<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
<front>
<journal-meta>
<journal-id>0123-5923</journal-id>
<journal-title><![CDATA[Estudios Gerenciales]]></journal-title>
<abbrev-journal-title><![CDATA[estud.gerenc.]]></abbrev-journal-title>
<issn>0123-5923</issn>
<publisher>
<publisher-name><![CDATA[Universidad Icesi]]></publisher-name>
</publisher>
</journal-meta>
<article-meta>
<article-id>S0123-59232004000300006</article-id>
<title-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[MEZCLA ÓPTIMA DE AZÚCARES]]></article-title>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[BUENAVENTURA VERA]]></surname>
<given-names><![CDATA[GUILLERMO]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A01"/>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[MORENO CANAVAL]]></surname>
<given-names><![CDATA[ANDREA]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A02"/>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[DUSSÁN RUIZ]]></surname>
<given-names><![CDATA[ALBERTO]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A02"/>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[RIVERA SÁNCHEZ]]></surname>
<given-names><![CDATA[ORLANDO]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A02"/>
</contrib>
</contrib-group>
<aff id="A01">
<institution><![CDATA[,Universidad Icesi  ]]></institution>
<addr-line><![CDATA[ ]]></addr-line>
</aff>
<aff id="A02">
<institution><![CDATA[,Universidad Icesi  ]]></institution>
<addr-line><![CDATA[ ]]></addr-line>
</aff>
<pub-date pub-type="pub">
<day>00</day>
<month>09</month>
<year>2004</year>
</pub-date>
<pub-date pub-type="epub">
<day>00</day>
<month>09</month>
<year>2004</year>
</pub-date>
<volume>20</volume>
<numero>92</numero>
<fpage>141</fpage>
<lpage>161</lpage>
<copyright-statement/>
<copyright-year/>
<self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&amp;pid=S0123-59232004000300006&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_abstract&amp;pid=S0123-59232004000300006&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_pdf&amp;pid=S0123-59232004000300006&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri></article-meta>
</front><body><![CDATA[   <font size="2" face="verdana">        <p align="right"><font size="4"><b>MEZCLA &Oacute;PTIMA  DE AZ&Uacute;CARES<a href="#*">*</a></b></font></p>      <p align="right">GUILLERMO BUENAVENTURA VERA<sup>1</sup>, ANDREA MORENO CANAVAL<sup>2</sup>, ALBERTO DUSS&Aacute;N RUIZ<sup>2</sup>, ORLANDO RIVERA S&Aacute;NCHEZ<sup>2</sup>.</p>      <p align="right"><sup>1</sup>Profesor de la Universidad Icesi</p>      <p align="right"><sup>2</sup>Estudiantes de la especializaci&oacute;n de Finanzas de la Univerisidad Icesi</p>      <p align="right">Fecha de recepci&oacute;n: 2&#45;2&#45;2004 Fecha de aceptaci&oacute;n: 25&#45;4&#45;2004</p>        <p><a name="*">*</a>Caso de grado desarrollado para la especializaci&oacute;n de Finanzas</p>    <hr />        <p><font size="3"><b>LA EMPRESA</b></font></p>      <p>El Ingenio Providencia S.A. est&aacute; ubicado  a 40 kil&oacute;metros de la ciudad de  Cali, Colombia, en la ruta hacia el  norte del departamento del Valle del  Cauca.</p>      <p>Hacia 1925 el se&ntilde;or Modesto Cabal  tuvo la visi&oacute;n de establecer en la regi&oacute;n  otra gran empresa. La idea era  montar un centro azucarero, dise&ntilde;ado  para producir az&uacute;car centrifugada.  Esta idea se materializ&oacute; el 12 de  abril de 1926, cuando se fund&oacute; la Central  Azucarera del Valle S.A. En 1954,  y habi&eacute;ndose establecido como uno de  los ingenios de mayor pujanza en el  pa&iacute;s, los due&ntilde;os decidieron adoptar  otra raz&oacute;n social, cambiando el nombre  por el de Ingenio Providencia S.A.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>De los 10.875 quintales producidos en  marzo de 1928, el Ingenio pas&oacute; a producir,  en 1940, 215.000 quintales.  Diez a&ntilde;os despu&eacute;s la f&aacute;brica produc&iacute;a  m&aacute;s de 500.000 quintales. Su continuo  desarrollo se hizo manifiesto al  conseguir duplicar esta cifra para  1964. En 1980 se molieron 1.489.862  toneladas de ca&ntilde;a para una producci&oacute;n  de 3.123.265 quintales de az&uacute;car.  El ritmo de producci&oacute;n se mantuvo  hasta 1991 cuando la Organizaci&oacute;n  Ardila L&uuml;lle adquiri&oacute; la mayor&iacute;a accionaria del Ingenio, incorpor&aacute;ndole  grandes avances tecnol&oacute;gicos y  cambios en su estructura organizacional.  Hacia el a&ntilde;o 1997 la f&aacute;brica  del Ingenio Providencia alcanz&oacute; una  molienda promedio de 8.000 toneladas  por d&iacute;a, ocupando por sexto a&ntilde;o  consecutivo el segundo lugar nacional  en producci&oacute;n.</p>      <p><font size="3"><b>EL MERCADO</b></font></p>      <p>El Ingenio Providencia produce az&uacute;car  para mercado local y para el mercado  de exportaci&oacute;n. Dentro de este  &uacute;ltimo se clasifican dos tipos de az&uacute;car  que son el az&uacute;car crudo a granel y  el az&uacute;car blanco, que a su vez se clasifica  en az&uacute;car blanco Tipo A, Tipo B y  Tipo C, diferenci&aacute;ndose entre s&iacute; por el  tama&ntilde;o del grano y por su blancura.  Esta &uacute;ltima caracter&iacute;stica se mide en  unidades de mili absorbencia, UMA,  y la escala clasifica a los az&uacute;cares blancos  Tipo A con UMA menor a 150, a  los Tipo B con UMA menor a 180 y a  los Tipo C con UMA menor a 250.