ANÁLISIS DEL PROCESO PRODUCTIVO DE UNA EMPRESA DE .
ANÁLISIS DEL PROCESO PRODUCTIVO DE UNA EMPRESA DECONFECCIONES: MODELACIÓN Y SIMULACIÓNA DRESSMAKING FACTORY PRODUCTION PROCESS ANALYSIS: MODELINGAND SIMULATIONPaola A. Sánchez1, Fernando Ceballos2, Germán Sánchez Torres3Fecha de recepción: 24 de Septiembre de 2014Fecha de aprobación: 27 de Julio de 2014Referencia: P.A. Sánchez, F. Ceballos, G. Sánchez Torres. (2015). Análisis del proceso productive de una empresa deconfecciones: modelación y simulación. Ciencia e Ingeniería Neogranadina, 25 (2), pp 137 - 150, DOI: http://dx.doi.org/10.18359/rcin.1436RESUMENEl modelado y simulación de pequeños sistemas industriales ha adquirido gran importancia enlos procesos de toma de decisiones, toda vez que les permite a microempresas fundamentar susdecisiones de producción. Este artículo hace un análisis de una empresa dedicada a la confecciónde ropa exterior masculina con una producción semanal promedio de 490 prendas. La motivacióndel estudio radica en el interés de incrementar su productividad; por esto, se desarrolló un modelodel sistema real con la herramienta Arena , logrando identificar las partes de los procesosresponsables de atrasos y “cuellos de botella” que permitieron plantear el escenario de solución.Este documento muestra los resultados de la simulación del sistema real y una comparación conun escenario de mejora que presentó un aumento en la productividad.Palabras clave: Simulación Discreta, Modelamiento, Confecciones, Toma de Decisiones, Arena .1. Ingeniera Industrial, Doctora en Ingeniería de Sistemas, docente investigador, Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia, psanchez9@unisimonbolivar.edu.co2. Ingeniero de Sistemas, Doctor en Ingeniería de Sistemas, profesor asistente, Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia, yony.ceballos@udea.edu.co3. Ingeniero de Sistemas, Doctor en ingeniería de sistemas, profesor asistente, Universidad del Magdalena, Santa Marta, Colombia, gsanchez@unimagdalena.edu.coCIENCIA E INGENIERÍA NEOGRANADINA137Volumen 25-2
Cien. Ing. Neogranadina, 25(2): 137-150, 2015ABSTRACTModeling and simulation of small industrial systems, has become important in the decisionmaking processes, because it allows small companies to make their production decisions. Thisarticle analyses a company engaged in the manufacture of men’s outwear with average weeklyproduction of 490 units. The motivation of this study lies in the interest the company ownershave to increase its productivity; for this reason, a model of the real system with Arena toolwas developed. With this model, it was possible to recognize the process parts that cause delaysand bottlenecks and from there it was suggested a valid solution scenario. This paper shows theresults of real system simulation and proposes two scenarios which provide an increase in theproductivity.Keywords: Discrete Simulation; Modeling; Dressmaking factory; Decision Making; ARENA .INTRODUCCIÓNEn la actualidad, en el sector empresarial existela necesidad de ser cada día más competitivos,lo que obliga a las organizaciones a analizarsus procesos para obtener una mejor calidadque le permita cumplir con las necesidades yexpectativas de los clientes. La competitividadempresarial, en el contexto de la globalización,exige a las organizaciones para ser sosteniblesen mercados nacionales e internacionalestener una administración de los procesosproductivos más eficiente y eficaz de susrecursos financieros, humanos, tecnológicos,entre otros [1].La toma de decisiones es un proceso que puedegenerar diferentes impactos en los procesosproductivos. Dichas decisiones se puedenrealizar empleando técnicas de investigaciónde operaciones en función del nivel decomplejidad de los problemas, del costo queacarrea dicha decisión y de la información138conocida al momento de tomar la decisión. Portanto, en las pequeñas