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1.3METODOS DE PLANEACION AGREGADA: METODOS HEURÍSTICOS Y M

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by

salvador rodrigues

on 19 March 2014

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Transcript of 1.3METODOS DE PLANEACION AGREGADA: METODOS HEURÍSTICOS Y M

62
ECG
bpm
La planeación agregada (combinada), se encuentra ubicada en el nivel táctico del proceso jerárquico de planeación.

Su función radica en establecer los niveles de producción en un tiempo que generalmente fluctúa entre 3 y 18 meses.

PLANEACIÓN AGREGADA
PLANEACIÓN
AGREGADA


La decisión de la planeación agregada establece niveles de producción generales a mediano plazo.
Por ello que se hace necesario que en la empresa se implemente dichos procesos, tomando decisiones y políticas que se relacionen con el tiempo extra, contrataciones, despidos, subcontrataciones y niveles de Inventario.

El término agregado, implica que las cantidades a producir se deben establecer de manera global o para una medida general de Producción: unidad de peso, unidad de volumen, tiempo de uso de la fuerza de trabajo o valor en dinero.

PLANEACIÓN AGREGADA
La planeación y programación de operaciones se centra en:

1)El volumen
2)En el tiempo de producción de los productos
3)La utilización de la capacidad de las
Operaciones.
4)Establecimiento de un equilibrio entre los productos
5)La capacidad entre los distintos niveles para lograr competir adecuadamente

Método Heurístico

La palabra heurística proviene de la palabra griega heuriskein que significa descubrir, encontrar.
Por heurística entendemos una estrategia, método, criterio o truco usado para hacer más sencilla la solución de problemas difíciles.

El conocimiento heurístico es un tipo especial de conocimiento usado por los humanos para resolver problemas complejos.




1.3 METODOS DE PLANEACION AGREGADA: METODOS HEURÍSTICOS Y METODOS DE OPTIMIZACIÓN
Un método heurístico es un procedimiento para resolver un problema de optimización bien definido mediante una aproximación intuitiva, en la que la estructura del problema se utiliza de forma inteligente para obtener una buena solución.

Método Heurístico

En Investigación Operativa, el término heurístico tiene una concepción más exigente:

Se califica de heurístico a un procedimiento para el que se tiene un alto grado de confianza, aunque no se garantice su optimalidad o su factibilidad, e incluso, algunos casos, no se llegue a establecer lo cerca que se está de dicha situación. Se usa el calificativo heurístico en contraposición a exacto

El método heurístico se basa en la utilización de reglas empíricas para llegar a una solución.

El método heurístico conocido como “IDEAL”. formulado por Bransford y Stein (1984), incluye cinco pasos:

Identificar el problema.
Definir y presentar el problema.
Explorar las estrategias viables.
Avanzar en las estrategias.
Lograr la solución y volver para evaluar los efectos de las actividades.

El matemático Polya (1957) también formuló un método heurístico para resolver problemas que se aproxima mucho al ciclo utilizado para programar .
Cuando se resuelven problemas, intervienen cuatro operaciones mentales:

1. Entender el problema

2. Trazar un plan

3. Ejecutar el plan (resolver)

4. Revisar

1. COMPRENDER EL PROBLEMA.

Leer el problema varias veces
Establecer los datos del problema
Aclarar lo que se va a resolver (¿Cuál es la pregunta?)
Precisar el resultado que se desea lograr
Determinar la incógnita del problema
Organizar la información
Agrupar los datos en categorías
Trazar una figura o diagrama.

2. HACER EL PLAN.

Escoger y decidir las operaciones a efectuar.

Eliminar los datos inútiles.
Descomponer el problema en otros más pequeños.

3. EJECUTAR EL PLAN (Resolver).
Ejecutar en detalle cada operación.
Simplificar antes de calcular.
Realizar un dibujo o diagrama.
Verificar por apreciación que la respuesta es adecuada.

4. ANALIZAR LA SOLUCIÓN (Revisar).

Dar una respuesta completa
Hallar el mismo resultado de otra manera.

Verificar por apreciación que la respuesta es adecuada.

Reglas Heurísticas:

Actúan como impulsos generales dentro del proceso de búsqueda y ayudan a encontrar, especialmente, los medios para resolver los problemas.