</p>      <p>El mercado local de az&uacute;car es regulado  mediante cuotas de venta establecidas  mensualmente por Asoca&ntilde;a,  las cuales dependen de la producci&oacute;n  de cada ingenio y su participaci&oacute;n en  la industria. Esto permite establecer  un nivel de precio controlado por el  Fondo de Estabilizaci&oacute;n de Precios  (administrado por Asoca&ntilde;a), evitar  una competencia agresiva de los ingenios  que pretendan cubrir una demanda  representativamente mayor a  los otros y en &uacute;ltimas una guerra indiscriminada  de precios, como la ocurrida  en 1999. El precio promedio de  az&uacute;car calculado al final de un per&iacute;odo  (mes) para toda la industria es el  ponderado del precio de las ventas  totales de los ingenios para los mercados  interno y externo con base en  los vol&uacute;menes de cada uno de estos  mercados. De la misma forma  el c&aacute;lculo del precio promedio para  un ingenio en particular es el resultado  del ponderado del precio de sus  ventas internas y externas con respecto  al volumen total vendido en  cada mercado. Dado que la funci&oacute;n  b&aacute;sica del Fondo consiste en garantizar  un igual precio promedio por  quintal de az&uacute;car vendido, los ingenios  que vendan por encima del precio  promedio de la industria deben  pagar (ceder) el valor equivalente a  la diferencia. Igualmente, los ingenios  que vendan por debajo del precio  promedio de la industria deben recibir  (ser compensados) por el valor equivalente  a la diferencia. Lo anterior significa  que si un Ingenio toma la decisi&oacute;n  de vender una mayor cantidad de az&uacute;car  a la establecida para el mercado  local, aumentar&aacute; su precio promedio de  venta pero ser&aacute; sancionado cediendo la  diferencia al Fondo.</p>      <p>Las exportaciones para los ingenios  son excedentarias, es decir, que una  vez se cubra la demanda del mercado  local, los excedentes de az&uacute;car tienen  como destino el mercado internacional.  El precio del az&uacute;car a exportar lo  define el comportamiento de la oferta  y demanda de az&uacute;car mundial. Para  el az&uacute;car crudo a granel, los precios  se cotizan en la bolsa de New York y  para el az&uacute;car blanco &eacute;stos son cotizados  en la bolsa de Londres.</p>      <p>Existe una prima de precio sobre el  az&uacute;car blanca con relaci&oacute;n al crudo a  granel que a junio de 2004 es de  US61.89 tonelada m&eacute;trica.<a href="#nota2"><sup>2</sup></a> Esta prima refleja el sobrecosto en el proceso  de producci&oacute;n de az&uacute;car blanca con  respecto a la producci&oacute;n de crudo a granel que es de aproximadamente  US25 / tonelada de az&uacute;car.</p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06f1.jpg" /></center></p>      <p>Adem&aacute;s, la actividad exportadora del  Ingenio tambi&eacute;n se justifica porque  dada una determinada capacidad instalada  disponible y unas condiciones  de demanda del mercado local insuficiente,  no se pueden absorber totalmente  los costos fijos de la operaci&oacute;n,  lo que se reflejar&iacute;a en un costo por  quintal mayor. Por tanto, es necesario  emplear una buena capacidad de  producci&oacute;n de la planta que permita  absorber estos costos en mayor proporci&oacute;n,  aumentar el margen de las  ventas consolidadas (local y exportaci&oacute;n),  aun teniendo que vender la cantidad  adicional (exportada) a m&aacute;rgenes  negativos.</p>      <p>Un factor determinante de los ingresos  de exportaci&oacute;n es la Tasa Representativa  del Mercado. En t&eacute;rminos  de una tendencia devaluacionista del  peso frente al d&oacute;lar, los ingresos de  exportaci&oacute;n se ver&aacute;n incrementados  beneficiando el margen de la operaci&oacute;n  de exportaci&oacute;n.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3"><b>EL PROCESO PRODUCTIVO</b></font></p>      <p>La descripci&oacute;n del proceso que a continuaci&oacute;n  se detalla permite identificar  diferencias entre la producci&oacute;n de  az&uacute;car blanca y crudo de exportaci&oacute;n.</p>      <p><b>1. Molienda</b></p>      <p>La f&aacute;brica del Ingenio Providencia  tiene una capacidad promedio de molienda de aproximadamente 8.000  toneladas de ca&ntilde;a por d&iacute;a, muele 317  d&iacute;as al a&ntilde;o y produce 292.500 toneladas  m&eacute;tricas por a&ntilde;o. Antes de la  molienda, la ca&ntilde;a es limpiada en seco  y en su camino hacia el molino es preparada  por tres picadoras tipo brazos  oscilantes de 1.200 HP cada una.  La molienda es hecha en un <i>t&aacute;ndem</i>  con seis molinos de 44&quot; x 8&quot: equipados  con cuatro masas y movidos por  turbinas de vapor de 1.200 HP.</p>      <p>La variable de eficiencia de la molienda  equivale a la cantidad de az&uacute;car  perdida en el proceso que sale en el  bagazo.</p>      <p><b>2. Clarificaci&oacute;n del jugo</b></p>      <p><b><i>2.1. Sulfitaci&oacute;n</i></b></p>      <p>Este proceso se efect&uacute;a con el fin de  dar brillo al az&uacute;car, disminuir color,  eliminar microorganismos y disminuir  viscosidad. La sulfitaci&oacute;n proviene  del proceso de quema de di&oacute;xido  de azufre en bandejas que posteriormente  produce un gas que es transportado  a unas torres donde reacciona  con el jugo.</p>      <p>El Ph ideal a la entrada de este proceso  debe estar entre 5,2 y 5,5; y al  final debe estar entre 4,2 y 4,5. Para  tener un color m&aacute;s bajo se requiere  un Ph bajo, sin embargo, se pueden  obtener p&eacute;rdidas si los niveles de Ph  son muy bajos, ya que la sacarosa  sufre un proceso de desdoblamiento,  es decir, se invierte en glucosa y fructosa,  estado en el cual no se puede  efectuar la cristalizaci&oacute;n.</p>      <p>La cantidad de sulfitos establecida en  el Ingenio est&aacute; entre 200 y 300 ppm  (part&iacute;culas por mill&oacute;n). Si se obtiene  una cantidad inferior a la establecida  se producir&iacute;a poca disminuci&oacute;n de  color, si por el contrario la cantidad  de sulfitos es mayor a la establecida,  se aumentar&iacute;an las p&eacute;rdidas de az&uacute;car  por inversi&oacute;n.