Caso práctico de la visibilidad del rendimiento
  • 05 Jan 2024
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Caso práctico de la visibilidad del rendimiento


Resumen del artículo

Imagine que es director de planta en una empresa mediana. Hay múltiples operaciones de producción que fabrican diversos artículos y, aunque la empresa va bien, usted sabe que hay áreas que mejorar. Hay una alta tasa de desechos, un exceso de piezas defectuosas y no está seguro de qué áreas de producción están maximizando su tiempo de la manera más eficiente. Para entender lo que está ocurriendo y cómo puede tomar medidas para mejorar, necesita visibilidad de las distintas áreas de rendimiento de su producción.


La visibilidad del rendimiento es la capacidad de hacer un seguimiento en tiempo real de los datos básicos de la producción. Implica aplicaciones que recopilan información sobre la calidad, la entrega y la productividad de los centros de trabajo. La información recopilada a partir de este caso de uso suele medirse en función de objetivos o metas establecidos para un tema definido. La visibilidad del rendimiento como caso de uso abarca en primer lugar varios tipos de datos de rendimiento dentro de una operación. Estos datos deben reflejar sus KPI, como piezas por hora/turno/operario, pedidos a tiempo, tasa de rechazo, calidad, OEE, FPY o rendimiento. La otra parte de la visibilidad del rendimiento es la visualización de los datos mediante análisis, cuadros de mando u otras herramientas. La visualización de los datos de producción permite medir el rendimiento de una línea, estación, máquina u operario en relación con un objetivo o una media histórica. La recopilación de estos datos es crucial para tomar medidas sobre los activos de bajo rendimiento y corregir las áreas para alcanzar sus objetivos. La visibilidad del rendimiento implementada con éxito puede aumentar el retorno de la inversión al abordar problemas como los costes de mano de obra, los desechos, los costes, el tiempo de ciclo y otros.

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Mientras que la visibilidad del rendimiento puede aplicarse a múltiples partes de una operación y utilizar diferentes características dentro de Tulip, la visualización de los datos con Analytics es una parte esencial de la obtención de información que informa la toma de decisiones, resuelve problemas y revela oportunidades de mejora. Ver los datos de rendimiento en tiempo real comparados con los datos históricos debería permitirle comprender las causas raíz y priorizar las mejoras.

Impacto y requisitos

Considere las siguientes preguntas: * ¿Sabe si las células/líneas/máquinas están cumpliendo sus objetivos de producción? * ¿Sigue la calidad (hasta el nivel del operario)? * ¿Sabe dónde están las órdenes de trabajo en tiempo real? * ¿Puede seguir el tiempo de ciclo de todas sus líneas y ensamblajes? * ¿Sabe lo cerca que está de los objetivos mes a mes?

Ver los datos le permite averiguar a qué se deben los problemas o las discrepancias y reaccionar con rapidez para corregir el rumbo. Las empresas pueden impulsar los resultados a través de sus datos de rendimiento determinando la prioridad de mejora y por dónde empezar. Tulip permite a las empresas definir su propio enfoque para adaptarse a las necesidades particulares, al tiempo que proporciona formas de estandarizar y escalar este proceso en toda la organización. Dado que los casos de uso de la visibilidad del rendimiento dan prioridad a la recopilación de información básica, son adecuados para un gran número de tipos de fabricación e industrias diferentes. La producción de mayor volumen se beneficia especialmente de la visibilidad del rendimiento, sobre todo a medida que los datos se refinan y se hacen más granulares con el tiempo. La producción de menor volumen también se beneficia cuando los usuarios se centran menos en el valor ganado y más en los datos en tiempo real.

El enfoque ideal de MVP en Tulip debe dividirse por caso de uso para las necesidades de recursos a medida que las aplicaciones se vuelven más complejas. La creación de diferentes aplicaciones para diferentes personas garantiza que sólo la información relevante esté disponible para cada área de operación. El aprovechamiento de los datos de los cuadros de mando puede informar a los KPI de su empresa, tales como: * Porcentaje de tiempo de actividad en relación con las causas de inactividad * Rendimiento de la producción, por ejemplo, unidades por hora * Tasa de defectos (minimizada) * Tiempo de ciclo

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La visibilidad del rendimiento no requiere habilidades de experto o experiencia con Tulip para empezar. Los análisis son bastante fáciles de implementar una vez que se han recopilado los datos, lo que se puede hacer utilizando Completaciones o Tablas. Lo más importante antes de crear esta visibilidad es identificar qué área desea conocer mejor. Comience por definir el tema que necesita medir (por ejemplo, estación, máquina, individuo, centro de trabajo, etc.) y luego determine la unidad de medida (por ejemplo, producción por semana, % de tiempo de actividad, etc.). En el caso de los sectores regulados, tenga en cuenta que puede ser necesario un mayor control de las entradas del operario para recopilar los datos.

Cómo empezar

La visibilidad del rendimiento requiere dos cosas: datos y visualizaciones. Cualquier otra característica depende del tema y de su medición. Por lo tanto, es crucial acotar lo que le preocupa para definir el problema que quiere resolver. Elige funciones que te ayuden a responder preguntas sobre tu tema. Puede empezar con los datos existentes que se extraen cada semana o cada mes para que estén disponibles a voluntad. El despliegue y el camino hacia el valor pueden variar en función de si busca reducir costes o aumentar ingresos. Siga estos pasos para asegurarse de que su proceso tiene una base sólida para empezar:

1. Defina el tema que desea medir. Comience con un tema más amplio para medir y vaya haciéndolo más granular según sea necesario. Puede incluir: * Una estación * Una máquina * Una persona * Un puesto de trabajo * Un KPI existente

2. Determine la unidad de medida. Por ejemplo: * El porcentaje de tiempo de inactividad de una máquina * La producción de unidades de un individuo por semana * La relación entre piezas buenas y malas por ID de pieza.

3. 3. Determine la mejor visualización. Puede ser un solo número o un gráfico.

4. 4. Implementar, supervisar los datos e iterar. Recopile o perfeccione el tema y las mediciones para centrarse en partes sencillas de su proceso. Recuerde siempre empezar por lo más sencillo.

Sólo después de desplegar con éxito una aplicación y optimizar sus resultados, debe plantearse avanzar e integrarla con otros sistemas. Por ejemplo, las alertas de Andon, el cuadro de mandos de Blue Print o el sistema Kanban, entre otros. También puede empezar a basarse en los datos existentes y los eventos en tiempo real para proporcionar más contexto e informar de las decisiones que afectan a otras áreas de producción, como la importación de datos de una tabla Tulip a Power BI. Esto puede volverse complejo rápidamente, así que empieza con medidas simples y crece a partir de ahí.

Recursos de Tulip

Si quieres aprender más acerca de las características de Tulip para construir aplicaciones de visibilidad de rendimiento o quieres utilizar las plantillas ya preparadas de Tulip, tenemos las herramientas para ayudarte a empezar.

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