Bienvenidos a todos. Soy Michelle Seminaro, directora ejecutiva de F4SS - Foundation for Supply Chain Solutions.
Y hoy nos ha acompañado en una conversación con Brian Sapot, que nos va a hablar sobre cómo potenciar la OEE con la supervisión de la producción y el trabajo con Smart Factory.
Sólo un par de cosas, cosas de la casa. Estamos grabando esta sesión, y estará disponible en nuestro sitio web.
Pedimos que sea una participación interactiva, más una conversación que una serie de conferencias. Así que esperamos que la conversación es donde vamos a obtener una gran cantidad de nuestros aprendizajes juntos también.
Yo supervisaré los chats. Por lo tanto, si desea utilizar el chat en su lugar, o simplemente puede saltar y hacer sus preguntas cuando llegue el momento.
Permítanme presentarles a Bryan. Bryan es el vicepresidente de Smart Factory. Es responsable del desarrollo y crecimiento de las soluciones de Nulogy para entornos de fabricación.
Cuenta con más de veinticinco años de experiencia técnica en fabricación y se ha convertido en una voz destacada en el aprovechamiento de los datos para impulsar la mejora continua y la excelencia operativa.
Su pasión por los principios de la fabricación ajustada le ha convertido en un solicitado conferenciante sobre la optimización del rendimiento de las plantas.
La combinación única de conocimientos técnicos de Bryan inspira a los fabricantes a capitalizar las capacidades de cuatro puntos de la industria.
Así que ahora voy a pasar esto a Bryan. OK, Bryan.
Gracias, Michelle. Te lo agradezco. Siempre es extraño oír que leen mi biografía antes de que hable.
Así que, como dijo Michelle, vengo a esto desde una perspectiva de fabricación, y sé que F4SS se centra en la cadena de suministro, que incluye la fabricación hasta cierto punto. Pero, algo de esto, creo, se aplica ampliamente a la distribución y cosas por el estilo también. Así que, con eso, vamos a empezar.
La idea central de la que vamos a hablar hoy es muy obvia: fabricar es muy difícil. ¿Cierto? Cada día es un reto diferente dentro de una planta. A veces tienes problemas con la gente.
A veces hay problemas con los equipos. A veces hay problemas con los materiales. A veces se tienen todos los problemas a la vez. Y la mayoría de las empresas toman decisiones con información limitada basada en el instinto o en pasearse por la planta, lo que puede llevarte muy lejos, pero quizá no adonde quieres llegar.
Y están gestionando por el retrovisor. Y, en realidad, la razón por la que esto está ocurriendo es porque la plataforma de supervisión de la producción y elaboración de informes más popular del mundo es Excel. ¿Correcto?
La mayoría de la gente, ya sabes, es una manera muy fácil de empezar. Es muy barato. Como, todo el mundo tiene Excel ya, por lo que poner juntos una hoja de cálculo, y usted tiene la gente en el piso de empezar a introducir datos en ella. Y podría funcionar, hasta que llegues a un cierto tamaño.
Y hay problemas con ello. ¿Verdad? Si Excel es siempre propenso a errores, como, puedes estropear las fórmulas. Alguien puede editarlo cuando se supone que no debe hacerlo.
Además, la entrada de datos en estas cosas suele ser subjetiva. Una de las cosas de las que hablaremos hoy es el tiempo de inactividad y cómo afecta al rendimiento de una planta.
Mi idea de un largo tiempo de inactividad podría ser diferente de la de Michelle o Bryan o Christine en la llamada. ¿Verdad? Y, además, no estoy mirando el reloj viendo, ya sabes, ¿fueron realmente cinco minutos o fueron seis minutos? Sólo voy a anotar cinco.
Así que se convierte en algo subjetivo.
Y, además, uno de los mayores problemas es que es difícil hacer análisis a largo plazo en Excel. Así que si, por ejemplo, estás en una reunión trimestral, con el equipo de producción y tal vez, exactos de la empresa, y estás discutiendo nuestros mayores tiempos de inactividad para el mes y cómo los reducimos.
Y quieren saber cuáles son los más importantes, en qué fecha, qué ocurrió y todo eso. Y encontrar eso en Excel va a ser difícil. Tienes que ir todo el camino de vuelta a las hojas de origen. Así que necesitas algo que sea un poco más fácil de hacer que eso.
Y estos sistemas de supervisión de la producción están realmente diseñados para ello. Y están diseñados para ayudarle a gestionar de forma proactiva sus operaciones, detener estos tiroteos, proporcionar esos mejores datos para una toma de decisiones más precisa, y luego realmente entender la capacidad para que pueda planificar para el futuro. ¿Verdad? Por ejemplo, si cerramos ese acuerdo de cinco millones de dólares, ¿tenemos capacidad para asumirlo o tenemos que contratar a más gente?
¿Tenemos que comprar más equipos?
Tal vez incluso construir un nuevo edificio.
Y, realmente, de lo que vamos a hablar hoy es menos sobre software y más sobre qué es la OEE, cómo la mejoramos, y sistemas y procesos para ayudarte a gestionar mejor la planta. Y es una especie de agnóstico desde una perspectiva de software, pero Nulogy Smart Factory hace todas estas cosas también. Así que Michelle hizo un buen trabajo en mi introducción. Creo que, basándome en mis antecedentes, lo único que añadiré es que vivo en el noroeste de Montana y me gusta esquiar, hacer rafting en bicicleta. Me gustan las cosas al aire libre. Además de eso, me encanta trabajar en la tecnología de fabricación, como, donde la tecnología y y el mundo físico se unen es siempre muy emocionante para mí.
Así que quiero empezar con lo primero y, como dijo Michelle, esto puede ser interactivo, así que haz preguntas a medida que avanzamos. Pero quiero empezar con lo que es OEE? En el mundo de la fabricación, la mayoría de la gente sabe lo que es. Cuando nos adentramos en la distribución y la cadena de suministro, utilizamos algo similar, pero es un término diferente. OEE son las siglas en inglés de eficacia general de los equipos.
Básicamente, lo que significa es que un solo número me dice si he tenido un buen día o un mal día en una línea, en una planta, en un departamento, etcétera.
