Aportes a los métodos de pronóstico de la demanda de piezas de repuesto, su influencia en la gestión del mantenimiento.

Autor: MSc Ing Aramis Alfonso Llanes - MSc Ing Kely Hernández Pascual

Gestión de la calidad

10-2004

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Resumen

La disponibilidad de las piezas de repuesto en el momento en que se necesiten para su reposición ante la ocurrencia de un fallo es un elemento primordial para lograr el adecuado cumplimiento del plan de mantenimiento establecido en la empresa. En el presente artículo los autores presentan un procedimiento que permite pronosticar la demanda futura de las piezas de repuesto dentro del equipamiento productivo, basado en la fiabilidad de las mismas.

Palabras Claves: Gestión del Mantenimiento, Previsión de la Demanda, Piezas de Repuesto

1. Introducción

Los especialistas siempre están tratando de hacer mejores estimaciones acerca de lo que ocurrirá en el futuro al afrontar la incertidumbre. El propósito fundamental de los pronósticos es hacer buenas estimaciones en las cuales basar los modelos para la toma de decisiones. Los pronósticos constituyen la problemática fundamental dentro de la gestión de la actividad de una empresa debido a la complejidad de los problemas encontrados cuando se pronostica y a su impacto sobre todas las decisiones de la empresa.

Una situación muy particular presenta la previsión de la demanda de piezas de repuesto, dada la gran cantidad de surtidos que se deben proporcionar, el elevado grado de variabilidad en la demanda de estas producciones y la importancia que posee la disponibilidad de estas piezas para el equipamiento que las utiliza, ya que la disponibilidad en tiempo de las mismas garantiza la continuidad del proceso productivo en el cual esté inmiscuido el equipamiento que la utiliza dentro de una determinada empresa. Es por ello, que se debe asegurar un elevado nivel de precisión en la previsión de la demanda de este tipo de productos.

En este artículo se presenta un procedimiento general para la previsión de la demanda de las piezas de repuesto basado en su fiabilidad operacional a partir de la filosofía que caracteriza al sistema y considerando la influencia del mismo en el mejoramiento de la Gestión del Mantenimiento del equipamiento. Este procedimiento general se ramifica en otros más específicos, elaborados en virtud de los componentes principales de todo sistema de previsión de la demanda y que son:

· Determinación de la situación actual.
· Recopilación y análisis de la información.
· Determinación del método de pronóstico más adecuado.
· Monitoreo y control del pronóstico.
· Seguimiento de la implantación del procedimiento.

En consecuencia, el contenido de cada uno de ellos, plantea los pasos a desarrollar para prever la demanda de piezas de repuesto basado en su fiabilidad, llegándose, en ocasiones, a definir las técnicas específicas a utilizar.

2. Definiciones y conceptos generales

A continuación se exponen un conjunto de definiciones y conceptos generales que se consideran necesarios para el adecuado entendimiento de los elementos a exponer dentro del procedimiento propuesto.

- Previsión[1]: es un proceso en el cual se recolectan y analizan datos para realizar una estimación de lo que en el futuro ocurrirá con un determinado factor en un entorno incierto. Este concepto plantea tres grandes áreas de atención: (I) el plazo de previsión, (II) la variable concreta a prever y, (III) la técnica de previsión a utilizar.

Existen diferentes tipos de modelos formales para realizar pronósticos de la demanda. Éstos se han dividido en dos grandes grupos para su estudio, uno es el análisis cuantitativo y otro el acceso cualitativo. Los pronósticos cuantitativos, manejan una variedad de modelos matemáticos que utilizan datos históricos (series de tiempo) y/o variables causales para pronosticar la demanda. Los pronósticos cualitativos o subjetivos incorporan factores importantes tales como la intuición, emociones, experiencias personales del que toma la decisión y, sistemas de valores para alcanzar un pronóstico. En la figura 1 se muestra un panorama general de los diferentes tipos de métodos de pronóstico existentes.

Figura 1. Panorama general de los métodos de pronóstico

- Fiabilidad: es la probabilidad de que un item (sistema o elemento) realice satisfactoriamente la misión especificada, durante un período determinado y bajo un conjunto dado de condiciones operativas.

- Patrones de Fallos:

Durante décadas, la sabiduría convencional sugería que la mejor forma de optimizar el desempeño de activos físicos era restaurarlos o reponerlos a intervalos fijos. Esto se basaba en la premisa de que hay una correlación directa entre la cantidad de tiempo (número de ciclos) que el equipo está en servicio, y la probabilidad de que falle, como muestra la Figura 2. Esto sugiere que la expectativa es que la mayoría de los ítems operarán confiablemente por un período “X”, y luego se desgastan.

