IMULACIÓN Y ESTUDIO ECONÓMICO DEL PROCESO DE …

SIMULACIÓN Y ESTUDIO ECONÓMICO DEL PROCESO DE FABRICACIÓN DE TOLETES, FAROLES Y

BLOQUES ESTRUCTURALES, ANTE PERSPECTIVAS DE CRECIMIENTO EN LA DEMANDA

LUIS FERNANDO MALDONADO U. 199921133

PROYECTO DE GRADO PARA OPTAR POR EL TÍTULO DE INGENIER0 INDUSTRIAL

Profesor Asesor: EDGAR GONZALEZ B.

Departamento de Ingeniería Industrial UNIVERSIDAD DE LOS ANDES

Bogotá, junio de 2004

SIMULACIÓN Y ESTUDIO ECONÓMICO DEL PROCESO DE FABRICACIÓN DE TOLETES, FAROLES Y BLOQUES ESTRUCTURALES, ANTE PERSPECTIVAS DE CRECIMIENTO EN LA DEMANDA

LUIS FERNANDO MALDONADO UMAÑA

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TABLA DE CONTENIDO 1 Introducción....................................................................................................................4

1.1 Introducción .............................................................................................................4 1.2 Antecedentes...........................................................................................................6 1.3 Descripción del Problema......................................................................................9 1.4 Justificación ...........................................................................................................11

2 Marco Teórico ..............................................................................................................12 2.1 Propiedades de la Arcilla .....................................................................................12

2.1.1 Generalidades de la Arcilla ...................................................................12 2.1.2 Propiedades Físicas................................................................................13 2.1.3 Propiedades Químicas y Acción del Calor sobre las Arcillas.....14

2.2 Conceptos Básicos de la Simulación ................................................................15 2.2.1 Sistema del Modelo de Simulación.....................................................17 2.2.2 Componentes del Modelo de Simulación .........................................18 2.2.3 Aplicación de la Simulación de Eventos Discretos en la Manufactura................................................................................................................21

2.2.3.1 Aplicación de la Simulación de Eventos Discretos en la Construcción .............................................................................................................21 2.2.3.2 Aplicación de la Simulación de Eventos Discretos en una Planta de Automotores..............................................................................................................22

2.3 Herramientas Para el Modelo Económico ........................................................24 2.3.1 Valor Presente Neto (VPN) ....................................................................24 2.3.2 Tasa de Descuento (r).............................................................................25

2.3.2.1 Modelo CAPM.........................................................................................25 2.3.2.2 Cálculo del WACC.................................................................................27

3 Análisis Sectorial y Descripción de la Empresa .....................................................29 3.1 Análisis del Sector de la Construcción en Colombia ......................................29

3.1.1 Evolución de la Construcción en Colombia .....................................30 3.1.2 Mecanismos de Fomento a la Construcción....................................39

3.1.2.1 Fomento a la Construcción de Vivienda de Estratos Medio y Alto 39 3.1.2.2 Financiación Para Viviendas de Interés Social.................................42

3.2 La Industria Ladrillera en el Valle del Cauca....................................................45 3.3 Descripción de la Empresa, su Proceso y sus Productos .............................49

3.3.1 Historia y Naturaleza de la Empresa...................................................49 3.3.1.1 Historia.....................................................................................................49

3.3.2 Proceso Productivo.................................................................................51 3.3.2.1 Explotación..............................................................................................51 3.3.2.2 Preparación de Materias Primas .........................................................53 3.3.2.3 Secadero .................................................................................................54 3.3.2.4 Encañe.....................................................................................................55 3.3.2.5 Quema del Ladrillo .................................................................................55 3.3.2.6 Transporte ...............................................................................................57

3.3.3 Descripción de los Productos..............................................................57 3.3.3.1 Bloques Estructurales ...........................................................................58 3.3.3.2 Ladrillo y Fachaleta a la Vista (Toletes) .............................................58



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3.3.3.3 Ladrillos Faroles .....................................................................................58 3.3.3.4 Tejas.........................................................................................................59 3.3.3.5 Adoquines o Pisos .................................................................................59 3.3.3.6 Productos Decorativos y Complementarios.......................................59 3.3.3.7 Bloque-Losa Meléndez .........................................................................60

4 Análisis de los Datos de Entrada del Modelo de Simulación...............................60 4.1 Análisis de los Datos del Área de Moldeo ........................................................61

4.1.1 Distribución de Ladrillos y Fachaleta a la Vista (Toletes) ............62 4.1.2 Distribución de Ladrillos Faroles........................................................63 4.1.3 Distribución de Bloques Estructurales..............................................65

4.2 Análisis de los Datos del Cortador .....................................................................66 4.3 Análisis de los Datos del Brazo de Carga ........................................................68 4.4 Análisis de los Datos del Encañe .......................................................................69

4.4.1 Distribución de los Ladrillos y Fachaleta a la Vista (Toletes) .....69 4.4.2 Distribución de los Ladrillos Faroles .................................................71 4.4.3 Distribución de los Bloques Estructurales.......................................72

5 Desarrollo y Validación del Modelo de Simulación................................................74 5.1 Descripción del Modelo de Simulación .............................................................74

5.1.1 Sistema a Simular (Moldeo, Secador y Horno)................................75 5.1.2 Submodelo: Asignación de Fases de la Producción:....................77 5.1.3 Modelo Principal: Secador y Horno....................................................81 5.1.4 Simplificaciones Para la Simulación del Proceso ..........................87

5.2 Validación del Modelo de Simulación................................................................88 5.2.1 Introducción..............................................................................................88 5.2.2 Validación de un Experto.......................................................................88 5.2.3 Validación Estadística del Modelo de Simulación..........................90

5.2.3.1 Prueba F Para Producción de Toletes ...............................................90 5.2.3.2 Prueba F Para Producción de Faroles ...............................................91 5.2.3.3 Prueba F Para Producción de Bloques Estructurales......................92 5.2.3.4 Prueba t Para Producción de Toletes.................................................92 5.2.3.5 Prueba t Para Producción de Faroles.................................................93 5.2.3.6 Prueba t Para Producción de Bloques Estructurales .......................94

5.3 Intervalos de Confianza de los Datos del Modelo de Simulación.................96 6 Modelo Económico......................................................................................................98

6.1 Descripción del Modelo Económico...................................................................98 6.2 Construcción de los Flujos de Caja ...................................................................99

6.2.1 Opción 1: Estado Actual Asumiendo Costos de Demanda Insatisfecha ............................................................................................................. 100 6.2.2 Opción 2: Aumentar la Capacidad de Producción de la Planta102

6.3 Datos de Entrada del Modelo Económico ..................................................... 103 6.3.1 Supuestos Macroeconómicos........................................................... 104 6.3.2 Supuestos de la Producción.............................................................. 105

7 Análisis de Resultados ............................................................................................ 106 7.1 Resultados del Modelo de Simulación ........................................................... 107 7.2 Resultados del Modelo Económico................................................................. 121

8 Análisis de Alternativas de Aumento de la Capacidad de la Planta ................ 124



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8.1 Situación Financiera de la Empresa ............................................................... 124 8.2 Restricciones de Espacio de la Planta ........................................................... 125 8.3 Restricción de los Tiempos de Implementación de la Expansión del Horno 126 8.4 Restricciones de la Demanda.......................................................................... 127 8.5 Tercera Alternativa: Ampliar la Capacidad del Horno en un 50% ............. 128 8.6 Decisión Más Adecuada a las Condiciones de la Empresa ....................... 129

9 Conclusiones y Recomendaciones ....................................................................... 132



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1 Introducción

1.1 Introducción

La construcción en Colombia es uno de los motores de la actividad económica en

el país. Esta actividad genera el mayor número de empleos en el territorio

nacional, lo que hace que exista un mayor poder adquisitivo por parte de la

población reactivando así otros sectores de la economía del país. Actualmente, la

construcción se está reactivando, llevando a que se demande un mayor volumen

de materiales de construcción. Dentro de estos materiales de construcción se

encuentran los productos cerámicos tales como ladrillos, tejas, adoquines etc.

Como la demanda de estos productos está creciendo, y algunas plantas

desaparecieron durante la recesión, es el deber de las ladrilleras actuales el suplir

la totalidad de la demanda que el mercado exige. Actualmente hay plantas en

donde no se alcanza a suplir la demanda, por lo que tienen que pensar en alguna

forma de ampliar su capacidad de producción.

En este trabajo, lo que se realizará es determinar si la empresa tiene la capacidad

de planta instalada actualmente para suplir la demanda de ladrillos. Se dará una

solución al problema y se evaluará esta solución para determinar si es adecuada o

si es mejor seguir con la planta como venía funcionando y asumir los costos de

demanda insatisfecha. Para lograr el objetivo del trabajo, se realizarán los

siguientes procedimientos:



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• Descripción del Problema: Se define cuál es el problema que se va a tratar en

este documento y se nombran las causas de la generación del problema.

• Análisis de la Construcción. Se realiza un análisis de la construcción en

Colombia para así corroborar las causas que se dan en la descripción del

problema. Adicionalmente se puede observar el crecimiento de la construcción

en los últimos años y algunos de los mecanismos de fomento de la

construcción tanto del Gobierno como del sector privado.

• Descripción de la Empresa: Se presenta una descripción de la empresa y de su

proceso productivo para que el lector conozca un poco de la empresa, de sus

procedimientos y de sus productos.

• Simulación del Proceso Productivo: Se realiza una simulación de parte del

proceso productivo de la empresa para identificar por qué no se cumple con la

demanda esperada de ladrillos. Aquí se identifica cuál es el problema a atacar

y se dará su solución para que la ladrillera pueda cumplir con la nueva

demanda del mercado.

• Modelo Económico: Se realizará un modelo económico en donde se valorará si

vale la pena o no implementar la solución planteada. Básicamente lo que se

realizará es determinar qué es mejor en términos de valor para la empresa,

asumir los costos de demanda insatisfecha o realizar una inversión para suplir

la demanda y aumentar así las ventas de la empresa.

Habiendo realizado los anteriores procedimientos, se concluirá sobre los temas

abordaos en el trabajo y se dará una recomendación a la empresa sobre la acción



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que deben tomar respecto a si se debe ampliar la capacidad productiva de la

planta o si al contrario no es necesario.

1.2 Antecedentes

La empresa se encuentra ubicada en Santander de Quilichao. Esta es una de las

ladrilleras más grandes del occidente de Colombia. Pertenece al Grupo Meléndez

los cuales tienen negocios en el sector agrícola (Venta de caña de azúcar a

ingenios), en inversiones (se encarga de administrar las acciones de este grupo en

otras empresas), construcción (dueños de una constructora) y en el industrial

(Ladrillera Meléndez).

La empresa se creó básicamente para responder a algunas necesidades

insatisfechas de la Constructora. Por el alto volumen de construcción en la primera

mitad de la de los años 90, los costos de compra de ladrillos era bastante altos.

Este ladrillo había que comprarlo a ladrilleras de la región, y había que pagar por

anticipado. Sumado a esto, la demora en las entregas generaba una parálisis en la

construcción lo cual generaba pérdidas.

Actualmente existen 4 grandes ladrilleras que le pueden quitar este segmento del

mercado que está dejando de suplir Ladrillera Meléndez, estas son: Ladrillera

Candelaria, Ladrillera Américas, Ladrillera La Sultana y Ladrillera San Benito.

La composición del mercado de las ladrilleras en Cali, está conformado de la

siguiente manera:



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Tabla 1 Composición del Mercado de las Ladrilleras – Cali, Valle

Composición del Mercado de las Ladrilleras en Cali

32%

16%8%

20%

10%

14%

L. MeléndezL. CandelariaL. AméricasL. La SultanaL. San BenitoOtros

Fuente: Víctor Lazo, Gerente de Ventas Ladrillera Meléndez

Como se puede ver, Ladrillera Meléndez es la que cuenta con una mayor

participación de mercado en Cali, lo que quiere decir que son la ladrillera más

importante en Cali pasando por encima de sus competidores. También se puede

ver que el mercado en Cali está compuesto por varias ladrilleras que pueden

eventualmente satisfacer la demanda que está dejando de satisfacer la empresa.

Esta sería una gran amenaza para esta empresa debido a que si sus clientes se

van a otra ladrillera y perciben un buen servicio y una buena calidad, podrían no

volver a comprarle a la empresa, y de esta forma la empresa empieza a perder

credibilidad del cliente y por ende participación en el mercado.

A continuación, se mostrará un cuadro con el crecimiento del sector de la

construcción por trimestres a partir del III trimestre de 1998 y hasta el I trimestre

de 2003.



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Tabla 2 Variación del área según estados

Obras

Obras en

proceso

Obras

paralizadas

Culminadas Total Nuevas Total Nuevas

III 98 -34.7 -23.4 -69.3 29.2 -15.4

IV -32.3 -37.2 -73.4 39.1 38.2

I 99 -42.3 -44.9 -68.8 46.7 44.1

II -49.6 -41.6 -54.0 37.8 -13.7

III -38.9 -41.5 32.1 33.6 -1.7

IV -29.5 -40.4 -12.3 22.9 -34.2

00 I -36.0 -26.4 0.2 10.9 -50.0

II -35.1 -18.3 12.8 5.4 -37.0

III -15.0 2.1 94.4 -3.6 -32.5

IV -4.3 14.3 39.8 -7.5 -32.8

01 I 15.0 13.0 42.4 -13.7 -38.8

II 42.5 -3.4 16.3 -7.7 9.5

III 4.8 -7.4 -16.7 -2.9 -10.4

IV 22.4 -0.7 40.9 -5.8 -26.7

02 I 8.2 12.5 73.4 0.9 27.6

II 3.5 49.6 86.3 -3.5 -20.0

III 64.6 55.7 113.1 -11.6 -39.9

IV 28.8 60.1 83.0 -12.0 4.6

03 I 33.7 39.2 18.4 -10.7 -18.0



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FUENTE: Departamento Nacional de Planeación.

Como se puede ver, la rata de obras en proceso ha tenido un gran crecimiento a

partir del tercer trimestre de 2002, y esto sumado a que la rata de obras

paralizadas ha venido disminuyendo sustancialmente, han hecho que el sector de

la construcción crezca y por ende la demanda de los materiales de construcción

también crezca a ratas similares a estas ya que son mercados dependientes; la

demanda de materiales de construcción depende de la demanda del sector de la

construcción.

1.3 Descripción del Problema

El problema que se presenta en la empresa, es que su producción actual no

alcanza a cubrir los pedidos actuales. En este momento la fábrica está trabajando

al cien por ciento de su capacidad instalada, y aún así, no alcanzan a cubrir todos

los pedidos que les realizan.

El problema surge gracias a dos eventos: la recesión económica de finales de los

años noventa y a la reactivación que se está dando en el sector de la construcción

en la actualidad, cosa que ha hecho que la demanda de los productos de

construcción vuelva a crecer.

La recesión hizo que muchas pequeñas y medianas empresas quebraran en todo

el territorio nacional debido a que los consumidores no tenían recursos para

comprar. De esto no se salvaron las empresas relacionadas con la construcción.

Al haber una recesión en la construcción, se disminuye la demanda de ladrillos y

tejas, lo que hace que algunas pequeñas y medianas empresas no puedan seguir



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funcionando debido a que no cuentan con el capital suficiente para cumplir con

sus obligaciones, por lo que muchas empresas tomaron la decisión de parar la

producción y cerrar las plantas. A raíz de esto, el número de ladrilleras en el país

disminuyó y solo sobrevivieron las que tenían la capacidad económica para seguir

funcionando en épocas de recesión.

El otro factor que influye a que este problema se genere en la empresa, es que a

principios de 2003 se da una reactivación en la construcción en el territorio

nacional, lo que trae como consecuencia un incremento en la demanda de

materiales de construcción. Al suceder esta reactivación, se cuenta con un menor

número de ladrilleras en el territorio nacional, ocasionando que estas empresas

que sobrevivieron a la recesión son las encargadas de suplir toda la demanda del

sector. En el caso de esta empresa, se ha llegado al punto en que la demanda ya

no se alcanza a suplir, llegando a una primera conclusión que en la planta existe

un cuello de botella. El cuello de botella se encuentra en el área de secado, más

precisamente en la secadora. Este es un cuello de botella debido a que mientras

los hornos y demás estaciones se puede llegar a manipular 8000 ladrillos/día, en

el secado solo se pueden manipular alrededor de 3000 ladrillos/día. Esto da como

resultado un estancamiento en la producción de más o menos 3000 ladrillos

diarios, lo que puede llegar a ser vital para cumplir con la demanda del mercado.

Pero no se debería preocupar solamente en cumplir con la demanda actual,

también se debería pensar un poco hacia el futuro y pensar en una posible

expansión del cubrimiento territorial de la empresa, lo que requeriría un nuevo

aumento en la demanda de productos en la empresa.



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1.4 Justificación

La realización de este trabajo se llevará a cabo debido a que es interesante darse

cuenta que las empresas colombianas no están siempre listas a cambios en la

demanda, son empresas poco flexibles, y cuando aumenta la demanda de sus

productos, les toca dejar de vender porque no pueden cumplir con la nueva

demanda del mercado. Lo que se realizará en este trabajo, es identificar en dónde

se está estancando la producción (Cuello de Botella), encontrarle una solución y

realizar un modelo económico que permita poder evaluar si la solución propuesta

es más rentable que la situación actual de la planta.

En pocas palabras, se quiere ver como una empresa del sector de materiales de

construcción, más concretamente de ladrillos, puede aprovechar las oportunidades

que brinda el mercado, esto sujeto a sus restricciones técnicas y financieras.



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2 Marco Teórico

En este capítulo se busca que el lector conozca la teoría de la producción de los

ladrillos; conocer la teoría acerca de la simulación con sus componentes para que

entienda cuáles son las partes de la simulación y para qué sirven y finalmente,

darle nociones de los cálculos financieros que se realizarán para poder tomar una

decisión en cuanto a la ampliación de la capacidad de producción de la planta.

2.1 Propiedades de la Arcilla

Para poder entender la teoría de la producción de los ladrillos, toca entender la

teoría sobre la arcilla, su composición y sus características físicas, químicas y la

acción del calor sobre estas ya que de estas características es que se puede

entender los procesos que se realizan en la producción de los ladrillos. A medida

que se vaya hablando de las características de los ladrillos, se irá explicando en

qué etapa es vista esta característica.

2.1.1 Generalidades de la Arcilla

La arcilla es el producto de la descomposición de rocas ígneas antiguas. Se

presenta generalmente en terrenos estratificados en capas muy regulares, en

donde su estado puro es el silicato de aluminio (caolín).

Las arcillas pueden ser de dos clases según su lugar de origen:



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• Primarias (residuales): Son aquellas que son formadas donde se desintegró la

roca. Esta clase de arcilla contiene partículas sin ninguna clasificación, desde

partículas caolinizadas hasta fragmentos de roca e incluso algunos minerales.

Como son arcillas heterogéneas, no son muy usadas en la industria de los

ladrillos ya que como se dijo, contiene partículas que pueden alterar las

propiedades físicas y químicas de la arcilla esenciales para la producción de

ladrillos.

• Secundarias (Sedimentarias): Son las que son transportadas de un lugar a

otro. Estas son clasificadas ya que sí se sabe qué contiene y son preparadas

según el tipo de ladrillo que se quiera producir. En la industria ladrillera, esta es

la arcilla que se encuentra en los lechos ya que es una arcilla preparada según

las características que se quiera obtener en la producción de ladrillos y se

prepara por capas de arcilla para que se homogeneice.

2.1.2 Propiedades Físicas

Las propiedades físicas de la arcilla son las que permiten que el ladrillo sea

moldeado, ya que al agregarle agua a la arcilla, lo hace más maleable. A

continuación se describirán las características físicas de la arcilla.

• Elasticidad: La elasticidad en la arcilla es producida cuando se combina esta

con agua. Esta cantidad no puede ser ni mucha ni poca ya que si se le

adiciona mucha agua, la arcilla se vuelve lisa e inmanejable (barro), y si no se

le adiciona casi agua, la arcilla queda muy dura y sería imposible moldearla.

Por eso dependiendo de lo que se quiera realizar con la arcilla, se debe

adicionar la cantidad de agua adecuada.



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• Endurecimiento: El endurecimiento de la arcilla se da cuando es sometida al

calor, por ello es que la arcilla es quemada en el horno a altas temperaturas.

• Color: El color de la arcilla se da por la cantidad de óxidos metálicos que se

encuentre en la mezcla. Los óxidos que son más comunes en las arcillas son

los de hierro por su acción y abundancia. A mayor presencia de óxidos en la

mezcla, al cocerse el ladrillo, presenta una coloración más clara; si la presencia

de óxidos es baja, el ladrillo es más oscuro. La coloración del ladrillo también

depende de si la llama que se utilice para quemarlo es oxidante o reductora,

dependiendo de esto puede tomar colores como al amarillo, rojo, verde o gris.

• Absorción: Las arcillas absorben materiales tales como los aceites, colorantes

e incluso gases.

2.1.3 Propiedades Químicas y Acción del Calor sobre las Arcillas

La propiedad más importante de la arcilla para la industria de la cerámica es la

relacionada con las reacciones efectuadas entre los diferentes silicatos que

contiene la arcilla para formar nuevos compuestos que le dan a la arcilla

características como resistencia, dureza, aumento de densidad y disminución de

absorción.

“La eliminación del agua higroscópica se da a una temperatura de

aproximadamente 100° C, aún no pierde su agua de composición y conserva la

propiedad de dar masas plásticas.

Con una temperatura entre 300 y 400° C el agua llamada de combinación es

liberada, perdiendo la propiedad de dar masas plásticas aunque se le reduzca a

polvo y se le añada suficiente agua.



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Entre 600 y 700° C el agua en la arcilla es totalmente eliminada.

Por la acción del calor entre 700 y 800° C adquiere propiedades tales como

dureza, contracción y sonoridad, la sílice y la alúmina comienzan a formar un

silicato anhidro (Mullita: Al2O3 SiO2). Esta combinación se completa al parecer

entre 1100 y 1200° C.

Hacia los 1500° C aparecen los primeros síntomas de vitrificación.”1

Debido a las distintas características que tiene la arcilla a diferentes temperaturas,

el proceso de cocción se debe manejar llevando una curva de temperaturas, ya

que de esta dependen las características que vaya a tener el producto. Si esta

curva es mal manejada, pueden existir problemas en el ladrillo tales como la

generación de esfuerzos residuales, los cuales le pueden generar grietas a los

ladrillos.

2.2 Conceptos Básicos de la Simulación

La simulación se basa en tratar de imitar el comportamiento de un sistema real

basado en varios métodos; usualmente las simulaciones se hacen en

computadores con las herramientas computacionales adecuadas según el tipo de

simulación que se quiere realizar.

Hoy en día, la simulación es una de las herramientas más usadas para determinar

el comportamiento de los sistemas ya que no interfiere con el funcionamiento del

sistema. Si se quieren realizar cambios por ejemplo en un proceso productivo, no

toca parara toda la producción, luego aplicar los cambios y luego determinar si la

decisión tomada era la correcta. Con la simulación, todos estos cambios se



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pueden realizar sin tener que tocar el proceso en sí, los cambios se hacen y se

analizan en el computador, y solo se aplican a la producción si es que estos

cambios van a dar un cambio significativo en cuanto a los niveles de desempeño

del sistema que se esté estudiando.

Existen varias formas de clasificar los modelos de simulación, una forma de

hacerlo es la siguiente:

- Modelos de simulación estáticos vs. dinámicos: Un modelo de simulación

estático es una representación de un sistema en un instante de tiempo en

particular, o modelos en donde el tiempo no tiene ningún rol. Los modelos

de simulación dinámicos, en cambio, representan un sistema a medida que

este evoluciona con el tiempo.

- Modelos de simulación determinísticos vs. estocásticos: Cuando un modelo

de simulación no contiene ningún componente probabilístico recibe el

nombre de determinístico. Los modelos estocásticos son aquellos en los

que al menos algún componente de entrada es variable.

- Modelos de simulación continuos vs. discretos: El modelo de simulación

continuo se refiere a la simulación de un sistema en donde las variables

cambian continuamente con respecto al tiempo. En cambio los modelos

discretos, se refiere a un sistema en el cual las variables cambian

instantáneamente en distintos puntos en el tiempo.

1 http://www.monografias.com/trabajos14/ladrillocolomb/ladrillocolomb.shtml



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2.2.1 Sistema del Modelo de Simulación

Lo que se quiere simular es lo que se llamará de ahora en adelante como el

“sistema”. “Un sistema es definido a ser una colección de entidades (personas o

máquinas), que actúan e interactúan conjuntamente para lograr un fin lógico.”2 El

sistema siempre va a depender de los objetivos que se planteen para un estudio

específico. El sistema no necesariamente tiene que ser todo el proceso productivo

de una planta, ya que si, por ejemplo, se quisiera simplemente estudiar el sistema

de refrigeración en una planta de productos congelados, no habría que simular la

totalidad del proceso, solamente se modelaría el área de refrigeración de la planta.

