Supervisión de la producción - Mejores prácticas para los fabricantes

Para los fabricantes, comprender cómo funciona el negocio es fundamental para garantizar que la empresa pueda funcionar y crecer con el tiempo. Además, los fabricantes deben entender los insumos que alimentan sus operaciones para comprender plenamente las métricas de productividad y eficiencia que influyen en la rentabilidad.

Para comprender mejor el funcionamiento de la empresa en su conjunto, los fabricantes necesitan una solución integral que permita realizar un seguimiento de una serie de métricas diferentes con el fin de medir, analizar y ofrecer una visión clara de todo el proceso de fabricación.

Las estrategias y los sistemas avanzados de seguimiento de la producción son capaces de proporcionar esta información en tiempo real, lo que permite a las empresas actuar rápidamente en respuesta a los datos que están recopilando. Esto es especialmente importante dada la creciente complejidad de muchos procesos de fabricación en la actualidad.

En este post, le ofreceremos una visión detallada del estado actual del seguimiento de la producción, cómo las empresas están recopilando datos de producción en tiempo real utilizando herramientas digitales y cómo puede mejorar el seguimiento en todas sus operaciones para impulsar la mejora continua.

La supervisión de la producción es un proceso que consiste en observar las actividades dentro de una instalación de fabricación para obtener información sobre el funcionamiento del taller.

Conocer en profundidad todo lo que sucede en el taller es fundamental para identificar las fuentes de ineficiencias, defectos de producto y cuellos de botella. Al identificar estas oportunidades de mejora, los fabricantes pueden tomar medidas que den como resultado un negocio más eficiente y productivo.

Históricamente, la supervisión de la producción ha consistido en la recopilación y el análisis manual de datos por parte de personas, lo que creaba un desfase importante entre el momento en que se producían los problemas y el momento en que los supervisores podían tomar medidas. Además, depender de la entrada de datos humana es una receta para datos inexactos e inconsistentes, sobre los que puede ser casi imposible tomar decisiones informadas.

Con el fin de aprovechar todas las ventajas asociadas a la supervisión de la producción en tiempo real, las empresas invierten cada vez más en plataformas de fabricación sólidas capaces de automatizar la recopilación de datos en cada paso del proceso de producción, lo que garantiza que los responsables y supervisores dispongan de todos los datos que necesitan para tomar las medidas necesarias para mejorar la producción.

Trabaja en dos turnos, cinco días a la semana. Las máquinas zumban, la gente trabaja... pero al final de la semana sigue sin alcanzar sus objetivos. Lo desecha. La OEE ha bajado. Nadie puede explicar claramente por qué.

Aquí es donde la supervisión de la producción gana su valor.

Ofrece a los fabricantes una visión en directo de lo que está ocurriendo realmente en la planta, no sólo lo que los informes revelan días después. Esa visibilidad impulsa decisiones más rápidas, un control más estricto y una producción más estable.

Mejora de la OEE y del tiempo de actividad
La supervisión de la producción hace que la OEE deje de ser una cifra estática y se convierta en una medida viva del rendimiento. Al capturar los datos de disponibilidad, velocidad y calidad a medida que se producen, los equipos pueden reaccionar antes de que los pequeños problemas crezcan. Puede significar ajustar un ciclo, eliminar un retraso de material o detectar a tiempo un patrón de microparadas.

En lugar de reaccionar a los problemas de ayer, los operadores pueden responder en tiempo real manteniendo las líneas en movimiento y el tiempo de actividad constante.

Reducción de los tiempos de inactividad
Los tiempos de inactividad no planificados agotan los recursos. En muchas plantas, perdura porque las causas profundas permanecen ocultas.

Las herramientas modernas de monitorización cierran esa brecha. Mediante el uso de sensores IIoT , dispositivos de borde y software integrado, los fabricantes pueden realizar un seguimiento automático de los estados de la máquina por funcionamiento, inactividad, parada, avería, y capa en la entrada del operador para el contexto. De repente, un evento de tiempo de inactividad no es sólo una partida; es una causa documentada que puede abordarse.

Ese nivel de claridad convierte los registros de los tiempos de inactividad en planes de mejora.

Control de calidad mejorado
La supervisión va más allá del rendimiento. Cuando se conecta con los datos de inspección o de pruebas, crea un vínculo directo entre la producción y la calidad.

