“¿Un fill rate mayor a 94%? ¡Imposible! No es posible sostenerlo con un costo aceptable”.

No es la primera vez y creo que no será la última que escuche este tipo de afirmaciones cuando hablo con gerentes generales. Y es que son personas inteligentes y con experiencia, lo que los ha llevado a tener ciertas convicciones que les permiten tomar decisiones rápidamente, sin entretener su escaso tiempo en fantasías.

¿Pero qué es lo que en el pasado ocurrió y lo llevó a tener este convencimiento de que no es posible tener un fill rate cercano a 100% y a la vez que eso sea rentable?

¿Qué es fill rate?

Este es un término en inglés de uso habitual en logística para medir el grado de cumplimiento de un pedido. En su expresión más simple y ácida, es el porcentaje de líneas del pedido que se ha logrado satisfacer completamente.

Claro que, si el pedido tiene solo dos ítems de, digamos 900 unidades del primero y 100 unidades del segundo, y entregamos 800 unidades y 100 respectivamente, con esta definición podríamos tener un fill rate de 50%. Entonces podemos afinar nuestra definición al considerar las cantidades también. Una manera es calcular el fill rate como las unidades entregadas divido por el total. En este caso tendríamos 90%.

Pero si las 900 unidades representan el 50% en dinero, ahora podríamos hacer otro cálculo que nos dé 94.4%.

Ya ve que el fill rate es un KPI que puede significar distintas cosas, pero, aun así, ese gerente consideraba imposible sostenerlo sobre 94%.

¿Cómo se conforman las decisiones?

El caso que estoy relatando es el de un fabricante de bienes de consumo que vende su producción a una cadena de suministro, donde hay mayoristas, distribuidores y retail.

En esa compañía, como en muchas otras, los gerentes tienen estudios superiores, y con bastante seguridad aprendieron las técnicas más conocidas de optimización de costos para la gestión de empresas que comercializan bienes de consumo. Entre otras, balancear líneas de producción, usar MIN/MAX y EOQ, y cálculo de costos unitarios con las últimas técnicas de ABC (costeo basado en actividades).

Cuando uno usa esas técnicas, el resultado inevitable es que la capacidad apenas alcanza para satisfacer la demanda y se acumula mucho inventario. El inventario acumulado utiliza dos recursos fundamentales: espacio en bodega y capital de trabajo. Cuando hay mucho inventario, ambos recursos están a su límite, por lo que sugerir incrementar el inventario inmediatamente incrementa el costo de la operación.

¿Y eso qué tiene que ver con el fill rate?, dirá usted.

Veamos, si hay mucho inventario acumulado, necesariamente eso representa más días de venta. Es decir, la programación de producción debe considerar un horizonte de venta más lejano en el futuro, por lo que cada vez más depende de la exactitud del pronóstico. Lo único que sabemos con certeza acerca del pronóstico es que está equivocado, por lo que esos planes de producción van a terminar con algunos ítems agotados, lo que redunda en un fill rate menor.

Lo único que sabemos con certeza acerca del pronóstico es que está equivocado

Pero es peor todavía: cada vez que a un pedido le falta un ítem, hay reprogramaciones de producción, lo que desperdicia capacidad y ahora debemos pagar un costo mayor para lograr todo el plan de producción.

¿Y los gerentes no se dan cuenta de todo este círculo vicioso?

Es más fácil preguntarlo que responderlo. ¿Cómo pueden saber que eso es un círculo vicioso? O mejor, ¿cómo podrían saber que no están optimizando la operación? Después de todo están siguiendo las “mejores prácticas” y aplicando principios básicos que se enseñan hasta el día de hoy en universidades muy prestigiosas.

Y además son conceptos practicados por muchos otros en la industria.

Después de varios años optimizando, en esa empresa han logrado 94% como un máximo realista y sostenible. Cada vez que intentaron mejorarlo, manteniendo las optimizaciones productivas, se elevaron tanto los inventarios y aparecieron tantas mermas, que la conclusión lógica es que intentar mejorar el fill rate no es rentable, y no es realista que se lo sugieran después de tanta experiencia que demuestra lo contrario.

¿Hay salida?

Esta es una pregunta que hace alguien inconformista. Alguien que no acepta el trade off entre fill rate y costo. El Dr. Goldratt me enseñó que no acepte las contradicciones; que un científico debe pensar hasta lograr eliminarlas. También Genrich Altshuller pensaba así, poniendo como base de TRIZ el convencimiento de que un invento surge de eliminar una contradicción técnica.

Me remito a dos artículos anteriores para ver cómo se invalidan algunos de los conceptos básicos que siguen usando los gerentes. Vea Refutación al balanceo de líneas y La Falacia de MIN/MAX y EOQ para saber por qué esos conceptos están equivocados.

En general, el gran problema actual en la gestión de empresas es desconocer el carácter sistémico de las organizaciones. Estos ejemplos presentados aquí son solo una muestra.

La salida al problema del fill rate sub óptimo es cuestionar los conceptos que dan origen a las decisiones diarias de la fábrica y de la cadena de suministro. Al abandonar esas “creencias”, se debe adoptar otro conjunto de políticas. Afortunadamente ya hemos recorrido ese camino, y conocemos cuáles son los nuevos conceptos y las nuevas políticas. Y hemos visto a cientos de empresas (tal vez miles) que en los últimos 30 años han logrado un fill rate cercano al 100% junto con reducir costos e inventarios.

¿Por qué es lenta la adopción del pensamiento sistémico?

Russell Ackoff respondió esta pregunta hace varios años en un artículo corto. Y dio dos razones, una general y una específica.

La razón general tiene que ver con la educación prevaleciente, donde los errores se castigan, desde el colegio, pasando por la universidad, y hasta en el trabajo. Y la manera más segura de minimizar la cantidad de errores es minimizar la cantidad de oportunidades de cometerlos. Al menos esa es una de las estrategias. Por lo tanto, el instinto de supervivencia y la poca urgencia de hacer algo nuevo lleva a la mayoría de las personas a evitar cambios profundos. Y adoptar el pensamiento sistémico, también en palabras del Dr. Ackoff, es un cambio de era: son tan profundos y numerosos los paradigmas que deben cambiar, que equivale a cambiarle el conjunto de creencias compartidas a un gran grupo de personas; es un cambio de su visión del mundo.

¿Para qué “arriesgarse” con algo que contradice la corriente principal? Es defendible hasta cierto punto esta posición.

La razón específica tiene relación con el pensamiento sistémico mismo, donde los expertos se reúnen en conferencias para presentar sus investigaciones y casos en una jerga casi hermética al resto.

Yo estoy más de acuerdo con lo primero que lo segundo, aunque es verdad que a veces la jerga técnica espanta, pero no puede ser la razón principal.

Temores que bloquean

Antes de su partida, el Dr. Goldratt dejó escrito un prefacio al libro que no pudo escribir acerca de la ciencia de la gerencia. En ese prefacio habla de tres temores que provocan comportamientos en muchos gerentes. Depende del gerente el grado en que le afecte cada uno.

Conclusión

Con una experiencia laboral muy compleja, donde nunca ha experimentado lo que significa eliminar los conflictos y manejar de modo simple un sistema complejo, donde la incertidumbre solo crece e incrementa la complejidad del sistema, el gerente se aferra a las pocas certezas que tiene, esas que adquirió en sus estudios, como si fueran dogmas.

Invito a todos los lectores a revisar sus propias creencias, al menos en administración de empresas, y confiar más en su capacidad de razonamiento. Tendrá sorpresas agradables.

Matías Birrell Rodríguez

De profesión, ingeniero civil de industrias, con mención en mecánica, con un MBA en finanzas. Pero principalmente, experto en Teoría de Restricciones y autor de libros acerca de este tema, habiendo trabajado y aprendido directamente con el Dr. Goldratt en Goldratt Group. Adicionalmente es director de www.goldfish.cl, empresa que ofrece aplicaciones en la nube, simples y asequibles, para aplicar estos conceptos a las decisiones diarias. OTIF100 (manufactura), Fill Rate 100 (cadena de suministro).

¿Quieres optimizar tus procesos? Contáctame

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El objetivo de este artículo consiste en evaluar los efectos de producción de una línea desbalanceada desde la base (mediante ejemplo clásico de línea de producción); luego evaluar su rendimiento de acuerdo a la intervención de la herramienta determinística del balance de líneas; por último, considerar la variabilidad de cada proceso para evaluar el efecto de la misma en una línea teóricamente balanceada. Para esto utilizaremos simulación, específicamente utilizaremos Bizagi.

Caso de ejemplo

Asumamos un proceso secuencial que consta de 5 operaciones:

Con base en un estudio de tiempos (con 50 observaciones por operación), el analista de métodos y tiempos ha determinado los siguientes tiempos tipo (promedio) en minutos / unidad / operario:

El proceso inicialmente se lleva a cabo con un operario por cada operación. La jornada laboral es de 8 horas por turno, y el salario diario corresponde a $25 USD.

El jefe de planta considera que a simple vista la línea se encuentra desbalanceada. La directiva les exige una producción superior a 230 unidades por turno; para ello le permite disponer de hasta 3 operarios adicionales. Por esta razón utiliza una herramienta de Balanceo de líneas para este fin.

Al utilizar la herramienta de Balance de líneas, obtiene los siguientes resultados:

En síntesis, la herramienta le sugiere emplear los 3 operarios adicionales de la siguiente manera: 2 empleados + en la operación B y 1 empleado más en la operación D. Esto, de acuerdo a la herramienta elevaría el proceso hasta obtener una producción de 240 unidades por turno. Sin embargo, algo despierta una duda en el jefe de planta. De acuerdo a la misma herramienta, su producción actual estaría por el orden de las 80 unidades por turno; la verdad: ¡Nunca han alcanzado dicha producción!

