SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.17 número1Ensayos de Tolerancia al Aluminio de Bromus stamineus y Bromus lithobius Recolectados en el Sur de ChileGestión por Procesos en el Diseño de las Organizaciones índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

Compartir


Información tecnológica

versión On-line ISSN 0718-0764

Inf. tecnol. v.17 n.1 La Serena  2006

http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642006000100004 

 

Información Tecnológica-Vol. 17 N°1-2005, págs.: 19-34

GESTION INDUSTRIAL

Evaluación de Sistemas para la Planificación y Control de la Producción

Evaluation of Production Planning and Control Systems

Josefa Mula, Raúl Poler y José P. García
Universidad Politécnica de Valencia, Dpto. Organización de Empresas, Escuela Politécnica Superior de Alcoy,
Edificio Ferrándiz y Carbonell, 2, 03801 Alcoy, Alicante-España (e-mail: fmula@cigip.upv.es)


Resumen

El objetivo de este artículo es evaluar algunos de los enfoques dominantes en el campo de la planificación y control de la producción, concretamente los sistemas MRP, HPP, JIT y OPT. Se establece una comparación y discusión entre estos sistemas basada tanto en los resultados presentados en la literatura como en la experiencia de los autores en la investigación y aplicación de dichos sistemas. La contribución principal de este artículo es la identificación de las ventajas e inconvenientes principales de los sistemas evaluados. Del análisis realizado se concluye que existe una necesidad de nuevos sistemas para la planificación y control de la producción que simultáneamente consideren tanto la planificación de los materiales como las capacidades. Los sistemas debieran además ser capaces de formalizar las muchas incertidumbres que surgen durante las diferentes fases de la planificación.

Palabras Claves: planificación y control, control de la producción, empresas manufactureras, gestión industrial


Abstract

The objective of this paper was to evaluate some of the major approaches in the field of production planning and control , in particular the MRP, HPP, JIT and OPT systems. A comparison  and discussion of these different systems based on the literature, and on the research and practical experience of the authors were done. The main contribution of this paper is the identification of the main advantages and disadvantages of the systems evaluated. From the analysis carried out it is concluded that there is a need for new production planning and control systems which simultaneously consider both material planning and capacities. The systems should be also capable of formalizing the many uncertainties that arise during the different phases of  planning.

Keywords: planning and control, production, manufacturing companies, industrial management


INTRODUCCION

A lo largo de las últimas décadas las estrategias de fabricación han evolucionado desde la producción de alto volumen y reducido catálogo (producción en masa), pasando por la producción de bajo volumen y amplio catálogo hasta la producción de alto volumen y amplio catálogo (personalización en masa). Para la gestión de estas estrategias de fabricación se desarrollaron diferentes Sistemas de Planificación y Control de la Producción (SPCP) que gozan de diferente arraigo en la comunidad empresarial.

Los SPCP se pueden clasificar atendiendo a variados criterios. Uno de los más extendidos es el que caracteriza los sistemas según se utilice un procedimiento de empuje (push) o de arrastre (pull). La característica principal de los sistemas pull es que la producción se inicia como consecuencia de los pedidos de los clientes, mientras que en los sistemas push la producción se inicia por la decisión del suministrador de fabricar para stock, antes que el cliente exprese su necesidad (Haan et al., 2001).

Huang (2002) diferencia los sistemas de empuje o de arrastre para los casos de Gestión de la Distribución, Gestión de Materiales y Gestión de la Producción. En la Distribución, un sistema de empuje se basa en el llenado de almacenes distribuidos según decisiones tomadas en el almacén central de distribución, mientras que en un sistema de arrastre, las decisiones del suministro se toman en cada almacén. En la Gestión de Materiales un sistema de empuje emite órdenes de compra o fabricación de material según un plan establecido, para un sistema de arrastre dichas órdenes no se emiten hasta que el destinatario final no manifiesta la necesidad. En la Gestión de la Producción, para un sistema de empuje la fabricación de productos finales se realiza a partir de un plan calculado de antemano, para un sistema de arrastre los productos finales sólo son fabricados cuando los requiere el cliente. Desde una perspectiva operativa, un sistema de empuje produce componentes o productos finales sin esperar a una demanda real mientras que un sistema de arrastre sólo los fabrica cuando se recibe una demanda real.

Los dos paradigmas que mejor simbolizan los sistemas de empuje o arrastre son el basado en las técnicas asociadas a la Planificación de Requerimientos de Materiales (MRP) y la filosofía de fabricación Justo a Tiempo (JIT) respectivamente. Un tercer sistema adquirió también notoriedad a finales de la década de los 80: la Tecnología de Producción Optimizada (OPT). Mientras que una propuesta proveniente de ámbitos más académicos, la Planificación Jerárquica de la Producción (HPP), proporcionó interesantes posibilidades aunque su arraigo y utilización práctica fue considerablemente menor.

El objetivo de este artículo es analizar los enfoques centrales en el campo de la Planificación y Control de la Producción, MRP, HPP, JIT y OPT, que llevan a optimizar los procesos de producción. La contribución principal de este estudio teórico es la clasificación que se formula a partir de la evaluación efectuada en cuanto a las fortalezas y, principalmente, en cuanto a las debilidades manifiestas en cada uno de los sistemas de planificación abordados.

El artículo se ha estructurado de la siguiente forma. En primer lugar, se describen y analizan los sistemas MRP, HPP, JIT y OPT resaltando sus ventajas e inconvenientes principales. A continuación se realiza una discusión comparando los sistemas abordados. Finalmente, se presentan las conclusiones de este trabajo.

PLANIFICACIÓN DE REQUERIMIENTOS DE MATERIALES

El desarrollo del sistema MRP (Planificación de Requerimientos de Materiales) a finales de los sesenta y principios de los setenta supuso una revolución en los SPCP en el mundo occidental. Un sistema MRP transforma un Plan Maestro de Producción (MPS) en un programa detallado de necesidades de materiales y componentes requeridos para la fabricación de los productos finales utilizando, para ello, las listas de materiales. El MRP se basa en dos conceptos fundamentales: la explosión bruto a neto y la programación hacia atrás de las necesidades. La gran diferencia respecto a las, entonces, tradicionales técnicas de gestión de stocks por punto de pedido o aprovisionamiento periódico, fue el adecuado tratamiento de la demanda dependiente de los componentes y materias primas, frente a su tratamiento como demanda independiente por dichas técnicas. El cálculo no tiene en cuenta disponibilidades de tiempo ni de capacidad, por lo que las salidas generadas deben analizarse para determinar su factibilidad. Una infactibilidad temporal obliga a la modificación del Plan Maestro de Producción, mientras que una infactibilidad por capacidad podría ser resuelta modificando los procedimientos de notificación. Respecto a la dimensión temporal, generalmente los sistemas MRP planifican sobre una base periódica (usando períodos de tiempo discretos), aunque también existen sistemas de período continuo. Una descripción más detallada de los procedimientos de cálculo de un sistema MRP puede encontrarse en Orlicky (1975), Vollmann et al. (1992) y Hopp y Spearman (1996).

Si bien en el nivel de planificación, MRP podría considerarse un sistema pull, ya que todos los cálculos de requerimientos se basan sobre un Plan Maestro de Producción, que a su vez se deriva de previsiones de demanda o pedidos de clientes, sin embargo, éste no es el caso del nivel operativo, donde MRP es claramente un sistema push (Al-Hakim y Jenney, 1991). Así, los programas generados por el MRP provocan el inicio de los procesos de producción para satisfacer las fechas de entrega. Las piezas requeridas se procesan y pasan a la siguiente etapa hasta que se produce el montaje final.

