UNIVERSIDADE DA CORUÑA
Escola Politécnica Superior. Ferrol
PROYECTO
FIN DE CARRERA
INGENIERÍA INDUSTRIAL
Título:
MODELADO Y SIMULACIÓN DE UNA PLANTA
DE PROCESADO MULTILÍNEA EN BUQUE
FACTORÍA PARA SU MEJORA OPERATIVA
Autora:
Raquel Botana Lodeiros
Tutores:
Diego Crespo Pereira
David del Río Vilas
Fecha: Febrero, 2012.
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
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Í NDÍCE GENERAL
i) Memoria Página 3
ii) Presupuesto Página 102
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
3
MEMORIA - ÍNDICE
1. INTRODUCCIÓN .................................................................................................................... 9
1.1. Definición del proyecto ............................................................................................ 9
1.2. Objeto del proyecto ............................................................................................... 10
1.3. Estructura del proyecto .......................................................................................... 10
2. ESTADO DEL ARTE .......................................................................................................... 11
2.1. La industria de la captura y la transformación del pescado ....................................... 11
2.1.1. Contexto geográfico y socioeconómico ............................................................... 11
2.1.2. La pesca de altura. El buque arrastrero congelador y el procesado de capturas. 18
2.2. El análisis de entornos de producción altamente variables. La simulación de eventos discretos. ............................................................................................................................ 28
2.2.1. El análisis de la variabilidad en producción ......................................................... 28
2.2.2. La simulación de eventos discretos...................................................................... 30
2.2.3. Análisis estadístico de la variabilidad ................................................................... 33
2.2.3.1. Método de Máxima Verosimilitud ................................................................ 34
2.2.3.2. Test de Kolmogorov-Smirnov ........................................................................ 35
2.2.3.3. Test Anderson-Darling................................................................................... 40
3. MODELADO, SIMULACIÓN, EXPERIMENTACIÓN Y RESULTADOS ...................................... 43
3.1. Formulación del problema .......................................................................................... 43
3.2. Diseño del modelo conceptual .................................................................................... 44
3.3. Recogida y análisis de datos ........................................................................................ 49
3.3.1. Llegada de pescado .............................................................................................. 49
3.3.2. Tiempos de ciclo de la maquinaria ....................................................................... 54
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3.3.3. Tiempo de ciclo de los operarios ......................................................................... 59
3.3.4. Velocidades de transporte ................................................................................... 69
3.4. Implementación del modelo ejecutable ..................................................................... 69
3.4.1. El entorno de simulación: SIMIO .......................................................................... 69
3.4.2. Objetos de SIMIO y características modeladas. ................................................... 72
3.5. Verificación y validación .............................................................................................. 74
3.5. Experimentación ......................................................................................................... 75
3.5.1. Reparto de producto en distintos formatos ........................................................ 75
3.5.1.1. Escenario 1 .................................................................................................... 77
3.5.1.2. Escenario 2 .................................................................................................... 82
3.5.1.3. Escenario 3 .................................................................................................... 86
3.5.1.4. Discusión escenarios 1, 2 y 3. ........................................................................ 90
3.5.2. Reducción del número de unidades por caja o bandeja ...................................... 91
3.5.3. Redistribución de los operarios ante una reducción del número de éstos ......... 96
4. CONCLUSIONES .................................................................................................................. 98
5. TRABAJO FUTURO .............................................................................................................. 99
6. BIBLIOGRAFÍA Y RECURSOS WEB ..................................................................................... 100
6.1. Bibliografía ................................................................................................................ 100
6.2. Recursos web ............................................................................................................ 101
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Í NDÍCE DE FÍGURAS
Figura 1. Producción pesquera en 2008................................................................................. 11
Figura 2. Producción pesquera en 2008................................................................................. 12
Figura 3. Tendencias de las capturas de los grupos de especies marinas de valor más
elevado. .................................................................................................................................. 13
Figura 4. Productos pesqueros en 2008. ................................................................................ 14
Figura 5. Producción de pescado para consumo humano en 2008. ...................................... 15
Figura 6. Flota pesquera por Comunidades Autónomas ....................................................... 16
Figura 7. Buque arrastrero congelador, arrastre por popa. ................................................... 19
Figura 8. Partes de una red de arrastre por popa. ................................................................. 20
Figura 9. Arrastre en pareja. .................................................................................................. 20
Figura 10. Especies acuáticas y sus respectivas profundidades de hábitat.. ......................... 21
Figura 11. Preparación red, lance y recogida. ....................................................................... 23
Figura 12. Cinética del proceso de congelación. ................................................................... 26
Figura 13. Circuito comercial del pescado congelado. .......................................................... 27
Figura 14. Vías de estudio de un sistema ............................................................................... 32
Figura 15. Diagrama de proceso del buque-factoría. ............................................................ 47
Figura 16. Croquis de la planta de procesado del buque factoría. ........................................ 48
Figura 17. Reparto a líneas de entero y filete según tamaño inicial ...................................... 54
Figura 18. Esquema Línea Entero ........................................................................................... 56
Figura 19. Esquema Línea Filete ............................................................................................. 57
Figura 20. Máquina fileteadora BAADER 182 ........................................................................ 58
Figura 21. Capacidad máxima de procesado de la planta ...................................................... 58
Figura 22. Subtareas de “Coger” y “Subir” de los Operarios de clasificación ........................ 61
Figura 23. Operarios alimentando la descabezadora ............................................................ 63
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Figura 24. Operario alimentando la fileteadora BAADER 182 ............................................... 64
Figura 25. Subtareas de “Coger” y “ Colocar” de los Operarios de interfoliado .................... 64
Figura 26. Subtarea de “Pasar film” y línea de interfoliado ................................................... 65
Figura 27. Subtareas “Poner film” y “Coger pescado” de los operarios de envasado de
enteros ................................................................................................................................... 68
Figura 28. Subtareas de “Envolver” y “Colocar en caja” de operario envasado entero ........ 68
Figura 29. Imagen global de la planta modelada en SIMIO ................................................... 73
Figura 30. Imagen zonas de clasificación y carga de maquinaria en la planta modelada en
SIMIO ...................................................................................................................................... 73
Figura 31. Imagen de zona de envasado de entero e interfoliado en la planta modelada en
SIMIO ...................................................................................................................................... 73
Figura 32. Zona de operación de la planta ............................................................................. 76
Figura 33. Distribución de los operarios Oene en planta ....................................................... 79
Figura 34. Porcentaje de utilización Oene en función del puesto de trabajo en Esc. 1 ......... 79
Figura 35. Distribución de los operarios Oi en planta ............................................................ 80
Figura 36. Porcentaje de utilización Oi en función del puesto de trabajo en Esc. 1 ............. 80
Figura 37. Balance de pescado en Esc. 1 ................................................................................ 81
Figura 38. Porcentaje de utilización Oene en función del puesto de trabajo en Esc. 2 ......... 83
Figura 39. Porcentaje de utilización Oi en función del puesto de trabajo en Esc. 2 .............. 84
Figura 40. Balance de pescado en Esc. 2 ................................................................................ 85
Figura 41. Porcentaje de utilización Oene en función del puesto de trabajo en Esc. 3 ......... 87
Figura 42. Porcentaje de utilización Oi en función del puesto de trabajo en Esc. 3 .............. 88
Figura 43. Balance de pescado en Esc. 3 ................................................................................ 89
Figura 44. Porcentajes de utilización Oene según el puesto de trabajo en Esc original y 4 .. 93
Figura 45. Porcentajes de utilización Oi en función de puesto de trabajo en Esc. Original y 4.
................................................................................................................................................ 94
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Í NDÍCE DE TABLAS
Tabla 1. Tipos de errores ........................................................................................................ 37
Tabla 2. Cálculos del test K-S del ejemplo 2 ........................................................................... 38
Tabla 3. Valores críticos de ............................................................................................... 39
Tabla 4. Valores críticos para el test de Anderson-Darling. ................................................... 40
Tabla 5. Valores ordenados de las observaciones del ejemplo 3 .......................................... 41
Tabla 6. Valores críticos para el test de Anderson-Darling .................................................... 42
Tabla 7. Coeficientes de conversión según Reglamento UE 404/2011.................................. 50
Tabla 8. Grupos de tamaños con sus características y marcas de clase ................................ 51
Tabla 9. Tratamiento del parte de pesca ............................................................................... 51
Tabla 10. Estudio de distintos partes de pesca según tamaño y formato final ..................... 53
Tabla 11. Reparto en función del tamaño del pescado ......................................................... 53
Tabla 12. Velocidad de la maquinaria .................................................................................... 55
Tabla 13. Tasa de procesado de los elementos de la línea de enteros .................................. 55
Tabla 14. Tasa de procesado de los elementos de la línea de filetes .................................... 56
Tabla 15. Modos de turnos de trabajo ................................................................................... 59
Tabla 16. Análisis estadístico de tiempos de Ocm_1 y Ocm_2 .............................................. 61
Tabla 17. Análisis estadístico del número de unidades de pescado “cogidas” por Oc_1 y
Oc_2 ....................................................................................................................................... 62
Tabla 18. Parámetros de la distribución triangular del tiempo de carga de descabezadora 63
Tabla 19. Media, desviación típica y coeficiente de variación de las subtareas del
interfoliado ............................................................................................................................. 66
Tabla 20. Media y VMMM de las subtareas del interfoliado ................................................. 67
Tabla 21. Media, desviación típica y coeficiente de variación del envasado de enteros ...... 69
Tabla 22. Capacidad y porcentajes con la línea equilibrada a máxima capacidad ................ 75
Tabla 23. Escenarios y porcentajes enviados a cada línea ..................................................... 77
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Tabla 24. Porcentajes de utilización maquinaria en Esc. 1 .................................................... 77
Tabla 25. Porcentajes de utilización operarios de clasificación en Esc. 1 .............................. 78
Tabla 26. Porcentajes de utilización Oene en Esc. 1 .............................................................. 79
Tabla 27. Porcentajes de utilización Oi en Esc. 1 ................................................................... 80
Tabla 28. Tiempo de residencia de entidades en el sistema en Esc.1 ................................... 82
Tabla 29. Porcentajes de utilización de la Maquinaria .......................................................... 82
Tabla 30. Porcentajes de utilización operarios de clasificación en Esc. 2 .............................. 83
Tabla 31. Porcentajes de utilización Oene en Esc. 2 .............................................................. 83
Tabla 32. Porcentajes de utilización Oi en Esc. 2 ................................................................... 84
Tabla 33. Tiempo de residencia de entidades en el sistema en Esc.2 ................................... 86
Tabla 34. Porcentajes de utilización operarios de clasificación en Esc. 3 .............................. 86
Tabla 35. Porcentajes de utilización operarios de clasificación en Esc. 3 .............................. 87
Tabla 36. Porcentajes de utilización Oene en Esc. 3 .............................................................. 87
Tabla 37. Porcentajes de utilización Oi en Esc. 3. .................................................................. 88
Tabla 39. Tiempo de residencia de entidades en el sistema en Esc.3 ................................... 89
Tabla 40. Porcentajes de utilización en los escenarios 1, 2 y 3.............................................. 90
Tabla 41. Porcentajes de residuos en los escenarios 1,2 y 3. ................................................ 90
Tabla 42. Tiempo medio de residencia de las entidades en los escenarios 1, 2 y 3 .............. 91
Tabla 43. Porcentajes de utilización de escenario original y 4 .............................................. 92
Tabla 44. Porcentajes de utilización de Oi en esc. Original y 4 .............................................. 93
Tabla 45. Porcentaje de residuos en los escenarios original y 4. ........................................... 95
Tabla 46. Tiempo medio de las entidades en esc. Original y 4 .............................................. 95
Tabla 47. Nº operarios según las configuraciones adoptadas ............................................... 96
Tabla 48. Porcentaje de residuos según las configuraciones adoptadas .............................. 96
Tabla 49. Tiempo medio de residencia de las entidades en las distintas configuraciones .... 97
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1. INTRODUCCIÓN
1.1. Definición del proyecto
A lo largo de este proyecto se realiza un estudio y análisis para la mejora del
rendimiento operativo del proceso productivo de un parque de pesca ubicado en un buque
factoría.
Se trata de un proyecto que surge como colaboración de la alumna con el Grupo Integrado
de Ingeniería de la Universidade da Coruña, formando parte de un proyecto de I+D
realizado para una importante empresa en la pesca, transformación y distribución de
productos congelados.
La pesca es uno de los sectores más importantes dentro de la alimentación, por tanto, los
procedimientos de obtención de productos marinos tienen especial importancia. Desde que
el pescado es capturado hasta llegar al consumidor existen multitud de etapas. En primer
lugar, la forma de captura que debe ser no agresiva para evitar que el producto llegue
deteriorado antes de ser procesado. A continuación, el proceso productivo que se lleva a
cabo en dichos buques pesqueros es fundamental a la hora de lograr un producto final de
calidad. Y por último, toda la fase de distribución, en la cual es vital prestar especial cuidado
en mantener la cadena de frío.
En este caso, se ha realizado un análisis del proceso desarrollado en los buques con el fin
último de optimizar el mismo, buscando una mayor capacidad productiva, menor tiempo
de exposición del pescado, así como mejoras en la distribución del parque de pesca. Todo
esto sin olvidar que se trata de un trabajo intensivo en mano de obra sujeta a condiciones
adversas, además de la variabilidad del producto a tratar.
Para obtener dichas mejoras se ha optado por recrear el proceso real mediante simulación.
Este procedimiento consiste en el proceso de diseñar y desarrollar un modelo
computerizado (matemático, lógico y probabilístico) de un sistema y realizar experimentos
con él, con el fin de evaluar el impacto que un conjunto de decisiones que han de ser
tomadas sobre su configuración tiene sobre su rendimiento para unas condiciones del
entorno dadas. De esta manera, se pueden proponer y explorar mejoras sin la necesidad de
implantaciones piloto in situ, proporcionando un alto grado de certidumbre previo a la
toma de decisiones final.
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
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1.2. Objeto del proyecto
El presente proyecto tiene como objeto otorgar el título de Ingeniera Industrial a la
autora del mismo, una vez presentado y defendido en la Escuela Politécnica Superior de la
Universidade da Coruña.
Los objetivos del mismo son el estudio y caracterización del proceso productivo en un
buque factoría, en el que se incluyen operaciones automatizadas y tareas manuales.
Además, se propone explorar un conjunto de condiciones de operación y de medidas de
cambio en la que se analiza el rendimiento de la planta en cuanto al aprovechamiento del
producto y a la utilización de los recursos.
1.3. Estructura del proyecto
La memoria de este proyecto se divide en 7 capítulos.
Inicialmente, en el capítulo 2 se presenta el estado del arte donde se expone el contexto
del problema: el sector pesquero, la simulación de eventos discretos, así como las bases del
tratamiento de datos.
En el capítulo 3 se explica el proceso de construcción del modelo desde la recogida de datos
hasta el análisis de resultados, pasando por el modelado, la verificación y validación y la
experimentación.
A continuación, y por último, en los capítulos 4, 5 y 6 se presentan las conclusiones
obtenidas, el trabajo futuro a realizar y la bibliografía empleada.
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
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2. ESTADO DEL ARTE
2.1. La industria de la captura y la transformación del pescado
2.1.1. Contexto geográfico y socioeconómico
La producción mundial total de pescado y productos pesqueros aumentó de 140
millones de toneladas en 2007 a 145 millones de toneladas en 2009, según el informe de la
FAO (El estado mundial de la pesca y acuicultura 2010). Cabe destacar que gran parte de la
pesca proviene de la acuicultura que está creciendo a un ritmo del siete por ciento cada
año.
La pesca de captura y la acuicultura suministraron al mundo unos 142 millones de
toneladas de pescado en 2008. De ellos, 115 millones de toneladas se destinaron al
consumo y proporcionaron un suministro per cápita aparente aproximado de 17 kg
(equivalente en peso vivo1), lo cual constituye un máximo histórico.
En 2007 el pescado representó el 15,7 % del aporte de proteínas animales de la población
mundial y el 6,1 % de todas las proteínas consumidas. En el ámbito mundial el pescado
proporciona cerca del 20 % de su aporte medio per cápita de proteínas animales a más de
1500 millones de personas y a 3000 millones de personas al menos el 15 % de dichas
proteínas.
En las figura 1 y 2 puede observarse la evolución de la producción pesquera en los últimos
años. Destacando que la acuicultura tanto marina como continental se ha incrementado,
frente a la pesca marina de captura que ha descendido levemente.
1 Se refiere al peso del pescado al ser capturado, antes de ser procesado, es decir, sin ser
descabezado, eviscerado, etc.
0
20
40
60
80
100
2004 2005 2006 2007 2008 2009
Producción pesquera (millones de toneladas)
Marina captura
Marina acuicultura
Continental captura
Continental acuicultura
Figura 1. Producción pesquera en 2008. Datos obtenidos de El estado mundial de la pesca y acuicultura 2010, FAO. (Elaboración propia)
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Figura 2. Producción pesquera en 2008. Datos obtenidos de El estado mundial de la pesca y acuicultura 2010, FAO. (Elaboración propia)
La producción mundial de la pesca de captura se ha mantenido relativamente estable en la
última década, con la excepción de marcadas fluctuaciones debidas a las capturas de
anchoveta, una especie extremadamente susceptible a las condiciones oceanográficas. En
2008 China, Perú e Indonesia fueron los principales países productores. China siguió siendo
el líder mundial con una producción de unos 15 millones de toneladas.
Respecto a la flota pesquera mundial, los análisis indican que está compuesta por unos 4,3
millones de buques y que esta cifra no ha aumentado notablemente desde el cálculo
realizado por la FAO hace diez años. Aproximadamente el 59 % de estos buques funcionan
con motor y el 41 % restante son embarcaciones tradicionales de varios tipos que
funcionan mediante velas y remos y están concentradas principalmente en Asia (77 %) y en
África (20 %).
Las mismas especies han dominado las capturas marinas desde 2003, y las diez especies
más pescadas representan el 30 % de todas las capturas marinas. En la figura 3 se muestra
la tendencia de las capturas de los grupos de las especies marinas de valor más elevado en
las últimas décadas.
125
130
135
140
145
150
2004 2005 2006 2007 2008 2009
Producción pesquera (millones de toneladas)
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
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Figura 3. Tendencias de las capturas de los grupos de especies marinas de valor más elevado.
El estado mundial de la pesca y acuicultura 2010, FAO.
En cuanto al empleo, el sector pesquero es una fuente de ingresos y medios de subsistencia
para millones de personas en todo el mundo. El empleo en la pesca y la acuicultura ha
aumentado notablemente en las últimas tres décadas con un índice de crecimiento medio
del 3,6 % anual desde 1980. Se calcula que en 2008, 44,9 millones de personas participaban
directamente a tiempo completo o, más frecuentemente, a tiempo parcial, en la pesca de
captura o en la acuicultura, y al menos el 12 % de estas personas eran mujeres. Se calcula,
asimismo, que por cada persona empleada en la producción de la pesca de captura y la
acuicultura existen unos tres puestos de trabajos en actividades secundarias, incluida la
fase posterior a la captura, con un total de más de 180 millones de empleos en toda la
industria pesquera. Además, cada trabajador tiene a su cargo en promedio tres
dependientes o familiares. Por lo tanto, los sectores primario y secundario respaldan los
medios de subsistencia de un total de 540 millones de personas, el 8,0 % de la población
mundial.
Si bien la mayor concentración de personas empleadas en el sector primario corresponde a
Asia, la producción media anual por persona en este continente es de tan sólo 2,4
toneladas, mientras es casi 24 toneladas en Europa y más de 18 toneladas en América del
Norte. Ello refleja el grado de industrialización de las actividades pesqueras y, en África y en
Asia, también la importante función social desempeñada por la pesca en pequeña escala.
El empleo en la pesca está disminuyendo en las economías de alto coeficiente de capital,
particularmente en la mayor parte de los países de Europa, en América del Norte y en el
Japón. Esto es resultado de la combinación de diversos factores como la reducción de las
capturas, los programas de reducción de la capacidad pesquera y el aumento de la
productividad gracias a los avances técnicos.