y medianas empresasutilizan técnicas de toma de decisionesbasadas en la experiencia de los actores de losprocesos o con experiencias exitosas en otrasempresas, pero sin la posibilidad de validar laeficiencia de las decisiones [2-3]. Es necesarioque estas empresas cuenten con unasherramientas de toma de decisiones que norepresenten una inversión significativa y quepermitan hacer ensayos de las configuracionesideales analizadas en el proceso [4-5], comola simulación computacional. Los modelosde análisis y simulación son llevados a cabocon el objetivo de conocer mejor sistemascomplejos, para desarrollar y probar nuevosrecursos, procesos, políticas o sistemas conlas expectativas de fabricación modernas sinla necesidad de desarrollarlos en la realidad,reuniendo información y conocimiento sinperturbar el sistema actual [6].La simulación de sistemas es una alternativapara conocer de forma acertada los puntosPaola A. Sánchez, Fernando Ceballos, Germán Sánchez Torres
críticos que pueden tener los procesos deproducción de una empresa y con estosmodelar soluciones que incrementen laeficiencia y que reduzcan los tiempos en lasdiferentes actividades realizadas durante laproducción de un artículo o la prestación de unservicio.Este artículo hace un análisis de los procesosdentro de la cadena de producción de unaempresa dedicada a la confección de ropaexterior masculina del sector de confecciones.La confección es entendida como latransformación de un conjunto de partes opiezas hechas de textiles en prendas de vestir.En Colombia, esta industria es consideradamadura y en crecimiento, desarrollada en todoel país con focos principales en Bogotá, Medellíny Cali, y representa el 1,17 % del PIB nacional yel 9,82 % de la industria manufacturera [7].Diferentes trabajos se han realizadocon el objetivo de integrar estrategiascomputacionales que permitan analizary optimizar los procesos de producciónen la industria de confecciones. En ordencronológico, en [8] se muestra la aplicaciónde la simulación para optimizar las variablesdel proceso de planificación de la produccióncomo la disponibilidad de materiales, larelación entre la eficiencia del sistema ylas órdenes de producción en relación conlas preferencias de los clientes en color delproducto. En [9] se analizaron los efectos,en el diseño de instalaciones de producción,de diversos factores como disposición delproducto, tiempos de inactividad de lasmáquinas, tamaños de los lotes y la capacidadde transporte de productos. Esto les permitióconcluir que considerar varios parámetros enconjunto al diseñar las instalaciones podríaevitar el deterioro del rendimiento. En [10] sepropuso un modelo general para el procesode producción en empresa textil utilizandodinámica de sistemas cuyo objetivo eraidentificar los elementos que se deben integrara los costos de producción en las pequeñasy medianas empresas de confección. Esteanálisis permitió la construcción de un softwarepara modelar diferentes escenarios con elobjetivo de optimizar el proceso. En [11] seutilizaron modelos de simulación de eventosdiscretos para modelar el departamento decostura de una compañía de confecciones, loque permitió estimar los efectos de diferentesconfiguraciones en tiempo y capacidadde producción, eliminación de retardos yoptimización de recursos. En [12] se describeuna metodología para mejorar el sistema deproducción en pequeñas y medianas empresasy se modela el sistema mediante eventosdiscretos. El objetivo fue evaluar diferentesescenarios que incluyen las llamadasprioridades competitivas de las cuales lacalidad y el tiempo de entrega resultaron serlas más relevantes. Un trabajo similar en laindustria textil es [13] en el cual se buscaoptimizar los horarios de trabajo en una líneamúltiple de confección de prendas de vestir.Sin importar la técnica de simulación utilizada,la literatura demuestra que esta constituyeuna