La ingeniería industrial y las tecnologías de información

La ingeniería industrial y las tecnologías de información (IT) han sido durante muchos años complementos ideales uno del otro. En años recientes la mayor competitividad de los mercados, el elevar la calidad de los productos y servicios ofrecidos por las empresas y la necesidad de responder de manera ágil y eficiente a los cambios en el mismo, han incrementado esta unión.

Tres aspectos se han beneficiado de esto principalmente: las cadenas de suministro (o de valor), la creación de “redes de competencias” y finalmente el permitir automatizar la supervisión de la productividad los puestos de trabajo de empleados en ambientes de manufactura. En conclusión, esta unión se ha convertido para muchas empresas en una parte vital de sus estrategias de negocios.

INTRODUCCIÓN

En años recientes la competencia que enfrentan las empresas es cada vez más fuerte en casi todas las industrias.

Las empresas constantemente luchan por mantener e incrementar sus ventas, su base de clientes y su participación de mercado. Las empresas manufactureras en particular, se han visto envueltas en una dura competencia. Para lograr mantenerse en el mercado, las empresas se han visto forzadas a reinventar sus procesos de manufactura constantemente y a revisar con detalle la manera en que operan. Esto implica dedicar tiempo para analizar los procesos de manufactura, decidir el mejor uso del los recursos disponibles (obreros, tiempo, maquinaria, etc.) y asegurar la calidad durante todo el proceso. En este aspecto es donde la ingeniería industrial juega un papel predominante, optimizando el proceso de producción e incluso traspasando las fronteras de la propia empresa, extendiendo sus beneficios a clientes y proveedores (optimizando la cadena de suministro). A pesar de estos beneficios, su implementación en las empresas ha tomado tiempo. (Kuman, 2001).

Es este punto es donde la tecnología de información (TI), ha entrado para impulsar a la ingeniería industrial, convirtiéndose en el mejor aliado de la esta. En la actualidad existen muchos ejemplos de la fusión entre ambos elementos en casi todas las empresas por ejemplo: los sistemas de planeación de recursos ERP (Enterprise Resource Planning) en las empresas que ayudan para la integración de la información en las firmas, la asignación de los recursos disponibles, y la toma de decisiones, los sistemas de control de calidad, el software de diseño del layout de una planta de manufactura, el control de los inventarios, etc. (Kuman, 2001)

Los sistemas de producción por consiguiente, también han sufrido cambios, para convertirse en sistemas modulares de manufactura, listos para ser reconfigurados e iniciar la producción de nuevos productos en poco tiempo. A su vez, también ha cambiado la manera en que las empresas se coordinan con sus proveedores y clientes (cadena de suministro) y la manera en que la información entre ellos fluye. El uso de técnicas de ingeniería industrial y los avances tecnológicos, han sido dos pilares de dichos cambios. Los inventarios y su administración que tienden a mantenerlos al mínimo necesario, la determinación de cantidades a manufacturar, el elegir las mejores rutas de transportación, asignar el mejor uso de recursos para la fabricación de una producto, entre otras cuestiones, son decisiones que muchas de las empresas enfrentan y las cuales requieren del uso de tecnologías de información e ingeniería industrial (entre otros aspectos). (Kuman,2001)

Para describir sobre el proceso de unión entre las tecnologías de información y la ingeniería industrial, es necesario revisar sobre los casos en los cuales las empresas han implementado o mejorado los sistemas existentes, así como las consecuencias de estos.

Partiendo de esto, iniciaremos con mejoras implementadas en las empresas las cuales, incluyen tanto el uso de ingeniería industrial como de tecnologías de información.

METODOLOGÍA

El presente trabajo se realizó basándose en una extensa búsqueda de bibliografía en la biblioteca digital del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey. Las bases de datos consultadas fueron:

  • ACM
  • Emerald
  • Garnet Intraweb
  • IEEExplore
  • Proquest

De cada una de dichas bases de datos, se obtuvieron cinco artículos relacionados a los temas de ingeniera industrial y tecnologías de información (TI). En todos los casos se buscaron artículos publicados en años recientes, para mostrar la realidad actual en ambos temas. En base a dicha investigación se sustenta lo expuesto en este artículo, siendo esto referenciado en el momento de mencionar alguna idea de dichos trabajos.

