La industria automovilística en Brasil y en todo el mundo ha pasado por un proceso de importantes transformaciones. Específicamente en Brasil, la instalación de nuevos fabricantes de automóviles, la consolidación y desnacionalización de las autopartes y fenómenos como la introducción de motores de bajo cilindraje han traído importantes implicaciones estratégicas para las empresas, así como para sus cadenas de suministro. Teniendo en cuenta estas implicaciones, este artículo pretende comprender las interrelaciones entre la Estrategia de Operaciones (EO) y la Gestión de la Cadena de Suministro (GCS) mediante el análisis de casos prácticos de dos fabricantes de motores brasileños y dos de sus proveedores. Los resultados indican una fuerte interrelación entre las prioridades competitivas y las decisiones en las áreas estructural e infraestructural de las empresas, así como entre los aspectos estructurales y relacionales de las cadenas en las que se insertan. Los fabricantes de automóviles estudiados presentan OE similares, pero sus prioridades y acciones se producen en el contexto de diferentes estructuras de la cadena de suministro y, en consecuencia, a través de diferentes formas de relación. Dada la influencia mutua entre los factores de la OE y de la GCS, así como la dependencia de las elecciones anteriores, se confiere aún mayor complejidad y relevancia estratégica a las decisiones tomadas en ambos ámbitos.1. INTRODUCCIÓNAunque la implantación de las prácticas y la filosofía de la "producción ajustada" constituye un hito en la industria automovilística mundial, ésta ha experimentado importantes transformaciones que, según Salerno et al. (2003), no se limitan a la fabricación ajustada. Brevemente, estos cambios se producen en tres ámbitos principales: la reestructuración interna de la producción mediante la adopción de prácticas ajustadas; la configuración de nuevas relaciones de suministro debido a la formación de bloques comerciales regionales y la introducción de nuevas disposiciones organizativas (modular, condominio industrial, etc.); y los cambios en las actividades de diseño de productos mediante las tecnologías CAD/CAM/CAE y la introducción del concepto de automóvil mundial.Según Humphrey y Salerno (2000), las nuevas inversiones en los mercados emergentes se han convertido en estratégicas no sólo para los fabricantes de automóviles, sino también para los proveedores de primer nivel y las filiales de las empresas transnacionales. En consecuencia, las industrias automovilísticas de estos países se han transformado estructuralmente, tanto en lo que se refiere al número y tamaño de las empresas como al modelo de relaciones entre ellas.En Brasil, con la apertura de la economía, la industria automovilística experimentó una importante reestructuración a partir de 1995, cuando varios fabricantes de automóviles establecieron unidades de producción en regiones sin tradición en el sector automovilístico.