Antes de implementar la solución sugerida en la planta, el jefe de planta prefiere evaluar dicha configuración por medio de simulación. Quiere estar seguro que la herramienta de Balance arroje información confiable. Para este fin utiliza Bizagi, un modelador de procesos. Modelará el proceso inicial, y modelará la configuración de acuerdo al Balance de líneas para un turno de trabajo (8 horas):

Los resultados de la simulación permiten validar los resultados arrojados por la herramienta de Balance de líneas. En teoría, el proceso pasaría de producir 78 unidades por turno a 233 unidades por turno. Los rendimientos locales se detallan a continuación:

En materia de costos:

• Costo unitario (Proceso base): 1,60 USD / Unidad
• Costo unitario (Proceso balanceado): 0,86 USD / Unidad

Todo parece indicar que ha considerado todas las variables, dos métodos distintos validan los cálculos. Sin embargo, parece recordar algo: la variabilidad. Ha olvidado considerar la variabilidad en sus cálculos, de manera que contacta al analista de tiempos y le solicita que sustente los tiempos tipo de cada operación.

El analista responde de acuerdo al método utilizado. Por cada operación ha efectuado 50 observaciones, y los tiempos utilizados en todos los cálculos del jefe de planta, son producto de la media de cada conjunto de observaciones. El listado de tiempos es el siguiente:

De acuerdo al listado de tiempos el jefe de planta saca la primera conjetura: pocas veces cada operación toma el tiempo de la media: variabilidad. ¿Cómo ajustar su modelo de acuerdo a la variabilidad? Recordó sus clases de estadística: mediante la distribución de probabilidad de cada operación.

Hallar la distribución de probabilidad de un listado de datos es tarea sencilla si se cuenta con un paquete estadístico, por ejemplo: Stat::fit. Vamos a procesar los datos de las operaciones:

Densidad ajustada – Operación A |

Densidad ajustada – Operación B |

Densidad ajustada – Operación C |

Densidad ajustada – Operación D |

Densidad ajustada – Operación E |

Así se ve la variabilidad.

De acuerdo al procesamiento de todos los datos, tenemos los siguientes resultados:

Con esta información es posible afectar el modelo de acuerdo a las distribuciones de probabilidad de cada operación. Al correr la simulación (determinística vs. estocástica) tendremos los siguientes resultados:

Los resultados de la simulación permiten contrastar los resultados previos con la consideración de la variabilidad. De las 233 unidades / turno teóricas (según el balanceo determinístico); ahora estimamos 119 unidades / turno: Los efectos de la variabilidad . Esto es aproximadamente un 49% menos de lo previsto mediante Balance de líneas. Los rendimientos locales se detallan a continuación:

En materia de costos de mano de obra:

• Costo unitario (Proceso balanceado- determinístico): 0,86 USD / Unidad
• Costo unitario (Proceso balanceado – estocástico): 1,68 USD / Unidad

Imagínese por un momento lo que hubiese podido pasar, si como jefe de planta los estimados de costo se hubiesen establecido de acuerdo al costo unitario de la herramienta de Balance de línea. Esto siembra, del mismo modo, un manto de duda acerca de la pertinencia del tiempo estándar para estimaciones de capacidad / tiempos de entrega y costos de producción.

Es interesante revisar el proceso original (sin balance) afectado por la variabilidad. Veamos la simulación y la comparación:

¿Sorpresa? Al parecer, en este caso, la variabilidad no afecta la producción de la línea desbalanceada. Por lo tanto, su costo de mano de obra equivale a:

• Costo unitario (Proceso base – variabilidad): 1,60 USD / Unidad

Sin considerar otros costos, la inclusión de 3 operarios adicionales en la línea no representa una disminución del costo unitario (mano de obra), por el contrario, empeoró su desempeño, aumentó su costo unitario. ¿Existen costos adicionales asociados a aumentar la cantidad inicial de operarios? Seguramente: Equipos, herramientas, redistribución / layout y más variabilidad.

Si desea profundizar acerca de este tema, lo invitamos a leer: Refutación al balanceo de líneas.

La entrada Efecto de la variabilidad en el Balance de líneas a través de Simulación se publicó primero en Ingenieria Industrial Online.

Primero, consideremos el principio de empujar (push). Aquí es donde una unidad central controla la producción y el flujo de materiales. Las piezas, los materiales y los productos se «empujan» a través de toda la cadena logística de producción según un plan establecido. Los sistemas PPC (sistemas de planificación y control de la producción), se utilizan generalmente para gestionar esto. Estos sistemas tienen acceso a todos los recursos y procesos productivos. Los requisitos de material para cada fase de producción se definen con precisión en orden cronológico. Con arreglo al principio de empujar, la producción no se basa en un pedido específico del cliente. En cambio, los planes de producción basados en el pronóstico se elaboran a partir de un análisis de las cifras de ventas. Las ventajas del principio empujar son:

Sin embargo, este último punto puede considerarse como una desventaja en el marco de los principios de la producción lean.

Desde el punto de vista de la producción lean, los niveles elevados de existencias constituyen uno de los siete tipos de residuos (Muda). «Muda» se traduce más o menos como «actividad inútil», en el sentido de acciones que no contribuyen a la creación de valor. Cuando los niveles de existencias son demasiado altos, atan los recursos tanto financieramente como en términos de espacio, lo que significa que esto debe verse como algo negativo. La constante entrada y salida de las cosas del almacén y su colocación temporal también interrumpe el flujo de materiales, prolongando los tiempos de producción. La producción por lotes es un ejemplo típico de fabricación según el principio empujar: el tamaño óptimo del lote se calcula para futuros pedidos de clientes, lo que representa el equilibrio perfecto entre los costes de instalación de órdenes y de inventario. Es irrelevante que exista o no demanda de esta cantidad prevista.

Cada proceso individual debe controlarse y planificarse por separado. Por lo tanto, el tamaño del lote se calcula para cada fase de producción, sin tener en cuenta la cadena de valor añadido. No existe un límite máximo para el nivel de existencias y se almacenan las piezas que no se necesitan en la actualidad. Sin embargo, esto conduce a una sobreproducción, ya que da lugar a niveles elevados de existencias, largos tiempos de producción y falta de disponibilidad de piezas (a pesar de los elevados niveles de existencias). Este tipo de producción, que sigue el principio de empujar y no el de atracción, no es capaz de responder a cambios de última hora, como las necesidades específicas de los clientes, los pedidos adicionales o la diversificación de la gama de productos.

Principio de «Jalar» (pull) – la contraparte flexible del principio de empujar

A diferencia del principio de empuje, donde cada proceso se controla por separado, sólo se controla un proceso en el principio de jalar de producción lean – el «proceso de marcapasos«, que por lo tanto funciona de forma totalmente independiente de los demás procesos. Los principios de atracción más comunes y conocidos son Kanban, FIFO (First In – First Out) y One-Piece Flow (OPF – Flujo de una sola pieza), pero Con WIP («Trabajo constante en proceso») es también un sistema de tracción. Kanban ofrece una gran ilustración de cómo puede ser el principio de «jalar». Cuando se aplica Kanban, el proceso está determinado por un flujo de información que va en la dirección opuesta al flujo de producción. Por lo tanto, la producción está impulsada por las estaciones posteriores del proceso de producción. Un pedido de un cliente desencadena la fabricación de un producto. Una cadena de información que con frecuencia – aunque no siempre – comienza con el montaje final fluye hasta el suministro de material para la primera fase de trabajo. Cada célula de producción informa a la anterior de lo que necesita para completar su tarea. Con base en esta información, la célula aguas arriba puede producir exactamente lo que la siguiente necesita. De este modo, el producto se «trae» a través del proceso de producción. La ventaja es que cada célula recibe exactamente la cantidad de piezas que realmente necesita, evitando en la medida de lo posible el desperdicio debido a la sobreproducción y el almacenamiento. El tiempo de producción también se reduce. ¿Le gustaría aprender aún más sobre el principio de empujar y jalar? Puede profundizar sus conocimientos en un módulo especial en la Academia de item.

Al mismo tiempo, también es posible garantizar un flujo constante de material. En general, la producción basada en el principio «jalar» (es decir, centrada en las necesidades del cliente) permite un mayor rendimiento de entrega y cumplimiento de los plazos. La implantación de este tipo de producción requiere una reducción sistemática de los niveles de existencias y de los tiempos de producción, lo que a su vez requiere una sincronización de los procesos y un proceso de mejora continua. Esto puede lograrse mediante las tres medidas que hemos resumido brevemente aquí.

Kanban

Dado que el principio Kanban, puede compararse con la reposición de los productos en los supermercados estadounidenses una vez que los clientes los retiran, también se conoce como el «principio de los supermercados«. Por lo tanto, una pieza debe reproducirse tan pronto como se ha utilizado para cumplir el pedido del cliente (justo a tiempo). Cada posible variante de producto está amortiguada en el proceso de producción, lo que garantiza que los niveles de existencias y los tiempos de producción sigan siendo comparativamente elevados.

