Ciclo de seminarios sobre Eficiencia, Productividad y Reducción de Costos en Planta, presentados en Córdoba, Rosario y Buenos Aires, Argentina durante Junio de 2012. Nuestro orador fue Miguel Escudero quien habló sobre Lean Manufacturing, Six Sigma y Mejora Continua y cómo CDC Factory puede ayudar a las empresas a lograr sus objetivos de mejorar los costos de producción y obtener mayores márgenes de ganancias por producto fabricado. Aquí le compartimos la presentación realizada, ante cualquier consulta, al finalizar la misma estan nuestros datos de contacto.
What is shown here is how divergent these various forecasts are in relation to real demand. Why?? Because they are developed independently from each other and are dated, and unconnected to each other and the daily fluctuations in the market
¿Qué demanda puede satisfacer nuestra planta?. La respuesta rápida es 3 unidades cada hora. Parece evidente que si cada recurso puede producir 3 esa cantidad es la misma que producirá la línea. Pero analicemos el efecto que tienen dos hechos: la dependencia de los sucesos y las fluctuaciones estadísticas. Por dependencia de los sucesos nos referimos a su concatenación lineal. El recurso B no puede procesar un producto hasta que éste no lo ha sido por A, y así sucesivamente. Por fluctuaciones estadísticas nos referimos al hecho de que no existe ningún recurso de una precisión tal que produzca siempre 3 unidades a la hora. Decir que produce esta cantidad se refiere a una media. El 3 será el valor medio de una distribución de Curva Normal que, en función de la fiabilidad del proceso, tendrá una desviación tipo mayor o menor. Y eso será en el mejor de los casos, puesto que la curva de producción que suele existir en la realidad no responde a una distribución normal sino a una Curva de Poisson. Esto quiere decir que la desviación está escorada hacia las fluctuaciones negativas: en algunos momentos la máquina puede verse afectada, además de por la fiabilidad de los procesos, por la existencia de incidencias –reparaciones, falta de materiales, falta de operario, etc.- que hagan que produzca hasta 0 unidades en un tiempo dado. Cuando una cadena de sucesos dependientes se ve afectada por las fluctuaciones estadísticas se ve inexorablemente sujeta a la siguiente regla : las desviaciones negativas se transmiten siempre y las positivas ocasionalmente. ¿Podemos decir entonces que el flujo del sistema será 3?. Es evidente que no, los recursos no transmiten la media al flujo sino que transmiten todas las des- viaciones negativas y sólo algunas de las positivas. Será necesariamente inferior a 3. Y lo que es peor, no podemos prever cuánto será porque depende, para cada secuencia de producción, del recurso que en ella haya tenido su rendimiento mínimo. Es decir, que desconocemos el flujo real del sistema, por lo que resulta imposible de planificar. Lo único que sabemos de él es que producirá menos de 3 unidades a la hora.
La Cuerda nos va a permitir solucionar el primer aspecto. Si no queremos que el resto de recursos busquen eficiencias locales –y se centren en la subordinación en el óptimo global que es definido por la limitación- y por tanto no produzcan cosas innecesarias –aquellas que no necesita la limitación- lo único que debemos hacer es no lanzar en planta nada que no necesite la limitación. La Cuerda nos contesta a la pregunta de cuánto lanzar y la respuesta es todo aquello que el Drum necesite, pero no más. Es decir, atamos los lanzamientos con una cuerda desde el Drum. Nos queda solucionar cuándo lanzarlo. Esta cuestión es de vital importancia ya que si lanzamos demasiado tarde el Drum podrá verse afectado por las incertidumbres de los procesos anteriores. Es decir, en nuestro ejemplo, si el recurso A invierte 15 minutos en cada unidad y el B 20: ¿nos basta lanzar el material con 35 minutos de antelación al momento en que se necesite en el recurso C?. Si así lo hiciéramos estaríamos dejando a C a la merced de cualquier desviación negativa que se produjera en cualquiera de los recursos anteriores. El Buffer va a ser el tiempo que decidamos debe darse a los recursos A y B para procesar lo que C requiere y debe incluir el tiempo de proceso más un margen de seguridad para garantizar que, pese a las desviaciones, vamos a llegar a tiempo de forma que nunca esté C improductivo por causa de A y B. De la misma forma que lanzar demasiado tarde puede afectar en un incumplimiento del Drum, lanzar demasiado pronto va a afectar alargando el lead-time – con lo que perdemos capacidad de respuesta en cuanto a plazo- e incrementando los inventarios en curso.