Un proveedor de la industria del automóvil utilizó este enfoque para relacionar los picos de defectos con turnos y estaciones específicos. Descubrieron que una pequeña variación en el traspaso de operarios estaba detrás del aumento de los desechos. Tras estandarizar el proceso, los defectos cayeron un tercio en esa célula.

Una mejor visibilidad condujo directamente a una mejor calidad.

Mejor asignación de recursos
La mano de obra, los materiales y el tiempo de máquina compiten por la atención. La supervisión ayuda a los equipos a desplegarlos allí donde tienen más impacto.

Un fabricante de dispositivos médicos utilizó datos de producción en directo para reequilibrar la plantilla durante un aumento de la producción. El cambio de personal entre las líneas de alto y bajo rendimiento redujo las horas extraordinarias y cumplió los objetivos de producción sin añadir personal.

Los pequeños ajustes bien informados se acumulan con el tiempo

Como ya se ha mencionado, los fabricantes se dedican al seguimiento de la producción para obtener una mayor visibilidad de sus operaciones de fabricación. Los conocimientos resultantes informan las decisiones empresariales, lo que conlleva una serie de beneficios. Entre ellos se incluyen:

Calidad constante del producto: La supervisión de la producción permite a los fabricantes hacer un seguimiento de los estándares del producto y del proceso en tiempo real. Esto proporciona a los operarios y supervisores datos precisos y puntuales sobre el estado de la producción.

En caso de cualquier no conformidad o incoherencia, el personal competente puede intervenir. De este modo, pueden solucionar el problema o recalibrar las máquinas, garantizando que todos los productos que pasan por la línea cumplen las mismas especificaciones.

Producción más fluida: Los entornos de fabricación cada vez más complejos y dinámicos ofrecen varios puntos potenciales de fallo. Sin embargo, una sólida supervisión de la producción vigila todos estos puntos, alertando al operario o supervisor pertinente en tiempo real.

Por ejemplo, si una máquina se avería en mitad de la línea de producción, se crea un cuello de botella que paraliza las operaciones en cualquiera de los extremos. Sin embargo, con la moderna supervisión de la producción, los supervisores están al tanto de los posibles problemas antes de que se produzcan.

Como resultado, el problema potencial puede evitarse mediante el mantenimiento preventivo, reduciendo el tiempo de inactividad para permitir unas operaciones de producción más fluidas.

Seguridad de los empleados: La automatización bien pensada en las fábricas inteligentes hace que el negocio de fabricación sea más productivo. Sin embargo, la introducción de equipos más complejos y potentes puede poner a los trabajadores a pie de planta en riesgo de sufrir lesiones.

Pero con la supervisión constante de la producción, los fabricantes disponen de datos en tiempo real de máquinas potencialmente peligrosas. Por ejemplo, las máquinas presurizadas tienen rangos óptimos de funcionamiento. Si la presión supera un límite determinado, el sistema de supervisión de la producción alerta a los operarios, advirtiéndoles de que deben salir de la zona.

Ahorro de producción: La supervisión de la producción en tiempo real proporciona datos de la planta de producción. El análisis de estos datos proporciona a los responsables una visión informativa que pueden aplicar para optimizar la eficacia general de los equipos. Esto reduce el tiempo de inactividad y sus costes asociados.

Además, los datos en tiempo real permiten a los supervisores controlar el estado de la producción. Esto les permite realizar ajustes si la producción se retrasa, reduciendo los costes derivados de completar un pedido en una tirada de producción diferente programada para otro pedido.

Mejora de la satisfacción del cliente: La calidad constante de los productos y la puntualidad en el cumplimiento de los pedidos -resultado de una supervisión de la producción bien ejecutada- fomentan la satisfacción de los clientes, la confianza y la repetición del negocio.

Mediante la implantación de un sistema eficaz de supervisión de la producción, las empresas pueden identificar cualquier fuente de problemas, lo que les permite abordarlos con rapidez y eficacia.

La supervisión de la producción sólo es tan valiosa como las preguntas que le ayuda a responder. ¿Estamos funcionando eficazmente? ¿Dónde estamos perdiendo tiempo? ¿Qué está causando defectos? Las respuestas proceden de las métricas y, en concreto, de un puñado de KPI de producción que ofrecen a los fabricantes un control real del rendimiento.

Repasemos las métricas básicas que más importan y cómo ayudan a impulsar la mejora continua.

