METODO DE MONTECARLO

El método de Monte Carlo es un método no determinístico o estadístico numérico, usado para aproximar expresiones matemáticas complejas y costosas de evaluar con exactitud. El método se llamó así en referencia al Casino de Monte Carlo (Principado de Mónaco) por ser “la capital del juego de azar”, al ser la ruleta un generador simple de números aleatorios. El nombre y el desarrollo sistemático de los métodos de Monte Carlo datan aproximadamente de 1944 y se mejoraron enormemente con el desarrollo de la computadora.

El uso de los métodos de Monte Carlo como herramienta de investigación, proviene del trabajo realizado en el desarrollo de la bomba atómica durante la Segunda Guerra Mundial en el Laboratorio Nacional de Los Álamos en EE. UU. Este trabajo conllevaba la simulación de problemas probabilísticos de hidrodinámica concernientes a la difusión de neutrones en el material de fisión. Esta difusión posee un comportamiento eminentemente aleatorio. En la actualidad es parte fundamental de los algoritmos de Raytracing para la generación de imágenes 3D.

En la primera etapa de estas investigaciones, John von Neumann y Stanislaw Ulam refinaron esta ruleta rusa y los métodos "de división" de tareas. Sin embargo, el desarrollo sistemático de estas ideas tuvo que esperar al trabajo de Harris y Herman Kahn en 1948. Aproximadamente en el mismo año, Enrico Fermi, Nicholas Metropolis y Ulam obtuvieron estimadores para los valores característicos de la ecuación de Schrödinger para la captura de neutrones a nivel nuclear usando este método.

El método de Monte Carlo proporciona soluciones aproximadas a una gran variedad de problemas matemáticos posibilitando la realización de experimentos con muestreos de números pseudoaleatorios en una computadora. El método es aplicable a cualquier tipo de problema, ya sea estocástico o determinista. A diferencia de los métodos numéricos que se basan en evaluaciones en N puntos en un espacio M-dimensional para producir una solución aproximada, el método de Monte Carlo tiene un error absoluto de la estimación que decrece como    en virtud del teorema del límite central

ORIGENES DEL METODO

La invención del método de Monte Carlo se asigna a Stanislaw Ulam y a John von Neumann. Ulam ha explicado cómo se le ocurrió la idea mientras jugaba un solitario durante una enfermedad en 1946. Advirtió que resulta mucho más simple tener una idea del resultado general del solitario haciendo pruebas múltiples con las cartas y contando las proporciones de los resultados que computar todas las posibilidades de combinación formalmente. Se le ocurrió que esta misma observación debía aplicarse a su trabajo de Los Álamos sobre difusión de neutrones, para la cual resulta prácticamente imposible solucionar las ecuaciones íntegro-diferenciales que gobiernan la dispersión, la absorción y la fisión. “La idea consistía en probar con experimentos mentales las miles de posibilidades, y en cada etapa, determinar por casualidad, por un número aleatorio distribuido según las probabilidades, qué sucedería y totalizar todas las posibilidades y tener una idea de la conducta del proceso físico”.

Podían utilizarse máquinas de computación, que comenzaban a estar disponibles, para efectuar las pruebas numéricas y en efecto reemplazar el aparato experimental del físico. Durante una de las visitas de von Neumann a Los Álamos en 1946, Ulam le mencionó el método. Después de cierto escepticismo inicial, von Neumann se entusiasmó con la idea y pronto comenzó a desarrollar sus posibilidades en un procedimiento sistemático. Ulam expresó que Monte Carlo “comenzó a tener forma concreta y empezó a desarrollarse con todas sus fallas de teoría rudimentaria después de que se lo propuse a Johnny”.

A principios de 1947 Von Neumann envió una carta a Richtmyer a Los Álamos en la que expuso de modo influyente tal vez el primer informe por escrito del método de Monte Carlo. Su carta fue encuadernada junto con la respuesta de Richtmyer como un informe de Los Álamos y distribuida entre los miembros del laboratorio. Von Neumann sugería aplicar el método para rastrear la generación isótropa de neutrones desde una composición variable de material activo a lo largo del radio de una esfera. Sostenía que el problema era adecuado para el ENIAC y estimaba que llevaría 5 horas calcular la acción de 100 neutrones a través de un curso de 100 colisiones cada uno.