FIFO (Primeros en llegar, primeros en salir)

Según el principio FIFO (First In – First Out), las piezas de una cadena de valor añadido que se producen primero también se terminan primero. Esto mantiene bajos los costos de almacenamiento. Al evitar largos tiempos de almacenamiento, también se minimiza la pérdida de calidad de los materiales. En este caso, un número menor de productos diferentes se amortiguan en el proceso de producción, lo que significa que los tiempos de producción y los niveles de existencias son menores. Esto sólo afecta a los productos para los que se ha hecho un pedido, y exactamente en esa secuencia.

Flujo de una pieza (OPF)

Cuando se utiliza el flujo de una pieza (OPF), las piezas pasan por el proceso de producción sin interrupción: «fluyen» de una estación de trabajo a otra. Los tiempos de producción y los niveles de existencias son más bajos en el flujo de una sola pieza porque no hay amortiguación provisional. Este método es, por tanto, el objetivo final del proceso de mejora continua que se encuentra en el corazón de la producción lean.

Estos tres métodos de tracción tienen un nivel de stock superior definido – la tapa WIP. El objetivo es reducirlo a través del proceso de mejora continua (CIP) para lograr tiempos de producción más cortos – comenzando con Kanban, por ejemplo, y trabajando hacia FIFO, y luego OPF. No existen límites máximos de existencias en virtud del principio de empuje.

Item

Item es la empresa pionera en sistemas de construcción modular para aplicaciones industriales y líder en el mercado global. Lleva diseñando y comercializando soluciones de construcción para maquinaria, accesorios y plantas desde 1976. En la actualidad, la cartera de productos de item consta de más de 3.000 componentes de alta calidad, diseñados para uso en bases de máquinas, bancos de trabajo, soluciones de automatización y aplicaciones de producción lean.

La entrada Producción: Una comparación de los principios de empujar y jalar se publicó primero en Ingenieria Industrial Online.

Todos los bienes de consumo, como el jabón o los alimentos, incluso electrodomésticos – ya me entiende a qué me refiero – todos esos productos se encuentran en inventarios. Estamos acostumbrados a pensar en los inventarios de las tiendas, pero también están los inventarios en centros de distribución e incluso en bodegas de producto terminado de fábricas.

Este inventario tiene una característica única: se compró, despachó o fabricó antes de que un consumidor lo pidiera. Es que el inventario es necesario solo cuando la tolerancia a esperar del cliente es menor que el tiempo que demora en hacerlo disponible, al alcance del cliente. En caso de que los clientes estén dispuestos a esperar un tiempo igual o mayor que lo que demora en llegar el producto, no se necesita inventario.

Por lo tanto, todo el inventario debe generarse antes de la venta, por lo que requerimos de algún método que nos ayude a anticipar la cantidad adecuada de inventario.

Todo lo que iremos examinando acerca del inventario aplica a cada producto individual, a cada SKU (stock keeping unit).

Pero, ¿Cuánto inventario es adecuado?

Sabiendo que el inventario cuesta dinero, la respuesta empieza con las palabras “mínimo posible”. Pero sabiendo que el inventario genera las ventas, nuestra respuesta debe contener el objetivo también, para satisfacer la “máxima demanda esperada”.

La demanda tiene fluctuaciones, y si nuestro inventario se adecua al promedio de la demanda, con mucha frecuencia se producirán faltantes y perderemos ventas. Los faltantes (también llamados “quiebres” o stock outs) son precisamente lo que queremos evitar con el inventario.

Por último, el inventario se requiere para satisfacer ventas antes de que llegue otra reposición.
Entonces, nuestra “fórmula” para calcular el inventario adecuado, o podemos decir también óptimo es:

Se requiere el mínimo inventario para satisfacer la máxima demanda esperada antes de la próxima reposición.

¿Cuándo ocurre la próxima reposición?

Ya vemos que el tiempo entre una reposición y otra es un elemento fundamental en nuestra fórmula. Podemos expresar la “máxima demanda esperada” como el promedio diario multiplicado por el tiempo de reposición y multiplicado por un factor de seguridad.

Si el tiempo crece, el inventario crece. Y viceversa. Veremos que este hecho es parte importante de una nueva manera de administrar los inventarios, pero primero entendamos cómo funcionan la mayoría de las cadenas de suministro.

Una orden de reposición puede ser: una orden de producción, o una orden de compra, o una orden de despacho. En todos los casos, una “orden” es una decisión, lo que es muy buena noticia, porque podemos hacer algo distinto si queremos.

Antes de seguir con nuestras deducciones, reflexione un momento sobre el hecho de que el inventario es un resultado de esta decisión. Si en su empresa no están contentos porque tienen exceso de inventario y al mismo tiempo tienen faltantes, no se olvide de que ese es un resultado de las decisiones de reposición tomadas días atrás.

¿Cuándo ocurre la próxima reposición? La respuesta ahora es obvia: cuándo lo decidimos nosotros.

¿Cómo se decide hoy cuándo reponer?

Al hacer una búsqueda en internet, aparecen algunos artículos como: https://blog.nubox.com/empresas/reposicion-de-inventario, https://biddown.com/no-sabes-cuando-pedir-mas-stock-calcula-reorder-point-rop/, https://www.mheducation.es/bcv/guide/capitulo/8448199316.pdf, y varios otros, que tienen en común algunas cosas:

Y mirando libros y programas de estudio, vemos que el tema de MIN/MAX y EOQ (economic order quantity) son recurrentes, como métodos para decidir cuándo y cuánto reponer de cada SKU. Echemos un vistazo a estos conceptos.

El método MIN/MAX y EOQ

Estando de acuerdo con todo lo dicho más arriba en este artículo, el objetivo del método es tener disponibilidad al mínimo costo posible.

El método consiste en determinar un mínimo de unidades en inventario que deben satisfacer las ventas mientras llega lo que vamos a pedir. Por eso a veces a esta cantidad mínima se le llama ROP (reorder point), punto de reorden.

Y la cantidad a pedir va a completar un máximo de unidades. En general esta cantidad se ha calculado con una fórmula que optimiza costos y que resulta en un lote económico de reposición.

Veamos cada una de estas cosas con más detalle y qué efectos tiene utilizar el método.

En esta figura se representa en teoría lo que dice el método, pero nótese que hay dos elementos poco realistas en el gráfico: 1) en cada reposición aparece como que el pedido llegó el mismo día que se ordenó; 2) hay una regularidad perfecta en la demanda.

La realidad se acerca mucho más a este otro gráfico:

Entre que se pone el pedido y llega la reposición hay un tiempo de suministro, no es instantáneo. Y el consumo o demanda es variable. Lo primero explica que el inventario pueda agotarse. Y nuevamente, si la reposición fuera instantánea, no necesitamos inventario.

Pero quiero detenerme un momento en la variabilidad de la demanda. Como se ve en el gráfico, cuando la reposición se hace fijando el ROP o MIN en una cantidad fija, y la demanda es variable, ocurre lo que se ve aquí: el tiempo entre una orden de reposición y otra es variable.

Volvamos a revisar lo que ya sabemos: el inventario necesario para generar ventas depende del tiempo de reposición. Por lo tanto, si el tiempo de reposición cambia en el tiempo, pero el inventario no, entonces el inventario que se mantiene es casi siempre erróneo, con un sesgo hacia el exceso.

Es decir, el método MIN/MAX, tan popular en programas académicos, es un método que conduce a tener siempre inventarios equivocados (excepto cuando la demanda tiene poca variabilidad).

Uno de los elementos de una solución al problema crónico de los inventarios, me refiero al problema de tener excesos y faltantes simultáneamente, es fijar la frecuencia de reposición.

Si fijamos la frecuencia, ya el MIN no es relevante. El MAX será la cantidad que debemos mantener, pero si desde la última orden hubo pocas ventas, la cantidad a pedir será bastante menor que la EOQ – lote económico de orden.

La cantidad EOQ se calcula con una fórmula que involucra costo del faltante y costo de almacenamiento más costo de generar una orden. El concepto es que, si la cantidad es grande, el costo de almacenamiento es mayor, pero el costo de generar órdenes es menor (son menos órdenes al año).

En primer lugar, el costo del faltante es muy difícil de estimar y es probable que sea mucho mayor al estimado. Hay dos aspectos que se subestiman. El primero es que los faltantes pueden restar reputación y eso reduce la demanda futura. Y el segundo aspecto es que un faltante afecta a las ventas también de un modo diferente si se mantiene más o menos tiempo. Otros aspectos generados por los agotados:

En general se puede decir que a las ventas también aplica el principio de Pareto, el de 80/20. Este principio dice que el 20% de los factores es responsable del 80% del resultado. Los números 80 y 20 son referencias para indicar la asimetría.

En un caso que conocí bien, el 5% de faltantes estaba generando un 30% de ventas perdidas. Esto lo sé porque cuando ese 5% se eliminó, las ventas crecieron 40%. (Nótese que, de un total de 100, se estaba vendiendo 70; al incrementar 40%, 70 x 1.40, esto da 98).

Por lo tanto, en la fórmula de EOQ se subestima mucho el costo de faltante.

Pero, además, los costos de almacenamiento y de generar las órdenes son habitualmente costos hundidos, o fijos, como quiera verlos. El primero es lo que cuesta el espacio de bodega. Y este se hace variable solo si hacemos crecer el inventario por sobre cierto nivel. Y el de generar órdenes se compone de sueldos de personas que no cambian si uno hace más o menos órdenes. Para efectos prácticos, los costos marginales de estas dos componentes son cercanos a cero.

Al aplicar la fórmula ahora, la cantidad EOQ resultante es muy pequeña, por lo que es irrelevante.

Lo dicho para el costo de generar órdenes es válido para el transporte y para la producción, donde los setups rara vez tienen costo real.

