Producción y Optimización de Procesos en Manufactura

Las técnicas de mejora de procesos son fundamentales para optimizar las tareas de fabricación. Y cuando se hace bien, estos procesos optimizados conducen a una mayor eficiencia. Pero, ¿cuál es la conexión? ¿Y por qué la optimización de procesos es tan crucial para lograr una mayor eficiencia?

La respuesta a esto radica en la eficacia de una actividad. No basta con que se produzcan muchas cosas. Las tareas, verificaciones, ajustes y movimientos necesarios para producir productos terminados se deben orquestar para encontrar la menor cantidad de insumos.

Muchas empresas describen esto como “un camino hacia la mejora continua”. Y en el caso de la mayoría de las operaciones de fabricación, ese camino se centra en la máquina. Las personas, como operadores, mecánicos y técnicos, interactúan con sus máquinas por costumbre y capacitación. La mayoría de sus esfuerzos están destinados a garantizar la máxima cantidad de tiempo de actividad. Pero ya sea que los datos sean manuales o electrónicos, lo que cuenta es la efectividad de sus acciones. Y el acto de hacer ajustes que hacen que esa interacción sea más efectiva se llama optimización de procesos .

¿Qué es la optimización de la producción?

La optimización de la producción es un conjunto de actividades diseñadas para aumentar la productividad en el sistema de producción. Es independiente de la optimización de procesos, donde el esfuerzo de optimización se centra en hacer que el producto terminado sea más eficiente en sus etapas.

La optimización de la producción utiliza modelos, análisis, priorización y mediciones para aumentar la productividad. Esta optimización incluye equipos, áreas de preparación, protocolos de inventario, diseño de instalaciones, transporte y más.

La optimización de la producción es una táctica utilizada en industrias de gran tamaño, como la producción de petróleo y la construcción de gas. Pero la optimización se puede utilizar en la mayoría de las operaciones de fabricación para casi cualquier proceso de producción para ofrecer un mayor valor.

A medida que la tecnología IoT ha madurado, las empresas han descubierto que la información proporcionada por el análisis de datos en tiempo real les permite comprender las condiciones cambiantes y el flujo del sistema y cómo se puede utilizar para mejorar la productividad. Las empresas deben utilizar estos conocimientos para optimizar las tasas de producción en todo el proceso de producción.

Ejemplos de áreas en las que los conocimientos pueden conducir a la optimización de la producción y un mayor valor incluyen:

1. Trabajo en proceso:muchas empresas centradas en la tecnología de "mejora de procesos" centran sus esfuerzos por completo en el producto en sí. Pero el trabajo en proceso puede afectar significativamente la productividad. Demasiado inventario inmovilizado durante demasiado tiempo perjudica el flujo de caja y puede crear posibles problemas de impuestos. Debido a los múltiples movimientos, también puede aumentar el costo de mano de obra para mover productos de una estación a otra innecesariamente.
2. Auditoría de estaciones de trabajo:dado que la tecnología ha hecho que los tableros interactivos y los tableros de fábrica sean digitales, es posible que sea necesario reconsiderar la ubicación de estas HMI. Lo que tenía sentido en un entorno de seguimiento manual puede aumentar las cargas de trabajo o reducir la eficacia en un entorno digital. Los HMI, las pantallas, los monitores y otros dispositivos tienen un perfil bajo y se pueden colocar de manera que mejoren la productividad.
3. Espacio innecesario:en la fabricación, el espacio muerto a menudo termina siendo el hogar de WIP sin lugar a donde ir. Esto significa más manejo y mayores costos operativos.
4. Cuellos de botella:los cuellos de botella pueden desencadenar la interrupción del trabajo en los procesos de producción anteriores. Si las plataformas de monitoreo de fábrica han comenzado a maximizar la producción de algunas estaciones de trabajo, es posible que los gerentes deban abordar un cuello de botella que resulta de este aumento ascendente.
5. Comunicación de inventario mejorada:a medida que los datos en tiempo real resaltan los problemas y prescriben soluciones, la tecnología habilitará nuevos protocolos para el almacenamiento y el inventario para conducir a una mayor producción. La comunicación es clave para el flujo de materiales en el nuevo entorno.