CAPÍTULO 1 “CADENA DE SUMINISTRO Y TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN (IT)”

A lo largo de los años han existido una innumerable cantidad de casos estudiados, sobre mejoras que ha traído consigo la implementación de las tecnologías de la información (TI). Uno de los campos más beneficiados en este sentido ha sido la cadena de suministro (o cadena de valor como actualmente se le conoce). En concreto en un estudio del rol de la tecnología en la cadena de suministro (Kuman, 2001) se concluye que el uso de tecnologías de información y comunicación ICT (Information Comunication and Technology) es vital para que la cadena de suministro agregue valor y pueda crear una importante reducción en costos. En dicho estudio, se comenta a su vez que el uso de ICT en un inicio se enfocaba mucho a tratar de mejorar las estimaciones de la demanda, lo cual es un paso en la dirección correcta, pero sin duda no es suficiente. Los mercados tan competitivos, con los consumidores cada vez más sensibles a los precios y la constante necesidad de cambiar o renovar los productos, han requerido una cadena de suministro mucho más ágil y eficiente. Esto implica la habilidad de poder responder a cambios del mercado al momento, y un flujo ininterrumpido de información actualizada a lo largo de toda la cadena de suministro (desde los insumos más básicos hasta que el producto es adquirido por el consumidor final). Para poder obtener dicha agilidad y eficiencia por lo tanto, es necesario contar con los llamados “Sistemas Avanzados de Planeación” APS (Advanced Planning Systems) (Kuman, 2001). Estos sistemas, analizan los datos transaccionales que ocurren a nivel operacional en toda la cadena de suministro, y sirven como apoyo para la toma de decisiones. Dicho software, incluyen poderosos algoritmos de programación lineal, pronósticos y series de tiempos entre otras técnicas. Estos complejos modelos matemáticos, requieren de poderosas computadoras, así como de un continuo flujo de datos, los cuales deben intercomunicarse con diversos áreas de la empresa como: manufactura, ventas, marketing, etc. (Kuman, 2001) El tratar de realizar estas operaciones de manera manual, sería extremadamente ineficiente y seguramente llevaría a graves errores. La figura 1 muestra las áreas funcionales de los sistemas APS.

Figura 1

Dominios Funcionales de los Sistemas APS (Kuman,2001)

Como se observa, el APS apoya a la empresa en la planeación tanto a corto plazo (nivel operacional) como a largo plazo en la toma de decisiones (nivel estratégico). Los sistemas informáticos son los que permiten tener una gran flexibilidad y agilidad para responder a los cambios constantes.

Las cadenas de suministro, a su vez pueden ser optimizadas mediante el uso de la simulación, en lugar de la programación lineal. En particular cuando se analiza la optimización de la cadena de suministro de una refinería (Koo, Chen, Adhitya, Srinivasan y Karimi, 2006) se concluye que este enfoque es más válido y al parecer más útil en estos casos. Las cadenas de suministro de las refinerías en general, son redes muy complejas, con entidades independientes y un alto grado de complejidad (y por lo tanto variables a considerar). En el estudio (Koo, et al. 2006) se concluye que la simulación funcionó adecuadamente para optimizar las políticas de la cadena de suministro, así como para mejorar las decisiones de inversiones. En este sentido, el estudio (Koo, et al. 2006) menciona que fue necesario adoptar una visión de un mayor alcance que cubriera toda la cadena de suministro (y no sólo una parte, como planeación, compras, o transporte de petróleo). En estos sistemas tan complejos, con una infinidad de variables y de factores a considerar, la simulación puede ser una valiosa herramienta de apoyo, siempre y cuando sea utilizada e interpretada correctamente. Las simulaciones forzosamente requieren de computadoras para poder correrlas, ya que es necesario realizar cientos o miles de cálculos para obtener resultados. En una computadora moderna el correr la simulación de la refinería tardaba en promedio un día (Koo, et al. 2006). Este tiempo era demasiado largo, por lo cual el programa se volvió a correr en computadoras mas poderosas (con multiprocesadores), lo cual resultó en reducciones del tiempo de la simulación a 1 horas, esto es una ahorro del 95%. Esto nuevamente, nos demuestra de manera clara la forma en que la ingeniería industrial (y sus algoritmos de optimización, o simulaciones) se han complementado con las tecnologías de información para agregar valor a las cadenas de suministro y a las empresas.

