Qué es Just in Time (JIT o Justo a Tiempo)

La filosofía de manufactura Just in Time (conocido simplemente por su acrónimo JIT en inglés o en su traducción al español Justo a Tiempo) postula que se debe producir solo lo que sea necesario, en la cantidad que sea necesaria y en el momento que sea necesario. Lo anterior establece como un imperativo de cualquier negocio que aspira ser de Clase Mundial (World Class) la reducción de capital inmovilizado con el correspondiente impacto en la eficiencia de los procesos y la reducción de costos.

Qué hace el Just in Time (JIT)

Just in Time (Justo a Tiempo) se basa sobre 3 pilares u objetivos básicos:

  1. Atacar los problemas fundamentales
  2. Eliminar despilfarros (desperdicios)
  3. Buscar la simplicidad

qué hace el just in time

1. Atacar los Problemas Fundamentales

Consiste en atacar las causas fundamentales de los problemas, resolviendo éstos sin encubrirlos. El enfoque anterior se puede representar a través de una analogía denominada “mar de las existencias” que indica básicamente que el nivel de inventario o existencias suele ocultar problemas en los procesos.

problemas inventario jit

El nivel del mar representa las existencias o inventario y las operaciones de la empresa se visualizan como un barco. Cuando una empresa intenta bajar el nivel del mar, en otras palabras, reducir el nivel del inventario, descubre rocas, es decir, problemas.

El solo hecho de identificar los problemas no garantiza por cierto que estos se resuelvan, sin embargo, se cimientan las bases para poder enfrentar las causas que lo generan (acá se puede hacer uso de metodologías complementarias de la Gestión de Calidad como el Diagrama de Ishikawa y Diagrama de Pareto). De esta forma se deba atacar las causas de los problemas que causan las ineficiencias y no sólo concentrarse en los síntomas o efectos.

jit reducir inventarios

En palabras del ingeniero japones Taiichi Ohno, precursor de la filosofía Just in Time (JIT) al interior del sistema de producción del fabricante de automóviles Toyota.

Si se ha entendido bien lo que es el control de la producción, entonces es innecesario el control de inventarios.

De esta forma y en consecuencia a lo discutido anteriormente se pueden establecer diferencias entre el enfoque Tradicional y el enfoque de Just in Time JIT:

enfoque jit

2. Eliminar Despilfarros (Desperdicios)

El desperdicio (waste en inglés) se refiere a toda inversión de costo, tiempo, material, mano de obra o recursos aplicada en exceso versus lo mínimo indispensable para ofrecer un Producto y/o Servicio que exceda cualitativa y cuantitativamente las expectativas del cliente.

De esta forma en la manufactura Justo a Tiempo (JIT) el énfasis debe estar en eliminar todas aquellas actividades que no añaden valor al producto con lo que se reduce costos, mejora la calidad, reduce los plazos de fabricación (lead time logístico) y aumenta el nivel de servicio al cliente (que se puede medir cuantitativamente a través de indicadores como Instock, Fill-rate, entre otros).

Algunos ejemplos de los tipos de desperdicios más comunes son:

1. Sobreproducción
2. Tiempo de Espera
3. Transporte
4. Inventario
5. Proceso inadecuado (reprocesamiento)
6. Movimientos innecesarios
7. Defectos en Productos

Luego una forma de poder enfrentar los desperdicios es a través de un enfoque sistémico como el propuesto en JIT que se basa en los siguientes criterios:

  • Hacer el producto y/o prestar el servicio bien en la primera oportunidad
  • El operario asume la responsabilidad de controlar, es decir, el operario trabaja en autocontrol
  • Garantizar el buen desempeño del proceso mediante el Control Estadístico de Procesos (CEP)
  • Analizar y prevenir los riesgos potenciales que hay en un Proceso
  • Reducir stocks (Inventarios) al máximo

De esta forma se pueden establecer metas ambiciosas que sean consistentes con el objetivo de eliminar los desperdicios. Entre ellas destacan:

  • 􀂋Cero defectos (Seis Sigma)
  • 􀂋Cero Tiempo de Preparación (Setup Time)
  • 􀂋Cero Inventarios
  • 􀂋Cero Manejo de Materiales
  • 􀂋Cero Lead Time (Plazos)
  • 􀂋Tamaño de Lote Unitario (Q* bajos)
  • 􀂋Productos que satisfagan las necesidades (Calidad)

3. Buscar la Simplicidad

Por regla general los enfoques de producción simples están asociados a una gestión más eficaz. El primer tramo del camino hacia la búsqueda de la simplicidad abarca 2 zonas:

  • Flujo de Material
  • Control de las Líneas de Flujo

Un enfoque simple respecto al flujo de material es eliminar las rutas complejas y priorizar líneas de flujo más directas, en lo posible unidireccionales. Otra alternativa es agrupar los productos en familias que se fabrican en una línea de flujo, con lo que se facilita la gestión en células de producción (celdas de manufactura).