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Las variables dependientes de la sulfitaci&oacute;n  son:</p>  <ul>    <li><i>Ph:</i> Nivel de acidez o alcalinidad  de una sustancia.</li>      <li><i>DPh:</i> Es la diferencia entre el Ph  a la entrada del proceso y el Ph a  la salida. Si el &Delta;Ph es inferior a 1,  se puede hablar de una mala sulfitaci&oacute;n  y se obtendr&aacute; az&uacute;car de  un alto color (az&uacute;car morena o  cruda) alej&aacute;ndose del az&uacute;car especial.  Si el &Delta;Ph es muy superior  a 1, se obtendr&aacute; un az&uacute;car de un  color muy bueno pero se aumentar&aacute;n  las p&eacute;rdidas por inversi&oacute;n.</li>      <li><i>Color:</i> Determina la calidad de los  jugos y el az&uacute;car. Se mide en unidades  de miliabsorbancia UMA.</li>    </ul>      <p><b><i>2.2. Alcalizaci&oacute;n</i></b></p>      <p>Este proceso consiste en agregar cal  al jugo que ha sido sulfitado, con el  fin de defecar el jugo, neutralizar el  Ph y disminuir p&eacute;rdidas por inversi&oacute;n.  Esto se logra debido a que la cal  reacciona con las impurezas y con  ayuda de los fosfatos propios del jugo  se forman unos co&aacute;gulos.</p>      <p>La variable independiente que se  mide en este proceso es el nivel de  fosfatos, sustancia inherente al jugo  que al reaccionar con la cal y las impurezas  permite la formaci&oacute;n de co&aacute;gulos,  los cuales se decantan obteni&eacute;ndose  un jugo clarificado. El Ingenio  tiene como cantidad aceptable  de fosfatos desde 220 ppm. La variable  m&aacute;s importante a tener en cuenta  es la cantidad de cal que se deposita  en el proceso.</p>      <p>Las variables dependientes que se  miden en este proceso son el Ph y el  color.</p>      <p><b><i>2.3. Calentamiento</i></b></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Una vez se agrega la cal al jugo es  necesario calentarlo con el fin de que  &eacute;sta reaccione. En un primer calentamiento  se lleva el jugo hasta m&aacute;s o  menos 75&deg;C y luego en el segundo  calentamiento se lleva hasta 105&deg;C  aproximadamente. La &uacute;nica variable  independiente en este proceso es la  temperatura, que est&aacute; dada en grados  Celsius (&deg;C).</p>      <p><b><i>2.4. Floculaci&oacute;n</i></b></p>      <p>Para lograr que la formaci&oacute;n de los  co&aacute;gulos de impurezas sea m&aacute;s efectiva  y los co&aacute;gulos sean m&aacute;s grandes  es necesario aplicar floculante, que  permite que haya una mejor limpieza  del jugo, lo que implica que se tenga  un mejor color. Por eso en el proceso  de elaboraci&oacute;n de az&uacute;car blanco  se requiere adicionar una cantidad  mayor de floculante al requerido para  la elaboraci&oacute;n de az&uacute;car crudo.</p>      <p>El control de la adici&oacute;n de floculantes  es manual, por lo que no se controla  exactamente la cantidad present&aacute;ndose  p&eacute;rdidas en algunas ocasiones por  exceso de material. Este proceso se  realiza en los tanques de clarificaci&oacute;n  y no se mide ninguna variable.</p>      <p><b><i>2.5. Clarificaci&oacute;n o decantaci&oacute;n</i></b></p>      <p>Despu&eacute;s de haber calentado y adicionado  cal y floculante al jugo es necesario  dejarlo en los tanques clarificadores  por un determinado tiempo denominado  tiempo de residencia.</p>      <p>La variable independiente de este  proceso es el tiempo de residencia.  Las variables dependientes son el  color, turbiedad y p&eacute;rdidas por inversi&oacute;n.  La turbiedad es el nivel de s&oacute;lidos  insolubles en el jugo. Si no se deja  el jugo el tiempo necesario en los tanques  de clarificaci&oacute;n no habr&aacute; una  buena decantaci&oacute;n, por lo que el nivel  de turbiedad podr&iacute;a ser alto y se  tendr&iacute;a un jugo sucio. De igual forma  el color tambi&eacute;n se ver&iacute;a afectado,  pues si no hay una buena decantaci&oacute;n  el color del jugo continuar&iacute;a en  niveles muy altos.</p>      <p><b>3. Filtraci&oacute;n</b></p>      <p>De los clarificadores se obtiene, por  la parte superior, jugo clarificado o  limpio, y por la parte inferior del tanque  sale el lodo que se le extrajo al  jugo. Estos lodos se env&iacute;an a un tanque  en el que se mezclan con bagacillo  y luego esta mezcla es sometida al  proceso de filtraci&oacute;n en el cual se le  agrega agua caliente para que la sacarosa  presente en el lodo se disuelva  y pueda ser recuperada. Finalmente,  del filtro se retira un material semis&oacute;lido  denominado cachaza que  contiene el bagacillo, las impurezas  precipitadas y la sacarosa en m&iacute;nima  cantidad.</p>      <p>En este proceso se controlan los vac&iacute;os,  la cantidad de agua y la velocidad  de rotaci&oacute;n del filtro. Adem&aacute;s, se  mide el porcentaje de humedad, el  porcentaje de sacarosa en cachaza, la  temperatura del agua y el Ph del jugo  filtrado.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>4. Talofiltraci&oacute;n</b></p>      <p>Este es un proceso de clarificaci&oacute;n por  flotaci&oacute;n, en el que se le agrega al jugo  filtrado cal, floculante y aire, todo con  el fin de formar co&aacute;gulos y limpiar el  jugo. En esta parte del proceso no se mide con exactitud la cantidad de floculante  y de cal que se agrega al proceso.</p>      <p>Las variables que se miden en el proceso  y que dependen de la cantidad  de floculante y cal son el color, la turbiedad  y el Ph.