El sistema MRP no considera ninguna restricción de capacidad. Básicamente, todos los problemas de capacidad posibles deben absorberse por el establecimiento apropiado de los tiempos de entrega. Este hecho fue considerado como una gran desventaja, lo que condujo a la evolución hasta el MRP de Bucle Cerrado y a los sistemas MRP II (Planificación de los Recursos de Fabrica­ción) (Wight, 1981; Vollmann et al., 1992). Un sistema MRP II está compuesto de una variedad de funciones entrelazadas: planificación de negocio, ventas y operaciones (planificación de la producción), MPS, MRP, CRP y sistemas de apoyo a la ejecución para materiales y capacidad. Los <resultados y salidas de estos sistemas están integrados con informes financieros como el plan de negocio, informe de compromisos de compra, presupuesto de envíos, previsiones de inventario en unidades monetarias, etc. El módulo de Gestión de la Producción de un MRP II mantiene el sistema MRP como el motor conductor de los programas de producción a nivel operativo. Para el nivel táctico, incorpora funciones como el Cálculo de la Capacidad Aproximada (RCCP), donde se especifica de forma global la capacidad requerida, y la función Planificación de Requerimientos de Capacidad (CRP) para cálculos de la capacidad más detallados en el nivel operativo. Sin embargo, estos dos nombres podrían confundir, ya que ambas funciones no trabajan con cargas de capacidad finita, es decir, enlazando automáticamente las cargas requeridas con las disponibles, sino que comprueban, con mayor o menor detalle, si la capacidad disponible es suficiente para hacer factible el MPS/MRP propuesto. En caso negativo, el sistema genera una serie de mensajes de acción con los que un planificador podría decidir si generar un MPS alternativo o si ajustar capacidades. Por último, el sistema de control de planta proporciona un control detallado en el nivel operativo. Por su naturaleza, los sistemas MRP II requieren un extenso soporte administrativo. Una aplicación de estos conceptos en una PYME se encuentra en Mula y Poler (2001).

Petty et al. (2000) han afirmado que la base fundamental del MRP/MRP II es errónea, es decir, la programación se basa en tiempos de entrega y tamaños de lote previamente establecidos con capacidad infinita. Muchas empresas de software ofrecen herramientas de programación de capacidad finita diseñadas para funcionar junto con los paquetes MRP II, estos sistemas se denominan SIS (Programación de intervalo corto). Estas herramientas proporcionan una programación detallada con capacidad finita al mismo tiempo que mantienen la estructura de la base de datos del MRP II. Petty et al. (2000) muestran que, para que tales híbridos tengan éxito, es necesario considerar todo el sistema globalmente. Además, concluyen que los sistemas SIS funcionan bien en entornos con productos simples, en casos más complejos, se necesita asegurar la consistencia entre los diferentes niveles de la lista de materiales. Un enfoque alternativo es utilizar un sistema SIS de una forma más simplificada como una herramienta de simulación para verificar un plan de producción.

Un sistema MRP II no integra realmente la planificación de los materiales y la planificación de las capacidades. Tampoco planifica contra capacidad finita y, además, no genera planes de producción alternativos en el caso que algunos materiales o componentes no estén disponibles cuando son planificados (cantidades erróneas, calidad inferior, etc.) Diversos autores han criticado estas deficiencias propias del sistema MRPII, ver Lambrecht y Decaluwe (1988); Al-Hakim y Jenney (1991); Donselaar (1992); Spearman y Hopp (1996) y Aquilano y Chase (1998).

Hendry y Kingsman (1989) resaltan la falta de criterio que está presente en la fase de aceptación de los pedidos de los clientes. En su lugar, un MRP II determina el impacto aproximado de un MPS sobre el plan detallado. Básicamente, trata el mundo como si fuera determinista, y las posibles incertidumbres del entorno y/o sistema tienen que absorberse a través del establecimiento de tiempos de entrega que tienden a crecer más y más (Ho, 1989). Koh et al. (2002) presentan una revisión de la literatura existente sobre incertidumbre bajo entornos MRP destacando la necesidad de desarrollar una estructura que pueda identificar la incertidumbre significante y que, además, considere de forma combinada todas las incertidumbres posibles. Por otro lado, los procedimientos clásicos de resolución aplicados en entornos MRP/MRP II no optimizan las decisiones de producción. El sistema MRP minimiza el inventario pero sólo planifica órdenes cuando el balance del stock es negativo. Con el objetivo de obtener soluciones óptimas en relación con la minimización de costes o maximización de beneficios, Billington et al. (1983); Escudero y Kamesam (1993); Rota et al. (1997) y Mula (2004) han estudiado el modelado del MRP/MRP II a través de modelos de programación matemática.

Los sistemas MRP II son los más utilizados para la Planificación y Control de la Producción (Jonsson y Mattson, 2002). La tecnología que ha envuelto a los sistemas MRP II ha ido evolucionando conforme lo han hecho las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC). Los sistemas MRP II pasaron, con el tiempo a denominarse ERP (Planificación de Recursos Empresariales), sin embargo no todos los ERP integran un módulo gestión de la producción basado en los sistemas MPS, MRP, RCCP y CRP.

Algunas empresas tienen problemas para implementar exitosamente un sistema MRP II/ERP (White et al., 1982; Jonsson y Mattson, 2002). Los sistemas MRP II actuales requieren un gran esfuerzo de configuración de parámetros, tales como, tamaños de lote, stocks de seguridad, tiempos de entrega y otros. Sin embargo, en muchos casos, estos sistemas no proporcionan ninguna ayuda al usuario para el establecimiento de tales valores.

La Tabla 1 resume las ventajas e inconvenientes principales inherentes a los sistemas MRP/MRP II.

Tabla 1: Ventajas e inconvenientes principales del sistema MRP/MRP II.

Ventajas/Inconvenientes

Sistema MRP/MRP II

Ventajas Principales

Fácil de entender.

Proporciona el cálculo de requerimientos detallados basado sobre estructuras complejas de demanda dependiente.

La estructura de sus bases de datos para la producción se ha convertido en un estándar.

Inconvenientes

Principales

No proporciona una planificación detallada contra capacidad finita.

No genera planes de producción alternativos frente a planes no factibles.

No formaliza las incertidumbres del proceso.

Trabaja con tamaños de lote, tiempos de entrega y stocks de seguridad previamente establecidos por el usuario, sin proporcionar ayuda para tales configuraciones.

Falta de criterio en la fase de aceptación de pedidos de clientes.

Requerimientos computacionales elevados.

Excesivo soporte administrativo.

No integra la Planificación de los Requerimientos de Materiales y Capacidades.

PLANIFICACIÓN JERÁRQUICA DE LA PRODUCCIÓN

La Planificación Jerárquica de la Producción (HPP) difiere marcadamente del MRP y no ha conseguido el mismo grado de aceptación. Si bien el MRP podría considerarse como un procedimiento jerárquico, la HPP lo es realmente, y se basa en la división del problema de la Planificación de la Producción en varios niveles (Vicens, 1988).