Ulam estaba particularmente interesado en el método Monte Carlo para evaluar integrales múltiples. Una de las primeras aplicaciones de este método a un problema determinista fue llevada a cabo en 1948 por Enrico Fermi, Ulam y von Neumann cuando consideraron los valores singulares de la ecuación de Schrödinger

http://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_de_Montecarlo

SIMULACIÓN 

La simulación es una indispensable metodología para la descripción y análisis de una amplia variedad de problemas reales. Usada apropiadamente, proporciona considerables beneficios según el contexto en la que se use: ahorro de tiempo; ahorro de recursos económicos; permite analizar la ocurrencia de ciertos fenómenos a través de la reconstrucción de escenas y un minucioso análisis, que no podría llevarse a cabo en una situación real; una vez desarrollado un modelo de simulación válido, se pueden explorar nuevas políticas, procedimientos operativos, o métodos sin necesidad de afectar al sistema real.

ALGUNAS DE LAS DEFINICIONES MAS ACEPTADAS

Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo.
Thomas h. Naylor

Simulación es el desarrollo de un modelo lógico matemático de un sistema, de tal forma que se tiene una imitaciónde la operación de un proceso de lavida real o de un sistemaa través del tiempo. La simulación involucra la generación de una historia artificial de un sistema, la observación de esta historia mediante la manipulación experimental, nos ayuda a inferir las característicasoperacionales de tal sistema.
JERRY BANKS

Simulación es una técnica numérica para realizar experimentos en una computadora digital. estos experimentos involucran ciertos tipos de modelos matemáticos y lógicos que describen el comportamiento de sistemas de negocios, económicos, sociales, biológicos, físicos o químicos a través de largos periodos de tiempo.
H. MAISEL Y G. GNUGNOLI

Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo de un sistema o proceso real y conducir experimentos con el propósito de entender el comportamiento del sistema o evaluar varias estrategias (dentro de límites impuestos por un criterio o conjunto de criterios) para la operación del sistema.
Robert. Shannon

ESTRUCTURA BÁSICA DE UNA LÍNEA DE ESPERA

Una línea de espera esta constituida por un cliente que requiere de un servicio (proporcionado por un servidor) en un determinado periodo. Los clientes entran aleatoriamente al sistema y forman una o varias colas (o líneas de espera)  para ser atendidos. Si el servidor esta desocupado, de acuerdo a ciertas reglas preestablecidas, conocidas con el nombre de disciplina del servicio, se proporciona el servicio a los elementos de la cola. El cliente será atendido en un periodo determinado de tiempo, llamado tiempo de servicio. Al finalizar este, el cliente abandona el sistema. Los clientes que se forman en una cola lo hacen en un área de espera.

Las líneas de espera se pueden clasificar de acuerdo a:

a)    El numero de clientes que pueden esperar en la cola. Estos pueden ser finitos o infinitos. En la realidad solo existen los primeros; matemáticamente se facilitan los cálculos si se supone lo segundo.

b)    La fuente de genera la población de clientes. Esta fuente puede tener una producción finita o infinita (no confundir con la población que espera, también puede ser finita o infinita)

c)    A la manera como esperan los clientes (en una cola o en varias, con o sin opción a cambiarse de la cola.)

d)    El tiempo transcurrido entre la llegada de un cliente y el inmediatamente anterior. Este intervalo de tiempo puede ser una constante o una variable aleatoria independiente, cuya distribución de probabilidad se puede o no conocer. El enfoque de análisis matemático de las líneas de espera, esta muy bien desarrollado para el caso constante y variable, cuando la distribución  de llegada es poisson. Para otras distribuciones se utiliza el enfoque de simulación. Cuando las llegadas no son independientes (como seria el caso de la llegada de un grupo de pacientes a un centro de emergencia, cuando estos sufrieron el mismo accidente), se utiliza el enfoque de la simulación.

e)    El tiempo de servicio. Este intervalo de tiempo puede ser una constante o una variable aleatoriamente, dependiente, cuya distribución de probabilidad se puede o no conocer. El enfoque matemático ha proporcionado resultados de las líneas de espera cuando el tiempo de servicio es constante, tiene una distribución exponencial negativo o una distribución de ERLANG. Para otras distribuciones. Se utiliza el enfoque de simulación. Se dice que el tiempo de servicio es dependiente, cuando varias (se alarga o se corta) por factores de presión del sistema (por ejemplo, las quejas de la gente que espera); es independiente cuando la duración del servicio no se afecta por este tipo de presiones.

