La guía definitiva para la realización de estudios de tiempos de fabricación en la fábrica conectada

Todas las fábricas dependen de la precisión en la medición de los tiempos de las tareas. Estos determinan los estándares laborales, el equilibrio de las líneas de producción y las prioridades de mejora. Sin embargo, en muchas plantas, los estudios de tiempos siguen basándose en métodos concebidos para un ritmo de trabajo más lento.

A medida que las operaciones están cada vez más interconectadas, esas herramientas antiguas se quedan obsoletas. Los equipos modernos están adoptando enfoques digitales basados en datos que reflejan cómo se desarrolla realmente el trabajo: de forma más rápida, con mayor precisión y con muchas menos interrupciones en la planta.

Un estudio de tiempos de fabricación es un proceso estructurado que consiste en observar y medir directamente el trabajo humano mediante un dispositivo de cronometraje, con el fin de determinar el tiempo que necesita un trabajador cualificado para completar una tarea cuando trabaja a un nivel de rendimiento definido.

Los estudios de tiempo resultan especialmente adecuados para procesos que implican secuencias de acciones repetitivas que se repiten cíclicamente. Cuando un proceso puede dividirse en varias tareas independientes, los estudios de tiempo constituyen una forma útil de medir cuánto tiempo dedican los empleados a cada parte del proceso.

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Desde hace más de un siglo, los estudios de tiempos han sido un método fundamental para recopilar datos sobre los procesos de fabricación. Desde que Frederic Winslow Taylor introdujo los estudios de tiempos a principios del siglo XX como parte de su sistema de gestión científica, las empresas manufactureras los han utilizado para optimizar sus operaciones.

Los estudios de tiempo son también una de las formas de medición más fáciles de realizar de forma incorrecta. A pesar de su simplicidad, existen varias formas en las que un investigador puede introducir sesgos e incoherencias en sus datos. Aunque pueda parecer insignificante, el coste de los datos erróneos es elevado. Según un estudio de Experian PLC, los datos erróneos pueden costarle a una organización entre el 15 % y el 25 % de sus ingresos. Esto supone una cifra considerable. IBM estima que los datos erróneos le cuestan a la economía estadounidense más de 3 billones de dólares al año.

La buena noticia es que hay algunas medidas sencillas que puedes tomar para sacar el máximo partido a tus estudios de tiempos. Para quienes estén interesados en la transformación digital de la Industria 4.0, existen formas de aprovechar las nuevas tecnologías para obtener estudios de tiempos más precisos y reveladores.

Para los ingenieros del Instituto de Estudios de Tiempos Industriales, los estudios de tiempos tienen cinco objetivos principales.

1. La mejora de los procesos y procedimientos
2. La mejora de la distribución de un plano, una oficina o un área de servicio
3. Ahorro de esfuerzo físico y reducción de la fatiga innecesaria
4. Mejora en el uso de los materiales, la maquinaria y la mano de obra
5. Mejora del entorno físico de trabajo

Cuando se realizan correctamente, los estudios de tiempos ofrecen una visión detallada y normalizada de un proceso de varias etapas. Pueden utilizarse para impulsar la eficiencia de los procesos, mejorar el diseño de las fábricas y los procesos, y aumentar la productividad y la satisfacción de los trabajadores.

• Entre los usos más habituales de los estudios de tiempos se incluyen:
• Establecimiento y estandarización de los tiempos por etapa
• Establecimiento de indicadores clave de rendimiento (KPI) para los procesos de una empresa fabricante
• Detectar y eliminar las ineficiencias en los procesos
• Recopilación de datos para ayudar a predecir la producción y los ingresos anuales
• Reforzar la planificación anual de recursos e inventarios
• Identificar las carencias en materia de competencias y poner en marcha iniciativas de formación específicas.

Los estudios de tiempos se pueden dividir en tres fases: análisis, medición y síntesis.

