Factory Physics Parte 7

E = mc2
Fundamentos de Dinámica
de Planta

Definiciones
• Workstation (Estación de trabajo): es la colección de una o mas
maquinas o estaciones manuales que realizan (esencialmente) la
misma función. Ejemplos. Distribución por procesos vs. Distribución
por Producto.
• Part (Pieza): se define como un pedazo de materia prima, un
componente, un sub-ensamble, o un ensamble el cual ha sido
procesado en una estación de trabajo dentro de la planta. Ejemplos de
materia Prima, componente, sub-ensamble y ensambles.
• End Item (Producto final): es una pieza vendida directamente a un
cliente, independientemente que esta sea o no un ensamble.
• Consumable (Consumibles): son considerados como brocas, químicos,
gases y lubricantes que pueden ser necesarios en las estaciones de
trabajo pero que no conforman el producto final.
• Routing (Ruta): especifica la secuencia de estaciones de trabajo que
una pieza debe atravesar. Una ruta inicia en un punto de inventario de
materia prima, de componentes o de sub-ensamble y termina en un
punto de inventario intermedio o de producto final.
de Planta
¿Por qué es y son necesarias?

• Order (Orden): la orden de un cliente es el requerimiento de un cliente
de una referencia especifica, de una cantidad especifica, para ser
entregada en una fecha especifica. Una orden de compra puede
contener varias ordenes de un cliente. Dentro de una planta una orden
también puede representar la necesidad de reabastecer cierto
inventario. En un momento dado la orden de un cliente puede tener
mayor prioridad pero ambas ordenes representan la demanda colocada
sobre el sistema productivo.
• Job (Trabajo): se refiere a un conjunto de materiales físicos e
información de soporte que atraviesan una ruta. Aun cuando un
trabajo es generado por una orden, no necesariamente existe una
correspondencia entre las cantidades solicitadas. Porqué?
• Throughput (TH): se define como el output promedio de un proceso
productivo (maquina, estación de trabajo, línea, planta) por unidad de
tiempo (por ejemplo piezas por hora). A nivel de la compañía
throughput se define como la producción por unidad de tiempo
vendida. Sin embargo el encargado de la producción generalmente no
tiene control sobre lo vendido. Por tanto para una planta, línea o
estación de trabajo, se define throughput como la cantidad promedia
de productos de buena calidad producidos por unidad de tiempo.
de Planta

• Capacity (Capacidad): se refiere al throughput que limita a un proceso
de producción. En la mayoría de los casos la liberación de trabajos a
su nivel de capacidad o por encima genera inestabilidad en el sistema
(aumentando el WIP sin limites).
• Raw Material Inventory (RMI): son las entradas físicas al inicio de un
proceso de producción. Por lo general el punto de inventario al inicio
de un ruta se conoce como inventario de materia prima, aunque dicho
material ya haya sufrido algún tipo de procesamiento.
• Crib/Finished Goods Inventory (FGI): los puntos de inventario al final de
una ruta son Crib Inventory Locations o inventario de producto final.
Cuál es la diferencia?
• Work in Process (WIP): es el inventario entre los puntos de inicio y
terminación de una ruta.
• Inventory Turns: es una medida de la eficiencia con la cual se utiliza el
inventario. Generalmente, throughput esta dado en términos anuales y
el concepto significa cuantas veces el inventario fue reabastecido.
de Planta
FGI
TH
IT 
 FGIWIP
TH
IT


Para un Bodega Para una Planta

• Cycle Time (CT): se refiere al tiempo promedio desde la liberación de un
trabajo al inicio de una ruta hasta cuando el trabajo alcance un punto
de inventario al final de la ruta. Es el tiempo que una pieza permanece
como WIP. Esta definición se restringe para rutas particulares.
Porqué?
• Lead Time: el lead time de una ruta o una línea es el tiempo
adjudicado para la fabricación de una pieza sobre esa ruta o línea.
Este valor es una constante de gestión, así se puede contrastar con el
tiempo de ciclo que generalmente es aleatorio.
Para un entorno MTO, una medida de desempeño esta dada por
(Service Level):
Qué implicaciones tiene la medida anterior?
Para un entorno MTS, una medida de desempeño esta dada por (Fill
Rate) y se define como la fracción de pedidos surtidos desde el
inventario.
de Planta
 timeleadtimecycleLevelService  P

