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CAPACIDAD DE PLANTA
CAPACIDAD DE DISEÑOMáxima producción de bienes o servicios estandarizados, funcionando en condiciones normalesConocer la demanda: políticas de la empresa para atender la demandaCapacidad de planta: capacidad instalada
EjemploUna gerente de operaciones de un banco calcula la demanda que hay en las horas mas saturadas de una instalación de autoservicio planeada como se indica. La gerencia estudia 2 opciones. ¿Qué capacidad se requiere para:a)Cubrir el 90% de la demanda calculada en el horario pico.b)Para satisfacer el 120% de la demanda promedio calculada, mas el 25% del margen de crecimiento.Supóngase que cada servicio puede atender 30 automóviles por hora.
Nro de automóviles PROB % ACUMULADO%
0<50 5 5
50<100 55 60
100<150 30 90
150<200 10 100
Resolución:a) El 90% corresponde hasta 150 auto/hora Nro de servicios =(150 autos/hora)/30 autos / hora= 5 servicios Nro de automóviles (probabilidad)
INTERVALO PROMEDIO(X) P(X) X*(X)
0<50 25 0.05 1.25
50<100 75 0.55 41.25
100<150 125 0.30 37.50
150<200 175 0.10 17.50
TOTAL 97.50
Demanda promedio o esperada E(X)= 97.50 autos /horaNivel base de capacidad (120%)=1.20*97.5=117 autos /horaIncluyendo margen de crecimiento (25%)=1.25*117=146.25 autos/horaNro de servicios=(146.25autos/hora)/(30autos/hora*servicio)= 4.87=5 servicios
CAPACIDAD DEL SISTEMAMáxima producción de bienes y servicios que el conjunto de hombres/máquinas es capaz de producir, funcionando como un todo integrado.
Solución:Capacidad del sistema (la máxima producción)Estación “C” : estación “cuello de botella”= 22 pólizas/dìaEficiencia del sistemaE.S. =P.R./C.S.=18pol/dia/22pol/dia*100=82%
Ejemplo:Una compañía de seguros procesa todas las pólizas de seguro secuencialmente mediante 4 estaciones de trabajo (A,B,C,D), los cuales manejan las actividades de búsqueda y registros.Las capacidades de cada estación de trabajo individual y el promedio de pólizas procesadas por día es el que se indica.Encuéntrese:a)La capacidad del sistemab)Su eficiencia
PRODUCC. REAL18 POL/DÍA
CALCULO DE LOS REQUERIMIENTOS DE EQUIPOS
Calcular de tal manera que se absorba las deficiencias del sistema
Ejemplo:Un proveedor de equipo para automóviles desea instalar un numero suficiente de hornos para producir 400000 moldes por año. La operación de horneado requiere 2 min/molde pero la producción del horno tiene regularmente 6% de defectuosos ¿Cuántos hornos se necesitaran si cada uno esta disponible 1800 h/año?
Solución:Capacidad requerida del sistema= producción real/eficiencia del sistema=400000 u/año/0.94=425,532u/añoCapacidad =425532u/año/1800 hr/año=236 u/hrCapacidad del horno=60min/hr/2min/u*horno=30u/hr*hornoNro hornos= 236u/hr/30u/hr/horno =7.9hornos =8 hornos
CONCEPTOS IMPORTANTES DE LA CAPACIDAD
1.Mejor nivel operativo
2. Economías de escala
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3.- TASA DE USO DE LA CAPACIDAD:
Define el grado en que una empresa utiliza su capacidad y se calcula de la siguiente manera:
TASA = (CAPACIDAD UTILIZADA) : (CAPACIDAD DISEÑADA)
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La tasa de uso de capacidad se expresa como porcentaje, para lo cual se requiere que el numerador y el denominador se mida en unidades y periodos similares.
Ejm. Horas máquina / día; barriles de petróleo / día; pacientes / día; gastos de producción / mes.
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4.- HOLGURAS DE CAPACIDAD:
Es la cantidad de capacidad que excede a la demanda esperada Ejm. si se espera que la demanda mensual para una instalación sea de
1 000 000 de soles en productos y la capacidad de diseño de 1,2 millones de soles al mes, la holgura de capacidad es de 20%.
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Una holgura de capacidad del 20% equivale a una tasa de uso del 83% (100% : 120%). Cuando la capacidad diseñada de una empresa es menor que la capacidad necesaria para cumplir con la demanda, se dice que tiene una HOLGURA DE CAPACIDAD NEGATIVA.
Ejm. Si fuera al revés el caso anterior, seria una holgura negativa de 20%.
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5.- FLEXIBILIDAD DE LA CAPACIDAD:
Es la aptitud para entregar lo que el cliente desea en un tiempo menor que el de los competidores.
