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

Every factory depends on accurate task times. They shape labor standards, line balance, and improvement priorities. But in many plants, time studies still rely on methods built for a slower pace of work.

As operations become more connected, those old tools fall short. Modern teams are shifting to digital, data-driven approaches that capture how work really happens—quicker, with better accuracy, and far less disruption on the floor.

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.

A time study is just watching the work and timing it. The point is to understand how long things really take, not how long we think they should.

Step 1 – Pick the job
Choose the task you want to measure. Write down when it starts and when it ends. Note who’s doing it and how many cycles you’ll watch.
If tools, materials, or setup conditions might change the time, jot that down too.

Step 2 – Watch the work
Grab a stopwatch, tablet, or whatever you use. Record each full cycle.
If something interrupts like machine stop, part jam, break, note it.
Five cycles is the bare minimum; ten is better if the work varies.

Step 3 – Adjust the times
Raw times aren’t enough. You’ll need to adjust for pace and normal allowances.

Formula:
Standard Time = Observed Time × Rating × (1 + Allowance)

Average them. That’s your baseline.

Step 4 – Review what you saw
Look for steps that eat time or cause slowdowns.
Ask if tools are close enough. Are operators waiting for parts? Is the layout working against them?
Make small changes, test again, and see if it helps.

Keep it simple. A time study isn’t a report, it’s a tool for learning how the job runs.

Manual vs Digital Time Studies

How you collect time data changes what you can learn from it. A stopwatch and clipboard still work, but they only take you so far. Digital tools capture more detail and remove a lot of the guesswork.

Comparison of Common Methods

Manual studies are fine when the goal is quick insight or when tools are limited. But once the work gets more complex or volumes grow, manual timing can’t keep up. Digital tools handle variation better and give cleaner, repeatable data.

From the Floor to the Dashboard

In a connected plant, a time study isn’t something you do once a quarter. It runs in the background, feeding data straight into your quality or production system.

Flow looks like this:
Operator → Sensor or App → Dashboard → Review and Action

The information moves automatically. You see how long jobs take, spot slow steps, and make changes with facts instead of estimates.
No delay, no paper chase, just live data you can act on.

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.

Not many factories, however, have begun a digital transformation yet. For many, a stopwatch and clipboard are still the best tools.

Example: Using a Digital App

A simple digital setup can start and stop timers as part of normal work.
When an operator scans a barcode, the timer starts.
When they submit a digital checklist, it stops.
The system logs the gap between the two.

That data shows up on dashboards right away.
No extra paperwork, no double entry, no waiting for results.

What You Gain

• Data all the time, not just samples

• Remote access to see results from any line or shift

• Higher accuracy since no one’s rounding or guessing

• Quicker feedback so problems get fixed sooner

Things to Sort Out First

• Privacy: Let people know what’s being tracked and why.

• Change management: Moving from clipboards to sensors can make folks uneasy, talk it through.

• Integration: The data’s only useful if it connects to dashboards and improvement work.

Handled well, connected time studies stop being a side project. They become part of how the factory learns and improves every day.

Time studies fall apart for simple reasons. The tools aren’t the problem, it’s how the work gets watched, measured, or recorded.

Hawthorne Effect
People act differently when they know they’re being timed. The job runs faster than normal and the data looks better than it should.

How to avoid it:

• Don’t call out when you’re doing the study

• Watch over a few shifts, not just one

• Let sensors or automatic tracking collect what they can
  
  

Observer Bias
Two people can do the same job and end up with different numbers. One rounds up, one rounds down.

How to avoid it:

• Use the same timing method every time

• Train observers before the study starts

• Let software or apps handle timestamps when possible

Sampling Error
If you only time a few cycles, or only the good ones, the average means nothing.

How to avoid it:

• Record at least five to ten full runs

• Include different operators and shifts

• Capture everyday performance, not the perfect run

Bad Data
Numbers get copied wrong, steps get skipped, or formats don’t match. The analysis falls apart later.

How to avoid it:

• Stick to one format or a simple digital form

• Check tools and timers before starting

• Review the data before you use it

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.