Transcripción
Bryan Sapot (00:05):
Hola, soy Bryan con el podcast Zen and the Art of Manufacturing y hoy tengo conmigo a JT Badiani, que es el presidente de Focused Improvement. JT, si no te importa decir hola y darnos un poco de su fondo y vamos a saltar en él.
JT Badiani (00:18):
Genial, gracias por recibirme hoy, Bryan. Como has mencionado, JT Badiani. Soy ingeniero químico con experiencia en Lean Six Sigma, una experiencia importante. Trabajé como presidente de Focus Improvement, pero también dirigí varias empresas diferentes. Y he estado trabajando en Lean y Six Sigma durante unos 30 años en múltiples sectores, desde la alimentación hasta la automoción, pasando por los bienes duraderos, la industria aeroespacial, la pulpa y el papel y los productos farmacéuticos. Así que variedad de industrias y grandes experiencias.
Bryan Sapot (00:52):
Sí, lo que teníamos, gracias por eso. Y lo que habíamos hablado de discutir hoy era algo en la mente de todos en este momento, que son los aranceles, ¿verdad? Y que tipo de cómo están cambiando y son realmente fuera del control de los fabricantes. Así que la idea era hablar de algunas estrategias basadas en, sus antecedentes, los principios magra, tal vez AI sobre cómo las empresas pueden reducir los costos y tal vez ser más eficientes para hacer frente a si. sabe, los aranceles que se van a cobrar en sus bienes o los aranceles que tienen que pagar por la entrada de mercancías. Así que con ese tipo de darme sus pensamientos en torno a lo que está viendo o cómo está asesorando a las empresas en estos días.
JT Badiani (01:29):
Así que sí, los aranceles están en la mente de muchas de las empresas con las que trabajo, predominantemente todas ellas. Tengo una empresa que sé que el 99% de sus productos van a los EE.UU.. Y están dando un paso atrás y tratando de averiguar cómo gestionar el proceso arancelario. En el otro extremo del espectro, tenemos otra empresa que está configurada de manera que alrededor del 20% de sus mercancías van a los Estados. Así que las conversaciones son únicas en ese espectro. La filosofía que he estado aplicando es la siguiente: tanto si hay aranceles como si no, tenemos que analizar nuestros procesos, nuestros datos y averiguar qué debemos mejorar. Así que volver a la base de los principios de Lean, ya sabes, obtener un mapa de flujo de valor, entender dónde están sus cuellos de botella. entender cuáles son sus limitaciones, asegúrese de que usted está manejando esas limitaciones a la óptima y luego tratar de solucionarlos y reducir los residuos en el camino. Ese ha sido el principio básico de mi mensaje. Muchas empresas lo saben. Han estado tratando de hacerlo, pero se olvidaron. Porque, hey, mira, en Canadá, usted puede recoger el intercambio, lo que ayuda con el costo del producto. Ya sabes, si te va bien y estás creciendo y tus márgenes están ahí, sí, un poco de desperdicio no es un problema. Pero ahora las cosas se están apretando, ¿verdad? El propietario de esa empresa que tiene casi el 100% de su producto va a los Estados, que están volviendo loco en estos momentos. Están realmente asustados por lo que va a pasar y cómo van a cambiar. Así que me reuní con ellos hace poco y empecé a presionar muy duro en, vamos a ver los datos. Vamos a capturar los datos. entender lo que está pasando. Son fabricantes de alimentos, así que esperan poder implantar alguna tecnología y empezar a capturar los datos que salen de sus líneas. Ya tienen muchos, pero no están en un formato que puedan usar. Así que vamos a ir paso a paso, analizar dónde están los puntos débiles, y luego empezar a impulsar algunos cambios en nuestra organización. Así que eso es ... Lo siento, adelante.
Bryan Sapot (03:40):
¿Es así? Entonces, ¿el mejor punto de partida es obtener un conjunto de datos de referencia sobre las líneas o los equipos y, a partir de ahí, realizar los cambios necesarios?
JT Badiani (03:50):
Así que desde mi punto de vista, sí, como tiendo a ser muy impulsado por los datos. Muchos de los propietarios han comenzado a desarrollar una estrategia. Así que, ya sabes, como algunos de ellos están diciendo, Hey, tenemos que alejarnos de, ya sabes, la dependencia de los EE.UU. si usted está mirando desde una perspectiva canadiense. Si usted está mirando desde, ya sabes, desde una perspectiva de EE.UU., me gustaría conducir y decir, sí, vamos a ver los datos. ¿Dónde están los puntos débiles? ¿Dónde estamos perdiendo oportunidades? ¿Dónde podemos eliminar personal y empezar a utilizar la tecnología que tengan para impulsar la mejora? Algunas empresas están todavía detrás de la curva y su cabeza está en la arena y están luchando para averiguar hacia dónde van y cómo hacer crecer su negocio fuera de América del Norte y lo que necesitan hacer. Depende de dónde se encuentren. Así que los consultores responden, mis disculpas, pero depende de a dónde van y dónde están en su viaje. La única cosa que es muy, muy singular en las conversaciones que estoy teniendo es que todos ellos están sacando a relucir la IA. Y lo mencionaste antes, ¿verdad? Así que voy a desviarme hacia eso por un momento. Así que asistí a una sesión la semana pasada el jueves, y tuvimos un par de oradores vienen y hablan de la IA y los beneficios del uso de la IA en la industria. Y una de las cosas clave que salió fue, ya sabes, la IA será capaz de ayudarnos en un número de diferentes maneras en torno a la búsqueda de datos, buscando formas de capturar la información correcta, traduciéndola de, ya sabes, verbal a texto y viceversa, a la derecha, o en videos. Ponerlo en acción es otra historia. Como, ya sabes, si tienes Gmail o si tienes, ya sabes, Microsoft Outlook, sí. Co-pilot y Gemini harán las cosas para resumir los correos electrónicos para usted. Eso es genial, ¿verdad? Es fantástico. Nos ahorra tiempo para mirar y leer un montón de correos electrónicos. Pero, ¿cómo podemos llevar eso al taller? Si eres un operario que maneja un equipo, eso no te va a servir de nada. Así que una de las cosas que estamos empezando a trabajar con es, bueno, vamos a echar un vistazo a nuestros procesos de back office. averiguar lo que tenemos que hacer para que podamos ir a ese siguiente nivel. Es como, Bryan, tú y yo probablemente hemos pasado por esto, ¿verdad? Hemos ido a través y dijo, hey, usted sabe, podemos poner PLCs, ya sabes, a cabo en una planta de producción en piezas de equipo para automatizar esta captura de datos, ¿verdad? Entonces, ¿podemos automatizar el proceso para que se mueva por sí solo? ¿Podemos poner un robot? Hemos pasado por esos cambios a lo largo del tiempo, ¿verdad? Y la IA es sólo otra herramienta que va por encima de todo eso. Y tenemos que averiguar cómo usarlo. Y eso es, estamos empezando a entrar y tratar de ayudar a las empresas a entender eso.