f)     La disciplina de la cola. Se puede utilizar una política en la cual el primero que llegue ala cola es el primero al que se le proporciona servicio; existen políticas de prelación o prioridad, como es el caso de los servicios médicos de emergencia, en donde las características del cliente indican que orden se le proporciona el servicio.            En los servicios médicos de emergencia, por ejemplo, los casos críticos (donde tratamiento es vital para sobrevivir) son los primeros que se entienden; los serios (donde el tratamiento inmediato previene el deterioro de la salud) se atienden en segundo orden y los estables (donde el tratamiento se puede postergar por un corto periodo de tiempo sin poner en peligro la vida del paciente) en tercer orden. La disciplina puede ser también “ultimo que entra primero que sale” (el caso de inventario acumulado en columnas, en las cuales la parte superior es la ultima acomodarse y la primera en salir) o bien, aleatoria.

g)    El numero de servidores uno o mas

h)   La estructura de las estaciones de servicio. Estas pueden estar en serie, en paralelo, o mixtas.

i)     La estabilidad del sistema, que pueden ser estable o transitoria. Aquí  se cubre solo la condición estable, y específicamente aquellos casos donde en un periodo determinado solo puede ocurrir una entrada al sistema (nacimiento) y una salida del mismo (muerte). De ahí que matemáticamente se conozca a estos procesos estables como procesos de nacimiento y muerte.

Se ilustraran a continuación varios sistemas:

1.    Una cola –un servidor. La taquilla de un cine en donde se venden boletos de acuerdo a como llegan los espectadores.

2.    Una cola-servidores múltiples en paralelo. Una peluquería con 5 millones (5 peluqueros), que presentan su servicios siguiendo una política de atender a los clientes en el orden con que llegan al establecimiento( no se aceptan reservaciones)

3.    Filas múltiples-servidores múltiples en paralelo, con cambio de colas. Es el caso de un banco, donde existen 18 cajas y los clientes se forman en la cola que mas les convenga, con la opción de cambiarse de una cola a otra.

4.    Filas múltiples-servicios múltiples en paralelo, sin cambio de colas. Es el caso de cualquier tramite burocrático, por ejemplo la oficina de prestamos a corto plazo del BUCUPEDE (burócratas cumplidos pensantes y dedicados) donde existen 5 ventanillas de recepción de documentos, de acuerdo ala inicial del apellido paterno(A-E, F-J, K-O, P.T, U-Z).

5.    Una fila-servidores múltiples en serie. En una embotelladora, las botellas usadas se esterilizan, después pasan al llenado del liquido, encorcholatado, etiquetado y empaquetadora.

6.    Filas múltiples-servicios múltiples en sistema mixto. El mismo ejemplo anterior, pero con mas de una unidad de las diferentes maquinas que se mencionaron.

CONCEPTOS TEORIA DE COLAS

Las "colas" son un aspecto de la vida moderna que nos encontramos continuamente en nuestras actividades diarias. En el contador de un supermercado, accediendo al Metro, en los Bancos, etc., el fenómeno de las colas surge cuando unos recursos compartidos necesitan ser accedidos para dar servicio a un elevado número de trabajos o clientes.

El estudio de las colas es importante porque proporciona tanto una base teórica del tipo de servicio que podemos esperar de un determinado recurso, como la forma en la cual dicho recurso puede ser diseñado para proporcionar un determinado grado de servicio a sus clientes.

Debido a lo comentado anteriormente, se plantea como algo muy útil el desarrollo de una herramienta que sea capaz de dar una respuesta sobre las características que tiene un determinado modelo de colas.

Definiciones iniciales

La teoría de colas es el estudio matemático del comportamiento de líneas de espera. Esta se presenta, cuando los "clientes" llegan a un "lugar" demandando un servicio a un "servidor", el cual tiene una cierta capacidad de atención. Si el servidor no está disponible inmediatamente y el cliente decide esperar, entonces se forma la línea de espera.

Una cola es una línea de espera y la teoría de colas es una colección de modelosmatemáticos que describen sistemas de línea de espera particulares o sistemas de colas. Los modelos sirven para encontrar un buen compromiso entre costes del sistema y los tiempos promedio de la línea de espera para un sistema dado.

Los sistemas de colas son modelos de sistemas que proporcionan servicio. Como modelo, pueden representar cualquier sistema en donde los trabajos o clientes llegan buscando un servicio de algún tipo y salen después de que dicho servicio haya sido atendido. Podemos modelar los sistemas de este tipo tanto como colas sencillas o como un sistema de colas interconectadas formando una red de colas. En la siguiente figura podemos ver un ejemplo de modelo de colas sencillo. Este modelo puede usarse para representar una situación típica en la cual los clientes llegan, esperan si los servidores están ocupados, son servidos por un servidor disponible y se marchan cuando se obtiene el servicio requerido.

El problema es determinar qué capacidad o tasa de servicio proporciona el balance correcto. Esto no es sencillo, ya que un cliente no llega a un horario fijo, es decir, no se sabe con exactitud en que momento llegarán los clientes. También el tiempo de servicio no tiene un horario fijo.