herramienta fundamental para optimizarlos procesos productivos de las empresas.El objetivo del estudio se centró en el análisis delproceso productivo de una empresa nacionalpara incrementar la productividad identificandolas partes de los procesos responsables deatrasos y “cuellos de botella”. La empresaanalizada está caracterizada en la franja depequeñas y medianas empresas con tres añosde trayectoria dedicada fundamentalmentea la confección de ropa exterior masculina.Aunque la empresa elabora diferentesprendas, el análisis se concentra en el procesoCIENCIA E INGENIERÍA NEOGRANADINA139Volumen 25-2
Cien. Ing. Neogranadina, 25(2): 137-150, 2015de producción de camisas debido a que estaconstituye el producto de mayor demanday con la mayor participación en los ingresosde la compañía. El aporte principal consisteen mostrar al sector, de forma específicarepresentada en un caso de aplicación real, lasbondades de la incorporación de herramientastecnológicas que le permiten mejorar susprocesos.2. MATERIALES Y MÉTODOSLa metodología utilizada para analizar elproceso de producción de la empresa deconfecciones se describe en la figura 1.Específicamente, el esquema metodológicoutilizado posee tres etapas: formulacióndel problema, desarrollo del modelo yexperimentos de simulación. En la formulacióndel problema se atiende y define la necesidadparticular de la empresa de estudio, asícomo la recolección de los datos inicialesrelacionados con el proceso de producción. Enel desarrollo del modelo el objetivo principales la descripción y comprensión del modeloactual que opera, lo que permitirá construir el140modelo computacional y junto con los datosrecolectados validar la formulación obtenida.Finalmente, el modelo resultante es utilizadopara proponer nuevos escenarios de solución yanalizar el resultado de la incorporación dentrodel sistema actual.Para el proceso de validación se requiereemplear una metodología que permita tener encuenta las características propias de sistemamodelado, este trabajo adoptó la metodologíade validación descrita en la figura 2.3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN3.1 FORMULACIÓN DEL PROBLEMAEl nivel de ingresos percibido por la empresacorrespondiente a la producción de camisas,no está dentro de los valores típicos deempresas del mismo sector, en situacionescomparables en relación con el número demáquinas y operarios. Lo anterior evidenciala necesidad de hacer un análisis del procesoproductivo [15-16], mediante alguna técnicaformal como la simulación [17-18]. En el casode las empresas de confecciones, se puedeFigura 1. Diagrama de la metodología utilizada.Fuente: elaboración propia.Paola A. Sánchez, Fernando Ceballos, Germán Sánchez Torres
Figura 2. Proceso de validación de modelos (Modificado de [14]).Fuente: Elaboración propia.emplear la simulación para caracterizar lasetapas del proceso productivo en conjuntocon las estaciones de trabajo involucradas.Especialmente las estaciones asociadas conoperaciones manuales como son: máquinasplanas, fileteadoras, ojaladoras y en menormedida las máquinas botonadoras. En dichasmáquinas, la necesidad de tener un operariodisponible para que haga control del acceso dela prenda al proceso puede generar demoraspor diferentes problemas, tales como unatascamiento del material, averías en lamáquina y nivel de entrenamiento del operario.Se obtuvieron datos reales tomados enmúltiples días de trabajo de la empresa. Lamuestra se tomó en una semana durante 8horas diarias en cada una de los puestos deservicio del proceso productivo.3.2 DESARROLLO DEL MODELOEl proceso de simulación se realiza tomandocomo insumo la estructura real del procesoproductivo.Descripción del proceso realEl proceso real del taller produce 80 unidadesdiarias de camisas, para un total aproximado de490 unidades semanales, con una intensidadhoraria laboral de 48 horas por semana. Cuentacon 16 máquinas planas, una fileteadorapuntada de seguridad, una ojaladora, unabotonadora, dos planchas industriales y unaplana dos agujas, siendo en total 22 máquinas.La empresa tiene contratados 26 empleados,distribuidos de la siguiente manera: uno paraCIENCIA E INGENIERÍA NEOGRANADINA141Volumen 25-2