CAPÍTULO 2 “REDES DE COMPETENCIA Y LAS TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN (TI)”

Se ha visto, como las cadenas de suministro requieren del uso de la tecnología de información para operar de manera eficiente, así como poder optimizar y evaluar desempeño. Un área particularmente beneficiada de las TI ha sido el mejoramiento de subfunciones de la cadena de suministro. Por ejemplo, las pequeñas y medianas empresas (PYME) han recurrido (principalmente en Alemania) al uso de “competence networks” (redes de competencia). Estas elementos son redes de cooperación virtuales de corto plazo entre varias PYME, las cuales se subdividen en sus competencias principales (core competence). Por ejemplo, una empresa PYME es reconocida por su alta calidad de manufactura, puede ingresar a las redes de competencia de manufactura, junto con otras PYME especializadas en manufactura. A su vez, otra PYME reconocida por su innovación y desarrollo de productos, puede ingresar a las redes de competencia de “Creación de Prototipos”, etc. Esto permite a las PYME, una mayor flexibilidad y agilidad para responder a las necesidades de sus clientes, en particular por el hecho de no contar con grandes recursos financieros o infraestructura para por si solas hacer frente a las distintas condiciones del mercado. (Berlak y Weber, 2004). De esta forma se crean mercados virtuales, que reúnen a varias organizaciones para extraer de ellas las mejores competencias de cada una, aunado a una estrategia de “e-business”, las ventajas competitivas de las PYME se fortalecen (Berlak y Weber, 2004). A continuación en la figura 2 se muestra un ejemplo de la estructura de una red de competencias.

Figura 2

 

tecno11
Esquema de Redes de Competencia (Berlak y Weber, 2004)

Como se observa, las redes de competencia juntan a varias organizaciones y las agrupan de acuerdo a su especialización para atender de manera ágil y eficiente los requerimientos de los clientes. Es importante recalcar que existen distintas redes de competencia, con distintos objetivos, como por ejemplo:

  • Red Estratégicas: Con alianzas entre varias empresas, buscando una ventaja competitiva sobre los externos de la red de competencia.
  • Red Compound: Alianzas entre dos o más empresas similares con el fin de realizar una tarea (generalmente a largo plazo), aprovechando las sinergias entre ellas, en lugar de ambas trabajar aisladamente.
  • Red Operacional: Alianzas de PYME para dar un mayor valor al cliente aprovechando de manera eficiente el uso de los recursos de la red.
  • Virtual Enterprise: Son empresas virtuales, creadas temporalmente para aprovechar las oportunidades del mercado, aportando sus “competencias centrales” para agregar valor a su alianza a la red.

Estas distintas redes implican el uso de espacios virtuales, los cuales sólo serían posibles con el uso de tecnologías de información. La creación de estas redes no es tarea fácil, pero existen cada vez más indicios que implementados correctamente, puede generar beneficios superiores a lo invertido en crearlos (Berlak y Weber, 2004).

CAPITULO 3 “PRODUCTIVIDAD Y TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN (TI)

La unión entre IT e ingeniería industrial, no sólo se limita a la cadena de suministro, sino también a la línea de producción dentro de una empresa. Uno de los principales objetivos de la ingeniería industrial es el constantemente incrementar la productividad y calidad de los productos fabricados. En principio, se debe entonces identificar las situaciones indeseables o poco productivas (esperar por material, esperar siguiente ensamble, problemas en maquinaria, etc.). El identificar estas situaciones, tradicionalmente requiere de ingenieros industriales que “observan” a los operarios, identifican las ineficiencias, y mediante un cuidadoso análisis llegan a las causas raíz y de ahí se inician las acciones correctivas. Todo este proceso, de analizar ineficiencias es extremadamente costoso (en particular en los países desarrollados) y lento para crear mejoras notables en la productividad. Si a esto agregamos el hecho que existe una gran cantidad de operarios trabajando en una planta, la tarea se complica y demora considerablemente. De ahí la necesidad de desarrollar un sistema automatizado para identificar ineficiencias y sus causas raíz. Recientemente, se han realizado estudios (Hattori, Itakura y Orihara, 2006) en donde se demuestran que los sistemas informáticos pueden ser capaces de analizar el comportamiento de los operarios en la línea de producción y asociarlo situaciones de trabajo normal, o bien a situaciones indeseadas. El sistema debe a su vez debe identificar las causas raíz de las ineficiencias para poder corregirlas al momento, o como mínimo dar toda la información necesaria para poder deducirla (Hattori, et al. 2006).

De esta manera, mediante un sistema automatizado, es posible identificar situaciones poco productivas, de forma automatizada y a gran escala. Esto se logra asociando el comportamiento de los operarios (así como otros datos: cantidad de partes disponibles, presencia de otros operarios en la misma área de trabajo, ausencia o presencia de piezas ensambladas aunado al conocimiento vertido en el sistema por el ingeniero industrial) a “situaciones básicas” (Hattori, et al 2006). Las situaciones básicas por lo tanto le indican al sistema que tipo de ineficiencia se esta presentando, y en base a esto el sistema periférico de recopilación de datos (mediante un data mining) extrae toda la información relevante. De esta forma el ingeniero industrial revisa la situación y actúa en el momento para remediarla. Un esquema de dicho sistema se muestra en la figura 3.