El viaje hacia la digitalización y la producción basada en datos incluye los requisitos para realizar cambios para optimizar el rendimiento de la producción y reducir los costos. Para aprovechar la tecnología disponible, algunas empresas pueden darse cuenta de la necesidad de mover máquinas o cambiar todo el diseño de la fábrica a medida que el poder de una plataforma de monitoreo de producción impulsada por IoT comienza a generar valor.

Los principales motivos de tiempo de inactividad se analizan en el gráfico de Pareto de tiempo de inactividad de MachineMetrics.

La diferencia entre la optimización de procesos y la de producción

La diferencia más significativa entre la optimización de procesos y la de producción es que la optimización de procesos elimina pasos innecesarios en un paso de proceso específico dentro del sistema de producción. Es una optimización del producto diseñada para maximizar la optimización de la producción a través de una mayor eficiencia para ese paso o subproceso. Por otro lado, la optimización de la producción busca optimizar el propio sistema. Puede usar modelos basados ​​en datos en tiempo real para observar las tasas de flujo, el diseño de la máquina, la utilización de la mano de obra y otros factores para mejorar el rendimiento físico y el diseño de todo el sistema de producción.

La optimización del proceso incluirá pasos como:

• Identificación de problemas específicos del proceso
• Analizar el estado actual para crear el estado deseado
• Auditoría del cambio para ver resultados
• Supervisar el cambio para mantenerlo encaminado

La optimización de la producción incluirá pasos como:

• Cambiando el diseño de la fábrica
• Cambio o reorganización de máquinas y herramientas en el punto de uso
• Implementación de nuevos procedimientos WIP
• Capacitación de operadores y técnicos sobre cómo responder a alarmas automatizadas e información sobre el sistema de monitoreo para eliminar viejos hábitos
• Desarrollo de nuevos procedimientos internos de entrega de inventario
• Evaluación del diseño del monitor y de la HMI

Objetivos y Beneficios de la Optimización de Procesos y Producción

La optimización de producción y procesos consiste en realizar mejoras en varias áreas críticas. Cada una de estas áreas acumulativamente se suma a procesos más eficientes y resultados más significativos con la menor cantidad de recursos gastados. Al participar en la optimización de procesos, los fabricantes pueden lograr:

Tiempo de actividad de la máquina mejorado

El tiempo de inactividad es la ruina de la existencia de todos los gerentes de fabricación. Y muchos pasan gran parte de su tiempo gestionando sus causas, así como lidiando con sus consecuencias. Al adoptar un enfoque basado en datos, una empresa puede reducir el tiempo de inactividad y aumentar el tiempo de actividad general de su equipo.

Una forma de lograr esto es analizando y clasificando las principales razones del tiempo de inactividad no planificado en el proceso de producción. Esta información se puede usar para adaptar o ajustar los procesos para reducir o eliminar muchos eventos de tiempo de inactividad. Debido a que la lista está ordenada de peor a menor, los culpables más atroces pueden abordarse primero.

Una vez que el tiempo de actividad ha aumentado y se ha estabilizado, los gerentes pueden avanzar metódicamente en la lista, cambiando los parámetros del proceso según sea necesario para alinear cada elemento con los requisitos. Sin embargo, la clave de esta lista y clasificación son datos limpios y claros que ayuden a priorizar lo que necesita atención primero.

Respuesta más rápida a problemas a nivel de máquina

A veces, el problema no es la máquina; es el proceso aguas arriba que alimenta la máquina. Al capturar datos para visualizar esto, se pueden implementar cambios en el flujo WIP u otras materias primas para mejorar el tiempo de actividad. Otro ejemplo es la capacitación, o la falta de capacitación, con operadores potencialmente en la posición incorrecta en el momento incorrecto para borrar las alarmas y restablecer la máquina según sea necesario.

Nuevamente, los datos se vuelven críticos para ayudar a los líderes a desarrollar una mejor capacitación para garantizar que los operadores nunca estén fuera de lugar. El punto es que la optimización de procesos mejora el tiempo de respuesta a nivel de máquina cuando ocurren problemas. Usando datos para identificar estas áreas, se pueden optimizar varias áreas a la vez para un efecto multiplicador en el tiempo de actividad. La capacitación, el flujo de trabajo, el diseño del equipo, la calidad del material y muchos más problemas se pueden optimizar con datos claramente visualizados.

