Rastrear y Analizar Inactividad de Máquina: Impulsar Eficiencia y Reducir Costos

Como los empleados más cercanos a la producción, los operarios tienen visibilidad profunda en la planta. Por otro lado, otros stakeholders incluyendo gerentes de planta e ingenieros de manufactura a veces luchan con visibilidad en el estado de producción, cómo un equipo está rindiendo contra metas de producción y qué tan eficientemente se están usando sus equipamientos y recursos.

Afortunadamente, dispositivos conectados proporcionan datos, analíticas, reportes y herramientas de comunicación para iluminar problemas de producción encontrados en manufactura tradicional.

Analizar Inactividad

Uno de los desafíos más comunes que enfrentan gerentes es la inactividad de máquina; el tiempo que una máquina no está en producción. Al analizar las mayores causas de inactividades de una empresa hay brechas de conocimiento casi inmediatas.

• ¿Cuánta inactividad está experimentando la planta?
• ¿Por qué las máquinas están inactivas?
• ¿Cuál es el costo de la inactividad?
• ¿Dónde están las mayores áreas para mejora?

Responder estas preguntas es parte de un análisis de inactividad. Gerentes de planta, ingenieros de proceso y otros stakeholders pueden reunir datos de la planta para ejecutar analíticas e identificar problemas, oportunidades y otros insights en un esfuerzo por reducir inactividad.

¿Cómo Rastrear Inactividad de Máquina?

Aunque probablemente vaya sin decir, los fabricantes necesitan datos de producción antes de poder ejecutar un análisis de inactividad.

Tradicionalmente, los fabricantes han rastreado inactividades manualmente con papel y lápiz, pizarra, o con una hoja de Excel. A menudo se importa luego a un sistema MES o ERP.

El Problema con el Rastreo Manual

El problema aquí, especialmente al intentar conducir un análisis de inactividad, es que los datos recopilados manualmente son generalmente inexactos y retrasados. Esto no solo previene a operarios y gerentes de actuar rápido sobre los datos, sino que resulta en una visión sesgada del rendimiento de producción real de la planta.

Por ejemplo, los operarios podrían no molestar en reportar inactividades que son comunes, como cambios de herramienta. Incluso cuando la inactividad es reportada, detalles críticos podrían olvidarse o dejarse fuera de un reporte. Operarios ocupados podrían simplemente documentar que la máquina estuvo inactiva con una corazonada sobre la duración.

Además, la recopilación manual de datos es intensiva en tiempo y requiere compilación de datos innecesaria. Sin mencionar, quienes conducen el análisis probablemente se pierdan en datos no contextualizados que requieren mucho más esfuerzo para entender y usar efectivamente.

Automatizar la Recopilación de Datos de Máquina

Automatizar la recopilación de datos y asegurar su precisión no solo es necesario para conducir una auditoría exitosa sino que también proporciona una base para toma de decisiones efectiva que alcanza mucho más allá del análisis de inactividad solo.

Aprovechar una solución como MachineMetrics da a fabricantes la capacidad de capturar automáticamente datos de máquina precisos en tiempo real. Nuestra solución plug-and-play conecta directo al control de máquina y también recopila datos contextuales de operarios vía tablets colocadas en cada máquina.

De esta forma, los fabricantes no solo tienen datos de inactividad precisos directo de la máquina, sino también datos que explican el "por qué" detrás de estas inactividades. Además, reportes y dashboards out-of-the-box pueden ser consumidos fácilmente por operarios, gerentes e incluso la C-Suite, para entender mejor rendimiento de producción y actuar sobre datos en tiempo real.

Una lectura útil: ¿Qué es Software de Rastreo de Inactividad y Por Qué lo Necesita?

¿Qué Información Necesita?

Hay una variedad de información que querrá recopilar de tanto sus máquinas como operarios para ejecutar un análisis de inactividad efectivo, incluyendo:

• Categoría de inactividad
• Si la Inactividad es Planificada o No Planificada Duración de inactividad
• La máquina donde ocurrió la inactividad
• El momento en que ocurrió la inactividad
• El turno u operario corriendo la máquina

Información adicional puede incluirse para proporcionar contexto sobre por qué ocurrió la inactividad (ej. la categoría de inactividad es "Falla de Máquina" y información adicional puede explicar que hubo un atasco de alimentador de barra).

¿Cómo Conducir un Análisis de Inactividad de Máquina?

Recopilar datos, ya sea manual o automatizado, no es suficiente. Los datos deben compilarse en reportes para ser analizados. Necesitará una forma fácil de acceder y consultar estos datos, por lo que una solución automatizada de monitoreo de máquina hará esto mucho más fácil y útil que hacerlo manualmente ya que automáticamente trae los datos para ejecutar analíticas, popula reportes y le permite construir reportes y dashboards personalizados.

Hay una variedad de reportes y métricas que querrá examinar para entender mejor por qué está experimentando inactividades mientras trabaja para mitigarlas.

Las Principales Causas de Inactividad de Máquina

Uno de los reportes más útiles para entender razones de inactividad es el Pareto de Inactividad, que agregará todas las razones de inactividad registradas.

Con este reporte, puede identificar fácilmente las razones de inactividad más flagrantes. Además, puede segmentar los datos entre diferentes turnos, celdas de máquinas, o incluso máquinas individuales para una vista más detallada de dónde pueden yacer los problemas.