Y realmente se puede reducir a una simple fórmula de cuánto producto bueno produje dividido por cuánto planeé producir. ¿Verdad?
Así que es bastante sencillo. Pero se divide en tres métricas diferentes que se multiplican para obtener la OEE. Uno de ellos es la disponibilidad, y es simplemente, ¿funcioné cuando se suponía que debía hacerlo? Digamos que tengo un turno de ocho horas. Digamos que una hora de ella era, ya sabes, como, descansos y el almuerzo y el arranque de parada, y yo debería haber corrido siete horas del turno de ocho horas. ¿Cuánto de ese tiempo realmente corrí?
Y luego el rendimiento. ¿He alcanzado el tiempo de ciclo o la cadencia previstos? Si puedo producir cien piezas por hora, ¿a cuánto me he acercado? Y se expresa en porcentaje, igual que la disponibilidad.
Y por último, la calidad. Son los artículos buenos producidos divididos por el total de artículos producidos. Así que si he producido un total de cien artículos y noventa y nueve de ellos eran buenos, tenía noventa y nueve por ciento, la calidad.
Y así, estos tres se multiplican para obtener la OEE.
Y es una buena métrica. Hablaremos de eso en un segundo, pero es una buena métrica porque tienes un número que te dice si estás teniendo un buen día o un mal día.
Pero es una mala métrica, porque podría ocultar parte de la variabilidad de lo que ocurre en la pista. Por ejemplo, estos números podrían cambiar. Por ejemplo, podría tener noventa y nueve por ciento de disponibilidad, pero ochenta y seis por ciento de calidad, y todavía tengo setenta y uno por ciento de OEE. Ochenta y seis por ciento de calidad es realmente malo. ¿Verdad? Por lo tanto, puede ocultar algunas cosas allí, pero vamos a hablar de cómo manejar eso también.
Y también se puede pensar en esto como otra métrica, que es el rendimiento. Y realmente se puede simplificar la fórmula de la OEE en esto, las cantidades buenas totales producidas divididas por la cantidad planificada producida durante un cierto período de tiempo.
Y es sólo rendimiento. Así que, por ejemplo, si deberíamos ser capaces de hacer cien piezas al día o enviar cien productos al día y sólo hicimos ochenta, bien, entonces tienes un ochenta por ciento de OEE. Puede ser una fórmula muy sencilla. Lo bueno de soplarla es que te dice dónde están tus problemas. Así que, ya sabes, puedes ver si tienes baja disponibilidad, puedes empezar a indagar en el tiempo de inactividad y dónde están mis problemas.
¿Por qué es importante la OEE?
Es una forma muy sencilla de medir, como he dicho, la eficacia, que es efectivamente día bueno, día malo. ¿Verdad?
Y puede ser común a diferentes líneas, diferentes equipos, diferentes departamentos, incluso diferentes plantas. En una empresa más grande, se puede utilizar para comparar las plantas entre sí, siempre que se calcule de la misma manera en cada lugar, incluso si están haciendo cosas diferentes con diferentes procesos, que es lo que está bien. Así que todo el mundo habla el mismo idioma. Todo el mundo se mide de la misma manera. Y luego la otra cosa que he mencionado antes es porque se divide en tres métricas.
Cuando la disponibilidad es baja, puedes preguntarte por qué. Y normalmente habrá razones de tiempo de inactividad asociadas con eso para ayudarte a averiguar por qué. ¿Cuáles fueron nuestros mayores tiempos de inactividad ese día o esa semana que causó la disponibilidad a ser baja, y entonces usted puede ir a resolverlos. Y vamos a hablar de ese proceso, un poco más tarde en la en la presentación.
Y cuando empiezas a profundizar en la OEE, lo que encuentras es que alguna persona, creo que en Ford, decidió en los noventa que un ochenta y cinco por ciento de OEE es de clase mundial, lo cual está bien. Pero, ¿es alcanzable?
Te diré que es muy, muy difícil, alcanzar una OEE del ochenta y cinco por ciento o superior. Y esto es sólo un ejemplo de cálculo. Así que oops.
Digamos que nuestra disponibilidad es del noventa por ciento, que es realmente bueno. Sólo estamos funcionando el noventa por ciento del tiempo disponible que tenemos. Estamos funcionando al noventa y cinco por ciento de rendimiento, y casi todas nuestras partes son buenas. Multiplique estos tres juntos, es ochenta y cinco por ciento. Realmente difícil de lograr. Y si usted comienza a romper esto en términos de, como, minutos reales, a la derecha, o incluso horas reales, ya sabes, Simplemente no es un montón de tiempo. Al igual que, si usted tenía un sólo para hacer las matemáticas fácil desde una perspectiva de disponibilidad, si, usted tenía un turno de diez horas, usted está usted está perdiendo sólo una hora y un turno de diez horas, a los cambios, al tiempo de inactividad, a las cuestiones materiales, como todas las cosas diferentes que suceden, que no es mucho.
Así que es muy difícil de conseguir.
Y lo que es interesante es que se puede juzgar incluso si no se realiza un seguimiento de la OEE hoy en día, se puede juzgar dónde se está en función de cómo se recogen y, procesan y analizan los datos.
Así que en el extremo inferior, por ejemplo, por debajo del cuarenta por ciento de OEE, normalmente sabes dónde están los problemas. Puedes caminar por la planta y verlos.
Pero estas empresas suelen limitarse a hacer recuentos al final del turno. Anotan los tiempos de inactividad al final del turno, así que dependes de la memoria del operario para saber qué ha pasado.
Y luego suele ir a Excel o tal vez sea papel que va a un archivador.
A partir de ahí, el cincuenta por ciento se cuenta cada hora. Así que tal vez algunos de ustedes han visto si usted ha estado en una planta, hay una pizarra donde la gente va a escribir hora por hora lo que su objetivo es y, cómo lo cerca que llegaron a ella y las razones por las que no lo golpeó.