Los problemas de "colas" se presentan permanentemente en la vida diaria: un estudio en EEUU concluyó que, por término medio, un ciudadano medio pasa cinco años de su vida esperando en distintas colas, y de ellos casi seis meses parado en los semáforos.

Introducción a la Teoría de Colas

En muchas ocasiones en la vida real, un fenómeno muy común es la formación de colas o líneas de espera. Esto suele ocurrir cuando la demanda real de un servicio es superior a la capacidad que existe para dar dicho servicio. Ejemplos reales de esa situación son: los cruces de dos vías de circulación, los semáforos, el peaje de una autopista, los cajeros automáticos, la atención a clientes en un establecimiento comercial, la avería de electrodomésticos u otro tipo de aparatos que deben ser reparados por un servicio técnico, etc.

Todavía más frecuentes, si cabe, son las situaciones de espera en el contexto de la informática, las telecomunicaciones y, en general, las nuevas tecnologías. Así, por ejemplo, los procesos enviados a un servidor para ejecución forman colas de espera mientras no son atendidos, la información solicitada, a través de Internet, a un servidor Web puede recibirse con demora debido a congestión en la red o en el servidor propiamente dicho, podemos recibir la señal de líneas ocupadas si la central de la que depende nuestro teléfono móvil está colapsada en ese momento, etc.

Origen:

El origen de la Teoría de Colas está en el esfuerzo de Agner Kraup Erlang (Dinamarca, 1878 - 1929) en 1909 para analizar la congestión de tráfico telefónico con el objetivo de cumplir la demanda incierta de servicios en el sistema telefónico de Copenhague. Sus investigaciones acabaron en una nueva teoría denominada teoría de colas o de líneas de espera. Esta teoría es ahora una herramienta de valor en negocios debido a que un gran número de problemas pueden caracterizarse, como problemas de congestión llegada-salida.

Modelo de formación de colas.

En los problemas de formación de cola, a menudo se habla de clientes, tales como personas que esperan la desocupación de líneas telefónicas, la espera de máquinas para ser reparadas y los aviones que esperan aterrizar y estaciones de servicios, tales como mesas en un restaurante, operarios en un taller de reparación, pistas en un aeropuerto, etc. Los problemas de formación de colas a menudo contienen una velocidad variable de llegada de clientes que requieren cierto tipo de servicio, y una velocidad variable de prestación del servicio en la estación de servicio.

Cuando se habla de líneas de espera, se refieren a las creadas por clientes o por las estaciones de servicio. Los clientes pueden esperar en cola simplemente por que los medios existentes son inadecuados para satisfacer la demanda de servicio; en este caso, la cola tiende a ser explosiva, es decir, a ser cada vez mas larga a medida que transcurre el tiempo. Las estaciones de servicio pueden estar esperando por que los medios existentes son excesivos en relación con la demanda de los clientes; en este caso, las estaciones de servicio podrían permanecer ociosas la mayor parte del tiempo. Los clientes puede que esperen temporalmente, aunque las instalaciones de servicio sean adecuadas, por que los clientes llegados anteriormente están siendo atendidos. Las estaciones de servicio pueden encontrar temporal cuando, aunque las instalaciones sean adecuadas a largo plazo, haya una escasez ocasional de demanda debido a un hecho temporal. Estos dos últimos casos tipifican una situación equilibrada que tiende constantemente hacia el equilibrio, o una situación estable.

En la teoría de la formación de colas, generalmente se llama sistema a un grupo de unidades físicas, integradas de tal modo que pueden operar al unísono con una serie de operaciones organizadas. La teoría de la formación de colas busca una solución al problema de la espera prediciendo primero el comportamiento del sistema. Pero una solución al problema de la espera consiste en no solo en minimizar el tiempo que los clientes pasan en el sistema, sino también en minimizar los costos totales de aquellos que solicitan el servicio y de quienes lo prestan.

La teoría de colas incluye el estudio matemático de las colas o líneas de espera y provee un gran número de modelos matemáticos para describirlas.

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Se debe lograr un balance económico entre el costo del servicio y el costo asociado a la espera por ese servicio

La teoría de colas en sí no resuelve este problema, sólo proporciona información para la toma de decisiones

Objetivos de la Teoría de Colas

Los objetivos de la teoría de colas consisten en:

Identificar el nivel óptimo de capacidad del sistema que minimiza el coste global del mismo.

Evaluar el impacto que las posibles alternativas de modificación de la capacidad del sistema tendrían en el coste total del mismo.