La distinción de niveles diferentes de planificación basados en el período de tiempo y la cantidad de detalle de los planes es conocida como Planificación Jerárquica de la Producción (HPP) (Hax y Meal, 1975; Hax y Candea, 1984). La HPP trata de obtener soluciones sub-óptimas con tiempos computacionales razonables. En esta línea, los modelos jerárquicos para la Planificación de la Producción descomponen el problema global de toma de decisiones en una serie de sub-problemas que corresponden a diferentes niveles de una jerarquía de planes. Estos sub-problemas pueden resolverse en secuencia, de modo que la solución en cada nivel impone restricciones sobre el problema del nivel inferior (enfoque de arriba-abajo).

El número de niveles jerárquicos depende de la complejidad del problema. El nivel estratégico se ocupa de la planificación a largo plazo de la empresa. Las decisiones en este nivel implican a la alta dirección y están relacionadas con la modificación de la capacidad productiva. La información en este nivel es muy agregada y su fuente es principalmente externa. Las decisiones estratégicas crean restricciones para el nivel táctico de planificación, dado que este nivel implica la planificación de los recursos a medio y corto plazo. De forma general, en este nivel se define el Plan Maestro de Producción, la Planificación de los Requerimientos de Materiales y la Planificación de los Requerimientos de Capacidad de forma agregada. La información es moderadamente agregada, y su fuente es tanto externa como interna. Las decisiones tácticas de la planificación a corto plazo crean restricciones para el nivel operativo donde determina la programación de la producción, es decir, la secuenciación de tareas sobre los recursos productivos. En este nivel, el horizonte de planificación es más corto y la información es detallada y principalmente interna. Por último, la coordinación de la planta de producción se encarga de las decisiones en tiempo real. Su objetivo es respetar tanto como sea posible el programa de producción, reaccionar rápidamente frente a perturbaciones imprevistas y tener la habilidad para analizar un flujo entrante de información irregular que describe la evolución del entorno para tomar las medidas oportunas.

Las ventajas principales de la HPP son la reducción de la complejidad y la posibilidad de tratar con información incompleta. Existen estructuras diferentes para las arquitecturas de HPP que dependen del tipo de planificación.

Hopp y Spearman (1996) presentan una estructura para sistemas pull basada sobre la limitación de la capacidad.

También, se han desarrollado algunos modelos matemáticos para la implementación de un sistema de HPP basado en tres niveles de planificación. Un análisis riguroso se encuentra en el trabajo pionero de Hax y Meal (1975); Gabbay (1975). Hax y Meal proponen el primer modelo para formalizar el concepto de HPP que está basado en los trabajos de Holt et al. (1960); Winters (1962). En la jerarquía inter-planta del modelo de Hax y Meal se consideran tres niveles de agregación para los productos: (1) Artículos o ítems, (2) Familias, y (3) Tipos de familias. Hax y Meal desarrollan para la planificación jerárquica de una firma con múltiples plantas de producción un conjunto de heurísticas coordinadas que comprenden tres niveles de decisión. El nivel más alto de la jerarquía asigna la capacidad productiva entre los tipos de productos por medio de un modelo lineal de Planificación Agregada. El segundo nivel de decisión llamado desagregación en familias distribuye las cantidades a producir de tipos de productos en cantidades a producir de cada familia de productos en el primer período del horizonte de planificación. Entre los métodos de desagregación propuestos en la literatura científica destacan los de Hax y Meal (1975), Bitran y Hax (1977) y Bitran y Hax (1981). El tercer nivel de decisión se denomina desagregación en productos y distribuye la producción de cada familia entre los productos individuales que pertenecen a cada familia. Esta desagregación se lleva a cabo por una heurística basada sobre el método EROT (Igualado de los Tiempos de Preparación), (Karmarkar, 1981). Posteriores trabajos pueden encontrarse en Hax y Candea (1984); Gelders y Wassenhove (1981); Dempster et al. (1981); Nam y Logendran (1992); Kira et al. (1997); Vicens et al. (2001).

Una revisión extensa de la literatura existente sobre HPP puede encontrarse en Bitran y Tirupati (1993); Mehra (1995). Mehra (1995) destaca que las tres ventajas fundamentales buscadas por el modelo de HPP de Hax y Meal son: la reducción del esfuerzo computacional; la reducción de los requerimientos de datos debido a la reducción del número de entidades; y la consideración explícita de la capacidad de los recursos. Sin embargo, a pesar de sus ventajas la HPP ha tenido una aplicación reducida en las empresas (Vicens et al., 2001). Su falta de aceptación podría ser consecuencia de sus limitaciones principales.

En cuanto a las limitaciones del modelo de HPP de Hax y Meal, Mehra (1995) considera las siguientes: el modelo no es aplicable a un sistema de múltiples etapas, en el que cada pieza sufre más de una operación durante su producción; sólo se considera un único recurso. Ésta es una limitación importante, ya que la mayoría de los casos prácticos implican más de un recurso productivo. El esquema propuesto está desarrollado para una industria en particular (industria del aluminio); no se considera la presencia de incertidumbre y, por ejemplo, los errores en las previsiones de la demanda se absorben mediante stocks de seguridad; la desagregación puede resultar, a veces, no factible, por ejemplo las restricciones de un nivel más alto podrían producir un conjunto factible vacío en el siguiente nivel más bajo.

El modelo de Axsater, (Axsater, 1979), (Axsater, 1981a) y (Axsater, 1981b), abarca la doble agregación sobre productos y máquinas. Tanto el nivel agregado como el detallado consideran la misma estructura de costes y usa los mismos horizontes y períodos de planificación. Axsater presenta las condiciones necesarias y suficientes para la desagregación factible y como la desagregación es posible bajo condiciones perfectas de agregación, es decir, cuando los productos dentro de las mismas familias y las máquinas dentro del mismo grupo de máquinas tienen atributos idénticos. Si la agregación perfecta no es posible, puede alcanzarse un plan detallado válido a través de una aproximación al problema agregado. Sin embargo, para asegurar la factibilidad, el modelo requiere previsiones detalladas de la demanda para el horizonte de planificación entero, frustrando así una de las ventajas más importantes del enfoque jerárquico. En este contexto, Yan et al. (2004) exploran el problema de la HPP de sistemas flexibles de fabricación con el objetivo de descomponer planes de producción a medio plazo en planes de producción a corto plazo que minimicen los costes sujetos a la restricción de que las demandas sean satisfechas.

La Tabla 2 resume las ventajas e inconvenientes principales inherentes a la HPP.

Tabla 2: Ventajas e inconvenientes principales de la HPP.

Ventajas/Inconvenientes

Planificación Jerárquica de la Producción

Ventajas Principales

Consideración explícita de la capacidad de los recursos.

Contempla la optimización de costes.

Inconvenientes
Principales

Basado en programación matemática lo que la hace más difícil de entender.

Difícil de aplicar en sistemas de múltiples etapas.

Difícil de aplicar en sistemas de múltiples productos con estructuras de varios niveles.

No formaliza las incertidumbres de los procesos.

No integra la Planificación de los Requerimientos de Materiales y Capacidades.

JUSTO A TIEMPO

En los años ochenta, algunos autores empezaron a desafiar la ortodoxia del sistema MRP II. Schonberger (1980) argumentó que los sistemas MRP II son farragosos de manejar, insuficientemente pro-activos y que simplemente aceptan las limitaciones inherentes a los sistemas de fabricación. Este autor promovió la filosofía Justo a Tiempo (JIT) que enfatizaba los sistemas de control simples.

