Tema 44
Planificación y programación de la producción. En serie, por encargo, por unidad. Nuevos métodos. Desarrollo y control.
Introducción
La planificación y programación de la producción responde a cuatro preguntas clave: qué producir, cuánto producir, cuándo producir y con qué recursos. En un entorno donde las cadenas de suministro globales son vulnerables (crisis semiconductores 2021-2022, colapso del Canal de Suez 2021, guerra de Ucrania 2022), una buena planificación productiva es más que nunca un factor competitivo. Las empresas que aguantaron mejor la pandemia fueron las que tenían sistemas ágiles capaces de reaccionar rápidamente a cambios de demanda.
Este tema conecta directamente con el Tema 42 (sistema de producción), el Tema 57 (decisiones) y el Tema 58 (planificación). Aplica técnicas cuantitativas sofisticadas —MRP, PERT/CPM, programación lineal, Kanban— que la oposición exige dominar con rigor.
El tema se estructura en 5 bloques: (1) niveles y horizontes de planificación productiva; (2) planificación agregada y plan maestro; (3) MRP y gestión de inventarios; (4) PERT/CPM y Gantt; (5) nuevas metodologías (Kanban, APS, agilidad).
1. Niveles y horizontes de la planificación productiva
1.1. Jerarquía de la planificación
La planificación productiva se estructura en tres niveles jerárquicos, alineados con la planificación general (Tema 58):
a) Planificación estratégica (LP, 2-10 años): capacidad instalada, localización, tecnología, mix de productos.
b) Planificación táctica / agregada (MP, 6-18 meses): ajuste de capacidad media, nivel de inventarios, contratación / subcontratación, horas extras.
c) Planificación operativa / programación (CP, días-semanas): secuenciación, asignación a máquinas, órdenes de trabajo.
Jerarquía de planificación productiva
De la estrategia a la programación: tres horizontes temporales
1.2. Tipos de producción y planificación
El sistema productivo (Woodward, Tema 42) determina el enfoque planificador:
• Producción en serie: planificación por pull (JIT, Kanban) o push (MRP).
• Producción por encargo: project management (PERT/CPM, Gantt).
• Producción por unidad (proyectos): diseño específico, técnicas de gestión de proyectos.
• Producción continua: optimización de flujo, balance de línea.
2. Planificación agregada y plan maestro
2.1. Planificación agregada
La planificación agregada (Aggregate Planning) equilibra oferta y demanda a medio plazo por familias de productos. Estrategias básicas:
• Chase strategy (seguimiento de la demanda): ajuste de producción a la demanda variable mediante contrataciones, despidos, subcontratación. Adecuada para sectores con estacionalidad marcada.
• Level strategy (nivelación): producción constante, absorbiendo oscilaciones con inventarios o lista de espera. Estabilidad laboral, pero altos costes de stock.
• Estrategia mixta: combina ambas, usual en la práctica.
Métodos: tanteo, programación lineal, modelos heurísticos, simulación.
2.2. Plan maestro de producción (MPS)
El Master Production Schedule (MPS) desglosa la planificación agregada en productos finales concretos y semanas. Indica cuántas unidades de cada producto se fabricarán y cuándo, respetando capacidades y compromisos con clientes. Sirve de punto de partida para la siguiente etapa (MRP).
3. MRP — Material Requirements Planning
3.1. MRP I (Orlicky, 1975)
L’MRP (Material Requirements Planning), desarrollado por Joseph Orlicky a IBM y formalizado en el libro Material Requirements Planning (1975), fue la primera aplicación informática relevante del management. Responde a las preguntas: qué comprar / fabricar, cuánto, cuándo.
Inputs necesarios:
(1) Plan maestro (MPS): necesidades de productos finales.
(2) Lista de materiales (Bill of Materials, BOM): estructura del producto, niveles 0, 1, 2… con cantidades.
(3) Registro de inventarios: existencias actuales, pedidos pendientes, plazos de entrega (lead times).
Output: órdenes de compra y de fabricación con cantidades y fechas.
