Perfeccionamiento del cronograma del taller de trabajo en la fabricación de metales.

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Los fabricantes han invertido en láseres de fibra cada vez más potentes, plegadoras con cambios automatizados de herramientas, mayor capacidad de soldadura, recubrimiento en polvo... la lista de gastos de capital continúa y, sin embargo, el rendimiento de las entregas a tiempo sigue siendo obstinadamente mediocre. Según la “Encuesta anual de índices financieros y evaluación comparativa operativa”, publicada por la Asociación de Fabricantes y Fabricantes, la entrega promedio a tiempo ha oscilado entre el 77% y el 88% durante la última década.

Claro, los desafíos de la cadena de suministro han complicado las cosas a medida que los cambios de los clientes y la entrega de materiales y componentes comprados se vuelven más erráticos. La aguda escasez de trabajadores y las ausencias inesperadas tampoco han ayudado. Aún así, la entrega a tiempo en la fabricación personalizada era mediocre mucho antes de la pandemia, y la mayoría de los fabricantes han lidiado con la escasez de mano de obra calificada durante años. Entonces, ¿qué pasa?

Una tienda establece un horario y aún así no lo cumple. La pelea sigue. Las horas extras aumentan junto con la frustración. Las causas fundamentales abundan y pueden ser generalizadas y afectar a todos los procesos del negocio. Mejorar las cosas es un rompecabezas complicado y una pieza importante puede implicar encontrar una mejor manera de programar.

Cada fábrica personalizada tiene su propia combinación única de clientes, por lo que las razones detrás de los desafíos de programación son demasiado numerosas para enumerarlas, pero muchas de ellas tienen que ver con un área clave: la falta de buena información. Como ocurre con cualquier otra cosa, cuando se trata de programación, basura entra, basura sale.

"Hemos visto a lo largo de los años que las empresas están mejorando en cuanto a datos", dijo Dan Hahn, vicepresidente de ATS Lean Scheduling International, un proveedor de software de planificación y programación avanzada (APS) en Bradenton, Florida. "Dicho esto, , los datos siguen siendo uno de nuestros principales problemas. Si trabajamos con un fabricante con datos buenos y limpios, es una bendición.

"Últimamente, hemos visto muchos problemas con las personas y los materiales, y a los talleres les resulta difícil mantener un grupo constante de personas talentosas", continuó Hahn. "Ahora están recurriendo a nosotros [los proveedores de software de APS] para que les demos la capacidad de reprogramar, reorganizar y reaccionar ante los cambios".

La recopilación de datos sigue siendo el meollo de la cuestión. Es posible que parte de él esté alojado en un software torpe que necesita desesperadamente una actualización. E incluso con el software más ingenioso, todavía se aplica la entrada de basura, la salida de basura. Es difícil programar en función de la capacidad disponible cuando un fabricante no sabe cuál es realmente la capacidad disponible.

Imagine que un operador de plegadora registra un trabajo de doblado específico y luego se da cuenta de que necesita ir a buscar herramientas al cuarto de herramientas que se encuentra al otro lado de la planta de la fábrica. Entonces, camina, recupera las herramientas, prepara y ejecuta el trabajo, y finalmente cierra el trabajo. El sistema dice que el trabajo tomó 30 minutos, pero en realidad, al operador le tomó menos de la mitad del tiempo configurar la máquina y operar las piezas. El problema podría ser fácil de detectar si ese trabajo surge de manera constante. (Después de todo, de eso se trata ir a Gemba.) Pero en una operación con una alta mezcla de productos, ésta y muchas otras tareas inútiles pueden permanecer ocultas y desapercibidas.

La conexión directa a la máquina y el monitoreo pueden ayudar aquí. Imagine el mismo escenario, solo que esta vez la propia máquina informa automáticamente el tiempo de actividad real y el tiempo de preparación para cada trabajo, así como los requisitos de personal: el operador, el conductor del montacargas o el manipulador de materiales, tal vez una persona dedicada a la preparación. Esos datos revelan rápidamente mejoras, como tener herramientas en el punto de uso. En términos más generales, la conexión revela lo que realmente sucede durante la producción.

"Seré honesto, APS es difícil de implementar", dijo Mike Liddell, fundador de Lean Scheduling International y autor del libro "The Little Blue Book on Scheduling", un tomo que detalla los desafíos de programación para las empresas de alto nivel de productos. tienda de mezclas. “Cada empresa es diferente y esa diferencia es su ventaja competitiva. Se trata de poder incorporar esa diferencia en un APS”.

FIGURA 1. Cuando el azul se ejecuta primero, se necesitan 11 días para procesar tres pedidos.

Hahn añadió: "Debido a que cada fabricante es diferente, con diferentes procesos, necesitamos poder moldear la herramienta [APS] para mejorar esos procesos".

