El sector manufacturero enfrenta muchos fallos cada día, fallos e incidencias que, acumulados a lo largo del año, acaban teniendo un impacto significativo en los resultados operativos. Según el informe “Rastreador de la Productividad)” de la Fundación BBVA, la productividad industrial en España se encuentra estancada o creciendo muy lentamente. Las causas principales: ineficiencias operativas e interrupciones en planta, que generan pérdidas persistentes de entre el 5 % y el 10 % de capacidad anual.

Principales retos en las líneas de producción

• Retrasos en el aprovisionamiento, que provocan carencias de recursos esenciales o paradas de línea.

• Falta de visibilidad y control en tiempo real de la cadena productiva: máquinas, calidad, producción…

• Paradas imprevistas por fallos en maquinaria o sistemas automatizados, que afectan al tiempo de producción.

• Producción de lotes defectuosos debido a fallos en el sistema de control de calidad o variabilidad no gestionada.

• Cuellos de botella en fases críticas, que ralentizan todo el flujo de producción y aumentan los tiempos de ciclo.

• Planificación deficiente, que se traduce en exceso o falta de producción, inventario mal dimensionado o tiempos muertos.

• Mantenimiento reactivo que incrementa la frecuencia de fallos y prolonga el MTTR (tiempo medio de reparación).

Estos síntomas son señales de que el sistema de manufactura necesita optimización. Detectarlos a tiempo es el primer paso para transformar una fábrica tradicional en una smart factory.

Cómo detectar ineficiencias: diagnóstico inicial paso a paso

Para optimizar los procesos de manufactura de forma efectiva, el punto de partida es un diagnóstico estructurado. Este proceso se divide en tres pasos:

1. Recopilación y análisis de datos en tiempo real e históricos

Comienza recopilando todos los datos disponibles: históricos de registros de producción, fallos más frecuentes, mantenimientos realizados, tiempos de parada, producción planificada vs real, etc. Cuantos más datos tengas, más fácil será detectar patrones y tendencias.

2. Definición y seguimiento de métricas clave

Tras el análisis, identifica las métricas que más impacto tienen en tu operación o las que concentran las principales deficiencias. Algunos indicadores esenciales son el MTBF (tiempo medio entre fallos), MTTR (tiempo medio de reparación), tasa de paradas no planificadas o la eficiencia global de los equipos (OEE).
Estas métricas permiten cuantificar el rendimiento y valorar la gravedad de los problemas para priorizar acciones.

3. Identificación de causas raíz y priorización

Involucra a los equipos de mantenimiento, calidad y producción para responder preguntas como: ¿Por qué ocurre este fallo? ¿Qué fase de la línea se ralentiza? ¿Qué recurso está saturado?

Con las causas claras, prioriza las acciones según su impacto en costes, tiempos y calidad, y define un plan de acción. Evalúa siempre el retorno esperado de cada medida: qué nivel de esfuerzo requiere y qué beneficio cuantificable va a tener.

Metodologías y estrategias para optimizar la manufactura

Para enfrentar los retos actuales del sector manufacturero, es fundamental apostar por metodologías y estrategias probadas que permitan mejorar la eficiencia, reducir desperdicios y minimizar paradas no planificadas.

• Lean Manufacturing: es una metodología de gestión que busca maximizar el valor para el cliente eliminando sistemáticamente desperdicios y actividades que no aportan valor en el proceso productivo. Su objetivo principal es optimizar recursos, reducir tiempos y costes, y fomentar la mejora continua en toda la organización.

  
  

  En una línea de producción, aplicar Lean Manufacturing puede traducirse en:

  • Reducir significativamente los tiempos de cambio mediante la técnica SMED.

  • Optimizar el flujo de trabajo con el value stream mapping (VSM).

  • Mantener niveles mínimos de inventario sin perder capacidad de respuesta, mejorando así la eficiencia y flexibilidad operativa.

  
  

• Six Sigma: es una metodología de mejora de procesos que se centra en reducir la variabilidad y los defectos del proceso, usando herramientas estadísticas y un enfoque estructurado (por ejemplo, DMAIC: Definir, Medir, Analizar, Mejorar, Controlar).

  
  

  En manufactura, permite reducir la tasa de defectos, mejorar la calidad final del producto, disminuir retrabajos y, por tanto, costes asociados a fallos o devoluciones.

  
  

• Mantenimiento predictivo basado en IoT: esta estrategia se centra en anticipar fallos en equipos y maquinaria mediante la monitorización en tiempo real de activos como motores, bombas, compresores o transportadores. Los sensores IoT recopilan datos como vibración, temperatura o presión, que se analizan para detectar patrones y signos de deterioro. De esta forma, las fábricas pueden planificar intervenciones y reducir tiempos de inactividad.

  
  

• Análisis de datos y Big Data: Mediante la recolección masiva de datos en tiempo real desde sensores, sistemas ERP y plataformas IoT, se procesan grandes volúmenes de información para identificar patrones, tendencias y anomalías. Con modelos predictivos y machine learning, las plantas pueden ajustar la producción en tiempo real y aumentar la rentabilidad operativa.

Implementación de herramientas adecuadas

Optimizar la manufactura no solo depende de metodologías o buenas prácticas. Hoy en día, la tecnología es el factor decisivo diferencia una planta reactiva de una Smart Factory.

La mayoría de tareas vinculadas a la mejora de procesos, como recopilar datos, analizar rendimientos, o prever mantenimientos, requieren tiempo, experiencia y conocimiento en análisis e interpretación de datos, etc. Las herramientas digitales modernas permiten automatizar y simplificar gran parte de ese trabajo, ofreciendo visibilidad total, trazabilidad de procesos y capacidad de respuesta inmediata ante cualquier desviación.

Gemelos Digitales para manufactura

El uso de gemelos digitales en manufactura ha crecido de manera exponencial. Según Forbes, las empresas manufactureras que los implementan en sus plantas logran, de media, un 15 % más de eficiencia operativa, y una reducción significativa de emisiones y costes energéticos.

Los gemelos digitales industriales recopilan y unifican datos de múltiples fuentes, plataformas, sensores y sistemas para representar virtualmente el comportamiento real de una planta o activo.

Nuestro software de gemelos digitales TOKII va más allá de la simple monitorización 3D. Es una plataforma integral de optimización industrial que combina monitorización en tiempo real, análisis visual y predicciones con IA, proporcionando una visión completa del estado y rendimiento de cada activo.

Numerosas empresas de España están optimizando sus procesos de manufactura con gemelos digitales. Entre ellas, se encuentran compañías líderes como Vicinay Marine, Sidenor o Teicon, que han confiado en TOKII para optimizar sus procesos.

• Vicinay Marine logró unificar y gestionar datos históricos de fabricación dispersos en múltiples fuentes, logrando una supervisión centralizada en tiempo real y una notable mejora en la eficiencia de costes y tiempos. Puedes leerlo entero en Caso de Éxtio Vicinay.

  
  

• DIMECO pudo simular los bucles de material y las velocidades de producción en sus líneas de fabricación de piezas metálicas, permitiendo ajustar la configuración óptima mediante machine learning e inteligencia artificial. Puedes leerlo entero en Caso de Éxtio DIMECO.

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