De forma complementaria la simplicidad del Justo a Tiempo (JIT) también se aplica al manejo de las líneas de flujo. Un ejemplo de ello es el sistema Kanban, en el que se arrastra el trabajo (sistema Pull o Jalar que consiste en producir sólo lo necesario, tomando el material requerido de la operación anterior).

flujo jit

En resumen el enfoque Just in Time (JIT) o Justo a Tiempo se basa en el control físico del material para identificar los desperdicios y forzar su eliminación. JIT es una filosofía propia de la Ingeniería Industrial que consiste en la reducción de desperdicio (actividades que no agregan valor) es decir todo lo que implique sub-utilización en una Cadena de Suministro desde compras hasta producción.

Requisitos del Just in Time (JIT)

1. 􀂋Nivelado de la Producción: consiste en adaptar los niveles de producción a los cambios que se observan en el comportamiento de la demanda. De esta forma se busca que el Plan Maestro de la Producción sea altamente sensible y adaptable a la aleatoriedad de la Demanda, disminuyendo al mínimo la producción de unidades innecesarias.

nivelación de la producción

2. Estandarización de Operaciones: se busca que los niveles de producción sean equilibrados en todos los procesos utilizando la cantidad mínima de operaciones y recursos, además de minimizar el trabajo en curso (WIP).

estandarización operaciones

3. 􀂋Reducción del Tiempo de Fabricación: consiste en implementar un conjunto de estrategias congruentes que apunten a la reducción de los tiempos requeridos para fabricar los productos. Destaca la reducción del tiempo de operación en cada proceso, reducción de los tiempos de transporte y la reducción de los tiempos de espera o tiempos muertos entre procesos (esto último, por ejemplo, a través del Balance de una Línea de Ensamble).

reducir tiempo de fabricación

4. 􀂋Reducción del Tiempo de Preparación: usualmente se asume el setup como irreducible y dado, en efecto en las fórmulas tradicionales de Lote Económico (EOQ) se observa un trade off entre los costos de emisión de pedidos y los costos de almacenamiento de inventario. En este sentido la filosofía JIT reconoce la importancia de reducir el tiempo de emisión o preparación al mínimo posible.

De esta forma bajos setups y lotes pequeños llevan naturalmente a bajos lead times, 􀂋acortando el horizonte de planificación y el pronóstico es mas preciso. Adicionalmente 􀂋el sistema puede cambiar rápido para atender un cambio en la demanda, aumentando la flexibilidad del sistema.

lotes just in time

5. Distribución en Planta y Polivalencia: se busca privilegiar a través de la distribución de planta o layout y un esquema de organización del trabajo colaborativo y polivalente, de modo de aprovechar al máximo la disponibilidad de tiempo y capacidades de los trabajadores.

distribución en planta y polivalencia

Consistente con esta estrategia se puede utilizar el tiempo sobrante (disponible) para múltiples propósitos con fines productivos entre los que destacan: transferencia de trabajadores a otras líneas, disminución de horas extraordinarias, reuniones de círculos de calidad, prácticas en mejora de programación, mantenimiento y reparación de máquinas, mejora de herramientas e instrumentos, etc.

Cómo implementar Just in Time (JIT) en la Empresa

􀂋La adopción del sistema de manufactura Justo a Tiempo o JIT debe nacer como parte de una Planificación Estratégica, es decir, con una mirada de largo plazo que sea consistente con la 􀂋adaptación de los requisitos y principios del JIT, bajo un ambiente de control y evaluación constante.

En este contexto implementar Just in Time (JIT) no es sencillo y se debe lidear con un importante numero de obstáculos que dificultan su adopción, entre los que destacan:􀂋

  • Compromiso de la Directiva y Trabajadores
  • Disciplina de Trabajo
  • Redistribución de la Planta
  • Relación con los Proveedores

Por tanto no se deben hacer falsas expectativas esperando resultados a corto plazo.