Dos talleres de chapa de precisión pueden tener máquinas similares, pero sus clientes son diferentes. Algunos podrían exigir que el taller mantenga cierto nivel de inventario de productos terminados. Otros clientes (césped y jardín, por ejemplo) pueden tener una demanda altamente estacional, lo que significa que el cronograma debe tener en cuenta esa variabilidad de la demanda. Otros clientes más tienen ciertos trabajos que hacen que un fabricante dependa en gran medida de servicios externos y componentes comprados; aún hay más variables que el APS debe tener en cuenta.

"Un taller puede producir 20.000 piezas en un lote, lo que puede ser fácil de programar ya que tienes las mismas máquinas haciendo las mismas piezas una y otra vez", dijo Hahn. "Luego están aquellos que procesan lotes muy pequeños, lo que significa que deben centrarse en los cambios y en la mejor manera de procesar el material a través de la ruta".

Esta demanda tan variable impulsa diferentes estrategias cuando se trata de WIP. Algunos talleres ejecutarán ciertos subcomponentes por adelantado para mantener un supermercado de repuestos del que puedan beneficiarse las operaciones posteriores. Otros simplemente no pueden producir con antelación porque no saben qué piezas serán necesarias.

Esto, a su vez, impulsa diferentes estrategias de anidamiento y liberación de órdenes en el punzonador y el láser. ¿Tiene sentido adelantarse en el cronograma para llenar un nido? Alternativamente, ¿debería el taller gestionar los restos o simplemente ocuparse del exceso de chatarra? Además, ¿se agrupan varios trabajos de forma dinámica en una sola hoja o ciertos recursos de corte están dedicados solo a ciertos clientes? ¿Qué pasa con los trabajos que requieren láminas de diferentes grados y espesores? ¿Cómo se deben distribuir y secuenciar los subcomponentes entre los centros de trabajo de corte del taller?

Además, ¿qué pasa con el tiempo para el mantenimiento preventivo que es especialmente crítico para los equipos modernos de hoy? Por ejemplo, algunos talleres con láseres de potencia ultraalta dedican unas horas o incluso un turno completo a limpiar las lamas. Un láser de 20 kW conectado a la automatización puede ser extraordinariamente productivo, hasta que las horquillas de un sistema de automatización de descarga parcial chocan cuando intentan levantar una hoja cortada con metal fundido soldado a listones sucios. Es necesario limpiar los listones, mantener los enfriadores, limpiar los entornos de trabajo de las máquinas y los horarios deben tener en cuenta el tiempo y las personas que requieren estas tareas.

Cuando una operación tiene datos buenos, limpios y precisos, las oportunidades de programación pasan a primer plano. Por ejemplo, en su libro, Liddell describe la importancia de la secuenciación de trabajos en un taller con una gran variedad de productos, especialmente cuando cada trabajo tiene diferentes tiempos de configuración y ejecución en recursos compartidos.

Considere la Figura 1, que muestra tres pedidos que deben ejecutarse en las mismas tres máquinas, cada una con diferentes tiempos de ejecución. Ahora considere la Figura 2. Cambiar la secuencia (de trabajos azules, luego verdes, luego naranjas, a naranja, luego verde y luego azul) permite al taller completar los tres pedidos un 27% más rápido. Realice secuenciaciones estratégicas muchas veces en múltiples máquinas y flujos de valor, y la capacidad disponible se disparará, todo sin contratar a nadie ni comprar más equipos.

En un contexto de fabricación de metal, considere un conjunto de trabajos de doblado que el supervisor del departamento de plegadora agrupa en una sola configuración con herramientas comunes colocadas a lo largo de la plataforma del freno. La configuración parece ideal ya que los operadores no necesitan cambiar de herramienta. Al agrupar los trabajos de esta manera, el departamento de frenos produce esos tres trabajos en un tiempo récord.

Aun así, esos tres trabajos con una configuración común ocupan dos recursos finitos: la plegadora y su operador. Imagínese si esos tres trabajos representaran el trabajo azul en el diagrama de Gantt de la Figura 1. Ejecutar esos trabajos juntos retrasaría otros trabajos en la cola. Si esos tres trabajos de plegadora se dividieran, podrían “abrir un carril” para que esos otros trabajos avancen a lo largo de su ruta. Claro, la secuencia implicaría algunas configuraciones más de plegadora, pero el tiempo extra se compensaría con creces con el ahorro de tiempo (y capacidad adicional) que proporciona la nueva secuencia.

FIGURA 2. Cuando el color naranja sale primero, solo se necesitan ocho días para procesar los tres pedidos.