Los entornos de producción JIT están caracterizados por el trabajo en pequeños lotes y el control de la producción por medio de un sistema de información denominado Kanban. Se trata de un sistema de información simple de transmisión de órdenes de pedido, originariamente mediante tarjetas. La complejidad se manifiesta en la puesta en funcionamiento del sistema, en el cálculo del número más adecuado de tarjetas a poner en circulación. Obviamente, el número de tipos de productos que circulará por una línea de producción tiene que ser limitado para evitar stocks de seguridad de muchos productos diferentes entre las estaciones de trabajo. Se consiguen mejoras en la capacidad de respuesta ante los cambios de demanda y se reducen enormemente los inventarios entre procesos. Una estación en la cadena de producción procesará un lote, solo si éste es reclamado por la estación posterior. Bajo este sistema, calidad y fiabilidad se convierten en características esenciales de este proceso de fabricación. Lo que claramente distingue a los sistemas JIT de los sistemas MRP es que no se basan en procedimientos de planificación computerizados, por el contrario, se basan en nuevos sistemas organizativos en la planta de producción y en un principio básico que puede resumirse en: entregar componentes o materiales a una estación de trabajo sólo cuando sean necesarios.

En el caso del sistema de producción de Toyota, uno de los factores claves del éxito de las técnicas JIT, fue la reducción de los tiempos de configuración y el nivelado y, posteriormente, la congelación de los programas de producción mensuales (Monden, 1994). En resumen, el sistema requiere una flexibilidad técnica bastante alta del sistema de producción y un entorno de fabricación repetitivo relativamente estable, ciertamente no un sistema de fabricación por lotes o fabricación bajo pedido. Sin embargo, una vez que estas condiciones se satisfacen, los tiempos de ciclo de producción interna son relativamente cortos y muy estables, lo que lleva a un Plan Maestro de Producción fidedigno (Schon­berger, 1980).

La implementación de un sistema JIT requiere cambios sustanciales en los sistemas de fabricación existentes y en la gestión de los sistemas de información usados para soportar estos sistemas. Al-Hakim y Jenney (1991) resaltan las elevadas inversiones y el largo tiempo de implantación y formación que, frecuentemente, se requieren para reestructurar la configuración de la planta, reducir los costes de preparación, y formar a los trabajadores.

En cuanto al funcionamiento de los sistemas JIT en un entorno de fluctuación de la demanda, diversos autores (Huang et al., 1983; Monden, 1981; Gupta y Gupta, 1989) sugieren que JIT puede funcionar efectivamente con fluctuaciones de la demanda de hasta el 10%. Afirman que operaciones JIT con fluctuaciones de la demanda más allá de este punto son poco factibles aunque no son peores que cualquier otra filosofía de producción.

La filosofía JIT implica un modo diferente de gestionar los proveedores que en su correcta implantación parece generar beneficios para las dos partes (Leavy, 1994). Sin embargo, algunos autores han criticado el aprovisionamiento JIT por los efectos que tiene sobre el proveedor (Oliver, 1991; Turnbull, 1988; Turnbull et al., 1992; Rainnie, 1991). Estos autores se centran en la gestión de inventarios, argumentando con evidencia empírica que JIT es, en muchos casos, una simple excusa para transferir los inventarios a los proveedores.

Schonberger (1980) fue uno de los primeros en señalar la importancia del aprovisionamiento externo y de la participación de los proveedores en sistemas JIT. En términos logísticos, un proveedor se puede considerar como una estación más dentro de la cadena de producción. Es lógico, por tanto, extender a los proveedores la misma filosofía que se aplica internamente. González (2000) presenta un estudio sobre cuáles son los problemas que están afrontando los proveedores de primer nivel en la industria española del automóvil, tras la adopción de sistemas de aprovisionamiento JIT por parte de sus clientes. Los resultados indican que, si los años 80 y principios de los 90 estuvieron caracterizados por la adopción de filosofías JIT por los ensambladores de automóviles, en la actualidad se ha entrado en la era de los proveedores de primer nivel. Así pues, los proveedores de primer nivel están afrontando, en ocasiones sólo momentáneamente, ciertas desventajas, convirtiéndose así en los amortiguadores que aíslan al fabricante final de muchos de los posibles imprevistos y de responsabilidades, tales como la absorción de stock, la estructura de la red de aprovisionamiento, la gestión de la calidad, el diseño de productos y el intercambio de productos. El tamaño de los proveedores de segundo nivel o su dedicación a varios sectores de actividad dificultan el traslado del JIT a la segunda línea de la cadena de suministro de la industria del automóvil.

La estabilidad de los tiempos de entrega internos de los sistemas JIT se debe al hecho que las piezas son liberadas sólo cuando se necesitan en las estaciones posteriores. Por esta razón, se hace referencia a un sistema pull, como opuesto a los programas push de los sistemas MRP. Esta estabilidad de los tiempos de entrega guió a la aparición del sistema de Control de la Carga de Trabajo (WC), (Bertrand (1983); Bertrand et al., 1990; Wiendahl, 1993). Básicamente, este enfoque sugiere la liberación de órdenes de trabajo a una célula o planta de producción, consistente en múltiples estaciones de trabajo, sólo cuando la carga de trabajo presente en la célula cae por debajo de un cierto nivel. Otras variantes del control de la carga de trabajo distinguen entre la carga de varios productos, o entre diferentes estaciones de trabajo. Zijm (2000) resalta que muchos autores abogaron por enfatizar la estabilidad de los tiempos de entrega internos y no prestaron atención al tiempo que pasaban las órdenes de trabajo esperando a ser liberadas. Algunos autores, evitaron estos problemas del tiempo de espera de las órdenes de trabajo simplemente negando su existencia, es decir, una orden sólo es una orden si está liberada, pero es obvio que las ordenes aunque no hayan sido liberadas requieren materiales o componentes disponibles en stock. Por tanto, parece que es necesaria la integración del sistema de Control de la Carga, con niveles más altos de la Planificación de la Producción. Otro sistema idéntico o similar es el introducido por Spearman et al. (1990) denominado sistema de Trabajo Constante en Proceso (CONWIP). Framinan et al. (2003) revisan la literatura relacionada con el sistema CONWIP comparándolo con otros sistemas.

La Tabla 3 resume las ventajas e inconvenientes principales inherentes a los sistemas JIT.

TECNOLOGÍA DE PRODUCCIÓN OPTIMIZADA

Otro desafío a los sistemas MRP II fueron las técnicas OPT (Tecnología de Producción Optimizada), que están basadas en la lógica de la capacidad finita, con un énfasis especial en la gestión de los cuellos de botella. Goldratt (1986), creador de las técnicas OPT, argumenta que la forma en que el sistema MRP II define la estructura de las bases de datos para la producción (rutas, listas de materiales, órdenes, etc.) se ha convertido en un estándar. No obstante, el sistema MRP II tiene su punto débil en el cálculo de un nuevo Plan Maestro de Producción y en su posterior adaptación a un programa de producción factible, una vez que el cálculo de los requerimientos de capacidad (CRP) indica que existen centros de trabajo saturados.

La filosofía OPT ha derivado en el software comercial OPT/SERVE. Para separar claramente los conceptos de la filosofía OPT y el software OPT/SERVE, Goldratt y sus socios han acuñado el término Teoría de las Restricciones (TOC) para representar su visión del problema. El concepto de cuello de botella se ha generalizado como una “restricción”, lo cual incluye las impuestas por el mercado. De hecho, los creadores argumentan que una meta es tener las salidas de la empresa restringidas por el mercado, no por las restricciones sobre las que la empresa tiene más control.