Este artículo propone un nuevo término en Gestión de la Producción: Paradigmas Estratégicos de Gestión de la Fabricación (SMMP). Este nuevo concepto pretende abordar de forma integrada y comparativa los paradigmas de gestión de la fabricación que han surgido a lo largo del siglo XX. Para ello, además de su conceptualización, se identifican cuatro elementos clave comunes a todos los PEGEM: impulsores (las condiciones de mercado que permiten o exigen la implantación de un PEGEM); objetivos de rendimiento (los objetivos estratégicos de producción priorizados por el PEGEM); principios (las ideas que guían el PEGEM); y facilitadores (las herramientas, tecnologías y métodos de cada PEGEM). Las principales aportaciones de este trabajo son: i) presentar un modelo conceptual que relaciona los PEGEM con los objetivos estratégicos de producción; y ii) permitir la comparación y el análisis de los paradigmas de fabricación, facilitando su estudio y aplicación práctica. El modelo propuesto proporciona un tratamiento muy pragmático de las cuestiones estratégicas en el ámbito de la Gestión de la Producción.1. INTRODUCCIÓNDentro de la literatura moderna sobre Gestión de la Producción, son muchos los paradigmas que se presentan para ayudar a las empresas en la difícil tarea de seguir siendo competitivas en el mundo globalizado actual (Gunasekaran, 1999). Algunos ejemplos son: Lean Manufacturing, Responsive Manufacturing, Agile Manufacturing, World Class Manufacturing, Mass Customisation, entre otros conceptos. Preferimos el término Manufactura al de Producción porque está directamente vinculado a la fabricación de bienes y no contempla la generación de servicios.El presente trabajo tiene como objetivo presentar estos principales paradigmas existentes en la actualidad dentro de la Gestión de la Producción, tratándolos de forma integrada y comparativa. Para ello, en este trabajo se propone un nuevo término: Paradigmas Estratégicos de Gestión de la Producción (PEGEM). Este nuevo término aborda de forma conjunta e integrada los nuevos paradigmas existentes dentro de la literatura moderna de gestión de la producción, creando una conceptualización y unos elementos clave (drivers, objetivos de rendimiento, principios y habilitadores) comunes a todos estos paradigmas. A partir de esta nueva conceptualización, los paradigmas de fabricación pueden diferenciarse de otros términos habituales en la literatura, y también permite una comparación entre los propios paradigmas (a la luz de sus elementos clave), facilitando así su estudio y aplicabilidad. Los PEGEM aportan un aspecto estratégico a la fabricación, ya que cada PEGEM está más orientado a determinados objetivos estratégicos de producción. En relación con esta cuestión, proponemos un modelo que identifica los objetivos estratégicos de producción que prioriza cada PEGEM. Este modelo se sitúa en relación con otros dos modelos encontrados en la literatura (Booth, 1996; Fernandes y MacCarthy, 1999).

El principal objetivo de este artículo es definir los Atributos Deseables (DAs) para guiar la autoevaluación de los nuevos Sistemas de Medición del Rendimiento Organizativo (OPMS). En primer lugar, se explican los objetivos de la investigación que condujo a la definición del conjunto de DAs, así como su relevancia, y se presentan el marco teórico y la metodología utilizados. A continuación, se describe cómo se definieron las DA a partir de las distintas características de SMDO identificadas en la literatura sobre el tema. Por último, se presentan algunas conclusiones y sugerencias para futuras investigaciones.1. INTRODUCCIÓNLa evolución de los sistemas de medición del rendimiento organizativo (SGRO) puede dividirse en tres fases distintas. La primera, del siglo XIV al XIX, cuando surgieron las primeras prácticas contables para controlar el proceso de producción y cuando se desarrollaron los primeros sistemas de gestión y control de la producción. La segunda, de principios a mediados de los años 80, cuando la medición del rendimiento pasó a formar parte formalmente del ciclo de planificación y control de las organizaciones y la pirámide de Du Pont fue el principal modelo de SMDO utilizado (Ghalayini y Noble, 1996). La tercera se inició en la década de 1980 y continúa hasta la actualidad, cuando, a partir de las diversas críticas a los modelos tradicionales de SMDO, se han propuesto nuevos modelos con múltiples dimensiones de rendimiento y se han identificado las características necesarias para su eficacia en la literatura sobre el tema.Actualmente, las organizaciones han mostrado interés por los nuevos modelos de SMDO, sin embargo, la gran mayoría ha encontrado dificultades para implantarlos. Alrededor del 70% (setenta por ciento) de los nuevos SMDO implantados no han funcionado correctamente (Neely y Bourne, 2000).Por otra parte, investigadores y profesionales reconocen la autoevaluación organizativa como una de las prácticas más importantes para la difusión e interiorización de los procesos de cambio (Hillman, 1994; EFQM, 1995; Wiele et al., 1995; Wiele et al., 1996; Zink y Schmidt, 1998; Caffyn, 1999; Wiele et al., 2000). A pesar de tal importancia, la autoevaluación de las SMDO ha quedado relegada a un segundo plano. Hasta la fecha, se han realizado pocos estudios para autoevaluar nuevas SMDO. Se ha constatado que la falta de procedimientos de autoevaluación es una de las lagunas en el corpus de conocimientos sobre las OGMD (Figueiredo, 2003).

