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<publisher-name><![CDATA[Facultad de Ingeniería Industrial, Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, Cujae.]]></publisher-name>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Programación óptima de la producción en una pequeña empresa de calzado - en Colombia]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Optimal production scheduling in a small shoe business in Colombia]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[ABSTRACT The purpose of this investigation was to design an optimal production scheduling for a small shoe business located in San Jose de Cucuta (Colombia). The constraints of its productive system were identified in order to develop a mathematical model following the theory of constraints together with the operations research, specifically the linear programming technique. As a result, the optimal quantities of manufacturing were obtained to maximize the throughput (selling price minus cost of materials) for the collection of the second semester of 2011. The study also allowed the identification of the critical operation of the productive system, from which scenarios and opportunities were identified in order to use its resources. The mathematical model and the scheduling process from the theory of constraints that represents the optimal scheduling could be implemented in small shoe businesses with the same characteristics of the study case.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="right"><font face="Verdana" size="2"><b>ART&Iacute;CULO ORIGINAL</b></font></p>     <p align="right">&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="4"><b>Programaci&oacute;n &oacute;ptima de la producci&oacute;n    en una peque&ntilde;a empresa de calzado - en Colombia</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="3"><b>Optimal production scheduling in a small shoe    business in Colombia</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Viviana Karolina Ortiz-Triana, &Aacute;lvaro    Junior Caicedo-Rol&oacute;n</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2">Universidad Francisco de Paula Santander. San    Jos&eacute; de C&uacute;cuta. Colombia.    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>   </font></p>     <p>&nbsp;</p> <hr>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>RESUMEN</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">El prop&oacute;sito de esta investigaci&oacute;n    fue dise&ntilde;ar la programaci&oacute;n &oacute;ptima de la producci&oacute;n    en una peque&ntilde;a empresa de calzado ubicada en la ciudad de San Jos&eacute;    de C&uacute;cuta (Colombia), donde se identificaron las restricciones del sistema    productivo para el desarrollo de un modelo matem&aacute;tico, siguiendo la teor&iacute;a    de restricciones en conjunto con la investigaci&oacute;n de operaciones espec&iacute;ficamente    la t&eacute;cnica de programaci&oacute;n lineal. Como resultado se obtuvieron    las cantidades &oacute;ptimas de fabricaci&oacute;n maximizando el throughput    (precio de venta menos costo de materiales) para la colecci&oacute;n II semestre    de 2011. Adem&aacute;s, el estudio permiti&oacute; identificar la operaci&oacute;n    cr&iacute;tica del sistema productivo, a partir de lo cual se identifican escenarios    y oportunidades para el aprovechamiento de sus recursos. El modelo matem&aacute;tico    y el proceso de programaci&oacute;n a partir de la teor&iacute;a de restricciones    que representa la programaci&oacute;n &oacute;ptima de la producci&oacute;n,    puede implementarse en peque&ntilde;as empresas de calzado que presenten las    mismas caracter&iacute;sticas del caso de estudio.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Palabras clave</b>: programaci&oacute;n de    la producci&oacute;n, optimizaci&oacute;n, teor&iacute;a de restricciones (TOC),    programaci&oacute;n lineal.    <br>   </font></p> <hr>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>ABSTRACT</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   The purpose of this investigation was to design an optimal production scheduling    for a small shoe business located in San Jose de Cucuta (Colombia). The constraints    of its productive system were identified in order to develop a mathematical    model following the theory of constraints together with the operations research,    specifically the linear programming technique. As a result, the optimal quantities    of manufacturing were obtained to maximize the throughput (selling price minus    cost of materials) for the collection of the second semester of 2011. The study    also allowed the identification of the critical operation of the productive    system, from which scenarios and opportunities were identified in order to use    its resources. The mathematical model and the scheduling process from the theory    of constraints that represents the optimal scheduling could be implemented in    small shoe businesses with the same characteristics of the study case.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Key words</b>: production scheduling, optimization,    theory of constraints (TOC), linear programming.</font></p> <hr>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b><font size="3">INTRODUCCI&Oacute;N</font></b></font></p>     <p><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">La</font><font face="Verdana" size="2">    programaci&oacute;n de la producci&oacute;n, o scheduling, es una respuesta    operativa para optimizar la producci&oacute;n de un bien o servicio. Existen    diversas t&eacute;cnicas de programaci&oacute;n de la producci&oacute;n [1].    