Las empresas manufactureras buscan constantemente formas de mejorar la eficiencia de la producción para obtener una ventaja competitiva. Este impulso por la eficiencia se extiende a lo largo de toda la cadena de suministro y la planta de producción, donde maximizar los activos disponibles es clave para minimizar el desperdicio y lograr un rendimiento de producción óptimo.
Mejorar la eficiencia de la producción trae numerosos beneficios, que incluyen mayores ganancias, mayor seguridad para los empleados y una base de clientes satisfecha. Sin embargo, es fundamental diferenciar entre productividad y eficiencia. Centrarse simplemente en la productividad e intentar agilizar las operaciones mediante la eliminación de elementos esenciales puede poner en peligro la seguridad de los empleados y comprometer la calidad del producto.
Para mejorar verdaderamente la eficiencia de la producción, los fabricantes deben adoptar un enfoque holístico que aproveche los recursos existentes, implemente tecnologías inteligentes y optimice los procesos sin sacrificar la calidad o la seguridad. Al hacerlo, las empresas pueden obtener ganancias significativas en eficiencia y elevar su desempeño general en el mercado.
A continuación se presentan algunos consejos que los fabricantes pueden emplear para mejorar la eficiencia de su línea de producción y la calidad del producto.
Consejo #1: Comience con una mirada detenida al Rendimiento Inicial (First Time Yield)
Para lograr una eficiencia óptima de la línea de producción, es crucial examinar de cerca el concepto de Rendimiento Inicial (FTY, por sus siglas en inglés) en cada estación a lo largo de la línea de producción. A medida que aumenta la cantidad de estaciones, también aumenta la necesidad de un proceso de garantía de calidad basado en datos que garantice que FTY se acerque al 100 % en cada etapa.
First Time Yield (FTY) es una métrica utilizada en la fabricación para medir el porcentaje de productos o unidades que pasan todos los controles de calidad y cumplen con las especificaciones requeridas durante su producción inicial, sin necesidad de reelaboración o reparación.
Consideremos un escenario hipotético con una línea de producción que consta de 50 estaciones, cada una operando con un FTY promedio de 99%. Si bien el 99 % puede parecer impresionante, el efecto acumulativo de ligeras variaciones a lo largo de la línea se hace evidente. El Rolling Throughput Yield (RTY) al final de la línea se reduce a aproximadamente un 60 %, lo que da como resultado una tasa significativa de rechazo o reelaboración del 40 %. Esto se traduce en pérdidas financieras sustanciales para el fabricante.
Rolling Throughput Yield (RTY) es una métrica utilizada para medir el rendimiento general o la tasa de éxito de un proceso de varios pasos o etapas. Evalúa el rendimiento acumulativo de todo el proceso considerando los rendimientos individuales en cada paso.
Estudio de caso para mostrar FTY impulsado
Un convincente estudio de caso muestra el impacto de aumentar el FTY del 90 % al 98 %, lo que permite ahorros anuales de más de $3 millones. Suponga que examinamos un producto con un costo de fabricación de $5,000, dividido en partes iguales entre costos de materiales y costos de transformación. Con una tasa de ejecución de producción objetivo anual de 10,000 unidades y un FTY (o RTY) general del 90 %, el fabricante necesitaría iniciar la producción de 11,112 unidades para lograr la producción deseada debido a las unidades defectuosas. Esto da como resultado productos desechados por un valor de $5.6 millones, lo que refleja un desperdicio significativo de recursos. El costo total por unidad también aumenta de $5,000 a $5,556.
Supongamos que el fabricante implementa un proceso de reelaboración que recupera con éxito el 80% de las unidades defectuosas, lo que aumenta el rendimiento general del 90% al 98% mientras mantiene el FTY en el 90%. Aunque el costo de reelaboración es un 50% más alto que el costo de transformación inicial, que asciende a $3,750 por unidad en lugar de $2,500 es una inversión que vale la pena si se considera el compromiso de $5,000 por unidad fallida. Los costos totales de reelaboración ascienden a $3.8 millones anuales, aumentando el costo promedio de producción por unidad de $5,000 a $5,485.19.
Ahora, imagine lograr el mismo aumento de rendimiento del 90% al 98% sin necesidad de costosos reprocesos. Esto daría como resultado un costo de producción promedio por unidad de $5,102.04, lo que se traduce en un ahorro de $383.15 por pieza. En consecuencia, los ahorros totales ascienden a aproximadamente $3.83 millones por año.
