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¿Cómo puedo reducir los paros no programados de mis equipos?

Sep 3, 2020 6:32:34 PM / by Hugo Domínguez

Reducir —o eliminar— los tortuosos paros no programados es el sueño de cualquier persona responsable de lo que sucede en una fábrica, pero también es algo con lo que conviven cotidianamente. Tanto, que quizá ya hasta lo normalizaron. ¿Qué tan comunes son para ti y cuánto le cuestan a tu empresa? ¿Se pueden eliminar o reducir significativamente? Eso es algo que vamos a abordar en este blog.

¿Qué son los paros no programados de los equipos?

En las fábricas, los operarios los identifican también como tiempos de inactividad no planificados y se refieren a todos esos eventos imprevistos que nos obligan a detener un equipo o una máquina para resolver algún problema. Son muy importantes porque impactan directamente en aspectos cruciales como calidad, ciclo de producción y costos, lo que afecta directamente la rentabilidad de las plantas como unidades de negocio.

A diferencia de los paros planificados, que son calculados para ejecutarse en cierto tiempo y con X frecuencia o de forma escalonada, para impactar en la menor medida el ciclo de producción y, por ende, la rentabilidad.

¿Por qué suceden los paros no programados?

Las causas son muy variadas, pero incluyen fallas y daños en los equipos y máquinas, cuya principal causa suele ser, generalmente, un mal programa de mantenimiento o un mantenimiento mal ejecutado. Otra causa común suelen ser los problemas -de calidad o de procesos- que pueden suceder en la línea de producción y que obligan a detener los equipos para corregirlos. Los tiempos de inactividad varían dependiendo la complejidad del problema o de la falla, pero sin duda tienen un impacto económico.

¿Qué tan comunes son los paros en la línea de producción?

Son “pan de todos los días” y suceden por los motivos que citamos. Los paros no programados suceden cotidianamente y hay otros, los paros programados, que debe hacer el área el área de mantenimiento de forma planeada cada cierto tiempo.

¿Cuál es el costo?

De acuerdo con el Centro Estadounidense de Calidad y Productividad, el tiempo de inactividad no planificado representa una pérdida de entre .40 y 1.20 dólares por cada 20 dólares de ingresos, pero quizá haya un costo oculto.

“80% de las plantas industriales no logran medir con precisión el tiempo de inactividad y, en las que sí pueden, el tiempo de inactividad está subestimado hasta en 300%”, señala, por su parte, Fabio Perini, una firma italiana especializada en diseño y fabricación de maquinaria.

Calcularlo en dólares exige determinar los costos tangibles como la pérdida de ingresos, la disminución de la capacidad de producción, el tiempo de inactividad de los empleados y los costos adicionales asociados con la programación de equipos de reparación de emergencia.

¿Cuáles son las consecuencias de los paros no programados?

De acuerdo con Noria, una firma de consultoría especializada en mejores prácticas, las consecuencias implican pérdidas de producción y retrasos en los programas, disminución de utilidades y beneficios, incumplimiento en las fechas de entrega, reparaciones y servicios de mantenimiento mal ejecutados, altos costos de reparación, trabajos estresantes y con presión, y riesgos de seguridad por trabajos de emergencia.

¿Cómo lidian con este problema actualmente?

En un círculo vicioso de este tipo, lo más común es que el personal operativo actúe de forma reactiva, mediante mantenimientos correctivos a los equipos una vez que suceden las fallas. Los programas de mantenimiento preventivo son poco eficaces porque no hay suficiente información sobre lo que origina las fallas, por lo que hay poco margen para la anticipación de eventos.

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¿Qué soluciones hay usando datos y por qué son soluciones diferentes a las actuales?

Una solución combinada de IoT + Machine Learning es ideal para echar a andar un sistema de mantenimiento predictivo y eliminar los paros no programados.

Este caso es ejemplar. HIROTEC, un Tier 1 que produce unos 7 millones de puertas y 1.5 millones de sistemas de escape, tenía un problema recurrente de tiempos de inactividad de sus equipos. De acuerdo con la empresa de tecnología PTC —socio de Gesta Labs—, la productora de autopartes incorporó una solución de IoT, Big Data y Analítica predictiva con sus sistemas de fabricación para extraer y visualizar datos sobre el OEE de sus equipos.

Entre los beneficios que obtuvo están una eliminación total del tiempo que exigía inspeccionar manualmente los sistemas de producción y equipos, lo que permite a los técnicos invertir ese tiempo en tareas que generan más valor en los flujos de trabajo de producción. También reportó un incremento en la eficiencia de los equipos y eliminación de cuellos de botellas, eliminando, incluso, la necesidad de invertir en un nuevo equipo (CNC).

¿Qué dices? ¿Te pareció interesante este artículo? Te invitamos a leer: mantenimiento y OEE, dos problemas de tu fábrica que puedes solucionar con datos

 

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Tags: IoT, Blog, equipos industriales, Mantenimiento predictivo, Mantenimiento, Paros

Hugo Domínguez

Written by Hugo Domínguez

Editor y estratega de contenidos B2B

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