Lógica: cálculo de necesidades brutas (explosión de la BOM) → restar existencias → netas → ajustar por los plazos.
Sistema MRP — Orlicky (1975)
Inputs y outputs del Motor MRP: de la demanda a las órdenes
3.2. MRP II y ERP
MRP II (Manufacturing Resource Planning, Wight 1984): amplía el MRP I integrando capacidad productiva (CRP, Capacity Requirements Planning) y aspectos financieros.
ERP (Enterprise Resource Planning): evolución natural que integra todos los procesos de la empresa (producción, finanzas, RRHH, comercial, logística). Sistemas principales: SAP (líder mundial), Oracle, Microsoft Dynamics, Sage. En España, SAP está presente en gran empresa; Sage i Holded en PYME.
La implantación de un ERP es uno de los proyectos tecnológicos más complejos y de mayor riesgo que afronta una empresa industrial. Las estadísticas de fracaso son reveladoras: el informe Panorama Consulting ERP Report 2023 señala que el 52 % de los proyectos ERP superan el presupuesto inicial, el 47 % exceden el plazo y el 37 % no alcanzan todos los objetivos funcionales previstos. Las causas principales son la resistencia al cambio organizativo, la subestimación de la personalización requerida y la mala definición del alcance inicial. Los proyectos ERP con éxito aplican metodologías de gestión del cambio (Kotter, 1996) y adoptan la filosofía de implantación por big bang (puesta en marcha simultánea de todos los módulos) o por fases (roll-out modular), siendo esta segunda opción más segura aunque más lenta. La integración del ERP con la planificación de la cadena de suministro (SCM) y con los sistemas de ejecución de manufactura (MES, Manufacturing Execution System) cierra el ciclo digital: el MES recoge datos en tiempo real de las máquinas (mediante SCADA, sensores IoT), actualiza el estado de las órdenes en el ERP y permite la retroalimentación al MRP. Esta arquitectura —ERP → MES → IoT en planta— es la columna vertebral de la fábrica inteligente (smart factory) y constituye el núcleo tecnológico del Industria 4.0 en su dimensión de planificación y control productivo (Tema 42). En el contexto español, el programa Kit Digital (BDNS 591:2022) ha subvencionado la adopción de ERP y soluciones de gestión de procesos en pymes con fondos Next Generation EU, cubriendo hasta el 70 % del coste de implantación para empresas de menos de 50 empleados.
3.3. Gestión de inventarios: el modelo EOQ
Un complemento esencial del MRP es la gestión de inventarios. El modelo clásico es el Economic Order Quantity (EOQ), desarrollado por Ford W. Harris en 1913:
EOQ = √(2·D·S / H), donde D = demanda anual, S = coste de lanzar un pedido, H = coste unitario de almacenamiento anual.
El modelo se basa en equilibrar costes de pedido (decrecientes con la cantidad) y costes de almacenamiento (crecientes).
Otros modelos: ROP (Reorder Point), ABC de inventarios (regla 80/20 de Pareto), Wilson con descuentos por volumen.
El modelo EOQ tiene hipótesis restrictivas que limitan su aplicabilidad directa: demanda constante y conocida, plazo de entrega fijo, coste de pedido y de almacenamiento constantes, sin restricciones de capacidad ni descuentos por volumen. En la práctica, la mayoría de empresas trabajan con demanda estocástica (incierta), lo que exige añadir el concepto de stock de seguridad: cantidad adicional que se mantiene para absorber la variabilidad de la demanda y del plazo de entrega sin incurrir en roturas de stock. La fórmula habitual del stock de seguridad es SS = Z · σ_d · √L, donde Z es el factor de servicio (1,65 para 95 %; 2,33 para 99 %), σ_d es la desviación típica de la demanda diaria y L el plazo de entrega en días. El análisis ABC de inventarios (Pareto aplicado a referencias): la categoría A (~20 % de referencias) representa típicamente el 70-80 % del valor del inventario y exige gestión individualizada con revisión continua; la categoría B (~30 %) el 15-20 % y revisión periódica; la categoría C (~50 %) solo el 5-10 % del valor y permite gestión simplificada (pedidos en lote o punto de reorden alto). Este principio de Pareto es también aplicable al análisis de clientes, proveedores y SKUs en el sector retail, donde Mercadona lo aplica sistemáticamente en su gestión de surtido.