En el caso de la empresa, no se realizará la simulación de todo el proceso de

simulación. Sólo se tomará el proceso después de que la arcilla sale del pudridero

hacia la zona de moldeo y hasta que los productos salen del horno. Se empezará

desde la zona de moldeo, porque se observó que siempre va a haber materia

prima disponible para la zona de trituración puesto que los lechos alcanzan a

abastecer una semana de producción. Además, el pudridero (estación anterior a la

zona de moldeo) es una zona de abastecimiento de materia prima preparada lista

para ser moldeada y llevada al horno, por lo que se puede suponer que a la zona

de moldeo nunca le va a faltar materia prima para trabajar y por ello es aquí donde

comienza nuestro sistema. Termina en el área de quema del ladrillo puesto que no

todo la producción es empacada ya que ellos también venden ladrillos en

pequeñas cantidades y deben tenerlos a disposición sin empacar; además, en el

2 Law, Averill; Kelton, W. David. Simulation, Modelling and Análisis (Third Edition). Mc Graw Hill. 2000



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transporte de los productos no hay mayor problema ya que muchos de los clientes

recogen los ladrillos y además la empresa cuenta con una flota de camiones que

puede suplir a los clientes sin ningún problema en los tiempos de entrega.

2.2.2 Componentes del Modelo de Simulación

El modelo de simulación cuenta con muchas piezas sin las cuales el modelo no

podría hacer una mímica del sistema que se esté estudiando. Por ello es que en

este numeral se definirán los componentes más importantes y además se

asignarán las partes o actividades del sistema que pertenecen a cada

componente.

- “Las entidades son los objetos dinámicos en la simulación-son usualmente

creados, se mueven por un rato, y son evacuados del sistema.”3 Estas

“entidades” al entrar al sistema cambian de estados, afectan y pueden ser

afectadas tanto por otras entidades como por el estado en que se

encuentre el sistema. Las entidades deben ser creadas antes de entrar al

sistema, pueden ser creadas tanto por la persona que simula o

automáticamente por la herramienta que se esté usando para simular el

sistema. Para este modelo, las entidades van a ser cada una de las siete

categorías en que se dividen sus productos, ya que estas son las partes

del modelo que van a cambiar cada vez que se procese y salen del sistema

en el momento que estas salen del horno, que es el punto final del sistema

que se está modelando.



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- Los atributos son las características específicas de cada entidad; estas

tienen un valor que no necesariamente es el mismo de entidad en entidad.

Estos atributos son los que individualizan a las entidades ya que los

valores cambian a medida que la entidad también cambia, por ello los

atributos pueden ser el color de la entidad, su tiempo de arribo, su tiempo

de procesamiento etc.

- “Una variable (o variable global) es un pedazo de información que refleja

alguna característica del sistema, sin importar cuántas o qué tipo de

entidades estén alrededor.”4 Las variables no están atadas a ninguna

entidad en particular como pasa con los atributos, pertenecen al sistema en

general, además en el sistema se pueden tener cuántas variables se

necesiten, pero toca tener en cuenta que cada una es única.

- Los recursos, son los medios mediante los cuales se realizan las acciones

necesarias dentro del modelo de simulación para realizar las operaciones

pertinentes para llegar al fin que se busca con el modelo. Los recursos

pueden ser el personal de la fábrica, la maquinaria, el espacio en bodega,

las materias primas etc. “Es mejor pensar que el recurso es dado a la

entidad en vez de que la entidad es asignada a un recurso ya que la

entidad puede necesitar servicios simultáneos de múltiples recursos.”5

- Las colas se crean cuando una entidad no puede pasar de un lugar a otro

debido a que hay otra u otras entidades delante de ella esperando a que

3 Kelton, W. David; Sadowski, Randall; Sadowski, Deborah. Simulation With Arena. Mc Graw Hill, 1998. 4 Ibid. 5 Ibid.



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sean procesadas por un recurso. En la herramienta de programación

ARENA, que es la herramienta por medio de la cual se va a modelar este

sistema, las colas tienen nombres y se les pueden adjudicar capacidades

para representar restricciones de espacio o para adjudicar amortiguadores

en la producción.

- Por medio de los acumuladores estadísticos es que se puede determinar

cómo está el sistema ya que estos acumulan la información que se requiera

para que cuando el sistema deje de correr de los resultados pertinentes al

sistema. Todos los acumuladores deben ser inicializados en cero para que

no afecte los resultados finales de la simulación.

- “Un evento es algo que ocurre en un instante de tiempo (simulado) que

puede cambiar los atributos, las variables, o los acumuladores

estadísticos.”6 Los eventos que ocurren en este el sistema que se va a

modelar son los siguientes:

- Llegada, es cuando entra una entidad al sistema (o recurso) para que esta

sea procesada.

- Salida, que es cuando una entidad es procesada en un recurso y luego

queda libre bien sea para ser procesada por otra máquina o para salir del

sistema.

- Fin, es cuando se acaba la simulación. En este caso se va a simular un año

de producción para determinar si la planta puede suplir la demanda anual

de cada categoría.

6 Ibid.



21/157

- El reloj de simulación es una variable que lleva el tiempo transcurrido en la

simulación. Difiere del reloj de tiempo real puesto que este reloj no lleva

todos los valores en flujo continuo, él salta del tiempo de un evento a otro

para así ahorrarse tiempo ya que entre eventos no acontece nada que

pueda hacer cambiar el sistema que se esté estudiando.

2.2.3 Aplicación de la Simulación de Eventos Discretos en la Manufactura

En esta sección se describirán casos en donde se ha utilizado la simulación de

eventos discretos exitosamente en distintos sectores de la manufactura, para así

poder sustentar el uso de la simulación de eventos discretos en este trabajo. Para

esto, se mostrarán casos de aplicación en la construcción y en la industria

automotriz.

2.2.3.1 Aplicación de la Simulación de Eventos Discretos en la

Construcción

En el paper, Real World Applications of Construction Process Simulation (Halpin y

Martínez) se quiere mostrar que la simulación se puede aplicar exitosamente para

distintos tipos de operaciones de construcción. Más sin embargo, las operaciones

que se pueden simular son aquellas que son cíclicas o repetitivas.

La herramienta utilizada para la simulación de la construcción en esta publicación,

es el PROSIDYC desarrollado conjuntamente entre Dragados y Construcciones

de Madrid España, y la Universidad de Perdue en Estados Unidos. Esta es una

herramienta computacional para el análisis del proceso de la construcción.



22/157

Este programa ha sido utilizado en más de 30 proyectos incluyendo túneles,

represas, proyectos marítimos y autopistas presentando resultados favorables

para los casos en que se ha utilizado. A continuación se presentan unos ejemplos:

• Excavación de Túneles: Fue usada para mejorar las operaciones

considerando el espacio disponible. Se obtuvo mejoras del 20% en los

ciclos de excavación.

• Mejora de la Producción en una Planta de Concreto: Al implementar la

herramienta, y aplicar las mejoras, se aumentó la producción de la planta

en un 30%, pasó de producir 33 metros cúbicos por hora a 43 metros

cúbicos por hora.

• Vertimiento de Cemento en una Represa: La aplicación de PROSIDYC

optimizó todas las actividades que se desarrollaban en cada capa de

cemento.

El uso de esta herramienta de simulación, le ha generado a Dragados mejoras en

la producción que han oscilado entre el 30% y el 200%. Estas mejoras se dan

debido a reducciones en tiempos de entrega y en el aumento de la productividad

por la planificación de las tareas.

2.2.3.2 Aplicación de la Simulación de Eventos Discretos en una Planta de

Automotores

En la publicación, Applications of Discrete Event Simulation in the Design of

Automotive Powertrain Manufacturing Systems (Jayaraman), lo que se quiere

realizar es usar la simulación de eventos discretos para enfocarse en la

producción de el “Tren de Poder” (Powertrain) de los carros que es compuesto



23/157

principalmente por el motor y la transmisión. Se enfocará más específicamente en

el área de la examinación de los motores (toca inspeccionar todos los motores) ya

que es el área más dinámica y además es en la mayoría de los casos el cuello de

botella de la producción. Dado a los altos costos de cada examen, la mejor opción

es la de utilizar la simulación de eventos discretos para ayudar en el diseño y la

optimización de esta área de la producción de la industria automotriz.

La simulación de eventos discretos en este caso fue muy útil en este caso ya que

todos los problemas que surgen en la examinación de los motores se pueden

resolver antes de la implementación de esta área en la producción. Las mayores

ventajas que trajo al implementarse en esta industria es que ahorra tiempo y

gastos muy valiosos en la implementación del modelo en la planta. En este caso,

la simulación fue usada como una herramienta de diseño, depuración de errores y

de toma de decisiones.

Como se pudo observar, la simulación de eventos discretos sirve para la mejora

de los procesos de manufactura y además sirve como herramienta de planeación

y toma de decisiones dentro de las empresas ya que pueden tomarse decisiones

sin tener que hacer modificaciones dentro de la planta que pueden llegar a ser

muy costosas y sin saber con anterioridad qué puede llegar a pasar. Para más

ejemplos de aplicaciones, referirse al apéndice x.



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2.3 Herramientas Para el Modelo Económico

En esta sección, se explicará cómo se calculan el Valor Presente Neto (VPN), el

Costo de Capital y el Cálculo del WACC para poder calcular la tasa de descuento

a la cual se descontarán los flujos de caja que generan las opciones entre las

cuales debe elegir la empresa. Esto es con el fin de que el lector tenga una noción

de estos cálculos para poder entender de dónde salen los resultados del modelo

económico.

2.3.1 Valor Presente Neto (VPN)

El Valor Presente Neto (VPN) es el valor presente de los flujos de efectivo futuros

que un activo puede producir. Como el valor del dinero en el tiempo varía de

periodo a periodo, toca traer los flujos al presente y no simplemente hacer una

suma y resta de los flujos para determinar si un activo está generando valor

(Cuando el VPN es positivo) o si lo está destruyendo valor (VPN negativo).

El VPN se calcula de la siguiente forma:

( )∑= +

=n

tt

t

r

CFVPN

1 1

donde n = vida del activo

CFt = flujo de caja en el periodo t

r = tasa de descuento que refleja el riesgo de la estimación del VPN.

Los flujos de caja de los activos varían de activo en activo según su función, si es

una acción, una máquina, bonos del tesoro etc. Además, la tasa de descuento es

función del riesgo del activo, en donde las tasas altas son las que determinan



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activos más riesgosos, y las tasa bajas son las que describen a los activos menos

riesgosos.

A continuación, se explicará la forma de calcular la tasa de descuento (r).

2.3.2 Tasa de Descuento (r)

Como se venía diciendo en la sección anterior, la tasa de descuento está en

función de riesgo y que a mayor tasa quiere decir que may un mayor riesgo

asociado a esta y viceversa. Para poder determinar la tasa de descuento (r), se

debe conocer con anterioridad el costo de capital (ke), y el costo de la deuda (kd)

para poder sacar un promedio ponderado del costo de capital (WACC), que en

definitiva sería la tasa de descuento.

Para nuestro caso, ke será calculado por medio del modelo CAPM (el cual se

explicará a continuación), y kd es conocido ya que es un dato que nos provee la

empresa. Con estos dos datos, se puede calcular luego el WACC y así obtener la

tasa de descuento a la que se descontarán los flujos que produzcan las dos

opciones.

2.3.2.1 Modelo CAPM

Este es un modelo de riesgo y retorno, en donde el riesgo es medido en términos

de una varianza no diversificable relacionando los retornos esperados a esta

medida. El costo de capital (o equity), es el retorno que los inversores esperan de

una inversión de capital dado el riesgo de la inversión. La forma de calcular el ke

es la siguiente:

( ) pfmfe RRRRk +−+= β



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donde

- Rf es la tasa libre de riesgo. El valor de esta variable es usado como la tasa

de los Bonos del Tesoro de los Estados Unidos debido a que no existe

riesgo de perder valor, es una inversión que siempre va a dar el retorno

esperado debido a la fortaleza de la economía estadounidense.

- Rm, es la tasa de retorno del mercado. Dado que los ladrillos hacen parte

del subsector de materiales para construcción, se va a tomar el retorno de

este sector como la tasa esperada del mercado. Cabe anotar que como se

está tomando como tasa libre de riesgo a la tasa de los bonos del tesoro de

Estados Unidos, el retorno del mercado también se hará en base a datos de

Estados Unidos, y más adelante se le sumará el efecto del riesgo

colombiano.

- (Rm – Rf) es la prima del mercado. Lo que se entiende por esto es lo que

se espera que la tasa de retorno exceda la tasa libre de riesgo. Dentro del

modelo CAPM, se establece que la tasa de retorno (ke) es proporcional a la

prima del mercado y que su factor de proporcionalidad es el riesgo

sistemático del portafolio, β.

- Rp es la tasa de riesgo país. Esta es una prima que se cobra a las

empresas que se encuentran en países donde no hay una estabilidad

política y por ende afecta la estabilidad económica del país y por ende de la

empresa.

- β del riesgo sistemático de la compañía. “El Beta de una firma es

determinado por tres variables: el tipo de negocio en el que se encuentra



27/157

involucrado la empresa, el grado de apalancamiento operativo de la firma, y

el apalancamiento financiero de la empresa.”7 Como el Beta es

independiente de cada firma, la forma de calcularlo en este caso es obtener

el Beta desapalancado del sector (βu) y luego apalancarlo con la relación

Deuda/Equity de la empresa. La forma de calcular el Beta a través del Beta

Desapalancado es la siguiente:

[ ]

−+=

E

Dtu 11ββ

donde t es la tasa impositiva (38% en el caso de Colombia) y D/E es la

relación deuda/capital de la empresa.

Con los elementos explicados anteriormente, se puede calcular el costo de capital

de la empresa, para poder calcular el WACC (promedio ponderado del costo de

capital) para así poder determinar la tasa de descuento, r, de la empresa.

2.3.2.2 Cálculo del WACC

El costo de capital de la empresa (tasa de descuento), es el promedio ponderado

de los costos de los diferentes métodos de financiamiento de la empresa utilizados

para fondearse y así poder cumplir con su normal funcionamiento.

La empresa presenta solo deuda y capital, por ello el cálculo del WACC se realiza

de la siguiente forma:

WACC = ke (E/ [E + D]) + kd (D/ [E + D])

7 Damodaran, Aswath. Investment Valuation (Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset). Wiley Frontiers in Finance. 1996. P. 55



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Donde: WACC es el promedio ponderado del costo de capital

Ke es el costo del equity de la empresa

Kd es el costo de la deuda de la empresa después de impuestos

E/ [E + D] es la proporción de equity con la que cuenta la empresa

D/[E + D] es la proporción de deuda con la que cuenta la empresa

En este caso en particular, el costo de la deuda no se calcula debido a que este

valor nos fue suministrado por la empresa al igual que las proporciones de Deuda

y Equity, por ello no se calculan.



29/157

3 Análisis Sectorial y Descripción de la Empresa

En este capítulo se hablará de la situación actual del sector de la construcción a

nivel nacional ya que la demanda de ladrillos es directamente proporcional a la

construcción de vivienda; dentro de este tema se mostrarán las tendencias y

perspectivas de la construcción en el país además de mostrar como el gobierno y

el sector privado han trabajado conjuntamente para que este sector de la

economía resurja por medio de mecanismos de fomento para la compra de

vivienda. Se realizará una reseña histórica de la industria ladrillera en el Valle del

Cauca para mostrar un poco cómo surge la industria ladrillera en el occidente

colombiano. Finalmente se realizará una descripción de la empresa que contiene

una pequeña reseña histórica, cuál es la naturaleza de la empresa (Misión, Visión,

Objetivos etc.) y el proceso productivo de la planta.

3.1 Análisis del Sector de la Construcción en Colombia

Los ladrillos hacen parte del subsector de materiales de construcción, es por ello

que, con el fin de observar el comportamiento de los materiales de construcción,

se debe realizar un análisis de la construcción en Colombia y cuáles son las

perspectivas de este sector en el futuro. Esto es debido a que la demanda ladrillos

y demás productos de una ladrillera, se comporta de manera proporcional a las

variaciones del sector de la construcción, y por ello es que se estudia este sector

en este capítulo.



30/157

3.1.1 Evolución de la Construcción en Colombia

La economía Colombiana viene recuperándose de una profunda crisis, que

comienza a mediados de la década de los noventa, que perjudicó a todos los

sectores de la economía. La construcción no fue inmune a esta crisis, y a partir de

aproximadamente 1995, las licencias de construcción en cuanto a metros

cuadrados se empieza a disminuir como se puede observar en la Gráfica 1. En

esta gráfica se puede observar que en el año 2000, es el año en el cual el sector

de la construcción toca fondo, ya que las licencias de construcción llegan al

mínimo valor en la historia del sector. Después de tocar fondo, el sector se

empezó a recuperar gradualmente llegando a estar en estos momentos en uno de

los sectores con mayor crecimiento. El crecimiento de este sector en 2003 fue del

19.2% anual, “aportando medio punto porcentual al crecimiento de 3.6% del PIB.”8

Este crecimiento ha hecho que a octubre de 2003 se haya alcanzado a dar

licencias de construcción por aproximadamente 12.5 millones de metros

cuadrados. En Bogotá, Valle y Antioquia, quienes representan dos terceras partes

del área licenciada el crecimiento fue bastante alto. Bogotá representó un

crecimiento de 15.7%, Antioquia el 38.2% y en el Valle el crecimiento fue del

73.6% (cifras de crecimiento anuales a octubre de 2003).

8 Boletín de la Construcción, ANIf, Marzo 2 de 2004.



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Gráfico 1. Metros Cuadrados Licenciados

Debido a esta mejora que se ha venido dando en cuanto a las licencias en metros

cuadrados, hacen pensar que el sector de la construcción seguirá creciendo en el

2004.

Las obras de vivienda en proceso también tuvieron un incremento sustancial con

respecto al año anterior; se incrementaron en cinco de las seis ciudades más

importantes del país (hubo disminución en Barranquilla), representando un

crecimiento del 28% anual. Este crecimiento se dio principalmente por

“consecuencia del auge de la construcción de vivienda dedicada al estrato alto, y,

en menor medida, de la vivienda para el estrato medio. La demanda de esta tipo

de viviendas se vio represada durante la crisis, pero empieza a resurgir el año

pasado por la reactivación económica y también gracias a las cuentas AFC9 que le

traen beneficios tributarios (se les reduce la base gravable de la retefuente) a

quienes compren vivienda. Esto permitió que los hogares con ingresos más altos



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optaran por comprar vivienda. A consecuencia de esta tendencia, la superficie en

construcción de viviendas de estratos altos creció en un 113% en el tercer

trimestre de 2003, y la de estrato medio creció en un 13.8%, y se espera que los

índices para el 2004 sigan creciendo.

La Vivienda de Interés Social (VIS), al contrario de la vivienda de estratos altos,

tuvo una disminución. El área de construcción en proceso de las VIS en 2002 era

de 1.8 millones de metros cuadrados lo que se vio reducido a 1.3 millones de

metros cuadrados en 2003, lo que da como resultado una caída del 31%. Esto se

dio debido a un problema en la asignación de recursos de los subsidios familiares

de vivienda ya que el gobierno tenía una meta de asignar 30,000 subsidios y

finalmente solo otorgó 17,800. Lo mismo ocurrió con las Cajas de Compensación

Familiar ya que de 36,000 subsidios que tenían previsto entregar, solo entregaron

26,000. A consecuencia de la caída en las VIS, el gobierno a finales de 2003 llegó

a un acuerdo con las entidades financieras para que aporten $500,000 millones de

pesos para la financiación de VIS hasta finales de 2005. El gobierno también ha

estudiado y propuesto una nueva reforma a la política de subsidio familiar para

vivienda en donde se tratará de ampliar la cobertura a raíz de una disminución en

los valores de los subsidios, esto para que más gente pueda acceder a tener

vivienda propia. En la Tabla 3 se mostrará el comportamiento de las viviendas de

interés social del II trimestre de 2001 al III trimestre de 2003.

9 Más adelante se tratará el funcionamiento de las AFC.



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Tabla 3 Censo de Edificaciones Trimestral (2001-2003)

II 411 726 252 574 757 100 4 352 1 014 026 199 665 495 473 695 138

III 313 028 449 291 823 070 43 613 1 315 974 102 145 592 260 694 405

IV 608 230 408 136 835 038 34 009 1 277 183 69 477 603 716 673 193

I 492 526 527 814 884 092 48 352 1 460 258 85 752 548 458 634 210

II 508 759 544 636 1 114 984 43 789 1 703 409 127 185 554 983 682 168

III 662 899 687 432 1 085 800 48 354 1 821 586 63 942 573 356 637 298

IV 772 648 516 236 1 045 520 17 742 1 579 498 84 788 565 444 650 232

I 491 831 430 477 1 070 779 32 132 1 533 388 94 444 590 631 685 075

II 665 326 350 379 915 147 64 806 1 330 332 137 473 511 398 648 871

III 579 810 438 909 756 413 73 034 1 268 356 97 720 537 426 635 146

Fuente: DANE

Total

Obras en Proceso

Obras Nuevas

Continúan en proceso

Reinició Proceso

TotalObras Nuevas

Continúan Paralizadas **

* No incluye las obras que estando en todos los censos como inactivas, culminen actividad en el período intercensal .

** No incluye las obras que han presentado inactividad durante todos los censos

Total nacional cinco áreas

urbanas y dos metropolitanas

2001

2002

2003

Obras Paralizadas o inactivas

ESTRUCTURA GENERAL CENSO DE EDIFICACIONES

TIPO DE VIVIENDA VIS - MTROS CUADRADOS

II 2001 - III 2003

Area de influencia Año TrimestreObras

Culminadas *

Nota: Estos datos corresponden al área urbana de Bogotá, área metropolitana de

Medellín, área urbana de Cali, área urbana de Barranquilla, área metropolitana de

Bucaramanga, área urbana de Pereira, y al área urbana de Armenia.

Según esta tabla, se puede ver que el total de obras en proceso en 2003 es

inferior a los datos en 2002 en los trimestres II y III, esto debido a lo explicado

anteriormente de no lograr los objetivos en cuanto la asignación de subsidios de

vivienda. Pero a la vez se observa que hay menos obras paralizadas en 2003,

esto debido a que el número de obras paralizadas antiguas disminuyó y el de las

nuevas paralizadas también con relación al año anterior.

Uno de los aspectos más importantes de la recuperación de la construcción es

que los precios de las viviendas están volviendo a subir después de una gran



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caída sufrida por la recesión económica. “El valor promedio de las transacciones

inmobiliarias aumentó 14% anual en los doce meses acumulados hasta enero

pasado, mientras que, de acuerdo con el Dane, los precios de la vivienda nueva

se incrementaron 2.3% real anual en el tercer trimestre de 2003.”10 En el Gráfico 2

se puede ver como se han venido recuperando los precios de los distintos tipos de

inmuebles a partir del año 2000 después que los precios estaban en caída desde

1995; esto para el caso específico de Bogotá.

Gráfico 2. Índice de Precios de Vivienda Nueva en Bogotá

En el Gráfico 3, se puede observar la variación de los precios de la vivienda a

nivel nacional.

10 Boletín de la Construcción, ANIF, Marzo 2 de 2004.



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Gráfico 3. Variación Mensual de los Precios de Vivienda

ANE-IPC

V a r i a c i ó n M e n s u a l e n l o s P r e c i o s d e l a V i v i e n d a ( E n e 2 0 0 0 - F e b 2 0 0 4 )

0

1

2

3

4

5

6

7

E-00

Ab-00

Jul-00

Oc-0

0E-0

1

Ab-01

Jul-01

Oct-0

1

Ene-02

Abr-02

Jul-02

Oct-0

2

Ene-03

Abr-03

Jul-0

3

Oct-0

3

Ene-04

M e s

Va

ria

ció

n

Var iac ión Mensua l

en los Precios de la

V iv ienda (Ene

2000 -Feb 2004 )

Como se puede observar, el precio de los inmuebles en el territorio nacional ha

venido creciendo. Este crecimiento se ha venido dando desde principios de 2001,

donde se alcanza un crecimiento del 4.83% en enero de ese año. En Enero de

2004, se dio el crecimiento más alto que se haya visto desde antes de 2000, el

crecimiento del precio de las viviendas fue del 6.28%, lo que es muy alentador

para los compradores de casa ya que saben que se valorizará si esta tendencia

sigue.

Este aumento en los precios de los inmuebles es alentador porque indica que

comprar inmuebles en este momento es una muy buena inversión, por lo que

muchos inversionistas al ver esto como una oportunidad, la van a aprovechar,



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muchos inversionistas al ver esto como una oportunidad, la van a aprovechar,

aumentando así la demanda de inmuebles y por ende haciendo que el sector

crezca aun más.

Los costos de la construcción en Colombia también han ido incrementando

también, registrando un crecimiento anual en enero de 2004 de 8.5%, la cifra más

alta en este mes desde 2001. En la Tabla 4 se puede observar el crecimiento del

costo anual a enero de 2004 por grupos que conforman la construcción.