Eso también suele ir a Excel y mirarlo, y tienes los típicos problemas de Excel con eso. El siguiente nivel es que tengo un sistema. Pero todo en el sistema es manual. Pero todo en el sistema es manual. Así que tal vez tengo un sistema ERP donde estoy poniendo en los recuentos. Estoy registrando mis mayores tiempos de inactividad, y tengo la capacidad de analizar esas cosas durante un período más largo. Normalmente estás en los sesenta.
Aquí es donde la mayoría de los fabricantes, como, que tienen un sistema, van a estar en este tipo de cincuenta y cinco a sesenta y cinco rango. ¿Verdad?
Para llegar a los ochenta, se necesita un sistema automatizado, porque ahora usted está tratando de rastrear minutos, a la derecha, como estábamos viendo antes. Al igual que, sólo micro quiero decir, estamos estamos hablando de, ya sabes, como máximo una hora en un turno, y hay que entender, como, donde estas cosas viene a ser capaz de solucionarlo. Y se necesita una medición coherente de forma automática para ser capaz de hacer eso. No se puede confiar en la forma subjetiva de entrada de datos, los operadores.
Parece que alguien tiene una pregunta.
Lo hacen.
Todos estamos de acuerdo en que el cien por cien de tiempo de actividad es una buena aspiración, al igual que el cien por cien de calidad, pero la velocidad y el ritmo son más subjetivos.
¿Utilizamos datos históricos reales, la velocidad de diseño del activo, etcétera? ¿Cómo recomienda a las empresas que fijen ese objetivo?
Así que es, es una muy buena pregunta, Tom, y depende de la empresa.
Así que hemos encontrado, como, en algunos lugares, cuando las máquinas funcionan, los tiempos de ciclo son exactos cada vez. ¿Correcto? Al igual, se ejecuta en ochenta y tres partes por minuto. Y cuando está encendido, se está ejecutando en ochenta y tres partes por minuto, a la derecha, todo el tiempo. Y el tiempo de inactividad es en realidad un mayor problema. Pero en otros lugares, la velocidad es una gran variabilidad porque tienes que tener gente tocando el producto o haciendo cambios o ajustes y cosas por el estilo. Así que creo que tienes que adaptarlo a tu entorno.
Lo que sugerimos y, de hecho, en nuestro producto, Nulogy Smart Factory, se puede establecer una tasa planificada, que es lo que usted piensa que la máquina debe hacer teniendo en cuenta la dotación de personal y su información histórica, tal como usted pidió. Y también puedes tener una tasa ideal, que es como la velocidad de la placa, la velocidad de diseño del activo del que estás hablando. Puedes medir ambas.
Así, los operarios y el personal de planta pueden basar todo en el tiempo previsto, de modo que no intenten alcanzar un objetivo inalcanzable.
Pueden basar todos sus visuales y métricas y todo en el objetivo del plan, pero entonces, como, ingeniería y mantenimiento o incluso tal vez lo que usted informa al fabricante de la máquina puede basarse en el ideal.
En realidad, sólo para contar una historia sobre eso, que teníamos una empresa que estaba en el negocio de la marihuana, y que tenía una máquina que haría porros pre-laminados.
Y todavía es raro hablar de esto, como, en webinars y esas cosas. Pero, de todos modos, la velocidad de la placa de esta cosa era, como, treinta por ciento más alto de lo que nunca podría funcionar. De hecho, añadimos el tiempo de ciclo ideal al producto para poder realizar un seguimiento y que pudieran volver al proveedor de la máquina y decir: "Mira. Nunca podremos alcanzar esta velocidad.
Ustedes nos garantizaron esto. Y eso ayudó a que el proveedor mejorara el rendimiento de la máquina y solucionara muchos de los problemas de ingeniería asociados a ella. Así que recomiendo establecer un objetivo planificado realista, algo que la gente pueda alcanzar, que les motive, que les haga sentir bien. No hay que estar siempre en números rojos.
Pero luego, entre bastidores, puedes rastrear el ideal al que intentas llegar.
Así que, con suerte, eso responde a eso, Tom. Es una buena pregunta.
Bien. Eso es, como, de alto nivel. ¿Qué es OEE? ¿Cómo encaja?
Hablemos de cómo hacerlo. Si fuéramos a implementar un sistema como Nulogy Smart Factory, ¿cómo lo haríamos? En primer lugar, voy a empezar con un poco de un estudio de caso de, uno de nuestros clientes, y esto es una empresa llamada Elsa. Tienen su sede en Indiana. Hacen piezas para Subaru, en su mayor parte. Así que hacen los sistemas de escape, tanques de gas, diferentes cosas por el estilo.
Y son un muy buen caso de estudio de esta idea, de la que hablaremos en un segundo, empezar simple, pensar en grande, moverse rápido. Tienen grandes instalaciones, ciento diez o ciento veinte líneas diferentes, ochocientas piezas de equipo.
Y empezaron hace años con nosotros en un único equipo, y nos pusieron a prueba contra un competidor.
Y lo que me gustó de esto fue y esto Elsa podría ser el caso de estudio para, literalmente, todo lo que voy a hablar durante el resto de la presentación. Pero todo lo que estaban midiendo era el final de los recuentos de línea. ...¿cierto? Sólo queremos ver el rendimiento de las líneas. Queremos que sea automático. Y porque estamos midiendo el final de la línea cuenta automáticamente, obtenemos los tiempos de inactividad precisa y y cosas por el estilo.
Y han crecido con nosotros, supongo, en el transcurso de los últimos cuatro años. Comenzaron con, hey. Vamos a hacer recuentos al final de la línea. Lo extendieron a otro departamento. Creo que eran unas cincuenta máquinas, luego añadieron veinte más, veinte más, veinte más. Ahora tenemos unas ciento veinte líneas diferentes.
Y fueron capaces de reducir su arrepentimiento. Aumentar su OEE en un veinte por ciento. Redujeron sus paradas cortas de un total de sesenta sesenta minutos por turno a menos de cinco, todo por, como, empezando muy pequeño y centrado, en una muy específica, ya sabes, área y luego seguir adelante y seguir adelante y seguir adelante. Así que el proceso que utilizaron y el proceso que enseñamos es esta idea para implementar el software es esta idea de empezar simple, pensar en grande, moverse rápido.