En efecto, esta correlación predictible entre “edad” y “fallo” es válida para algunos modos de fallo. Sin embargo, en general los equipos son mucho más complejos aún de lo que eran hace unos años atrás. Esto ha llevado a cambios asombrosos en los patrones de fallo de los equipos, como muestra la Figura 3. Los gráficos muestran la probabilidad condicional de fallo en función de la edad de operación para una gran variedad de ítems eléctricos y mecánicos.

Figura 3.

El patrón A es la bien conocida “curva de la bañera” y el patrón B es el mismo de la Figura 2. El patrón C muestra una probabilidad lentamente creciente de fallo, sin una edad específica de desgaste. El patrón D muestra una baja probabilidad inicial y luego un rápido incremento a un nivel constante, mientras el patrón E muestra una probabilidad constante a cualquier edad. El patrón F comienza con una alta probabilidad de mortandad infantil para decaer a una probabilidad baja y constante o ligeramente creciente de fallo.

- Fallo: hecho a partir del cual el artículo deja de cumplir total o parcialmente sus funciones dentro de unos límites definidos de actuación. Este no es más que el cese del estado de capacidad del trabajo del artículo.

Conviene destacar que en el cálculo de la fiabilidad, una de las mayores dificultades se afronta con la insuficiente base de datos sobre el surgimiento de los fallos, fundamentalmente debido a la ausencia de una organización correcta para la recolección de los mismos. Frecuentemente, a esto se unen las dificultades objetivas relacionadas con la complejidad de la recogida de información durante la explotación.

3. Procedimiento para la mejora de la previsión de la demanda de piezas de repuesto

Para realizar la previsión de la demanda de un artículo (pieza de repuesto) basándose en su fiabilidad, durante la etapa de explotación, se hace necesario definir un amplio procedimiento conformado por varias etapas interrelacionadas entre si, que han de permitir una evaluación completa y exacta de los índices de fiabilidad que arrojen datos relevantes para el fin de la presente investigación y, en función de dicha evaluación, definir la técnica de pronóstico a utilizar. En la figura 4 se representa el procedimiento propuesto.

Figura 4 Proceso de mejora de la previsión de la demanda

El procedimiento comienza con la definición de la filosofía, la cual debe ser el punto de mira del sistema ya que constituye la política que regirá permanentemente su desempeño.

Luego se realiza la determinación de la situación actual con el fin de definir, basándose en el análisis de una serie de indicadores, las características que presenta el sistema de previsión de la demanda en ese momento, para posteriormente, en función de dicha situación, proponer algunas mejoras que permitan hacer más eficiente el proceso de previsión. Una vez planteadas las mejoras, se debe comprobar si con ellas se alcanzan los niveles de precisión deseados y necesarios y proponer nuevas mejoras si las anteriores no son suficientes o pasar a la aplicación de las mismas en caso contrario. La aplicación debe estar unida a un seguimiento constante que retroalimente al sistema, para tomar las medidas necesarias en caso de presentarse alguna perturbación.

Cada una de estas cuatro etapas será explicada con mayor grado de detalle en los apartados siguientes.

3.1. Definición de la Filosofía de la Previsión de la Demanda

La primera etapa del procedimiento la constituye precisamente la definición de la filosofía del sistema, ya que ésta permite concebir un conjunto de doctrinas, retos y principios que están acorde con las condiciones que emanan del entorno, las estrategias y los objetivos que plantea la empresa. Partiendo de ello, se define la filosofía del sistema como sigue:

Lograr una previsión cada vez más exacta de la demanda de piezas de repuesto, a partir del comportamiento de la fiabilidad de los equipos a los cuales van destinadas, mediante la adopción del método de pronóstico que mejor y más rápido se ajuste al comportamiento de la misma.

Además, la filosofía necesita estar basada en una serie de objetivos bien definidos que fluyan por toda la organización y se traduzcan a términos mensurables, que permitan desarrollar el trabajo cotidiano de la empresa y poseer criterios de medidas adecuados para una toma de decisiones lo más eficiente y efectiva posible. Estos objetivos son los siguientes:

Garantizar la exactitud requerida en los pronósticos de la demanda.
Lograr la adaptación rápida a los cambios bruscos de la demanda.
Disminuir el tiempo de parada del equipamiento productivo, especialmente los limitantes.
Disminuir la incertidumbre en la toma de decisiones alrededor de la demanda futura.
Disminuir el número de imprevistos o perturbaciones en los planes de producción.
Al aplicar estos objetivos, es necesario reconocer que no todos pueden lograrse con el mismo grado de éxito. Sin embargo, hay que señalar que la definición de los objetivos no necesariamente es la misma para todos los objetos, puesto que depende de las condiciones presentes en cada situación específica (empresa) en que se ejecute el trabajo.