Tabla 4 Crecimiento Costo Anual Por Grupos de la Construcción

Mes Enero

Total ICCV 8.51Materiales 9.56Mano de obra 5.78Maquinaria y equipo 8.47

Variaciones anuales (12 meses) 2004

Fuente: DANE

Como se puede observar en la tabla, el grupo que presentó una mayor variación

fue el de los materiales; esto es debido a que los precios del hierro y el acero han

incrementado, y el sector de la construcción es uno de los compradores más

grandes de estos materiales; se estima que más de la mitad de la demanda de

estos productos es consumida por la construcción. El incremento en los costos de

construcción, hace que los costos de la vivienda nueva también se incrementen

obviamente, pues las constructoras tienen que tratar de mantener su margen de

ganancia para así poder desarrollar más proyectos y poder pagar las

financiaciones de sus proyectos.



37/157

Además de estos indicadores, también tenemos el indicador de créditos otorgados

para la vivienda, en donde se puede vislumbrar que las personas están

comprando casa, esta tendencia se puede ver en el Gráfico 4.

Gráfico 4. Valor Préstamos Entregados y Aprobados Para la Compra de

Vivienda

Fuente: Camacol

Como podemos observar, el otorgamiento de créditos para vivienda ha

incrementado, llegando en 2003 al tope desde el año 2000. Esto se ve reflejado en

la aprobación y entrega de créditos de vivienda ya que la aprobación y entrega de

estos créditos en 2000 era cercana a los $10,000 millones, cifra bastante baja; en



38/157

estos momentos, a Octubre de 2003, se puede ver que la aprobación y entrega de

créditos está cercana a los $ 65,000 millones, lo que representa un incremento

cercano al 550% en cerca de 4 años.

Los materiales de construcción, al igual que la construcción, están en un

crecimiento. Esto es debido a que como son un subsector de la construcción, su

comportamiento es directamente proporcional al sector, por ello, si la construcción

mejora, el sector de materiales de construcción también lo hace. En la Tabla 5 se

puede ver la variación en las ventas de algunos materiales de construcción.

Tabla 5 Variación de las Ventas de Materiales de Construcción

Fuente: Camacol

Como se puede observar, los materiales de construcción han venido creciendo. Se

puede ver que la variación anual de todos los materiales ha subido; la variación



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más baja la representa el Cemento Portland (2.83%) y la más alta está

representada por las Barras para Refuerzo de Concreto 12 mm (32.45%). En esta

tabla, las variaciones que más nos importan son la del Ladrillo Liso #4 y el de las

Tejas Onduladas #6 ya que son productos que produce la empresa y son un

indicador que la demanda de los productos de la compañía está aumentando. Las

variaciones de estos dos productos son bastante buenas ya que la variación del

Ladrillo es de 15.63% y la de la Teja es de 10.05%.

3.1.2 Mecanismos de Fomento a la Construcción

Se sabe que la construcción es uno de los sectores que jalona la economía puesto

que es uno de los sectores que más gente emplea y hace que haya un mayor

poder adquisitivo lo que empieza a hacer que el comercio resurja y con ello la

industria que tiene que producir para suplir la naciente demanda de artículos. Por

esto, el gobierno colombiano ha implementado algunos mecanismos para

fomentar la construcción en el país. En este subíndice se tratará de explicar las

formas que el gobierno ha adoptado para fomentar la construcción de VIS y de

estratos altos.

3.1.2.1 Fomento a la Construcción de Vivienda de Estratos Medio y Alto

Para el fomento de la construcción de vivienda a estratos medio y alto, el gobierno

junto con las entidades financieras crean las cuentas de ahorro para el fomento de

la construcción (cuentas A.F.C.).

Las cuentas A.F.C., son cuentas de ahorros “para el fomento de la construcción, la

cual ofrece beneficios tributarios para quienes destinen su ahorro exclusivamente



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al pago de vivienda. “11 Estas cuentas están dirigidas a personas naturales de

mayoría de edad, asalariadas (o independientes) que por el nivel de ingresos hoy

el gobierno les descuenta la retención en la fuente que hayan adquirido o quieran

adquirir un crédito hipotecario con fecha anterior al 24 de septiembre de 2001.

Los recursos que se ahorren en estas cuentas se deben utilizar para: el pago de la

cuota inicial para la compra de vivienda nueva o usada, más no para la

construcción; y para pagar las cuotas mensuales del crédito hipotecario.

Los beneficios que se obtienen mediante estas cuentas son inmediatos desde el

momento en que se empiece a ahorrar en las cuentas A.F.C. Los beneficios que

se tienen son los siguientes:

• “Si es empleado, se disminuye la base gravable del salario para el pago en la

retención en la fuente.

• Si es independiente y ofrece servicios profesionales, se reduce la retención en

la fuente en el pago de honorarios y comisiones.

• Doble beneficio al poder certificar los intereses de su crédito hipotecario hasta

la suma de $20.400.000 anuales ($1.700.000 mensuales) o la estipulada por la

ley para el año siguiente.

• Si el titular es declarante del impuesto de renta, los ahorros realizados

disminuyen la base gravable para el cálculo del mismo.

• Los rendimientos financieros generados de la retención contingente que sean

destinados para vivienda están exentos de retención en la fuente.”12

11 www.colpatria.com 12 Ibid.



41/157

Estas cuentas son prácticamente para fomentar la construcción de viviendas de

estratos medios y altos puesto que esas son las personas que pagan el impuesto

a la Retención en la Fuente.

Los resultados de esta medida han sido excelentes, pues la construcción de

vivienda de estratos altos aumentó en un 113% y la de estratos medios un 13.8%.

Gráfico 5. Área en Proceso de Construcción por Tipo de Vivienda

Como se muestra en el Gráfico 5, el área en proceso de construcción que más

creció fue el de los estratos altos, esto seguido de los estratos medios. Esto nos

confirma que esta herramienta de fomento tuvo una reacción muy favorable al

nicho que estaba enfocada, ya que las personas de estratos medio y alto, son las

que en este momento más están demandando según el crecimiento en el área de

construcciones en proceso.



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3.1.2.2 Financiación Para Viviendas de Interés Social

El gobierno es consciente que a las personas de escasos recursos les es muy

difícil adquirir casa propia porque o no tienen dinero para la cuota inicial o

simplemente los créditos que ofrecen las entidades financieras son muy caros o

no califican para ello. Por ello, el Gobierno ha decidido destinar unos dineros del

Estado para entregar subsidios a personas que necesiten de ellos para adquirir

vivienda. Estos subsidios los entrega el Gobierno por medio de Fonvivienda o bien

sea por medio de las Cajas de Compensación Familiar.

El proceso de adjudicación de estos subsidios consistía en llenar un formulario,

luego se clasificaba y se ordenaba a las personas de acuerdo a una fórmula que

estaba establecida para luego serle adjudicado y entregado el subsidio. En la

actualidad, el Gobierno ha decidido cambiar este procedimiento y dividirlo en dos

partes. En la primera etapa se preseleccionan a los “postulantes para que estos

soliciten el crédito al sistema financiero.”13 En la segunda etapa, ya cuando se ha

recibido el crédito, se reclama el subsidio en el orden de llegada de la solicitud.

Con esto, el gobierno quiere acercarse a la entrega del 100% de los subsidios que

se tienen planificados. Para lograr un mayor número de subsidios, tanto

Fonvivienda como las Cajas de Compensación han decidido rebajar los montos de

los créditos; para viviendas de valor entre 40 y 50 salarios mínimos, se redujo el

auxilio de 23 a 21 salarios mínimos en Fonvivienda y a 17 salarios mínimos en el

caso de las Cajas de Compensación. “Para las viviendas con valores de hasta 70

salarios mínimos, la propuesta incluye una disminución del valor del subsidio de

13 Boletín de la Construcción, ANIf, Marzo 2 de 2004.



43/157

Fonvivienda de 16 a 14 salarios mínimos y a 12 en los entregados por las cajas de

compensación. Para los hogares que quieran acceder a una vivienda con un valor

de hasta 100 salarios mínimos, la ayuda de Fonvivienda y de las cajas de

compensación se reducirá de 16 a 7 salarios mínimos. Finalmente, para las

viviendas de mayor precio, de hasta 135 salarios mínimos, el subsidio se reducirá

drásticamente, de 10 salarios mínimos a una suma simbólica de un salario

mínimo.”14 Con estas nuevas reformas, el Gobierno quiere focalizar los recursos a

los hogares que cuenten con menos de dos salarios mínimos de ingreso. Con esto

también quieren mejorar la cobertura de los créditos que se otorgaron el año

pasado; se espera que el número de hogares beneficiados se incremente en un

53% en las cajas de compensación (se otorgarían 39,780 subsidios) y un 10% en

el caso de Fonvivienda (otorgando 19,580 subsidios).

Además de estos subsidios, el gobierno ha hecho una fusión con el sistema

financiero para que estos otorguen financiaciones para VIS. Esta forma de

financiación es un crédito otorgado por las entidades financieras con en respaldo

del Fondo Nacional de Garantías (FNG). La razón de ser de este crédito es la de

aumentar la adquisición (compra) de VIS por personas de escasos recursos

económicos y a personas a las que les es difícil comprobar sus ingresos. Este

crédito está dirigido a estas personas, que además pueden ser independientes o

asalariados.

14 Ibid.



44/157

Se cree que la construcción va a seguir en 2004 la tendencia de crecimiento que

ha venido presentando, tal es el optimismo que se pronostica que el sector crecerá

un 10% en 2004. La construcción ha crecido bastante, pero todavía está lejos de

estar al nivel en el que se encontraba en 1994 en donde al finalizar el año el área

licenciada era de 17.2 millones de metros cuadrados, cifra todavía muy alta en

comparación a los 12.5 millones que se presentaron a finales de 2003. Pero si

sigue como va, la construcción puede llegar a este pico o tal vez superarlo ya que

las VIS son un potencial muy alto para explotar, además el Gobierno está

comprometido y empeñado a que crezca el desarrollo de este tipo de viviendas; la

demanda de viviendas de estratos altos también tiene la tendencia a crecer ya que

según se pudo ver el año pasado, son una buena inversión, además, se cuenta

con las cuentas AFC que han ayudado a jalonar el crecimiento de este tipo de

vivienda.

Para finalizar, cabe anotar que la construcción es uno de los motores de la

economía ya que es una de las actividades que más emplea gente directa e

indirectamente. Tan solo el año pasado, se llegó a generar poco más de 387,000

empleos directos. Esto quiere decir que hay más de 387,000 familias nuevas que

cuentan con poder de gasto, cosa que jalona a las demás industrias porque el

consumo nacional se va incrementando, y de esta forma otras industrias tendrán

que emplear más gente para cubrir la demanda y sigue creciendo la economía en

los demás sectores. Por ello el Gobierno ha hecho tanto énfasis en reactivar la

construcción, porque como ya se dijo, es uno de los motores de la economía

colombiana.



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3.2 La Industria Ladrillera en el Valle del Cauca

La industria ladrillera en el Valle del Cauca se puede decir que es reciente

comparada a como se desarrolló en el resto del país. Sus inicios se remontan al

principio del siglo XX; en ese entonces, esta industria era artesanal, la producción

se realizaba en pequeños chircales familiares muy rudimentarios que tenían como

objeto “proyectar la vivienda propia y, posteriormente, terminaban siendo un

patrimonio comunitario debido a su bajo costo económico y a la existencia de

múltiples yacimientos de arcillas nobles que se encuentran principalmente en

Puerto Tejada y Candelaria, lugares en los que se fincó esta industria rudimentaria

que hasta el día de hoy se conserva y, curiosamente, guarda respetuosa tradición

respecto de la explotación de los terrenos y el diseño rústico de las

construcciones.”15 Estos chircales, junto con el aporte de la empresa privada, han

consolidado a esta región como una de las más sobresalientes del país.

La industria ladrillera se empieza a desarrollar a finales de los años 50, en los que

hoy son dos barrios residenciales de Cali: el barrio San Fernando (Tejares de San

Fernando) y el barrio Santa Mónica (Ladrillera Santa Mónica). Estas dos ladrilleras

contaban con un proceso mecanizado, pues contaban con carrileras, vagones de

carga y maquinaria inglesa. Años después, entra en funcionamiento la ladrillera La

Sultana; esta ladrillera fue conformada por el grupo Corona, quien trajo a un

15 Revista Terracota, Febrero de 2003. Pag 17



46/157

técnico francés para que se encargara del montaje de los hornos túnel para la

producción de ladrillos.

Pocos años después, en Bolo (pequeño corregimiento de Palmira), “se empezó a

gestar un proceso de industrialización del ladrillo similar al de Cali, pero con la

particularidad que éste fue la resultante de una sumatoria de esfuerzos

empresariales y comunitarios, los cuales comprendieron la realización de variadas

pruebas y experiencias en torno a la resistencia de los terrenos arcillosos.”16 Esta

industrialización, luego se traslada al municipio de Puerto Tejada y se empieza a

concentrar en este municipio la gran producción de arcillas cocidas artesanal e

industrialmente; es en este municipio donde se empiezan a desarrollar procesos

muy importantes como el de la Ladrillera del Cauca (actualmente Ladrillera

Meléndez) , que inició labores en 1966 con maquinaria italiana Buon Giovanni

importada por el italiano Pietro Luganni, pionero de la mecanización del proceso

artesanal en la región. Ladrillera del Cauca fue adquirida por el grupo Meléndez en

1987.

La mayoría de ladrilleros artesanales del Valle del Cauca desaparecieron debido a

la crisis económica que se dio a finales del los años 90 y principio de esta década.

La mayoría de estos ladrilleros artesanales se encuentran ubicados en Puerto

Tejada y llegaron a producir en 1992, entre el 60% y 70% de la demanda de

ladrillos para mampostería para repello entre 254 productores ubicados entre

Palmira y Puerto Tejada.

16 Ibid



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Los depósitos de arcilla que se encuentran en el Valle del Cauca constan de

excelentes índices de humedad, además se encuentran prácticamente todos los

tipos de arcilla. Estas arcillas, son “óptimas para hacer toda clase de productos

puesto que son muy manejables y tienen una suavidad casi como la de la

mantequilla, toda vez que provienen de depósitos acuíferos del terciario, así que

aparte de secarlas no requieren procesos alternos.”17 Además, para poder contar

con distintas calidades, variedades y coloración de los ladrillos. Por ejemplo, se

trae arcilla de Popayán que contiene bajas concentraciones de óxido de hierro

para poder elaborar productos de coloraciones blancuzcas.

Modernización:

En la década de los 90, muchas ladrilleras en el territorio nacional empezaron

procesos de modernización que consistían prácticamente en la importación de

maquinaria y capacitar al recurso humano (ya que es uno de los recursos más

importantes en una empresa, sino el más importante). El precursor de esta

modernización en el Valle del Cauca fue Ladrillera Meléndez quien inició este

proceso en 1996 con una inversión de US$7 millones confiando en el sector y

teniendo una gran confianza en el futuro del país. Esta inversión se hizo bajo la

Ley Páez, la cual daba beneficios tributarios a quienes invirtieran en los territorios

de Páez y aledaños debido al fuerte terremoto que azotó esta región en 1994.

Al transcurrir el tiempo, han ocurrido eventos que han impulsado la producción

ladrillera en el Valle del Cauca. Uno de estos eventos, fue el desafortunado

17 Ibid. Pag. 18



48/157

terremoto del Eje Cafetero que llevó a que la demanda de los productos

aumentara para la reconstrucción de la zona. Al proceso de modernización que

empezó Ladrillera Meléndez en 1996, le siguieron las demás ladrilleras del Valle

del Cauca tales como San Benito, Terranova, Lago Verde, Candelaria, San

Cristóbal, San Cayetano, Ladrillo Limpio & Acabados y la Sultana.

Además de la modernización en el proceso de producción, las ladrilleras de la

región “han buscado alternativas tales como diversificar la producción, elaborando

nuevas variedades de productos, con el fin de ofrecer más y mejores alternativas

al consumidor final.”18 Esta diversificación se ha venido dando debido a que la

construcción se ha venido concentrando en las viviendas de interés social (VIS) y

en las de estratos altos, en las que se destaca el uso frecuente de productos de

mampostería estructural tal como el bloquelón y el bloque viga que alcanzan

resistencias altas de 200 kilos por centímetro cuadrado.

También se ha tratado de enfocar la producción a los mercados externos para así

poder acceder a estos por medio de las importaciones. Los mercados a los que se

ha logrado tener acceso son, Ecuador, Perú, Panamá, Costa Rica, Puerto Rico y

el Oeste de los Estados Unidos. Penetrar estos mercados es algo muy difícil

debido a las altas exigencias técnicas, de calidad y precio. El penetrar a estos

mercados ha motivado a las ladrilleras a acoplarse a estas normas y tratar de

mejorar la calidad de sus productos. Adicionalmente, se tiene un proyecto de

montaje de puntos de venta conjunto entre las ladrilleras en los países de destino

para así abaratar costos de transporte y almacenamiento.

18 Ibid. Pag. 21



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3.3 Descripción de la Empresa, su Proceso y sus Productos

3.3.1 Historia y Naturaleza de la Empresa

3.3.1.1 Historia

Los inicios de la empresa se remontan a 1966 cuando se funda la Ladrillera del

Cauca. Esta empresa comienza su funcionamiento con maquinaria italiana

importada Buon Giovanni la cual fue importada por el italiano Pietro Luggani quien

fue pionero en la mecanización del proceso de la fabricación de ladrillos en el

Valle del Cauca.

El Grupo Meléndez compra la Ladrillera del Cauca en el año de 1987 y funciona

bajo la razón social de Ladrillera del Pacífico hasta 1994 en donde cambia su

nombre a Ladrillera Meléndez S. A. Bajo los beneficios de la ley Páez. La compra

de la ladrillera por el Grupo Meléndez tuvo como objetivo el de suplir la demanda

de ladrillos de Constructora Meléndez y las demás constructoras del sector.

Desde 1992, la empresa quería invertir en la modernización de la producción de

ladrillos, pero esta inversión tuvo que esperar debido al terremoto que azotó la

zona de Páez. A raíz de este terremoto, se debilitaron las estructuras del horno

Hoffman dejándolo casi en el piso, por lo que se procedió a reconstruirlo casi en

su totalidad. Esto motivó a los directivos a invertir en tecnología de punta

(invirtieron US$7 millones en 1996) aprovechando las ventajas de la Ley Páez,

además de buscar nuevos mercados pues con la inversión que se realizó, se pasó



50/157

de tener una capacidad de producción de 1,600 toneladas a una capacidad de

9,000 toneladas, además se mejoró la calidad y el precio del producto terminado.

Actualmente, la empresa es la ladrillera con mayor participación del mercado en el

Occidente Colombiano con el 32% de las ventas de productos para construcción

(productos de arcilla). Además, ha logrado exportar productos a países tales como

Estados Unidos, Costa Rica, Venezuela y Perú, lo que garantiza la calidad del

ladrillo producido por esta empresa.

La empresa ha estado presente en las principales obras construidas en el sur

occidente colombiano en diferentes sectores tales como el de la educación, salud,

vivienda, religioso e institucional, los cuáles se han decidido por los productos de

esta compañía por su calidad, cumplimiento y precios. A continuación, se

nombrarán algunas de las obras en las que ha estado presente la empresa:

- Universidad Autónoma de Occidente (Cali)

- Universidad Libre, II etapa (Pereira)

- Universidad Icesi (Cali)

- Colegio Stella Maris (Cali y Pasto)

- Universidad Antonio Nariño (Cali y Popayán)

- Colegio Colombo Británico (Cali)

- Hospital Materno Infantil en el Distrito de Aguablanca (Cali)

- Urbanización Carlos Pizarro (Yumbo)

- Urbanización Vallegrande (Buga)

- Urbanización Alaska en Montenegro (Quindío)

- Casas de Jockey Club y Polo Club (Cali)



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- Ampliación Unicentro (Cali)

- Alcaldía de Montenegro (Quindío)

- Planta de Tratamiento de Aguas Residuales, P.T.A.R. (Cali)

- Supermercado la 14 (Tulúa y Av. Pasoancho cali)

- Seminario Mayor San Pedro Apóstol (Cali)

- Mc Donald’s Av. Roosvelt (Cali)

- Laboratorios J.G.B. (Cali)

- Café Aguila Roja de Santander (Quilichao)

- Periódico El Tiempo, Pavco de Colombia (Parque Industrial del Cauca

- Casa Luker (Yumbo)

3.3.2 Proceso Productivo

El proceso de producción en la empresa consiste de 7 pasos los cuales se deben

cumplir para la elaboración de todas las referencias que se producen en la planta.

A continuación se describirán los procesos de producción para la elaboración de

Ladrillos en esta planta.

3.3.2.1 Explotación

La explotación se realiza en la mina de reserva de arcilla a cielo abierto

cumpliendo con las normas ambientales exigidas por el gobierno. Se cuenta con la

licencia expedida por el Ministerio de Minas y Energía, y la licencia ambiental de

la Corporación Regional del Cauca (CRC). La mina esta compuesta por tres tipos

principales de arcilla de acuerdo a su granulometría:

Tipo A: es de color gris o blancuzca y es la más plástica de todas. (60 %)



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Tipo B: es de color rojizo o café oscuro. (30%)

Tipo C: es café claro y es muy arenosa. (10%)

La arcilla de la mina contiene arena, cuarzos y óxidos de hierro, los cuales son los

que le dan el color al ladrillo al ser quemado a cierta temperatura; a mayor

cantidad de óxidos de hierro, el color del ladrillo es más claro y viceversa.

1.1. La retroexcavadora hace el corte de la tierra quitando la capa vegetal y

cortando las capas de arcilla separándolas según su tipo para luego ser

puestas en las volquetas.

1.2. Las volquetas transportan la arcilla para que luego el buldózer las riegue y así

formar los diferentes lechos de arcilla. A la arcilla extraída se le adiciona un

tipo de arcilla traída de puerto tejada (llamada también grava) para lograr la

plasticidad adecuada.

1.3. Estos lechos contienen un 70% de la arcilla de la mina combinada con 30% de

grava para productos distintos a las tejas. Para las tejas se utiliza 100% grava

ya que se requiere que la arcilla sea más maleable y de mejor calidad. Los

lechos se conforman como si se estuviera haciendo un sándwich, primero se

pone una capa de una arcilla y luego una de la otra. Cada lecho tiene un peso

aproximado de 5000ton. A veces es necesario echar en los lechos chamote

(ladrillo triturado) ya que esto ayuda a estabilizar la contracción de los ladrillos

en los hornos.

1.4. Estos lechos deben permanecer en reposo de 4 a 6 meses para que los

elementos orgánicos que vienen en la tierra se descompongan ya que su

presencia no es aconsejable en el proceso de cocción de la arcilla.



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1.5. La arcilla ya mezclada pasa a la zona de preparación de materias primas.

3.3.2.2 Preparación de Materias Primas

Esta zona se divide en dos, la zona de trituración y la zona de moldeo.

Zona de trituración: este proceso es utilizado para depurar más la arcilla con el fin

de eliminar terrones, homogenizar la mezcla y colocar la humedad necesaria

(23%). Como resultado de este proceso se obtiene una arcilla limpia de partes

metálicas (pues encima de las bandas transportadoras se encuentran potentes

imanes que se encargan de eliminar las partículas mecánicas) con más

envejecimiento y una granulometría entre 0 y 5 milímetros.

Se utilizan máquinas como el Rompeterrones, el Homodex y la Amasadora.

En esta zona se realizan los siguientes procesos:

A) Las volquetas transportan la arcilla a la tolva de trituración o desmenuzado

obteniéndose así una arcilla más homogénea y con menos grumos.

B) La arcilla es transportada por una banda hacia el Homodex, esta máquina

forza la tierra para obtener el tamaño adecuado.

C) Luego la arcilla pasa a la máquina Amasadora donde se mezcla con agua

para obtener la humedad necesaria.

D) La arcilla ya lista se almacena en unas bodegas llamadas pudrideros para

que esta se añeje, esto es entre 10 días y 15 días.

Aproximadamente se producen 250 toneladas de trituración en un turno de 10

horas, según la humedad de la arcilla.



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Zona de moldeo.

A) La arcilla es transportada desde el pudridero por medio de unas bandas

mecánicas hacia el Laminador el cual tiene dos cilindros que rotan a

diferentes velocidades con el fin de obtener una granulometría adecuada y

pareja de la arcilla.

B) Luego pasa a la Extrusora la cual por medio de presión y vacío va a dar a

la arcilla la forma requerida. En la extrusora, la cámara de vacío saca el

aire de la arcilla y la presión es impuesta por la cámara de comprensión

para compactar la tierra, esta presión es de 17 a 20 bares. Luego impulsa

la arcilla a través una boquilla que es la que nos da las dimensiones y

conformación del producto. Este producto sale en bloque para pasar luego

al cortador.

C) En el cortador múltiple se cortan los bloques por medio de alambres para

obtener los ladrillos y automáticamente los lleva a la mesa de cargue para

pasar posteriormente a la carretilla de diez pisos que tiene una capacidad

promedio de 1.2 ton.