Sin embargo, muchos investigadores reconocen que los problemas de scheduling    pueden ser resueltos &oacute;ptimamente utilizando t&eacute;cnicas de programaci&oacute;n    matem&aacute;tica [2]. Hoy en d&iacute;a, la investigaci&oacute;n de operaciones    es una herramienta dominante e indispensable para tomar decisiones; la importancia    de su aplicaci&oacute;n radica en su fortaleza para modelar problemas complejos    y resolver modelos de gran escala [3; 4]. La Teor&iacute;a de Restricciones    (TOC), el cual se centra en administrar activamente las restricciones que impiden    el progreso de la empresa hacia su meta; ganar dinero hoy y en el futuro [5].    Las restricciones del sistema establecen su tr&uacute;put, este se define como    todo el dinero que entra a la empresa menos el dinero que paga a sus proveedores    [6]. TOC tambi&eacute;n es conocida como una filosof&iacute;a de mejoramiento    continuo; las compa&ntilde;&iacute;as que han adoptado este modo de pensar han    obtenido logros sobresalientes [7]. La estructura productiva de Colombia se    caracteriza por la existencia de peque&ntilde;os establecimientos productivos    donde el tama&ntilde;o de la empresa influye en la capacidad para innovar, competir,    exportar y financiarse. Por tanto, la micro, peque&ntilde;a y mediana empresa    requieren de herramientas gerenciales, tales como: Costeo Basado en Actividades,    el cuadro de mando integral y TOC, esta &uacute;ltima es la menos conocida [8].    Una de las tres medidas b&aacute;sicas para el desempe&ntilde;o de un negocio    y que contribuyen con la toma de decisiones es el Throughput Accounting (TA)    o Contabilidad del Tr&uacute;put [9]. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Se han realizado investigaciones con el objetivo    de optimizar la programaci&oacute;n de la producci&oacute;n. En una microempresa    procesadora de filetes de pescado, se implement&oacute; un modelo de programaci&oacute;n    lineal con el fin de determinar las cantidades de fabricaci&oacute;n semanal    que arrojan la mayor contribuci&oacute;n a las utilidades netas de la empresa    [10]. Otra aplicaci&oacute;n de un modelo de programaci&oacute;n lineal, permiti&oacute;    determinar un programa &oacute;ptimo de producci&oacute;n que proporcione el    m&aacute;ximo beneficio empresarial, teniendo en cuenta las limitaciones de    emisiones de di&oacute;xido de carbono establecidas por el protocolo de Kioto    [11]. En Peque&ntilde;as y Medianas Empresas (Pymes) del sector muebles de madera    se plante&oacute; la programaci&oacute;n de operaciones mediante TOC como herramienta    para mejorar la producci&oacute;n [12].En una planta de fundici&oacute;n, se    aplic&oacute; TOC a los procesos de producci&oacute;n, lo cual mejor&oacute;    el throughput de la restricci&oacute;n identificada respecto a su estado inicial    [13]. Asimismo, se han realizado estudios comparando los sistemas de costos    y la teor&iacute;a de restricciones, mediante el TA, y modelos de simulaci&oacute;n    para determinar que m&eacute;todo proporciona mayores beneficios [14; 15; 16].</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">El proceso de planificaci&oacute;n y programaci&oacute;n    no est&aacute; acompa&ntilde;ado de herramientas que permitan eficiencia y eficacia    en el desarrollo de sus operaciones; una err&oacute;nea programaci&oacute;n    tiene efectos importantes en p&eacute;rdida de eficiencia, productividad y aprovechamiento    de la materia prima, incidiendo en los costos de producci&oacute;n [17]. Es    necesario que las empresas empiecen el camino de la mejora continua implantando    un correcto sistema de programaci&oacute;n de la producci&oacute;n; &quot;Desafortunadamente,    muchos productores tienen sistemas de programaci&oacute;n de la producci&oacute;n    inefectivos&quot; [12; 18]. El sector calzado es muy importante al ser un sector    industrial estrat&eacute;gico . No obstante, las universidades locales no prestan    asistencia cient&iacute;fica al sector [19] . De acuerdo a la C&aacute;mara    de Comercio de C&uacute;cuta (CCC), en el 2012 el eslab&oacute;n de transformaci&oacute;n    de la cadena del calzado y marroquiner&iacute;a del &Aacute;rea Metropolitana    de dicha localidad est&aacute; compuesto por 359 empresas, de las cuales 42,62%    corresponde a fabricantes de calzado de cuero, y 22,56% a los fabricantes de    calzado de otros tipos. La d&eacute;bil gesti&oacute;n del sistema productivo    en las empresas, con ausencia visible de liderazgo, conocimiento t&eacute;cnico    y aplicaci&oacute;n de m&eacute;todos, es una de las causas de que el Sector    de Cuero, Calzado y Marroquiner&iacute;a, en Colombia, no cuente con las condiciones    productivas y los encadenamientos necesarios para mantener su participaci&oacute;n    en el mercado local y competir en mercados internacionales . Dentro de las necesidades    del sector, se destaca la capacitaci&oacute;n al empresario de calzado en cuanto    a habilidades t&eacute;cnicas de planificaci&oacute;n, programaci&oacute;n y    control de la producci&oacute;n e inventarios, por medio de herramientas inform&aacute;ticas    [20; 21]. Los problemas relacionados con la productividad y la competitividad    tienen una participaci&oacute;n del 43,7% y el 34,4% respectivamente, por tanto,    las empresas del calzado que quieran surgir y competir en el entorno actual,    deben aumentar su productividad, su competitividad e innovaci&oacute;n [20]    . Por otro lado, la peque&ntilde;a y mediana empresa del sector calzado en Bogot&aacute;    D.C. presenta una producci&oacute;n del 95.79% de la capacidad disponible, identificando    p&eacute;rdidas de tiempo, productividad y competitividad [22]. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">El objetivo de esta investigaci&oacute;n es desarrollar    una programaci&oacute;n &oacute;ptima de la producci&oacute;n en una peque&ntilde;a    empresa de calzado, lo cual le brindar&aacute; a la organizaci&oacute;n una    herramienta que permita conocer las cantidades &oacute;ptimas a fabricar y la    utilizaci&oacute;n de su sistema productivo, el uso de esta herramienta generar&aacute;    una ventaja frente a la competencia y le permitir&aacute; al empresario ser    m&aacute;s productivo; facilitando la respuesta de la compa&ntilde;&iacute;a    ante las necesidades de la demanda, cumpliendo con los compromisos adquiridos    con el cliente, entregando los productos en el menor tiempo posible, aumentando    as&iacute; la confiabilidad en la entrega, considerando las restricciones del    sistema productivo; logrando as&iacute; maximizar el throughput y ofreciendo    una soluci&oacute;n &oacute;ptima a las peque&ntilde;as empresas de calzado    que comparten la problem&aacute;tica identificada.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="3"><b>M&Eacute;TODOS</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">La unidad de estudio es una peque&ntilde;a empresa    de calzado ubicada en la ciudad de San Jos&eacute; de C&uacute;cuta, Colombia.    Su producci&oacute;n alcanza los 21.282 pares anuales distribuidas entre los    76 productos que all&iacute; se elaboran. Para desarrollar un programa &oacute;ptimo    de producci&oacute;n se aplic&oacute; TOC, junto con la investigaci&oacute;n    de operaciones espec&iacute;ficamente la t&eacute;cnica de programaci&oacute;n    lineal.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">La teor&iacute;a de restricciones (TOC)</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">TOC se centra en el papel que juegan las restricciones    en los sistemas con el fin de mejorar el desempe&ntilde;o del mismo hacia la    meta. Las restricciones pueden ser de recursos internos, de mercado y de pol&iacute;ticas.    Los pasos de la teor&iacute;a de restricciones, se pueden observar en la<a href="/img/revistas/rii/v35n2/f0102214.gif">    figura 1</a> [23]:</font>    
<br> </p>     <p align="center"><a></a></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2">La investigaci&oacute;n de operaciones    y la t&eacute;cnica de programaci&oacute;n lineal.</font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2">Las fases principales de la implementaci&oacute;n    de la investigaci&oacute;n de operaciones comprenden: la definici&oacute;n del    problema, la construcci&oacute;n del modelo, la soluci&oacute;n del modelo,    la validaci&oacute;n del modelo, y la implementaci&oacute;n de la soluci&oacute;n.    En la investigaci&oacute;n de operaciones no se tiene una sola t&eacute;cnica    general con la que se resuelvan todos los modelos matem&aacute;ticos que surgen    en la pr&aacute;ctica; sin embargo, en la opini&oacute;n del autor la t&eacute;cnica    m&aacute;s importante es la programaci&oacute;n lineal [3].</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Luebbe y Finch (1992) en su estudio proponen    aplicar el procedimiento de la Teor&iacute;a de restricciones usando el enfoque    de programaci&oacute;n lineal [23]. Asimismo, Balakrishnan y Cheng (2000) al    hacer una revisi&oacute;n del tema, concluyeron que: &quot;la programaci&oacute;n    lineal puede ser vista como una herramienta importante para asegurar que los    principios de la Teor&iacute;a de restricciones son aplicados correctamente    e incrementan el throughput eficientemente&quot;; el modelo de programaci&oacute;n    lineal, como en cualquier modelo de investigaci&oacute;n de operaciones, tiene    tres componentes b&aacute;sicos: las variables de decisi&oacute;n que se trata    de determinar, el objetivo (la meta) que se trata de optimizar, y las restricciones    que se deben satisfacer [3; 24: 7]. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Teor&iacute;a de restricciones</b></font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2">    <br>   El sistema de programaci&oacute;n desarrollado por TOC tiene su propio m&eacute;todo    espec&iacute;fico; dicho m&eacute;todo suele denominarse Tambor, Amortiguador,    Cuerda (TAC) [25]. El m&eacute;todo TAC reconoce que la restricci&oacute;n (tambor)    dictar&aacute; la velocidad de producci&oacute;n de toda la planta. Se debe    establecer un amortiguador de stock frente a cada Recurso con Restricci&oacute;n    de Capacidad (RRC). Para asegurar que el stock no crezca m&aacute;s all&aacute;    del nivel dictado por el amortiguador de tiempo, debe atarse una cuerda desde    el RRC hasta la primera operaci&oacute;n [26]. Los principales pasos del m&eacute;todo    TAC se resumen en la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/f0202214.gif">figura    2</a> [25]. </font></p>     
]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center">&nbsp;</p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"><b><font size="3">RESULTADOS</font></b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">A continuaci&oacute;n se evidencian los resultados    obtenidos al aplicar la teor&iacute;a de restricciones, junto con la t&eacute;cnica    de programaci&oacute;n lineal en una peque&ntilde;a empresa de calzado.