4. Gestión de proyectos: PERT/CPM y Gantt
4.1. Diagrama de Gantt (1917)
Henry Gantt, discípulo de Taylor, desarrolló hacia 1910 el diagrama de barras que lleva su nombre. Representa visualmente las actividades de un proyecto a lo largo del tiempo. Es la técnica más simple y todavía ampliamente utilizada (Microsoft Project, Asana, Trello, Gantt Chart de Excel).
4.2. PERT (1958) y CPM (1957)
PERT (Program Evaluation and Review Technique) fue desarrollado por la US Navy en 1958 para gestionar el programa del misil Polaris (60.000 contratos, 23 meses). CPM (Critical Path Method) fue desarrollado simultáneamente por DuPont (1957). Ambas técnicas son similares y se han unificado en la práctica.
Procedimiento:
(1) Identificar actividades (lista WBS, Work Breakdown Structure).
(2) Establecer precedencias: qué actividades deben completarse antes que otras.
(3) Estimar duraciones (PERT usa 3 estimaciones: optimista a, probable m, pesimista b; duración esperada: t_e = (a + 4m + b) / 6).
(4) Construir el grafo de red (AON o AOA).
(5) Calcular tiempos early / late de cada nodo.
(6) Identificar camino crítico: secuencia de actividades con holgura cero; determina la duración total del proyecto.
(7) Calcular holguras: total, libre.
Una limitación importante del PERT es que asume que la duración de cada actividad sigue una distribución beta y que las actividades del camino crítico son independientes entre sí. En la práctica, cuando varias actividades críticas tienen alta varianza, la duración total del proyecto puede ser significativamente mayor que la suma de las duraciones esperadas del camino crítico (el denominado efecto de la merging bias o sesgo de convergencia). La solución analítica más rigurosa es la simulación de Montecarlo: se asigna una distribución de probabilidad a cada actividad y se simulan miles de escenarios, obteniendo una distribución de la duración total y del riesgo de incumplimiento de hitos. Herramientas como Oracle Primavera Risk Analysis o el complemento Risk Analysis de MS Project implementan esta técnica. En el ámbito de la gestión profesional de proyectos, el Project Management Institute (PMI) codifica las mejores prácticas en la guía PMBOK (Project Management Body of Knowledge), que estructura la gestión en cinco grupos de procesos (inicio, planificación, ejecución, monitoreo y control, cierre) y diez áreas de conocimiento (integración, alcance, cronograma, costes, calidad, recursos, comunicaciones, riesgos, adquisiciones, grupos de interés). En Europa, la metodología PRINCE2 (PRojects IN Controlled Environments), gestionada por AXELOS, es igualmente reconocida y adoptada por la Administración Pública española y la Comisión Europea. Ambos marcos son compatibles con las técnicas PERT/CPM como herramientas analíticas dentro de una gestión integral del proyecto.
4.3. Ejemplo simplificado
Proyecto de 5 actividades con las duraciones y precedencias siguientes:
A (inicio): 2 días · B (después A): 4 · C (después A): 3 · D (después B): 2 · E (después C,D): 1.
Caminos posibles:
• A-B-D-E: 2+4+2+1 = 9 días
• A-C-E: 2+3+1 = 6 días
Camino crítico: A-B-D-E (9 días). Holgura total en C: 9 − 6 = 3 días.