Para controlar la media y la varianza de un proceso suelen utilizarse dos gráficos de control. En general, el gráfico "Xbar" se utiliza para detectar cambios en la media, y el gráfico R para señalar aumentos de la variabilidad. En este artículo proponemos el uso de un único estadístico y, por tanto, de un único gráfico, como alternativa a la práctica habitual de supervisar los procesos mediante dos gráficos de control. El gráfico propuesto, basado en el estadístico chi-cuadrado no central, ha demostrado ser más eficaz que los gráficos "Xbar" y R. Además, si las decisiones sobre las condiciones de los parámetros del proceso se basan en el historial de observaciones y no sólo en la última observación, el uso del estadístico chi-cuadrado no central es adecuado para la detección de pequeñas perturbaciones. En este estudio también se presentan gráficos de control de medias móviles ponderadas exponencialmente (EWMA) basados en el estadístico Chi-cuadrado no central.1. INTRODUCCIÓNEn los últimos años, se ha prestado mucha atención al estudio de las propiedades conjuntas de los gráficos de control diseñados para supervisar la media y la varianza del proceso. Por ejemplo, Costa (1993), Costa y Rahim (2000, 2001) y Rahim y Costa (2000) han desarrollado modelos económicos para los gráficos conjuntos de Xˉ ar{X}Xˉ y R. Gan (1995) estudiaron las propiedades conjuntas de dos gráficos de control EWMA. Albin et al. (1997) estudiaron los gráficos conjuntos, X y EWMA, para observaciones individuales. Chen et al. (2001) combinaron dos gráficos de control EWMA en uno solo y demostraron que el nuevo gráfico EWMA es eficaz para detectar aumentos y disminuciones de la media y/o la varianza del proceso. Costa (1998 y 1999) estudió los gráficos conjuntos Xˉ ar{X}Xˉ de R con parámetros variables, y Costa y Rahim (2004) estudiaron los gráficos conjuntos Xˉ ar{X}Xˉ de y R con muestreo en dos etapas. Reynolds y Stoumbos (2001) investigaron tres gráficos conjuntos diseñados para controlar la media y la varianza de una variable normal cuando se toma una observación individual en cada instante de muestreo. Consideraron el gráfico de observaciones individuales X en uso conjunto con el gráfico de rango móvil (MR), el gráfico de observaciones individuales X en uso conjunto con un gráfico EWMA, y dos gráficos EWMA en uso conjunto; uno de los cuales utiliza las observaciones directamente, mientras que el otro utiliza la raíz cuadrada de las desviaciones de las observaciones de un valor especificado (valor objetivo). La principal conclusión que puede extraerse de todos estos estudios es que ninguno de los gráficos conjuntos es fiable para identificar el tipo de causa especial. En otras palabras, siempre que se detecta una causa especial, nunca se sabe si dicha causa especial es una causa que sólo modifica la media, o sólo aumenta la variabilidad, o, en el peor de los casos, modifica la media aumentando la variabilidad. Por ejemplo, cuando los gráficos conjuntos de Xˉ ar{X}Xˉ y R están en uso, y el gráfico de Xˉ ar{X}Xˉ señala la presencia de una causa especial, entonces se debe investigar qué parámetro del proceso fue afectado por la causa especial, porque el gráfico de Xˉ ar{X}Xˉ es sensible no sólo a los cambios de la media, sino también al aumento de la variabilidad.​

