Optimización de la fabricación: mejores prácticas para mejorar tus procesos de producción

El sector manufacturero se ha vuelto cada vez más competitivo en los últimos años, y muchas empresas siguen teniendo que hacer frente a la escasez de materiales provocada por la interrupción de las cadenas de suministro a causa de la pandemia de COVID-19.

Sin embargo, según McKinsey, la demanda de los consumidores se ha mantenido sólida durante gran parte de 2022, y los clientes siguen esperando plazos de entrega relativamente rápidos para los productos a los que se habían acostumbrado antes de la pandemia. Esto ha llevado a las empresas manufactureras a buscar formas más eficaces y eficientes de producir y entregar los productos a tiempo.

Como consecuencia, muchas empresas han puesto en marcha diversas prácticas para mejorar la productividad y la eficiencia en todas sus operaciones. Estas técnicas de optimización permiten a las empresas ajustar sus operaciones, introduciendo mejoras graduales en cada fase de la producción, desde el diseño del producto hasta la entrega.

En esta entrada, analizaremos cómo abordan los fabricantes sus iniciativas de mejora continua y cómo dan prioridad a la optimización de los procesos de producción para mejorar sus operaciones.

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La optimización de la fabricación consiste en ajustar la forma en que se realiza el trabajo en la planta. Se analiza qué es lo que ralentiza la producción, qué genera desperdicio de material o de tiempo y qué afecta a la uniformidad, y luego se soluciona. Poco a poco, el proceso funciona de forma más fluida y estable.

No se trata de un proyecto único ni de un programa que se ponga en marcha una sola vez. Es un trabajo continuo. En cada turno, cada semana, el personal realiza ajustes, evalúa los resultados e intenta que la siguiente tanda salga un poco mejor. Los datos ayudan, pero también lo hace la experiencia; normalmente son los operarios quienes detectan los problemas primero.

Hoy en día, la mayoría de las plantas utilizan datos de producción en tiempo real para orientar esos cambios. Las máquinas, los sensores y el software controlan los tiempos de ciclo, las paradas y los desechos. Cuando algún parámetro se sale de los límites establecidos, el equipo puede reaccionar antes de que se produzca una parada efectiva.

Glosario rápido

MES (Sistema de ejecución de la fabricación): software que conecta máquinas y personas para poder realizar un seguimiento de los datos de producción en tiempo real.

OEE (eficacia global de los equipos): una cifra única que se calcula a partir de la disponibilidad, el rendimiento y la calidad. Indica dónde se está perdiendo capacidad.

IoT Internet de las cosas): Pequeños dispositivos conectados y sensores que recopilan datos de la planta de producción y los transmiten a los equipos de producción y mantenimiento.

La optimización ayuda a una planta a dejar de estar constantemente apagando incendios. En lugar de tener que actuar a toda prisa cuando algo falla, se empiezan a crear sistemas que previenen los problemas y mejoran con cada ciclo de producción.

Las optimizaciones en la fabricación abarcan la totalidad del proceso, lo que implica aportaciones y ajustes en las distintas fases de la producción. El objetivo es que el proceso de producción sea lo más rápido y eficiente posible y, al mismo tiempo, eliminar el exceso de residuos.

Entre las principales ventajas de optimizar tus procesos de producción se encuentran:

Reducción de los retrasos en la producción: La optimización de los procesos de producción permite a las empresas reducir el tiempo de inactividad durante los plazos de producción viables.

Esto resulta especialmente evidente cuando la organización lleva a cabo un mantenimiento periódico y continuo de los equipos. Estas medidas mejoran la eficacia y el tiempo de actividad de las máquinas, lo que garantiza que las empresas manufactureras cumplan los plazos de producción establecidos.

Mejora de la calidad del producto: Por muchas razones, el coste de una calidad deficiente puede ser una de las principales fuentes de ineficiencia en un entorno de producción y, por ello, identificar y eliminar las causas de los defectos de calidad puede ser uno de los aspectos más relevantes en sus esfuerzos por optimizar los procesos.

Al centrarse en mejorar la calidad de los productos, las empresas pueden reducir el tiempo y los recursos dedicados a las repeticiones de trabajo, minimizar los residuos y garantizar que el consumidor final reciba productos que se ajusten a sus expectativas.

Mayor visibilidad de tus operaciones: a la hora de optimizar los procesos de fabricación, la recopilación de datos en tiempo real es fundamental. Las empresas que operan en el entorno actual están realizando importantes inversiones en tecnologías de la Industria 4.0, como IoT industrial, los sistemas de visión artificial y la computación periférica.