Cien. Ing. Neogranadina, 25(2): 137-150, 2015cada máquina, dos al manejo de las planchas ycuatro más para la terminación y empaque delproducto.En el proceso las partes cortadas que formanuna camisa se entregan al confeccionista,los bolsillos, los cuellos, las perillas, losdelanteros, las tapas, las almillas, lasespaldas y las mangas. Detalladamente,al comienzo pueden llevarse a cabo variosprocesos en paralelo: en las planchasse prehorman los bolsillos y se pega laentretela a los cuellos y a las perillas; en unamáquina plana son preparadas las tapas yen la fileteadora se unen las almillas a lasespaldas. Luego los bolsillos y los cuelloscon la entretela pasan por máquinas planaspara dejarlos preparados; igualmente, losdelanteros de las camisas y las perillas conla entretela pasan por la máquina plana dosagujas para dejar finalizados los delanteroscon las perillas. Para continuar con el procesode producción, los bolsillos preparados sepegan en los delanteros y luego se peganlas tapas, ambos procesos utilizan máquinasplanas. El resultando de este proceso son losdelanteros con los bolsillos completos.Posteriormente, se deben pegar los frentescon las espaldas utilizando la fileteadora paraobtener las camisas con el frente y la espalda yalistas. Cuando las camisas están listas con lasmangas se cierran en la fileteadora, se les haceel ruedo con una de las máquinas planas, sehacen los ojales con la ojaladora y se les ponenlos botones con la botonadora. En este puntodel proceso de producción las camisas estáncasi terminadas, las operaciones faltantes laconstituyen la primera parte de la terminación,que consta de pulir las hebras sobrantes yrevisar la calidad de la prenda, luego pasa aser planchada y, por último, nuevamente, aproceso de terminación donde se doblan yempacan. En general, el proceso es simple,debido a que la secuencia es un estándar en elproceso de confección de la empresa.En la figura 3 se presenta detalladamenteel flujo de una prenda en todo el procesoproductivo.Figura 3. Diagrama actual de proceso de confección de camisas.Fuente: Elaboración propia.142Paola A. Sánchez, Fernando Ceballos, Germán Sánchez Torres
El proceso inicia cuando se tiene en el gráficoun círculo oscuro al extremo izquierdo, delcual se pueden realizar múltiples actividades yfinaliza con otro círculo oscuro que solo poseeflechas de entrada.La construcción de un diagrama de procesospermitió obtener un modelo inicial desde unasecuencia de ensamble lógica. Posteriormente,este modelo lógico fue implementadoempleando un software de uso específico parasimulación de eventos discretos. El sistema dela empresa de confecciones se simuló con laherramienta Arena en su versión 14.0 [19].Todos los procesos para la confección de unacamisa fueron simulados y concatenados hastaobtener el producto final durante una hora.3.2.1 Construcción del modeloLa implementación se puede observar en figura4. La figura 4a ilustra el esquema general,Figura 4. Representación en ARENA del proceso actual de confección de camisas, a) esquemageneral, b) sub modelo de ensamble y c) sub modelo ojaladora-plancha-empaque.Fuente: Elaboración propia.CIENCIA E INGENIERÍA NEOGRANADINA143Volumen 25-2
