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Aplicaciones de Software para la didáctica de la Dirección de Producción y 
Operaciones 
 
Jaime A ARANGO 
Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional de Colombia – Sede Manizales 
Manizales, Caldas 17001, Colombia 
 
RESUMEN 
 
Este trabajo documenta una experiencia de desarrollo de un 
conjunto de programas de software desarrollados para ilustrar 
algunas técnicas matemáticas aplicadas en la planeación, 
programación y control de la producción y las operaciones. 
Algunas de las herramientas implementadas son: Pronósticos de 
Series de Tiempo, Planeación agregada, Planificación de 
Recursos de Manufactura (MRP), secuenciación de tareas y 
modelos de inventarios. 
 
El objetivo del trabajo es producir una herramienta interactiva y 
didáctica que permita mostrar, a estudiantes de pregrado y 
posgrado, algunas de las técnicas de planificación de la 
producción y la optimización básica en un ambiente agradable y 
una forma interactiva de trabajar aproximada a las condiciones 
reales de la industria. Los principales resultados son la mejora 
de la experiencia de la enseñanza y la práctica de algunas de las 
técnicas, la capacidad para trabajar con los problemas de 
tamaño de mundo real y el énfasis en las habilidades analíticas 
de los estudiantes. 
 
El producto de este trabajo, en su versión beta, está siendo 
evaluado por el autor en sus cursos de pregrado y postgrado con 
el nombre: " ANTERO ", (Aplicaciones numéricas de Técnicas 
enfocadas al Rendimiento de las Operaciones). 
 
Palabras Claves: Software, Ingeniería Industrial, 
Productividad, Modelos matemáticos. 
 
 
 
1. INTRODUCCIÓN 
 
 
Las técnicas de planificación y programación de la producción, 
la gestión y previsión de inventarios, empleadas en la industria, 
el comercio y las empresas de servicios, involucran 
herramientas matemáticas que permitan resolver modelos que 
representan los problemas de organización. 
 
A nivel académico, algunos de los autores que han 
documentado las técnicas numéricas aplicables a las diferentes 
etapas de la programación y planeación de las operaciones y la 
producción y que sirven de referencia para su enseñanza son: 
Gaither & Frazier [1], Schroeder [2], Chase et al [3], 
Domínguez et al [4], mientras los trabajos de Hanke [5], Ballou 
[6] y Sarache [7], entre otros, presentan soluciones numéricas a 
problemas relacionadas con los problemas propios de la 
administración de cadenas de suministro. 
 
La implementación de este tipo de técnicas y herramientas 
cuantitativas en el aula de clase no siempre es fácil, ya que, 
generalmente, es necesario utilizar funciones avanzadas de las 
hojas de cálculo u operaciones intensivas de cálculo manual, 
haciendo que el estudiante esté más pendiente de operaciones 
matemáticas repetitivas que del propio concepto que se quiere 
transmitir en cuanto a la gestión de producción y/o las 
operaciones. 
 
Este trabajo referencia la experiencia de construcción de una 
suite de software donde se compilan algunas herramientas 
cuantitativas aplicadas a la planeación y programación las 
actividades de producción y de logística. El desarrollo se realizó 
con el objetivo de dar soporte a cursos de pregrado y postgrado 
en programación y control de la producción, implementando 
algunas de las herramientas más comúnmente utilizadas en los 
niveles táctico y operativo del proceso de gestión de la 
producción. 
 
2. MATERIAL Y MÉTODOS 
 
De acuerdo con la metodología estructurada de análisis y diseño 
de sistemas de información, documentada entre otros por 
Yourdon [8], se hizo el proceso de análisis y diseño de cada uno 
de los módulos, tratando de incluir en el producto las 
principales herramientas de programación en los niveles técnico 
y operativo, mencionadas en [4], cuya aplicación en la función 
de planeación, programación y control de producción se puede 
resumir de la siguiente forma: 
1) Los Pronósticos de Ventas permiten la previsión de la 
demanda. 
2) A partir de los Pronósticos y de información sobre 
capacidad de la planta, se genera la Planeación 
Agregada, un plan de mediano plazo cuya factibilidad 
se prueba y ajusta según las prioridades de la 
empresa. 
3) La Planeación Agregada se concreta en el corto plazo 
en la Programación Maestra, que a su vez genera los 
requerimientos de materiales y otros recursos de 
producción y manufactura alimentando la 
programación MRP (Planeación de Recursos de 
Manufactura) 
4) Luego de planear la adquisición de los materiales y la 
ejecución de las tareas de producción, se programa en 
forma detallada el orden en que se procesaran los 
trabajos en cada recurso productivo mediante la 
Secuenciación de tareas 
5) Para garantizar la disponibilidad de los materiales y el 
cumplimiento de los compromisos con el mercado, la 
empresa requiere mantener existencias de materias 
primas, insumos, producto en proceso y producto 
terminado. La gestión de inventarios permite calcular 
las cantidades óptimas a comprar y almacenar de cada 
uno de los materiales. 
 
