Manufacturers-can-use-digital-tools-to-improve-centerlining-and-optimize-efficiency.
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A lo largo de una jornada laboral típica en una planta de fabricación, los empleados que supervisan los procesos de producción pasan gran parte de su tiempo resolviendo problemas. Buscan continuamente formas más eficientes de mitigar retos inesperados, como cortes de electricidad, averías de los equipos o limitaciones de la capacidad de producción. 

En muchos casos, los trabajadores de la planta abordan los problemas con una causa subyacente en curso, arreglando los síntomas sin resolver el verdadero problema. Las empresas de fabricación no profundizan en los detalles y descubren la causa raíz del problema, lo que puede ahorrar tiempo a los operarios en el momento, pero también les costará más dinero a largo plazo.

Leverage digital data analytics technology for effective centerlining

Este "apaño" a lo MacGyver -usar chicles y gomas elásticas para arreglar las cosas temporalmente- no garantiza el éxito ni la eficacia sostenibles. Un enfoque ad hoc de los procesos de producción de la planta no sirve y contribuye a aumentar la variabilidad del proceso y el desperdicio de materiales.

Las continuas perturbaciones de la oferta y la demanda arrojan luz sobre las operaciones de fabricación que son ineficaces. En un clásico efecto látigo, incluso los errores más pequeños al principio de la cadena de suministro se agravarán y crearán problemas más importantes a lo largo de la cadena.

Los fabricantes deben encontrar formas de duplicar sus cadenas de suministro para maximizar sus procesos.

Aprovechar herramientas digitalescomo el aprendizaje automático para la detección de anomalías, hace que las plantas sean más receptivas y resistentes. Los enfoques de fabricación en línea central basados en datos son cruciales para el éxito de una planta.

¿Qué es la determinación de parámetros óptimos (centerlining)?

El centrado es un método para optimizar la eficacia de las máquinas y reducir la variabilidad de los procesos de fabricación. Esto permite a los operarios y directivos de planta encontrar su salsa secreta -su lote de oro- para la producción.

Los procesos de fabricación deben satisfacer continuamente un resultado exigido. Puede tratarse de la estructura física de un producto, como su rigidez o longitud. Las plantas también deben cumplir parámetros de producción, como tiempos, temperaturas y otros KPI controlables. 

Estos parámetros de producción fluctúan constantemente. Las estrategias de suministro de Centerline garantizan procesos de fabricación coherentes al tiempo que permiten flexibilidad para hacer frente a fluctuaciones e influencias externas. El objetivo es mantener todos los parámetros dentro del rango de tolerancia determinado. De este modo, la planta funciona a pleno rendimiento.

¿Qué es la capacidad de proceso?

Los fabricantes utilizan un KPI denominado capacidad de proceso para medir el grado de centrado de sus procesos. La capacidad del proceso es la coherencia y repetibilidad de los procesos de un fabricante en relación con los requisitos del consumidor en términos de limitaciones de especificación de los parámetros del producto. Las mediciones de la capacidad del proceso responsabilizan a los operarios de la planta y determinan objetivamente si se están cumpliendo o no los objetivos de producción.

Entender los procesos de Centerlining

Aunque los procesos difieren de una planta a otra, los procesos tradicionales de centrado implican cuatro pasos clave: 

1. Identificación de las variables esenciales del proceso

2. Determinar los mejores rangos y ajustes para estas variables.

3. Determinar cómo afectarán estas variables a los procesos de producción

4. Garantizar la aplicación de los ajustes de centrado 

Para ayudarle a entender mejor el proceso de centrado, veamos el proceso de centrado de un elemento con el que esté más familiarizado, como el objetivo de preparar cada mañana una taza de té que tenga siempre el mismo sabor. El primer paso sería determinar qué variables afectan al sabor del té, como la marca y la cantidad de agua en la que se remoja la bolsita. 

Una vez hecha la lista de variables, tendrás que entender el efecto que tiene cada una. Podrías probar distintas marcas, añadir diversas cantidades de azúcar y realizar pruebas de sabor. 

Las variables interactúan de forma diferente, incluso en un proceso tan sencillo como preparar la taza de té perfecta. Por ejemplo, la marca A puede hacer la mejor taza con 1,5 tazas de agua, mientras que la marca B sabrá muy bien con una sola taza de agua. Para asegurarse de que el té que prepara tiene un sabor excelente, debe utilizar un método estadístico para analizar los resultados de la forma más eficaz. Esto le garantiza que está centrando la combinación óptima de ajustes de proceso para reducir la cantidad de tiempo y pruebas de sabor. 

Después de crear los mejores procesos para hacer la taza de mejor sabor, necesitarás desarrollar una "receta" detallada. Esta receta incluiría todas las medidas y procesos utilizados para garantizar que prepares fácilmente un té sabroso cada mañana.

Todos los miembros de su familia deberían poder seguir su receta para preparar la misma bebida decadente.

Como operarios de una planta de fabricación, ojalá el centrado fuera tan sencillo. En la fabricación, el centrado debe tener en cuenta varias docenas de factores, si no más, como la composición de las materias primas, la entrada y salida de energía, la eficacia de los procesos manuales, las copias de seguridad de las cintas transportadoras, la integridad de los tanques de almacenamiento, etc.

El uso de métodos tradicionales para mejorar el centrado permite que sus competidores y sus procesos agilizados por herramientas digitales le superen.