Análisis: Decide qué te gustaría medir y establece un objetivo concreto para el estudio (acelerar los tiempos de los procesos, fijar tiempos estándar, identificar pasos que puedan requerir formación específica, etc.). Cuando sepas qué proceso te interesa estudiar (y por qué), desglósalo en sus partes constitutivas. Asegúrate de que cada tarea esté bien definida, con un inicio y un final claramente establecidos. Pregunta a varios expertos en la materia cuánto tiempo les lleva completar el proceso y pídeles que calculen el tiempo que dedican a cada tarea que lo compone. Esta información te ayudará a calibrar los tiempos estándar.

Medición: Utilizando un cronómetro u otro dispositivo de medición del tiempo, mide cuánto tiempo tardan los trabajadores en completar cada paso. En esta fase, también deberás tener en cuenta los factores que puedan dificultar la capacidad de los trabajadores para completar una tarea.

Resumen: Introduce tus datos utilizando una plantilla o una hoja de cálculo. Una vez que hayas terminado de recopilar los datos, realiza los análisis necesarios. Estos variarán en función de los objetivos y el diseño de tu estudio de tiempos.

Un estudio de tiempos consiste simplemente en observar el trabajo y cronometrarlo. El objetivo es comprender cuánto tiempo llevan realmente las cosas, no cuánto tiempo creemos que deberían llevar.

Paso 1: Elige la tarea
Elige la tarea que quieres medir. Anota cuándo empieza y cuándo termina. Anota quién la realiza y cuántos ciclos vas a observar.
Si las herramientas, los materiales o las condiciones de preparación pueden influir en el tiempo, anótalo también.

Paso 2 – Observa el trabajo
Coge un cronómetro, una tableta o lo que utilices habitualmente. Registra cada ciclo completo.
Si se produce alguna interrupción, como una parada de la máquina, un atasco de piezas o una avería, anótalo.
Cinco ciclos es el mínimo imprescindible; diez es mejor si el trabajo varía.

Paso 3 – Ajusta los tiempos
Los tiempos brutos no son suficientes. Tendrás que ajustarlos en función del ritmo y de los márgenes habituales.

Fórmula:
Hora estándar = Hora observada × Clasificación × (1 + Margen)

Calcula la media. Esa será tu referencia.

Paso 4 – Revisa lo que has visto
. Busca los pasos que consumen tiempo o provocan retrasos.
. Pregúntate si las herramientas están lo suficientemente cerca. ¿Están los operarios esperando piezas? ¿Les dificulta el trabajo la distribución del espacio?
. Realiza pequeños cambios, vuelve a probar y comprueba si mejora la situación.

No te compliques. Un estudio de tiempos no es un informe, sino una herramienta para conocer cómo se desarrolla el trabajo.

Estudios de tiempos manuales frente a digitales

La forma en que recopilas los datos sobre el tiempo determina lo que puedes aprender de ellos. Un cronómetro y un portapapeles siguen sirviendo, pero tienen sus limitaciones. Las herramientas digitales recogen más detalles y eliminan gran parte de las conjeturas.

Comparación de métodos habituales

Los análisis manuales están bien cuando el objetivo es obtener una visión rápida o cuando las herramientas son limitadas. Pero en cuanto el trabajo se vuelve más complejo o los volúmenes aumentan, el análisis manual ya no da abasto. Las herramientas digitales gestionan mejor las variaciones y proporcionan datos más precisos y repetibles.

Del suelo al salpicadero

En una planta conectada, un estudio de tiempos no es algo que se haga una vez al trimestre. Se ejecuta en segundo plano, enviando datos directamente a tu sistema de calidad o de producción.

El flujo es el siguiente:
Operador → Sensor o App Panel de control → Revisión y acción

La información se transmite automáticamente. Podrás ver cuánto tardan los trabajos, detectar los pasos que ralentizan el proceso y realizar cambios basándote en datos reales, en lugar de estimaciones.
Sin retrasos, sin papeleo, solo datos en tiempo real con los que puedes actuar.