3.3.2.3 Secadero

Cuando la carretilla mencionada anteriormente se encuentra llena, esta se

transporta a la zona de secadero. Este es un equipo de 72 metros de longitud el

cual saca la humedad que trae el ladrillo después del proceso de extrusión. El

secadero cuenta con tres ductos, cada uno de dos vías y en cada vía transitan 42



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carretillas para un total de 252 carretillas. El ladrillo entra al secadero con un 27%

de humedad y sale con un 1 o 2% de humedad.

La carretilla permanece en el secadero de 24 a 28 horas y sale automáticamente

al proceso de encañe.

3.3.2.4 Encañe

Este proceso consiste en desalojar los ladrillos que se encuentran en las carretillas

y trasladarlos a las vagonetas que son las que van a entrar al horno túnel. Estos

ladrillos son apilados en las vagonetas de forma ordenada según su tipo, lo cual

se hace manualmente con un número de ayudantes entre 3 y 5. El tiempo de

llenado de estas vagonetas es de aproximadamente 40 minutos.

3.3.2.5 Quema del Ladrillo

Este proceso se hace en el horno túnel, el cual es un equipo de trabajo continuo

de 120 metros de longitud. En este horno puede haber hasta 43 vagones a la vez,

cada uno con un peso promedio de 6.3 ton. Para generar calor, el horno cuenta

con 6 carbojets, los cuales inyectan carbón al horno en cuanto se necesite más

calor. El horno túnel consta en su interior de tres partes:

-Precalentamiento: Se tienen los ladrillos a una temperatura de aproximadamente

500°C.

-Cocción: Es donde se cambia la constitución molecular de la arcilla por medio de

calor. Se llega a una temperatura de 930 grados centígrados.

-Enfriamiento.



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Una vez cumplido el ciclo en el horno túnel, el ladrillo sale y pasa a la sección de

empaque por medio de unas pinzas automáticas que cogen bloques de ladrillos de

un metro cúbico aproximadamente.

HORNO TUNEL:

2. EMPAQUE :

En esta sección los bloques de ladrillo son forrados con plásticos termoencogibles

que forman bloques completos.

Una vez empacada, a la paca se le coloca el número, la fecha y el tipo de ladrillo.

En caso que presente material defectuoso lo identifica y llena el reporte de control

de vagonetas y la cantidad de paquetes para patio. Una vez están listas las pacas

el operario de montacargas la lleva al patio y si esta presenta material defectuoso

es llevada nuevamente a la banda para que los operarios seleccionen los ladrillos

buenos.

1.1.2 PRECAMARA

(Alista material) 30°C

PRE

CALENTAMIENTO (Ventilador de tiro) 150°C-500°

1.1.1 FUEGO (Cocción)

930°C

1.1 ENFRIAMIENTO

(Se absorbe aire caliente) 30°c



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La sección de empaque es muy importante porque mediante esos paquetes se

tiene un mejor manejo en la planta, teniendo control en las existencias, evitándose

las pérdidas y disminuyendo los desperdicios.

3.3.2.6 Transporte

Para el proceso de transporte se cuenta con una flotilla de camiones

especializados, los cuales cuentan con grúas que descargan los productos en las

obras.

Este sistema ayudará a disminuir riesgos de pérdidas y desperdicios y agilizará la

operación de descargue.

3.3.3 Descripción de los Productos

La empresa cuenta con 34 referencias de productos, las cuales a su vez están

divididas en 7 categorías: Bloques Estructurales, Ladrillo y Fachaleta a la Vista,

Ladrillos Faroles, Tejas, Adoquines o Pisos, Productos Decorativos y

Complementarios y el Bloque-losa Meléndez.

Esta categorización se realizó teniendo en cuenta el uso de los productos ya que

todos los productos constan de los mismos procesos. Además en cada categoría,

los productos son parecidos y constan de casi exactamente de los mismos

tiempos de maquinado en el proceso de producción, por ello al hacer la

simulación, se simularán las categorías más no cada producto por separado.

A continuación se describirá cada categoría en cuanto a su uso, las referencias

que se encuentran en cada categoría y sus propiedades físicas.



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Para obtener más información de los productos de la empresa, ver el folleto que

se anexa al final de esta entrega.

3.3.3.1 Bloques Estructurales

Tabla 6 Propiedades Físicas de los Bloques Estructurales

LARGO ANCHO ALTOEstructural 14-29 29 14 10 4.5 30Estructural 12-29 29 12 10 3.5 30Estructural 19-29 29 12 19 6.5 17Estructural 12-33 33 11.5 23 8.4 12Estructural 12-24 24 12 6.5 2 53

Dimensiones en centímetrosPRODUCTO

Peso Unidad/kg

Rendimiento por M2

3.3.3.2 Ladrillo y Fachaleta a la Vista (Toletes)

Tabla 7 Propiedades Físicas de los Toletes

LARGO ANCHO ALTOLadrillo Limpio M-10 24 10 6.5 1.8 53Ladrillo Limpio M-12 24 12 6.5 2 53Ladrillo Limpio 10-29 29 10 10 3 30

PRODUCTODimensiones en centímetros Peso

Unidad/kgRendimient

o por M2

3.3.3.3 Ladrillos Faroles

Tabla 8 Propiedades Físicas de los Faroles

LARGO ANCHO ALTOFarol 3-25 25 7 17 2.8 21

Farol 6-30 Estriado 30 10 20 5 15Farol 6-30 Liso 30 12 20 6.5 15

Bloque Viga 30 12 20 6.5 33


Unidad/kgRendimient

o por M2



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3.3.3.4 Tejas

Tabla 9 Propiedades Físicas de las Tejas

LARGO CABEZA COLATeja Caribe o "S" 45 28 28 3 10

Teja Tubo 45 17.5 16 2 14Teja Barril 45 21 19 2 17


Unidad/kgRendimient

o por M2

3.3.3.5 Adoquines o Pisos

Tabla 10 Propiedades Físicas de los Adoquines

LARGO ANCHO ALTOAdoquín en I Vehicular 20 11.5 17 2.4 50Adoquín en I Peatonal 20 11.5 20 1.3 50

Adoquín Modular Vehícular 18 12.5 20 2.4 68Adoquín Modular Peatonal 18 12.5 20 1.3 68


Unidad/kgRendimient

o por M2

3.3.3.6 Productos Decorativos y Complementarios

Tabla 11 Propiedades Físicas de los Productos Decorativos

LARGO ANCHO ALTOCalado # 10 y # 12 19 10 - 12 19 4 25/M2

Alfajías 21 10 6 2 10 MLRompeola Senc. De 6.5 y 13 21.5 6.5 - 13 6.5 1.5 15 - 8 MLRompeola Doble de 6.5 y 13 26 6.5 - 13 6.5 1.5 15 - 8 ML

Cornisas 16 13 8 2.2 13 MLPirlanes 11 11 19 1.6 5ML


Unidad/kgRendimiento



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3.3.3.7 Bloque-Losa Meléndez

Tabla 12 Propiedades Físicas del Bloque-Losa Meléndez

LARGO ANCHO ALTOBloque-Losa Meléndez 80 20 8 12 5.4


Unidad/kgRendimiento

4 Análisis de los Datos de Entrada del Modelo de Simulación

En este capítulo se desarrollará el análisis de los datos de entrada del modelo de

simulación. Para este caso del modelo, los datos de entrada son los tiempos de

demora en las estaciones así como los tiempos de producción en las estaciones,

además están los tiempos de producción por categoría y la tasa de carretillas que

entran al secador y de vagones que entran al horno.

Para lograr un análisis de los datos de entrada, se va a analizar los datos de la

producción en cada recurso para poder determinar la forma en que se distribuye el

trabajo en cada estación de la producción (Las posibles distribuciones se

encuentran en el Anexo 4). Para realizar el análisis de datos se tuvieron en cuenta

las siguientes consideraciones:

• La distribución de las variables se encuentra acotada entre 0 y el valor de la

capacidad máxima de cada recurso (no se puede tener producción negativa

y tampoco se puede producir más del máximo de la capacidad de la

máquina).



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• Las unidades con las que se trabajará será las de toneladas/hora ya que es

la unidad con la que normalmente se trabaja este tipo de industria y

además es la forma en que se contabiliza la producción por estación en la

empresa.

En este capítulo se mostrará además la distribución más apropiada de los datos y

se mostrarán sus parámetros para, en base a ellos, calcular tanto la media como

la varianza de los distintos recursos. Para realizar los ajustes a las distintas

distribuciones, se le realizó la prueba Chi-Cuadrado (Ver Anexo 2) a una serie de

distribuciones para determinar cuál era la que mejor se aplicaba según el mayor p-

value que arrojaba la prueba realizada con Cristal Ball. Además, también se

definirán los demás datos de entrada que fueron dados por la empresa sin

necesidad de realizar ningún ajuste de datos, simplemente son unos datos fijos

suministrados por la empresa.

A continuación se mostrará los resultados obtenidos en cada recurso. Cabe anotar

que hay recursos para los que hay una distribución diferente para cada categoría

de productos ya que hay una diferencia significativa, y también hay recursos en

donde la diferencia no es significativa y por lo tanto la distribución se puede asumir

la misma para todas las categorías.

4.1 Análisis de los Datos del Área de Moldeo

Esta área cuenta con una distribución distinta para cada categoría. Estas

distribuciones con sus respectivos parámetros se muestran a continuación.



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4.1.1 Distribución de Ladrillos y Fachaleta a la Vista (Toletes)

Según se puede observar de los resultados, el moldeo de los faroles se distribuye

beta con parámetros α=10.59 y β=5.04. Esto se puede observar ya que el p-value

para esta distribución fue el más alto tomando un valor de 0.3997 (ver tabla 13).

En el Gráfico 6 se puede observar la forma en que se distribuyen los datos y los

parámetros que los datos arrojaron para esta distribución.

Gráfico 6. Distribución de la Producción de Toletes en el Área de Moldeo

Tabla 13 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Toletes en el Área

de Moldeo



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Distribución P-Value Prueba Chi-CuadradoBeta 0.3997 24.075Normal 0.1009 33.15Logística 0.0045 45.975Gamma 0.0064 43.275Weibull 0.0554 34.725Lognormal 0 66.825Valor Extremo 0 68.325Triangular 0 125.25Uniforme 0 465.075Pareto 0 2558.4Exponencial 0 2486.325

Ladrillo y Fachaleta

Calculando la media y la varianza de los datos nos arroja que:

Media = 18.531 ton/hora

Varianza = 9.827 (ton/hora)^2

4.1.2 Distribución de Ladrillos Faroles






Gráfico 7. Distribución de la Producción de Faroles en el Área de Moldeo



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Tabla 14 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Faroles en el Área

de Moldeo

Distribución P-Value Prueba Chi-CuadradoBeta 0.9218 14.175Normal 0.6254 21.225Logística 0.1898 29.85Gamma 0.0544 34.8Weibull 0.6494 19.875Lognormal 0.0002 56.4Valor Extremo 0 61.425Triangular 0.0144 40.125Uniforme 0 311.4Pareto 0 1480.2Exponencial 0 2204.325

Farol






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4.1.3 Distribución de Bloques Estructurales






Gráfico 8. Distribución de la Producción de Bloques Estructurales en el

Área de Moldeo

Tabla 15 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Bloques

Estructurales en el Área de Moldeo



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Distribución P-Value Prueba Chi-CuadradoBeta 0.8678 12.4Normal 0 68.2Logística 0 82.8Gamma 0 124.7Weibull 0 54.1Lognormal 0 186.3Valor Extremo 0.0124 36.8Triangular 0.1302 26Uniforme 0 171.4Pareto 0 2836.9Exponencial 0 784.8

Estructurales




4.2 Análisis de los Datos del Cortador

En esta área es donde se cortan los productos según sus especificaciones y usos.

Este recurso se distribuye Weibull con parámetros de forma α=4.44 y de escala

θ=12.05 tal y como se puede observar en el Gráfico 9, en donde además se puede

ver la forma de la curva y la acotación de los datos (se encuentran acotados entre

0 y 15 ton/hora). Además, corroborando con la prueba de Chi-Cuadrado se puede

ver que el p-value para esta distribución fue de 0.6222, superior al del resto de las

distribuciones probadas (ver Tabla 16).

Gráfico 9. Distribución de los Tiempos de Atención del Cortador Para Todas

las Categorías



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Tabla 16 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado Para los Tiempos de

Atención del Cortador

Distribución P-Value Prueba Chi-CuadradoBeta 0.2083 28.2Normal 0.4319 24.525Logística 0.0376 37.65Gamma 0 82.95Weibull 0.6222 20.325Lognormal 0 165.525Valor Extremo 0.0007 52.35Triangular 0.0001 58.95Uniforme 0 340.05Pareto 0 4315.65Exponencial 0 1138.525

Cortadora Meléndez

Adicionalmente, se puede estimar la media y la varianza de este recurso, los

cuales son:





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4.3 Análisis de los Datos del Brazo de Carga

En este recurso, lo que se realiza es alistar los productos para que luego sean

llevados al secador para que los productos pierdan cierta cantidad de agua.

Consiste en un brazo mecánico que acomoda los productos en carretillas que

luego son llevadas al secador. Este recurso, al igual que el cortador se comporta

de la misma forma para cada producto, por ello solo hay una distribución. El brazo

de carga se distribuye beta con parámetros α=13.12 y β=7.33 como se puede

observar en el Gráfico 10. Además el p-value para esta distribución es de 0.5445,

que es superior a los de las demás distribuciones como se puede observar en la

Tabla 17.

Gráfico 10. Distribución de los Tiempos de Atención del Brazo Mecánico

Para Todas las Categorías



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Tabla 17 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado Para los Tiempos de

Atención del Brazo Mecánico

Distribución P-Value Prueba Chi-CuadradoBeta 0.5445 21.6Normal 0.2109 29.25Logística 0.0587 35.7Gamma 0.0811 33Weibull 0.1776 29.1Lognormal 0.0018 49.125Valor Extremo 0.0003 54.675Triangular 0 132.225Uniforme 0 524.55Pareto 0 2546.25Exponencial 0 2723.55

Brazo De Carga

Adicionalmente, se puede estimar la media y la varianza de este recurso, los

cuales son:



4.4 Análisis de los Datos del Encañe

En esta estación lo que se realiza es que se ordenan los ladrillos de cierta forma

para entrar al horno, esto para aprovechar el calor y además para que los

productos que vayan a ser empacados no tengan que esperar a enfriarse para ser

empacados. En esta área los tiempos de encañe varían de cada categoría, por

ello se describirá cada distribución según la categoría.

4.4.1 Distribución de los Ladrillos y Fachaleta a la Vista (Toletes)

Según se puede observar de los resultados, el encañe de los toletes se distribuye

Weibull con parámetros de forma α=5.07 y de escala θ=2.19 tal y como se puede

observar en el Gráfico 11. Para verificar la distribución se realizó la prueba Chi-



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Cuadrado, la cual para esta distribución arrojó un p-value de 0.8296, superior al de

las demás distribuciones probadas (ver tabla 18).

Gráfico 11. Distribución de la Producción de Toletes en el Encañe

Tabla 18 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Toletes en el

Encañe

Distribución P-Value Prueba Chi-CuadradoBeta 0.6584 19.725Normal 0.1567 30.9Logística 0.0017 49.275Gamma 0.0016 48.225Weibull 0.8296 16.575Lognormal 0.1359 31.65Valor Extremo 0.0002 56.85Triangular 0.0001 57.9Uniforme 0 382.125Pareto 0 1216.575Exponencial 0 9346.8

Encañe-Tolete

De los datos también se puede inferir la media y la desviación de los datos las

cuales son:



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4.4.2 Distribución de los Ladrillos Faroles

Según se puede observar de los resultados, el encañe de los faroles se distribuye

beta con parámetros α=5.57 y β=1.56 tal y como se puede observar en el Gráfico

12. Para verificar la distribución se realizó la prueba Chi-Cuadrado, la cual para

esta distribución arrojó un p-value de 0.4506, superior al de las demás

distribuciones probadas (ver tabla 19).

Gráfico 12. Distribución de la Producción de Faroles en el Encañe

Tabla 19 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Faroles en el

Encañe



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Distribución P-Value Prueba Chi-CuadradoBeta 0.4506 23.175Normal 0 113.025Logística 0 133.875Gamma 0 168.6Weibull 0 77.1Lognormal 0 225.975Valor Extremo 0.0607 35.55Triangular 0 177.45Uniforme 0 622.35Pareto 0 4577.925Exponencial 0 2463.075

Encañe-Farol


cuales son:



4.4.3 Distribución de los Bloques Estructurales

Según se puede observar de los resultados, el encañe de los bloques

estructurales se distribuye beta con parámetros α=13.10 y β=10.19 tal y como se

puede observar en el Gráfico 13. Para verificar la distribución se realizó la prueba

Chi-Cuadrado, la cual para esta distribución arrojó un p-value de 0.4419, superior

al de las demás distribuciones probadas (ver tabla 20).

Gráfico 13. Distribución de la Producción de Bloques Estructurales en el

Encañe



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Tabla 20 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Bloques

Estructurales en el Encañe

Distribución P-Value Prueba Chi-CuadradoBeta 0.4419 23.325Normal 0.0726 34.725Logística 0.0283 38.85Gamma 0.0892 32.55Weibull 0.1628 29.55Lognormal 0.0027 47.775Valor Extremo 0 88.2Triangular 0 69.9Uniforme 0 392.025Pareto 0 1754.625Exponencial 0 2318.775

Encañe-Estructural


cuales son:





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5 Desarrollo y Validación del Modelo de Simulación

En este capítulo se va a explicar cómo se construyó el modelo de simulación y se

validarán los resultados de estos. Para la validación de los datos del modelo de

simulación, primero se realizará la prueba F para determinar que las varianzas de

los datos del modelo de simulación y los datos reales de producción son iguales.

Al comprobar que las varianzas son iguales, se procede a realizar la prueba T de

dos muestras con varianza desconocida (para realizar esta prueba se asumen

varianzas iguales, por ello la realización de la prueba F), esto con el fin de

comprobar que las medias de ambas muestras (la del modelo y la de la

producción real) son iguales.

Habiendo probado que los datos del modelo de simulación son una válida

representación de los datos reales de la producción en la planta, se procede a

realizar intervalos de confianza para determinar el rango de la producción en la

planta. Estos intervalos de confianza también ayudan a corroborar que el modelo

representa la realidad, ya que se puede verificar mirando si la media real está

contenida dentro de los intervalos de confianza construido con los datos del

modelo de simulación.

5.1 Descripción del Modelo de Simulación

Lo que se quiere realizar por medio del modelo de simulación es determinar por

qué razón es que no se puede cumplir con la demanda de ladrillos que requiere el

mercado. Esto se realiza identificando el cuello de botella de la planta, que es la



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estación que determina la capacidad de producción de la planta debido a que es

una restricción para la producción. Al determinar el cuello de botella con la

simulación, se procede a evaluar la alternativa de aumentar la capacidad de la

planta mediante la ampliación de la capacidad del cuello de botella para poder

cumplir con la demanda de ladrillos que está exigiendo el mercado. Aquí se

determinará en qué cantidad se debe de ampliar la capacidad del cuello de botella

para que la producción de la planta esté acorde con la demanda, esto para luego

determinar el costo de la inversión para poder proceder a determinar la viabilidad

económica del proyecto de ampliación de capacidad del cuello de botella.

5.1.1 Sistema a Simular (Moldeo, Secador y Horno)

Para determinar las fallas en la producción de una planta no es estrictamente

necesario simular la totalidad de la planta ya que normalmente la restricción o

problema se encuentra en un punto específico de la línea de producción. Por esta

razón, en este trabajo se simulará la planta partiendo del moldeo de los ladrillos y

se tomará como salida del sistema la salida de ladrillos del horno. Partiendo de

este sistema, se puede decir que el sistema cuenta con solo tres estaciones, la

estación de moldeo, la de secado y la de horneado. Se partirá de la estación de

moldeo ya que las estaciones anteriores son de preparación de la materia prima, y

en el caso de esta empresa, siempre hay materia prima disponible para la

elaboración de los productos por lo que esto nunca podría ser una restricción

(cuello de botella) para la producción, razón por la cual no aplica para el trabajo

que se está desarrollando. El sistema termina cuando las entidades salen de la

estación de horneado puesto que el paso siguiente es el empaquetado; en el



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empaquetado, no todos los ladrillos se empacan, solo se empaca una pequeña

cantidad que es para cuando se va a transportar el ladrillo por largas distancias

para evitar que se roben los ladrillos y evitar pérdidas de producto por transporte,

ya que al estar empacados es más difícil que los ladrillos lleguen figurados a su

destino final.

A continuación, se describirá cómo funciona el modelo de simulación, empezando

por la descripción del submodelo que asigna las fases de la producción para luego

y se identificarán sus entradas y salidas además de las entidades que se usarán,

las variables y las asignaciones de las entidades.

Gráfico 14. Esquema del Proceso a Simular

MOLDEO ENTRADA MATERIA

PRIMA

SECADOR

ENCAÑE

HORNO

SALIDA A EMPAQUE



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5.1.2 Submodelo: Asignación de Fases de la Producción:

La producción en la empresa se encuentra dividida en fases de producción, en

donde cada fase es el tiempo que dedica la planta para el moldeo de cada uno de

las tres categorías de productos. Se encuentra una fase adicional que es la de

mantenimiento en donde se deja de moldear para poder cambiar los alambres de

corte y hacer mantenimiento a la máquina extrusora. Estas fases a su vez crean

un ciclo que dura exactamente 15 días, el cual termina con la fase de

mantenimiento para luego volver a empezar a producir. Las fases se definen de la

siguiente manera:

- Fase 1: En esta fase se moldean solo productos de la Categoría 1 que es la

de los toletes. Esta es una fase que dura 40 horas durante las cuales solo

se moldean los distintos productos que pertenecen a esta categoría.

- Fase2: Es una fase que dura 10 horas durante las cuales se moldean

solamente productos que pertenecen a la Categoría 2 constituida por los

Faroles.

- Fase 3: Tiene una duración de 104 horas durante solo se moldean

productos de la Categoría 3 la cual la constituyen los Bloques Estructurales.

Esta es la fase que más dura debido a que esta categoría es la que cuenta

con una mayor demanda y para poder suplirla toca producir esta categoría

más horas que las otras dos.

- Fase 4: Esta es la fase de mantenimiento y dónde termina el ciclo de 15

días del que se hablaba anteriormente. Tiene una duración de 8 horas en

donde se hace mantenimiento a los elementos de moldeo (extrusora) y a



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los de corte y brazo mecánico. Durante el mantenimiento, ni el secador ni el

horno se pueden parar debido a que estas estaciones no se pueden apagar

debido a que el periodo de apagar y prender de nuevo estas estaciones

puede tardar hasta tres meses en el caso del horno y de algunos días en el

caso del secador, por ello, estos nunca dejan de trabajar a menos que se

dañen y sea estrictamente necesario apagarlos.

Un ciclo consiste, como ya se dijo anteriormente, de 15 días. Durante estos 15

días, se realiza primero la Fase 1, luego la Fase 2, luego la Fase 3 y no se

devuelve a la Fase 1 sino que se vuelve a realizar la Fase 2. En pocas palabras,

la s Fases 1 y 3 se realizan intercaladamente con una Fase 2 de por medio. La

Fase 2 siempre se encuentra en el intermedio de las Fases 1 y 3 debido a que

para alistar el cambio entre las Fases 1 y 3 dura aproximadamente 2 horas porque

se necesita hacer un cambio de mesa de producción, mientras que la Fase 2

(moldeo de faroles) puede trabajar sin ningún problema con una mesa alterna sin

demora significativa, al realizar esto, se están optimizando los tiempos de

producción ya que se cuenta con 2 horas “extras” para producir. Para entender un

poco mejor este ciclo, se realizará mirar el gráfico 14 Que se presenta a

continuación.

En esta parte del modelo, también se asignan los tiempos de moldeo de las

diferentes categorías, esto para que cuando entren al modelo principal no se

tengan que asignar estos tiempos. El tiempo de moldeo varía de categoría en

categoría ya que la moldeada de las diferentes categorías varía por las



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características de cada ladrillo. El tiempo de moldeo tiene la variable

Tiempo_Moldeo dentro del modelo y se cambia dentro del ciclo dependiendo de la

categoría que se esté moldeando en un momento dado.

El tiempo de Moldeo para la Categoría 1 es: 1/(TM1/CT1).



En donde TMi es la tasa de producción de toneladas/hora de la máquina

extrusora, y CTi es la cantidad de toneladas de producto que caben en un carrito

que posteriormente va a entrar al secador.

Se habla de cantidad de ladrillos que caben en un carrito debido a que este va a

ser el tamaño de lote que se utilizará para poder facilitar la simulación de la

producción de ladrillos. Se tomó toneladas en carrito debido a que después del

moldeo, los ladrillos se tienen que agrupar en carros para poder ser introducidos al

secador.

