La guía definitiva para el estudio de los tiempos de fabricación en la fábrica conectada

Todas las fábricas dependen de la precisión de los tiempos de las tareas. Dan forma a las normas laborales, al equilibrio de la línea y a las prioridades de mejora. Pero en muchas plantas, los estudios de tiempos siguen basándose en métodos construidos para un ritmo de trabajo más lento.

A medida que las operaciones están más conectadas, esas viejas herramientas se quedan cortas. Los equipos modernos están cambiando a enfoques digitales, basados en datos, que captan cómo se desarrolla realmente el trabajo: más rápido, con mayor precisión y con muchas menos interrupciones en la planta.

Un estudio de tiempos de fabricación es un proceso estructurado de observación directa y medición del trabajo humano mediante un dispositivo de cronometraje para establecer el tiempo necesario para la realización del trabajo por parte de un trabajador cualificado cuando trabaja a un nivel de rendimiento definido.

Los estudios de tiempos son más apropiados para los procesos que implican secuencias de acciones repetitivas que se repiten en un ciclo. Cuando un proceso puede dividirse en múltiples tareas discretas, los estudios de tiempos son una forma útil de medir cuánto tiempo dedican los empleados a cada parte de un proceso.

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Durante más de un siglo, los estudios de tiempos han sido un método fundamental para recopilar datos sobre los procesos de fabricación. Desde que Frederic Winslow Taylor introdujo los estudios de tiempos a principios del siglo XX como parte de su sistema de gestión científica, los fabricantes han utilizado los estudios de tiempos para optimizar sus operaciones.

Los estudios de tiempo son también una de las formas de medición más fáciles de realizar incorrectamente. A pesar de su simplicidad, existen varias formas en las que un investigador puede introducir sesgos e incoherencias en sus datos. Aunque pueda parecer insignificante, el coste de los datos erróneos es elevado. Según una investigación de Experian PLC, los datos erróneos pueden costar a una organización entre el 15 y el 25% de sus ingresos. Esto suma. IBM calcula que los datos erróneos cuestan a la economía estadounidense más de 3 billones de dólares al año.

La buena noticia es que hay algunas cosas sencillas que puede hacer para sacar el máximo partido a sus estudios de tiempos. Para los interesados en una transformación digital de la Industria 4.0, hay formas de aprovechar las nuevas tecnologías para producir estudios de tiempos más precisos y perspicaces.

Para los ingenieros del Instituto de Estudios del Tiempo Industrial, los estudios del tiempo tienen cinco objetivos principales.

1. La mejora de los procesos y procedimientos
2. La mejora de la distribución de planos, oficinas o áreas de servicio
3. Economía en el esfuerzo humano y reducción de la fatiga innecesaria
4. Mejora en el uso de materiales, máquinas y mano de obra
5. Desarrollo de un mejor entorno físico de trabajo

Cuando se hacen correctamente, los estudios de tiempos proporcionan una visión granular y normalizada de un proceso de varios pasos. Pueden utilizarse para impulsar la eficiencia en los procesos, mejorar el diseño de la fábrica y del proceso, y mejorar el rendimiento y la experiencia de los trabajadores.

• Algunos usos comunes de los estudios de tiempo incluyen:
• Establecer y normalizar los tiempos de paso
• Establecimiento de KPI para los procesos de un fabricante
• Localizar y eliminar ineficiencias en los procesos
• Recopilación de datos para ayudar a predecir la producción y los ingresos anuales
• Ajuste de la planificación anual de recursos e inventarios
• Identificar las carencias de competencias y crear iniciativas de formación específicas.

Los estudios temporales pueden dividirse en tres fases: análisis, medición y síntesis.

Análisis: Decida qué le gustaría medir y determine un objetivo concreto para el estudio (acelerar los tiempos del proceso, establecer tiempos estándar, identificar los pasos que podrían requerir una formación específica, etc.). Cuando sepa qué proceso le interesa estudiar (y por qué), divídalo en sus partes constituyentes. Asegúrese de que cada tarea está bien definida, con un principio y un final claramente establecidos. Pregunte a varios expertos en la materia cuánto tiempo tardan en completar el proceso y pídales que calculen el tiempo que dedican a cada tarea constituyente. Esta información le ayudará a calibrar los tiempos estándar.

Medición: Utilizando un cronómetro, o algún otro dispositivo de cronometraje, mida cuánto tiempo emplean los trabajadores en completar cada paso. En esta fase, también querrá tener en cuenta los complementos que puedan impedir la capacidad de un trabajador para completar una tarea.

Síntesis: Utilizando una plantilla o una hoja de cálculo, introduzca sus datos. Una vez que haya terminado de recopilar los datos, realice los análisis necesarios. Éstos cambiarán en función de los objetivos y diseños de su estudio temporal.

Un estudio del tiempo consiste simplemente en observar el trabajo y cronometrarlo. Se trata de comprender cuánto tardan realmente las cosas, no cuánto creemos que deberían tardar.

