Trabajo Final - Simulacion de Sistemas Discretos PDF

Preview

Summary

UNIVERSIDAD PERUANA DE CIENCIAS APLICADASFACULTAD DE INGENIERÍACARRERA DE INGENIERÍA INDUSTRIALTRABAJO FINALCURSO: SIMULACIÓN DE SISTEMAS DISCRETOSSECCIÓN: IXDOCENTE:GUILLERMO ELOY MARCELO LASTRAINTEGRANTES: Anzualdo Espinoza Bryan U20181a Bravo Muñoz Rosario U Cabrera Jerónimo Jordan U20171b Malpar...

Description

UNIVERSIDAD PERUANA DE CIENCIAS APLICADAS FACULTAD DE INGENIERÍA CARRERA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL TRABAJO FINAL

CURSO: SIMULACIÓN DE SISTEMAS DISCRETOS

SECCIÓN: IX72

DOCENTE: GUILLERMO ELOY MARCELO LASTRA

INTEGRANTES: -

Anzualdo Espinoza Bryan

U20181a226

-

Bravo Muñoz Rosario

U201823879

-

Cabrera Jerónimo Jordan

U20171b034

-

Malpartida Gonzales Christian

U201717901

-

Segura Salvatierra Emerson

U201819469

2021 – I

Indice Resumen......................................................................................................................................3 Palabras Clave............................................................................................................................3 1.

Introducción........................................................................................................................4

2.

Descripción del Sistema y su entorno................................................................................5 2.1.

Descripción del sistema..............................................................................................5

2.2.

Áreas de trabajo de la empresa.................................................................................6

2.3.

Planteamiento del sistema de colección Betina.........................................................6

3. Elaboración de la Representación del Sistema e Identificación de los Input Controlables y No Controlables................................................................................................8 3.1.

Representación del sistema........................................................................................8

3.2.

Desarrollo de tabla de sistema: Entidades, Atributos, Actividades.........................9

3.3.

Variables controlables..............................................................................................10

3.4.

Variables no controlables.........................................................................................10

3.5.

Eventos del sistema para la empresa Colección Betina E.I.R.L............................11

4.

Análisis de los Datos de Entrada.....................................................................................11

5.

Diseño del Modelo de Simulación....................................................................................28 5.1.

Diagramas Relacionales de Eventos........................................................................28

5.2.

Diagramas de flujo de los eventos............................................................................31

6.

Verificación y Validación del Modelo..............................................................................43

7.

Análisis y Resultados de la simulación............................................................................44

8.

Establecer diferentes escenarios de solución y elegir el mejor escenario......................45 8.1.

Escenario 1................................................................................................................45

8.2.

Escenario 2................................................................................................................47

8.3.

Escenario 3................................................................................................................49

8.4.

Escenario 4................................................................................................................51

8.5.

Escenario 5................................................................................................................53

8.6. 9.

Escenario 6................................................................................................................55 Conclusiones.................................................................................................................57

10.

Recomendaciones..........................................................................................................58

11.

Agradecimientos...........................................................................................................59

12.

Bibliografía...................................................................................................................59

Resumen En la actualidad, Simulación de sistemas, ya que ayuda a presentar una situación o posible evento, reduciendo de manera eficaz los costos en pruebas prácticas y formando mejores planeamientos dentro de las primeras etapas. Esto ese considera con mayor valor al vivir actualmente en mundo donde predomina la tecnología, algo muy cambiante con el pasar de los días, donde las empresas competidoras, buscan obtener mejores formatos y calidad dentro de su sector sea de servicios o manufactureros. Frente a esto, el presente trabajo hace un estudio en una empresa textil dedicado a la industria textil y realiza actividades como el diseño de prendas, estas se realizan por estaciones y cada año presentan diversos modelos para superar a la competencia. Con ello, se utiliza los conceptos brindados por le cursos de Simulación de sistema Discretos mediante el uso de sus diferentes herramientas de representación para actividades de agregación de valor en un entorno más teórico; con ello, se evaluará el desempeño de la empresa el cual actualmente presenta problemas en particular que analizaremos será la mala distribución de las máquinas ya que consideramos que es el principal factor del exceso de tiempo en el transporte de las prendas., como también en irregularidades en la estandarización de sus procesos. Estos problemas, conlleva a altos tiempos del ciclo productivo del proceso; así mismo, retrasos frente a posibles pedidos o aumentos en la demanda generando insatisfacción a sus clientes. El motivo de la investigación busca mejorar estos problemas de estandarización mediante medios económicos como la simulación de sistemas.

