En la era del Internet de las Cosas (IoT) y de la Industria 4.0, la productividad y la eficiencia operacional están condicionadas a la tecnología. Su objetivo implica, además de la supervivencia, procesos innovadores que garanticen un rendimiento óptimo de los sistemas y una toma de decisiones más acertada, mediante el uso y el análisis avanzado de datos desde la planta de producción hasta el sector administrativo del negocio.
El llamado deep learning, o aprendizaje profundo, amplifica el concepto de Big Data combinado con el machine learning. Proporciona herramientas avanzadas de análisis mediante el uso de algoritmos, redes neuronales, aplicaciones y plataformas que revolucionarán por completo los procesos de producción, monitoreo y mantenimiento de calidad. Todo ello con el fin de transformar los modelos de negocio que conocemos hoy en día.
¿Quieres conocer los caminos hacia la productividad y la eficiencia operacional? ¡Continúa leyendo y descúbrelo!
1. Teoría de las Restricciones (TOC)
La Teoría de las Restricciones (TOC) es una aplicación práctica de toma de decisiones organizacionales que tendrán algún tipo de restricción dentro de sus objetivos. Una restricción limita el movimiento de la empresa hacia sus objetivos, que comúnmente son los resultados y el crecimiento sostenible.
Idealmente, estas restricciones deben ser combatidas o minimizadas, con el fin de alcanzar la productividad y la eficiencia operacional. Las restricciones pueden ser:
- Físicas: tasa de inactividad en máquinas, equipos, vehículos, instalaciones, sistemas, capital intelectual, etc.;
- No físicas: imprevisibilidad de la demanda, falta de adecuación a las tendencias del mercado, ineficiencia en la atención a las exigencias de los consumidores, etc.
Se miden mediante indicadores de rendimiento que evalúan la rentabilidad del negocio, sus gastos operativos y la inversión en el mantenimiento de inventarios. Algunos ejemplos son: margen de contribución, Retorno sobre la Inversión (ROI) y índice de productividad.
2. Lean Manufacturing y sus vertientes
Con procesos productivos bien estructurados y gestionados, es posible resolver cuellos de botella en el lead time, transporte y desplazamiento, además de reducir el volumen de inventarios y de artículos defectuosos. De este modo, se viabilizan la calidad total y el desperdicio cero (TPM — Mantenimiento Productivo Total).
Esta estructuración se lleva a cabo mediante el lean manufacturing. Este orienta procesos flexibles de tipo pull (pull-system), en los que los elementos se extraen y no se empujan al final de la cadena de producción.
Al combinar el lean manufacturing con la tecnología de IoT, con una participación relevante de la fuerza laboral y del machine learning, el despliegue del método Lean Six Sigma se vuelve capaz de generar ciertas ventajas, como las que veremos a continuación.
Cabe destacar que «lean» se refiere a la producción esbelta, mientras que «six sigma» alude a la tasa de variabilidad (desviación estándar) de un proceso.
Previsibilidad de la demanda
Según una investigación de McKinsey, el machine learning puede reducir los errores de previsión de la cadena de suministro hasta en un 50%.
Dicha eficacia se logra mediante el deep learning, en el cual recursos tecnológicos y de Inteligencia Artificial (IA), respaldados por datos de Big Data, ponen a prueba modelos matemáticos para aumentar la precisión de la necesidad de suministro y producción. Esto ocurre tanto por la variabilidad del perfil de consumo como por la estacionalidad.
Automatización de la adquisición de materiales
Este proceso de mejora es el resultado de la precisión de la demanda combinada con la automatización y el registro del historial de consumo de los procesos para el reabastecimiento de la cadena de suministro.
Se ve facilitado por la impresión 3D, que crea materiales en tiempo real y según la demanda del proceso productivo.
Mantenimiento predictivo
Hace referencia a la mejora de indicadores como el OEE (Eficiencia General de los Equipos), en el cual la disponibilidad y el rendimiento de las máquinas utilizadas en el proceso productivo se optimizan con la integración de redes neuronales, deep learning y mantenimiento predictivo.
Las condiciones de los equipos se evalúan de manera automática, con la intervención humana estrictamente necesaria, lo que minimiza las tasas de inactividad y los costos de mantenimiento e inspección.
3. Monitoreo continuo y cíclico de los procesos para lograr productividad y eficiencia operacional
El proceso de control y seguimiento de la aplicación de las metodologías debe ser cíclico, con la ayuda de herramientas como el Ciclo PDCA (Plan, Do, Check and Act – Planificar, Hacer, Verificar y Actuar). Asimismo, debe tener como objetivo alcanzar los niveles de clase mundial: WCM (World Class Manufacturing).
El concepto de IoT, respaldado por el deep learning, es el camino hacia la calidad total. Según datos de PwC, el aprendizaje automático y la integración entre APIs, Big Data y Analytics contribuirán a un crecimiento del 31% en las plantas de manufactura digitalizadas.
Existen numerosas ventajas en la Industria 4.0, ya que la tecnología ayuda a las empresas a construir una red conectada de dispositivos que operan exclusivamente para optimizar los procesos de trabajo. Desde el control de calidad hasta la gestión de activos, pasando por soluciones para la cadena de suministro y manufactura esbelta, es posible incrementar la productividad y la eficiencia operacional.
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