Use Analítica de Datos para Identificar y Resolver Problemas de Producción Rápidamente

Saber cómo resolver problemas de producción rápida y eficientemente es una habilidad que todos los gerentes manufactureros deberían poseer. Aunque existen muchas estrategias para identificar y arreglar problemas, el punto de partida para eliminar los problemas más severos de la planta es tener una infraestructura que soporte la recopilación automatizada y estandarización de datos de producción.

Con datos precisos y en tiempo real, los gerentes pueden identificar qué problemas están ocurriendo, la causa raíz del problema y desarrollar soluciones para prevenirlos en el futuro.

Los Problemas de Producción Más Comunes

Si bien hay cientos de cosas que pueden afectar una planta, la mayoría caen bajo una de las siguientes categorías. Le animamos a explorar los recursos vinculados para cada una de estas categorías amplias, ya que profundizan en resolver estos problemas aprovechando datos.

Inactividad

La inactividad es la plaga de toda fabricación. Cuando los equipos no corren, las órdenes no se llenan y el beneficio no se captura. La inactividad puede desglosarse en categorías como error del operador, fallo de equipo, problemas de programación, preocupaciones de capacidad, configuraciones y cambios, y otros. Y la mayoría de empresas no se dan cuenta del impacto de la inactividad en su efectividad general de equipos, perdiéndose las oportunidades más obvias para mejorar.

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Problemas de Calidad

Los problemas de calidad también pueden definirse en varias categorías. Calidad de proveedor es una preocupación significativa para cualquier empresa, al igual que error humano y condición de equipo. Los dolores de cabeza de calidad pueden ser generados interna o externamente, y elevan costes y amenazan horarios de entrega.

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Problemas de Mantenimiento

La mayoría de empresas se adhieren a la filosofía antigua de mantenimiento preventivo. Pero los equipos de alta velocidad actuales requieren un enfoque más dinámico, basado en datos. Cuando el equipo no se mantiene a una frecuencia dada, eventualmente ocurrirán eventos de inactividad. Pero si el equipo está "sobre-mantenido", los fabricantes habrán desperdiciado presupuesto en repuestos, suministros, mano de obra e inactividad que no era necesaria. Usando datos de rendimiento y salud de máquina, los fabricantes pueden entender mejor cuándo es probable que fallen las máquinas para asegurar que la cantidad correcta de mantenimiento se proporcione, en el momento correcto.

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Problemas de Proceso y Flujo de Trabajo

Procesos rotos y desactualizados son un desafío continuo para fabricantes, y sus impactos se amplifican al convertirse en cuellos de botella. Dado que muchos procedimientos de trabajo estandarizados se mantienen manualmente e inadecuadamente auditados, pueden pasar años antes de que un equipo de mejora de procesos identifique el problema y ajuste el proceso.

Como problemas de proceso, los equipos pueden encontrar difícil superar problemas de flujo de trabajo. Estos pueden tomar la forma de programación inadecuada de centros de trabajo, gestión de WIP, distribución de planta o simplemente la ergonomía de acceso a piezas y material por operadores en el punto de uso.

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Resolviendo Problemas de Producción

Resolver problemas de producción puede ser un empeño complejo. Requiere que los gerentes investiguen qué pasó y busquen una solución permanente. Pero a medida que la revolución digital continúa a través de la adopción de tecnología Internet Industrial de las Cosas (IIoT), estos problemas complejos pueden abordarse aprovechando el poder de los datos. Y al capturar y analizar datos para visualizar qué sucede en la planta, los gerentes pueden desarrollar remedios tácticos y estratégicos para resolver problemas actuales y prevenir otros antes de que vuelvan a ocurrir.

Considere estos pasos para ayudar a resolver problemas comunes de producción:

Paso 1: Identificar Problemas

Antes de que una empresa pueda arreglar sus problemas manufactureros, debe identificarlos. El primer paso es tener la infraestructura adecuada para soportar la recopilación y estandarización de datos de producción. Esta información debería democratizarse en la organización en visualizaciones e informes fácilmente consumibles.

Solo con datos precisos y en tiempo real tanto operadores como gerentes tendrán entendimiento de dónde ocurren problemas y las razones más graves de desperdicio. La recopilación de datos manufactureros es la base de la Industria 4.0, potenciando un número ilimitado de casos de uso y dando a partes interesadas clave los recursos que necesitan para tomar decisiones mejores y más rápidas.

Paso 2: Profundizar en los Detalles

Con datos en mano, es hora de realizar un análisis de causa raíz. El análisis de causa raíz es un enfoque efectivo y poderoso que rastrea problemas de producción a una causa específica. Una vez identificada esta causa, se pueden enactar cambios que reverberarán en la línea de producción.