Cien. Ing. Neogranadina, 25(2): 137-150, 2015los sub modelos de ensamble y el modeloojaladora-plancha-empaque se muestranen la figura 4b y 4c, respectivamente. Pararepresentar el conjunto de máquinas seemplea dentro de las entidades el objeto SET,el cual permite agrupar la disponibilidad de lasmismas en los objetos presentados y utilizarlos recursos de la forma en la cual se requieran.Para una simulación correcta en el software seinsertaron varios elementos etiquetadores quenombran cada parte de la camisa que llega a laempresa, es decir, los bolsillos, los cuellos, lasperillas, los delanteros, las tapas, las almillas,las espaldas y las mangas.Inicialmente, se requiere conocer lasdistribuciones de llegadas a cada una delas entidades identificadas en el sistema;en la tabla 1 se presenta un consolidado detal información. Todas las distribuciones seTabla 1. Distribuciones Estadísticas asociadas a cada proceso del sistema.EntidadesProcesoDistribución (segundos)BolsillosPlanchas IndustrialesCuellosN ( μ 54,12; σ2 3,08)PerillasPlanasCamisa TerminadaLogN ( μ 180,15; σ2 3,23)BolsillosN ( μ 48,96; σ2 2,91)CuellosU ( a 70; b 80)TapasN ( μ 54,14; σ2 2,38)Bolsillo/DelanteroU ( a 103; b 113)Bolsillo-Delantero/TapaN ( μ 55,21; σ2 2,45)Camisa-Frente-Espalda/CuelloU( a 45; b 55)RuedoN ( μ 28,21; σ2 2,12)PerillaN ( μ 118,5; σ2 4,38)Almillas-EspaldasPlana dos agujasFileteadoraDelantero-EspaldaCerrar CamisaN ( μ 51,93; σ2 2,92)Pegar MangasOjaladoraOjalesN ( μ 89,57; σ2 3,06)BotonadoraBotonesN ( μ 89,93; σ2 3,02)Terminación inicialCamisa TerminadaU ( a 115; b 125)Terminación final144Fuente: Elaboración propia.N ( μ 120,21; σ2 3,87)Paola A. Sánchez, Fernando Ceballos, Germán Sánchez Torres
hallaron utilizando el software Statgraphics XVI [20], mediante un proceso de pruebas debondad de ajuste aplicado sobre los datos de lamuestra obtenida en la empresa. Se emplearonlas distribuciones que mayor precisiónobtuvieron con respecto a los datos de cadaproceso y que fueran aptas para utilizar dentrode los modelos creados en el software Arena .3.2.2 Validación del modeloLos modelos de simulación generalmenteno son instrumentos de proyección conalta precisión, esto se debe al métodode integración que generalmente es unatécnica de aproximación para la estimaciónde muestras, el ajuste de las distribucionesy al error en la toma de datos [21-23]. Noobstante, es necesario validar y verificar elmodelo en relación con su ajuste.3.3 EXPERIMENTO DE SIMULACIÓNUna vez modelado el sistema y construidasu implementación se procedió a evaluarun escenario de solución. En las seccionessiguientes se describe el escenario de solucióny se muestran los resultados obtenidos.3.3.1 Estado actualEn la tabla 2 se muestran los resultados dela simulación del estado actual del sistema.La simulación es realizada durante unperiodo de tiempo de una hora para poderverificar que sea congruente con el sistemareal. El número de unidades producidas enel sistema real es 10 unidades, el cual escercano al modelo presentado que genera 9unidades.Tal como se observa en la tabla 2, el nivel deutilización de la máquina plana de dos agujas,fileteadora y las planchas sobrepasa el 35 %.Esto indica que no se pueden incrementarlas unidades a procesar en la botonadora y laojaladora, que se alimentan de los productosgenerados en las máquinas anteriores, loque evidencia una menor utilización de lasmismas.Tabla 2. Resultados de la simulación del estado actual del sistema.Trabajos CompletadosPorcentaje de usoBotonadora922,4%Ojaladora922,4%Plana dos agujas1135,9%Fileteadora3955.9%Plancha 13265,3%Plancha 23260,8%Tiempo promedio en el sistema43.2minNúmero de trabajos terminadosFuente: Elaboración propia.9CIENCIA E INGENIERÍA NEOGRANADINA145Volumen 25-2