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   <b>Paso 1 Identificar las restricciones del sistema</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   Definici&oacute;n de variables de decisi&oacute;n del programa &oacute;ptimo    de producci&oacute;n</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   Donde:</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>   Cij = Cantidad de pares de zapatos tipo i a fabricar en el periodo j</font><font face="Verdana" size="2">    <br>   i: &Iacute;ndice que identifica el tipo de calzado a fabricar, donde i = 1,    2,&#133;, M</font><font face="Verdana" size="2">    <br>   j: &Iacute;ndice que identifica el per&iacute;odo de producci&oacute;n, donde    j = 1, 2,&#133;, N     <br>   </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Definici&oacute;n de par&aacute;metros constantes    del modelo</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   Donde:</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   Ui = Utilidad o throughput por par de zapatos tipo i fabricados, donde: i =    1, 2,&#133;, M    <br>   Dij = Demanda en pares de zapatos tipo i en el per&iacute;odo j, donde: i =    1, 2,&#133;, M y j = 1, 2,&#133;, N    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>   Pij = Cantidad m&iacute;nima de pedido en pares de zapatos tipo i en el per&iacute;odo    j, donde: i = 1, 2,&#133;, M y j = 1, 2,&#133;, N    <br>   Tit = Tiempo requerido (en minutos) por par de zapatos tipo i, para cada operaci&oacute;n    tipo t donde: i = 1, 2,&#133;, M y t= 1, 2,&#133;, T    <br>   Ttj = Tiempo total disponible (en minutos) para cada operaci&oacute;n tipo t    en el per&iacute;odo j, donde: t = 1, 2,&#133;, T y j = 1, 2,&#133;, N    <br>   t: &Iacute;ndice que identifica el tipo de operaci&oacute;n a realizar, donde    t = 1, 2,&#133;, T     <br>   Cpij = Cantidad de pares de producto tipo i que el subcontratista puede procesar    en el per&iacute;odo j, donde: i = 1, 2,&#133;, M y j = 1, 2,&#133;, N    <br>   TMki = Consumo de cada material tipo k requerido, en sus respectivas unidades,    por par de zapatos tipo i, donde: k = 1,2,&#133;, K y i = 1, 2,&#133;, M     <br>   k: &Iacute;ndice que identifica el tipo de material requerido, donde k = 1,    2,&#133;, K    <br>   Mkj = Cantidad disponible de cada material tipo k, en sus respectivos unidades,    para la fabricaci&oacute;n de calzado en el per&iacute;odo j, donde: k = 1,2,&#133;,    K y j = 1, 2,&#133;, N</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   <b>Funci&oacute;n objetivo</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">Para el modelo matem&aacute;tico el objetivo    propuesto es maximizar la utilidad o throughput, la cual viene dada por la expresi&oacute;n    1:    <br>   M N     <br>   Max Z = Ui*Cij [1] </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   <b>Restricciones del problema</b> </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   El modelo matem&aacute;tico tiene en cuenta las limitaciones de: demanda, cantidad    m&iacute;nima de pedido, capacidad, disponibilidad de materiales, y la restricci&oacute;n    de no negatividad.    <br>   Restricci&oacute;n de demanda    <br>   Los valores de la demanda fueron extra&iacute;dos de las &oacute;rdenes de pedido    de la feria de calzado realizada en II semestre de 2011.     <br>   Cij Dij i 1, 2...; M; j 1,2,...,N [2] </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">    <br>   <b>Restricci&oacute;n de cantidad m&iacute;nima de pedido</b> </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   Las cantidades m&iacute;nimas de pedido fueron establecidas por pol&iacute;tica    de la alta direcci&oacute;n, y representan el monto m&iacute;nimo que debe recibirse    de un producto para poder ser enviado a producci&oacute;n.    <br>   Cij Pij i 1, 2...; M; j 1,2,...,N [3]     <br>       <br>   <b>Restricci&oacute;n de capacidad</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   La restricci&oacute;n de capacidad para cada una de las operaciones tipo t se    representa en la siguiente ecuaci&oacute;n.     <br>   N     ]]></body>
<body><![CDATA[<br>   T it * C ij T tj i 1, 2...; T; j 1,2, ...,N [4] </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Restricci&oacute;n de capacidad de tejido    <br>   Esta operaci&oacute;n es subcontratada, para determinar la capacidad de respuesta    del subcontratista, se utilizaron los registros hist&oacute;ricos de entrega,    y los compromisos de cumplimiento.    <br>   N     <br>   c ij Cp ij i 1, 2...; M; j 1,2, ...,N [5]     <br>       <br>   <b>Restricci&oacute;n de disponibilidad de materiales</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    <br>   Para determinar la disponibilidad de los materiales se utilizaron los registros    de compras, el control de inventarios de materias primas, y la experiencia del    personal con el fin de calcular la cantidad disponible de los materiales correspondientes    y en sus respectivas unidades, para el per&iacute;odo seleccionado.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>   N    <br>   TM ki * C ij M kj k 1, 2...; K; j 1,2, ...,N [6]</font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2">De la misma manera, se identificaron    las tasas de consumo de los materiales correspondientes en sus respectivas unidades.</font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2"><b>Restricci&oacute;n de no negatividad</b></font><font face="Verdana" size="2">    <br>   Esta restricci&oacute;n hace referencia a que la variable de decisi&oacute;n    del modelo debe ser entera y no negativa.     <br>   C ij ?+ i 1, 2...; M; j 1,2, ...,N [7].    <br>   </font><font face="Verdana" size="2">    <br>   Se elabor&oacute; un modelo matem&aacute;tico de programaci&oacute;n lineal    entera que se evidencia en las expresiones del (1) al (7), el cual permite determinar    el programa &oacute;ptimo de producci&oacute;n para la peque&ntilde;a empresa    de calzado durante el II semestre de 2011. Dicho modelo permite el aprovechamiento    de los recursos productivos, as&iacute; como la satisfacci&oacute;n de la demanda    y la maximizaci&oacute;n de sus utilidades o throughput, respondiendo a la problem&aacute;tica    identificada en el sector Calzado.</font></p>     <p align="left"><font face="Verdana" size="2">    <br>   <b>An&aacute;lisis de cargas de trabajo</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="left"><font face="Verdana" size="2">    <br>   De acuerdo con el an&aacute;lisis de cargas de trabajo se identific&oacute;    el cuello de botella del sistema productivo, paso 1 de la teor&iacute;a de restricciones.    