Por lo dicho, el método MIN/MAX y el lote EOQ son falacias, que conducen a malas decisiones de reposición de inventarios.

La alternativa de TOC

TOC es Theory Of Constraints, teoría de restricciones, creada por el Dr. Goldratt y sus principios también se aplican a los inventarios.

Tomando la definición del principio, nuestro objetivo será tener el mínimo inventario para satisfacer la máxima demanda esperada antes de la próxima reposición.

Primero explicaré la solución genérica y luego distinguiré algunos casos

Como ya mencioné, lo primero es FIJAR LA FRECUENCIA. Esto es una decisión, no es un resultado. Por lo que esta decisión reduce la variabilidad del tiempo de reposición drásticamente.

Lo segundo es ignorar los lotes óptimos y llevar a la frecuencia a lo máximo razonable (veremos qué significa razonable al distinguir casos), por lo que el tiempo entre orden y orden se reduce al mínimo posible. Como el inventario es proporcional al tiempo de reposición, el inventario resultante es menor, ocupando menos espacio y atrapando menos dinero.

Ahora, con menos dinero invertido, tenemos inventario para más del 98% de los casos de demanda, elevando nuestro fill rate a casi 100%.

El método consiste en reponer con la frecuencia fijada solo lo que le falta a nuestro inventario objetivo, que en jerga de TOC se llama AMORTIGUADOR.

¿Cómo sabemos que el amortiguador es el adecuado?

El primer amortiguador para cada SKU se debe estimar. Hay variadas maneras de hacerlo y se encuentran en la literatura de TOC. Pero no es relevante hacer un cálculo muy exacto para este estado inicial, por lo que recomiendo una fórmula simple. Yo personalmente prefiero una suma móvil de los últimos X días durante unos 3 a 6 meses, donde X es el número de días correspondiente al tiempo de reposición. El tiempo de reposición debe incluir todo: los días entre una orden y otra, y también todo el tiempo de suministro (producción y transporte). El amortiguador es el máximo de esas sumas.

Pero la demanda por un SKU puede cambiar, por lo que el amortiguador también debe cambiar. La Administración Dinámica de Amortiguadores es la técnica de TOC para automatizar este procedimiento por el cual el amortiguador individual de cada SKU va siguiendo la demanda real. Se basa en colores, tiene ciertas reglas, y consiste en que se incrementa el amortiguador en un tercio cuando se detecta que se está consumiendo inventario más rápido de lo que se repone. Y se reduce un tercio cuando se detecta que el consumo ahora se hizo más lento.

Casos genéricos distinguibles 

Hay tres casos que vale la pena distinguir en general:

Caso 1: El primer caso corresponde a nodos que nos pertenecen, por lo que tenemos total control sobre su operación. En general, estos puntos pueden tener reposición diaria, lo que lleva a reducir mucho los inventarios, y al mismo tiempo es raro mantener un faltante más allá de un día. El criterio es reducir el tiempo al mínimo; si no es un día, que sean dos o a lo más tres.

Si, por ejemplo, tenemos varios puntos de venta en una ciudad alejada del centro de distribución, donde se vende un camión cada tres días, es posible hacer un viaje cada tres días a esa ciudad entregando en cada punto de venta. Cuando estos crecen en número, puede ser mejor tener una bodega regional que atienda a esa y otras ciudades cercanas, siguiendo el mismo principio.

Cuando los nodos nos pertenecen, no tiene sentido que la reposición no pueda hacerse con alta frecuencia. De hecho, hoy deben ir camiones con mucha frecuencia, pero no para reponer SKUs que se vendieron ayer.

Caso 2: El segundo caso es una bodega que se abastece de una planta de producción propia o de proveedores locales. En ambos casos (por razones distintas), poner órdenes diarias es un ejercicio inútil.

En el caso de la producción, lo normal será que la programación no acepte órdenes para producir el mismo SKU varios días seguidos, porque eso llevaría a desperdiciar capacidad en la restricción (ver artículo Refutación al balance de líneas).

Y si los proveedores locales reciben todos los días órdenes de compra por el mismo SKU, lo más probable es que consoliden todas esas órdenes para despacharlas en una vez a la semana.

Por estas razones, mi recomendación para este segundo caso es fijar la frecuencia en una orden semanal por cada SKU. Esto lleva a dividir los SKUs en cinco grupos (esto es un ejemplo), y tendremos los del lunes y los del martes, y así sucesivamente. El encargado de reponer solo debe completar amortiguadores del grupo del día.

Caso 3: El tercer caso es el que más me ha hecho pensar. Hasta ahora no lo he dicho explícitamente, pero habrá notado que este método prescinde de los pronósticos: reponga solo lo que se consumió y ajuste en forma dinámica los amortiguadores.

El pronóstico contiene errores, a veces subestima demanda y otras veces la sobrestima. Mientras más pequeña la población que atiende un nodo, mayor es el error relativo. Es decir, una tienda que atiende a 5.000 personas requiere más inventario por habitante que una bodega que atiende a 50.000 personas. Este método de reposición frecuente reduce los inventarios en los nodos de mayor error.

Este fenómeno de reducir el error relativo al crecer la población se llama agregación estadística, si está muy bien estudiado matemáticamente. La agregación estadística también ocurre al alargar el tiempo. El problema con esto, ya sabemos, es que crece el inventario proporcionalmente.

El tercer caso, donde el centro de distribución se abastece por importaciones, es uno donde el tiempo de reposición es naturalmente largo. Primero, el tiempo de tránsito no puede ser más corto sin elevar el costo (pasar de marítimo a aéreo, por ejemplo). Pero, además, para llenar contenedores, tal vez se requiera de la venta de una o dos semanas. Estos dos factores hacen que el tiempo de reposición no pueda reducirse, para nadie; es decir, los competidores tienen las mismas condiciones.

Como podemos ver, al tener agregación estadística por el tiempo largo, y además tener la máxima agregación estadística poblacional, el error de pronóstico de demanda para este caso particular es mucho menor en forma relativa.

Aun así, fijar la frecuencia por cada SKU tendrá los mismos beneficios ya descritos. Sin embargo, el método de ajuste de amortiguadores puede modificarse, incorporando técnicas de pronóstico, haciendo a este método más robusto todavía.

Conclusiones

Tanto las “mejores prácticas” de la industria como los contenidos de programas académicos están atrasados en muchas partes, y la prueba está a la vista. Basta con ir a un supermercado o a una tienda con una lista de compras con 10 ítems, ¿Cuántas veces encuentra toda la lista? Y, aun así, la tienda está llena de inventario.

Haga otra prueba; mire la fecha de elaboración de algo no perecible que se produzca en el país y comprobará que son varias semanas desde que se produjo y usted lo tomó en sus manos. Eso habla de exceso de inventario.

Ahí está el resultado.

Y, por otro lado, las cadenas de suministro que han adoptado TOC para transformarse, han reducido inventarios y han elevado sus niveles de servicio cerca del 100%.

Siempre se puede mejorar mucho más; pero para eso se requiere adquirir más conocimiento. Espero que eso le haya pasado leyendo este artículo.

Matías Birrell Rodríguez

De profesión, ingeniero civil de industrias, con mención en mecánica, con un MBA en finanzas. Pero principalmente, experto en Teoría de Restricciones y autor de libros acerca de este tema, habiendo trabajado y aprendido directamente con el Dr. Goldratt en Goldratt Group. Adicionalmente es director de www.goldfish.cl, empresa que ofrece aplicaciones en la nube, simples y asequibles, para aplicar estos conceptos a las decisiones diarias. OTIF100 (manufactura), Fill Rate 100 (cadena de suministro).

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Una de las mejores oportunidades de crecimiento laboral que he tenido ha sido estudiar en Japón. 

Tuve la oportunidad de aprender sobre las técnicas de manufactura introducidas por el Sistema de Producción Toyota. El proceso fue extenso. Trabajamos durante varios meses de la mano de diversas fábricas aprendiendo todo sobre los conceptos y las claves de los sistemas esbeltos de manufactura. 

Aprendimos todo lo necesario para aumentar la productividad y  mejorar la calidad de diversos procesos. En el camino, nos llenamos de nombres como Lean manufacturing, Six Sigma, Control Total de la Calidad y mucho más.

Si bien, estas técnicas tienen muchos nombres, pasos, guías, certificaciones y cinturones, a fin de cuentas todas y cada una de ellas buscan contestar una simple pregunta:

¿Cómo puedo tener el proceso más conectado entre sus partes sin perjudicar la estabilidad del sistema?

En la práctica, esta simple pregunta es un rompecabezas nada trivial. 

Los sistemas y procesos modernos son complejos, multifactoriales, interdependientes y conectados alrededor de complejas cadenas logísticas globales.

Al conectar diferentes procesos con diferentes entradas, parámetros de operación, salidas y diferentes manos, el problema se multiplica y la pregunta se convierte en un verdadero acertijo a resolver.

“El desperdicio más peligroso, es el desperdicio que no vemos” Shigeo Shingo

En Japón, la herramienta que funciona de maravilla para comprender los retos que tiene la cadena productiva se conoce como las 3 Mu’s. Estas son el marco de referencia creado para empezar a pensar en este problema de conexión y estabilidad. Siempre pensar en cómo eliminar Desperdicios, Sobrecarga y Variabilidad.

Esto funciona a la perfección en Japón. En mi opinión, se debe principalmente a factores culturales. 