Esta flexibilidad se obtiene a través de plantas, procesos y trabajadores flexibles, así como las estrategias que utilizan la capacidad de otras organizaciones.
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PLANTAS FLEXIBLES:
Quizá lo máximo en flexibilidad de plantas, sea la planta de TIEMPO DE CAMBIO CERO.
Una planta “fácil de instalar y fácil de quitar y mover”, como un circo.
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PROCESOS FLEXIBLES:
Comprende sistemas flexibles de manufactura y equipo de fácil instalación. Ambos enfoques tecnológicos permiten cambiar una línea de productos en otra rápidamente y a bajo costo, con lo que se obtiene lo que se denomina ECONOMÍA DE ALCANCE (cuando la producción conjunta de varios conjuntos tiene menor costo que la producción por separado).
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TRABAJADORES FLEXIBLES:
Los trabajadores flexibles tiene diversas habilidades y cuentan con la capacidad para cambiar rápidamente de un tipo de tarea a otro. Requieren mayor capacitación que los trabajadores especializados.
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UTILIZACIÓN DE LA CAPACIDAD EXTERNA:
La subcontratación y el compartimiento de capacidad son dos estrategias de uso común para crear flexibilidad por medio de la capacidad de otras organizaciones. Ejm. De capacidad compartida, son dos líneas aéreas nacionales con rutas diferentes t demandas distintas por temporadas, las cuales intercambian aviones cundo una tiene mucha demanda y la otra no.
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6.- EQUILIBRIO DE LA CAPACIDAD:
En una planta con equilibrio por defecto, la salida de la etapa 1, es precisamente el requisito de entrada para la etapa 2 y así sucesivamente.
En la práctica casi siempre es imposible, e indeseable tener un diseño “perfecto”. Una de las razones es que, por lo general, los niveles operativos óptimos para cada etapa son diferentes;
PLANIFICACIÓN DE LA CAPACIDAD Y
ÁRBOLES DE DECISIÓN
PLANIFICACIÓN DE LA CAPACIDAD
El objetivo de la planificación de la capacidad, es establecer el nivel de capacidad que satisfaga la demanda del mercado de manera rentable.
La planificación puede contemplar: . A largo plazo: más de un año. . A mediano plazo: de 6 a 12 meses. . A corto plazo: menos de 6 meses.
ÁRBOLES DE DECISIÓN
Una manera conveniente de presentar los pasos de un problema es un ÁRBOL DE DECISIÓN. El formato de árbol no sólo ayuda a comprender el problema, sino también a encontrar una solución. Un árbol de decisión es un modelo esquemático de 1a secuencia de pasos en un problema y las consecuencias de cada paso. Los árboles de decisión se forman con NODOS de decisión y RAMAS que parten de los nodos o llegan a ellos. Convencionalmente los cuadrados presentan puntos de decisión y los círculos indican las opciones de sucesos. Las ramas que parten de los puntos de decisión muestran las opciones disponibles y las que parten de las opciones de sucesos, indican la probabilidad de que ocurran. Para resolver problemas de árbol de decisión, se comienza por el final del árbol y se llega al inicio. Durante este recorrido se calculan los valores esperados para cada paso. Después de los cálculos, se depura el árbol, eliminando todas las ramas de cada punto de decisión, excepto a la que ofrece mayores frutos. Este proceso continúa hasta llegar al primer problema de decisión.
PROBLEMA:
El dueño de Hackers considera lo que va hacer con su negocio en los próximos tres años. En los últimos dos años el crecimiento de las ventas ha sido bueno, pero podría aumentar más si se construye en su área una importante empresa de electrónica como se espera. El dueño ve tres opciones: la primera es ampliar su tienda actual, lasegunda es ubicarla en un nuevo lugar y la tercera es esperar y no hacer nada.Tardarían poco tiempo en realizarse la ampliación o la mudanza, por lo que la tienda no perdería ingresos. Si no hiciera nada el primer año y se presentara un fuerte crecimiento, entonces estudiaría de nuevo la decisión de ampliar la tienda. Si esperara más de un año la competencia entraría en el juego y ya no seria factible la ampliación.Las suposiciones y condiciones son:1. Hay una probabilidad del 55 % de que se presente un fuerte crecimiento por el aumento de aficionados a la computación de la empresa de electrónica.2. Si hay un fuerte crecimiento y se ubica en un nuevo lugar, el rendimiento anual seria de 195,000 dólares. Si el crecimiento es débil y se ubica en un nuevo lugar, el rendimiento anual sería de 115,000 dólares.3. Si amplía la tienda y hay fuerte crecimiento, el rendimiento anual seria de 190,000 dólares con la ampliación y el crecimiento débil, el rendimiento anual seria de 100,000 dólares.4. En la tienda actual, si no hay cambios, el rendimiento seria de 170,000 dólares por año durante un período de crecimiento fuerte y de 105,000 dólares si es débil5. El costo de la ampliación de la tienda actual seria de 87,000 dólares.6. El costo de trasladarse a otro sitio seria de 210,000 dólares.7. Si el crecimiento es fuerte y se ampliara la tienda actual en el segundo año, el costo seria el mismo: 87,000 dólares.8. Los costos de funcionamiento son iguales para todas las operaciones.