Lectura adicional: Cómo responder más rápido a los tiempos de inactividad con MachineMetrics

Mantenimiento mejorado

Los programas de mantenimiento tradicionales se basan en medidas reactivas. O se permitió que el equipo funcionara hasta fallar, o se utilizó mantenimiento preventivo para mantener la máquina funcionando bien.

Pero el mantenimiento preventivo se basa en suposiciones basadas en el tiempo. Supone que las correas y las poleas se romperán en un momento específico según los promedios amplios asignados por el fabricante del equipo original (OEM). Pero esto no tiene en cuenta los equipos industriales en los que el producto producido es liviano, lo que permite una vida útil más larga para las piezas. Y no tiene en cuenta la producción de servicio pesado, como la construcción, la producción de petróleo o el petróleo y el gas en general y otras instalaciones de superficie donde las piezas pueden desgastarse más rápido de lo previsto. En el caso de los primeros, el dinero se gasta cuando podría ser diferido. En este último caso como el petróleo y el gas , el tiempo de inactividad puede ocurrir cuando menos se lo espera.

La tecnología avanzada, como la recopilación de datos automatizada, puede mejorar la función de mantenimiento y aumentar la tiempo de actividad de los equipos. Al habilitar el monitoreo basado en condiciones, el mantenimiento puede ser prescriptivo o predictivo en función de las condiciones reales. Al implementar sistemas de detección avanzados, los datos pueden ayudar a una empresa comprender el estado actual en tiempo real del equipo. Con el tiempo, el análisis profundo puede ayudar a desarrollar nuevas oportunidades, prediga las fallas con precisión y programe los reemplazos en el momento en que tenga más sentido, como cambios o períodos de parada.

Lectura adicional: Los diferentes tipos de mantenimiento en la fabricación

Los objetivos para la optimización de procesos deben incluir varias áreas:

• La primera es mejorar el proceso inicial. Mediante el uso de datos, se pueden identificar tendencias y patrones para ayudar a ajustar o marcar mejor el proceso existente. Puede implicar un problema de diseño, flujo de material o comunicación.
• En segundo lugar, se deben abordar los parámetros y las condiciones de funcionamiento. Nuevamente, los datos hacen que esto sea más fácil de detectar y abordar en orden de gravedad. Esto puede significar ajustes de la máquina, velocidad óptima, etc.
• La tercera consideración es que el equipo debe auditarse para determinar el mejor enfoque de mantenimiento para mejorar el proceso y el tiempo de actividad del equipo. Las piezas se pueden organizar y preparar de antemano para aumentar aún más el tiempo de ejecución.
• Finalmente, los datos precisos y la visualización de las condiciones de la máquina pueden ayudar a los gerentes a desarrollar instrucciones de trabajo prácticas y ergonómicas y una mejor capacitación para los operadores, técnicos y mecánicos.

Métodos y técnicas de optimización de procesos y producción de fabricación

Para los fabricantes que buscan mejorar la eficiencia de sus procesos, hay muchas soluciones disponibles:

Los tableros de MachineMetrics muestran datos de producción en tiempo real que se recopilaron automáticamente de los equipos de fabricación en toda la planta.

Recopilación de datos de máquinas en tiempo real

El seguimiento tradicional para la optimización de procesos generalmente significaba hojas manuales en papel e ingreso de datos en Excel. Esto consumía mucho tiempo, era propenso a errores y era difícil de mantener. Además, el análisis generalmente se basaba en la percepción humana, que podía estar sesgada o ser incorrecta. Esta es la razón por la cual las empresas están comenzando a dejar de usar papel.

Recopilar datos en tiempo real y contextualizarlos para que los gerentes y operadores los vean permite obtener información para optimizar la producción no es posible en el pasado; conocimientos que pueden permitir una comprensión adecuada del progreso de la producción y el rendimiento del equipo en el taller. Con paneles y análisis e informes de producción relevantes, los SOP se pueden cambiar más rápido y dar como resultado mayor calidad eficiencia y mayor producción.

