Planificación de la Producción y Empaque en el Programa Maestro de Producción

El Plan Maestro de la Producción (PMP) especifica las fechas y las cantidades de producción que corresponden a cada uno de los elementos de la familia de productos (manufactura). En muchas aplicaciones el producto no esta terminado en la medida que no haya sido empacado, es decir, que este en una condición de uso suficiente para su comercialización. El siguiente artículo aborda el problema que enfrenta una empresa que debe programar los niveles de producción y empaque para 4 productos en un horizonte de planificación de 8 meses (4 bimestres), buscando satisfacer una demanda estimada al mínimo costo y haciendo uso de recursos limitados.

Planificación de la Producción

Una firma desea planificar la producción de los próximos 4 bimestres para sus productos finales, representados por los productos A, B, C y D. Esto se hará usando una política óptima de elaboración contra stock para satisfacer las demandas estimadas en cada periodo y cuyos valores se resumen en la siguiente tabla:

tabla-produccion-y-empaque

En la tabla se entrega igualmente una capacidad máxima de producción por producto, excepto para las labores de empacado. Asuma que estas capacidades son constantes sobre todo el periodo de planificación. En el caso de la sección de empaque esta transforma el producto en un producto empacado, de modo que hay una capacidad global sobre el número total de unidades que pueden ser empacadas en cada periodo y alcanza las 50.000 unidades por bimestre.

Es posible almacenar tanto productos finales como productos finales empacados en una cantidad ilimitada pues la bodega es bastante grande. Sin embargo, hay un costo unitario de mantención de unidades en inventario que se lista en la última columna de la tabla para un producto final empacado y que se asume no cambia en este horizonte de planificación. Asuma que el costo unitario de inventario de un producto final no empacado consiste en restar 4 euros por unidad al valor dado en la tabla para el costo de inventario de uno empacado. El actual inventario es nulo y no hay requerimientos de inventario al final del periodo de planificación.

Cada vez que se emplea la línea de empaque esta debe ser limpiada cuando se planifica empacar cada tipo de producto en un periodo y este proceso de limpieza o esterilización tiene un costo elevado. Dado lo anterior, se espera encontrar una solución donde no necesariamente se empaque de todos los tipos de productos finales en cada periodo. Para representar correctamente esta situación se tomará en cuenta un costo de setup que es independiente del periodo y la cantidad empacada pero si del tipo de producto y está dado por 500.000, 900.000, 800.000 y 900.000 euros para A, B, C y D, respectivamente.

Formule y resuelva computacionalmente un modelo de optimización que permita hallar una política óptima de producción que minimice los costos de inventario y setup, satisfaciendo los requerimientos (estimados) de demanda y las limitaciones en la capacidad de las instalaciones.

Variables de Decisión:

variables-produccion-y-empa

Parámetros: Dada la cantidad de datos del problema propuesto es conveniente trabajar con parámetros, de modo de utilizar una notación más compacta que es equivalente, a saber:

parametros-empaque

Función Objetivo: Se busca minimizar los costos asociados al proceso de empaque y almacenamiento de productos en inventario (empacados y no empacados) durante el período de planificación. Lo anterior se representa por la siguiente expresión:

funcion-objetivo-empaque

Restricciones:

Demanda producto empacado para cada producto i y bimestre t: La demanda de producto empacado de cada uno de los 4 productos en los 4 bimestres se debe satisfacer a través de lo empacado en dicho período y los saldos del mismo (si los hubiere) almacenados en períodos previos.

demanda-producto-empacado

Balance entre no-empacado y empacados para producto i y bimestre t: De forma similar a las restricciones anteriores, la cantidad de producto a empacar en un período (para cualquiera de las 4 variedades: A, B, B o D) se obtiene como un diferencial entre la producción de producto no empacado más el inventario inicial de producto no empacado menos la cantidad de producto no empacado que se deje en inventario al final del período.

balance-empacado-y-no-empac

Restricciones Lógicas: La cantidad de producto en un bimestre para un producto en particular no podrá superar las 50.000 unidades en caso que se decida empacar dicho producto en aquel período, en caso contrario no se empaca.

restricciones-logicas-empaq

Capacidad de empacado para cada bimestre t: La cantidad de productos A, B, C o D que en total se empaquen en cada período no puede superar la capacidad de empaque de 50.000 unidades por período.

capacidad-empacado-por-peri

Capacidad de producción en cada familia y bimestre t: Se debe respetar la capacidad de producción de producto no empacado para cada variedad y en cada período del horizonte de planificación.

capacidad-produccion-empaqu

No negatividad: Las variables de decisión deben adoptar valores no negativos.

no-negatividad-empaque

La siguiente imagen muestra la solución óptima (celdas amarillas) y valor óptimo (celda celeste) alcanzado a implementar este modelo de Programación Entera Mixta haciendo uso de Premium Solver Pro.

solucion-produccion-y-empaq

Consideremos el producto A de modo de ejemplificar respecto a la interpretación de los resultados. Se producen 6.000 unidades del producto A  y se empacan sólo 5.000 de ellas en el bimestre 1 (con las que se satisface la demanda del bimestre 1), en consecuencia, al final del período se dispone de 1.000 unidades de producto A no empacado.  Notar adicionalmente que a excepción del producto D para el resto de los productos no se empaca en todos los períodos.