Establecer un balance equilibrado ("óptimo") entre las consideraciones cuantitativas de costes y las cualitativas de servicio.

Hay que prestar atención al tiempo de permanencia en el sistema o en la cola: la "paciencia" de los clientes depende del tipo de servicio específico considerado y eso puede hacer que un cliente "abandone" el sistema.

Elementos existentes en un modelo de colas

Fuente de entrada o población potencial: Es un conjunto de individuos (no necesariamente seres vivos) que pueden llegar a solicitar el servicio en cuestión. Podemos considerarla finita o infinita. Aunque el caso de infinitud no es realista, sí permite (por extraño que parezca) resolver de forma más sencilla muchas situaciones en las que, en realidad, la población es finita pero muy grande. Dicha suposición de infinitud no resulta restrictiva cuando, aún siendo finita la población potencial, su número de elementos es tan grande que el número de individuos que ya están solicitando el citado servicio prácticamente no afecta a la frecuencia con la que la población potencial genera nuevas peticiones de servicio.

Cliente: Es todo individuo de la población potencial que solicita servicio. Suponiendo que los tiempos de llegada de clientes consecutivos son 0<t1<t2<..., será importante conocer el patrón de probabilidad según el cual la fuente de entrada genera clientes. Lo más habitual es tomar como referencia los tiempos entre las llegadas de dos clientes consecutivos: consecutivos: clientes consecutivos: T{k} = tk - tk-1, fijando su distribución de probabilidad. Normalmente, cuando la población potencial es infinita se supone que la distribución de probabilidad de los Tk (que será la llamada distribución de los tiempos entre llegadas) no depende del número de clientes que estén en espera de completar su servicio, mientras que en el caso de que la fuente de entrada sea finita, la distribución de los Tk variará según el número de clientes en proceso de ser atendidos.

Capacidad de la cola: Es el máximo número de clientes que pueden estar haciendo cola (antes de comenzar a ser servidos). De nuevo, puede suponerse finita o infinita. Lo más sencillo, a efectos de simplicidad en los cálculos, es suponerla infinita. Aunque es obvio que en la mayor parte de los casos reales la capacidad de la cola es finita, no es una gran restricción el suponerla infinita si es extremadamente improbable que no puedan entrar clientes a la cola por haberse llegado a ese número límite en la misma.

Disciplina de la cola: Es el modo en el que los clientes son seleccionados para ser servidos. Las disciplinas más habituales son:

La disciplina FIFO (first in first out), también llamada FCFS (first come first served): según la cual se atiende primero al cliente que antes haya llegado.

La disciplina LIFO (last in first out), también conocida como LCFS (last come first served) o pila: que consiste en atender primero al cliente que ha llegado el último.

La RSS (random selection of service), o SIRO (service in random order), que selecciona a los clientes de forma aleatoria.

Mecanismo de servicio: Es el procedimiento por el cual se da servicio a los clientes que lo solicitan. Para determinar totalmente el mecanismo de servicio debemos conocer el número de servidores de dicho mecanismo (si dicho número fuese aleatorio, la distribución de probabilidad del mismo) y la distribución de probabilidad del tiempo que le lleva a cada servidor dar un servicio. En caso de que los servidores tengan distinta destreza para dar el servicio, se debe especificar la distribución del tiempo de servicio para cada uno.

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La cola, propiamente dicha, es el conjunto de clientes que hacen espera, es decir los clientes que ya han solicitado el servicio pero que aún no han pasado al mecanismo de servicio.

El sistema de la cola: es el conjunto formado por la cola y el mecanismo de servicio, junto con la disciplina de la cola, que es lo que nos indica el criterio de qué cliente de la cola elegir para pasar al mecanismo de servicio. Estos elementos pueden verse más claramente en la siguiente figura:

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Un modelo de sistema de colas debe especificar la distribución de probabilidad de los tiempos de servicio para cada servidor.

La distribución más usada para los tiempos de servicio es la exponencial, aunque es común encontrar la distribución degenerada o determinística (tiempos de servicio constantes) o la distribución Erlang (Gamma).

Notación de Kendall

Por convención los modelos que se trabajan en teoría de colas se etiquetan

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Las distribuciones que se utilizan son:

• M: Distribución exponencial (markoviana)

• D : Distribución degenerada (tiempos constantes)

• E k : Distribución Erlang

• G : Distribución general

M / M / s : Modelo donde tanto los tiempos entre llegada como los tiempo de servicio son exponenciales y se tienen s servidores.