Los japoneses están acostumbrados a ver los desperdicios. Una de las características principales de la cultura japonesa es su capacidad de poner el bienestar de todos antes que el beneficio personal. Esto le permite a las personas ver lo que está mal para todos. Y una vez que tu problema es claro, las soluciones son simples.

Aquí en Latinoamérica, sin embargo, tenemos un serio problema de miopía. Primero que nada, partimos de una realidad diferente. Nuestra cultura, altamente influenciada por el individualismo estadounidense nos lleva a “cuidar nuestro rancho”. El contexto histórico y cultural aumenta la ceguera de taller que inunda todas las empresas. Los desperdicios se nos esconden entre la realidad.

Mi propuesta para adueñarnos de esta forma de pensar es sencilla, sin embargo no es fácil. 

El primer paso para cambiar nuestra forma de pensar en la empresa parte de comprender que el único bien en la empresa, es el bien común. Si es bueno para la empresa, es bueno para todos. Lograr que esta comunicación se despliegue depende de un correcto despliegue estratégico.

Sin embargo, el segundo paso depende de la persona. Si bien los 7 desperdicios y las 3 Mu’s son una formulación japonesa para entender un problema, nos hace falta una forma latinoamericana de hacerlo.

Mi propuesta es sencilla, aplicando 2 simples preguntas, podremos entender si nuestro proceso está generando desperdicios y es sujeto a implementar un proceso de mejora. Dos simples preguntas:

Estas dos simples preguntas nos ayudarán a encontrar oportunidades para eliminar desperdicios. Y con el objetivo claro, la solución se vuelve evidente.

¿Debería moverse y está quieto?

Esta pregunta busca comprender si tenemos capacidad no utilizada. Si tienes un proceso (físico o digital) que debería moverse y no se mueve, tienes un candidato a mejorar. 

Profundizando en las causas, seguramente encontrarás procesos mal diseñados, problemas de transporte, balanceo o flujo. Esta pregunta nos ayuda a identificar desperdicios de inventario, sobreproducción, defectos y más. Si bien, puede parecer una sobresimplificación, es el lugar desde el cual debes partir al momento de hacer tu próxima Gemba Walk.

¿Se mueve más de lo que debería?

La segunda pregunta busca atacar el otro lado de la ecuación. ¿Tienes acaso un proceso que está sobreproduciendo? ¿Tienes un proceso capaz de hacer más de lo que se necesita, cuando se necesita y en la cantidad que se necesita?

También, esta pregunta nos ayuda a comprender si las máquinas que están operando sufren de descomposturas o defectos.

Primero ver, para luego arreglar

Si bien, estas dos preguntas nos ayudan a comprender la realidad, no son la panacea para comprender a profundidad todos los problemas. Para ello es recomendable seguir el proceso de PHVA, encontrar las causas raíz y solucionar los problemas de fondo.

Si bien, no son una solución completa, nos ayudan a lo más importante: a ver los desperdicios. Y al igual que Neo en la Matrix, una vez que tomamos la píldora roja, nunca veremos al mundo de la misma forma.

Carlos Manuel Gil Pérez, AVS

Carlos es Ingeniero Industrial egresado por la Universidad Panamericana. Cuenta con una especialidad en Dirección de Sistemas de Calidad, una certificación como Lean Champion por parte de la agrupación japonesa ChuSanRen y está certificado como Especialista Asociado en Ingeniería de Valor (AVS), por la Sociedad Internacional de Ingeniería de Valor. Actualmente se encuentra estudiando la Maestría en Innovación de Negocios por parte del CEDIM.

Ha participado en procesos de consultoría y entrenamiento en procesos de mejora con más de 40 empresas y más de 300 participantes con empresas de diferentes ramos (alimenticio, metal mecánico, automotriz, textil entre otras).

Su experiencia en el campo de la ingeniería de valor incluye la participación como consultor y facilitador en diversos proyectos tanto de construcción como de manufactura en México y como maestro en Posgrados de la Universidad Panamericana, en la Especialidad en Diseño e Ingeniería.

Su experiencia profesional incluye la coordinación y administración de proyectos en empresas como Laboratorios PISA, y organizaciones dentro del ramo inmobiliario. Tiene experiencia en la procuración de fondos para proyectos sociales y es parte del comité directivo de Elevare A.C. organización dedicada a fomentar la integración social por medio de la creación de Orquestas y Coros en barrios populares. Participa como Socio, Consultor en AVG Latinoamérica, Director General en el Instituto Mudanai de Creación de Valor y Secretario en el capítulo latinoamericano de SAVE International. Es fundador de Astucia Empresarial, plataforma de educación empresarial en línea.

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La conclusión de ese artículo es que balancear líneas de fabricación o ensamble reduce los costos unitarios, y dice además que “El balance o balanceo de línea es una de las herramientas más importantes para la gestión de la producción, dado que de una línea de fabricación equilibrada depende de la optimización de ciertas variables que afectan la productividad de un proceso, (…)”

En el presente artículo iniciaré la exposición precisamente desde la frase del Dr. Goldratt, quien hizo diversos experimentos para demostrar que balancear las capacidades en una línea reduce la productividad del sistema, incrementando el costo de producción.

Líneas de fabricación o ensamble como sistemas

Un sistema es un conjunto de elementos interdependientes con un propósito. Una línea de fabricación o ensamble se ajusta a esta definición: cada estación de trabajo es dependiente de otra y entre todas tienen el propósito de crear un producto a partir de materia prima.

Una de las características principales de un sistema es que se requiere de la sincronización de todas las partes para que se produzca el resultado. En este sentido, la producción de un producto es un resultado emergente del sistema como un todo. Ninguna de las partes es capaz de producirlo por sí misma, ni siquiera un subconjunto de ellas. Esto es fácil de demostrar. Si lo anterior fuera cierto, ese subconjunto es nuestro sistema y el resto sobra.

En este sentido, necesitamos a todas las partes para que se genere el producto. Esto era obvio, sin embargo, lo que no es tan obvio es entender cómo logramos la máxima productividad de un sistema.

En la realidad existe la variabilidad

Para hacer la demostración requerida para refutar el citado artículo, empezaré por establecer un hecho de la realidad. El tiempo de proceso de una unidad en una estación de trabajo es un tiempo dentro de un rango, no es una cantidad específica de minutos.

Por ejemplo, cuando en una estación decimos que un producto demora 2 minutos, sabemos que eso es un promedio, pero que podría ser 1 minuto o 5 minutos.

Respecto de los tiempos de proceso sabemos que tienen una asimetría marcada hacia la derecha. Vea el siguiente gráfico:

Al hacer nuestras mediciones de tiempos de proceso en una estación de trabajo, considerando el proceso de partes idénticas, después de un gran número de casos obtenemos una tabla de resultados con una gran dispersión.

Nunca se pudo procesar en 0 segundos o menos, lo que era evidente. En unos pocos casos se logró el proceso en 50-70 segundos, la mayoría de los casos está entre 70 y 120 segundos, pero no pocos casos están en el rango entre 120 y 250 segundos. En realidad, vemos que la mitad de los casos está en el último rango.

En mi experiencia de más de quince años, este gráfico representa la realidad de la gran mayoría de los procesos en todo tipo de fábricas.

Aunque sé que existe una diferencia entre la mediana y la media (o promedio), usaré el promedio para simplificar. Y podemos decir que un proceso tiene una probabilidad de 50% de estar funcionando en su promedio o más rápido. Esto lo usaré a continuación en la siguiente demostración.

Efecto de la dependencia de los procesos

La variabilidad afecta a todos los recursos. Vamos a distinguir la variabilidad por causas comunes de la que tiene causas especiales. Las causas especiales son todas esas que son identificables fácilmente, por ejemplo, un corte de energía.

Las causas comunes son muchas y variadas, y para todos los efectos prácticos, las causas que detienen a un proceso no necesariamente afectan a otros procesos. Por lo tanto, la productividad de un proceso en un instante puede estar por encima de su promedio mientras que la de otro está por debajo.

Consideremos ahora una línea genérica (de fabricación o de ensamble):

Tenemos una dirección de flujo y sabemos que un recurso no puede procesar nada si no ha recibido material desde el anterior.

Diseñemos nuestro proceso para que produzca 10 unidades por hora. Después de un rato, el proceso ya está en régimen y todos los recursos están procesando lo que pueden.

Veamos qué pasa si balanceamos la línea, es decir, todos los recursos tienen una capacidad promedio de 10 u/h (o un tiempo promedio de 6 minutos por unidad).

Ya sabemos que la probabilidad de producir 10 u/h o más es un 50%. Miremos lo que ocurre en los dos primeros recursos en las tres primeras horas:

A pesar de que en promedio cada uno de los recursos sí es capaz de hacer 10 u/h, al combinarlos en cada periodo, al no sincronizarse las capacidades, se cumple lo que decía el Dr. Goldratt: el sistema se mueve al ritmo del más lento.

¿Acaso no sabíamos esto ya? ¡Claro que sí!, pero el balanceo de capacidad, que es una de las técnicas enseñadas en muchos cursos universitarios, ignora el efecto sistémico de la combinación.

Al extender este efecto al resto de los recursos, podemos fácilmente ver que la probabilidad de que una línea balanceada produzca a la velocidad promedio de diseño es aproximadamente 0.5ⁿ, siendo n el número de recursos encadenados en la línea. En este caso, con 7 recursos, la probabilidad de lograr 10 u/h de producto terminado es ~ 0.8%, es decir, de un año de 300 días de trabajo, solo 2 se alcanzaría la productividad de diseño de la línea.

Mientras mejor sea el balanceo, peor el desempeño.

¿Qué le ocurre al costo al balancear las líneas?

