Dominando el Análisis de Capacidad Manufacturera: Una Guía Práctica

Los fabricantes enfrentan una montaña de desafíos para producir los bienes que usamos en nuestras vidas. Y cada uno debe abordar estos desafíos con recursos limitados en forma de capital, conjuntos de habilidades, avances tecnológicos y más. Los gerentes que orquestan esta compleja arena buscan maximizar las herramientas que tienen a su disposición entendiendo la capacidad de su taller. Un mejor uso del espacio de manufactura, materiales, mano de obra y rendimiento optimizado de equipos es crítico para que las empresas impulsen producción eficiente y capturen la mayor rentabilidad.

Un análisis de capacidad puede ser una excelente solución para auditar una planta de manufactura y diagnosticar si hay capacidad oculta esperando ser desbloqueada.

¿Qué es la Capacidad de Manufactura?

El objetivo de todo fabricante es ejecutar sus operaciones a plena capacidad. Pero, ¿qué es la capacidad de manufactura? La respuesta corta es que la capacidad de manufactura representa el estado en el que todos los equipos y recursos dentro de una empresa se utilizan a la tasa de operación más alta para la mezcla de productos y volumen que su industria requiere. Esto significa que todos los procesos, desde operaciones hasta mantenimiento, están optimizados con una cantidad determinada de recursos y que no se incurre en tiempo de inactividad innecesario. Cuando se alcanza esta condición, el equipo ha alcanzado la plena capacidad.

Muchos factores complican aún más el camino a este estado ideal. Una fábrica puede sufrir una oleada de pérdidas de disponibilidad como fallos mecánicos donde se pierde tiempo valioso para reparación. O podrían perder valiosa capacidad de producción debido a cambios de modelo, configuraciones y ajustes.

La capacidad de manufactura también puede sufrir pérdidas de rendimiento. Estas incluyen acciones de operadores no entrenados o inexpertos y paradas por atascos, esperas, finales de rollo. A menudo se abordan apresuradamente con poco análisis de qué lo causó y cómo prevenir que vuelva a ocurrir.

Finalmente, la capacidad de manufactura puede verse impactada negativamente por pérdidas de calidad, incluyendo tanto defectos de proceso como reducciones de rendimiento. Algunas causas incluyen un flujo de trabajo suboptimizado, errores humanos o un proceso roto. Además de robar a una fábrica valiosa capacidad, las pérdidas de calidad también pueden generar desperdicio adicional que puede necesitar ser retrabajado o tirado, añadiendo coste al producto.

Estos obstáculos a la capacidad a menudo se refieren como las Seis Grandes Pérdidas. Y sus efectos pueden ser devastadores. En el mejor de los casos, la falta de comprensión de la capacidad puede disparar costosas horas extra, desperdicio, entregas perdidas o gastos de capital innecesarios en forma de nuevo equipo para compensar la pérdida.

¿Qué es un Análisis de Capacidad?

Cuando un fabricante necesita aumentar la capacidad, a menudo empieza con las respuestas reflejas anteriores. Sin embargo, solo se pueden comprar tantas máquinas y programar tantos turnos antes de que el enfoque en mejorar la capacidad se mueva hacia adentro. Y la mejor manera de señalar dónde se debe actuar para aumentar la capacidad está en los datos.

El proceso de análisis de capacidad es la diferencia entre la capacidad potencial y la producción real que una empresa logra actualmente. Al recopilar datos de producción, los fabricantes pueden identificar qué proceso, equipo o función necesita cambiarse para aumentar la capacidad. Esto esencialmente permitirá a los fabricantes impulsar mayor utilización de sus recursos existentes vía optimización de procesos.

Lectura adicional: Cómo Aumentar la Capacidad de Producción Manufacturera

Cómo Realizar un Análisis de Capacidad Manufacturera

Las empresas que realizan un análisis de capacidad manufacturera pueden reducir tiempo de inactividad y desperdicio. También pueden minar los datos para optimizar procesos y agilizar flujos de trabajo. Hacerlo puede ayudarles a entender cuáles son las restricciones existentes y tomar decisiones en tiempo real para resolver problemas a medida que ocurren. A medida que los datos respaldan estas soluciones, los gerentes pueden impulsar mejoras en toda la operación y aumentar la capacidad sin inversión adicional en equipo o mano de obra. Para empresas que buscan mejorar su capacidad de manufactura, aquí están los pasos requeridos para desbloquear la capacidad existente:

Datos de Benchmarking

Si no sabes dónde estás, no vas a ver a dónde vas. Es común sobreestimar la utilización actual del equipo ya que muchas empresas pueden no darse cuenta de que la utilización es tan baja como es.

