Optimización de almacenes con media ponderada y técnicas de localización discreta
Palabras clave:
Almacén , Ropacks, RacksResumen
El estudio analiza el manejo un almacén en un sistema de producción, encargado de abastecer dos áreas de surtido de bobinas de hilo. Se identificaron ineficiencias debido a la alta variabilidad de la demanda, lo que generó retrasos por falta de material y un mal uso del espacio en el Almacén. A partir de los datos de demanda de todo el año, se observó un incumplimiento del 39.75%, atribuible al uso de la media aritmética para estimar el stock. Se propuso utilizar la media ponderada, mejorando el cumplimiento al 83.91%. Se presentaron dos soluciones de distribución del almacén: una basada en el uso de ropaks, que cubre el 85% del material más utilizado, y otra que combina ropaks y racks para optimizar el espacio y manejar el 100% del material. Para poder dar distribución se utilizó caso número 8 de un método cuantitativo de localización de planta.
Citas
W. Mendenhall, R. J. Beavery B. M. & Beaver, Introduction to Probability and Statistics, Cengage Learning, 2019.
A. G. Bluman, Mathematics for Business and Economics, McGraw-Hill Education, 2018.
F. Ortiz Flores,"Material no publicado,Apuntes de la clase. -Sistemas de manufactura",Orizaba: Maestria en Ingenieria Industrial, Institute Tecnologico de Orizaba, 2013.
J. Gonzalez y L. & Ramirez, Herramientas tecnologicas para la optimizacion en sistemas de produccion, Revista de Ingenieria Industrial, 2020.
E. A. Silver, D. F. Pyke y R. Thomas, Inventory Management and Production Planning and Scheduling, Nueva Jersey: Wiley, 2017.
M. Gonzalez y L. Ramirez, Metodologias cuantitativas aplicadas a la optimizacion de sistemas de produccion, Mexico: Tecnica Industrial, 2020.
J. Heizer, B. Render y Munson, Principles of Operations Management: Sustainabilityand Supply Chain Management, Boston, Massachusetts: Pearson Education, 2017.
J. Garcia y P. & Martinez, Estadistica aplicada para la toma de decisiones., Mexico: Academica, 2019.
A. Arata, Ingenieria y gestion de la confiabilidad operacional en plantas industriales.Aplicacion de la Plataforma R-M ES, Mexico: RI L, 2009
