Optimizaciones de la fabricación: Las mejores prácticas para mejorar sus procesos de producción

La industria manufacturera se ha vuelto cada vez más competitiva en los últimos años, y muchas empresas aún tienen que hacer frente a la escasez de materiales derivada de la interrupción de las cadenas de suministro por la pandemia del COVID-19.

Sin embargo, según Mckinsey, la demanda de los consumidores se ha mantenido robusta durante gran parte de 2022, y los clientes siguen esperando plazos de entrega relativamente rápidos para los productos a los que se acostumbraron antes de la pandemia. Esto ha empujado a las empresas manufactureras a encontrar formas más eficaces y eficientes de producir y entregar mercancías a tiempo.

Como resultado, muchas empresas han instituido diversas prácticas para mejorar la productividad y la eficiencia en todas sus operaciones. Dichas técnicas de optimización permiten a las empresas ajustar sus operaciones, realizando mejoras incrementales en cada paso de la producción, desde el diseño del producto hasta su cumplimiento.

En este post, revisaremos cómo los fabricantes enfocan sus esfuerzos de mejora continua y priorizan la optimización de los procesos de producción para mejorar sus operaciones.

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La optimización de la fabricación consiste en ajustar la forma en que se realiza el trabajo en la planta. Se observa qué ralentiza la producción, qué desperdicia material o tiempo y qué perjudica la coherencia, y luego se arregla. Poco a poco, el proceso funciona de forma más limpia y estable.

No se trata de un proyecto único o de un programa que se pone en marcha una vez. Es un trabajo continuo. Cada turno, cada semana, la gente ajusta, mide e intenta que la siguiente ejecución sea un poco mejor. Los datos ayudan, pero también lo hace la experiencia, los operarios suelen detectar primero los problemas.

Hoy en día, la mayoría de las plantas utilizan datos de producción en directo para orientar esos cambios. Las máquinas, los sensores y el software vigilan los tiempos de ciclo, las paradas y los desechos. Cuando algo se sale de lo previsto, el equipo puede reaccionar antes de que se convierta en una parada real.

Glosario rápido

MES (Sistema de Ejecución de la Fabricación): Programa informático que vincula las máquinas y las personas para que los datos de producción puedan seguirse a medida que se producen.

OEE (Overall Equipment Effectiveness): Un único número construido a partir de la disponibilidad, el rendimiento y la calidad. Muestra dónde se está perdiendo capacidad.

IoT (Internet de las cosas): Pequeños dispositivos y sensores conectados que recopilan datos del taller y los transmiten a los equipos de producción y mantenimiento.

La optimización ayuda a una planta a alejarse de la lucha constante contra incendios. En lugar de pelearse cuando algo se rompe, se empiezan a construir sistemas que previenen los problemas y siguen mejorando con cada funcionamiento.

Las optimizaciones de la fabricación abarcan la totalidad de la operación, implicando entradas y ajustes de las diversas etapas de la producción. El objetivo es conseguir que el proceso de producción sea lo más rápido y eficaz posible y, simultáneamente, eliminar el exceso de residuos.

Algunas de las principales ventajas de optimizar sus procesos de producción son:

Reducción de los retrasos en la producción: La optimización de los procesos de producción permite a las empresas reducir los tiempos de inactividad durante los programas de producción viables.

Esto es especialmente evidente cuando la organización lleva a cabo un mantenimiento regular y continuo de los equipos. Tales acciones mejoran la eficacia y el tiempo de funcionamiento de las máquinas, garantizando que las empresas de fabricación cumplan los plazos de producción designados.

Mejora de la calidad del producto: Por muchas razones, el coste de la mala calidad puede ser una de las mayores fuentes de ineficacia dentro de un entorno de producción y, como tal, identificar y eliminar las fuentes de defectos de calidad puede ser uno de los focos más impactantes de sus esfuerzos de optimización de procesos.

Al centrarse en la mejora de la calidad de los productos, las empresas pueden reducir la cantidad de tiempo y recursos dedicados a la reelaboración, minimizar los residuos y garantizar que el consumidor final reciba productos que se ajusten a sus expectativas.

Mejor visibilidad de sus operaciones: Cuando se trata de optimizar los procesos de fabricación, la recopilación de datos en tiempo real es clave. Las empresas que operan en el entorno actual están invirtiendo fuertemente en tecnologías de la Industria 4.0, incluyendo la industrial IoT, los sistemas de visión por ordenador y la computación de borde.

