Designing a Direct Labor Planning Model for production management of pharmaceutical companies

Descripción del Articulo

In the pharmaceutical industry, production planning responds to changes in customer demand and internal company processes. Processes in this industry are not value-additive, although the industry does present opportunities for improvement, such as reducing overtime, which occurs more than 30% of the...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Quispe Canales, Gustavo Raúl
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revista UNMSM - Industrial Data
Lenguaje:español
inglés
OAI Identifier:oai:ojs.csi.unmsm:article/17391
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/17391
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Production plan
direct workforce planning
capacity of direct labor
critical resource
Kaizen method
Plan de producción
planificación de la MOD
capacidad de la MOD
método Kaizen
recurso crítico
id 1810-9993_46f79f0b1c20a0e51b7fff7bb91fb0fe
oai_identifier_str oai:ojs.csi.unmsm:article/17391
network_acronym_str 1810-9993
repository_id_str .
network_name_str Revista UNMSM - Industrial Data
spelling Designing a Direct Labor Planning Model for production management of pharmaceutical companiesDiseño de un modelo de planificación de la mano de obra directa para la gestión de producción de empresas farmacéuticasQuispe Canales, Gustavo RaúlProduction plandirect workforce planningcapacity of direct laborcritical resourceKaizen methodPlan de producciónplanificación de la MODcapacidad de la MODmétodo Kaizenrecurso críticoIn the pharmaceutical industry, production planning responds to changes in customer demand and internal company processes. Processes in this industry are not value-additive, although the industry does present opportunities for improvement, such as reducing overtime, which occurs more than 30% of the time; reducing production rescheduling, which reaches 40%; and improving level of customer service for state institutions, who represent 70% of purchase orders. These situations need to be improved within the company; and as a result, a sales and operations model that includes direct labor planning is designed. This model should enable a reduction of overtime and calculation of the amount of direct labor taking into account efficiency level. In practice, this is the expected outcome; it is achieved via the decisions made by the operations executive.En la industria farmacéutica, la planificación de la producción responde a las variaciones de la demanda de los clientes y de los procesos internos de la empresa; además, esta industria genera actividades que no agregan valor, sino más bien oportunidades de mejora como: a) las horas extra son mayor al 30%, b) las reprogramaciones de la producción alcanzan el 40% y c) el nivel de servicio al cliente estatal alcanza el 70% de las órdenes de compra por atender. En ese sentido, la empresa tiene necesidad de mejorar esta situación, para lo cual se diseña un modelo de plan de ventas y operaciones donde se encuentra la planificación de la mano de obra directa (MOD), que va a permitir reducir las horas extra y el cálculo de la cantidad de MOD, en consideración de su nivel de eficiencia. En la práctica, este es el resultado esperado; su procedimiento se logra mediante las decisiones de la gerencia de operaciones.Facultad de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional Mayor de San Marcos2020-01-02info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlaudio/mpegaudio/mpeghttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/1739110.15381/idata.v22i2.17391Industrial Data; Vol. 22 Núm. 2 (2019); 65-84Industrial Data; Vol 22 No 2 (2019); 65-841810-99931560-9146reponame:Revista UNMSM - Industrial Datainstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspaenghttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/17391/14586https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/17391/14717https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/17391/14904https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/17391/14905Derechos de autor 2020 Gustavo Raúl Quispe Canaleshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccess2021-06-01T17:27:09Zmail@mail.com -
dc.title.none.fl_str_mv Designing a Direct Labor Planning Model for production management of pharmaceutical companies
Diseño de un modelo de planificación de la mano de obra directa para la gestión de producción de empresas farmacéuticas
title Designing a Direct Labor Planning Model for production management of pharmaceutical companies
spellingShingle Designing a Direct Labor Planning Model for production management of pharmaceutical companies
Quispe Canales, Gustavo Raúl
Production plan
direct workforce planning
capacity of direct labor
critical resource
Kaizen method
Plan de producción
planificación de la MOD
capacidad de la MOD
método Kaizen
recurso crítico
title_short Designing a Direct Labor Planning Model for production management of pharmaceutical companies
title_full Designing a Direct Labor Planning Model for production management of pharmaceutical companies