Como producto, el pescado es altamente perecedero; el pescado tiene necesidades
específicas y una capacidad notable para ser elaborado. Cerca del 81 % de la producción
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mundial de pescado de 2008 (115 millones de toneladas) se destinó al consumo mientras
que el resto (27 millones de toneladas) se destinó a fines no alimentarios como la
elaboración de harina y aceite de pescado (20,8 millones de toneladas), la piscicultura, los
cebos, usos farmacéuticos y la alimentación directa en la acuicultura y los animales de
peletería. La figura 4 presenta esta situación gráficamente.
Figura 4. Productos pesqueros en 2008. Datos obtenidos de El estado mundial de la pesca y acuicultura 2010, FAO. (Elaboración propia)
En 2008 el 39,7 % (56,5 millones de toneladas) de la producción mundial de pescado se
comercializó en forma fresca, mientras que el 41,2 % (58,6 millones de toneladas) de
pescado se congeló, curó o preparó de otro modo para el consumo humano directo. Desde
mediados de la década de 1990 la proporción de pescado empleado en el consumo
humano directo ha aumentado porque se emplea más pescado como alimento y menos
para producir harina y aceite de pescado. Del pescado destinado al consumo humano
directo los productos en forma viva o fresca fueron los más importantes con un porcentaje
del 49,0 %, seguidos por el pescado congelado (25,4 %), el pescado elaborado o en
conserva (15,0 %) y el pescado curado (10,6 %), como se muestra en la figura 5. La cantidad
de pescado vivo y fresco se incrementó desde 45,4 millones de toneladas en 1998 hasta
56,5 millones de toneladas en 2008 (equivalente en peso vivo), lo que ha supuesto un
aumento del 24,4%. El pescado elaborado para el consumo humano aumentó desde 46,7
millones de toneladas en 1998 hasta 58,6 millones de toneladas en 2008 (equivalente en
peso vivo), suponiendo un 25,5% de aumento. La congelación constituye el principal
método de elaboración de pescado para el consumo y el pescado elaborado mediante este
método representó el 49,8 % de todo el pescado destinado al consumo y el 20,5 % de la
producción total de pescado en 2008.
115
20,8
6,2
Productos pesqueros en 2008 (millones de toneladas)
Consumo alimentario
Harina y aceite de pescado
Piscicultura, cebos, usosfarmaceúticos,etc.
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Figura 5. Producción de pescado para consumo humano en 2008.Datos obtenidos de El estado mundial de la pesca y acuicultura 2010, FAO. (Elaboración propia)
España es un país eminentemente marítimo en el que la actividad pesquera ha sido una
actividad tradicional, habiendo desarrollado a lo largo del tiempo una de las flotas
pesqueras más importantes del mundo, con un sector dinámico que contribuye de manera
importante a la economía nacional.
España posee la mayor flota pesquera de Europa y es el segundo consumidor mundial de
pescado tras Japón.
En la actualidad tiene unos 11.254 barcos, distribuidos en 11 comunidades autónomas
pesqueras, lo que representa el 13,1% del total de barcos de la UE, el tercer país después
de Grecia (21%) e Italia (17%). Sin embargo, se puede considerar a España la principal
potencia pesquera ya que realiza el mayor número de capturas.
En el caladero nacional faena la mayor parte de la flota pesquera española en cuatro zonas
pesqueras diferenciadas: Cantábrico-Noroeste, Golfo de Cádiz, Canarias y Mediterráneo;
aunque la elevada demanda de productos pesqueros puso de manifiesto la insuficiencia de
la producción pesquera del caladero nacional y propició el desarrollo de pesquerías en
aguas exteriores y caladeros lejanos.
Además se trata de la mayor flota de la Unión Europea en términos de tonelaje bruto,
alrededor de unos 450.000 GT, casi el doble de tonelaje de la segunda flota europea más
grande, la del Reino Unido, lo que convierte a España en un país europeo con una gran
importancia pesquera.
Respecto al tipo de flota, aproximadamente el 80% de los barcos son de bajura, con un
tamaño igual o inferior a 12 metros de eslora, mientras que el resto, un 20%, son de altura,
con un tamaño superior a 12 metros de eslora. La flota de bajura es menos dañina para el
medio marino, ya que emplea redes de enmalle y artes de pesca con anzuelos; en cambio,
en los barcos de mayor tamaño predominan artes más pesadas como el arrastre (58% de la
flota de altura) o el cerco más perjudiciales para el ecosistema marino.
49%
25%
15% 11%
Producción de pescado para consumo humano en 2008
Fresco
Congelado
Conservas
Curado
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De los más de 11.000 barcos de la flota pesquera española, aproximadamente unos 400
faenan fuera de las aguas de la UE durante aproximadamente el 90% de su tiempo. La suma
del tonelaje bruto (GT) de estos 400 barcos supera más de la mitad del total del tonelaje de
los barcos españoles y el 30% de la potencia, lo que pone de manifiesto la importancia del
sector marítimo pesquero español operando en caladeros internacionales o fuera de la UE.
Los barcos arrastreros de profundidad faenan en el Atlántico, incluyendo las costas
africanas y pescan especies como pulpo, calamar, gambas, langostas, bacalao, merluza y
gallinetas. Por otro lado, la pesca de bajura faena en aguas adyacentes.
Es en 2007 cuando, según la FAO, comenzó una reducción del número de unidades
extractivas debida principalmente, a la modernización de los buques, que automatizaron
muchos de los procesos que se desarrollan a bordo. La flota de altura y gran altura han
desarrollado un alto grado de mecanización de los procesos de conservación, evisceración y
congelación del producto pesquero, que se traduce en una reducción en el empleo medio
por barco, algo que no ha pasado en la de flota de bajura.
A continuación se muestra la distribución de la flota pesquera española y sus características
por Comunidades Autónomas.
Como puede observarse en la figura 6, la flota pesquera española se concentra
principalmente en la comunidad gallega, representando en más de un tercio al número de
tripulantes, potencia y arqueo de buques. El número de buques gallegos representa a más
de la mitad de los buques nacionales. Esto señala a Galicia como la región pesquera más
importante a nivel nacional.
Figura 6. Flota pesquera por Comunidades Autónomas (Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación)
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Galicia cuenta con una flota de más de 5.000 buques. Es la comunidad autónoma con
mayor número de barcos, que suponen casi el 50% del total de la flota española y el 6% de
la UE. Le sigue Andalucía, con 1.797 pesqueros, que representan el 16% de la flota española
y el 2,09% de los barcos de la UE.
En cuanto a tonelaje bruto (GT) Galicia, con 192.648 GT, sólo representa el 0,1% de toda la
UE, lo que indica que en su flota hay muchos barcos de pequeña capacidad. Esto es debido
a que, del 80% del total de la flota de bajura en España, un elevado porcentaje de estas
pequeñas embarcaciones son gallegas.
Casi la mitad de la flota española, tanto en número de barcos como en tonelaje bruto, está
registrada en puertos gallegos y la mayor densidad de barcos mayores de 25 metros tiene
como puerto base Vigo.
En esta comunidad, la flota de artes menores o artesanal (en la que se incluye también el
marisqueo) es la más importante en el número de embarcaciones de bajura. El 87% de los
barcos faenan de porte muy pequeño en aguas interiores, sobre todo en rías, aguas de
competencia exclusiva de la Xunta de Galicia. Estos pescadores explotan especies como el
pulpo, la faneca, el congrio, el chopo, la centolla y la almeja. La flota del litoral está formada
por buques que faenan cerca de las costas gallegas, cántabras y portuguesas.
Los buques que pescan con artes de cerco constituyen la segunda flota más numerosa
dentro de los artes de bajura. Su permanencia en el mar no supera las 24 horas faenando.
Suelen pescar lirio, jurel, caballa, boquerón y, sobre todo, sardina. Sus principales puertos
base son Cambados, Redondela, Portosín y Malpica.
La flota de altura se distribuye por otros caladeros, aprovechando los recursos internos de
la Unión Europea. En estos caladeros europeos faenan 139 pesqueros desde la zona de
Gran Sol a la zona del Atlántico nordeste. De ellos, la mayor parte de las embarcaciones
faenan al arrastre (70) y al palangre (65) para capturar la merluza, rape y langostino. Los
puertos más importantes para estos buques en Galicia son A Coruña, Vigo, Marín, Celeiro y
Burela. Los barcos de cerco navegan hacia el Golfo de Vizcaya al final de primavera para la
pesca de anchoa y bonito.
En la flota gallega también existe la flota de gran altura, principalmente aquella que faena
en aguas internacionales de los océanos Atlántico, Índico y Pacífico.
Los palangreros de superficie en el Atlántico Norte y Sur, los arrastreros congeladores de
estas mismas aguas y los pesqueros de otras modalidades en otras zonas del Atlántico y las
costas africanas del Pacífico y del Índico son el mayor exponente de la dispersión de
pesqueros españoles en aguas internacionales o de terceros países a la búsqueda de
nuevos caladeros y especies.
Además, las empresas gallegas tienen inversiones en la mayoría de los caladeros
internacionales de relevancia, como Argentina, Argelia, Chile, Namibia, Nueva Zelanda,
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Túnez, Venezuela, Sudáfrica, Camerún, Costa de Marfil, Senegal, Mozambique, Uruguay,
Guinea, Angola, Gabón, Congo, Mauritania y El Salvador.
2.1.2. La pesca de altura. El buque arrastrero congelador y el procesado de
capturas.
La captura y procesado de la materia prima, el desembarco de ésta en puerto y su
posterior distribución mediante los distintos medios de transporte constituyen los
principales eslabones de la cadena de suministro del pescado capturado en altura. El
presente proyecto tiene como objetivo encontrar mejoras operativas en el procesado de
pescado en el interior de un buque factoría multilínea, en tanto que es donde tienen lugar
las etapas de transformación industrial del producto.
Por lo expuesto anteriormente, se abordará el proceso desde la captura del pescado hasta
su congelación en las bodegas.
La pesca de arrastre por popa ha sido practicada desde épocas muy remotas en el
Mediterráneo por embarcaciones llamadas bakas y desde tiempos no tan antiguos, en la
costa del Pacífico de los Estados Unidos. En uno y otro caso se utilizaban buques sencillos
de pequeño tamaño y moderado radio de acción, mientras que la gran pesca de arrastre se
efectuaba casi exclusivamente desde buques que operaban por el costado. En los años 50
se produce un cambio en su concepción, pasándose de su empleo exclusivo para captura y
transporte de pescado, a buques factoría, en los que el pescado se somete a complejos
procesos de preparación. Esto exige disponer de más espacio para instalar el equipo de
elaboración y para alojar a una tripulación incrementada con el personal de factoría. De
esta manera, para no reducir el volumen de bodega, la solución radica en añadir al buque
una cubierta más convirtiéndolo en un shelterdeck, es decir, en un buque con una cubierta
de abrigo. Este tipo de buque también es denominado congelador, ya que está preparado
para congelar grandes mareas2, a diferencia de los buques al fresco que regresan a puerto
cada pocos días.
Los arrastreros son aquellos buques que practican el arrastre como técnica pesquera. Ésta
consiste fundamentalmente en el empleo de una red lastrada que barre el fondo del mar
capturando todo lo que encuentra a su paso. Se trata de un arte activo, ya que no confía en
los movimientos de los peces, y se considera una práctica muy destructiva para el
ecosistema.
2 Períodos de 45 días aproximadamente.
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Figura 7. Buque arrastrero congelador, arrastre por popa. Foto facilitada por empresa colaboradora.
La red de arrastre es depredatoria y poco selectiva pese a que la luz de malla es calculada
para que retenga cierta talla de ejemplares y deje huir a los demás. A medida que se
colectan peces en la red, las mallas tienden a colapsarse obstaculizando el paso de agua.
Además el debilitamiento de las corrientes de entrada facilita el escape de los ejemplares
mayores, y a su vez, dificulta el escape de ejemplares pequeños y de especies no objetivo
que se descartan. Buena parte de este “descarte” (denominada en inglés “by catch”),
aunque sea devuelta al agua, muere por lesiones causadas por los hilos de las mallas, por
golpes o aplastamiento durante la operación de arrastre. Al mismo tiempo, son heridos
otros organismos que si bien no son retenidos en la red, resultan traumatizados por el paso
de la misma.
En todos los casos, sin embargo, las redes de arrastre consisten básicamente en una
especie de gran bolsa de malla con una amplia boca en la parte delantera y cuya sección va
reduciéndose hacia atrás hasta terminar en un extremo cerrado llamado copo o saco. La
boca se prolonga hacia delante mediante dos piezas laterales o alas, cuyos extremos
terminan en unos dispositivos llamados calones sobre los que se ejerce la tracción de
remolque, que se transmite al saco a lo largo de dos fuertes cabos longitudinales. Estos
calones son palos redondos que sirven para mantener extendidas las redes, colgándolas de
él por uno de sus costados.
La parte superior de la boca de la red se une a un cabo de gran calibre llamado burlón o
relinga, al que se fijan una serie de flotadores para mantener la boca abierta en sentido
vertical. El cabo citado se llama relinga superior o de corchos (headrope). Por otro lado, la
parte inferior de la boca se une a un cable llamado relinga inferior o de los plomos,
(groundrope) que se lastra con cadena o plomo para que se mantenga el contacto con el
fondo. Con estos dispositivos se consigue la abertura de la boca de la red facilitando la
mayor entrada de pescado en ésta.
Los burlones superior e inferior se unen en sus extremos a calones mediante piezas de
enlace llamadas bridas. Cada uno de ellos se conecta mediante un cable llamado malleta
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
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(ground cable sweep line) a una puerta (otter board o door). Las puertas son tableros de
madera o metálicos, de forma rectangular, con fuertes guarniciones de acero, que se unen
a su vez por medio de los brazos a los cables de arrastre (towing warp o warp) remolcados
por el buque. Además de estos dispositivos, también se dispone de sondas que indican la
profundidad de la zona y la abertura del arte, de forma que se consiga una mayor área de
barrido de la boca.
Figura 8. Partes de una red de arrastre por popa. Fuente:http://bibliotecadigital.ilce.edu.mx/sites/ciencia/volumen2/ciencia3/081/htm/sec_8.htm
Cuando la red es arrastrada por una pareja de buques no se utilizan puertas, pues ambas
embarcaciones mantienen abierta la boca de la red gobernando adecuadamente, como
puede verse en la figura. El arte del arrastre, como su nombre indica, es remolcado por el
fondo del mar mediante la tracción que ejercen sobre él el buque o los buques que lo
manejan.
Figura 9. Arrastre en pareja. Fuente: http://www.gipuzkoa.net/estructura-
economica/Cap5/3_Cap5.html
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
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Los principales puntos de actuación en el arte del arrastre son las redes, cuyo objetivo es
tener la mayor área de barrido, y la velocidad de avance. Ésta última viene determinada por
el tipo de especie a capturar.
Las especies se dividen en:
Bentónicas o demersales, aquellas que viven cerca del fondo marino.
o Bentónicas: Especies que suelen enterrarse en el lecho blanco del fondo y
nadan muy próximos al mismo. Ejemplos son peces planos como el gallo,
lenguado, raya, rodaballo, platija, y también congrio y rape, además de los
crustáceos.
o Demersales: Especies que tienen su hábitat elevado del fondo, pero muy
próximos al mismo. Ejemplos son bacalao, merluza, besugo, mero, gallineta
y bacaladilla, etc.
Bentopelágicas. Especies pelágicas, que algunas veces se encuentran próximos al
fondo a pesar de no ser esta zona normal a su existencia. Ejemplos son la caballa,
chicharro, alacha, arenque.
Pelágicas, aquellas que viven en la profundidad del mar, donde la columna de agua
no está en la plataforma continental.
Figura 10. Especies acuáticas y sus respectivas profundidades de hábitat. Fuente: Buques de
pesca; Victoria Meizoso,J.
El grupo de especies bentónicas no suele ser afectado por las turbulencias y vibraciones
originadas por el equipo de pesca. Ante la proximidad de la relinga inferior de la red, se
origina en la casi totalidad de estos peces, una reacción que consiste en un movimiento de
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fuga, elevándose ligeramente, para al momento planear hacia el fondo e intentar
enterrarse en el mismo después de recorrer una distancia comprendida entre 30 y 60 veces
la longitud del pez, realizando esta acción a una velocidad aproximada a cinco veces el lado
de su cuerpo por segundo.
Las especies demersales están más afectadas que las anteriores por las vibraciones y
turbulencias ocasionadas por el equipo de pesca. Su reacción al detectar anormalidad en el
medio, es la huida hacia abajo, con mayor longitud de desplazamiento que las especies
comprendidas en el primer grupo y con velocidad unas seis veces la longitud de su cuerpo,
excepto los peces de mayor tamaño, en la que es inferior.
Por otro lado, las especies pelágicas son muy sensibles a las turbulencias que origina el
equipo de pesca en su desplazamiento y a las vibraciones de la hélice y casco del buque. En
este grupo la dispersión o escape se origina en forma de desbandada general y en todos los
sentidos, siempre alejándose del área de perturbación con mayor velocidad que la de los
grupos anteriores, variando ésta según la especie.
Por tanto, la velocidad de arrastre varía entre 1,5 y 2 nudos3 para los peces que nadan
lentamente y entre 4,5 y 5 nudos para los que lo hacen más deprisa. Si se emplea una
velocidad de remolque muy baja, las puertas no mantienen la boca del aparejo
suficientemente abierta y toda la red reposa pesadamente sobre el fondo. Si la velocidad
es, por el contrario, muy alta, el aparejo flota, se despega del fondo y no captura pescado.
Como es natural, para que la red se maneje en adecuadas condiciones, es decir, para que el
lance (acción de lanzar la red) pueda realizarse correctamente, debe existir la debida
correspondencia entre las dimensiones y peso del calado y el tamaño del buque y, muy
especialmente, el empuje que le puede proporcionar su equipo propulsor a la velocidad de
remolque.
La óptima actuación del arte es el objetivo a conseguir durante la operación de arrastre. De
su correcto comportamiento, depende el volumen de capturas, asociado éste al
rendimiento económico perseguido.
3 1nudo=1 milla náutica/hora=1,852 km/h
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Figura 11. Preparación red, lance y recogida. Fuente: Foto facilitada por empresa colaboradora
A continuación se presentan algunas ventajas del arrastre por popa:
El buque puede mantenerse sobre una derrota (trayectoria) rectilínea durante el
largado de la red, el arrastre y el cobrado (recogida) del arte. El tiro sobre los cables
y malletas se ejerce en la dirección de avance del buque por lo que esos elementos
trabajan simétricamente e igualmente cargados, lo que aumenta su duración.
El copo se vacía con gran facilidad sin que llegue nunca a colgar de los aparejos,
sino que permanece apoyado en cubierta por lo que no se producen fuertes
tensiones en las mallas ni se golpea el pescado.
El pescado se descarga bajo cubierta inmediatamente tras subirlo a bordo, por lo
que no queda expuesto al calor atmosférico y a la acción del sol, lo que es muy
importante en ciertos climas.
La tripulación trabaja en popa en una zona menos afectada por el cabeceo
(movimiento de una embarcación subiendo y bajando la proa) y, por tanto, lo hace
más cómodamente.
El personal de factoría trabaja bajo cubierta completamente protegido del tiempo.
El personal de factoría que recibe el pescado para lavarlo, clasificarlo y procesarlo,
se encuentra en una cubierta distinta que los marineros que trabajan el arte y sus
tareas no se interfieren, lo que facilita el trabajo continuo sin interrupción, de unos
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y otros. Todas las operaciones se encuentran racionalizadas y altamente
mecanizadas.
Tras la captura del pescado, éste se envía a través de una escotilla al parque de pesca, es
decir, a la zona de transformación y elaboración, donde se realizan distintas operaciones de
procesado según la especie, el tamaño y la presentación final.
Es importante prestar atención a la etapa de descarga, ya que es una de las primeras fases
donde se reduce la calidad de la materia prima. Con el fin de evitar magulladuras se aplican
varias soluciones:
Colocar una parrilla de metal de gran abertura en la cubierta con el fin de que los
pescados de gran tamaño no aplasten a los más pequeños y frágiles.
Hacer estanco el pantano de popa (zona de recepción del pescado en el parque de
pesca) y llenarlo hasta un cierto nivel con agua fría o hielo líquido, para que
amortigüe la caída del pescado y se enfríe rápidamente.
En caso de no disponer de ninguno de los sistemas anteriores, conviene colocar una
esterilla de goma sobre la cubierta, con el fin de que amortigüe la caída del pescado
y reduzca al mínimo la transmisión de calor desde la cubierta, especialmente
cuando ésta es de acero.
