Rendimiento en Primera Pasada (FPY): Definición, Cálculo y Estrategias de Mejora

La calidad se entiende y hace cumplir quizás mejor en industrias de componentes de alta precisión como aeroespacial y defensa, así como fabricación de dispositivos médicos. Dicho esto, todos los fabricantes toman en consideración defectos, retrabajo, desperdicio y sus costes asociados.

En el frente de métricas de calidad, el Rendimiento en Primera Pasada es un KPI útil para monitorizar ya que responde una pregunta clave para gerentes: ¿Qué tan efectivos somos fabricando piezas de calidad?

¿Qué es el Rendimiento en Primera Pasada?

El Rendimiento en Primera Pasada (FPY), también conocido como rendimiento de throughput, mide unidades de calidad producidas como porcentaje del total de unidades que comenzaron el proceso.

Hay una razón muy directa para que los fabricantes rastreen y mejoren el FPY: Reducir desperdicio. Cuando se crean piezas de desperdicio o unidades que requieren retrabajo, se genera desperdicio en varias formas:

• El material se desperdicia si la pieza debe desecharse
• La mano de obra se desperdicia produciendo desperdicio o gastando tiempo en retrabajo
• Hay depreciación de herramienta de máquina para piezas que no generarán ingresos
• Hay costes de oportunidad en que una pieza de calidad podría haberse creado en su lugar

Tener un rendimiento en primera pasada por encima del estándar es una ventaja competitiva. No solo está usando sus recursos más efectivamente, sino que esto podría llevar a varios beneficios en la línea de fondo:

• Sus clientes estarán contentos con la alta calidad
• Es más probable que cumpla tiempos de entrega
• Puede fijar precios competitivamente

El FPY no es en modo alguno una bala de plata. Enfocarse en él exclusivamente sin factorizar otras métricas podría resultar dañino. Por esto es importante enfocarse en varias métricas (o una métrica compuesta como OEE) al monitorizar rendimiento de producción.

La Fórmula del Rendimiento en Primera Pasada

Calcular el FPY es bastante simple, ya que simplemente divide el número de piezas buenas por el total de piezas que comenzaron el proceso, y cuenta las piezas que requieren retrabajo.

Así es como se ve la fórmula en su forma más simple:

FPY = Unidades de Calidad / Total de Unidades Producidas

Para pasar por un ejemplo. Aquí está la situación:

• Total de Unidades Producidas: 100
• Total de Unidades Completadas a Especificación: 95
• Total de Unidades Requeriendo Retrabajo: 2

Por tanto:

• Unidades de Calidad: 95 - 2 = 93
• Total de Unidades Producidas = 100

Rendimiento en Primera Pasada = 93 / 100 = 93%

Cómo Mejorar el Rendimiento en Primera Pasada

Mejorar el rendimiento de throughput requiere una variedad de factores incluyendo entender el rendimiento de operadores, equipos y procesos, asegurar suministro de material de calidad y tener datos precisos para rastrear KPIs.

Discutamos algunas de las formas prácticas en que puede abordar el FPY e impulsar su programa de calidad.

Optimizar Trabajo Estándar

La optimización de procesos es un componente clave para asegurar que estándares de calidad se cumplan en la planta. Al analizar procesos existentes, identificar cuellos de botella y visualizar datos de producción, ingenieros manufactureros y gerentes de planta pueden desarrollar procesos más eficientes que también mejoren la calidad.

Al observar cómo se fabrican componentes de calidad, supervisores pueden asegurar que los procesos estén bien detallados para incluir no solo instrucciones (ver formación abajo) sino también métricas clave respecto a tiempo de producción, como configuración y cambios, tiempos de ciclo, tiempos de trabajo, etc.

Superponer datos de calidad sobre métricas de producción ayudará a identificar los estándares de trabajo más precisos requeridos para producir unidades de calidad. Estos datos pueden usarse para asegurar que las expectativas sean apropiadas para el rendimiento en primera pasada que una organización apunta.

Optimizar estándares de trabajo es un caso de uso central de MachineMetrics. Con tanto datos de producción como de calidad (que tocamos abajo), los estándares de trabajo pueden actualizarse automáticamente para que los estándares de trabajo existentes permanezcan precisos.

Recopilar Datos de Calidad Precisos en Tiempo Real

Tener una solución para recopilar automáticamente datos de calidad en tiempo real es increíblemente importante para establecer benchmarks de calidad. Las soluciones de recopilación manual no solo consumirán tiempo sino que serán propensas a errores, llevando a estándares de calidad inexactos.

Con una solución de recopilación automatizada, las expectativas se mantienen en línea y metas apropiadas pueden tanto establecerse como medirse. MachineMetrics puede recopilar tanto datos de producción del control de máquina como datos contextuales clave de operadores.

