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Alineación estratégica dentro de un proceso productivo,
aplicando un modelo de optimización por metas.
Strategic alignment within a production process, applying an optimization model by goals.
Dr. Rafael Sainz Zamora
Erika Salinas Ortuño
Mtro. José Dolores Magaña Zamora
Mtra. Alejandra Fernández Hernández
Este trabajo tiene como objetivo
presentar la aplicación de un caso,
donde un fabricante buscará las
mejores oportunidades que lo acerquen
a sus metas, sin desviarse del proceso
estratégico general de la empresa. Ante
esta situación se propone la aplicación
de una variante de la Programación lineal
conocida como Programación por Metas.
El resultado del problema demuestra la
efectividad y facilidad del manejo del
algoritmo.
Palabras clave: Metas, planeación
estratégica, programación lineal,
programación por metas y estrategias.
In this paper the application of a case
where the manufacturer must nd the
best opportunities that bring him closer to
his destination, without affecting the
integrity of the company. In certain
situations, it will have to move from linear
programming to goal programming,
which is the present case. The result of
the problem demonstrate the
effectiveness and easy of handling
algorithm.
Key words: goals, strategic planning,
linear programming, goal programming
and strategies
2016
Recepción: 9 de Septiembre del 2016
Aceptación: 1 4 de Octubre del 2016
Publicación: 16 de Diciembre del 2016
Open Access bajo la licencia CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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Gráca 1. Planeación estratégica. Fuente: Propia
Intodución
La Visión Estratégica es la capacidad de
percibir la realidad futura, para la empresa
es establecer sus posibilidades de expansión,
obtener ganancias y permanecer en el
mercado.
A esta visión, se le agrega el plan de acción,
para llegar a cumplimentar los objetivos
visualizados a largo plazo y en qué se deberán
convertir, considerando nuevas tecnologías,
necesidades y condiciones cambiantes del
mercado. Anderson, Sweeney y Williams
(2004)
La visión estratégica, debe identicar
el aporte al valor en cada tramo del
eslabón productivo. Esta visión tiene un
comportamiento dual; abstracto y realista.
La primera dene o deduce qué parte
de la cadena genera mayor valor para
la empresa. La segunda, identica qué
elementos funcionan en cada eslabón y qué
valor consiguen capturar. Colón y Rodríguez.
(2009) El futuro depende de lo que se haga
en el presente. La Planeación Estratégica es
el camino o lineamiento general de acción
para llegar a ese futuro establecido. Para
Thompson y Strickland (2011) la planeación
indica el camino de la organización.
La Planeación está dirigida en tres niveles
estratégicos: Directivo, Gerencial y
Operacional, con el n de dar congruencia
con lo que se planea y realiza en las áreas
de la organización. Por lo que hace a la
Planeación Operacional, que es la parte
que nos ocupa, se reeren a situaciones
concernientes a las principales áreas de la
empresa y al empleo efectivo de los recursos
que se han aplicado para el logro de los
objetivos especícos. Mathur y Solow (1996)
señalan que la planeación a este nivel, tiene
como objetivo la efectividad (hacer las cosas
que se deben hacer) más que la eciencia
(hacer las cosas bien), por lo que se denen
prioridades, recursos y medios que incluyen
una valoración realista del entorno y de las
habilidades propias de la empresa para
lograr sus objetivos. Hillier y Liberman (2001).
Uno de los retos de la planeación operacional,
es enfrentarse a problemas que no se limitan
a una sola meta y que en ocasiones, se
contraponen. No es posible tener una solución
óptima, pero si sucientemente efectiva que
satisfaga algunos de los posibles objetivos.
Eppen, Gould, Moore, Schmidt y Weatherford
(1998). Mediante técnicas matemáticas,
se procede a buscar entre las soluciones
factibles que se ordenan con arreglo a un
cierto criterio que representa las preferencias
buscadas (función objetivo) para alcanzar el
mayor grado de deseabilidad.
La Programación por metas soluciona
problemas de producción y de disciplinas
como la economía y la administración. Inicia
en 1955, gracias a los trabajos de Chames
Charnes (1963) donde se demuestra su
potencialidad en problemas contables y
nancieros. Ijiri (1965) desarrolló técnicas
matemáticas basadas en metas excluyentes.