TOC comparte algunos aspectos con la Programación Lineal como el concepto de precios sombra. Pero, agrega algunos conceptos más operativos para tratar las situaciones de restricción. Las restricciones se identifican explícitamente y se amortiguan con inventario. Se asume que cuando se identifica un cuello de botella, el trabajo se debe orientar en primer lugar a utilizarlo al máximo, para después subir el valor de la restricción. Por último, se asume que cuando se eleva una limitación aparecerá un nuevo cuello de botella. La meta es romper siempre una restricción o condición de cuello de botella y, posteriormente, identificar la siguiente restricción. La mejora continua es una parte integral de la filosofía TOC. Además, la ruta para la mejora está dirigida por la misma teoría (seguir siempre las restricciones).

Tabla 3: Ventajas e inconvenientes principales del sistema JIT.

Ventajas/Inconvenientes

Sistema JIT

Ventajas Principales

Fácil de entender.

Inconvenientes

Principales

Su aplicación requiere una flexibilidad técnica bastante severa.

Requiere entornos de fabricación repetitivos con demanda estable.

No tiene capacidad de planificación detallada.

No formaliza las incertidumbres del proceso.

No integra la Planificación de los Requerimientos de Materiales y Capacidades.

Difícil de extender a lo largo de la cadena de suministro, principalmente, a partir de la segunda línea de proveedores.

El método de programación de producción aplicando TOC se puede resumir del siguiente modo. En primer lugar, se programa la producción para el recurso cuello de botella, este programa se traslada al origen del flujo de materiales en forma de permiso para comenzar la producción (es lo que se denomina tambor). La anticipación con la que se proporciona este permiso depende de las irregularidades del sistema que se gestiona (ésta es la cuerda). De este modo no se establece un calendario para los distintos centros de trabajo, sino que estos deben procesar las órdenes tan rápido como puedan. Una aplicación de estos conceptos en una empresa mediana se encuentra en (Jornet, 1999).

Vollmann et al. (1992) describen algunas de las dificultades que se pueden presentar durante la implantación de la Teoría de las Restricciones. En general, las empresas necesitan entender los conceptos básicos de la programación finita. También necesitan sistemas sólidos, educación, apoyo de la alta gerencia y deseo de desechar algunos hábitos arraigados. Un aspecto relacionado es el algoritmo no publicado que se usa para programar la planta. Siempre es deseable dotar de “transparencia” al sistema, en cambio, si se utiliza el software que proporciona soporte a la Teoría de las Restricciones, no tiene nada de transparente. Probablemente esta falta de transparencia es la que lleva a Goldratt a publicar “La Meta”. Otro problema de la TOC es el supuesto de certidumbre usado en el procesamiento, para prevenir posibles incertidumbres usa un programa estricto y utiliza buffers (Huang, 2002). En la medida en que los datos sean incorrectos en cuanto a las capacidades, los requerimientos de tiempo por lote, etc., el sistema producirá resultados incorrectos.

TOC amortigua los programas para las operaciones críticas en los cuellos de botella usando tanto inventarios de seguridad como tiempos de seguridad. Al programar una secuencia de tareas en la misma máquina, puede introducirse un tiempo de seguridad entre los lotes subsecuentes, esto proporciona un colchón contra las variaciones que afectan adversamente el flujo de las tareas a través de la misma operación. Para evitar que estas variaciones afecten las operaciones subsecuentes de la misma tarea, se emplean otra vez tiempos de seguridad. En este caso, el inicio de la siguiente operación sobre la misma tarea no se programa inmediatamente después de que la operación en curso se haya terminado, se introduce un receso para efectuar la amortiguación. Puede haber otro trabajo en proceso durante el receso, su terminación afectará el momento de inicio real del trabajo que llega. Cada una de estas tolerancias significa que las condiciones reales diferirán del programa TOC. La cuestión para los supervisores en cierto momento podría fácilmente ser qué trabajo realizar a continuación.

Para proteger el programa de montaje contra los agotamientos que podrían acortar severamente la producción, se mantiene antes de cada montaje un inventario de seguridad de todas las piezas para la operación de cuello de botella. La idea es que la interrupción de las operaciones de cuello de botella, para producir las piezas necesarias en el montaje final, reducirá la producción y que los agotamientos que pueden generarse a través de las operaciones que no son de cuello de botella no acortarán la producción.

También se deben considerar los factores estructurales del sistema de programación TOC. Pueden aplicarse al procedimiento TOC factores que abarcan los niveles de inventario de trabajo en proceso, la utilización de capacidad alcanzable, el grado de protección del programa y los controles del tamaño de lote.

Por otro lado, la filosofía TOC plantea el uso de indicadores diferentes a los habitualmente utilizados para las operaciones. Estos indicadores son tres: la cantidad de dinero invertido en inventarios, la producción total, entendiendo como producido los productos finales vendidos, y los costes de operación, que son aquellos que añaden valor a la materia prima hasta convertirla en producto acabado. Hay que destacar que la definición de inventarios excluye deliberadamente cualquier componente de valor añadido asociado a las materias primas.

La Tabla 4 resume las ventajas e inconvenientes principales inherentes a las técnicas OPT.

DISCUSIÓN

En primer lugar, MRP y JIT son modelos conceptuales que están orientados a la planificación de los materiales. JIT requiere una considerable Planificación de los Requerimientos de Materiales y, frecuentemente, para este propósito se utiliza un sistema MRP. Por el contrario, la HPP, basada en modelos analíticos de programación matemática, tales como, la programación lineal y los modelos de optimización combinatoria, está orientada a la capacidad, en lugar de a los materiales.

Pero lo más importante de la HPP es que su filosofía se basa en la naturaleza jerárquica en la que se toman las decisiones de producción en una empresa. Así, se especifican en un primer nivel más agregado, las cantidades de producción globales, y después, se descomponen estas cantidades en detallados lotes de producción por producto. Este enfoque podría parecer similar al del MRP, pero no lo es. Los sistemas MRP tienen que especificar desde un primer momento qué productos serán producidos en cada período de tiempo. La HPP sólo determina la capacidad que tiene que ser reservada para cada tipo de productos, después desagrega estas capacidades reservadas en espacios de tiempo reservados para cada familia de productos, y finalmente, determina el tiempo de producción para cada producto individual dentro de una familia de productos.

Bitran et al. (1982) plantean una comparación del MRP y de la HPP, esta comparación aplica ambas metodologías a la fabricación de bolígrafos utilizando datos reducidos a escala. Esta comparación, si bien favorable a la HPP, no contempla los problemas de gran tamaño y de estructuras multi-nivel hechos en muchas aplicaciones MRP.

La diferencia principal entre los enfoques MRP y HPP se manifiesta en la forma en que se trata la capacidad en la planificación y ejecución. El MRP obtiene los requerimientos de capacidad a partir de los requerimientos de materiales mientras que la HPP proporciona la capacidad disponible. En el caso del MRP, si la capacidad es insuficiente para satisfacer el MPS, se  ha de  modificar la  capacidad  inicial (horas extra, subcontratación, etc.) La modificación puede llegar a ocasionar retrasos en las entregas a los clientes. Por otro lado, la HPP comienza con la capacidad disponible y programa las tareas hasta rellenar la capacidad. Tanto el MRP como la HPP proporcionan una realimentación para corregir las desviaciones del Plan de Producción. La realimentación para el MRP se basa en la capacidad requerida para cumplir un plan de producción. En el caso de la HPP, la realimentación consiste en programas de materiales que pueden realizarse con la capacidad disponible. No existen conflictos entre MRP y HPP aunque sí enfoques distintos para la planificación detallada. Tanto la HPP como el MRP son procedimientos de “arriba-abajo” con realimentación de “abajo-arriba”.