</p>      <p>Posteriormente el jugo clarificado,  llamado talofiltrado, es mezclado con  el jugo limpio o clarificado para ir a  la evaporaci&oacute;n y disminuir una determinada  cantidad de agua.</p>      <p><b>5. Precalentamiento del jugo  clarificado</b></p>      <p>El jugo limpio resultante llega a unos  preevaporadores con una temperatura  menor a la del punto de ebullici&oacute;n,  pues en varios de los procesos anteriores  &eacute;sta ha disminuido. Antes de  entrar a la parte de evaporaci&oacute;n se  debe calentar, para que cuando llegue  a los evaporadores tenga una  temperatura ideal y empiece el proceso.  En este calentamiento se debe  medir la temperatura y mantenerla  controlada, y es realizado en el primero  de los evaporadores de m&uacute;ltiple  efecto.</p>      <p><b>6. Evaporaci&oacute;n</b></p>      <p>El sistema de evaporaci&oacute;n est&aacute; compuesto  por tres evaporadores. En el  primer evaporador por cada libra de  vapor que se inyecte se logra evaporar  una libra de agua del jugo y se  condensa una libra de agua, la cual  es reutilizada en procesos de la f&aacute;brica.  El vapor de escape que se inyecta  en el primer evaporador, es el excedente  del trabajo efectuado en las  turbinas de los molinos y turbogeneradores.  El vapor que resulta de esta  evaporaci&oacute;n es llevado al siguiente  evaporador para que repita el ciclo del  primer evaporador, pero como este  vapor ha perdido poder calor&iacute;fico se  necesita que haya menos presi&oacute;n.  Este proceso se repite en la misma  proporci&oacute;n hasta el &uacute;ltimo evaporador,  el cual, por tener tan poco poder  cal&oacute;rico, necesita de presiones muy  peque&ntilde;as para lograr el efecto, entonces  en este evaporador se trabaja al  vac&iacute;o.</p>      <p>En este proceso se miden tres variables  independientes que son: vac&iacute;o,  niveles y temperaturas. Los efectos  de las variaciones de estas variables  son aumento en el tiempo de evaporaci&oacute;n,  destrucci&oacute;n de az&uacute;cares reductores  y por lo tanto p&eacute;rdidas de  sacarosa.</p>      <p>De este proceso sale la meladura, que  es el mismo jugo clarificado pero con  75% menos de agua.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>7. Calentamiento</b></p>      <p>La meladura pasa por un calentamiento  que tiene como objetivo subir  la temperatura hasta el punto en que  no haya destrucci&oacute;n de az&uacute;cares reductores  y que adem&aacute;s, en el proceso  de cristalizaci&oacute;n, no se pierdan tiempo  ni energ&iacute;a calentando la meladura,  sino que se empiece a cristalizar  r&aacute;pidamente. En este punto la &uacute;nica  variable independiente es la temperatura  y los efectos de su variaci&oacute;n  pueden ser un aumento en el tiempo  de cristalizaci&oacute;n o reducci&oacute;n de az&uacute;cares  reductores.</p>      <p><b>8. Sulfitaci&oacute;n</b></p>      <p>La meladura caliente es llevada a un  proceso de sulfitaci&oacute;n igual que el de  la primera etapa, en el cual se miden  las mismas variables independientes  que son los sulfitos y las p&eacute;rdidas por  inversi&oacute;n, cuyas variaciones van a afectar directamente el Ph y el color  del jugo. Este proceso es realizado en  los tanques de meladura.</p>      <p><b>9. Talodura</b></p>      <p>La meladura despu&eacute;s de la sulfitaci&oacute;n  se clarifica mediante un proceso igual  al de talofiltrado. Este proceso pretende  eliminar por flotaci&oacute;n las &uacute;ltimas  impurezas generadoras de color  a la meladura. En este proceso se  adiciona &aacute;cido fosf&oacute;rico a la meladura  s&oacute;lo para la elaboraci&oacute;n de az&uacute;cares  blancos, sustancia que permite  blanquear el az&uacute;car. Pero tambi&eacute;n se  adiciona aire, cal y floculante para  todas las az&uacute;cares en general.</p>      <p>Al final de este proceso se busca obtener  meladura clarificada por un  lado e impurezas por el otro.</p>      <p>Las variables independientes que  aqu&iacute; se miden son: cantidad de cal,  cantidad de &aacute;cido fosf&oacute;rico y cantidad  de floculante. Los efectos de sus variaciones  pueden incidir en el color,  la turbiedad y el Ph. Todo este proceso  se realiza en los tanques de meladura.</p>      <p><b>10. Cristalizaci&oacute;n</b></p>      <p>La meladura clarificada va a los tachos,  los cuales son tanques donde se  lleva a cabo la cristalizaci&oacute;n. Esta se  dirige inicialmente al primer tacho  (Tacho A) en donde se deposita un  70% de meladura y un 30% de semilla  (la semilla es un cristal de az&uacute;car  muy fino que se alimenta de sacarosa  presente en la meladura, enriqueciendo  el tama&ntilde;o del grano). Del tacho  A sale una masa compuesta de  miel y cristales, la cual es llevada a  un proceso de centrifugaci&oacute;n, en donde  se le agrega agua para diluir la  miel impregnada en el grano, obteni&eacute;ndose  al final az&uacute;car cristalizada  y miel (miel A). Esta &uacute;ltima posee a&uacute;n  un alto contenido de sacarosa.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El az&uacute;car cristalizada despu&eacute;s de la  centrifugaci&oacute;n pasa por un proceso de  secado, en el que se elimina el agua y  se extrae el az&uacute;car con el tama&ntilde;o ideal,  separando el az&uacute;car de tama&ntilde;o muy  grande. El proceso de secado no se efect&uacute;a  para el az&uacute;car crudo a granel.</p>      <p>La miel A se pasa al tacho B en el  cual hay semilla B que es az&uacute;car refinada  triturada. Los cristales comienzan  a absorber la sacarosa presente  en la miel, hasta obtener un  az&uacute;car muy peque&ntilde;o, que se utiliza  como semilla en el tacho A. Del tacho  B se obtiene miel B, que se lleva al  tacho C, en donde se realiza el mismo  proceso que en otros tachos.