Las organizaciones que trabajan con tecnologías peligrosas disponen de sistemas de gestión de riesgos que pretenden controlar la aparición y evolución de accidentes y mejorar su seguridad. Estos sistemas se han basado en aspectos físicos, como barreras, equipos y sistemas de protección, cuyo objetivo es evitar la ocurrencia y propagación de accidentes, y en aspectos humanos, como el uso de normas y procedimientos. En este trabajo se analiza el uso de diferentes tipos de procedimientos por parte de los operadores de las salas de control de las centrales nucleares. La metodología utilizada consistió en analizar el trabajo de los operadores durante microincidentes ocurridos en el funcionamiento normal, la parada y la puesta en marcha de una central nuclear, así como el entrenamiento con simuladores. La investigación muestra que la flexibilidad procedimental se produce de forma rutinaria y que las estrategias cognitivas de los operadores pueden explicarse a partir de las limitaciones técnicas, organizativas y culturales del entorno de trabajo. Nuestros resultados indican que los requisitos de competencia que necesitan los operadores de centrales nucleares van mucho más allá de una formación técnica adecuada y de la capacidad de seguir instrucciones escritas.1. INTRODUCCIÓNEste trabajo forma parte de la línea de investigación de Ergonomía y Sistemas Complejos de GENTE/COPPE junto con el Instituto de Ingeniería Nuclear en la perspectiva vinculada a la ergonomía y a la seguridad industrial, que parte de los trabajos de Vidal (1984), en los que se discute la evolución del concepto de causalidad de accidentes, pasando por tesis desarrolladas en diversos sectores industriales, como el petrolífero (Duarte, 1994), y, más recientemente, en el área nuclear (Carvalho y Vidal, 2003, Carvalho, 2003).Según Rasmussen (1998), los accidentes son el resultado de una pérdida de control:"Un análisis detallado de los accidentes graves indica que la coincidencia de los múltiples errores observados no puede explicarse por una coincidencia estadística de sucesos independientes. Es más probable que los accidentes se deban a una migración sistemática hacia los accidentes por parte de una organización que opera en un entorno agresivo y competitivo (...) La seguridad es un problema de control".

En este trabajo se propone un enfoque para optimizar el problema integrado de dimensionamiento y secuenciación de lotes de producción en una empresa del sector de la nutrición animal. Este problema consiste en decidir cuánto producir de cada producto en cada periodo, considerando la secuencia de producción de los lotes, para satisfacer la demanda y minimizar los costes de producción y los inventarios. Una de las mayores dificultades para la programación de la producción en la empresa es integrar estas decisiones, ya que los tiempos de preparación son muy dependientes de la secuencia de producción. El problema se modela mediante programación lineal entera mixta y se resuelve utilizando el lenguaje de modelización GAMS/CPLEX con algunos procedimientos para reducir los tiempos computacionales. Los experimentos realizados con datos reales muestran que este enfoque es capaz de generar mejores resultados que los utilizados por la empresa.1. INTRODUCCIÓNA pesar de sufrir la globalización de los mercados y la situación económica y política nacional, la industria brasileña de nutrición animal ha crecido en los últimos años, por ejemplo, en 2002 creció un 7,17%, con unos ingresos de más de 7.000 millones de dólares (SINDIRAÇÕES, 2003; ANFAL, 2003). La presencia de grandes grupos nacionales y multinacionales ha aumentado la competitividad, obligando a las empresas a buscar continuamente un mejor desempeño operacional. En este contexto, el área de Planificación y Control de la Producción (PCP) desempeña un papel importante.En un ámbito a corto y medio plazo, la toma de decisiones en PCP implica cuestiones como el dimensionamiento, la secuenciación y la programación de los lotes de producción. Estas cuestiones son especialmente complicadas para esta industria debido a algunas peculiaridades, como la alta estacionalidad de los productos y los tiempos de preparación dependientes de la secuencia del proceso de producción. En general, el problema del dimensionamiento de lotes consiste en determinar qué y cuánto producir, ajustando la capacidad de producción a las variaciones de la demanda. Para ello, tiene dos alternativas viables: aumentar la capacidad (por ejemplo, utilizando horas extraordinarias) o adelantar la producción en periodos de holgura (utilizando stocks). El problema de secuenciación y programación consiste en determinar en qué orden producir los lotes para minimizar los tiempos de preparación, que reducen la capacidad de producción (Johnson y Montgomery, 1974; Hax y Candea, 1984; Graves et al., 1993; Gershwin, 1994; Nahmias, 1995).

Descripción física : 32 páginas :ilustraciones a color

Descripción física : 30 páginas :ilustraciones a color ;27 cm

Descripción física : 32 páginas :ilustraciones a color ;27 cm

Descripción física : 30 páginas : ilustraciones a color 30 ; 27 cm