destacados_ simulación de producción

El éxito en la modificación o implantación de un proceso productivo suele estar vinculado a los criterios de calidad, tiempo y costes de producción. A menudo, es muy difícil encontrar soluciones óptimas para todos los criterios. Por ejemplo, una calidad superior conduce normalmente a mayores costes. Por lo tanto, un nuevo proyecto de mejora de la fabricación, para tener éxito, debe partir de un análisis bien elaborado de la nueva organización de trabajo, que tenga un flujo de trabajo equilibrado y la capacidad de utilización eficiente de todos los recursos. La alta competencia y amplia experiencia del equipo desarrollador del proyecto se consideran esenciales.

Las herramientas de simulación de producción son posiblemente los mejores apoyos en relación con la introducción de mejoras en el proceso de producción. Con el fin de lograr un diseño óptimo en el proceso productivo, es necesario modelar no sólo el producto, sino también las instalaciones de las fábricas e integrarlos en un único modelo de simulación. La simulación permite encontrar la mejor secuencia de diseño y fabricación de acuerdo con la estrategia de fabricación del producto.

En CARTIF tenemos experiencia en crear modelos de simulación de instalaciones de producción complejas, usando herramientas de simulación discretas de altas prestaciones (Witness). Los modelos creados con estas herramientas nos permiten asegurar la optimización, analizando la influencia de muchas variables con el fin de reducir los costes de producción. Hemos creado modelos para plantas de gran tamaño (por ejemplo, una fábrica de coches completa: factoría de Renault en Palencia), pero también lo hemos aplicado con éxito a procesos productivos en PYMEs.

Por nuestra experiencia, los mejores modelos son aquellos que se construyen evaluando primero si se deben tener en cuenta muchas variables o no, es decir, el sistema de producción debe ser modelado teniendo en cuenta únicamente las variables necesarias para lo que queremos evaluar. Podemos destacar entre estas variables:

iniciales

Estas variables pueden tener un origen estocástico (más o menos aleatorio) o un valor determinista. Por ejemplo, un calendario de trabajo puede ser considerado como un valor determinístico, mientras que el tiempo medio entre fallos es un valor estocástico.

Las principales variables de salida, las que nos interesa evaluar como resultados, las obtenemos a partir de la simulación, y destacan:

de salida

Nuestro consejo para aquellos que quieran mejorar su proceso productivo, sobre todo si conlleva una inversión importante, es que la simulación discreta es la herramienta ideal para valorar si obtenemos los resultados esperados.

Javier Olmos
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