Árbol de decisión
E(A) = $ 585,00
E(B) = $ 673,000
E(C) = $ 703,750
NODO A: MUDANZARENDIMIENTO C.F.: $195,000/AÑO * 5 AÑOS =$975,000RENDIMIENTO C.D.: $115,000/AÑO * 5 AÑOS =$575,000RENDIMIENTO E(A): $975,000*0.55 + $ 575,000*0.45 =$ 795,000RENDIMIENTO NETO.: $ 795,000 - $ 210,000 = $ 585,000
NODO B: AMPLIACIÓNRENDIMIENTO C.F.: $190,000/AÑO * 5 AÑOS =$950,000RENDIMIENTO C.D.: $100,000/AÑO * 5 AÑOS =$500,000RENDIMIENTO E(B): $ 950,000*0.55+ $500,000* 0.45 =$ 747,000RENDIMIENTO NETO: $ 747,500-$87,000 =$ 660,500
NODO 2: DESPUÉS DE UN AÑO1.AMPLIACIÓNRENDIMIENTO C.F.: $190,000/AÑO * 4 AÑOS =$760,000RENDIMIENTO C.F.: $ 760,000 - $ 87,000 =$673,000
Solución:
2. SIN CAMBIOSRENDIMIENTO C.F.: $170,000/AÑO * 4 AÑOS =$ 680,000 MEJOR DECISION SIN CAMBIOS $ 680 000
NODO C: SIN CAMBIOSRENDIMIENTO C.F.: $170,000 + $ 680,000 = $ 850,000RENDIMIENTO C.D.: $ 105,000/AÑO * 5 AÑOS =$ 525,000RENDIMIENTO E(C): $ 850,000*0.55 + $525,000* 0.45 = $ 703,750
SOLUCIÓN: SIN CAMBIOS
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LOCALIZACIÓN DE PLANTA
Es la determinación de la ubicación de la planta considerando las condiciones o factores locacionales.
En un principio se consideraron cuatro factores importantes:
•Costo de mano de obra
•Costo de transporte
•Costo de materia prima
•Demanda
LOCALIZACIÓN DE PLANTA
FACTORES LOCACIONALES
FACTORES CUANTITATIVOS
FACTORES CUALITATIVOS
APLICACIÓN MODELO
LOCALIZACIÓN DE PLANTA
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FACTORES LOCACIONALES
a) FACTORES CUANTITATIVOS: son aquellos que se pueden cuantificar, ejm. Mano de obra, materiales, capital, transporte, mercado, etc.
b) FACTORES CUALITATIVOS: son aquellos menos tangibles, tienen dificultad para cuantificar, pero si se puede ponderar.
FACTORES QUE AFECTAN A LA DECISIÓN DE LOCALIZACIÓN
FACTORES LOCACIONALES
CUANTITATIVOSFáciles de cuantificar
CUALITATIVOSDifíciles de cuantificar
Mano de Obra Materia Prima
TransporteDemandaCapital
Maquinaria Equipo
Etc.
Impacto AmbientalActitud de la Comunidad
ClimaSeguridadVivienda
RecreaciónCapacitación
Etc.
NIVELES DE LOCALIZACIÓN DE PLANTA
MACROLOCALIZACIÓN
Estudio a nivel nacionalEstudia factibilidadDetermina región
LOCALIZACIÓN INTERMEDIA
Dentro de la región determina tres o cuatro localidadesAnálisis de localidades aplicando modelosDetermina localidad
MICROLOCALIZACIÓN
Análisis en la localidad para determinar el sitio exacto
Principales factores de localización
Fuentes de abastecimiento
-peso de los materiales-diversidad y dispersión de las fuentes
Transporte
- medios de transporte- costos de transporte- rutas y carreteras
Mercado- potencial- centralizado/dispersado- peso del producto final- competencia
Agua- de servicio- potable
Clima- temperatura- precipitaciones
Energía- tipos de energía- tipos de servicios- fiabilidad de las fuentes- capacidad- costos
Estudio del entorno- impuestos hipotecarios- ayudas financieras- servicios públicos- escuelas, alquileres, hospitales- restricciones jurídicas
Internacional- tecnología- tributación- comunicación- estabilidad social y
política
Mano de obra- calificación- disponibilidad- costos- productividad- estabilidad
Localización Localización de la de la
empresaempresa
• Se ha determinado que una de las decisiones más importantes para el funcionamiento de una industria, es el de la localización de planta, ya que de la buena ubicación de ella dependerá el éxito o el fracaso de una empresa.
