5 prácticas en la industria que afectan negativamente la producción
Conozca las malas prácticas que debe evitar a toda costa
Índice
1. Procesos mecánicos manuales
2. Adquirir manualmente los datos
2.1 Caso 1
2.2 Caso 2
3. Procesar los datos manualmente o no procesarlos del todo
4. Procesos que generan datos “basura”
5. Gestión reducida de los eventos de una planta
Entre los principales retos de la industria actual, se encuentra la de satisfacer una demanda que crece cada día más. Añadido a esto, las fábricas también deben preocuparse por dar un mejor valor a su producción, manteniendo los costos a un margen mínimo que les permita ser competitivos.
Ante esta situación, las fábricas han adoptado nuevas tecnologías que les ayudan a mejorar sus procesos productivos, tal es el caso del uso de equipos de campo más ágiles y tecnologías de recopilación, intercambio y análisis de información, que cada vez son más fáciles de usar.
Sin embargo, muchas industrias aún realizan prácticas que con el pasar del tiempo son menos eficaces y rentables. Por eso, en este artículo mencionaremos 5 de estas prácticas que pueden estar afectando negativamente su producción y le daremos alternativas de cómo mejorarlas.
1. Procesos mecánicos manuales
Al hablar de una producción manual nos referimos a que existe una persona en medio del proceso que puede limitar el rendimiento, la calidad y la disponibilidad del mismo. Ese límite es producto de varios factores inherentes a las personas: cansancio, fatiga, insatisfacción, falta de conocimiento, enfermedad y los problemas de comunicación, entre otros elementos.
Cada uno de estos factores son totalmente entendibles para un ser humano; después de todo, forman parte de lo que somos. Pese a esto, es innegable que tienen un impacto negativo en la productividad, por ejemplo:
- El cansancio y la fatiga pueden elevar la posibilidad de cometer un error en cualquier acción.
- La insatisfacción o enfermedad disminuye el rendimiento de la persona en sus acciones, así como la calidad con la que entrega un trabajo.
- La falta de conocimiento y los problemas de comunicación elevan la posibilidad de cometer un error o de no ejecutar el trabajo al 100 %.
Incluso, esta realidad inherente al ser humano puede causar accidentes en maquinarias y pequeños desvíos que significarían una enorme pérdida de productos, lo cual puede ocurrir en casi toda la industria. Por eso, es indispensable que, como mencionamos antes, se apoye de las nuevas tecnologías que buscan minimizar dicho impacto y llevar el trabajo humano hacia un nuevo valor agregado en el producto.
2. Adquirir manualmente los datos
Otra de las prácticas que afectan negativamente a la producción es realizar la recopilación de datos de forma manual. Y es que la información es la base fundamental para la toma de decisiones.
Como sabrá, la información se construye a partir de datos, los cuales son procesados, organizados y estructurados para generar insumos de valor. Por eso, tener datos en la industria se ha convertido en uno de los principales focos de atención para todos los supervisores y gerentes de planta
Si usted se siente identificado con esta práctica de procesamiento de datos manuales, es importante que empiece a valorar formas de optimizar el proceso. Para su mayor comprensión, a continuación analizaremos 2 casos de cómo sucede una adquisición manual de datos.
Caso 1: datos generados por dispositivos
Para dar paso a este ejemplo, nos referiremos a la historización, la cual consiste en la recolección de datos con base al tiempo. Algunos ejemplos son la temperatura para los procesos de cocción, el nivel de un tanque de agua, la presión de vapor de una caldera, etc.
En el proceso manual se nombra a una persona como responsable de apuntar cada cierto tiempo el dato de una variable que sea relevante en el proceso. La persona, en este caso, debe estar atenta durante toda su jornada laboral. En algunos casos se usa papel para reportar los datos, en otros se usa Excel.
Una vez que los datos han sido recolectados, son guardados como respaldo de lo ocurrido y posteriormente se trasladan a un formato digital, en el caso de que hayan sido recolectados en papel.
Al transcribirlos, otra persona se encarga de tomarlos y analizarlos. El análisis de un dato histórico puede volverse tan complejo o sencillo como se desee: se puede generar una simple tendencia que tome los datos y los grafique en función del tiempo, como la que se ve en la siguiente imagen.
A esta gráfica se puede agregar una tendencia del promedio histórico, para lo cual debe tener acceso no solo a los datos recolectados en un día, sino también a los que fueron recolectados por un periodo más prolongado, por ejemplo, 1 mes o inclusive un año.
También se pueden aplicar otros cálculos como conocer la desviación estándar, graficar el valor mínimo y el máximo, realizar una totalización, etc. Todo esto haciendo uso de herramientas como Excel y procesando los datos cada día que son recopilados.
Caso 2: datos recolectados por personas
En este caso, los datos provienen de la inspección visual, (imperfecciones en una pieza de plástico, razones por las que falló una máquina o se detuvo un proceso, el inventario de una planta, etc) de los instrumentos de campo colocados en diversos procesos o por medio de la medición puntual con un instrumento portátil.
