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Rendimiento de maquinaria industrial

Cálculo del rendimiento de maquinaria industrial y cómo gestionarla

diciembre 16, 2022 by REDACCIÓN

Tabla de contenidos

  • La importancia de un cálculo rápido y preciso del rendimiento de maquinaria industrial
  • ¿Por qué es importante calcular el rendimiento de maquinaria industrial en la fabricación?
  • Cálculo del rendimiento de maquinaria industrial (OEE)
  • Desglose de la fórmula para conocer el rendimiento de maquinaria industrial
    • Cálculo de la utilización para conocer el rendimiento de maquinaria industrial
    • Cálculo del rendimiento de maquinaria industrial
    • Cálculo de la calidad para el rendimiento de maquinaria industrial
    • Cálculo final del rendimiento de maquinaria industrial
  • ¿Cuál es la mejor manera de calcular el rendimiento de maquinaria industrial?
  • Mejorar el rendimiento de maquinaria industrial con aprendizaje automático
  • Seguimiento del rendimiento de maquinaria industrial
  • Comparación del rendimiento de maquinaria industrial OEE a escala global
  • Predicción anticipada de fallos de producción para mejorar el rendimiento de maquinaria industrial
  • Estandarización de las métricas de calidad para el cálculo del rendimiento de maquinaria industrial
  • Seguimiento de los cálculos del rendimiento de maquinaria industrial con plataformas de IoT industrial 

La importancia de un cálculo rápido y preciso del rendimiento de maquinaria industrial

El rendimiento de maquinaria industrial, más conocido como cálculo OEE, es una forma que tienen los fabricantes de medir la eficacia operativa y la productividad en sus operaciones diarias. Es el porcentaje de tiempo de fabricación que se considera productivo y los equipos de operaciones pueden utilizar el cálculo OEE para gestionar el rendimiento de maquinaria industrial en tiempo real. El objetivo de utilizar este método es lograr una productividad óptima para mantener los márgenes de contribución y adelantarse a la competencia.

El cálculo de la OEE comienza por hallar el porcentaje de productividad real eliminando el tiempo de inactividad de los equipos y centrándose únicamente en las partes del ciclo de producción que se fabrican bien. En pocas palabras, se basa en tres componentes clave: utilización, rendimiento y calidad. A continuación vamos a profundizar en cada uno de estos tres componentes junto con la forma de calcular la OEE y por qué es tan importante en el rendimiento de maquinaria industrial.

 

¿Por qué es importante calcular el rendimiento de maquinaria industrial en la fabricación?

Es fundamental comprender el cálculo de la OEE para mitigar los posibles problemas durante las series de producción y maximizar el esfuerzo de sus operaciones diarias. Mediante el análisis de sus operaciones actuales, los ingenieros y otros equipos de fabricación pueden identificar la causa raíz de las ineficiencias y eliminar la necesidad de turnos, ciclos o equipos adicionales.

La comprensión del rendimiento de maquinaria industrial individual proporciona información sobre la eficiencia del proceso, lo que permite obtener productos de mayor calidad y reducir los residuos. Existen tres beneficios clave para el cálculo de la OEE en la planta de producción:

  • Maximizar la producción de los equipos que ya están en uso para reducir la necesidad de turnos, ciclos o equipos adicionales.
  • Producir productos de mayor calidad reduciendo la chatarra y el desperdicio de material.
  • Acceder a una visión más completa del rendimiento de una máquina individual y del proceso para identificar cómo afectan a las tiradas de producción completas.

 

Cálculo del rendimiento de maquinaria industrial (OEE)

El cálculo del rendimiento de maquinaria industrial OEE es un KPI básico en la industria manufacturera. Para realizar un seguimiento de la productividad se debe calcular la OEE con precisión. La OEE puede calcularse utilizando la relación entre el tiempo de fabricación totalmente productivo y el tiempo de producción planificado.  En otras palabras, la fabricación de productos de alta calidad sin tiempos de inactividad no planificados.

