Maximizando la Eficiencia Manufacturera: Técnicas Comprobadas de Optimización de Producción y Procesos

Las técnicas de mejora de procesos son esenciales para optimizar tareas de manufactura. Y cuando se hacen 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 mayor eficiencia?

La respuesta está en la efectividad de una actividad. No basta con que se produzcan muchas cosas. Las tareas, verificaciones, ajustes y movimientos requeridos para producir bienes terminados deben orquestarse para encontrar el camino con la menor cantidad de entrada.

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

¿Qué es la Optimización de Producción?

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

La optimización de producción usa modelos, análisis, priorización y mediciones para aumentar la productividad. Esta optimización incluye equipos, áreas de staging, protocolos de inventario, distribución de planta, transporte, y más.

Optimizar la producción es una táctica usada en industrias de gran huella como producción de petróleo y construcción de gas. Pero la optimización puede usarse en la mayoría de operaciones manufactureras para casi cualquier proceso de producción para entregar mayor valor.

A medida que la tecnología IoT ha madurado, las empresas han descubierto que la información entregada desde el análisis de datos en tiempo real les permite entender las condiciones cambiantes y el flujo del sistema y cómo puede usarse para mejorar la productividad. Las empresas deben usar estos insights para optimizar tasas de producción en todo el proceso de producción.

Ejemplos de áreas donde los insights pueden llevar a optimización de producción y mayor valor incluyen:

1. Trabajo en Proceso (WIP): Muchas empresas enfocadas en tecnología de «mejora de procesos» centran sus esfuerzos enteramente en el producto mismo. Pero el trabajo en proceso puede impactar la productividad significativamente. Demasiado inventario atado por demasiado tiempo perjudica el flujo de caja y puede crear problemas fiscales potenciales. Debido a múltiples movimientos, también puede aumentar el coste de mano de obra para mover productos de estación a estación innecesariamente.
2. Auditoría de Estaciones de Trabajo: A medida que la tecnología ha hecho dashboards interactivos y tableros de fábrica digitales, la colocación de estos HMIs puede necesitar reconsiderarse. Lo que tenía sentido en un entorno de rastreo manual puede aumentar cargas de trabajo o reducir efectividad en un entorno digital. HMIs, pantallas, monitores y otros dispositivos son de bajo perfil y pueden colocarse de forma que mejore la productividad.
3. Espacio Innecesario: En manufactura, el espacio muerto a menudo termina como hogar para WIP sin lugar a donde ir. Esto significa más manipulación y aumento de costes operativos.
4. Cuellos de Botella: Los cuellos de botella pueden disparar paradas de trabajo en procesos de producción upstream. Si las plataformas de monitoreo de fábrica han comenzado a maximizar la producción de algunas estaciones de trabajo, los gerentes pueden necesitar abordar un cuello de botella que resulta de este aumento upstream.
5. Comunicación de Inventario Mejorada: A medida que los datos en tiempo real destacan problemas y prescriben soluciones, la tecnología permitirá nuevos protocolos para almacenamiento e inventario que lleven a mayor producción. La comunicación es clave para el flujo de materiales en el nuevo entorno.

El viaje hacia la digitalización y producción basada en datos incluye los requisitos para hacer cambios que optimicen el rendimiento de producción y reduzcan costes. Para aprovechar la tecnología disponible, algunas empresas pueden darse cuenta de la necesidad de mover máquinas o cambiar toda la distribución de la fábrica a medida que el poder de una plataforma de monitoreo de producción impulsada por IoT comienza a entregar valor.

Las principales razones de tiempo de inactividad se analizan en el gráfico Pareto de tiempo de inactividad de MachineMetrics.

