Las seis grandes pérdidas



Uno de las mayores metas de los programas de OEE y TPM (Total Productive Maintenance) es reducir y/o eliminar las seis grandes pérdidas. Estas son las causas más comunes de pérdida de eficiencia en manufactura. La siguiente lista muestra las 6 Grandes Pérdidas, y las relaciona con las categorías de OEE :

MANEJO DE LAS SEIS GRANDES PÉRDIDAS

Ahora que se sabe que son las Seis Grandes Pérdidas y algunos de los eventos que contribuyen a estas pérdidas, podemos enfocarnos en maneras de monitorearlas y corregirlas, muchas de ellas en Tiempo Real. Categorizar estas pérdidas hace que el análisis correctivo sea mucho más fácil, y un objetivo clave debería ser el recolectar los datos rápida y eficientemente, en vez de esperar a que pase el tiempo para realizar el análisis (fin de turno, del día o peor aún, al fin de la semana).

 

1. Paros no Programados
Eliminar o disminuir al máximo los Tiempos Muertos por Paros no Programados es crítico en mejorar el OEE . Otros factores del OEE no deberían de analizarse si la máquina está parada por alguno de estos paros. No solo es importante saber cuánto tiempo muerto se está teniendo en el proceso (y cuando), sino también las causas atribuibles a fuentes específicas de Razones de Pérdida (Razones de Paro). Una vez que el tiempo muerto y las razones de paro se tabulan en una tabla como la de XL Lean Tool, es más fácil aplicar el Análisis de Causas Raíz a la causa más severa de esta categoría.

 

2. Cambios de Producto y Ajustes
Los cambios de Producto (Set Up) y los ajustes son medidos generalmente como el tiempo entre la última unidad buena producida antes del Cambio de Producto hasta la primera unidad buena consistentemente producida que cumple con los requisitos y estándares de calidad.

 

Llevar el tiempo de preparación para Cambio de Producto es crítico para reducir esta pérdida. Junto a la medición debe de activarse un programa para reducir este tiempo (el más popular es el programa SMED: Single Minute Exchange of Dies)

 

Muchas compañías usan métodos creativos para reducir el Tiempo de Cambio incluyendo ensambles previos, carritos con herramientas y partes necesarias para el cambio en un lugar, herramientas pre-ajustadas con marcas para evitar ajustes en el sitio, y uso de medidores prefabricados.

 

Tome SIEMPRE los programas como el SMED igual que los carros Formula 1 toman a los PITS. La XL Lean Tool es como el cronómetro que ayuda a mejorar los tiempos.

 

3. Pequeños Paros y Reducción de la Velocidad
Los Pequeños cambios y la velocidad reducida de producción son las pérdidas más difíciles de monitorear y grabar. El análisis de Ciclo de Tiempo debería de ser utilizado para identificar estos tipos de pérdidas. En muchos procesos grabar datos para el Análisis de Ciclo de Tiempo necesita ser automatizado ya que los ciclos son muy rápidos y los eventos muy repetitivos por lo que no dejan el tiempo adecuado para llevar un registro manual.

 

Comparando todos los ciclos completados con el Ciclo Ideal de Tiempo y filtrando los datos con el umbral de Pequeños Paros y el umbral de Velocidad Reducida de la XL Lean Tool es muy fácil categorizar automáticamente estos paros para analizarlos. La razón de analizar los Pequeños Paros separadamente de la Velocidad Reducida es que la causa raíz es típicamente muy diferente, como puede observarse en los ejemplos de Eventos en la Tabla Previa.

 

4. Rechazos al arranque y durante la producción
Los rechazos al arranque y durante la producción deben de ser diferenciados, ya que frecuentemente la causa raíz son diferentes entre el arranque y la producción estabilizada. Las partes que requieran re trabajos de cualquier clase deben de ser considerados como rechazos. Registrar estos rechazos durante un turno o trabajo puede ayudar a identificar las causas potenciales y, en muchos casos, se pueden descubrir ciertos patrones.

 

Frecuentemente se puede usar un programa de Seis Sigma, donde una métrica común es alcanzar una razón de defectos menor a 3.4 defectos por millón, y enfocar la atención en una meta para alcanzar la calidad cercana a la perfección. 

 

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Comentarios: 2
  • #2

    ED (viernes, 18 enero 2019 23:51)

    MUY BIEN

  • #1

    Eduardo (martes, 15 enero 2019 13:40)

    Enfocado a el tema