Categorías comunes de inactividad incluyen cambio de herramienta excesivo, cambio de trabajo excesivo, falta de operario y mantenimiento de máquina no planificado.

Inactividad Planificada versus No Planificada

Hasta que las fábricas sean completamente autónomas, siempre habrá inactividad. Afortunadamente, esto se incorpora en expectativas como inactividad "planificada".

Con monitoreo de máquina, puede entender mejor qué porcentaje de inactividad es no planificada y ver dónde los datos revelan diferencias de expectativas.

Turnos, Máquinas y Trabajos de Alto y Bajo Rendimiento

Al profundizar en un elemento más específico, como un cierto trabajo, máquina o turno, los fabricantes pueden detectar ineficiencias.

¿El turno nocturno experimenta mucha más inactividad que los turnos diurnos? ¿Por qué?

¿Hay una máquina particular experimentando más inactividad que otras? ¿Esto está creando un cuello de botella?

Profundizando en su Análisis

Aquí hay algunas preguntas adicionales para hacer:

• ¿Cuánto tiempo toma resolver fallas de máquina? Podría analizar Tiempo Medio Entre Fallas (MTBF) y Tiempo Medio Para Reparar (MTTR).
• ¿Con qué frecuencia realiza un análisis de inactividad? ¿Semanal, mensual?
• ¿Qué métricas son más importantes para su planta y cómo juega la inactividad un factor?
• ¿Qué acciones saldrán de su análisis? Cambios de proceso, nuevas tecnologías, etc.
• Mientras hace cambios, ¿sus KPIs se mueven en la dirección correcta?

Con el socio correcto de monitoreo de máquina, los fabricantes pueden perseguir iniciativas de mejora continua sabiendo que tienen acceso inmediato a datos de producción precisos permitiéndoles tomar pasos accionables para reducir inactividad.

Casos de Éxito

Caso de Estudio Fastenal

Fastenal es un proveedor industrial americano que proporciona a empresas sujetadores, herramientas y suministros. La compañía necesitaba una solución capaz de manejar cantidades menores y monitorear cualquier cambio de producción entre turnos. Tres meses después de implementar MachineMetrics, Fastenal logró lo siguiente sin aumentar mano de obra.

• Corrió 305 horas más rápido que los tres meses previos
• Produjo 150,000 piezas más
• Aumentó utilización de máquina en 11 %
• Alcanzó ROI en menos de 30 días
• Asumió 50 trabajos más

Lea el caso de estudio completo.

Caso de Estudio Carolina Precision

Carolina Precision es un fabricante por contrato que se especializa en piezas torneadas CNC suizas de diámetro pequeño y tolerancia cerrada. Usando MachineMetrics la compañía pudo identificar qué causaba inactividad y aprovechó los gráficos de Pareto para ahorrar $1.5 Millones en el primer año. "Esta fue una de las primeras grandes lecciones que aprendimos sobre monitoreo de máquina," dice Gary Bruner, Presidente de Carolina Precision Manufacturing, "Es una herramienta para encontrar problemas que no sabíamos que teníamos; para encontrar y abordar los problemas a medida que surgían y no después de que habían pasado." Carolina Precision ganó en general:

• Un aumento del 20 % en productividad de taller
• Un promedio de 688 horas operativas adicionales por máquina
• ROI en solo 11 días
• Ahorro de 2 horas por día en trabajo administrativo

Lea el caso de estudio completo.

Caso de Estudio Wiscon

Wiscon produce piezas de precisión de calidad para aeroespacial, médico, energía, automotriz, construcción, potencia y otras industrias. Una de las prioridades principales de la compañía era identificar las principales causas de inactividad. La compañía necesitaba datos precisos presentados de forma que trabajadores y gerentes pudieran interactuar más dinámicamente en tiempo real.

Uno de los mayores beneficios desde implementar la solución de MachineMetrics fue simplemente saber cuándo el equipamiento estaba corriendo y ver cuándo la producción de una pieza específica no se alineaba al estándar. Por ejemplo, si una meta de pieza no se está alcanzando y la utilización es 99 %, ingeniería sabe que es por el tiempo de ciclo.

Usando MachineMetrics, Wiscon aumentó la capacidad general de la compañía en 30 %, y eficiencia de operario en 48 %. Adicionalmente, la compañía pudo aumentar el promedio:

• Pago de operario en 7 %
• Utilización de máquina en 30 %
• Productividad de operario en 250 %
• Ventas anuales por empleado en $84,000

Lea el caso de estudio completo.

Un Enemigo Subestimado

La mayoría de empresas subestiman significativamente su verdadera inactividad, y más del 80 % de empresas no pueden calcular sus verdaderos costos de inactividad correctamente. Categorías comunes de inactividad no planificada incluyen cambio de herramienta excesivo, cambio de trabajo excesivo, falta de operario y mantenimiento de máquina no planificado.

La inactividad es la mayor fuente única de tiempo de producción perdido. Ya sea que quiera información básica o inmersiones profundas, MachineMetrics desarrolla rastreo, analíticas, reportes amigables para el usuario y herramientas interactivas para rastrear inactividad y asegurar que todos sepan qué está pasando en la planta.

Reserve una demo con nuestro equipo hoy para aprender cómo MachineMetrics puede ayudarle a obtener visibilidad completa en la planta o aprenda más sobre cómo MachineMetrics puede ayudarle a empezar a reducir inactividad.

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