Palabras Clave  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 períodos. 

Arena Simulation: es un software de automatización y simulación de eventos discretos desarrollado por Systems Modeling y adquirido por Rockwell Automation en 2000.



Modelado: Arte y técnica de dar la forma deseada a una materia.



Proceso: conjunto de operaciones a que se somete una cosa para elaborarla o transformarla.



Continuo: Dependencia de los valores que pueda tomar el tiempo en la simulación. El tiempo de simulación es una variable continua en los modelos continuos, como pasa con los procesos químicos, pudiéndose integrar con respecto al tiempo.

1. Introducción La empresa de estudio es Colección Betina E.I.R.L, empresa peruana que se dedica a la industria textil y realiza actividades como el diseño de prendas, estas se realizan por estaciones y cada año presentan diversos modelos para superar a la competencia. Asimismo, se encarga de fabricar las diversas prendas como blusa, short, polos para damas, bermuda, etc. La materia principal para elaborar las distintas prendas es la gamuza ya que posee una textura mucho más suave que el algodón. La empresa se fundó en año en el año 1970, contaba inicialmente con 5 trabajadores que realizaban todo el proceso de fabricación de las prendas. Sin embargo, el 10 de enero del 2011 la empresa recién se formalizo para poder realizar negocios mayores y mejorar como empresa. La demanda de la empresa se concentra en mayor porcentaje en el interior del país, departamentos como Arequipa, Cajamarca y Cuzco son los principales destinos donde se distribuyen las prendas. Se ha podido observar que el flujo de producción no es continuo en la empresa. Se ve que hay mucho transporte del producto al pasar de proceso en proceso e, incluso, se generan colas para que el producto sea atendido en las máquinas. Además, a través de una toma de tiempos hecha por la empresa, se observó que el tiempo de producción de las diversas prendas es mucho mayor del que normalmente debería ser. Concluimos que esto se da por una mala distribución de la planta y de las máquinas utilizadas en el proceso productivo. El área de investigación donde desarrollaremos el modelo será el área de producción. A raíz de la elaboración del Pareto se tomaron en cuenta las siguientes quejas y el nivel de incidencia de cada una dentro del proceso productivo. Determinación de la situación problemática Se ha podido observar que el flujo de producción no es continuo en la empresa. Se ve que hay mucho transporte del producto al pasar de proceso en proceso e, incluso, se generan colas para que el producto sea atendido en las máquinas. Además, a través de una toma de tiempos hecha por la empresa, se observó que el tiempo de producción de las diversas prendas es mucho mayor del que normalmente debería ser. Concluimos que esto se da por una mala distribución de la planta y de las máquinas utilizadas en el proceso productivo. Los elementos que descubriremos al realizar los gráficos del sistema serán el operador y los distintos tipos de ropa que se producen, pues el atributo es el tiempo entre la llegada de la orden de fabricación, y el operador está en la relación entre el tiempo de servicio en las diferentes áreas de producción, el porcentaje de productos defectuosos, el número de prendas producidas y el volumen del pedido. Para las variables exógenas controlables en el sistema, encontramos el número de máquinas de coser, cortadoras, etc. En circunstancias incontrolables, encontramos el porcentaje de prendas defectuosas, el tiempo entre la llegada de los pedidos de producción, el tiempo de servicio, el porcentaje de reprocesos por avería, etc. Por otro lado, en las variables endógenas, encontramos el producto final, como shorts, camisas, chaquetas de mujer, chaquetas de hombre, etc. Finalmente se tiene como principales logros la implementación de posibles soluciones es reducir el tiempo de producción de productos relacionados. También,