Seguidamente se analizan las diferentes operaciones:
Clasificación o categorización. En esta etapa se comienza el procesado de la
materia prima de acuerdo con la especie y el tamaño, así como con la separación
del pescado deteriorado o no apto para el consumo. Esta operación puede ser
manual o automática y se basa en parámetros como la especie, la longitud y grosor
del pescado o la presentación final.
Lavado. Esta fase tiene como objetivo disminuir la contaminación bacteriana del
pescado. La eficacia de un lavado depende de la energía cinética del agua con la
que se efectúa el lavado y de la proporción agua/pescado (normalmente 2:1).
Existen distintos tipos de lavadoras, aunque las más comunes a bordo son las de eje
vertical, debido a sus reducidas dimensiones; pero producen más daños en el
pescado.
Descabezado. El descabezado es una operación generalmente mecanizada.
Teniendo en cuenta que la cabeza de los peces representa un porcentaje muy alto
de su peso total, el descabezado va a permitir la disminución considerablemente
del peso de la materia prima aprovechable. Es, por tanto, una operación necesaria
cuyo requisito principal es el de originar la menor pérdida posible de tejido
muscular.
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Eviscerado. Las vísceras se extraen mecánicamente después de practicar una
incisión en la cavidad abdominal, antes o después del descabezado.
Industrialmente son muy utilizadas las máquinas evisceradoras-descabezadoras.
Esta operación es importante realizarla lo antes posible, debido a que esta zona es
donde se concentran las bacterias y eliminarla supone reducir su crecimiento.
Fileteado. El filete es una de las presentaciones culinarias más populares del
pescado en el mercado, y consta de los músculos dorsales y abdominales,
pudiéndose obtener dos filetes de cada ejemplar. Cuando el pescado es mediano-
grande, el tronco se trocea longitudinalmente en dos o cuatro partes denominadas
lomos. A pesar de los elevados costes de adquisición y mantenimiento de las
máquinas de filetear, éstas han sido introducidas a gran escala en el procesado del
pescado. Deben proporcionar superficies de corte limpias y elevados rendimientos.
Además, deben ser de fácil manejo y mantenimiento. Una máquina fileteadora
realiza las siguientes operaciones:
o Secciona los apéndices superiores e inferiores a lo largo del cuerpo del pez.
o Produce el corte de las costillas a lo largo de la columna vertebral.
o Cada operación es realizada por un par de cuchillas, al poseer la mayoría de
los peces una simetría bilateral.
Pelado o desollado. Tras el fileteado, comienza el pelado que consiste en separar la
piel, las espinas y la carne no aprovechable. Para ello se utilizan máquinas
desolladoras de elevada eficacia, capaces de proporcionar altos rendimientos. Para
su correcto pelado hay que tener en cuenta el tiempo que el pescado ha esperado
a ser procesado, para evitar desgarros. Por otra parte, el porcentaje de espinas es
una de las variables más exigentes en los controles de calidad.
Envasado o interfoliado. Consiste en envasar el pescado una vez transformado. En
general, los operarios utilizan láminas plásticas que evitan que las piezas se peguen.
También existen otros sistemas más actuales que permiten obtener el pescado
congelado individualmente; pero restan flexibilidad a las instalaciones.
Aprovechamiento del pescado desmenuzado. Existen distintas alternativas desde
la elaboración de fishblock (cubos de 7,5 kg de pescado formado con restos de éste
para la posterior transformación en varitas, etc.) o harinas de pescado, en las que
se incluyen además de restos, otras especies no objetivo.
Congelado. La última fase de estos buques es la congelación del pescado.
Existen diversas técnicas de conservación del pescado, siendo la congelación el método
principal, y de los más extendidos, en cuanto se refiere al control de la temperatura. Otros
procedimientos se fundamentan en aspectos como la actividad del agua o el control físico o
químico de la carga microbiana, entre otros.
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26
En cuanto al proceso de congelación, éste consiste en someter a los alimentos a un
enfriamiento muy rápido con temperaturas inferiores al punto de congelación del
producto. La cinética de dicho proceso puede dividirse en tres etapas, cuyo conocimiento
permite determinar el tiempo y la temperatura a la que se debe exponer el pescado para su
correcta congelación. Hay que tener en cuenta que estos cambios deben producirse en el
centro del alimento ya que es la zona donde más tarda en evacuarse el calor. De esta forma
se asegura que todo el pescado haya alcanzado la temperatura final requerida.
1. Preenfriamiento. EI pescado es sometido a una temperatura externa inferior a su
punto de congelación, produciéndose una pérdida de calor sensible hasta alcanzar
la temperatura de congelación. El paso por esta zona se debe realizar lo más
rápidamente posible.
2. Congelación. Pérdida de calor latente durante la transición del agua contenida en el
alimento de un estado físico a otro. La energía es liberada por las moléculas al
establecerse los enlaces entre ellas.
3. Enfriamiento o atemperado. Una vez congelado el producto se sigue perdiendo
calor hasta que la temperatura interna se iguala a la externa.
Figura 12. Cinética del proceso de congelación.
Fuente:http://www.ual.es/docencia/jfernand/TA/Tema9/Tema9-Congelacion.pdf
Las ventajas de la congelación son la conservación de las propiedades nutritivas del
alimento, el aumento de su vida útil y la paralización de la actividad microbiana.
Uno de los aspectos más importantes para mantener la calidad del pescado, además del
buen manejo, limpieza e higiene es mantener la cadena de frío. Para ello, una vez que el
buque llega a puerto, el pescado se traslada en contenedores aislados y refrigerados de
manera que se conserve su temperatura. A continuación, el transporte de dichos productos
se realiza en diversos medios de transporte por mar (en este caso en buques
contenedores), tren, carretera o aire. El pescado es comercializado por mayoristas,
minoristas, etc. y en su distribución es necesario seguir manteniendo la cadena de frío para
conservar calidad del pescado hasta que éste llegue finalmente al consumidor.
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27
Otros factores destacados para obtener una buena calidad del producto son:
Limpieza e higiene.
Cuidado en el manejo y rapidez.
Mantenimiento de la cadena de frío.
A continuación se muestra de forma general el flujo del sector pesquero:
Figura 13. Circuito comercial del pescado congelado. Fuente: www.from.es
De este análisis se concluye que es especialmente importante el estudio de este tipo de
buques, ya que engloban operaciones del sector primario y secundario, debido a la captura
de materia prima natural y al procesado industrial de ésta. Por ello, mejoras en algunas de
sus partes afectarán directamente a todo el proceso.
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2.2. El análisis de entornos de producción altamente variables. La
simulación de eventos discretos.
2.2.1. El análisis de la variabilidad en producción
La industria presenta diversos entornos de producción según el sector y la
especialización de la que se trate, encontrando desde fábricas altamente automatizadas y
mecanizadas como las del automóvil, hasta otras cuyo principal recurso productivo es la
mano de obra humana, como son las conserveras. Por tanto, las situaciones generadas y las
actividades en cada uno de estos entornos no pueden ser englobadas por igual para su
estudio.
En el caso que nos ocupa, nos encontramos con la circunstancia de que se trata de una
tarea que la humanidad ha realizado desde antiguo. La pesca fue en un principio una tarea
realizada en exclusiva de forma manual a la que posteriormente se fueron incorporando
herramientas que mejoraran su eficiencia. La evolución de esta actividad en el tiempo tiene
como resultado a las actuales industrias pesqueras.
El procesado de pescado en buques factoría será objeto de estudio en este proyecto,
tratándose de un proceso que tiene lugar en un entorno altamente dinámico y complejo
debido fundamentalmente al hecho de estar procesando un producto vivo de
características heterogéneas, con una dispersión irregular en los caladeros y en un medio
cambiante y hostil como es la alta mar. En este proyecto se plantea su análisis mediante un
enfoque que contemple dichas circunstancias empleando la simulación como herramienta y
descartando el empleo de modelos determinísticos o basados exclusivamente en valores
promediados por no permitir tener en cuenta el análisis que esta variabilidad tiene sobre su
rendimiento.
La pesca y elaboración de productos pesqueros a bordo de un buque será caracterizada por
una serie de aspectos que serán analizados antes del estudio del sistema global.
En primer lugar, la materia prima o producto de partida se caracteriza por los siguientes
aspectos:
Producto natural. El pescado no es un producto estándar y con unas características
determinadas debido a su origen natural. Por tanto, la alta heterogeneidad dentro
una misma especie es un factor origen de la variabilidad a la entrada del proceso
productivo. Algunos ejemplos son la diversidad en tamaño, peso, calidad,
apariencia o sabor.
Producto vivo. El pescado procede directamente del mar, y aunque el arte del
arrastre es agresiva y puede morir fácilmente antes de ser procesado, lo ideal es
mantenerlo vivo durante el mayor tiempo posible. De esta manera se mejora la
calidad del producto y sus características organolépticas, así como el manejo para
su transformación. Son diversos los métodos de almacenamiento para mantener la
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frescura, por ejemplo, el agua refrigerada, el hielo, mezclas de hielo y agua, hielo
líquido u otros sistemas de refrigeración.
Producto degradable. La degradación del pescado depende de circunstancias como
la forma de la muerte, el tiempo de procesamiento antes de su almacenamiento
(congelación) y la temperatura de conservación; proporcionando mayor
variabilidad en el producto final.
En segundo lugar, el proceso también es objeto de variaciones temporales en su
configuración operativa, consecuencia de la alteración en el volumen de captura, y de la
diversidad de especies y tamaños. Estas situaciones, cambiantes a lo largo de las campañas
de pesca, implican la necesidad de una alta flexibilidad organizativa de recursos y procesos.
Existen otros factores que influyen en el volumen y características de las capturas, tales
como la temperatura, la estación del año, el caladero o la experiencia del capitán, de
manera que esta predicción sobre la entrada al proceso es difícilmente realizable, aunque
los datos históricos proporcionen cierto conocimiento.
Cabe destacar que el proceso se orienta en cada momento a las necesidades del mercado y
a los cupos establecidos, buscando la mayor rentabilidad posible dentro de las restricciones
existentes.
Por último, y en tercer lugar, los recursos humanos tienen un papel fundamental en este
proceso. Aunque cada vez estos buques disponen de mayor automatización, la mano de
obra humana es un recurso difícilmente sustituible debido a su flexibilidad y capacidad de
decisión.
Las personas poseen una variabilidad intrínseca que se transmite a la realización de tareas,
aun siendo éstas similares y repetitivas. Factores como la actitud, el estado de ánimo, el
cansancio, las horas de trabajo por jornada o la concentración afectan a su rendimiento y
consecuentemente a los tiempos de las tareas.
El procesado de capturas en buques pesqueros es un trabajo realizado a bordo y por ello
tiene lugar en un medio inestable con movimiento constante que induce un mayor nivel de
tensión en los trabajadores, cuyos puestos de trabajo, en la gran mayoría de las ocasiones,
no están diseñados para la realización de las actividades a desarrollar, sino que vienen
marcados por la escasez de espacio en los buques. Por otro lado, dichas limitaciones de
espaciales, y la variabilidad en las capturas hacen que un mismo trabajador deba
desempeñar tareas diferentes en momentos distintos con disposiciones de entorno
cambiantes. Frecuentemente, además, es necesario realizar los trabajos en condiciones
climatológicas adversas.
Por lo tanto, son condiciones adversas y susceptibles de introducir cambios, las propias del
buque:
Balanceo. El barco se encuentra en el medio marino, lo que supone un balanceo
debido al oleaje, que varía según las condiciones marítimas o meteorológicas.
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
30
Espacio. El buque tiene como objetivo la captura y procesado de pescado, por lo
que su diseño debe estar orientado a tal fin, pero esto no implica que existan
numerosas restricciones de espacio. Además del parque de pesca, el buque debe
disponer de la maquinaria para su traslado, de camarotes para la tripulación,
cocina, bodegas de almacenamiento, etc., disponiendo de un espacio mínimo para
los puestos de trabajo. Estas limitaciones en los puestos de trabajo llevan consigo al
estudio del layout (distribución en planta) del parque como un punto muy
importante.
Altura. Asimismo, la altura de las dependencias de trabajo también resulta escasa,
repercutiendo en el trabajador negativamente, ya que disminuye su campo visual y
la percepción global de la planta, ocasionando sensación de agobio.
Ambiente húmedo. Característica propia de los trabajos con el medio marino, que
genera mayor número de situaciones de peligro, por riesgo a caídas.
Ruido. La maquinaria de propulsión del barco, la propia del arte de pesca, así como
la de transformación de la materia prima (descabezadoras, fileteadoras o
zunchadoras) son generadoras de ruido. Éste afecta a la concentración de los
trabajadores y a su descanso y, por tanto, a su rendimiento. El aislamiento de la
maquinaria y la adecuada separación en zonas y compartimentos puede evitar y
reducir dichos efectos.
Convivencia. Durante la campaña los trabajadores tienen que convivir en espacios
reducidos, por lo que un buen ambiente de trabajo favorece el rendimiento y
bienestar de éstos.
En el sector pesquero, existen multiplicidad de riesgos relacionados con la seguridad,
ergonomía y componente psicosocial derivados del aislamiento, todo ello agravado por
producirse en un medio inestable y móvil.
2.2.2. La simulación de eventos discretos
La gran ventaja de la simulación es que permite reproducir fácilmente y con tanto
grado de detalle como se quiera el funcionamiento de un sistema. Normalmente, la
simulación requiere de un experimento estadístico de muestreo.
Un sistema puede definirse como una colección de entes que actúan o interactúan para la
consecución de un determinado fin. Los objetivos del estudio de un sistema suelen
condicionar el conjunto de entidades consideradas, es decir, para un estudio dado puede
ser suficiente con considerar un subconjunto de las entidades que componen el sistema
global.
El estado de un sistema viene determinado por el conjunto de variables necesarias para
describirlo en cualquier instante temporal, recibiendo cada una de estas variables el
nombre de variable de estado. Un modelo es una representación de un sistema construido
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con el propósito de estudiarlo. La forma de evolución temporal de las variables de estado
permite establecer una primera clasificación de los modelos de sistemas:
Modelos discretos: aquellos en los que sus variables de estado cambian en un
conjunto de instantes de tiempo contable (finito o infinito numerable).
Modelos continuos: aquellos en los que sus variables de estado cambian de manera
continua a lo largo del tiempo.
Adicionalmente, los modelos normalmente se clasifican en:
Modelos físicos. Estos modelos son muy usados en la industria aeronáutica y del
automóvil, donde se construye un modelo a escala y se le realizan pruebas. Este
tipo de modelos tiene poco interés en la investigación de operaciones y en el
análisis de sistemas.
Modelos matemáticos. Estos modelos representan un sistema mediante un
conjunto de relaciones cuantitativas y lógicas entre sus componentes, permitiendo
estudiar cómo se comporta el modelo del sistema cuando cambia alguno de sus
componentes.
Una vez definido el modelo matemático de un sistema, se debe realizar un primer estudio
con el objetivo de determinar cómo usar este modelo para dar respuesta a las cuestiones
de interés planteadas sobre el sistema que representa. Si el modelo es suficientemente
sencillo, será posible obtener una solución analítica que relacione las magnitudes de
interés. Sin embargo, la elevada complejidad de muchos sistemas reales imposibilita la
obtención de modelos suficientemente ajustados con soluciones analíticas o, en caso de
obtenerlas, la carga computacional que conllevan desaconseja su uso. En este último caso
el modelo debe estudiarse de forma aproximada recurriendo a la simulación. En principio
existe, por tanto, dos posibilidades:
Solución analítica: supone analizar totalmente el modelo del sistema y obtener una
solución que valdrá para todo momento y para obtener cualquier parámetro de
interés.
Simulación: se recrea una o varias evoluciones temporales del modelo con el fin de
estimar un conjunto de parámetros. Los modelos de simulación son modelos
matemáticos que permiten obtener una estimación del comportamiento del
sistema para una configuración determinada.
Los modelos de simulación se pueden clasificar atendiendo a diferentes criterios:
1. Según el instante temporal que representan:
Estáticos: representan a un sistema en un instante determinado. Son útiles
para sistemas que se encuentran en equilibrio.
Dinámicos: representan a un sistema que evoluciona a lo largo del tiempo.
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32
2. Según la aleatoriedad de sus variables de estado:
Deterministas: la representación del sistema no contiene ninguna variable
de estado aleatoria. Su nuevo estado puede ser completamente definido a
partir de su estado previo y de sus entradas. Es decir, ofrece un único
conjunto de valores de salida para un conjunto de entradas conocidas.
Estocásticos o aleatorios: la representación del sistema contiene al menos
una variable de estado no determinista. Por tanto, el modelo no genera un
único conjunto de salidas cuando es utilizado para realizar un experimento,
sino que los resultados son utilizados para estimar el comportamiento real
del sistema.
3. Según el modo en que evolucionan sus variables de estado:
Discretos o eventos discretos: si las variables de estado del modelo varían
en un conjunto contable de instantes de tiempo.
Continuos: si las variables de estado varían de modo continuo en función
del tiempo.
La complejidad de este sistema conduce hacia un estudio de modelos de simulación
dinámicos, estocásticos y discretos, que se denominan modelos de simulación de eventos
discretos.
La utilización de un modelo de simulación para el estudio de un sistema presenta una serie
de ventajas:
Permite estudiar el comportamiento de un sistema bajo un conjunto de
condiciones de operación predeterminadas.
SISTEMA DEL
MUNDO REAL
MODELO
MATEMÁTICO
SOLUCIÓN
ANALÍTICA
SIMULACIÓN
PARÁMETROS
EXACTOS
ESTIMACIÓN DE
PARÁMETROS
Figura 14. Vías de estudio de un sistema
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33
Pueden compararse diseños alternativos de sistemas y estudiar aquel que satisface
mejor un conjunto de requisitos.
Una simulación permite mantener un mejor control sobre las condiciones de
funcionamiento que el que se obtiene experimentando directamente sobre el
propio sistema real.
Permite estudiar un sistema en un marco temporal adecuado, comprimiendo el
tiempo o expandiéndolo según el sistema a estudiar. Interesa contraer el tiempo
cuando la evolución del sistema sea muy lenta, y dilatarlo cuando sea demasiado
rápida.
La simulación también presenta un conjunto de inconvenientes:
El diseño de modelos de simulación es a menudo costoso en recursos y tiempo.
La calidad del estudio está acotada por la calidad del modelo: si el modelo no
representa de manera suficientemente aproximada el sistema, las conclusiones
inferidas de los resultados pueden no ser correctas, por lo que siempre será
necesario validar el modelo de simulación.
2.2.3. Análisis estadístico de la variabilidad
Uno de los puntos más importantes del presente proyecto es el tratamiento
estadístico de los datos. Como ya se ha comentado, la variabilidad de tiempos en la
realización de operaciones por parte de los trabajadores, así como las condiciones
ambientales cambiantes justifican el empleo de distribuciones estadísticas en la simulación,
las cuales reflejan más fielmente la realidad. Otras características, como la velocidad
máxima de procesado de una máquina junto con las etapas de aceleración y frenado son
otros de los parámetros que sostienen el uso de estas técnicas.
Así, las tareas realizadas por los operarios se han dividido en subtareas con el fin de
obtener tiempos más precisos y hallar las distribuciones probabilísticas más acordes. Para
ello, los datos recogidos son procesados mediante una herramienta de análisis estadístico
denominada StatFit.
Este software estadístico emplea el Método de Máxima Verosimilitud como estimador para
calcular las variables características de las distribuciones. Asimismo, para la comprobación
de la bondad del ajuste utiliza los test de Kolmogorov-Smirnov y Anderson-Darling.
A continuación se explica en qué consiste cada uno de ellos. Para su aplicación se ha
asumido la hipótesis de que las variables son independientes e idénticamente distribuidas
(i.i.d.).
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34
2.2.3.1. Método de Máxima Verosimilitud
Uno de los procedimientos más versátiles para estimar los parámetros de una
distribución de probabilidad es el Método de Máxima Verosimilitud (conocido por sus siglas
en inglés, MLE, Maximum Likelihood Estimation). Éste selecciona como estimador a aquel
valor del parámetro que tiene la propiedad de maximizar el valor de la probabilidad de la
muestra aleatoria observada. En otras palabras, el método de máxima verosimilitud
consiste en encontrar el valor del parámetro que maximiza la función de verosimilitud.