La secuenciación también es importante en las células multiproceso. En una entrevista el año pasado, Robert Hasty, director ejecutivo de Humanetics Precision Metal Works, con sede en Dallas, describió cómo la empresa gestiona el flujo de trabajo a través de una celda de corte y doblado que involucra una nueva plegadora que se forma con aire y otra plegadora más antigua que realiza una operación de tope. . El nuevo freno eléctrico se puede configurar muy rápidamente; la primera parte formada suele ser una buena parte. El freno más antiguo, no tanto, pero aún tiene capacidad productiva que, con una secuenciación estratégica adecuada, puede marcar una diferencia real. Y además, la operación de tope del viejo freno puede producir una curva cerrada de calidad que es crítica para ciertos trabajos.

En este caso, algunas piezas destinadas a tocar fondo se anidan y cortan primero con el láser, luego fluyen inmediatamente a la prensa plegadora antigua, donde el operador puede comenzar a configurar y comenzar a doblar las piezas de prueba. El siguiente lote de piezas procesadas con láser se destina a la formación de aire en el nuevo freno eléctrico. Lo siguiente en el láser es un nido de piezas destinadas a tocar fondo. Gracias a la secuenciación inteligente, estas piezas llegan a la plegadora antigua poco después de que el operador termina de configurarla. En última instancia, los operadores del freno viejo y nuevo terminan sus respectivos trabajos casi al mismo tiempo, todo gracias a la secuenciación.

Como dijo Hasty en una entrevista en 2022: "Cuando se trata del éxito de nuestro diseño celular híbrido, la secuenciación lo es todo".

Por supuesto, Humanetics no resolvió esto manualmente, ni en una hoja de Excel ni de otro modo. El fabricante personalizado emplea su propio equipo de software que desarrolla programas personalizados, uno de los cuales es una especie de “simulador de cuello de botella” que mejora el sistema de programación existente de la empresa.

La tienda utiliza software por una razón con la que Liddell y Hahn estarían de acuerdo: ampliar la secuenciación, conectar los puntos a lo largo de toda la cadena de valor, desde el pedido inicial hasta el envío final, se vuelve extraordinariamente complicado. Un pequeño cambio, por ejemplo, en el ensamblaje puede tener efectos dominó en la soldadura, el doblado y el corte. Si se añaden las complicaciones de la cadena de suministro y de la fuerza laboral, las ondas se convierten en olas graves.

"Es realmente imposible hacer este tipo de cosas sin software", afirmó Liddell. “Es imposible ver cómo se conecta todo. Es como resolver un gigantesco cubo de Rubik. Cuando una variable cambia, es necesario ver cómo cambian los otros lados”.

Digamos que una tienda fabulosa quiere cambiar su estrategia de programación. Podría estar confiando en la función de programación de su plataforma de planificación de recursos empresariales (ERP). Quizás programe manualmente o dependa de un sistema interno desarrollado a lo largo de años. Lo que sea que estén usando, no funciona, por lo que deciden llevar la programación al siguiente paso, y comenzar con las expectativas correctas es un comienzo saludable. En toda la industria manufacturera, y en los talleres en particular, el cronograma, en constante evolución, es siempre imperfecto.

"Nos centramos en la regla 80-20", dijo Liddell. “Un fabricante puede obtener una solución del 80% a un problema de programación con el 20% del esfuerzo. Esto aleja a la gente de una de las grandes trampas de la implementación de APS, que es la búsqueda de la perfección”.

Sin embargo, antes de implementar la regla 80-20, Liddell recomendó que las tiendas dejen de programar y piensen de manera amplia. Como escribe en su libro, “Este proceso nos obliga a pensar detenidamente y documentar claramente el problema empresarial que estamos tratando de solucionar, y a enumerar todos los beneficios que se lograrán si tenemos éxito... El problema podría ser que están generando empleos. tarde, están perdiendo clientes y no son capaces de reaccionar lo suficientemente rápido a las cambiantes demandas de los clientes”.

Definir el problema ayuda a identificar el alcance. Por ejemplo, un fabricante puede llegar muy tarde a un determinado trabajo que requiere compras y acuerdos con proveedores extraños. El trabajo genera dolores de cabeza, pero no es el sustento del taller. Definir el problema real (rendimiento de entrega inaceptable para las cuentas principales de la tienda que generan ingresos) cambia el enfoque. La solución de programación resultante no será perfecta y probablemente no resolverá todos los problemas relacionados con ese trabajo inusual. Pero podría minimizar los efectos que ese trabajo ocasional tiene en el flujo de trabajo principal del taller.

FIGURA 3. El cambio comienza con los procesos de negocio (centro). Se construye, personaliza e integra un sistema de programación (APS) en torno a esos procesos. Y todo el sistema interactúa con tres puntos de contacto: la planta, las compras y el ingreso de pedidos.

Una vez que un taller define el problema, comienza la evaluación. Como escribe Liddell: “Recomendar una solución sin saber cómo funciona una empresa (por qué una empresa hace las cosas de cierta manera y cuáles son los problemas comerciales particulares) sería absurdo... Las soluciones deben diseñarse desde adentro hacia afuera. El problema empresarial conduce a una visión de cómo deberían ser los nuevos procesos empresariales”.

