Actividades: simulación de producción de fabricación mecánica
4.5 Actividades: simulación de producción de fabricación mecánica
Este apartado consolida los aprendizajes del módulo 4 mediante una serie de actividades prácticas que te permitirán aplicar conceptos de simulación discreta a escenarios reales de fabricación mecánica. A través de estos ejercicios, desarrollarás competencias en diseño de modelos, análisis de resultados y toma de decisiones basada en datos de simulación. Las actividades están estructuradas en niveles crecientes de complejidad para que puedas progresivamente dominar herramientas y metodologías de simulación industrial.
Actividad 1: Análisis de un sistema simple de una máquina con una cola
Objetivo: Verificar tu comprensión del reloj de simulación discreta y la gestión de colas de espera.
Descripción: Una máquina de fresado recibe piezas que llegan según un proceso de Poisson con media de 6 piezas por hora. El tiempo de procesamiento de cada pieza sigue una distribución normal con media 8 minutos y desviación típica 2 minutos. La máquina trabaja 8 horas diarias sin paradas.
Tareas: Simula el sistema durante 5 días laborales (40 horas) y calcula: (1) El número total de piezas procesadas y el número aún en espera al final. (2) El tiempo promedio de espera en la cola. (3) El factor de utilización de la máquina (porcentaje de tiempo trabajando versus tiempo ocioso). (4) El tiempo máximo que una pieza ha estado esperando. Registra todos estos valores en una tabla y comenta qué conclusiones extrae sobre la capacidad de esta máquina frente a la demanda.
Herramientas sugeridas: Si usas Arena, construye un modelo con bloques Create (llegadas), Queue (cola), Delay (proceso), Record (estadísticas) y Dispose (salida). Si usas SimPy en Python, implementa una función evento-generador y una función para máquina que itere sobre entidades.
Actividad 2: Comparación de dos políticas de programación
Objetivo: Desarrollar tu capacidad de evaluar alternativas mediante simulación.
Descripción: Una línea de montaje de componentes mecánicos recibe dos tipos de piezas: tipo A (40% de la demanda) y tipo B (60% de la demanda). Las piezas tipo A tardan 10 minutos en procesarse; las tipo B tardan 15 minutos. La máquina puede trabajar con dos políticas: (1) FIFO (first-in-first-out): procesa piezas en el orden de llegada. (2) Prioridad: procesa primero todas las piezas tipo A de la cola, luego las tipo B.
Tareas: Simula ambas políticas con los mismos parámetros de llegada durante 30 días. Para cada política, registra: tiempo promedio en sistema para cada tipo de pieza, ocupación de la máquina, y número de piezas atrasadas respecto a un deadline de 2 horas máximo. Crea una tabla comparativa y redacta una conclusión sobre qué política es más eficiente globalmente y para qué tipo de pieza.
Variante más desafiante: Implementa una tercera política: prioridad dinámica basada en tiempo de espera (la pieza más antigua en cola siempre se procesa primero, independientemente de tipo). Compara las tres políticas.
Actividad 3: Modelado de una célula de fabricación con máquinas paralelas
Objetivo: Integrar complejidad adicional: múltiples máquinas, enrutamiento condicional y estadísticas multivariables.
Descripción: Una célula de mecanizado tiene dos tornos CNC idénticos. Las piezas llegan a una cola compartida según una distribución de Poisson con media 10 piezas por hora. Cada pieza tarda entre 20 y 30 minutos (distribuido uniformemente) en procesarse. Después del torneado, el 30% de piezas requieren un acabado manual adicional que tarda 10 minutos; el 70% restante se consideran terminadas.
Tareas: Simula el sistema durante 60 días laborales (480 horas). Calcula: (1) Factor de utilización de cada torno. (2) Número total de piezas completadas y número aún en proceso. (3) Tiempo promedio en el sistema. (4) Porcentaje de piezas que nunca entran en cola (llegan cuando una máquina está libre). (5) Grafica la ocupación promedio de la cola en función del tiempo simulado (por ejemplo, ocupación cada hora). Redacta un informe identificando cuellos de botella y proponiendo mejoras.
Actividad 4: Análisis de sensibilidad y variabilidad
Objetivo: Comprender cómo cambios en parámetros afectan el comportamiento del sistema; ejercitar el pensamiento estadístico.
Descripción: Usando el modelo de la Actividad 3 (células con dos tornos), varia uno de los siguientes parámetros y observa su impacto: (a) la tasa de llegada de piezas (desde 5 hasta 15 por hora), (b) la variabilidad del tiempo de proceso (reduciendo de 20-30 minutos a 24-26 minutos, o aumentando a 15-35 minutos), (c) la proporción de piezas que requieren acabado manual (desde 0% hasta 50%).
Tareas: Para el parámetro elegido, ejecuta al menos 5 simulaciones con valores diferentes. Registra en una tabla cómo cambia el tiempo promedio en sistema, la ocupación de máquinas, y el número de piezas completadas. Crea una gráfica X-Y mostrando la relación entre el parámetro variado y la métrica de salida más relevante (por ejemplo, tiempo en sistema versus tasa de llegada). Escribe un análisis indicando dónde está el punto crítico (en qué valor del parámetro el sistema empieza a congestionarse) y propón estrategias para mantener estabilidad operativa.