3.2. Determinación de la Situación Actual del Sistema

Este paso es de gran importancia, ya que consiste en la realización de dos análisis paralelos (interno y externo) que van a permitir, conjuntamente, una evaluación de la situación actual y potencial del sistema de previsión de la demanda empleado, o sea, permite ubicarse en cuáles son las principales características y problemas de dicho sistema. El análisis de los resultados de esta etapa, permite poner mayor atención en las variables que más afectan el logro de los objetivos propuestos y en aquellas que de una manera u otra se encontraban descuidadas hasta el momento.

3.3 Definición de las Mejoras del Sistema

Conociendo el estado deseado y el que realmente presenta el sistema, es ineludible buscar las mejoras que permitan avanzar del uno al otro (superar el gap existente entre ellos). Estas mejoras pueden incluir desde pequeñas modificaciones en el sistema hasta el rediseño del mismo acorde a las particularidades que se presentan en cada caso.

Para definir las mejoras del sistema se deben llevar a cabo varias acciones (ver figura 5): (A) selección y planteamiento del método de pronóstico a utilizar, (B) realización y refinamiento del pronóstico, (C) monitoreo y control del pronóstico y, (D) presentación de los resultados del pronóstico. A continuación se brinda una explicación detallada de cada una de esta acciones.

Figura 5. Procedimiento para la definición de las mejoras del sistema

A. Selección y planteamiento del método de pronóstico a utilizar

En este paso es donde se observa directamente la influencia de los resultados de los estudios de fiabilidad del artículo en el procedimiento de previsión de la demanda.

Según se pudo constatar en la bibliografía, existe una serie de factores que influyen a la hora de decidir la técnica de pronóstico a emplear; sin embargo, teniendo en cuenta el objetivo principal del presente trabajo, el papel fundamental recae sobre la etapa del ciclo de vida (desde el punto de vista de su explotación) en que se encuentra el artículo. Además, esto se complementa con el criterio generalizado que presenta un considerable número de autores acerca de la necesidad de basar las previsiones de la demanda de las piezas de repuesto en análisis de la fiabilidad de las mismas, no obstante a que aún no se ha desarrollado un procedimiento que haga realidad estos planteamientos.

En la figura 6 se presentan las diferentes técnicas de pronóstico que, a consideración de los autores, pueden utilizarse para prever la demanda futura del artículo en función de su fiabilidad, recomendando utilizar, en primer lugar, aquellos métodos más sencillos, siempre y cuando no sea necesario obtener pronósticos extremadamente precisos.

Figura 6. Relación Etapa Ciclo de Vida - Métodos de Pronóstico

En el caso de los demás patrones de fallos, se establece una analogía entre los métodos utilizados en las diferentes etapas de la “curva de la bañera” y los que se pueden utilizar cuando el artículo sigue algunos de estos patrones. La analogía se establecería de la forma siguiente:

¨ Cuando el comportamiento de los fallos tiende al crecimiento, se utilizan los métodos de pronósticos propuestos para la etapa III de la curva de la bañera.

¨ Cuando el comportamiento de los fallos es estable se utilizan los métodos de pronósticos propuestos para la etapa II de la curva de la bañera.

¨ Cuando el comportamiento de los fallos tiende al decrecimiento se utilizan los métodos de pronósticos propuestos para la etapa I de la curva de la bañera.

El valor de los parámetros del modelo de pronóstico a emplear se decide mediante un mecanismo de prueba y error. El proceso se puede simplificar mediante el uso de softwares existentes para este fin.

B. Refinamiento del proceso de pronóstico

En esta acción se pretende, en primer lugar, realizar un análisis de los métodos de pronóstico propuestos a utilizar en cada etapa del ciclo de vida del producto (figura 6) durante su explotación, decidir cuales de ellos son verdaderos modificadores de la demanda real de las piezas de repuesto mediante un análisis de Regresión y Correlación Múltiple (ver ecuación 1) y, conformar la ecuación de integración con vistas a considerar las ventajas de aquellos métodos más precisos a la hora de realizar la previsión; para luego decidir que intervalo de valores es más recomendable asignarle a cada uno de los pesos (bj) que modifican a estos métodos en la ecuación de integración (ver ecuación 2), intervalos que ayudarán en la toma de decisiones para trabajos futuros en esta materia.

donde:

m- Número de métodos de pronósticos incluidos en la integración.

bj- Peso relativo asignado al método de pronóstico j.