La OEE se calcula multiplicando tres métricas clave:

  • Utilización: Se define por la pérdida de disponibilidad, que es igual al tiempo de ejecución real dividido por el tiempo de producción previsto.
  • Rendimiento: Se define por la pérdida de rendimiento, que es igual al recuento total de producción dividido por el tiempo de ejecución. Luego se divide por la tasa de ejecución ideal.
  • Calidad: Se define por la pérdida de calidad, que es igual al número de productos que cumplen las normas de calidad dividido por el número total de productos fabricados.

 

Desglose de la fórmula para conocer el rendimiento de maquinaria industrial

La fórmula para calcular el rendimiento de maquinaria industrial OEE es Utilización (paradas no planificadas) x Rendimiento (ciclos lentos y pequeñas paradas) x Calidad (defectos). A continuación se presenta un desglose detallado de cada componente.

Cálculo de la utilización para conocer el rendimiento de maquinaria industrial

La utilización para averiguar el rendimiento de maquinaria industrial, tiene en cuenta todos los eventos de larga duración que provocan una parada en la producción normal. Por ejemplo, un atasco de una máquina que provoque una parada de la producción de varios minutos o, en casos extremos, de varias horas.  La utilización se calcula dividiendo el tiempo de ejecución por el tiempo de producción previsto

Utilización = Tiempo de ejecución / Tiempo de producción previsto

El tiempo de ejecución se calcula restando el tiempo de parada del tiempo de producción previsto. Por ejemplo, en un día de 8 horas, tiene 480 minutos de tiempo de producción planificado. Si tuviera 80 minutos de tiempo de parada no planificado, el tiempo de ejecución sería igual a 400 minutos. Por tanto, la utilización sería:

Utilización = 400 minutos de tiempo de ejecución / 480 minutos de tiempo de producción planificado = 83,33%

Cálculo del rendimiento de maquinaria industrial

El rendimiento de maquinaria industrial se define por los incidentes que hacen que el proceso de fabricación funcione a cualquier velocidad que no sea la máxima. Esto incluye ciclos más lentos de lo normal y pequeñas paradas. El rendimiento de maquinaria industrial se calcula dividiendo el recuento total por el tiempo de ejecución y comparándolo con la tasa de ejecución ideal o rendimiento = (recuento total / tiempo de ejecución) / tasa de ejecución ideal.

Por ejemplo, si se produjeron 30.000 piezas (recuento total) en 400 minutos de tiempo de ejecución y la tasa de ejecución ideal es de 80 piezas por minuto, el rendimiento de maquinaria industrial sería:

Rendimiento = (30.000 recuentos / 400 minutos de funcionamiento) / 80 piezas por minuto = 93,75%

Cálculo de la calidad para el rendimiento de maquinaria industrial

La calidad para saber el rendimiento de maquinaria industrial, tiene en cuenta los productos defectuosos o cualquier pieza fabricada que no se ajuste a las normas de calidad establecidas. Para el cálculo, el recuento bueno sólo es igual al número de piezas que cumplen con los estándares de calidad y luego se divide por el recuento total de producto producido o Calidad = Recuento Bueno / Recuento Total.

Por ejemplo, si se han producido 20.000 piezas pero sólo 18.858 cumplen las normas de calidad, el cálculo de la calidad sería:

Calidad = 18.858 recuentos buenos / 20.000 recuentos totales = 94,29%

Cálculo final del rendimiento de maquinaria industrial

El paso final del cálculo del rendimiento de maquinaria industrial OEE es multiplicar la utilización, el rendimiento y la calidad. Dado el ejemplo anterior, la OEE final sería:

OEE =  0,8333 Utilización x 0,9375 Rendimiento x 0,9429 Calidad = 73,66%

Descubre otros casos de cómo hacer uso de la OEE en plantas industriales: Tres ejemplos prácticos.

 

¿Cuál es la mejor manera de calcular el rendimiento de maquinaria industrial?

Un cálculo de rendimiento de maquinaria industrial es tan bueno y preciso como los datos que se utilizan. Si se tienen datos inexactos, como la falta de visibilidad de los tiempos de parada no planificados frente a los programados o datos de calidad poco fiables, el cálculo de OEE podría ser incorrecto.  Por lo tanto, es imperativo tener los datos adecuados para los tiempos de ejecución y la calidad en línea para obtener una imagen completa del rendimiento de maquinaria industrial.

