1. Fecha: 08-03-2021
Administración de la Producción – Grupo 7
Barrantes., Yajaira
Durán A., Susana
León R., Angie
Retana B., Luis
Zamora G., Alexa
El modelo básico de la cantidad económica de pedido (EOQ)
Es una de las técnicas de control de inventarios más antiguas y conocidas, la técnica calcula la
cantidad que debe de pedirse o producirse minimizando los costos en los inventarios. El objetivo de
la mayoría de los modelos de inventario es minimizar los costes totales. Con esta técnica es de suma
importancia conocer los inventarios en la empresa para así poder proyectar de una manera realista
y además conocer si se debe de realizar algún tipo de ajuste. Un inventario es el conjunto de
productos almacenados en una empresa, los inventarios más típicos son los de materia prima (son
todos los materiales que se necesitan para la elaboración de los diferentes productos, pero aún no
han sido procesados), producción en proceso (en ellos están plasmados los bienes adquiridos por la
empresa que se encuentran en proceso de manufactura) y los de producto terminado (son aquellos
inventarios en los cuales se encuentran los productos ya listos para ser enviados al mercado)
El proceso del planeamiento y programación de la producción
Se constituye de varios niveles importantes uno de ellos es la planificación agregada (también
conocida como programación agregada) se ocupa de determinar la cantidad que se producirá́ y
cuando se producirá́ en un futuro, generalmente entre 3 y 18 meses. El objetivo de la planificación
agregada es minimizar el coste total durante el periodo.
Una estrategia con técnicas de tablas y gráficos son fáciles de entender y de utilizar. Básicamente
estos planes funcionan con unas pocas variables al mismo tiempo para permitir a los planificadores
comparar la demanda estimada con la capacidad existente. Son métodos de prueba y error que no
garantizan un plan de producción óptimo, pero requieren solo unos pocos cálculos sencillos y
pueden ser realizados por el personal de oficina.
El pronóstico es el proceso en el cual se predice eventos futuros como la cantidad de productos que
se deben fabricar en una empresa, se puede clasificar en cuatro tipos: básico, cualitativo, análisis de
series de tiempo, relaciones causales y simulación. Las técnicas cualitativas son subjetivas y se
basan en estimados y opiniones. En estos pronósticos pueden existir errores, que se refiere a la
diferencia que existe entre el valor de la cantidad pronosticada y el valor real.
Para este pronóstico existen diferentes herramientas o cálculos que permiten obtener resultados más
confiables dependiendo del ámbito o la situación como: la desviación absoluta media (MAD), que
mide la disposición del error de pronóstico; el error de medio cuadrático (MSE), que es una
medida de disposición del error de pronóstico; porcentaje del error medio absoluto (MAPE), que
calcula el promedio de las diferencias absolutas encontradas entre los valores pronosticados y reales;
porcentaje medio de error, que mide los errores porcentuales en valor absoluto (no considera el
signo del error solo la magnitud, es muy utilizada a nivel mundial pero no exactamente la mejor); y
Resumen sobre: “Optimización del Plan Maestro de la Producción Mediante la Aplicación de
Técnicas Metaheurísticas” - Rolando Jefferson Murillo Valle

2. por último pero no menos importante el análisis de regresión lineal que es la relación funcional
que existe entre dos o más variables, esta relación es muy importante para ver los datos pasados y
pronosticar los futuros.
Programación de la producción: Determinar la maquinaría, personal, proceso y tiempo necesario
para producir un lote usando dos tipos de programación. La programación hacia adelante se basa en
iniciar un trabajo apenas se conozca que se ocupa y la programación hacia atrás la cual tiene como
base la fecha de entrega y va de atrás hacia adelante acomodando todo para entregar a tiempo.
Plan maestro de la producción o MPS (Máster Production Schedule): detalla la cantidad de
productos finales que se deben producir en un determinado tiempo. Se deben de quitar planes
agregados los cuales se enfocan en una familia de productos y hacer una serie de cálculos sencillos
con inventarios, pedidos, etc. Esto nos dará como resultado un plan de carga aproximado que al ser
aprobado se convierte en el MPS.