• Utilization (Utilización): se refiere a la fracción de tiempo que una
estación de trabajo esta disponible excepto el tiempo cuando no esta
trabajando por falta de piezas. Esto incluye la fracción de tiempo que
la estación de trabajo esta procesando piezas o que tiene piezas en
espera pero no las puede procesar por fallas en el equipo, por
alistamiento o por causa de otro distractor. Se determina así:
donde el effective production rate se define como la tasa promedia
máxima a la cual la estación de trabajo puede procesar piezas,
teniendo en cuenta los efectos de fallas, alistamientos y cualquier otros
distractor de interés en el periodo de planeación.
En otras palabras lo anterior significa que no solo tenemos en cuenta el
uptime de una estación de trabajo sino todo el tiempo que ese recurso
tiene piezas en espera pero no puede procesar por ineficiencias
(nuestras) del sistema.
de Planta
RateProductionEffective
RateArrival
nUtilizatio

Parámetros
• Bottleneck Rate (rb): el bottleneck rate de una línea esta determinado
por la tasa (piezas por unidad de tiempo o trabajos por unidad de
tiempo) de la estación de trabajo que tenga la utilización mas alta en el
largo plazo. Qué consideraciones debemos tener en cuenta con el
“largo plazo”? La estación de trabajo mas lenta siempre es el
bottleneck?
• Raw Process Time (T0): el raw process time de una línea se define
como la suma de los tiempos de procesamiento promedio a largo plazo
de cada estación de trabajo en la línea. También se entiende como el
tiempo promedio que se toma un trabajo en atravesar una línea vacía
(no tiene que esperar detrás de otros trabajos).
de Planta
Parámetros son descriptores numéricos de cualquier proceso de
manufactura, por tal razón varían de una planta a otra. Los siguientes
parámetros son muy útiles para describir una línea (ruta) individual.

Parámetros (Cont.)
• Critical WIP (W0): el critical WIP, es el nivel de WIP para el cual una
línea con unos valores dados de rb y T0 (sin variabilidad) alcanza su
máximo throughput(rb) con un cycle time(T0) mínimo. Este parámetro
se determina con la siguiente relación:
de Planta
00 TrW b

Ejemplos – Penny Fab One
Parámetros de Penny Fab One:
• Bottleneck Rate (rb):
• Raw Process Time (T0):
• Critical WIP (W0):
Porqué?
de Planta
penniesTrW b 485.000 
horaporpenny0.5br
horas80 T

Penny Fab One - BC (WIP=1).
de Planta

de Planta
Tiempo = 0 horas

de Planta
Tiempo = 2 horas

de Planta
Tiempo = 4 horas

de Planta
Tiempo = 6 horas

de Planta
Tiempo = 8 horas

de Planta
Tiempo = 10 horas

de Planta
Tiempo = 12 horas

de Planta
Tiempo = 14 horas

de Planta
Tiempo = 16 horas
WIP CT %T0 TH %rb THxCT
1 8 100 0.125 25 1

de Planta
Tiempo = 0 horas

de Planta
Tiempo = 2 horas

de Planta
Tiempo = 4 horas

de Planta
Tiempo = 6 horas

de Planta
Tiempo = 8 horas

de Planta
Tiempo = 10 horas

de Planta
Tiempo = 12 horas

de Planta
Tiempo = 14 horas

de Planta
Tiempo = 16 horas
1 8 100 0.125 25 1
2 8 100 0.250 50 2

de Planta
Tiempo = 0 horas

de Planta
Tiempo = 2 horas

de Planta
Tiempo = 4 horas

de Planta
Tiempo = 6 horas

de Planta
Tiempo = 8 horas

de Planta
Tiempo = 10 horas

de Planta
Tiempo = 12 horas

de Planta
Tiempo = 14 horas

de Planta
Tiempo = 16 horas
1 8 100 0.125 25 1
2 8 100 0.250 50 2
3 8 100 0.375 75 3