Al aprovechar estas herramientas de recopilación de datos e implementar una plataforma para conectarlas con las personas, los equipos y los sistemas que impulsan sus operaciones, podrá captar información en tiempo real de todos sus procesos de fabricación e identificar áreas de oportunidad para mejorar continuamente la producción.

Asignación óptima de recursos: Una vez que sea capaz de identificar las ineficiencias en sus procesos actuales, es el momento de asegurarse de que sus recursos se asignan de forma eficaz y productiva.

Por ejemplo, si los trabajadores dedican una cantidad significativa de tiempo a la introducción de datos y al mantenimiento manual de registros, la implantación de una solución que pueda digitalizar y agilizar esos esfuerzos puede reportar dividendos a la hora de ahorrar tiempo. Como resultado, podrá concentrar esos recursos laborales en actividades más productivas.

En la mayoría de las plantas, el problema no es el número de herramientas. Es lo dispersas que están. Los datos acaban en demasiados sitios. Algunos están en un MES, otros en hojas de cálculo y otros aún en papel. Ninguno de ellos se alinea limpiamente, por lo que la gente pasa la mitad de su tiempo parcheando las cosas sólo para mantener la producción en movimiento.

Siguen apareciendo algunos puntos problemáticos comunes:

Sistemas desconectados
Cuando su MES no puede hablar con los registros de mantenimiento o los registros de calidad, nunca obtiene la imagen completa. Para cuando alguien se da cuenta de lo que está pasando realmente, el turno ya ha pasado.

Rutinas ineficaces
Las soluciones provisionales se convierten en hábitos. Notas en pizarras, recuentos escritos a mano, ese único operario que conoce el truco para mantener una línea en marcha. Funciona, pero mantiene estancada la mejora.

Paradas que se prolongan
Averías, escasez de piezas, configuraciones poco claras, todo suma. Sin una forma fiable de rastrear la causa de la parada, usted arregla el síntoma y sigue adelante, sólo para volver a verlo la semana que viene.

Cambio lento
Incluso un pequeño ajuste de los procesos puede tardar semanas en ponerse en marcha. Para entonces, el problema que lo motivó puede haberse desplazado.

Retroceso ante las nuevas herramientas
La mayoría de la gente no está en contra del cambio, simplemente no tiene tiempo para sistemas que les ralenticen. Si una herramienta no se adapta a la forma en que se realiza el trabajo, no se utilizará.

La optimización empieza por darse cuenta de estos pequeños puntos conflictivos. Son señales que merece la pena escuchar. Cuando los sistemas adecuados se conectan limpiamente, la gente dedica menos tiempo a perseguir datos y más a mejorar lo que importa.

A fin de cuentas, optimizar sus actividades de fabricación permite a las empresas reducir los residuos y servir mejor a sus clientes.

Además, en el entorno competitivo actual, es imperativo que los fabricantes tomen medidas para mejorar continuamente sus operaciones.

Aquí tiene 5 pasos que puede dar para empezar a optimizar sus esfuerzos de fabricación:

1. Tome medidas para rastrear y analizar los datos de producción: En los entornos de fabricación conectados que existen hoy en día en las empresas, los fabricantes tienen más acceso que nunca a los datos de producción.

Utilizando una serie de equipos y sensores interconectados, las empresas pueden realizar un seguimiento de la producción y obtener información en tiempo real sobre lo que ocurre exactamente en cada fase del proceso de fabricación.

2. Identifique las oportunidades de optimización: Una vez que disponga de los sistemas y herramientas necesarios para recopilar y visualizar los datos de producción, es el momento de identificar los frutos maduros para las iniciativas de optimización. Lo que muchas empresas descubren es que hay algunas actividades de producción que presentan cuellos de botella inherentes, lo que se traduce en importantes ineficiencias.

Por ejemplo, podría descubrir que una determinada pieza del equipo o su utilización crea un cuello de botella para la fase posterior del proceso de producción. Otra posibilidad es que algunos procedimientos operativos establecidos no sean óptimos y obstaculicen el flujo de producción.

Por lo tanto, debe buscar estas áreas de ineficacia que frenan la producción. Esto le permitirá utilizar sus recursos para optimizar las áreas afectadas, aumentando la productividad y reduciendo los residuos.

3. Automatizar, luego aumentar: A medida que las empresas han aumentado su inversión en automatización en un esfuerzo por mejorar la productividad en todas sus actividades de producción, se ha hecho cada vez más evidente que los esfuerzos de automatización sólo llevarán a una empresa hasta cierto punto.