El benchmarking incluye determinar la capacidad existente. Velocidad de máquina, pérdidas de calidad, tiempo de inactividad por categorías —como averías, cambios de modelo y pérdidas de rendimiento— deben medirse todos para determinar la capacidad actual. Y en muchos casos, ese número es impactante. Varias mejores prácticas pueden usarse para crear un marco sólido y práctico para benchmarking:

• Reuniones Internas: Una reunión interna de lanzamiento ayuda a establecer expectativas y asegura que todos estén en la misma página. Al reunir al equipo correcto, todos sabrán cuál debería ser el objetivo de utilización.
• Verificar los Datos: Hay momentos en que los datos reportados actualmente dicen poco sobre el estado real de la máquina. Puede estar registrando el estado incorrectamente, o puede ser conteo de piezas, tiempo de inactividad u otro parámetro. Asegurarse de que los datos son verdaderos ayudará a analizar qué necesita hacerse.
• Evaluar Datos: Aquí es donde las suposiciones originales se comparan con la utilización actual real. Representa un nuevo punto de partida sobre qué mejoras pueden hacerse.
• Planificación: Al crear un plan de mejora, los gerentes pueden reunir las piezas de expectativas originales, el estado real de capacidad basado en datos y qué mejoras pueden hacerse.

Un ejemplo de informe de utilización de MachineMetrics, uno de muchos informes predefinidos que pueden usarse para benchmarking de datos.

Analizar Tiempo de Inactividad

Una vez que una operación de manufactura ha hecho benchmarking de sus datos y entiende su verdadera utilización, debe realizarse un análisis de tiempo de inactividad. Esto implica a gerentes, técnicos, ingenieros de manufactura, operadores y otros que pueden ayudar a identificar todas las razones del tiempo de inactividad y planificar cómo reducirlo o eliminarlo.

Con las revelaciones que acompañaron al benchmarking de la instalación, los miembros del equipo pueden pasar a medir el tiempo de inactividad que impulsa esa utilización. Al responder cuánto tiempo de inactividad está ocurriendo y en qué categoría cae, los pasos de mejora se vuelven más aparentes. Esto se hace mejor con software de recopilación automática de datos de máquinas para asegurar que se usen datos precisos, estandarizados y en tiempo real.

El tiempo de inactividad también debe categorizar las razones del tiempo de inactividad. Categorías a considerar pueden incluir:

• Tiempo de Inactividad Planificado vs. No Planificado: Cada uno saca una máquina de servicio, pero ambos tienen enfoques bastante diferentes para minimizar ocurrencias y poner la máquina de nuevo en línea.
• Error Humano o Acción del Operador: En un entorno de manufactura grande y complejo, los operadores pueden tener diferentes niveles de entrenamiento o pueden realizar tareas o acciones en un orden que reduce la eficiencia. Estos a menudo pueden detectarse y analizarse en tendencias a través del análisis de tiempo de inactividad.
• Caída de Calidad: La calidad es una categoría amplia que debe incluirse en el análisis de tiempo de inactividad. Puede llevar a insights sobre entrenamiento, estado de máquina y mantenimiento, calidad de proveedores entrantes, o incluso condiciones ambientales dentro de la instalación entre días más cálidos y noches más frías.

Una vez determinadas las categorías, los miembros del equipo pueden profundizar para determinar las razones del tiempo de inactividad dentro de la categoría. Por ejemplo, puede haber muchos tipos de tiempo de inactividad planificado, incluyendo mantenimiento programado, producción estacional y otros.

El Pareto de Tiempo de Inactividad de MachineMetrics revela las razones más flagrantes de tiempo de inactividad y es un gran punto de partida para encontrar procesos a mejorar.

Del mismo modo, hay innumerables razones para tiempo de inactividad no planificado. Estos pueden variar desde material no en la máquina cuando se necesita hasta una máquina mal mantenida. También puede apuntar a un flujo de trabajo mal diseñado donde el material de upstream no está listo cuando se necesita, creando un efecto dominó.

Lo mismo ocurre con el error humano. Las operaciones de manufactura se están volviendo más automatizadas, pero todavía hay necesidad de mano de obra. Fatiga, entrenamiento inadecuado, falta de comprensión sobre el flujo de trabajo o pasos de proceso rotos pueden significar que los trabajadores cometan errores que no cometerían de otra forma.

La mejor forma de recopilar esta información es a través de automatización y software. Al hacer la visualización de datos intuitiva y fácil de registrar, los operadores pueden usar un dashboard para ingresar datos reales y ver su impacto. Así como un operador puede ingresar las razones del tiempo de inactividad, herramientas como gráficos Pareto pueden ayudar a entender el análisis de tiempo de inactividad a medida que avanza. Esto da a los usuarios insights y a menudo ayuda a disparar sugerencias de mejora.