De la conclusión anterior, ahora sabemos que tendremos un ~20% menos de productos terminados comparado con el plan original (o peor), por lo que todo el costo de producción asociado a operar la línea (descontada la materia prima) se dividirá en menos productos, lo que hará crecer al costo real unitario en 25% (o más).

Entonces, para reducir el costo unitario total (el único que es relevante) hay que lograr que el sistema maximice su productividad como un todo, y no la productividad de cada uno de los recursos.

¿Y si es una línea de montaje?

Normalmente, uno ve fábricas donde los recursos están aislados unos de otros y el material (WIP) debe trasladarse de un centro a otro. Pero con la idea de acelerar el proceso, y siguiendo el modelo atribuido a Ford, algunas líneas se disponen de un modo donde no hay espacio para acumular WIP y toda la línea avanza al mismo tiempo.

Ahora que ya sabe lo que ocurre al balancear una línea, mire lo que ocurre con una línea de montaje ¡aunque no esté balanceada!

Al no poder acumular WIP entre recursos, la línea completa avanza al ritmo del más lento. Pero, ¿Cuál es el más lento? Miremos nuevamente el gráfico:

Hacia el lado derecho tenemos “la cola” de la distribución, y ya vimos que no es para nada improbable que un recurso esté en ese ciclo productivo.

A diferencia del caso general, donde el poco WIP que se puede acumular sí les permite a algunos recursos amortiguar algo el efecto de la dependencia, en el caso de la línea de montaje esto no es posible. En este caso, la línea completa se mueve al ritmo del recurso que esté operando en su cola.

Si uno tiene 7 recursos acoplados, ya sabemos que la probabilidad de que al menos uno esté en la cola es 99%. Si la línea tiene algunas decenas de estaciones (como son las ensambladoras de productos voluminosos, como automóviles), es seguro que están operando muy por debajo de sus posibilidades.

En una línea de montaje se vuelve increíblemente relevante reducir la variabilidad, lo que lleva a la empresa a un maremágnum de proyectos de mejora que cuestan mucho tiempo y dinero. Y tampoco se logra eliminar las colas de la distribución. Parece una tarea sisífea mejorar la productividad.

Hasta Elon Musk se arrepiente de tanta automatización en la línea de Tesla, aunque no estoy seguro de sí advirtió ya el efecto que acabo de describir o tiene otras razones, pero ve que sus resultados están por debajo de lo planeado.

La solución es encontrar al recurso que sea la restricción de todo el sistema (tenga la menor capacidad promedio) y aislarlo, permitiendo que se acumule WIP antes y después. Esto elevará bastante la productividad total del sistema. Y sí, me doy cuenta de la inversión que se requiere para modificar layout, pero con un incremento de tan solo 10% en productividad total, estoy seguro de que ese proyecto es rentable.

“Si no balanceamos la línea, hay mucho desperdicio”

En nuestro ejemplo, supongamos que el tercer recurso es nuestra restricción, el que tiene una capacidad promedio de 10 u/h, y el resto tiene 20 u/h o más.

Primero aclarar que el doble no es una exageración. La capacidad de la línea para recuperarse cuando hay bajas, o en otras palabras, para absorber la variabilidad, depende de esta capacidad extra. Si es poco el exceso respecto de la restricción, todavía tenemos un problema con la variabilidad. En mi experiencia, esta capacidad extra, que en jerga de Teoría de Restricciones (TOC) se llama capacidad protectiva, debe superar el 30-50% y a veces más.

Entonces vemos que, si alimentamos a la línea con todo el material que es capaz de procesar el primero, en poco tiempo tenemos una acumulación intolerable de WIP en los pasillos de la planta, porque la restricción no es capaz de drenar ese WIP. De hecho, lo que ocurre es que uno tiene la sensación de que el cuello de botella se está moviendo dentro de la planta. Esto último es uno de los síntomas de lo contrario, de que hay capacidad en exceso. Y cuando hay exceso de WIP, son varios los efectos por los cuales se desperdicia capacidad, incluso en la restricción. Y aquí aplica la frase “una hora perdida en el cuello de botella, es una hora perdida en todo el sistema”.

Debemos controlar la cantidad de WIP para lograr que la restricción siempre tenga trabajo pero que no sea tanto que desperdicie capacidad. En otro artículo profundizaré en cómo se desperdicia capacidad con el exceso de WIP.

Este mecanismo de control de WIP debe liberar material a proceso al ritmo que dicte la restricción, por lo que todos los demás recursos tendrán tiempos ociosos. Pero estos tiempos ociosos no son reales desperdicios de capacidad; son en realidad tiempos de espera para que el sistema se sincronice al ritmo de la restricción. En jerga de TOC esto es un amortiguador, que es el mecanismo para lograr la máxima productividad.

Por eso he escrito que, muchas veces, las implementaciones de LEAN, entendidas como reducción de desperdicio, son enemigas de la productividad.

Muchas veces, las implementaciones de LEAN, entendidas como reducción de desperdicio, son enemigas de la productividad. Matías Birrell

Además, un operario recibe el mismo sueldo si opera una máquina de mayor o menor capacidad. Por lo que el gasto en sueldo no cambia si uno tiene máquinas de más capacidad. Mire los precios de las máquinas y verá que aumentar al doble de capacidad no cuesta el doble de inversión.

Todos los tiempos que se generan así no son desperdicios, y son excelentes para practicar las 5S o para hacer el mantenimiento preventivo.

Ahora puede ser un buen momento para reformular el indicador de productividad. Si las órdenes de producción son las que se necesitan y no más, cuando aumenta el tiempo “ocioso” es signo de que aumentó la productividad.

“No sé, algo no me convence…”

Para demostrar el efecto del balanceo de línea le sugiero un experimento que puede hacer en su casa o con su equipo de trabajo.

Consiga 100 fichas y 7 dados, y arme una línea de producción con 7 estaciones. A cada estación se le asigna un dado, que será nuestra simulación de variabilidad. Note que el dado no es asimétrico, porque es uniforme entre 1 y 6, aunque puede ser que exagere la dispersión. Pero es un buen simulador de capacidad variable.

Si se hace la simulación de un día de trabajo, cada estación lanza su dado y produce como máximo el número que sacó. Si saca un 5 y tiene tres fichas, solo puede pasarle al siguiente 3 fichas. No se pueden usar las fichas que me van a pasar en el mismo turno. El primer recurso “produce” lo que sacó el dado porque tiene suministro ilimitado de fichas.

¿Cuánto es la capacidad promedio de un dado? Es el promedio de todos sus números. La suma es 1+2+3…+6 = 21 y eso dividido en seis da 3.5. O sea que cada estación tiene una capacidad promedio de 3.5 unidades/día. En 20 días deben ser capaces de hacer 70 unidades.

Para empezar el experimento en régimen, reparta 4 fichas a cada uno, y ahora hagan 20 días de producción.

Compare lo que obtuvo con las 70 unidades esperadas.

Este experimento ahorra horas de discusión y de demostraciones matemáticas, y es mucho más divertido. Después se pueden hacer variaciones para demostrar otras cosas, como que estar cambiando personas de un sitio a otro solo incrementa la variabilidad, pero no consigue más capacidad.

Conclusión

Balancear la línea de producción solo reduce la capacidad total de la línea. Y peor todavía, la capacidad real es bastante menor que la planeada, por lo que va a incumplir en una gran proporción de los pedidos, además del obvio efecto sobre las ventas facturadas.

Mi nombre es Matías Birrell, puedes encontrarme en Goldfish.

Matías Birrell Rodríguez

De profesión, ingeniero civil de industrias, con mención en mecánica, con un MBA en finanzas. Pero principalmente, experto en Teoría de Restricciones y autor de libros acerca de este tema, habiendo trabajado y aprendido directamente con el Dr. Goldratt en Goldratt Group. Adicionalmente es director de www.goldfish.cl, empresa que ofrece aplicaciones en la nube, simples y asequibles, para aplicar estos conceptos a las decisiones diarias. OTIF100 (manufactura), Fill Rate 100 (cadena de suministro).

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Tecnología avanzada para el control de calidad y capacidad

Un sistema de asistencia cognitiva es un sistema técnico que utiliza nuevos datos y datos existentes para mostrar soluciones y apoyar así a los usuarios humanos. El ejemplo más conocido de un sistema de este tipo son probablemente los sistemas cotidianos de navegación por satélite que se encuentran en la mayoría de los automóviles Un sistema como “Smart Klaus” para la industria va mucho más allá: “En la parte superior de la mesa de trabajo se encuentra un panel de luz, en toldo de la mesa, mientras que en el centro se instala un sistema de cámara. La cámara observa la mesa de trabajo desde arriba y el software utiliza el reconocimiento de imagen para comprobar si los diferentes procesos se están llevando a cabo correctamente”, explica Magnus Blombach, jefe de proyecto e ingeniero comercial de Sopp.

Para ello, es necesario definir cada uno de los procesos pertinentes. Al mismo tiempo, los pasos de trabajo almacenados en el sistema sirven de guía digital, guiando al empleado a través del proceso de trabajo paso a paso en un monitor. Se puede utilizar una amplia gama de medios para proporcionar una mayor claridad, desde texto e imágenes hasta vídeos autohechos con comentarios. El sistema inteligente utiliza los parámetros introducidos (por ejemplo, contornos, colores o fuentes) para comprobar si se ha alcanzado el resultado deseado. Si todo ha ido bien, la siguiente fase del proceso de empaquetado se inicia de inmediato, pero si no lo ha hecho, se pide al empleado que haga las correcciones necesarias. Un juego de balanzas en el lado derecho de mesa se puede utilizar para controles adicionales, ya que las mercancías correctamente embaladas tendrán un peso específico predeterminado.