En relación a aquellas empresas que se enfrentan por primera vez a la implementación de un sistema JIT se recomienda la utilización de un proyecto piloto que cumpla con los siguientes requisitos:

  • No debe ser un producto nuevo
  • El proceso debe ser conocido
  • No se debe escoger un producto crónico o problemático
  • No se debe escoger un producto con atraso para su entrega

De esta forma se pueden acotar los riesgos asociados a una deficiente implementación.

Finalmente en relación a la metodología de implementación se identifican 5 fases secuenciales que dada la evidencia empírica son adecuadas para la ejecución del JIT:

  1. 􀂋Primera Fase: Educación (clave)
  2. 􀂋Segunda Fase: Distribución y Polivalencia
  3. 􀂋Tercera Fase: Mejoras en el proceso
  4. 􀂋Cuarta Fase: Mejoras en el control
  5. Quinta Fase: La ejecución

implementación just in time

Just in Time (JIT) o Justo a Tiempo orienta a los procesos para que éstos funciones de forma correcta, correctamente la primera vez.

Cálculo del Nivel de Servicio Instock utilizando una Demanda con Distribución Exponencial

Ejemplo Cálculo del Nivel de Servicio Instock: Un vendedor de flores tiene que decidir todas las noches cuántas flores va a llevar de su plantación a su local comercial para vender al día siguiente. La demanda por flores es estocástica y por experiencia estima que sigue una distribución exponencial con parámetro λ=0,015. El costo por flor para el vendedor es de $6 y las flores no vendidas son consignadas a $2 a un vendedor de flores secas (esto último se considera un valor de rescate o salvage value). Además se estima que el costo por cliente perdido es de $11.

En base a los antecedentes anteriores la cantidad óptima de pedido que sugiere el Modelo Newsvendor está dada por:

calculo-pedido-newsvendor

El nivel de servicio Instock asociado a un pedido de 54 unidades es:

instock-vendedor-de-flores

Que como se aprecia corresponde a la integral definida entre 0 y 54 unidades de la función de densidad de probabilidad exponencial con  parámetro λ=0,015. El resultado anterior se puede corroborar haciendo uso del software Geogebra:

instock-geogebra

De forma análoga, simplemente basta evaluar el tamaño del pedido de 54 unidades en la función de distribución exponencial para evitar el cálculo de la integral definida presentada anteriormente. En efecto:

instock-funcion-distribucio

El siguiente diagrama obtenido con el complemento StatAssist (parte de Easyfit) da cuenta de lo anterior, donde se modela una distribución exponencial (acumulada o F) con parámetro λ=0,015 y donde para un valor de x de 54 unidades F(x) es aproximadamente un 55,51%. (se puede corroborar con la fórmula de Excel =ExpCdf(54;0,015)).

statassist-exponencial

Características de un Sistema de Revisión Periódica de Inventarios o Modelo P

Un sistema de revisión periódica del inventario (conocido también como modelo P) es aquel en el cual el inventario de un ítem es revisado cada intervalos de tiempo fijos, y se realiza una orden por el monto apropiado, es decir, el tamaño de pedido varia con el comportamiento de la demanda. En relación a lo anterior la pregunta relevante es ¿cuánto ordenar?. Una de sus ventajas potenciales es que permite combinar ordenes a un mismo proveedor.

El siguiente diagrama permite esquematizar la sistematización de un modelo de gestión de inventarios de revisión periódica o modelo P. En el sistema de periodo fijo, se toma la decisión de hacer un pedido sólo en algunos momentos, como cada semana o cada mes.

proceso-modelo-p

Generalmente un sistema de revisión periódica exige un nivel más alto de inventario de seguridad en comparación a un sistema de revisión continua (como por ejemplo en el caso del modelo EOQ). En este contexto y para tener una mejor idea de la evolución de los niveles de inventario en el tiempo para el modelo P se presenta el siguiente gráfico:

grafico-modelo-p

Por ejemplo, consideremos que el vendedor que abastece de los productos de inventarios a un minorista toma las órdenes de compra de éste todos los días Lunes a las 10:00 de la mañana. Asumamos adicionalmente que el Tiempo de Reposición o Lead Time (L) es fijo y corresponde a 3 días, es decir, todos los pedidos que se realizan el día Lunes son recibidos exactamente 72 horas después (día Jueves). El gráfico anterior muestra que los pedidos son realizados cada intervalos de tiempo fijos (T) y la reposición tarda exactamente L unidades de tiempo en ser recepcionadas. Notar también que el tamaño de los pedidos es variable y esta influenciado por el volumen de productos que se dispone en inventarios al momento de emitir el pedido. Luego bajo este esquema no siempre se podrá abastecer la totalidad de la demanda durante el período de reposición (por cierto tampoco se puede en un sistema de revisión continua por lo cual lo mejor que se puede hacer es establecer niveles de servicio instock como meta para el cálculo en este caso del Punto de Reposición o ROP).