</p>      <p>En este proceso, solamente para la  producci&oacute;n de az&uacute;cares blancas, se  adiciona hidrosulfito de sodio. </p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06f2.jpg" /></center></p>          <p><font size="3"><b>LA SITUACI&Oacute;N</b></font></p>      <p>Partiendo de que el precio de exportaci&oacute;n  no cubre los costos de producci&oacute;n  por quintal de az&uacute;car, es decir  que los vol&uacute;menes de exportaci&oacute;n son  p&eacute;rdida para la operaci&oacute;n, s&oacute;lo se  podr&iacute;a considerar que estas cantidades  contribuyen a una mejor utilizaci&oacute;n  de las econom&iacute;as de escala y por  tanto una mayor absorci&oacute;n de los costos  fijos.</p>      <p>En la actualidad, para el Ingenio Providencia  aparentemente se puede obtener  un mejor margen de contribuci&oacute;n  al exportar az&uacute;car blanca que  crudo a granel teniendo en cuenta  s&oacute;lo la variable precio de venta. Sin  embargo, es necesario evaluar otras  condiciones adicionales presentes en  el proceso productivo que pueden  afectar el margen de contribuci&oacute;n de  estos dos productos.</p>      <p>En el proceso de producci&oacute;n de los dos  tipos de az&uacute;car de exportaci&oacute;n se  identifican algunas diferencias, principalmente  en el proceso de secado y  empaque y en menor proporci&oacute;n en  la adici&oacute;n de algunos qu&iacute;micos que  afectan el color. Adem&aacute;s, existe una  mayor productividad de az&uacute;car crudo  en t&eacute;rminos de cantidad final por  tonelada de ca&ntilde;a molida. Esta mayor  productividad se debe a que hay una  menor separaci&oacute;n de mieles en la producci&oacute;n  de az&uacute;car crudo, lo que le permite  tener un mayor peso al gr&aacute;nulo.</p>      <p><font size="3"><b>SOLUCIONES PROPUESTAS</b></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Margen de contribuci&oacute;n</b></p>      <p>Con el fin de identificar hacia d&oacute;nde  dirigir los esfuerzos de exportaci&oacute;n y  obtener los mejores beneficios es necesario  calcular un margen de contribuci&oacute;n  unitario por tipo de producto.  Para esto se necesitan los precios de  venta y los costos variables unitarios.  Es imprescindible tener una visi&oacute;n  m&aacute;s detallada de las variables m&aacute;s  importantes que pueden impactar en  el c&aacute;lculo de los m&aacute;rgenes de contribuci&oacute;n  por tipos de az&uacute;car de exportaci&oacute;n;  por lo tanto, se debe conocer  el proceso de producci&oacute;n de tal manera  que se puedan diferenciar recursos  tanto fijos como variables en cada  proceso.</p>      <p>Un punto muy importante que se considera  en el desarrollo del planteamiento  del caso es que no existen diferencias  del proceso productivo para  la elaboraci&oacute;n de az&uacute;car blanco A, B o  C, y por tanto no existen diferencias  en su costo final. Igualmente se define  en el caso un &uacute;nico proceso para  az&uacute;cares blancos. Sin embargo, a lo  largo del proceso se identifican variables  que afectan el resultado de obtener  un tipo de az&uacute;car blanca, tales  como: la calidad de la ca&ntilde;a en cuanto  al contenido de fosfatos y al nivel de  suciedad. Por otro lado, a nivel de precios,  s&iacute; se presentan diferencias entre  las az&uacute;cares blancas A, B y C.</p>      <p>El sistema de costeo utilizado actualmente  en el Ingenio es el est&aacute;ndar o  absorbente. Para el objetivo planteado  de encontrar un margen de contribuci&oacute;n  unitario relevante es dif&iacute;cil  utilizar este tipo de costeo ya que no  se identifican f&aacute;cilmente elementos  variables del proceso productivo. Por  esta raz&oacute;n se utiliza el sistema de  costeo basado en actividades de una  forma simplificada que permita calcular  el costo variable por medio del  agrupamiento de actividades en los  procesos importantes sin la necesidad  de tener que distribuir los costos fijos  e incurrir en el uso de inductores  mucho m&aacute;s detallados para las actividades  complementarias a la operaci&oacute;n  productiva.</p>        <p>Con base en la clasificaci&oacute;n de las  actividades analizadas en el proceso  productivo detallado, es posible agrupar  las etapas m&aacute;s importantes y  definir un flujo que facilita la distribuci&oacute;n  de los recursos variables.</p>      <p>Las convenciones utilizadas para el  diagrama de flujo operativo son las  siguientes:</p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06f3.jpg" /></center></p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06f4.jpg" /></center></p>        ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El proceso productivo real es pr&aacute;cticamente  igual desde la actividad de  preparaci&oacute;n de ca&ntilde;a hasta la cristalizaci&oacute;n  y centrifugado, pero para lograr  cargar los costos variables de  cada producto final se separan los  procesos en que se identifican recursos  propios de los tipos de az&uacute;car  (blanco y crudo). Las actividades comunes  en las cuales no se identifican  recursos propios de un tipo de az&uacute;car  se presentan desde la recepci&oacute;n y preparaci&oacute;n  de ca&ntilde;a, hasta la evaporaci&oacute;n  y calentamiento de la meladura.  Esto hace que en el costeo se tengan  que separar los flujos necesariamente  a partir de este punto. Por otro  lado, para el az&uacute;car blanco se identifican  actividades que se pueden diferenciar,  como son: sulfitaci&oacute;n y talodura,  cristalizaci&oacute;n y centrifugaci&oacute;n,  secado y empaque.