• Se justifica una investigación en el estudio de localización, para establecer una forma de calificación de los factores cualitativos, que disminuya o elimine el grado de subjetividad, permitiendo optimizar la selección de la localidad, .
• Siendo la decisión de localización de una planta industrial de suma trascendencia, para el éxito o fracaso de la empresa, una adecuada calificación de los factores locacionales, optimizará la selección del lugar elegido, permitiendo la estabilidad de la empresa.
JUSTIFICACIÓN DE LA LOCALIZACIÓN
MODELOS DE LOCALIZACIÓN DE PLANTA
1.ANTECEDENTES INDUSTRIALESLocalizar la planta donde existe otra similarNo hay gastos de la localizaciónNi hace uso de alternativa de solución
2. FACTOR PREFERENCIALLocalizar planta de acuerdo a la preferencia del que tiene el poder discrecionalNo hay gastos de localizaciónNo hace uso de la alternativas de decisión
3. FACTOR DOMINANTELocalizar planta de acuerdo a la importancia de un determinado factor
Ejemplo: planta de extracción de gas .Factor dominante : materia prima
ELIGE: Localidad con menor momento de transporte.
4. MOMENTO DE TRANSPORTE
Evalúa factores cuantitativos Considera factores relevantes:Distancia : XiDemanda (volumen): QiDado por:
Donde:Xi: distancia hacia el centro de consumoQi: demanda del centro de consumo
5. COSTO DE TRANSPORTEEvalúa factores cuantitativosFactores relevantes
•Distancia : Xi•Demanda : Qi•Costo unitario de transporte : Cui
Dado por:
Elegir localidad de menor costo de transporte
6. COBERTURA DE MERCADOEvalúa factores cuantitativosFactores relevantes
•Distancia: •Demanda:
•Dado por:
Elegir localidad con mayor cobertura de mercado
LITROS DE GASOLINA
LUGARES MILLONES/MES
PLANTA REFINERIA 1,500
A 250
B 450
C 350
D 450
Ejemplo: Instalar una planta de almacenamiento intermedia
CENTRO DE GRAVEDAD
C.G. (308,217)
8. RANKING DE FACTORESEvalúa factores cuantitativos y cualitativosSobre la base 100 asigna puntajes a los factoresCalificación de factores en las localidades por intermedio de puntaje
PROCEDIMIENTO
1)Confeccionan lista de factores locacionales2)Ordenar factores de mayor a menor importancia3)Seleccionar los 10 primeros factores4)Distribuir puntaje 100 entre los 10 factores de tal manera que la diferencia de puntaje, muestra la importancia relativa entre ellos 5)Cada factor desagregar en subfactores6)El puntaje del factor distribuirlo entre sus subfactores7)Calificar los subfactores en cada localidad8)Calcular el puntaje de cada factor (sumatoria de los puntajes de sus subfactores)9)Calcular el puntaje total para cada localidad (sumatoria de puntajes de factores)10) Elegir la localidad con el mayor puntaje11)Si el puntaje entre las dos primeras localidades no es significativa tomar los 10 siguientes factores y evaluar hasta que la diferencia sea significativa
FACTOR PUNTAJE LOCALIDADES
A B C
SUB FACTOR
1. MERCADODemandaCompetenciapenetrabilidad
4020155
3720134
3215125
2310103
2. MATERIA PRIMACostoCalidadReserva
302073
231562
241653
231841
3. TRANSPORTECostoDisponibilidadRed
201055
18855
16943
14734
4. MANO DE OBRACostoExperienciaDisponibilidad
10433
7421
7313
7232
TOTAL 100 85 79 67
9. ANÁLISIS DIMENSIONAL
Evalúa factores cuantitativos y cualitativosFactores cuantitativos por sus cantidadesFactores cualitativos por puntaje(base 10)Ponderaciones de todos los factores (base 10) (se recomienda)Evalúa alternativasEliminación sistemática de una entre dos alternativas (de dos en dos)
PROCEDIMIENTO
1. Definir todos los factores relevantes2. Utilizara (definir)
Costos (factores cuantitativos)Puntajes (cualitativos) (asignar menor puntaje a la mejor
alternativa)
Beneficios (cuantitativos) (asignar un mayor puntaje a la mejor alternativa)
Puntajes (cualitativos)
3. Asignar un orden prioritario a los factores Pj4. Definir Sij
Sijj: factor (1,2,3,…,n)i: localidad (A,B)Para evaluar aplica:
5. RESULTADO COSTOS BENEFICIOS
>1 R=B R=A
<1 R=A R=B
=1 R=A/B R=A/B
NOTA: En términos de beneficio, lo contrario.