Sea una muestra aleatoria de una distribución con función de densidad de
probabilidad , y sea ( ) la verosimilitud de la muestra como función de
θ. Si es el valor de θ para el cual el valor de la función de verosimilitud es
máximo, entonces ( ) es el estimador de máxima verosimilitud de θ y t es
el estimador de máxima verosimilitud.
Por tanto, el estimador de máxima verosimilitud de θ es el que cumple:
( )
El procedimiento para obtener este tipo de estimadores es relativamente directo. Debido a
la naturaleza de la función de verosimilitud se escoge, por lo común, maximizar el logaritmo
natural de ( ) Esto se debe a que en muchas ocasiones es más fácil obtener el
estimado de máxima verosimilitud maximizando ( ) que ( ).
Ejemplo 1: En un experimento binomial se observan X=x éxitos en n ensayos. Obtener el
estimador de máxima verosimilitud del parámetro binomial p.
En este caso la función de verosimilitud es idéntica a la probabilidad de que X=x; de esta
forma:
, .
Entonces,
Para encontrar el valor de p, para el cual tiene un valor máximo, se toma la
primera derivada con respecto a p y se iguala a cero:
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35
Después de resolver para p, se obtiene el estimador de máxima verosimilitud de p el cual
recibe el nombre de proporción muestral X/n, y el estimado MV es x/n. Para confirmar que
este valor maximiza a , se toma la segunda derivada con respecto a p y se evalúa
en x/n:
|
(
) (
)
(
) (
)
Lo que confirma el resultado, dado que la segunda derivada es negativa. Para un ejemplo
específico, si se observan x=5 con base a 25 ensayos independientes, el estimador de MV
de p es x/n=5/25=0.2.
2.2.3.2. Test de Kolmogorov-Smirnov
El test de Kolmogorov-Smirnov (también prueba K-S) es una prueba no paramétrica
que se utiliza para determinar la bondad de ajuste de dos distribuciones de probabilidad
entre sí. Es apropiado utilizar este test cuando (distribución de referencia) es
continua y la muestra aleatoria dispone de un tamaño pequeño, a diferencia de otros como
la chi-cuadrada, más adecuados para mayores tamaños muestrales.
Éste se basa en una comparación entre las funciones de distribución acumulativa que se
observan en la muestra “empírica” ordenada y la distribución propuesta bajo la hipótesis
nula .
Se entiende por hipótesis nula aquella hipótesis construida para anular o refutar, con el
objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se utiliza, la hipótesis nula se presume
verdadera hasta que una evidencia estadística en la forma de una prueba empírica de la
hipótesis indique lo contrario. El test KS plantea la hipótesis nula de que la diferencia entre
el valor observado y el especificado, o entre el muestral respecto al poblacional, es cero.
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36
Si esta comparación revela una diferencia suficientemente grande entre las funciones de
distribución muestral y propuesta, entonces la hipótesis nula de que la distribución es
, se rechaza.
La hipótesis nula de este contraste es que la muestra proviene de una distribución continua
. El procedimiento para construir el contraste es:
1. Se ordenan los n valores muestrales de forma que:
2. Se calcula la función de distribución empírica de la muestra, con:
{
En otras palabras, para cualquier valor ordenado x de la muestra aleatoria, es
la proporción del número de valores en la muestra que son iguales o menores a x.
3. Se calcula la discrepancia máxima entre la función distribución empírica y la
teórica con el estadístico:
| |
cuya distribución es conocida y está tabulada según los valores de n.
Para realizar correctamente el contraste hay que calcular para cada punto muestral
xh el valor:
{| | | |}
El máximo de los n valores así obtenidos es el estadístico de Kolmogorov-Smirnov.
La región crítica del test es de la forma , el cual depende del tipo de
distribución de referencia y del nivel de significación de contraste. Si el es menor
que c entonces la hipótesis nula se rechaza, en el caso contrario, no se rechaza.
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37
El nivel de significación de un test es un concepto estadístico asociado a la verificación de
una hipótesis. Se define como la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis
nula cuando ésta es verdadera (decisión conocida como error de tipo I, o "falso positivo"). A
continuación se muestran las distintas decisiones posibles:
Tabla 1. Tipos de errores
es cierta es cierta
Se escogió No hay error (verdadero positivo) Error tipo II ( β o falso negativo)
Se escogió Error tipo I ( α o falso positivo) No hay error (verdadero negativo)
P (escoger | cierta) = α
P (escoger | cierta) = β
La decisión se toma a menudo utilizando p-valor. Éste indica cuánto contradice la muestra
actual la hipótesis alternativa, es decir, es la probabilidad de lo verosímil que resulta una
muestra como la actual si suponemos que la hipótesis nula es cierta.
Si el p-valor es inferior al nivel de significación, entonces la hipótesis nula es rechazada, en
cambio, si el p-valor es superior, la hipótesis nula no se rechaza, es decir, es considerada
verosímil. Cuanto menor sea el p-valor, más significativo será el resultado. Los niveles de
significación comúnmente usados son 0,05, 0,01 ó 0,1.
Ejemplo 2: Se desea comprobar si las perforaciones en una lámina estañada electrolítica
están uniformemente distribuidas a lo largo de una bobina electroplateada, con base en las
siguientes distancias en pulgadas de 10 perforaciones desde una orilla de una larga tira de
lámina estañada de 30 pulgadas de ancho:
4,8 14,8 28,2 23,1 4,4 28,7 19,5 2,4 25,0 6,2
Pruebe la hipótesis nula en el nivel de significación de 0,05.
Solución:
1. Una vez que ordenados los valores muestrales, se calcula la función de distribución
empírica o de la muestra, Fn(x) como:
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38
{
Que para este caso queda:
{
2. Seguidamente se halla la función de distribución teórica. En este caso se ha
considerado como hipótesis nula que las perforaciones están uniformemente
distribuidas entre 0 y 30 pulgadas. Las propiedades de la distribución uniforme
general y para este caso se muestran a continuación:
{
{
3. Se calcula la discrepancia máxima entre la función de distribución empírica y
la teórica con el estadístico para cada punto muestral:
{| | | |}
Tras realizar los cálculos anteriores se obtiene la siguiente tabla:
Tabla 2. Cálculos del test K-S del ejemplo 2
i Xi Fn(xi) F0(xi) |Fn(xi)-Fo(xi)| |Fn(xi-1)-Fo(xi)|
0
1 2,4 0,1 0,080 0,02000 0,08000
2 4,4 0,2 0,147 0,05333 0,04667
3 4,8 0,3 0,160 0,14000 0,04000
4 6,2 0,4 0,207 0,19333 0,09333
5 14,8 0,5 0,493 0,00667 0,09333
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6 19,5 0,6 0,650 0,05000 0,15000
7 23,1 0,7 0,770 0,07000 0,17000
8 25 0,8 0,833 0,03333 0,13333
9 28,2 0,9 0,940 0,04000 0,14000
10 28,7 1 0,957 0,04333 0,05667
La máxima discrepancia es: .
4. Se halla el valor crítico de . Sabiendo que se trata con 10 valores muestrales y
que el nivel de significación es α=0,05 se obtiene dicho valor consultando la
siguiente tabla:
Tabla 3. Valores críticos de Probabilidad y Estadística para ingenieros de Miller y Freund, Richard A. Johnson
α
Tamaño n de la muestra n
0,10 0,05 0,01
1 0,950 0,975 0,995
2 0,776 0,842 0,929
3 0,642 0,708 0,828
4 0,564 0,624 0,733
5 0,510 0,565 0,669
6 0,470 0,521 0,618
7 0,438 0,486 0,577
8 0,411 0,457 0,543
9 0,388 0,432 0,514
10 0,368 0,410 0,490
…
20 0,264 0,294 0,356
25 0,24 0,27 0,32
30 0,22 0,24 0,29
5. Como el valor de la discrepancia es menor que el valor crítico, la hipótesis nula (de
que las perforaciones están uniformemente distribuidas a lo largo de la lámina
estañada) no se rechaza al nivel de significación dado.
crítico Hipótesis nula no rechazada
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40
2.2.3.3. Test Anderson-Darling
El test de Anderson-Darling es usado para comprobar si una muestra de datos
procede de una población con una distribución específica. Es una modificación del test de
Kolmogorov-Smirnov, pero dando mayor peso a las colas. El test de A-D hace uso de la
distribución específica para calcular los valores críticos. Esto tiene la ventaja de permitir un
test de más sensibilidad y la desventaja de que los valores críticos son calculados para cada
distribución. En la actualidad hay disponibles tablas para los valores críticos de
distribuciones como la normal, lognormal, exponencial, Weibull, valor extremo tipo I y
logistic.
El test de Anderson-Darling se define como:
H0: Los datos siguen una distribución específica.
Ha: Los datos no siguen una distribución específica.
El estadístico del test se corresponde con:
donde: ∑
F es la función de distribución acumulativa de la distribución específica. De nuevo hay que
tener en cuenta que los valores muestrales xi tienen que estar ordenados.
Para definir la regla de rechazo para esta prueba es necesario, obtener el estadístico
ajustado para compararlo con los valores críticos de la tabla de Anderson-Darling. En la
siguiente tabla se muestran los valores críticos para distribuciones distintas, con
parámetros conocidos.
Tabla 4. Valores críticos para el test de Anderson-Darling.
Fuente:http://es.scribd.com/doc/26816059/Prueba-de-Anderson-Darling
1-α
Caso Estadístico ajustado 0,900 0,950 0,975 0,990
Todos los parámetros conocidos An2
para n≥5 1,933 2,492 3,070 3,857
)
0,632 0,751 0,870 1,029
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41
Una vez obtenido el estadístico ajustado, la regla de rechazo se realiza análogamente a la
prueba K-S. En este caso el valor es el siguiente:
donde es el valor asociado al estadístico de prueba .
Ejemplo 3: Con referencia al ejemplo anterior del test K-S, evaluar el estadístico A2 de
Anderson-Darling.
Solución:
La observación más pequeña es 2,4, de modo que
.
Prosiguiendo, los valores ordenados de las observaciones y las xi son:
Tabla 5. Valores ordenados de las observaciones del ejemplo 3
Xi 2,4 4,4 4,8 6,2 14,8 19,5 23,1 25 28,2 28,7
Fn(xi) 0,08000 0,14667 0,16000 0,20667 0,49333 0,65000 0,77000 0,83333 0,94000 0,95667
En consecuencia,
)
1,070 1,326 1,587 1,943
√ )
0,637 0,757 0,877 1,038
√ )
0,563 0,660 0,769 0,906
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42
Sabiendo que se trata de ajustar una muestra a una distribución uniforme, el número de
valores muestrales y el nivel de significación, puede obtenerse de la siguiente tabla el valor
crítico del estadístico:
Tabla 6. Valores críticos para el test de Anderson-Darling
Fuente: http://es.scribd.com/doc/26816059/Prueba-de-Anderson-Darling
}
De acuerdo con el valor crítico de muestras grandes, no rechazamos la hipótesis nula de
que la distribución de perforaciones es uniforme, con α=0,05, ya que el estadístico
calculado es superior al crítico:
1-α
Caso Estadístico ajustado 0,900 0,950 0,975 0,990
Todos los parámetros conocidos An2
para n≥5 1,933 2,492 3,070 3,857
)
0,632 0,751 0,870 1,029
)
1,070 1,326 1,587 1,943
√ )
0,637 0,757 0,877 1,038
√ )
0,563 0,660 0,769 0,906
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43
3. MODELADO, SIMULACIÓN, EXPERIMENTACIÓN Y RESULTADOS
De manera generalmente aceptada, se considera que las etapas de un proyecto de
simulación son las siguientes:
1. Formulación del problema. Se define el problema a estudiar y se marcan los
objetivos que se persiguen.
2. Diseño del modelo conceptual. Se especifica el modelo con todas las variables,
relaciones lógicas y diagramas de flujo que lo definen completamente.
3. Recogida y análisis de datos. Se identifican, recogen y analizan los datos necesarios
para su estudio.
4. Implementación del modelo ejecutable. Se implementa el modelo de simulación
partiendo del modelo conceptual y de los datos mediante un software informático.
5. Verificación y validación. Se comprueba que el comportamiento del modelo
ejecutable es el especificado por el modelo conceptual y que este a su vez
representa adecuadamente el comportamiento del sistema que se desea analizar
de acuerdo con los objetivos del proyecto.
6. Experimentación. En función de los objetivos del estudio, se desarrollan las
estrategias de definición de los escenarios a simular.
7. Análisis de resultados. Se analizan los resultados de la simulación con el fin de
detectar problemas y recomendar mejorar o soluciones.
3.1. Formulación del problema
La definición de los objetivos es un paso fundamental a la hora de iniciar un
proyecto de simulación, ya que si éstos no se establecen convenientemente podría
orientarse el modelado de manera incorrecta, detallando aspectos innecesarios o
alejándose de las variables objetivo.
El proceso objeto de estudio es el llevado a cabo para la transformación y elaboración de
pescado en un buque factoría. El objetivo principal es estudiar la repercusión de cambios
ante:
distintas condiciones de operación/mix de reparto para las líneas existentes de
filete y entero.
el empleo de cajas y bandejas de menor capacidad.
la reasignación de operarios entre las líneas de envasado de entero e interfoliado
ante una reducción en el número de éstos.
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44
3.2. Diseño del modelo conceptual
Una vez definido el objetivo del proyecto, se realiza un análisis detallado del
proceso, obteniendo las variables a analizar, las relaciones lógicas y los diagramas de flujo.
Los buques factoría son barcos pesqueros en los que se dispone de las instalaciones
necesarias para llevar a cabo las transformaciones de las capturas realizadas y su posterior
congelado.
El proceso comienza con el lance de la red la cual dispone de estrobos (cuerdas que cercan
la malla alrededor del copo) que marcan una capacidad entre ellos de 8-9 t. La recogida de
la red depende de diversos factores, aunque su duración normal aproximada es de 1 hora.
El pescado, una vez capturado y depositado en la cubierta superior del barco, es enviado a
través de una tolva de 30-40 t. de capacidad a la zona de recepción del parque de pesca,
denominada pantano. En dicha zona, el pescado se encuentra refrigerado y monitorizado
mediante sensores de temperatura para facilitar su conservación mientras espera a ser
procesado.
La línea de procesado comienza con una clasificación por especie y tamaño. Hay que
destacar la amplia variedad de especies y presentaciones finales, por lo que la elección de
unas u otras se hace en función de su valor de mercado en el momento de la captura. Como
se muestra en el estudio posterior de los partes de pesca proporcionados (apartado 3.3.1),
la alta variabilidad en especies y tamaños hace necesario reducir las opciones de estudio a
aquellas con mayor importancia. En este caso, el estudio se centra en las líneas de merluza,
la cual se clasifica según la presentación final en enteros o filetes.
Los operarios de clasificación (Oc) toman de una cinta transportadora el pescado del
tamaño que se les ha sido asignado. Si dicho pescado no se encuentra entre la especie o
tamaño objetivo de ese momento es enviado mediante una cinta transportadora
directamente a la trituradora y se desecha al mar.
A la merluza que va a la línea de enteros se le realiza el proceso HG, en el cual se le elimina
la cabeza, la cola y las vísceras. Para ello se emplea una descabezadora-evisceradora y una
cortacolas. La primera máquina es alimentada por dos operarios (Ocdsc), mientras que el
resto del proceso es automático. Posteriormente, el pescado se limpia en una lavadora. A
continuación, los operarios de envasado de enteros (Oene) envuelven el producto
individualmente con una lámina plástica transparente y lo colocan en cajas para enviar al
túnel de congelado. Allí se enfría hasta -35°C durante 7-9 horas para garantizar que el
congelado llegue a la espina y mantener así su calidad. Seguidamente, se empaca y se
marca, para finalmente, flejar y enviar a la bodega.
El pescado de tamaño medio va a las líneas de fileteado (líneas 1, 2 y 3), como puede verse
en la figura 16. En ellas se descabeza, descola, y posteriormente se filetea. Aunque existen
diversas configuraciones finales del producto (con/sin piel y con/sin espina), se estudia la
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
45
opción de sin piel y sin espina. Por tanto, tras el fileteado el pescado pasa automáticamente
a la peladora (Mp).
La línea 1 se compone de descabezadora (Mdsc_1), cortacolas (Mcc_1) y fileteadora(Mf_1).
El pescado clasificado en esta línea se envía por una pequeña bajada y espera en un buffer
(estación de espera), de donde lo toman los operarios encargados de alimentar la
descabezadora (Ocdsc). Tras el descabezado, el pescado es enviado a través de una cinta
transportadora de forma automática hasta la máquina cortacolas para dirigirse a la
fileteadora.
En cambio, en las líneas 2 y 3 el envío desde la clasificación se realiza mediante unas cintas
transportadoras a la zona de entrada de las fileteadoras. Para cada una de las líneas, el
pescado se almacena en el buffer hasta que el operario de carga de la fileteadora (Ocf) los
introduce en ella. Tras el fileteado, se pasa al pelado. Cabe señalar que las fileteadoras de
las líneas 2 y 3 son más completas que la de la línea 1, ya que descabezan, descolan,
evisceran y filetean.
Tras el fileteado y pelado, se obtienen dos filetes (por cada unidad de pescado) que se
dirigen a la zona de empaque o interfoliado mediante cintas transportadoras. En este punto
las cintas de salida de las peladoras (Cp) se incorporan a una cinta donde resulta una mezcla
de los filetes procedentes de las líneas 1, 2 y 3.
A continuación se realiza el empaque, el cual consiste en colocar los filetes en bandejas
mediante el denominado interfoliado, tarea en la que los operarios pasan láminas plásticas
sobre los filetes para evitar que se peguen entre ellos. Este proceso manual es crítico, ya
que consume la mayor parte del personal y el producto es más propenso al deterioro.
Cuando las bandejas alcanzan unos 7 kg, se envían mediante una cinta transportadora al
armario de placas horizontal de congelación a -30°C, durante una hora u hora y media.
Posteriormente se empacan, pasándose a una caja, se flejan y se envían a la bodega.
Además, existen otras líneas de procesado para pota o para la realización de fish block o
chorizos de pescado. El fish block es un cubo de 7,5 kg de merluza, que sirve para la
posterior elaboración de barritas de merluza, y otros productos de menor valor comercial.
La materia prima empleada en esta línea son los restos de filetes producidos por recortes o
desgarros, y aquel pescado que lleva mucho tiempo esperando a ser envasado. Estas líneas
no son tratadas en el modelado del sistema, ya que tienen un valor secundario en este tipo
de buques.
También es importante señalar que cuando el pescado lleva mucho tiempo esperando a ser
procesado no puede ser tratado como pescado sin piel. Esto se debe a que el pescado ha
perdido rigidez, se curva, y la máquina que elimina la piel por contacto frío no ataca una
superficie recta sino curvada, de forma que produce desgarros. Para evitarlo, este pescado
se envía a las líneas de pescado con piel o enteros.
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
46
A continuación se muestra, mediante un diagrama de flujo, el procesado de pescado dentro
de un buque factoría y un croquis la distribución en planta. Éste ha sido elaborado
mediante el análisis detallado de planos, vídeos y otra información facilitada.
MEZCLA de PESCADO
¿Especie? ¿Tamaño?
Proceso HGDescabezado
CortacolasDesviscerado
LavadoraEnvasado
individual+colocar en cajas
Túnel congelación a -35ºC
Finalización empaque
Marcado Flejadora Bodega
MerluzaGrande
Descabezadora
Línea 1
Cortacolas Fileteado Pelado¿↑ tiempo espera para interfoliado
¿Filete roto?
InterfoliadoNo CongelaciónEmpaque en caja
cartón
Mediano
Proceso HGDescabezado
DescoladoDesviscerado
Fileteado
Pelado
Elaboración fishblock
Sí
No
Sí
Trituradora
Otros
Líneas 2 y 3
Figura 15. Diagrama de proceso del buque-factoría. Fuente: Elaboración propia
Figura 16. Croquis de la planta de procesado del buque factoría. Fuente: Elaboración propia
Trituradora
Cpnt_1
Cpnt_2
Ctr_1
Ccl
Cp_1
Cp_2
Cp_3
Mp_1
Mp_2
Mp_3
Cf_1
Cf_2
Cf_3
Mf_1
Mf_2
Mf_3
Ccdsc
Mdsc_1
Mdsc_2 Mcc_2
Mcc_1
Clf
Cdsc_1
Cdsc_2
Cle
Crc
Ci
Cene
Cbnd
Ccaja
Ccc_2
Línea Filete 2
Línea Filete 3
Línea Filete 1
Línea Entero
Cong_Bnd
Cong_Caja
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49
3.3. Recogida y análisis de datos
Los datos son un punto crítico y fundamental para la simulación, ya que son los que
permiten que el modelo se asemeje geométrica, cinemática y lógicamente a la realidad.
