El cálculo de OEE

El desempeño es crucial en una cadena de producción o de montaje, pero ¿cómo medir que las operaciones se están realizando de forma correcta y óptima? Cada empresa tiene su sistema de medición, pero la gran mayoría de estos entran dentro de la idea subyacente al cálculo de una OEE. En lo sucesivo se presentará lo necesario para el cálculo de este KPI y los beneficios que trae en cuanto a control y toma de decisiones.

Captura de datos en planta

Para poder realizar el cálculo de estos KPIs se requieren unos datos que pueden ser recogidos de forma manual o automática por medio de diversidad de medios (ejemplos de recogida de times, PLCs, etc.). Estos datos se ajustan en la mayoría de los casos a una tabla de eventos etiquetados dónde se reportan las horas de trabajo efectivo y las posibles incidencias que se puedan dar. 

Todos estos eventos deberán ir asociados a la granularidad que queramos alcanzar, pudiendo ser planta, línea, operario, producto o incluso operación. Esta granularidad viene en gran parte marcada por la existencia de estándares para cierta granularidad, si tienes un estándar a cumplir por planta esto te dará lugar a una OEE por planta y de forma análoga a la granularidad elegida. Lo óptimo es alcanzar el estándar de la máxima granularidad. Si sabes la OEE de una operación que ha realizado cierto operario podrás concluir la OEE de la planta.

Objetivos al calcular una OEE

Con todas estas variables en la coctelera se puede proceder al cálculo del KPI, este cálculo tiene variaciones dependiendo de qué queramos medir exactamente, pero en esencia debe responder a las preguntas clave:

  1. ¿Cómo de bien se está trabajando?
  2. ¿Cuántas incidencias han sucedido
  3. ¿De qué tipo son las incidencias que han sucedido?

Respondiendo a estas preguntas podremos controlar el estado de nuestra producción, el rendimiento de los operarios y utilizar esta valiosa información para tomar decisiones data driven en consecuencia. Aquí toman importancia los estándares mencionados en el punto anterior, estos estándares serán la pieza clave ya que son la marca a batir, si un estándar está mal estimado provocará una subestimación o una sobrestimación de la OEE y por lo tanto carecerá de un valor real.

Visualización y navegación por la OEE

A la hora de analizar este importante KPI necesitaremos una herramienta dinámica capaz de adaptarse a la multitud de operaciones a realizar con este coeficiente

 

Existen varias dimensiones que interactúan con el cálculo de la OEE y su granularidad como pueden ser:

  • Fecha: una fecha de cómputo de OEE, puede ser la fecha de evento, la de finalización de producto, finalización de operación, etc.
  • Análisis jerárquico: que baja desde el nivel más alto de empresa o planta hasta el nivel usuario-operación.
  • Incidencias: que responde a las preguntas de en qué operación o producto se han producido un tipo concreto de incidencias y cuánto han supuesto.
  • Categorizaciones específicas de la empresa.

Estas variables nos permiten hacer un análisis de este KPI en varias dimensiones ayudando esto a localizar posibles cuellos de botella. Supongamos un caso práctico: 

Observamos en la última imagen que nuestra OEE es del 58.65%, algo baja, vamos a localizar un posible cuello de botella. Comenzamos revisando las actividades

Podemos 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 búsqueda del cuello de botella explorando en ciertos proyectos.

 

Localizamos un proyecto con una OEE excesivamente baja, podemos centrar el caso en este proyecto en concreto y estudiar desde las partes más conflictivas a las incidencias que han sucedido, esto lo ilustran las siguientes imágenes:

 

Podemos observar que los productos más 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 cuánto realmente pesan esas incidencias en la calidad.

 

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 análisis puede continuar en esta línea llegando a identificar que en uno de los productos sucedió 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 formación a estos operarios para asegurar la reducción de fallos de calidad o considerar una supervisión. 

Como podemos ver en un vistazo rápido a los datos podemos identificar situaciones reales y mejorar nuestra cadena de producción con medidas certeras contra los cuellos de botella. 

Conclusiones

El cálculo de una OEE o medidor del desempeño en una empresa de producción o con naturaleza basada en operaciones es fundamental ya que nos permite realizar un estudio que viaja desde un alto nivel de producción hasta localización de procesos críticos. Este KPI reflejado en una visualización dinámica que permita estudiar de forma intuitiva y cercana al usuario nos ofrece una herramienta fundamental para mejorar la producción, el bienestar y la toma de decisiones. 

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