Conociendo las capacidades de producci&oacute;n y los requerimientos de la demanda,    se analizaron las restricciones de tipo internas que hacen referencia a los    recursos productivos de la compa&ntilde;&iacute;a. Se observa que la operaci&oacute;n    de guarnici&oacute;n representa el cuello de botella con un porcentaje de utilizaci&oacute;n    de 139,56% (Ver <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0102214.gif">tabla 1</a>).    Asimismo, se analiz&oacute; el porcentaje de utilizaci&oacute;n de la operaci&oacute;n    subcontratada; la operaci&oacute;n de tejido que aplica a los productos tipo    B, cuya capacidad disponible es de 8.840 pares en el periodo del II semestre    de 2011, y la capacidad requerida es de 252 pares en el mismo periodo, por lo    cual, la utilizaci&oacute;n resulta del 2,85% </font></p>     
<p><font face="Verdana" size="2">Al determinar el tiempo de producci&oacute;n    disponible se tuvo en cuenta el n&uacute;mero de operarios correspondiente,    aunque la empresa posee m&aacute;s de un operario por cada operaci&oacute;n,    a cada uno de ellos se le asigna un trabajo distinto. Por tanto, se decidi&oacute;    hacer el c&aacute;lculo basado en que solo hay un operario disponible, mientras    el resto se dedica a la fabricaci&oacute;n de otros productos. Posteriormente,    se determinan las cantidades &oacute;ptimas de fabricaci&oacute;n con los recursos    disponibles actualmente. Para ello, se realiza el montaje y an&aacute;lisis    del modelo matem&aacute;tico en el software WinQSB versi&oacute;n 2.0, subprograma    Linear and Integer Programming, desarrollado por Chang. Los requerimientos de    la demanda y la cantidad de pares a fabricar para la colecci&oacute;n II semestre    de 2011 pueden observarse en la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0202214.gif">tabla    2</a>. </font></p>     
<p><font face="Verdana" size="2">Donde la primera letra en may&uacute;scula, en    este caso G, J, y B representan cada tipo de producto, y el gui&oacute;n al    piso junto con la segunda letra en may&uacute;scula (_A) identifican la combinaci&oacute;n    correspondiente.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Al contrastar la cantidad de pares a fabricar    con los requerimientos de la demanda, se observa que 8 de los 18 productos presentan    pares faltantes por fabricar, arrojando como resultado que con los recursos    disponibles queda una parte de la demanda insatisfecha. </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Paso 2 de la teor&iacute;a de restricciones,    explotar las restricciones    <br>   Se requiere determinar de qu&eacute; manera se explota la restricci&oacute;n    para maximizar su utilidad. El tiempo disponible de la restricci&oacute;n es    limitado y los productos diversos usan diferentes tiempos de la restricci&oacute;n;    por lo cual se debe dar prioridad a los productos que tienen un mayor throughput,    y a los productos que usan el menor tiempo de la restricci&oacute;n. Para decidir    cu&aacute;l contribuye m&aacute;s a las utilidades de la empresa, se necesita    dividir el throughput del producto por el tiempo que usa de la restricci&oacute;n    [6]. En la <font color="#000000"><a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0302214.gif">tabla    3</a>,</font> se calcul&oacute; el margen de contribuci&oacute;n y el margen    throughput para cada producto por unidad de restricci&oacute;n (guarnici&oacute;n),    a partir de lo cual se determinan las prioridades en la secuencia de producci&oacute;n.</font></p>     
<p><font face="Verdana" size="2">Al analizar el margen de contribuci&oacute;n    tradicional y el margen throughput, se observa que en ambos casos, algunos productos    presentan la misma prioridad en producci&oacute;n, por lo cual, se ordenan los    productos dando prioridad a aquellos que requieren menos tiempo del cuello de    botella. En la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0402214.gif">tabla 4</a>,    se determina la combinaci&oacute;n de productos a fabricar para la peque&ntilde;a    empresa de calzado, teniendo en cuenta el margen de contribuci&oacute;n tradicional    y el margen throughput.</font></p>     
<p><font face="Verdana" size="2">De acuerdo a las secuencias de producci&oacute;n    obtenidas en la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0402214.gif">tabla 4</a>,    se observa que considerando el mayor margen de contribuci&oacute;n por unidad    de restricci&oacute;n, el sistema de producci&oacute;n alcanza a procesar 13    de los 18 productos, mientras que, considerando el mayor margen del throughput    por unidad de restricci&oacute;n, el sistema de producci&oacute;n procesa 16    de los 18 productos. Para elegir la secuencia de producci&oacute;n a utilizar,    se identific&oacute; la combinaci&oacute;n de productos que arroja la mayor    utilidad operacional, cuyos resultados se observan en la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0502214.gif">tabla    5</a>.</font></p>     
<p><font face="Verdana" size="2">De acuerdo a lo expuesto en la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0302214.gif">tabla    3</a>, en la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0502214.gif">tabla 5</a>,    se totalizaron los ingresos, los costos de materias primas, y se determinaron    los gastos de operaci&oacute;n seg&uacute;n el margen de contribuci&oacute;n    y el margen throughput, para calcular la utilidad operacional de cada uno. Como    resultado, se obtuvo que la secuencia de producci&oacute;n establecida por el    margen throughput genera una mayor utilidad operacional para la empresa. A&uacute;n    as&iacute;, esta secuencia no puede aplicarse debido a que los materiales requeridos    para la fabricaci&oacute;n del calzado tipo J y tipo G presentan demoras en    los tiempos de entrega. Por consiguiente, este orden debe modificarse dando    prioridad al calzado tipo B cuyas materias primas llegan primero a planta. La    nueva secuencia de producci&oacute;n se puede observar en la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/T0602214.gif">tabla    6</a>.</font><font face="Verdana" size="2">    