Así que es un proceso para ayudar a garantizar la mejora y la adopción de soluciones como esta. Quieres empezar de forma sencilla para limitar los trastornos y los cambios, y estas cosas son un viaje. No son un destino. Así que, si alguno de ustedes ha implementado alguna vez, como, un sistema de gestión de almacenes o un sistema ERP, esas cosas se ponen en marcha a la vez.
¿Verdad? Toda la funcionalidad al mismo tiempo. Se llama el big bang. Bueno, con el sistema de monitoreo de la producción, puede implementar pequeñas piezas de la misma en el tiempo y luego construir sobre ese impulso y victorias rápidas y luego iterar.
¿Verdad? Es un proceso mucho más fácil y con menos trastornos.
Así que vamos a desglosar cada uno de ellos. Empieza por lo simple.
Así que significa limitar el cambio.
En realidad no tiene por qué ser un número reducido de máquinas, aunque Elsa empezó por ahí. Es decir, empezaron con una para probarla, y luego saltaron rápidamente, creo, a cuarenta y cinco o cincuenta.
Y quieres ser lo suficientemente pequeño para garantizar el éxito, pero lo suficientemente grande para importar. Lo que significa que si pruebas uno de estos sistemas en una sola línea o en un solo equipo durante un largo período de tiempo, y vi que puse esto en la advertencia, la gente suele volver al sistema que usaba antes porque es más fácil. ¿Verdad? El cambio es difícil para todos.
¿Verdad? No les gusta. Los hábitos son difíciles de cambiar. Y así lo que sugerimos es que si quieres empezar poco a poco, usted debe hacer todo un proceso, como una línea completa de principio a fin, o lo que es aún mejor es como un departamento de modo que usted no tiene operadores, supervisores, gestión utilizando dos sistemas diferentes para gestionar la planta.
Porque, de nuevo, incluso arriba y abajo de la organización, no importa quién seas, el cambio es difícil, y vas a volver al viejo sistema cuando las cosas se ponen difíciles porque es más fácil.
¿Verdad? Así que quieres empezar simple, para limitar el cambio. ¿Correcto? Pero también, ya sabes, lo suficientemente grande como para hacer una diferencia.
Y entonces quieres pensar a lo grande. Así que el pensamiento Elsa, ya sabes, muy grande antes de tiempo. Como, sí. Sólo vamos a rastrear este único punto de datos, pero luego sabemos que básicamente queremos pasar a una fábrica digital al final del día. Y por lo que quiere saber, como, ¿cuáles son los próximos pasos cuando una vez que empezamos a ver el éxito con el sistema.
¿Verdad? Así que define esa Estrella del Norte. ¿Hacia dónde queremos ir? Tal vez quieres llegar al 85% de OEE, y ahora estás en los sesenta. Y puedes definir los pasos que crees que necesitas dar para llegar allí.
Lo interesante es ser flexible con respecto a la Estrella Polar, porque puede cambiar en función de lo que aprendamos y de los datos que obtengamos. Porque hemos descubierto una y otra vez que los problemas de apoyo que crees que tienes no son en realidad tus mayores problemas después de implantar el sistema.
Tuvimos un cliente, otro proveedor de piezas de automóvil a las afueras de Toronto, que pensaba que tenía un problema de mantenimiento porque sus prensas se estropeaban continuamente, y los operarios anotaban que era un problema de mantenimiento. Esto es un poco raro. Pero lo que resultó ser después de implementar el software es que no tenían suficientes conductores de carretillas elevadoras para entregar la materia prima y los moldes a las prensas a tiempo. Y para no complicarse, todo el mundo los anotaba como problemas de mantenimiento mientras esperaban las cosas. Supongo que no les gusta el mantenimiento, y les gustan los conductores de carretillas elevadoras, y por eso lo hicieron. Pero eran horas de inactividad cada día por esto, y es una solución sencilla. Sólo necesitas otro conductor de carretilla elevadora y otra carretilla elevadora.
¿Verdad? Así que es bastante sorprendente lo que aprendes, y va a cambiar lo que haces, pero necesitas tener una comprensión de hacia dónde vas.
Y luego la parte final de esto es que quieres moverte rápido. Así que estás empezando con algo pequeño para limitar el cambio. Estás empezando, estás empezando simple, para asegurarte de que vas a tener éxito con lo que es. Y una vez que obtengas esas victorias rápidas, utiliza ese impulso para seguir adelante.
¿Verdad? Porque los operarios de planta, si les facilita la vida y ven que lo hace o les proporciona datos que respalden todos los problemas que han tenido para ir al supervisor o a su jefe y explicarles cuáles son, seguirán introduciendo información en el sistema. Seguirán interactuando con él, y usted puede aprovechar eso para hacer más y aumentar la eficiencia del proceso y también conseguir que se comprometan más. Porque son los que están en primera línea.
Los supervisores son los que están en primera línea, los que ven los problemas todos los días y saben cuáles son. ¿Verdad?
Y si consigues que se comprometan, ayudarán a solucionar los problemas.
Una de las cosas que Elsa también vio es que la retención de empleados aumentó mucho después de implantar uno de estos sistemas porque pudieron solucionar todos los problemas con los que la gente se enfrentaba todo el día y por los que recibían palizas. Así que, ya sabes, por ejemplo, si yo estaba teniendo un bajo rendimiento en una en una estación de soldadura o algo así porque, ya sabes, tuve tuve problemas con los soldadores. Tuve problemas con, tal vez el el chico aguas arriba para mí no estaba soldando cosas correctamente, y tuve que arreglarlo. Ahora esas cosas se registran, y saben con qué frecuencia sucede. Y, oh, vamos a arreglar ese problema con el chico aguas arriba para mí, y ahora no estoy siendo golpeado por mis números de rendimiento más. ¿No es así? Así que hace a la gente más feliz.
Este es un ejemplo de lo que podría ser el proceso completo.
Hay empresas que empiezan sólo con la supervisión de máquinas. ¿Está en marcha? ¿Está apagada? ¿Es así?
