6 pasos esenciales para optimizar procesos industriales con monitoreo automático

En la manufactura moderna, la eficiencia ya no se define al final del día con un reporte impreso. Esperar a que termine un turno para descubrir que una máquina produjo menos cantidad de piezas o que acumuló decenas de paros es una estrategia reactiva que puede costar miles de dólares en competitividad.

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Y es que, en la actualidad, la optimización de los procesos industriales depende de la visibilidad inmediata, y esto es algo que se logra, en buena parte, con la digitalización de indicadores de productividad y monitoreo automático. 

Son tres las funcionalidades principales alrededor de la automatización del monitoreo de producción:

• Seguimiento y actualización de indicadores de producción en tiempo real 
• Recolección automática de datos precisos para consulta 
• Creación de reportes históricos y paretos en automático

Adoptar tecnología de manufactura para el monitoreo automático depende de un esfuerzo estructurado. La tecnología debe integrarse a los procesos existentes para que líderes y operadores la incorporen a sus tareas diarias.

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Más allá de la reacción inmediata ante eventos, el contar con la visibilidad y el histórico de datos precisos y confiables es lo que facilita a los equipos de mejora continua desarrollar proyectos kaizen y de optimización, con base en información real y no en supuestos. Por su precisión y datos de calidad, las tecnologías para el monitoreo automático son consideradas hoy en día como una buena práctica para la medición de indicadores y optimización de procesos.

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Basándonos en estándares globales como la norma ISO 22400 y las mejores prácticas de mejora continua y manufactura esbelta, te presentamos 6 pasos esenciales para optimizar tus procesos de manufactura usando tecnologías de monitoreo automático.

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Paso 1: Establecer el enfoque del proyecto

Antes de realizar cualquier ajuste a alguno de tus procesos industriales para optimizarlos, debes definir el propósito del esfuerzo. No es lo mismo buscar una optimización incremental que resolver un problema crítico de productividad, calidad, disponibilidad o costos en el piso de planta.

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Clarifica si el proyecto se abordará como un evento tipo Kaizen (un sprint de mejora rápida enfocado en un área), un cambio en los procesos de comunicación interdepartamental o una reingeniería del flujo de trabajo y del espacio. Tener un enfoque claro alinea las expectativas alrededor del proyecto desde el día uno.

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Paso 2: Priorizar máquinas críticas y/o cuellos de botella

El error más común en la optimización de procesos industriales es intentar medir toda la fábrica al mismo tiempo, lo que suele diluir los recursos y los esfuerzos. Es recomendable realizar proyectos que prioricen las máquinas críticas y/o cuellos de botella, ya que tienen capacidad de impactar toda la operación y dar resultados tangibles.  

Las máquinas críticas y/o cuellos de botella pueden ser:

• Procesos que operan 24/7
• Procesos de alta velocidad 
• Procesos cuyo mantenimiento es costoso y difícil de arreglar 
• Procesos complejos y/o costosos

Particularmente los paros de máquina suelen ser dolorosos para este tipo de máquinas, ya que afectan tanto la disponibilidad como la eficiencia.

Paso 3: Definir la línea base de tus procesos

Para saber si estás mejorando, necesitas una regla clara y objetiva para medir el desempeño. Para eso, debes entender cómo operan tus procesos de una manera cuantificable que te permita hacer comparaciones. 

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El monitoreo automático de procesos industriales entra en juego aquí para capturar automáticamente el desempeño actual del proceso y establecer una línea base objetiva. Esta medición inicial servirá como punto de comparación para evaluar el impacto real de las mejoras implementadas.

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Ya que has definido un proceso para enfocarte, puedes medir indicadores como:

• OEE
• cantidad de paros no programados
• duración de paros programados
• cantidad de piezas producidas
• cantidad de defectos
• u otros indicadores relevantes para tus procesos. 
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Las tecnologías para el monitoreo de maquinaria te pueden dar estos indicadores de producción y más durante el turno o durante un periodo de tiempo determinado. Lo importante es contar con datos precisos, actualizados y confiables que te permitan realizar una comparación al finalizar el proyecto. 