Figura 3

tecno22

Diagrama de situación básica, (Hattori, et al 2006)

El esquema de la figura 3 representa cómo el sistema automatizado puede identificar una situación básica. Como se observa, es necesario integrar “conocimiento” al sistema, sobre los comportamientos esperados de los operarios, y corroborarlo con el sistema de recolección de información periférica, para llegar a la “situación básica” (Hattori, et al. 2006). Por ejemplo, la presencia de dos o más operarios en un área de trabajo (en la cual normalmente sólo debe haber uno), puede ser un indicio de problemas en esa estación de trabajo. En ese caso, el sistema verifica con la ayuda del sistema de información periférico sobre las variables de la estación de trabajo (uso de maquinaria, cantidad de piezas en stock, fugas, etc.) y determina si existe una ineficiencia, así como tratar de recopilar toda la información necesaria para determinar la causa raíz de esta situación (o mejor aún proponer una posible causa raíz y acción correctiva a seguir, sujeto a verificación por el encargado de la línea de producción).

Este sistema, que aún se encuentra en desarrollo, promete no solamente traer mayor productividad a las plantas manufactureras, sino además costaría una fracción del costo total de implementar dichas optimizaciones de manera tradicional. Adicionalmente, la detección de situaciones poco deseosas, así como la identificación de la causa raíz, y su corrección se completarían en un menor tiempo. (Hattori, et al. 2006) Es importante, sin embargo, aclarar que si bien dicho sistema permite identificar las ineficiencias, y brindar la información de soporte para la identificación de las causas raíz, la decisión final sobre que hacer, sigue recayendo sobre el factor humano.

CONCLUSIONES

Las empresas manufactureras como se ha visto a lo largo de este trabajo, han apostado por el uso de tecnologías de información (TI) aunado a técnicas de ingeniería industrial. Los distintos algoritmos utilizados por la ingeniería industrial han sido plenamente aprovechados mediante el uso de tecnologías de información (en particular el uso de simulación y optimización de la cadena de suministro). En resumen, existe un beneficio recíproco entre la ingeniería industrial y las tecnologías de información. Las técnicas de ingeniería industrial requieren del uso de tecnologías de información, para ser plenamente aprovechadas e implementadas, en el complejo mundo real.

En última instancia esto se traduce en un ahorro considerable de costos para las empresas (mediante la optimización de los recursos disponibles: transporte, maquinaria, decidir que comprar y que fabricar, Just in Time, un incremento en la productividad, etc.). Estas mejoras, sin embargo para ser plenamente aprovechadas deben conjugarse con varios cambios en los procesos organizacionales (o incluso gerenciales), ya que sólo de esta manera TI puede crear valor agregado a la empresa. Si bien las tecnologías de información pueden ser imitables, el hecho de usar la TI y moldearla a las necesidades específicas de una empresa y sus distintos procesos organizacionales, hacen que el sistema sea muy difícil de imitar al 100%, y poco útil para sus competidores, que tienen una realidad distinta cada uno de ellos. Esto puede resultar, en consecuencia, en una ventaja competitiva a corto plazo, y las cuales al irlas sumando pueden dar al final una ventaja competitiva de largo plazo.

Es de esperar por lo tanto, que a futuro las nuevas tecnologías de información (aunado a la ingeniería industrial) continuarán impulsando a las empresas a mayores niveles de productividad y creando en muchos casos ventajas competitivas. Conforme los mercados globales se vuelven más exigentes y las empresas continúan su constante búsqueda de reducir costos, menores de tiempos de fabricación y una mayor calidad en sus productos; estas técnicas continuarán formando una parte vital de las estrategias de negocios a nivel mundial en las empresas manufactureras.

BIBLIOGRAFÍA

Amelia S. Carr and Larry R. Smeltzer, “The Relationship Between Information Technology Use and Buyer–Supplier Relationships: An Exploratory Analysis of the Buying Firm’s Perspective”, IEEE Transactions on Engineering Management, Volumen 49 (Agosto 2002), IEEExplore [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Andrew White, Thilo Koslowski, “Achieving Agility: Enabling Agility Across a Value Chain With Enterprise Information Management”, Gartner, (Abril 2006), Gartner Intraweb [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Charles Abrams, “VW’s Parts Division Creates Value in the Supply Chain”, Gartner, (Marzo 2003), Gartner Intraweb [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Charles Babcock, “Industry Accelerates Its New Technology Use” InformationWeek (Septiembre 2007), ABI/INFORM Global. ProQuest [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Deidra L. Donald, Jeffrey Abell, Nick Andreou, Robert J. Schreiber,  “The New Design: The Changing Role of Industrial Engineers in the Design Process Through the Use of Simulation”, Proceedings of the 31st conference on Winter simulation: Simulation—a bridge to the future – Volume 1, (1999), ACM Digital Library [electronic resource] (Consultada Septiembre 2007).