Lectura adicional: Recopilación de datos de fabricación:la clave para optimizar el taller

Análisis de cuellos de botella

Todo gerente sabe lo que es un cuello de botella y su peligro para los procesos de producción. Y la mayoría puede identificar algunas áreas críticas en su operación donde ocurren estos bloqueos. Pero así como los datos en tiempo real brindan información y soluciones para optimizar el proceso a nivel de máquina, también pueden brindar información sobre los cuellos de botella que pueden o no ser obvios. Los operadores humanos pueden asignar una copia de seguridad a una causa cuando los datos pueden haber determinado que es otro.

Con datos y análisis en tiempo real, los datos de máquinas y procesos pueden identificar cuellos de botella y limitaciones dentro de todo el ecosistema. Estos datos permiten a los operadores realizar un seguimiento de los procesos para centrarse en los cuellos de botella que provocan el mayor tiempo de inactividad. Ya sea que el bloqueo sea una restricción física o una restricción operativa, como la programación o la pérdida de oportunidades para mejorar el tiempo de configuración y reducir los cambios, los datos basados ​​en la nube potenciados con análisis y software OEE pueden liberar la interrupción.

Análisis del tiempo de inactividad

Un análisis del tiempo de inactividad de la máquina es un enfoque útil para resaltar las áreas que deben abordarse de inmediato. Al utilizar los datos de tiempo de inactividad capturados por motivo, los gerentes y operadores pueden comenzar con el peor infractor. Pero la clave de este análisis es la capacidad de acceder y consultar los datos, comprendiendo así la causa.

El uso de gráficos de Pareto, el porcentaje de tiempo de inactividad no planificado, los turnos de alto y bajo rendimiento y los operadores, el tiempo medio entre fallas, el tiempo medio de reparación y otros KPI se pueden obtener de los datos. A través de estos paneles, se desarrollan herramientas y soluciones más desarrolladas para construir un enfoque común para reducir o eliminar la causa y optimizar el proceso a largo plazo.

Análisis predictivo

Quizás una de las herramientas más valiosas cuando se utiliza software basado en datos, el análisis predictivo puede potenciar sus procesos. Este software utiliza datos de la máquina para diagnosticar y predecir fallas. Y debido a que puede conectar todos los equipos dentro de un piso de producción, se pueden hacer predicciones sobre todo el ecosistema y las soluciones se implementan más rápidamente, si no de inmediato, para las áreas problemáticas que interesan a la empresa. También puede hacer lo mismo para industrias de gran tamaño, como la producción de petróleo y gas.

Los algoritmos de las máquinas detectan patrones que los humanos simplemente no pueden. Esto permite una intervención proactiva antes de que ocurran problemas o un mantenimiento bien planificado y soluciones de cambio cuando ocurren. Estos análisis predictivos pueden incluso usarse para prolongar la vida útil de la herramienta al monitorear el desgaste de la herramienta y predecir cuándo fallará una herramienta. Las aplicaciones personalizadas pueden incluso permitir que se realicen soluciones automatizadas y semiautónomas a nivel de máquina para liberar a los operadores para otras tareas para mejorar aún más la calidad y maximizar la producción.

El análisis de las razones del tiempo de inactividad a nivel de la máquina proporciona una perspectiva granular de por qué un equipo específico puede estar causando problemas. En la imagen se muestra un informe de "Tiempo de inactividad por máquina" de MachineMetrics.

Optimización de los procesos de su taller con MachineMetrics

Con la plataforma de datos industriales de MachineMetrics, los fabricantes pueden optimizar sus procesos como nunca antes. Esta optimización se logra de varias maneras:

Seguimiento del tiempo de inactividad de la máquina con precisión y en tiempo real

El seguimiento manual de los datos es inherentemente defectuoso. Si bien tiene buenas intenciones, el seguimiento en papel puede ser propenso a errores y puede aumentar riesgo. También es un desafío mantenerse al día, y las brechas y la falta de datos son comunes. Además, es probable que los datos se redondeen y, por lo tanto, sean mucho menos precisos.