Al aprovechar estas herramientas de recopilación de datos e implementar una plataforma que las conecte con las personas, los equipos y los sistemas que sustentan sus operaciones, podrá obtener información en tiempo real sobre todos sus procesos de fabricación e identificar áreas de mejora para optimizar continuamente la producción.

Asignación óptima de recursos: Una vez que seas capaz de identificar las ineficiencias en tus procesos actuales, es el momento de asegurarte de que tus recursos se asignen de forma eficiente y productiva.

Por ejemplo, si los trabajadores dedican una cantidad considerable de tiempo a la introducción de datos y al mantenimiento manual de registros, la implantación de una solución que permita digitalizar y optimizar esas tareas puede resultar muy rentable a la hora de ahorrar tiempo. De este modo, podrás destinar esos recursos humanos a actividades más productivas.

En la mayoría de las plantas, el problema no es el número de herramientas, sino lo dispersas que están. Los datos acaban repartidos en demasiados sitios: algunos están en un MES, otros en hojas de cálculo y otros siguen en papel. Ninguno de ellos encaja a la perfección, por lo que el personal se pasa la mitad del tiempo improvisando soluciones solo para mantener la producción en marcha.

Hay algunos puntos problemáticos que se repiten con frecuencia:

Sistemas desconectados
Cuando tu MES no puede comunicarse con los registros de mantenimiento ni con los de calidad, nunca tienes una visión completa de la situación. Para cuando alguien se da cuenta de lo que realmente está pasando, el turno ya ha cambiado.

Rutinas ineficientes
Las soluciones provisionales se convierten en hábitos. Notas en pizarras blancas, recuentos escritos a mano, ese operario que conoce el truco para mantener la línea en marcha. Funciona, pero frena la mejora.

Paradas prolongadas
Averías, falta de piezas, configuraciones poco claras… Todo ello se acumula. Sin una forma fiable de identificar la causa de la parada, solo se soluciona el síntoma y se sigue adelante, para volver a encontrarse con el mismo problema la semana siguiente.

Cambios lentos
Incluso un pequeño ajuste en un proceso puede tardar semanas en implementarse. Para entonces, es posible que el problema que lo motivó ya haya cambiado.

Rechazo a las nuevas herramientas
La mayoría de la gente no se opone al cambio, simplemente no tiene tiempo para sistemas que les ralenticen. Si una herramienta no se adapta a cómo se desarrolla realmente el trabajo, acabará sin utilizarse.

La optimización empieza por detectar estos pequeños escollos. Son señales a las que merece la pena prestar atención. Cuando los sistemas adecuados se integran a la perfección, las personas dedican menos tiempo a buscar datos y más a mejorar lo que realmente importa.

En definitiva, la optimización de las actividades de fabricación permite a las empresas reducir los residuos y atender mejor a sus clientes.

Además, en el entorno competitivo actual, es imprescindible que los fabricantes adopten medidas para mejorar continuamente sus operaciones.

A continuación te presentamos cinco pasos que puedes seguir para empezar a optimizar tus procesos de fabricación:

1. Adoptar medidas para realizar un seguimiento y analizar los datos de producción: En los entornos de fabricación conectados que existen hoy en día en las empresas, los fabricantes tienen más acceso que nunca a los datos de producción.

Gracias al uso de diversos equipos y sensores interconectados, las empresas pueden realizar un seguimiento de la producción y obtener información en tiempo real sobre lo que ocurre exactamente en cada fase del proceso de fabricación.

2. Identificar oportunidades de optimización: Una vez que se disponga de los sistemas y herramientas necesarios para recopilar y visualizar los datos de producción, es el momento de identificar las oportunidades más accesibles para poner en marcha iniciativas de optimización. Muchas empresas se dan cuenta de que hay algunas actividades de producción que presentan cuellos de botella inherentes, lo que da lugar a importantes ineficiencias.

Por ejemplo, es posible que descubras que un determinado equipo o su uso supone un cuello de botella para la fase siguiente del proceso de producción. Por otra parte, es posible que algunos de los procedimientos operativos actuales no sean óptimos y obstaculicen el flujo de producción.

Por lo tanto, debes identificar esas áreas de ineficiencia que frenan la producción. Esto te permite aprovechar tus recursos para optimizar las áreas afectadas, aumentando así la productividad y reduciendo el desperdicio.

3. Automatizar y, a continuación, potenciar: A medida que las empresas han aumentado su inversión en automatización con el fin de mejorar la productividad en todas sus actividades de producción, se ha hecho cada vez más evidente que los esfuerzos de automatización solo permiten a una empresa llegar hasta cierto punto.

En la mayoría de los casos, las herramientas y tecnologías actuales colaboran con las personas para permitirles trabajar de forma más eficiente, segura y precisa.