Bryan Sapot (06:42):
¿Cómo lo usan en la oficina? Creo que estabas mencionando que hay algunos ejemplos específicos donde tienes un cliente que lo está haciendo y viendo un buen éxito.
JT Badiani (06:51):
Acaban de implementar Dynamics 365, Microsoft Dynamics 365, y tienen Microsoft CRM. Tienen un CRM, tienen D365 y sus procesos son bastante sólidos. Ayer estuvimos analizando uno de los procesos y nos preguntamos cómo podríamos utilizar la IA para gestionar un pedido desde su recepción hasta el pedido de las piezas. Empezamos a trabajar en el mapa de procesos. A continuación, tomamos su certificación ISO, tomamos su procedimiento, lo pusimos en una IA y dijimos, aquí está nuestro mapa de procesos. Así es como está documentado. Ayúdanos a optimizar y reducir el coste o el tiempo para hacer este proceso, ejecutar este proceso. Y la IA volvió y después de unos cinco o seis iteraciones haciendo diferentes tipos de preguntas. tenemos un plan completo en cuanto a qué hacer. Y fue increíble, ya sabes, con Power, Power, perdón, con Automate, con IA y el uso de Power BI y algo de código Python, había algunos parches que necesitábamos hacer y la IA los escupió. Ahora podemos tomar una orden de venta, lo puso de, lo siento, una cita, convertirlo en una orden de venta, convertirlo en una ingeniería. construir un material una vez que la ingeniería termina sus cosas, cargar la bomba, entonces, ya sabes, compras todo lo que tienen que hacer es presionar un botón. Y todo ese proceso puede ser automatizado más o menos. La parte creativa es la ingeniería y las ventas. Todo lo demás será el flujo a través, ¿verdad? Y A, eso va a reducir los errores. B, que nos ayudará, ya sabes, impulsar mejoras en. y el costo mediante la adopción de esa persona que estaba haciendo, o dos personas, haciendo ciertas funciones, la transición en una parte diferente de la empresa ahora.
Bryan Sapot (08:43):
Así que para hacer eso, sólo para profundizar en los detalles, porque a veces da a la gente la inspiración sobre cómo pueden utilizar esto ellos mismos. Así que ustedes ponen juntos este mapa de flujo de valor y alguna documentación en torno a ella, en uno de los robots, como ChatGPT o Copilot. ¿Cuál de ellos?
JT Badiani (08:58):
Sí, sí. De hecho hablamos de GPT y fue la versión empresarial la que usamos. Sí. Y como he dicho, las indicaciones que, había múltiples indicaciones que pasamos, ¿verdad? Así que fuimos a través de chat GPT. Luego hicimos el mismo ejercicio en copiloto, ¿verdad? Así que tomamos las mismas indicaciones, reformulado un poco, porque hemos aprendido en el camino, los puso en co-piloto y trató de averiguar lo que co-piloto volvería con. Hubo algunos, yo diría que probablemente el 98% era el mismo, pero hubo algunos matices en el camino. El modelo de aprendizaje de Co-pilot es un poco más viejo. Es un poco anticuado. Así que no tenía tanta información nueva, incluso le preguntamos, ¿cuánto costaría implementar este cambio? Y entonces Co-pilot volvió con un precio más alto. Era 2 veces lo que ChatGPT volvió.
Bryan Sapot (09:51):
Interesante. ¿Ya se ha puesto en marcha? ¿Siguen trabajando en
JT Badiani (09:55):
Así que en las próximas semanas vamos a perfilar el plan. Tenemos dos estrategias en las que estamos trabajando ahora mismo. Una es, ¿vamos y conseguimos una empresa que venga? Hay un montón de empresas en el área de Toronto que pueden ayudarnos a implementar. Así que probablemente vamos a hablar con ellos. ¿Y o contratamos un recurso interno? Pensamos en contratar a un estudiante cooperativo para que venga y lo haga por nosotros. Y eso es algo que debatiremos en un par de semanas, una vez que el plan esté listo. ¿Seguimos contratando? Mantenemos ese recurso en casa, esa base de conocimientos se queda con nosotros, y luego vamos y formamos a otra persona internamente para gestionarlo.
Bryan Sapot (10:32):
cuánto tiempo creemos que va a liberar una vez que esté dentro.