El seguimiento manual a menudo requiere la entrada de datos en Excel o alguna otra hoja de cálculo para dar algún sentido a los datos, lo que significa que los datos ya están desactualizados cuando llegan a las manos de quienes los necesitan. Pero la profundidad de ese análisis es limitada. Y la interpretación humana puede estar sesgada.

Con MachineMetrics, los operadores, gerentes y otras partes interesadas clave tienen visibilidad inmediata con datos precisos de la máquina en tiempo real. Debido a que los datos se encuentran en tiempo real, tienen acceso remoto a través de tabletas o tableros en la máquina y sobre el piso de producción para comprender la causa real de la falla.

Los tableros y los informes son intuitivos, brindan una visión rápida de la causa del tiempo de inactividad y brindan soluciones rápidas para la acción y la reducción de los costos operativos.

Habilitación de flujos de trabajo y notificaciones basadas en eventos de máquina

Con el software MachineMetrics, los datos de la máquina se pueden utilizar para activar flujos de trabajo. Estas potentes herramientas garantizan que la información correcta se envíe a la persona adecuada o al sistema automatizado para implementar comportamiento. Estas acciones toman la forma de incidentes, notificaciones, enlaces útiles o webhooks, y cada uno puede optimizar los procesos al permitir una acción rápida cuando surgen problemas.

Lectura adicional: Los 10 mejores flujos de trabajo para fabricantes

Un incidente puede desencadenar una notificación por correo electrónico o mensaje de texto a la persona adecuada. En el pasado, los operadores necesitaban confiar en señales visuales, teléfonos, sistemas de megafonía u otros métodos de comunicación para notificar a otros sobre un problema. A menudo, el riesgo era que la persona informada era la persona equivocada para la tarea. En muchos casos , es posible que el operador no sepa cuál es el problema. Con los incidentes, se informa el problema correcto, lo que ahorra tiempo para reiniciar o reparar.

Las notificaciones permiten la comunicación de forma inmediata, ahorrando tiempo y reduciendo el número de pasos para identificar y solucionar el problema. Si un supervisor sabe que el mensaje indica una falta de materia prima, puede omitir el viaje a la máquina y proceder directamente al proceso de cuello de botella aguas arriba.

Los webhooks llevan el nivel de acción aún más lejos. Estos pequeños paquetes de datos pueden usarse para activar una acción correctiva por parte de la propia máquina. O pueden usarse junto con un sistema de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS) para notificar a los equipos de mantenimiento automáticamente, verificar el stock de la pieza de repuesto y ordenar su entrega al técnico, lo que aumenta la integridad del sistema y acelera los tiempos de reparación y reinicio.

Mejorar el mantenimiento con las condiciones de la máquina

MachineMetrics puede empoderar a un fabricante para utilizar condiciones precisas de la máquina para desarrollar programas de mantenimiento prescriptivos, predictivos o basados ​​en condiciones. El estado del equipo se puede evaluar en cualquier momento, y los operadores y gerentes pueden ahorrar tiempo y costos de mantenimiento dejando atrás los programas de mantenimiento reactivo.

El resultado es una eficacia general del equipo (OEE) muy mejorada que reduce el tiempo de inactividad y ayuda a mejorar los procesos al agregar estrategias de mantenimiento diseñadas estratégicamente al flujo de valor. Luego, estos datos se agregan a los análisis para permitir una optimización aún más precisa de todas las áreas de fabricación y generar confianza en la integridad del sistema.

MachineMetrics permite a los fabricantes aprovechar el poder de los datos a nivel de máquina y fábrica. Con una poderosa gama de dispositivos Edge combinados con una plataforma de datos habilitada para IA, MachineMetrics puede proporcionar aplicaciones o ayudarlo a crear sus propias aplicaciones y modelos para generar información eficiente y procesable basada en datos y condiciones en tiempo real para optimizar los procesos en cualquier entorno. Póngase en contacto con nosotros hoy así que nosotros puede mostrarle cómo aprovechar al máximo sus datos.

Optimiza tus procesos con MachineMetrics

Reserve una demostración hoy