Redefiniendo la OEE para la era moderna
Redefiniendo la OEE para la era moderna
La mayoría de los profesionales de plantas saben que la eficiencia general del equipo (OEE) es una métrica resumida de la entrega productiva total de su equipo, o lo que realmente puede usar o vender. Las empresas manufactureras suelen operar entre el 60 y el 65 por ciento de OEE. La OEE de clase mundial es del 85 por ciento o más. Si bien el OEE es un excelente cálculo para comparar la productividad, debe redefinirse para la era moderna.
Los orígenes de la OEE
El origen de OEE fue en realidad humano antes de ser máquina. Si bien el término fue acuñado a principios de la década de 1980 por Seiichi Nakajima, el fundador del mantenimiento productivo total (TPM), el concepto se basó en el trabajo de Harrington Emerson, un ingeniero de eficiencia estadounidense cuya investigación culminó en su libro de 1912, Los 12 principios de la eficiencia, que se centró en la optimización de la eficiencia en su conjunto en el trabajo industrial.
Uno de los principales beneficios del cálculo del OEE es que permite comparar diferentes tipos de empresas, identificando la magnitud de los problemas subyacentes.
El problema, sin embargo, es que el cálculo está muy ligado a las máquinas. Esta visión del mundo que se deriva del trabajo de Nakajima ha dado lugar a que la mayoría de las empresas piensen en las personas de una planta de fabricación como parte de la línea en la que trabajan.
Esto tenía mucho sentido cuando los humanos realizaban muchas más capturas de buceo para mejorar la producción de máquinas poco confiables. Era una visión optimista de un mundo industrial que casi asumía que los humanos se desempeñaban perfectamente y luchaban lo mejor que podían con sus equipos rebeldes. De hecho, podría decirse que las seis grandes pérdidas que catalogó se debieron a la máquina:
La necesidad de un cálculo más moderno
El problema con la fórmula actual de OEE es que las máquinas son aproximadamente 20 veces más confiables que hace unas décadas, según un estudio reciente de las Academias de Ciencias, Ingeniería y Medicina.
Si se profundiza y se observan solo los grandes motores industriales, solo el 3,4 por ciento falla anualmente, y la mitad de estos se encuentran en solo el 17 por ciento de las plantas. Esto sugiere que estas plantas “rezagadas” deben ser descartadas. La conclusión es que ya no se puede culpar a las máquinas.
Más importante aún, la imagen de una fábrica hoy en día es muy diferente de lo que se consideraba de última generación en la década de 1980. Algunas de las diferencias clave son las siguientes:
Más productos: las plantas se reconfiguran continuamente para fabricar más productos, muchos de los cuales nunca se pretendió fabricar con el equipo original. Esto significa que los humanos ahora deben ser entrenados y recordar muchas configuraciones y ajustes para fabricar todos estos productos según lo planeado.
Menos personas capacitadas: en muchas plantas, la fuerza laboral está envejeciendo; el porcentaje de trabajadores en un sindicato que tienen más de 45 años es del 64 por ciento. Los trabajadores más jóvenes que ahora están ingresando a la fabricación están aprendiendo sistemas complejos desde cero y es posible que no se beneficien de los años de aprendizaje y el conocimiento tácito que tienen sus mayores.
Máquinas más confiables: como se mencionó anteriormente, la fábrica moderna se trata menos de las capturas de buceo que los humanos hacen para las máquinas, sino más bien de las que hacen para otros humanos.
Por lo tanto, hay personas menos experimentadas que realizan trabajos más complejos con equipos más sofisticados y confiables. Si luego se desglosa el OEE tal y como se ha calculado tradicionalmente, sigue siendo preciso, pero hoy en día es menos capaz de señalar los problemas subyacentes.
Los “errores” en las plantas de hoy
Si consideras lo que parece salir mal en una fábrica hoy en día, la gran complejidad de hacer muchos productos y saber qué hacer cada vez que comienzas a producir un nuevo producto se ha convertido en demasiado para almacenar en tu cabeza.
Cuando reconfiguras las máquinas para hacer nuevos productos a buen ritmo, pueden suceder cosas locas. Los ajustes pueden ser incorrectos, los nuevos suministros pueden cargarse incorrectamente, las plantillas y las piezas pueden insertarse incorrectamente.
Los gerentes y supervisores de planta a menudo hablan de puntos críticos en una línea de producción. Estos ocurren cuando el equipo tiene fallas incorporadas o cuando la reconfiguración ha causado anomalías que resultan en averías de la máquina.
Un ejemplo de esto sería una planta de cereales donde una rueda transportadora se atascaría en un punto determinado de la línea y necesitaría ser tratada con aceite mineral a diario. No se trataba tanto de un fallo de la máquina, sino más bien de un artefacto de su uso para otro producto.
Era un problema de mantenimiento preventivo conocido y manejable que el operador individual podía abordar, pero si no sucedía, la línea se rompía y, potencialmente, una ciudad entera no recibía su cereal de salvado de pasas esa semana.
Puede ser fácil ver estos problemas como un error humano, pero no es tan simple. El gurú de la calidad W. Edwards Deming enseñó que el 94 por ciento de los errores provienen del propio sistema, y solo el 6 por ciento son generados directamente por humanos. Por “sistema” se refería al conjunto de instrucciones y al entorno de trabajo que el equipo directivo establecía para los trabajadores.
Por lo tanto, si no son las máquinas y no son los trabajadores, entonces son los ingenieros industriales y de gestión los que diseñaron el artilugio (la fábrica) y la teoría de cómo ejecutarlo (las instrucciones de trabajo) en primer lugar.
OEE 2.0: Factorización en la dimensión humana
Sin embargo, eso también es un pronunciamiento demasiado fácil. La fábrica moderna y sus requisitos para funcionar sin problemas son complejos. Si a esto le añadimos muchos productos, tenemos un lío que es muy difícil, si no imposible, de hacer bien a la primera.
Lo que debes determinar es cómo aceptar esta realidad y optimizarla. Debe aumentar a los humanos para que puedan hacer más trabajo con precisión con menos conocimiento inicial y ejecutar con precisión.
A través de los datos, se revelarán oportunidades de mejora continua. Si miras tu negocio desde esta perspectiva, puedes ver las micropérdidas que se pueden reducir o eliminar. Una revisión de la OEE (posiblemente, OEE 2.0) debería profundizar en el origen de estas micropérdidas para que los equipos puedan centrarse en eliminar las causas raíz.
En última instancia, debe tratar de eliminar lo que se puede prevenir: errores causados por el diseño del proceso o de la estación de trabajo, procedimientos incorrectos o faltantes, capacitación faltante, brechas en la cadena de suministro, etc.
Con las tecnologías emergentes que pueden producir datos granulares sobre el trabajo realizado por los humanos, estas micropérdidas pueden exponerse por primera vez. Ahora tiene el poder de reconocerlos, categorizarlos y priorizarlos para su investigación y eliminación.
Si bien proponer un nuevo cálculo para la OEE puede ser prematuro, ciertamente estamos listos para identificar desafíos y tomar medidas de manera más finita. Algún día, es posible que una vez más puedas culpar a un robot humanoide por causar un problema, pero en la primera parte del siglo XXI, las máquinas son casi inocentes porque son bastante buenas.
Lo que hay que evaluar es dónde los colocamos (los humanos), cómo los configuramos, cómo los operamos y cómo los mantenemos, esta vez con datos.
Fuente: Pulverman, K. (2024) Redefining OEE for the Modern Era. Recuperado de www.reliableplant.com