Tal vez usted tiene un código de la razón de por qué. El siguiente paso es que quiero saber arriba y abajo, y quiero empezar el seguimiento de los recuentos, y yo quería hacer un seguimiento en contra de mi horario. ¿Voy a entregar a tiempo, o me estoy retrasando, y voy a tener que hacer horas extras este fin de semana? ¿Verdad?
Te ayuda a evitar esas cosas.
A continuación, la gente empieza a añadir el seguimiento de los desechos, el recuento de personal, los operarios individuales en las diferentes máquinas, y todos estos pasos pueden ayudarle a obtener más información para impulsar la eficiencia de estos procesos. Y por último, al final, una fábrica digital completa con inspecciones de calidad digitales e instrucciones de trabajo. Y, básicamente, todo está dentro del sistema, y nada sucede fuera de él. Así es muy fácil informar y entender dónde están los cuellos de botella.
Y lo que es genial es que vemos a la gente moverse a través de todo este continuo muy rápidamente, como un año. ¿En serio?
No se tarda una eternidad en hacerlo porque es relativamente fácil.
De acuerdo. Y si alguien más tiene preguntas, siéntase libre de intervenir.
Así que vamos a pasar a otra idea. Y hablamos de esto un poco sobre cómo Elsa lo hizo, pero esta es la idea de un poder de un solo punto de datos.
Ice Industries es una empresa. Tiene un montón de plantas diferentes, y son en su mayoría de estampación y conformado de metales.
Y este caso de estudio del que hablamos aquí es una planta en Grenada, Mississippi, que fabrica piezas para generadores, camiones y cosas así.
Y en cada una de sus máquinas, tienen sólo que están recibiendo un recuento, a la derecha, el número de golpes, a la derecha, en cada uno, y eso es todo.
A partir de ese único dato, consiguieron impulsar muchas mejoras y algo quizá un poco inesperado, que fue la precisión del inventario.
Así que están haciendo miles de piezas por hora. Y usted puede imaginar si soy un operador y estamos haciendo miles de piezas por hora digamos que se supone que debo hacer dos mil piezas por hora. Voy a escribir en mi pedazo de papel. Si incluso si hice diecinueve cincuenta, probablemente voy a anotar dos mil.
Si gané veintiún cien, probablemente voy a anotar dos mil, cierto, una y otra y otra vez. Es sólo la forma en que funciona. O tal vez estoy fuera. Como, si incluso si estoy fuera de diez partes cada hora, que se suma con el tiempo.
¿Verdad? Y te hace no tener fe en tu inventario. Te obliga a hacer más recuentos cíclicos para asegurarte de que tu inventario es correcto. También te hace llevar más inventario porque no tienes fe en los números reales.
¿Verdad?
Y lo que ocurrió fue que con los informes de producción automatizados y el envío de datos a su sistema ERP, consiguieron una precisión de inventario del cien por cien en sus productos acabados.
No me permiten compartir las cifras, pero eran astronómicas, los ajustes de inventario que hacían al final del año. Y no es que las partes estaban caminando fuera de la planta. Es sólo la presentación de informes erróneos que se suma porque los números son grandes en el transcurso de, ya sabes, un mes, un trimestre, un año. ¿Correcto?
Esto ilustra muy bien el hecho de que sólo se necesita un dato para impulsar este tipo de mejora. ¿No es así? Usted no necesita gigabytes de datos. Usted no necesita toneladas de científicos de datos.
No necesitas IA. No necesitas nada sofisticado. ¿No es cierto? Sólo necesitas algo que sea medible, comprensible y procesable.
¿Verdad? Y lo que esa cosa es, y yo un poco aludí a ella antes, pero es sólo un recuento. ¿No es cierto? Porque con el recuento, se puede obtener la precisión del inventario.
Sus recuentos de producción pueden ser correctos.
Usando el conteo, cuando deja de contar, sabes que la máquina no funciona. ¿Correcto? Y alguien puede poner manualmente el código de la razón. Ahora obtienes tiempos de inactividad y conteos realmente consistentes y predecibles.
¿Verdad? Que es el mayor problema para la mayoría de las empresas. Al igual que, la calidad, de nuevo, por lo general se maneja. Al igual, hay toneladas de procesos en torno a ella, porque si usted envía el producto bolsa, no vas a estar en el negocio mucho tiempo.
Pero puedes lidiar con, ya sabes, un funcionamiento lento. Usted puede tratar con el tiempo de inactividad, todo tipo de cosas por el estilo. Pero esto le da los datos para ayudar realmente a mejorar, que, sólo que un pequeño punto de datos. Y como usted piensa acerca de este continuo, a la derecha, como, este es el principio.
Al igual que, usted puede recoger las otras cosas más tarde sobre la base de lo que se aprende. Y vamos a hablar de otro estudio de caso con que en un poco. Pero sólo empezar super simple. Cuenta.
Sí. Quizá puedas hablar con tu PLC y sacarle toneladas de datos.
Pero más datos son más cosas que analizar. Y, al fin y al cabo, toda la mejora se produce inicialmente en el rendimiento, al que ha aludido un poco Tom, y luego en la reducción del tiempo de inactividad.
Bryan, tengo una pregunta.
Usted mencionó en ese estudio de caso que o usted oh, como, creo que, en general, declaró que ese proceso podría ocurrir dentro de un año. Quiero decir, que rápidamente. He que pasó mucho tiempo en la fabricación. ¿Y hubo alguna condición especial en torno a que, ya sabes, tienes que tener esto, esto y esto, y usted será capaz de pasar rápidamente. Me pareció que un año era muy rápido para mí.
En realidad, lo más especial que deberías tener es a alguien interno que sea fuerte para liderar un proyecto.
Podemos ayudar, pero el cambio tiene que venir de dentro.
Y en los lugares en los que teníamos a alguien fuerte que seguía el proceso que habíamos establecido, ponía esa Estrella del Norte, conseguía que todo el mundo se subiera a bordo, sí, todo iba muy rápido.
De doce a dieciocho meses. La gente pasa de los recuentos y las mediciones a la fábrica digital.
Y la diferencia no es para tocar nuestra propia bocina un poco aquí, pero esta cosa fue construida ochenta por ciento fuera de la caja. No hay mucha configuración. No hay un montón de personalización que tiene que suceder, y eso es parte de la razón por la que puede moverse tan rápidamente.