La Diferencia Entre Optimización de Procesos y Producción

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

La optimización de procesos incluirá pasos como:

• Identificar problemas específicos del proceso
• Analizar el estado actual para crear el estado deseado
• Auditar el cambio para ver resultados
• Monitorear el cambio para mantenerlo en curso

La optimización de producción incluirá pasos como:

• Cambiar la distribución de la fábrica
• Cambiar o reorganizar máquinas y herramientas en punto de uso
• Implementar nuevos procedimientos WIP
• Capacitar operadores y técnicos en cómo responder a alarmas automatizadas e insights en el sistema de monitoreo para eliminar viejos hábitos
• Desarrollar nuevos procedimientos internos de entrega de inventario
• Evaluar distribución de monitores y HMI

Objetivos y Beneficios de la Optimización de Producción y Procesos

La optimización de producción y procesos consiste en hacer mejoras en varias áreas críticas. Cada una de estas áreas se suma cumulativamente a procesos más eficientes y salidas más significativas con los menores recursos gastados. Al participar en optimización de procesos, los fabricantes pueden lograr:

Mejora del Tiempo de Actividad de Máquinas

El tiempo de inactividad es la pesadilla de todo gerente de manufactura. Y muchos pasan gran parte de su tiempo gestionando sus causas y lidiando con sus consecuencias. Al tomar 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 puede usarse para adaptar o ajustar procesos para reducir o eliminar muchos eventos de tiempo de inactividad. Como la lista está en orden de rango de peor a menor, los culpables más flagrantes pueden abordarse primero.

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

Respuesta Más Rápida a Problemas a Nivel de Máquina

A veces, el problema no es la máquina; es el proceso upstream que alimenta la máquina. Al capturar datos para visualizar esto, se pueden implementar cambios en el flujo de WPI u otra materia prima para mejorar el tiempo de actividad. Otro ejemplo es la capacitación, o la falta de ella, con operadores potencialmente en la posición incorrecta en el momento incorrecto para limpiar alarmas y reiniciar la máquina según sea necesario.

De nuevo, los datos se vuelven críticos para ayudar a los líderes a desarrollar mejor capacitación para asegurar que los operadores nunca estén fuera de posición. El punto es que optimizar procesos mejora el tiempo de respuesta a nivel de máquina cuando ocurren problemas. Usando datos para identificar estas áreas, varias áreas pueden optimizarse a la vez para un efecto multiplicador en el tiempo de actividad. Capacitación, flujo de trabajo, distribución de equipos, calidad de material y muchos más problemas pueden optimizarse con datos claramente visualizados.

Lectura adicional: Cómo Responder a Tiempos de Inactividad Más Rápido con MachineMetrics

Mantenimiento Mejorado

Los programas de mantenimiento tradicionales dependen de medidas reactivas. O se permitía que el equipo funcionara hasta el fallo, o se usaba mantenimiento preventivo para mantener la máquina funcionando bien.

Pero el mantenimiento preventivo se basa en suposiciones basadas en tiempo. Asume que correas y poleas se romperán en un momento específico basado en promedios amplios asignados por el fabricante original (OEM). Pero esto no tiene en cuenta equipos industriales donde el producto producido es de servicio ligero, permitiendo vidas más largas para las piezas. Y no tiene en cuenta producción pesada como construcción, producción de petróleo, o petróleo y gas en general y otras instalaciones de superficie donde las piezas pueden desgastarse más rápido de lo planeado. En el caso de lo primero, se gasta dinero cuando podría diferirse. En el caso de lo segundo como petróleo y gas, el tiempo de inactividad puede ocurrir cuando menos se espera.

Tecnología avanzada como la recopilación automática de datos puede mejorar la función de mantenimiento y aumentar el tiempo de actividad del equipo. Al habilitar monitoreo basado en condición, el mantenimiento puede ser prescriptivo o predictivo basado en condiciones reales. Al implementar sistemas de sensado avanzados, los datos pueden ayudar a una empresa a entender el estado actual en tiempo real del equipo. Con el tiempo, analíticas profundas pueden ayudar a desarrollar nuevas oportunidades, predecir fallos con precisión y programar reemplazos en un momento que tenga más sentido, como cambios de modelo o períodos de parada.

Lectura adicional: Los Diferentes Tipos de Mantenimiento en Manufactura

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

• El primero es mejorar el proceso inicial. Usando datos, se pueden identificar tendencias y patrones para ayudar a ajustar o afinar mejor el proceso existente. Puede implicar un problema de distribución, flujo de material o comunicación.
• En segundo lugar, se deben abordar parámetros y condiciones de operación. De nuevo, los datos hacen esto más fácil de detectar y abordar en orden de severidad. Esto puede significar configuraciones de 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 tiempo de actividad del equipo. Las piezas pueden prepararse y prepararse de antemano para aumentar aún más el tiempo de ejecución.
• Finalmente, datos precisos y visualización de condiciones de máquina pueden ayudar a los gerentes a desarrollar instrucciones de trabajo prácticas y ergonómicas y mejor capacitación para operadores, técnicos y mecánicos.