Cada uno de los ítems mencionados fue desarrollado en un 
módulo independiente, con sus correspondientes modelos de 
datos, de procesos y de interacción. En la Figura 1 se puede 
apreciar el modelo relacional de datos correspondiente al ítem 3 
(Programación MRP) 
 
 
Figura 1. Entorno de datos del módulo de planificación de 
recursos de manufactura MRP (Fuente: Elaboración propia 
del autor) 
 
Los módulos se implementaron utilizando el entorno de base de 
datos de Visual FoxPro[9]. Todos los módulos tienen opciones 
para cargar datos de formularios interactivos y de formato de 
hoja de cálculo (Microsoft Excel [10]). Algunos módulos como 
el de pronósticos y el de la planeación agregada tienen salida 
gráfica, además de los resultados en informe imprimible y 
salida en formato de hoja de cálculo. 
 
 
3. RESULTADOS 
 
Las aplicaciones de software están compiladas en una suite de 
software llamada ANTERO (Sigla de “Aplicaciones Numéricas 
de Técnicas Enfocadas al Rendimiento de las Operaciones). 
 
El primer módulo corresponde a la gestión de la previsión de la 
demanda mediante los modelos cuantitativos de pronósticos. En 
este módulo se han implementado los modelos de promedios 
móviles simple y doble, así como los modelos de suavización 
exponencial simple, doble, con tendencia (Holt) y con tendencia 
y estacionalidad (Holt-Winters), de manera similar a la expuesta 
en [5]. Cada resultado incorpora la evaluación del error de los 
datos pronosticados con respecto a los datos reales por medio 
del error medio al cuadrado (EMC), diferencia absoluta media 
(DAM), porcentaje medio de error (PME) y porcentaje del error 
medio absoluto (PEMA). El usuario puede digitar los datos 
interactivamente o cargarlos de un archivo de hoja de cálculo, y 
puede modelar los parámetros de los métodos de solución, tales 
como el número de datos a promediar en los promedios móviles 
o los pesos de los componentes en los modelos de suavización 
exponencial. La salida de datos produce un informe imprimible, 
un gráfico y un archivo de hoja de cálculo de Excel [10]. En la 
figura 2 se puede ver un ejemplo del gráfico que genera el 
módulo: 
 
 
 
Figura 2: Gráfico generado en el módulo de Pronósticos 
(Fuente: Elaboración propia del autor). 
 
El segundo módulo corresponde a la Planeación Agregada de 
manera similar a la expuesta en [1]. El usuario digita la 
información relevante de capacidad; política y situación de 
inventarios; máximos permitidos de subcontratación y horas 
extras; y costos de producción, almacenamiento, contratación, 
despido, horas extras, ventas perdidas y subcontratación. 
Adicionalmente, en un cuadro introduce los datos 
correspondientes a la demanda proyectada (pronósticos de 
ventas). Se pueden analizar estrategias de nivelación (solo con 
inventarios o con uso de horas extras), y persecución. 
Adicionalmente se puede generarel óptimo a mínimo costo 
mediante un algoritmo genético. El módulo genera un informe 
imprimible, un gráfico que muestra la progresión que seguirían 
la producción, la demanda y los inventarios durante el periodo 
planificado; y un archivo de Excel [10] con los resultados. En la 
Figura 3 se puede ver la interfaz de captura de datos generales 
del problema. 
 
 
Figura 3: Interfaz de usuario del módulo de planeación 
agregada. (Fuente: Elaboración propia del autor). 
 
El módulo de programación de recursos de manufactura MRP 
sigue la definición de esta técnica expuesta en [1], y requiere la 
digitación del problema en cinco formularios de ingreso de 
datos: el primero para los datos generales del caso a resolver, el 
segundo para la definición de los diferentes componentes, el 
tercero para la definición de la estructura del producto (lista de 
materiales), el cuarto para la situación de inventarios 
(existencias y entregas pre-programadas) y el quinto para la 
programación maestra. Luego de introducida la información se 
puede generar la solución que incluye un informe imprimible 
con los resultados detallados de los cálculos para cada uno de 
los componentes del producto y un archivo de Excel [10]. En la 
Figura 4 se puede apreciar una muestra de la salida, en archivo 
con formato de hoja de cálculo, de los resultados en este 
módulo. 
 
 
Figura 4. Salida en formato de hoja de cálculo del módulo 
de planificación de requerimientos de materiales MRP 
(Fuente: Elaboración propia del autor). 
 
