<\/span><\/h2>\n<\/p>\n
Para poder realizar el c\u00e1lculo de estos KPIs se requieren unos datos que pueden ser recogidos de forma manual o autom\u00e1tica por medio de diversidad de medios (ejemplos de recogida de times, PLCs, etc.)<\/strong>. Estos datos se ajustan en la mayor\u00eda de los casos a una tabla de eventos etiquetados d\u00f3nde se reportan las horas de trabajo efectivo y las posibles incidencias que se puedan dar. <\/p>\n<\/p>\n
Todos estos eventos deber\u00e1n ir asociados a la granularidad que queramos alcanzar, pudiendo ser planta, l\u00ednea, operario, producto o incluso operaci\u00f3n. Esta granularidad viene en gran parte marcada por la existencia de est\u00e1ndares para cierta granularidad, si tienes un est\u00e1ndar a cumplir por planta esto te dar\u00e1 lugar a una OEE por planta y de forma an\u00e1loga a la granularidad elegida. Lo \u00f3ptimo es alcanzar el est\u00e1ndar de la m\u00e1xima granularidad. Si sabes la OEE de una operaci\u00f3n que ha realizado cierto operario podr\u00e1s concluir la OEE de la planta.<\/p>\n
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<\/span>Objetivos al calcular una OEE<\/span><\/h3>\n<\/p>\n
Con todas estas variables en la coctelera se puede proceder al c\u00e1lculo del KPI, este c\u00e1lculo tiene variaciones dependiendo de qu\u00e9 queramos medir exactamente, pero en esencia debe responder a las preguntas clave:<\/p>\n
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\n\u00bfC\u00f3mo de bien se est\u00e1 trabajando?<\/li>\n \u00bfCu\u00e1ntas incidencias han sucedido<\/li>\n \u00bfDe qu\u00e9 tipo son las incidencias que han sucedido?<\/li>\n<\/ol>\n<\/p>\n
Respondiendo a estas preguntas podremos controlar el estado de nuestra producci\u00f3n, el rendimiento de los operarios y utilizar esta valiosa informaci\u00f3n para tomar decisiones data driven<\/em> <\/strong>en consecuencia. Aqu\u00ed toman importancia los est\u00e1ndares mencionados en el punto anterior, estos est\u00e1ndares ser\u00e1n la pieza clave ya que son la marca a batir, si un est\u00e1ndar est\u00e1 mal estimado provocar\u00e1 una subestimaci\u00f3n o una sobrestimaci\u00f3n de la OEE y por lo tanto carecer\u00e1 de un valor real.<\/p>\n<\/p>\n
<\/span>Visualizaci\u00f3n y navegaci\u00f3n por la OEE<\/span><\/h3>\n<\/p>\n
A la hora de analizar este importante KPI necesitaremos una herramienta din\u00e1mica capaz de adaptarse a la multitud de operaciones a realizar con este coeficiente<\/p>\n
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Existen varias dimensiones que interact\u00faan con el c\u00e1lculo de la OEE y su granularidad<\/strong> como pueden ser:<\/p>\n<\/p>\n
\nFecha<\/strong>: una fecha de c\u00f3mputo de OEE, puede ser la fecha de evento, la de finalizaci\u00f3n de producto, finalizaci\u00f3n de operaci\u00f3n, etc.<\/li>\nAn\u00e1lisis jer\u00e1rquico<\/strong>: que baja desde el nivel m\u00e1s alto de empresa o planta hasta el nivel usuario-operaci\u00f3n.<\/li>\nIncidencias<\/strong>: que responde a las preguntas de en qu\u00e9 operaci\u00f3n o producto se han producido un tipo concreto de incidencias y cu\u00e1nto han supuesto.<\/li>\nCategorizaciones espec\u00edficas de la empresa<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<\/p>\n
Estas variables nos permiten hacer un an\u00e1lisis de este KPI en varias dimensiones ayudando esto a localizar posibles cuellos de botella. Supongamos un caso pr\u00e1ctico: <\/p>\n
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Observamos en la \u00faltima imagen que nuestra OEE es del 58.65%, algo baja, vamos a localizar un posible cuello de botella<\/strong>. Comenzamos revisando las actividades<\/p>\n<\/p>\nPodemos ver en primer lugar la OEE de los montajes de nuestros productos y en segundo lugar la OEE de las pruebas. Como podemos observar no hay gran diferencia entre estos coeficientes y por lo tanto podemos intuir que el problema no viene de la actividad realizada. Profundizamos en nuestra b\u00fasqueda del cuello de botella explorando en ciertos proyectos.<\/figure>\n<\/p>\n \n
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Localizamos un proyecto con una OEE excesivamente baja, podemos centrar el caso en este proyecto en concreto y estudiar desde las partes m\u00e1s conflictivas a las incidencias que han sucedido, esto lo ilustran las siguientes im\u00e1genes:<\/p>\n
Podemos observar que los productos m\u00e1s conflictivos del proyecto son el 57 y el 54 y que su principal foco de error a pesar de ser el rendimiento en cuanto a incidencias se refiere podemos ver que la mayor parte se visualizan en azul, por lo tanto, son de calidad. Para seguir explorando en profundidad veamos cu\u00e1nto realmente pesan esas incidencias en la calidad.<\/p>\n
Simplemente seleccionando el tipo de incidencia a estudiar podemos centrar el foco y comprobar que 20 horas de las 255 dedicadas son faltas de calidad, este an\u00e1lisis puede continuar en esta l\u00ednea llegando a identificar que en uno de los productos sucedi\u00f3 el Retrabajo y en otro la incidencia NCR. Identificando a su vez los operarios que realizaron estas operaciones podemos establecer un plan de contingencia, por ejemplo, dar formaci\u00f3n a estos operarios para asegurar la reducci\u00f3n de fallos de calidad o considerar una supervisi\u00f3n. <\/p>\n
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Como podemos ver en un vistazo r\u00e1pido a los datos podemos identificar situaciones reales y mejorar nuestra cadena de producci\u00f3n con medidas certeras contra los cuellos de botella. <\/p>\n
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<\/span>Conclusiones<\/span><\/h4>\n<\/p>\n
El c\u00e1lculo de una OEE<\/strong> o medidor del desempe\u00f1o en una empresa de producci\u00f3n o con naturaleza basada en operaciones es fundamental ya que nos permite realizar un estudio que viaja desde un alto nivel de producci\u00f3n hasta localizaci\u00f3n de procesos cr\u00edticos<\/strong>. Este KPI reflejado en una visualizaci\u00f3n din\u00e1mica que permita estudiar de forma intuitiva y cercana al usuario nos ofrece una herramienta fundamental para mejorar la producci\u00f3n, el bienestar y la toma de decisiones. <\/p>\n<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
El desempe\u00f1o es crucial en una cadena de producci\u00f3n o de montaje, pero \u00bfc\u00f3mo medir que las operaciones se est\u00e1n realizando de forma correcta y \u00f3ptima? Cada empresa tiene su sistema de medici\u00f3n, pero la gran mayor\u00eda de estos entran dentro de la idea subyacente al c\u00e1lculo de una OEE. En lo sucesivo se presentar\u00e1 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1465,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"categories":[111,37],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\n
El c\u00e1lculo de OEE | LIS Data Solutions<\/title>\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\t \n\t \n\t \n \n \n \n\t \n\t \n\t \n