Tabla 4: Ventajas e inconvenientes principales del sistema OPT.

Ventajas/Inconvenientes

OPT

Ventajas Principales

Fomenta la mejora continua.

Fomenta el multi-adiestramiento de los operarios.

Proporciona una planificación detallada con capacidad finita.

Integra la Planificación de los Requerimientos de Materiales y Capacidades.

Inconvenientes Principales

Poca transparencia del modelo.

No formaliza las incertidumbres del proceso.

Vicens (1988) establece las diferencias principales entre los sistemas MRP y la HPP. La HPP se ha aplicado más a menudo en empresas industriales de capital intensivo. La intensidad de capital crea una necesidad de una visión orientada hacia la capacidad. La visión MRP se concentra en los materiales y está restringida por la capacidad y los tiempos de entrega. Es en el MPS donde está la mayor diferencia entre ambos métodos. En la HPP se llega al MPS por desagregación del Plan de Producción utilizando Previsiones a corto plazo. Por otro lado, el sistema MRP utiliza el Plan de Producción como una restricción de mayor nivel sobre la cantidad de pedidos que deben asignarse en un período de planificación.

Vicens (1988) también establece las siguientes diferencias principales entre los sistemas JIT y los sistemas MRP. El sistema JIT se centra so­bre la globalidad de la empresa, mientras que el sistema MRP se centra sobre la producción. El MRP es fundamentalmente un sistema informático, mientras que JIT se basa, además, en sistemas visuales y de recuento físico entre otros. El MRP se basa sobre la noción de stocks entre secciones de producción, el JIT sobre el flujo continuo de producción. Aunque trata de controlar los stocks entre las fases, el MRP no tiene por objetivo anularlos, siendo este objetivo el de los sistemas JIT.

Por su parte, Al-Hakim y Jenney (1991) comparan los sistemas MRP con los sistemas JIT. Bajo MRP, las piezas se procesan en lotes y los tamaños de lote son excepcionalmente grandes debido a un coste de preparación alto. JIT, por su parte, considera de forma especial la reducción de los costes de preparación. Esto es para facilitar la reducción del tamaño de lote a un mínimo, preferiblemente uno. MRP requiere información precisa para sus entradas (MPS, lista de materiales y ficheros de estado del inventario). La precisión de la información no es importante en JIT. Debido a la importancia de la precisión de los datos, MRP es más costoso de operar que JIT. MRP requiere software sofisticado para generar los programas de producción. JIT no necesita este software para programar la producción. JIT es más flexible que MRP, ya que tiende a programar niveles bajos de inventario, o incluso cero, y mínimos tamaños de lote.

Por otro lado, los sistemas MRP presuponen capacidad infinita. Un sistema MRP requiere un módulo adicional de carga finita si se quieren desarrollar planes detallados para la planta de producción. OPT es un sistema preciso de planificación detallada. Por su parte, JIT no tiene capacidad de planificación detallada, ni de plantear la alternativa “qué pasa si”, que proporciona OPT. OPT y JIT enfocan su atención en la gestión de los cuellos de botella. La visión JIT para poner de relieve los cuellos de botella y entonces incrementar la capacidad del sistema aplica soluciones de ingeniería que reducen el coste de preparación. OPT soluciona el problema a través del mejor programa para el recurso crítico. Por último, el enfoque de OPT permite combinar las prioridades MRP y la carga finita. Todas las tareas se ordenan sobre la base de si pasan o no por centros de trabajo que son cuellos de botella. Se usa carga finita para pequeños subconjuntos de tareas que pasan por los cuellos de botella, mientras que la mayoría de las órdenes se programan usando las fechas de entrega MRP y los enfoques de prioridad. La inconsistencia entre las fechas de entrega MRP y las de la carga finita es mucho menos severa. Además, puesto que OPT sólo usa carga finita para un pequeño subconjunto de tareas, se reduce la carga del ordenador.

Aggarwal y Aggarwal (1985) describen y comparan MRP, JIT y OPT citando casos de éxito de cada uno de ellos. Los autores mencionan algunas dudas publicadas sobre cada sistema, pero en general los informes son descriptivos más bien que críticos. Plenert y Best (1986) también comparan MRP, JIT y OPT cualitativamente, sin embargo no consideran el entorno de fabricación. La selección entre MRP, HPP, JIT u OPT como SPCP también depende de la tipología de los sistemas de fabricación. La fuerte orientación hacia la capacidad de la HPP la hace particularmente apropiada para las industrias de fabricación por lotes o las industrias de semi-proceso. En estas industrias, la complejidad de los materiales es, por lo general, más baja que en la fabricación discreta, y los recursos son más caros y, por tanto, tienen que ser altamente utilizados. En entornos de fabricación discreta donde existe una mayor diversidad de productos y, generalmente, de mayor complejidad, los sistemas MRP son más apropiados. JIT, por su parte, está orientado a la fabricación repetitiva con demanda claramente estable, ciertamente no a un sistema de fabricación por lotes o fabricación bajo pedido. El sistema OPT ha sido implementado en grandes empresas, particularmente en industrias de proceso (Jones y Roberts, 1990).

Algunas empresas usan tres o más SPCP en paralelo. Meal et al. (1987) realizan un intento por integrar la HPP y el sistema MRP para la producción de ordenadores. Sin embargo, se siguen mostrando los inconvenientes básicos de los sistemas HPP, es decir, las complejidades que surgen en los sistemas con múltiples etapas y el hecho que la incertidumbre no se incorpora sistemáticamente. Otros autores, Andersson et al. (1981) y Vicens (1988) también han abogado por la integración de la HPP y MRP en un único sistema de Planificación de la Producción. Huang (2002) propone la integración de los sistemas MRP y OPT como un nuevo paradigma de producción. Byrne y Hossain (2005) proponen un enfoque híbrido MRP II/JIT a través de un modelo de programación lineal combinado con simulación.

La Tabla 5 resume la comparativa realizada entre los sistemas MRP, HPP, JIT y OPT.

Tabla 5: Comparativa entre los sistemas MRP, HPP, JIT y OPT.