Una de las características que definen a la fábrica de la Industria 4.0 es una mayor conectividad.

Las plataformas digitales como Tulip te Tulip registrar automáticamente estudios de tiempo detallados. Aquí puedes ver el tiempo de cada operario, paso a paso, en comparación con el objetivo.

IoT Las conexiones a Internet de las cosas y la computación en la nube han permitido la creación y el almacenamiento de datos a una escala sin precedentes. Los sensores portátiles, la visión artificial y las aplicaciones sin código son capaces de recopilar datos en tiempo real de los trabajadores. Al estar automatizada la recopilación de datos, se elimina el sesgo humano de la muestra. Además, la inteligencia artificial puede detectar patrones en los datos que los seres humanos por sí solos no pueden detectar; dado que mejora con el tiempo, el mantenimiento predictivo es un objetivo alcanzable.

Esta conectividad permite a los ingenieros (o a los algoritmos) realizar análisis continuos y en tiempo real de los procesos. Un flujo constante de datos proporciona una visibilidad completa de la fábrica. Además, un mayor tamaño de la muestra hace que el análisis de las causas raíz sea más sencillo y preciso que con mediciones esporádicas.

Cuando estas tecnologías funcionan de forma conjunta como parte de una fábrica totalmente conectada, el potencial para una mejora continua y específica es inmenso.

Sin embargo, aún no son muchas las fábricas que han iniciado una transformación digital. Para muchas de ellas, el cronómetro y el portapapeles siguen siendo las mejores herramientas.

Ejemplo: uso de una App digital

Una sencilla configuración digital permite poner en marcha y detener temporizadores como parte del trabajo habitual.
Cuando un operario escanea un código de barras, el temporizador se pone en marcha.
Cuando envía una lista de comprobación digital, se detiene.
El sistema registra el intervalo de tiempo entre ambos momentos.

Esos datos aparecen inmediatamente en los paneles de control.
Sin papeleo adicional, sin tener que introducir los datos dos veces, sin tener que esperar a los resultados.

Lo que obtienes

• Datos en todo momento, no solo muestras

• Acceso remoto para consultar los resultados desde cualquier línea o turno

• Mayor precisión, ya que nadie redondea ni hace conjeturas

• Una respuesta más rápida para que los problemas se solucionen antes

Asuntos que hay que resolver primero

• Privacidad: Informa a los usuarios de qué datos se recopilan y por qué.

• Gestión del cambio: pasar de las libretas a los sensores puede generar inquietud entre los empleados; hay que hablarlo con ellos.

• Integración: Los datos solo son útiles si se conectan con los paneles de control y las iniciativas de mejora.

Si se gestionan adecuadamente, los estudios de tiempos conectados dejan de ser un proyecto secundario. Pasan a formar parte del proceso de aprendizaje y mejora diaria de la fábrica.

Los estudios de tiempo fracasan por razones muy sencillas. El problema no son las herramientas, sino la forma en que se supervisa, mide o registra el trabajo.

Efecto Hawthorne
Las personas actúan de forma diferente cuando saben que se les está cronometrando. El trabajo se realiza más rápido de lo normal y los datos parecen mejores de lo que deberían.

Cómo evitarlo:

• No hables en voz alta mientras estás haciendo el estudio.

• Observa varios turnos, no solo uno

• Dejemos que los sensores o el seguimiento automático recopilen lo que puedan
  
  

Sesgo del observador
Dos personas pueden realizar el mismo trabajo y obtener resultados diferentes. Una redondea al alza y la otra, a la baja.

Cómo evitarlo:

• Utiliza siempre el mismo método para cronometrar el tiempo

• Formar a los observadores antes de que comience el estudio

• Deja que el software o las aplicaciones se encarguen de las marcas de tiempo siempre que sea posible

Error de muestreo
: si solo se miden unos pocos ciclos, o solo los que salen bien, la media no tiene ningún sentido.

