pode alcanza los ni eles de se icio an es mencionados en un iempo azonable de compu ación. En muchos en o nos de p oducción es usual es ablece un con ol de calidad en una o a ias es aciones de la línea. Es os con oles pueden de ec a que abajos deben se ep ocesados. En el p esen e abajo conside amos dos posibles es ados espec o los abajos ep ocesados. 195 En el p ime caso asumimos que no hay ep ocesado, mien as que en el segundo asumimos que el 11 % de los abajos debe se ep ocesado en cada es ación. En la abla 3 se mues a el esumen de los dis in os es ados de las a iables enidas en cuen a en nues a expe imen ación. Tabla 3. Fac o es y ni eles Valo codi icado -1 1 Rep ocesado (%) 0 11 G ado de desequilib io (DI) 0.0 0.1 Fac o es Ni el de se icio (%) 95 98 Los pa áme os de simulación, han sido es ablecidos po medio de simulaciones pilo o en cada sis ema conside ado y en una a iedad de escena ios. Teniendo en cuen a los casos más es ic i os se ha seleccionado un ho izon e de simulación de 10.000 unidades de iempo, un pe iodo de calen amien o de 2.500 unidades de iempo y 15 éplicas pa a cada expe imen o. Una ez es ablecidos los pa áme os de simulación, seleccionamos el núme o de a je as que p oduce el meno in en a io en p oceso, WIP, y a la ez alcanza el ni el de se icio especi icado, pa a cada escena io y ipo de sis ema. Como nos in e esa es udia la obusez an e di e en es condiciones de p oducción, conside amos los ac o es an e io men e mencionados como ac o es de uido y de es a mane a aplica la me odología de Taguchi. Hemos seleccionado pa a ello una ma iz donde in oduci emos los pa áme os que a ec an al sis ema. En cada expe imen o se ha e aluado el in en a io medio en p oceso, WIP, eniendo en cuen a un in e alo de con ianza del 99 %. Los esul ados del WIP se mues an en la abla 4. 8 L Tabla 4. Resul ado de los expe imen os Escena io 12 34567 8 Ganancia Rep ocesado -1-1-1-1111 1 DI -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 FACTORES DE RUIDO Ni el de se icio -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 η Kanban 8,94 ±0,24 12,31 ±0,27 9,33 ±0,14 12,81 ±0,37 10,74 ±0,76 16,01 ±0,33 11,45 ±0,39 17,15 ±0,40 -22,04 Conwip 9,06 ±0,09 11,86 ±0,10 9,09 ±0,06 12,75 ±0,08 10,59 ±0,09 14,23 ±0,10 11,54 ±0,10 15,28 ±0,20 -21,57 S ock base 8,14 ±0,08 10,89 ±0,09 8,47 ±0,05 10,90 ±0,09 9,81 ±0,08 13,29 ±0,13 10,58 ±0,12 13,78 ±0,06 -20,75 Kanban gene alizado 8,54 ±0,19 11,63 ±0,35 9,06 ±0,37 12,01 ±0,37 10,30 ±0,30 14,82 ±0,40 10,46 ±0,38 15,33 ±0,39 -21,40 SISTEMA Kanban gené ico 8,11 ±0,05 10,14 ±0,33 8,16 ±0,05 10,88 ±0,20 9,80 ±0,31 12,89 ±0,26 10,15 ±0,28 13,54 ±0,37 -20,52 En la úl ima columna se incluye el alo de la elación señal- uido o ganancia, de acue do a la exp esión 2 ( e Wu y Wu 1996):       −= ∑ = n i i y n1 2 1 log10 η (2) donde, 196 η es la elación señal- uido en decibelios n es el núme o de escena ios (8 en es e caso) i y es el alo de la espues a media, WIP, pa a un cie o escena io Es a exp esión se emplea en sis emas cuya espues a debe se minimizada. Se conside a el sis ema más obus o aquel que maximice el alo de la elación señal- uido. Pa a un c i e io di e en e de op imización se deben emplea o as exp esiones ( e po ejemplo Wu y Wu 1996). La igu a 1 mues a los esul ados de la elación señal uido mos ados en la abla 4. Figu a 1. Resul ados -22,5 -22 -21,5 -21 -20,5 -20 -19,5 Kanban gené ico S ock base Kanban gene alizado Conwip Kanban Los esul ados de la igu a 1 mues an que espec o al c i e io de diseño obus o de Taguchi, el uncionamien o del sis ema Kanban gené ico supe a al uncionamien o del es o de sis emas en los dis in os escena ios, bajo unas condiciones de a iabilidad de ni el de se icio, g ado de desequilib io de la línea y ep ocesado de abajos. Hay que ene ambién en cuen a que el sis ema S ock base unciona de mane a simila al sis ema Kanban gené ico. Po o a pa e, los sis emas Conwip y Kanban gene alizado alcanzan esul ados simila es. Los peo es esul ados se ob ienen con el sis ema Kanban. 3. Conclusiones En el p esen e abajo se ha discu ido la impo ancia de es ac o es que a ec an al uncionamien o de los sis emas de con ol de la p oducción: el ni el de se icio obje i o, el g ado de desequilib io de la línea y el po cen aje de abajos ep ocesados. Pos e io men e hemos compa ado el uncionamien o de los dis in os sis emas basados en a je as, con el obje i o de selecciona el más obus o, en condiciones de a iabilidad en el en o no de p oducción y empleando pa a ello la me odología de diseño obus o de Taguchi. Bajo las condiciones conside adas, el sis ema Kanban gené ico ha demos ado se el sis ema basado en a je as más obus o, mien as que los peo es esul ados han sido ob enidos po el sis ema Kanban. 197 Fu u as in es igaciones debe ían conside a o os sis emas basados en a je as, ales como los sis emas híb idos y los sis emas pa ame izados ( e Gau y 2000), así como ac o es de uido adicionales ales como a e ías en las es aciones y demanda en espe a. 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