Paso 1 - Elija el trabajo
Elija la tarea que desea medir. Anote cuándo empieza y cuándo termina. Anote quién la realiza y cuántos ciclos va a observar.
Si las herramientas, los materiales o las condiciones de preparación pueden modificar el tiempo, anótelo también.

Paso 2 - Observe el trabajo
Coja un cronómetro, una tableta o lo que utilice. Registre cada ciclo completo.
Si algo le interrumpe, como una parada de la máquina, un atasco de piezas, una pausa, anótelo.
Cinco ciclos es lo mínimo; diez es mejor si el trabajo varía.

Paso 3 - Ajuste los tiempos
Los tiempos brutos no son suficientes. Tendrá que ajustarlos para tener en cuenta el ritmo y los márgenes normales.

Fórmula:
Tiempo estándar = Tiempo observado × Calificación × (1 + Franquicia)

Haga la media. Esa es su línea de base.

Paso 4 - Repase lo que ha visto
Busque los pasos que consumen tiempo o provocan ralentizaciones.
Pregúntese si las herramientas están lo suficientemente cerca. ¿Están los operarios esperando las piezas? ¿Está la disposición trabajando en su contra?
Haga pequeños cambios, pruebe de nuevo y vea si ayuda.

Hágalo sencillo. Un estudio de tiempos no es un informe, es una herramienta para aprender cómo funciona el trabajo.

Estudios de tiempo manuales vs digitales

La forma de recopilar los datos del tiempo cambia lo que puede aprender de ellos. Un cronómetro y un portapapeles siguen funcionando, pero sólo le llevan hasta cierto punto. Las herramientas digitales captan más detalles y eliminan muchas de las conjeturas.

Comparación de métodos comunes

Los estudios manuales están bien cuando el objetivo es una visión rápida o cuando las herramientas son limitadas. Pero una vez que el trabajo se vuelve más complejo o los volúmenes crecen, los tiempos manuales no pueden seguir el ritmo. Las herramientas digitales manejan mejor la variación y ofrecen datos más limpios y repetibles.

Del suelo al salpicadero

En una planta conectada, un estudio de tiempos no es algo que se haga una vez al trimestre. Se ejecuta en segundo plano, alimentando los datos directamente a su sistema de calidad o producción.

El flujo tiene el siguiente aspecto:
Operador → Sensor o App → Cuadro de mandos → Revisión y acción.

La información se mueve automáticamente. Usted ve cuánto tardan los trabajos, detecta los pasos lentos y hace cambios con hechos en lugar de estimaciones.
Sin retrasos, sin papeleos, sólo datos en directo sobre los que puede actuar.

Uno de los rasgos definitorios de la fábrica de la Industria 4.0 es el aumento de la conectividad.

Las plataformas digitales como Tulip le permiten registrar automáticamente estudios de tiempo granulares. Aquí puede ver el tiempo de cada operario paso a paso en comparación con el objetivo.

IoT Las conexiones y la computación en nube han permitido la creación y el almacenamiento de datos a una escala sin precedentes. Los sensores vestibles, la visión por ordenador y las aplicaciones sin código son capaces de recopilar datos en tiempo real de los trabajadores. Dado que la recopilación de datos está automatizada, elimina el sesgo humano de la muestra. Y la IA puede encontrar patrones en los datos que los humanos por sí solos no pueden: al mejorar con el tiempo, el mantenimiento predictivo es un objetivo alcanzable.

Esta conectividad permite a los ingenieros (o algoritmos) realizar estudios continuos y en tiempo real de los procesos. Un flujo constante de datos proporciona una visibilidad total de la fábrica. Y un mayor tamaño de la muestra hace que el análisis de las causas raíz sea más fácil y preciso que las mediciones dispersas.

Cuando estas tecnologías trabajan juntas como parte de una fábrica totalmente conectada, el potencial de mejora continua focalizada es inmenso.

Sin embargo, aún no son muchas las fábricas que han iniciado una transformación digital. Para muchas, un cronómetro y un portapapeles siguen siendo las mejores herramientas.

Ejemplo: Utilizar una aplicación digital

Una sencilla configuración digital puede poner en marcha y detener los temporizadores como parte del trabajo normal.
Cuando un operario escanea un código de barras, el temporizador se pone en marcha.
Cuando envían una lista de comprobación digital, se detiene.
El sistema registra el intervalo entre ambos.

Esos datos aparecen inmediatamente en los cuadros de mando.
Sin papeleo adicional, sin doble entrada, sin esperar a los resultados.

Lo que gana

• Datos todo el tiempo, no sólo muestras

• Acceso remoto para ver los resultados desde cualquier línea o turno

• Mayor precisión ya que nadie redondea ni adivina

• Retroalimentación más rápida para que los problemas se solucionen antes

Cosas que resolver primero

• Privacidad: Haga saber a la gente qué se está rastreando y por qué.

• Gestión del cambio: Pasar de los portapapeles a los sensores puede inquietar a la gente, háblelo.

• Integración: Los datos sólo son útiles si se conectan con los cuadros de mando y el trabajo de mejora.