* Separar lo dado de lo buscado.
* Representar magnitudes dadas y buscadas con variables.
* Determinar si se tienen fórmulas adecuadas.
* Utilizar números (estructuras más simples) en lugar de datos.
* Reformular el problema.

Estrategias Heurísticas

Se comportan como recursos organizativos del proceso de resolución, que contribuyen especialmente a determinar la vía de solución del problema abordado.
Existen dos estrategias:

* El trabajo hacia adelante: se parte de lo dado para realizar las reflexiones que han de conducir a la solución del problema.

*El trabajo hacia atrás: se examina primeramente lo que se busca y, apoyándose de los conocimientos que se tienen, se analizan posibles resultados intermedios.

Técnicas para aplicar este método:
* Si no consigues entender un problema, dibuja un esquema.* Si no encuentras la solución, haz como si ya la tuvieras y mira qué puedes deducir de ella (razonando a la inversa).

Técnicas para aplicar este método:
* Si el problema es abstracto, prueba a examinar un ejemplo concreto
* Intenta abordar primero un problema más general (es la “paradoja del inventor”: el propósito más ambicioso es el que tiene más posibilidades de éxito).

AMFE
METODO PARA INGENIEROS

El sistema AMFE fue introducido formalmente a finales de los años 40 para su uso por las fuerzas armadas de los Estados Unidos, En los años 70 Ford introdujo el sistema AMFE en la industria del automóvil para mejorar la seguridad, la producción y el diseño, tras el escándalo del Ford Pinto.

Un análisis modal de fallos y efectos (AMFE) es un procedimiento de análisis de fallos potenciales en un sistema de clasificación determinado por la gravedad o por el efecto de los fallos en el sistema. Las causas de los fallos pueden ser cualquier error o defecto en los procesos o diseño, especialmente aquellos que afectan a los consumidores, y pueden ser potenciales o reales
Es utilizado habitualmente por empresas manufactureras en varias fases del ciclo de vida del producto.
En un AMFE, se otorga una prioridad a los fallos dependiendo de cuan serias sean sus consecuencias, la frecuencia con la que ocurren y con qué dificultad pueden ser localizadas.

Debe crearse una hoja de trabajo con las necesidades y que contenga la información importante sobre el sistema como fecha de revisión o nombre de los componentes.

En esta hoja de trabajo todos los ítems o funciones o el título deben ser listados de una forma lógica, basada en diagramas de bloques
PASOS PARA REALIZAR UN AMFE:
Paso 1: Severidad

Determinar todos los modos de fallos basados en los requerimientos funcionales y sus efectos Ejemplos de modos de fallos son: cortocircuitos eléctricos, corrosiones o deformaciones.


Es importante apuntar que un fallo en un componente puede llevar a un fallo en otro como modo de fallos debe ser listado en términos técnicos y por función.

Paso 2: Incidencia

En este paso es necesario observar la causa del fallo y determinar con qué frecuencia ocurre. Esto puede lograrse mediante la observación de productos o procesos similares y la documentación de sus fallos. La causa de un fallo está vista como un punto débil del diseño. Todas las causas potenciales de modo de fallos deben ser identificadas y documentadas utilizando terminología técnica.

Paso 3: Detección

Cuando las acciones adecuadas se han determinado, es necesario comprobar su eficiencia y realizar una verificación del diseño. Debe seleccionarse el método de inspección adecuado. En primer lugar un ingeniero debe observar los controles actuales del sistema que impidan los modos de fallos o bien que lo detecten antes de que alcance al consumidor.

USOS DE AMFE
Desarrollo de un sistema que minimice la posibilidad de fallos.
Desarrollo de métodos de diseño y sistemas de prueba para asegurar que se eliminan los fallos.
Evaluación de los requisitos del consumidor para asegurar que estos no causan fallos potenciales.

Ventajas
Mejora de la calidad, fiabilidad y seguridad de un producto o proceso

Mejorar la imagen y competitividad de la organización

Aumentar la satisfacción del usuario

Reducir el tiempo y coste de desarrollo del sistema

Recopilación de información para reducir fallos futuros y capturar conocimiento de ingeniería

LIMITACIONES
Puesto que un AMFE depende de los miembros del comité que examinan los fallos, está limitado por su experiencia previa. Si un fallo no puede ser detectado, será necesario contar con ayuda externa de consultores que conocen una amplia variedad de problemas y fallos.

