Uso de la Simulación Monte Carlo para la Toma de Decisiones en una Línea de Montaje de una Fábrica

Abstract

ResumenSe presenta una aplicación de la simulación Monte Carlo como una herramienta para la toma de decisiones en una planta fabril. Se ha usado el caso de una línea de montaje de tres estaciones dedicadas a producir termostatos de plancha en una instalación de fabricación de artículos domésticos. Inicialmente la planta fue diseñada para generar una tasa de producción de 3500 montajes por semana, mientras que la producción real solo alcanzaba un 85% de este valor. Se estudió los tiempos y movimientos y los resultados se utilizaron como una base para la mejora de la operación actual de la línea usando el método de simulación estocástica. Dicha simulación inicial posibilitó la identificación de los problemas claves responsables de la limitada tasa de producción. Varias otras simulaciones fueron llevadas a cabo para probar diferentes mejoras de la línea de montaje. Palabras clave: simulación de Monte Carlo, línea de montaje, planta fabril, estudios de tiempos Monte Carlo Simulation as a Tool for Decision Making in an Assembly Line of a Manufacturing CompanyMonte Carlo simulation is employed as a tool for decision making on a manufacturing company. A three station assembly line dedicated to produce flat iron thermostats in a houseware manufacturing facility is used as a study case. Initially the plant was designed to generate an output of 3500 assemblies per week, while actual production only reached 85% of that value. Time and movements were studied and the results were used as a basis for improving the existing line operation using the Monte Carlo method. This initial simulation enabled the identification of the key problems responsible for restraining the output. Several other simulations were conducted to test different assembly line arrangements.

Modelo de simulación discreta para evaluar políticas de inventario en un restaurante especializado

“…Los pollos son preparados de la siguiente manera: los asados, son preparados en varillas de a 8 unidades, para llenar el horno que tiene una capacidad de 48 pollos en total (para poner maximizar las ganancias y disminuir costos el horno debe estar con la carga completa), este proceso dura 99 minutos promedio; para los pollos apanados, se deben meter a 2 freidoras, cada una con capacidad de 16 unidades, con un tiempo de cocción de 35 minutos aproximadamente. luego de que los productos están cocidos se pasan a una vitrina a baño maría con una capacidad de 72 pollos, mientras esperan a ser vendidos [26].…”

Análisis de la Entrada en Simulación Estocástica

“…si la distribución es continua. Es conveniente mencionar que, si bien en muchas aplicaciones de la simulación se remarca la importancia de la recolección de datos para ajustar los parámetros de un componente aleatorio (Callejas-Cuervo et al, 2014;Martins et al, 2012, Vargas y Giraldo, 2014, en otras los parámetros de los componentes aleatorios se establecen por opiniones subjetivas de expertos (Vanalle et al, 2012;.…”

Estimación de la Esperanza, Varianza y Cuantiles en Simulaciones de Estado Estable

“…Sin embargo, en muchas aplicaciones el tomador de decisiones puede estar interesado en estimar medidas de desempeño que no se representan como esperanzas, como son la varianza o los cuantiles, y sería deseable que para la estimación de estas medidas de desempeño se utilicen las mismas corridas de la simulación. Aplicaciones potenciales de la estimación de varianzas o cuantiles en simulaciones de estado estable pueden ocurrir, por ejemplo, en la estimación de costos y evaluación del desempeño en el sector salud (Vargas y Giraldo, 2014), balanceo de carga y análisis de líneas de montaje (Vanalle et al, 2012), simulación de la resistencia térmica (Borbón et al, 2010) y en la programación de sistemas de producción (Escobar et al, 2012).…”