Diseño del modelo para la distribución de planta para el proceso de trillado de la empresa Red Ecolsierra
Design of a plant distribution model for the coffee threshing process at the company Red Ecolsierra
Autor
Bedoya Manchego, Camilo Andrés
Cordero Santiago, Andrés David
Orozco Niebles, Angie Saray
Fecha
2022-06-06Resumen
La Red Ecolsierra es una empresa se encarga de producir y comercializar café certificado orgánico en mercados internacionales, ubicada en la ciudad de Santa Marta, Magdalena. Actualmente, la empresa con el fin de minimizar la contratación de servicios tercerizados para el proceso de trillado, adquirió una nueva bodega, la cual requiere de la realización de un modelo para la distribución de planta correspondiente al proceso de trillado, el cual permitirá aumentar la productividad de dicho proceso, teniendo en cuenta factores tales como la cantidad de sacos de café excelso que se planean trillar anualmente y la capacidad instalada de esta nueva bodega. Para el desarrollo del modelo se requiere determinar la ubicación óptima de las zonas claves del proceso, teniendo en cuenta el flujo de materia prima y la secuencia de las etapas de éste. El diseño del modelo consiste en desarrollar alternativas de solución para la distribución de planta, las cuales mediante el método SLP, algoritmo de CORELAP y el método CRAFT, permitan identificar indicadores claves para el proceso, con el fin de seleccionar la alternativa que mejores resultados brindará a la empresa en términos del porcentaje de utilización de espacios, el costo por manejo de material, tiempo en sistema y el porcentaje de adyacencia entre áreas. Para la obtención de éstos indicadores, se implementó la Planeación Agregada de recursos y la simulación del proceso, con el fin de obtener valores cercanos a la realidad que permitan facilitar la decisión. Finalmente, al desarrollarse las alternativas de solución, se implementaron cuatro métodos de comparación, enfocados en los indicadores a evaluar, los cuales dieron como resultado que la alternativa #2 realizada bajo el método SLP posee el mayor porcentaje de utilización de espacio con un 91,1% ocupado, posee el 85,7% de adyacencia entre las zonas y se estiman costos de $241’202.054 por flujo de material, siendo el menor valor obtenido y por ende, esta la mejor opción. The Red Ecolsierra is a company which is in charge of producing and commercializing certified organic coffee in international markets, located in Santa Marta, Magdalena. Currently, in order to minimize the outsourcing of threshing process, the company has acquire a new warehouse, which requires the design of a model for the plant distribution for the threshing process, which will increase the productivity of this process, considering factors such as the amount of bags of excelso coffee that are planned to be threshed annually and the installed capacity of this new warehouse. For the development of the model, it is required to determine the optimal location of the key zones of the process, taking into account the material flow and the sequence of its stages. The design of the model consists of developing alternative solutions for the plant layout, which by means of the SLP method, CORELAP algorithm and CRAFT method, allow identifying key indicators for the process, in order to select the alternative that will provide the best results for the company in terms of the percentage of space utilization, the cost of material handling, time in the system and the percentage of adjacency between areas. To determine these indicators, Aggregate Planning and process simulation were implemented in order to obtain values close to reality that would facilitate the decision making process. Finally, when the solution alternatives were developed, four comparison methods were implemented, focused on the indicators to be evaluated, which resulted in that alternative #2, carried out under the SLP method, has the highest percentage of space utilization with 91.1% occupied, has 85.7% of adjacency between the zones and an estimated costs of $241'202,054 per material flow, being the lowest value obtained and therefore, this is the best option.