JT Badiani (10:34):
Um, así que, uh, muy buena pregunta. Porque eso era lo que realmente me preocupaba era ¿cuál es la hora de caminar en esto, ¿verdad? Ahora nosotros, ya sabes, nosotros, podríamos ver, um, reducción de recuento dependiendo de donde aterrizamos. Um, pero el tiempo que nos va a ahorrar es probablemente va a ser, um, sobre por orden entre ocho a 12 horas, dependiendo del tamaño de su mate a la orden. empresa de productos de ingeniería. Así que es kid-productos montados, ya sabes, bombas, recipientes, cosas por el estilo, válvulas. Así que, ya sabes, depende de qué tan grande es su bomba. Así que va a variar un poco, pero parece que va a ser alrededor de 8 a 12 horas.
Bryan Sapot (11:12):
Eso es interesante. Sí. Quiero decir, dependiendo del número de pedidos por semana, como que es mucho, ¿verdad? Eso es un montón de tiempo ahorrado.
JT Badiani (11:14):
Sí. Sí. Así que cuando hicimos los cálculos, es probablemente equivalente a alrededor de 10 a 20 pedidos al mes que recibimos. Así que si tomamos el número más bajo, digamos 10 por 8, eso es 80 horas por 12, eso es alrededor de 1.000 horas. Eso volverá a ti. E imagínate si tomas ese recurso, esas horas, y lo dedicas a otra cosa. Hay una oportunidad de hacer otras cosas en el negocio ahora.
Bryan Sapot (11:47):
Sí. Bueno, y luego usar el mismo modelo para mapear otros flujos de valor y ver qué más podemos automatizar. Correcto.
JT Badiani (11:54):
Así que es curioso, así que déjame decirte el otro caso de uso que nos fijamos, porque eso es exactamente lo que hicimos. Al igual que después de hacer la primera, empezamos a mirar el proceso de cuentas por pagar. Y, ejercicio muy similar. No lo hemos llevado hasta el final, pero, ya sabes, hemos llegado al punto en que dijimos, está bien, aquí está nuestro mapa de procesos. Hemos aprendido del proceso de compra, ¿verdad? Y dijo, está bien, ¿cómo vamos a hacer esto ahora? Así que pusimos en los pasos que lo hacemos. Y de nuevo, Power Automate y AI fueron capaces de hacer un montón de cosas para nosotros. Lo único que nos aseguramos de no hacer es emitir cheques o transferencias electrónicas. Queremos tener una barrera que diga: tenemos que hacer que una persona lo vea porque no queremos que se vuelva loco. Así que hemos puesto un tope.
Bryan Sapot (12:49):
¿Ha intentado alguno de sus clientes hacer extensivo todo esto a la planta de producción? ¿Ha realizado alguien algún pequeño proyecto piloto al respecto?
JT Badiani (12:58):
Así que uno de mis clientes del verano pasado, les ayudamos a implementar la tecnología en la planta de producción, muy similar a lo que hace Nulogy. Así que acaba de probar mirando, tienen un robot de pick and place, sólo un muy simple XY, lo recoge y lo deja caer. Así que empezamos a buscar en la toma de esos datos, poniéndolos a la IA y ver cómo podemos optimizar. cualquier cosa en esa célula. Bien. Entonces, tenemos los datos del PLC y el equipo. Es un proceso de soldadura. La pieza entra, se suelda, se recoge, se deposita en una caja y el robot da una vuelta. Por lo tanto, acabamos de recibir los datos. Vamos a ver lo que podemos hacer con él. Tengo un caso de uso de otro amigo mío que hace un montón de trabajo en ... una IA para una de las grandes empresas. Y tomó los datos de una empresa minera y los puso a través de su modelo de IA. Así que usaron un modelo propio de IA que han desarrollado. La base sigue siendo el chat GPT, pero le han añadido otra capa. Y echaron un vistazo a la producción de mineral. Así que si podemos conseguir, o si pueden conseguir, un 1,1% más de mineral que sale de una mina a través de su proceso. Eso es un impacto significativo y beneficio para la empresa minera. Y por lo que han optimizado su proceso ahora para que puedan salir varios puntos más o puntos varias décimas de punto más ahora. Y es sólo mirando los datos de optimización y el uso de IA para volver y decir aquí están los puntos de ajuste en el proceso de mineral. No entiendo la minería en absoluto. No soy un experto en minería, pero me estaba diciendo que es una mejora masiva en su rendimiento.
Bryan Sapot (14:55):
Sí, es interesante. Así que tenemos un cliente, que es un gran cliente de piezas de automóviles que hacen piezas para Subaru y que tenía una especie de problema de equilibrio de línea en términos de, cómo debemos programar los cambios y cosas por el estilo, optimizar el número de personas. Y él, el director general de esta planta solía ser un tipo de TI. Así que es como una persona de datos. Y así extrajo los datos del sistema, nuestro sistema, ya sabes, les dio el formato correcto. construyó un prompt, lo puso en Microsoft Copilot y dijo, aquí están mis restricciones, aquí están las líneas, aquí están los tiempos de ciclo estándar, todo ese tipo de cosas. Aquí está mi demanda, el nivel de carga, ¿verdad? Y lo hizo. Y le voló la cabeza. En realidad me dio algunas ideas desde una perspectiva de producto, pero es algo que tendrían que hacer. Ya sabes, era un problema de Excel antes de utilizar el solver y ese tipo de cosas para tratar de averiguarlo. Y tomaría horas. Esto les tomó unos 30 minutos. Así que...