Gráfico 15. Ciclo del Submodelo Para la Asignación de Fases de la

Producción



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Inicio del

Ciclo

Fase 3 Moldeo Bloque

Fase 4 Mantenimiento

Fase 1 Moldeo Tolete

Fase 2 Moldeo Faroles

Fase 3 Moldeo Bloque


Fase 1 Moldeo Tolete



Ya habiendo terminado este submodelo en donde se determinan las Fases y se

asignan los tiempos de moldeo para las distintas categorías, las entidades

proceden a entrar al modelo principal en donde se terminarán de procesar los

ladrillos.



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5.1.3 Modelo Principal: Secador y Horno

El modelo principal de la simulación del proceso productivo de la empresas

consiste básicamente de recursos claves los cuales son el secador y el horno.

Esto es debido a que estos recursos son los que definen la capacidad y velocidad

de flujo de la producción de ladrillos. Dentro de esta sección se explicará cómo se

desarrolló el modelo, qué variables se utilizaron y cuáles van a ser los datos de

salida del modelo.

La entrada del modelo son la cantidad de carritos de cada categoría, dependiendo

del turno en que se encuentre, que son moldeados. Al entrar al modelo, hay un

árbol de decisión que determina de qué Fase proviene el producto para así poder

asignarle las características propias de cada Categoría. Aquí se asignan:

- Cat: que es la categoría a la que pertenece cada producto. 1 es para

Toletes, 2 es para Faroles y 3 para Bloques Estructurales.

- TiempoMC: Esta variable es el tiempo que toma un “carrito” en pasar por el

Corte y un Brazo Mecánico que es el encargado de acomodar los ladrillos

en las Carretillas que van a entrar al secador.

- TiempoTi: Va a ser la variable que contabiliza el tiempo de flujo de la

Categoría i. Esta variable se inicia con el reloj de simulación (en tnow) para

que tome el tiempo de flujo del producto desde que empieza a producirse.

- TiempoG: Este va a ser un tiempo global. Con esto lo que se quiere decir

es que va a ser la variable en donde se va a contar el tiempo total de la

producción de un carrito independiente de qué producto sea. Esto para



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poder sacar un promedio del tiempo de flujo de la producción en la planta.

Este tiempo al igual que TiempoTi se inicializa con el reloj de simulación

(tnow) en aras de poder tomar la totalidad del tiempo de flujo desde que la

entidad entra al sistema hasta que sale de él.

Luego de asignar los valores en el árbol de decisión, viene un bloque de demora

(Delay) en donde se le introduce como parámetro la variable TiempoMC que,

como ya se dijo, es la demora de procesar una entidad en el corte y el brazo

mecánico que ocurren antes de dirigirse la producción hacia el secadero.

Al finalizar esta demora, la entidad se dirige hacia el secadero, pero antes de ello,

si el secador se encuentra lleno, la entidad debe realizar una cola antes de entrar

al secador, esta cola se llama Secado_Queue. En esta cola, se acumulan el

número de carretillas que están en espera de ser atendidos en el secadero el cual

tiene una capacidad específica y al que entran cierta cantidad de carretillas por

hora. A la estación Secador, le entra una carretilla cada 1/Carritos_Secado horas,

donde Carritos_Secado es el número de carretillas que le entran al secador en

una hora. Luego de que una carretilla de ladrillos entre al Secador, ésta incurre en

una demora Dur_Secado que es el tiempo requerido para que los ladrillos

adquieran ciertas características físicas para poder continuar con el proceso

productivo.

Al finalizar de procesarse una carretilla en el Secador, la entidad vuelve a pasar a

otro árbol de decisión. En este árbol se vuelve a separar las entidades por

categoría, esto para darle unas nuevas características a las entidades antes de



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entrar al horno. Esta distinción se realiza prácticamente porque los tiempos de

encañe para cada una de las tres categorías son distintos, por eso toca asignarle

estos tiempos. Luego de asignar los tiempos de encañe por Carretilla, lo que se

realiza es agrupar seis carretillas, esto es debido a que cada vagón que va a

entrar al horno tiene una capacidad de seis carretillas.

Después de haber realizado el encañe de los ladrillos, el vagón pasa al horno,

siempre y cuando no haya otros vagones, de lo contrario pasa al final de la cola

llamada Horno_Queue. Las entidades entran al horno a una tasa de

1/Vagon_Horno, en donde la variable Vagon_Horno es el número de vagones que

pueden entrar al horno en una hora. Al entrar el vagón en el horno, se incurre en

una demora de Dur_Horno que es el tiempo necesario para que los ladrillos

puedan adquirir las características de dureza deseadas para que tengan una

excelente calidad. Al salir del horno los ladrillos, y para términos de contabilización

de resultados, los vagones se vuelven a dividir en carretillas.

Al haber separado los vagones en carretillas, se vuelve a realizar un árbol de

decisión por categoría para asignar la variable que arrojará la cantidad de

toneladas producidas por cada categoría. Esta variable es llamada ProdTi, en

donde 1=Toletes, 2=Faroles y 3=Bloques Estructurales. Este resultado es

necesario en nuestro modelo debido a que se está tratando de comprobar si la

capacidad de producción actual de la planta es lo suficiente como para poder

suplir la demanda del mercado. Además en este árbol, se hace que se

contabilicen los tiempos TiempotTi y TiempoG para poder tener un resultado sobre

los tiempos de flujo de los productos y el total; esto se hace por medio del uso del



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bloque Tally. Al haber puesto a contabilizar los tiempos, se hace un Release para

que la entidad salga del sistema.

Los resultados que nos botará el modelo son los siguientes:

- ProdTi: Es la cantidad de toneladas producidas por la empresa, por

categoría, en el periodo de tiempo que se quiera obtener este resultado.

Para este caso específico, se está tomando la producción de un mes

debido a que la producción de la planta se tiene mensualmente para poder

corroborar los resultados frente a la realidad.

- TiempoTi: Es el tiempo que demora una entidad desde que entra al sistema

hasta que sale del mismo. Este tiempo es distinto dependiendo de la

categoría (1=Toletes, 2=Faroles y 3=Bloques).

- TiempoG: Es el tiempo promedio que toma producir una entidad desde que

esta entra hasta que sale del sistema.

- Cola Secador: Es la cola promedio de entidades que hay antes de que

estas entren al secador para ser procesadas.

- Cola Horno: Es la cola promedio de entidades que hay antes de que estas

entren al horno para ser procesadas.

- Utilización Secador: Es el porcentaje de ocupación del secador. Nos indica

qué tan ocupado se mantiene el secador procesando entidades durante el

periodo de estudio.

- Utilización Horno: Es el porcentaje de ocupación del secador. Nos indica

qué tan ocupado se mantiene el horno procesando entidades durante el

periodo de estudio.



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Al haber recopilado los resultados anteriores, se procede a corroborar que los

resultados arrojados por el modelo se asemejen a la realidad de la planta para

luego determinar si la planta tiene la capacidad de poder suplir la demanda.

Para mayor información sobre la construcción del modelo, referirse al Anexo 1

donde se encuentra el código SIMAN de la simulación del proceso.

Gráfico 16. Diagrama de Flujo del Modelo de Simulación



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Inicio

Moldeo: Entran cantidad de carretillas. Se asignan variables de tiempo. Cada categoría tiene su tiempo de moldeo.

Corte y Brazo Mecánico: Se cortan los ladrillos y se meten a las carretillas. Los tiempos de servicio son los mismos para las tres categorías.

Secadero: Si el secadero está lleno, las carretillas hacen cola hasta que sean atendidas. El tiempo de demora es el mismo para todas las categorías.

Encañe: Se agrupan 6 carretillas y se acomodan en un vagón para luego entrar al horno. El tiempo de encañe varía según la categoría.

Horno: Si está lleno, los vagones esperan en una cola. El tiempo de servicio es el mismo para cada vagón.

Recolección de Datos de Salida: Al salir cada entidad del horno, se separa por categoría con un árbol de decisión. Los datos que se toman son: Longitud de las colas, tiempos de flujo y producción mensual por categoría.

Fin

Árbol de decisión para determinar de qué categoría es. Se definen las siguientes variables: Cat: Categoría TiempoMC: Tiempo corte y Brazo. TiempoTi: Tiempo de Categoría i. TiempoG: Tiempo global.

Es una estación de demora. Se compone de solo un bloque DELAY. El tiempo que se demora es el tiempo definido anteriormente TiempoMC.

Secadero está compuesto por una cola (Secado_Queue) a donde llegan las carretillas y hacen cola hasta ser atendidas ya que le entra una carretilla cada 1/Carretillas_Secado. Luego al entrar al Secadero se demoran Dur_Secado horas para salir. Al finalizar este tiempo, las carretillas se liberan y van a la próxima estación.

Hay un árbol de decisión para determinar categoría, esto para montarlos en vagones de categorías distintas, los cuales consisten de 6 carretillas de producto. El tiempo de encañe de cada categoría es distinto.

Horno está compuesto por una cola (Horno_Queue) a donde llegan los vagones y hacen cola hasta ser atendidas ya que le entra un vagón cada 1/Vagon_Horno. Luego al entrar al Horno se demoran Dur_Horno horas para salir. Al finalizar este tiempo, los vagones se liberan, se desagrupan de nuevo a formar carretillas para la recolección de datos.

Se realiza un nuevo árbol de decisión para separar las categorías. Se define la variable ProdTi para la cantidad de ton producidas por categoría. Se hace el uso del bloque TALLY para poder obtener los datos de salida. Los datos de salida son: ProdTi: Producción por categoría. TiempoTi: Tiempo flujo por categoría. TiempoG: Tiempo flujo global. Cola Secador: # carretillas en cola. Cola Horno: # vagones en cola. Utilización Secador: % utilización. Utilización Horno: % utilización.



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5.1.4 Simplificaciones Para la Simulación del Proceso

Para modelar el proceso productivo de la planta, se realizaron ciertas

simplificaciones para facilitar la construcción del modelo en ARENA pero sin que

estas simplificaciones hicieran que los resultados del modelo se alejaran de la

realidad de lo que ocurría en la planta de producción. Las simplificaciones hechas

son las siguientes:

• Duración de las Fases: La duración de las fases en el submodelo, se

asume que son fijas y no variables ya que facilita así la simulación y

además así es como lo tienen en la empresa, son tiempos fijos que solo

varían si ocurre algún daño en la extrusora, cosa que es poco probable ya

que con el mantenimiento que se le da a la máquina, ésta debería de

funcionar sin problemas a menos que algo extraordinario le pase a la

máquina.

• Unidades de Trabajo: Las unidades de entrada al modelo de simulación se

da en carretillas/hora. Se da de esta forma ya que es la unidad de trabajo

que más se amolda al sistema ya que al secador entra una carretilla a la

vez, y en el horno se agrupan seis carretillas antes de entrar.

• Tiempos de Secado y de Horneado: Los tiempos de secado y de horneado

son fijos y además son los mismos para las tres categorías ya que son los

tiempos que toma a la arcilla para tomar las características necesarias a las

temperaturas a las que se encuentre tanto el secador como el horno.

• Tiempos de Corte y de Brazo Mecánico: Los tiempos de corte y del brazo

mecánico, son variables pero son los mismos para cada categoría. Lo que



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se quiere decir con esto es que tienen una distribución de probabilidad

específica pero esta distribución es la misma para las tres categorías.

Al realizar estas simplificaciones, se facilita la construcción del modelo de

simulación siendo fiel a la producción de la planta tal y como se verá en el próximo

numeral en donde se validará el modelo de simulación.

5.2 Validación del Modelo de Simulación

5.2.1 Introducción

En esta sección se desarrollará la validación del modelo de simulación. Para lograr

una validación responsable, se consultará a un experto de la planta de la ladrillera

para que dé su opinión sobre los resultados que arroja el modelo de simulación y

de la forma en que se construyó. Luego se realizará una validación estadística por

medio del uso de dos pruebas: la prueba F para varianzas de dos muestras para

determinar que las varianzas son iguales; y la prueba t de dos muestras con

varianzas iguales para determinar si las medias de la producción real y la del

modelo son estadísticamente iguales. Adicionalmente se construirán intervalos de

confianza para determinar si la media de los datos reales de la producción se

encuentra dentro del intervalo de confianza de los datos del modelo y así

corroborar que los datos que arroja el modelo de simulación son confiables.

5.2.2 Validación de un Experto

Para la validación del modelo de simulación, se mostró el modelo a Asdrúbal

Arias, encargado de la producción en la planta. Antes de que él diera alguna



89/157

opinión, se explicó cómo se construyó el modelo y cómo funcionaba para que

pudiera dar una opinión más acertada con respecto a los resultados del modelo de

simulación.

Al habérsele explicado bien el funcionamiento del modelo y mostrado los

resultados del mismo, Asdrúbal dijo que “El modelo refleja la producción de la

planta tal y como está funcionando actualmente ya que los resultados que se

observaron en el modelo son muy parecidos a la cantidad que se produce aquí en

la planta.”19

En cuanto a la estructura del modelo de simulación dijo que “está bien modelado

ya que se modeló solo lo necesario. No había necesidad de modelar los pasos

anteriores al modelo porque siempre hay materia prima aquí en la planta para

poder producir, y tampoco había que ir más adelante en el proceso porque la

mayoría del ladrillo no se empaca. También observé que se trabajó con los datos

que le suministramos.”20

Según se puede ver, al preguntar a la persona encargada de la producción en la

ladrillera, el modelo está bueno ya que muestra resultados que van acorde con lo

que en realidad se produce en la planta y además, se fue fiel a los datos que

fueron suministrados en la ladrillera.

19 Comunicación personal con Asdrúbal Arias, Junio 12 de 2004 20 Ibid.



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5.2.3 Validación Estadística del Modelo de Simulación

Para realizar la validación estadística, se realizarán dos pruebas de hipótesis, la

prueba F para la varianza de dos muestras y la prueba t de dos muestras con

varianzas iguales (ver anexos 2 y 3 para mayor información). Esto es con el ánimo

de probar que los resultados del modelo reflejan la producción real de la planta.

Adicionalmente se realizarán intervalos de confianza con los datos del modelo de

simulación para corroborar que el modelo sí contiene la media de la producción de

la planta.

5.2.3.1 Prueba F Para Producción de Toletes

Al introducir los datos del modelo y los de la producción real de la planta en Excel,

nos arroja los siguientes resultados para determinar si se rechaza o no la hipótesis

nula para la producción de toletes:

Tabla 21 Resultados de la Prueba F Para La Producción de Toletes

Variable x Variable yMedia 1,552.23 1,478.00 Varianza 85,616.29 58,495.35 Observaciones 35.00 30.00 Grados de libertad 34.00 29.00 F 1.46 P(F<=f) una cola 0.15 Valor crítico para F (una cola) 1.83 1/F 0.55

Como se puede apreciar, el valor de la estadística de prueba es f = 1.46, y los

resultados de los valores críticos con una confianza del 95% son f = 1.83 y 1/f =

0.55, por lo tanto, como el valor de la estadística de prueba está entre los valores

críticos, la hipótesis nula no se puede rechazar; por lo tanto los datos no nos



91/157

proporcionan una razón válida para sospechar que las varianzas de las variables

no son iguales, por lo tanto el supuesto que las variables son iguales se mantiene

para el caso de los toletes.

5.2.3.2 Prueba F Para Producción de Faroles

Al introducir los datos de la producción de Faroles tanto del modelo como los

reales en Excel para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula, arroja los

siguientes resultados:

Tabla 22 Resultados de la Prueba F Para la Producción de Faroles

Variable x Variable yMedia 292.28 293.23 Varianza 5,646.32 4,559.12 Observaciones 35.00 30.00 Grados de libertad 34.00 29.00 F 1.24 P(F<=f) una cola 0.28 Valor crítico para F (una cola) 1.83 1/F 0.55

Según se puede observar en los resultados, el valor de la estadística de prueba

tiene un valor de f = 1.24 y los resultados de los valores críticos con una confianza

del 95% son f = 1.83 y 1/f = 0.55. A raíz de estos resultados, se puede ver que no

existe la evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula ya que el valor de la

estadística de prueba se encuentra entre los valores críticos; al no rechazarse la

hipótesis nula, quiere decir que el supuesto que las varianzas de las variables son

iguales se mantiene para la producción de Faroles.



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5.2.3.3 Prueba F Para Producción de Bloques Estructurales

Al introducir los datos del modelo y los de la producción real de la planta en Excel,


nula en cuanto a la producción de Bloques Estructurales:

Tabla 23 Resultados de la Prueba F Para la Producción de Bloques

Estructurales

Variable x Variable yMedia 2,825.13 2,791.66 Varianza 330,675.49 234,869.12 Observaciones 35.00 30.00 Grados de libertad 34.00 29.00 F 1.41 P(F<=f) una cola 0.18 Valor crítico para F (una cola) 1.83 1/F 0.55

Según los resultados arrojados por Excel, el valor de la estadística de prueba es

f=1.46, y los resultados de los valores críticos con una confianza del 95% son

f=1.83 y 1/f = 0.55, por lo tanto, como el valor de la estadística de prueba está

entre los valores críticos, la hipótesis nula no se puede rechazar; por lo tanto los

datos no nos proporcionan una razón válida para sospechar que las varianzas de

las variables no son iguales, por lo tanto el supuesto que las variables son iguales

se mantiene para el caso de la producción de Bloques Estructurales.

5.2.3.4 Prueba t Para Producción de Toletes Al introducir los datos del modelo y los de la producción real de la planta en Excel,


nula para la producción de Toletes:



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Tabla 24 Resultados de la Prueba t Para la Producción de Toletes

Variable x Variable yMedia 1,552.23 1,478.00Varianza 85,616.29 58,495.35Observaciones 35.00 30.00Varianza agrupada 73,132.05Diferencia hipotética de las medias 0.00Grados de libertad 63.00Estadístico t 1.10P(T<=t) una cola 0.14Valor crítico de t (una cola) 1.67P(T<=t) dos colas 0.27Valor crítico de t (dos colas) 2.00

Como se puede apreciar, el valor de la estadística de prueba es t = 1.10, y los

resultados de los valores críticos con una confianza del 95% son t = +/- 2, por lo

tanto, como el valor de la estadística de prueba está entre los valores críticos, la

hipótesis nula no se puede rechazar; por lo tanto los datos no nos proporcionan

una razón válida para sospechar que la diferencia de las medias de las variables

no son iguales, por lo tanto se puede decir que los resultados que arroja el modelo

reflejan la realidad porque no hay evidencia de que las medias no sean iguales.

5.2.3.5 Prueba t Para Producción de Faroles Al introducir los datos de la producción de Faroles tanto del modelo como los

reales en Excel para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula, arroja los

siguientes resultados.

Tabla 25 Resultados de la Prueba t Para la Producción de Faroles



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Variable x Variable yMedia 292.28 293.23Varianza 5,646.32 4,559.12Observaciones 35.00 30.00Varianza agrupada 5,145.86Diferencia hipotética de las medias 0.00Grados de libertad 63.00Estadístico t -0.05P(T<=t) una cola 0.48Valor crítico de t (una cola) 1.67P(T<=t) dos colas 0.96Valor crítico de t (dos colas) 2.00

Según se puede observar en los resultados, el va lor de la estadística de prueba

tiene un valor de t = -0.05 y los resultados de los valores críticos con una

confianza del 95% son t = +/-2.00. A raíz de estos resultados, se puede ver que no

existe la evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula ya que el valor de la

estadística de prueba se encuentra entre los valores críticos; al no rechazarse la

hipótesis nula, quiere decir que las medias de los datos son iguales, por lo que se

puede decir que los datos recolectados del modelo de simulación reflejan la

producción real de la planta en cuanto a la producción de Faroles.

5.2.3.6 Prueba t Para Producción de Bloques Estructurales Al introducir los datos del modelo y los de la producción real de la planta en Excel,


nula en cuanto a la producción de Bloques Estructurales.

Tabla 26 Resultados de la Prueba t Para la Producción de Bloques

Estructurales



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Variable x Variable yMedia 2,825.13 2,791.66Varianza 330,675.49 234,869.12Observaciones 35.00 30.00Varianza agrupada 286,574.14Diferencia hipotética de las medias 0.00Grados de libertad 63.00Estadístico t 0.25P(T<=t) una cola 0.40Valor crítico de t (una cola) 1.67P(T<=t) dos colas 0.80Valor crítico de t (dos colas) 2.00

Según los resultados arrojados por Excel, el valor de la estadística de prueba es t

= 0.25, y los resultados de los valores críticos con una confianza del 95% son t =

+/-2.00, por lo tanto, como el valor de la estadística de prueba está entre los

valores críticos, la hipótesis nula no se puede rechazar; por lo tanto los datos no

nos proporcionan una razón válida para sospechar que las medias de las variables

no son iguales, por lo tanto se puede decir que el modelo de simulación refleja la

realidad de la producción de la empresa en cuanto a la producción de Bloques

Estructurales.

Como se pudo apreciar, todos los datos que arroja el modelo de simulación

reflejan la realidad de la producción en la planta, por lo que se puede decir que el

modelo es confiable para a partir de él poder realizar intervalos de confianza para

poder así determinar los rangos de producción de la planta y también para hacerle

la variación de la capacidad de la planta para determinar más adelante el beneficio

que la ampliación podría traer a la compañía.



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5.3 Intervalos de Confianza de los Datos del Modelo de Simulación

Como se pudo observar en los numerales anteriores, los datos que arroja el

modelo de simulación reflejan la realidad de la producción de la empresa. Ya con

esta corroboración, se puede entrar a realizar los intervalos de confianza que

arroja el modelo de simulación para así poder saber cuales son los rangos de la

producción de la planta. Adicionalmente, se comparará la media real de

producción con los intervalos de confianza para así poder definir si la producción

real de la empresa se encuentra dentro de los intervalos de confianza que se

construirán.

Para construir los intervalos de confianza, se asume nuevamente que los datos se

distribuyen normalmente y que la varianza no es conocida. Para construir el

intervalo de confianza para medias con varianza desconocida se utiliza la variable

aleatoria T de Student. Al utilizar esta variable aleatoria, los intervalos de

confianza se construyen de la siguiente manera:

n

stx n 1,2/1 −−± α

Los intervalos de confianza que se elaborarán, se construirán con una confianza

del 95% (α=5%). Ya conociendo como se construye el intervalo de confianza, se

mostrarán los intervalos de confianza a continuación:

Tabla 27 Intervalos de Confianza del Modelo de Simulación

Categoría Límite Inferior Media Límite Superior Prod. RealToletes 1,451.71 1,552.23 1,652.75 1,478.00 Faroles 266.46 292.28 318.09 293.23 Bloques Estructurales 2,627.58 2,825.13 3,022.68 2,791.66



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Como se puede apreciar en la Tabla anterior, la media de la producción real de la

empresa se encuentra dentro de los intervalos de confianza construidos con los

datos del modelo de simulación, por ende, como la media real está contenida

dentro de los intervalos de confianza, se puede corroborar que los datos que

arroja el modelo de simulación reflejan la realidad con una confianza del 95%.

Además se puede afirmar que los intervalos de la producción de la empresa son

los siguientes:

• Toletes: Se produce de 1,471.71 ton a 1,652.75 ton por mes con una media de

1,552.23 ton por mes.

• Faroles: Se produce entre 266.46 ton y 318.09 ton por mes con una media de

292.28 ton por mes.

• Bloques Estructurales: Se produce de 2,627.58 a 3,022.68 ton por mes con

una media de 2,825.13 ton al mes.



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6 Modelo Económico

En este capítulo se describirá cómo se construyó el modelo económico y la

construcción de los flujos de caja. Además, también se explicarán los supuestos

realizados para que el lector así pueda tener un mejor entendimiento de las

situaciones que aquí se presentan.

6.1 Descripción del Modelo Económico

El propósito de hacer una evaluación económica de la producción de los ladrillos

en la empresa es poder determinar qué decisión es más rentable para la empresa

entre las dos opciones siguientes:

- Continuar produciendo tal y como está la planta y asumir los costos de

demanda insatisfecha ya que la empresa no está cumpliendo con la

demanda de productos que necesita el mercado.

- Ampliar la capacidad de producción de la planta aumentando la capacidad

del cuello de botella, que en este caso es el secador. Para este escenario

se debe contar con una inversión inicial pero los costos de demanda

insatisfecha son cero debido a que se amplía la capacidad para que estos

costos no tengan que ser asumidos por la planta.

La decisión se tomará mediante la realización de los flujos de caja respectivos de

cada opción descontada a la tasa de descuento de la empresa calculada con los

datos de la misma; la opción que tenga un mayor Valor Presente Neto va a ser la



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opción que se recomendará a la empresa a tomar. A continuación se describirá

cómo se construyeron los flujos de caja de las dos opciones para ayudar a que el

lector pueda distinguir la diferencia entre ambos flujos.