La recolección de datos se ha realizado en distintas etapas y fases según el tipo de
elemento a estudiar. Para recopilar la información la empresa ha facilitado los catálogos de
la maquinaria empleada, así como vídeos en los que se puede visualizar a los operarios
realizando sus tareas.
Por una parte, el modelo se adecúa al buque real objeto de estudio en cuanto a estructura
geométrica se refiere. Como se ha mostrado anteriormente, se ha realizado un croquis de
la planta con los elementos precisos para la construcción del modelo.
Por otra parte, la semejanza cinemática se basa en recoger y analizar los datos temporales,
para lo que se han empleado diversos métodos. A continuación se explica detalladamente
cómo se ha realizado.
3.3.1. Llegada de pescado
El pescado una vez capturado se envía a la planta a través del pantano, donde
espera a ser procesado. Se considera que el proceso alimenta constantemente al sistema
debido a que la velocidad de entrada de pescado viene dada por la velocidad de la cinta de
canjilones y los lances se realizan de tal manera que siempre se dispone de pescado en el
pantano.
Los datos de kg capturados son enviados, en los denominados partes de pesca, cada 3 ó 4
días desde el buque hasta la central en tierra. A continuación estos datos son enviados
desde la empresa al analista. Lo que supone, en conjunto, una dificultad añadida a la ahora
de intentar implementar decisiones en tiempo real en el sistema.
El análisis se realiza para un número de partes de pesca determinado de un buque
operando en un caladero fuera de la UE.
A primera vista se comprueba la alta variabilidad en lo referido a especies, tamaños y
formatos; por ello, se busca una síntesis de estos datos para un tratamiento más sencillo,
sin dejar de prestar atención a los aspectos más relevantes.
Se trata la variabilidad respecto a tamaño y formato final. La merluza es la especie que
representa un 95% de la captura; pero se puede considerar un tratamiento análogo de
cualquier especie según cuál sea su tamaño y formato final.
El primer paso es establecer unos grupos de tamaño en los que se encuentren las unidades
de procedencia en su peso equivalente vivo. Los partes de pesca proporcionan los
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50
kilogramos y cajas finales de cada especie y su respectivo formato; además de un rango de
tamaño.
El planteamiento se basa en establecer la entrada al proceso, por tanto, será necesario
determinar las unidades de cada tipo de pescado destinadas a cada formato. Hay que
prestar especial atención al pasar los kilogramos de pescado final a número de unidades
origen.
Por un lado, la relación de filetes a unidades de pescado origen es 2 a 1; en cambio para
pescado entero es 1 a 1.
Por otro lado, el aprovechamiento del pescado es diferente según sea el formato final
establecido para éste. Por ello para poder realizar esta comparativa es necesario establecer
los pesos en equivalente en peso vivo. Se denomina peso vivo al peso (en unidades de
masa) del pescado antes de ser procesado, es decir, sin descabezar, eviscerar o cualquier
otra preparación.
Existe una notable diferencia entre el peso de producto final y el equivalente peso en vivo.
Esta variación se debe a que en el procesado del pescado se pierde gran parte de éste,
sobre todo, en las operaciones de descabezado y eviscerado. Por tanto, para calcular dicho
peso en vivo se emplean los denominados coeficientes de conversión.
Para los países de la Unión Europea el Reglamento UE 404/2011 establece dichos
coeficientes especificando y explicando el procedimiento correspondiente a cada uno. En
cambio, en otros países como Argentina, la Resolución 375/2011 facilita un procedimiento
para su determinación. Es evidente que la forma de procesado, la especie y la maquinaria o
mano de obra empleadas influyen en la cantidad de producto obtenida a partir de una
misma unidad. A continuación se muestra una tabla procedente del Reglamento UE
404/2011 con algunos de los coeficientes de conversión para el pescado congelado:
Tabla 7. Coeficientes de conversión según Reglamento UE 404/2011
Especie Presentación Coeficiente
Merluza europea (Merluccius merluccius) – HKE WHL
1,00
GUT 1,34
GUH 1,67
Pota (Illex illecebrosus) - SQI WHL 1,00
Abadejo (Pollachius pollachius) – POL WHL 1,00
GUT 1,17
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51
Donde,
WHL: Entero sin transformación GUT: Eviscerado GUH: Eviscerado y descabezado
Para este caso, se consideran unos coeficientes de conversión del 1,67 para el denominado
pescado entero y de 2,35 para filete. La conversión a unidades vivas permite establecer una
comparativa relativa a la importancia de cada uno de los tipos estudiados.
El siguiente paso es establecer unos grupos de tamaño para los pescados origen. De esta
manera la diversidad respecto a esta variable se reduce a un número de 5 grupos con sus
correspondientes marcas de clase.
Tabla 8. Grupos de tamaños con sus características y marcas de clase
Grupo Tamaños (g) Marca Clase (kg) Características
1 (0, 200] 0,100 Procesable como entero
2 (200, 500] 0,350 Procesable como entero o como filete (categoría 2/4)
3 (500, 800] 0,650 Procesable como entero o como filete (categoría 4/6)
4 (800,1500] 1,150 Procesable como entero
5 (1500, 4500] 2,000 Procesable como entero
Para cada especie, formato y tamaño se calcula un tamaño medio (correspondiente al
producto terminado). Se le aplica el factor para transformación a kilogramos vivos según
sea filete o entero. Se clasifica la unidad entera media de la que se obtiene el producto final
seleccionado y se le asigna la marca de clase correspondiente al intervalo en que se
encuentra.
En la tabla 9 se muestra parcialmente un parte de pesca y su tratamiento.
Tabla 9. Tratamiento del parte de pesca
Especie Fto Descripción y tamaño Tamaño medio
Tamaño inicial
Grupo tamaño
Abadejo Hg ABADEJO HGT 0 (250-500 Gr) Interf. 0,375 0,525 0,65
ABADEJO HGT 00 (150-250 Gr) Interf. 0,2 0,28 0,35
ABADEJO HGT 1 (500-1000 Gr) Iwp 0,75 1,05 1,15
ABADEJO HGT 2 (1000-1500 Gr) Iwp 1,25 1,75 2
ABADEJO HGT 3 (1500-2500 Gr) Iwp 1,75 2,45 2
ABADEJO HGT 4 (2500-3500 Gr) Iwp 3 4,2 2
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Especie Fto Descripción y tamaño Tamaño medio
Tamaño inicial
Grupo tamaño
ABADEJO HGT 5 (3500-4500 Gr) Iwp 4 5,6 2
Cabeza CABEZA DE ABADEJO Iwp
Merluza Hubbsi Alas ALAS DE MZA. HUBBSI Interf.
Hg MZA HUBBSI HGT 0 (200-300 Gr) 0,25 0,35 0,35
MZA HUBBSI HGT 00 (100-200 Gr) 0,15 0,21 0,35
MZA HUBBSI HGT 000 (50-100 Gr) 0,075 0,105 0,1
MZA HUBBSI HGT 1 (400-600 Gr) 0,5 0,7 0,65
MZA HUBBSI HGT 2 (600-900 Gr) 0,75 1,05 1,15
MZA HUBBSI HGT 3 (900-1200gr) 1,05 1,47 1,15
MZA HUBBSI HGT 3L (1200-1500 Gr) 1,35 1,89 2
MZA HUBBSI HGT 4 (1500-2000 Gr) 1,75 2,45 2
MZA HUBBSI HGT 5 (2000-Up Gr) 2,3 3,22 2
MZA HUBBSI HGT X (300-400 Gr) 0,35 0,49 0,35
FILETE SIN PIEL FILET MZA. S/Piel (30-60 Gr) 0,045 0,2115 0,35
FILET MZA HUBBSI S/Piel 2/4 0,085 0,3995 0,35
FILET MZA HUBBSI S/Piel 4/6 0,142 0,6674 0,65
FILET MZA HUBBSI S/Piel 6/8 0,199 0,9353 1,15
FILETE CON PIEL FILET DE MZA. C/PIEL - FM 2-4 0,085 0,3995 0,35
FILET DE MZA. C/PIEL- FM 4-6 0,142 0,6674 0,65
CHORIZO CHORIZO DE MZA. HUBBSI
Finalmente, los datos procesados se materializan en los siguientes porcentajes, según
tamaño y formato final.
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53
Tabla 10. Estudio de distintos partes de pesca según tamaño y formato final
Nº Parte
Según tamaño Según formato final
%Grupo1 %Grupo2 %Grupo3 %Grupo4 %Grupo5 % ntero %Filete pqñ %Filete grande
1 0,00% 79,70% 10,62% 8,30% 1,38% 32,81% 56,87% 10,32%
2 0,00% 75,50% 17,00% 5,90% 1,60% 55,84% 35,14% 9,02%
3 0,15% 14,68% 48,84% 32,29% 4,04% 52,38% 10,90% 36,72%
4 4,98% 24,24% 39,40% 27,12% 4,26% 75,03% 11,08% 13,89%
5 0,00% 84,87% 10,71% 3,93% 0,49% 51,72% 40,73% 7,56%
6 0,30% 75,12% 16,50% 6,92% 1,16% 62,15% 29,70% 8,14%
7 0,00% 87,65% 9,18% 2,91% 0,26% 48,46% 43,60% 7,95%
8 3,58% 31,51% 34,02% 24,23% 6,66% 85,37% 11,48% 3,15%
9 0,00% 91,95% 5,33% 2,50% 0,23% 57,47% 37,72% 4,81%
10 0,00% 93,38% 5,06% 1,41% 0,15% 100,00% 0,00% 0,00%
11 0,75% 89,37% 6,87% 2,64% 0,36% 100,00% 0,00% 0,00%
12 0,00% 95,08% 3,39% 1,33% 0,19% 82,95% 15,38% 1,67%
Para este estudio se toma un reparto entre los distintos grupos de tamaño promedio a los
analizados anteriormente, cuya composición es la siguiente:
Tabla 11. Reparto en función del tamaño del pescado
Tipo pescado Porcentaje
GT1 1%
GT2 70%
GT3 20%
GT4 5%
GT5 4%
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54
La alimentación al proceso es variable ya que depende de las condiciones de la mar, de la
localización de bancos de peces y de otros factores asociados a los lances y fuera del
alcance de este estudio. Se ha decidido asumir una tasa de entrada de 3 unidades por
segundo como valor representativo de unas condiciones de operación genéricas a partir de
la entrevista al personal de la empresa y del análisis de vídeos.
Para representar la variabilidad correspondiente al proceso de llegada de pescado en la
entrada se emplea una distribución exponencial en con valor medio igual al tiempo medio
entre llegadas. Se toma la inversa de la tasa de entrada como tiempo medio entre llegadas
y se ajusta con un porcentaje de los anteriormente calculados según el grupo de tamaño y
la línea (entero o filete) a la que se envíe.
La distribución de los pescados procedentes de distintos grupos de tamaño en los formatos
finales se establece de la siguiente manera:
Figura 17. Reparto a líneas de entero y filete según tamaño inicial
Todos los tamaños pueden enviarse a la línea de entero, pero sólo los pescados
pertenecientes a los grupos 2 y 3 pueden procesarse como filetes.
3.3.2. Tiempos de ciclo de la maquinaria
La empresa trabaja fundamentalmente con dos proveedores de maquinaria, cuyos
catálogos de productos nos han facilitado. En las fichas técnicas se recogen las velocidades
de operación a las que trabajan. En la tabla 12 se transforman a segundos por unidad para
estudiar la capacidad de la planta.
GT1 GT2
GT3
GT4 GT5 GT1
FILETE ENTERO
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55
Tabla 12. Velocidad de la maquinaria
Maquinaria Modelo Identificación Velocidad teórica Veloc. (ud/min) Tiempo (s/ud)
mín máx máx mín
Descabezadora JOSMAR 451 Mdsc_1,Mdsc_2 40-50 uds/min 40 50 1,500 1,200
Cortacolas
Mcc_1, Mcc_2 40-50 uds/min 40 50 1,500 1,200
Fileteadora BAADER 181 Mf_1 120 piezas/min - 120 - 0,500
BAADER 182 Mf_2, Mf_3 120 piezas/min - 120 - 0,500
Peladora JOSMAR 702 Mp_1 50-60 piezas/min 50 60 1,200 1,000
BAADER 51 Mp_2,Mp_3 120 piezas/min - 120 - 0,500
El punto de partida es estudiar la capacidad máxima de la planta, determinando la tasa
máxima de alimentación al proceso.
Se estudian los tiempos de ciclo de cada elemento del proceso para determinar el factor
limitante en cada una de las líneas. Se considera una unidad a una pieza de pescado, siendo
por tanto, la relación unidad/entero 1:1 y unidad/filete 1:2.
Los siguientes elementos son los correspondientes a la línea de enteros. En la tabla se
indican sus tasas de procesado medias en unidades de pescado por segundo.
Tabla 13. Tasa de procesado de los elementos de la línea de enteros
Elemento Unidades Tasa procesado
(ud/s)
Ocl HG 2 1,3*2=2,6
Ocdsc 2 1,4*2=2,8
Mdsc –JOSMAR 451 1 De 0,67 a 0,83
Mcc 1 De 0,67 a 0,83
Lavadora 1 De 0,67 a 0,83
Oene 14 0,08*14=1,12
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56
Figura 18. Esquema Línea Entero
La tasa de procesado viene marcada por los elementos más lentos. En este caso, la
maquinaria es la limitante con una tasa 0,83 ud/s, de manera que ésta es la máxima
velocidad de procesado de la línea.
Por otra parte, la línea de filetes, tras la clasificación del pescado, se divide en tres líneas
paralelas donde se descabeza, descola, filetea y pela las piezas a procesar. Posteriormente,
las líneas confluyen para el interfoliado del producto. A continuación se muestran las tasas
de procesado de los elementos, así como un esquema de la configuración de la línea.
Tabla 14. Tasa de procesado de los elementos de la línea de filetes
Línea Elemento Unidades
(por línea)
Tasa procesado
(ud/s)
OclF 2 2*2=4
1 Ocdsc 2 1,4*2=2,8
1 Mdsc-JOSMAR 451 1 De 0,67 a 0,83
1 Mcc 1 De 0,67 a 0,83
1 Mf1-BAADER 181 1 0,83
1 Mp1-JOSMAR 702 1 De 0,83 a 1
2 y 3 Ocf 1 2
2 y 3 Mf –BAADER 182 1 2
2 y 3 Mp-BAADER 51 1 2
Oi 14 0,07*14=1
Ocdsc (x2) OclHG (x2) Mdsc2 Mcc2 Lavadora
Oene (x14)
1,3*2=2,6 u/s 1,4*2= 2,8 u/s 0,83 u/s 0,83 u/s 0,83 u/s 0,08*14=1,12 u/s
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57
Figura 19. Esquema Línea Filete
Para estudiar la capacidad máxima de esta línea se analizan las tres líneas paralelas de
forma individual.
La línea 1 es una línea de menor tecnología y en ella el elemento más restrictivo en cuanto
a tasa de procesado es la máquina descabezadora, con un rango de operación entre 0,67 y
0,83 unidades por segundo. Se toma como tasa de operación la mayor debido a que el
resto de la línea es capaz de absorber la producción a dicha velocidad. Por tanto, la línea 1
tiene una tasa de procesado de 0,83 udd/s.
El funcionamiento y dimensionamiento para las líneas 2 y 3 es el mismo. En ellas destaca el
empleo de la fileteadora BAADER 182 (figura 20) cuya tecnología supera con creces a la
BAADER 181 de la línea 1. Esta fileteadora realiza conjuntamente las operaciones de
descabezado, descolado y fileteado con una velocidad de procesamiento de hasta 2
unidades por segundo y es la que determina la velocidad de estas líneas.
Por último, la línea de filetes, en su conjunto, se limita a una tasa de procesado de 4,83
unidades por segundo. Podría pensarse que la limitación vendría impuesta por la operación
de interfoliado (1udd/s), pero la configuración de esta línea hace que el pescado no
procesado (residuo o resto) se deseche o se aproveche para la elaboración de subproductos
como el fishblock, continuando, por tanto, hasta el final de la línea. De esta manera, el
pescado no queda acumulado en la cinta, evitando la acumulación de material en un buffer.
OcF (x2)
Ocdsc (x2) Mdsc1 Mcc1 Mf1
Oi (x14)
2*2=4 u/s
1,4*2= 2,8 u/s 0,83u/s 0,83u/s 0,83u/s
0,07*14= 1 u/s
Mp
0,83u/s
Mf2
Mp2
Mf3
2u/s
Mp3
2u/s
2u/s 2u/s
Ocf1
Ocf2
2u/s
2u/s
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58
Figura 20. Máquina fileteadora BAADER 182
El compendio de estas líneas caracteriza, por tanto, a un buque genérico en el que se
dispone de diferentes niveles de automatización que generan diversidad en el rendimiento.
Globalmente, la tasa de procesado de la planta se corresponde con la suma de las cada una
de las líneas, pero teniendo en cuenta que la decisión de procesar mayor o menor cantidad
de pescado en una u otra línea (entero o filete) influye en el aprovechamiento global del
producto.
Figura 21. Capacidad máxima de procesado de la planta
ENTRADA MÁXIMA 5,66 ud/s
LÍNEA ENTEROS 0,83 ud/s Línea 1F
0,83ud/s
Línea 2F 2 ud/s
Línea 3F 2 ud/s
LÍNEA FILETES 4,83 ud/s
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59
No se han tenido en cuenta otros factores como la puesta en marcha, la parada o los fallos
(aunque éstos suelen ser mínimos, ya que antes de zarpar se revisa toda la maquinaria para
evitar este tipo de situaciones).
3.3.3. Tiempo de ciclo de los operarios
Los operarios siguen unos turnos de trabajo establecidos al principio de la campaña
y que no se modifican durante toda su duración. Los distintos modos de turnos de trabajo
son:
Tabla 15. Modos de turnos de trabajo
Modo de turno Duración/turno Nº turnos/día
Modo 1 turno 12 h. 1
Modo 3 turnos 6 h. 3
Para la simulación se optará por un modo de trabajo de 3 turnos de 6 h cada uno, de
manera que los turnos se solapen dos a dos. De esta manera los operarios trabajan durante
12 horas al día, y descansan otras 12 de forma continua o alternativa. Así la planta está
funcionando de forma continua durante 18 horas en un día. Se ha escogido este modo de
trabajo porque es el que mejor se adapta para el procesado de merluza, que es la especie
de mayor volumen de capturas. La merluza aparece normalmente en bancos extensos, por
ello es más favorable un modo de operación continuo.
El análisis de los datos se inicia a partir del material proporcionado por la empresa, en este
caso vídeos, donde puede observarse el proceso llevado a cabo en el parque de pesca por
los operarios.
A continuación se explica la herramienta empleada para la medición de tiempos de
proceso.
El programa empleado para la medición de tiempos utiliza un sistema de cronometraje
continuo. Se basa en un cronómetro digital que guarda los valores registrados, que son
asociados a un dígito, el cual es pulsado para distinguir las distintas subtareas a analizar. Los
datos medidos son almacenados en un archivo de texto básico (formato .txt), y
posteriormente son volcados a una hoja de cálculo para su tratamiento.
Una vez que los datos están disponibles en la hoja de cálculo, se hallan las duraciones de las
subtareas mediante un procedimiento por diferencias. Los datos se transforman en las
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
60
unidades adecuadas de tiempo, considerando además, la ralentización en los vídeos para la
obtención de valores más precisos.
Tras el procesado de los datos, se estudian los coeficientes de variación entre los tiempos
registrados por cada operario y entre operarios.
A continuación, los datos se clasifican para cada operario y para cada tarea, con el fin de
encontrar las distribuciones de probabilidad adecuadas a cada subtarea. Se introducen en
el software estadístico StatFit, el cual requiere un mínimo de 10 datos para realizar el
ajuste. Este programa ajusta los valores aportados a distintas distribuciones
proporcionando los parámetros fundamentales, y comprobando la bondad de dicho ajuste
mediante los métodos de Kolmogorov-Smirnov y Anderson Darling, comentados
anteriormente.