JT Badiani (15:42):
Sí. Au
Bryan Sapot (15:47):
Está bastante bien. No hacen un montón de cambios. Así que una vez que este modelo de equilibrio de carga se establece, van a seguir utilizándolo de esa manera. Pero es realmente interesante. Cualquier cosa que puedas soñar, estas cosas pueden hacerlo. Una de las otras cosas que he encontrado en nuestro trabajo interno es que usted puede, y tal vez esto es obvio para todo el mundo, pero usted puede utilizar los sistemas para ayudarle a mejorar sus apoyos. Así que usted puede hacer un apoyo y luego decir, OK, hacer esto mejor para usted esto es tratar de la salida que estoy tratando de conseguir y luego se va a soplar todos los requisitos para usted y entonces usted puede ajustar y alimentar de nuevo en el sistema y obtener mejores resultados que usted sabe como una cosa de una frase.
JT Badiani (16:26):
Así que es curioso, lo hicimos y le dijo, fue, lo habíamos puesto en modo sarcástico, está bien, por un tiempo. Así que realmente interesante, la salida de chat GPT que obtuvimos, porque era realmente sarcástico, ¿sabes? Y entonces jugamos un poco con él y luego lo volvimos al modo normal, ¿verdad? Volviendo a su problema de carga de nivel, uno de los ... casos de uso que vamos a tratar el próximo par de semanas. Así que esta fábrica, otro cliente con el que estoy trabajando, tienen un taller de soldadura, taller eléctrico, montaje, taller de pintura, varios procesos que están tratando de programar. así que lo que estamos haciendo ahora es hacer exactamente lo que acabas de hacer, es entender cuáles son sus limitaciones, cuál es su demanda, y luego vamos a poner todo eso en una hoja de cálculo. y decir, programar esto para nosotros. ¿Qué órdenes de trabajo debemos hacer? Trabajé con ese gerente de fabricación y dijimos, son las cosas que tenemos que soldar. Y pusimos todos los contenedores de soldadura y dijimos, estimar cuántas horas debería tomar. Así que empezamos a trabajar en ese nivel para ver si Chad GPT podría decirnos cuánto esfuerzo se necesita para hacer este tipo de soldadura. Así que pusimos un par de sus proyectos y volvió y las horas eran bastante buenas. Dejamos que esos proyectos ir a la planta. Sabíamos las horas que decía el chat GPT. Lo comparamos con lo que el jefe de proyecto dijo que se tardaría en hacer ese trabajo y lo que hicieron las ventas. Así que tenemos tres puntos de datos. Ahora estamos a la espera de que lleguen los datos reales y vamos a ajustar el modelo y decir: "Oye, eras mucho más alto o mucho más bajo. Ahora utiliza estos datos reales y ejecutar el programa para nosotros y nos dicen. lo que va a pasar. Y vamos a ir a través de todo el proceso de esa manera. Así que obtener datos reales, bombear de nuevo, y luego ver si vuelve con el horario. El objetivo, el objetivo final es ¿cómo podemos programar la planta para que la acción correcta ocurra en la estación correcta? Porque lo que sé es que cuando paso por allí, veo a un tipo parado y le pregunto, ¿cómo es que no estás haciendo nada? Al igual que, sí, usted debe estar barriendo o haciendo algo, ¿verdad? Y él es como, sí, estoy esperando a que esa parte para salir de eso, ya sabes, célula de soldadura para venir aquí. Y yo estoy como, está bien. Entonces, ¿cómo podemos conseguir que su tiempo de inactividad, su esfuerzo se maximiza y se obtiene valor de su día?
Bryan Sapot (18:58):
Ese es siempre el reto en los procesos de varias fases. Hay alguna restricción que hace que todo el mundo se quede parado. Así que déjame hacerte una pregunta estúpida. Debido a la industria en la que estás, estás ayudando a entrenar a la gente e inculcar estas mejores prácticas en torno a la resolución de problemas y la mejora continua. Casi me siento estúpido haciendo esta pregunta, pero es como, ChatGPT tiene todos estos conocimientos también, ¿verdad? Entonces, ¿cómo funcionan los dos juntos? Así que si soy un fabricante y puedo obtener todo tipo de conocimientos diferentes de ChatGPT sobre cómo tal vez debería optimizar las cosas y hacer cosas diferentes de las que estamos hablando ahora, ¿dónde crees que entra la consultoría en ese mundo para aumentar lo que puedo obtener de estos sistemas? ¿Tiene sentido?
JT Badiani (19:43):
Sí, así que en realidad hay dos pensamientos o dos preguntas con eso, ¿de acuerdo? Porque he estado pensando mucho sobre esto y tienes toda la razón, ¿verdad? Todos los libros que tengo detrás de mí son inútiles porque ChatGPT lo tiene, ¿verdad? Y entonces hay dos cosas ahí. Una es tomar un concepto y entenderlo y luego tener una solución creativa. Ahí es donde la consultoría tiene que terminar, ¿de acuerdo? ChatGPT puede hacer esa parte delantera así. Como he dicho, 30 minutos, 10 minutos, 30 segundos, va a obtener una respuesta. Y está aprendiendo todo el tiempo, por lo que es cada vez más rápido y mejor. Pero traducir eso en una acción en el taller es lo que ambos aportamos porque hemos estado en la calle y entendemos a la gente, entendemos cómo motivar, cómo entrenar, cómo liderar, cómo traducir ese pensamiento en una actividad. La segunda parte de esto es, y voy a ser más transparente en el tipo de donde mi cabeza está en es ¿cómo se cobra por eso? Bien, el liderazgo de pensamiento que solíamos tener se ha ido. JT sabe esto, Bryan sabe esto, y podemos cobrar por ese conocimiento, ¿verdad? Así que ahora te das la vuelta y dices, vale, es un tipo diferente de pensamiento el que tenemos que aplicar, y ¿cómo cobras por ello? añade valor al cliente, ¿verdad? Y por eso estoy ajustando mis modelos de cálculo de costes o nuestros modelos de cálculo de costes para que podamos decir, mira, si quieres usar Chatt GPT en la parte delantera, estupendo. Ahora hablemos de cómo implementar esto. Y vuelve a ese viejo concepto de, el consultor sabe dónde golpear la máquina con el martillo. Va muy rápido, ¿verdad? A diferencia de, usted va y lo golpeó varias veces, ¿verdad? Eso es lo que quieres evitar.