El desafío radica en identificar las mejoras de productividad necesarias en cada estación a lo largo de la línea para impulsar el aumento deseado en FTY. Aquí es donde la capacidad de monitoreo y recopilación de datos de producción de Smart Factory es crucial. El módulo de producción Smart Factory Manufacturing Operations Management (MOM) permite a los fabricantes monitorear y optimizar los procesos y garantiza una mayor eficiencia de FTY y de la línea de producción en general.
Consejo #2: Detección temprana de defectos
La detección de defectos lo antes posible en el proceso de producción es crucial para mejorar el FTY y la eficiencia general de la línea de producción. Cuanto más cerca del punto de origen se identifique un defecto de producción, menos disruptivo será para todo el proceso de producción, lo que resultará en costos más bajos y desperdicio mínimo.
Sin embargo, muchas líneas de fabricación aún se basan en métodos tradicionales de prueba, inspección y control de calidad que se centran principalmente en las pruebas de fin de línea. Este enfoque puede conducir a inversiones significativas de tiempo, dinero y materiales en piezas o subensamblajes que, en última instancia, pueden necesitar ser desechados.
Para lograr ganancias de calidad sustanciales y mejorar la eficiencia general, es esencial cambiar el enfoque de confiar únicamente en un control de calidad final a implementar controles y equilibrios en cada momento crítico a medida que una pieza o ensamblaje avanza a lo largo de la línea de producción.
“La detección temprana de defectos es crucial para mejorar la calidad del producto y minimizar el desperdicio. Al implementar medidas efectivas de control de calidad en las primeras etapas de producción, los fabricantes pueden reducir la repetición del trabajo, los desechos y las quejas de los clientes, lo que lleva a una mayor satisfacción del cliente y una mayor rentabilidad”.
– La Organización Internacional de Normalización (ISO)
Este enfoque se conoce comúnmente como pruebas en proceso. Las pruebas en proceso implican la realización de inspecciones, mediciones y evaluaciones de calidad en varias etapas del proceso de fabricación. Al integrar medidas de control de calidad a lo largo de la línea de producción, los fabricantes pueden detectar y abordar los defectos desde el principio, evitando que progresen más hacia abajo y reduciendo la necesidad de reprocesos costosos o desechos.
Las pruebas en proceso aseguran que los problemas potenciales se identifiquen y aborden en la etapa más temprana posible, minimizando el impacto en los pasos de producción posteriores y aumentando las posibilidades de lograr un FTY alto. Este enfoque permite a las empresas adoptar una postura proactiva en el aseguramiento de la calidad, asegurando que los posibles defectos se detecten y aborden temprano, lo que lleva a un proceso de fabricación más fluido y eficiente.
Consejo #3: Aprovechamiento de los datos de producción de piezas para mejorar la calidad
Cuando se detecta un defecto o una pieza falla en el control de calidad, el siguiente paso es comprender la causa raíz del problema. La clave para obtener un valor real de sus datos de producción de piezas radica en recopilar y analizar los datos correctos.
Consideremos un ejemplo: una pieza que no pasó la prueba de fugas. Esta pieza ha pasado por varios procesos, como taladrado, sujeción, dosificación y soldadura en estaciones anteriores. La falla en la prueba de fugas podría atribuirse a una falla en uno o más de estos procesos.
Al utilizar los sensores y el software apropiados, puede equipar las estaciones de proceso existentes en la línea de producción con herramientas inteligentes para recopilar, correlacionar y visualizar datos de producción de piezas altamente granulares. Es importante tener en cuenta que estos datos son generados por la pieza misma, no solo por la máquina, durante un proceso o ciclo de prueba.
Al examinar el problema desde la perspectiva de la pieza, en lugar de centrarse únicamente en la estación específica, puede obtener información más efectiva y práctica. El análisis de los datos de producción de piezas le permite identificar patrones, anomalías y correlaciones que pueden contribuir a defectos o problemas de calidad.
Por ejemplo, al analizar los datos de los procesos de taladrado, sujeción, dosificación y soldadura, puede identificar cualquier desviación o anormalidad que podría haber llevado a la prueba de fugas fallida. Este nivel de granularidad le permite identificar el proceso o procesos específicos que requieren mejoras o ajustes para mejorar la calidad general.
La recopilación y el análisis de datos de producción de piezas proporciona información valiosa sobre el rendimiento de los procesos individuales y su impacto en el producto final. Permite a los fabricantes tomar decisiones basadas en datos, optimizar procesos e implementar mejoras específicas que aborden las causas fundamentales de los defectos o problemas de calidad.