Cómo evitarlo:

• Registra al menos entre cinco y diez recorridos completos

• Incluir diferentes operarios y turnos

• Captura tu rendimiento diario, no la carrera perfecta

Datos erróneos
: se copian mal los números, se omiten pasos o los formatos no coinciden. El análisis acaba fallando más adelante.

Cómo evitarlo:

• Limítate a un solo formato o a un sencillo formulario digital

• Comprueba las herramientas y los temporizadores antes de empezar

• Revisa los datos antes de utilizarlos

Utiliza el mayor tamaño de muestra posible. Aunque muchas pequeñas empresas manufactureras no dispondrán de cientos o miles de empleados para el estudio, deben intentar, no obstante, obtener el conjunto de datos más amplio posible. Un mayor número de puntos de datos ofrecerá una visión más matizada del proceso y ayudará a identificar los valores atípicos.

Ten en cuenta la cualificación de los trabajadores. No todos los empleados realizan todas las tareas con la misma destreza. Muchas plantillas de estudio de tiempos ofrecen al investigador la oportunidad de «calificar» la cualificación del trabajador observado. El objetivo de esta calificación es tener en cuenta las diferencias en la capacidad de los empleados. Si solo se estudia a los empleados con más antigüedad, se obtendrán tiempos estándar poco realistas. Por el contrario, si se da un peso excesivo a los nuevos contratados, se subestimarán los volúmenes de producción. Ninguna de estas dos opciones ofrecerá una imagen precisa del rendimiento global.

Intenta no tomar notas mientras observas. Tomar notas durante la observación puede dar lugar a observaciones inexactas. Si es posible, utiliza la función de lap del cronómetro para registrar los tiempos por etapa. Así evitarás obtener datos inexactos. Si no dispones de un cronómetro de este tipo, plantéate observar en equipo, de modo que una persona tome notas mientras la otra observa.

Cuidado con el efecto Hawthorne. El efecto Hawthorne describe los cambios en el comportamiento de los trabajadores cuando saben que están siendo observados. Como parte de un conjunto más amplio de «efectos de observación», el descubrimiento de que la observación no es una actividad neutral ha dado lugar a avances que han revolucionado disciplinas tan diferentes como la física y la antropología cultural.

Los investigadores deben ser conscientes de que el mero hecho de observar puede alterar el fenómeno que se está estudiando. Aunque algunos investigadores evitan el efecto Hawthorne recopilando datos en secreto, la mejor estrategia es ser sincero con los trabajadores sobre la finalidad y los objetivos del estudio.

Llegados a este punto, ya deberías estar listo para empezar a recopilar datos en la planta de producción. A continuación te indicamos algunos aspectos más que debes tener en cuenta.

No pierdas de vista el objetivo. Los datos son muy útiles, pero los estudios de tiempos realizados por el mero hecho de hacerlo pueden suponer un desperdicio de recursos valiosos. Asegúrate de saber exactamente por qué estás realizando el estudio y ten siempre presente la necesidad empresarial que subyace a las mediciones.

Tu personal es tu mejor activo. Los trabajadores suelen mostrarse escépticos ante los estudios de tiempos, y con razón. Estos estudios forman parte de una larga historia de gestión científica que rara vez ha tenido en cuenta los intereses de los trabajadores. Sin embargo, tu personal es la clave para establecer tiempos estándar realistas, proporcionarte datos precisos y, en última instancia, generar valor en la línea de producción. Cuanto más se sientan implicados en el proceso e incluidos en el resultado, mejor será el estudio para todos los implicados.

Lo mejor es realizar los estudios de tiempos varias veces. Las muestras múltiples proporcionan un conjunto de datos más amplio y completo.

Aprovecha la tecnología de la que dispones: unaforma de validarlos tiempos de los procesos y las etapas es cotejar las observaciones con las marcas de tiempo de un sistema ERP o MES. Otra opción es plantearse invertir en tecnología de bajo coste y IoT que recopile datos de los procesos y las etapas en tiempo real.