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Analítica en Operaciones

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Introducción

La analítica en operaciones se centra en el uso de datos y técnicas analíticas para mejorar la eficiencia y efectividad de las operaciones comerciales. Esto incluye la optimización de procesos, la gestión de la cadena de suministro, la planificación de la producción y la mejora de la calidad. En esta sección, exploraremos cómo la analítica puede transformar las operaciones de una empresa, proporcionando ejemplos prácticos y ejercicios para aplicar los conceptos aprendidos.

Conceptos Clave

  1. Optimización de Procesos: Uso de técnicas analíticas para mejorar la eficiencia de los procesos operativos.
  2. Gestión de la Cadena de Suministro: Análisis de datos para optimizar la logística y la gestión de inventarios.
  3. Planificación de la Producción: Uso de modelos predictivos para planificar la producción de manera eficiente.
  4. Mejora de la Calidad: Aplicación de técnicas analíticas para identificar y corregir problemas de calidad.

Optimización de Procesos

Ejemplo: Análisis de Cuellos de Botella

Un cuello de botella en un proceso es una etapa que reduce la capacidad total del sistema. Identificar y eliminar cuellos de botella es crucial para mejorar la eficiencia operativa.

Ejemplo de Código en Python para Identificar Cuellos de Botella:

import pandas as pd

# Datos de ejemplo: tiempos de procesamiento en minutos
data = {
    'Proceso': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'Tiempo': [10, 20, 5, 15]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Identificar el cuello de botella
cuello_de_botella = df.loc[df['Tiempo'].idxmax()]

print("El cuello de botella es el proceso:", cuello_de_botella['Proceso'])
print("Con un tiempo de procesamiento de:", cuello_de_botella['Tiempo'], "minutos")

Ejercicio: Optimización de un Proceso de Producción

Instrucciones:

  1. Recopila datos de tiempos de procesamiento para cada etapa de un proceso de producción.
  2. Utiliza el código anterior para identificar el cuello de botella.
  3. Propón una solución para reducir el tiempo del cuello de botella.

Solución:

  1. Recopilación de datos (ejemplo):
data = {
    'Proceso': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'Tiempo': [10, 20, 5, 15]
}
  1. Identificación del cuello de botella:
cuello_de_botella = df.loc[df['Tiempo'].idxmax()]
  1. Propuesta de solución: Aumentar la capacidad del proceso B mediante la automatización o la contratación de más personal.

Gestión de la Cadena de Suministro

Ejemplo: Optimización de Inventarios

La gestión de inventarios es crucial para minimizar costos y evitar rupturas de stock. La analítica puede ayudar a determinar los niveles óptimos de inventario.

Ejemplo de Código en Excel para el Modelo EOQ (Economic Order Quantity):

=RAIZ((2*D*O)/H)

Donde:

  • D = Demanda anual
  • O = Costo de realizar un pedido
  • H = Costo de mantener un artículo en inventario por año

Ejercicio: Calcular el EOQ

Instrucciones:

  1. Recopila los datos de demanda anual, costo de pedido y costo de mantenimiento.
  2. Utiliza la fórmula de EOQ para calcular la cantidad óptima de pedido.

Solución:

  1. Datos de ejemplo:

    • Demanda anual (D): 1000 unidades
    • Costo de pedido (O): $50
    • Costo de mantenimiento (H): $2 por unidad por año

  2. Cálculo del EOQ:

=RAIZ((2*1000*50)/2) = 158.11 unidades

Planificación de la Producción

Ejemplo: Modelo de Pronóstico de Demanda

El pronóstico de demanda es esencial para planificar la producción de manera eficiente. Los modelos predictivos pueden ayudar a anticipar la demanda futura.

Ejemplo de Código en Python para un Modelo de Pronóstico Simple:

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing

# Datos de ejemplo: demanda mensual
data = {
    'Mes': ['Enero', 'Febrero', 'Marzo', 'Abril', 'Mayo'],
    'Demanda': [200, 220, 250, 270, 300]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Modelo de suavización exponencial
model = ExponentialSmoothing(df['Demanda'], trend='add', seasonal=None)
fit = model.fit()

# Pronóstico para los próximos 3 meses
forecast = fit.forecast(3)
print(forecast)

Ejercicio: Pronóstico de Demanda

Instrucciones:

  1. Recopila datos históricos de demanda.
  2. Utiliza el código anterior para crear un modelo de pronóstico.
  3. Realiza el pronóstico para los próximos meses.

Solución:

  1. Datos históricos (ejemplo):
data = {
    'Mes': ['Enero', 'Febrero', 'Marzo', 'Abril', 'Mayo'],
    'Demanda': [200, 220, 250, 270, 300]
}
  1. Creación del modelo y pronóstico:
forecast = fit.forecast(3)

Mejora de la Calidad

Ejemplo: Análisis de Pareto

El análisis de Pareto se utiliza para identificar las causas principales de los problemas de calidad. El principio de Pareto sugiere que el 80% de los problemas provienen del 20% de las causas.

Ejemplo de Código en Python para un Análisis de Pareto:

import pandas as pd

# Datos de ejemplo: defectos y su frecuencia
data = {
    'Defecto': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'Frecuencia': [50, 30, 10, 5, 5]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Ordenar por frecuencia
df = df.sort_values(by='Frecuencia', ascending=False)

# Calcular el porcentaje acumulado
df['Porcentaje'] = df['Frecuencia'] / df['Frecuencia'].sum() * 100
df['Porcentaje Acumulado'] = df['Porcentaje'].cumsum()

print(df)

Ejercicio: Análisis de Pareto

Instrucciones:

  1. Recopila datos de defectos y su frecuencia.
  2. Utiliza el código anterior para realizar un análisis de Pareto.
  3. Identifica las causas principales de los defectos.

Solución:

  1. Datos de ejemplo:
data = {
    'Defecto': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'Frecuencia': [50, 30, 10, 5, 5]
}
  1. Análisis de Pareto:
df = df.sort_values(by='Frecuencia', ascending=False)
df['Porcentaje'] = df['Frecuencia'] / df['Frecuencia'].sum() * 100
df['Porcentaje Acumulado'] = df['Porcentaje'].cumsum()

Conclusión

La analítica en operaciones es una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia y efectividad de las operaciones comerciales. A través de la optimización de procesos, la gestión de la cadena de suministro, la planificación de la producción y la mejora de la calidad, las empresas pueden tomar decisiones informadas basadas en datos. Los ejemplos y ejercicios proporcionados en esta sección deben ayudar a los estudiantes a aplicar estos conceptos en situaciones del mundo real.

En la siguiente sección, exploraremos cómo la analítica se aplica en el área de Recursos Humanos.

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