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«VOLUM E 1 1, N UM B E R 1 I S SN 2 1 6 8 - 0 6 1 2 F L ASH DR I V E I S SN 1 9 4 1 - 9 5 8 9 ON L I N E T h e In s t it ut e f o r Bu s i n e s s an ...»

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En Schneider Electric la asignación de tareas que debe realizar cada persona a cada línea de producción se realiza de acuerdo a la experiencia del supervisor de almacén, una matriz de habilidades generada por el departamento y en base a los conocimientos de cada persona dedicada al surtimiento de materiales a línea en este caso para efectos prácticos se le llamará abastecedor. Sin embargo, cuando hay temporada alta se tienen frecuentes paros de línea debido a que un sólo abastecedor surte 2 o más líneas y por las tareas o transacciones de materiales requeridas sobrepasa la capacidad de movimientos por persona, generando la necesidad de contratar de 4 a 5 personas por año para cubrir los requerimientos de esa temporada, incurriendo en costos de contratación de recurso humano con un valor de 12000 dólares anuales por cada persona nueva contratada. Por otro lado, cuando se tiene temporada baja de producción, el personal sigue asignado de la misma manera y personal contratado eventualmente durante temporada alta se retira, lo que genera una baja productividad en horas hombre para el área de almacén.

En base a esta problemática el objetivo de esta propuesta es optimizar la asignación de tareas y definir qué persona debe de abastecer cada línea generando una asignación de recursos, evitando el uso excesivo de abastecedores y midiendo la capacidad de movimientos de cada abastecedor. Para realizar el análisis y desarrollo de la metodología se consideraron las tareas generadas por personal de almacén a 6 líneas de producción durante 4 años (desde 2011 hasta 2015) seccionando temporada alta (en el periodo que incluye los meses de Marzo a Septiembre) y temporada baja de (que incluyen los meses de Octubre a Febrero), esto permitirá conocer el requerimiento promedio diario de tareas por línea y ayudará a desarrollar el modelo matemático mediante la utilización del software de optimización lo que permitirá identificar las GCBF ♦ Vol. 11 ♦ No. 1 ♦ 2016 ♦ ISSN 1941-9589 ONLINE & ISSN 2168-0612 USB Flash Drive 598 Global Conference on Business and Finance Proceedings ♦ Volume 11 ♦ Number 1 asignaciones de tareas propuestas óptimas por el modelo para cada temporada. De acuerdo al objetivo planteado al inicio de este artículo se recolectó la siguiente información en base al historial de personal empleado en el área de logística para dar el servicio de surtimiento de materiales del almacén hacia las diferentes líneas de producción, dicha información nos servirá de base para identificar las restricciones y variables del modelo matemático a diseñar, es importante mencionar que existen costos asociados al movimiento de materiales (fuerza de trabajo) que tendrán que ser considerados. A continuación se cita la forma de trabajo que Schneider Electric ha utilizado para distribuir n materiales del almacén hacia m líneas de producción con la finalidad de cubrir los requerimientos de producción. Para abordar la problemática citada en la empresa, en función de la estructura de los datos se genera una matriz que despliega los movimientos requeridos por línea y capacidad de movimientos o tareas por abastecedor, utilizando el modelo de transporte que considera orígenes, destinos, útiles para formular el modelo matemático con ayuda de las ecuaciones que representen las iteraciones de cada origen con determinado destino de acuerdo a la capacidad y a la demanda. El modelo matemático del problema de transporte se define de la siguiente

manera (Taha et al. 2004):

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La Función objetivo (1) busca minimizar los cantidad de tareas generadas por cada abastecedor a cada línea.

Las restricciones dadas con las variables: si (2) se definen como la capacidad de tareas que cada abastecedor puede realizar a cada línea y la variable dj (3) como los requerimientos máximos de tareas para cada línea, considerando la no negatividad de las variables (4). Para tener la información necesaria los siguientes datos fueron recolectados considerando todos los movimientos que se han ejecutado del almacén hacia las líneas de producción en promedio durante la temporada alta y baja de los últimos 4 años, estos fueron obtenidos mediante la transacción LT22 del software SAP utilizado como sistema de administración de recursos y procesos. Para analizar este caso se considerarán 6 líneas de producción denominadas como línea 1 a línea 6, para lo cual un abastecedor se encuentra asignado a cada línea. Cada una de las líneas requiere los siguientes movimientos necesarios para ensamblar y cumplir con la producción diaria (demanda Tabla 1).