La programación necesaria para gestionar un sistema con DBR es poca pero efectiva. ¿Qué queremos decir con ello?, que no programamos en muchos lugares, pero en aquellos en que se hace, los programas deben cumplirse. La programación tradicional, especialmente desde un punto de vista de MRP, se basa en la lógica de explosionar un producto y, desde la información de ruta que genera, programar cada una de las operaciones. La realidad nos dice que esto es ingestionable puesto que es insensible a la complejidad derivada de muchos productos fluyendo en la planta y las fluctuaciones que generan las fluctuaciones estadísticas en procesos dependientes. Resultado: la dinámica de la programación va por un lado y la dinámica de la realidad y de los hechos por otro, con lo cual tengo garantizado que la programación no se va a cumplir. En cuanto una fluctuación se transmite en la secuencia de recursos de la planta afecta a los recursos y a la cola de productos que tienen por procesar. Los recursos no pueden hacer lo que tenían planificado y se saltan la programación tirando del producto que más quema por su urgencia, del que tengo a pie de máquina o del que es más fácil procesar a continuación. Los productos van fluyendo por la planta a trompicones, combinando tiempos de espera con tiempos de proceso de una forma que recuerda más a una pista de coches de choque que al fluir del agua en un río que busca la fabricación sincronizada. Por no añadir el efecto que crea en las personas, especialmente a los responsables del seguimiento de pedidos, y a la desconfianza que genera en la programación cuando ésta, al final, nunca se cumple. DBR ataca este problema en su raíz. A la complejidad se la gestiona con simplicidad: lo simple gobierna lo complejo. A la incertidumbre no la acotaremos, por tanto, gestionemos de forma que mantengamos flexibilidad en la actuación. Tres son los puntos de programación y el resto de recursos se dejan sin programar para que puedan adaptarse flexiblemente al objetivo común de proteger los pocos programas que existen para que realmente se cumplan.
Empresas están entre 2,5 y 3Sigma 3 sigma – 2 errores en palabras cada página 4 sigma – 1 error en palabra cada 30 paginas 5 sigma – 1 error en una enciclopedia 6 sigma – 1 error en una pequeña biblioteca
Tipos de Pérdidas Las Seis Grandes Pérdidas - Pérdida de Tiempo = … (=disminución de la disponibilidad) 1. Averías 2. Esperas Pérdida de Velocidad (=disminución del rendimiento) 3. Microparadas 4. Velocidad reducida Pérdida de Calidad (=disminución de la calidad) 5. Scrap (deshecho) 6. Retrabajo
Where does CDC Factory fit in? You may have an ERP or EAM which helps manage the non manufacturing components of your plant: finance, sales, logistics and planning. ERP, MES and scheduling systems are fine for transactions, but on the shop floor, you’re dealing in events – people making decisions based on their experiences and knowledge. CDC Factory raises their knowledge, which raises their awareness and allows them to make better decisions. If you rely on ERP or a similar system and ignore the shop floor, you’re not going to get the best decisions of efficiencies no matter what the corporate improvement initiative may be. You’ll promise high and deliver under par. When product goes onto shop floor, you may have information, but it’s not real time. This black hole represents the greatest area for removing cost and driving improvement s. Our experience and clients show 40% improvement – which is consistent and sustainable - is common.
CDC Factory allows you a full view into your entire operations. CDC Factory encourages and forces operators to enter real time reasons for exceptions, downtime, etc., that link into business intelligence analysis and provides communication chain from the shop floor to the boardroom. 3 areas of improvement are people, working practices, plant By tackling these 3 areas, CDC Factoryi impact is 20% within 90 days. That’s a bold statement that’s cut two ways: 10% improvement comes from people and process. Peoples attitudes and behaviors change with information and accountability. Culture change is a significant driver to the performance of the plant. The next 10% comes from the plant: line, assets and the identification in real time of root cause of problems.
Feedback lo he traducido como Respuestas, se refiere a las respuestas que da el sistema ante la entrada de datos. Decision lo he traducido como Decisiones, se entiende las decisiones que CDC Factory obliga a tomar a los usuarios sobre aspectos como causas de una parada…