Donna Scout, “Core Topics and Key Issues for IT Operations Management, 2007”, Gartner (Abril 2007), Gartner Intraweb [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Kanako Hattori, Toyokazu Itakura and Ryohei Orihara, “Automated IE System to Observe Worker’s Behavior with Low-Cost Sensors”, SICE-ICASE International Joint Conference 2006, (Octubre 2006), IEEExplore [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Karen Peterson, “Supply Chain Management: Evolving Beyond Linear Interactions”, Gartner, (Febrero 2003), Gartner Intraweb [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Joachim Berlak and Volker Weber, “How to configure cyber chains via competence networks”, Business Process Management Journal, Volumen 10 (2004), Emerald Group Publishing Limited [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Lee Ying Koo, Arief Adhitya, Rajagopalan Srinivasan, Iftekhar A. Karimi, Yuhong Chen, “Evaluating Refinary Supply Chain Policies and Investment Decisions Through Simulation-Optimization”, Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference (2006), ACM Digital Library [electronic resource]. (Consultada Septiembre 2007)

Niels Lohse, Svetan Ratchev, George Valtchanov, “Toward Web-Enabled Design of Modular Asembly Systems”, Assembly Automation, Volumen 24 (2004), Emerald Group Publishing Limited [online database] (Consultada Septiembre 2007)

Rajiv D. Banker, Indranil R. Bardhan, Hsihui Chang, Shu Lin, “Plant Information Systems, Manufacturing Capabilities, and Plant Performance”, MIS Quarterly (2006), ABI/INFORM Global. ProQuest, [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Richard L. Simon, “CAD/CAM : The Foundation for Computer Integrated Manufacturing”, Proceedings of the 20th conference on Design automation. (1983), ACM Digital Library [electronic resource]. (Consultada Septiembre 2007)

Richard Zurawski, “Industrial Information Technology Is Coming of Age”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Volumen 3, (Febrero 2007), IEEExplore [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Rollins R.P., K. Porter, D. Little, “Modelling the changing apparel supply chain”, International Journal of Clothing Science and Technology, Volumen 15 (2003), Emerald Group Publishing Limited [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Timo Schafer and Rolf Dieter Schraft, “Incremental sheet metal forming by industrial robots”, Rapid Prototyping Journal (June 2005), Emerald Group Publishing Limited [online database] (Consultado Septiembre 2007)

Wadhwa, L.C., “Industrial engineering in banana packaging in Australia”, International Conference on Management of Engineering and Technology,  Volumen 1, (Agosto 2001), IEEExplore [online database] (Consultado Septiembre 2007)

S C Lenny Koh; Mike Simpson, “Change and uncertainty in SME manufacturing environments using ERP”, Journal of Manufacturing Technology Management, (2005), Emerald Group Publishing Limited [online database] (Consultado Septiembre 2007)

T. Laosirihongthongy y G.S. Dangayach, “New manufacturing technology implementation:a study of the Thai automotive industry”, Production Planning & Control, Volumen 16, (Abril 2005), ABI/INFORM Global. ProQuest, [online database] (Consultado Septiembre 2007).

Hazle saber al autor que aprecias su trabajo

Tu opinión vale, comenta aquíOculta los comentarios

Comentarios

comentarios

Compártelo con tu mundo

Cita esta página
Currielche Montero Carlos Fernando. (2007, noviembre 15). La ingeniería industrial y las tecnologías de información. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/ingenieria-industrial-tecnologias-informacion/
Currielche Montero, Carlos Fernando. "La ingeniería industrial y las tecnologías de información". GestioPolis. 15 noviembre 2007. Web. <https://www.gestiopolis.com/ingenieria-industrial-tecnologias-informacion/>.
Currielche Montero, Carlos Fernando. "La ingeniería industrial y las tecnologías de información". GestioPolis. noviembre 15, 2007. Consultado el 14 de Diciembre de 2018. https://www.gestiopolis.com/ingenieria-industrial-tecnologias-informacion/.
Currielche Montero, Carlos Fernando. La ingeniería industrial y las tecnologías de información [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/ingenieria-industrial-tecnologias-informacion/> [Citado el 14 de Diciembre de 2018].
Copiar
Imagen del encabezado cortesía de tucamon en Flickr
DACJ