reducir las pérdidas provocadas por una mala distribución de la planta en donde se opera la producción. Asimismo, al reducir el tiempo de producción de cada producto, aumentará la productividad de la mano de obra y las utilidades. La solución consiste en evitar que se genere colas en las estaciones de trabajo, con el fin de evitar demoras en la producción, sobre todo en la producción de prendas, donde actualmente su tiempo de producción es mucho mayor al del ritmo normal, por lo tanto con el software Arena identificaremos cual es el principal problema que genera este sobretiempo de fabricación, para poder optimizar el tiempo de fabricación de la prenda, con el objetivo de reducir los tiempos. 2. Descripción del Sistema y su entorno 2.1. Descripción del sistema Nuestra área de estudio donde desarrollaremos el modelo será el área de producción, los elementos que encontraremos al graficar el sistema serán los operarios y los diversos tipos de prendas a fabricar, como atributos están el tiempo entre arribo de los pedidos de fabricación, el tiempo de servicio de los operarios en las distintas áreas de producción, el porcentaje de productos defectuosos y la cantidad de prendas producidas respecto al volumen de pedidos. En relación con las variables exógenas controlables en el sistema, encontramos el número de máquinas de coser, máquinas de corte, etc. Y en las no controlables encontramos el porcentaje de prendas defectuosas, el tiempo entre arribo de los pedidos de producción, el tiempo de servicio, porcentaje de reproceso por falla, etc. Por otro lado, en la variable endógena encontramos los productos finales como shorts, blusas, casacas para damas, hombres, etc. El alcance que esperemos lograr al realizar la representación del sistema es poseer una descripción de entidades, atributos y actividades. El tiempo de simulación que tomaremos será de 1 mes. Ahora realizaremos el análisis ABC para determinar que productos son de mayor importancia y a la vez generan mayores utilidades para la empresa. Tipo de producto: - P1 = Polo damas - P2 = Casaca damas - P3 = Casaca varón - P4 = Blusa - P5 = Short - P6 = Bermuda Procesos para realizar: - D = Diseño y patronaje - C = Corte - T = Tendido - A = Acabado (Hay 2 tipos de acabado uno con máquinas y otro hecho manualmente) - CO = Costura Tener en cuenta que:  La casaca de dama , casaca de varón y blusa se fabrican con acabado manual  El polo de dama, short y bermuda se fabrican con acabo con máquina.

2.2.

Áreas de trabajo de la empresa

2.3. -

Planteamiento del sistema de colección Betina Análisis ABC

A partir de lo anterior, se realizó el análisis ABC. Mediante el cual se pueden identificar los tres productos patrón de la empresa Colección Betina. En base, al ingreso que generan a la empresa, los productos de mayor importancia son: Casaca Damas (P2), Bermuda (P6) y Polo Damas (P1). Del mismo modo, usando el diagrama de Pareto y teniendo en cuenta la relación 80-20, el gráfico nos da los mismos resultados. 

Nota: Se debe tomar en consideración que para la resolución del caso de la empresa Colección Betina E.I.R.L no se tomara en cuenta el producto número 1 que es el polo de damas.

3. Elaboración de la Representación del Sistema e Identificación de los Input Controlables y No Controlables 3.1. Representación del sistema

3.2.

Desarrollo de tabla de sistema: Entidades, Atributos, Actividades

3.3.

Variables controlables

3.4.

Variables no controlables

3.5.