Originalmente, “Smart Klaus” se iba a desplegar con fines de control de calidad en una línea de flujo en Sopp, donde iba a contar productos individuales en paquetes – para calendarios de Adviento, por ejemplo. “Sin embargo, después de varias conversaciones con Optimum, descubrimos que hacerlo sobre la marcha no es tan sencillo todavía. De todos modos, estábamos muy impresionados con “Smart Klaus”, así que también queríamos usarlo de una manera diferente. En realidad, el sistema se utiliza en aplicaciones más complejas – para soldar placas de circuitos impresos o ensamblar cajas de conmutación, por ejemplo – pero es exactamente lo que necesitamos”, dice Blombach.

Esto nos lleva al campo de aplicación actual: si es necesario envasar cantidades más pequeñas de un producto, ya que hay que rellenar expositores adicionales en las tiendas, por ejemplo, esto se lleva a cabo en una mesa de trabajo independiente. En esta mesa de trabajo se representa todo el proceso de empaquetado, a diferencia de la línea de producción, donde sólo se realiza un paso de trabajo en cada estación. Gracias a la guía digital del sistema de asistencia cognitiva, estas tareas se pueden realizar en poco tiempo, incluso sin formación previa. Sin embargo, si se planifica una formación real, ya no se necesita personal de formación para ello, gracias a la presentación audiovisual de fácil utilización.

Socio ideal para un sistema de asistencia cognitiva

A la hora de configurar la mesa de trabajo perfecto para el sistema de asistencia cognitiva, no se tardó mucho en elegir a item. Para Steffen Schubert, que lleva 30 años trabajando como instalador en Sopp y es responsable de pequeñas máquinas especializadas, la flexibilidad es la principal ventaja del Sistema de Mesas de Trabajo:” Ya sean uniones, soportes angulares o fundas, hay todo lo que necesita. Es muy fácil de usar y ahorra mucho tiempo. Eso nos beneficia enormemente”. La Mesa de Trabajo fue configurado a la medida y preensamblado. La compañía solo necesitaba instalar “Smart Klaus” en el sitio, incluyendo pasos sencillos como conectar el panel de luz y montar un ordenador de procesamiento de imágenes. Un brazo para monitor especial ajustable garantiza que los usuarios puedan ajustar la reproducción de medios para satisfacer sus necesidades específicas. Gracias a su diseño modular y a su flexibilidad, la mesa es fácil de adaptar y ampliar, lo que lo hace perfecto para combinarlo con una solución digital como un sistema de asistencia cognitiva. “Estamos interesados en continuar trabajando con item. El Catálogo en línea está especialmente bien diseñado, al igual que las diversas herramientas. Puede crear sus propios diseños en pantalla, eso es algo que me gusta mucho”, señala Schubert.

Item

Item es la empresa pionera en sistemas de construcción modular para aplicaciones industriales y líder en el mercado global. Lleva diseñando y comercializando soluciones de construcción para maquinaria, accesorios y plantas desde 1976. En la actualidad, la cartera de productos de item consta de más de 3.000 componentes de alta calidad, diseñados para uso en bases de máquinas, bancos de trabajo, soluciones de automatización y aplicaciones de producción lean.

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De la producción Lean a la gestión Lean

La popularidad del Sistema de Producción Toyota (TPS) en todo el mundo se considera acertadamente como una historia de éxito. James Womack, Daniel Jones y Daniel Roos analizaron los métodos de la industria japonesa del automóvil y consiguieron que fueran más reconocidos con su libro The Machine that changed the World: The Story of Lean Production (La máquina que cambió el mundo). Desde entonces, los principios de lo que se conoce como el método de producción Lean —evitar despilfarros, mejora continua, valoración individual de los empleados— se han convertido en el estándar de la producción industrial.

Una vez se había implantado la producción Lean, rápidamente quedó claro que estos principios también podían aplicarse para optimizar procesos no relacionados directamente con la producción industrial. Así se llegó a la disciplina de gran alcance de la gestión Lean. Al fin y al cabo, el impulso de optimización de procesos evitando despilfarros y mejorando continuamente existe en todos los niveles. Para que la gestión Lean se tome en serio, toda la empresa debe seguir sus principios. El objetivo principal consiste en mejorar la eficiencia reduciendo los costes y centrando la atención en el cliente. En este sentido, la gestión Lean puede considerarse una filosofía corporativa que debe aplicarse en todos los niveles, mientras que la producción Lean concierne en particular a las naves de producción.

Principios de la gestión Lean

Una gestión Lean sistemática gira básicamente en torno a tres principios:

Lo que es válido para la producción Lean lo es para la gestión Lean: el proceso de mejora continua define los procesos de trabajo cotidianos. Se ha adoptado de la tradicional filosofía de superación japonesa Kaizen (Kai significa ‘cambio’ y Zen ‘a mejor’).

Aplicada a los procesos de trabajo y gestión, tiene los siguientes efectos: cambia el tradicional paradigma del fallo. Los errores se consideran como un punto de partida para mejorar y no un motivo de vergüenza. El proceso de mejora continua no termina nunca, ya que todo proceso es siempre susceptible de mejora y solo se precisa un análisis más detallado. Esto no debería considerarse algo negativo, sino más bien lo contrario. ¡Siempre se puede mejorar!

El segundo pilar de la gestión Lean es la orientación al proceso. Esto implica salir de la mentalidad compartimentada —o mentalidad silo— y abordar el proceso en su conjunto. También cabe considerar que este cambio de concepto supone pasar de la preferencia por el conocimiento especializado al fomento del trabajo interdisciplinar. Un análisis detallado de los procesos también facilita la implantación del proceso de mejora continua (Ver Ingeniería Concurrente).

Otro factor clave es la orientación al cliente, sin distinción entre clientes internos y externos. Hay que prestar la misma atención al entregar un producto a un empleado de otro departamento como cuando se tramita un pedido para un nuevo cliente externo. Allanar las rígidas estructuras jerárquicas también permite a los empleados implicarse más.

Liderazgo Lean

Unas jerarquías menos marcadas, una mayor eficiencia y la conciencia de que hay despilfarros evitables pueden producir rápidamente efectos tangibles y servir de plataforma de lanzamiento para la gestión Lean. El concepto de liderazgo Lean es también muy útil como ideal. Se confiere más importancia a la capacitación del personal y se observan notables coincidencias con los esquemas progresivos de Henry L. Gantt. Toda la empresa se beneficia cuando los directivos trabajan sistemáticamente para mejorar sus propias capacidades y las de los miembros de su equipo. Idealmente, esta es la forma más pura de implantación del proceso de mejora continua.

¡Descubra los Sistemas de Producción Lean de item!

Item

Item es la empresa pionera en sistemas de construcción modular para aplicaciones industriales y líder en el mercado global. Lleva diseñando y comercializando soluciones de construcción para maquinaria, accesorios y plantas desde 1976. En la actualidad, la cartera de productos de item consta de más de 3.000 componentes de alta calidad, diseñados para uso en bases de máquinas, bancos de trabajo, soluciones de automatización y aplicaciones de producción lean.

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La cuarta revolución industrial (comúnmente llamada Industria 4.0) es la tendencia actual hacia la automatización e intercambio de información en las tecnologías de manufactura. Desde el aumento en la velocidad hasta la mejora en la comunicación, la Industria 4.0 está transformando a nuestra sociedad rápidamente. Matt Carter, de item West, presentó las seis principales tendencias tecnológicas impulsando a la Industria 4.0 y cómo reclutar y entrenar personal en estos nuevos avances de la manufactura durante un seminario web con la revista Assembly Magazine.

¿Qué está impulsando a la Industria 4.0?

Hay seis tecnologías impulsando a la Industria 4.0: Automatización, el Internet de las Cosas, Plataformas Digitales, Impresión 3D, Realidad Aumentada (RA) y Realidad Virtual (RV) e intercambio de información en tecnologías de manufactura. Matt abordó cada tecnología y explicó la importancia de cada una en el mundo de la manufactura.

Automatización

La Automatización es la tendencia #1. Esta es simplemente los avances que vemos en la robótica. Desde movimientos más fluidos hasta mayor precisión, los robots están empezando a completar tareas cada vez más complejas que anteriormente sólo los humanos podían realizar. Muchas fábricas están empezando a usar robots colaborativos (llamados cobots) que trabajan junto con personas para asistir en tareas complejas. Estos cobots son capaces incluso de aprender tareas, lo cual es sólo el comienzo de la Inteligencia Artificial (IA). Los sistemas computacionales ahora son capaces de realizar tareas como percepción visual, reconocimiento de voz y toma de decisiones, todo gracias a los avances en la Inteligencia Artificial. En manufactura, la IA es usada principalmente para mejorar el control de calidad. Por ejemplo, Siemens utiliza IA en las plantas de acero para analizar los datos de operación para detectar anomalías y optimizar su planta.

Internet de las cosas

La segunda tendencia de la Industria 4.0 es el internet de las cosas. Lo que esto significa es que sensores en dispositivos recolectan información sobre el objeto y su ambiente y comparten esta información en el internet. El ejemplo más común es Fitbit y su habilidad para contar nuestros pasos o medir la frecuencia cardiaca y enviar esa información a nuestros teléfonos. Sin embargo, las aplicaciones industriales son aún más impresionantes. Desde medir 150,000 puntos de información por minuto en la locomotora de GE, hasta el uso de sensores por parte de Airbus para monitorear sus plantas, esta tendencia es una gran ventaja para la manufactura. Algunas de las mayores ventajas son el mantenimiento preventivo, la auto-optimización de producción y el manejo de inventario automatizado. Éste es un gran avance porque estos sensores recolectan la información y permiten monitorearla y actuar cuando sea necesario.