</p>      <p>En el diagrama se obvian los recursos  de mano de obra ya que se consideran  costos fijos que no afectan el  margen de contribuci&oacute;n, y adem&aacute;s  para el an&aacute;lisis no se requiere medir  su capacidad. Mientras que las m&aacute;quinas  a pesar de ser costos fijos, se  incluyen en el diagrama porque se  hace necesario medir su capacidad,  debido a que en &uacute;ltimas son las que  van a determinar los cuellos de botella  del proceso. Sin embargo, cabe  aclarar que no se incluyen los costos  fijos inherentes a la utilizaci&oacute;n de  m&aacute;quinas, como depreciaci&oacute;n, mantenimiento  y espacio f&iacute;sico.</p>      <p>Ya que se considera todo el modelo  de las actividades como el resultado  de todo el proceso productivo (de la  capacidad total de la planta), los costos  deben distribuirse en todos los  productos finales: az&uacute;car blanca y  crudo para mercado local y para mercado  de exportaci&oacute;n. Sin embargo, teniendo  en cuenta que el an&aacute;lisis del  margen que es el objetivo final se enfoca  &uacute;nicamente hacia los productos  de exportaci&oacute;n, s&oacute;lo se incluyen los  az&uacute;cares locales como un subproducto  de las actividades de centrifugaci&oacute;n  y cristalizaci&oacute;n. Cabe anotar que  el resultado del costo variable para  estos productos (mercado local) es un  costo intermedio.</p>      <p>Para aplicar los costos calculados de  una actividad en las subsiguientes se  establecen los factores de equivalencia  de cada subproducto desde su  unidad inicial (en la actividad en que  lo genera) hasta la unidad del producto  final.</p>      <p>A continuaci&oacute;n se muestran los  diagramas de flujo de los subproductos  y sus respectivos factores de equivalencia.</p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06f5.jpg" /></center></p>        <p>Se determinan los consumos de cada  recurso variable en la actividad correspondiente.  Inicialmente estos  consumos se plantean en t&eacute;rminos de  quintal de az&uacute;car blanca y crudo, pero  se transforman en t&eacute;rminos de las  unidades del subproducto que se genera  en cada actividad.</p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06t1.jpg" /></center></p>          ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Se utilizan los costos promedio de  compra para los materiales incluyendo  la ca&ntilde;a de az&uacute;car:</p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06t2.jpg" /></center></p>        <p>El costo por libra de vapor consumido  se determina con base en el hist&oacute;rico  calculado para el consumo de la  f&aacute;brica, el cual es de $1,2197 / lb.</p>      <p>El costo del kilovatio&#45;hora se considera  como el precio del mercado de  energ&iacute;a, debido a que la empresa genera  energ&iacute;a para su aprovechamiento  y adem&aacute;s vende los excedentes al  mercado por lo que se considera como  un costo de oportunidad. Este precio  es de $180 / kW&#45;h.</p>      <p>Los consumos de vapor y energ&iacute;a se  estiman con base en la distribuci&oacute;n  hist&oacute;rica que se conoce de estos recursos  en la planta.</p>      <p>Se distribuyen los costos de los recursos  consumidos seg&uacute;n como est&eacute;n asociados  a cada proceso, y de acuerdo  con los subproductos de cada nivel en  donde se consumen, yendo de un nivel  al siguiente hasta llegar al az&uacute;car  final.</p>      <p>Desarrollado el costeo de los recursos  variables por actividades, se obtienen  los siguientes costos unitarios  variables por tonelada de az&uacute;car:</p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06t3.jpg" /></center></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06t4.jpg" /></center></p>          <p>Seg&uacute;n esto existe una diferencia en  el costo variable de producci&oacute;n, de  $76.380 por tonelada de az&uacute;car, o  $3.819 por quintal.</p>      <p>Para determinar el precio de venta  de exportaci&oacute;n se tomaron los precios  diarios de cotizaci&oacute;n de las bolsas de  Nueva York y de Londres desde el 1o.  de enero de 2004 hasta el 4 de junio  de 2004, y se calcul&oacute; el promedio aritm&eacute;tico.  Dichos precios se presentan  en toneladas m&eacute;tricas y se llevan a  tonelada. La TRM promedio para el  mismo per&iacute;odo es de $2.701,07. Los  resultados se describen a continuaci&oacute;n:</p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06t5.jpg" /></center></p>        <p>El resultado final del margen de contribuci&oacute;n es el siguiente:</p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06t6.jpg" /></center></p>        <p>De acuerdo con los resultados obtenidos  se observa claramente que el  mayor margen de contribuci&oacute;n lo tiene  el az&uacute;car blanco de exportaci&oacute;n,  por lo cual el Ingenio debe dirigir sus  esfuerzos de ventas hacia este producto.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Programaci&oacute;n Lineal</b></p>      <p>Se plantean varias restricciones que  juegan un papel importante en la obtenci&oacute;n  del resultado final que es la  mezcla &oacute;ptima de producci&oacute;n para  cada tipo de az&uacute;car de exportaci&oacute;n y  que facilita la toma de decisiones ante  el uso de diferentes recursos limitados  en la operaci&oacute;n del Ingenio. Se  considera apropiado el uso de la Programaci&oacute;n  Lineal como una herramienta  conocida por los directivos del  Ingenio, que permite dise&ntilde;ar una t&eacute;cnica  matem&aacute;tica para soluciones &oacute;ptimas  en decisiones administrativas.