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Paso 4: Establecer metas

Una vez que hayas establecido una base medible del proceso donde realizarás el proyecto de optimización o kaizen, puedes establecer una meta definida.  

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Ejemplos:

• Incrementar la OEE por 2 puntos. 
• Reducir paros no programados en un 10%. 
• Reducir piezas defectuosas en un 5%.

Aquí el monitoreo automático vuelve a entrar en juego, ya que te ayudará a medir estos indicadores después de realizar ajustes y hacer una comparativa objetiva. Y es lo que te permitirá evaluar si la optimización fue exitosa o no. 

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Es importante mantener estas metas a un nivel alcanzable y realista. Finalmente, la optimización de procesos es un proceso sistemático para la identificación de oportunidades y áreas de mejora que busca resultados incrementales, más que definitivos. 

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Paso 5: Planificar cambios, ajustes y alineación interdepartamental

Analiza el proceso seleccionado y define los ajustes que buscas realizar. ¿Qué es lo que toma más tiempo o qué es lo que se puede mejorar? Considera realizar ajustes de distribución del espacio, de flujo de trabajo o inclusive del orden de los pasos con los que se fabrica una pieza o un producto. Lo más importante es considerar que esto no es un proyecto aislado del departamento de producción, sino un esfuerzo en conjunto. 

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Ya que tengas claridad sobre los ajustes, busca apoyo de otros equipos si es necesario. Por ejemplo, apoyo de ingeniería (hacer ajustes en moldes o piezas), calidad (para atacar procesos relacionados con defectos o scrap) y mantenimiento (para soporte en temas de paros de máquinas, equipos y sus condiciones). Coordina con los demás equipos los ajustes con enfoque en la meta que hayan establecido para el proyecto a fin de tener un control de procesos industriales más completo.

Paso 6: Ejecutar el plan, ajustar y validar resultados

Con la estrategia armada y los equipos alineados, es momento de pasar a la acción y poner a prueba los cambios para la optimización de tus procesos industriales.

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Despliega el plan de acción y realiza los ajustes operativos planificados en el paso anterior. Después de realizar los ajustes, contrasta estos valores con los datos nuevos. Utiliza plataformas de analítica de métricas de producción en tiempo real para hacer la comparación del monitoreo de los indicadores que has definido como base del proyecto. Con visibilidad en tiempo real también puedes ver el impacto de los ajustes según se ejecutan en tus procesos y generar aprendizajes o hipótesis.

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Validar los resultados con estos datos capturados de la máquina te permite saber con certeza si el cambio funcionó, si introdujo nuevas variables que no favorecieron al proceso o si hay que replantear ajustes.

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La clave: Iterar hasta lograr los resultados deseados

La mejora de procesos industriales no es un proyecto con una fecha de finalización fija; es un ciclo continuo que responde a un marco de trabajo de la mejora continua.

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Si la validación del paso anterior muestra que no se alcanzaron las metas del proyecto, el equipo vuelve a analizar los datos y procesos, realiza nuevos ajustes y ejecuta nuevamente. Este proceso de iteración constante, guiado por la visibilidad que da la tecnología, es el corazón de la mejora continua y lo que asegura beneficios sustentables a largo plazo.

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¿Cómo optimizar tus procesos industriales de forma continua?

Modelos internacionales como el Smart Industry Readiness Index (SIRI) coinciden en que el éxito al intentar optimizar los procesos industriales no depende solo de la tecnología, sino de la agilidad con que la organización adopta la información. Muchas plantas postergan estos proyectos porque asumen que identificar cuellos de botella o establecer métricas base requiere costosas e invasivas integraciones con las máquinas.

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Y aunque existen equipos dedicados a la mejora continua y al monitoreo de eficiencia, suelen usar herramientas anticuadas que no dan información o datos precisos de lo que está sucediendo. La optimización de procesos industriales ya es una práctica generalizada desde hace más de 50 años, pero cada vez es más necesario contar con información precisa que ayude a tomar mejores decisiones.

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