Ejemplo Modelo P (Revisión Periódica) con Inventarios de Seguridad: La demanda diaria de un producto es de 10 unidades y la desviación estándar es de 3 unidades. El nivel de servicio instock que se desea satisfacer con el inventario es de un 98%. El inventario inicial es de 150 unidades. ¿Cuántas unidades se deben pedir?.

Consideremos la siguiente fórmula que describe el cálculo de la cantidad de pedido q para el modelo P:

formula-pedido-modelo-p

En primer lugar calculamos el inventario de seguridad z\sigma _{T+L}. La desviación estándar durante el período T+L es la raíz cuadrada de la suma de las varianzas para cada día. Luego, \sigma _{T+L}=\sqrt{(T+L)\sigma _{d}^{2}} o:

\sigma _{T+L}=\sqrt{(T+L)\sigma _{d}^{2}}=\sqrt{(30+14)3^{2}}=19,90

Finalmente el tamaño de pedido es de 331 unidades en este período de revisión.

q=\bar{d}(T+L)+\sigma _{T+L}-I=10(30+14)+2,05(19,90)-150=331[unidades]

Análisis Marginal en la Gestión de Inventarios de Productos Perecibles

En general la Gestión de Inventarios de productos perecibles enfrenta desafíos mayores en comparación a la determinación de tamaños de lotes de aquellos productos de ciclo de vida largo donde los productos se desvalorizan de forma más lenta y adicionalmente existe más de una oportunidad de venta. En este contexto el análisis marginal es una alternativa metodológica para enfrentar los problemas de determinación de tamaño de lote de producción o compra, bajo un contexto de incertidumbre (demanda incierta) donde existe una oportunidad única de orden o producción.

Si un producto es perecible (notar que bajo esta clasificación no sólo debemos considerar productos alimenticios) y la demanda excede la cantidad ordenada, entonces se pierde venta (lo que genera costos de quiebres de stock, los cuales son complejos de estimar según lo analizado en la clasificación de los costos de inventario). Por el contrario, si la demanda es menor que la cantidad ordenada entonces sobra inventario el cual puede o no tener un uso alternativo, no obstante por lo general el valor monetario que se logra rescatar de su uso alternativo no logra cubrir la totalidad del costo de compra o fabricación.

El análisis marginal enfrentar el problema de determinación de tamaño de lote de compra o producción de aquellos productos perecibles. Se enfoca en analizar lo que ocurre con el artículo a vender que tiene peor margen, y asegurar que este margen sea positivo. Si se venden “k” items, nos preocupa analizar el margen esperado (en probabilidad) del k-ésimo artículo en venderse. Si D representa la demanda (variable aleatoria) de un producto perecible, ¿cuál es la probabilidad de vender la k-ésima unidad del inventario?:

prob-demanda-mayor-o-igual-

La probabilidad de que la demanda total sea por lo menos k unidades!. Luego, la probabilidad de NO vender la k-ésima unidad es:

prob-demanda-menor-a-k

El margen esperado de la k-ésima unidad queda descrito por:

margen-k-esimo

Notar que la ganancia esperada es decreciente en la medida que aumenta el tamaño de pedido.

perdida-y-ganancia-esperada

En consecuencia, queremos encontrar el mayor valor de k tal que esta cantidad sea no negativa. Esto equivale a encontrar el mayor k tal que:

razon-critica-analisis-marg

Ejemplo Análisis Marginal en la Gestión de Inventarios

Un retailer especialista en artículos de moda debe decidir cuántas cajas de vestidos de la línea “Sass” pedir para la próxima temporada. Esta línea de vestidos es sumamente exclusiva y elaborada manualmente en Italia. Ya que se trata de un producto nuevo y altamente costoso, el Product Manager encargado de la compra pide ayuda a cinco expertos de la empresa. Juntos ellos pronostican que la demanda seguirá una distribución normal con media 10 cajas y desviación estándar igual a 2 cajas.