Al igual que la historización, estos datos siguen el mismo proceso de transformación manual para llegar a un reporte final, donde pueden ser interpretados.
Hasta este punto, ya habrá identificado que dentro de este proceso, el error por factor humano está muy presente. La producción puede verse afectada por la confusión de un dato mal interpretado, mal escrito o mal transcrito, ya que la información será imprecisa y, por ende, la toma de decisiones será errada.
3. Procesar los datos manualmente o no procesarlos del todo
Como se mencionó anteriormente, una vez que los datos son recopilados deben procesarse para convertirlos en información valiosa. En este punto, usar un dispositivo que recopile los datos de una variable es sumamente importante. El punto es que en la mayoría de ocasiones los datos no se toman frecuentemente, por lo que no estará sacándole el mayor provecho.
En el mercado existen muchos equipos que exportan los datos en formato Excel, de manera que cuando se adquiere, lo que procede es estar recopilando la información cada cierto tiempo para llevarla a una computadora.
Tras esto, el supervisor debe procesarlos, haciendo uso de las diferentes herramientas para crear gráficos. Esta tarea no es excesivamente lenta, pero sí tediosa y termina consumiendo mucho tiempo porque simplemente no hay otra manera de realizarla.
El principal problema de este procedimiento es que, debido a lo tedioso que es, se vuelve cada vez menos frecuente y como consecuencia, en ciertos casos, termina simplemente en procesos parciales o no ejecutados del todo.
Sumado a eso, los dispositivos de campo que recopilan información muchas veces no tienen mucha memoria, de manera que si los datos no fueron extraídos a tiempo, el dispositivo los borrará para dar paso a los nuevos datos más recientes.
4. Procesos que generan datos “basura”
Los datos que son ingresados manualmente muchas veces pueden tener una gran cantidad de errores, principalmente si usa métodos que son más susceptibles a los errores que otros.
Estos datos se consideran como “ruido” y pueden arrojar información que no es certera para los supervisores y gerentes, lo que resulta en la pérdida del verdadero contexto dentro de una empresa y, por consecuencia, una mala toma de decisiones.
Las fábricas siempre deben buscar validar sus datos de algún modo o cambiar su proceso de adquisición a uno que sea menos susceptible al error humano. Las desviaciones ocurren muchas veces porque los datos provienen de la toma manual y la confiabilidad de la información es baja. Otra fuente de ruido en los datos son los sensores, los cuales pueden tener desviaciones si no son revisados frecuentemente.
Cuando un dato es ingresado por una persona, es importante siempre tratar de validar que sea correcto o emplear prácticas que disminuyan el error, ya que el insumo puede tener errores en la escritura o digitación y ser alterados a conveniencia.
Como se mencionó anteriormente, las personas son susceptibles a cometer errores durante la producción y esto puede ser más crítico en la industria donde se realizan tareas repetitivas y a un ritmo acelerado. Ante esto, recolectar los datos manualmente ya nos puede representar una práctica que afecte nuestra productividad. En ese caso, lo mejor será cambiar hacia una recolección automática.
5. Gestión reducida de los eventos de una planta
Una de las cosas más importantes en una planta es la capacidad de actuar eficazmente ante una situación especial, la cual puede ser la falla de una máquina, la posible falla de un equipo de acuerdo a las condiciones críticas de un proceso, el daño del producto debido a condiciones de proceso, etc. Estos eventos deben estar siempre dentro de un tiempo de atención mínimo, y si no es así, es importante que los supervisores tengan a mano los datos para mejorar la atención brindada por los técnicos.
Hay varios datos que se pueden obtener para analizar el proceso de atención de eventos, y que nos permiten entender y mejorar la manera en que una planta opera, por ejemplo, los tiempo de solución de los eventos: consiste en el tiempo que dura la persona en solucionar el evento
- Cantidad de eventos ocurridos.
- Frecuencia de los eventos.
- Criticidad de los eventos.
- Nombre del evento.
- Detalles del evento.
El problema común de esta gestión es que, en muchas ocasiones, los datos recopilados son pocos, y esto puede limitar la posibilidad de mejora. Esto es entendible debido a que lo común es que estos datos se gestionen manualmente, lo que complica mucho su análisis.
Normalmente son las personas que atienden los eventos quienes crean los datos y los reportan en las plantillas de forma manual, lo que equivale a un proceso de conversión digital muy tedioso. Este proceso no es viable para recopilar toda esta información, ya que se gasta mucho tiempo haciéndola, y probablemente ese mismo tiempo impacte la atención de otros eventos.
En conclusión, esperamos que la información le haya ayudado a identificar los posibles puntos en los que su empresa está flaqueando actualmente para mejorar la producción de su empresa. Una vez identificado su problema, lo siguiente será encontrar una solución certera y útil.