En este momento es necesario definir lo que se conoce como operario medio (Alonso
García, 1998) esto es, “un ser imaginario, cualificado, con cierta experiencia en su trabajo,
que actúa bajo una dirección competente, pero sin el estímulo de los incentivos y que
realiza su labor en las condiciones que existen generalmente en ese puesto de trabajo, a un
ritmo medio y siguiendo un método que le ha sido fijado con anterioridad. Se caracteriza
además este arquetipo de operario medio por realizar un esfuerzo constante y razonable,
que puede mantenerse con facilidad un día tras otro sin excesiva fatiga física o mental.”
Los aspectos mencionados anteriormente son parte de una definición teórica a la que no
hay que ceñirse fielmente. Teniendo en cuenta que el analista, o en este caso, el encargo de
la grabación, puede influir en la actitud de los trabajadores, se toman aquellos datos que se
consideren más fidedignos y precisos dentro de los trabajadores posibles. Finalmente, una
vez escogido el operario de referencia y calculando la duración de las tareas como la
adición de las duraciones de cada subtarea, se introducen las distribuciones estadísticas
ajustadas en los correspondientes objetos del software de simulación de eventos discretos
SIMIO, para el análisis productivo de la planta.
El estudio de la planta con sus diversas líneas de producción, operarios y actividades ha
servido para la identificación y caracterización de las tareas presentadas a continuación,
detallándose el análisis estadístico de los resultados obtenidos.
Operario clasificación de pescado (Oc).
Los operarios clasifican en una cinta transportadora el pescado procedente del pantano
según su especie, tamaño y posterior presentación hacia otras cintas. La merluza se clasifica
en dos tipos según sea entera (HG) o para filete (F). El otro tipo de pescado que no es
aprovechado en la planta se deja en la cinta, la cual lo enviará a la trituradora para su
desecho. También pueden darse circunstancias en las que los operarios de clasificación no
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61
sean capaces de tomar todo el pescado de la cinta debido a la gran cantidad, y parte del
pescado objetivo acabe en la trituradora.
Del análisis de los vídeos se considera al Oc_1 como al operario de clasificación de enteros y
al Oc_2 como al de filetes.
El ciclo de clasificación se divide en las siguientes subtareas:
o “Coger”. Comprende desde que inicia la búsqueda del pescado en la cinta hasta
que se comienza a elevarlos.
o “Subir”. Esta subtarea consiste en subir los pescados cogidos desde la cinta
transportadora (Ccl) hasta las cintas de clasificación.
o “Esperar”. Tiempo en el que el operario está esperando la llegada de pescado. Este
tiempo se introduce implícitamente mediante la velocidad de entrada del pescado.
Figura 22. Subtareas de “Coger” y “Subir” de los Operarios de clasificación
En primer lugar, se presentan los tiempos medios, desviaciones típicas y coeficientes de
variación asociados a los datos de la muestra, así como los correspondientes al ajuste
estadístico para el operario de clasificación (Oc) en las subtareas de coger y subir.
Tabla 16. Análisis estadístico de tiempos de Ocm_1 y Ocm_2
Operario Muestra Distribuciones Stat Fit
Media (s) Desviación Coef. Var. Tipo Media(s) Desv. Coef. Var.
Oc_1_Tcoger
1,11755833
0,59383025 53,14% Weibull (0, 2,02, 1,26) 1,13238 0,578729 51,11%
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62
Oc_1_Tsubir 0,40271875
0,11584458 28,77% Pearson 6 (0, 0,73, 20,4, 38)
0,400501 0,113214 28,27%
Oc_2_Tcoger
1,54253448
0,71504575 46,36% Triangular(0, 3,25, 1,35) 1,55218 0,662586 42,69%
Oc_2_Tsubir 0,48335833
0,17421993 36,04% Log-logistic (0, 5,61, 0,457) 0,486439 0,173437 35,65%
Se toma como referencia al Operario Oc_1 para la clasificación de pescado HG y al Oc_2
para la clasificación de pescado para filetear. De manera que el número de pescados
tomadas por ciclo de clasificación vendrá dado por la distribución de probabilidad
anteriormente calculada y el tiempo de dicho ciclo será la adición de las distribuciones de
cada subtarea para cada uno de los operarios.
La clasificación es realizada por lotes, es decir, en cada ciclo de clasificación se toma un
número variable de unidades, por lo que se analiza el número de unidades de pescado
tomadas por los operarios en cada ciclo.
Tabla 17. Análisis estadístico del número de unidades de pescado “cogidas” por Oc_1 y Oc_2
Oc_1 Oc_2
Valor Nº repeticiones % % acumulado Nº repeticiones % % acumulado
1 3 10% 10% 2 7% 7%
2 13 42% 52% 6 21% 28%
3 7 23% 74% 9 31% 59%
4 8 26% 100% 12 41% 100%
5 0 0% 100% 0 0% 100%
Total 31
29
Se empleará la distribución empírica para evaluar esta variable.
Operario carga descabezadora (Ocdsc).
Entre uno y dos trabajadores en la línea de filetes y en la de enteros, se encargan de
alimentar la máquina descabezadora. Los operarios colocan el pescado en la posición
adecuada para que la máquina pueda cortar la cabeza correctamente. La capacidad de
éstos es dos, ya que emplean las dos manos para la colocación.
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63
Figura 23. Operarios alimentando la descabezadora
Tras analizar los datos recopilados, el tiempo de procesado de esta tarea es una
distribución triangular con los siguientes valores:
Tabla 18. Parámetros de la distribución triangular del tiempo de carga de descabezadora
Parámetros distr. Triangular (s)
Mínimo 1,300571
Moda 1,545875
Máximo 1,791179
Operario carga fileteadora (Ocf).
Las fileteadoras correspondientes a las líneas 2 y 3 necesitan un operario que las
alimenten y cuyo tiempo de procesado por unidad es una distribución de Weibull cuyos
parámetros son 4,26 y 1,04.
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Figura 24. Operario alimentando la fileteadora BAADER 182
Operario interfoliado (Oi).
El proceso de interfoliado consiste en colocar en una bandeja láminas de film plástico e ir
superponiendo entre cada capa los filetes. Se distinguen las siguientes subtareas:
o “Coger”. El operario toma de la cinta transportadora un filete.
o “Colocar”. Tiempo de colocación del filete en la bandeja, desde que el operario
termina de cogerlo hasta que empieza a pasar el film.
o “Pasar film”. Tras colocar el pescado en la bandeja, el trabajador pasa una lámina
de film sobre los pescados.
Figura 25. Subtareas de “Coger” y “ Colocar” de los Operarios de interfoliado
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Figura 26. Subtarea de “Pasar film” y línea de interfoliado
Estas tres subtareas representan el ciclo más repetido en el interfoliado. Ocasionalmente se
presentan otras como:
o “Mover bandeja”. La bandeja se coloca en otra cinta, situada a uno de los lados
para ser enviada a la bodega.
o “Recortar”. Ocasionalmente, para mejorar la presentación de los filetes el operario
recorta las partes sobrantes.
A continuación se muestra el análisis de las subtareas del ciclo básico. En primer lugar las
medias, desviaciones y coeficientes de variación para cada subtarea y operario.
Tabla 19. Media, desviación típica y coeficiente de variación de las subtareas del interfoliado
MEDIA (s) DESVIACIÓN TÍPICA COEFICIENTE DE VAR. = Desv. típ./Media
Operario Coger Colocar Pasar film Coger Colocar Pasar film Coger Colocar Pasar film
Oi_1 1,1016 0,828083333 2,5585 0,200360581 0,174582776 - 18,19% 21,08% -
Oi_2 1,28010714 1,313071429 1,960916667 0,420365785 0,554214341 0,16050649 32,84% 42,21% 8,19%
Oi_3 2,3653125 2,14975 5,17 1,692637641 1,225492988 2,963838073 71,56% 57,01% 57,33%
Oi_4 2,15625 2,226535714 6,793 1,213938599 0,514917215 56,30% 23,13% 0,00%
Oi_5 2,1264375 2,043535714 3,4438 0,76138832 1,200361763 1,389962257 35,81% 58,74% 40,36%
Oi_6 1,58314286 1,23665 3,4455 0,515656516 0,644264372 - 32,57% 52,10% -
Oi_7 0,61325 0,97275 2,58975 - - - - - -
Oi_9 - 1,339875 - - 0,093868425 - - 7,01% -
Oi_10 2,15633333 1,716083333 2,84775 1,562236584 0,081317408 - 72,45% 4,74%
Oi_11 1,751875 1,0605 3,908916667 1,588338607 0,284610479 1,582742267 90,67% 26,84% 40,49%
Oi_12 2,45365625 1,552928571 4,79275 1,404150722 0,498193397 - 57,23% 32,08% -
Oi_13 1,30271875 1,613916667 - 0,447547153 0,662810242 - 34,35% 41,07% -
Oi_14 1,73925 2,2045 2,98425 0,6908948 1,479558401 0,237587878
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Seguidamente se calcula la media de cada subtarea para cada operario y la media de las
medias. Se halla también la Variación entre la Media y la Media de las Medias (VMMM)
para conocer cuál es el operario con valores más próximos a la media.
Tabla 20. Media y VMMM de las subtareas del interfoliado
Se puede concluir que el operario Oi_6 tiene en conjunto las menores VMMM, y por tanto,
se considera el operario de referencia.
Por tanto, se obtiene de aquí el tiempo del ciclo básico (“coger”+”colocar”+”pasar film”)
como la suma de distribuciones triangulares en las que la moda es el valor medio y los
máximos y mínimos se obtienen gracias a las desviaciones típicas.
Operario Coger Colocar Pasar film
Media (s) VMMM Media (s) VMMM Media (s) VMMM
Oi_1 1,1016 35,92% 0,82808333 46,86% 2,5585 30,50%
Oi_2 1,280107143 25,54% 1,31307143 15,74% 1,96091667 46,73%
Oi_3 2,3653125 37,59% 2,14975 37,95% 5,17 40,44%
Oi_4 2,15625 25,42% 2,22653571 42,88% 6,793 84,52%
Oi_5 2,1264375 23,69% 2,04353571 31,14% 3,4438 6,45%
Oi_6 1,583142857 7,91% 1,23665 20,64% 3,4455 6,41%
Oi_7 0,61325 64,33% 0,97275 37,58% 2,58975 29,65%
Oi_9 - - 1,339875 14,02% - -
Oi_10 2,156333333 25,43% 1,71608333 10,12% 2,84775 22,64%
Oi_11 1,751875 1,90% 1,0605 31,95% 3,90891667 6,18%
Oi_12 2,45365625 42,72% 1,55292857 0,35% 4,79275 30,19%
Oi_13 1,30271875 24,22% 1,61391667 3,57% - -
Oi_14 1,73925 1,17% 2,2045 41,47% 2,98425 18,94%
Media de las medias 1,719161111 1,55832152 3,68137576
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Operario envasado enteros (Oene).
En la línea de enteros, el pescado tras ser descabezado y descolado es envasado
individualmente con film transparente y colocado en cajas por un operario. Estas son las
subtareas del ciclo básico:
o “Poner film”. Coloca un film en la zona de trabajo para posteriormente envolver
una unidad de merluza.
o “Coger pescado”. Se toma el pescado de la cinta transportadora.
o “Envolver”. Se envuelve de forma individual la pieza.
o “Colocar en caja”. Se sitúa en la caja que se está llenando.
Figura 27. Subtareas “Poner film” y “Coger pescado” de los operarios de envasado de enteros
Figura 28. Subtareas de “Envolver” y “Colocar en caja” de operario envasado entero
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Tabla 21. Media, desviación típica y coeficiente de variación del envasado de enteros
Oper. Poner film Coger pescado Envolver Colocar en caja
Med(s) Dsv. CV Med(s) Dsv. CV Med(s) Dsv. CV. Med(s) Dsv. CV
Oene_1 3,789 74,02% 19,53% 1,666 7,46% 4,48% 4,0624 185,14% 45,57% 0,9258 6,63% 7,16%
Oene_2 3,718 18,77% 5,05% 1,783 12,98% 7,28% 3,605 27,06% 7,51% 2,845 9,12% 3,21%
Se toma como operario de referencia al Oene_2 porque es el que presenta menores
coeficientes de variación.
3.3.4. Velocidades de transporte
Las cintas transportadoras se mueven a velocidades diferentes según la tarea a la
que alimenten o las tareas anteriores y/o posteriores.
Cpnt Ccl Ctr Cf Cp Crc Ci Clf Cle Cene Cbn Ccj
Velocidad (m/s) 0,2 0,2 0,4 0,75 0,75 0,75 0,025 0,2 0,2 0,025 0,75 0,75
3.4. Implementación del modelo ejecutable
El desarrollo de un modelo ejecutable requiere de un entorno informático en el
cual se implementen los elementos, con sus relaciones lógicas, que han sido definidos en el
modelo conceptual.
3.4.1. El entorno de simulación: SIMIO
El software de modelado SIMIO permite crear y ejecutar modelos 3D animados de
manera dinámica de una amplia gama de sistemas. Se emplea un enfoque de modelado de
objetos, por lo que los modelos se construyen mediante la combinación de objetos que
representan los componentes físicos de los sistemas.
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Un objeto tiene su propio comportamiento personalizado según la definición de su modelo
interno que responde a eventos en el sistema. Se pueden construir modelos con los objetos
que vienen de serie en SIMIO, pero también se pueden personalizar creando
combinaciones de éstos o modificándolos con lógicas de proceso.
Un objeto o modelo en SIMIO se define por sus propiedades, estados, eventos, vista
exterior y su lógica.
Las propiedades son valores de entrada que pueden ser especificados por el usuario
del objeto. Por ejemplo, el tiempo de procesado de un servidor.
Los estados de los objetos son valores dinámicos que pueden cambiar a medida
que se ejecuta el modelo; como puede ser la disponibilidad de un objeto.
Los eventos son disparadores que se accionan un determinado momento. Los
eventos son útiles para informar a otro objeto sobre algo que ha sucedido. Son
eventos comunes el fin del procesado de unidades de un servidor, o la llegada de
éstas.
La vista externa es la representación gráfica en 3D del objeto. Es lo que el usuario
ve en el modelo de instalación cuando coloca el objeto.
La lógica del objeto es un modelo interno que define cómo el objeto responde a los
eventos específicos que puedan ocurrir.
Una de las características principales de SIMIO es el modelado jerárquico, en el que los
modelos pueden estar formados, a su vez, por otros (submodelos).
Otro aspecto importante en el software de simulación es incorporar el concepto tiempo en
el modelo. Para ello se introduce un reloj de simulación, que registra el tiempo virtual
transcurrido desde que se inicia la simulación y permite conocer el momento exacto en el
que ocurre cada uno de los eventos.
El tiempo incorporado al reloj de simulación permite conocer cómo avanza el modelo, y el
tiempo transcurrido en el mismo. En los modelos de simulación de eventos discretos, el
tiempo avanza en saltos discretos, pero la unidad de salto puede ser minutos, días, meses o
la que se considere más oportuna.
Los objetos dentro de la biblioteca de SIMIO forman parte de uno de estos cincos tipos
básicos:
Fijo. Tiene una sola ubicación fija en el sistema.
Enlace. Proporciona una vía sobre la cual las entidades pueden moverse.
Nodo. Define la intersección de uno o varios puntos de entrada o salida de enlaces
u objetos.
Entidad. Define un objeto dinámico que puede ser creado y destruido, se mueven
sobre una red de enlaces y nodos y entran y salen de los objetos fijos a través de
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sus nodos asociados. Son los elementos que se van a simular a través del modelo y
los que sufren los eventos.
Transporte. Define a un tipo especial de entidad que puede también recoger y dejar
a otras entidades en nodos.
La librería estándar contiene los siguientes objetos:
Fuente (Source). Objeto fijo que genera entidades de un tipo y modelo de llegada.
Sumidero (Sink). Objeto fijo que destruye las entidades que han terminado el
proceso en el modelo.
Servidor (Server). Objeto fijo que representa un proceso.
Estación de trabajo (Workstation). Objeto fijo que modela una estación de trabajo
con la instalación, el procesamiento, el desmontaje, los recursos y las necesidades
de material.
Combinador (Combiner). Objeto fijo que combina varias entidades-miembro con
una entidad-padre.
Separador (Separator). Objeto fijo que divide un grupo de lote de entidades o
realiza copias de una sola entidad.
Recurso (Resource). Objeto genérico que puede ser aprovechado y liberado por
otros objetos.
Vehículo (Vehicle). Transportista que puede seguir una ruta fija o ser demandado
para carga y descarga. Además puede ser utilizado como recurso para tareas de no-
transporte.
Trabajador (Worker). Recurso móvil que puede ser utilizado para tareas, así como
para el transporte de entidades entre nodos.
Nodo básico (BasicNode). Nodo que modela un cruce simple entre varios enlaces.
Nodo de transferencia (TransferNode). Nodo que modela una intersección compleja
para el cambio de destino y el modo de viajar.
Conector (Connector). Enlace que representa un viaje simple de tiempo cero entre
dos nodos.
Camino (Path). Enlace sobre el que las entidades de forma independiente pueden
avanzar a su propia velocidad.
Camino temporizado (TimePath). Enlace que tiene un tiempo de viaje especificado
para todas las entidades.
Transportador (Conveyor). Enlace que modela tanto la acumulación como no la
acumulación de entidades en una cinta transportadora.
Las herramientas basadas en objetos incrementan la productividad en la implementación
de modelos. En ellas se arrastran los objetos al área de trabajo, se establecen las
propiedades de dichos objetos y el modelo ya puede ser simulado. La gran ventaja que
proporciona este paradigma de modelado es la flexibilidad dada por la capacidad para
modificar totalmente la configuración y el comportamiento de los objetos mediante la
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derivación de clases de objetos de una manera cómoda para el usuario y sin necesidad de
introducir nuevo código.
Además, aunque la biblioteca de objetos estándar de SIMIO sea reducida en comparación a
otro software de simulación de eventos discretos, dispone de un complemento de procesos
que permite extender ampliamente su funcionalidad. Un proceso complementario (add-on
process) es una pequeña parte de lógica que se puede insertar en la colección de objetos
estándar en los puntos seleccionados para realizar alguna lógica personalizada. Esta lógica
personalizada se puede utilizar para tomar/liberar los recursos, hacer asignaciones a las
variables, evaluar alternativas, etc. Los procesos son creados como diagramas de flujo, sin
necesidad de programación. Por lo tanto, SIMIO combina los beneficios del modelado
basado en objetos (su carácter de paradigma estándar de programación, rapidez en el
modelado y flexibilidad en la configuración de los elementos) con la potencia y facilidad del
modelado gráfico de procesos.
Como limitaciones a este software puede considerarse la falta de algunas de las
distribuciones de probabilidad (logarítmica, logistic, Pearson V).
3.4.2. Objetos de SIMIO y características modeladas.
En este punto se detallan las lógicas de proceso para obtener la semejanza lógica, que junto
con la geométrica y la cinemática, constituyen la base de los procesos de validación en los
proyectos de modelado y simulación.
Generación de entidades. Para generar las distintas entidades (unidades de pescado) se
emplean las “Fuentes”, donde cada una genera un tipo de pescado. Cada uno de los tipos
de pescado tiene un tiempo entre llegadas y un porcentaje asignado. A cada tipo se le
asigna una variable de estado que le identifica como tal. El objetivo es identificar el tipo de
entidad en la etapa de envasado o clasificación.
Clasificación. Los operarios toman las unidades de pescado de la cinta transportadora,
cuando se encuentran disponibles y las envían a la cinta correspondiente. Una unidad de
pescado no es tomada por un operario si éste no está disponible o si el tipo de pescado no
es del tipo que está clasificando; de ser así, el pescado sigue su curso en la cinta y se envía a
la trituradora.
Lotes de entidades. Los trabajadores toman lotes, es decir, conjuntos de dos o más
unidades de pescado al realizar ciertas tareas, por ejemplo en la clasificación, “coger”+
“subir”. En este caso se emplea un submodelo en el que las entidades se agrupan (lote), se
procesan (según el tiempo establecido para la tarea) y se separan (ya que las unidades de
pescado se siguen considerando independientes).