FACTOR j CARACTER LOCALIDAD PONDERACIÓNPjA B
1 COSTO 10,000 30,000 1
2 COSTO 2’000,000 1’500,000 4
3 PUNTAJE 5 2 3
4 PUNTAJE 4 4 3
5 PUNTAJE 4 7 4
Reemplazando en la ecuación
EJEMPLO
Es un método que combina factores objetivos posibles de cuantificar con factores subjetivos que se pueden valorar en términos relativos. Se inicia con la eliminación de todas aquellas alternativas que no cumplen con los requisitos mínimos exigidos a la localización. Consta de las siguientes etapas: 1) Asignar un valor relativo a cada factor objetivo (FO¡) para cada localización optativa viable.
2) Estimar un valor relativo a cada factor subjetivo (FS¡) para cada localización optativa viable.
3) Combinar los factores objetivos y subjetivos, asignándole una posición relativa, para obtener una medida de preferencia de localización (MPL).
4) Seleccionar la ubicación que tenga la máxima medida de preferencia de localización.
10. BROWN Y GIBSON
PROCEDIMIENTO:
1.-CÁLCULO DEL VALOR RELATIVO DE LOS FOi: • Cuantificar los factores objetivos en términos de costo, luego calcular el costo total anual de cada localización C¡. • Hallar el FO¡: 2.-CÁLCULO DEL VALOR RELATIVO DE LOS FSi:
El carácter subjetivo de los factores cualitativos hace necesario, asignar una medida de comparación que valore los distintos factores en orden relativo, mediante 3 subetapas:
a) Determinar una calificación Wj para cada factor subjetivo (j= 1, 2, 3,.., n) mediante comparación pareada de dos factores. Se escoge un factor sobre otro, o ambos reciben igual calificación.
b) Dar a cada localización una ordenación jerárquica en función de cada factor subjetivo Rij: (0 < Rij < l) Λ ; Λ∑iRij=1
Para cada localización: FSi = Ri1W1 + Ri2W2 +........ + RinWn 3.-CÁLCULO DE LA MEDIDA DE PREFERENCIA DE LOCALIZACIÓN (MPLj) Una vez valorados en términos relativos los factores objetivos y subjetivos de localización, se calcula la medida de preferencia de localización. MPLi= (FOi) K+ (1- K)(FSi) donde K representa la importancia relativa entre los factores objetivos y subjetivos. 4.-SELECCIÓN DEL LUGAR: Se elige la localización que tiene el mayor valor de medida de ubicación.
c) Para cada localización, combinar la calificación del factor Wj, con su ordenación jerárquica Rij, calcular el FSi:
COSTOS ANUALES (MILLONES)
LOCAL. MANO DE OBRA
MATERIA PRIMA
TRANS-PORTE
OTROS
A 9.1 10.7 3.2 7.5
B 9.7 10.3 3.8 7.5
C 8.9 11.8 3.9 7.5
FACTORES SUBJETIVOS
FACTOR COMPARACIONES PAREADAS
1 2 3
CLIMA 1 1
VIVIENDA 0 1
EDUCACIÓN 0 1
EJEMPLO
COMPARACIONES PAREADAS PARA LOCALIDADES
FACTORES CLIMA VIVIENDA EDUCACIÓN
LOCALIZACIÓNCOMPARACIONES COMPARACIONES COMPARACIONES
1 2 3 1 2 3 1 2 3
A 1 1 0 0 0 0
B 1 1 1 1 1 0
C 0 0 1 1 1 1
Los factores objetivos son tres veces más importantes que los factores subjetivos.
1. Cálculo del valor relativo de los FOi
COSTOS ANUALES
LOCAL MO MP TRANS.