Aunque los fabricantes pueden lograr importantes mejoras en la eficiencia mediante la automatización de las tareas manuales y repetitivas de su proceso de producción, muchas fases siguen requiriendo un esfuerzo cognitivo considerable, lo que pone de manifiesto la necesidad de la intervención humana.

Por ello, las empresas deberían plantearse la optimización de la producción desde la perspectiva de potenciar su plantilla actual para centrar los esfuerzos en actividades de valor añadido, en lugar de automatizar los procesos para prescindir de los trabajadores.

4. Aprovechar la tecnología: Como hemos comentado anteriormente, el desarrollo de las tecnologías de la Industria 4.0 ha brindado innumerables oportunidades a los fabricantes para aprovechar diversos sistemas y herramientas avanzados con el fin de optimizar sus procesos de fabricación.

Por ejemplo, fabricantes de diversos sectores están implantando tecnologías de visión artificial para detectar, con precisión y eficacia, defectos de calidad en las distintas fases de la producción.

Además, los fabricantes pueden aprovechar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para realizar análisis de datos en tiempo real con el fin de lograr una optimización integral y eficaz de la producción.

5. Medir el progreso a lo largo del tiempo: La optimización de los procesos de producción no es una tarea que se realice una sola vez. Además, el panorama de la fabricación, en constante evolución, implica que las intervenciones actuales podrían no tener el mismo efecto positivo en el futuro.

Por lo tanto, los fabricantes deben evaluar los avances a lo largo del tiempo, realizando un seguimiento de los cambios y de su impacto en el rendimiento de la producción. Esto permite a las empresas mejorar continuamente sus procesos de producción, manteniendo la operación a la vanguardia del sector.

No se puede mejorar lo que no se mide. Para que cualquier iniciativa de optimización dé sus frutos, es necesario que los indicadores adecuados sean claros, visibles y fiables.

Indicadores como el OEE, el tiempo de inactividad, el rendimiento y el rendimiento a la primera siguen siendo fundamentales. Lo que ha cambiado ahora es la rapidez con la que los equipos pueden consultar las cifras y tomar medidas al respecto. Cuando los datos se actualizan en tiempo real, un problema que antes tardaba horas en detectarse puede resolverse en cuestión de minutos.

El objetivo no es solo recopilar datos, sino hacer que esos datos resulten útiles justo en el momento en que alguien pueda actuar.

Indicadores clave de rendimiento (KPI) habituales a tener en cuenta

OEE (eficacia global de los equipos)
Indica el rendimiento de tus equipos combinando la disponibilidad, el rendimiento y la calidad.

Tiempo de inactividad
: registra el tiempo de producción perdido debido a averías, cambios de producción o retrasos.

Rendimiento
: mide el número de unidades en buen estado que se completan en un intervalo de tiempo determinado.

Rendimiento en la primera pasada (
): mide cuántos productos cumplen los estándares a la primera, sin necesidad de reelaboración.

Tiempo de ciclo
: El tiempo que se tarda en fabricar una sola unidad desde el inicio hasta el final.

Cómo las herramientas cambian las reglas del juego

Ni siquiera las mejores herramientas servirán de mucho si se implantan en una planta sin una planificación previa. La optimización solo funciona cuando los nuevos sistemas se integran perfectamente en los procesos existentes y las personas que los utilizan perciben su valor de inmediato.

1. Integración con los sistemas existentes
La mayoría de las instalaciones ya utilizan una combinación de equipos, sistemas ERP y herramientas digitales más antiguas. Empezar de cero no es una opción realista. Hay que centrarse en sistemas que se conecten fácilmente con lo que ya existe. Las API abiertas, las configuraciones modulares y los modelos de datos que no requieren una personalización excesiva permiten ahorrar mucho tiempo y dinero.

Una plataforma sólida aporta nuevas funcionalidades sin obligarte a deshacerte de lo que ya funciona. Debe integrarse en la configuración actual y facilitar la conexión del resto de elementos con el paso del tiempo.

2. Seguridad de los datos y cumplimiento normativo
Cuantas más herramientas conectadas haya, más datos habrá que proteger. Esto debe tenerse en cuenta desde el principio, no abordarse más adelante. Busca un software que ofrezca un aislamiento sólido entre clientes, registros de auditoría detallados y funciones de cumplimiento normativo integradas. Para las operaciones sujetas a regulación, esos controles son imprescindibles.

Tulip, por ejemplo, separa el entorno de cada cliente y mantiene los datos de producción al margen de cualquier conjunto compartido de datos para el entrenamiento de la IA. Es una línea que hay que mantener, sobre todo en el ámbito de las ciencias de la vida y la fabricación de dispositivos médicos.

