5. Modelos para la Medicin

5. Modelos para la medicion Productividad puede definirse como la relacin entre la cantidad de bienes y servicios producidos y la cantidad de recursos utilizados. En la fabricacin la productividad sirve para evaluar el rendimiento de los talleres, las maquinas, los equipos de trabajo y los empleados.Productividad en trminos de empleados es sinnimo de rendimiento. En un enfoque sistemtico decimos que algo o alguien es productivo con una cantidad de recursos (insumos) en un periodo de tiempo dado se obtiene el mximo de productos.

Factores internos y externos que afectan la productividad Factores Internos:Terrenos y edificiosMaterialesEnergaMaquinas y equipoRecurso HumanoFactores ExternosDisponibilidad de materiales o materias primasMano de obra calificadaPolticas estatales relativas a tributacin y arancelesInfraestructura existenteDisponibilidad de capital e interesesMedidas de ajuste aplicadas

Los tres enfoques de la productividadMantener igual los resultados y disminuir los recursos.Aumentar la produccin manteniendo los mismos costos. Lo ideal es combinar el aumentar la produccin junto con el disminuir costos, aunque obviamente esto es ms difcil de lograr.

Importancia de la Productividad

La medicin de la productividad en una organizacin puede tener las siguientes ventajas:

Se puede evaluar la eficiencia de la conversin de los recursosSe puede simplificar la planeacin de los recursosLos objetivos econmicos y no econmicos de la organizacin pueden reorganizarse por prioridades.Se pueden modificar en forma realista las metas de los niveles de productividad Es posible determinar las estrategias para mejorar la productividadPuede ayudar a la comparacin de los niveles de productividad entre las empresas de una categora especfica.Los valores de productividad generados despus de una medida pueden ser tiles en la planeacin de los niveles de utilidades en una empresaLa medicin crea una accin competitiva.

Principios que se deben seguir al medir la productividad en una industria.

Cada gerente de departamento debe desarrollar sus propias mediciones.Todas las mediciones de productividad deben estar entrelazadas en forma jerrquicaLas razones de productividad deben de incorporar todas las responsabilidades de trabajo en la medida de lo posible.El inventario puede ser un impedimento o una ayuda para la productividad de una empresa. Muy poco inventario puede conducir a la perdida de ventas, volumen reducido y productividad ms baja; demasiado inventario producir costos ms elevados de capital y menor productividad.

Problemas de mejoramiento de la productividadDesarrollar mediciones de la productividad en todos los niveles de la organizacinEstablecer objetivos para el mejoramiento de la productividad, estos deben ser realistasDesarrollar planes para alcanzar metasPoner en marcha el planMedir los resultados. Este proceso requiere la obtencin de datos y la evaluacin peridica del progreso del alcance de los objetivos.

Cul de los factores incide ms en la productividad?

Tecnologa MaterialesMano de obra directa (MOD)ProductoTareas-proceso.

5.1 Anlisis de sensibilidadDefinicin:En todo proyecto se trabaja con algunos factores sobre lo que se tiene poder de decisin(Variables controlables), y otros sobre lo que solo e puede realizar estimaciones(Variables no controlables).De acuerdo a lo anterior se puede definir al anlisis de sensibilidad como el proceso de medicin de variables que afectan el desarrollo de algn proyecto.

Variables controlables y no controlables al plan:Controlables:PrecioProductoLogsticaPromocin

No controlables CompetenciaConsumidoresEntorno econmico, poltico, legal, etc.

ObjetivoUn anlisis de sensibilidad tiene como finalidad evaluar el impacto que los datos de entrada o de las restricciones especificadas a un modelo definido, tienen en el resultado final o en las variables de salida del modelo, esto es sumamente valioso en el proceso de diseo de productos o servicios y en su anlisis de variabilidad financiera. Este mtodo de evaluacin combinado con las tecnologas de informacin forman una herramienta muy importante para los tomadores de decisiones.

5.2 Simulacin Cuando se evala un proyecto, es complicado tratar de determinar que puede ocurrir en el futuro, y como se van a comportar las distintas variables que forman parte de este. De lo anterior surge la necesidad de construir diferentes situaciones, que pudieran presentarse durante la ejecucin de proyecto. Estas situaciones se relacionan con aspectos econmicos, polticos, sociales, ambientales, legales que afectan de maneras directas la evolucin del proyecto y que lo ponen en riesgo. Una forma de visualizar el comportamiento de estas situaciones, es atreves de ejecucin de simulacin apoyados por hardware y software especializados, que nos permite ver el comportamiento de las variables en un momento y lugar determinado.

Definicin Es una tcnica para ejecutar estudios piloto, con resultados rpidos y a un costo relativamente bajo, esta basado en la modelacin.

La simulacin consiste bsicamente en construir modelos informticos que describen la parte esencial del comportamiento de un sistema de inters, as como en disear y realizar experimentos con el modelo y extraer conclusiones de sus resultados para apoyar la toma de decisiones.

?Qu intenta la simulacin?Descubrir el comportamiento de un sistema

Postular teoras o hiptesis que expliquen el comportamiento observado

Usar esas teoras para predecir el comportamiento futuro del sistema

VentajasLa simulacin hace posible estudiar y experimentar con las interacciones complejas de un sistema dado.A travs de la simulacin podemos estudiar el efecto de cambios ambientales, organizacionales de cierta informacin, en la operacin del sistema.La observacin detallada del sistema simulado nos permite tener una mejor comprensin del mismo.La experiencia al disear un modelo de simulacin para computadora es ms valiosa que la simulacin en s.La simulacin nos permite experimentar con situaciones nuevas, para los cuales no se tiene o hay poca informacin.

DesventajasLos modelos de simulacin para computadora son costosos y requiere tiempo para desarrollarse y validarse.Se requiere gran cantidad de corridas para encontrar soluciones ptimas.Es difcil aceptar los modelos de simulacin.Los modelos de simulacin no son de optimizacin directa (son modelos de anlisis).Se pueden tener restricciones o limitaciones en la disponibilidad del software requerido.