El módulo de secuenciación permite el ingreso de los datos en 
forma interactiva o cargado desde un archivo de hoja de cálculo. 
Implementa las reglas de prioridad más comunes, como se 
exponen en [3]. Permite generar las secuencias de ordenamiento 
de trabajos por criterios como: Orden de llegada (FCFS), 
Tiempo más corto de procesamiento (SPT), Fecha de entrega 
más temprana (EDD), Razón Crítica (CR), Mínima Holgura 
(LS), etc. y los evalúa por Tiempo medio de finalización 
(TMF), Tardanza media y Latencia Media, para que el usuario 
seleccione el que mejor se acomode a sus prioridades. La salida 
de datos incluye un informe imprimible y un archivo de Excel 
[10]. En la Figura 5, se puede apreciar una muestra del informe 
imprimible de resultados generado por este módulo. 
 
 
Figura 5: Salida de resultados del módulo de Secuenciación. 
(Fuente: Elaboración propia del autor). 
 
El módulo de inventarios, incluye algunos de los más comunes 
algoritmos de cálculo de las cantidades óptimas a pedir y de los 
puntos de reorden aplicando modelos tanto determinísticos 
como estocásticos, como se referencian en [6]. La entrada de 
datos y la generación de resultados son interactivas e 
inmediatas. Algunos de los modelos implementados son: Lote 
económico de pedido básico (EOQ), Problema del vendedor de 
periódicos (Newsboy), EOQ de tasa continua, EOQ con 
demanda incierta y reabastecimiento por nivel de servicio. En la 
Figura 6 se aprecia la interfaz interactiva de este módulo. 
 
 
Figura 6. Pantalla interactiva de entrada de datos y 
presentación de resultados del módulo de modelos de 
optimización de inventarios (Fuente: Elaboración propia del 
autor). 
 
Si el lector está interesado en probar la versión beta del 
producto la puede descargar en forma completamente libre 
desde: https://db.tt/mywLrR8I. Además puede descargar un 
breve instructivo desde: https://db.tt/YMDu4egm. 
 
 
4. CONCLUSIONES 
 
En la enseñanza y la práctica de la gestión de producción y 
operaciones, hay una gran cantidad de algoritmos numéricos 
para resolver diferentes problemas tácticos y operativos en la 
planificación de la producción, la logística y otras áreas. 
 
Disponer de herramientas de software para resolver estos 
problemas, ayuda a los estudiantes e ingenieros a ser más 
eficientes y ahorrar tiempo y dinero en comparación con los 
métodos manuales. 
 
El profesor puede utilizar los problemas de escala real para 
capacitar a los estudiantes en una experiencia más cerca de su 
desempeño futuro en la industria. Además, las habilidades 
deseables como: el análisis, el modelado de problemas, la 
creatividad y la simulación son los objetivos más importantes a 
poner a prueba, sin dedicar la mayor parte del tiempo a 
operaciones mecánicas y rutinarias, menos importantes que las 
capacidades intelectuales que utilizará un ingeniero en un 
entorno real. 
 
El producto debe ser mejorado con interfaces más amigables de 
entrada, versiones web o de computación en la nube y otros 
módulos para obtener un conjunto completo de herramientas 
cuantitativas de Programación y Control de la Producción que 
se utilizarán a nivel académico y empresarial para apoyar la 
competitividad en organizaciones industriales, comerciales y de 
servicios. 
 
 
https://db.tt/mywLrR8I
https://db.tt/YMDu4egm
5. REFERENCIAS 
 
[1] Gaither, N. & Frazier, G. (2000): Administración de 
Producción y Operaciones. Cuarta Ed. Thompson 
Editores. 
[2] Schroeder, R. (2005): Administración de Operaciones. 2° 
Edición. Mc Graw Hill. 
[3] Chase, R; Aquilano, N. & Jacobs, R., (2005): 
Administración de la Producción y las Operaciones para 
una ventaja competitiva. McGrawHill. 
[4] Domínguez Machuca, J.A. et. al. (1995). Dirección de 
operaciones. Aspectos tácticos y operativos en la 
producción y los servicios. Mc Graw Hill. 
[5] Hanke, J. E. & Wichern, D. W. (2006). Pronósticos en los 
Negocios, Octava Edición, Pearson Prentice Hall. 
[6] Ballou, R. (2004). Business logistics/supply chain 
management: planning, organizing, and controlling the 
supply chain. Pearson/Prentice: New Jersey. 
[7] Sarache Castro, W.A. (2013). De la logística a la gestión 
de cadenas de abastecimiento. Universidad Nacional de 
Colombia: Manizales. 
[8] Yourdon, E. (1993). Análisis Estructurado Moderno. 
Prentice Hall. México 
[9] Microsoft Visual FoxPro 9.0. (2004). Microsoft 
Corporation. 
[10] Microsoft Excel (1995-2013). Microsoft Corporation. 
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