OTROS TOTAL Ci
Inversa (1/Ci)
A 9.1 10.7 3.2 7.5 30.5 0.03279
B 9.7 10.3 3.8 7.5 31.3 0.03195
C 8.9 11.8 3.9 7.5 32.1 0.03115
TOTAL 0.09589
FOA+FOB+FOC =1.00000
2. Cálculo del valor relativo de los fsi
a)Cálculo del índice de importancia relativa Wj
FACTOR j COMPARACIÓN ∑ PREFERENCIAS ÍNDICE DE IMPORTANCIA RELATIVA wj
1 2 3
Clima 1 1 2 2/4=0.50
Vivienda 0 1 1 ¼=0.25
educación 0 1 1 ¼=0.254
FACTOR CLIMA VIVIENDA EDUCACION
LOCALIDAD COMP
∑P
Ri1 COMP
∑P
Ri2 COMP
∑P
Ri3
1 2 3 1 2 3 1 2 3
A 1 1 2 0.50 0 0 0 0.00 0 0 0 0.00
B 1 1 2 0.50 1 1 2 0.50 1 0 1 0.33
C 0 0 0 0.00 1 1 2 0.50 1 1 2 0.67
TOTAL 4 1.00 4 1.00 3 1.00
b) Ordenación jerárquica Rij C/FACTOR
c) Cálculo de los FSi
FACTOR j PUNTAJE RELATIVO Rij ÍNDICE DE IMPORTANCIA RELATIVA Wj
A B C
CLIMA 0.50 0.50 0.00 0.50
VIVIENDA 0.00 0.50 0.50 0.25
EDUCACIÓN 0.00 0.33 0.67 0.25
FSi=Ri1W1+Ri2W2+Ri3W3FSA=(0.50)(0.50)+(0.00)(0.25)+(0.00)(0.25)=0.2500FSB=(0.50)(0.50)+(0.50)(0.25)+(0.33)(0.25)=0.4575FSC=(0.00)(0.50)+(0.50)(0.25)+(0.67)(0.25)=0.2925FSA+FSB+FSC =1.0000
3) Cálculo de la medida de preferencia de localización
MPLi =K (FOi)+ (1-K)(FSi)FO=3*FSK=3*(1-K)=3-3*K4K=3K=3/4=0.75MPLA=0.75(0.34193)+(1-0.75)(0.2500)=0.31895MPLB=0.75(0.33319)+(1-0.75)(0.4575)=0.36427MPLC=0.75(0.32488)+(1-0.75)(0.2925)=0.31678MPLA+MPLB+MPLC =1.000
4) Seleccionar la ubicación que mantenga la máxima medida de preferencia de localizaciónresulta “B”
11)ANÁLISIS DEL PUNTO DE EQUILIBRIO DE LA UBICACIÓN
Las ubicaciones probables, pueden ser comparadas desde un punto de vistaeconómico por estimación de costos fijos y variables y entonces graficarlos ocalcularlos, para un volumen representativo en cada ubicación.Suponiendo que en todas las ubicaciones probables se obtienen los mismos ingresos.
PROCEDIMIENTO:1) Determinar Los costos relevantes que varían con la ubicación.
2) Clasificar los costos en cada ubicación, en costos fijos anuales (CF) y costosvariables por unidad (CV).
3) Representar los costos asociados con cada ubicación en una gráfica de costoanual contra volumen anual.
4) Seleccionar la localización con el menor costo total (CT) y con el volumen deproducción esperado (V).
Si los ingresos por unidad varían de una localización a otra, los valores de ingresos,deben ser incluidos, y las comparaciones deben ser hechas con base en ingresostotales menos costos totales en cada ubicación.
Ejemplo:Las ubicaciones probables en Lima, Trujillo y Arequipa tienen las estructuras de costos que aparecen en el cuadro adjunto, para un producto que se espera vender en S/130.00.
a) Encuéntrese la ubicación más económica, si se calcula un volumen de venta de 6,000 unidades por año.
b) ¿Cuál es la utilidad esperada si se utiliza el lugar seleccionado en A?
e) Para qué monto de producción es mejor cada lugar.
Localidad Costo Fijo/Año
Costo Variable/Unidad
TRUJILLO (T)
150,000.00 75.00
AREQUIPA (A)
200,000.00 50.00
LIMA(L)
400,000.00 25.00
a) CT=CF + Cvu * Vo CT: COSTO TOTAL
CF: COSTO FIJOCvu: costo variable unitario
Vo: volumen de producción CT(T)= s/. 150,000/año + s/. 75.00/unid*6,000u/año=s/. 600,000.00 /año
CT(A)= s/. 200,000/año + s/. 50.00/unid*6,000u/año=s/. 500,000.00 /añoCT(L)= s/. 400,000/año + s/. 25.00/unid*6,000u/año=s/. 550,000.00 /año
ELEGIR AREQUIPA POR MENOR COSTO TOTAL
b) La utilidad en AREQUIPA
IT: INGRESO TOTALCT: COSTO TOTALUT= IT-CTUTA = s/.130/u*6,000u/año-s/.500,000/año=s/.280,000/año
c) ¿ Para qué monto de producción es mejor cada lugar?