M / G / 1: Tiempos entre llegada exponenciales, tiempos de servicio general y 1 sólo servidor

DISEÑO DE PRODUCCION

ANTECEDENTES HISTÓRICOS  

Nadie puede decir cuando comenzó el hombre a estudiar la producción. Si nos basamos en pruebas escritas, la fecha debe establecerse ya bien avanzada la historia, pero seguramente algunos de los primeros “directores” ponderaron mejores formas de producir ruedas rudimentarias, utensilios y ladrillos. Quizá los egipcios tenían su propia versión del PERT.  

En busca de la evidencia documental, debemos pasar por alto las maravillosas construcciones del Imperio Romano, las obras maestras del arte de la Edad Media, así como el desarrollo de los oficios en los gremios de esa época. Durante este último periodo, la producción se caracterizó por la actividad individual y el uso de la energía muscular en lugar de la mecánica. 

En los años 1700 las condiciones cambiaron rápidamente con el empleo de la energía suministrada por el vapor, la cual reemplazó a la muscular; el invento de máquinas y herramientas que realizaban gran parte trabajo manual y un sistema de fabricación que hacía hincapié en la intercambiabilidad de las piezas manufacturadas. Tales fueron los inicios de la revolución industrial y de muchos dolores de cabeza que aún aquejan en la dirección moderna.  

Al principio del siglo XIX las condiciones prevalecientes en una fábrica cualquiera eran deprimentes en comparación con las normas actuales. Las actitudes de la dirección eran tratar a los hombres como si fueran máquinas, implantar las políticas de reducción de costos por medio de la fuerza bruta. A pesar de esta falta de conciencia social, los conceptos sobre la producción incluyeron ideas tan avanzadas como la disposición de la planta en departamentos, la división de la mano de obra para el entrenamiento y el estudio de trabajo, un flujo más ordenado de los materiales, procedimientos mejorados para el registro de costos y planes de incentivo en los salarios.  

Debido a los diversos acontecimientos ocurridos a principios del siglo XX, se afianzaron los fundamentos de los estudios sobre la producción al hacerse más compatibles con las actitudes mecanicistas de las ciencias físicas. Los experimentos significativos que llevó a cabo Frederick W. Taylor, eran característico de nuevo enfoque “científico”. Él dirigió y analizó miles de pruebas para identificar las variables relativas a la producción. A partir de estas observaciones empíricas, diseñó métodos de trabajo en donde el hombre y la máquina eran una unidad, una unidad operante compuesta por un hombre inspirado por el incentivo del salario del para dar servicio eficientemente a una máquina, de acuerdo con instrucciones exactas. Estableció la diferencia entre la planeación de las actividades y su implementación y la ubicó en el área de la dirección profesional. Los críticos pronosticaron que los puntos de vista mecanicistas, apoyados por los expertos en eficiencia, deshumanizarían completamente la industria, pero otros lo consideraron como la lógica aplicada a una nueva área comprometedora.  

Henry L. Gantt. Desarrolló método para establecer la secuencia de las actividades de la producción, los cuales aun se emplean. Con su tratamiento menos restringido de las operaciones hombre-máquina y los conceptos atractivos de organización y motivación a la teoría inicial de Taylor. 

El pensamiento orientado hacia las operaciones tomó nuevo vigor de la unión de la ingeniería y la psicología –unión que se logró tanto en el sentido literal como figurado, gracias al trabajo en equipo de los esposos Frank y Lillian Gilbreth. Juntos    mostraron que los patrones de movimiento humano básico son comunes  a muchas situaciones de trabajo diferentes. Su análisis de los micros movimientos para mejorar las operaciones manuales iniciaron los estudios de tiempos y movimientos y el empleo de películas en el diseño del trabajo. 

Los años 40 también presenciaron el nacimiento de la computadora electrónica. En la actualidad su influencia es clara en toda la industria. Muchos empleados de oficina temen que traiga una segunda revolución industrial que, otra vez, les afectará a ellos.  

A fin de esclarecer algunas nociones confusas acerca de la computadora conviene concentrase en lo que se ha logrado y en lo que queda por hacer. Por supuesto, debe lograse que los problemas sean “programables”, es decir, estructuralmente adaptables a los cálculos de la máquina. En ello estriba la función que le toca al hombre en  la moderna sociedad hombre - máquina.  

SISTEMAS DE PRODUCCIÓN. 

Para nuestros estudios diremos que la producción es el acto intencional de producir algo útil. De ninguna manera limita el método por el cual algo se produce, pero elimina la generación accidental de productos. La definición de producción se modifica para incluir el concepto de sistema, diciendo que un sistema de producción es el proceso específico por miedo del cual los elementos se transforman en productos útiles. Un proceso es un procedimiento organizado para lograr la conversión de insumos en resultados.