GESTIÓN DE PROYECTOS
Diagrama PERT del ejemplo: identificación del camino crítico
Diagrama de Gantt del mismo proyecto: misma información, otra perspectiva
5. Metodologías modernas: Kanban, APS, agilidad
5.1. Kanban y JIT (Toyota)
Como se ha expuesto en el Tema 42, el JIT (Just-In-Time) y el Kanban (Ohno, Toyota, 1950-70s) implementan la lógica pull: solo se produce lo que la siguiente estación (o el cliente) pide. La señal kanban (tarjeta) autoriza la producción. Ventajas: reducción de inventarios, detección rápida de defectos, flexibilidad.
Requisitos: demanda estable, proveedores fiables, trabajadores polivalentes, cultura de calidad. Su aplicación al software (software Kanban, David Anderson, 2010) ha impulsado su uso fuera de la manufactura.
5.2. APS (Advanced Planning & Scheduling)
Los sistemas APS utilizan optimización matemática avanzada (programación lineal, algoritmos genéticos, simulación) para crear planes óptimos respetando múltiples restricciones simultáneamente. Integrados habitualmente con ERPs. Proveedores: SAP IBP, Oracle ASCP, Kinaxis.
5.3. Agile y Scrum en producción
Originado en el desarrollo de software (Agile Manifesto, 2001), el paradigma ágil se ha expandido a la producción, especialmente en sectores de alta incertidumbre (tecnología, productos innovadores). Scrum (Sutherland, Schwaber) organiza el trabajo en iteraciones cortas (sprints de 2-4 semanas) con roles definidos (Product Owner, Scrum Master, equipo).
L’Industry 4.0 (Tema 42) combina MRP, Kanban, APS e IA para lograr fábricas inteligentes: autoconfiguración, mantenimiento predictivo, simulación digital twin, optimización en tiempo real.
El digital twin (gemelo digital) es una representación virtual dinámica de un sistema físico —una línea de producción, una planta, incluso una cadena de suministro entera— que se actualiza en tiempo real mediante datos de sensores IoT. Desarrollado inicialmente por NASA para la simulación de misiones espaciales (2002), su adopción industrial se ha acelerado desde 2017. El grupo Siemens estima que las plantas industriales que operan con gemelos digitales reducen el tiempo de puesta en marcha en un 30 % y los costes de mantenimiento no planificado en un 25 %. En España, el PERTE de Economía Circular y el programa Fábricas del Futuro (fondos europeos Next Generation EU, eje de digitalización industrial) cofinancian la implantación de tecnologías de digitalización de producción —incluidos los gemelos digitales— en más de 400 empresas manufactureras entre 2022 y 2026. El gran debate académico y gerencial que plantea la combinación de Agile y planificación formal es el de la gestión de la incertidumbre vs. la eficiencia de la planificación: los métodos ágiles (Scrum, Kanban) son óptimos en entornos de alta variabilidad y bajo volumen; los sistemas formales (MRP, PERT, APS) son óptimos en entornos predecibles y de alto volumen. El modelo Stacey (complejidad vs. certidumbre) proporciona el marco para elegir el sistema planificador más adecuado según la naturaleza del problema. En proyectos mixtos —como el desarrollo de un vehículo eléctrico que combina I+D incierto con producción en serie predecible— se aplican arquitecturas bi-modal (o scaled Agile, SAFe) que gestionan simultáneamente iteraciones ágiles a nivel de equipo y planificación formal a nivel de programa.
5.4. Gestión de la cadena de suministro (SCM)
La planificación productiva se integra hoy en una visión más amplia: Supply Chain Management. Incluye proveedores, transporte, almacenes, distribución y clientes. Técnicas: S&OP (Sales and Operations Planning), colaboración VMI, drop-shipping, omni-channel. Casos paradigmáticos: cadena de Inditex (2-3 semanas desde el diseño hasta la tienda), Mercadona con su sistema de proveedores estratégicos (interproveedores), Amazon con sus capacidades logísticas globales.