OEE (Overall Equipment Effectiveness)
Si hay una métrica que capta la salud de una línea de producción, es la OEE. Al combinar la disponibilidad, el rendimiento y la calidad en un único porcentaje, la OEE le ofrece una visión de alto nivel de la eficacia con la que funciona su equipo.

Pero el verdadero valor proviene de desglosarlo. Por ejemplo, si su OEE baja al 68%, ¿se debe a que las máquinas se paran más a menudo? ¿Porque funcionan más despacio de lo esperado? ¿O porque está produciendo más chatarra? Supervisar estos componentes en tiempo real ayuda a los equipos a actuar con precisión en lugar de con conjeturas.

Rendimiento
El rendimiento le indica cuántas unidades está produciendo en un periodo de tiempo determinado. Simple a primera vista, pero potente cuando se controla en directo.

Con las herramientas de supervisión de la producción, los equipos pueden detectar al instante los descensos en la producción, rastrearlos hasta sus causas específicas y ajustarlos antes de que termine el turno. Tanto si mide por pieza, por línea o por operario, el rendimiento es su indicador de referencia del progreso diario.

Seguimiento del tiempo de inactividad
Cada minuto de inactividad no planificada es una oportunidad perdida. Registrando automáticamente los estados de la máquina y emparejándolos con el contexto del operario, los fabricantes pueden obtener por fin una visión fiable de lo que está causando los retrasos.

En lugar de confiar en el conocimiento tribal o en los registros escritos a mano, el seguimiento de los tiempos de inactividad saca a la luz las razones más frecuentes -y costosas- por las que se detienen las líneas. Ese es el primer paso para reducirlos.

Duración del ciclo y Takt Time
La duración del ciclo es el tiempo que se tarda realmente en completar una unidad. El tiempo takt es el tiempo que se debería tardar en satisfacer la demanda del cliente.

La brecha entre ellos es donde viven el despilfarro y la oportunidad.

La supervisión de la producción en tiempo real le permite compararlas continuamente, no sólo durante las auditorías. Esta visibilidad ayuda a los equipos a reequilibrar los flujos de trabajo, dimensionar correctamente las tareas y reducir la sobreproducción.

Tasas de rechazo y retrabajo
Los problemas de calidad no siempre son evidentes hasta que afectan al cliente, o a sus márgenes.

El seguimiento de los desechos y los reprocesamientos como parte de la supervisión de la producción da a los equipos una señal en directo de que algo no va bien. Ya se trate de un lote de componentes desalineados o de un problema de utillaje que se arrastra con el tiempo, la detección precoz se traduce en menos defectos, menos retrabajos y menores costes.

Cómo la tecnología permite una supervisión más inteligente de la producción

La gente solía hacer el seguimiento de la producción con un portapapeles y un cronómetro. Algunos todavía lo hacen. Pero cada vez es más difícil que eso funcione cuando las líneas funcionan más rápido y las mezclas de productos cambian continuamente.

La tecnología llena ese vacío. No sustituyendo la experiencia en el suelo en la que confía la gente, sino dándoles una información más clara mientras el cambio sigue en marcha. Cuando se dispone de las herramientas adecuadas, las decisiones se toman antes, los ajustes son menores y el proceso se mantiene en marcha.

Software de seguimiento de la producción
Estos sistemas extraen cifras en vivo directamente de la planta, como qué se está fabricando, quién lo está haciendo y a qué velocidad.
En lugar de esperar a que alguien totalice los recuentos al final del día, los datos aparecen a medida que las piezas avanzan en el proceso. Un supervisor puede ver una célula lenta a mitad de turno y desplazar a un operario o llamar a mantenimiento antes de que baje la producción.

Se trata menos de cuadros de mando y más de mantener visible el trabajo.

Seguimiento de la OEE
Calcular manualmente la OEE siempre ha sido tedioso e incoherente. Las herramientas automatizadas se encargan de los cálculos extrayendo los datos de las máquinas y los programas de forma automática.
Acaba disponiendo de cifras fiables que puede utilizar realmente en la reunión diaria. Comparar líneas o turnos se convierte en algo sencillo, y puede dedicar el tiempo a hablar de lo que hay que mejorar en lugar de cómo se recogieron los datos.

Monitorización del estado de la máquina
Los datos de producción cuentan una historia; el estado de la máquina cuenta otra. Los sensores que rastrean la vibración, la temperatura o la carga revelan lo cerca que está el equipo de un problema.
Los equipos de mantenimiento pueden planificar las reparaciones antes de que una avería detenga la producción. Con el tiempo, se empieza a predecir cuándo aparecerán los problemas en lugar de reaccionar después de que lo hagan. Ahí es donde aparece el verdadero ahorro.