Actividad 5: Validación de un modelo de simulación contra datos reales
Objetivo: Aplicar metodología científica de validación de modelos; certificar que la simulación representa correctamente la realidad.
Descripción: Obtén datos históricos reales de una línea de producción (pueden ser datos de caso práctico facilitados, o datos de una empresa real si tienes acceso). Incluye: tiempos de llegada de pedidos, tiempos de procesamiento observados, tipos de piezas, paradas no planeadas si las hay.
Tareas: (1) Construye un modelo de simulación que replica la estructura real de la línea. (2) Ajusta los parámetros del modelo (distribuciones de tiempo, tasas de llegada) para que coincidan con los datos históricos. Para esto, usa técnicas de ajuste estadístico: calcula parámetros de distribuciones (media, desviación típica) directamente de los datos; realiza tests de bondad de ajuste (chi-cuadrado o Kolmogórov-Smirnov) para validar que los datos reales siguen las distribuciones asumidas en el modelo. (3) Ejecuta la simulación y compara sus resultados (número de piezas diarias, tiempo promedio en sistema) contra los valores reales observados. (4) Calcula la diferencia porcentual entre simulación y realidad. Si la diferencia es mayor al 10%, ajusta el modelo e itera. (5) Una vez validado, documenta los parámetros del modelo para futuras previsiones.
Actividad 6: Optimización mediante simulación: reducción de cuellos de botella
Objetivo: Usar simulación como herramienta de toma de decisiones estratégicas; justificar inversiones en fabricación.
Descripción: Basándote en el modelo de la Actividad 3 o 5, tienes que aumentar la capacidad de la célula de manufactura. Tienes tres opciones: (a) Comprar un tercer torno CNC (inversión: 150.000 euros). (b) Mejorar los procesos de torneado para reducir tiempo en 20% (inversión: 30.000 euros en formación y optimización). (c) Subcontratar el acabado manual a un proveedor externo (costo: 5 euros por pieza, pagándose por volumen real).
Tareas: Para cada opción, modifica el modelo de simulación: opción (a) añade un torno más; opción (b) reduce la distribución de tiempo de 20-30 minutos a 16-24 minutos; opción (c) elimina la cola de acabado manual (capacidad infinita). Ejecuta cada modelo durante 180 días simulados (1 trimestre). Calcula para cada opción: (1) Número total de piezas completadas (ingresos). (2) Tiempo promedio en sistema (satisfacción del cliente). (3) ROI proyectado (ingresos anuales/inversión). Redacta un informe recomendando la opción con mejor retorno, considerando tanto métricas financieras como operacionales.
Actividad 7: Ejercicio integrador: proyecto de simulación completo
Objetivo: Sintetizar todos los conceptos y herramientas del módulo en un proyecto holístico.
Descripción: Diseña un modelo de simulación de una línea de manufactura completa que incluya: (a) Almacén de recepción de materias primas. (b) Estación de preparación/aprovisionamiento. (c) Célula de mecanizado con al menos 2 máquinas. (d) Control de calidad (10% de piezas se rechazan). (e) Embalaje y despacho. Las piezas rechazadas vuelven a la célula de mecanizado. El sistema opera 5 días/semana, 3 turnos de 8 horas cada uno.
Tareas: (1) Documenta en un diagrama de flujo el recorrido de las piezas por el sistema. (2) Define parámetros realistas para cada estación (tiempos de proceso, tasas de llegada, distribuciones estadísticas). (3) Implementa el modelo en tu lenguaje/herramienta de simulación elegida. (4) Ejecuta la simulación para 60 días de operación. (5) Recopila y analiza estadísticas: producción diaria, tiempo ciclo promedio, ocupación de cada estación, tasa de rechazo, cantidad de inventario en cada punto. (6) Identifica el cuello de botella principal. (7) Propón dos mejoras alternativas (inversiones, cambios de proceso). (8) Simula ambas mejoras. (9) Presenta un informe ejecutivo de 3-4 páginas con conclusiones y recomendación final.
Ideas clave
- Las actividades progresivas de simulación desarrollan competencias desde lo simple (una máquina, una cola) hasta lo complejo (líneas multietapa con realimentación).
- La comparación de políticas mediante simulación (FIFO versus prioridad) es una aplicación clave en optimización operativa de fabricación mecánica.
- El análisis de sensibilidad revela parámetros críticos y puntos de congestión del sistema, informando decisiones de inversión.
- La validación de modelos contra datos históricos asegura que la simulación es un reflejo fiel de la realidad antes de usar sus predicciones para decisiones estratégicas.
- La simulación justifica inversiones en equipos nuevos, mejoras de proceso o subcontratación al cuantificar su impacto en producción, tiempo ciclo y ROI.
- El proyecto integrador consolida la capacidad de diseñar, implementar, analizar y optimizar sistemas complejos de manufactura basándose en principios de simulación discreta.