La calidad es a menudo la métrica más difícil de obtener cuando se trata de OEE. Realizar un seguimiento continuo de la calidad en línea es difícil y caro. Como resultado, la mayoría de las mediciones de calidad se realizan fuera de línea. Sin embargo, no existe un enfoque estándar para medir la calidad fuera de línea. Si se mide la calidad por peso, por ejemplo, puede haber mucha variabilidad. La forma correcta de notificar los productos defectuosos sería medir sólo el producto defectuoso. Sin embargo, el personal de algunas fábricas puede utilizar contenedores para medir los productos defectuosos, lo que infla las cifras de rechazo porque el propio contenedor no es en realidad producto de rechazo. Estas imprecisiones aumentan cuando algunos operarios miden la calidad en un contenedor y otros la miden sacando los productos del contenedor.

Por último, un buen cálculo del rendimiento de maquinaria industrial también sigue la estructura correcta. Por ejemplo, hay que calcular el tiempo total de producción, un turno de 8 horas por ejemplo, y luego restar el tiempo de parada programado. A partir de ahí, se debe restar la pérdida de disponibilidad, es decir, el tiempo de inactividad no planificado. A continuación, se resta la pérdida de rendimiento, es decir, las pequeñas paradas y los tiempos de ciclo lentos y, por último, se resta la pérdida de calidad, es decir, los productos defectuosos. El resultado es la eficacia global del equipo, también conocida como OEE. Aprende a calcular la productividad mediante OEE: Mejores prácticas que puedes aplicar en la planta.

 

Mejorar el rendimiento de maquinaria industrial con aprendizaje automático

La OEE es una herramienta excepcional que los fabricantes pueden utilizar para garantizar que las operaciones se desarrollan de forma fluida y eficiente durante la producción. Identificar formas de mejorar el rendimiento de maquinaria industrial puede ser un reto porque el ojo humano puede procesar datos limitados a la vez.  Aquí es donde el aprendizaje automático puede ser extremadamente beneficioso.

Las tecnologías de aprendizaje automático poseen una capacidad única para procesar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real con extrema rapidez, proporcionando ideas y recomendaciones en una fracción del tiempo que tardaría una persona en producirlas. El tiempo ahorrado puede repercutir directamente en el rendimiento de maquinaria industrial y dar a los fabricantes una ventaja operativa sobre los competidores.

Las aplicaciones de aprendizaje automático también pueden utilizarse para ayudar a supervisar el proceso de producción. Si los fabricantes pueden comprender los problemas pasados en la producción y, al mismo tiempo, ser capaces de abordar los problemas actuales que surjan, tendrán las herramientas para tomar decisiones operativas precisas. La clave está en garantizar que los conocimientos y las comunicaciones se transmitan de la línea de producción a los responsables de las operaciones diarias y viceversa.

 

Seguimiento del rendimiento de maquinaria industrial

Las plantas de fabricación tienen la rara oportunidad de utilizar diferentes tipos de tecnología y equipos, lo que puede crear una visión más granular de lo que se necesita para racionalizar las operaciones por fábrica.

El seguimiento del rendimiento de maquinaria industrial por piezas individuales durante las operaciones diarias puede ayudar a identificar las áreas de ineficiencia en la línea de producción. Esto identificará cualquier máquina que no esté funcionando correctamente y que pueda contribuir a la pérdida de ingresos o de margen de contribución. Con esta información, los directores de planta o los equipos de operaciones globales pueden decidir si es necesario invertir en una nueva pieza de maquinaria. En consecuencia, los responsables de planta o los equipos de operaciones globales evitarán tiempos de inactividad excesivos y pérdidas de funcionalidad o ingresos.

El aprendizaje automático puede automatizar y proporcionar estos conocimientos a nivel granular a un ritmo mucho más rápido. El monitoreo de máquinas de manufactura industrial permiten filtrar y visualizar los datos del rendimiento de maquinaria industrial de diferentes maneras para comprender el impacto de diferentes líneas, productos, ejecuciones de producción y más.