Bryan Sapot (21:27):
Correcto. Sí. Sí. Sí. Sí. Sí. Pagué 10 grandes para que alguien apareciera y golpeara una máquina con un martillo. Tardó dos segundos en arreglarse. No pagaste por los dos segundos, pagaste por los 30 años de experiencia que la persona tiene para saber dónde golpear con el martillo. Sí, exacto. Sí. Yo lo veo como un, casi como no he pensado profundamente en ello en términos de, ya sabes, la industria de la consultoría, pero como usted tiene que ... Y hablamos de esto en todas nuestras historias antes. Usted tiene que tener buena información para poner en él, para hacer buenas preguntas, para obtener buenas preguntas, para obtener buenas respuestas fuera de él. Y mucho de eso requiere cierta experiencia. También tienes que saber, también tienes que ser capaz de validar la respuesta, ¿verdad? Estoy seguro de que has jugado con él lo suficiente como para saber que cuando le haces una pregunta sobre algo en lo que eres un experto, y luego miras el resultado, estás como, no es del todo correcto.
JT Badiani (22:19):
Sí.
Bryan Sapot (22:20):
pero le preguntas algo más, ya sabes, donde no eres un experto y eres como, genial, es como el evangelio, ¿verdad? Funciona. Es, vamos a tomar, llevarte a ser estas obras, una palabra para ello. Yo soy, es como una cosa de aumento. Es como dijiste al principio del podcast, es como que son herramientas para ayudarnos a hacer mejor el trabajo. Así que es como, te hará más eficiente. El cliente probablemente estará más preparado cuando se comprometan con usted, ¿verdad? Porque tendrán una mejor comprensión de estos conceptos y cómo pueden aplicarlos. Y tal vez están atascados, ¿verdad? con eso, ya sabes, cómo todo se encuentra con el suelo, ¿verdad? Sí.
JT Badiani (22:53):
100%. Sí. Así que, hay un joven líder con el que he estado trabajando en el último tiempo, un tipo extremadamente brillante, su receptor de envíos se fue. Y entonces, ya sabes, me mandó un email y me preguntó, oye, ya sabes, ¿cuáles son algunas opciones? Y le dije, mira si ChatGPT puede hacerlo por ti. ¿Verdad? Al igual que, si se puede evitar la contratación de alguien que va a hacer este papeleo. ¿No puedes encontrar una manera de subirlo al chat GPG para que te lo imprima? Y listo. Correcto. Y así, así que tengo que seguir con él como para ver, ya sabes, lo que, puede hacer y lo que no puede hacer. Um, pero, es volver a, ya sabes, tener, tener la, la idea de decir, vamos a intentar algo de una manera diferente. Bien. Y eso es lo que... Y eso es lo que, eso es lo que traemos a la mesa. Ya sabes, no golpear esta cosa con el destornillador y tienes que usar un martillo. Hablemos de qué tipo de martillo quieres usar. Muy bien, vamos a resolver eso.
Bryan Sapot (23:56):
Así que lo que, quiero decir, ya sabes, volver a la parte superior en hablar de, ya sabes, los aranceles y las cosas fuera de nuestro control. Y este es un buen momento para invertir en eficiencia y cosas por el estilo. Incluso, escuché este podcast de economía e incluso con toda la locura arancelaria que está pasando, todavía están proyectando en la mayoría de las industrias para la fabricación para seguir aumentando en los márgenes, para aumentar ese tipo de cosas a través de 25 y 26. E incluso le están diciendo a la gente que inviertan en eficiencia y cosas por el estilo. E incluso están diciendo a la gente que haga lo mismo, como prepararse y prepararse para esto, porque va a seguir viniendo. La economía todavía debería ir bien a menos que haya algún loco evento de cisne negro. de todos modos, ¿cuáles son algunos de ellos? Y siempre me gusta hablar de las cosas sencillas, porque creo que siempre es difícil empezar. ¿Cuáles son los otros lugares perfectos para empezar? ¿Dónde buscar? ¿Cuál es el mejor lugar para buscar eficiencias? Hemos hablado de datos. ¿Pero qué más?