HerramientasNo-Code y conectadas
Configurar estos sistemas solía significar tener que esperar a TI o a desarrolladores externos. Eso está cambiando.
Las herramientas sin código permiten a los ingenieros crear sus propios formularios, cuadros de mando y flujos de trabajo que se conectan directamente a máquinas y sensores. Esto acorta el bucle entre la identificación de un problema y la construcción de una forma de rastrearlo.

El resultado no es un software extravagante, sino una configuración que se adapta a la forma en que la gente trabaja realmente en la planta.

Instalar herramientas de supervisión de la producción es la parte fácil. Conseguir que aporten un valor real lleva más trabajo. Las herramientas tienen que adaptarse a la forma en que su operación funciona realmente, y la gente tiene que confiar en lo que los números les están diciendo.

He aquí algunos problemas que suelen surgir durante la aplicación, y formas prácticas de abordarlos desde el principio.

1. Silos de datos y sistemas desconectados
La mayoría de las plantas ya tienen muchos datos. El problema es que están dispersos, algunos en sistemas antiguos, otros en hojas de cálculo, otros en software separado que nunca se conecta.

Cuando la información se queda en diferentes rincones, nadie puede ver el cuadro completo. Las decisiones se ralentizan y los problemas se solucionan capa por capa en lugar de en su origen.

La forma de evitarlo es elegir herramientas de supervisión que se comuniquen fácilmente con lo que ya utiliza. Las API abiertas y los conectores integrados ayudan mucho. Mejor aún si la plataforma le permite reunir todo en una sola vista sin codificación ni cuellos de botella informáticos. La integración debe simplificar, no añadir otro sistema al que hacer de niñera.

2. Métricas incoherentes
Si cada centro define el "tiempo de inactividad" a su manera, o cada supervisor hace un seguimiento diferente de la OEE, las comparaciones no significan gran cosa. Se acaba debatiendo sobre los números en lugar de mejorarlos.

La solución empieza antes de la puesta en marcha. Siéntese con operaciones, calidad y mantenimiento para acordar cómo se definen y calculan las métricas. Fíjelo. Asegúrese de que todo el mundo mide las mismas cosas, de la misma manera, en todas las líneas. Una vez que las definiciones coincidan, las discusiones sobre el rendimiento serán mucho más claras.

3. Poco compromiso de los operarios
Los paneles de control extravagantes no sirven de nada si las personas que manejan las máquinas no los utilizan. Muchos operarios ven las nuevas herramientas de supervisión como una forma de ser observados, no de ser ayudados.

Hágales participar desde el principio. Pregúnteles qué haría que el sistema les resultara útil: qué tipo de información, alertas o visibilidad les ayudaría realmente a alcanzar sus cifras. Deles espacio para etiquetar las causas de los tiempos de inactividad o dejar notas rápidas cuando algo parezca raro. Una vez que los datos empiecen a funcionar a su favor, la aceptación se producirá de forma natural.

4. Demasiada entrada manual
Teclear los datos a mano parece más rápido en el momento, pero añade fricción y abre la puerta a errores. Los operarios acaban manipulando dos veces información que los sensores o escáneres podrían haber capturado automáticamente.

Automatice lo que pueda. Los estados de la máquina, los recuentos y los movimientos del material pueden seguirse digitalmente. Guarde la entrada manual para lo que las personas notan que los sensores no pueden como el contexto, el juicio, las sutiles pistas del proceso. Ese equilibrio mantiene la precisión de los datos sin sobrecargar al equipo.

Los sistemas modernos de supervisión de la producción aprovechan la interconectividad dinámica entre los equipos del taller y los dispositivos IoT para obtener conjuntos de datos más completos. Además, estos sistemas cuentan con funciones analíticas avanzadas que proporcionan información procesable en tiempo real.

Los sistemas avanzados de supervisión de la producción también disponen de funciones de visualización y personalización. Por lo tanto, los fabricantes pueden adaptar estas herramientas digitales para que se ajusten a su operación de producción única. Y no sólo eso, los directores de producción pueden realizar un seguimiento y visualizar los datos en cuestión de segundos mediante cuadros de mando de fabricación personalizables.