Y está diseñado para que no se te quede pequeño.
Estupendo. Gracias. Eso realmente ayuda. Y creo que la idea de que no necesita ser configurado es probablemente lo que muchos de nosotros hemos tratado en el pasado. Siempre ha sido un obstáculo. Así que sí.
Tom tiene otra pregunta.
¿Se necesitan complementos de infraestructura, como sensores, para obtener claridad sobre el rendimiento?
Así que es otra buena pregunta, Tom.
La mitad de las veces, extraemos los datos de un sensor o PLC existente, y la otra mitad, tenemos que añadir algún tipo de sensor para obtener rendimiento y tiempo de inactividad.
Depende de la infraestructura del cliente. Puede que tengan PLC con los que podamos hablar, pero quizá no puedan conectarse en red o haya restricciones de ciberseguridad. Es una mezcla de ambas cosas.
Así que para cubrir Ya he hablado de esto, pero sólo para poner un punto más fino en él, porque estamos hablando de la cadena de suministro aquí.
Estos recuentos precisos son importantes, porque reducimos el inventario de productos acabados.
Elsa hizo esto también. Al igual, que he mencionado que iba a ir a través de todo esto toda esta presentación, pero que solía mantener, creo, dos días de inventario en la mano, y ahora se ha reducido a un turno.
Ya sabes, Ice I No sé cuáles son sus giros, pero, quiero decir, que redujo drásticamente su inventario de productos terminados, lo que redujo sus costos de mantenimiento.
También solían hacer venir a gente los fines de semana para hacer recuentos cíclicos, y pagaban horas extra por ello.
No compartió los dólares allí, pero son significativos. ¿Verdad?
Imagínate pagar horas extras a un equipo de dos o tres personas para que vengan un domingo a hacer esos recuentos. No es barato.
Muy bien.
Así que otro estudio de caso que va, creo, destacar otro proceso para nosotros. Hablamos de empezar poco a poco, empezar de forma sencilla, pensar a lo grande, moverse rápido, que es el proceso de implementación general del que hablamos. Y luego, ya sabes, empezar poco a poco es ese único punto de datos que es el mejor lugar para comenzar su viaje.
La siguiente parte de esto es, como, bien. Estamos implementado. Tenemos nuestro único punto de datos. Ahora, ¿cómo manejamos el proceso de mejora? El día a día y luego la mejora estratégica a largo plazo en eso. Y esta empresa, Louisiana Fish Fry, es un muy buen ejemplo de esto, y en realidad acuñó el término que utilizamos en el futuro, que es llegar a verde.
Y lo que hicieron fue idear este concepto para impulsar la mejora.
Es muy sencillo. Es iterativo. Es visual. Y, básicamente, todo lo que tienes que hacer es reaccionar, analizar algunos datos, y luego ir a mejorar.
Parece sencillo. No es tan sencillo, pero ya hablaremos de eso. La idea de la ecologización es que, en el día a día, ayuda a gestionar la planta. Los sistemas de monitorización de la producción ayudan a la comunicación y la visibilidad en tiempo real, a detener los problemas en el momento en que se producen, es decir, a llevar al personal a la línea de producción lo antes posible para que vuelva a funcionar lo antes posible.
Y por otro lado, como estrategia a largo plazo, ¿cuáles son nuestras áreas de mejora? ¿Dónde deberíamos invertir en automatización? ¿Cuáles son los mayores tiempos de inactividad?
Y así, con Louisiana Fish Fry, lo que fueron capaces de hacer colocando pantallas visuales y teniendo alertas para que las personas adecuadas acudieran a las líneas cuando tenían problemas, fueron capaces de impulsar un aumento del doce por ciento en OEE en los primeros nueve meses.
Y lo interesante es que pasaron de otro sistema de control de la producción al nuestro. Así que no iban de Excel a un sistema de control de la producción. Así que te puedes imaginar que cuando pasas de papel y Excel a un sistema, tu bache va a ser mayor. ¿Verdad? Vemos un aumento del diez al veinte por ciento en el primer año debido a, ya sabes, la exactitud de los datos.
Y también utilizaron el análisis a largo plazo de los datos para saber qué piezas de repuesto necesitaban tener a mano en función de los diferentes tiempos de inactividad y averías de las máquinas, así como los informes flexibles para saber realmente dónde estaban los problemas. ¿Verdad?
Así que ya sabes, que fomentan esta idea de verde es bueno, y luego un poco rebautizado para llegar a verde. Y lo que esto parece, para dividirlo en los dos cubos, es en tiempo real, como, el día a día de las cosas, tienen, marcadores que están en la planta que se parecen a esto.
A la derecha, las métricas están codificadas por colores. Así que aquí tenemos OEE, y luego tenemos el rendimiento, por lo que la tasa de ejecución, y luego tenemos la disponibilidad. Y estos dos son propiedad de diferentes grupos. Así que si la velocidad o la tasa de ejecución cae fuera del verde, un supervisor de producción recibe una notificación.
Si la disponibilidad se sale de la zona verde, se avisa a alguien de mantenimiento, y esa persona tiene que ir a la línea, averiguar qué pasa y ayudarle hasta que vuelva a la zona verde. ¿Correcto? Así que esta es la idea de detener los problemas a medida que ocurren.
Y así se trata de una pantalla en el suelo para que todos puedan verlo, pero entonces también están recibiendo alertas cuando estas cosas suceden. Por lo tanto, al igual que, cuando se cae de la roja lo siento. Sale del verde al rojo, ya sabes, mantenimiento va a recibir una notificación. Van a ser enviados a esa línea y luego ayudarles a volver a funcionar. Lo que sucede hoy en día, la mayoría de las veces, es que puedes tener una radio o un teléfono o algunas personas usan Teams, para poder encontrar un supervisor de producción, para poder encontrar una persona de mantenimiento que te ayude con un problema. Lleva su tiempo. Puede llevar veinte o treinta minutos encontrar a alguien que te ayude con algo.
Y así, lo reciben automáticamente, de forma proactiva.