]]></body>
<body><![CDATA[<br>   </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Al priorizar el calzado tipo B, se observa que    aunque cambi&oacute; la secuencia de producci&oacute;n, la cantidad de productos    a fabricar es igual que en la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0402214.gif">tabla    4,</a> y la utilidad operacional se mantiene en el valor de $ 21.587.934 obtenido    en la tabla 5. Teniendo en cuenta los resultados de las <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0502214.gif">tablas    5 </a>y <a href="/img/revistas/rii/v35n2/T0602214.gif">6</a>, se concluye    que la secuencia de producci&oacute;n seg&uacute;n el margen throughput permite    alcanzar una mayor utilidad operacional que la obtenida mediante el margen de    contribuci&oacute;n.</font></p>     
<p><font face="Verdana" size="2">Luego de maximizar el throughput, se plantea    un escenario, modificando tiempo de producci&oacute;n disponible para la colecci&oacute;n    II semestre de 2011. Considerando que la empresa cuenta con personal para ello,    y para realizar un mejor aprovechamiento de los recursos, se decidi&oacute;    que los dos operarios del recurso cuello de botella deben realizar trabajos    en conjunto y no independientemente, como se hac&iacute;a inicialmente en la    operaci&oacute;n de guarnici&oacute;n. Al hacer este cambio en la forma de ejecutar    las &oacute;rdenes de producci&oacute;n, el personal adicional no acarrea un    costo extra que afecte las utilidades, por lo cual &eacute;stas se mantienen    por producto fabricado. Los resultados del an&aacute;lisis de cargas de trabajo    se muestran en la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0702214.gif">tabla    7</a>.</font></p>     
<p><font face="Verdana" size="2">Como resultado se observa que al asignar dos    operarios a la operaci&oacute;n de guarnici&oacute;n, esta deja de ser un cuello    de botella. Por otro lado, la operaci&oacute;n de soleteado presenta un porcentaje    de utilizaci&oacute;n igual al 99,07%, lo cual indica que este es un recurso    de restricci&oacute;n de capacidad. Los requerimientos de la demanda y las cantidades    &oacute;ptimas de fabricaci&oacute;n al explotar el cuello de botella pueden    observarse en la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0802214.gif">tabla 8</a>.    </font></p>     
<p><font face="Verdana" size="2">Al explotar el cuello de botella, se observa    c&oacute;mo se da cumplimiento a todos los requerimientos de la demanda. En    este nuevo escenario se puede implementar la secuencia de producci&oacute;n    seg&uacute;n el margen throughput obtenida en la tabla 6.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Paso 3 Subordinar todo lo dem&aacute;s a la    Restricci&oacute;n</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Para subordinar todo a la restricci&oacute;n    se deben programar los recursos con base a la restricci&oacute;n. Para esto    se sigue el modelo tambor amortiguador cuerda establecido por la Teor&iacute;a    de Restricciones. El tama&ntilde;o del amortiguador corresponde a &frac14; o    25% del tiempo de entrega total real del sistema. Al realizar el c&aacute;lculo    se tuvo en cuenta que se poseen dos tipos de materias primas: las locales y    las nacionales. Los productos que requieren de materias primas locales son enviados    a producci&oacute;n primero debido a que los productos que requieren de materias    nacionales presentan tiempos de espera mayores. Para los productos que requieren    materias primas locales se calcula un primer amortiguador. As&iacute; mismo,    para los productos que requieren de materias primas nacionales debe calcularse    un segundo amortiguador. En la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/t0902214.gif">tabla    9</a> pueden observarse los resultados obtenidos. </font></p>     
<p><font face="Verdana" size="2">Teniendo en cuenta los tiempos de entrega totales    del sistema, se determin&oacute; que el tama&ntilde;o del amortiguador de tiempo    es igual a 6.875,86 minutos. Para los productos tipo B este amortiguador de    tiempo es igual a 2240,27 minutos lo cual equivale a 62 pares. En el segundo    caso, para las 14 referencias restantes, el tama&ntilde;o del amortiguador de    tiempo es igual a 4635,60 minutos, lo cual equivale a 171 pares. Conociendo,    el orden en que deben ser enviados los pedidos, y el tama&ntilde;o del amortiguador,    se realiza la programaci&oacute;n de la producci&oacute;n mediante un Cronograma    de Gantt, el cual puede observarse en la <a href="/img/revistas/rii/v35n2/f0302214.jpg">figura    3.</a></font><font face="Verdana" size="2">    