title_fullStr Designing a Direct Labor Planning Model for production management of pharmaceutical companies
title_full_unstemmed Designing a Direct Labor Planning Model for production management of pharmaceutical companies
title_sort Designing a Direct Labor Planning Model for production management of pharmaceutical companies
dc.creator.none.fl_str_mv Quispe Canales, Gustavo Raúl
author Quispe Canales, Gustavo Raúl
author_facet Quispe Canales, Gustavo Raúl
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Production plan
direct workforce planning
capacity of direct labor
critical resource
Kaizen method
Plan de producción
planificación de la MOD
capacidad de la MOD
método Kaizen
recurso crítico
topic Production plan
direct workforce planning
capacity of direct labor
critical resource
Kaizen method
Plan de producción
planificación de la MOD
capacidad de la MOD
método Kaizen
recurso crítico
dc.description.none.fl_txt_mv In the pharmaceutical industry, production planning responds to changes in customer demand and internal company processes. Processes in this industry are not value-additive, although the industry does present opportunities for improvement, such as reducing overtime, which occurs more than 30% of the time; reducing production rescheduling, which reaches 40%; and improving level of customer service for state institutions, who represent 70% of purchase orders. These situations need to be improved within the company; and as a result, a sales and operations model that includes direct labor planning is designed. This model should enable a reduction of overtime and calculation of the amount of direct labor taking into account efficiency level. In practice, this is the expected outcome; it is achieved via the decisions made by the operations executive.
En la industria farmacéutica, la planificación de la producción responde a las variaciones de la demanda de los clientes y de los procesos internos de la empresa; además, esta industria genera actividades que no agregan valor, sino más bien oportunidades de mejora como: a) las horas extra son mayor al 30%, b) las reprogramaciones de la producción alcanzan el 40% y c) el nivel de servicio al cliente estatal alcanza el 70% de las órdenes de compra por atender. En ese sentido, la empresa tiene necesidad de mejorar esta situación, para lo cual se diseña un modelo de plan de ventas y operaciones donde se encuentra la planificación de la mano de obra directa (MOD), que va a permitir reducir las horas extra y el cálculo de la cantidad de MOD, en consideración de su nivel de eficiencia. En la práctica, este es el resultado esperado; su procedimiento se logra mediante las decisiones de la gerencia de operaciones.
description In the pharmaceutical industry, production planning responds to changes in customer demand and internal company processes. Processes in this industry are not value-additive, although the industry does present opportunities for improvement, such as reducing overtime, which occurs more than 30% of the time; reducing production rescheduling, which reaches 40%; and improving level of customer service for state institutions, who represent 70% of purchase orders. These situations need to be improved within the company; and as a result, a sales and operations model that includes direct labor planning is designed. This model should enable a reduction of overtime and calculation of the amount of direct labor taking into account efficiency level. In practice, this is the expected outcome; it is achieved via the decisions made by the operations executive.
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020-01-02
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/17391
10.15381/idata.v22i2.17391
url https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/17391
identifier_str_mv 10.15381/idata.v22i2.17391
dc.language.none.fl_str_mv spa
eng
language spa
eng
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/17391/14586
https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/17391/14717
https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/17391/14904
https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/17391/14905
dc.rights.none.fl_str_mv Derechos de autor 2020 Gustavo Raúl Quispe Canales
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Derechos de autor 2020 Gustavo Raúl Quispe Canales
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
text/html
audio/mpeg
audio/mpeg
dc.publisher.none.fl_str_mv Facultad de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional Mayor de San Marcos
publisher.none.fl_str_mv Facultad de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.source.none.fl_str_mv Industrial Data; Vol. 22 Núm. 2 (2019); 65-84
Industrial Data; Vol 22 No 2 (2019); 65-84
1810-9993
1560-9146
reponame:Revista UNMSM - Industrial Data
instname:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
instacron:UNMSM
reponame_str Revista UNMSM - Industrial Data
collection Revista UNMSM - Industrial Data
instname_str Universidad Nacional Mayor de San Marcos
instacron_str UNMSM
institution UNMSM
repository.name.fl_str_mv -
repository.mail.fl_str_mv mail@mail.com
_version_ 1701386360029446144
score 13.953476
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).