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Los problemas de las herramientas y metodologías tradicionales de centrado de líneas

Centrar el proceso de preparación del té de forma manual puede llevar horas. Esto te haría llegar tarde al trabajo durante días enteros y te costaría el puesto.

En el mismo sentido, los fabricantes no disponen de cantidades absorbentes de tiempo para asegurarse de que están satisfaciendo las demandas de suministro. El muestreo manual a lo largo del proceso de producción para medir la eficiencia global y el error humano permiten grandes variaciones en las "recetas" de producción, lo que hace casi imposible lograr procesos óptimos centrados.

Con los métodos tradicionales de centrado, la información y los ajustes de configuración de la máquina suelen documentarse e imprimirse en papel. Esto atasca el proceso de mejora, ya que la mayoría de los empleados no se pasan el día escudriñando montones de papeles, calculando datos y sacando conclusiones sobre su significado. Por tanto, los datos no se utilizan y las ineficiencias continúan.

Centrado incoherente y su repercusión en la cuenta de resultados

Aunque muchas empresas de fabricación se esfuerzan por conseguir un centrado perfecto, hay algunos factores que entran en juego y que pueden crear un entorno para un centrado incoherente: los métodos de centrado manuales y tradicionales son los principales culpables. La identificación incorrecta de las variables clave del centrado, el establecimiento de un rango de variables demasiado grande o demasiado pequeño y el acceso restringido a datos presentados con claridad también pueden detener el proceso de centrado.

Sin una labor de centrado coherente y precisa, puede ocurrir lo siguiente:

  • Disminución de la calidad del producto
  • Producción ralentizada
  • Tiempos de inactividad
  • Aumento de los residuos
  • Mayores costes
  • Tendencias a la baja de los ingresos

Mejora de los centros de fabricación con herramientas digitales y análisis de datos

Los fabricantes pueden optimizar sus procesos de centerlining aprovechando herramientas digitales y análisis de datos

En lugar de registrar los datos manualmente y guardarlos en cajas para no volver a verlos, los fabricantes pueden recopilar datos operativos directamente de sus equipos sin necesidad de trabajo manual. Estos datos son precisos y no contienen errores humanos.

Además, los datos son fácilmente accesibles y se compilan en representaciones visuales, lo que facilita a los operarios de la planta, los analistas de datos y los jefes de planta el uso de los datos y la aplicación de mejoras inmediatas.

Las herramientas digitales no sólo automatizan y mejoran los procesos de medición lentos e ineficaces, sino que también utilizan datos históricos y en tiempo real junto con algoritmos inteligentes para predecir sucesos futuros, capacidades, previsiones y mucho más.

Centrar la atención en su planta de fabricación nunca ha sido tan fácil como lo será con las herramientas de análisis de datos, haciendo que su lote de oro esté al alcance de la mano.

Diga "adiós" a la variabilidad fuera de las tolerancias establecidas y prepárese para reducir significativamente el desperdicio de materiales.

Centrar fácilmente los procesos de fabricación con Sightline EDM

Sightline EDM aprovecha el aprendizaje automático, la analítica histórica y la el análisis predictivo para ayudar a los fabricantes a llegar a la raíz de los problemas y, al mismo tiempo, mitigar los posibles problemas que puedan surgir en el futuro.

Fabricantes que aplican estrategias de análisis de datos garantizar la optimización de los procesos -o la preparación de la taza de té perfecta- todos los días.

Con la potente herramienta de visualización y análisis de datos de Sightline EDM, los operarios de planta y los jefes de planta acceden a los datos en tiempo real de las máquinas. A continuación, utilizan estos datos no solo para identificar la variable clave, crear límites variables precisos y evaluar rápidamente los efectos de la variable, sino que también utilizan la plataforma EDM para recopilar datos históricos, actuales y previstos que permiten la mejora continua del centrado.

Resultados obtenidos por los clientes con el uso de Sightline EDM en procesos de centrado

Sightline EDM permite a los fabricantes aprovechar el poder de sus datos. Con una sencilla integración en los sistemas existentes, sus operaciones experimentarán un sinfín de ventajas, como:

  • Acceso a un panel de control fácil de usar que permite a todos los empleados profundizar en los detalles del funcionamiento de la máquina.
  • Alertas personalizables de problemas y anomalías para que los operarios de la planta puedan reaccionar con rapidez
  • Análisis predictivos en tiempo real para determinar los tiempos de inactividad de las máquinas y los topes de productividad antes de que se produzcan

Nuestra potente tecnología "lista para usar" ya ha ahorrado a los clientes millones de dólares al eliminar el despilfarro de recursos, aumentar la productividad laboral y racionalizar las ineficiencias de las máquinas.

El fabricante de alimentos Renwood Mills utilizó herramientas de análisis digital de datos en una de sus líneas para comprobar la eficacia que el análisis avanzado de datos tenía centrando sus procesos de fabricación y ahorro realizado de $100.000.

Un fabricante de automóviles utilizó herramientas de análisis de datos digitales para identificar mejoras en los procesos de una línea de pintura, lo que se tradujo en $2 millones de euros de ahorro en un año.

Utilizar herramientas digitales de análisis avanzado para crear prácticas de centrado eficaces y eficientes en la fabricación ya no es una opción. Es vital para ahorrar dinero y tiempo y para encontrar la "receta" perfecta para el lote dorado definitivo.Descubra cómo Sightline EDM ayuda a los empleados de su planta con la fabricación de centrado. Programe su consulta gratuita con nuestros expertos en fabricación por procesos.

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