Modelos de optimización
Los gerentes de operaciones a menudo emplean modelos formales para ayudarse en el análisis de problemas y para recomendar soluciones

Como ayuda a menudo encuentran de utilidad encontrar un algoritmo, un conjunto prescrito de pasos (un procedimiento) que les permite alcanzar una meta.

En los modelos de optimización se desea encontrar la mejor solución
En ADO se destaca el uso de algoritmos de optimización como ayuda en la solución de problemas


Los modelos de optimización son un instrumento eficaz de planificación estratégica, facilitando así su utilización por las empresas, a continuación se demuestra cómo estas técnicas pueden ser una ayuda inestimable a la hora de organizar las distribuciones de productos.


Modelos de Transporte, Modelos de Ruta Más Corta, Modelos de Programación Lineal, Reglas de decisión lineal, pueden ser aplicados a la resolución de diversos problemas que requieran una optimización.

Los Modelos de Red
Denominamos “Modelos de Red" a aquellos modelos donde
intervienen orígenes y destinos. Dentro de los cuales se encuentran los Modelos de
Transporte y los Modelos de Ruta más Corta.

El Modelo de Transporte
Este modelo se propone determinar la forma de asignar los productos de los diferentes almacenes (u orígenes) a los diversos clientes (o destinos), con el fin de satisfacer la demanda con el menor coste de transporte posible. Para ello necesitaremos disponer de la información relativa a la demanda de cada uno de los clientes (destinos), así como de la disponibilidad de productos en cada almacén (orígenes). De la misma forma debemos conocer el coste unitario de transporte entre todas las combinaciones posibles de rutas origen-destino. Con estos datos, deberemos hacer mínimo el coste total de transporte.

El Modelo de la Ruta Más Corta
Se trata de un modelo de red (debido a la forma de diagrama de red usado para su representación), donde cada arco o rama que une dos nodos (elementos) que forman dicha red, viene caracterizado por un valor que representa la distancia (costo o tiempo) desde el nodo origen hasta el nodo destino. Si denominamos ruta o camino, a cualquier secuencia de arcos que conecte el nodo origen con el destino, la resolución consiste en encontrar la más corta posible.

Modelos de Programación lineal
Son modelos designados a la asimilación deficiente de los recursos limitados en actividades conocidas con el objetivo de satisfacer las metas deseadas. (maximizar beneficios o minimizar costos).

Este plan pretende especificar el numero de unidades de produccion

Elementos de un modelo de Programación lineal
Función objetivo

Variables de decisión

Restricciones funcionales

Pasos para la programación lineal:
Definir variables de decisión
Definir el objetivo o meta en términos de la variable de decisión
Definir las restricciones
Restringir todas las variables para que sean no negativas

Reglas de decisión lineal
Es un enfoque de modelización matemática bien conocido que proporciona un conjunto de ecuaciones para calcular la fuerza óptima de trabajo, el ritmo de producción y el nivel de inventarios para cada periodo dentro del horizonte de planeación. Este conjunto de ecuaciones se conoce como reglas de decisión lineal.

La ventaja de este procedimiento es que al igual que en la programación lineal, garantiza alcanzar una solución óptima y ahorrar los cálculos de ensayo y error.

Una desventaja del modelo es que varía en cada empresa, el procedimiento requiere de un estudio detallado de la estructura de costos de la compañía.

FASES DE LOS METODOS DE OPTIMIZACION
En esta fase del proceso se necesita: una descripción de los objetivos del sistema, es decir, qué se desea optimizar; identificar las variables implicadas, ya sean controlables o no; determinar las restricciones del sistema.

Debe decidir el modelo a utilizar para representar el sistema. Debe ser un modelo tal que relacione a las variables de decisión con los parámetros y restricciones del sistema. Es recomendable determinar si el modelo es probabilístico o determinístico.

Una vez que se tiene el modelo, se procede a derivar una solución matemática empleando las diversas técnicas y métodos matemáticos para resolver problemas y ecuaciones.
Requiere que se determine si dicho modelo puede predecir con certeza el comportamiento del sistema, con el tiempo se podrá ajustar el modelo.
Interpretar resultados y dar soluciones.

Este plan pretende especificar
el numero de unidades de produccion.
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