Aspectos analizados

Sistemas de Planificación y Control de la Producción (SPCP)

       MRP      

HPP

JIT

OPT

Enfoque del Modelo

Conceptual

Analítico

Conceptual

Analítico

Objetivo del Modelo

Planificación de Requerimientos de Materiales

Planificación de Requerimientos de Capacidad

Planificación de Requerimientos de Materiales (reducir despilfarro) y Gestión de los Cuellos de Botella (reducir costes de preparación)

Gestión de los Cuellos de Botella (programar recursos críticos)

Alcance del Modelo

Producción

Producción

Toda la em­presa

Producción

Incorporación de las incertidumbres del proceso en el modelo

NO

NO

NO

NO

Integración de la Planificación de los Requerimien­tos de Materiales y de la Capacidad

NO

NO

NO

SI

Optimización de costes

NO

SI

NO

NO

Programación detallada con capacidad finita

NO

SI

NO

SI

Política de stocks

Controlar

Controlar

Anular

Controlar

Sistema push o pull

Push

Push

Pull

Pull

Requerimiento computacional

Elevado

Medio

Bajo

Medio

Soporte administrativo

Elevado

Bajo

Bajo

Medio

Nivel de implementaciones

Elevado

Bajo

Elevado

Bajo

Entorno de Fabricación ideal

Producción por Lotes

Producción por Proceso

Producción en Línea

Producción por

Proceso

CONCLUSIONES

De la evaluación realizada, de su análisis y discusión, se pueden obtener las siguientes conclusiones, sobre los sistemas MRP, JIT, HPP y OPT para la Planificación y Control de la Producción: 1) tanto MRP II como JIT, y en menor medida, OPT y el sistema de Control de la Carga de Trabajo, son sistemas para la Planificación de la Producción establecidos en las empresas industriales y que cuentan con numerosas implementaciones (aunque no todas exitosas, por algunas de las razones comentadas anteriormente). Éste no es el caso de la HPP que cuenta con un número menor de implementaciones; 2) en la literatura científica pueden encontrarse trabajos en los que se analiza la complementariedad de los sistemas JIT, MRP, HPP y OPT. En la práctica se encuentran sistemas híbridos en los cuales uno de los cuatro SPCP es el preponderante aunque utilizan conceptos de alguno de los otros tres; 3) del análisis realizado se desprende que uno de los inconvenientes principales de estos sistemas es la utilización de los mismos en entornos con condiciones de incertidumbre; 4) existe una necesidad de nuevos sistemas para la optimización de la Planificación y Control de la Producción que simultáneamente consideren ambas, la planificación de los materiales y las capacidades y, además, puedan reconocer y modelar las muchas incertidumbres que surgen durante las diferentes fases de la planificación.

REFERENCIAS

Aggarwal, S.C. y S. Aggarwal, “The Management of Manufacturing Operations: An Appraisal of Recent Developments”, International Journal of Operations and Production Management, 5, (3), 21-38 (1985).        [ Links ]

Al-Hakim, L.A. y B.W. Jenney, “MRP, an Adaptive Approach”, International Journal of Production Economics, 25, 65-72 (1991).        [ Links ]

Andersson, H., S. Axsäter y H. Jönsson, “Hierarchical Material Requirements Planning”, International Journal of Production Research, 19, 45-57 (1981).        [ Links ]

Aquilano, N.J. y R.B. Chase, “Fundamentals of Operation Management”, 8th edition. Irving McGraw-Hill, New York (1998).        [ Links ]

Axsater, S., “On the Design of the Aggregate Model in a Hierarchical Production Planning System”, Engineering and Process Economics, 4, 89-97 (1979).        [ Links ]

Axsater, S., “On the Feasibility of Aggregate Production Plans”, Operations Research, 24, (5), 796-800 (1981a).        [ Links ]

Axsater, S., “Aggregation of Product Data for Hierarchical Production Planning”, Operations Research, 29, (4), 744-756 (1981b).        [ Links ]

Bertrand, J.W.M., “The use of workload information to control job lateness in controlled and uncontrolled release production systems”, International Journal of Operations Management, 3, (2), 79-92 (1983).        [ Links ]

Bertrand, J.W.M., J.C. Wortmann, J.C. y J. Wijngaard, “Production Control: A Structural and Design Oriented Approach”, Elsevier, Amsterdam, Netherlands (1990).        [ Links ]

Billington, P.J., J.O. McClain, y L.J. Thomas, “Mathematical Programming Aprroaches to Capacity Constrained MRP Systems: Review, Formulation and Problem Reduction”, Management Sciences, 29, (10), 1126-1141 (1983).        [ Links ]

Byrne, M.D. y M.M. Hossain, “Production planning: An improved hybrid approach”, International Journal of Production Economics, 93-94, 225-229 (2005).        [ Links ]

Bitran, G.R. y A.C. Hax, “On the Design of Hierarchical Production Planning System”. Decision Sciences, 8, 28-55 (1977).        [ Links ]

Bitran, G.R. y A.C. Hax, “Disaggregation and Resource Allocation using Convex Knapsack Problems with Bounded Variables”, Management Science, 27, (4), 431-441 (1981).        [ Links ]

Bitran, G.R., E.A. Haas, y A.C. Hax, “Hierarchical Production Planning: A Two Stage System”, Operations Research, 30, 232-251 (1982).        [ Links ]

Bitran, G.R. y D. Tirupati, “Hierarchical Production Planning”, En: Logistics of Production and Inventory, S.C. Graves, A. H. G. Rinnooy Kan and P.H. Zipkin (eds.), (Amsterdam: North-Holland) (1993).        [ Links ]

Dempster, M.A.H., M.L. Fisher, B.J. Lageweg, L. Jansen, J.K. Lenstra y A.H.G. Rinnooy, “Analytical Evaluation of Hierarchical Planning Systems”, Operations Research, 29, (4), 707-716 (1981).        [ Links ]

Donselaar, K.V., “The Use of MRP y LRP in a Stochastic Environment”, Production Planning and Control, 3, 239-246 (1992).        [ Links ]

Escudero, L.F. y P.V. Kamesam, “MRP Modelling Via Scenarios”. En: T.A. Ciriani and R.C. Leachman (eds.), Optimization in Industry, John Wiley and Sons, 101-111 (1993).        [ Links ]

Framinan, J.M., P.L. González y R. Ruiz-Usano, “The CONWIP production control system: review and research issues”, Production Planning and Control, 14, (3), 255-265 (2003).        [ Links ]

Gabbay, H., “A Hierarchical Approach to Production Planning”, Technical report nº 120, Operations Research Center, Massachusetts Institute of Technology, USA (1975).        [ Links ]

Gelders, L.F. y L.N. Van Wassenhove, “Production Planning: A Review”, European Journal of Operational Research, 7, 101-110 (1981).        [ Links ]

Goldratt, E.M. y J. Cox, “The Goal: A process of ongoing improvement”, North River Press, Massachusetts, USA (1986).        [ Links ]

González, J., “Aprovisionamiento Just-In-Time en la Industria del Automóvil: El Reto de los Proveedores de Primer Rango”, Dirección y Organización, 24, 51-60 (2000).        [ Links ]

Gupta, Y. y M. Gupta, “A System Dynamics Model of A JIT Kanban System”, Engineering Cost and Production Economics, 18, 117-130 (1989).        [ Links ]

Haan J., M. Yamamoto y G. Lovink, “Production Planning in Japan: Rediscovering Lost Experiences or New Insights?” International Journal of Production Economics, 71, 101-109 (2001).        [ Links ]

Hax, A.C. y D. Candea, “Production And Inventory Management”, Prentice-Hall, Englewo- Englewood Cliffs, NJ (1984).        [ Links ]

Hax, A.C. y H.C. Meal, “Hierarchical Integration of Production Planning and Scheduling”, Geisler (ed.), Logistics. Studies in the Management Sciences, vol. 1, Elsevier, Netherlands (1975).        [ Links ]

Hendry, L.C. y B.G. Kingsman, “Production Planning Systems and their Applicability to Make-To-Order Companies”, European Journal of Operational Research, 40, (1), 1-15 (1989).        [ Links ]

Ho, C., “Evaluating the impact of operating environments on MRP system nervousness”, International Journal of Production Research, 27, 1115-1135 (1989).        [ Links ]