Una unidad de producción normalmente requiere de varios tipos de insumos. En un proceso industrial los insumos dan cuenta de la mayor parte del costo variable de producción. Los medios de conversión están asociados con el costo fijo, y la producción con los ingresos. La utilidad depende de la relación de los costos variables y fijos, con respecto a los ingresos, es decir, de la interacción de costos de insumo y de conversión con los ingresos obtenidos a base de la producción.  

Cualquier sistema es una colección de componentes interactúales; el objetivo de un sistema podría ser producir un componente que se va a ensamblar con otros componentes para alcanzar el objetivo que es un sistema mayor.  

MODELOS DE SISTEMAS DE PRODUCCIÓN. 

Un modelo es una réplica o abstracción de las características esenciales de un proceso. Muestra las relaciones entre causa y efecto, entre objetivos y restricciones. Problemas que no se pueden resolver por medio de soluciones directas debido a su magnitud, complejidad o estructura, a menudo se pueden manejar, buscando una solución aproximada por medio de modelos de simulación.  

¿QUE VENTAJAS TIENEN DISEÑAR LOS SISTEMAS DE PRODUCCIÓN? 

• El  diseño de sistemas de producción es algo esencial en la empresa, ya que maneja todos los departamentos de esta, así llevando un control de costos, control de inventarios, control de la producción, control de procesos, control de calidad.  
• Los diseños de producción deben utilizarse siempre, es decir, no solamente  durante la implementación de los mismos, para luego destacarlos, ni archivarse en un estante para que acumulen polvo y se vuelvan obsoletos. Los costos del proceso de reingeniería son demasiado altos y los diseños demasiado valiosos.  
• Los diseños y los modelos de reingeniería se utilizan obviamente para respaldar los esfuerzos  futuros en este campo. Si se implementa una iniciativa  de calidad total, la compañía necesitara cambiar sus procesos sobre una base común cuando las mejoras se implanten. Como una medida de control, estas actividades deben desarrollarse siguiendo los métodos de reingeniería y toda la documentación debe actualizarse.  
• Los diseños contienen información que puede ser útil en la toma de decisiones operacionales habituales, en el entrenamiento y en el control del desempeño laboral.  

¿QUE VISIÓN DEL FUTURO LES DA A LAS EMPRESAS LOS DISEÑOS DE SISTEMAS DE PRODUCCIÓN?

• Le da la habilidad  de que entrar al mercado junto con otras compañías.
• Habilidad de los proveedores para ejercer una presión sobre los costos de los competidores el mercado.
• La habilidad  de los clientes para influir en los competidores, por ejemplo, si son sensibles a los precios, los clientes forzaran la competencia precios.
• La habilidad de las alternativas para presionar al mercado.
• Las actividades competitivas de las compañías más rivales.

CONTROL DE CALIDAD

ANTECEDENTES HISTÓRICOS

La historia de la humanidad está directamente ligada con la calidad desde los tiempos más remotos, el hombre al construir sus armas, elaborar sus alimentos y fabricar su vestido observa las características del producto y enseguida procura mejorarlo.

La práctica de la verificación de la calidad se remonta a épocas anteriores al nacimiento de Cristo. En el año 2150 A.C., la calidad en la construcción de casas estaba regida por el Código de Hammurabi, cuya regla # 229 establecía que "si un constructor construye una casa y no lo hace con buena resistencia y la casa se derrumba y mata a los ocupantes, el constructor debe ser ejecutado". Los fenicios también utilizaban un programa de acción correctiva para asegurar la calidad, con el objeto de eliminar la repetición de errores. Los inspectores simplemente cortaban la mano de la persona responsable de la calidad insatisfactoria. En los vestigios de las antiguas culturas también se hace presente la calidad, ejemplo de ello son las pirámides Egipcias, los frisos de los templos griegos, etc.

Durante la edad media surgen mercados con base en el prestigio de la calidad de los productos, se popularizó la costumbre de ponerles marca y con esta práctica se desarrolló el interés de mantener una buena reputación (las sedas de damasco, la porcelana china, etc.) Dado lo artesanal del proceso, la inspección del producto terminado es responsabilidad del productor que es el mismo artesano. Con el advenimiento de la era industrial esta situación cambió, el taller cedió su lugar a la fábrica de producción masiva, bien fuera de artículos terminados o bien de piezas que iban a ser ensambladas en una etapa posterior de producción. La era de la revolución industrial, trajo consigo el sistema de fábricas para el trabajo en serie y la especialización del trabajo. Como consecuencia de la alta demanda aparejada con el espíritu de mejorar la calidad de los procesos, la función de inspección llega a formar parte vital del proceso productivo y es realizada por el mismo operario (el objeto de la inspección simplemente señalaba los productos que no se ajustaban a los estándares deseados.)