Al considerar el problema desde la perspectiva de la pieza y aprovechar el análisis integral de datos, los fabricantes pueden desbloquear el valor real de sus datos de producción de piezas.
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Consejo #4: Analice la eficiencia del flujo de trabajo en la fábrica
Mejorar la eficiencia en una operación de fabricación requiere examinar cuidadosamente el flujo de trabajo para identificar los cuellos de botella y las áreas que obstaculizan la productividad. La solución Smart Factory MOM rastrea y analiza los datos de producción para recopilar métricas de flujo de trabajo relevantes e identificar áreas de mejora.
Simplifica el seguimiento de la producción y proporciona datos completos para el análisis, lo que permite a las empresas monitorear cada etapa de producción de manera efectiva. Al aprovechar datos en tiempo real de varias fuentes, como sensores de máquinas, dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y equipos de producción, la solución Smart Factory MOM captura información detallada sobre el proceso de producción.
Con los datos recopilados, los fabricantes pueden obtener información valiosa sobre el rendimiento de las estaciones individuales, identificar cuellos de botella y detectar áreas donde la eficiencia se ve comprometida. Al analizar las métricas clave del flujo de trabajo, como los tiempos de ciclo, las tasas de rendimiento y la utilización del equipo, Smart Factory MOM ayuda a identificar etapas o procesos específicos que contribuyen a la ineficiencia.
Sugerencia #5: Capacitación de la fuerza laboral para mejorar la eficiencia de la producción
Mejorar la eficiencia de la producción no implica necesariamente reemplazar a los empleados con máquinas a través de extensas prácticas de manufactura esbelta. En cambio, las empresas pueden enfocarse en mejorar las habilidades de su fuerza laboral para colaborar de manera efectiva con la tecnología y optimizar la productividad.
Más allá de la operación básica del equipo, es esencial brindar a los empleados una capacitación integral que abarque prácticas más nuevas, seguras y eficientes en todas las etapas de la operación de fabricación. Al invertir en su desarrollo profesional, las empresas pueden capacitar a los empleados para que rindan al máximo y contribuyan a mejorar la eficiencia de la producción.
Identificar las brechas de habilidades y diseñar procedimientos operativos estandarizados es crucial para mejorar la productividad y la eficiencia de la fuerza laboral. Estos procedimientos deben alinearse con las mejores prácticas de la industria y adaptarse a las necesidades específicas de la operación de fabricación. Al establecer pautas y expectativas claras, los empleados pueden comprender sus roles y responsabilidades, lo que garantiza un desempeño constante y de alta calidad.
Las empresas pueden aprovechar el módulo de aprendizaje electrónico de Smart Factory para facilitar el proceso de mejora de las habilidades. Este módulo proporciona recursos de aprendizaje y capacitación sobre la marcha, accesibles para los empleados en cualquier momento y en cualquier lugar. A través de módulos interactivos, videos instructivos y evaluaciones, los empleados pueden adquirir los conocimientos y habilidades necesarios para mejorar su comprensión de los procesos de producción, la implementación de tecnología y las mejores prácticas.
Al invertir en iniciativas de mejora de las habilidades y brindar oportunidades de capacitación continua, las empresas crean una cultura de aprendizaje y mejora continuos dentro de la fuerza laboral. Los empleados se vuelven más adaptables, competentes y equipados para adoptar nuevas tecnologías y optimizar la eficiencia de la producción. Este enfoque mejora la satisfacción y el compromiso de los empleados y conduce a una mayor productividad y al éxito operativo general.
Terminando
Mejorar la eficiencia de la línea de producción en 2023 requiere un enfoque estratégico y basado en datos. Los fabricantes pueden aprovechar al máximo sus inversiones aprovechando las capacidades de sus equipos y sistemas actuales. Al implementar enfoques basados en datos y aprovechar la gran cantidad de información disponible, las empresas pueden descubrir conocimientos ocultos e identificar oportunidades de optimización que antes se pasaban por alto.
Se alienta a los fabricantes a adoptar la solución Smart Factory MOM para respaldar estos esfuerzos. Smart Factory MOM proporciona herramientas avanzadas para rastrear, analizar y optimizar los datos de producción en tiempo real. Al integrarse con los equipos y sistemas existentes, Smart Factory MOM permite a los fabricantes tomar decisiones basadas en datos, optimizar los flujos de trabajo e impulsar la mejora continua.
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