Esta fase incorpora cómo se procesan los pedidos en la oficina, desde el ingreso del pedido hasta la preproducción, garantizando que los viajeros y otra documentación laboral tengan todo lo que los empleados necesitan para avanzar en el trabajo.

Después de la evaluación viene la etapa de diseño. El documento de diseño muestra cómo fluye la información, dónde se almacenan los datos (idealmente en un solo lugar, una única fuente de verdad) e incluye una explicación de cómo se calculan los datos. Como escribe Liddell: “El diagrama de flujo mostrará claramente la forma en que fluyen los datos entre los distintos sistemas y el trabajo necesario para lograrlo. Esto incluirá datos que su sistema APS debe enviar a otros sistemas, como su ERP o su sistema de recopilación de datos de planta”.

Añadió que la mayoría de las plataformas de programación se construyen en torno a tres puntos de contacto (ver Figura 3). El primero es el ingreso de pedidos, que desarrolla las rutas y listas de materiales del pedido y programa la fecha de entrega según la información de capacidad. El siguiente es el de compras, que comunica cuándo se necesitan materias primas; El personal de recepción (u otra persona, dependiendo de la operación) registra cuándo las materias primas están realmente disponibles. El tercer punto de contacto es la propia planta, que recibe los cronogramas del taller (basados ​​en tiempos estimados) y registra las transacciones del taller (registrando los tiempos reales).

De ahí surge la hoja de ruta de programación, un documento que, como escribe Liddell, “explica cómo el nuevo sistema afectará cada área funcional... El proceso de creación de la hoja de ruta de programación brinda a todos la oportunidad de hacer sugerencias y convertirse en parte de la solución. "

El mapa describe a todos (conductores de montacargas, operadores de máquinas, soldadores) cómo fluirá la información y el trabajo, cómo los cambios en un área afectan a otras y, lo más importante, por qué es necesario cambiar las cosas. Como lo expresó Liddell en su libro: "La verdad es que una de las principales razones por las que fallan los sistemas de programación es porque aquellos que podrían beneficiarse más no entienden por qué necesitan cambiar".

La fase de desarrollo crea un modelo de trabajo de la plataforma de software de programación, nuevamente diseñado alrededor de la regla 80-20, donde el 20% del esfuerzo resuelve el 80% de los problemas. Una prueba posterior implica ejecutar scripts documentados para ciertos escenarios comerciales, como ingresar, cambiar y eliminar un pedido.

Luego viene la fase de implementación, cuando el taller podría ejecutar su sistema de programación heredado y nuevo en paralelo para validar los resultados. Los problemas se resuelven, sin dejar de centrarse en la regla 80-20. Los primeros días de implementación, escribe Liddell, no son el momento de agregar más detalles para manejar todos los problemas de programación con los que se encuentra la gente, sin importar cuán pequeños o raros puedan ser esos problemas. "La prioridad debería ser concentrarse en conseguir estabilidad, porque nada destruye más rápidamente la confianza en un nuevo sistema que una interminable serie de errores y problemas".

Una vez que el cronograma se estabiliza, todo el proceso comienza nuevamente en un círculo virtuoso. Una vez resueltos los problemas centrales de programación, los problemas que estaban fuera del alcance ahora pasan a ese 80% de los problemas que se pueden resolver con el 20% del esfuerzo.

En el centro del problema se encuentra la variabilidad: en el tiempo del ciclo, el procesamiento de cotizaciones y pedidos, la disponibilidad de materiales, la asistencia de los empleados, el retrabajo debido a información errónea, la falta de comunicación en la cadena de suministro, la falta de capacitación y la variación del desempeño entre empleados y entre turnos. Cuanta más variabilidad tenga una operación, más WIP que absorba la variabilidad necesitará entre los pasos de procesamiento y más largos deberán ser los tiempos de entrega en el taller.

Como lo describió Liddell: “El problema fundamental que tienen todas las plantas es que todo está conectado. Cuando sucede algo, la gente no sabe cómo afecta a otras cosas”.

La fabricación de metales implica una red de interacción que implica la fabricación y entrega de un producto. Toda accion tiene una reacion. Los avances en la recopilación de datos, el mantenimiento predictivo, el monitoreo de máquinas, el control de producción y (por supuesto) el software de programación continúan brindando una imagen cada vez más precisa de las plantas.

Pero las plantas siguen siendo extraordinariamente complejas y, al igual que las personas que las dirigen, nunca son perfectas.

Las cifras proceden de The Little Blue Book On Scheduling, de Mike Liddell (Palmetto, Fla.: Joshua1nine Publishing, 2008), págs. 51-53, 81. Reimpreso con autorización.