- Pronóstico de la demanda obtenido con el método de pronóstico j.

- Pronóstico integrado de la demanda para el período n+1 (próximo período).

donde:

LC: límites del intervalo, superior (en el caso de la adición) o inferior (en el caso de la diferencia)

valor medio de los diferentes pesos asignados al método de pronóstico i en la integración.
s bi: desviación típica de los pesos asignados al método de pronóstico i en la integración.

C. Monitoreo y control del pronóstico

El monitoreo y control del pronóstico comprende la supervisión y control de los pronósticos realizados para asegurar que se están llevando a cabo de manera adecuada. En la actualidad, la forma más usada para monitorear los pronósticos es el empleo de una señal de rastreo (Tracking Signal), la cual debe mantenerse dentro de los límites de control de rastreo (Tracking Control Limits) para que el modelo de pronóstico seleccionado siga siendo válido. De esta manera, cuando la señal de rastreo sobrepasa los límites de control, debe detenerse el proceso de pronóstico y volver a absorber la demanda e igualarla de manera más exacta (corrección del modelo y/o método de pronóstico).

D. Presentación de los resultados del pronóstico

Para presentar los resultados del pronóstico se parte del conocimiento de la función de densidad probabilística que sigue la demanda histórica. Luego, considerando que el pronóstico debe ser una proyección no desviada de lo que se espera que sucederá, se basarán los pronósticos en probabilidades. Al basar los pronósticos en probabilidades se pueden planear las contingencias y se aprecia de manera apropiada el riesgo inherente en cada decisión. Si se carece de estas estimaciones, el plan no puede prever de manera apropiada los imprevistos o, lo que es peor, se fijará en niveles mediocres o mínimos para que se le pueda exceder.

3.4 Aplicación y seguimiento

Una vez decidida la mejora que mayor acercamiento logra a los niveles de precisión deseados y necesarios se pasa a la aplicación práctica de la misma. La aplicación debe estar unida a un seguimiento constante que retroalimente al sistema, para tomar las medidas necesarias en caso de presentarse alguna perturbación (variaciones no deseadas con respecto a lo previsto).

Los métodos de la empresa deben ser evaluados contra las características del sistema “al estado del arte”; es por ello que la clave final para el éxito es el seguimiento durante su aplicación. Es necesario auditar periódicamente los resultados conseguidos con relación a los proyectados, vigilar los obstáculos para el éxito, y restablecer las orientaciones.

Durante el seguimiento del comportamiento del sistema juega un papel fundamental, en el presente trabajo, determinar la existencia de errores durante la realización del pronóstico, lo cual se puede obtener mediante la ejecución de una prueba de pronóstico.

Este es un paso sencillo y muy importante que da la medida de cuan útil ha sido el pronóstico realizado para la empresa. Este paso, de forma general, consiste en determinar, transcurrido un tiempo similar al Tiempo Medio Entre Fallos (TMEF) o al Tiempo Medio Hasta el Fallo (TMHF) calculado para el artículo, el estado de los portadores de la mejora para comprobar si la mejora propuesta está arrojando los resultados para los cuales ha sido diseñada.

Este constituye el principal portador de la mejora del sistema ya que es el que garantiza que el tiempo de parada de las máquinas tienda al mínimo. La situación en que se encuentren los portadores de la mejora al finalizar cada Tiempo Medio Entre Fallos se retroalimentará hacia el paso correspondiente al análisis de la situación actual del sistema con el fin de, en caso de perturbaciones, realizar las modificaciones necesarias para lograr los objetivos trazados.

3.5 Ventajas del procedimiento propuesto

El resultado alcanzado con el procedimiento repercute grandemente y trae beneficios para otras áreas claves de la empresa como son:

Disminución de las pérdidas por producciones dejadas de realizar debido a estadías prolongadas del equipamiento productivo.
Disminución de la cantidad de imprevistos en el desarrollo de los programas de mantenimiento.
Establecimiento de una política de inventarios de piezas de repuesto más eficiente.
Mejoramiento del balance en la utilización de la fuerza de trabajo del mantenimiento.
Aumento del nivel de servicio al cliente.