6.2 Construcción de los Flujos de Caja

En esta sección se explicará cómo se construyen los flujos de caja de las dos

opciones que se van a estudiar para poder así decidir cual opción es la que le

genera más valor a la empresa para así poder recomendarle esta opción. Cabe

anotar que para la diagramación de los flujos, todos los flujos positivos (entradas

de dinero) van a ser representados por flechas apuntando hacia arriba; para los

flujos negativos (salidas de dinero) serán representados por flechas apuntando

hacia abajo.

Antes de explicar la construcción de los flujos de caja de las dos opciones, cabe

anotar que los flujos que se compararán en este trabajo van a ser flujos

marginales. Con esto, lo que se quiere decir, es que solo se tienen en cuenta los

costos variables. Esto es debido a que los costos variables no cambiarían si se

pasa de una opción a la otra ya que tanto el horno como el secador mantienen

funcionando siempre independientemente de si se está produciendo mayor o

menor cantidad de ladrillos; además, al hacer solo los flujos marginales, nos

puede decir qué tanto valor gana o pierde la compañía por cualquiera de las dos

opciones.



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6.2.1 Opción 1: Estado Actual Asumiendo Costos de Demanda Insatisfecha

Esta opción consiste en no hacerle cambios a la planta, lo que quiere decir que no

se necesita ninguna inversión inicial, por lo que el flujo en el periodo cero no

existe. En esta opción existen costos de demanda insatisfecha desde el primer

año tal y como se muestra en el Anexo 3 del documento.

Los ingresos en este modelo provienen de la venta de los tres tipos de categorías

que son: Toletes, Faroles y Bloques Estructurales. Este va a ser el único ingreso

que se va a ver representado en los flujos ya que no hay más productos que se

produzcan en esta línea de producción.

Después de haber contabilizado los ingresos, se calculan los costos variables.

Estos son del 20.8% de la cantidad vendida independientemente de la categoría

que se esté tomando. Este valor se asume el mismo a través de los años ya que

como la demanda de ladrillos crece año tras año, hace que el costo variable de

producción suba dependiendo de cuanto sube la demanda y los precios del

ladrillo.

Luego, el próximo costo que se calcula es el costo de demanda insatisfecha. Este

costo de demanda insatisfecha se calcula por medio de anualidades. Para esto, se

supone que un cliente al que no le puedo cumplir la demanda no me va a comprar

ladrillos por los siguientes dos años. Al tener este supuesto, se asumen pérdidas

de 2 años por ladrillo que no se pueda producir. Estas anualidades se descuentan

al WACC que es la tasa esperada de retorno de la empresa.

Ya con estos tres elementos, queda conformado el Flujo de Caja Operativo del

Proyecto antes de impuestos. Se calcula antes de impuestos por si llega a asar



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que el flujo es negativo entonces ahí no se puede pagar un porcentaje de

impuestos sino que se pagan sobre una renta presuntiva.

A continuación se mostrará un diagrama de cómo queda conformado el flujo de

caja del proyecto teniendo en cuenta estos tres elementos:

Gráfico 17. Flujo de Caja de la Opción 1

0 1 2 3 4 5

El anterior gráfico nos muestra el flujo de caja del proyecto. La línea de color

negro, corresponde al flujo de ingresos, o sea las ventas de las tres categorías de

ladrillos. La línea de color rojo, corresponde a la línea de costos variables de la

fabricación de los ladrillos; y finalmente la línea azul, corresponde a los costos

asumidos por demanda insatisfecha.

Para ver los flujos de caja de la Opción 1, referirse al Anexo 5, donde se presentan

los flujos de caja del proyecto.



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6.2.2 Opción 2: Aumentar la Capacidad de Producción de la Planta

En esta opción, la idea es la de evitar que hayan costos de demanda insatisfecha

ya que estos costos son muy altos según los supuestos que se están tomando (un

costo anual de las ventas insatisfechas descontados a la tasa de retorno de la

empresa). Para ello, se requiere realizar una inversión inicial en el periodo 0. Esta

inversión depende de la ampliación que se vaya a realizar en la planta. Se

realizará el descuento de los flujos al WACC hasta diciembre de 2008 ya que en

este año es cuando se presentan nuevamente costos de demanda insatisfecha

(Ver Anexo 3).

El flujo de esta opción se construye de la misma manera que el anterior pero con

dos modificaciones: primero, no hay que contabilizar costos de demanda

insatisfecha (se asumen 0); y segundo, la inclusión de una inversión en el periodo

0.

A continuación, se mostrará un diagrama para ilustrar la construcción del flujo.

Gráfico 18. Flujo de Caja de la Opción 2



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0 1 2 3 4 5

Como nos muestra este diagrama, los ingresos (representados por la línea negra),

aumentan debido a que se va a vender una mayor cantidad de producto que con

la Opción 1; esto a su vez hace que los costos variables aumenten ya que son un

porcentaje de los ingresos. Finalmente, la línea azul, en este caso es la inversión

que se debe realizar en el periodo 0 para que de esta forma se pueda cumplir que

las ventas aumenten a lo que demanda el mercado.

Para ver los flujos de caja de la Opción , referirse al Anexo 5, donde se presentan

los flujos de caja del proyecto.

6.3 Datos de Entrada del Modelo Económico

Como ya se había dicho, los datos de entrada del modelo económico, son los

supuestos que se hayan realizado. Estos supuestos se dividen entre los

macroeconómicos y los supuestos puntuales sobre la producción de la planta;



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tales aspectos son los precios, el crecimiento de precios y la demanda que

presenta el mercado actualmente.

6.3.1 Supuestos Macroeconómicos

Los supuestos macroeconómicos se van a extraer del informe de Proyecciones de

Variables Macroeconómicas 2004 – 2010 elaborado por Corfivalle. Se toman las

proyecciones de esta empresa por sobre las del Banco de la República o el

Departamento Nacional de Planeación (DNP) debido a que las cifras de estas dos

entidades estatales son metas que se plantea el gobierno más no unas

proyecciones que reflejen la realidad de la economía.

Los supuestos macroeconómicos que se realizaron fueron los siguientes:

Tabla 28 Supuestos Macroeconómicos del Modelo Económico

Supuestos Macroeconómicos 2,003 2,004 2,005 2,006 2,007 2,008 2,009 2,010

Inflación 6.49% 5.75% 5.50% 5.00% 5.00% 5.00% 5.00% 5.00%

Devaluación Nominal -3.00% 0.78% 2.90% 2.40% 2.40% 2.40% 2.40% 2.40%

Tasa de Cambio Fin de Año 2,778.8 2,800.4 2,881.6 2,950.8 3,021.6 3,094.1 3,168.4 3,244.4

Crecimiento Real del PIB 1.5% 3.6% 3.7% 4.0% 4.5% 4.5% 4.5% 4.5%

Para cualquier aclaración de la construcción de los supuestos, referirse al

documento de Corfivalle que sustenta cómo se construyeron los supuestos

económicos. El documento se encuentra en la página http://www.corfivalle.com.co.

Adicional a estos supuestos macroeconómicos, toca aclarar que los supuestos

que se realizaron para realizar los cálculos del Costo del Equity utilizando el

modelo CAPM, fueron extraídas de la página del profesor Aswath Damodaran

(http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/) en donde el profesor realiza las

siguientes predicciones:

Tabla 29 Supuestos Para el Cálculo de la Tasa de Descuento r



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Costo del Equity

Tasa Libre de Riesgo 4.5%

Prima de Mercado 4.8%

Beta 0.84

Prima País 6.0%

Costo de Equity Nominal 14.5%

Inflación USA Largo Plazo 2.5%

Costo de Equity Real 11.7%

Estos valores corresponden al sector de materiales de construcción, sector al que

corresponde la producción de ladrillos.

Con estos supuestos macroeconómicos, solo faltan los supuestos sobre la

producción de la planta para poder construir así nuestro modelo económico.

6.3.2 Supuestos de la Producción

Para realizar los supuestos sobre la producción de la planta, se utilizaron datos

suministrados por la planta (demanda), del documento de Corfivalle (crecimiento

de la demanda) y datos del modelo de simulación (producción de la planta para las

dos opciones).

Las demandas de la producción de las categorías fueron realizadas por la

empresa por medio de datos históricos de los pedidos que les hayan realizado

(que hayan o no hayan podido cumplir) y por medio de el crecimiento de la

industria. Los datos de la demanda de las tres categorías es la siguiente.

Tabla 30 Demanda del Mercado de las Tres Categorías de Ladrillos

Volumen Demandado (Toneladas) Ene-04 Feb-04 Mar-04 Abr-04 May-04 Jun-04 Jul-04 Ago-04

Toletes 1,385 1,000 1,224 1,158 1,442 1,137 860 1,352

Bloques Estructurales 2,270 2,867 2,918 2,911 2,694 2,654 2,798 2,889

Faroles 288 283 240 310 290 283 306 226



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Como se puede observar, los datos suministrados son los datos de la producción

de un año discriminada por meses. Para proyectar la producción de los años

siguientes, se asume un crecimiento y la demanda crece según este supuesto.

El crecimiento de la demanda se supone que es el mismo crecimiento que el del

PIB. Este es un crecimiento un poco conservador teniendo en cuenta que la

industria de la construcción creció a una rata cercana al 20% el año anterior y se

espera que este año crezca un porcentaje muy parecido al del año anterior. Se

asume este crecimiento ya que el PIB es un reflejo del crecimiento de la industria

nacional en términos generales.

En cuanto a la producción de la planta, se asume que la producción de la planta

mensualmente van las medias de los datos de salida de la producción por

categoría del modelo de simulación para las dos opciones. Se va a asumir que la

empresa siempre va a producir a lo que arroje la media de los resultados y que

esta producción se mantendrá hasta el final del periodo ya que sin realizarle

nuevas adecuaciones a la planta se supone que la producción no va a variar.

7 Análisis de Resultados

En este capítulo, se compararán los resultados de las dos opciones que tiene la

planta para decidir. En el caso de los resultados del modelo de simulación, lo

primero que se realizará es comparar las colas del horno y del secadero, esto para

poder identificar en qué parte se encuentra el cuello de botella. Luego, después de

haber tomado una decisión con respecto a la producción (en este caso se sabe

que el cuello de botella es el secador), se comparan los tiempos de flujo de los

productos para determinar cuánto tiempo se ahorra debido a la reducción de la



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cola de la estación cuello de botella. También se compararán los intervalos de

confianza de las medias de las dos opciones, esto para poder determinar el

aumento en la producción de la planta al implementar la ampliación del secador.

En cuanto a los resultados del modelo económico, se compararán los flujos de

caja generados por las dos opciones a revisar (ver Anexo 4 pasra comparación de

flujos anualizados), y se recomendará a la empresa tomar la opción que genere

más dinero a la empresa ya que la generación de efectivo es una forma de medir

el crecimiento de la empresa.

7.1 Resultados del Modelo de Simulación

Antes de comparar los resultados de las dos opciones, se va a observar los

resultados del estado actual de la planta, esto con el fin de poder determinar cuál

es la estación cuello de botella en el proceso y para decidir qué medida se va a

tomar en torno a esta estación.

Para decidir cuál es la estación cuello de botella, primero se comparará la tasa

promedio de utilización tanto del secador como del horno para determinar qué

estación se encuentra con un mayor uso, luego se comparan el número promedio

de elementos en cola que tiene cada estación.

El porcentaje promedio de utilización del secador es de 98.28% de funcionamiento

contra una utilización del 78.82% del horno. Según estos resultados, se puede

decir que la estación cuello de botella es el secador ya que es el recurso que más



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se utiliza. Para corroborar esta conclusión, a continuación se analizarán las colas

de ambos recursos.

Los resultados son los siguientes para el número promedio de carretillas en cola

es el siguiente:

Tabla 31 Resultados del Número de Carretillas en Cola en el Secador y

Horno

Nombre de Cola Media DesviaciónCola Secador 397.34 319.65 Cola Horno 0.04 0.01

Situación Actual

Como se puede observar, los resultados nos muestran que la estación cuello de

botella del proceso es el secador. Esto se puede decir ya que cuenta con una cola

promedio de 397 entidades esperando en cola, comparado con la estación del

horno que no cuenta con cola. Estas colas hacen que los tiempos de flujo de cada

entidad se aumenten debido a que cada entidad debe esperar mucho tiempo para

lograr ser atendida en una estación.

A raíz de esto, se llega a la conclusión que el cuello de botella es la estación que

está evitando que se produzca más dentro de la empresa ya que se sabe que la

capacidad de la planta es la misma capacidad a la que pueda trabajar el cuello de

botella. Ya habiendo identificado el cuello de botella, se llega a la conclusión que

toca ampliar la capacidad de este recurso, por ello se decide ampliar la capacidad

del horno en un 75% para que la rata de entrada de carretillas pase de 8 a 14

carretillas/hora. Ya con la decisión tomada, se corre de nuevo el modelo de

simulación cambiando este dato y se comparan los resultados de las dos opciones



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para poder ver el cambio que se va a llevar a cabo, primero se observará el

cambio en las longitudes de las colas para así demostrar que el cambio si surte

efecto en cuanto a los resultados.

Tabla 32 Comparación de la Longitud de las colas Antes y Después del

Aumento en Capacidad

Nombre de Cola Media Desviación Media Desviación Media PorcentajeCola Secador 397.34 319.65 8.80 5.39 388.54- -98%Cola Horno 0.04 0.01 9.63 5.06 9.59 24365%

Situación Actual Aumento Capacidad Diferencia

Como se puede observar de la tabla, al aumentar la capacidad del secador en un

75%, la cola de secado se disminuye en un 98%, haciendo así una menor espera

en la atención de las carretillas. Aunque todavía existe cola, es muy poca ya que

las entidades que quedan en cola les toca esperar menos de una hora para ser

atendidas. En el caso de la cola del horno, se puede observar que esta aumento

bastante ya que antes no se contaba con cola en esta estación, pero al igual que

en el caso de la cola de secado, no es tan grave porque el tiempo de espera es

corto.

Para corroborar que los datos de salida de las dos opciones son diferentes, se

realizan las pruebas de hipótesis necesarias para poder evaluar la diferencia de

las muestras. Primero se realiza la prueba F para determinar si las varianzas de

las muestras son iguales.

Tabla 33 Prueba F Para Comparar las Varianzas de la Cola del Secador

Antes y Después del Aumento en Capacidad



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Variable x Variable yMedia 397,34 8,80 Varianza 102.173,12 29,06 Observaciones 12,00 12,00 Grados de libertad 11,00 11,00 F 3.515,47 P(F<=f) una cola 0,00 Valor crítico para F (una cola) 2,82 1/F 0,35

En cuanto a la cola de secado, se puede observar que sí hay diferencia estadística

para decir que las varianzas son distintas, por lo que se puede decir que las

varianzas de las muestras son distintas para el caso de los resultados de la cola

de secado. Ya sabiendo que las varianzas son diferentes, se realiza la prueba t

para dos muestras con varianzas distintas. Al realizar la prueba para la cola de

secado, se obtuvieron los siguientes resultados.

Tabla 34 Prueba t Para Comparar la Media de la Cola del Secador Antes y

Después del Aumento en Capacidad

Variable x Variable yMedia 397,34 8,80 Varianza 102.173,12 29,06 Observaciones 12,00 12,00 Diferencia hipotética de las medias - Grados de libertad 11,00 Estadístico t 4,21 P(T<=t) una cola 0,00 Valor crítico de t (una cola) 1,80 P(T<=t) dos colas 0,00 Valor crítico de t (dos colas) 2,20

Como se puede observar, el estadístico t no se encuentra entre los valores

críticos, por lo tanto, se puede decir que hay la evidencia suficiente para decir que

las medias de las dos muestras son diferentes.



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Ahora, se realizarán las mismas pruebas para determinar si existe diferencia

significativa para el caso de la cola del horno, los resultados se muestran a

continuación.

Tabla 35 Prueba F Para Comparar las Varianzas de la Cola del Horno


Variable x Variable yMedia 0,04 7,45 Varianza 0,00 25,17 Observaciones 12,00 12,00 Grados de libertad 11,00 11,00 F 0,00 P(F<=f) una cola - Valor crítico para F (una cola) 0,35 1/F 2,82

Tabla 36 Prueba t Para Comparar la Media de la Cola del Horno Antes y


Variable x Variable yMedia 0,04 7,45 Varianza 0,00 25,17 Observaciones 12,00 12,00 Diferencia hipotética de las medias - Grados de libertad 11,00 Estadístico t 5,12- P(T<=t) una cola 0,00 Valor crítico de t (una cola) 1,80 P(T<=t) dos colas 0,00 Valor crítico de t (dos colas) 2,20

Como se puede observar, en este caso ocurre lo mismo que en el de la cola de

secado. Se puede observar que existe evidencia estadística para decir que tanto

la varianza como la media de las dos muestras son diferentes ya que los

estadísticos de prueba en ambas pruebas no se encuentran entre los valores

críticos de la prueba F ni de la prueba t.



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En conclusión, se puede decir que las colas si tienen un cambio significativo de

una opción a la otra. En el caso de la cola de secado, se redujo la cola en más del

90% y se encontró una diferencia estadística tanto en la varianza como en la

media. En el caso del horno, la cola aumenta, pero todavía se encuentra en

niveles relativamente bajos, lo que no representaría ningún problema para que la

planta pueda suplir la demanda actual de la planta.

Ahora, se verá cómo el aumento de la capacidad del cuello de botella afectó los

tiempos de flujo de la producción de la planta.

Tabla 37 Comparación de los Tiempos de Flujo Antes y Después del

Aumento en Capacidad

Categoria Media Desviación Media Desviación Media PorcentajeToletes 178.42 52.87 121.75 39.57 56.67- -31.8%Faroles 171.44 52.39 115.89 40.29 55.54- -32.4%Bloques 171.84 54.19 113.92 39.24 57.92- -33.7%Tiempo Global 173.75 53.06 116.49 38.74 57.25- -33.0%


Como se puede observar, al aumentarse la capacidad de la estación cuello de

botella, los tiempos de producción de los productos disminuyen en poco más de

50 horas (equivalente a una reducción e poco más del 30% de los tiempos de

producción), por lo que se puede decir que estas horas eran tiempos en los que

las entidades se encontraban haciendo cola para poder ser procesadas por la

estación cuello de botella. Para corroborar que las muestras son diferentes, se

hacen las mismas pruebas de hipótesis realizadas para determinar que las



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muestras son estadísticamente diferentes. Primero se harán las pruebas para los

toletes.

Tabla 38 Prueba F Para Comparar las Varianzas del Flujo de los Toletes


Variable x Variable yMedia 178,42 121,75 Varianza 2.794,87 1.566,16 Observaciones 35,00 35,00 Grados de libertad 34,00 34,00 F 1,78 P(F<=f) una cola 0,05 Valor crítico para F (una cola) 1,77 1/F 0,56

Tabla 39 Prueba t Para Comparar las Medias del Flujo de los Toletes


Variable x Variable yMedia 178,42 121,75 Varianza 2.794,87 1.566,16 Observaciones 35,00 35,00 Diferencia hipotética de las medias - Grados de libertad 63,00 Estadístico t 5,08 P(T<=t) una cola 0,00 Valor crítico de t (una cola) 1,67 P(T<=t) dos colas 0,00 Valor crítico de t (dos colas) 2,00

Como se puede observar, tanto la media como la varianza de las muestras son

estadísticamente diferentes, ya que existe la evidencia estadística suficiente para

rechazar la hipótesis nula ya que el estadístico de prueba no se encuentra entre

loas valores críticos para ambas pruebas. Ya habiendo realizado las pruebas para

los toletes, se realizan las pruebas para los tiempos de flujo de la fabricación de

faroles.



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Tabla 40 Prueba F Para Comparar las Varianzas del Flujo de los Faroles



Tabla 41 Prueba t Para Comparar las Medias del Flujo de los Faroles


Variable x Variable yMedia 171,44 115,89 Varianza 2.744,23 1.623,29 Observaciones 35,00 35,00 Varianza agrupada 2.183,76 Diferencia hipotética de las medias - Grados de libertad 68,00 Estadístico t 4,97 P(T<=t) una cola 0,00 Valor crítico de t (una cola) 1,67 P(T<=t) dos colas 0,00 Valor crítico de t (dos colas) 2,00

En el caso del tiempo de flujo de la producción de toletes, se encontró que las

varianzas son estadísticamente iguales, por lo que se debe realizar la prueba t con

varianzas iguales para comparar las medias. Al realizar esta prueba, se encontró

que existe evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula ya que el

estadístico t, no se encuentra entre dentro de los valores críticos. A raíz de esto,

se puede decir que los tiempos de flujo de las dos opciones son distintos. A

continuación, se realizan las pruebas para determinar si los tiempos de flujo de las

dos opciones, para la producción de bloques estructurales, son distintos.



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Tabla 42 Prueba F Para Comparar las Varianzas del Flujo de los Bloques

Estructurales Antes y Después del Aumento en Capacidad


Tabla 43 Prueba F Para Comparar las Medias del Flujo de los Bloques



Los resultados de las pruebas nos indican que tanto la varianza como la media

son diferentes ya que los estadísticos para ambas pruebas no se encuentran

dentro de los valores críticos por lo que la hipótesis nula se rechaza. Finalmente,

se probará que el tiempo de flujo total tiene diferencias estadísticas para rechazar

la hipótesis nula.

Tabla 44 Prueba F Para Comparar las Varianzas del Flujo Total Antes y




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Tabla 45 Prueba F Para Comparar las Medias del Flujo Total Antes y



Como se puede ver, la varianza y la media son estadísticamente diferentes ya que

como ninguno de los estadísticos de prueba está dentro de los valores críticos, se

rechaza la hipótesis nula .

En conclusión, se puede decir que los tiempos de flujo de las dos opciones son

estadísticamente diferentes y además de los resultados del modelo de simulación,

se puede ver que los de la opción con aumento de la capacidad del cuello de

botella son menores que los de la primera opción por lo que se puede producir una

mayor cantidad de producto de cada categoría tal y como se va a mostrar a

continuación.



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La cantidad producida por categoría también se ve afectada por el incremento de

la capacidad del cuello de botella tal y como se observa en la siguiente tabla.

Tabla 46 Comparación de la Producción Antes y Después del Aumento en

Capacidad

Categoría Media Desviación Media Desviación Media PorcentajeToletes 1.552,23 292,60 1.804,93 251,60 252,70 16,3%Faroles 292,28 75,14 362,80 87,89 70,52 24,1%Bloques Estructurales 2.825,13 575,04 3.435,40 811,65 610,27 21,6%


Al realizar la modificación al modelo de simulación, se puede observar que al

aumentar la capacidad del cuello de botella, la cantidad producida en la planta

también aumenta bastante. Como se puede observar en la tabla, la producción

aumenta pero en proporciones distintas. La que más aumenta es el caso de los

Faroles que aumenta en un 24.1%, luego están los Bloques Estructurales con

21.6% y finalmente están los Toletes con un 16.3%.

A continuación se realizarán las pruebas de hipótesis para determinar si existe

diferencia estadística entre la cantidad de toneladas producidas de cada categoría.

Para estos efectos, se empezará por analizar los resultados de la producción de

toletes.

Tabla 47 Prueba F Para Comparar las Varianzas de la Producción de

Toletes Antes y Después del Aumento en Capacidad



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Variable x Variable yMedia 1.552,23 1.804,93 Varianza 85.616,29 63.301,39 Observaciones 35,00 35,00 Grados de libertad 34,00 34,00 F 1,35 P(F<=f) una cola 0,19 Valor crítico para F (una cola) 1,77 1/F 0,56

Tabla 48 Prueba t Para Comparar las Medias de la Producción de Toletes


Variable x Variable yMedia 1.552,23 1.804,93 Varianza 85.616,29 63.301,39 Observaciones 35,00 35,00 Varianza agrupada 74.458,84 Diferencia hipotética de las medias - Grados de libertad 68,00 Estadístico t 3,87- P(T<=t) una cola 0,00 Valor crítico de t (una cola) 1,67 P(T<=t) dos colas 0,00 Valor crítico de t (dos colas) 2,00

Para la producción de toletes, se encontró que las varianzas de las dos opciones

son estadísticamente iguales ya que el valor del estadístico de prueba se

encuentra entre los valores críticos de la prueba F. Sabiendo esto, se realiza la

prueba t para dos muestras con varianzas iguales para determinar si las medias

son iguales. Como se puede ver, el estadístico de prueba no se encuentra dentro

de los valores críticos, por lo que se rechaza la hipótesis nula ya que hay

evidencia suficiente para decir que las medias no son iguales. A continuación se

realizan las pruebas para la producción de faroles.


Faroles Antes y Después del Aumento en Capacidad



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Tabla 50 Prueba t Para Comparar las Medias de la Producción de Faroles


Variable x Variable yMedia 292,28 362,80 Varianza 5.646,32 7.724,93 Observaciones 35,00 35,00 Varianza agrupada 6.685,62 Diferencia hipotética de las medias - Grados de libertad 68,00 Estadístico t 3,61- P(T<=t) una cola 0,00 Valor crítico de t (una cola) 1,67 P(T<=t) dos colas 0,00 Valor crítico de t (dos colas) 2,00

Al igual que en la producción de toletes, la varianza de las dos opciones es igual

ya que el estadístico F se encuentra dentro de los valores críticos de la prueba. Al

realizar la prueba t para dos muestras con varianzas iguales, se encontró que el

estadístico t no se encuentra dentro de los valores críticos por lo que hay

evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula y decir que la media de las

muestras es distinta. Finalmente, se realizan las pruebas para la producción de

bloques estructurales, y estos son los resultados.