 

Comparación del rendimiento de maquinaria industrial OEE a escala global

Al igual que el seguimiento del rendimiento de maquinaria industrial por equipo puede informar las decisiones operativas, la OEE general a través de diferentes líneas y fábricas puede permitir a las empresas tomar decisiones más estratégicas con mayor rapidez. El seguimiento del rendimiento de maquinaria industrial en toda la empresa ayuda a identificar las fábricas más eficientes, incluidos los procesos y las normas que aplican. Estas normas operativas pueden documentarse e implantarse globalmente para reducir los costes operativos y repercutir directamente en los márgenes de contribución.

Entre los beneficios adicionales se incluyen el aumento de la producción y el rendimiento de maquinaria industrial mediante la inculcación de protocolos e iniciativas adecuados, la reducción de la variabilidad en las operaciones globales y la reducción de los costes operativos a través de operaciones más eficientes.

El seguimiento del rendimiento de maquinaria industrial a escala global permite a los líderes de operaciones y de mejora continua analizar las estadísticas pasadas y actuales y maximizar la productividad de una manera más coherente y repetible.

 

Predicción anticipada de fallos de producción para mejorar el rendimiento de maquinaria industrial

Utilizando y analizando el aprendizaje automático a partir de datos históricos, resulta más fácil predecir y prevenir cuándo pueden producirse fallos de utilización, rendimiento y calidad. Esto se consigue mediante soluciones rápidas para el monitoreo inteligente de condiciones y el establecimiento de umbrales para los parámetros clave que indican posibles fallos.

Por ejemplo, si la temperatura de una máquina aumenta hasta un determinado nivel, se puede enviar una alerta predictiva a un operario o ingeniero de la fábrica. Y es que cambiar al mantenimiento predictivo industrial puede mejorar el OEE, lo que permite revisar y abordar proactivamente la situación antes de que se convierta en un tiempo de inactividad no planificado.

 

Estandarización de las métricas de calidad para el cálculo del rendimiento de maquinaria industrial

Los fallos de calidad también pueden predecirse de forma similar. Para ello, es necesario analizar dos tipos de datos. Los datos en línea se recopilan inspeccionando los productos en la línea de producción, mientras que los datos fuera de línea se recopilan inspeccionando los productos cuando se retiran de la línea de producción.

Si se sabe que un descenso de la velocidad en línea suele provocar fallos de calidad, se puede generar una alerta en tiempo real cada vez que la velocidad de la línea descienda a un determinado nivel. Así, el personal de la fábrica puede tomar medidas inmediatas y limitar la cantidad de productos defectuosos.

Además, las aplicaciones de aprendizaje automático también pueden ayudar a los fabricantes a superar los problemas de precisión de los datos cuando se trata de calcular métricas de calidad para la OEE.  Tras analizar aproximadamente de tres a seis meses de datos de calidad en línea y fuera de línea, las tecnologías de aprendizaje automático pueden crear modelos predictivos para estimar las tasas de rechazo y los fallos de calidad. Estos modelos se pueden utilizar para estimar continuamente las tasas de rechazo y mejorar la precisión de los cálculos del rendimiento de maquinaria industrial.

 

Seguimiento de los cálculos del rendimiento de maquinaria industrial con plataformas de IoT industrial 

Una solución avanzada de IoT industrial, como una plataforma de analítica aplicada puede ayudar a realizar un seguimiento de las métricas clave del rendimiento de maquinaria industrial, como la OEE. Estas soluciones ayudan a visualizar los datos a través de una variedad de vistas y  permiten profundizar en la causa raíz de los fallos de utilización, rendimiento y calidad.

Además, estas plataformas pueden utilizar análisis predictivos y prescriptivos para proporcionar información automatizada y alertas procesables que ayuden a los operarios, ingenieros de procesos e ingenieros de control de calidad:

  • Tomar las medidas necesarias antes de que comiencen los fallos
  • Reducir las tasas de desechos y los tiempos de inactividad imprevistos
  • Mejorar el rendimiento general en toda la fábrica

Automatizar el seguimiento y el análisis del rendimiento de maquinaria industrial puede ayudar a mejorar las operaciones diarias, así como a eliminar errores frustrantes que se han producido en ciclos de producción anteriores. Descubre cómo pueden ayudar los sistemas de monitoreo de condiciones de máquinas para mejorar la productividad y la colaboración dentro de la planta.

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