CT(T)=CT(A)150,000+75X =200,000+50X
25X=50,000 X=2,000CT(A)=CT(L)
200,000+50Y=400,000+25Y 25Y=200,000 Y=8,000 u
MENOR COSTOPARA :
Vo<2,000 Trujillo Vo=2,000 Trujillo/Arequipa
2,000<Vo<8,000 Arequipa Vo=8,000 Arequipa/Lima Vo>8,000 Lima
Para 2,000 unidadesIT -> 130*2,000=260,000CT=150,000+75*2000=300,000CT>IT
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
CALIFICACIÓN DEL FACTOR CUALITATIVO
FACTOR CUALITATIVO64
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
MARCO TEORICO
Evalúa factores cuantitativos y cualitativos.
Considera los factores relevantes.
Asigna ponderación relativa a todos los factores de acuerdo a su importancia (subjetivo).
FACTOR CUALITATIVO65
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
PROCEDIMIENTO
1) Determinar los factores más importantes.
2)Asignar a c/factor una ponderación relativa.
3)Establecer escala común de calificación determinado un
mínimo.
4)Calificar los factores en c/localidad (subjetivo).
5)Multiplicar la calificación por su respectivo ponderación
6)Calcular el puntaje total para c/localidad.
7)Elegir localidad con mayor puntaje.
máquinasomueblesdemediasaslasdeDoble
sdesplazadoobjetosubresdeDimensiónK
cot
hom
máquinasomueblesdemediasaslasdeDoble
sdesplazadoobjetosubresdeDimensiónK
cot
hom
FACTOR CUALITATIVO66
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
APLICACIÓN
máquinasomueblesdemediasaslasdeDoble
sdesplazadoobjetosubresdeDimensiónK
cot
hom
máquinasomueblesdemediasaslasdeDoble
sdesplazadoobjetosubresdeDimensiónK
cot
hom
FACTOR CUALITATIVO67
FACTORES RELEVANTES
PONDERACIÓN MÍNIMO LIMA AREQUIPA TRUJILLO CHICLAYO
CAL PUNT CAL PUNT CAL PUNT CAL PUNT
Costo de M.P
0.33 30 50 16.50 40 13.20 35 11.55 30 9.90
Oferta de M.P
0.25 70 70 17.50 80 20.00 75 18.75 80 20.00
Disponibili-dad M.O
0.20 45 55 11.00 70 14.00 60 12.00 45 9.00
Costo de vida
0.05 40 80 4.00 70 3.50 40 2.00 50 2.50
Ambiente 0.02 60 60 1.20 60 1.20 60 1.20 90 1.80
Mercado 0.15 50 80 12.00 90 13.50 85 12.75 50 7.50
Total 1.00 62.20 65.40 58.25 50.70
SELECCIÓN: Arequipa por tener mayor puntaje
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
PROCESO JERÁRQUICO ANALÍTICO
PROCESO JERÁRQUICO ANALÍTICO 68
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
ESTRUCTURA DEL MODELO
Evalúa factores cualitativos y cuantitativos Usa una escala de preferencia
PROCESO JERARQUICO ANALITICO 69
OBJETIVO
CRITERIO 1 CRITERIO 2 CRITERIO 3 CRITERIO 4
ALTERNATIVA A
ALTERNATIVA B
ALTERNATIVA C
Mejor Localidad
Factores Locales
Localidades
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
ESCALA DE COMPARACIÓN POR PARES PARA PREFERENCIAS
máquinasomueblesdemediasaslasdeDoble
sdesplazadoobjetosubresdeDimensiónK
cot
hom
máquinasomueblesdemediasaslasdeDoble
sdesplazadoobjetosubresdeDimensiónK
cot
hom
PROCESO JERARQUICO ANALITICO 70
Juicio sobre la Preferencia Tasa Numérica
Extremadamente más preferido 9De muy poderosamente a extremadamente preferido 8
Muy poderosamente preferido 7De poderosamente a muy poderosamente más preferido 6
Poderosamente más preferido 5De moderadamente a poderosamente más preferido
4
Moderadamente más preferido 3De igual a moderadamente más preferido 2Igualmente más preferido 1
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
CONSISTENCIA:Relación de consistencia > 0.10 indican juicios
inconsistentes revisar los valores originales de la matriz
R.C. ≤ 0.10 Nivel de Consistencia razonable
máquinasomueblesdemediasaslasdeDoble
sdesplazadoobjetosubresdeDimensiónK
cot
hom
máquinasomueblesdemediasaslasdeDoble
sdesplazadoobjetosubresdeDimensiónK
cot
hom
PROCESO JERARQUICO ANALITICO 71
ESTIMACIÓN DE LA RELACIÓN DE CONSISTENCIA
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
Facultad de Ingeniería Industrial
Índice de Consistencia:
máquinasomueblesdemediasaslasdeDoble
sdesplazadoobjetosubresdeDimensiónK
cot
hom
máquinasomueblesdemediasaslasdeDoble
sdesplazadoobjetosubresdeDimensiónK
cot
hom
PROCESO JERARQUICO ANALITICO 72
n = Número de elementos que se están comparando Índice Aleatorio: Es el índice de consistencia de una matriz de comparación por pares generados al azar.N 3 4 5 6 7 8I.R. 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41
Rc = Relación de ConsistenciaI.C. = Índice de ConsistenciaI.r. = Índice Aleatorio
n - 1
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
Facultad de Ingeniería Industrial
EJEMPLO
PROCESO JERARQUICO ANALITICO 73
Una determinada compañía desea seleccionar la mejor ubicación parea su planta, para ello cuenta con la siguiente información:
a)Las localidades a evaluar son : Lima, Trujillo y Arequipa
b)Los factores locacionales considerados son : Costo de inversión, tasa de rendimiento, clima y vivienda.