Estos datos se estandarizan y contextualizan en tiempo real, y pueden incluso usarse para activar automáticamente flujos de trabajo, como alertar al equipo de calidad.

Usando tablets en cada máquina, los operadores pueden categorizar la razón por la que una pieza no alcanza la especificación. Esto proporciona datos sobre las principales razones por las que se rechazan piezas y permite análisis más profundo para determinar por qué ocurren estos defectos y cómo pueden abordarse.

Con cambios apropiados en marcha, como ajustar un proceso, el rendimiento en primera pasada puede mejorarse.

Ejemplo del Informe de Calidad de MachineMetrics. Con un gráfico de Pareto, es fácil identificar las causas más comunes de problemas de calidad para comenzar a desplegar cambios de proceso que los aborden.

Monitorizar Rendimiento y Salud de Equipos

Recopilar datos de rendimiento y salud de máquina en tiempo real ofrece una variedad de beneficios. A continuación, solo algunos que caen bajo el paraguas de calidad.

Alertas en Tiempo Real:

Eventos de máquina y umbrales pueden configurarse para notificar automáticamente a miembros del equipo. Por ejemplo, un evento de inactividad puede activar un mensaje de texto al supervisor de planta, o un problema de calidad de pieza registrado por un operador podría notificar inmediatamente al equipo de mantenimiento. Esto asegura que los problemas se resuelvan tan pronto como ocurren y puede tener impacto inmediato en el rendimiento de calidad en primera pasada.

Herramientas Rotas y Desgaste de Herramientas:

Cuando las herramientas de máquina fallan, generalmente producen piezas de desperdicio que podrían haberse evitado. A veces, la máquina continuará corriendo, produciendo cientos de piezas que serán desechadas. La monitorización de herramientas es una solución que usa datos de herramienta para entender el rendimiento de la herramienta para prevenir problemas de calidad, o al menos minimizar sus impactos.

Visibilidad y Control de Planta:

Como gerente, tener insight en la planta con una mirada al panel le ayuda a actuar sobre problemas tan pronto como ocurren. Ya sea que alertas estén configuradas o no, los paneles de planta pueden indicar fácilmente dónde las máquinas se quedan atrás, cuándo están inactivas o cuándo se cumplen estándares de calidad, dándole el control de planta que todo gerente espera.

 

Justin Garland, Director de Ventas, explica cómo crear un flujo de trabajo en MachineMetrics para automatizar inspecciones de calidad.

Mejorar Programas de Formación y Habilitar Operadores

Sus operadores son el alma de la producción y quienes están más cerca de las máquinas comprometidas en trabajo diario. Habilitarlos con visibilidad, instrucción y responsabilidad asegura que individuos puedan tomar el rendimiento en sus propias manos.

Con datos de producción precisos, los procesos pueden ajustarse y detallarse completamente para que operadores puedan enfocarse más en hacer trabajo productivo y menos en tomar muchas decisiones de bajo valor. Además, con estándares de trabajo precisos, expectativas apropiadas estarán en su lugar para que operadores sientan que las metas son alcanzables.

Esto permite a gerentes lanzar programas de incentivos así como habilitar operadores con instrucciones completamente detalladas y visibilidad directamente desde la máquina, vía tablets de operador y paneles de planta. En tiempo real, los operadores tendrán una vista de dónde están contra el rendimiento de producción esperado.

Asegurar que Proveedores Sean de Alta Calidad

Uno de los componentes más básicos de mejorar el rendimiento en primera pasada es asegurar que el material comprado a proveedores cumpla estándares de calidad a la llegada.

Hay una variedad de formas de vetar y seleccionar proveedores de calidad, incluyendo pedir sus certificaciones relevantes, asegurar que tienen experiencia en su industria, conocer su potencial de capacidad, hablar con otros clientes, pedir una cotización, comprometerse en una inspección de su suministro, etc.

Si material de mala calidad entra por la puerta, el rendimiento de calidad en primera pasada solo se volverá más un desafío para su equipo.

Mejorando la Calidad con MachineMetrics

La Plataforma de Datos Industriales MachineMetrics captura, estandariza y contextualiza datos de producción en tiempo real y los propaga en informes y paneles predefinidos y personalizados.

Gerentes, operadores y varias partes interesadas en mantenimiento, producción y calidad pueden tomar acción inmediata sobre datos o usar informes históricos para profundizar en análisis más profundos y estrategias de optimización de procesos.

Lleve su programa de calidad al siguiente nivel. Aprenda más sobre cómo MachineMetrics reduce desperdicio o reserve una demo con nuestro equipo hoy.