Bloques Estructurales Antes y Después del Aumento en

Capacidad



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Variable x Variable yMedia 2.825,13 3.435,40 Varianza 330.675,49 658.768,83 Observaciones 35,00 35,00 Grados de libertad 34,00 34,00 F 0,50 P(F<=f) una cola 0,02 Valor crítico para F (una cola) 0,56 1/F 1,77

Tabla 52 Prueba t Para Comparar las Medias de la Producción de Bloques


Variable x Variable yMedia 2.825,13 3.435,40 Varianza 330.675,49 658.768,83 Observaciones 35,00 35,00 Diferencia hipotética de las medias - Grados de libertad 61,00 Estadístico t 3,63- P(T<=t) una cola 0,00 Valor crítico de t (una cola) 1,67 P(T<=t) dos colas 0,00 Valor crítico de t (dos colas) 2,00

En este caso, tanto la varianza como la media de las dos opciones son distintas ya

que los estadísticos de prueba no se encuentran dentro de los valores críticos por

lo que se rechaza la hipótesis nula.

En conclusión, se puede decir que la producción de la planta aumenta a la vez que

la capacidad del cuello de botella se ha aumentado. Por ello, se puede decir en

términos de la cantidad producida, que es viable para la empresa aumentar la

capacidad del cuello de botella ya que se puede cumplir con la demanda, y los

tiempos de flujo de la producción de la planta disminuyen.

Como se pudo observar, al aumentar la capacidad de la estación cuello de botella

la producción de la planta aumenta y se reducen los tiempos de producción. A raíz



121/157

de esto se puede decir que la decisión de aumentar la capacidad de la planta es

beneficiosa para la empresa puesto que se puede producir más de cada categoría,

pero antes de realizar alguna afirmación, toca analizar los resultados del modelo

económico para así poder decidir cuál de las dos opciones es la más adecuada

para la empresa económicamente.

7.2 Resultados del Modelo Económico

En el anexo 5 se puede observar los flujos de caja de las dos opciones y el valor

presente neto de las mismas. Pero antes de entrara a discutir cual opción es la

más adecuada, se va a discutir el valor de la tasa de descuento del modelo de

simulación.

La tasa de descuento de los flujos de efectivo se construyó a partir de la

explicación del numeral 2.3.2, y a continuación se muestra cuales son los

parámetros que se utilizaron para su cálculo.



122/157

Cálculo del WACC - Real

Costo de la Deuda

Spread sobre DTF 6,00%

DTF Real 3,00%

Costo de Deuda Real 9,18%

Costo del Equity

Tasa Libre de Riesgo 4,5%

Prima de Mercado 4,8%

Beta 0,84

Prima País 6,0%

Costo de Equity Nominal 14,5%

Inflación USA Largo Plazo 2,5%

Costo de Equity Real 11,7%

% Equity 60,0%

% Deuda 40,0%

WACC Antes de Impuestos 10,70% Anual

WACC Antes de Impuestos 0,85% Mensual

Como se observa en los datos, la tasa de descuento es del 10,7% anual. Este

valor está en términos reales, lo que quiere decir que está ajustado por inflación o

sea que este valor es lo que la empresa espera como retorno a cualquier inversión

que decida realizar.

Ahora que ya se conoce el valor de la tasa de descuento a la cual se van a

descontar los flujos, se comparará el Valor Presente Neto de las dos opciones

para así determinar cuál de las opciones es la mejor. El VPN de la primera opción



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(mantener la producción de la planta como está y asumir los costos de demanda

insatisfecha) es de $1,212MM, lo que quiere decir que la empresa está generando

valor, cosa que es positiva, pero sin embargo la empresa no está cumpliendo con

la demanda del mercado y esto le podría generar más valor. El VPN de la opción

dos (aumentar la capacidad de producción de la planta) es de $10,926MM, lo que

quiere decir que esta opción también está generando valor pero con una diferencia

de $9,714MM sobre la opción uno.

Según se observa, la mejor opción es la dos ya que es la opción que más le

genera a la empresa y además en esta opción se cumple con la demanda del

mercado evitando que se incumplan pedidos a clientes y así evitar que los clientes

tengan que buscar otro fabricante temporal o permanentemente. Es por esto que

se recomienda a la empresa que amplíe la capacidad del cuello de botella puesto

que con esto se genera más valor y no le van a incumplir a los clientes, que en los

negocios son lo más importante porque son ellos los que hacen que una empresa

crezca, por eso toca tenerlos siempre contentos y una de las formas de lograrlo es

cumplirles con los pedidos para que no se atrasen los proyectos que estos estén

desarrollando.



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8 Análisis de Alternativas de Aumento de la Capacidad de la Planta

Este trabajo se basa más que todo en encontrar una opción viable para que la

empresa pueda cumplir con la demanda de ladrillos para que así no pierda

clientes actuales y potenciales por no poder cumplir con la producción de la

demanda. Esta decisión se debe realizar en el más corto plazo ya que la demanda

se está incumpliendo desde ya y se necesita una solución rápida al problema

utilizando como herramientas para la toma de la decisión un modelo de simulación

y un modelo económico para así poder evaluar las opciones y poder llegar a una

conclusión que le sirva a la empresa para el aumento de la capacidad de su

producción y poder ofertar lo que el mercado exige.

Como se observará en el capítulo 7, el cuello de botella en el estado actual es el

secadero con un porcentaje de utilización en promedio de 98.28% contra una

utilización del 78.82% en promedio del horno, por lo que toca atacar el recurso del

secador en un principio para poder así producir una mayor cantidad de producto.

En este capítulo se muestran una serie de hechos que llevaron a la construcción

de los escenarios de las dos opciones ya que la empresa cuenta con algunas

restricciones que impiden se pueda llegar a construir más escenarios que pueden

llegar a ser , a largo plazo beneficiosos para la empresa.

8.1 Situación Financiera de la Empresa

A raíz de la recesión económica de los años noventa, la situación financiera de la

empresa se deterioró debida principalmente a una baja de los precios del producto

acompañado de una baja en las ventas a causa de la parálisis en la construcción



125/157

en todo el territorio nacional. Al disminuir las ventas, se fue disminuyendo el capital

de trabajo hasta que a la empresa le toca pedir prestado para poder seguir su

funcionamiento en vez de cerrar como muchas otras empresas lo hicieron.

En consecuencia de estos hechos, la empresa al igual que muchas otras

empresas en el país, entra a un acuerdo de reestructuración con los bancos a una

tasa subsidiada. Dentro del acuerdo, se pusieron las condiciones que la empresa

no podría pagar dividendos a sus accionistas, y que no podría realizar inversiones

grandes, o sea mayores a $500 millones de pesos, por lo que la opción del

aumento de la capacidad del secador es una buena idea ya que se cumple con la

demanda que exige el mercado y además no se sobrepasa la cantidad de

inversión acordada en el acuerdo de reestructuración ya que la inversión es de

$450 millones de pesos contra una inversión cercana a los US$1 millón (cerca de

$2,700 millones de pesos), lo cual no estaría dentro del rango que tienen en el

acuerdo de reestructuración.

Una opción que se puede estudiar, es conseguir un nuevo inversionista. La

empresa no está de acuerdo a esta opción debido a que así perderían los socios

poder de decisión dentro de la empresa y además porque la ladrillera y la

constructora están integradas verticalmente, lo que es una ventaja para la

constructora ya que siempre cuentan con ladrillos para construir, material que es

el más importante para la construcción junto con el concreto.

8.2 Restricciones de Espacio de la Planta

El espacio de la empresa no es muy amplio debido a que los depósitos de

producto terminado y los de materia prima son bastante grandes debido a que se



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produce una gran cantidad de producto al mes y además los ladrillos son un

producto que ocupa una gran cantidad de espacio de almacenamiento y por ello

se necesita de mucho espacio para guardar el producto.

Para ampliar el secadero si hay el espacio suficiente, pero ya que el horno es el

nuevo cuello de botella y toca ampliar su capacidad, no hay el espacio suficiente

en la planta para poder ampliar el horno. Para poder ampliar el horno, tocaría

quitarle espacio a otras áreas de la empresa tales como la de almacenamiento,

pero si se va a producir más, no habría en dónde guardar el producto y se podría

echar a perder por mal almacenamiento del producto.

Para poder tener el espacio suficiente para ampliar el horno, a la empresa le

tocaría comprar terrenos aledaños que significaría una gran inversión ya que toca

adaptarlos para que se puedan usar bien sea almacenar o realizar algún proceso

de producción en estos terrenos.

8.3 Restricción de los Tiempos de Implementación de la Expansión del

Horno

El tiempo es un factor muy importante ya que la solución que se busca es una

solución fácil de desarrollar y que demore el menor tiempo posible ya que no se

quiere dejar de producir por mucho tiempo mientras se realizan las modificaciones

ya que esto haría que se perdieran clientes valiosos de la compañía ante la

competencia que aprovecharía el tiempo para negociar con los clientes de la

empresa.

El tiempo que toma la ampliación del secador es de una semana, mientras que el

de ampliar el horno es un proceso que puede durar meses debido a que tan solo



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apagar el horno se demora mes y medio ya que toca apagarlo poco a poco para

que no se generen grietas por la contracción de los materiales del horno. El

prender el horno dura aproximadamente otro mes y medio para que no se agriete

el horno debido a la expansión de los materiales por el calor que genera el horno.

Adicionalmente, el acondicionamiento del horno dura aproximadamente 15 días,

por lo que estaríamos hablando de un total de 3 meses y 15 días en la adecuación

del horno, cosa que la empresa no puede hacer porque perdería muchos clientes,

y además el costo de demanda insatisfecha se crecería mucho durante los tres

meses y medio que dura la adecuación del horno, cosa que podría ser una

amenaza a la continuidad de la empresa.

8.4 Restricciones de la Demanda

La demanda también juega un papel muy importante en la decisión sobre las

acciones a tomar en la planta, es por ello que se toca este tema en este numeral.

Con la ampliación de la capacidad del secadero, se alcanza a suplir la demanda

hasta octubre de 2008 como se verá más adelante, si se amplía más la capacidad

de la planta, se produciría más de lo que puede absorber la demanda y se estaría

yendo en contra de la lógica en donde la oferta sigue a la demanda y no al

contrario, cosa que ocurriría si se llegase a ampliar la capacidad del horno. Si esto

sucediera, tocaría buscarle mercado a la cantidad extra de ladrillos que se

produzcan y de no lograrlo, sería contado como inventario afectando así el

balance de la empresa.



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8.5 Tercera Alternativa: Ampliar la Capacidad del Horno en un 50%

Antes de que se tome alguna decisión, se va a evaluar una opción a mayor plazo,

en donde se hace una inversión adicional para aumentar además del secador en

un 75%, aumentar la capacidad del horno en un 50%. Para lograr esto, se

necesita una inversión adicional de $2,700 millones de pesos, entonces se estaría

hablando de una inversión inicial de $3150 millones de pesos. Como esta opción

es a un mayor plazo, se va a tomar un horizonte de 9 años, o sea desde enero de

2004 hasta diciembre de 2012. Este periodo de tiempo se toma así porque es el

periodo de tiempo en el que vuelve a encontrarse demanda insatisfecha. Para

esto, se evaluarán dos opciones, primero, realizar la inversión total al principio, o

realizar la inversión del secadero en enero de 2004, y la del horno 5 años después

en enero de 2009.

Al aumentar la capacidad del horno en un 50%, hay variaciones tanto en la

cantidad producida por categoría como en la utilización de los recursos. Estos

resultados se verán a continuación:

Tabla 53 Variación de la Producción por Categoría al Ampliar el Horno

Aumento Secador Aumento Secador + Horno VariaciónToletes 1.805 2.019 11,8%Faroles 363 419 15,4%Bloques 3.435 3.990 16,1%

Tabla 54 Variación de la Utilización de los Recursos

Utilización Aumento Secador Aumento Secador + Horno VariaciónSecador 74,4% 74,4% 0,0%Horno 93,5% 70,2% -25,0%

Como se puede observar, al aumentar la capacidad del horno en un 50%, la

producción por cada categoría crece un 11.8% en los toletes, 15.4% en los faroles



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y el 16.1% en los bloques estructurales. Adicionalmente, la utilización del horno

baja en un 25% mientras que la del secador se mantiene estable, tal y como se

esperaba.

Habiendo observado los crecimientos de la producción por categoría y la

disminución de la utilización del horno, se procede a realizar la comparación de los

VPN de las dos opciones mencionadas anteriormente realizar la inversión total al

principio, o realizar la inversión del secadero en enero de 2004, y la del horno 5

años después en enero de 2009. Para estas opciones se asume que el total de la

producción se vende, sin importar que la demanda sea menor, queriendo decir

que se le encontró mercado al sobrante de la producción.

• Inversión Total en 2004: Al sacar el VPN de esta opción, nos arroja un valor

de $15,954 millones de pesos.

• Inversión Secadero en 2004 y Horno en Enero de 2009: El VPN de esta

opción nos arroja un valor de $17,846 millones de pesos.

Como se puede observar, la mejor de las dos opciones es la de realizar las

inversiones en periodos separados por el valor del dinero en el tiempo (el dinero

vale más ahora de lo que vale en el futuro). Por eso, si se estuviera tomando una

decisión a largo plazo y fueran solo estas dos opciones las que se estuvieran

evaluando, se tomaría la opción de las inversiones en 2004 y en 2009 del

secadero y el horno respectivamente.

8.6 Decisión Más Adecuada a las Condiciones de la Empresa

A raíz de las restricciones que se encontraron, se llegó a la conclusión junto con el

personal de la planta de aumentar la capacidad del secadero ya que es el cuello



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de botella inmediato y toca atacarlo ya para así poder cumplir con la demanda que

está exigiendo el mercado. Tomar esta decisión solventa el problema de no suplir

la demanda hasta octubre de 2008 para cuya fecha se espera se hayan tomado

los correctivos correspondientes para que la producción no vaya a estar por

debajo de la demanda.

También tocó tener en cuenta que dentro del acuerdo de reestructuración también

se prometió bajar el pasivo. Actualmente el pasivo está cerca de los $4,500

millones de pesos, y se prometió bajarlo a un nivel sostenible de $2,000 millones

en los próximos dos años, por lo que una inversión tan grande como la de ampliar

más el horno haría que esta meta no se cumpla. Por ello la opción que se va a

estudiar es la de ampliar el secadero y sacar el máximo de la producción con este

aumento en la capacidad para poder pagar así las obligaciones financieras sin

ningún problema ya que los pagos no se inflarían tanto como si se ampliaran el

secadero y el horno.

Finalmente, la empresa no quiere realizar una inversión muy alta debido a que se

está estudiando de, en un futuro, trasladar la planta a Cali o Yumbo y dejar la mina

en Santander de Quilichao ya que el costo de transporte de los ladrillos

terminados es muy elevado, lo que les está dejando un margen muy bajo por

kilogramo, y si se quiere competir con precios lo que hay que hacer es bajar los

costos de producción y esta sería una manera de hacerlo y poder competir con

precios s la nueva competencia que está entrando en el mercado de las ladrilleras

en el Valle del Cauca en donde está incursionando Ladrillera Santa Fe.



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Debido a estas razones y a que como ya se demostró que es más rentable invertir

primero solo en el secador y esperar para invertir en el horno, se recomienda que

la compañía invierta los $450 millones de pesos que cuesta la inversión de la

ampliación del secadero. Esto les da 5 años para planear qué otra reforma pueden

realizar y además puede darle tiempo a la empresa para que mejore su situación

financiera y así poder realizar inversiones más grandes que puedan permitir no

solo mejorar la capacidad de la planta hasta 2012, sino que puedan realizarlo

hasta un mayor plazo, esto si la demanda crece como se espera.



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9 Conclusiones y Recomendaciones

La economía Colombiana he empezado una etapa de crecimiento después de la

recesión que afectó al país a mediados de los años noventa. El sector de la

construcción en 2003 creció un 19.2% cifra que es muy alentadora ya que por

medio de la construcción se puede reactivar la economía del país ya que es uno

de los sectores que más genera empleo, y además ayuda a que otras industrias

también salgan a flote tales como la de aceros, materiales de construcción, vidrios

etc.

Debido a la recesión económica, muchas empresas tuvieron que cerrar por

problemas económicos ya que no contaban con capital para seguir funcionando.

El sector de la construcción no fue ajeno a este fenómeno y por ello muchos

proyectos se pararon y muchos más se dejaron de realizar, afectando al subsector

de los materiales de construcción en donde se encuentra el de la fabricación de

ladrillos. Durante la recesión, muchas ladrilleras cerraron y a raíz de esto, las

ladrilleras sobrevivientes (entre las cuales se encuentra Ladrillera Meléndez)

tuvieron que suplir la demanda de ladrillos que las otras ladrilleras que cerraron

suplían.

El problema de la empresa surge de esta última afirmación, ya que con el

crecimiento tan rápido del sector de la construcción y el cierre de ladrilleras a raíz

de la recesión, le tocó suplir una demanda mayor de la que tenía antes y en estos

momentos se está quedando corto en la producción de ladrillos con respecto a la

demanda. Al no poder producir lo que se demanda, no puede cumplir los

compromisos con todos los clientes y a estos les toca salir a buscar ladrillos a otro



133/157

lado perdiendo así clientes que se pudieron haber cultivado en la empresa por

mucho tiempo.

Lo que se realizó en este documento es buscar una forma para evitar de producir

por debajo de la demanda, para ello se realizó un modelo de simulación para

poder así hacer una representación de la producción de la planta y poder hacer

modificaciones que ayuden a aumentar la producción de la planta. Antes de

realizar cambios al modelo de simulación, se debe verificar que el modelo si refleje

la realidad de la producción de la planta. Para ello se realizaron pruebas de

hipótesis para así poder corroborar que los datos si reflejen la realidad de la

planta. Según las pruebas que se realizaron (Ver secciones 5.2, 5.3 y 5.4) los

datos reflejan la realidad de la producción de la planta.

Al haber verificado esto, se procede a revisar qué está haciendo que la producción

esté por debajo de la demanda. En este caso era observar en el modelo de

simulación cuál era la estación cuello de botella por medio de la cantidad de

elementos en cola. Según los resultados arrojados por el modelo, la estación

cuello de botella era el Secador, ya que le podía procesar solo 8 carretillas por

hora, mientras que las demás estaciones podían procesar por encima de 10

carretillas/hora. Para mejorar este cuello de botella, se decide ampliar la

capacidad del secador en un 75% para que pueda atender alrededor de 14

carretillas/hora.

Habiendo realizado el cambio en el modelo de simulación, arrojó resultados

positivos ya que se producía un poco por encima de la demanda y además, las

colas y tiempos de flujo disminuyeron significativamente. La producción aumentó



134/157

cerca del 20% pudiendo suplir la demanda, los tiempos de flujo disminuyeron casi

en un 30% y la cola del secador disminuyó más del 90%. Estos resultados en

términos de producción son muy alentadores porque se puede cumplir con la

demanda, pero toca revisar los resultados económicos para ver si la opción de

aumentar la capacidad de la planta es más rentable que la de producir como se

hace actualmente y asumir los costos de demanda insatisfecha.

Al construir el modelo económico y darle entrada a todas las variables, se puede

observar que la mejor opción para la compañía es la de aumentar la capacidad del

secador ya que le genera más valor. La opción de mantener la producción como

se encuentra actualmente y asumir costos de demanda insatisfecha da como

resultado un VPN de $1,212MM lo que no es malo porque de todos modos se está

generando valor. La opción de aumentar la capacidad del secador arroja un VPN

de $10,926MM lo que es aún mejor ya que se está generando $9,714MM más de

valor que la primera opción.

Cabe anotar que estos valores de VPN fueron calculados a 5 años (hasta

diciembre de 2008), ya que a partir de octubre de 2008 se vuelve a incurrir en

incumplimiento de demanda otra vez. Por ello se le recomienda por el momento a

la planta realizar la inversión de la ampliación de la capacidad del secador ya que

igualmente les va a generar más valor, pero además, se debe tratar de encontrar

una nueva solución a través de los próximos 5 años para que no se vuelvan a

encontrar en la situación en la que se encuentran. Por eso se recomiende que se

haga un estudio de Teoría de Restricciones (TOC por su nombre en inglés), para

tratar de optimizar la producción en la planta siguiendo los principios básicos de



135/157

esta teoría ya que le sería de gran utilidad a la planta en cuanto a optimización de

tamaños de lote, tiempos, desplazamientos y utilización de recursos para así

optimizar el Truput de la planta. Al realizar TOC, se analiza la producción de toda

la planta para poder realizar la mejor distribución y plan de producción según las

necesidades de la compañía, por eso se recomienda utilizar esta herramienta para

evitar caer en la misma situación en un futuro tal y como lo muestra el modelo

económico siguiendo los supuestos que se realizaron.

Finalmente, también vale la pena recomendar a la empresa que trate de optimizar

la producción de la planta poniendo como restricciones las capacidades de las

máquinas para así ahorra tiempos y dinero en la producción. Se recomienda esto

debido a que empresas como Ladrillera Santa Fe, están entrando a competir en el

mercado del occidente colombiano (zona donde opera la empresa). Esta

competencia se está realizando por medio de precios ya que Ladrillera Santa Fe

tiene una mayor capacidad para producir y puede abaratar costos a medida que

produzca más. Por esta razón se recomienda usar paquetes de software tales

como OPTQUEST para realizar esta tarea de disminuir costos para poder frenar a

la competencia que está surgiendo en esta parte del país.