Por último, los datos de seguimiento de la producción alimentan otros aspectos de la fabricación como el aprovisionamiento de materiales y el envío, informando a otros aspectos empresariales como las finanzas, las relaciones con los clientes y la logística.

A lo largo de los años, hemos ayudado a cientos de empresas a mejorar sus capacidades de supervisión de la producción utilizando la plataforma intuitiva y sin código de Tulip.

Con Tulip, los fabricantes pueden automatizar la recopilación de datos de los trabajadores, las máquinas y los dispositivos de todas sus operaciones. A continuación, estos datos pueden visualizarse en un cuadro de mandos digital centralizado, proporcionando a las empresas la información que necesitan para identificar ineficiencias y emitir acciones correctivas.

Si está interesado en saber cómo Tulip puede ayudarle a capturar datos en tiempo real y agilizar la supervisión de su producción, póngase en contacto con un miembro de nuestro equipo hoy mismo¡!

La supervisión de la producción ha recorrido un largo camino en pocos años. Las herramientas que antes mostraban los números de ayer ahora ofrecen un contexto en vivo y una visión más profunda. Lo que está por venir impulsará esto aún más, dando forma a cómo las plantas toman decisiones, resuelven problemas y se ajustan en el momento.

La próxima oleada de supervisión se parecerá menos a la recopilación de datos y más al apoyo a la toma de decisiones. Los sistemas comprenderán el proceso, no sólo lo registrarán.

IA y análisis predictivo
La mayoría de los sistemas de vigilancia actuales informan de lo ocurrido. La próxima generación explica por qué y qué es probable que ocurra a continuación.

Los modelos predictivos pueden detectar patrones que los operarios no pueden ver en el ruido. Un ligero cambio en las vibraciones podría advertir del desgaste de los rodamientos días antes del fallo. Una combinación de picos de temperatura y tiempos de ciclo lentos podría insinuar un problema de configuración que está empezando a extenderse.

En lugar de reaccionar ante los problemas, los equipos de mantenimiento y producción pueden intervenir a tiempo. Con el tiempo, los algoritmos aprenden las peculiaridades específicas de su proceso y mejoran su precisión, igual que un operario experimentado mejora con cada ejecución.

Integración con gemelos digitales
Un gemelo digital es una copia virtual de su línea de producción. Cuando se vincula a datos de supervisión en directo, se convierte en un banco de pruebas para el mundo real.

Puede experimentar con seguridad, por ejemplo, acelerar un transportador, ajustar la ruta del lote o cambiar el utillaje y ver el impacto previsto antes de realizar el cambio en la planta. Esto acorta los ciclos de prueba y mantiene bajas las interrupciones.

Utilizado de este modo, el gemelo no es un proyecto científico; es una herramienta de decisión que ayuda a los equipos a actuar con pruebas en lugar de con suposiciones.

Colaboración hombre-máquina
La tecnología no está sustituyendo a la experiencia. Está dando a la gente una forma mejor de utilizarla.

Los operarios no deberían tener que rebuscar en carpetas o esperar a que los ingenieros respondan a preguntas rutinarias. Con los asistentes de IA contextuales vinculados a sus propios datos y documentación, pueden hacer preguntas directas como por qué se ha parado una máquina, qué especificación de par se aplica o qué ajuste hay que comprobar y obtener respuestas útiles de inmediato.

Las máquinas se encargan del control. Las personas se encargan del juicio. Esa mezcla es lo que definirá la próxima fase de la inteligencia de fabricación.

La supervisión de la producción en tiempo real no consiste en mirar pantallas. Se trata de dar a los equipos una visión clara de lo que está ocurriendo para que puedan mantener el proceso en la dirección correcta, es decir, menos tiempo de inactividad, calidad más ajustada, producción más constante.

Cuando los datos fluyen directamente desde la planta, dejan de ser ruido de fondo y empiezan a impulsar la acción. Usted ve los pequeños problemas antes de que se conviertan en paros. Usted entiende lo que está ayudando o perjudicando al rendimiento. Repite las cosas que funcionan y arregla las que no.

Cuadros de mandos de OEE, seguimiento de los tiempos de inactividad, alertas basadas en IA... todos ellos son piezas de la misma idea: hacer que la mejora forme parte de la rutina, no un proyecto ocasional.

Las plantas que siguen avanzando son las que reaccionan con rapidez, aprenden de sus propios datos y siguen ajustándose. La supervisión de la producción les proporciona los medios para hacerlo, en cada turno, cada día.