Cien. Ing. Neogranadina, 25(2): 137-150, 2015El número de unidades procesadas es mayoren la fileteadora y las planchas; sin embargo,las planchas realizan una mayor cantidadde procesos, por tanto, para aumentar laproductividad se debe intervenir en esterecurso. Otra situación importante dentro delmodelo es que la botonadora y la ojaladorase pueden emplear para otros procesos dela empresa, ya que cada prenda elaboradademanda un uso escaso de este recurso, lo cualpuede orientar la solución de este escenariohacia la diversificación de producción e incurriren otros mercados.Después de un acercamiento inicial al sistemay de un reconocimiento primario de suscomponentes y características principales, sepropone el escenario de solución alternativoque permita incrementar la productividadde la compañía. La evaluación del estadoactual de la compañía permitió identificar queexiste una estación que genera retrasos en elsistema general y que requiere la ejecución decantidades considerables de unidades, comolas estaciones planchas. Tal como lo proponenalgunos autores [24], una alternativa desolución posible es incrementar el número derecursos que producen retrasos.3.3.2 Escenario solución: incremento derecurso planchas industrialesSe propone un aumento en el número demáquinas que podrían estar actuando comoun “cuello de botella” en el sistema. Analizandolas filas de mayor porcentaje de utilizacióny aquellas máquinas que más procesosmanejaban se simuló el sistema añadiendouna plancha encargada únicamente de recibirlas camisas terminadas, liberando esteproceso de las otras dos planchas existentes.La solución planteada es viable, toda vez que146permite una mejor utilización de las planchaslo que permite una mayor disponibilidad deproductos en procesos posteriores.En la tabla 3 se presentan los resultados deincluir una plancha especializada en el procesode camisa terminada. Se puede analizarcomo el total de productos terminados enuna hora aumentó en promedio a 10 camisasy el tiempo promedio en el sistema tuvo unavariación considerable, al disminuir en unminuto aproximadamente en la elaboración deun producto, con lo que se logró incrementarla productividad de la empresa. Al aumentarel recurso planchas industriales se generóun incremento del 11,11 % en la producciónde la semana. Sin embargo, los procesos deplanchado deben realizarse en forma paralela,lo cual genera tiempos de ocio en las planchas;a pesar de esto, hay una mejora en la eficienciapor el incremento en el número de trabajoscompletados, así como en el porcentaje deuso de todas las máquinas, lo que evidenciauna mejor utilización de los recursos. En otrosestudios, como en [25], se ha identificadoque la pérdida en ventajas competitivas ycomparativas se fundamenta en factorescoyunturales asociados con la remuneracióny la creciente mejora tecnológica, lo que hapermitido competir con precio y disminuirconsiderablemente el impacto generado con lamodificación del proceso de manufactura.3.3 ANÁLISIS COMPARATIVOEn el sistema real, la empresa produce 80unidades diarias de camisas para un totalaproximado de 490 unidades semanales conuna intensidad horaria laboral de 48 horaspor semana. El modelo construido del sistemaactual permite replicar de manera aproximadala situación real, donde aproximadamente sePaola A. Sánchez, Fernando Ceballos, Germán Sánchez Torres
Tabla 3. Resultados de la implementación del escenario de solución propuesto: Incremento de recurso PlanchasIndustriales.Trabajos CompletadosPorcentaje de usoBotonadora1024,9%Ojaladora1024,6%Plana dos agujas1650,9%Fileteadora4463,6%Plancha 12239,5%Plancha 22450,1%Plancha 32246,9%Tiempo promedio en elsistema42,4minNúmero de trabajosterminados10Fuente: Elaboración propia.producen 72 unidades diarias, que equivaldríana 432 unidades semanales. El escenario desolución propuesto presenta mejoras en laproductividad de la empresa, ya que se apreciaun aumento de una camisa en promedio enuna hora, lo cual conduce a un incrementode productividad de un 11,1 %, es decir 480camisas por semana.Una ganancia notable se ve reflejada enel tiempo promedio de elaboración de unaprenda que pasa de 43,2 minutos en elmodelo del sistema actual a 42,4 minutos enel escenario propuesto. Estos resultados soncongruentes, ya que se está aumentando elnúmero de máquina con mayor retraso de laproducción debido a que realizan operacionesfundamentales de la prenda. En el estadoactual del sistema solo se tiene una