Eventos del sistema para la empresa Colección Betina E.I.R.L

4. Análisis de los Datos de Entrada Elección de Distribución Estadística: - Ingreso de toma de tiempos al software Input Analyzer. - Obtención de las distribuciones. - Selección de las 4 distribuciones posibles con el menor error cuadrado. - Análisis de las 4 distribuciones posibles con el menor error cuadrado. - Para efectos prácticos se preferirá las distribuciones Exponencial, Uniforme, Triangular, Normal y Erlang sobre las demás. - Los criterios a analizar son en el siguiente orden: 1) Menor Error Cuadrado, 2) Mayores valores P-Value en pruebas de Chi Cuadrado y Kolmogorov 3) Se preferirá las distribuciones mencionadas en el punto 5. Análisis del tiempo de llegada de casacas

Análisis del tiempo de llegada de bermuda

Análisis del tiempo de corte de bermuda

Análisis del tiempo de corte de casaca

Análisis del tiempo de inspección 1 de bermuda

Análisis del tiempo de inspección 1 de casaca

Análisis del tiempo de tendido de bermuda

Análisis del tiempo de tendido de casaca

Análisis del tiempo de costura de bermuda

Análisis del tiempo de costura de casaca

Análisis del tiempo de inspección 2 de bermuda

Análisis del tiempo de inspección 2 de casaca

Análisis del tiempo de acabado de bermuda

Análisis del tiempo de acabado de casaca

Análisis del tiempo de inspección 3 de bermuda

Análisis del tiempo de inspección 3 de casaca

5. Diseño del Modelo de Simulación 5.1. Diagramas Relacionales de Eventos

5.2.

Diagramas de flujo de los eventos

6. Verificación y Validación del Modelo

0 ent r a a c os t ur a 1

0

el ga da de c as ac as de d am as

Tr u e

c os t ur a 1

F a ls e

0

0

dat os de c as ac as de d am as

ent r a a c os t ur a 2

0 0 0 c or t e

0 el ga da de b er m u da s

in s pe c c oi n 1

0

OK 1

0

F a ls e

Tr

t endid o

0

c ola d e c os t u r a

T r u e

a c ab ad o m ec an ci o

ent r a a c os t ur a 3

T r ue

0

in s pec c io n 2

0

OK 2

0

0

in s pec c io n 3

0 c os t ur a 3

0

F a ls e

Salida Cas a c as

0

0

dat os de ber m u das

0

c os t ur a 2

0

F a ls e

O K3

0

T r u e

es ber m uda

0

T r u e

0

T r u e

0 es c as ac a

F a ls e

T r ue

Rec or d 1

F a ls e

0

F a ls e

0

F a ls e

0 ent r a a c os t ur a 4

0

F a ls e

T r ue

c os t ur a 4

0

ac ab ado m anual

Salid a Ber m u da s

0

St at is t ic s

0 c os t ur a 5

0

es ber m uda a

0

F a ls e

T r u e

7. Análisis y Resultados de la simulación

Interpretación: La mínima cantidad de corridas es 30 para cumplir con un nivel de seguridad del 95% y error respecto de la media del 10%.

8. Establecer diferentes escenarios de solución y elegir el mejor escenario 8.1.

Escenario 1

0 ent r a a c os t u r aT r 1u

0

c os t ur a 1

0

0

dat os de c as ac as de dam as

leg ada de c as ac as de dam as

e

F a ls e

ent r a a c os t ur aT r2u

e

ac abado m e c an ic o

c os t ur a 2

Salid a Cas ac as

0 0

F a ls e

0

0

0 c or t e

0

in s pec c io n 1

0

O K 1

0

F a ls e

T r u e

t endid o

0

c ola de c o s t ur a

c os t ur a 3

0

in s pec c io n 2

0

O K 2

0

F a ls e

0

0

0 T r u e

es ber m uda

0

0 T r u e

O K3

in s pec c io n 3

0

F a ls e

0

F a ls e

0 T r u e

Rec or d 1

T r u e

es c as ac a

0

F a ls e

dat os de ber m uda s

leg ada de ber m uda s

0

ac abado m anual

Salid a Ber m udas

0

0 es ber m udaa T r

0

F a ls e

u e

0

8.2.

Escenario 2

0 ent r a a c os t ur aT r1 u e

0

le gada de cas ac as d e dam as

0

cos t ur a 1

0

F a ls e

0

dat os de cas ac as d e dam as

ent r a a c os t ur aT r 2u e