Abstract:
Este trabajo trata sobre el estudio de la situación actual de una planta procesadora de refrescos congelados y el desarrollo de una metodología que busca mejorar la configuración de la planta para abordar la demanda semanal de sus productos.
La organización es una empresa guayaquileña que elabora productos helados en una importante variedad de formatos y sabores. Al ser una industria alimenticia, esta empresa está sujeta a variables de producción como requisitos normativos de inocuidad sumadas a las complejidades habituales dentro de todo proceso productivo, lo que sumado a la necesidad de entrega de productos en todos los formatos disponibles abrió una brecha para el presente proyecto.
La metodología utilizada fue un modelo de optimización matemática, basada en investigación de operaciones, específicamente un modelo de asignación, que entrega la mejor configuración de las maquinas disponibles traducido en de horas planificadas por línea, que permite entregar el volumen de producción solicitado en el periodo definido al menor costo posible, generando un ahorro semana a semana.
Se inició el proyecto con el levantamiento de los principales parámetros que impactan al costo de producción por tonelada, como detergentes de limpieza, energía, refrigerante y costos de mano de hora o labor. Posteriormente fueron definidas las restricciones bajo las que el modelo debe manejarse, como el cumplimiento de la demanda, horas asignables semanalmente, disponibilidad de moldes y de no negatividad. Luego de esto y con la definición de la variable de decisión que fue las cajas asignadas diariamente a cada línea, se procedió a formular la función objetivo. Todo esto, fue llevado a una hoja de cálculo de Microsoft Excel, y con su herramienta Solver, se diseñó el modelo que hizo posible una configuración de planta al menor costo semana a semana.
Con esta herramienta desarrollada, la organización por medio de su planificador de la producción logró entregar el producto solicitado generando ahorros importantes que permitieron reducir el costo de producción por tonelada en el periodo estudiado.
