Cómo usar la OEE industrial para el análisis de ROI en fábricas de manufactura

Los avances en la IIoT, así como su adopción generalizada, están proporcionando nuevas formas de que los fabricantes entiendan y trabajen con el análisis del ROI. A continuación explicamos la importancia de la mejora de la OEE industrial para calcular el ROI y entender el ROI esperado del software OEE.

¿Cuál es el valor de la OEE industrial en el análisis del ROI? 

Los fabricantes deben preparar un caso de negocio y calcular el retorno de la inversión (ROI) ante cualquier inversión de capital en equipos o maquinaria de producción. De hecho, se trata de una práctica estándar para muchas empresas antes de liberar fondos, y no hay muchos gestores financieros que no lo exijan.

El análisis del ROI proporciona una justificación financiera

El análisis del ROI ayuda a evaluar las oportunidades y a justificar financieramente los gastos porque permite a los directores financieros ser capaces de responder a preguntas importantes para garantizar que las empresas están tomando decisiones de inversión de alta calidad.

Preguntas como :

• ¿Dónde se debe invertir? Las empresas tienen fondos limitados pero múltiples oportunidades para invertir. ¿Cómo se puede comparar y decidir cuál es la mejor opción?
• ¿Cómo se debe evaluar el rendimiento de una inversión tras su realización? Las empresas deben evaluar el rendimiento financiero después de la inversión para validar el ROI. Hacerlo puede proporcionar información para mejorar las decisiones en el futuro.
• ¿Cómo se sabe si el rendimiento de la inversión está optimizado? Una vez que se tenga una nueva máquina en funcionamiento en la línea, será útil ver si se está obteniendo el máximo beneficio de la inversión.

Las nuevas inversiones deben repercutir en la cuenta de resultados

Más allá del retorno de la inversión, existen otros indicadores que hay que buscar, que muestran que la inversión está creando valor para los fabricantes. Uno de ellos es la OEE industrial. Principalmente, una inversión debe mejorar en última instancia el proceso de producción y permitir hacer más con menos. En la práctica, esto se traduce en menos horas de producción por artículo fabricado o en menos residuos por cada serie de producción. En cualquier caso, la inversión tiene que ser rentable y, al mismo tiempo, aumentar la producción, reducir los residuos o mejorar la calidad.

Existen muchas maneras de mejorar nuestros procesos de fabricación:

• Invertir en nueva maquinaria.
• Reducir las paradas, con la ayuda del software OEE industrial. Conoce cómo un software para la gestión de la OEE beneficia la fabricación industrial en su conjunto. 
• Automatizar las tareas rutinarias con robots. Descubre más sobre las ventajas de implementar robots industriales: 11 principales consideraciones

Otros beneficios que indican que una inversión está creando valor y repercutiendo positivamente en la cuenta de resultados son:

• Reducir las horas extras o el número de turnos necesarios para cumplir el plan de producción
• Aplazar las inversiones en nuevos equipos y nuevas instalaciones
• Eliminar la necesidad de aumentar la plantilla
• Reaccionar más rápidamente a los cambios en la demanda
• Acortar los plazos de entrega.

Mejora de la OEE industrial como indicación de un ROI positivo

La eficacia global de los equipos (OEE) es una herramienta de fabricación ajustada y una buena práctica universal para supervisar, evaluar y mejorar la eficacia de un proceso de producción. Además, al mejorar la OEE industrial, se mejoran la mayoría de los otros KPI críticos de fabricación. Por eso, utilizar la OEE industrial para entender el ROI de las decisiones es vital.

La OEE industrial es un beneficio significativo para los fabricantes cuando trabajan para justificar nuevos gastos de capital. El uso de datos de OEE industrial en tiempo real proporciona datos concretos que pueden demostrar las limitaciones de su proceso de producción. Y cuando se observan mejoras en la OEE industrial, estas limitaciones se están minimizando de forma natural. Con estos datos en la mano, se puede modelar fácilmente el valor de los nuevos equipos o software que se compran para mejorar el proceso.

Además, la supervisión de la OEE industrial también permite a los fabricantes identificar y priorizar las oportunidades, ya que permite cuantificar el valor de la mejora lo que es útil a la hora de justificar nuevos gastos.

Seguimiento de las decisiones de inversión mediante la mejora de la OEE industrial

Dada la importancia del ROI y la OEE industrial en la fabricación, no debería sorprender que las inversiones en activos de producción deban, una vez operativas, mejorar la OEE industrial. Un momento excelente para empezar a calcular el valor de la mejora de la OEE industrial es cuando todavía se está trabajando para evaluar nuevas oportunidades.

Con un software OEE industrial, se puede supervisar el rendimiento de la inversión en tiempo real. En ese caso, si una inversión no está mejorando la OEE industrial, el software puede ayudar a entender las razones. Así, utilizando la OEE industrial como métrica y observando si está mejorando o no, se puede asegurar la optimización del rendimiento de la inversión. Además, es un medio de seguimiento para lograr el máximo retorno de la inversión.

¿Cómo calcular el ROI del software OEE industrial?