¿Verdad? Y también puedes medir el tiempo que han tardado en venir a la línea, se acercan y te ayudan a volver a ponerte en marcha. Así que elimina un montón de tiempo de inactividad de correr y tratar de encontrar a la gente.
Y a largo plazo, empezaremos con un pequeño estudio de caso.
Esto es H&T Waterbury. Fabrican componentes para baterías. Nunca has oído hablar de ellos. Te garantizo que usas sus productos todos los días. Es el contenedor exterior de una pila AA, AAA, C, D. Hay un contenedor de metal en el exterior de esas. Fabrican miles de millones al año en Waterbury, Connecticut.
E implementaron un sistema de monitoreo de la producción del brazo de producción, Y descubrieron que cada semana, estaban teniendo ocho horas de inactividad debido a este problema de la lata hacia atrás, y era una parada corta. Duraban quince segundos o menos. Así que una lata al revés es cuando este bote gira al revés, y no puede obtener este recubrimiento rociado en él. Se hace una mala parte, y por lo que la línea se detiene cuando eso sucede.
Y el operario tiene que acercarse, girar la lata hacia arriba y pulsar un botón para arrancarla. Es, como, muy rápido. Todos los operadores se les enseña cómo hacerlo.
Todo el mundo sabía que era un problema. Pero no sabían lo grave que era. Cuando lo sumaste todo, ocho horas por máquina cada semana. ¿Verdad? Es un turno. Es increíble.
Y lo que hicieron fue mirar los tableros y los datos, y veremos algunos ejemplos de esto, ver cuál era el mayor tiempo de inactividad. Ellos saldrían. Ellos harían algunos cambios. ¿Correcto?
Déjalo reposar una semana. Vuelve a los tableros. Vuelve a los cuadros de mando. ¿Mejoró?
¿Se hizo lo suficientemente bien? Sí. No. Hagamos más cambios. Dieron vueltas y más vueltas utilizando los datos para impulsar esta mejora y, finalmente, eliminaron el setenta y uno por ciento de ese tiempo de inactividad, lo cual es astronómico.
Es decir, miles de millones de piezas al año. ¿Verdad? Ellos fueron capaces de no ejecutar un turno para una cierta cantidad de tiempo. Al igual, que era bastante bastante impresionante.
Y esto es más o menos lo que parece. Así que estos no son sus datos. Esto es sólo un poco de algunos datos de demostración, pero esto es como un gráfico de Pareto donde que está mostrando los códigos de tiempo de inactividad. ¿Verdad? Y podemos ver muy incluso si usted no está familiarizado con los gráficos de Pareto, se puede ver que, al igual que, que es el más grande. Esto dice que tenemos la mayor parte de nuestro tiempo de inactividad proviene de la espera en la calidad, y el número dos es un problema material.
Y esto es sólo información de ayer. Así que usted podría mirar esto en una reunión y decir, está bien.
Puede que Calidad esté en una reunión de producción contigo, y tú dices, vale. Calidad, Jimmy de Calidad, ¿qué está pasando aquí? Es como, oh, ya sabes, Phil estaba fuera ayer. Estábamos cortos de personal. Por eso pasó.
¿De acuerdo? Pero luego también tienes los datos a más largo plazo para decir, vale. En los últimos treinta días, ¿cuál es nuestro mayor problema?
Está bastante claro. ¿Verdad? Sigo esperando la calidad.
En realidad, los materiales subieron ayer frente al total de treinta días.
Y entonces puedes sentarte ahí y decir, vale. No. Este es un problema mayor. Como, ¿qué vamos a hacer al respecto? Pero lo hace muy obvio, y hace que sea muy fácil de ver estas cosas sobre una base regular para ver si los cambios que está haciendo son realmente mejorar o no, lo que realmente nos lleva al último paso en el proceso de, como, cómo hacer esto. Y este es un proceso estándar de fabricación llamado PDCA o plan, hacer, comprobar, actuar.
Y muy simple, está planeado. Como, planeado significa, como, estamos mirando los datos. Estamos viendo que, ya sabes, esperando en QA es nuestro mayor problema. Entonces, ¿cuál es nuestro plan para arreglar esto? ¿Cuál es nuestro plan para solucionarlo? Así que desarrollamos el plan, por lo general poner juntos una tarea para poder realizar un seguimiento de eso. Luego salimos y hacemos los cambios para solucionarlo.
Y luego esperamos un par de días o tal vez una semana para ver lo que hizo. ¿Verdad? Lo comprobamos. ¿Y funcionó?
Y luego, basándonos en esos resultados, damos el siguiente paso. Actuamos. Así que tal vez, ya sabes, en H & T, ya que tomó un tiempo para darse cuenta de que debido a que es un problema relativamente complejo, Bueno. Lo redujimos un diez por ciento, pero en realidad aspiramos a un setenta por ciento más de reducción del tiempo de inactividad.
Así que vamos a salir y averiguar lo que vamos a hacer a continuación, y sólo iterar sobre esto una y otra y otra vez, a la derecha, hasta que la unidad de la mejora de la misma.
La mayoría de nuestros clientes analizan estos datos a diario en reuniones de producción interdisciplinares en las que participan el equipo de producción, ingeniería, mantenimiento y calidad para ayudar a resolver los problemas. Muchas veces, el PCDA se realiza semanalmente, quizá los viernes, porque en ese momento se dispone de datos suficientes para comprobar si las cosas funcionan o no.
¿Verdad?
Lo último que quería comentar es: ¿cómo sé lo que puedo conseguir? ¿Verdad? Todo esto está muy bien. Me estás diciendo de diez a veinte por ciento de aumento. Como, usted ha establecido este proceso y lo que debemos seguir.
¿Y cómo sé, como, lo que podría lograr en en nuestra planta o nuestra empresa si hiciéramos algo como esto? Y no sé si alguien quiere darme sus números, pero tengo una calculadora interactiva, que podríamos hacer.
Pero es, yo llamo a esto la calculadora de control de tripas, y que nos permite poner en cuántas semanas al año corremos. Así, como, la mayoría de la mayoría de las empresas hacen cincuenta. Tenemos un par de semanas de parada. ¿Cuántos días a la semana?