de Planta
Tiempo = 0 horas

de Planta
Tiempo = 2 horas

de Planta
Tiempo = 4 horas

de Planta
Tiempo = 6 horas

de Planta
Tiempo = 8 horas

de Planta
Tiempo = 10 horas

de Planta
Tiempo = 12 horas

de Planta
Tiempo = 14 horas

de Planta
Tiempo = 16 horas
1 8 100 0.125 25 1
2 8 100 0.250 50 2
3 8 100 0.375 75 3
4 8 100 0.500 100 4

de Planta
Tiempo = 0 horas

de Planta
Tiempo = 2 horas

de Planta
Tiempo = 4 horas

de Planta
Tiempo = 6 horas

de Planta
Tiempo = 8 horas

de Planta
Tiempo = 10 horas

de Planta
Tiempo = 12 horas

de Planta
Tiempo = 14 horas

de Planta
Tiempo = 16 horas
1 8 100 0.125 25 1
2 8 100 0.250 50 2
3 8 100 0.375 75 3
4 8 100 0.500 100 4
7 14 175 0.500 100 7

de Planta
Tiempo = 0 horas

de Planta
Tiempo = 2 horas

de Planta
Tiempo = 4 horas

de Planta
Tiempo = 6 horas

de Planta
Tiempo = 8 horas

de Planta
Tiempo = 10 horas

de Planta
Tiempo = 12 horas

de Planta
Tiempo = 14 horas

de Planta
Tiempo = 16 horas
1 8 100 0.125 25 1
2 8 100 0.250 50 2
3 8 100 0.375 75 3
4 8 100 0.500 100 4
7 14 175 0.500 100 7
10 20 250 0.500 100 10

de Planta
Penny Fab One – BC: TH vs. WIP
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
WIP
TH
A medida que aumenta el WIP, throughput
(TH) aumenta hasta llegar al WIP critico
(W0). De ahí en adelante el throughput se
nivela y no vuelve a cambiar.
BUENO o MALO?

de Planta
Penny Fab One – BC: CT vs. WIP
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
26
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
WIP
CT Una vez superado el WIP critico, el tiempo
de ciclo del proceso (CT) aumentara sin
limites. Lo que quiere decir que un
producto tendrá que esperar mas de lo
necesario en la planta.
BUENO o MALO?

de Planta
Penny Fab One – BC: Conclusiones
Little’s Law (Ley de Little): Establece una importante relación entre
el WIP, el Tiempo de Ciclo (CT) y el Throughput (TH). Al observar la
tabla de resultados de Penny Fab One – BC, se tiene que cada nivel
de WIP se puede obtener del producto entre Throughput y el Tiempo
de Ciclo. Esta relación es la primera de ley de Factory Physics y se
determina así:
CTTHWIP 

de Planta
En el caso de líneas perfectas sin variabilidad, las siguientes
expresiones nos permiten determinar el throughput máximo y el
tiempo de ciclo mínimo para un nivel de WIP dado y con parámetros
del sistema rb y T0. Las siguientes ecuaciones corresponden a la
segunda ley de Factory Physics.
Law (Best Case Performance): El tiempo de ciclo mínimo para un
nivel de WIP w esta dado por
00 WwsiT 
CTbest =
contrariolode
r
w
b

de Planta
Law (Best Case Performance): El throughput máximo para un nivel
de WIP w esta dado por
0
0
Wwsi
T
w

THbest =
contrarioloderb

de Planta
Tarea (Calificable):
Simular la operación de Penny Fab One mediante un modelo en
ProModel. Dicho modelo debe ser parametrizado, permitiendo así
simular la línea con diferentes valores de WIP.
Una vez tengan el modelo funcionando correctamente validen la Ley
de Little, la Tabla 7.3 y la Figura 7.4 contenidas en la pagina 224.

