La fase de análisis suele ser la más larga del proyecto. Las dos variables que más suelen influir son el estado de los datos y el tiempo destinado a observar en planta.
En cuanto a la información que requerimos, tales como tiempos de ciclo, de operaciones manuales, eficiencias de línea, ABC de averías, tiempos de cambio, etc. puede suceder que el dato:
- No se esté calculando: no existe
- Exista pero en formato papel
- Exista pero en un soporte informático más o menos amigable
En uno u otro caso el tiempo necesario para, por ejemplo, construir un punto de partida puede diferir considerablemente. Luego está también la calidad del dato. La misma información obtenida de dos fuentes puede no coincidir: distintos valores, distintos códigos para los mismos artículos, errores, omisiones, imprecisiones, valores no actualizados, etc. Deberíamos tener estas cuestiones diagnosticadas de inicio para un correcto dimensionamiento y evitar sorpresas a mitad del análisis.
En función de la fiabilidad del dato, habrá que ir a medirlo in situ. Siempre es recomendable obtener la información por uno mismo pero no es lo mismo tener que verificar algunos datos que partir de cero, especialmente en procesos de elevada carga de trabajo y lead-time.
El plazo destinado a observar dependerá también del grado de homogeneidad del proceso, en cuanto a número de referencias y las diferencias que puedan presentar entre ellas. Una determinada referencia puede ser suficientemente representativa del resto o no. Otro factor que influye es la repetitividad del proceso de estudio. No es lo mismo que una máquina trabaje tres turnos en continuo que sólo un día a la semana.
No sólo hay que considerar el tiempo de observación sino que luego hay que pasar los datos a limpio, compararlos con la información disponible, etc. Si hay varias personas implicadas, habrá que homogeneizar formatos, poner en común los archivos, las conclusiones, etc.
Para realizar un seguimiento de indicadores, es habitual dedicar una buena parte de la fase de análisis a crear u optimizar y mantener la captura de información, una actividad cuya duración también depende del estado de los datos.
Tanto si trabajamos con Excel como con programas a medida, hay que prever el tiempo de introducción de los partes de producción, una tarea que comporta una considerable carga de trabajo que habrá que terminar delegando al cliente, un esfuerzo que se justifica solamente si todo ello desemboca en la gestión de datos fiables encaminados a la toma de decisiones.
Lo ideal es disponer de un sistema MES (Manufacturing Execution System), que conecta los PLC de las máquinas con el sistema de información. Sin embargo, la captura automática no nos exime a los analistas entender el proceso de extracción de datos y cálculo de indicadores para adecuarlos a nuestro análisis.
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