Aplicación de los modelos de simulación en entornos productivos bajo la metodología de teorías de las restricciones
Resumen
La Teoría de restricciones permite identificar dificultades en los procesos productivos a través de lo que se ha denominado cuellos de botella, y bajo una perspectiva rigurosa y sistemática busca la solución óptima para lograr el objetivo empresarial, el cual es generar dinero. El objetivo primordial de este trabajo fue evidenciar cómo el proceso sistemático de la teoría de restricciones, puede ser replicado de manera simple bajo la perspectiva de la modelación y simulación de los comportamientos que circunscriben dicha teoría. La simulación, en este caso, se utiliza como una metodología para ejemplificar y demostrar el pensamiento contra intuitivo de esta teoría, que emerge debido a que las empresas aún consideran los inventarios y su acumulación, como parte fundamental para la generación de beneficios en las organizaciones. En términos generales, con el modelo de simulación se logró demostrar que, reduciendo los inventarios en proceso de una cadena productiva, el comportamiento de los gastos operativos disminuye, generando así un mayor flujo de dinero a través de la empresa.
Referencias bibliográficas
Akgün, A. E., Keskin, H., & Byrne, J. C. (2014). Complex adaptive systems theory and firm product innovativeness. Journal of Engineering and Technology Management, 31(101), 21–42.
https://doi.org/10.1016/j.jengtecman.2013.09.003
Banks, J. (1998). Handbook of Simulation: Principles, Methodology, Advances, Applications, and Practice. (J. Banks, Ed.) (1st ed.). Wiley-Interscience.
Borshchev, A., & Filippov, A. (2004). From System Dynamics and Discrete Event to Practical Agent Based Modeling: Reasons, Techniques, Tools. In The 22nd International Conference of the System Dynamics Society (pp. 1–23). Oxford.
Costas, J., Ponte, B., de la Fuente, D., Pino, R., & Puche, J. (2015). Applying Goldratt’s Theory of Constraints to reduce the Bullwhip Effect through agent-based modeling. Expert Systems with Applications, 42(4), 2049–2060.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.10.022
Golddratt, E. (1984). La Meta.
Golmohammadi, D. (2015). A study of scheduling under the theory of constraints. International Journal of Production Economics, 165, 38–50. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.03.015
Gonzalez, F., & Calvachi, N. (2013). Teoría de las restricciones: modelo de gestión gerencial para el crecimiento productivo de las PYMES en Colombia. Caso aplicado a cidma SAS. Colegio Mayor de nuestra señora del Rosario.
Goto, Y., & Takahashi, S. (2013). Agent-Based Modeling and Simulation Validation by Scenario Analysis. In T. Murata, T. Terano, & S. Takahashi (Eds.), Agent-Based Approaches in Economic and Social Complex Systems VII (pp. 3–16). Springer Japan. https://doi.org/10.1007/978-4-431-54279-7_1
Humann, J., & Madni, A. M. (2014). Integrated Agent-based modeling and optimization in complex systems analysis. Procedia Computer Science, 28, 818–827. https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.03.097
Izmailov, A. (2014). If Your Company is Considering the Theory of Constraints. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 150, 925–929. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.09.103
Kasemset, C. (2011). A Review on Quality Improvement and Theory of Constraints ( TOC ), 327–330.
Knaggs, C., & Pollard, S. (2012). Applying Theory of Constraints in Administrative Process : An Experiment from the U.S. Government. International Conference on Management Science and Engineering, 2012–2020.
Macal, C. M., & North, M. J. (2013). Introductory Tutorial: Agent-Based modeling and simulation. Proceedings of the 2013 Winter Simulation Conference, 362–376.
Marín, W., & Gutierrez, E. (2013). Desarrollo e implementación de un modelo de teoría de restricciones para sincronizar las operaciones en la cadena de suministro. Revista EIA, 67–77.
Murphy, R. (1996). Holistic TOC for maximum profitability. Advance Semiconductor Manufacturing Conference, 242–249.
Nanfang, C., Kaijun, L., & Tian, W. (2008). Rapid response with TOC methodology.
Olsen, M., & Raunak, M. (2013). A framework for simulation validation coverage. In Proceedings of the 2013 Winter Simulation Conference (pp. 1569–1580).
Ormerod, P., & Rosewell, B. (2009). Validation and Verification of Agent-Based Models in the Social Sciences. In F. Squazzoni (Ed.), Epistemological Aspects of Computer Simulation in the Social Sciences (pp. 130–140). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-01109-2_10
Ortiz, F., & Torres, R. (2008). Comparación del sistema de costos estandar y la teoría de restricciones para el control del flujo de materiales mediante un modelo de simulación. Revista de La Ingeniería Industrial, (1), 1–16.
Quintero, S., Ruiz, W., & Robledo, J. (2017). Learning in the Regional Innovation Systems : An Agent Based Model. Revista de Administración Y Negocios, 33, 7–20.
Ray, A., Sarkar, B., & Sanyal, S. (2010). The TOC-Based Algorithm for Solving Multiple Constraint Resources. IEEE Transactions on Engineering Management, 57(2), 301–309.
Sargent, R. G. (2015). An introductory tutorial on verification and validation of simulation models. Proceedings of the 2015 Winter Simulation Conference, 1729–1740. Retrieved from http://dl.acm.org/citation.cfm?id=809441
Şimşit, Z. T., Günay, N. S., & Vayvay, Ö. (2014). Theory of Constraints: A Literature Review. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 150(231), 930–936. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.0004
Sterman, J. D. (2000). Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. McGraw-Hill/Irwin.
Viveros, L., & Chew, M. (2013). Entrenamiento para toma de decisiones por medio de simulación y casos de estudio. Revista Internacional de La Educación En Ingenieria, 6(1), 1–7.
Wu, H., & Tsai, T.-P. (2013). An enhanced model for TOC Supply Chain Replenishment Systems under capacity constraint, 2683–2688.
Zhang, L. (2009). Using TOC Thinking Process Tools to Improve Safety Performance. 2009 WRI World Congress on Software Engineering, 13–17. https://doi.org/10.1109/WCSE.2009.46