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Jääskeläinen (1969) propuso modelos PM
para la planicación logística, así como los
primeros algoritmos de resolución.. Lee (1972)
e Ignizio (1976) sustentan el paradigma y
desarrollan del análisis dual y Gallagher y
Hugh. (2011) proponen el nivel de aspiración
que corresponde a cada atributo o nivel del
logro buscado. Se conecta el atributo con el
nivel de aspiración, por medio de variables
de desviación (+o-)
Metodologia Para esta situación, se propone la
aplicación de una variante de la PL
conocida como Programación por Metas,
lo anterior considerando que el politope
convexo se mantiene inalterable y que el
hiperplano es el cambia. Bazaraa y Jarvis.
(2006)
La PM debe satisfacer un conjunto de
restricciones (metas) y aplica la función
objetivo como un conjunto de prioridades
para satisfacerlos. Las variables de
desviación se denen como d- para
indicar que la meta no se alcanzó, y d+
cuando la meta fue sobrepasada. Los
problemas de PM son de minimización y
no dan una solución óptima en el logro
de las metas, sino que encuentran el
punto que satisface lo mejor posible a
cada una de ellas. Se busca una solución
equilibrada Taha (2004), de tal modo que
ninguna de las metas se desvíe en exceso
de su nivel de aspiración. Se minimiza la
máxima distancia, el modelo es:
Min D
s.a.
(u_i n_i+v_i p_i )≤D i=1…Q
f_i (x)+n_i-p_i=b_i i=1…Q
n_i≥0
p_i≥0
D es la desviación a optimizar, f_i (x), es la
función objetivo, x es la variable y b_(i ) la
restricción, n_i y p_i son las desviaciones
(+o-) La tabla 1, presenta las principales
características de la PM.
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Numerosos estudios clínicos demuestran que
los esteroles y estanoles vegetales reducen el
colesterol total. Hallikainen y Uusitupa (1999)
sostiene que las nueces contienen ácidos
grasos que ayudan a reducir el colesterol,
previenen enfermedades del corazón
y controlan la diabetes. El ácido graso
benecioso clave es el omega 3. Existen
varios tipos de nueces que contienen una
elevada concentración de ácidos grasos
omega 3. Las nueces del nogal blanco
americano, tienen un contenido en ácido
graso omega 3, lo que signica que una
onza de esta semilla contiene 2,44 g de este
ácido, lo anterior resulta de enorme interés
para BIOFAR.
Eudio de Caso
Con un análisis de cálculos de la vesícula biliar
se ha descubierto la molécula de esterol que
es un tipo particular de lípidos el cual regula
la uidez de la membrana y es precursor
de hormonas esteroideas. Se transporta en
sangre en forma de lipoproteínas. Los distintos
tipos de lipoproteínas y sus niveles en sangre
son factores determinantes en la aparición
de enfermedades cardiovasculares. Por otra
parte, los daños iatrogénicos, han provocado
que las personas busquen opciones para
mejorar su salud. La medicina alterna, tiene
la ventaja de reducir costos en tratamientos
y consumo de algunos medicamentos, lo
anterior es un punto neurálgico para el
laboratorio Bio-Farmacéutico (BIOFAR) que
ha desarrollado un Principio Activo basado
en los Lípidos de las nueces del nogal
blanco americano que es efectivo para
reducir el colesterol y reducir la morbilidad
cardiovascular.
Las grasas poliinsaturadas son indispensables
para mantener la salud del organismo,
aunque no son sintetizables. Se conocen
dos grupos de estos ácidos el Omega-3
y el Omega-6, de los cuales es necesario
conseguir un funcionamiento equilibrado
de ambos. La dieta urbana, rica en aceites
renados y alimentos procesados, ha
alterado el equilibrio en la ingesta de los
poliinsaturadas llevando a un elevado
incremento de Omega-6.