¿Quieres tener el archivo Excel con la resolución en Premium Solver Pro de este problema?.

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Formulación un modelo de Programación Entera para un Plan Maestro de la Producción (PMP)

La Planificación Agregada y el Plan Maestro de la Producción (PMP o MPS según sus siglas en inglés Master Production Schedule) son metodologías ampliamente utilizadas hoy en día en empresas de manufactura para planificar las necesidades de producción de una serie de productos, de modo de responder a un pronóstico de demanda a través de los recursos productivos que se disponen.

En este contexto, la evidencia empírica muestra que existen diversas estrategias que se pueden utilizar para enfrentar la demanda, cada una de las cuales se puede valorar en términos de costos pero también a través de una serie de criterios cualitativos que por su naturaleza son difíciles de estimar en una unidad monetaria.

A continuación se presenta un gráfico con el Pronóstico de Demanda de un producto para el cual propondremos un modelo de optimización que permita cumplir con dichos requerimientos, minimizando los costos asociados a la utilización de los recursos productivos:

pronostico-demanda-pmp

Se puede apreciar que la demanda presenta una estacionalidad marcada donde al inicio y final del año los valores son menores a la demanda de un mes promedio (7.817 unidades).

En contraste con lo anterior en los meses de Junio, Julio y Agosto se presenta un peak de demanda, superando en magnitud claramente lo que correspondería a la demanda de un mes promedio. Adicionalmente consideremos los siguientes antecedentes de operación:

  • Costo de Contratar un Trabajador: US$1.000
  • Costo de Despedir un Trabajador: US$1.800
  • Costo de Almacenamiento Unitario Mensual: US$10
  • Inventario Inicial: 500 unidades
  • Costo Remuneración (Sueldo) de un Trabajador al Mes: US$600
  • Número de Trabajadores al Inicio de la Planificación: 100
  • Unidades de Producto producidas por un Trabajador al Mes: 50

La pregunta inmediata es: ¿Cómo responder a la demanda pronosticada durante el período de planificación al menor costo posible?. Algunas posibles respuestas son:

Fuerza Laboral Exacta: Esto es mediante contratación y despido de trabajadores para responder de forma exacta a las necesidades de cada mes. Con esta alternativa se busca evitar la acumulación de inventario.

Acumulación y Liquidación de Inventario: Producir en mayor volumen en los meses de menor demanda de modo de acumular inventario para enfrentar los requerimientos adicionales de los meses de mayor demanda. Si se considera adecuado se puede utilizar esta alternativa buscando no afectar el tamaño de la fuerza laboral.

Por cierto también se puede utilizar una estrategia mixta o híbrida que mezcle por ejemplo características de las 2 opciones presentadas anteriormente. Este enfoque generalmente es el que permite alcanzar menores costos.

Adicionalmente cabe destacar que en un Plan Maestro de la Producción (PMP) se podrían considerar otras alternativas o variables de ajuste no consideradas en este ejemplo como la utilización de trabajadores en tiempo extraordinario, la subcontratación parcial de la producción, la eventual postergación de demanda, entre otras opciones.

Luego, en relación a los antecedentes de operación previamente detallados, un modelo de Programación Entera para el Plan Maestro de la Producción es:

1. Variables de Decisión:

variables-de-decision-pmp

2. Función Objetivo:

funcion-objetivo-pmp

3. Restricciones:

Satisfacer la Demanda (Balance de Inventario): Donde Dt corresponde a la demanda pronosticada para el mes t (parámetros).

restriccion-demanda-pmp

Balance Mano de Obra: La cantidad de trabajadores en operación en cada período corresponde a los trabajadores disponibles al final del mes anterior, más los contratados y menos los despedidos en el mes en curso.

balance-trabajadores-pmp

Capacidad de Producción: La producción de cada mes se ve limitada por la disponibilidad de trabajadores y el rendimiento mensual (en unidades de producto) que cada uno de éstos tiene.

capacidad-produccion-pmp

No Negatividad e Integralidad: Todas las variables de decisión deben adoptar valores no negativos y adicionalmente ser enteras.

no-negatividad-e-integralid

El modelo anterior se puede implementar con Solver y What’sBest! obteniendo los siguientes resultados:

Implementación Computacional en Solver: Se alcanza una solución factible con valor en la función objetivo de US$1.468.700.

solucion-solver-plan-maestr

El detalle de la resolución la puedes revisar en el siguiente tutorial de nuestro canal de Youtube:

Implementación Computacional con What’sBest!: Se alcanza una solución factible con valor en la función objetivo de US$1.468.400, la cual es ligeramente inferior en costos a la solución obtenida con Solver.

solucion-whatsbest-plan-mae

La carga del modelo en What’sBest! y la obtención de los resultados anteriores se puede revisar en el siguiente tutorial de nuestro canal de Youtube:

[sociallocker]Problema PMP www.gestiondeoperaciones.net[/sociallocker]