Las paradas de producción son un lastre para cualquier fábrica. No solo por la intrínseca falta de producción, sino también por la fama que hace ganar. Una fama de alguien con problemas y que no cumple a tiempo con los pedidos. Lo cual, obviamente, no es algo agradable para nadie y es algo a evitar a toda costa.

Como bien sabemos, una vez conseguimos una fama negativa, ésta es muy difícil de eliminar. Por lo tanto, lo mejor es atajar los problemas lo antes posible. Para conseguir esto hay dos formas: evitar los problemas antes de que surjan o solucionarlos lo más rápido posible y con poca incidencia en la producción.

Aunque el primer caso es ampliamente mejorable gracias a la monitorización, no es el objetivo del blog de hoy. Ya que ésta no es todopoderosa y no todas las averías son completamente previsibles, Hoy vamos a centrarnos en el segundo caso y ver las diferentes posibilidades que ofrece una rápida clasificación y gestión de problemas, así como una buena representación de los mismos.

Importancia de la clasificación

Pongamos el caso de una fábrica, en la cual están monitorizadas todas las máquinas. Un día, se produce una avería, que es subsanada de manera rápida por los empleados, por lo que no va a más. Otro día, se produce otra parada de producción, esta vez por falta de stock. Esta vez también es solucionado con premura ya que llega rápidamente material desde el almacén cercano. Y así continúa con su rutina.

Un día, al dueño de la fábrica le da por ver el funcionamiento de ésta. Navegando por los datos que le ofrece la monitorización, descubre que hubo varias paradas de producción, pero cuando quiere ir a ver el motivo por el que se produjeron, no lo encuentra por ningún lado, ya que en sus datos de monitorización sale lo siguiente:

Entonces tiene dos opciones, ir a ver en la monitorización de aquellas fechas el motivo por el que fue la parada o llamar al encargado de la fábrica y que le diga cuales fueron los motivos. Y después de eso, encargarse de modificar la lista de paradas para clasificar estos errores. Una vez clasificados estos errores, los datos de la monitorización arrojarían lo siguiente:

Como podemos observar de manera fácil, ambas tareas realizadas por el dueño son poco eficientes, ya que conllevan un tiempo entre contactar con quien nos pueda ayudar o buscar los datos que necesitemos hasta darnos cuenta de cual pudo ser el error. Y todo ello sin realmente aportar ningún beneficio, por lo cual son tareas que hay que intentar evitar dentro de lo posible.

Para ello hay dos soluciones. Una de ellas es dejar que las herramientas que trabajan sobre la monitorización se encarguen de esta clasificación. Según los datos recibidos, estas herramientas deberían de ser capaces de clasificar las paradas según el error que corresponda y determinar cuando se trata de paradas y cuando de microparadas. Aunque, por motivos obvios, estos datos no siempre son suficientes para conseguir clasificarlas. Para solucionar esto, entra en juego la segunda solución.

Esta solución es que la clasificación de las paradas corra a cargo de los operarios que estén trabajando con las máquinas. Éste tiene la ventaja de ser menos abstracta, es decir, que los operarios se basan en lo que ven para esta clasificación, por lo que ofrece mucha más flexibilidad para ésta clasificación.

Como se puede observar, éstas dos soluciones se pueden complementar la una a la otra, lo que ofrece una potencia muy grande para esta clasificación. Ya que los errores se clasificarían de manera automática y, en caso de ser erróneo, podrían ser reclasificados. Además de eso, cuando una alerta sea clasificada, automáticamente se realizarán los avisos necesarios para que la misma sea solucionada.

También es muy importante que la clasificación de las alertas se realice de manera sencilla, para evitar perder tiempo y errores y que también se pueda indicar si los errores están solucionados o en proceso de solucionarse, además de dejar alguna indicación. Esto es muy sencillo de realizar con la aplicación de Muutech:

Importancia de la visualización

Paralelamente a una correcta clasificación de estos errores e igual de importante, esta la visualización de los mismos. En el apartado anterior vimos como los errores se mostraban en una lista, lo que puede ser un buen sistema para visualizarlos, pero que no es capaz de darnos todos los datos necesarios de manera que se necesitarían de representaciones complementarias.

Una de estas representaciones complementarias podría ser una barra de funcionamiento, útil si queremos ver cuanto tiempo estuvo parada en relación al tiempo de funcionamiento. Se vería de la siguiente manera:

También se puede aprovechar la clasificación realizada anteriormente para mostrar los errores en esta misma gráfica, quedando de la siguiente manera:

De todas formas, esta representación sigue siendo un poco incompleta, ya que hay varios datos importantes que deberían estar representados y no lo hacen, ya que son importantes, como podría ser un recuento del número de veces que ocurren un error o el tiempo total que estos conllevan. Para representar esos datos, lo mejor es utilizar un gráfico tipo Pareto como el siguiente:

Todas estas representaciones se puedes combinar en un solo lugar o en varios, dependiendo de lo que más nos convenga representar en cada caso. Pero es importante ofrecer varias maneras de visualizar los datos para que siempre se pueda escoger el más beneficioso según los datos que se quieran visualizar. Y todo ello lo podemos hacer con Minerva, la aplicación de Muutech.

Conclusiones

Tener una buena monitorización es clave para el buen funcionamiento de una fábrica, pero hay cosas imprevistas que también requieren de un tratamiento específico. Para ello es necesario usar herramientas sobre esta monitorización que nos permitan obtener un valor añadido, que es la marca diferenciadora con otras empresas que solamente tengan monitorización.

Además de lo anterior, también es necesaria una buena representación de estos datos para que puedan ser fácilmente aprovechables y generen una utilidad funcional mucho mayor que los datos por si solos. Ya que tener unos datos muy buenos pero no poder representarlos de manera provechosa es lo mismo que no tener estos datos, ya que no pueden ser aprovechados por la persona que los visualiza.