</p>      <p>A lo largo de todo el flujo de producci&oacute;n  de ca&ntilde;a, el producto en proceso  pasa por etapas continuas, que no se  van a medir en su totalidad sino &uacute;nicamente  aquellas que se consideran  cr&iacute;ticas y que pueden llegar a ser un  cuello de botella. Para el planteamiento  de esta soluci&oacute;n se definen los  l&iacute;mites del flujo en t&eacute;rminos de horas  m&aacute;quina, en cambio no se consideran  las horas hombre como una  restricci&oacute;n del sistema dadas las condiciones  de automatizaci&oacute;n de la  planta.</p>      <p>En cada etapa se determina la capacidad  m&aacute;xima de los equipos en unidad  de masa por unidad de tiempo  (ton/h). Sin embargo, las restricciones de capacidad est&aacute;n dadas en t&eacute;rminos  de horas m&aacute;quina por tonelada  producida (Anexo 5).</p>      <p>La disponibilidad de los equipos esta  en funci&oacute;n de los d&iacute;as trabajados al  a&ntilde;o y es igual a:</p>      <p>317 d&iacute;as/A&ntilde;o * 24 hrs = 7,608 hrs/a&ntilde;o</p>      <p>7,608 hrs/a&ntilde;o = 634 hrs/mes</p>      <p>En el total del tiempo disponible ya  se han descontado los tiempos referentes  a mantenimiento preventivo,  paros programados, y otros tiempos  muertos.</p>      <p>Las restricciones de mercado se expresan  en t&eacute;rminos de utilizaci&oacute;n de  la capacidad de cada m&aacute;quina como  un valor fijo de acuerdo con las horas  m&aacute;quina requeridas para cumplir la  cuota del mercado local. Para esto se  tuvo en cuenta la cuota de venta en  quintales que debe cubrir el Ingenio  en el mercado local de 216,245 QQ  az&uacute;car/mes, distribuida porcentualmente  seg&uacute;n el hist&oacute;rico entre az&uacute;cares  blancas y morenas de 80% y  20% respectivamente.</p>      <p>Se plantean dos escenarios:</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Escenario 1</b></p>      <p>Se incluyen &uacute;nicamente restricciones  de capacidad de la planta por  proceso.</p>      <p>La funci&oacute;n objetivo consiste en maximizar  el margen de contribuci&oacute;n para  las ventas de exportaci&oacute;n:</p>      <p>Z = 163,176X + 68,353Y</p>      <p>Las restricciones se plantean a continuaci&oacute;n:</p>      <p>Sean :</p>    <p> X toneladas de az&uacute;car blanca  de exportaci&oacute;n</p>      <p>Y toneladas de az&uacute;car crudo a  granel de exportaci&oacute;n</p>      <p>Molienda: 0.018182X + 0.015385Y +  190.53 &le; 634</p>      <p>Calentadores : 0.021357X +  0.018071Y + 223.8 &le; 634</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Clarificadores : 0.016727X +  0.014154Y + 175.29 &le; 634</p>      <p>Calentadores : 0.021357X +  0.018071Y + 223.8 &le; 634</p>      <p>Evaporaci&oacute;n y calentamiento de meladura:  0.018558X + 0.015703Y  + 194.47 &le; 634</p>      <p>Cristalizaci&oacute;n y centrifugado:  0.01726519X + 0.01726519Y + 186.67  &le; 634</p>      <p>Secado az&uacute;car blanco exportaci&oacute;n:  0.0181818X + 0Y + 127.27 &le; 634</p>      <p>Empacadora az&uacute;car blanco exportaci&oacute;n:  0.0111111X + 0Y + 96.11 &le; 634</p>      <p>Cargue az&uacute;car crudo exportaci&oacute;n: 0X  + 0.01Y &le; 634</p>      <p>Este modelo se trabaj&oacute; con la funci&oacute;n  &quot;Solver&quot; de Excel como se muestra a  continuaci&oacute;n:</p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06t7.jpg" /></center></p>        ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Seg&uacute;n el resultado, la mezcla &oacute;ptima  que maximiza el margen de contribuci&oacute;n  para exportaciones significa  producir 19,207 toneladas de az&uacute;car  blanca y no producir az&uacute;car crudo.  Teniendo en cuenta que las restricciones  que son &uacute;nicas para la producci&oacute;n  de az&uacute;car blanca todav&iacute;a tienen  capacidad sobrante, despu&eacute;s de llegar  a 19,207 toneladas, la funci&oacute;n  siempre buscar&aacute; producir unidades  de blanco. Seg&uacute;n los estados finales  de cada proceso, las capacidades que  llegaron a su l&iacute;mite son las de calentamiento,  que son procesos compartidos  con el az&uacute;car crudo. Si existiera  m&aacute;s capacidad en los procesos compartidos  con az&uacute;car crudo, la funci&oacute;n  buscar&iacute;a producir toda la cantidad  posible hasta llegar al l&iacute;mite de los  procesos &uacute;nicos de blanca, y a partir  de ese punto empezar&iacute;a a producir  az&uacute;car crudo.</p>      <p><b>Escenario 2</b></p>      <p>Se incluyen nuevamente las restricciones  de capacidad planteadas en el  escenario 1 y adicionalmente se plantea  una restricci&oacute;n de rendimiento comercial  m&iacute;nimo total requerido. Este  rendimiento es un indicador que emplean  los Ingenios para compararse  entre s&iacute; y significa el porcentaje de  az&uacute;car final como proporci&oacute;n de la  cantidad de ca&ntilde;a molida. Para el Ingenio  se considera un rendimiento  ideal para az&uacute;car blanca del 11% y  para az&uacute;car crudo m&aacute;ximo del 12.5%.  Se plantea un rendimiento total m&iacute;nimo  requerido del 12% (entre az&uacute;car blanca y crudo local y de exportaci&oacute;n).</p>      <p>La restricci&oacute;n de rendimiento ser&aacute;: </p>      <p><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06e1.jpg" /></p>        <p>Nuevamente la funci&oacute;n objetivo consiste  en maximizar el margen de contribuci&oacute;n  para las ventas de exportaci&oacute;n:</p>      <p>Z = 163,176X + 68,353Y</p>      <p>Con la funci&oacute;n &quot;Solver&quot; de Excel, el  resultado es el siguiente:</p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06t8.jpg" /></center></p>        ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La mezcla &oacute;ptima que maximiza el  margen de contribuci&oacute;n de las exportaciones  es de 2.376 toneladas de az&uacute;car  blanca y 19.891 toneladas de crudo,  teniendo en cuenta un rendimiento  m&iacute;nimo requerido del 12% para  toda la producci&oacute;n.