<br>   </font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En el Cronograma de Gantt se muestra la carga    y secuencia de trabajo establecida para cada etapa del proceso productivo, en    el horizonte de programaci&oacute;n considerado en el estudio. Se observa una    brecha de tiempo entre los d&iacute;as 11 y 29 que corresponde a espera de la    llegada de materiales del interior del pa&iacute;s a la empresa, para poder    continuar con el procesamiento de los pedidos. </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2"><b>Paso 4 Elevar la Restricci&oacute;n del Sistema</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Al aplicar el paso 2 de la teor&iacute;a de restricciones    se elev&oacute; la restricci&oacute;n de tipo interna, la cual era la operaci&oacute;n    de guarnici&oacute;n, maximizando la utilidad e identificando a la operaci&oacute;n    de Soleteado como un recurso de restricci&oacute;n de capacidad.</font></p>     <p><b><font face="Verdana" size="2">Paso 5 Volver al Paso 1</font></b></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Tras haber roto la restricci&oacute;n de tipo    interna, se inicia un nuevo ciclo de TOC en el que se debe identificar la nueva    restricci&oacute;n, en este caso la restricci&oacute;n a explotar ser&aacute;    externa o de mercado, por lo que se recomienda a la empresa establecer estrategias    de mercadeo para aumentar las ventas y as&iacute; aprovechar los recursos productivos    disponibles. Adem&aacute;s, la empresa iniciar&iacute;a un proceso de mejora    continua, donde cada vez que se inicie un ciclo de TOC, la empresa debe exigirse    para mejorar sus procesos de gesti&oacute;n, que lo conduzca al incremento de    las utilidades, la productividad y la competitividad.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b><font size="3"> DISCUSI&Oacute;N</font></b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En la tabla 1 se observa que la operaci&oacute;n    de guarnici&oacute;n representa el cuello de botella del sistema productivo    con un porcentaje de utilizaci&oacute;n igual al 139,56%, lo cual refleja una    realidad del sector calzado, puesto que la restricci&oacute;n de todo el sistema    productivo de una empresa de calzado es el proceso de guarnici&oacute;n . En    el presente estudio, al determinar la secuencia de producci&oacute;n, se prioriz&oacute;    al margen que arroja mayor dinero por unidad de consumo en el cuello de botella.    Para los productos en que se identific&oacute; un empate al obtener el mismo    margen throughput, fueron de prioridad los que requer&iacute;an menos tiempo    en la restricci&oacute;n, aspecto que coincide con lo planteado por Corbett    (2001) [6], donde se le dar&aacute; &eacute;nfasis a los productos que tienen    un mayor throughput, y al mismo tiempo, dar prioridad a los productos que usan    el menor tiempo de la restricci&oacute;n. As&iacute; mismo, al determinar la    combinaci&oacute;n &oacute;ptima de productos que permitiera una mayor utilidad    operacional siguiendo el margen tradicional de contribuci&oacute;n y el margen    throughput, se identific&oacute; que esta &uacute;ltima aporta la mayor utilidad    operacional para la compa&ntilde;&iacute;a, aspecto en el que coincide con estudios    similares [14; 16]. Aunque la secuencia de producci&oacute;n obtenida inicialmente    tuvo que ser ajustada a la realidad, la cantidad y combinaci&oacute;n de productos    a fabricar no cambi&oacute;, por tanto, siempre y cuando se cumpla con la secuencia    de producci&oacute;n establecida se garantiza la obtenci&oacute;n del m&aacute;ximo    throughput. Tras explotar la operaci&oacute;n de guarnici&oacute;n o cuello    de botella, la operaci&oacute;n de Soleteado se convierte en un recurso de restricci&oacute;n    de capacidad, aspecto en el que coincide con un estudio realizado por Parra    (2011) [27]. Adem&aacute;s, realizar una programaci&oacute;n &oacute;ptima de    la producci&oacute;n permite el m&aacute;ximo aprovechamiento de los recursos    productivos, lo cual es indispensable para cualquier empresa que quiera competir    y subsistir en un mundo globalizado, en donde dar soluciones &oacute;ptimas    a los problemas debe ser un asunto de primera importancia para toda organizaci&oacute;n.    Por &uacute;ltimo, el proceso seguido para lograr el objetivo propuesto sirve    de referencia para que otras peque&ntilde;as empresas con caracter&iacute;sticas    similares puedan programar su producci&oacute;n y de esta manera contribuir    al fortalecimiento del sector.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b><font size="3">CONCLUSIONES</font></b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">1. Se dise&ntilde;&oacute; un modelo matem&aacute;tico    que representa el programa &oacute;ptimo de producci&oacute;n de una peque&ntilde;a    empresa de calzado para un per&iacute;odo espec&iacute;fico de tiempo, este    modelo puede ser utilizado por cualquier peque&ntilde;a empresa que cuente con    las caracter&iacute;sticas y operaciones similares a las de la empresa estudiada.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">2. El programa &oacute;ptimo de producci&oacute;n    desarrollado, constituye una herramienta con la cual el empresario puede generar    una ventaja frente a la competencia y ser m&aacute;s productivo, mientras maximiza    sus utilidades o throughput.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">3. Los pasos seguidos para dar soluci&oacute;n    a la problem&aacute;tica identificada representan un acercamiento novedoso para    abordar este tipo de problemas. Adem&aacute;s, el tener en cuenta las caracter&iacute;sticas    y funcionamiento del sector permite ofrecer una soluci&oacute;n &oacute;ptima    y real para las peque&ntilde;as empresas de calzado que deseen aplicarlo. La    implementaci&oacute;n de esta herramienta permitir&iacute;a realizar una mejor    administraci&oacute;n de la producci&oacute;n, y de esta forma contribuir al    fortalecimiento del sector; facilitando el cumplimiento de los objetivos, pol&iacute;ticas,    y estrategias formuladas en el plan de negocios del Cuero, Calzado y Marroquiner&iacute;a    lanzado por el Programa de Transformaci&oacute;n Productiva del Ministerio de    Comercio, Industria y Turismo de Colombia, para mejorar la productividad y competitividad    del sector.