Métodos y Técnicas de Optimización de Producción y Procesos de Manufactura

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

Los dashboards de MachineMetrics muestran datos de producción en tiempo real recopilados automáticamente de equipos de manufactura en toda la planta.

Recopilación de Datos de Máquina en Tiempo Real

El rastreo tradicional para optimización de procesos generalmente significaba hojas de papel manuales y entrada de datos en Excel. Esto consumía tiempo, era propenso a errores y difícil de mantener. Además, el análisis típicamente se basaba en insight humano, que podía ser sesgado o erróneo. Por eso las empresas están empezando a ir sin papel.

Recopilar datos en tiempo real y contextualizarlos para visibilidad de gerentes y operadores permite insights para optimizar la producción no posibles en el pasado; insights que pueden permitir una comprensión adecuada del progreso de producción y rendimiento de equipos en la planta. Con dashboards y análisis e informes de producción relevantes, los POPs pueden cambiarse más rápido y resultar en mayor calidad eficiencia y mayor producción.

Lectura adicional: Recopilación de Datos de Manufactura: La Clave para Optimizar la Planta

Análisis de Cuellos de Botella

Todo gerente sabe qué es un cuello de botella y su peligro para los procesos de producción. Y la mayoría puede identificar unas pocas áreas críticas en su operación donde ocurren estos bloqueos. Pero al igual que los datos en tiempo real proporcionan insights y soluciones para optimizar el proceso a nivel de máquina, también puede dar insight en cuellos de botella que pueden o no ser obvios. Los operadores humanos pueden asignar un respaldo a una causa cuando los datos pueden haber determinado que es otra.

Con datos en tiempo real y analíticas, los datos de máquina y proceso pueden identificar cuellos de botella y restricciones en todo el ecosistema. Estos datos permiten a los operadores rastrear procesos para enfocarse en esos cuellos de botella que causan más tiempo de inactividad. Ya sea que el bloqueo sea una restricción física o una restricción operacional como programación u oportunidades perdidas para mejorar el tiempo de configuración y reducir cambios, datos basados en la nube potenciados con analíticas y software OEE pueden liberar la disrupción.

Análisis de Tiempo de Inactividad

Un análisis de tiempo de inactividad de máquina es un enfoque útil para resaltar áreas que necesitan ser abordadas inmediatamente. Al utilizar datos de tiempo de inactividad capturados por razón, gerentes y operadores pueden empezar con el peor infractor. Pero la clave de este análisis es la capacidad de acceder y consultar los datos, entendiendo así la causa.

El uso de gráficos Pareto, porcentaje de tiempo de inactividad no planificado, turnos de alto y bajo rendimiento, y operadores, Tiempo Medio Entre Fallos, Tiempo Medio de Reparación, y otros KPIs pueden obtenerse de los datos. A través de estos dashboards, se desarrollan herramientas y soluciones más avanzadas para construir un enfoque común para reducir o eliminar la causa y optimizar el proceso a largo plazo.

Analítica Predictiva

Quizás una de las herramientas más valiosas al usar software basado en datos, la analítica predictiva puede sobrecargar tus procesos. Este software usa datos de máquina para diagnosticar y predecir fallos. Y como puede conectar todo el equipo dentro de una planta, se pueden hacer predicciones en todo el ecosistema, y desplegar soluciones más rápidamente, si no inmediatamente, para áreas problemáticas que interesen a la empresa. También puede hacer lo mismo para industrias de gran huella como producción de petróleo y gas.

Los algoritmos de máquina detectan patrones que los humanos simplemente no pueden. Esto permite intervención proactiva antes de que ocurran problemas o soluciones de mantenimiento y cambio de modelo bien planificadas cuando ocurren. Estas analíticas predictivas incluso pueden usarse para extender la vida de la herramienta monitoreando el desgaste y prediciendo cuándo fallará una herramienta. Aplicaciones personalizadas pueden incluso permitir soluciones automatizadas y semiautónomas a nivel de máquina para liberar operadores para otras tareas para mejorar aún más la calidad y maximizar la producción.