Las dimensiones del MPS se crean a partir de la demanda determinada mediante pronósticos según
órdenes de compra de clientes y tomando en cuenta las fuentes y variabilidad, capacidad de
producción, listas de materiales, basados en el tiempo desde que se inicia hasta que se completa un
proceso de producción.
Procedimientos metaheurísticos
Los procedimientos metaheurísticos son una clase de métodos aproximados que están diseñados
para resolver problemas difíciles de optimización combinatoria, en los que los heurísticos clásicos
no son ni efectivos ni eficientes. Los metaheurísticos proporcionan un marco general para crear
nuevos algoritmos híbridos combinando diferentes conceptos derivados de la inteligencia artificial,
la evolución biológica y la mecánica estadística.
Algoritmo genético: Relación entre las posibles soluciones de un problema y los individuos de una
población. Se codifica información de cada solución en un vector binario llamado cromosoma e
incluir un mecanismo de modo que los cromosomas con mayor fitness se reproduzcan más
frecuentemente. Para la creación de un algoritmo es necesaria una representación crosómica
mediante vectores binarios o una configuración libre y una población inicial que será generada
mediante un método heurístico. Según clientes que han usado este sistema aseguran, cortos tiempos
de ejecución, ahorro en costos logísticos, optimización de la distribución, obtener resultados
deseados y mejoras de un 20%.
Búsqueda Tabú: Es un procedimiento metaheurístico cuya característica distintiva es el uso de
memoria adaptativa y de estrategias especiales de resolución de problemas. La idea básica del
método, es la de explorar el espacio de búsqueda de todas las soluciones más factibles.
Recocido Simulado: Este método es uno de los más utilizados para dar soluciones a los problemas
de optimización combinatoria y uno de los que ha presentado buenos resultados en todos los campos
que ha sido aplicado. Consiste en generar aleatoriamente una solución cercana a la solución actual
y la acepta como buena si consigue reducir una determinada función de costo, o con una determinada
probabilidad de aceptación. Este método ayuda a que la probabilidad de elegir soluciones de menor
calidad disminuya de acuerdo como avance el algoritmo.

3. Búsqueda Scatter: también conocida como Búsqueda Dispersa, esta técnica trabaja sobre un
conjunto de soluciones llamado un conjunto de referencia, en donde se combinan las soluciones
para crear nuevas soluciones, que mejoren a las que las originaron
Optimización por Colonias de hormigas: Estos algoritmos, que están basados en una colonia de
hormigas, son agentes computacionales que trabajan de manera conjunta para poder comunicarse a
través de rastros de feromonas artificiales. Los algoritmos de optimización basados en colonias de
hormigas son procesos iterativos, en cada iteración de búsqueda de trayectorias se "lanza" una
colonia de m hormigas y cada una de las hormigas de la colonia construye una solución al problema.
Estas construyen las soluciones de manera probabilística, guiándose por un rastro de feromona
artificial y por una información calculada a priori de manera heurística
La metaheurística GRASP: consiste de un proceso iterativo de dos fases: constructiva y búsqueda
local. En la primera fase, se genera una solución factible, cuya vecindad es examinada mediante una
búsqueda local hasta que se encuentra un mínimo local. Al final, la mejor solución encontrada se
deja como el resultado al problema; en la segunda fase, se hace un proceso de búsqueda local a partir
de la solución construida hasta que no se pueda mejorar más.
En conclusión, podemos observar que la elaboración del plan maestro de producción y de las
funciones metaheurísticas, ayudan a las bases científicas y teóricas en la aplicación de los algoritmos
genéticos en la optimización de procesos en la industria, garantizando la adecuada planificación y
control de la producción y la optimización del MPS, obteniendo resultados favorables.
Referencia
Murillo Valle, J.R. (2018). Optimización del Plan Maestro de la Producción mediante la aplicación
de Técnicas Metaheurísticas. 21-47. Obtenido 05 03, 2021, de
http://repositorio.utn.edu.ec/bitstream/123456789/9039/1/04%20IND%20149%20TRABAJO%20
DE%20GRADO.pdf