Plataformas digitales

La tendencia #3 son las plataformas digitales que le permiten al usuario compartir algo completamente en línea. Desde PayPal hasta Facebook, las plataformas digitales se han vuelto comunes en nuestra sociedad, pero los manufactureros están usando las plataformas digitales para colaborar con empleados, clientes, proveedores y socios. Un ejemplo es el Engineeringtool de item, un espacio de trabajo digital para completar proyectos de ingeniería directamente desde tu navegador. Con ingeniería basada en reglas, corrección de errores y funciones de arrastrar y soltar, es fácil posicionar perfiles y colocar automáticamente trabajo de maquinado y tornillos con precisión milimétrica. ¡Incluso puedes transferir proyectos a tu propio ambiente CAD! Es una forma más fácil de compartir tus diseños con colegas y socios alrededor del mundo.

Impresión 3D

La tendencia #4 es el proceso de creación de un objeto con una máquina adhiriendo material capa por capa, más comúnmente conocido como impresión 3D. La manufactura es en donde la impresión 3D, o Manufactura Aditiva (término industrial para impresión 3D), puede tener el mayor impacto comercial significativo. La Manufactura Aditiva (impresión 3D) ofrece múltiples ventajas, como prototipado eficiente, creación de piezas o productos completos bajo pedido, producción de nuevos diseños que no eran posibles con procesos tradicionales y reducción de desperdicio material. Por ejemplo, GE Aviation está trabajando en la impresión de partes de motor selectas. Nuevas posibilidades de diseño. Nuevas aplicaciones de materiales. Es una nueva frontera.

Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA)

La siguiente tendencia (tendencia #5) son la Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA). La Realidad Virtual (RV) es una simulación generada por computadora de una imagen o ambiente en 3D con el que una persona puede interactuar de una forma aparentemente real o física utilizando equipo electrónico especial, como un casco con una pantalla dentro, o guantes equipados con sensores. La Realidad Virtual es totalmente inmersiva, lo que se significa que cubre por completo el campo de visión y da la sensación de estar dentro del ambiente creado. La Realidad Aumentada (RA) es una tecnología que superpone una imagen generada por computadora en la visión del mundo real del usuario. Coloca gráficos sobre tu visión del mundo real. Ambas tecnologías son más que un videojuego o un truco; ofrecen instrucciones claras/ayuda para el montaje complejo, guía para el mantenimiento y soporte experto.

Toda esa tecnología ¿Qué es más importante?

Las personas. Ninguna empresa puede crecer sin buenas personas impulsando la compañía hacia adelante. Entonces, ¿Cómo encontrar y conservar personal experto en tecnología con todas estas innovaciones? Lo primero es reclutar. Los empleados más jóvenes de áreas tecnológicas suelen estar motivados por incentivos más allá del salario. Muchos buscan un empleo que brinde una sensación de realización personal, por lo que hay que establecer un vínculo claro entre el puesto y el propósito mayor de la empresa. Incluso puedes planear a largo plazo ofreciendo programas de mentores y pasantías remuneradas que impulsen a los estudiantes a seguir carreras en CTIM (o STEM por sus siglas en inglés). Sin embargo, las empresas no deberían enfocarse solamente en encontrar nuevo talento. Los empleados actuales conocen mejor el proceso y los puntos débiles, pero las empresas necesitan invertir en entrenamiento, asegurándose de que el entrenamiento sea atractivo y fácil de entender. Reclutar y entrenar personal son dos factores vitales en los cuales enfocarse mientras todas estas innovaciones se establecen.

Ninguna empresa puede crecer sin buenas personas impulsando la compañía hacia adelante

¿Cómo funciona el Engineeringtool de item?

¡Conozca más acerca de ergonomía y estaciones de trabajo!

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Al entrar en la era de la digitalización y la Industria 4.0, se siguen planteando las mismas preguntas una y otra vez. ¿Se reemplazará pronto al trabajador humano por colegas digitales? ¿Significa el concepto de “fábrica inteligente” que los procesos son dictados por maquinaria conectada en red? Es comprensible pensar estas cosas, pero no hay razón para tener miedo. Nuestras capacidades cognitivas hacen que ni los robots ni los algoritmos puedan competir en muchos ámbitos de trabajo, y eso seguirá siendo así. Y esto queda más claro todavía si tenemos en cuenta los complejos procesos controlados por motores. Pero sigue habiendo incertidumbre en algunos aspectos. ¿Cómo será la mesa de trabajo industrial del futuro? ¿Qué efectos tiene la Industria 4.0 en producción sobre la ergonomía y el bienestar de los empleados?

La oportunidad de oro de la transformación digital

Una cosa es segura: la producción en serie tradicional pronto será cosa del pasado, ya que gradualmente se reemplazará por la producción en serie de piezas individuales personalizadas. La conexión en red inteligente de todas las estaciones que integran la cadena de valor añadido tiene como objetivo lograr una producción flexible y personalizada de un tamaño de lote de 1. Para conseguirlo, los procesos anteriores y posteriores a la producción tienen que intercambiar continuamente datos entre sí y con todas las etapas del proceso de producción. Esto ayudará a que se disponga tempranamente de un medio para evitar errores de coordinación causados, por ejemplo, por retrasos importantes en el banco de trabajo.

Sin embargo, los temores de que el entorno de trabajo industrial vaya a cambiar radicalmente carecen de fundamento. No cabe duda de que el trabajador tendrá que aceptar las nuevas tecnologías. En el contexto de la transformación digital, el concepto de aprendizaje permanente está en boca de todos. Pero eso no significa que tengamos que temer por nuestros trabajos. Cada vez serán más relevantes aspectos ya existentes, como la ergonomía, la personalización y la modularidad. Las empresas deben concentrarse en estos aspectos para mantener un lugar de trabajo atractivo para las generaciones futuras y garantizar el éxito en años venideros.

La ergonomía no está preparada para el montón de chatarra

Los aspectos ergonómicos continúan desempeñando un papel importante en el diseño de la mesa de trabajo. Ayudan a aumentar por igual la productividad y la salud de los empleados. La individualización del banco de trabajo es un aspecto clave en este sentido. Un sistema de mesa de trabajo ergonómico es la base perfecta para garantizar que los procesos de producción manual sean más efectivos en el futuro. Un ejemplo son las sillas y mesas de trabajo ajustables en altura, que se pueden adaptar perfectamente a cualquier tipo de cuerpo. También se puede transformar fácilmente un banco de trabajo de pie en uno sentado (y viceversa). Además, el posicionamiento personalizado de materiales y herramientas evita tensiones físicas desiguales.

Un aspecto que a menudo se pasa por alto, pero que no es el menos importante: utilizar el LED correcto o la luz natural ayuda a aumentar los niveles de concentración y, por lo tanto, reduce el riesgo de errores. Por si fuera poco, un sistema de banco de trabajo modular se puede adaptar y ampliar a la perfección para adaptarse a un mundo laboral cada vez más mecánico. Implica relativamente poco esfuerzo o tiempo de inactividad. Por ejemplo, se pueden montar los monitores en una posición ergonómica o se pueden guardar los cables de forma segura en conductos para cables. Los brazos de monitor giratorios aseguran que todo esté organizado de forma precisa y personalizada para evitar tensiones físicas innecesarias. Las pantallas siempre deben colocarse en el campo de visión del trabajador, no al lado.

Industria 4.0 en producción: una ventaja para la ergonomía

Los cambios demográficos y el aumento de la edad media de los trabajadores en países como Alemania, por ejemplo, ponen de relieve la importancia de la ergonomía. Las empresas están interesadas en garantizar que sus trabajadores mayores y altamente calificados estén sanos y sean productivos durante el mayor tiempo posible. Después de todo, el diseño ergonómico del banco de trabajo también es una medida preventiva. La industria 4.0 en producción debe considerarse una forma de aliviar la carga de los empleados porque, pese a la creciente tendencia a la automatización, ni siquiera en el futuro podrán evitarse las tareas de montaje manual.

Aquí es donde entran en juego los robots colaborativos. Su trabajo es ocuparse de los procesos de trabajo más cansados, como levantar y colocar objetos pesados, en lugar de los empleados que interactúan directamente con los robots. La implantación de los robots colaborativos también exige procedimientos de seguridad especialmente rigurosos. El riesgo de una posible colisión entre humanos y maquinaria debe mantenerse al mínimo. Los sistemas ciberfísicos (CPS) también se utilizan para ayudar a los trabajadores humanos y sirven además para almacenar información. El mecanismo puede decidir de forma autónoma qué empleado, en función de su complexión física, es el más adecuado para la próxima etapa de trabajo y quién debería tomarse un descanso.

¿Cómo las estaciones de trabajo inteligentes aumentan la productividad?

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Item

Item es la empresa pionera en sistemas de construcción modular para aplicaciones industriales y líder en el mercado global. Lleva diseñando y comercializando soluciones de construcción para maquinaria, accesorios y plantas desde 1976. En la actualidad, la cartera de productos de item consta de más de 3.000 componentes de alta calidad, diseñados para uso en bases de máquinas, bancos de trabajo, soluciones de automatización y aplicaciones de producción lean.

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