3. Formación y gestión del cambio
La implantación de nuevas tecnologías siempre modifica la forma de trabajar de las personas. El verdadero éxito radica en la rapidez con la que los equipos logran sentirse cómodos con ellas. Las herramientas deben resultar lo suficientemente familiares como para que los operadores e ingenieros no necesiten ayuda constante del departamento de TI para realizar cambios o actualizaciones.

La formación debe realizarse en contexto, directamente en el puesto de trabajo, y no solo en un aula. Las herramientas «no-code» también ayudan. Cuando las personas pueden ajustar los flujos de trabajo por sí mismas, la adopción se acelera y las mejoras no se ven frenadas.

Los sistemas digitales forman ya parte del núcleo de las actividades de producción, y no son proyectos secundarios. Los sistemas MES, IoT y la IA son los que hacen posible la visibilidad en tiempo real. Sin ellos, los datos permanecen dispersos y los problemas se prolongan más de lo que deberían.

La recopilación de datos en tiempo real y las herramientas de inteligencia artificial ocupan los primeros puestos de esa lista. No es difícil entender por qué: las fábricas necesitan formas más rápidas de comprender lo que ocurre en la planta de producción.

MES (Sistemas de ejecución de la fabricación)
Un buen MES integra máquinas, personas y datos para poder realizar un seguimiento de la producción en tiempo real. Los equipos pueden detectar dónde se pierde tiempo, qué está retrasando los cambios de línea o cuándo empiezan a desviarse los estándares. Las plataformas más recientes son lo suficientemente flexibles como para que los ingenieros puedan ajustar la lógica o las pantallas sin necesidad de largos proyectos de TI.

IoT Internet de las cosas)
Los sensores conectados envían información sobre los tiempos de ciclo, la temperatura, las vibraciones y otros datos del proceso directamente a tus sistemas. Ese flujo constante facilita la detección temprana de pequeños problemas y reduce el registro manual de datos. Ofrece a los equipos de mantenimiento y calidad una visión más clara de lo que ocurre, turno tras turno.

IA (Inteligencia Artificial)
La IA está empezando a cubrir las tareas que antes consumían mucho tiempo, como revisar informes, buscar patrones o averiguar por qué se ralentizó una línea de producción. Es capaz de clasificar datos, destacar tendencias e incluso señalar las posibles causas de las paradas. Algunas herramientas pueden responder directamente a una pregunta, como «¿Qué máquina provocó ayer el mayor número de paradas no planificadas?», y mostrar el historial en cuestión de segundos.

Gracias a Tulip, las empresas pueden conectar a las personas, las máquinas y los sistemas de todas sus operaciones y recopilar datos de producción en tiempo real en cada fase del proceso de producción.

Gracias a estos datos, los ingenieros y supervisores encargados de la mejora continua pueden identificar fácilmente las áreas de ineficiencia en los procesos existentes y adoptar medidas para optimizar sus esfuerzos de producción de forma continua.

Por ejemplo, como Piaggio Fast Forward pasaba su nuevo robot Gita de la fase de prototipo a la de producción, necesitaba una forma de formar rápidamente a los operarios en los nuevos procesos de montaje y de recopilar datos de producción sin problemas.

En cuestión de semanas, el equipo de PFF creó un ecosistema de aplicaciones para formar a los operarios en cada fase del montaje y el submontaje, proporcionándoles instrucciones de trabajo digitales y actualizadas.

Gracias a estos flujos de trabajo digitales, el equipo pudo establecer unos valores de referencia para los tiempos de ciclo, los caudales, los tiempos de takt y el recuento de defectos, lo que permitió a los supervisores impulsar iniciativas de mejora continua en todas sus operaciones.

Si te interesa saber cómo Tulip ayudarte a optimizar tus procesos de producción, ponte en contacto con un miembro de nuestro equipo hoy mismo!

La optimización de la fabricación consiste en hacer que la producción funcione con mayor fluidez. Menos desperdicio, menos paradas y un mejor rendimiento. Lo difícil no es el esfuerzo, sino lo disperso que puede estar todo: los datos en un sistema, las notas en otro y mucha información que todavía se transmite de boca en boca.

Los sistemas de gestión empresarial (MES), IoT y la inteligencia artificial (IA) ayudan a coordinar todo el proceso. Proporcionan a los equipos información en tiempo real para que los problemas se resuelvan más rápidamente. La clave del éxito radica en hacer bien lo básico: hacer un seguimiento de las cifras que importan, garantizar la seguridad de los datos y utilizar herramientas que se adapten a la forma real de trabajar de las personas.