Modelos Para La Medicion

5. Modelos para la Medición

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

Factores internos y externos que afectan la productividad Factores Internos: Terrenos y edificios Materiales Energía Maquinas y equipo Recurso Humano Factores Externos Disponibilidad de materiales o materias primas Mano de obra calificada Políticas estatales relativas a tributación y aranceles Infraestructura existente Disponibilidad de capital e intereses Medidas de ajuste aplicadas

Los tres enfoques de la productividad 

Mantener igual los resultados y disminuir los recursos.



Aumentar la producción manteniendo los mismos costos.



Lo ideal es combinar el aumentar la producción junto con el disminuir costos, aunque obviamente esto es más difícil de lograr.

Importancia de la Productividad

La medición de la productividad en una organización puede tener las siguientes ventajas: 

Se puede evaluar la eficiencia de la conversión de los recursos



Se puede simplificar la planeación de los recursos



Los objetivos económicos y no económicos de la organización 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 productividad



Puede ayudar a la comparación de los niveles de productividad entre las empresas de una categoría específica.



Los valores de productividad generados después de una medida pueden ser útiles en la planeación de los niveles de utilidades en una empresa



La medición crea una acción 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 jerárquica



Las razones de productividad deben de incorporar 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 más baja; demasiado inventario producirá costos más elevados de capital y menor productividad.

todas

las

Problemas de mejoramiento de la productividad 

Desarrollar mediciones de la productividad en todos los niveles de la organización



Establecer objetivos para el mejoramiento de la productividad, estos deben ser realistas



Desarrollar planes para alcanzar metas



Poner en marcha el plan



Medir los resultados. Este proceso requiere la obtención de datos y la evaluación periódica del progreso del alcance de los objetivos.

¿ Cuál de los factores incide más en la productividad? 

Tecnología



Materiales



Mano de obra directa (MOD)



Producto



Tareas-proceso.

5.1 Análisis de sensibilidad 

Definición:

En todo proyecto se trabaja con algunos factores sobre lo que se tiene poder de decisión(Variables controlables), y otros sobre lo que solo e puede realizar estimaciones(Variables no controlables). De acuerdo a lo anterior se puede definir al análisis de sensibilidad como el proceso de medición de variables que afectan el desarrollo de algún proyecto.

Variables controlables y no controlables al plan: Controlables: 

Precio



Producto



Logística



Promoción

No controlables 

Competencia



Consumidores



Entorno económico, político, legal, etc.

Objetivo Un análisis 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 diseño de productos o servicios y en su análisis de variabilidad financiera. Este método de evaluación combinado con las tecnologías de información forman una herramienta muy importante para los tomadores de decisiones.

5.2 Simulación Cuando se evalúa 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 ejecución de proyecto. Estas situaciones se relacionan con aspectos económicos, políticos, sociales, ambientales, legales que afectan de maneras directas la evolución del proyecto y que lo ponen en riesgo. Una forma de visualizar el comportamiento de estas situaciones, es atreves de ejecución de simulación apoyados por hardware y software especializados, que nos permite ver el comportamiento de las variables en un momento y lugar determinado.

Definición 

Es una técnica para ejecutar estudios piloto, con resultados rápidos y a un costo relativamente bajo, esta basado en la modelación.

La simulación consiste básicamente en construir modelos informáticos que describen la parte esencial del comportamiento de un sistema de interés, así como en diseñar y realizar experimentos con el modelo y extraer conclusiones de sus resultados para apoyar la toma de decisiones.

?Qué intenta la simulación? 

Descubrir el comportamiento de un sistema



Postular teorías o hipótesis que expliquen el comportamiento observado



Usar esas teorías para predecir el comportamiento futuro del sistema

Ventajas 

La simulación hace posible estudiar y interacciones complejas de un sistema dado.

experimentar

con

las



A través de la simulación podemos estudiar el efecto de cambios ambientales, organizacionales de cierta información, en la operación del sistema.



La observación detallada del sistema simulado nos permite tener una mejor comprensión del mismo.



La experiencia al diseñar un modelo de simulación para computadora es más valiosa que la simulación en sí.



La simulación nos permite experimentar con situaciones nuevas, para los cuales no se tiene o hay poca información.

Desventajas 

Los modelos de simulación para computadora son costosos y requiere tiempo para desarrollarse y validarse.



Se requiere gran cantidad de corridas para encontrar “soluciones óptimas”.



Es difícil aceptar los modelos de simulación.



Los modelos de simulación no son de optimización directa (son modelos de análisis).



Se pueden tener restricciones o limitaciones en la disponibilidad del software requerido.