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73
Creación de filetes. El pescado al llegar a la fileteadora (Mf_1, Mf_2 ó Mf_3) es una única
entidad, pero al salir debe convertirse en dos entidades porque cada uno de los pescados
se compone de dos filetes. Esto se consigue con la creación de dos nuevas entidades
“Filetes” cuando una unidad termina de ser procesada.
Elección del filete o entero. Los operarios de envasado toman los filetes o enteros de la
cinta transportadora de envasado, siempre y cuando al presentarse dicha entidad el
operario se encuentre disponible y sea del tamaño que está procesando, determinado por
la variable inicialmente asignada. También puede seleccionarse una entidad cuando el
operario esté libre y su caja o bandeja esté vacía.
Envasado. A medida que cada unidad de pescado es envasada se va almacenando en cajas
o bandejas, de manera que se crean lotes con un determinado número de entidades cada
uno que posteriormente son enviados a la zona de congelación.
Figura 29. Imagen global de la planta modelada en SIMIO
Figura 30. Imagen zonas de clasificación y carga de maquinaria en la planta modelada en SIMIO
Figura 31. Imagen de zona de envasado de entero e interfoliado en la planta modelada en SIMIO
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3.5. Verificación y validación
Este proyecto representa un modelo genérico que intenta ser una primera aproximación
para un estudio en detalle de la problemática de la mejora operativa en buques factoría,
empleando simulación de eventos discretos.
La verificación y validación del modelo construido se realiza mediante la combinación de
dos metodologías clásicas:
1) Cualitativa.
a. La visualización comparativa del modelo y los vídeos es el primer método
de validación. Se puede concluir que se ha conseguido semejanza
geométrica, en tanto que los modelos se comportan visualmente de una
manera análoga a la planta real.
b. La ausencia de un registro suficiente de datos históricos, por una parte, y la
determinación de cifras de proceso no documentadas de forma normal
hasta la fecha, recomienda la validación por parte de un experto en la
materia. En este caso, el personal de la empresa ha confirmado que se trata
de un modelo adecuado.
c. Otro punto para la validación es la comprobación de cambios acordes
cuando se producen cambios como en el modelo real, es decir, cuando la
reacción a los cambios es análoga a la realidad.
2) Cuantitativa.
Se analizan diversos aspectos relevantes en el proceso:
a. Factores de utilización.
El factor de utilización de un recurso es la relación entre el tiempo de
procesamiento de dicho recurso y el tiempo total de simulación. Esta ratio
se expresa de forma porcentual.
b. Balance de entidades.
Mediante un balance de entidades se establece si todas las entidades
creadas en el sistema han salido de éste, durante un período de tiempo
estacionario.
c. Capacidades de Buffers
Los buffers son las llamadas estaciones de cola y que normalmente se
sitúan a las entradas y salidas de los objetos de procesamiento. Su
capacidad informa sobre el número de unidades que pueden ocupar estas
posiciones. Los resultados también muestran el número de unidades
acumuladas en estas estaciones; de esta manera es posible identificar
donde se sitúan los cuellos de botella del proceso objeto de estudio.
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3.5. Experimentación
El diseño de experimentos es el aspecto estratégico en la resolución de problemas
de decisión. Su objetivo es estudiar el funcionamiento del sistema frente a distintas
condiciones de operación.
Se propone el estudio del comportamiento del sistema modelado correspondiente a tres
líneas de experimentación:
1. la eficiencia del proceso ante distintas condiciones de alimentación del proceso en
cuanto a reparto de producto entre las líneas de entero y filete (Mix de Producción)
2. el empleo de cajas y bandejas de menor capacidad (Tamaño de Lotes)
3. la redistribución de los operarios en caso de reducción de su número (Distribución
de Recursos)
3.5.1. Reparto de producto en distintos formatos
En primer lugar, se estudia el modelo existente en tres escenarios que representan
el proceso de decisión de enviar mayor o menor porcentaje del pescado entrante a la línea
de filete o de entero.
Se analizan los escenarios posibles, partiendo del equilibrio de la línea, para determinar la
capacidad que la planta es capaz de absorber. Cuando se decide generar sólo pescado en
formato entero la tasa de alimentación capaz de procesar es de 0,83 udd/s; y cuando el
único formato final es el filete la tasa es de 4,83 udd/s. El punto donde ambas líneas se
encuentran equilibradas, es decir, cuando procesan ambas al 100%, se corresponde con un
15% de entero.
Tabla 22. Capacidad y porcentajes con la línea equilibrada a máxima capacidad
Formato Capacidad máxima de procesado
Porcentaje máximo de procesado
Entero 0,83 udd/s 15%
Filete 4,83 udd/s 85%
TOTAL 5,66 udd/s 100%
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En la figura 31 se muestra la tasa máxima de alimentación al proceso admisible en base a la
capacidad de la planta (estimada por las tasas medias de procesamiento) en función del
porcentaje de entero.
Figura 32. Zona de operación de la planta
El gráfico identifica a la planta como característica para el procesado de filetes, ya que la
variación en la absorción de materia prima se reduce en gran medida cuando el porcentaje
de entero se aumenta a partir del 15%, punto de equilibrio de la planta.
Gracias al establecimiento de este margen de operación se puede determinar un conjunto
de posibles escenarios para el estudio de este sistema en función del porcentaje de entrada
a cada línea sobre el total de la tasa de entrada.
Se establecen los siguientes escenarios en función del mix de producción adoptado. Éste es
un parámetro de decisión relevante, ya que en función de la valoración económica de los
formatos en el mercado, se envían órdenes al contramaestre del buque, de forma que éste
orienta el proceso hacia la situación pertinente.
Los escenarios se establecen alrededor del punto de equilibrado de la línea, ya que son las
zonas de operaciones apropiadas para este tipo de buque. El reparto entre entero y filete
se determina en los grupos de tamaño que pueden procesarse en los dos formatos, que son
el 2 y 3. En la tabla 23 se muestra el reparto en dichos escenarios.
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
5,5
6,0
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Tasa alimentación
(udd/s)
% Entero
Tasa de entrada al sistema
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Tabla 23. Escenarios y porcentajes enviados a cada línea
GT2 GT3 TOTAL
%Entero %Filete %Entero %Filete %Entero %Filete
Escenario 1 15 85 23 77 25,1 74,9
Escenario 2 4 96 9 91 14,9 85,4
Escenario 3 1 99 2 98 11,1 88,9
A continuación se estudiarán las variables más representativas para estos escenarios.
3.5.1.1. Escenario 1
Este escenario se caracteriza porque el porcentaje de pescado enviado a la línea de entero
y a la de filete es un 25,1% y un 74,9%, respectivamente.
A continuación se analizan las variables relevantes para la caracterización del escenario.
% Utilización de la maquinaria y de los operarios
Tras la simulación, los resultados obtenidos a cerca del % de utilización, tanto para
maquinaria como para operarios, son los siguientes:
Tabla 24. Porcentajes de utilización maquinaria en Esc. 1
Línea Máquina %Utilización
L Filete 1 Mdsc_1 45,62203
Mcc_1 45,63021
Mf_1 45,63158
Mp_1 45,61905
L Filete 2 Mf_2 42,32434
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Mp_2 42,32449
L Filete 3 Mf_3 42,89325
Mp_3 42,89341
L Entero Mdsc_2 90,06524
Mcc_2 90,06459
Lavadora 90,06799
Puede observarse un alto grado de utilización en la línea de entero, debido al alto
porcentaje enviado a esta línea respecto a su capacidad.
A la vista de las cifras obtenidas, en la tabla 25, para los operarios de clasificación se deduce
que el segundo trabajador que clasifica entero no es necesario en estas condiciones, tal
como lo indica un su porcentaje de utilización.
Tabla 25. Porcentajes de utilización operarios de clasificación en Esc. 1
Operario %Utilización
OclHG_1 40,93116
OclHG_2 1,88212
OclF_1 85,03449
OclF_2 52,32059
Los operarios dedicados al envasado de entero presentan los valores mostrados más abajo
en cuanto a porcentaje de utilización. A su vez, en la gráfica se presentan los valores de
utilización en función de la distancia a la que se encuentran los operarios del punto inicial
de la cinta de envasado. Para su realización se han tomado los valores medios de los
operarios situados a una misma distancia a un lado y a otro de la cinta. Además se
representa el intervalo de confianza al 95%.
En la figura siguiente se muestra la distribución de los operarios de envasado de entero
(Oene) en la planta.
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Figura 33. Distribución de los operarios Oene en planta
Tabla 26. Porcentajes de utilización Oene en Esc. 1
Figura 34. Porcentaje de utilización Oene en función del puesto de trabajo
en Esc. 1
Los porcentajes de utilización varían entre el 88% y 61%. La utilización de los operarios
disminuye a medida que se avanza en la cinta transportadora, esto se debe a que la
cantidad de producto a seleccionar va disminuyendo. Este comportamiento, que se da en la
planta real, no sería representable mediante un modelo analítico que emplease valores
promediados ya que es generado por la distribución irregular de las unidades en la cinta
transportadora y su efecto es más acusado en los puestos más alejados de la entrada. De
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
%U
tiliz
ació
n
Posición Puesto de trabajo
Oene %Utilización Operario %Utilización
Oene_1 84,99239
Oene_2 83,89974
Oene_3 86,76139
Oene_4 82,66929
Oene_5 75,25436
Oene_6 74,89721
Oene_7 61,43108
Oene_8 88,99534
Oene_9 83,61809
Oene_10 83,75583
Oene_11 78,52184
Oene_12 72,93573
Oene_13 76,60593
Oene_14 66,28175
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80
hecho, en la práctica se emplea como criterio de asignación de operarios a la línea el ubicar
a los más experimentados o productivos a su comienzo.
A continuación se presenta la distribución en planta de los operarios de interfoliado:
Figura 35. Distribución de los operarios Oi en planta
Se representa aquí, análogamente a los operarios de envasado de enteros, los porcentajes
de utilización de los operarios de interfoliado (Oi).
Tabla 27. Porcentajes de utilización Oi en Esc. 1
Figura 36. Porcentaje de utilización Oi en función del puesto de trabajo
en Esc. 1
Operario %Utilización
Oi_1 95,85863
Oi_2 97,04538
Oi_3 97,01396
Oi_4 97,70276
Oi_5 95,96123
Oi_6 95,00587
Oi_7 95,92120
Oi_8 96,17603
Oi_9 95,34750
Oi_10 95,08284
Oi_11 94,78994
Oi_12 74,88548
Oi_13 93,96990
Oi_14 96,29767
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
%U
tiliz
ació
n
Posición Puesto de trabajo
Oi %Utilización
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
81
% Residuos
El residuo de enteros o filetes es el pescado que no se ha llegado a envasar o interfoliar con
ese formato debido a su permanencia en la cinta. Este producto no se desecha
directamente, sino que es se envía, por ejemplo, para la fabricación de fishblock,
subproducto de menor valor añadido. Un menor porcentaje de residuos indica que la
planta obtiene un producto de mayor valor económico.
A continuación se presenta un balance en el que se indican como se distribuyen las
unidades de pescado en cada una de las líneas y sus porcentajes de aprovechamiento. Las
tasas se expresan en unidades-pescado por segundo.
Figura 37. Balance de pescado en Esc. 1
El porcentaje global de residuo supone un 51,51 % de la entrada.
Tiempo de residencia en la línea
La calidad del producto es uno de los puntos más importantes en este tipo de proceso que
operan con productos naturales. El tiempo de residencia del pescado en la línea es una de
las variables más influyentes para la determinación de la calidad dado que cuanto mayor
sea, mayor será su degradación. Se estudia el tiempo de permanencia en las líneas de cada
uno de los tipos de entidades en una hora de simulación.
ENTRADA
3,061 ud/s
Residuos Entero
0,377 ud/s
Línea Entero
0,749 ud/s
Línea Filete
2,088 ud/s
Cong. Enteros
0,372 ud/s
Cong. Filetes
1,045 ud/s
49,69% 50,31%
24,46%
68,21%
5,15%
49,93%
Trituradora
0,158 ud/s
Residuos Filete
1,042 ud/s 50,07%
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
82
Las entidades tipo HG1, HG4 y HG5 son procesadas con formato entero. Las entidades tipo
HG-F 2 y HG-F 3 pertenecen al grupo de tamaño que puede ser enviado a la línea de entero
o de filete. En este tiempo se contabiliza la suma, por un lado, del tiempo en el sistema de
una entidad tipo entero y, por otro lado, el tiempo hasta que una entidad a filetear se
convierte en filete. El tiempo de residencia en la línea del filete es contabilizado por F2 y F3.
Tabla 28. Tiempo de residencia de entidades en el sistema en Esc.1
HG 1 HG-F 2 HG-F 3 HG 4 HG 5 F 2 F 3
Tmedio(h) 0,17001 0,03215 0,04208 0,13257 0,08475 0,12730 0,12647
3.5.1.2. Escenario 2
Este escenario se caracteriza porque el porcentaje de pescado enviado a la línea de entero
y a la de filete es un 14,6% y un 85,4%, respectivamente.
A continuación se analizan las variables relevantes para la caracterización del escenario.
% Utilización de la maquinaria y de los operarios
En la tabla siguiente se presentan los resultados obtenidos respecto a la utilización de la
maquinaria.
Tabla 29. Porcentajes de utilización de la Maquinaria
Línea Máquina %Utilización
L Filete 1 Mdsc_1 48,85669
Mcc_1 48,85999
Mf_1 48,84958
Mp_1 48,82238
L Filete 2 Mf_2 47,00901
Mp_2 47,00823
L Filete 3 Mf_3 47,07986
Mp_3 47,08008
L Entero Mdsc_2 52,43951
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
83
Mcc_2 52,46006
Lavadora 52,46750
Los niveles mayores de porcentaje de utilización se encuentran en la línea de entero.
Respecto a los operarios, en primer lugar, se analiza la ocupación de aquellos que se
dedican a tareas de clasificación.
Tabla 30. Porcentajes de utilización operarios de clasificación en Esc. 2
Operario %Utilización
OclHG_1 24,89838
OclHG_2 0,32591
OclF_1 87,40011
OclF_2 63,13840
A continuación se presentan los porcentajes de utilización de los operarios de envasado de
enteros y la gráfica correspondiente de éstos respecto a su posición en el puesto de
trabajo.
Tabla 31. Porcentajes de utilización Oene en Esc. 2
Operario %Utilización
Oene_1 75,90149
Oene_2 64,46483
Oene_3 61,99916
Oene_4 62,32685
Oene_5 49,67157
Oene_6 47,86326
Oene_7 44,47624
Oene_8 72,26047
Oene_9 69,15747
Oene_10 63,64017
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7
%U
tiliz
ació
n
Posición Puesto de trabajo
Oene %Utilización
Figura 38. Porcentaje de utilización Oene en función del puesto de
trabajo en Esc. 2
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
84
En este escenario los porcentajes de utilización son menores debido a que la cantidad de
pescado enviado a la línea de enteros ha disminuido. Los porcentajes de utilización de estos
operarios se sitúan entre el 75% y el 37%, aunque al realizar la estimación por puesto de
trabajo en todos se supera el 50% de utilización con el 95% de confianza.
Para los trabajadores cuya tarea es el interfoliado de filetes se obtienen los porcentajes de
utilización que muestra la tabla. Análogamente a los operarios de envasado de enteros, se
presenta una gráfica con los porcentajes de utilización en función del puesto de trabajo.
Tabla 32. Porcentajes de utilización Oi en Esc. 2
Figura 39. Porcentaje de utilización Oi en función del puesto de trabajo en
Esc. 2
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7
%U
tiliz
ació
n
Posición Puesto de trabajo
Oi %Utilización
Oene_11 60,20860
Oene_12 57,95507
Oene_13 47,38648
Oene_14 37,88753
Operario %Utilización
Oi_1 95,63445
Oi_2 97,04904
Oi_3 97,08019
Oi_4 97,40997
Oi_5 97,40037
Oi_6 96,44407
Oi_7 96,44615
Oi_8 95,97405
Oi_9 96,15466
Oi_10 96,08375
Oi_11 94,92720
Oi_12 85,78957
Oi_13 93,87867
Oi_14 93,53554
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
85
En este escenario, los operarios se encuentran con una elevada ocupación, ya que la planta
procesa fundamentalmente filete. En el puesto nº 6 existe un amplio intervalo de confianza,
causado por la aleatoriedad y configuración del sistema, siendo en estos trabajadores entre
un 75 y un 100% de utilización.
% Residuos
A continuación se presenta un balance en el que se indican cómo se distribuyen las
unidades de pescado en cada una de las líneas y sus porcentajes de aprovechamiento. Las
tasas se expresan en unidades-pescado por segundo.
Figura 40. Balance de pescado en Esc. 2
El porcentaje global de residuo supone un 54,69 % de la entrada.
Tiempo de residencia en la línea
Se estudia el tiempo de permanencia en las líneas de cada uno de los tipos de entidades en
una hora de simulación.
ENTRADA
3,067 ud/s
Residuos Entero
0,161 ud/s
Línea Entero
0,439 ud/s
Línea Filete
2,288 ud/s
Cong. Enteros
0,278 ud/s
Cong. Filetes
1,048 ud/s
63,31% 36,69%
14,32%
74,59%
9,01%
54,2%
Trituradora
0,276 ud/s
Residuos Filete
1,240 ud/s 45,8%
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
86
Tabla 33. Tiempo de residencia de entidades en el sistema en Esc.2
HG 1 HG-F 2 HG-F 3 HG 4 HG 5 F 2 F 3
Tmedio(h) 0,20437 0,02102 0,02890 0,13477 0,08951 0,12456 0,12817
3.5.1.3. Escenario 3
Este escenario se caracteriza porque el porcentaje de pescado enviado a la línea de entero
y a la de filete es un 11,1% y un 88,9%, respectivamente.
A continuación se analizan las variables relevantes para la caracterización del escenario.
% Utilización de la maquinaria y de los operarios
Tras la simulación, los resultados obtenidos acerca del % de utilización, tanto para
maquinaria como para operarios, son los siguientes:
Tabla 34. Porcentajes de utilización operarios de clasificación en Esc. 3
Línea Máquina %Utilización
L Filete 1 Mdsc_1 50,08082
Mcc_1 50,08497
Mf_1 50,08979
Mp_1 50,07727
L Filete 2 Mf_2 47,82167
Mp_2 47,82761
L Filete 3 Mf_3 47,71729
Mp_3 47,71249
L Entero Mdsc_2 39,49134
Mcc_2 39,49327
Lavadora 39,48931
La maquinaria más utilizada en este caso es la correspondiente a la línea 1 de filetes.
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
87
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7
%U
tiliz
ació
n
Posición Puesto de trabajo
Oene %Utilización
Los trabajadores dedicados a la clasificación presentan los siguientes porcentajes de
utilización:
Tabla 35. Porcentajes de utilización operarios de clasificación en Esc. 3
Operario %Utilización
OclHG_1 19,00622
OclHG_2 0,08516
OclF_1 87,96752
OclF_2 65,81076
A continuación se presentan los porcentajes de utilización de los operarios de envasado de
enteros y la gráfica correspondiente de éstos respecto a su posición en el puesto de
trabajo.
Tabla 36. Porcentajes de utilización Oene en Esc. 3
Operario %Utilización
Oene_1 61,68938
Oene_2 46,20491
Oene_3 68,25301
Oene_4 53,22319
Oene_5 42,89116
Oene_6 30,92032
Oene_7 27,15834
Oene_8 56,41487
Oene_9 66,89458
Oene_10 43,74773
Oene_11 58,15830
Oene_12 43,45834
Oene_13 38,36356
Oene_14 36,23254
Figura 41. Porcentaje de utilización Oene en función del puesto de trabajo en
Esc. 3
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
88
En este escenario, los porcentajes de utilización de ciertos operarios son inferiores al 40%.
Esto significa que su trabajo puede ser suplido con el de otros trabajadores, pero dada la
configuración del sistema este producto es enviado como residuo.
Para los trabajadores cuya tarea es el interfoliado de filetes se obtienen los porcentajes de
utilización que muestra la tabla. Análogamente a los operarios de envasado de enteros, se
presenta una gráfica con los porcentajes de utilización en función del puesto de trabajo.
Tabla 37. Porcentajes de utilización Oi en Esc. 3.
