El escenario actual amerita pensar en cómo lograr una mayor efi ciencia en el corto plazo que se traduzca en una mayor rentabilidad en la empresa, el gran dilema es cómo lo hacemos. Si bien es cierto, existen varias aristas a trabajar para ser más efi cientes, nos entrampamos en la resistencia al cambio y en las herramientas metodológicas a utilizar, que son barreras para desarrollar en el largo plazo, lo cual limita la visión ejecutiva al minuto de demostrar resultados en el corto plazo.
Lo anterior se suma a una tendencia alcista de transformación digital, que predica la implementación de sistemas inteligentes para ser más competitivos y productivos, lo cual genera un proceso de maduración en la empresa que, en vez de evaluar soluciones de corto plazo, focaliza sus esfuerzos en una integración, cambio cultural, implementación de sistemas de alto costo y baja visualización de la recuperación de la inversión. Esto constituye un proyecto estratégico que deben trabajar las compañías en el largo plazo, más que una estrategia para generar efi ciencia en el corto plazo, que es lo que se propone en este artículo.
Por ende, si queremos proponer una estrategia o plan de acción para generar Efi ciencia Operacional en el corto plazo, toma relevancia contar con información en tiempo real que nos permita identifi car eventos que atentan contra la productividad, midiendo un conjunto de variables que alerten acciones preventivas en los procesos, para evitar pérdidas y, a la vez, identifi car oportunidades de mejoras que se traduzcan en acciones que muestren resultados inmediatos en la operación y aumento de rentabilidad de la empresa.
Plan de acción
Para trabajar este desafío y lograr resultados positivos, proponemos seguir el siguiente plan de acción, que permita a las empresas, en un período de dos meses aproximadamente, contar con una plataforma de gestión y monitoreo integral en tiempo real.
PASO 1.- Identifi car las variables de información que necesitamos:
Existen diversas fuentes de información que no visualizamos. Por ejemplo, en una línea de producción puede ser un punto de control que cuente la cantidad producida, o la medición del tiempo de inicio y término de la producción, pero no lo consideramos, debido a que, en la situación actual, no disponemos de una captura de esa información. Por ello, la primera clave es realizar un análisis de lo que necesitamos medir sin el sesgo de que no lo podemos medir.
En el ámbito productivo, existen múltiples variables que dejamos de medir y que pueden impactar en el desempeño operacional y, por ende, en la productividad de la empresa. Algunos ejemplos:
• Temperatura de líquidos, gases, ambiental, otros.
• Flujos de líquidos, combustibles y concentrado de cobre.
• Niveles en estanques, pozos y nivel de mineral en piques.
• Consumo de energía.
• Espesores de paredes y correas transportadoras, entre otros.
• Detenciones de equipos (paros y micro paros) programadas y no programadas.
• Cortes de energía en gabinetes, áreas y equipos.
• Georreferenciación.
• Otros.
PASO 2.- Automatizar la captura de la información:
La disponibilidad de tecnología facilita el acceso a múltiples sensores que permiten capturar diversas variables de la operación, con lo cual el primer desafío es capturar información fidedigna, que no dependa de un registro manual, y monitorear todos los puntos de control que se requieran para identificar oportunidades de mejora de la productividad.
PASO 3.- Centralizar esta información en una única base de datos:
Por lo general existen múltiples sistemas y equipos que entregan información, el problema es la descentralización de esta información, con lo cual se impide un análisis en tiempo real. En este ámbito el desafío es la captura y la centralización de la información en una única base de datos, que sea accesible en tiempo real y desde cualquier lugar. Por esta razón, la tendencia de la transformación digital es contar con la información en la nube y externalizar los sistemas (Software como un Servicio – SaaS), cambiando el concepto de un cobro por licencia a un modelo de servicios.
De acuerdo con lo anterior, un monitoreo de variables debiera cumplir con las siguientes características:
• Instalación de múltiples tipos y marcas de sensores.
• Comunicación en línea, pudiendo utilizar para tal efecto diferentes medios, siendo los más efectivos la red de la empresa o red celular.
• Interfaz web, con gráficos de gestión y detalle.
• Almacenamiento del histórico para analizar tendencias y generar predicciones.
PASO 4.- Desarrollo de reportes:
Necesitamos la flexibilidad en el desarrollo de reportes. En la medida en que logramos relacionar la información para identificar indicadores que alarmen situaciones que afecten la productividad, el desafío es relacionar indicadores que nos depuren la eficiencia. Por ejemplo, podemos estar logrando un desempeño operacional acorde a lo esperado, pero tener un sobreconsumo de energía que aumenta el costo de producción, por ello, debemos lograr una visibilidad de múltiples variables y construir un cuadro de Eficiencia Operacional integral que anuncie puntos de mejora de productividad.
Gestión oportuna
De acuerdo con lo anterior, el desafío para lograr Eficiencia Operacional a corto plazo es construir una plataforma que permita gestionar en forma oportuna los procesos de la empresa a través del monitoreo en tiempo real de las diferentes variables operacionales.
Con lo anterior, el objetivo es lograr:
• Monitoreo centralizado de las variables operacionales de los procesos.
• Automatización en recolección de datos (disminución de errores, ahorro de tiempo, mayor frecuencia de adquisición de datos, datos históricos, etc.).
• Visualización de tendencias y generación de alertas, que permitan una anticipación a emergencias y pérdidas de productividad.
• Visualización de informes, gráficos y estadísticas online.
• Cálculo de indicadores operacionales (por ejemplo, OEE, consumo de energía).
• Planificación a largo plazo sobre la base de una información fidedigna.