A fines del siglo XIX y durante las tres primeras décadas del siglo XX el objetivo es producción. Con las aportaciones de Taylor, la función de inspección se separa de la producción; los productos se caracterizan por sus partes o componentes intercambiables, el mercado se vuelve más exigente y todo converge a producir. El cambio en el proceso de producción trajo consigo cambios en la organización de la empresa. Como ya no era el caso de un operario que se dedicara a la elaboración de un artículo, fue necesario introducir en las fábricas procedimientos específicos para atender la calidad de los productos fabricados en forma masiva. Durante la primera guerra mundial, los sistemas de fabricación fueron más complicados, implicando el control de gran número de trabajadores por uno de los capataces de producción; como resultado, aparecieron los primeros inspectores de tiempo completo la cual se denominó como control de calidad por inspección.

Las necesidades de la enorme producción en masa requeridas por la segunda guerra mundial originaron el control estadístico de calidad, esta fue una fase de extensión de la inspección y el logro de una mayor eficiencia en las organizaciones de inspección. A los inspectores se les dio herramientas con implementos estadísticos, tales como muestreo y gráficas de control. Esto fue la contribución más significativa, sin embargo este trabajo permaneció restringido a las áreas de producción y su crecimiento fue relativamente lento. Las recomendaciones resultantes de las técnicas estadísticas, con frecuencia no podían ser manejadas en las estructuras de toma de decisiones y no abarcaban problemas de calidad  verdaderamente grandes como se les prestaban a la  gerencia del negocio.

Esta necesidad llevó al control total de la calidad. Solo cuando las empresas empezaron a establecer una estructura operativa y de toma de decisiones para la calidad del producto que fuera lo  suficiente eficaz como para tomar acciones adecuadas en los descubrimientos del control de calidad, pudieron obtener resultados tangibles como mejor calidad y menores costos. Este marco de calidad total hizo posible revisar las decisiones regularmente, en lugar de ocasionalmente, analizar resultados durante el proceso y tomar la acción de control en la fuente de manufactura o de abastecimientos, y, finalmente, detener la producción cuando fuera necesario. Además, proporcionó la estructura en la que las primeras herramientas del control (estadísticas de calidad) pudieron ser reunidas con las otras muchas técnicas adicionales como medición, confiabilidad, equipo de información de la calidad, motivación para la calidad, y otras numerosas técnicas relacionadas ahora con el campo del control moderno de calidad y con el marco general funcional de calidad de un negocio.

 CONCEPTO DE CALIDAD

 La calidad es un concepto que ha ido variando con los años  y que existe una gran variedad de formas de concebirla  en las empresas, a continuación se detallan algunas de las definiciones que comúnmente son utilizadas en la actualidad.

LA CALIDAD ES:

• Satisfacer plenamente las necesidades del cliente.
• Cumplir las expectativas del cliente y algunas más.
• Despertar nuevas necesidades del cliente.
• Lograr productos y servicios con cero defectos.
• Hacer bien las cosas desde la primera vez.
• Diseñar, producir y entregar un producto de satisfacción total.
• Producir un artículo o un servicio de acuerdo a las normas establecidas.
• Dar respuesta inmediata a las solicitudes de los clientes.
• Sonreír a pesar de las adversidades.
• Una categoría tendiente siempre a la excelencia.
• Calidad no es un problema, es una solución.

EL CONCEPTO DE CALIDAD SEGÚN:

Edwards Deming: "la calidad no es otra cosa más que "Una serie de cuestionamiento hacia una mejora continua".

Dr. J. Juran: la calidad es "La adecuación para el uso satisfaciendo las necesidades del cliente".

 Kaoru Ishikawa: define a la calidad como "Desarrollar, diseñar, manufacturar y mantener un producto de calidad que sea el más económico, el útil y siempre satisfactorio para el consumidor".

Rafael Picolo, Director General de Hewlett Packard: define "La calidad, no como un concepto aislado, ni que se logra de un día para otro, descansa en fuertes valores que se presentan en el medio ambiente, así como en  otros que se adquieren con esfuerzos y disciplina".

Con lo anterior se puede concluir que la calidad se define como "Un proceso de mejoramiento continuo, en donde todas las áreas de la empresa participan activamente en el desarrollo de productos y servicios, que satisfagan las necesidades del cliente, logrando con ello mayor productividad".