de Planta
Penny Fab One – Worst Case Performance
El objetivo de este ejercicio es el de establecer un rango de posibles
comportamientos para una línea y en el caso de que estos se alejen
del mejor desempeño entonces de puede concluir que la línea tiene
serios problemas o tomándolo de otra manera tiene muchas
oportunidades de mejoramiento.
Para ayudar a construir este rango de posibles comportamientos se
considera el caso de una línea con el peor desempeño posible, este
sería el caso donde tendríamos el tiempo de ciclo máximo y el
throughput mínimo para unos parámetros del sistema rb y T0 dados.
Para facilitar este desarrollo debemos recordar que deseamos
mantener un nivel constante de trabajo en la línea en todo
momento. En otras palabras, cuando un trabajo es terminado otro
es iniciado inmediatamente. Una forma de lograr esto es mediante
el uso de estibas como medio de transporte a través de la línea. Lo

de Planta
que es equivalente en pensar que cuando un trabajo es terminado
este es retirado de la estiba y esta se devuelve al inicio de la línea
para transportar un nuevo trabajo. El resultado es que el nivel de
WIP en la línea es equivalente al numero fijo de estibas en el
sistema.
Imagínese el mundo perfecto (PF1-BCP), esto sería lo equivalente a
si usted estuviera montando en la estiba y el WIP de la línea fuera
igual al WIP critico. Cada vez que usted arribe a una de las
estaciones de trabajo esta puede empezar a procesar
inmediatamente. Esto es posible porque no hay tiempos de espera
(colas), lo cual da como resultado que la línea logre un tiempo de
ciclo mínimo, ósea T0.

de Planta
Para obtener el tiempo de ciclo mas largo posible para este sistema
es necesario de alguna manera aumentar el tiempo de espera sin
cambiar el tiempo promedio de procesamiento, de lo contrario
cambiaríamos rb y T0. Por qué?
Consideremos lo siguiente, supongamos que usted esta montado en
la estiba numero 4 en la nueva configuración de PF1 (con 4
estibas). Sin embargo, ahora todos los trabajos no se demoran 2
horas en procesarse en cada estación de trabajo, supongamos que
los trabajo sobre la estiba 1 requieren 8 horas de procesamiento,
mientras que los trabajos sobre las estibas 2, 3, y 4 requieren cero
(0) horas. Dando como resultado un tiempo de procesamiento en
cada estación de:
Horas2
4
0008

 Todo OK?

de Planta
Este resultado del tiempo promedio de procesamiento es igual que
en PF1-BC, así manteniendo rb = 0.5 y T0 = 8 horas. Las
condiciones anteriores nos dan el tiempo de espera máximo, así
creando el peor de los casos.
El tiempo de ciclo para este sistema sería:
Horas32.4
.
.8
aigual
Horas328888


est
est
hr
Aplicando la Ley de Little obtenemos el throughput (TH) del sistema,
así:
horaportrabajos
1
o
8
1
32
4
0TCT
WIP
TH 

de Planta
Penny Fab One – WCP (WIP=4)
Tiempo = 0 horas

de Planta
Tiempo = 8 horas

de Planta
Tiempo = 16 horas

de Planta
Tiempo = 24 horas

de Planta
Tiempo = 32 horas
“OJO”
CT = 32 hours = 8+8+8+8 = 4 8 = wT0
TH = 4/32 = 1/8 = 1/T0

de Planta
Penny Fab One – WCP: TH vs. WIP
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
WIP
TH
Best Case
Worst Case

de Planta
Penny Fab One – WCP: CT vs. WIP
0
4
8
12
16
20
24
28
32
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
WIP
CT
Best Case
Worst Case

de Planta
Resumiendo los resultados anteriores obtenemos la siguiente ley de
Factory Physics:
Law (Worst Case Performance): El peor tiempo de ciclo para un nivel
de WIP w esta dado por
0wTCTworst 
Law (Worst Case Performance): El peor throughput para un nivel de
WIP w esta dado por
0
1
T
THworst 

de Planta
Penny Fab One – Practical Worst Case Performance
Si nos fijamos en el mundo real no existen muchas plantas que se
comporten como el mejor o el peor caso. Por lo tanto para entender
mejor el comportamiento de estos dos extremos es una buena idea
considerar el caso intermedio. Este caso se conocerá como el Peor
Caso Practico y a diferencia con los dos casos anteriores involucra
cierto grado de aleatoriedad.
Pero antes de entrar a describir las condiciones de operación de
este nuevo caso es necesario definir el concepto de “system state”.
El estado de un sistema es una descripción completa de los
trabajos en todas las estaciones; cuantos trabajos hay y que tanto
tiempo llevan en el proceso. Para esta descripción se usara un
vector con el numero de elementos igual al numero de estaciones
de trabajo sobre la línea. La siguiente tabla sería una descripción
de una línea con cuatro estaciones de trabajo.