136/157

ANEXOS

Anexo 1: Código Siman del Modelo de Simulación

0$ CREATE, 1,.1:tiempo_moldeo:NEXT(63$); Asignacion Tiempo Moldeo 63$ ASSIGN: entity.picture=fase; 52$ STATION, EntradaS; 53$ ROUTE: animdelay,CorteS; 13$ CREATE, 1,0:,1:NEXT(48$); 48$ ASSIGN: TM1=27.35*BETA(10.59,5.04): TM2=13.61*BETA(10.5,6.41): TM3=25.06*BETA(2.83,1.38); 9$ ASSIGN: Fase=1: Tiempo_Moldeo=1/(TM1/CT1); 10$ DELAY: 38,,Other:NEXT(11$); 11$ ASSIGN: Tiempo_Moldeo=1/(TM2/CT2): Fase=2; 12$ DELAY: 10,,Other:NEXT(5$); 5$ ASSIGN: Fase=3: Tiempo_Moldeo=1/(TM3/CT3); 6$ DELAY: 106,,Other:NEXT(7$); 7$ ASSIGN: Fase=2: Tiempo_Moldeo=1/(TM2/CT2); 8$ DELAY: 10,,Other:NEXT(42$); 42$ ASSIGN: Fase=1: Tiempo_Moldeo=1/(TM1/CT1); 43$ DELAY: 38,,Other:NEXT(44$); 44$ ASSIGN: Tiempo_Moldeo=1/(TM2/CT2): Fase=2; 45$ DELAY: 10,,Other:NEXT(38$); 38$ ASSIGN: Fase=3: Tiempo_Moldeo=1/(TM3/CT3); 39$ DELAY: 106,,Other:NEXT(40$); 40$ ASSIGN: Fase=2: Tiempo_Moldeo=1/(TM2/CT2); 41$ DELAY: 10,,Other:NEXT(46$); 46$ ASSIGN: Fase=4: Tiempo_Moldeo=1;



137/157

47$ DELAY: 8,,Other:NEXT(9$); 54$ STATION, CorteS; 1$ BRANCH, 1: If,Fase == 1,2$,Yes: If,Fase == 2,3$,Yes: If,Fase == 3,4$,Yes: Else,Big_Dispose,Yes; 2$ ASSIGN: Cat=1: TiempoMC=1/(WEIBULL(4.44, 12.05)/CT1) + (28.20*BETA(13.12, 7.33)/CT1): TiempoT1=tnow: TiempoG=tnow: entity.picture=1; 55$ ROUTE: TiempoMC,SecadoS; 3$ ASSIGN: Cat=2: TiempoMC=1/(WEIBULL(4.44, 12.05)/CT2) + 1/(28.20*BETA(13.12, 7.33)/CT2): TiempoT2=tnow: TiempoG=tnow: entity.picture=2:NEXT(55$); 4$ ASSIGN: Cat=3: TiempoMC=1/(WEIBULL(4.44, 12.05)/CT3) + 1/(28.20*BETA(13.12, 7.33)/CT3): TiempoT3=tnow: TiempoG=tnow: entity.picture=3:NEXT(55$); Big_Dispose DISPOSE: No; 56$ STATION, SecadoS; 14$ QUEUE, Secado_Queue; 15$ SEIZE, 1,Other: Secador,1:NEXT(36$); 36$ DELAY: 1/Carritos_Secado,,Other:NEXT(16$); Demora Entrada Secador 16$ RELEASE: Secador,1; 58$ ROUTE: Dur_Secado,EncaneS; 57$ STATION, EncaneS; 17$ BRANCH, 1: If,Cat == 1,31$,Yes: If,Cat == 2,32$,Yes: If,Cat == 3,33$,Yes; 31$ DELAY: 1/(WEIBULL(5.07, 2.19)/CT1),,Other:NEXT(35$); 1/(5.07*BETA(5.07, 2.19)/(680*1.96)/1000) 35$ GROUP, Cat,Temporary:6,Last:NEXT(64$); 64$ ASSIGN: entity.picture=entity.picture+3; 59$ ROUTE: animdelay,HornoS;



138/157

32$ DELAY: 1/(13.02*BETA(5.57, 1.56)/CT2),,Other:NEXT(18$); Encane Faroles 18$ GROUP, Cat,Temporary:6,Last:NEXT(64$); 33$ DELAY: 1/(32.42*BETA(13.1, 10.19)/CT3),,Other:NEXT(34$); Encane Bloques Estructurales 34$ GROUP, Cat,Temporary:6,Last:NEXT(64$); 60$ STATION, HornoS; 19$ QUEUE, Horno_Queue; 20$ SEIZE, 1,Other: Horno,1:NEXT(37$); 37$ DELAY: 1/Vagon_Horno,,Other:NEXT(21$); Demora Entrada Horno Toletes 21$ RELEASE: Horno,1; 61$ ROUTE: Dur_Horno,SalidaS; 62$ STATION, SalidaS; 22$ SPLIT::NEXT(23$); 23$ BRANCH, 1: If,Cat == 1,24$,Yes: If,Cat == 2,25$,Yes: If,Cat == 3,26$,Yes; 24$ ASSIGN: ProdT1=ProdT1 + CT1: InvT1=InvT1 + CT1; 49$ TALLY: ProdToletes,ProdT1,1; 27$ TALLY: TiempoPT1,int(TiempoT1),1; 30$ TALLY: TiempoP,int(TiempoG),1:NEXT(Big_Dispose); 25$ ASSIGN: ProdT2=ProdT2 + CT2: InvT2=InvT2 + CT2; 50$ TALLY: ProdFaroles,ProdT2,1; 28$ TALLY: TiempoPT2,int(TiempoT2),1:NEXT(30$); 26$ ASSIGN: ProdT3=ProdT3 + CT3: InvT3=InvT3 + CT3; 51$ TALLY: ProdBloques,ProdT3,1; 29$ TALLY: TiempoPT3,int(TiempoT3),1:NEXT(30$);



139/157

Anexo 2: Otras Aplicaciones en la Manufactura: Extraídas de VISUAL 8

CORPORATION – SIMULATION SOLUTIONS

SAMPLE SIMULATION APPLICATIONS Visual8 Corp. has assisted a wide range of companies in the development and application of simulation for facilities design, planning and scheduling and supply chain distribution systems. A few sample examples are provided below: PRODUCTION PLANNING & SCHEDULING Developed an integrated production planning and scheduling system for the Ground Beef operations of a major Beef Packer in Iowa. The system, which is operating across 16 plants, produces daily production schedules based on the optimal usage of materials and labor availability to satisfy demand. Estimated savings are in excess of $50 million per annum based on higher yields and reduced overtime working. FACILITIES PLANNING & SIZING A facilities planning study involved simulation to design and cost a high-volume satellite production facility. The simulation included the assembly methodology, plant layout, staffing and equipment requirements. The study provided the production plan needed to allow Hughes Space to reduce production cycle-times from one month to one day. JUST-IN-TIME MANUFACTURING Our consultants have assisted various Automotive Assembly plants in the use and application of simulation for plant layout, materials handling systems, robotic assembly design, and manpower planning. These projects have typically included workshop-training programs to help transfer this technology to line management for their ongoing use on other simulation applications. Typical capital cost savings of 10% of the project cost are reported through the use of simulation. MAINTENANCE PLANNING & SCHEDULING Developed a Maintenance-of-the-Way Simulator that is designed to structure Rail & Tie Crews that are used to repair the track. The system simulates the various functions within the Work Crews with their compliment of machines and operators. Given a section of track the tool is used to estimate the duration of the work for a specified gang and block time. The tool has saved the Railroad over $4 million in labor and equipment savings. DEEP ORE MINING A simulation was developed for one of the world’s largest mining operations located in Northern Ontario, Canada to analyze material flows and underground storage requirements. The model is currently being used to investigate future mine expansion requirements. The model, which provides an animated view of the workings of the mine, is helping management to better co-ordinate hoisting of miners and equipment with the extraction of ore. Recently, management saved the company $10 million through cost-avoidance based on the simulation results. LINE BALANCING To help with a repetitive line-balancing task required of the Industrial Engineering Team a user-friendly simulation model was developed to allocate assembly jobs to the operators on an axle assembly line. As the work content changes due to the variety and mix of models being produced, the work allocation to the assembly stations has to be adjusted to keep the line balanced. Savings through avoidance of time losses due to work interference or waiting



140/157

for line indexing was in the order of 25% . ELECTRONICS MANUFACTURER Working with Hewlett Packard’s Engineering Team at their Spokane Head Office in Washington, Visual8’s consultants developed several simulation models of their Cell Phone Test Unit Assembly and Test. One project was to develop a shop floor model of their Pre - and Final Testing area of Assembled Units which has led to significant reductions in repair cycle times and work-inprocess levels based on the simplification of their complex testing processes. HOT END STEEL PRODUCTION PLANNING Implemented V8-STEEL , a simulation-based planning and scheduling system for a large integrated steel producer. The system which links to the company’s i2 Factory Planning system has the capability of planning workflow and synchronizing the caster and hot mill line-up’s. And executing the plan through the simulation to provide a detailed schedule of work by key process. The primary benefit of this system has been to significantly reduce slab inventory levels and increase customer service levels through the system’s fast on-line integrated re-scheduling capability. BUSINESS PROCESS MAPPING & SIMULATION Using a popular Knowledge Management mapping software system, ProCarta , linked to a simulation model of Fidelity Investment’s remittance transaction processing system was developed. The resultant system served as a re-engineering tool to analyze methods improvements such as image processing techniques and more flexible skills -based training. The tool contributed to the streamlining of remittance processing methods and process workflows to significantly improve customer service levels and the speed of depositing checks to the bank . POWER DISPATCH & MONITORING De-regulation in the Power Industry has led to a complex array of tarrifs and supply rules. To help understand these options and to take advantage of these opportunities Visual8 has developed a power dispatch simulator for one of its power generator clients. This system allows for the detailed monitoring, every 5-minutes, of supply and demand as metered to its customers. Dispatchers can take advantage of sales to the grid by simulating alternative supply strategies months ahead of requirement based on energy forecasts to optimize their return on the power they generate . LEAN MANUFACTURING Lean manufacturing is a common term in management circles but what does it offer and how easily can it be implemented. Through the use of simulation models we assisted Nibco Corp. in the development of a staged production line operating on a just-in-time basis. By holding common base parts at specific stages of product completion the lead-time for conversion to line order items could be shortened. This significantly reduced finished goods inventories while still maintaining high customer service levels. SUPPLY CHAIN SIMULATION Supply chain engineering for high-volume materials consumer such as McDonald’s can lead to very significant inventory cost reductions without damaging customer service levels. With the recent changes to product preparation, delivery and the variety of offerings, these companies are now using simulation to fine-tune their supply-chain from suppliers to their stores. The goal is to reduce overall system delivery costs through centralized distribution and optimized delivery truck routings.



141/157

Anexo 3: Comparación de la Demanda Contra la Producción de las Opciones

Producción Vs. Demanda de Toletes:

0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1,600

1,800

2,000

Ene-04

Mar-04

May-04

Jul-0

4

Sep-04

Nov-04

Ene-05

Mar-05

May-05

Jul-0

5

Sep-05

Nov-05

Ene-06

Mar-06

May-06

Jul-0

6

Sep-06

Nov-06

Ene-07

Mar-07

May-07

Jul-0

7

Sep-07

Nov-07

Ene-08

Mar-08

May-08

Jul-0

8

Sep-08

Nov-08

To

nel

adas

Toletes Demanda Toletes Opción 2 Toletes Opción 1



142/157

Producción Vs. Demanda de Faroles:

0

50

100

150

200

250

300

350

400

Ene-04

Mar-04

May-04

Jul-0

4

Sep-04

Nov-04

Ene-05

Mar-05

May-05

Jul-0

5

Sep-05

Nov-05

Ene-06

Mar-06

May-06

Jul-0

6

Sep-06

Nov-06

Ene-07

Mar-07

May-07

Jul-0

7

Sep-07

Nov-07

Ene-08

Mar-08

May-08

Jul-0

8

Sep-08

Nov-08

To

nel

adas

Faroles Demanda Faroles Opción 2 Faroles Opción 1



143/157

Producción Vs. Demanda de Bloques Estructurales:

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

Ene-04

Mar-04

May-04

Jul-0

4

Sep-04

Nov-04

Ene-05

Mar-05

May-05

Jul-0

5

Sep-05

Nov-05

Ene-06

Mar-06

May-06

Jul-0

6

Sep-06

Nov-06

Ene-07

Mar-07

May-07

Jul-0

7

Sep-07

Nov-07

Ene-08

Mar-08

May-08

Jul-0

8

Sep-08

Nov-08

To

nel

adas

Bloques Demanda Bloques Opción 2 Bloques Opción 1



144/157

Anexo 4: Comparación de los Flujos de Caja de las Opciones Anualizados de

2004 a 2008

2,409

-446 -353 -304 -305

2,4752,704

2,965

3,263

3,567

-1,000

-500

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

2004 2005 2006 2007 2008

$ M

illon

es

Opción 1 Opción 2



145/157

Anexo 5: Flujos de Caja y VPN de las Dos Opciones

Flujo de Caja y Valor Presente Neto de la Opción 1, Situación Actual de la Planta

Ene-04 Feb-04 Mar-04 Abr-04 May-04 Jun-04 Jul-04 Ago-04 Sep-04 Oct-04 Nov-04 Dic-04

+ Ingresos 618 609 658 656 700 633 594 697 697 718 655 703

Toletes 292 211 258 251 312 246 186 293 322 315 285 292

Bloques Estructurales 297 369 375 375 357 357 377 381 344 373 338 386

Faroles 29 29 25 30 30 30 31 24 31 30 32 25

-Costos Variables 129 127 137 136 146 132 124 145 145 149 136 146

Toletes 61 44 54 52 65 51 39 61 67 66 59 61


Faroles 6 6 5 6 6 6 6 5 6 6 7 5

=Margen Bruto 490 482 521 520 554 502 471 552 552 569 519 557

- Costos Fijos 309 310 312 313 315 316 318 319 321 322 324 325

- Costo de Demanda Insatisfecha 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Generación Interna de Caja del proyecto 181 172 210 207 240 186 153 233 231 247 195 232

- Inversión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

= Flujo de Caja Operativo Antes de Impuesto 181 172 210 207 240 186 153 233 231 247 195 232



146/157


+ Ingresos 392 303 357 350 415 342 280 387 439 418 390 388

Toletes 319 230 289 274 340 269 203 319 360 343 311 318


Faroles 32 32 27 35 33 33 35 26 38 33 37 27


Toletes 66 48 60 57 71 56 42 66 75 71 65 66


Faroles 7 7 6 7 7 7 7 5 8 7 8 6

=Margen Bruto 310 240 283 277 328 271 222 307 348 331 309 307

- Costos Fijos 327 328 329 331 332 334 335 337 338 340 341 343


Generación Interna de Caja del proyecto -16 -88 -47 -54 -4 -63 -114 -30 9 -9 -33 -36

- Inversión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

= Flujo de Caja Operativo Antes de Impuesto -16 -88 -47 -54 -4 -63 -114 -30 9 -9 -33 -36



147/157


+ Ingresos 426 336 388 380 451 372 304 429 464 454 423 421

Toletes 349 258 315 298 371 293 222 356 379 374 338 347


Faroles 36 35 30 38 36 36 38 29 41 36 40 30


Toletes 72 54 66 62 77 61 46 74 79 78 70 72


Faroles 7 7 6 8 8 7 8 6 9 7 8 6

=Margen Bruto 338 266 307 301 357 295 240 340 368 359 335 334

- Costos Fijos 344 346 347 349 350 351 353 354 356 357 359 360


Generación Interna de Caja del proyecto -7 -80 -40 -48 6 -57 -112 -15 -3 2 -24 -26

- Inversión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

= Flujo de Caja Operativo Antes de Impuesto -7 -80 -40 -48 6 -57 -112 -15 -3 2 -24 -26



148/157


+ Ingresos 463 365 423 414 473 405 336 467 487 482 461 466

Toletes 379 282 345 326 388 320 248 389 397 397 370 387


Faroles 39 38 33 43 40 39 43 32 45 39 45 32


Toletes 79 59 72 68 81 67 52 81 83 83 77 81


Faroles 8 8 7 9 8 8 9 7 9 8 9 7

=Margen Bruto 367 289 335 328 375 320 266 370 386 382 365 369

- Costos Fijos 362 363 365 366 367 369 370 372 374 375 377 378


Generación Interna de Caja del proyecto 3 -74 -30 -38 -15 -49 -104 -2 -27 -8 -12 -9

- Inversión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

= Flujo de Caja Operativo Antes de Impuesto 3 -74 -30 -38 -15 -49 -104 -2 -27 -8 -12 -9



149/157


+ Ingresos 495 397 459 450 496 448 365 497 512 506 509 507

Toletes 405 308 376 356 405 357 270 414 414 414 411 422


Faroles 43 42 36 46 43 43 46 34 49 43 49 36


Toletes 84 64 78 74 84 74 56 86 86 86 86 88


Faroles 9 9 7 10 9 9 10 7 10 9 10 7

=Margen Bruto 392 314 364 357 393 355 289 393 405 401 403 401

- Costos Fijos 380 381 383 384 386 387 389 391 392 394 395 397


Generación Interna de Caja del proyecto -13 -67 -19 -28 -40 -33 -100 -11 -53 -32 8 4

- Inversión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

= Flujo de Caja Operativo Antes de Impuesto -13 -67 -19 -28 -40 -33 -100 -11 -53- 3 2 8 4

VPN = $1,212 Millones de Pesos. Este valor es el de los flujos descontados hasta Diciembre de 2008.



150/157

Flujo de Caja y Valor Presente Neto de la Opción 2, Aumento de la Capacidad del Cuello de Botella


+ Ingresos 618 615 670 669 700 633 596 706 700 718 657 719

Toletes 292 211 258 251 312 246 186 293 322 315 285 292


Faroles 29 29 25 32 30 30 32 24 34 30 34 25


Toletes 61 44 54 52 65 51 39 61 67 66 59 61


Faroles 6 6 5 7 6 6 7 5 7 6 7 5

=Margen Bruto 490 487 531 530 554 502 472 559 554 569 521 569

- Costos Fijos 309 310 312 313 315 316 318 319 321 322 324 325



- Inversión 3,165 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

= Flujo de Caja Operativo Antes de Impuesto -2,984 176 219 217 240 186 154 240 234 247 197 244



151/157


+ Ingresos 678 675 736 734 767 689 653 773 775 780 719 786

Toletes 319 230 289 274 340 269 203 319 360 343 311 318

Bloques Estructurales 327 413 420 425 393 388 415 428 378 404 372 441Faroles 32 32 27 35 33 33 35 26 38 33 37 27


Toletes 66 48 60 57 71 56 42 66 75 71 65 66Bloques Estructurales 68 86 87 88 82 81 86 89 79 84 77 92

Faroles 7 7 6 7 7 7 7 5 8 7 8 6

=Margen Bruto 537 535 583 581 607 546 517 613 614 618 570 623

- Costos Fijos 327 328 329 331 332 334 335 337 338 340 341 343



- Inversión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0




152/157


+ Ingresos 739 747 807 798 841 755 710 850 848 854 781 861

Toletes 349 258 315 298 371 293 222 356 392 374 338 347


Faroles 36 35 30 38 36 36 38 29 41 36 40 30


Toletes 72 54 66 62 77 61 46 74 82 78 70 72


Faroles 7 7 6 8 8 7 8 6 9 7 8 6

=Margen Bruto 585 592 640 632 666 598 562 673 672 677 619 682

- Costos Fijos 344 346 347 349 350 351 353 354 356 357 359 360



- Inversión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0




153/157


+ Ingresos 812 815 887 878 917 823 786 933 925 937 858 946

Toletes 382 282 345 326 406 320 248 389 428 408 370 387


Faroles 39 38 33 43 40 39 43 32 45 39 45 32


Toletes 79 59 72 68 84 67 52 81 89 85 77 81


Faroles 8 8 7 9 8 8 9 7 9 8 9 7

=Margen Bruto 643 645 703 695 726 652 622 739 732 742 680 750

- Costos Fijos 362 363 365 366 367 369 370 372 374 375 377 378



- Inversión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0




154/157


+ Ingresos 899 894 966 962 1,005 910 861 1,021 1,011 1,027 946 1,033

Toletes 426 308 376 356 443 357 270 425 467 445 411 422


Faroles 43 42 36 46 43 43 46 34 47 43 47 36


Toletes 89 64 78 74 92 74 56 88 97 93 86 88


Faroles 9 9 7 10 9 9 10 7 10 9 10 7

=Margen Bruto 712 708 765 762 796 721 682 809 801 813 749 818

- Costos Fijos 380 381 383 384 386 387 389 391 392 394 395 397



- Inversión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0


VPN = $10,926 Millones de Pesos. Este valor es el de los flujos descontados hasta Diciembre de 2008.



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ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1 Composición del Mercado de las Ladrilleras – Cali, Valle ....................7 Tabla 2 Variación del área según estados .............................................................8 Tabla 3 Censo de Edificaciones Trimestral (2001-2003)...................................33 Tabla 4 Crecimiento Costo Anual Por Grupos de la Construcción ..................36 Tabla 5 Variación de las Ventas de Materiales de Construcción.....................38 Tabla 6 Propiedades Físicas de los Bloques Estructurales ..............................58 Tabla 7 Propiedades Físicas de los Toletes ........................................................58 Tabla 8 Propiedades Físicas de los Faroles ........................................................58 Tabla 9 Propiedades Físicas de las Tejas ...........................................................59 Tabla 10 Propiedades Físicas de los Adoquines ..................................................59 Tabla 11 Propiedades Físicas de los Productos Decorativos .............................59 Tabla 12 Propiedades Físicas del Bloque-Losa Meléndez..................................60 Tabla 13 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Toletes en el Área de

Moldeo 62 Tabla 14 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Faroles en el Área de

Moldeo 64 Tabla 15 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Bloques Estructurales

en el Área de Moldeo..................................................................................................65 Tabla 16 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado Para los Tiempos de

Atención del Cortador .................................................................................................67 Tabla 17 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado Para los Tiempos de

Atención del Brazo Mecánico....................................................................................69 Tabla 18 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Toletes en el Encañe

70 Tabla 19 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Faroles en el Encañe

71 Tabla 20 Resultados de la Prueba Chi Cuadrado de los Bloques Estructurales

en el Encañe ................................................................................................................73 Tabla 21 Resultados de la Prueba F Para La Producción de Toletes ...............90 Tabla 22 Resultados de la Prueba F Para la Producción de Faroles ................91 Tabla 23 Resultados de la Prueba F Para la Producción de Bloques

Estructurales ................................................................................................................92 Tabla 24 Resultados de la Prueba t Para la Producción de Toletes..................93 Tabla 25 Resultados de la Prueba t Para la Producción de Faroles .................93 Tabla 26 Resultados de la Prueba t Para la Producción de Bloques

Estructurales ................................................................................................................94 Tabla 27 Intervalos de Confianza del Modelo de Simulación .............................96 Tabla 28 Supuestos Macroeconómicos del Modelo Económico ..................... 104 Tabla 29 Supuestos Para el Cálculo de la Tasa de Descuento r .................... 104 Tabla 30 Demanda del Mercado de las Tres Categorías de Ladrillos............ 105 Tabla 31 Resultados del Número de Carretillas en Cola en el Secador y Horno

108



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Tabla 32 Comparación de la Longitud de las colas Antes y Después del Aumento en Capacidad........................................................................................... 109

Tabla 33 Prueba F Para Comparar las Varianzas de la Cola del Secador Antes y Después del Aumento en Capacidad ................................................................ 109

Tabla 34 Prueba t Para Comparar la Media de la Cola del Secador Antes y Después del Aumento en Capacidad ................................................................... 110

Tabla 35 Prueba F Para Comparar las Varianzas de la Cola del Horno Antes y Después del Aumento en Capacidad ................................................................... 111

Tabla 36 Prueba t Para Comparar la Media de la Cola del Horno Antes y Después del Aumento en Capacidad ................................................................... 111

Tabla 37 Comparación de los Tiempos de Flujo Antes y Después del Aumento en Capacidad............................................................................................................ 112

Tabla 38 Prueba F Para Comparar las Varianzas del Flujo de los Toletes Antes y Después del Aumento en Capacidad..................................................... 113

Tabla 39 Prueba t Para Comparar las Medias del Flujo de los Toletes Antes y Después del Aumento en Capacidad ................................................................... 113

Tabla 40 Prueba F Para Comparar las Varianzas del Flujo de los Faroles Antes y Después del Aumento en Capacidad..................................................... 114

Tabla 41 Prueba t Para Comparar las Medias del Flujo de los Faroles Antes y Después del Aumento en Capacidad ................................................................... 114

Tabla 42 Prueba F Para Comparar las Varianzas del Flujo de los Bloques Estructurales Antes y Después del Aumento en Capacidad............................. 115

Tabla 43 Prueba F Para Comparar las Medias del Flujo de los Bloques Estructurales Antes y Después del Aumento en Capacidad............................. 115

Tabla 44 Prueba F Para Comparar las Varianzas del Flujo Total Antes y Después del Aumento en Capacidad ................................................................... 115

Tabla 45 Prueba F Para Comparar las Medias del Flujo Total Antes y Después del Aumento en Capacidad .................................................................................... 116

Tabla 46 Comparación de la Producción Antes y Después del Aumento en Capacidad ................................................................................................................. 117

Tabla 47 Prueba F Para Comparar las Varianzas de la Producción de Toletes Antes y Después del Aumento en Capacidad..................................................... 117

Tabla 48 Prueba t Para Comparar las Medias de la Producción de Toletes Antes y Después del Aumento en Capacidad..................................................... 118

Tabla 49 Prueba F Para Comparar las Varianzas de la Producción de Faroles Antes y Después del Aumento en Capacidad..................................................... 118

Tabla 50 Prueba t Para Comparar las Medias de la Producción de Faroles Antes y Después del Aumento en Capacidad..................................................... 119

Tabla 51 Prueba F Para Comparar las Varianzas de la Producción de Bloques Estructurales Antes y Después del Aumento en Capacidad............................. 119

Tabla 52 Prueba t Para Comparar las Medias de la Producción de Bloques Estructurales Antes y Después del Aumento en Capacidad............................. 120

Tabla 53 Variación de la Producción por Categoría al Ampliar el Horno ....... 128 Tabla 54 Variación de la Utilización de los Recursos........................................ 128



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ÍNDICE DE GRÁFICAS

Gráfico 1. Metros Cuadrados Licenciados...........................................................31 Gráfico 2. Índice de Precios de Vivienda Nueva en Bogotá............................34 Gráfico 3. Variación Mensual de los Precios de Vivienda................................35 Gráfico 4. Valor Préstamos Entregados y Aprobados Para la Compra de

Vivienda 37 Gráfico 5. Área en Proceso de Construcción por Tipo de Vivienda..............41 Gráfico 6. Distribución de la Producción de Toletes en el Área de Moldeo62 Gráfico 7. Distribución de la Producción de Faroles en el Área de Moldeo

63 Gráfico 8. Distribución de la Producción de Bloques Estructurales en el

Área de Moldeo..........................................................................................................65 Gráfico 9. Distribución de los Tiempos de Atención del Cortador Para

Todas las Categorías ...............................................................................................66 Gráfico 10. Distribución de los Tiempos de Atención del Brazo Mecánico

Para Todas las Categorías......................................................................................68 Gráfico 11. Distribución de la Producción de Toletes en el Encañe...........70 Gráfico 12. Distribución de la Producción de Faroles en el Encañe...........71 Gráfico 13. Distribución de la Producción de Bloques Estructurales en el

Encañe 72 Gráfico 14. Esquema del Proceso a Simular......................................................76 Gráfico 15. Ciclo del Submodelo Para la Asignación de Fases de la

Producción..................................................................................................................79 Gráfico 16. Diagrama de Flujo del Modelo de Simulación .............................85 Gráfico 17. Flujo de Caja de la Opción 1 .......................................................... 101 Gráfico 18. Flujo de Caja de la Opción 2 .......................................................... 102

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IMULACIÓN Y ESTUDIO ECONÓMICO DEL PROCESO DE …