El concepto de SCM trasciende la gestión interna de la producción para abarcar toda la red de valor desde el proveedor de materias primas hasta el consumidor final. La SCM ha pasado de ser una función operativa a ser una fuente de ventaja competitiva sostenible: la velocidad, visibilidad y resiliencia de la cadena determinan en gran medida la capacidad de respuesta al mercado. Los choques sistémicos de 2020-2022 (pandemia, crisis de semiconductores, bloqueo del Canal de Suez, guerra de Ucrania) pusieron de manifiesto la fragilidad de las cadenas just-in-time hiperespecializadas; la respuesta estratégica ha sido construir cadenas duales (eficiencia para lo ordinario + resiliencia para lo extraordinario) con mayor diversificación de proveedores, inventarios estratégicos de componentes críticos y digitalización de la visibilidad mediante plataformas de supply chain control towers. En España, el PERTE de la cadena de valor del automóvil (>4.300 M€) incluye explícitamente la modernización de la cadena de suministro de baterías y semiconductores como objetivo estratégico.
Conclusión
La planificación y programación de la producción es el campo donde la empresa traduce su estrategia en órdenes concretas de trabajo: qué fabricar, cuánto, cuándo y con qué recursos. La tesis central de este tema es que no existe un método universal: la elección del sistema planificador —MRP, PERT/CPM, Kanban, APS o ágil— depende del tipo de proceso productivo (serie, encargo, proyecto, continuo), de la naturaleza de la demanda (estable vs. volátil) y del nivel de incertidumbre del entorno.
El tema ha recorrido cinco dimensiones: (1) la jerarquía de la planificación productiva, desde la estratégica (2-10 años) hasta la programación operativa (días-semanas); (2) la planificación agregada y el Plan Maestro (MPS) como puente entre horizontes; (3) el MRP (Orlicky, 1975), el MRP II, el ERP y la gestión de inventarios (EOQ de Harris, 1913; stock de seguridad; análisis ABC); (4) las técnicas de gestión de proyectos —Gantt (1917) y PERT/CPM (1957-58)— con el concepto central de camino crítico y holgura; (5) las metodologías modernas: Kanban/JIT (Ohno), APS (optimización matemática) y Agile/Scrum.
Este tema conecta con el Tema 42 (sistema de producción y tipos de procesos), el Tema 43 (costes y punto muerto), el Tema 40 (localización de instalaciones) y el Tema 58 (planificación estratégica general). La integración del MRP con el ERP (SAP, Oracle) y con las plataformas de Supply Chain Management constituye la columna vertebral tecnológica de la empresa industrial moderna, y sus disrupciones (crisis de semiconductores 2021-22, geopolítica 2022-24) son material para supuestos prácticos de Bachillerato y oposición.
La idea-clave para el opositor: «La planificación productiva óptima equilibra eficiencia (mínimo coste y plazo) y resiliencia (capacidad de absorber perturbaciones). El MRP maximiza eficiencia con demanda predecible; el Kanban y el Agile añaden flexibilidad cuando la demanda es volátil. La crisis de 2020-2022 demostró que la hiperespecialización eficiente es frágil: las cadenas duales (eficiencia + resiliencia) son la respuesta estratégica del siglo XXI».
- HARRIS, F.W. (1913): «How Many Parts to Make at Once», Factory, 10(2).
- GANTT, H.L. (1919): Organizing for Work, Harcourt.
- ORLICKY, J. (1975): Material Requirements Planning, McGraw-Hill.
- WIGHT, O.W. (1984): Manufacturing Resource Planning: MRP II, Oliver Wight.
- CHASE, R., AQUILANO, N. i JACOBS, F.R. (2005): Operations Management for Competitive Advantage, McGraw-Hill.
- HEIZER, J. i RENDER, B. (2018): Operations Management, 12a ed., Pearson.
- SCHWABER, K. i SUTHERLAND, J. (2020): The Scrum Guide, Scrum.org.
- ANDERSON, D.J. (2010): Kanban: Successful Evolutionary Change for Your Technology Business, Blue Hole.
- DOMÍNGUEZ MACHUCA, J.A. et al. (1995): Dirección de Operaciones, McGraw-Hill.
- MALIK, S. (2017): Software Agile and Scrum, Editorial.
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