Figura 42. Porcentaje de utilización Oi en función del puesto de trabajo en Esc. 3
En este caso, los porcentajes de utilización son próximos al 100% porque una elevada
proporción del pescado de entrada se procesa como filete.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7
%U
tiliz
ació
n
Posición Puesto de trabajo
Oi %Utilización Operario %Utilización
Oi_1 96,69786
Oi_2 97,50965
Oi_3 97,22963
Oi_4 97,83272
Oi_5 96,61315
Oi_6 96,50608
Oi_7 96,78232
Oi_8 96,22275
Oi_9 96,11733
Oi_10 95,75931
Oi_11 96,09045
Oi_12 94,27684
Oi_13 95,57144
Oi_14 95,09304
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
89
% Residuos
A continuación se presenta un balance en el que se indican como se distribuyen las
unidades de pescado en cada una de las líneas y sus porcentajes de aprovechamiento. Las
tasas se expresan en unidades-pescado por segundo.
Figura 43. Balance de pescado en Esc. 3
El porcentaje de residuos global es un 55,59%.
Tiempo de residencia en la línea
Se estudia el tiempo de permanencia en las líneas de cada uno de los tipos de entidades en
una hora de simulación.
Tabla 38. Tiempo de residencia de entidades en el sistema en Esc.3
HG 1 HG-F 2 HG-F 3 HG 4 HG 5 F 2 F 3
Tmedio(h) 0,21372 0,01780 0,02024 0,13836 0,09192 0,12489 0,12593
ENTRADA
3,055 ud/s
Residuos Entero
0,099 ud/s
Línea Entero
0,327 ud/s
Línea Filete
2,288 ud/s
Cong. Enteros
0,228 ud/s
Cong. Filetes
1,062 ud/s
69,71% 30,29%
10,70%
74,13%
10,99%
54,33%
Trituradora
0,336 ud/s
Residuos Filete
1,264 ud/s 45,67%
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
90
3.5.1.4. Discusión escenarios 1, 2 y 3.
A continuación se realiza una aproximación de los porcentajes de ocupación de la
maquinaria y los operarios de cada una de las líneas en los tres escenarios a estudiar.
Tabla 39. Porcentajes de utilización en los escenarios 1, 2 y 3.
% Utilización Maquinaria % Utilización Operarios
Línea Entero Línea Filete Ocl Oene Oi
Esc. 1 90,066% 44,117% 45,042% 78,616% 94,361%
Esc. 2 52,456% 47,946% 43,941% 58,229% 95,272%
Esc. 3 39,491% 48,926% 43,217% 48,115% 96,307%
En cuanto a la utilización, tanto en maquinaria como en operarios, el escenario 1 es el que
está más ocupado, debido a los porcentajes de utilización de la línea de entero
considerablemente más elevados que en el resto de escenarios.
A continuación se analizan los porcentajes de residuos que representan respecto a su
propia línea (entero o filete) y el porcentaje de residuos total, donde se incluye, además de
los residuos de entero y filete, el que acaba en la trituradora.
Tabla 40. Porcentajes de residuos en los escenarios 1,2 y 3.
% Residuos
Línea Entero Línea Filete Global
Esc. 1 50,31% 49,93% 51,51%
Esc. 2 36,69% 54,20% 54,69%
Esc. 3 30,29% 54,33% 55,59%
El porcentaje global de residuos es menor en el escenario 1 con un 51,51%. En dicho
escenario la línea de filetes presenta una proporción de residuos menor que los otros, pero
en la línea de enteros este porcentaje es bastante superior al de los otros escenarios. Se
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
91
deduce que, aunque los residuos de entero son considerablemente mayores en el
escenario 1, esta pérdida es reducida por una baja cantidad de pescado que llega a la
trituradora.
El tiempo de residencia es un variable altamente importante en este proceso en el que se
tratan productos naturales y degradables. Se emplea como una variable comparativa para
determinar el mejor reparto dadas unas condiciones de operación.
A continuación se detallan los tiempos de residencia de las diferentes entidades en las
líneas de proceso y se marca en verde aquel escenario donde cada tipo de entidad tiene
menor tiempo.
Tabla 41. Tiempo medio de residencia de las entidades en los escenarios 1, 2 y 3
Tmedio (h)
HG 1 HG-F 2 HG-F 3 HG 4 HG 5 F 2 F 3
Esc. 1 0,17001 0,03215 0,04208 0,13257 0,08475 0,12730 0,12647
Esc. 2 0,20437 0,02102 0,02890 0,13477 0,08951 0,12456 0,12817
Esc. 3 0,21372 0,01780 0,02024 0,13836 0,09192 0,12489 0,12593
En general, no se presentan grandes diferencias respecto a los tiempos de residencia. Los
tipos de entidades en donde el cambio es más significativo son HG 1 y HG 5. Los tiempos de
las entidades HG-F 2 y HG-F 3 son menores, ya que incluyen entidades procesables como
entero y filete, y dada la elevada proporción de filete frente a entero, este tipo de
entidades permanece poco tiempo en el sistema como consecuencia de su definición en el
modelo (ver apartado tiempo de residencia del escenario 1).
Tras analizar comparativamente las variables anteriores se deduce que globalmente el
escenario 1 es mejor dada la tasa de alimentación al sistema de 3 unidades por segundo y la
composición según los grupos de tamaño como la establecida.
3.5.2. Reducción del número de unidades por caja o bandeja
Para el envasado de enteros y el interfoliado de filetes los operarios realizan lotes de
productos que se agrupan en cajas o bandejas. Inicialmente las cajas contienen un número
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
92
de 12 unidades de pescado entero, en cambio, las bandejas acumulan 80 unidades de filete.
La formación de estos lotes influye en diversas de las variables a estudiar, como son el
tiempo de residencia en las líneas de los productos y la utilización de los operarios.
Se propone reducir el número de unidades por caja y bandeja a la mitad con el objetivo de
conseguir mejoras en los tiempos de residencia, en la utilización de los operarios y,
ergonómicamente, en las tareas de traslado de cajas o bandejas (hay que recordar que una
bandeja puede cargar hasta 16 kg de pescado).
Respecto al tiempo de permanencia de los productos éste se reduce, ya que es no son
necesarias tantas unidades para completar una caja o bandeja y ésta podría ser antes
congelada.
Por otro lado, los operarios están condicionados a finalizar una caja o bandeja una vez que
toman la primera unidad de este producto. De esta manera, si se reduce el número de
unidades por caja o bandeja, el operario, en caso de procesar un tipo de producto poco
común, no está tanto tiempo ocioso, ya que en un menor tiempo completa su caja o
bandeja y puede procesar una nueva. Como contrapartida, el número de lotes de salida es
mayor y esto conlleva un tiempo de traslado hasta la cinta de salida.
A continuación se estudian de forma comparativa este nuevo escenario con el original.
% Utilización de los operarios
Los porcentajes de utilización de los operarios de envasado e interfoliado.
Tabla 42. Porcentajes de utilización de escenario original y 4
% Utilización
Operario Esc. Original Esc. 4
Oene_1 84,99239 85,69397
Oene_2 83,89974 87,72547
Oene_3 86,76139 85,80671
Oene_4 82,66929 84,66996
Oene_5 75,25436 80,60920
Oene_6 74,89721 80,59450
Oene_7 61,43108 69,18935
Oene_8 88,99534 90,24428
Oene_9 83,61809 87,70079
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
93
Figura 44. Porcentajes de utilización Oene según el puesto de trabajo en Esc original y 4
El gráfico muestra como el porcentaje de utilización ha aumentado respecto al escenario
original y como decrece a lo largo de la línea. Este caso se considera una mejora en la
operatividad de la planta.
En la línea de interfoliado los resultados obtenidos se presentan seguidamente.
Tabla 43. Porcentajes de utilización de Oi en esc. Original y 4
Operario Esc. Original Esc. 4
Oi_1 95,85863 95,84085
Oi_2 97,04538 96,73028
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7
%U
tiliz
ació
n
Posición Puesto de Trabajo
%Utilización Oene
Esc. Original
Esc. 4
Oene_10 83,75583 82,82151
Oene_11 78,52184 82,75700
Oene_12 72,93573 79,69234
Oene_13 76,60593 74,86649
Oene_14 66,28175 67,86637
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
94
Oi_3 97,01396 96,83431
Oi_4 97,70276 97,92516
Oi_5 95,96123 96,63238
Oi_6 95,00587 95,98027
Oi_7 95,92120 96,13723
Oi_8 96,17603 95,60648
Oi_9 95,34750 95,96173
Oi_10 95,08284 95,29142
Oi_11 94,78994 94,49941
Oi_12 74,88548 82,17635
Oi_13 93,96990 92,64102
Oi_14 96,29767 95,36673
Figura 45. Porcentajes de utilización Oi en función de puesto de trabajo en Esc. Original y 4.
Para la línea de interfoliado la influencia es menor debido a que en el escenario original los
operarios ya están altamente ocupados. Además sólo existen dos tipo de formato (grupos
de tamaño 2 y 3), a diferencia de en la línea de enteros donde se procesan los 5 tipos. De
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7
%U
tiliz
ació
n
Posición Puesto de Trabajo
%Utilización Oi
Esc. Original
Esc. 4
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todos modos, disminuir el número de unidades por bandeja implicaría una menor carga, ya
que el peso de una bandeja completa en el escenario original es de 12 kg y en nuevo de 6.
% Residuos
También se considera interesante estudiar si el aumento de la utilización de los operarios
supone o no una mejora en el nivel de residuos.
Tabla 44. Porcentaje de residuos en los escenarios original y 4.
%Residuo
Línea Entero Línea Filete Global
Esc. Original 49,69% 50,07% 51,51%
Esc. 4 50,17% 50,53% 51,54%
No se aprecian a penas variaciones respecto al porcentaje de residuos.
Tiempo de residencia en la línea
Se analizan ahora los tiempos de residencia de los distintos tipos de entidades modeladas,
variable que afecta especialmente a la calidad del producto.
Tabla 45. Tiempo medio de las entidades en esc. Original y 4
El tiempo de residencia de los productos en las líneas se ve reducido entre un 6 y 20%
según el tipo de producto.
HG 1 HG-F 2 HG-F 3 HG 4 HG 5 F 2 F 3
Esc. Original 0,17001 0,03214 0,04208 0,13257 0,08475 0,1273 0,12647
Esc. 4 0,13456 0,03015 0,03812 0,11812 0,0764 0,10831 0,10997
Reducción 20,85% 6,19% 9,41% 10,90% 9,85% 14,92% 13,05%
Tiempo medio (h)
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3.5.3. Redistribución de los operarios ante una reducción del número de éstos
En este caso se simula una situación en la que el número de operarios dedicados a las tares
de envasado de entero e interfoliado de filetes disminuye de 28 a 20. Las variables objeto
de estudio de esta experimentación son los porcentajes de residuos generados y los
tiempos de residencia de las entidades.
Se adoptan distintas configuraciones de manera que los operarios se reparten entre las dos
líneas, tal como muestra la siguiente tabla.
Tabla 46. Nº operarios según las configuraciones adoptadas
Nº operarios
Línea Filete - Oi Línea Entero - Oene
6F/14HG 6 14
8F/12HG 8 12
10F/10HG 10 10
12F/8HG 12 8
14F/6HG 14 6
% Residuos
Se analizan los resultados respecto al porcentaje de residuos.
Tabla 47. Porcentaje de residuos según las configuraciones adoptadas
% Residuos
Configuración Línea Entero Línea Filete Global
6F/14HG 36,64% 80,56% 73,74%
8F/12HG 41,95% 73,83% 69,73%
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10F/10HG 49,30% 66,73% 65,72%
12F/8HG 57,91% 60,45% 62,30%
14F/6HG 67,41% 53,96% 58,83%
14F/14HG 36,69% 54,20% 54,69%
El escenario más favorable de los presentados es el 14F/6HG, en el que el porcentaje de
residuos es el 58,83% frente al 54,69% que presenta una configuración 14F/14HG.
Tiempo de residencia en la línea
A continuación se indican los tiempos de residencia en la línea de los productos.
Tabla 48. Tiempo medio de residencia de las entidades en las distintas configuraciones
Tiempo medio (h)
Configuración HG 1 HG-F 2 HG-F 3 HG 4 HG 5 F 2 F 3
6F/14HG 0,21832 0,01978 0,02779 0,13532 0,09170 0,11104 0,11158
8F/12HG 0,17623 0,50889 0,02793 0,12941 0,08766 0,11367 0,11322
10F/10HG 0,15664 0,01954 0,02690 0,12629 0,08257 0,15410 0,11778
12F/8HG 0,16195 0,01941 0,02550 0,12256 0,07845 0,12020 0,12240
14F/6HG 0,14718 0,01929 0,02523 0,11870 0,07654 0,12491 0,12832
14F/14HG 0,20437 0,02102 0,02890 0,13477 0,08951 0,12456 0,12817
Las variaciones respecto a los tiempos de residencia no son muy significativas, salvo para el
tipo de entidad HG 1 donde el cambio representa una reducción del 30% en esta variable.
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4. CONCLUSIONES
La principal conclusión es que se han cumplido los objetivos marcados al principio
del proyecto, es decir, se han determinado decisiones que implican una mejora operativa
en el parque de pesca genérico objeto de estudio.
En primer lugar, se ha caracterizado un sistema complejo que presenta alta variabilidad
respecto al producto, al proceso y a los recursos implicados.
Otro de los objetivos alcanzados es la implementación del proceso real en un software de
simulación de eventos discretos, que permite reproducir de forma tremendamente precisa
el funcionamiento de la planta, obteniendo la semejanza geométrica, cinemática y
operativa de la misma.
Respecto al estudio experimental, se han explorado distintos repartos referentes al mix de
producción de entero y filete. Puede concluirse que, aunque el proceso está claramente
orientado a la producción de filete, es favorable destinar parte del producto fileteable a la
línea de entero. Esto es debido a la limitación de la capacidad de la línea de interfoliado,
consecuencia de la elevada utilización de los operarios de interfoliado y a su baja velocidad
de procesado.
Por otra parte, del análisis de la reducción de la capacidad de cajas y bandejas de
empaquetado se deduce una mejora respecto a la utilización de los trabajadores y a los
tiempos de residencia de los productos en las líneas, además de la mejora ergonómica
asociada.
Finalmente, la reasignación en los puestos de trabajo en las operaciones de envasado de
entero y filete implica que la línea de interfoliado necesita mayor número de operarios
debido, fundamentalmente, a la configuración de la planta.
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5. TRABAJO FUTURO
Con este proyecto se desarrolla una línea de investigación en el Grupo Integrado de
Ingeniería en lo referente a las líneas de producción. La novedad incorporada en el mismo
es el estudio y análisis de un proceso con carácter altamente variable en cuanto a producto,
proceso y recursos se refiere.
Una línea futura de trabajo es el estudio de nuevos layouts en la planta de procesado con el
objetivo de conseguir mejoras en el proceso productivo y ergonomía en los puestos de
trabajo, aprovechando el espacio disponible en este tipo de entornos confinados.
Otro aspecto objeto de estudio es el análisis económico obtenido el análisis de las
diferentes medidas de mejora propuestas.
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6. BIBLIOGRAFÍA Y RECURSOS WEB
6.1. Bibliografía
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Marcombo.
Bouza Fernández, Sonia; 2003. Administración de empresas y organización
industrial. Ferrol. Universidade da Coruña, Escola Universitaria Politécnica.
Canavos, George C.; 1988, Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y métodos, Ed.
McGRAW-HILL, México.
Eiroa del Río, Francisco; 2002. La pesca profesional y su técnica. Dirección Xeral de
Innovación e Desenvolvemento pesqueiro. Santiago de Compostela.
FAO; 2008. Guía para el control de tratamientos térmicos en el sector
transformador de productos de pesca.
Fishman, George S.; 1978. Conceptos y métodos en la simulación digital de eventos
discretos. México. Editorial Limusa S.A.
Johnson Richard, A.; 1997, Probabilidad y Estadística para ingenieros de Miller y
Freund, Prentice-Hall Hispanoamericana, México.
Nomblea Maqueda, Justo; 2002. Guía técnica de manipulación a bordo de
productos pesqueros. Madrid, Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación.
Secretaría General Técnica.
Olea Busto, J.; Cordero Gracia,M.; 2010, Estadística para ingenieros: definiciones,
teoremas y resultados, Ed. García-Maroto, Madrid.
Pazos Arias, José Juan, Suárez González, Andrés, Días Redondo, Rebeca P.; 2003.
Teoría de Colas y Simulación de Eventos Discretos. Madrid. Pearson Educación S.A.
Pérez López, César; 2003, Estadística. Problemas resueltos y aplicaciones,
Ed.Pearson, Madrid.
Rodríguez Caeiro, María José; 2004. Operaciones básicas de elaboración de
conservas de pescados y mariscos manual de identificación, selección, limpieza y
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Victoria Meizoso, Jesús; 1996. Buques de pesca, sus artes, su normativa. Apuntes
de la asignatura impartida por Jesús Victoria Meizoso del departamento de
Construcciones Navales de la Universidad de A Coruña. Ferrol, Escola Universitaria
Politécnica de Ferrol.
Modelado y Simulación de una Planta de Procesado Multilínea en Buque Factoría para su Mejora Operativa Raquel Botana Lodeiros
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6.2. Recursos web
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http://from.mapa.es
http://www.fao.org
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Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación.; 2010. El estado mundial de
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http://www.fao.org/news/story/en/item/50260/icode/
Greenpeace.http://www.greenpeace.org/espana/Global/espana/report/oceanos/1
00430.pdf
Wikipedia. http://es.wikipedia.org/wiki/Pesca_en_Espa%C3%B1a
Plataforma Tecnológica Española de la Pesca y la Acuicultura. http://www.ptepa.org/documentos_info/LA_PESCA_EN_ESPA%C3%91A.pdf
http://adisonline.com/pecspanish/Articles/Vol%206%20Issue%203%20page%2083-
89%202009.pdf
http://es.wikipedia.org
http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35g.htm
http://es.wikipedia.org/wiki/Errores_de_tipo_I_y_de_tipo_II
http://es.wikipedia.org/wiki/Valor_P
http://es.scribd.com/doc/26816059/Prueba-de-Anderson-Darling
NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods,
http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/
SIMIO. Introduction to Simio.
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PRESUPUESTO
Id Nº Ud Descripción Medición Precio Importe
1.1 H/H Titulado Superior
Total Horas
1280
1280
20,00 €
30,00 €
25.600,00 €
38.400,00 € Total Presupuesto Parcial Nº 1 25.600,00 €
Id Nº Ud Descripción Medición Precio Importe
2.1 Ud Estación de Trabajo
Total Unidades
1
1
1500,00 €
2.000,00 €
1500,00 €
2.000,00 € 2.2 Ud Licencia de SIMIO
Total Unidades
1
1
3700,00 €
7.000,00 €
3700,00 €
7.000,00 € Total Presupuesto Parcial Nº 2 5.200,00 €
Id Nº Ud Descripción Medición Precio Importe
3.1 Ud Tóner de Impresora
Total Unidades
1
1
300,00 €
500,00 €
300,00 €
500,00 €
3.2 Ud Material de Oficina Diverso
Total Unidades
1
1
300,00 €
300,00 €
300,00 €
300,00 €
Total Presupuesto Parcial Nº 3 600,00 €
Id Nº Ud Descripción Medición Precio Importe
4.1 km Desplazamiento a la empresa en Vigo
Total km
360
360
0,19 €
68,40 €
68,40 € 4.2 Días Dietas Vigo
Total Días
1
1
30€
30,00 €
30€
30,00 €
Total Presupuesto Parcial Nº 4 98,40 €
PRESUPUESTO PARCIAL Nº 1: PERSONAL
PRESUPUESTO PARCIAL Nº 2: INVENTARIABLE
PRESUPUESTO PARCIAL Nº 4: DESPLAZAMIENTOS
PRESUPUESTO PARCIAL Nº 3: FUNGIBLE
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RESUMEN DEL PRESUPUESTO
Capítulo 1: Personal 25.600,00 €
Capítulo 2: Inventariable 5.200,00 €
Capítulo 3: Fungible 600,00 €
Capítulo 4: Desplazamientos 98,40 €
Importe de Ejecución Material Beneficio Industrial (6%) Gastos Generales (13%)
31.498,40 € 1.889,90 € 4.094,79 €
Importe de Ejecución IVA (18%)
37.483,10 € 6.746,96 €
Importe de Contrata 44.230,05 €