máquinade cada tipo, lo que no es suficiente por lo queaumenta los tiempos en las diferentes colas.En la literatura se han reportado resultadossimilares [26]; sin embargo, los contextos deaplicación difieren considerablemente porquecada país aplica políticas laborales distintas.Otra mejora evidente en la solución propuestaes que se incrementan los porcentajes deuso de las máquinas: botonadora, ojaladora,plana de dos agujas y fileteadora; la nuevadistribución hace que se aprovechen demejor manera los recursos disponibles y sedisminuyan los tiempos de ocio de algunasmáquinas. En las planchas industriales losporcentajes de ocupación se distribuyenen función de los operarios disponibles. Enesta dirección, en estudios similares [27], sehan realizado diversos análisis modificandoel flujo de materiales y la distribución enplanta con lo que se han logrado resultadossatisfactorios; sin embargo, es necesarioanotar que los resultados difieren en cuanto aCIENCIA E INGENIERÍA NEOGRANADINA147Volumen 25-2
Cien. Ing. Neogranadina, 25(2): 137-150, 2015las características de la compañía y el objetivoque busca el decisor.Los resultados se deben comparar con el gastopara la adquisición de las nuevas máquinas,lo que constituye inversión económicaimportante. Sin embargo, se puede considerarque la inversión para la nueva máquinasería recuperable en el tiempo, pues selograría un aumento en la producción, el cualprobablemente impacte positivamente en lasganancias y genere así una estabilidad en laempresa y una confiabilidad para reponer elgasto realizado. En relación con la demanda,la empresa es una maquiladora de una marcaampliamente reconocida, la cual compra laproducción realizada. Según información deexpertos en la empresa, existen en la zonasolo 3 empresas de una capacidad similar querealizan el mismo tipo de productos.148Los recursos denominados operariospueden mejorar la eficiencia del proceso siestandarizan y alcanzan tiempos nominalesde colocación y retiro de la prenda enlas máquinas, lo cual incrementaríaconsiderablemente la eficiencia del proceso.Es necesario desarrollar una capacitaciónen estandarización y analizar una mejordistribución física de las máquinas deltaller, para mejorar el flujo de material de laempresa. El costo de una plancha industrial avapor de 100 libras de presión, en promedio,es de 1’600.000, junto con el salario de unoperario que equivale a un salario mínimoy con los pagos correspondientes a susprestaciones. Dicha inversión en maquinariase recupera en un periodo no superior a tresmeses, debido a que al incluir el costo del pagodel nuevo operario se disminuye el margende ganancias. Sin embargo, la labor social deincrementar en un operario la mano de obray el incremento en los activos de la empresaincrementan la capacidad de endeudamientopara posteriores inversiones.4. CONCLUSIONESEn este trabajo se ha realizado la representación y simulación de un proceso de confecciónde camisas masculinas en una pequeña empresa nacional. El objetivo principal fue identificar las falencias en los procesos actualesy proponer escenarios de solución orientadosa incrementar la productividad de la compañía. El interés principal del proceso divulgativoes incentivar a empresas pequeñas el uso deherramientas de simulación de sistemas paraoptimizar sus procesos y ganar competitividad. La simulación del sistema actual permitióevidenciar demoras en el proceso productivogeneradas por la utilización inapropiada de lasmáquinas existentes. Se simuló un escenariode solución del problema orientado a aumentar el recurso de plancha industrial en una unidad, a partir de un análisis de los procesos quegeneran represamientos en el sistema actual.La evaluación del resultado ofrece una mejorasuperior al 10 % en la productividad semanalde la empresa. Esto puede reflejar una mejorutilización de los recursos disponibles, lo cualconduce a mayores beneficios económicos relacionados con la rentabilidad de la empresasatisfaciendo la demanda semanal. No obstante, es necesario realizar un proceso de actualización de las máquinas que componen elproceso fileteado, ya que en este se observa lamayor parte del “cuello de botella” del sistema,lo que podría mejorarse con una inversión entecnología.En general, el análisis realizado permitió encontrar “cuellos de botella”, estaciones deservicio clave y otros puntos en los cuales sePaola A. Sánchez, Fernando Ceballos, Germán Sánchez Torres