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">4. Al explotar la restricci&oacute;n, esta se    elev&oacute;, quedando la operaci&oacute;n de soleteado como un recurso restringido    de capacidad, evidenciando una capacidad productiva sobrante igual al 0,93 %.    Luego de elevar la restricci&oacute;n y de terminar un ciclo de TOC, se inicia    uno nuevo, en donde la limitante principal de la organizaci&oacute;n, ser&aacute;    la demanda, la cual debe explotar para realizar un adecuado aprovechamiento    de los recursos productivos.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">5. Al determinar las prioridades de producci&oacute;n    mediante el margen de contribuci&oacute;n tradicional y el margen throughput    por producto, se identific&oacute; que &eacute;ste &uacute;ltimo obtuvo una    mayor utilidad operacional representada en un 14,05%. Tras ajustar la secuencia    de productos debido a la disponibilidad de los materiales, la combinaci&oacute;n    &oacute;ptima de productos no cambio, y la utilidad operacional obtenida inicialmente    mediante el margen throughput se mantiene. Sin embargo, para obtener el throughput    m&aacute;ximo se deben fabricar todas las cantidades en la secuencia establecida.    </font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b><font size="3"> REFERENCIAS</font></b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">1. HERRERA, M., &quot;Programaci&oacute;n de    la producci&oacute;n: una perspectiva de productividad y competitividad&quot;,    Revista Virtual Pro [en l&iacute;nea], 2011, vol. 42, no. 11, [consulta: 22-06-2012],    ISSN 1900-6241.</font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">2. JAIN, A.; MEERAN, S., &quot;A state of the    art review of job shop scheduling techniques&quot;, [en l&iacute;nea], 1998,    [consulta: 22-06-2012], Disponible en: &lt;<a href="ftp://ftp.dca.fee.unicamp.br/pub/docs/vonzuben/ia707_1s04/textos/jain98stateart.pdf" target="_blank">ftp://ftp.dca.fee.unicamp.br/pub/docs/vonzuben/ia707_1s04/textos/jain98stateart.pdf</a>&gt;    <!-- ref --><br>   3. TAHA, H., Investigaci&oacute;n de operaciones, M&eacute;xico, Pearson Education,    2004, ISBN 970-26-0498-2, 848 p.    </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 4. ALVARADO, Jorge. El an&aacute;lisis post-optimal    en programaci&oacute;n lineal aplicada a la agricultura. Reflexiones. Costa    Rica, 2011. 90: 161-173, ISSN 1021-1209 </font><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">5. KRAJEWSKI, Lee[et al.], Administraci&oacute;n    de operaciones, Octava, M&eacute;xico, s.l., 2008, 978-970-26-1217-9.    <!-- ref --><br>   6. CORBETT, T., La Contabilidad del Tr&uacute;put. El sistema de Contabilidad    gerencial de TOC, 2a ed., Colombia, 2002, ISBN 9589701205 5.    </font></p>     <!-- ref --><p>7<font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">. DAVIES, J.;    MABIN, V., &quot;Theory of Constraints&quot;, Revista Virtual Pro [en l&iacute;nea],    2009, vol. 40, no. 2, pp. 9-15 [consulta: 20-062012], 1900-6241. Disponible    en: <a href="http://www.revistavirtualpro.com/revista/index.php?ed=2011-09-01&pag=20" target="_blank">http://www.revistavirtualpro.com/revista/index.php?ed=2011-09-01&amp;pag=20</a></font><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">8. GONZ&Aacute;LEZ, P.;BERM&Uacute;DEZ, T., &quot;Fuentes    de informaci&oacute;n, indicadores y herramientas m&aacute;s usadas por gerentes    de Mipyme en Cali, Colombia&quot;, Contadur&iacute;a y administraci&oacute;n    [en l&iacute;nea], 2010, no. 232, [consulta: 20-08-2012], ISSN 0186-1042. Disponible    en: &lt;<a href="http://contaduriayadministracionunam.mx/articulo-2-196-25.html" target="_blank">http://contaduriayadministracionunam.mx/articulo-2-196-25.html</a>&gt;    </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">9. GOLDRATT, E.; COX, J., La meta, Buenos Aires,    Ediciones Granica, 2008, ISBN 978-950-641-523-5.     </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">10. SALAS, R.; CAPACHERO, Y.; AMAYA, M.; OTERO,    I., &quot;Implementaci&oacute;n de un modelo de programaci&oacute;n lineal para    la programaci&oacute;n de la producci&oacute;n de filetes de pescado. Caso Colombiano&quot;    Revista Virtual Pro, 2007, vol. 38, no. 9, ISSN 1900-6241.    </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">11. GESSA, A.; RABAD&Aacute;N, I.; JURADO, J.,    &quot;La planificaci&oacute;n de la producci&oacute;n industrial y las emisiones    de CO2. Aplicaci&oacute;n de un modelo de programaci&oacute;n lineal&quot; Revista    DYNA Ingenier&iacute;a e industria, 2009, vol. 84, no.2, p. 119-127, ISSN 0012-7361.    </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">12. &Aacute;LVAREZ, J.; INCHE, J.; SALVADOR,    G., &quot;Programaci&oacute;n de operaciones mediante la teor&iacute;a de restricciones&quot;,    Industrial data, 2004, vol. 7, no. 1, pp.12-19, ISSN 1560-9146.     </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">13. ABISAMBRA, A.; MANTILLA, L., &quot;Aplicaci&oacute;n    de la teor&iacute;a de restricciones (TOC) a los procesos de producci&oacute;n    de la planta de fundici&oacute;n de Imusa&quot;, Revista Soluciones de Postgrado    EIA [en l&iacute;nea], 2008, no. 2, [consulta: 15-04-2012], ISSN 2811-3854.    Disponible en: &lt;<a href="http://revistapostgrado.eia.edu.co/Revista%20Edici%F3n%20N%BA.2/Soluciones%202%20art%209.pdf" target="_blank">http://revistapostgrado.eia.edu.co/Revista%20Edici%F3n%20N%BA.2/Soluciones%202%20art%209.pdf</a>&gt;    </font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">14. GONZ&Aacute;LEZ, Patricia and ESCOBAR, John,    &quot;Teor&iacute;a de las restricciones (TOC) y la mec&aacute;nica del Throughput    Accounting (TA). 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