Con las decisiones de inversión más tradicionales, como la compra de nuevas máquinas, el cálculo de su ROI es bastante sencillo. Pero con las soluciones IIoT, como el software OEE industrial, a muchos fabricantes les resulta difícil entender el valor que están obteniendo de sus inversiones.

Las respuestas se pueden encontrar calculando el ROI de la mejora de la OEE industrial y supervisando el rendimiento real de la OEE industrial después de la compra. Se trata de entender si el resultado final tiene un impacto positivo al implementar el software OEE industrial.

El uso de la OEE industrial como métrica y sus resultados de análisis

• El tiempo de inactividad es descriptivo

  Los informes sobre tiempos de inactividad son un ejemplo de análisis descriptivo porque describen lo que ha ocurrido, un término asociado a los informes y a la visualización de datos: estáticos e históricos. Aunque los informes se actualicen periódicamente, a menudo mediante un cuadro de mando, siguen siendo análisis descriptivos. Aunque las cifras no sean estáticas, los cálculos y parámetros (códigos de avería, mediciones, etc.) se fijan en el punto de diseño.

  Por tanto, la analítica descriptiva se considera básica. Define lo que se busca, define los cálculos de antemano y luego mide y presenta en forma pasada o presente. Pero, las cosas cambian siempre en las plantas e instalaciones industriales, y diversos factores echan por tierra los planes mejor trazados.

  En este caso, el enemigo es el cambio y sus posibles efectos negativos sobre la OEE industrial, el tiempo de inactividad y la utilización de los activos. El hecho de que los informes sobre tiempos de inactividad se basen en un cálculo determinado con antelación a las operaciones de la planta significa que, en cuanto ocurre algo inesperado, el valor del informe como imagen del pasado disminuye rápidamente. Por lo tanto, es necesario un nuevo enfoque con los ingenieros de proceso a la cabeza.

• Ingenieros como solución

  Cuando se necesita información para resolver un problema desconocido, se requiere un análisis de los tiempos de inactividad, junto con un experto en la materia, como un ingeniero de procesos. Este enfoque sitúa a los ingenieros de procesos en primera línea de conocimiento, y con la analítica avanzada son una solución que es radicalmente más rápida que el enfoque de la hoja de cálculo.

  En términos analíticos, lo que se ha producido es una transición de la analítica descriptiva a la analítica de diagnóstico. Si la analítica descriptiva es un informe, la analítica de diagnóstico es una investigación y un descubrimiento interactivos, en algunos casos un análisis de la causa raíz. La analítica de diagnóstico es la forma de determinar la causa y encontrar correlaciones, y puede incluir descubrimientos de mejores prácticas y comparaciones. Todos estos conocimientos se obtienen muy rápidamente aprovechando las innovaciones informáticas (big data, aprendizaje automático, etc.) que permiten un análisis avanzado.

• Compartir los resultados

  Gracias a la analítica avanzada, a medida que se van encontrando datos, se pueden publicar a los compañeros en forma de páginas web, documentos PDF o imágenes actualizadas. De este modo, los ingenieros que utilizan la analítica avanzada tienen un enfoque integrado de la analítica de diagnóstico (investigación) y de la descriptiva (publicación).

  Por supuesto, la investigación y la publicación integradas son una ventaja en comparación con el uso de dos herramientas diferentes, pero igual de importante es el hecho de que los ingenieros puedan crear, publicar y actualizar los análisis, sin necesidad de que intervenga el personal de TI o los especialistas.

  A diferencia de los informes OEE tradicionales, que son creados por los departamentos de IT o los administradores de la planta en función de un diseño que puede desviarse del plan, la analítica avanzada permite al ingeniero de procesos iterar rápidamente los cálculos subyacentes y los datos de origen según sea necesario para representar las condiciones actuales de la planta y las oportunidades asociadas. La investigación es más rápida, la publicación está integrada y el uso es de autoservicio para el empleado más cercano al proceso o al activo.

• Predicción del futuro

  Los ingenieros de procesos van incorporando el análisis predictivo. El análisis predictivo completa el abanico de datos desde los históricos (de diagnóstico) y los actuales (descriptivos) hasta lo que se espera que ocurra. En lugar de un evento de inactividad no planificado, los ingenieros pueden evitar el tiempo de inactividad con un sistema de alerta temprana que proporciona desde horas hasta semanas de aviso previo, dependiendo del proceso, los datos y la experiencia del ingeniero.

  Para los clientes interesados en pasar del mantenimiento programado al predictivo, por ejemplo, la capacidad de evaluar cuándo es necesario el mantenimiento y qué piezas pedir es fundamental. El objetivo no es medir el historial de fallos de los activos en los informes de tiempo de inactividad o de OEE industrial, sino evitar al máximo los tiempos de inactividad innecesarios. Existen una serie de aspectos a considerar para implementar estrategias de mantenimiento predictivo en plantas industriales que convendría tener presente antes de llevar a cabo ningún plan.

Si estás interesado en mejorar la eficiencia de tus procesos, descubre cómo hacer uso de la OEE en plantas industriales: Tres ejemplos prácticos.