pueda impactar con soluciones que ofrezcanun incremento en la productividad con el menor costo de forma similar a las reportadas en[28-29].[8]De Toni, A., Meneghetti, A. (2000).“The production planning process for anetwork of firms in the textileapparelindustry”. Int. J. Production Economics,Vol. 65, No. 1, pp. 17-32.BIBLIOGRAFÍA[9]Banu, Y., Arslan, M. (2008). “A simulationbased experimental design to analyzefactors affecting production flow time”,Simulation Modelling Practice andTheory, Vol. 16, No. 1, pp. 278-293.[1]Labarca, N.and Zulia, U. ad empresarial”, Omnia, Vol.13, No. 2, pp. 158-184.[2]Gereffi, G. (1999). “International tradeand industrial upgrading in the apparelcommodity chain”. J. Int. Econ., Vol. 48,No. 1, pp. 37-70, junio.[3]De Toni, A. and Meneghetti, A. (2000).“The production planning process fora network of rms in the textile apparelindustry,” Int. J. Prod. , Vol. 65, 2.[4]Davis, J., Eisenhardt, K. and Bingham,C. (2007). “Developing theory throughsimulation methods”. Acad. Manag., Vol.32, No. 2, pp. 480-499.[5]Gilbert, N. (2007). “Computational socialscience: Agent-based social simulation”.Comput. Soc. Sci. Agent-based Soc.Simul., pp. 115-134.[6]Mourtzis, D., Doukas, M., Bernidaki, D.(2014). “Simulation in Manufacturing:Review and Challenges”, Procedia CIRP,Volume 25, pp. 213-229, ISSN 22128271.[7]Vélez, L., Rodríguez, E., Camacho, M.(2013). “Informe desempeño del sectortextil de confecciones 2008-2012”.Superintendencia de Sociedades. Bogotá.[10] Gómez, U., Gómez, O. (2013). “Modelo desimulación para el proceso de producciónen empresa de confecciones textiles”,Revista S&T, Vol. 11, No. 24, pp. 73-89.[11] Bevilacqua, M., Ciarapica, F., Crosta, A.Mazzuto, G. and Paciarotti. C. (2013).“Designing an efficient production system:A case study of a clothing company”.International Journal of Engineering BussinesManagement, Vol. 5, No. 36, pp. 1-8.[12] Solano, M., Bravo, J. and Giraldo, J. (2012).“Metodología de mejoramiento en eldesempeño de sistemas de producción.Aplicaciones en Pymes de la confección”.Ingeniería y Competitividad, Vol. 14, No.2, pp. 37-52.[13] Guo, Z. X., Wong, W. K., Leung, S. Y. S., Fan,J. T. and Chan, S. F. (2006). “Mathematicalmodel and geneti
ciencia e ineniera neoranadina volumen 25-2 137 anÁlisis del proceso productivo de una empresa de confecciones: modelaciÓn y simulaciÓn a dressmaking factory
de que se la busque y de que se la ame, no es la del cuer po, sino esa belleza del alma, cuyo culto ennoblece á la vez al amante y al amado. Sócrates se dirige en seguida á Menexenes, el compa ñero favorito de Lisis, y le suplica, puesto que tiene la fortuna de experimentar y hacer que otro experimente el
también compone el objeto del proceso penal”5. Juan Montero Aroca concluye que: “El objeto del proceso solo se halla definido por el hecho punible que se introduce por la parte acusadora cuando sostiene la acusación, es decir, el objeto del proceso se halla conformado por
6.3.1 EL CULTIVO DEL FIQUE 28 6.3.1.1 Propagación 28 6.3.1.2 Semillero o vivero 30 6.3.1.3 Trazado y siembra del fique 33 6.3.1.4 Manejo del cultivo 36 6.3.1.5 Control fitosanitario 36 6.3.1.6 Asociación del cultivo 45 6.3.2 BENEFICIO DEL FIQUE 43 6.3.3 EL PROCESO PRODUCTIVO DE LA INDUSTRIA Y ARTESANÍA FIQUERA Y SUS IMPLICACIONES AMBIENTALES 50
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