El análisis de causa raíz a menudo usa herramientas lean y Six Sigma como "Los Cinco Porqués", diagramas de espina de pescado, análisis de modos de fallo y gráficos de Pareto para ayudar a visualizar y entender por qué ocurren problemas. Esto permite a participantes separar la causa de los síntomas para llegar a una razón válida para la disrupción.

Los informes de Pareto de Inactividad de MachineMetrics ayudan a identificar las principales causas de inactividad, ayudándole a priorizar iniciativas de mejora continua entendiendo mejor dónde van mal las cosas.

Paso 3: Desarrollar un Plan para Resolver el Problema

Con la causa real identificada, se puede desarrollar un plan de mejora. Esto puede ser formación, cambios físicos como distribución, cambios de trabajo estándar, sustituciones de material o cualquier número de pasos solos o en combinación para arreglar el problema.

Crítico para el éxito de cualquier plan de mejora es el proceso de auditoría para mantener los cambios en su lugar. Esto incluye determinar cómo se medirá el éxito, qué tan a menudo ocurrirán las auditorías del cambio, qué pasos se tomarán para mejorar aún más el proceso y más.

Una vez más, la importancia de los datos no puede sobreestimarse. Los datos deben ser fiables, precisos y tan detallados como sea posible para que la solución sea efectiva. El análisis manual y cambios solo le llevarán tan lejos y siempre están sujetos a ser olvidados, perdidos o cambiados a medida que el grupo pasa a otro problema. Por esto, soluciones automatizadas como MachineMetrics son integrales al éxito de la fabricación basada en datos.

3 Consejos sobre Cómo Prevenir Problemas de Producción

Una máquina es tan buena como los procesos usados para correrla. Y en todos los casos, mejor la calidad y visibilidad de los datos, más útil será. Con software de monitorización de producción, las empresas pueden pasar de solucionar el mismo problema una y otra vez a realmente enactar una solución que no solo dure sino que también pueda validarse en tiempo real y perfeccionarse con el tiempo.

Aquí hay tres consejos para prevenir problemas de producción:

Analizar Datos

Quizás nada es tan crucial como analizar datos de producción. Sin buenos, limpios, datos precisos, el cambio es inefectivo. Los datos son la clave para visualizar la imagen precisa en cualquier planta de producción. Pero los datos no son solo piezas, número de trabajo o conteos de horas. Datos requeridos para tal visualización incluyen datos de máquina, datos de personas, datos de sistemas y datos de otras entradas en toda la empresa.

Mejorar la Visibilidad Operacional

Con datos precisos, las empresas pueden lograr mejor visibilidad operacional. De nuevo, captura y análisis de datos con informes intuitivos proporcionados por software es siempre preferible a recopilación y análisis manual. Con visibilidad en tiempo real, los problemas pueden abordarse proactivamente en lugar de reactivamente ya que operadores, técnicos y gerentes ganan insights sobre el estado real de equipos y producción conforme ocurre en lugar de después de que sucede.

MachineMetrics muestra datos de producción en tiempo real para visibilidad completa de la planta. Operadores y gerentes saben exactamente cuándo las máquinas se quedan atrás de objetivos de producción o experimentan evento de inactividad, permitiéndoles resolver problemas rápido.

Planificar Mantenimiento de Equipos

Una de las contribuciones más valiosas de la recopilación y análisis automatizado de datos en fabricación ha emergido en su impacto en mantenimiento. Aprovechando datos en tiempo real para visualizar el estado real de producción, el mantenimiento puede moverse de preventivo a predictivo. Esto significa que los mismos datos guiando cambios de proceso y flujo de trabajo para mejora pueden usarse para predecir fallo de pieza, ordenar y preparar repuestos con antelación y programar el momento óptimo para la reparación en el mejor momento para reducir inactividad total (como durante un cambio).

Aproveche IIoT y Analítica Industrial

MachineMetrics es una potente plataforma de datos industriales que permite la recopilación de datos de producción precisos en tiempo real, automáticamente contextualizando y estandarizando los datos para accesibilidad inmediata en toda la empresa.

Vía dispositivos edge, MachineMetrics puede conectarse a cualquier equipo, desde equipos OEM más nuevos a máquinas analógicas heredadas.

Una vez activado, el sistema está inmediatamente disponible para ayudar a identificar la causa real de inactividad y cuellos de botella y ayudarle a llegar a una causa raíz más rápido y con más confianza. Esto le permite optimizar sus procesos más rápido y con más precisión con insights accionables y personalizables.

La plataforma MachineMetrics permitirá mayor eficiencia, costes reducidos, capacidad desbloqueada y una mejor vista de lo que realmente sucede en su planta. Contáctenos hoy para ver cómo MachineMetrics puede ayudarle a eliminar sus problemas con datos en tiempo real y aplicaciones.

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