c)Las comparaciones pareadas arrojan los siguientes resultados.
Costo de Inversión: En Lima se considera moderadamente más caro que en Trujillo, y de moderadamente más a poderosamente más caro en Arequipa. En Trujillo se considera de igual a moderadamente más caro que en Arequipa.
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
Facultad de Ingeniería Industrial
EJEMPLO
PROCESO JERARQUICO ANALITICO 74
Tasa de rendimiento: Trujillo tiene de moderadamente a poderosamente más rendimiento que Lima. Arequipa tiene de poderosamente más a muy poderosamente más rendimiento que Lima y moderadamente más rendimiento que Trujillo.
Clima: Se refiere el clima de Lima igual a moderadamente más que Trujillo, y muy poderosamente a extremadamente más que le clima de Arequipa. Se prefiere de poderosamente más a muy poderosamente Trujillo en comparación con el clima de Arequipa.
Vivienda: En Trujillo hay moderadamente más facilidad de vivienda que en Lima, y muy poderosamente más facilidad que en Arequipa. En Lima de moderadamente más a poderosamente más facilidad que en Arequipa.
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
Facultad de Ingeniería Industrial
EJEMPLO
PROCESO JERARQUICO ANALITICO 75
d) La calificación de los factores locacionales entre si, se presentan en el siguiente cuadro:
Costo de Inversión
Tasa de Rendimien
toClima Vivienda
Costo de Inversión
1 3 2 2
Tasa de Rendimien
to1 1/4 1/4
Clima 1 ½Vivienda 1
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
Facultad de Ingeniería Industrial
SOLUCIÓN Costo de Inversión:
PROCESO JERARQUICO ANALITICO 76
LIMA TRUJILLO AREQUIPALIMA 1 1/3 ¼
TRUJILLO 3 1 ½
AREQUIPA 4 2 1
LIMA TRUJILLO AREQUIPA PRIORIDAD
LIMA 1/8 = 0.125
0.100 0.143 0.123
TRUJILLO 3/8 = 0.375
0.300 0.286 0.320
AREQUIPA 4/8 = 0.500
0.600 0.571 0.557
8 10/3 7/4
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
Facultad de Ingeniería Industrial
SOLUCIÓN Consistencia:
PROCESO JERARQUICO ANALITICO 77
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
Facultad de Ingeniería Industrial
SOLUCIÓN
PROCESO JERÁRQUICO ANALÍTICO 78
n - 10.0095
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
Facultad de Ingeniería Industrial
EJEMPLO
PROCESO JERARQUICO ANALITICO 79
Se repite el Procedimiento para:
Tasa de Rendimiento
Clima
Vivienda
Distribución de Planta Ing. Julio Salas Bacalla
Universidad Nacional Mayor de San MarcosFacultad de Ingeniería Industrial
Resumen
PROCESO JERARQUICO ANALITICO 80
CRITERIO Prioridad Lima Trujillo ArequipaCosto de Inversión
0.398 0.123 0.320 0.557
Tasa de Rendimien
to0.085 0.087 0.274 0.639
Clima 0.218 0.593 0.341 0.066Vivienda 0.299 0.265 0.655 0.080
Lima: (0.398)(0.123) + (0.085)(0.087) + (0.218)(0.593) + (0.299)(0.265) = 0.265
Trujillo: (0.398)(0.320) + (0.085)(0.274) + (0.218)(0.341) + (0.299)(0.655) = 0.421
Arequipa: (0.398)(0.557) + (0.085)(0.639) + (0.218)(0.066) + (0.299)(0.080) = 0.314
Elegir Trujillo