Por Agnes Ogee.

Cómo mejorar el flujo, la calidad y el rendimiento

La transformación digital en la fabricación suele abordarse desde una perspectiva estratégica, pero su impacto real se manifiesta en la planta de producción, donde los equipos deben lidiar con datos inconexos, visibilidad limitada y la necesidad de solucionar problemas de forma reactiva. ¿Qué métodos prácticos permiten la monitorización en tiempo real y la resolución de problemas de forma rápida y estructurada para impulsar mejoras de rendimiento cuantificables?

Una reciente visita Gemba a Poclain Hydraulics sro durante la Cumbre Lean de Checoslovaquia ofrece un ejemplo pragmático de cómo se produce este cambio en la práctica.

Mi colega Seb Saar y yo queremos agradecer a los miembros del equipo de Poclain Hydraulics sro que nos guiaron durante la visita Gemba: Kristyna Safarova, David Cerny, Zuzana Kubesova, Ondrej Osicka, Michal Cermak y Giovanni Baffoni.

El desafío: complejidad, variación y visibilidad limitada. Poclain se enfrentó a una transición de una producción de alto volumen y baja variedad a una de alto volumen y alta variedad. Esto generó mayor variabilidad, cambios de producción más frecuentes y una presión creciente sobre la calidad y el tiempo de actividad. Los niveles de calidad, junto con las paradas no planificadas, afectaban el flujo de producción. En esta etapa, estos factores pueden empezar a influir en los costos, la satisfacción del cliente y los retrasos. Sin una recopilación y un análisis de datos estructurados, las decisiones eran en gran medida reactivas. Los equipos se basaban en la experiencia en lugar de en un análisis coherente, lo que dificultaba abordar las causas fundamentales y prevenir problemas recurrentes. La solución: Digitalización de datos de máquinas, flujos de trabajo y resolución de problemas. El enfoque de Poclain se centró en mejorar la forma en que se toman las decisiones, fortaleciendo el papel de los datos en las operaciones diarias.

• Recopilación digital de datos en origen: Los operarios capturan datos en tiempo real directamente en la planta de producción, incluyendo el rendimiento de la maquinaria, el tiempo de inactividad, los defectos de calidad y los tiempos de ciclo. Esto ayuda a los equipos a comprender mejor el problema y garantiza que sus decisiones iniciales se basen en información consistente y fiable.
• Visibilidad en tiempo real para una actuación más rápida: Los paneles de control a nivel de máquina proporcionan acceso inmediato a la Eficiencia General de los Equipos (OEE), análisis de Pareto de las causas de fallos y alertas por desviaciones, como microparadas que superan los umbrales definidos. Cuando surgen problemas, los equipos pueden responder con rapidez, reduciendo los retrasos y limitando el impacto en las fases posteriores de la producción.
• Resolución estructurada de problemas en todos los niveles: Un procedimiento de escalamiento claro facilita la resolución coherente de problemas. Los operadores abordan los problemas inmediatos, los jefes de equipo ayudan a identificar la causa raíz y los equipos de calidad realizan análisis más profundos cuando es necesario. Esta estructura refuerza la resolución repetible de problemas y reduce la variabilidad en su manejo.
• Instrucciones de trabajo digitales y estandarizadas: Los operarios acceden a instrucciones paso a paso mediante flujos de trabajo activados por código de barras. Esto mejora la velocidad de cambio de formato, reduce los errores y garantiza una ejecución uniforme, algo especialmente importante en entornos con alta variedad de productos, donde la variación es constante.

Implementación: construir un sistema que los equipos puedan usar realmente.

Durante la visita Gemba, el gerente de ingeniería y mantenimiento mencionó que la transformación digital aporta valor cuando acelera o automatiza una operación que funciona correctamente. En Poclain, esto incluye un fuerte enfoque en la capacitación, la gestión visual de las prácticas Lean y el seguimiento constante de los indicadores clave de rendimiento (KPI) de producción y calidad.

Un cambio importante fue pasar de la resolución aislada de problemas a la captura y reutilización del conocimiento. Las causas raíz, las acciones y los resultados se documentan y comparten, lo que permite que las mejoras se extiendan a todos los equipos y evita que se repitan los mismos problemas.

Este ejemplo refuerza una serie de principios prácticos. La digitalización facilita la toma de mejores decisiones cuando se basa en necesidades operativas reales. Los datos en tiempo real permiten una actuación más rápida y segura. La resolución estandarizada de problemas reduce la necesidad de solucionar problemas puntuales y mejora la coherencia. La recopilación de conocimientos garantiza que las mejoras sean sostenibles y repetibles. La visibilidad entre equipos fortalece la alineación y el rendimiento general.

¿Cómo se transforman los datos de fabricación en acciones concretas?

Muchas organizaciones ya recopilan grandes cantidades de datos, pero tienen dificultades para convertirlos en acciones concretas. El progreso comienza con un enfoque estructurado que vincule los datos con las decisiones.

Esto incluye recopilar los datos correctos al nivel adecuado, prepararlos para el análisis y aplicar técnicas analíticas para identificar las causas raíz y los factores clave. Posteriormente, es necesario compartir la información obtenida mediante paneles de control claros e integrarla en los flujos de trabajo diarios para que los problemas se resuelvan rápidamente cuando surjan.

Con las herramientas y la metodología adecuadas, los equipos pueden pasar de operaciones reactivas a una gestión del rendimiento proactiva y basada en datos.

Dé el siguiente paso

Si su objetivo es mejorar la visibilidad en todos los procesos de fabricación, reducir los tiempos de inactividad y los problemas de calidad, y facilitar una toma de decisiones más rápida en la planta de producción, el siguiente paso es replantearse cómo fluyen los datos a través de su organización.

Minitab ayuda a conectar la recopilación, preparación, análisis y visualización de datos en un enfoque estructurado que facilita la toma de mejores decisiones en todos los niveles. Al hacer que los datos complejos sean más fáciles de comprender y utilizar, los equipos pueden identificar cuellos de botella, resolverlos con mayor rapidez y demostrar un impacto empresarial cuantificable.