JT Badiani (24:53):
Sí, gran pregunta. Así que estuve en una fábrica hoy, ¿verdad? Esta mañana. Y hacen epoxis y productos químicos, ¿verdad? Para múltiples industrias, desde la construcción hasta la producción de baterías y placas de circuitos. Cubren la placa de circuito con epoxi y también hacen un montón de piezas de fundición. Esa fue la pregunta exacta que hicieron es ¿por dónde empezar, ¿verdad? Y así, cuando estábamos caminando en la planta de la fábrica, había una zona donde había probablemente alrededor de una docena a dos docenas de trabajadores, ya sabes, tipo de apiñados alrededor haciendo un montón de trabajo. Las otras áreas eran como, ya sabes, tres, cuatro, cinco, seis personas y el proceso estaba haciendo su cosa. Y así, ya sabes, estoy de pie allí, estoy hablando con el CEO y le dije, ya sabes, veo algo, centro de actividad aquí. lo que está pasando, ¿verdad? Y empezó a explicar su proceso y se podía decir fácilmente donde la mayoría de la gente era donde estaba la restricción. Y ahí es donde yo le hice un montón de preguntas sobre, ya sabes, el tiempo de ciclo, la gente, dos turnos, un turno, y ¿cómo se gestiona una restricción? ¿Tienes un horario? Así que lo que yo recomendaría es averiguar dónde están sus cuellos de botella, donde sus limitaciones son, y luego, usted sabe, el trabajo de su magra, cualquiera que sea las herramientas que desea utilizar en torno a la aplicación de mejoras y rendimiento, se centran allí. Bien, empieza con tus limitaciones. Porque si usted puede fijar su cuello de botella o planificar su cuello de botella y controlarlo, entonces usted puede decir, tengo que ir dos turnos, así que tengo que hacer esto. Y como he dicho, si esperas un crecimiento del tres, cuatro, cinco, seis por ciento, dondequiera que sea, asegúrate de que puedes gestionar ese cuello de botella mucho mejor, ¿de acuerdo? Y una vez que lo consigas, el cuello de botella se desplazará. Sabemos que va a ir hacia arriba o hacia abajo dependiendo de lo que va a suceder. Asegúrese de que tiene las herramientas para reconocer donde se ha ido y en la misma cosa, empezar a trabajar en torno a eso. Una de las cosas que noté fue que no tenía o no tenían órdenes de trabajo con todos sus productos terminados. Así que tienen un horario, pero no sé cómo se comunica. Así que la fábrica visual fue la otra cosa de la que hablé fue ¿cómo sabe el operador qué hacer a continuación? ¿Es un portapapeles? Si lo es, no lo veo en ninguna parte. Así que si usted está manejando una restricción, empezar a utilizar algunas herramientas básicas, conseguir que la evolución de empezar a suceder. La otra cosa, cosas simples como 5S, estamos manteniendo, surgiendo en el camino. Así que empieza con la restricción, ve desde ahí. De acuerdo. La otra cosa que les pregunté fue, y que sería una de las primeras cosas que haría, es ¿tienen un mapa de flujo de valor? ¿Realmente entienden cómo funciona su proceso y cuáles son sus tiempos de cambio, ¿cuál es su tiempo de ataque, todas esas cosas que son importantes para entender cuando usted está mirando desde una escala de subvención y luego empezar a elegir los proyectos que provienen de ese BSM.
Bryan Sapot (28:01):
Lo que siempre he visto con los VSM es que parece algo tan desalentador. Especialmente si usted es como, si usted es realmente un fabricante de alto volumen y ejecutar el mismo material por como cinco líneas diferentes y tiene como dos cambios a la semana, es fácil, ¿verdad? Al igual que usted puede hacerlo en unos 30 minutos. Pero si usted es como esa empresa que estaba describiendo que está diseñado para ordenar paletas personalizadas, como podría parecer un diagrama de espaguetis basado en. como, ¿cómo empezar con eso? Así que no se siente tan abrumador para empezar.
JT Badiani (28:32):
Lo que suelo hacer en muchas de esas fábricas es bajar al nivel de área. Empezar con eléctrica, por ejemplo, o la fabricación. Vamos a hacer un VSM para eso. Así que lo haces en subgrupos. A continuación, subir al nivel superior y luego la malla con los datos de ventas, datos SNOP, lo que tengas.
Bryan Sapot (28:49):
De acuerdo.
JT Badiani (28:59):
Y luego unes el nivel superior. Porque una de las cosas que no queremos hacer es mejorar un proceso que podría ser una línea de productos moribunda. No quieres mejorar eso. Volvamos atrás y digamos, ¿qué se está vendiendo? ¿Qué funciona? Y eso viene del liderazgo y luego de S &OP. Y luego bajamos y decimos: OK, aquí es donde están nuestros cuellos de botella. Empecemos por ahí. Yo tiendo a hacerlo a nivel de subgrupo y luego a nivel de empresa o de grupo.
Bryan Sapot (29:29):
Así que es sólo una especie de loro que de nuevo a usted? es una especie de, está bien, mira, mira a las ventas y el nivel de operación y como lo que realmente está funcionando. Así que estamos vendiendo mucho de esto, ¿verdad? Y entonces vamos a apoyarnos en esto y probablemente vender más de esto, sea el producto que sea. Y luego mirar hacia abajo ese nivel en el departamento para ir, está bien, ¿dónde está ese cuello de botella o como dónde están los problemas que estamos teniendo? Y vamos a centrarnos en esas áreas en particular, construir el VSM para eso. entonces, sí.
JT Badiani (29:56):
Sí. Sí.
Bryan Sapot (29:58):
Y puede que incluso lo mejores antes de seguir adelante.
JT Badiani (30:00):
Exactamente. Y luego iterarías, ¿verdad? Digamos que el cuello de botella se desplaza de la fabricación al ensamblaje, porque ahora hay más producción en el ensamblaje. Bien, ahora vamos a ver cómo solucionarlo o entender que te va a afectar. Haz que el equipo de ensamblaje trabaje en algunas mejoras porque si tienes los VSM a nivel de departamento, entonces puedes dar un paso atrás y decir, bueno, esto es un cuello de botella, esto es un cuello de botella, esto es un cuello de botella. Vamos a trabajar en este primero. dar prioridad a este, este es el equipo número dos, prepárate, porque viene hacia ti, ¿verdad? Y luego, a medida que ese liderazgo en esa área comienza a arreglar ese proceso, a medida que la fabricación mejora, por ejemplo, entonces Fab puede recoger y así sucesivamente, ¿verdad? Y luego todo se reduce a volver a la empresa y a la estrategia, que debería surgir de su proceso de planificación anual y decir: "Estas son las líneas de productos en las que vamos a trabajar o estos son los productos en los que vamos a trabajar".
Bryan Sapot (31:03):
Sí. Sí. Tiene sentido. Y para seguir profundizando en los detalles... Bien. Así que tengo mi área de VSM, ¿verdad? Sé que vamos a ir con la fabricación, ¿verdad? Sabemos que es un problema. ¿Qué hago ahora? Supongo que el propio VSM puede exponer algunas ineficiencias en el proceso que podríamos arreglar. Pero luego por debajo de eso, quiero decir, estamos como, haciendo estudios de tiempo, como en la planta, observando lo que está pasando, tratar de averiguar como cuáles son los detalles de donde estas cuestiones como me lleve a través de que un poco.
JT Badiani (31:34):
Sí, así que exactamente eso. ¿Es un estudio de tiempo? Es, ya sabes, pasar por el Tim Woods, ¿verdad? Así que, ya sabes, ¿es un problema de transporte? ¿Es inventario? ¿Y es movimiento? ¿Es sobreproducción? Así que empiezas a ir a través de Tim Woods, ¿verdad? Y dices, vale, estoy mirando esta célula o esta área. ¿Cuáles son los problemas? Ya sabes, ¿la mano de obra no está capacitada o no tienes procedimientos adecuados? Ya sabes, el trabajo estándar no es... Podría ser tan simple como que no saben cuánto producir por hora. Podría ser tan simple como cuál es el rendimiento requerido por hora, ¿verdad? ¿O cuántos centímetros lineales de soldadura necesito hacer al día por soldador? Así que se trata de establecer esas normas y expectativas y decir, oye, esto es lo que tenemos que hacer. Pero tienes toda la razón. Yo empezaría usando diagramas de espagueti. ya sabes, Tim Woods, echaría un vistazo a, ya sabes, sus estudios de tiempo, si tienen alguno, si tienen algún estándar, cómo es su trabajo estándar, si no lo tienen, ya sabes, entonces obtienes una lista de mejoras. Y entonces lo que suelo hacer es sentarme y hablar con los chicos del taller. Ellos saben lo que está pasando mejor. Así que hablas con ellos y con los supervisores y empiezas a trabajar con ellos y les dices: "Estas son todas las cosas que creemos que tenemos que mejorar. Esto lo dice tu equipo, esto lo dices tú, y esto lo decimos nosotros, lo que pensamos. Vamos a entender dónde estaría el mayor impacto. Y si resulta ser estudios de tiempo, entonces vamos a conseguir que la prioridad, ¿verdad? O a veces dicen, quiero invertir en una nueva carretilla elevadora, o quiero invertir en una mesa que pueda hacer esto, aquello y lo otro. Vale, estupendo. Es una inversión de 50.000 dólares.
Bryan Sapot (33:08):
Eso es lo que hacemos.
JT Badiani (33:22):
¿Va a tener el mismo valor que otra cosa con una inversión menor o nula? Entonces empiezas a hacer equilibrios y elaboras ese plan a corto, medio y largo plazo. Y luego te diriges a la dirección y le dices: "Necesito dinero para esto. Y aquí están las cosas a corto plazo que podemos hacer para conseguir las ganancias. Una de las cosas que siempre enseño a los jóvenes directivos es que hay que ganarse la compra de nuevos bienes de equipo. No se puede pretender ir a la dirección y decir: quiero un aparato de X dólares, o lo que sea, hay que ganárselo. Así que tienes que demostrar que vas a, que has eliminado residuos, que has creado esta capacidad extra en dólares, y entonces voy a gastarlo aquí. Así que tan pronto como te den el cheque para comprar el equipo, ponlo en marcha y asegúrate de que funciona bien, y te ganas el camino a la siguiente oportunidad.
Bryan Sapot (34:18):
Tiene sentido. ¿Qué es Tim Woods? No lo había oído antes.
JT Badiani (34:21):
Tim Woods. Así que es un acrónimo magra. Son todos los desperdicios de Lean, ¿verdad? Así que los residuos de transporte, residuos de inventario, los residuos de movimiento, la sobreproducción, ya sabes, defectos, habilidades, me estoy perdiendo uno de allí. Sobreproducción, creo que los tengo todos, pero esos son los acrónimos de Tim Woods que aparecen.
Bryan Sapot (34:46):
Esa es buena.
JT Badiani (34:47):
¿No? Vale. Tengo que sentarme. Te entrenaré la próxima vez.
Bryan Sapot (34:51):
No soy un tipo lean, ¿verdad? Soy una persona de software que ha vivido siempre en la fabricación. Así que absorber estas cosas con el tiempo y tratar de ayudar a construir herramientas para permitir que. ¿Qué has visto desde, esto podría ser la última cosa que hablamos, pero desde una perspectiva de seguimiento, digamos que hacer el mapa, a averiguar las áreas que realmente desea centrarse en. ¿Cómo la gente está ejecutando esos proyectos y el seguimiento de ellos?
JT Badiani (35:18):
Así que las organizaciones más grandes, establecer una PMO, una oficina de gestión de proyectos, PMO, y por lo general se pone una o dos o tres personas allí. Y su papel es hacer varias cosas. En primer lugar es asegurarse de que todas las herramientas y plantillas están disponibles. Suele tratarse de un sitio de SharePoint que configuran y en el que colocan todo. También controlan el dinero que se ahorra. No quiero decir necesariamente que vayan a la planta y digan que han ahorrado esta cantidad que tiene que venir del grupo de operaciones, pero cotejan todos los datos y luego se aseguran de que son válidos. Así que hacen una mini auditoría, trabajan con el grupo de finanzas o contabilidad para asegurarse de que los dólares son reales y luego la tercera cosa que hacen es establecer el proceso de certificación de Lean Six Sigma. Así que si usted es un cinturón amarillo, cinturón verde, cinturón negro, que facilitan ese proceso y supervisan la formación o configurar la pieza de formación. Así que esa oficina PMO para las grandes organizaciones ayuda a impulsar el impulso. También ayudan a establecer la estrategia para la empresa, dónde centrarse a continuación, cosas así. hay algún otro valor que añaden para crear ese impulso de mejora continua. Si se trata de una organización más pequeña, 20 personas, 50 personas, 100 personas, por lo general esos son los clientes con los que trabajo, la oficina PMO no funciona. Así que les doy un par de opciones. Puedo ocuparme de eso contigo. Tengo el equipo que puede hacerlo, que te ayudará a gestionar eso. Y eso se convierte en una especie de impulso para impulsar el cambio en su organización. O tenemos una persona, por lo general es como el gerente de calidad, que ... pasar un poco de su tiempo y hacer eso. Trabajan con el equipo de operaciones y ahí es donde normalmente aterriza. Y trabajarán con finanzas o contabilidad para hacerlo. Pero lo reduces para que no sea, no quiero que sea una burocracia. Eso no añade valor. Pero para una organización más pequeña es decir, ¿ese proyecto te ahorró dinero? ¿Cuánto te ha ahorrado? Vamos a validarlo. Sigamos adelante. Necesitamos una o dos personas para gestionar eso.
Bryan Sapot (37:27):
Supongo que en proyectos de mayor envergadura. Por ejemplo, si vamos a hacer un gran cambio de proceso o estamos instalando la automatización o algo por el estilo. ¿Qué ves más en el día a día, semana a semana, mes a mes, las pequeñas cosas, como la gente de gestión y seguimiento de esas cosas?
JT Badiani (37:27):
Gracias Así que soy un firme creyente de lo visual, ya sea ahora digital es fácil, ¿verdad? Porque los televisores no son tan caros, nuestros monitores no son tan caros, y la captura de datos es bastante fácil de hacer con la tecnología. Así que lo que me gusta hacer es echarle un vistazo desde una perspectiva de productividad o eficiencia u OEE, cualquiera que sea la métrica que quieras usar, y decir, oye, vamos a apuntar dónde estabas antes de que empezara la mejora y dónde estás hoy. ¿Verdad? Y las cosas simples, rendimiento o, ya sabes, como se mencionó OEE, que ha mejorado? ¿Correcto? Y empezar con eso. Así que si usted tiene una línea de base, usted va para arriba desde allí. Hay una empresa con la que trabajo, hacen pantallas de ventana. Y miden las unidades producidas por hora de trabajo. Y miden las unidades producidas por hora de trabajo, UPLH, que es bastante bueno. ¿Verdad? Sí, claro.
Bryan Sapot (38:39):
Sí. Sí.
JT Badiani (38:41):
Es una buena forma de verlo, ¿verdad? Y así, antes de empezar a hacer todo el mapeo de flujo de valor y tal, que la línea de base de su UPLH. Y con el tiempo, queremos ver que el salto hacia arriba. Y sube y baja porque hay estacionalidad en ese negocio y los pedidos se secan y si la industria de la vivienda se ralentiza. Hay muchas dinámicas, pero esa es su constante. Saben cuál es su UPLH para ser productivos y eficientes, y el margen de contribución de la empresa tiene que estar a un cierto nivel y te dirán enseguida dónde tiene que estar. Así que lo único que yo diría es que midas lo que consideres importante, normalmente el rendimiento, la OEE, la productividad, la eficiencia, pero asegúrate de que tienes una medida estándar para todo el mundo en ese departamento o esa planta.
Bryan Sapot (39:32):
y luego conducir y medir, sí, la mejora basada en esa métrica. Y no cambies su definición.
JT Badiani (39:35):
Sí, y haces ese acto de planificar, comprobar, planificar, hacer comprobaciones y empiezas a pasar por ese aro una y otra vez.
Bryan Sapot (39:42):
Sí, es interesante. Al igual que encontramos que. Como las empresas de fabricación, saben cómo arreglar las cosas, ¿verdad? El reto que nos encontramos con Nulogy Smart Factory es como, bueno, te damos los datos, te damos el diagrama de Pareto. Ellos lo miran en la reunión y dicen, aquí están los mayores tiempos de inactividad, ¿verdad? En todas estas máquinas. Y entonces hay como esta desconexión entre como, bien, ¿ahora qué? ¿Y ahora qué? O como, ¿cómo podemos ver esto sistemáticamente todos los días, todas las semanas para ver si estamos impulsando la mejora allí? Que es que es ... PCDA un poco, pero entonces es también, ¿interpreto y profundizar en la información? Que en realidad es probablemente, es más de eso. ¿Cómo saco buenas conclusiones en las que pueda creer y luego pasar a la acción? Porque puedo hacer las acciones, ¿verdad? Tengo la gente, sé cómo hacerlo. Al igual que hemos estado funcionando una empresa de fabricación durante mucho tiempo, pero es como, ¿cómo puedo utilizar los datos para ayudar a averiguar dónde debo, a dónde debo ir? Y la gente lucha con eso un poco.
JT Badiani (40:34):
Así que tienes toda la razón. Es traducir los datos que entran y luego decir, aquí están las dos o tres cosas que necesito cambiar para obtener el resultado. Y eso es entender tu espina de pescado. Así que si usted ha hecho un ejercicio de espina de pescado para decir, hey, quiero aumentar el rendimiento. Aquí están todas las cosas que pueden salir mal. Cuando es este tipo de situación, tenemos que hacer esto.
Bryan Sapot (40:49):
De acuerdo.
JT Badiani (41:02):
Y si también tienen un análisis de modos de fallo y efectos, también pueden utilizarlo. Así que tiendo a hacer la productividad, es la ecuación de todos estos insumos. Vamos a tomar esas entradas, averiguar lo que puede ser problemático. ¿Cuáles son las causas que impiden alcanzar los números de rendimiento? Y luego vamos a obtener un plan de control y luego entender que el plan de control, desarrollarlo con el liderazgo y por lo general son los supervisores. Porque ellos son