GCBF ♦ Vol. 11 ♦ No. 1 ♦ 2016 ♦ ISSN 1941-9589 ONLINE & ISSN 2168-0612 USB Flash Drive 599 Global Conference on Business and Finance Proceedings ♦ Volume 11 ♦ Number 1 Tabla 1: Tareas diarias en promedio requeridas por línea temporada alta y baja generados por reporte en Sap de transacciones

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Cada operador es capaz de ejecutar determinado número de tareas durante ambas temporadas, de acuerdo

a la siguiente información (capacidad véase tabla 2):

Tabla 2: Capacidad de Tareas Realizadas Por Persona

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Por último se anexan las tablas de tareas registradas por cada línea para temporada alta (Tabla 3) y baja (Tabla 4), considerando la capacidad de transacciones que puede realizar cada abastecedor y la cantidad de tareas requeridas por cada línea.





Tabla 3: Tareas Registradas a Cada Línea en Promedio Por Día Temporada Alta

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Esta información se introduce al programa para la asignación de personal en temporada alta y baja.

RESULTADOS

Con la información anterior se genero el algoritmo para el modelo matemático de asignación de tareas para

el personal de Schneider Electric en ambas temporadas dando los siguientes resultados:

Temporada Alta Al ejecutar el software de optimización con los datos mencionados, se genero la siguiente asignación para

temporada alta (Tabla 5):

Tabla 5: Asignación de Acuerdo a Lingo Temporada Alta

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Dicha información permite asignar a los abastecedores adecuadamente a cada línea de producción de acuerdo a sus capacidades por abastecedor y requerimientos de línea, evitando con esto que todos los abastecedores surtan todas las líneas de producción generando un desorden de movimientos, permitiendo optimizar la asignación diaria de personal en temporada alta y de igual formar asignar responsabilidades para no afectar el nivel de servicio.

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TEMPORADA BAJA

Se generó un modelo de programación lineal dando como resultado la siguiente asignación (Tabla 6):

Tabla 6: Asignación de Acuerdo a Lingo Temporada Baja

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El resumen de asignación de acuerdo las tareas asignadas queda de la siguiente manera (Tabla 7), de acuerdo a cada temporada y en base al criterio de cada supervisor.

Tabla 7: Asignación de Tareas de Acuerdo a Lingo Temporada Baja y Alta

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La propuesta en temporada baja permite disponer de 2 recursos, optimizando la eficiencia del personal cubriendo los requerimientos de cada línea sin generar movimientos innecesarios, considerando que cada abastecedor es responsable de 1 a 3 líneas asignadas, lo que brindará flexibilidad absoluta del personal de almacén. Cabe señalar que durante 2014 y 2015 se contrataron 4 y 5 personas para cubrir con la demanda en ambas temporadas, dicho recurso incurrió en gastos de 48,000 y 60,000 dólares, lo que afecto directamente el indicador de productividad, tal razón fue la causa de realizar este análisis de capacidad de tareas realizadas y requeridas para cada línea.

CONCLUSIONES

Al implementar este modelo de transporte para la asignación de tareas a cada abastecedor dedicado al surtimiento de las 6 líneas de producción mencionadas y con ayuda de herramientas como programación lineal, software de optimización, uso de modelos matemáticos, teorías de modelos de transporte y asignación de personal, se logró generar una propuesta optima de asignación para colocar al personal necesario para el surtimiento de materiales a líneas de producción en Schneider Electric, logrando optimizar GCBF ♦ Vol. 11 ♦ No. 1 ♦ 2016 ♦ ISSN 1941-9589 ONLINE & ISSN 2168-0612 USB Flash Drive 602 Global Conference on Business and Finance Proceedings ♦ Volume 11 ♦ Number 1 los recursos. Con la propuesta generada se definió que abastecedor puede surtir determinada línea o líneas, en base a la cantidad de tareas requeridas y a la capacidad de tareas que cada persona puede realizar, esto permite hacer flexible el proceso de asignación y re distribuir al personal necesario en cada temporada, logrando no incurrir en costos de contratación y despido al querer cubrir disminución o sobre demanda de producción. Cabe señalar que este análisis es fundamental para decidir si se procede o no a generar requerimiento de personal e incurrir en el gasto promedio de 12,000 dólares anuales por cada persona contratada, este gasto afecta directamente el indicador principal de productividad del área, por lo que este modelo puede ser actualizado cada 4 meses para mejorar la visibilidad del comportamiento de los movimientos requeridos y el total de movimientos aptos para realizar por cada abastecedor, logrando con esto tener una base de datos que mejore el proceso de decisión para la asignación de tareas y personal en el área de almacén cumpliendo con el nivel de servicio requerido.