¿Cuántos turnos? ¿Cuántas horas? Y ésta es la gran pregunta. La tarifa por hora, ¿cuánto cuesta hacer funcionar una máquina durante una hora con la mano de obra y los gastos generales?
Hemos puesto ochenta porque es una aproximación bastante buena para una sola persona y una sola máquina.
Pero no sé si alguien quiere dar una cifra, o podemos usar algunos ejemplos...
Parece que no. Así que está bien.
Así que la razón por la que llamo a esto la calculadora de control de tripas es que a ochenta dólares la hora, digamos que tengo veinticuatro líneas o máquinas que estoy manejando.
Puedes mirar los resultados y dice, vale. Para lograr un aumento del uno por ciento en OEE, voy a ahorrar alrededor de treinta y ocho mil dólares sobre la base de este número. Y esa matemática asume, como, que tengo gente parada sin hacer nada en este momento. ¿No es así? Y yo no puedo absorber nada de su trabajo y los gastos generales en un producto que vendo a través de sólo de pie alrededor.
Y cuando aumente la OEE en un uno por ciento, ahora estarán trabajando esa cantidad de tiempo.
Por tanto, para aumentar su OEE en un uno por ciento, necesita ahorrar cinco minutos por máquina al día. Cinco minutos.
¿Verdad? Y, por lo general, lo que te preguntas es, como, ¿puedo hacer eso? ¿Tenemos cinco minutos en una máquina o una línea?
Probablemente. ¿Verdad? Probablemente tenga treinta. Así que eso es un poco lo que sabes? Y luego y luego vamos en incrementos de cinco pasos aquí para decir, está bien.
El cinco por ciento son unos veinticuatro minutos por máquina al día. Y si tienes varios turnos, es incluso menos. ¿Verdad? Si tengo dos turnos, son doce minutos.
¿Verdad? Quiero decir, estos son alguien tiene que ir a los baños.
No la gente todavía tiene que ir al baño, pero, ¿sabes lo que quiero decir? Al igual que, estos tiempos de inactividad que tiene que reducir son muy pequeñas.
Y no se trata sólo del tiempo de inactividad, sino también del rendimiento. Como decía Tom antes, si tienes un proceso en el que el rendimiento varía mucho, si puedes ajustarlo y hacerlo más consistente y recuperar más tiempo gracias al aumento del rendimiento, es lo mismo que reducir el tiempo de inactividad. Lo mismo ocurre con la reducción de desechos. Lo mismo ocurre con la reducción de la repetición de trabajos, porque no hay que hacer estas cosas una y otra vez.
Y luego, cuando realmente lo exageras, piensas en que el cliente medio de Nulogy consigue un aumento del diez al veinte por ciento en OEE, en ese primer año, ya sabes, con ochenta y ochenta dólares la hora, con veinticuatro máquinas, el diez por ciento son trescientos ochenta y cuatro mil dólares. El veinte por ciento son setecientos sesenta y ocho. Es mucho.
Y estas cosas son realistas. Así que, de todos modos, es una que siempre nos gusta llamar la calculadora de chequeo visceral porque en algunos casos, tal vez es sólo mano de obra. Tienes una persona y una máquina. Son veinticinco dólares la hora. Lo hace un poco más difícil. Pero la mayoría de las empresas de fabricación en el más alto, las tasas por hora, como, que tiene un gran impacto. ¿No es así?
De acuerdo. Así que eso fue en realidad el final de mi presentación. ¿Qué otras preguntas tienen con quince minutos?
Podemos abrirlo. ¿Alguien tiene preguntas? Tiene un gran retorno de la inversión, piscina. Eso fue muy, muy obvio. Son muy geniales.
Lo bueno del ROI es que no es específico del sistema. Quiero decir, usted podría tomar algunas de estas herramientas y aplicarlas ahora, incluso si usted está recogiendo cosas en papel.
Y si puedes conseguir ese uno por ciento, todavía vas a ver ese, ya sabes, ese retorno de la inversión. ¿Verdad? Al igual, usted todavía puede conducir sin un sistema. Usted todavía puede conducir una gran cantidad de mejora, en OEE utilizando los procesos que hablamos. Es sólo que un poco más allá de ese sesenta y cinco por ciento sin la recolección automatizada de datos, porque simplemente no se puede obtener lo suficientemente granular.
Tom, ¿tienes alguna más? Has tenido muy buenas preguntas durante toda la presentación.
Estoy bien. Sí, gracias. Pero, aprecio la visión general. El pensamiento está bien hecho.
De acuerdo. Bueno, si eso es todo, entonces, como he mencionado, vamos a enviar, esto, y está disponible. También estará disponible en nuestro sitio web.
Pero, ya sabes, si tienes alguna pregunta, por favor siéntete libre de llegar a mí o, Bryan o Nulogy, y sé que estarían más que dispuestos a ayudarte. Así que oh, Paul dice pregunta rápida. Adelante, Paul.
¿Qué porcentaje de CPG utiliza un sistema de seguimiento?
Ahí está.
Es una buena pregunta. No lo sé exactamente.
Lo interesante es que no puedo darte un porcentaje. Sólo puedo darte información anecdótica, y es que el noventa por ciento de nuestros nuevos clientes son novatos, lo que significa que no hacen nada. Como, es Excel y papel y pizarras, y no hay sistema.
Y hacemos mucho CPG en alimentos y alimentos y bebidas y y cosas por el estilo. E incluso industrias que uno pensaría que son muy avanzadas, como la automotriz, aeroespacial, moldeo por inyección, moldeo por soplado.
Así que creo que es un porcentaje bastante bajo.
Y, soy el único Bryan Sapot en el mundo, así que no dude en No puse mi LinkedIn en la página de preguntas, pero no dude en enlace ya sabes, búscame en LinkedIn y conectar, y estoy feliz de responder, cualquier pregunta.
Muy bien.
¿Alguien más tiene alguna pregunta?
De acuerdo. Bueno, ya sabes cómo ponerte en contacto con Bryan. Gracias a todos. Gracias, Bryan, y que tengas un día maravilloso.
Gracias a todos. Hasta luego.
Adiós.