de Planta
State Vector State Vector
1 (3,0,0,0) 11 (1,0,2,0)
2 (0,3,0,0) 12 (0,1,2,0)
3 (0,0,3,0) 13 (0,0,2,1)
4 (0,0,0,3) 14 (1,0,0,2)
5 (2,1,0,0) 15 (0,1,0,2)
6 (2,0,1,0) 16 (0,0,1,2)
7 (2,0,0,1) 17 (1,1,1,0)
8 (1,2,0,0) 18 (1,1,0,1)
9 (0,2,1,0) 19 (1,0,1,1)
10 (0,2,0,1) 20 (0,1,1,1)
Peor Caso
Mejor Caso

de Planta
Para el caso nuevo que vamos a considerar necesitamos
asegurarnos que cada uno de los posibles estados del sistema
tengan igual probabilidad de suceder, así logrando el escenario con
mayor aleatoriedad. Lo anterior se logra al cumplir las siguientes
tres condiciones:
• La línea debe estar balanceada (todas las estaciones de trabajo
deben tener los mismos tiempos promedio de proceso).
• Todas las estaciones de trabajo deben estar conformadas por una
sola maquina.
• Los tiempos de procesamiento deben ser aleatorios y representados
según una distribución de probabilidad especifica, la distribución
exponencial. En que consiste la propiedad de perdida de memoria
de esta distribución?

de Planta
Ahora si para entender como funcionaría este sistema situémonos
de igual manera como en el peor case sobre una estiba a medida
que esta va transitando de estación en estación en la línea.
En este caso supongamos que la línea esta compuesta de N
estaciones (maquinas únicas) de trabajo, cada una con un tiempo
promedio de procesamiento de t, y con un nivel w fijo de trabajos
sobre la línea. Dando como resultado un raw process time T0 igual
a Nt, y un bottleneck rate rb de la línea igual a 1 sobre t.
Como las tres condiciones ya mencionadas garantizan la
probabilidad de cualquier de los estados tienen la misma
probabilidad de ocurrir, usted desde su estiba esperaría ver en
promedio (w-1) trabajos distribuidos equitativamente entre las N
estaciones que componen la línea. El numero esperado de trabajos
adelante de usted en el momento de su arribo seria:
 
N
w 1

de Planta
De lo anterior obtenemos la siguiente relación:
t
N
w
tt
N
w





 





1
1
1
su trabajodeTiempotrabajootroslosdeTiempoestaciónunaenpromedioTiempo
Teniendo el tiempo promedio en una estación y como se asume que
todas las estaciones son idénticas podemos determinar el tiempo
promedio de ciclo de la siguiente manera:
 
br
w
T
twNt
t
N
w
NCT
1
1
1
1
0








 


de Planta
Ahora solo se trata de aplicar la Ley de Little para determinar el
throughput, entonces:
 
 
b
bb
b
r
wW
w
rwrW
w
rwT
w
CT
WIP
TH
1
1
1
0
0
0








de Planta
Del desarrollo anterior obtenemos la definición del desempeño del
peor case practico.
Definition (Practical Worst Case Performance): Para el peor caso
practico (PWC) el tiempo de ciclo para un nivel de WIP w esta dado
por
b
PWC
r
w
TCT
1
0