Bien gestionados, los estudios de tiempos conectados dejan de ser un proyecto secundario. Se convierten en parte de la forma en que la fábrica aprende y mejora cada día.

Los estudios de tiempos fracasan por razones sencillas. Las herramientas no son el problema, sino cómo se observa, mide o registra el trabajo.

Efecto Hawthorne
Las personas actúan de forma diferente cuando saben que se les está cronometrando. El trabajo se ejecuta más rápido de lo normal y los datos se ven mejor de lo que deberían.

Cómo evitarlo:

• No llame cuando esté haciendo el estudio

• Vigile varios turnos, no sólo uno

• Deje que los sensores o el seguimiento automático recojan lo que puedan
  
  

Sesgo del observador
Dos personas pueden hacer el mismo trabajo y acabar con cifras diferentes. Una redondea hacia arriba y otra hacia abajo.

Cómo evitarlo:

• Utilice siempre el mismo método de cronometraje

• Formar a los observadores antes de iniciar el estudio

• Deje que el software o las aplicaciones se encarguen de las marcas de tiempo cuando sea posible

Error de muestreo
Si sólo cronometra unos pocos ciclos, o sólo los buenos, la media no significa nada.

Cómo evitarlo:

• Registre al menos entre cinco y diez carreras completas

• Incluir diferentes operadores y turnos

• Capture el rendimiento diario, no la carrera perfecta

Malos datos
Los números se copian mal, se omiten pasos o los formatos no coinciden. El análisis se viene abajo después.

Cómo evitarlo:

• Limítese a un formato o a un simple formulario digital

• Compruebe las herramientas y los temporizadores antes de empezar

• Revise los datos antes de utilizarlos

Utilice el mayor tamaño de muestra posible. Aunque muchas pequeñas empresas manufactureras no dispondrán de cientos o miles de empleados para estudiar, deben esforzarse por conseguir el mayor conjunto de datos posible. Un mayor número de puntos de datos ofrecerá una descripción más matizada del proceso y ayudará a identificar los valores atípicos.

Tenga en cuenta la habilidad de los trabajadores. No todos los empleados realizan todas las tareas con la misma destreza. Muchas plantillas de estudios de tiempos darán al investigador la oportunidad de "calificar" la habilidad del trabajador observado. El propósito de esta calificación es tener en cuenta las disparidades en la habilidad de los empleados. Si sólo se estudia a los empleados veteranos se obtendrán tiempos estándar poco realistas. Sobremuestrear a los recién contratados hará que subestime los volúmenes de producción. Ninguno de los dos dará una imagen precisa del rendimiento agregado.

Procure no grabar mientras observa. Grabar durante la observación puede dar lugar a observaciones inexactas. Si es posible, utilice la función de vuelta de un cronómetro para almacenar los tiempos de paso. Esto le evitará tomar datos inexactos. Si no dispone de un cronómetro de este tipo, considere la posibilidad de observar en equipos, en los que una persona grabe mientras la otra observa.

Cuidado con el efecto Hawthorne.El efecto Hawthorne describe los cambios en el comportamiento de un trabajador cuando sabe que está siendo observado. Parte de un conjunto más amplio de "efectos del observador", el descubrimiento de que la observación no es una actividad neutra ha dado lugar a avances que han cambiado el campo de disciplinas tan diferentes como la física y la antropología cultural.

Los investigadores deben ser conscientes de que el simple acto de observación puede cambiar el fenómeno estudiado. Aunque algunos investigadores evitan el Efecto Hawthorne tomando datos en secreto, la mejor estrategia es ser sincero con sus trabajadores sobre el propósito y los objetivos del estudio.

Llegados a este punto, debería estar preparado para empezar a tomar datos en el taller. Aquí tiene algunas cosas más a tener en cuenta.

No pierda de vista el objetivo. Los datos son estupendos, pero los estudios de tiempo por sí mismos pueden ser un desperdicio de recursos valiosos. Asegúrese de saber exactamente por qué está realizando el estudio, y no pierda de vista en ningún momento la necesidad empresarial que hay detrás de las mediciones.

Su personal es su mejor activo. Los trabajadores suelen mostrarse escépticos ante los estudios de tiempos, y con razón. Los estudios de tiempos forman parte de una larga historia de gestión científica que rara vez ha tenido en cuenta los intereses del trabajador. Pero su gente es la clave para establecer tiempos estándar realistas, proporcionarle datos precisos y, en última instancia, crear valor en la línea. Cuanto más se sientan implicados en el proceso e incluidos en el resultado, mejor será el estudio para todos los implicados.

Los estudios temporales se realizan mejor varias veces. Las muestras múltiples proporcionan un conjunto de datos más amplio y completo.

Utilizar la tecnología de la que dispone para ayudarle-Unaforma de validar los tiempos de los procesos y pasos es cotejar las observaciones con las marcas de tiempo de un ERP o MES. Otra forma es considerar la posibilidad de invertir en tecnología de bajo coste IoT que recopilará datos de procesos y pasos en tiempo real.