</p>      <p>Este mismo escenario se calcul&oacute; para  otros dos niveles m&iacute;nimos de rendimiento  comercial: 11.5% y 11.75%. El  resumen de todas las combinaciones  evaluadas es el siguiente:</p>      <p>    <center><img src="/img/revistas/eg/v20n92/n92a06t9.jpg" /></center></p>        <p>Se observa que cuanto m&aacute;s alto es el  nivel m&iacute;nimo de rendimiento requerido  se debe producir mayor cantidad  de az&uacute;car crudo de exportaci&oacute;n y el  margen de contribuci&oacute;n de las exportaciones  va a disminuir.</p>      <p><font size="3"><b>RECOMENDACIONES FINALES</b></font></p>      <p>El Ingenio en su actividad exportadora  debe centrar todos sus esfuerzos  en la producci&oacute;n de az&uacute;car blanco  por ser el producto de mayor margen  de contribuci&oacute;n debido a la prima  de su precio internacional con respecto  al crudo a granel. Se debe tener  en cuenta que esta decisi&oacute;n se  debe mantener mientras la prima se  encuentre en los niveles actuales.</p>      <p>Se recomienda desarrollar un sistema  de costeo mucho m&aacute;s detallado,  en lo posible basado en actividades  que reflejen un costo preciso en cada  etapa del proceso y una distribuci&oacute;n  correcta de los costos indirectos. Un  sistema de costeo muy r&iacute;gido no permite  una apropiada gesti&oacute;n sobre los  m&aacute;rgenes de los productos que maneja.</p>      <p>Es m&aacute;s importante para los resultados  del negocio trabajar en funci&oacute;n  del mejoramiento de los m&aacute;rgenes de  contribuci&oacute;n y no en centrar solamente  esfuerzos en maximizar los rendimientos  de la planta. Se debe buscar  un balance entre estas dos variables  para optimizar los resultados del negocio.</p>        <p><b>NOTAS AL PIE DE P&Aacute;GINA</b></p>        ]]></body>
<body><![CDATA[<p><a name="nota2">2. </a>1 tonelada m&eacute;trica equivale a 1.10231 ton.</p>        <hr />     <p><font size="3"><b>BIBLIOGRAF&Iacute;A</b></font></p>      <!-- ref --><p>F.J. Gould. (1987). Investigaci&oacute;n de Operaciones  en la Ciencia Administrativa.  3ª Edici&oacute;n. S.L.: Prentice  Hall Hispanoam&eacute;rica S.A.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000175&pid=S0123-5923200400030000600001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Horngren, C. Contabilidad de Costos  &quot;Un enfoque Gerencial&quot;. 10ª  Edici&oacute;n. Prentice Hall, M&eacute;xico.  2002.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000176&pid=S0123-5923200400030000600002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>McMullen, T. Introduction to the Theory  of Constraints (TOC), Management  System. St. Lucie  Press APICS Series. USA 1998.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000177&pid=S0123-5923200400030000600003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p><font size="3"><b>COMENTARIOS AL CASO  &quot;MEZCLA &Oacute;PTIMA DE  AZ&Uacute;CARES&quot;</b></font></p>      <p>No s&oacute;lo la gran importancia que la  empresa en la cual se realiza el estudio  representa para la regi&oacute;n y el pa&iacute;s,  sino el peso y la presencia que encarna  el sector azucarero dentro de la econom&iacute;a  nacional, realzan el tratamiento  entregado en este caso de estudio.</p>      <p>Desde el punto de vista acad&eacute;mico se  abordan dos teor&iacute;as muy &uacute;tiles en la  generaci&oacute;n de informaci&oacute;n y toma de  decisiones, como son el Costeo por Actividades  y la Programaci&oacute;n Lineal  como instrumento de aplicaci&oacute;n en el  problema de las mezclas de productos.</p>      <p>Pero el aporte creativo del caso lo  constituye la integraci&oacute;n de las dos  t&eacute;cnicas para abordar una situaci&oacute;n  de mercado y producci&oacute;n y conseguir  una s&oacute;lida decisi&oacute;n. La metodolog&iacute;a  empleada integra los campos de la  Producci&oacute;n, el Mercado y los Costos,  en la b&uacute;squeda de soluciones &oacute;ptimas,  constituy&eacute;ndose en un magn&iacute;fico  ejemplo de abordaje para situaciones  espec&iacute;ficas de este tipo que abundan  en las empresas.</p>      <p>Con el &aacute;nimo de hacer viable la lectura,  el trabajo original, que est&aacute; dise&ntilde;ado  como un caso propuesto para  su estudio acad&eacute;mico, se transform&oacute;  en la escritura de un caso resuelto,  en el que se han sustra&iacute;do los tratamientos  de detalle, pero conservando  un hilo conductor del proceso de  soluci&oacute;n de la situaci&oacute;n.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Guillermo Buenaventura Vera</b></p>      <p>Profesor TC Universidad Icesi</p>          </font>       ]]></body><back>
<ref-list>
<ref id="B1">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Gould]]></surname>
<given-names><![CDATA[F.J.]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa]]></source>
<year>1987</year>
<edition>3ª</edition>
<publisher-name><![CDATA[Prentice Hall Hispanoamérica S.A.]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Horngren]]></surname>
<given-names><![CDATA[C.]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Contabilidad de Costos: Un enfoque Gerencial]]></source>
<year>2002</year>
<edition>10</edition>
<publisher-name><![CDATA[Prentice Hall]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[McMullen]]></surname>
<given-names><![CDATA[T.]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Introduction to the Theory of Constraints (TOC), Management System]]></source>
<year>1998</year>
<publisher-name><![CDATA[St. Lucie Press]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>