Analizar razones de tiempo de inactividad a nivel de máquina proporciona insight granular sobre por qué equipos específicos pueden estar causando problemas. En la imagen, un informe «Tiempo de Inactividad por Máquina» de MachineMetrics.

Optimizando los Procesos de tu Taller con MachineMetrics

Usando la Plataforma de Datos Industriales de MachineMetrics, los fabricantes pueden optimizar sus procesos como nunca antes. Esta optimización se logra de varias formas:

Rastreo Preciso y en Tiempo Real del Tiempo de Inactividad de Máquinas

El rastreo manual de datos es inherentemente defectuoso. Aunque bien intencionado, el rastreo en papel puede ser propenso a errores y puede aumentar el riesgo. También es difícil mantenerse al día, y lagunas y datos faltantes son comunes. Además, es probable que los datos se redondeen y, por tanto, sean mucho menos precisos.

El rastreo manual a menudo requiere entrada de datos en Excel u otra hoja de cálculo para dar sentido a los datos, significando que los datos ya están desactualizados cuando llegan a manos de quienes los necesitan. Pero la profundidad de ese análisis es limitada. Y la interpretación humana puede ser sesgada.

Con MachineMetrics, operadores, gerentes y otras partes interesadas clave tienen visibilidad inmediata con datos de máquina precisos y en tiempo real. Como los datos son en tiempo real, tienen acceso con la punta de los dedos vía tablets remotamente o dashboards en la máquina y sobre la planta para entender la causa real del fallo.

Los dashboards e informes son intuitivos, proporcionando insight rápido en la causa del tiempo de inactividad y proporcionando soluciones rápidas para acción y reducción de costes operativos.

Habilitando Flujos de Trabajo y Notificaciones Basados en Eventos de Máquina

Con el software de MachineMetrics, los datos de máquina pueden usarse para disparar flujos de trabajo. Estas poderosas herramientas aseguran que la información correcta se envíe a la persona correcta o sistema automatizado para implementar acciones. Estas acciones toman la forma de incidentes, notificaciones, enlaces útiles o webhooks, y cada uno puede optimizar procesos permitiendo acción rápida cuando surgen problemas.

Lectura adicional: Top 10 Flujos de Trabajo para Fabricantes

Un incidente puede disparar una notificación por email o texto a la persona correcta. En el pasado, los operadores necesitaban confiar en señales visuales, teléfonos, sistemas de megafonía u otros métodos de comunicación para notificar a otros de un problema. A menudo, el riesgo era que la persona informada era la persona incorrecta para la tarea. En muchos casos, el operador puede no saber cuál es el problema. Con incidentes, se reporta el problema correcto ahorrando tiempo para reiniciar o reparar.

Las notificaciones permiten comunicación inmediata, ahorrando tiempo y reduciendo el número de pasos para identificar y resolver el problema. Si un supervisor sabe que el mensaje indica falta de materia prima, puede saltarse el viaje a la máquina e ir directamente al proceso upstream acorralado.

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

Mejorando el Mantenimiento con Condiciones de Máquina

MachineMetrics puede empoderar a un fabricante para utilizar condiciones precisas de máquina para desarrollar programas de mantenimiento basados en condición, predictivos o prescriptivos. La salud del equipo puede evaluarse en cualquier momento, y operadores y gerentes pueden ahorrar tiempo y costes de mantenimiento dejando atrás programas de mantenimiento reactivos.

El resultado es una Efectividad General del Equipo (OEE) enormemente mejorada que reduce el tiempo de inactividad y ayuda a mejorar procesos al añadir estrategias de mantenimiento diseñadas estratégicamente en la cadena de valor. Estos datos se añaden luego a las analíticas para permitir una optimización aún más precisa de todas las áreas de manufactura y construir 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 suministrar apps o ayudarte a construir tus propias apps y modelos para impulsar insights eficientes y accionables basados en datos y condiciones en tiempo real para optimizar procesos en cualquier entorno. Contacta con nosotros hoy para que podamos mostrarte cómo sacar el máximo provecho de tus datos.

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