Holt, C.C., J.F. Modigliani, J.F. y H.A. Simon, “Planning Production, Inventories and Work Force”, Prentice Hall, New Jersey (1960).        [ Links ]

Hopp, W.J. y M.L. Spearman, “Factory Physics-Foundations of Manufacturing Management”, Irwin, Homewood, IL, (1996).        [ Links ]

Huang, H. “Integrated Production Model in Agile Manufacturing Systems” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 20, 515–525 (2002).         [ Links ]

Huang, P. Y., L.P. Rees, y B.W. Taylor, “A Simulation Analysis of the Japanese Just-In-Time Technique (with Kanban) for a Multiline, Multistage Production System”, Decision Sciences, 14, 326-344 (1983).        [ Links ]

Jones, G. y M. Roberts, “Optimised Production Technology (OPT)”, IFS Publications, Bedford, UK, (1990).        [ Links ]

Jonsson, P. y S.A. Mattson, “The selection and application of material planning methods”, Production Planning and Control, 13, 5, 438-450 (2002).        [ Links ]

Jornet, V., “Aplicación del Uso de la Simulación en un Sistema de Fabricación Textil”, Proyecto Final de Carrera, Dpto. Organización de Empre­sas, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia-España (1999).        [ Links ]

Karmarkar, U.S., “Equalization of Run-Out Ti­mes”, Operations Research, 29, (5), 757-762 (1981).        [ Links ]

Kira, D., M. Kusy y I. Rakita, I., “A Stochastic Linear Programming Approach to Hierarchical Production Planning”, Journal of the OR society, 48, 207-211 (1997).        [ Links ]

Koh, S.C.L., S.M. Saad y M.H. Jones, “Uncertainty under MRP-planned manufacture: review and categorization”, International Journal of Production Research, 40, (10), 2399-2421 (2002).        [ Links ]

Lambrecht, M. y L. Decaluwe, “JIT and Constraint Theory: The Issue of Bottleneck Management”, Production and Inventory Management, 3rd Quarter, 61-65 (1988).        [ Links ]

Leavy, B., “Two Strategic Perspectives on Buyer-Supplier Relationship”, Production and Inventory Management Journal, 35, (2), 47-51 (1994).        [ Links ]

Meal, H.C., M.H. Wachter y D.C. Whybark, “Material Requirements Planning in Hierarchical Production Planning Systems”, International Journal of production research, 25, (7), 947-956 (1987).        [ Links ]

Mehra, A., “Hierarchical Production Planning for Job Shops”, PhD, University of Maryland, Harvard University and Industry (1995).        [ Links ]

Monden, Y., “What Makes the Toyota Production System Really Tick?”, Institute of Industrial Engineers Press (1981).        [ Links ]

Monden, Y., “Toyota Production System: An Integrated Approach”, Chapman and Hall, London, UK (1994).        [ Links ]

Mula, J., “Modelos para la Planificación de la Producción Bajo Incertidumbre. Aplicación en una Empresa del Sector del Automóvil”, Tesis Doctoral, Dpto. Organización de Empresas, Uni­versidad Politécnica de Valencia, Valencia-España (2004).        [ Links ]

Mula, J. y R. Poler, “Sistema MRP Frente al Enfoque Tradicional en la Planificación y Control de la Fabricación de Calzado. Un Caso Práctico”, IV Congreso de Ingeniería de Organización, Actas del Congreso, 231-239 (2001).        [ Links ]

Nam, S.J. y R. Logendran, “Aggregate Production Planning – A Survey of Models and Methodologies”, European Journal of Operational Research, 61, 255-272 (1992).        [ Links ]

Oliver, N., “The Dynamics of Just-In-Time”, New Technology, Work and Employment, 6, (1), 19-27 (1991).        [ Links ]

Orlicky, J., “Material Requirements Planning”, McGraw Hill, London, UK (1975).        [ Links ]

Petty, D.J., M.D. Stirling, L.C., Travis, L.C. y R. Bennett, “Conditions for the Succesful Implementation of Finite Capacity/MRPII Hybrid Control Systems”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B, Journal of Engineering Manufacture, 214, (B9), 847-851 (2000).        [ Links ]

Plenert, G. y T.D. Best, “MRP, JIT, and OPT What’s Best””, Production and Inventory Management, 27, (22), 22-28 (1986).        [ Links ]

Rainnie, A., “Just-In-Time, Sub-Contracting and the Small Firm”, Work, Employment and Society, 5, (3), 53-75 (1991).        [ Links ]

Rota, K., C. Thierry, y G. Bel, “Capacity-Constrained MRP System: A Mathematical Programming Model Integrating Firm Orders, Forecasts and Suppliers”, Université Toulouse II Le Mirail. Départament d'Automatique (1997).        [ Links ]

Schonberger, R.J., “Japanese Manufacturing Techniques. Nine Hidden Lessons in Simplicity”, Free Press (1980).        [ Links ]

Spearman, M.L., D.L. Woodruff, D.L. y W.J. Hopp, “CONWIP: A Pull Alternative to Kanban”, International Journal of Production Research, 28, (5), 879-894 (1990).        [ Links ]

Spearman, M.L. y W.J. Hopp, “Factory Physics”, Mc-Graw Hill, New York (1996).        [ Links ]

Turnbull, P., “The Limits to Japanisation. Just-In-Time, Labour Relations and The UK Automotive Industry”, New Technology, Work and Employment, 3, (1), 7-20 (1988).        [ Links ]

Turnbull, P., N. Oliver, N. y B. Wilkinson, “Buyer-Supplier Relations in the UK Automotive Industry: Strategic Implications of the Japanese Manufacturing Model”, Strategic Management Journal, 13, (2), 159-168 (1992).        [ Links ]

Vicens, E., “Sistema Integrado de Gestión de Producción en una Empresa de Muebles. Planifi­cación Jerárquica y de Requerimiento de Materiales”, Tesis Doctoral. Universidad Politéc­nica de Valencia (España) (1988).        [ Links ]

Vicens, E., Alemany, M., Andres, C., Guarch , J. “A design and application methodology for hierarchical production planning decision supports systems in an enterprise integration context” International Journal of Production Economics, 74, 5-20 (2001)        [ Links ]

Vollmann, T.E., W.L. Berry, W.L. y D.C. Whybark, “Manufacturing Planning and Control Systems”, 3ª Edition, Irwin, Homewood, Illinois (1992).        [ Links ]

White, E., J. Anderson, R. Schroeder y S. Tupy, “A Study of the MRP Implementation Process”, Journal of Operations Management, 2, (3), 145-154 (1982).        [ Links ]

Wiendahl, H.P., “Load Oriented Manufacturing Control”, Springer, Berlin, Heidelberg, New York (1993).        [ Links ]

Wight, O., “MRP II: Unlocking America’s Productivity Potential”, CBI Publishing, Boston (1981).        [ Links ]

Winters, P.R.,  “Constrained  Inventory Rule Of Production Smoothing”, Management    Sciences, 8, (4), 470-481 (1962).        [ Links ]

Yan, H.S., X.D. Zhang y M. Jiang, “Hierarchical production planning with demand constraints”, Computers and Industrial Engineering, 46, 533-551 (2004).        [ Links ]

Zijm, W.H.M., “Towards Intelligent Manufacturing Planning and Control Systems”, OR Spektrum, 22, 313-345 (2000).        [ Links ]

Creative Commons License Todo el contenido de esta revista, excepto dónde está identificado, está bajo una Licencia Creative Commons