El rendimiento en la primera pasada es un indicador de calidad fundamental que la mayoría de los fabricantes tienen en cuenta. Este sencillo indicador clave de rendimiento (KPI) permite a los fabricantes evaluar de forma rápida y sencilla la calidad del producto y la eficiencia del proceso a gran escala. Para ello, identifica la cantidad de defectos, desechos y reelaboraciones derivados de un proceso de producción concreto en relación con su producción total.
Las empresas manufactureras están especialmente interesadas en el rendimiento en la primera pasada, ya que ayuda a los supervisores a identificar las fuentes de desperdicio, lo que permite a la empresa asignar los recursos de forma más eficiente.
En esta entrada, analizaremos el rendimiento en la primera pasada y cómo este ofrece una visión clara de la productividad de un fabricante, lo que permite a las empresas impulsar la mejora continua en todas sus operaciones.
¿Qué es el rendimiento de primera pasada?
El rendimiento en la primera pasada (FPY) es un indicador de calidad que se refiere al número de unidades producidas que cumplen determinados estándares de calidad, dividido por el número total de unidades introducidas en el proceso de producción durante un periodo de tiempo específico. También conocido como rendimiento de producción, este indicador clave ofrece una visión global de todo el proceso de producción, lo que permite a los fabricantes evaluar su eficiencia general y reducir los residuos.
Además, a las pérdidas económicas derivadas del desperdicio de material, tiempo y mano de obra se suman los residuos generados por la reelaboración de los productos defectuosos.
Por lo tanto, es importante que los fabricantes incorporen el rendimiento en la primera pasada a sus procesos de gestión de la calidad. Al fin y al cabo, mejorar este indicador se traduce en un uso más eficaz de los recursos, lo que a su vez permite una ejecución más rápida de los pedidos, la satisfacción del cliente y una mayor rentabilidad.
Cómo calcular el rendimiento en la primera pasada
Calcular el rendimiento a la primera es relativamente sencillo. Consiste en dividir el número de artículos que cumplen los estándares de calidad necesarios entre el número total de artículos que iniciaron el proceso. Por lo tanto, el FPY se calcula de la siguiente manera:
Rendimiento en la primera pasada = número de productos de calidad ÷ número total de unidades producidas
En muchos casos, el rendimiento de primera pasada se expresa en forma de porcentaje multiplicándolo por 100.
Veamos un ejemplo de cómo funciona este cálculo en la práctica:
En una empresa metalúrgica, una línea de producción moldea, corta y pinta 100 chapas de hierro corrugado al día. Sin embargo, solo 95 de ellas cumplen las especificaciones de calidad exigidas. Y de estas, 4 requieren una segunda intervención, por lo que quedan 91 chapas de hierro corrugado que cumplen los estándares de calidad necesarios.
FPY = 91 ÷ 100
FPY = 0 ,91
En este ejemplo, el rendimiento en la primera pasada es del 91 %.
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Asegurar que las fases de producción estén a prueba de errores, aumentar la eficiencia y la frecuencia de los controles de calidad y garantizar que solo se envíen a las fases posteriores materiales y piezas de alta calidad.
Cómo mejorar el rendimiento en la primera pasada
Como se ha mencionado anteriormente, el cálculo del rendimiento en la primera pasada ofrece a los fabricantes una visión general de su producción. Sin embargo, este indicador no es más que una pequeña parte de los esfuerzos generales de mejora de la calidad, por lo que depende de otros indicadores de rendimiento de la fabricación.
Para mejorar el rendimiento en la primera pasada es necesario perfeccionar otros aspectos del proceso de fabricación. Esta mejora implica:
Utilizar materiales de alta calidad: La calidad de la materia prima influye de manera significativa en el rendimiento a la primera. Si un fabricante utiliza materiales de baja calidad, aumenta la probabilidad de que se fabriquen productos defectuosos. Esto se traduce en un mayor número de productos rechazados, desechos y reelaboraciones en cada ciclo de producción.
Por lo tanto, los fabricantes deben asociarse con proveedores de confianza para disponer de un suministro constante de materiales de alta calidad para sus procesos de producción.
Llevar a cabo un mantenimiento preventivo periódico: los equipos averiados en la planta de producción pueden dar lugar a productos defectuosos o a artículos que requieran una segunda mano. Además, los equipos que no funcionan provocan retrasos en la producción, lo que retrasa la finalización de los pedidos de los clientes.
Para evitarlo, las empresas manufactureras deben realizar un mantenimiento periódico de los equipos para mantener la línea en funcionamiento. Además, los fabricantes deberían optar por técnicas más modernas, como el mantenimiento preventivo.
Esto implica utilizar herramientas de análisis para predecir el estado de los equipos, lo que permite a los fabricantes evitar posibles averías.
Recopilar datos precisos en tiempo real: Las empresas manufactureras modernas son mucho más complejas, lo que exige una visión más integral y en tiempo real de sus operaciones.
El uso de potentes herramientas digitales y el aprovechamiento del Internet industrial de las cosas (IIoT) permiten obtener datos de producción precisos y en tiempo real procedentes de los equipos de la planta de producción. El análisis de estos datos revela el rendimiento de la maquinaria y recomienda medidas preventivas antes de que se produzcan averías en los equipos.
Además, los datos en tiempo real permiten a los supervisores y directivos identificar ineficiencias en las distintas áreas de la empresa y reaccionar con mayor rapidez tomando medidas correctivas.
Mejorar la formación de los empleados y los operadores: en muchos casos, es posible que los empleados desempeñen sus funciones de manera ineficaz, lo que se traduce en un bajo rendimiento en la primera pasada. Por otra parte, es posible que dichos empleados carezcan de los conocimientos, las habilidades y la orientación suficientes para desempeñar sus funciones.
Los fabricantes pueden resolver esto evaluando el rendimiento de los empleados y poniendo en marcha programas de formación mejorados para aumentar la productividad de los operarios.
Automatizar las tareas estandarizadas y repetitivas: la intervención directa de personas puede resultar ineficaz en algunos procesos de fabricación. Por ejemplo, la eficiencia y la calidad se ven mermadas cuando los trabajadores realizan tareas repetitivas, lo que da lugar a un bajo rendimiento.
Los fabricantes pueden aumentar la productividad por hora (FPY) automatizando este trabajo manual y repetitivo. De este modo, se libera personal para que pueda dedicarse a tareas más complejas y centradas en el pensamiento.
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Muchos de nuestros clientes utilizan nuestra plataforma en todas sus actividades de gestión de la calidad para llevar a cabo inspeccionesde calidad en línea a medida que los componentes o productos avanzan por las líneas de producción.
Gracias a la información que reciben los operadores en tiempo real, los supervisores pueden identificar rápidamente qué tipos de defectos se detectan en cada fase de la producción, lo que crea un ciclo de retroalimentación fluido que permite una intervención más rápida y la adopción de medidas correctivas.
Estudio de caso real
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Antes de Tulip, los operarios necesitaban seis meses de formación específica y seguían siendo propensos a cometer errores humanos. Además, antes de Tulip, no se disponía de información fiable sobre qué era exactamente lo que se enviaba al cliente. Por ejemplo, si al desembalar el producto al cliente le faltaba un tornillo pequeño, no había forma de determinar si se había perdido durante el desembalaje o si simplemente no se había incluido en el kit.
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