OS
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La empresa, como parte de su proceso de
trasformación, dispone de dos digestióres;
el Kjeldahl Tradicional (x) y el Dinámico
In Vitro (y). Por los diferentes niveles de
productividad, la utilidad del primero es de
8,574 dólares y del segundo de 12,005. Se
desea minimizar la utilización de la maquina
Kjeldahl pero sin que deje de operar. La
relación de producción entre maquinas es
2: 4.5. Se espera que la utilidad conjunta
supere los 451,000 dólares. Operando las
dos máquinas se limita en mano de obra a
810 horas. La capacidad de producción de
ambas máquinas no debe ser mayor a 510
toneladas para la primera y de 305 para la
segunda. El digestor debe estar lo más lleno
posible, para asegurar el máximo tiempo si
no la mejor maxilación adicionados con un
sistema de inyección directa de vapor para
el Dinámico In Vitro de 90°C y del Kjeldahl
con camisa para mantener la temperatura
de 95°C., para la eliminación del cemento
péptico con tiempos que rebasen los 20 y 30
min. En el orden en que se han presentado
los digestores.
Como se ha planteado, el problema se
deriva en dos vertientes. Rodríguez, Z. (2007)
señala que en estos casos se puede abordar
el problema de PM. Inicialmente se presentan
dos planteamientos, el primero solo para
maximizar benecios y la segunda para
reducir el empleo de ambos digestores. De
acuerdo a la información proporcionada por
el área de administración de la productividad
de la empresa, se presenta a continuación el
problema primal.
Max f_1 (x)=8,574x+12,005y
Min f_2 (x)=2x+4.5y
Las restricciones, en ambas casos son
similares:
8,574x+12,005y≥451,000
y≤90
y≤20
x≤30
x≤95
x+y≤810
x≤510
y≤305
Wayne (2005) establece que la PM permite
escoger variables que ofrecen una mejor
solución al problema planteado, con la
ventaja de trabajar con metas medidas en
distintas unidades e incluso contrapuestas.
Para mantener el alineamiento estratégico
de la empresa, se ha solicitado al área de
ingeniería industrial realice el proceso de
optimización, sujeto a las metas que se
presentan en la Tabla 4.
El nuevo planteamiento se presenta a
continuación:
Min f_3 (x)=p_1+n_2+n_(3 )+p_3+p_4+p_5
s. a
2x+4.5y+ n_1-p_1=410
8,574 x+12,005y+n_2-p_2=156,800
x+y+n_3-p_3=410
x+n_4-p_4≤510
y+n_5-p_5≤305
y≤90
Los resultados se presentan en la Tabla 4.
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Tabla 5. Identicación y características de las metas
Tabla 4. Identicación y características de las metas.
Fuente: Propia.
METAS CARACTERISTICAS VARIABLES DE LAS METAS
M1 La producción entre ambos equipos sea igual a 410 toneladas p1
M2 El margen bruto sea de $156,800 n2
M3 La mano de obra deberá quedarse en 410 n3,p3
M4 La capacidad de producción de x es igual a 510 ton p4
M5 La capacidad de producción de y es igual a 310 ton p5
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Las corridas del simplex muestran que el
objetivo es alcanzado puesto que con
la maquina Kjeldha produce 300,000
productos sin exceder las 810 horas laborales
pero de acuerdo a que tiene una relación
de producción dicha máquina del 2.0
entonces el total de la producción será de
600,000 mientras que la segunda maquina
Dinámico In Vitro produce 161,416 y tiene
una relación de producción del 4.5 por
lo que su producción total es de 726,372
sumando una ganancia total de 1 326,372
para ambas máquinas y produciendo al
máximo de acuerdo a las restricciones del
problema.
Las ganancia de acuerdo a las corridas
superan los 451,000 dólares, ya que se
obtuvo un total de 497,320 dólares, lo que
signica que con la maquina Kjeldha se
logró maximizar la ganancia a unos 257,220
dólares por producción mientras que la
maquina Dinámico In Vitro logró ganancia
de 240,100 dólares. En ambos casos se logran
los objetivos son de mejora.
Conclusiones
La programación por metas puede ser de gran
apoyo para realizar la alineación estratégica,
procurando, aunque sin lograr el óptimo,
lograr la mejor decisión para la cuántica
de la cadena de valor en la producción.
El problema real presentado anteriormente
pone de maniesto la efectividad y facilidad
del manejo del algoritmo.
Bibliografía
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