En la mayoría de los casos, las herramientas y tecnologías actuales trabajan junto a los seres humanos para permitirles trabajar de forma más eficaz, segura y precisa.

Aunque los fabricantes pueden conseguir importantes mejoras de eficiencia automatizando las tareas manuales y repetitivas de su proceso de producción, muchas etapas siguen requiriendo una importante aportación cognitiva, lo que pone de manifiesto la necesidad de la participación humana.

Como resultado, las empresas deben ver la optimización de la fabricación a través de la lente de aumentar su mano de obra existente para centrar los esfuerzos en actividades de valor añadido en lugar de automatizar a los humanos.

4. Aprovechar la tecnología: Como hemos comentado antes, el desarrollo de las tecnologías de la Industria 4. 0 ha proporcionado innumerables oportunidades para que los fabricantes aprovechen diversos sistemas y herramientas avanzados para optimizar sus procesos de fabricación.

Por ejemplo, los fabricantes de diversas industrias están aplicando tecnologías de visión por ordenador para detectar con precisión y eficacia los defectos de calidad en las distintas fases de la producción.

Además, los fabricantes pueden aprovechar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para analizar los datos en tiempo real y optimizar la producción de forma exhaustiva y eficaz.

5. Mida los progresos a lo largo del tiempo: Optimizar los esfuerzos de producción no es una empresa de una sola vez. Además, el siempre cambiante panorama de la fabricación significa que las intervenciones actuales podrían no tener el mismo efecto positivo más adelante.

Por lo tanto, los fabricantes deben medir el progreso a lo largo del tiempo, haciendo un seguimiento de los cambios y de su impacto en el rendimiento de la producción. Esto permite a las empresas mejorar continuamente sus procesos de producción, manteniendo la operación a la vanguardia de la industria.

No se puede mejorar lo que no se controla. Antes de que cualquier esfuerzo de optimización pueda mantenerse, las mediciones correctas deben ser claras, visibles y fiables.

Métricas como la OEE, el tiempo de inactividad, la producción y el rendimiento de primera pasada siguen haciendo el trabajo pesado. Lo que es diferente ahora es la rapidez con la que los equipos pueden ver las cifras y hacer algo al respecto. Cuando los datos se actualizan en tiempo real, un problema que antes tardaba horas en detectarse puede abordarse en cuestión de minutos.

El objetivo no es sólo recopilar cifras, sino hacer que esas cifras sean útiles en el punto exacto en el que alguien puede actuar.

KPI comunes a vigilar

OEE (Overall Equipment Effectiveness)
Muestra lo bien que funciona su equipo combinando disponibilidad, rendimiento y calidad.

Tiempo de inactividad
Realiza un seguimiento del tiempo de producción perdido por averías, cambios o retrasos.

Rendimiento
Cuenta cuántas unidades buenas se completan en un tiempo determinado.

Rendimiento a la primera
Mide cuántos productos cumplen las normas a la primera, sin necesidad de retrabajo.

Duración del ciclo
El tiempo que se tarda en producir una sola unidad de principio a fin.

Cómo el utillaje cambia la ecuación

Incluso las buenas herramientas no supondrán una gran diferencia si se introducen en una planta sin planificación. La optimización sólo funciona cuando los nuevos sistemas encajan limpiamente en los procesos existentes y las personas que los utilizan ven el valor de inmediato.

1. Integración con los sistemas existentes
La mayoría de las instalaciones ya utilizan una mezcla de equipos, ERP y herramientas digitales antiguas. Empezar de nuevo no es realista. Hay que centrarse en sistemas que se conecten fácilmente con lo que ya existe. Las API abiertas, las configuraciones modulares y los modelos de datos que no requieren una gran personalización ahorran mucho tiempo y dinero.

Una plataforma sólida añade capacidad sin obligarle a arrancar lo que funciona. Debe encajar en la configuración actual y facilitar la conexión del resto con el tiempo.

2. Seguridad de los datos y conformidad
Más herramientas conectadas significan más datos que proteger. Eso debe diseñarse desde el principio, no gestionarse después. Busque un software que proporcione un fuerte aislamiento entre clientes, registros de auditoría detallados y funciones de cumplimiento de normativas integradas. Para las operaciones reguladas, esos controles no son negociables.