Al final del análisis de tiempo de inactividad, los costes reales de tiempo de inactividad y su impacto en la línea de fondo pueden determinarse. Esto también ayuda a identificar la «fruta al alcance de la mano», los elementos más rápidos y fáciles de arreglar con el mayor impacto en dólares ahorrados y capacidad añadida.

Lectura adicional: Cómo Rastrear y Analizar el Tiempo de Inactividad de Máquinas

Implementar Cambios de Proceso

Los gerentes ahora están equipados con datos precisos y verificables que impulsan cambio real en este punto del análisis de capacidad. Estos cambios pueden usarse para abordar las restricciones de capacidad más significativas, desbloquear la capacidad oculta para eliminar horas extra, reducir la necesidad de gasto de capital, y afinar un programa de mantenimiento que funcione en sincronía con cambios de modelo y otras condiciones operativas en lugar de en contención con ellas.

Hay muchos ejemplos de drenajes significativos en la capacidad. Aquí hay algunos que pueden encontrarse durante la mayoría de transformaciones digitales:

Tiempo de Ciclo Esperado Mayor que Tiempo de Ciclo Real

El tamaño y complejidad de los entornos de manufactura actuales pueden significar que el rendimiento individual queda enterrado bajo una montaña de datos, volumen y un empuje para mayor producción. Cuando los datos son verdaderos, y los conteos de piezas en la máquina son precisos, los operadores son responsables de su producción en lugar de enterrados bajo ella. Esta responsabilidad puede ser una herramienta positiva que les permite convertirse en parte de la identificación de áreas de mejora. A medida que las mejoras en el tiempo de inactividad más aparente comienzan a funcionar, se puede iniciar una mayor optimización del tiempo de ciclo para continuar el proceso incluyendo incluso pequeños cambios que se suman rápidamente.

Problemas de Calidad

Como se mencionó anteriormente, la calidad es un tema amplio que impacta muchas áreas. Pero eso brinda más oportunidad de mejora. No solo se aplica la regla 80/20 para la calidad, sino que también afecta las subcategorías dentro de ella, incluyendo error humano/entrenamiento, calidad de proveedor, mejoras de mantenimiento, diseño de producto, etc. Al aprovechar datos no aislados analizados en tiempo real, el mayor culpable en cada área puede ponerse bajo pasos de mejora para render un impacto acumulativo considerable en la calidad general. A medida que estos esfuerzos echan raíces, la capacidad aumenta, la calidad mejora, reducen costes y mejoran el rendimiento de pedidos y entregas.

Lectura adicional: Aseguramiento de Calidad en Manufactura: Todo lo que Necesitas Saber

Con MachineMetrics, puedes ver fácilmente las principales razones por las que se rechazan las piezas e identificar la raíz del problema.

Fallo de Equipo

Pocas cosas vuelven locos a los gerentes de manufactura tanto como el fallo de equipo. Y a menudo, estos fallos son el resultado de un programa de mantenimiento reactivo. Al funcionar hasta el fallo o por rastreo inadecuado del estado de la máquina, las empresas ceden vastos trozos de capacidad en forma de tiempo de inactividad. Pero analíticas de datos y condiciones de máquina en tiempo real ofrecen nuevas oportunidades para aumentar la capacidad. Entendiendo estados de máquina e implementando sensores IIoT y tecnología, los gerentes pueden dejar el mantenimiento reactivo atrás e impulsar mayor capacidad y menores costes. Un estudio de Deloitte muestra que los programas de mantenimiento predictivo pueden aumentar el tiempo de actividad del equipo en un 10-20%.

Flujo de Trabajo

Medir la utilización de equipos es más que simplemente medir la máquina. Al capturar, contextualizar y analizar datos, los gerentes pueden ver una máquina individual y todo el ecosistema de equipos dentro de la instalación. Esto puede llevar a insights sobre distribución de equipos, staging, WIP y otras variables relacionadas con procesos que pueden usarse para aumentar la capacidad. Aunque puede señalar una necesidad de reorganizar una planta de producción o celda, también puede ser tan simple como mover unas pocas máquinas unos pies o cambiar la forma en que el material fluye de una estación a la siguiente dentro del flujo de trabajo lo que marca la diferencia.

Desbloqueando Capacidad Oculta

Un análisis de capacidad acoplado con captura avanzada de datos y analíticas puede ayudar a las empresas a encontrar su camino a plena capacidad más rápido de lo que la mayoría pensaría, y llevar a una producción nivelada. Cuando Avalign Technologies luchaba por rastrear OEE y tiempo de inactividad, cuellos de botella de producción, POPs inadecuados y otros factores frenaban la capacidad.

Usando MachineMetrics, Avalign adquirió visibilidad instantánea en la planta para lograr un aumento del 25-30% en OEE y millones en capacidad adicional, sin adición de mano de obra, equipo o recursos adicionales.

Mira el video caso de estudio: