Zen y el arte de la fabricación – Episodio 3 con John Broadbent

Transcripción

Bryan Sapot (00:06)

Hola, soy Bryan Sapot, director general de Mingo Smart Factory y presentador del podcast Zen and the Art of Manufacturing, donde hablamos de tecnología de fabricación, software, iniciativas de liderazgo y desarrollo de la mano de obra. Y hoy tengo conmigo a John Broadbent de Australia. Y John, si no te importa como darnos un poco de una introducción y un poco de su fondo y luego podemos tipo de entrar en ella.

John Broadbent (00:29)

Hey Bryan, gracias por la oportunidad y bueno para volver a conectar después de COVID a través de la gran brecha. Sí, mi experiencia es en la fabricación, principalmente en Australia. He trabajado en el extranjero, pero el año que viene cumplo 50 años en el sector manufacturero australiano. Así que, como tú, he ganado bastantes grandes años. Y creo que mi experiencia a lo largo de ese tiempo, en particular en la educación, el coaching y el papel de mentor, ha ayudado a bastantes organizaciones a entender en qué consiste todo el viaje de la Industria 4.0 y la transformación digital. Así que estoy deseando compartir parte de mi experiencia con usted y sus oyentes hoy.

Bryan Sapot (01:08)

Sí, gracias. Es interesante que hayas mencionado, ya sabes, en todo el mundo que estás en Australia, pero también la última vez que hicimos un podcast fue a finales de 2020 o principios de 2021. Y, ya sabes, cuando nos volvimos a conectar recientemente, empezamos a hablar de cómo todavía hay mucha resistencia a la transformación digital en la planta de producción, IoT, como queramos llamarlo. y estamos sorprendidos todavía tres años más tarde, tres años y medio más tarde en por qué eso sigue ocurriendo. ¿Por qué crees que está sucediendo? ¿Y realmente qué se puede hacer al respecto?

John Broadbent (01:47)

Personalmente, creo que algunos de los vendedores más grandes de la ciudad tienen un poco que responder porque han ido por ahí, sobre todo en Australia, que es un mercado bastante inmaduro y trató de venderles la bala de plata. ya sabes, basado en la nube, estoy pensando AWS, Google, Microsoft IoT Hub, tipos de rockwell, ese tipo de juegos en el mercado. Hice una encuesta el año pasado en Australia aquí. Tuve un buen número de encuestados y la pregunta era ¿cuánto de la fabricación australiana crees que se está haciendo en kit ya totalmente amortizado? Y creo que es más del 80%. Y de hecho, la encuesta mostró que creo que el 80% de la gente pensaba que era más del 80%. Así que tenemos muchos datos y equipos. Como país, somos una población baja, 27, 28 millones, en su mayoría costeros. en un país muy grande. Y como resultado de eso, tenemos que hacer un montón de variedad de cosas. Así que no tenemos clientes que tienen 25 líneas de fabricación. sabe, una de sus mayores empresas lácteas tiene 38 líneas, pero es a través de toda Australia. Así que una planta tendrá cinco, una planta tendrá cuatro, una planta tendrá dos en las zonas de menor población. El resultado es que no invertimos en equipos de gran volumen. Tenemos inversiones en equipos que pueden hacer mucha variedad. Y como resultado de ello, tienen un montón de cambios. tener baja OEE en general en todos los ámbitos, porque muy rara vez tienen una línea que se dedica a hacer una cosa como usted podría tener en los Estados donde usted tiene un montón de poblaciones. Y como resultado de ello, los fabricantes no tienen kit que es incluso la industria 3.0, obviamente somos compatibles, pero eso significa que no tienen la capacidad con esas piezas de equipo para cerrar la industria 3.0, que es la informatización, por lo que tiene algo así como un PLC u otro controlador en allí que usted puede obtener datos de y que puede red, por lo que conectarlo a una red que a continuación, establece el escenario para que la información que se recoge y se utiliza en una industria para el entorno de transporte digital.

Bryan Sapot (03:55)

Sí, eso tiene sentido. nunca realmente pensado, estaba en una llamada con otro grupo de Australia ayer que estaba como interesado en ser un socio y que eran una especie de explicar su base de clientes y los recuentos de máquinas pequeñas e incluso como nuestros modelos de precios probablemente, lo que usted estaba hablando con Google y Microsoft y AWS, sus modelos de precios probablemente no funcionan para esas plantas más pequeñas.

John Broadbent (04:21)

De hecho, estaba vendiendo un motor E aquí en Canadá y me decían: "Tienes que entrar en la industria del automóvil y vender cientos de estas cosas". Yo dije, no tenemos una industria del automóvil. El gobierno tomó hace nueve años la decisión de dejar de apoyarla a través de subvenciones y entonces Ford y General Motors y Toyota dijeron, vosotros después. Así que perdimos 80.000 puestos de trabajo de fabricación aguas arriba y aguas abajo. como resultado de esa decisión. Y así, donde la fabricación era creo que el 14% de nuestro PIB hace 20 años, ahora ha bajado al 6%.

Bryan Sapot (04:52)

Sí. Bueno, y también estás rodeado de manufacturas, ¿verdad?

John Broadbent (04:55)

Tenemos mucho trabajo. Lo tenemos, pero escribí un artículo hace un par de años que quizá no hayas visto llamado Time to Pay the Piper. Y no me desviaré demasiado del tema, pero por ponerte un ejemplo, se trataba de una empresa en 2018 que tenía una máquina de perfilado que fabricaba estanterías para almacenes, y le iba muy bien. Fui a echar un vistazo a la máquina y creo que era de la década de 1980. Cogía una chapa plana, la enrollaba en un tubo cuadrado y lo soldaba. Y esa máquina estaba siendo exportada a Malasia. Y le dije a los chicos, ¿por qué exportan la máquina? Las tasas de mano de obra son más bajas. Así que en lugar de invertir en una máquina moderna que no utilizara mano de obra, era más fácil exportar la máquina a un mercado de mano de obra más barata, fabricarla allí y luego importarla de vuelta. Cuando se produjo el COVID, se interrumpió la cadena de suministro. No pudieron conseguir existencias para vender. Ahora están jodidos porque no pueden traer una máquina ineficiente de vuelta a Australia. Así que lo que tendrían que hacer, y por eso lo llamé el momento de pagar el pato, ahora tendrían que encontrar un terreno, construir un edificio, comprar nuevos equipos de última generación, encontrar personas para hacer funcionar esas máquinas y, básicamente, empezar de nuevo. Y la inversión de capital para hacer eso es probablemente mucho más que el dinero que se ahorraron al deslocalizar la ineficiencia en primer lugar, porque las tasas de mano de obra en el sudeste asiático están empezando a subir. Creo que la costa este de China está igualando a Singapur. Así que básicamente se han arrinconado. Así que deslocalizar en Australia es difícil, a menos que ya tengas cierta capacidad soberana.

Bryan Sapot (06:36)

Sí. Eso tiene sentido. Sí. Lo siento por el desvío allí. Volviendo a tu punto original sobre el envejecimiento de los equipos en Australia, apostaría a que si hicieras la misma encuesta en EE.UU. las cifras serían las mismas. En nuestra base de clientes, diría que probablemente el 40% se conecta a PLC y controladores y el otro 60% tiene una solución adicional para recoger los datos. En la industria alimentaria se construyen nuevas líneas y nuevas plantas con más frecuencia que en la industria metalúrgica, del plástico o similares. Pero sí, realmente no veo que eso cambie muy rápido. Es tan caro, derecho, ser capaz de cambiar ese equipo y realmente, realmente actualizarlo. Creo que tal vez ese es el error. Muchos de estos otros vendedores, de nuevo, apuntando a los grandes hiperescaladores de la nube están asumiendo que, vas a tener un equipo moderno que podemos utilizar. ya sabes, MQTT y todos estos locos nuevos protocolos para poder hablar con él en lugar de tal vez podríamos adaptar algo o tal vez hay algo, ya sabes, en la línea que podríamos echar un vistazo a lo que nos va a dar la información que usted necesita. Tal vez hay una como nueva pieza de equipo donde se puede obtener esa información, aunque el resto de la línea puede ser de los años setenta u ochenta, ¿verdad?

John Broadbent (07:56)

Bueno, sí y no. Hice un trabajo para Coca-Cola Amatil en aquellos días ahora, Coca-Cola Euro Pacific Partners, eran dueños de soft soft. Es una instalación de moldeo por inyección que hace las preformas de PET y los tapones para los fondos. Está totalmente integrada. Es un sitio SAP. El coste de hacerla inteligente, es decir, una fábrica digital, fue del 1,5% del presupuesto total de capital. Está tan automatizada que los pedidos de SAP se envían a la fábrica. Las órdenes se ejecutan en las máquinas de moldeo por inyección a través del propio sistema de ejecución de fabricación de Husky, el proveedor. Pero nosotros hicimos toda la integración entre SAP y la planta de producción. Y el centro que pusimos en marcha también se comunica con el resto de la planta. Así que toda la fábrica está dirigida básicamente por cinco personas. Así evitaron el problema de la mano de obra porque el componente laboral del coste de los bienes es muy, muy pequeño. Y así fabrican para toda Australia, exportan a Nueva Zelanda y exportan al sur en el sudeste asiático. Y esa planta está funcionando 24 siete, producto de muy alta calidad y una de las obras maestras en toda la corona mundial de Coca Cola. Hicimos una planta de molienda preparada, hablan de alimentos y bebidas, hicimos una planta de molienda preparada en 2015. Empezaron con 100.000 mils a la semana, fábrica inteligente. Llegaron a 600.000 mils a la semana. Acaban de gastar 90 millones en ampliar al terreno de al lado que tenía espacio. Han instalado otras ocho líneas y el lunes estuve allí y ya rozan el millón de comidas a la semana. Y el presupuesto para hacer que esa fábrica fuera inteligente rondaba el uno y medio por ciento del coste total de capital. Así que cuando las organizaciones piensan que se trata de un gran gasto, no tiene por qué serlo. Si lo haces bien y lo haces inteligente e integras la fábrica para permitir que los datos se muevan en tiempo real o lo más cerca posible del tiempo real y tomas buenas decisiones basándote en eso, el tipo de allí, el jefe de operaciones o el jefe de fabricación me dijo que cuando empezaron en 2015, su desviación en 60 millones de coste de los bienes, un millón de dólares de P & L, residuos, perdón, desviación del plan en términos de uso de materiales era de unos 120.000 dólares al mes de desviación negativa. Ahora han duplicado la planta. Ahora han pasado de cien mil molinos a casi un millón de molinos y ahora pierden 20.000 dólares al mes. Y dijo, eso es insignificante ahora en el costo de todo lo que hacen. Porque lo registramos todo, lo pesamos todo, lo medimos todo, informamos de todo y son capaces de utilizar los datos que recogen de su proceso para hacer mejoras continuas. Y ahí es donde realmente se reduce. Si no puedes medir lo que haces y no entiendes las relaciones causa-efecto, cuáles son las medidas principales de tu negocio que afectarán a las medidas de tus piernas, como los beneficios y las pérdidas, y no sabes cuáles son en tiempo real. Estás conduciendo tu coche con las ventanillas oscurecidas, sin salpicadero, viendo por el retrovisor dónde estabas hace un mes y con el director general en el asiento del copiloto preguntando: ¿hemos llegado ya? Sí, lamentablemente así es el estado.

Bryan Sapot (11:15)

Sí. Pero ¿qué pasa con, así que quiero decir, como estos ejemplos en su mayor parte son como Greenfield o Greenfield ish, ya sabes, como el lugar de comida preparada que se están expandiendo al lado, ¿verdad? Ese tipo de cosas. Digamos que eres una empresa manufacturera de 50 años de edad, estás creciendo, ya sabes, tal vez un 10% al año, pero realmente no tienes el negocio para construir un nuevo edificio, ese tipo de cosas. Como lo que puede hacer para llegar allí para lograr estos beneficios sin, si usted no tiene el dinero en efectivo para. construir algo nuevo.

John Broadbent (11:47)

So one example mentioned in that ready mill plant was that their giveaway on their lines now sits less than half a percent. So let’s use the example of check weighing, which if you’ve got food and beverage customers listening to your podcast, I’m sure there are people who understand that a check weighing is a piece of equipment that sits at the end of the line as product comes across it. The check weighing knows what it’s weighing, it’s a dynamic weighing. So the check weighing has to be calibrated for each product. So let’s say we’re making a 500 gram jar of coffee. The check-way was calibrated to know that the jar weighs a particular amount when it’s empty. And so it’s only weighing the weight of the ingredient that’s in the coffee jar. Most organisations that have these check-wayers have them at the end of the line prior to packaging to make sure that the weights are compliant. And as the product comes across those, the check-way will display locally what the weight of that coffee jar is. No one seems to look at that because no one seems to care. The check-way effectively does reject. So if there’s a jar that’s underweight or a jar that’s overweight, which is unusual, it’s mostly underweights, it’ll sweep it off the line and they’ll count those at the of the shift and go, you know, we had a one, two, three percent reject rate. But those weights are often held inside the check way and no one really goes and does any analysis on them. So how do you know unless someone goes and takes a look and often takes down a USB stick, sticks it on the check way, if it has that capability, can extract the data into a flat file. that can then take it away, do a spreadsheet and work out what their yield was, what perhaps their giveaway was for some average weights. That’s industry 3.0 or even 2.5 I’d call it. If we could connect that check-way to a network and we can abstract that information from the check-way to somewhere else, to a control system, a SCADA system, where we can collect that information and store it in real time, We have now taken the first step of the Industry 4.0, which has four maturity phases. And that first phase is being able to see information away from the source of that information. So imagine we created a little screen somewhere and on that screen, all we were showing was the pack weight of every copy jar that went over that check way. We could then take that weight and we could store that into a database. So every single jar, which is stored in the check wire anyway, usually, but every single jar has now been collected and stored into a database. Step one, step two then says, well, okay, I’ve now weighing these jars and I’ve got 495 grams and 505 grams and 510 grams, but what am I supposed to be? So step two is to then. find somewhere in your business where the standard weight for that product exists and that’s usually in an ERP system like an SAP or an Oracle or whatever it is. So you get the order from that system for example and you understand that the standard weight is supposed to be 500 grams. So now you have a frame of reference, you have context to see if the jar is overweight or underweight away from the check-weigher. That’s step two of industry 4.0, that’s the understanding piece to giving the data context so we turn it from data into information. If we then get really smart, we could now in our little SCADA system build an SPC chart, a statistical process control chart, and we can start trending the weights of those coffee jars. And we can now see where they are in terms of their standard deviation and mean average to where they need to be. And we can watch the natural variation of the production based on the filling of those coffee jars. And all production in that style has a natural variation. We have a bell curve. We have weights with underweights, we have standard deviations either side of that. But if we plot that on this PC chart, we can actually start to watch the trend. Then should, for example, we start to see weights in our sampling start to get heavy or light, because we’re starting to fill underweights, we know we’re going to hit an out of specification limit, say a low limit, where we’re now going to be making reject product. We can tell someone who cares, and they can go and make an adjustment to the filling machine. And now we’ve achieved level three of the industry for maturity, which is the predicting phase where we can take the information, we trust the information, we compare it to our standard and we plot it to show what it’s actually doing. The holy grail of industry four is the fourth step, because in the fourth step, if we now know that we’re about to make out a specification product, we could feed that back in a closed loop way to the filling system and automatically adjust the filler to adjust the weights. wait some time and test again and continue the SPC process. That step four is where we are then using the information that we’ve collected to now adapt and optimize our filling process. And that’s where the goal is. That’s where the significant amounts of money can be saved. And that’s where you can get down to example, half a percent giveaway. Because you’re now monitoring those weights in real time and the control system is making automatic decisions to ensure that you’re not over filling or under filling. And with the e-weights these days, what they call the T1, T2 e-weights, where you’re allowed to have a certain amount of product underweight in a thousand units, you can actually play close to that edge and you can even lower your giveaway even more. And then in that fourth step, you now have data that you can start feeding the machine learning and AI tools in order to then analyze that significant amount of data for you and perhaps do analysis of, giveaways or lines or shifts or crews against particular skews to see if there’s any patterns of, this product made on this line with this shift or this team makes a better product or has less giveaway, whatever it is. And then you can start to do some root cause and understand how to optimize it and more. So it doesn’t require significant amounts of investment to show that by doing a project such as that, you can add significant value to the bottom line. of the business because every dollar saved in manufacturing is a dollar added to the bottom line profit.

Bryan Sapot (18:05):

Sí, tiene sentido. Usted sabe lo que es salvaje es que he visto las plantas donde lo hacen paso adelante, pero no se ven en los datos y registrar en cualquier otro lugar. Al igual que las máquinas se ajustan automáticamente, como si estuvieran bajo peso o sobrepeso, como los pesos de control se comunican de nuevo, pero no hacen nada con sus datos. No controlan las líneas. Así que tienen otros problemas, pero no ese. Es interesante cómo los segmentos es todo es como creo que hiciste un muy buen trabajo de explicar como estos diferentes efectivamente cinco la pieza AI al final diferentes niveles de madurez y la gente está en diferentes líneas dentro del mismo planificador como todos los diferentes lugares en esa escala derecha no es como esta cosa lineal

John Broadbent (18:52):

especialmente en Brownfield. Así que si usted va a comprar el cable de control de la próxima semana, ¿por qué comprar un barato, tal vez algo hecho en China que no le da las comunicaciones abiertas, conectividad, capacidad de extracción de datos, y es una isla bastante rudimentaria de kit, ¿por qué no gastar un poco más de dinero y comprar algo como un Loma, que he tenido mucha experiencia con, que le da todo lo que se abre y se cierra. Y usted puede. Y luego comenzar la minería que y utilizarlo como un proyecto para hacer lo que hemos hablado antes, Bryan, una prueba de valor en lugar de una prueba de concepto. Veo organizaciones donde todavía se quedan atascados en la prueba de concepto de pensamiento, tenemos que trabajar que si nos conectamos a esto, podemos tomar los datos y podemos construir un gráfico SPC. ¿De verdad? Llevamos 30 años haciéndolo. ¿Qué tal si aceptamos que podemos conectarnos y extraer y mostrar y hacer algo con ello? Pero la pregunta para la empresa es: si lo hacemos, ¿qué impacto financiero tendrá? Porque cuando se acude al director financiero para que lo implante en varias líneas y fábricas, el director financiero quiere saber en qué le beneficia en términos de ahorro final. Así que las organizaciones que a menudo intentan la prueba de concepto porque es una cuestión técnica se toparán con un techo en el que el equipo directivo, a menudo no técnico, puede no aprobar esos proyectos. Y veo que muchas organizaciones se quedan atascadas en lo que llaman la manada de la pila. Pero si vuelves a la empresa al principio y le dices: "Oye, creemos que aquí se puede ahorrar una cantidad significativa de dinero y quieres llevar a cabo una prueba piloto de valor", es mucho más probable que consigas la financiación para hacerlo y es mucho más probable que consigas el apoyo y el respaldo ejecutivo que necesitas. Porque cuando vuelvas y demuestres que has reducido los gastos del 5% al 50%, ¿cuánto vale eso al año en ese activo y en esos productos?

Bryan Sapot (20:47)

Sí, es un buen punto. Muchas veces, sin embargo, la gente no sabe lo que no sabe, si eso tiene sentido. Quiero decir, sé que lo tiene, pero no sabes lo grande que es el impacto hasta que empiezas a mirar algo. Tuvimos un cliente hablando de los vertederos de control donde tienen 17 líneas diferentes. Todas hacen lo mismo. Ponen las cosas en una bolsa, ¿verdad? Y un par de las líneas tenían un rendimiento realmente terrible, terrible rendimiento, gran calidad, terrible rendimiento. Y resultó que la línea de plomo siempre dio en el blanco exacto al gramo de lo que se les permitió poner en la espalda, ¿verdad? Así que nunca permitió por debajo, nunca permitió por encima, era perfecto. Así que estaban sacando bolsas que en realidad estaban bien, como dentro de las tolerancias, ya sabes, que se le permite hacer, como usted ha hablado. Y es como estas cosas locas donde, bueno, nuestros pesos son buenos, ¿verdad? Sí, puede ser, pero como que hay toda esta otra cosa en marcha que puede que ni siquiera sepas. Ni siquiera puedes medirlo hasta que lo miras, ¿verdad? Lo que siempre es un reto interesante porque a veces estás vendiendo esto. Estás tratando de convencer a la gente de un desconocido, ya sabes, como que está ahí. Confía en mí. No, no, no, somos perfectos. No eres como, lo sé. ¿Alguna vez te has encontrado con eso? ¿Cómo lo haces? ¿Cómo lo haces? E incluso internamente, la gente necesita venderlo de esa manera también, porque puedo creer como ingeniero o gerente de planta que sé que tengo estos problemas instintivamente, pero no tengo la información para realmente ser capaz de respaldarlos. Especialmente si usted está en el, ya sabes, nos encontramos con personas que no tienen estos sistemas, por lo general están en el 60, 65% OEE rango. Y para alguien que no está en la planta todos los días, parece que ese lugar está funcionando bastante bien, ¿verdad? Pero ya sabes, tienes otro 20 por ciento o así para ir realista fácil en esa planta y tratar de vender que hasta puede ser muy difícil cuando usted simplemente no tiene la información.

John Broadbent (22:41):

Eres muy común y necesitas campeones a nivel de fábrica que puedan contar bien la historia y vender hacia arriba. Y ahí está el reto, porque como ingeniero que soy y llevo muchos años en este puesto, en mis comienzos era un vendedor terrible. Se me daba fatal comercializar mis ideas. Afortunadamente, en mis primeros días de ingeniero, tenía un joven equipo directivo por encima de mí.

Bryan Sapot (22:42):

¿Cómo se

John Broadbent (23:09):

Creo que el director de operaciones tenía tres o cuatro años más que yo y el director general sólo otros diez. Así que me las arreglé para que me escucharan e hicimos mucho trabajo en los primeros días en sistemas de apelación de emergencia y sistemas de control distribuido. Y estábamos gastando un millón de dólares al año en electricidad en una planta y gastábamos cuatro mil quinientos dólares en un registrador gráfico y un medidor y un relé que podíamos configurar para apagar algunos de esos calentadores de proceso que se llamaban. y gastamos 4.500 dólares y ahorramos 100 mil en el primer año. Fue ese tipo de espectaculares retornos de la inversión porque había masivamente fruta colgando bajo. Así que no vayas tras lo difícil. Mira tu P & L, mira tu coste de los bienes, mira tu energía, agua, gas, mano de obra y materias primas. Quiero decir, eso es todo. Toma cualquier proceso y desafío a cualquiera a hacerlo más simple que esto. Coges cualquier proceso en el que conviertes algo en otra cosa. Y los insumos son energía, gas, personas y materia prima. Y los resultados son productos acabados y residuos. Esto se puede aplicar desde la entrada hasta la salida, o a un proceso individual. Así que analicemos los insumos y veamos dónde están los artículos más caros. He visto una organización, por ejemplo, que tenía problemas porque quería contratar a tres o cuatrocientas personas en su equipo. Querían eliminar a dos o tres personas para ahorrar costes laborales.

Bryan Sapot (24:15):

Sí.

John Broadbent (24:36):

Yo decía: "Esperad, chicos, vuestro PNL es de 100 ml, el coste de los productos es de 60 ml, tenéis un 15% de residuos, que son 9 ml. ¿Qué tal si tomamos un tercio de eso y lo reducimos del 15% al 10% y nos ahorramos cinco millones de dólares al año en el balance final, que es mucho más de lo que nunca vamos a conseguir tratando de cortar cabezas? ¿Por qué crees que es eso? Bueno, son los números de tu propia cuenta de resultados. Y el reto para la mayoría de las organizaciones, Bryan, es que quien creó las normas hace tantos años puede ser increíblemente blando.

Bryan Sapot (25:10)

Sí, claro.

John Broadbent (25:11)

Y en lugar de que una organización diga, bueno, vamos a ser más estrictos con nuestras normas y vamos a esforzarnos para reducir ese coste estándar. Y veamos los componentes de ese coste estándar. Y vale, si lo hacemos, vamos a tener una desviación negativa durante un tiempo. Así que obtenemos la aprobación del Director Financiero y del Director General para crear deliberadamente una desviación negativa elevando el estándar. En otras palabras, reduciendo el coste de la norma, lo que nos provocará una desviación negativa al principio. Pero eso es lo que tenemos que recuperar. Y luego, cuando volvamos a cero, lo hacemos de nuevo. Cuando volvamos a cero, lo hacemos de nuevo. Y es el ciclo planificar, hacer, comprobar, actuar del viejo Deming que la mayoría de las organizaciones que veo planifican y hacen, pero no comprueban ni actúan.

Bryan Sapot (25:51)

Sí, bueno, sí. Y el mundo ERP ha hecho ese proceso un poco difícil, ¿verdad? Así que una de las cosas que hemos encontrado, como si usted tiene otro sistema que le puede ayudar, como Mingo o alguna otra cosa, es el sistema de Sketa, no importa, pero puede ayudar realmente a averiguar sus tiempos de ciclo real, la cantidad de tiempo de inactividad que está teniendo, la absorción de mano de obra, como la realidad.

John Broadbent (26:01)

Sí.

Bryan Sapot (26:17)

Correcto. Porque las normas ERP, no cambian muy a menudo porque se meten con las finanzas. Correcto. Como decías, si cambiamos las normas, el director financiero puede tener problemas con los acuerdos bancarios. Como que hay todo tipo de problemas. Pero si puedes hacer un seguimiento real de esto en otro sistema y luego mirarlo automáticamente una vez al año, una vez al trimestre, lo que sea, y reducir esos objetivos, ya sabes, para que estés haciendo las cosas más rápido y menos desperdicio, todo ese tipo de cosas. Y entonces realmente se puede hacer un buen caso para, realmente tenemos que actualizar esta abajo en el sistema ERP. Tiene mucho sentido, pero es casi imposible de hacer, sobre todo si eres una empresa que fabrica cientos o miles de productos diferentes, no vas a tener a alguien por ahí con un cronómetro haciendo estudios de tiempo sobre estas cosas todo el tiempo. Y puede que ni siquiera sepas a partir de los estados financieros, de dónde provienen específicamente estas variaciones y, ya sabes, los residuos y todo ese tipo de cosas, ¿verdad? Dependiendo de cómo usted hace su cuenta.

John Broadbent (27:10)

Caso curioso, hace muchos años yo estaba importando una pequeña caja negra OEE motor. Se trataba literalmente de una base de datos de software HMI integrada en un sistema Windows CE. Todo lo que tenía que hacer era conectar un monitor y un par de sensores y obtendría su rendimiento de disponibilidad y, a continuación, con dos sensores uno más adelante también obtendría su componente de calidad. Muy sencillo, muy rudimentario, pero muy inteligente. Lo probamos en una empresa láctea durante tres semanas y recogimos datos sobre una línea concreta con la que tenían problemas. Así que vuelvo y como es estatal, estoy en Sydney, están en Melbourne. Volví a Melbourne, me quedé con los datos de esta unidad y luego fui a hacer una presentación y me senté con ellos y les mostré que la OEE era del 52% y que querían llegar al 54%, nada exagerado. Y el tipo llamado Gary, que así se llama, mira los resultados y dice: "Bueno, sabemos que la OEE es del 52% y vuestros sistemas dan un 52%. Así que no necesitamos su sistema porque ya sabemos dónde estamos. Yo dije, espera, vamos a echar un vistazo a los componentes de OE. Y porque estamos haciendo in-counts y out-counts, el componente de calidad era el mismo. Pero había una diferencia entre su rendimiento y nuestro rendimiento y su disponibilidad y nuestra disponibilidad. Y los números estaban realmente intercambiados. Y él se rascaba la cabeza y decía, bueno, eso es un poco raro. Y le dije, sí, le dije, mira esto. La tendencia muestra que cuando la llenadora está llenando, está haciendo 180 botellas por minuto. dije, y esa es la velocidad nominal de la llenadora. Y él dice, bueno, eso es interesante porque no pensamos que estaba funcionando a esa velocidad. Le pregunté, ¿cómo calculasteis entonces vuestra tasa de producción real? Él dijo, bueno, lo que hicimos fue que sabemos que tienen ocho horas de tiempo de ejecución. Tuvimos una hora de tiempo de inactividad. Así que eso nos da siete horas de tiempo de ejecución por el número de botellas que hicimos. Eso nos dice nuestra tasa de producción. Dije, pero ¿qué pasa si el número de tiempo de inactividad es incorrecto? Sé que no puede ser. Lo registramos en papel. Así que dije, ¿qué tal si echamos un vistazo al gráfico que hemos recopilado de tu máquina? Llamamos a este gráfico de producción y era una valla absoluta. Rojo verde, rojo verde, rojo verde, rojo verde. Y él dice, oh Dios mío, ¿qué es eso? Le dije, se llaman microstops. Dijo, bueno, nunca he visto eso antes. Le dije, bueno, no lo harás. Dije, si su registro de tiempo de inactividad está fuera, entonces su tasa de producción que calculó está mal. Es por eso que usted no ha sido capaz de obtener su tasa de producción. No es porque la máquina no está funcionando a la tasa. Puedo demostrar que es. Es porque el tiempo de inactividad que estás registrando es incorrecto. Así que bajamos a la máquina, bajamos y echamos un vistazo. Bajamos a la máquina y de repente vemos que estas cajas de leche están siendo alimentadas por una rampa en espiral por gravedad. Y cuando la caja de leche no estaba en el lugar, la puerta que permite a las botellas en la máquina de llenado se detiene las botellas que entran. La máquina de llenado se vaciaría, pero seguiría girando. porque lo hace, y agotaría las botellas que ahora se han llenado y las empaquetaría y las pondría en cola en un espacio de acumulación a la espera de que las cajas de leche estuvieran allí. Y las cajas se atascaban en el conducto en espiral. Y no te engaño, el operador era una mujer. Ella tenía todo su equipo blanco y equipo de seguridad y todo lo demás en, y ella se acerca por detrás de ella y ella agarra un pedazo de cuatro por dos con un pedazo de alfombra envuelta alrededor de la parte superior de la cosa. No, y eso es la mierda de esta gravedad espiral. disparar y luego la caja de tipo de traqueteo hacia abajo y luego se pone de nuevo en su lugar la puerta se abre y el comienza a llenar y me di la vuelta y miró a este ingeniero de mejora continua y me fui Creo que has encontrado tu problema y él estaba devastado que habían pasado un año en un proyecto de mejora continua para averiguar por qué el relleno no estaba llenando a la tasa porque como usted dice que no tenían los datos

Bryan Sapot (31:05)

Sabes, eso es común, nos sentamos aquí y nos reímos del palo con un trozo de alfombra, pero es realmente común porque a esa mujer, sabes, probablemente le enseñaron que eso es lo que haces, ¿verdad? Y es parte del trabajo y nadie lo menciona. Y no les gusta, como dijiste, es una microparada, así que no lo anotan. Y cuando ella ve que el relleno se está acabando, probablemente camina proactivamente hacia allí y lo encera. Y es sólo la forma en que es. Tenemos un cliente que hace botes de baterías para empresas de baterías muy conocidas, hacen miles de millones de ellas. Y tenían una pequeña situación en la que los botes se volteaban y no recibían un recubrimiento rociado en el interior. Y por cada uno de ellos, el cliente les cobraría de nuevo. Como si fueran fracciones de un centavo, pero no importa. Cuando los porcentajes de los que son altos en miles de millones de piezas, los números se hacen grandes. Y entonces las máquinas se detenían cuando detectaban esta lata al revés. Y era lo mismo. Todos los operadores, ya sabes, tienen rotación decente en el nivel de operador cada par de años. Consiguen gente nueva, son promovidos, lo que sea. Nadie piensa en ello. Y ni siquiera se dieron cuenta de cuántas veces estaba sucediendo. Sucede cientos de veces por turno, nueve horas a la semana. Es una locura la cantidad de tiempo de inactividad que se sumó. Al igual que sus ojos, y estos son muy eficientes. Quiero decir, usted puede imaginar haciendo como cuatro números de productos y hacer miles de millones de ellos. Quiero decir, usted es realmente altos números de OE. Y esto fue realmente la mayor ineficiencia allí y nadie lo sabía. sólo porque no vas a rastrearlo, ¿verdad? Simplemente no lo harás. Nadie va a escribir eso. 15 segundos, cinco segundos, simplemente no. Y es el, no sabes lo que no sabes hasta que pones los sistemas.

John Broadbent (32:40):

Y este producto también tenía la capacidad de medir lo que se llamaba "break creep". Así que el patrón de cambio se puso en que a las 9.30, que 15 minutos de té de la mañana, y se vería que a las 9.20, la línea se detendría. 9.30, 9.45 para el té de la mañana y a las 9.55 la línea comenzaría de nuevo. Así que tendrías 10 minutos a cada lado del descanso, por ejemplo, que había. Y cuando empezaron, también se podría medir la tasa de bajo. Así que no se pondría en marcha a la tasa. Podría tomar otros tres o cuatro o cinco minutos para llegar a la pausa. Cuando se analiza que sobre el número de turnos por semana, a lo largo de cada año, es una asombrosa cantidad de pérdida de producción. O porque no lo saben, porque no se mide.

Bryan Sapot (33:22):

Sí. Sí, sí. Sí.

John Broadbent (33:28):

Así que veo todo el IIOT, lo que yo llamo la pieza de habilitación del borde, conseguir equipos en la red. Puede que al principio no sepas qué hacer con ellos, pero basta con recoger los datos para entender lo que está haciendo tu proceso. Cuando construimos por primera vez el plan de la fábrica, pusimos un historiador de procesos en ese plan para registrar todo lo que se abría y cerraba. Un año más tarde, una llamada telefónica de uno de los chicos de mejora continua, él dice, tengo un verdadero dilema aquí, no puedo resolver. Tenemos unos esterilizadores, grandes tubos horizontales donde se colocan los platos preparados en bandejas, se presurizan y se cocinan a 90 grados durante un periodo de tiempo para matar todos los bichos y luego salen al mercado. Dijo, estamos limitados en capacidad. Dijo, pero yo no puedo resolver, debemos estar recibiendo 13 a 15 ciclos por día de cada retorta, cada esterilizador. Y yo le dije, bueno, ya sabes, puedes ir al historiador de procesos y comprobar los datos. Él dijo, bueno, ¿cómo puedo hacer eso? Fui a la planta, me senté con él, le enseñé a usar la herramienta cliente y el MIME y pudimos ver el ciclo presión-temperatura por autoclave. Así que le enseñé cómo exportar esos datos. De todos modos, volvió a mí una hora más tarde muy emocionado. Me dijo: "Creo que lo he encontrado". Le pregunté qué quería decir. Dijo, bueno, puedo ver que en una buena carrera, los ciclos consecutivos tienen un intervalo de 15 a 17 minutos, pero en una mala carrera, puede ser de hasta una hora y media. Dijo, no puedo entender por qué va a tomar una hora y media para cargar y descargar un esterilizador. Le dije, ¿por qué no bajamos y echamos un vistazo? Así que bajamos a la fábrica, allí están los operarios, hay algunas comidas en bandejas, en cestas, en camiones, listas para entrar en el esterilizador. Y Adam, chico, dice, sí, por cierto, al operador, mira, nos dimos cuenta de aquí, tenemos esta brecha y que la brecha, y él dice, oh, ¿sabes el sesgo que está haciendo en el momento? va, oh, sí, estamos haciendo este sesgo para esto y este sesgo para esto. chico va, oh, sí, sí, no tenemos suficientes cestas. Y Adán va, ¿qué quieres decir que no tienen cesta? Él dijo, bueno, con ese sesgo, tenemos suficientes cestas podemos precargar. Así que cuando terminamos el último ciclo, vaciamos y sólo rodamos nuevos camiones pulg Pero con esa inclinación, no tenemos suficientes bandejas y cestas. Así que tenemos que desembalar y apilar. Y dijo, que nos lleva una buena hora y media para hacer eso. Y esto ha funcionado durante 12 meses y la limitación de la capacidad. Y Adam se rascaba la cabeza diciendo, ¿por qué nadie dijo nada? Eso nunca habría

Bryan Sapot (35:47)

trabajo. Sí.

John Broadbent (35:49)

sólo parte del trabajo. Así que gastaron 30 mil en bandejas y cestas adicionales y sacaron 15 ciclos al día de dos tiendas. Pero como he dicho, 10, mejora masiva en la capacidad. Y veo que esto se repite. Quiero decir, tienes historias de guerra, tengo historias de guerra. Todo el mundo con el que hablo en el juego de la integración de la automatización tiene historias de guerra. Y realmente lo siento por los clientes y fabricantes que no tienen ni idea de cuánto dinero se ha dejado sobre la mesa cada día, que con algo de inversión judicial, algo de medición judicial y un equipo que se preocupe, un grupo de mejora continua que realmente quiera ir y minar estos datos y buscar ese 10% inicial y luego el 5% y luego el 2% y luego el 1%, lo encontrarán. Está absolutamente garantizado que lo encontrarán.

Bryan Sapot (36:39)

Sí, estoy de acuerdo. Es decir, el truco está en que tienen que recopilarla y luego hay que inculcar en la cultura que vamos a utilizar esta información a diario en nuestras reuniones habituales para tratar de averiguar cómo mejorar estos procesos. Y ahí está.

John Broadbent (36:52)

Y si empiezas a utilizar esa información para golpear a la gente en la cabeza como un gran palo, estás en el lado equivocado del juego. Los KPI como este no se miden para, creo yo, no deberían medirse para afectar al rendimiento de la gente o a su bonificación o lo que sea. Recompensamos el comportamiento equivocado porque entonces asumimos naturalmente que las cosas quieren hacer trampas para conseguir nuestra bonificación y haremos locuras. Debería ser para que la cultura en su conjunto sobresalga y se convierta en un proceso, perdón, una cultura de mejora continua y utilice estas herramientas para entender dónde se ha dejado el dinero sobre la mesa porque las organizaciones que hacen esto bien tienen culturas de trabajo increíbles donde la gente realmente se preocupa por lo que están haciendo y la forma en que lo están haciendo.

Bryan Sapot (37:39)

Sí, tenemos un gran proveedor de automoción de primer nivel para Subaru como cliente y ellos, no puedo llevarme todo el mérito por esto, pero es exactamente de lo que estás hablando. Al igual que ellos, son muy fuertes gerente general, como equipo muy fuerte, pero tenían problemas con el volumen de negocios. Tenían problemas con la calidad. Tenían problemas con el rendimiento de tiempo de inactividad, etcétera. Y empezaron a monitorear estas cosas. Y lo arraigaron en esa cadencia de reuniones diarias, semanales, mensuales. Siempre lo miraban, equipos multifuncionales en estas reuniones. Pasaron de mediados de los sesenta en OEE a 96%. Y recibieron premios y esas cosas. Quiero decir, es como una locura en el transcurso de 18 meses, dos años, su tasa de rotación de personal se redujo a un dígito bajo de, ya sabes, como los mediados de los trece o algo así. Como si fuera una locura. Y todo porque cambiaron la cultura. Como, sí, los datos son una pequeña parte de ella, pero el cambio de cultura es la gran parte de ella. Y fomentan esto, lo que estás hablando, que la gente se preocupa, ¿verdad? Parte del equipo y todos nosotros, ya sabes, tratando de hacerlo mejor. No estamos tratando de golpear a los demás, bla, bla, bla. Funciona. Es duro, pero funciona.

John Broadbent (38:48):

Te garantizo que la señora con el bulto de 4×2 probablemente lo ha planteado como un problema de mantenimiento y a nadie le ha importado lo suficiente. Así que la empresa en general sufre un año entero de inversión en mejora continua realizado en la cosa equivocada, en el problema equivocado. Así que sí, es una locura. Incluso la capacidad de resolver problemas rudimentarios parece estar desapareciendo, el pensamiento crítico también parece estar desapareciendo, por desgracia. estas herramientas al menos ayudan a cuantificar y calificar lo que realmente está sucediendo en el proceso. Y sin ello, simplemente vas a volar a ciegas.

Bryan Sapot (39:31):

Sí. Y usted trae a colación un punto muy bueno a lo largo de toda esta discusión que en realidad no es mucho más caro. Como cuando realmente golpeó a casa para mí fue cuando estás hablando de la checkware y la compra de la barata que no tiene conectividad frente a la buena que hace. ¿Cuál es la diferencia de precio? Diez por ciento, tal vez.

John Broadbent (39:51):

Ya sabes, incluso si es el doble, vas a terminar con un pedazo de kit que es una isla de la que no vas a obtener información que se va a romper que no se puede acceder al código, ya sabes, bla, bla, bla. Incluso si es el doble del precio, usted quiere sudar ese activo durante 10 años. Piensa en la diferencia de coste incremental por día entre el barato y el realmente bueno.

Bryan Sapot (40:15):

Sí.

John Broadbent (40:16):

Y son dólares por día o centavos por, centavos por día. sabes, cuando realmente extrapolas eso a 10 años de vida, hay centavos por día. ¿Por qué no? Pero tienes alguna, alguna persona sin educación en adquisiciones que ahora se involucra en el proceso de compra y dice, no, no puedes comprar eso. He hecho tres cotizaciones y esta de China es, ya sabes, la mitad del precio y la contratación se hace cargo. Y entonces los pobres fabricantes acaban con un equipo que no pueden mantener, no pueden programar, no pueden acceder a él, no pueden obtener datos de él. y son excluidos de la posición de compra, eso es total y absolutamente erróneo. De hecho, tengo una lista de control de compra de equipos de 11 puntos para equipos como llenadoras y cosas para la fabricación. es, ¿puedes tener acceso al código? ¿Está en inglés? ¿Es un PLC estándar como un Rockwell o Siemens o lo que sea, General Mise-a-Bizion, cualquiera que sea su sabor. y sólo te lleva a través de una lista de comprobación de 11 puntos sólo para hacer algunas preguntas básicas antes de comprar una pieza de kit.

Bryan Sapot (41:19):

Es importante. Quiero decir, esas cosas son realmente importantes. Como, porque hay un montón de vendedores que te tomarán como rehén, ¿verdad?

John Broadbent (41:27):

Se ha quedado sin palabras.

Bryan Sapot (41:28):

no van a trabajar en ello. El tipo que lo escribió ya no está allí y no te darán el programa. como, acabas de hacer que mi máquina de un millón de dólares no valga nada.

John Broadbent (41:39):

Luché con una empresa global que había estado en el papel de adquisición masiva. tienen oficinas en Escocia y los EE.UU. y luché contra ellos durante 12 meses para obtener el código PLC de una máquina para obtener la contraseña porque era nuestra máquina. Era nuestra centralita. Era nuestro PLC y por lo tanto el código también era nuestro. Y están pensando, ya sabes, tenemos IP. ¿De verdad crees que voy a sacar el código de tu máquina e ir al mercado y tratar de vender tu código a uno de tus competidores. Ni siquiera sabría quiénes son. Como el hecho de que seas tan paranoico es un problema para mí. Y firmaré un acuerdo de confidencialidad. Firmaré una licencia perpetua. Como, bueno, puedes encontrarme un millón de dólares si este código alguna vez sale y llega a uno de tus competidores. Pero de verdad, juguemos a ser adultos aquí y tengamos una conversación madura sobre por qué necesitamos el código cuando estés en Escocia.

Bryan Sapot (42:28):

Sí, sí, eso tiene sentido.

John Broadbent (42:32):

Gané la batalla por cierto, me llevó 12 puntos.

Bryan Sapot (42:35):

Bien. Bien. Luchamos contra esas cosas todo el tiempo. Ayudamos a los clientes a conseguir lo que necesitan. Pero sí, supongo, ya sabes, para resumir un poco esta cosa, y tal vez usted puede añadir a esto un poco, es que usted puede obtener una gran cantidad de valor para no gastar mucho dinero, ¿verdad? E incluso, me gusta el hecho de que hablamos de Greenfield versus Brownfield y cómo

John Broadbent (42:55):

Tú puedes.

Bryan Sapot (43:06)

Ya sabes, estas cosas han estado disponibles durante mucho tiempo, por lo que son casi como una especie de estándar. Sólo tienes que pedirlo, ¿verdad?

John Broadbent (43:15)

Sí. Y se necesita educación para saber qué recopilar, por qué recopilar, cómo recopilar. Mi filosofía es que tenemos que recopilar información y dársela a las personas adecuadas en el momento adecuado, en el contexto adecuado, de la manera que necesiten consumirla, en el dispositivo que quieran consumirla. Y cuando haces eso, cambian las reglas del juego.

Bryan Sapot (43:42):

Sí, tiene sentido. Tiene sentido. Bueno, John, esperemos que todos nos escuchen y hagan esto.

John Broadbent (43:49):

Hago las cosas. Ponte al día.

Bryan Sapot (43:51):

no para vender software, como olvidar el podcast e incluso la empresa, como realmente me encanta la fabricación. me enciende. Me encanta caminar en las plantas. Me encanta ver cómo se hacen las cosas. Francamente, me gustaría ser dueño de una empresa de fabricación, pero resulta que soy bueno en software. Y sólo quiero hacerlo mejor de todos modos, ya sabes, de cualquier manera que podamos.

John Broadbent (44:11):

Los países en los que la industria representa una elevada proporción del PIB son mejores sociedades. Son sociedades mejores. Están más integradas. Tienen mejores niveles de vida. Parecen estar orgullosos de poder fabricar cosas que luego se exportan a todo el mundo. Quiero decir, en Australia, por desgracia, desenterramos mierda y la enviamos al extranjero por el valor añadido y la compramos de nuevo. Tenemos fama de ser uno de los países más ricos en recursos del planeta y, sin embargo, no hacemos gran cosa con los recursos que extraemos, sólo los vendemos al extranjero. Tenemos un fondo soberano muy pobre, no como Noruega, y compramos esas cosas de nuevo en cosas valoradas como coches y otros materiales. simplemente, sí, y tratar de conseguir que eso cambie aquí es una verdadera batalla.

Bryan Sapot (45:03):

Sí, sí, tiene sentido. Muy bien, John, gracias. Sí, es divertido. Suena como si batallaras 12 meses por un programa de PLC de un tipo en Escocia. Así que, sí. Bueno, gracias. Sí, gracias por el tiempo. Y publicaremos la información de John como parte de las notas del programa aquí en Australia. ¿Quieres llegar a cualquier ayuda en la transformación digital, ¿no?

John Broadbent (45:26):

Si alguien que esté escuchando se pone en contacto a través de LinkedIn, puede encontrarme a mí, John S. Stephen, John S. Broadbent en LinkedIn y decir que está en el podcast de Mingo y le enviaré el PDF con una lista de comprobación previa a la compra, por ejemplo. Así podrán comprar un buen equipo.

Bryan Sapot (45:43):

Estupendo.

Bryan Sapot (45:50):

Sí.

John Broadbent (45:50):

Gracias, te lo agradezco, cuídate.

Bryan Sapot (45:53):

Sí, tú también. Gracias.

John Broadbent (45:54):

Gracias, Bryan.