4. Conclusiones

Una vez culminado el trabajo se arriba de forma general a las siguientes conclusiones:

1. La naturaleza de los productos bajo estudio, donde la demanda depende del momento en que ocurra el fallo de la pieza que se encuentre instalada en el equipamiento productivo, determina la importancia de realizar estudios de fiabilidad con el fin de garantizar que en el momento del fallo el repuesto se encuentre disponible.

2. Aún cuando la fase de prueba constituye el último paso del procedimiento general propuesto para realizar la previsión de la demanda de piezas de repuesto, éste debe tener un carácter permanente de ajuste y perfeccionamiento, pues sólo así puede lograrse el proceso de mejora continua que le es necesario a este tipo de producción.

3. En estos momentos, en que los patrones de la demanda cambian constantemente, el procedimiento propuesto para la previsión de la demanda de piezas de repuesto, constituye una valiosa herramienta que contribuye al logro del nivel competitivo que se le exige a todo tipo de organización.

5. Bibliografía

1. Anderson, D.R et al “Introducción a los modelos cuantitativos para administración” Grupo Editorial Iberoamericana. 1995.
2. Creus Solé, A “Fiabilidad y seguridad de procesos industriales” Edit. Marcombo,S.A. España 1991.
3. Fernández Sánchez, E y C.J. Vazquez Ordás “Dirección de la producción. Métodos operativos” 2da Parte. Edit. CIVITAS, S.A. 1raedición. España. 1994.
4. Goldratt, E.M “La meta. Un proceso de mejora continua” Ed. Jaular. España. 1990/1
5. ------------------ “La carrera” Ed. Jaular, S.A. España. 1990/2
6. ….. “Manual de Gestión de Mantenimiento a la Medida” publicado en: http://www.science.oas.org/OEA_GTZ/LIBROS/Manten_medida/mantenimiento.htm
7. Mathur, K y Solow, B “Investigación de operaciones. El arte de la toma de decisiones”, Ed. Prentice-Hall Hispanoamericana, S.A. 1ra edición en español, México, 1995.
8. Maynard, H.B “Manual de ingeniería y organización industrial”, Ed. McGraw-Hill Book Company, New York, USA, 1990.
9. Moubray, J. “RCM 2: Estrategias del mantenimiento, un nuevo paradigma”, publicado en: http://www.mantenimientomundial.com/notas/RcmIntro.asp
10. Pèrez Jaramillo, C.M. “El futuro de la Función de Mantenimiento” publicado en: http://www.soporteysia.com.co
11. Render, B y Heizer, J “Principios de administración de operaciones”, Ed. McGraw-Hill Interamericana de México, S.A. 5ta Edic. 1991.
12. Yepes de Castaño, A.M y Alvarez Villa, M.E “Pronósticos mediante modelos probabilísticos: un a herramienta en la toma de decisiones”, Rev. Universidad EAFIT, # 106, 1997.

Datos sobre el autor:
Aramis Alfonso Llanes (e-mail: aramisll@fce.uclv.edu.cu)

Máster en Ingeniería Industrial, mención en Gestión de la Producción (UCLV, Cuba, 1998), Ingeniero Industrial, especialización en Organización de Empresas (ISPJAE, Cuba, 1995). Profesor Asistente del colectivo de Gestión de la Producción y Logística del departamento de Ingeniería Industrial, Facultad de Ciencias Empresariales, Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Nueve años de experiencia en el ejercicio de la profesión como docente, tanto en programas de pregrado de Ing. Industrial directamente vinculado a la Gestión de Operaciones aplicada a los sistemas de producción, servicios y en postgrado en cursos, Diplomados y programas de Maestría, así como en la ejecución de proyectos de investigación asociados a la toma de decisiones con enfoque logístico, administración en la esfera del mantenimiento industrial, la administración de la producción de procesos discretos y continuos. Expositor de más de 15 ponencias en eventos científicos de carácter nacional e internacional celebrados en Cuba y en el extranjero. Trabaja en el campo de la Gestión de la Producción, Logística empresarial y, Gestión Integrada del Mantenimiento.

Categoría: Administración y Gerencia

[1] Algunos autores usan indistintamente las palabras predicción, previsión y pronóstico.

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MSc Ing Aramis Alfonso Llanes - MSc Ing Kely Hernández Pascual

Facultad de Ciencias Empresariales. Universidad Central de las Villas. Cuba.

aramisllarrobafce.uclv.edu.cu / khernandezarrobafce.uclv.edu.cu

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