Tulip, por ejemplo, separa el entorno de cada cliente y mantiene los datos de producción fuera de cualquier fondo común de entrenamiento de IA. Esa es una línea importante a mantener, especialmente en las ciencias de la vida y la producción de dispositivos médicos.

3. Formación y gestión del cambio
El despliegue de una nueva tecnología siempre cambia la forma de trabajar de las personas. El verdadero éxito depende de lo rápido que los equipos se sientan cómodos con ella. Las herramientas deben resultar lo suficientemente familiares como para que los operarios e ingenieros no necesiten ayuda constante de TI para realizar cambios o actualizaciones.

La formación debe producirse en contexto, justo en el puesto de trabajo, no sólo en un aula. Las herramientas sin código también ayudan. Cuando la gente puede ajustar los flujos de trabajo por sí misma, la adopción avanza más rápido y las mejoras no se atascan.

Los sistemas digitales son ahora parte del núcleo del trabajo de producción, no proyectos secundarios. MES, IoT e IA son los que hacen posible la visibilidad en tiempo real. Sin ellos, los datos permanecen dispersos y los problemas se prolongan más de lo debido.

La captura de datos en tiempo real y las herramientas de IA ocupan los primeros puestos de esa lista. No es difícil ver por qué, las plantas necesitan formas más rápidas de entender lo que está sucediendo en la planta.

MES (Manufacturing Execution Systems)
Un buen MES vincula máquinas, personas y datos para que la producción pueda seguirse a medida que sucede. Los equipos pueden ver dónde se pierde tiempo, qué está retrasando los cambios o cuándo empiezan a desviarse los estándares. Las plataformas más nuevas son lo suficientemente flexibles como para que los ingenieros puedan ajustar la lógica o las pantallas sin necesidad de largos proyectos informáticos.

IoT (Internet de las cosas)
Los sensores conectados aportan información sobre tiempos de ciclo, temperatura, vibraciones y otros datos de proceso directamente a sus sistemas. Ese flujo constante facilita la detección temprana de pequeños problemas y reduce el registro manual. Ofrece a los equipos de mantenimiento y calidad una visión más clara de lo que ocurre, turno a turno.

IA (Inteligencia Artificial)
La IA está empezando a llenar los vacíos que solían comerse el tiempo, como escarbar en los informes, buscar patrones o averiguar por qué se ralentizó una línea. Puede clasificar los datos, destacar las tendencias e incluso señalar las causas probables del tiempo de inactividad. Algunas herramientas pueden responder directamente a una pregunta, como "¿Qué máquina causó ayer más paradas no planificadas?" y mostrar el rastro en cuestión de segundos.

Gracias a Tulip, las empresas pueden conectar a las personas, las máquinas y los sistemas de todas sus operaciones y recopilar datos de producción en tiempo real en cada fase de su producción.

Aprovechando estos datos, los ingenieros de mejora continua y los supervisores pueden identificar fácilmente las áreas de ineficacia en los procesos existentes y tomar medidas para optimizar sus esfuerzos de producción de forma continua.

Por ejemplo, a medida que Piaggio Fast Forward estaba llevando su nuevo robot Gita del prototipo a la producción, necesitaban una forma de formar rápidamente a los operarios en los nuevos procesos de montaje y recopilar sin problemas los datos de producción.

En cuestión de semanas, el equipo de PFF construyó un ecosistema de aplicaciones para formar a los operarios en cada fase de montaje y submontaje proporcionándoles instrucciones de trabajo digitales y actualizadas.

Con estos flujos de trabajo digitales, el equipo fue capaz de establecer una línea de base para los tiempos de ciclo, caudales, cadencias y recuentos de defectos, lo que permitió a los supervisores impulsar los esfuerzos de mejora continua en todas sus operaciones.

Si está interesado en saber cómo Tulip puede ayudarle a optimizar sus procesos de producción, póngase en contacto con un miembro de nuestro equipo hoy mismo¡!

La optimización de la fabricación consiste en hacer que la producción se desarrolle sin problemas. Menos residuos, menos paradas, mejor producción. Lo difícil no es el esfuerzo, sino lo disperso que puede estar todo. Los datos en un sistema, las notas en otro, y mucho sigue pasando de boca en boca.

MES, IoT y AI ayudan a unir las cosas. Proporcionan a los equipos información en tiempo real para que los problemas se solucionen con mayor rapidez. Lo que hace que funcione es mantener los fundamentos correctos: realizar un seguimiento de las cifras que importan, mantener los datos seguros y utilizar herramientas que se adapten a cómo trabaja realmente la gente.