REFERENCIAS

Cavada H. J. P. (2012). Modelo y Asignación de personal para el patio de equipajes de un Aeropuerto Internacional, CLAIO.

Eppen G.D. (2000) Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa, 5a Edición. Editorial:

Prentice-Hall, México.

Pradena Rojas Lorena (2008), Asignación de Supervisores Forestales. Resolución mediante algoritmo Tabu Search. Arica, Chile.

Taha H. A. (2004). Investigación de Operaciones. 7a Edición Editorial: PEARSON EDUCACION. (pp.

196) México.

Ulloa M. L, "Investigación de Operaciones", Editorial: EUNED.

Winston W. L. (2005), "Investigación de Operaciones - Aplicaciones y algoritmos", 4a Edición. Editorial Cengage Learning. Universidad de Indiana, USA.

Prauda W. J. (1992), "Métodos y Modelos de Investigación de Operaciones", Editorial Limusa, México.

Santilla E. L (2004), "Estrategias para la optimización de Recursos Humanos", 2a Edición. Editorial ISEF, México.

RECONOCIMIENTO

Los autores agradecen el apoyo de esta investigación que fue desarrollada en el programa de Maestría de logística y Dirección de la Cadena de Suministro asignados al nivel de excelencia y apoyado con recursos otorgados por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología - CONACYT. CVU: 552265.

BIOGRAFÍA

Carlos Alberto Rivera Cruz. Es Ingeniero Industrial y se encuentra cursando el Posgrado en Logística y Dirección de la Cadena de Suministro en la UPAEP. Se puede contactar en 110 D Poniente # 38 Col.

Fuentes de San Aparicio. Tel: (+´52) 222 222 8228; email: carlosalberto.rivera@upaep.edu.mx o c_albertoriveraz@hotmail.com Diana Sánchez-Partida. Es Profesora-Investigadora del Posgrado en Logística y Dirección de la Cadena de Suministro en la UPAEP, su área de interés es en Logística, Diseño y Optimización de la Cadena de GCBF ♦ Vol. 11 ♦ No. 1 ♦ 2016 ♦ ISSN 1941-9589 ONLINE & ISSN 2168-0612 USB Flash Drive 603 Global Conference on Business and Finance Proceedings ♦ Volume 11 ♦ Number 1 Suministro y ha participado en proyectos aplicados en calendarización, niveles y control de inventarios y Planeación y Control de la Producción. Se puede contactar en 21 Sur 1103, Puebla, Puebla 72410, México Tel: (+52) 222 229 9400 ext. 7009; e-mail: diana.sanchez@upaep.mx, dianasanchezpartida@yahoo.com.mx José Luis Martínez-Flores. Es Investigador y Director del Posgrado en Logística y Dirección de la Cadena de Suministro de la UPAEP. Se puede contactar en 21 Sur 1103, Puebla, Puebla 72410, México Tel: (+52) 222 229 9400 ext. 7704; e-mail: joseluis.martinez01@upaep.mx Patricia Cano Olivos. Es Profesora-Investigadora del Posgrado en Logística y Dirección de la Cadena de Suministro en la UPAEP. Se puede contactar en 21 Sur 1103, Puebla, Puebla 72410, México Tel: (+52) 222 229 9400 ext. 7036; e-mail: patricia.cano@upaep.mx GCBF ♦ Vol. 11 ♦ No. 1 ♦ 2016 ♦ ISSN 1941-9589 ONLINE & ISSN 2168-0612 USB Flash Drive 604 Global Conference on Business and Finance Proceedings ♦ Volume 11 ♦ Number 1

LA INNOVACIÓN Y EL CRECIMIENTO ECONÓMICO

EN MÉXICO Adriana Castro García, Tecnológico de Monterrey, Campus Puebla Jorge Alcaraz Vargas, EGADE Business School, Tecnológico de Monterrey

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El objetivo de este trabajo es avanzar en el estudio de la Innovación, tratando de entender cuáles son los factores con los cuales se relaciona la Innovación y el Crecimiento Económico. Para ello se estudiaron a los autores clásicos en el tema de Innovación, se realizó una investigación documental mediante la revisión de artículos recientes en revistas científicas y se recolectó información de los principales organismos encargados de elaborar índices y estadísticas. Por lo anterior se consideraron dos factores principales, la Innovación Tecnológica y la Producción de Conocimiento e Investigación, en donde la Innovación es la clave para tener y mantener una ventaja competitiva, necesaria para incrementar la productividad, competitividad y el bienestar social de la población.

PALABRAS CLAVE: Innovación, Crecimiento Económico, México

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