La ganancia por cada vestido vendido es de 24% del costo. Si no se vende un vestido, este debe ser liquidado, en cuál caso sólo se recupera el 64% del costo. Utilice el pronóstico de los expertos para modelar la demanda con una distribución normal, y determine la cantidad de cajas que debiera pedir el retailer a fin de maximizar sus ganancias. Indique el nivel de servicio instock que se ofrecerá a los clientes producto de esta estrategia. En su análisis suponga que es posible comprar (y vender) fracciones de cajas.

instock-analisis-marginal

El nivel de servicio instock es de un 40%. El tamaño óptimo de pedido (aproximado luego de ajustar el valor de Z(40%)) según el análisis marginal es:

solucion-analisis-marginal

Notar que el tamaño óptimo de pedido calculado anteriormente se puede corroborar haciendo uso del software Geogebra, donde luego de seleccionar la función de probabilidad teórica que representa el comportamiento de la demanda, se ingresan sus parámetros y el nivel de servicio (instock) objetivo.

z-alfa-0,4-geogebra

Otra alternativa es obtener Z(40%) haciendo uso de Excel. Para ello utilizamos la fórmula =DISTR.NORM.ESTAND.INV(0,4) según se muestra en la siguiente imagen:

z-alfa-excel-normal

Cálculo del Valor Esperado de la Información Perfecta (VEIP) en el Modelo Newsvendor

En el contexto del Modelo Newsvendor (modelo de un periodo con demanda estocástica, pero con distribución de probabilidad conocida) el Valor Esperado de la Información Perfecta (VEIP o EVPI: Expected Value of Perfect Information) es un indicador cuantitativo que mide cuán lejos la solución en promedio está de la solución perfecta, es decir, de aquella solución donde se conoce la demanda de antemano. De forma análoga el VEIP corresponde al precio que se estaría dispuesto a pagar de modo de acceder a información perfecta respecto a la realización de la demanda.

Si el valor que adoptará la demanda es conocido con antelación entonces naturalmente el tamaño óptimo de pedido será la magnitud de la demanda y=D (conocida como solución «espere y vea») lo cual permite evitar incurrir en costos asociados a un inventario insuficiente o excesivo. En dicho caso el costo esperado correspondiente será simplemente c*D donde el parámetro c representa el costo unitario de adquisición o fabricación (según sea el caso).

Luego si obtenemos el promedio de todas las realizaciones de la demanda D obtenemos el costo c*µ, donde µ es el promedio de la demanda. En consecuencia, el VEIP corresponderá a la diferencia positiva entre el costo de la solución óptima sin conocer la demanda y el costo de la solución espere y vea.

Valor Esperado de la Información Perfecta

Consideremos el siguiente ejemplo que permite ilustrar el cálculo e interpretación del Valor Esperado de la Información Perfecta (VEIP):

María es un vendedora de flores que tiene que decidir todas las noches cuántas flores va a llevar de su plantación a su local comercial para vender al día siguiente. La demanda por flores es estocástica y por experiencia estima que sigue una distribución exponencial con λ=0,04. El costo por flor para María es de $6 y las flores no vendidas son consignadas (liquidadas) a $2 cada una a un vendedor de flores secas. Además, María estima que el costo por cliente perdido es de $10.

¿Cuál es la cantidad óptima de flores que María debe llevar todos los días desde su plantación a su local comercial si desea minimizar el costo esperado? ¿Cuál es el nivel de servicio instock asociado a esta alternativa?.

La cantidad óptima de pedido en el modelo newsvendor está dada por:

formula-solucion-newsvendor

Donde p representa el costo de quiebre de stock (en nuestro ejemplo por cliente perdido), c corresponde al costo de compra o producción y h el valor de consignación (en el ejemplo lo que se podría rescatar por cada unidad que no se logra vender). Considerando dicha información la cantidad óptima de flores que María debe llevar todos los días desde su plantación a su local comercial es:

pedido-optimo-newsvendor

Es decir, debe llevar diariamente 17 flores. Luego el nivel de servicio instock asociado a un pedido de 17 unidades es:

instock-newsvendor

¿Cuál es el costo total esperado para la cantidad optima de pedido propuesta? ¿Cuál es el Valor Esperado de la Información Perfecta (VEIP)?.

costo-esperado-newsvendor

El costo esperado de implementar un pedido de 17 flores es aproximadamente $219,32. A continuación calculamos el VEIP (recordar que en el caso de una distribución exponencial la media se obtiene de µ=1/λ).

calculo-veip

Como se señalo anteriormente el VEIP establece el precio máximo que María debería estar dispuesta a pagar de modo de acceder a información perfecta respecto a la realización de la demanda de flores.