 
El throughput para el peor caso practico para un nivel de WIP w esta
dado por
bPWC r
wW
w
TH
10 


de Planta
Intuitivamente que nos permite concluir la definición anterior?
Lograr throughput cerca de la capacidad de sistemas con alta
variabilidad requiere de altos niveles de WIP, asegurando así una
alta utilización de los recursos. La desventaja es que tambien
implica gran cantidad de tiempo de espera, lo que equivale a altos
tiempos de ciclo.
Por qué el PWC nos brinda un benchmark interno?
Si logramos obtener información de dos de los tres parámetros que
componen la Ley de Little podemos situar a una organización entre
el peor caso y el peor caso practico o entre el mejor caso y el peor
caso practico. Dependiendo de donde se sitúe, existirá mas o
menos oportunidades de mejoramiento.

de Planta
Penny Fab One – PWCP: TH vs. WIP
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
WIP
TH
Best Case
Worst Case
PWCGood (lean)
Bad (fat)

de Planta
Penny Fab One – PWCP: CT vs. WIP
0
4
8
12
16
20
24
28
32
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
WIP
CT
Best Case
Worst Case
PWC
Bad (fat)
Good
(lean)

de Planta
Penny Fab Two
Ahora se va a considera un sistema mas complejo, el cual
representa una línea desbalanceada y con estación compuestas por
múltiples maquinas. El sistema sigue fabricando pennies gigantes a
través de los mismos cuatro procesos. La diferencia radica en que
cada estación de trabajo puede tener un numero diferente de
maquinas y de tiempos de procesamiento. Esto se puede ver en la
siguiente tabla:
Número de la
Estación
Número de
Maquinas/Estación
Tiempo de
Proceso(hora)
Capacidad x
Estación(Trab./hr.)
1 1 2 0.50=(1/2) x 1
2 2 5 0.40=(1/5) x 2
3 6 10 0.60=(1/10) x 6
4 2 3 0.67=(1/3) x 2

de Planta
Penny Fab Two
Bajo estas nuevas condiciones la estación de trabajo cuello de
botella es la No. 2 y su rb correspondiente es 0.4 pennies por hora.
El raw process time T0 sigue siendo la suma de los tiempos de
procesamiento, dando como resultado 20 horas. Finalmente, el
calculo del “critical WIP” W0 sigue siendo determinando como el
producto de rb por T0, ósea 8 pennies.
A continuación hemos gráficamente como seria el funcionamiento
de Penny Fab 2.

de Planta
Penny Fab Two
10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
Estación
No.1
Estación
No.2
Estación
No.3
Estación
No.4

de Planta
Penny Fab Two (WIP=8)
10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
2
Tiempo=0

de Planta
Tiempo=2 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
4
7

de Planta
Tiempo=4 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
6
7
9

de Planta
Tiempo=6 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
8
7
9

de Planta
Tiempo=7 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
8
12
9

de Planta
Tiempo=8 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
10
12
9

de Planta
Tiempo=9 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
10
12
14
17
19

de Planta
Tiempo=10 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
12
12
14
17
19

de Planta
Tiempo=12 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
14
17
14
17
19
22

de Planta
Tiempo=14 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
16
17
19
17
19
22
24

de Planta
Tiempo=16 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
17
19
17
19
22
24

de Planta
Tiempo=17 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
22
19
27
19
22
24
20

de Planta
Tiempo=19 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
22
24
27
29
22
24
20
22

de Planta
Tiempo=20 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
22
24
27
29
22
24 22
22
Observe: un trabajo nuevo
arriba a la estación cuello
de botella justo antes de
que se quede sin trabajo.

de Planta
Tiempo=22 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
27
24
27
29
32
24
25
24
Observe: un trabajo nuevo
arriba a la estación cuello
de botella justo antes de
que se quede sin trabajo.

de Planta
Tiempo=24 10 hr
2 hr
5 hr 3 hr
27
29
27
29
32
34
25
27

de Planta
Tarea No.2 (Calificable):
Simular la operación de Penny Fab One para ambos casos, Peor
Caso y Peor Caso Practico mediante un modelo en ProModel.
Dichos modelos deben ser parametrizado, permitiendo así simular
la línea con diferentes valores de WIP.
Simular la operación de Penny Fab Two mediante un modelo en
ProModel. Dicho modelo debe ser parametrizado, permitiendo así
simular la línea con diferentes valores de WIP.
Una vez tengan los modelos funcionando correctamente validen que
la Ley de Little se cumpla en cada uno de los tres casos.

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