Diriges un turno en un tramo de una línea de montaje final de vehículos: cinco puestos en serie con pequeños carriles de búfer entre ellos. Cada parada repercute a lo largo de la línea, cada defecto se corrige en el puesto o sigue adelante, y el turno tiene un plan de producción que cumplir.
Qué aprenderás
Cómo el OEE reparte las pérdidas en disponibilidad, rendimiento y calidad, y por qué el cuello de botella decide la producción de la línea.
Cómo los búferes finitos desacoplan los puestos (bloqueo y desabastecimiento) y qué cuesta ese inventario en plazo de entrega (ley de Little).
Por qué parar la línea ante un defecto puede ser mejor que seguir, y por qué ir más rápido no siempre da más producción.
Simulador
Tiempo 0 min
▶Trabajando
‖Desabastecido (sin unidad)
⧗Bloqueado (sin hueco aguas abajo)
✕Averiado
⚑Parada por andon
▪Unidad en un carril de búfer
Controles
Porcentaje de la velocidad nominal. Ciclos más rápidos aumentan la producción, y también las averías y los defectos.
Unidades que cabe en cada carril entre puestos. Más capacidad desacopla las paradas, pero añade trabajo en curso.
Cada técnico repara un puesto; se atiende primero el cuello de botella, y un segundo técnico acelera una reparación.
Los operadores paran su puesto para corregir un defecto en el momento. Cuesta tiempo de funcionamiento (incluidas paradas por anomalías que resultan no ser nada), pero evita que los defectos sigan avanzando.
Un equipo de tres personas repara durante una hora las unidades detectadas en la prueba de fin de línea, para que puedan enviarse.
Indicadores
OEE
0.0%
crítico
Producción frente al plan
100.0%
normal
Defectos escapados
0
normal
Trabajo en curso
13
normal
Disponibilidad
100.0 %
Rendimiento (velocidad)
0.0 %
Tasa de calidad
100.0 %
Ritmo frente al takt
100 %
Rendimiento (unidades por hora)
50.0 JPH
Unidades por delante (+) / por detrás (−) del plan
0
Plazo de entrega a través de la línea
16 min
Unidades esperando en el taller de reparación
0
Horas de trabajo por unidad
0.00 h
Puestos averiados
0
Cuello de botella inactivo (desabastecido o bloqueado)
0.0 %
Tendencia
Escenarios de crisis
Nivel 1 · Proteger el cuello de botella ante una parada anterior
Plan: 50 unidades por hora durante media jornada de cuatro horas. El puesto 3 es el cuello de botella de la línea y solo hay un técnico de mantenimiento en el turno. Mantenimiento avisa de que hay que sustituir en el minuto 35 una pieza desgastada del puesto 2, justo antes del cuello de botella: un trabajo de 40 minutos para un solo técnico.
Producción ≥ 101 % del plan al final de la media jornada
Cuello de botella inactivo ≤ 7 % del tiempo
Trabajo en curso medio ≤ 18 unidades
Nivel 2 · Desviación de calidad en el puesto de acabados
Plan: 52 unidades por hora durante media jornada de cuatro horas, y diez unidades del turno anterior siguen esperando en la zona de reparación. A los veinte minutos aparece un problema de fijación en el puesto 4: aproximadamente una de cada ocho unidades sale con un defecto. La prueba de final de línea detecta la mayoría, pero no todas.
Como máximo se escapa 1 defecto hasta el cliente
Producción ≥ 104 % del plan al final (cuentan las unidades recuperadas del retraso)
Como máximo 3 unidades en el taller de reparación
Trabajo en curso medio ≤ 16 unidades
Nivel 3 · Aumento de la demanda
La línea ha estado funcionando al 80 % de velocidad para un plan de 47 unidades por hora. Veinte minutos después de empezar la media jornada, ventas sube el plan a 56 unidades por hora: el takt time baja de unos 1,28 a 1,07 minutos y el cuello de botella no alcanza al 80 %. No se permiten horas extra.
Producción ≥ 102 % del plan tras dos horas
Producción ≥ 103 % del plan al final de la media jornada
Como máximo 1 defecto llega al cliente
Trabajo en curso medio ≤ 20 unidades
Base: el modelo detrás de las cifras
Todas las relaciones que usa el simulador, con su fuente. Las constantes marcadas como supuestos son calibraciones ilustrativas.
El OEE multiplica disponibilidad, rendimiento y calidad, medidos en el cuello de botella; equivale al tiempo de ciclo ideal × unidades buenas ÷ tiempo planificado.
OEE = A × P × Q; A = (T_plan − T_stop)/T_plan, P = CT_ideal · N_bn / (T_plan − T_stop), Q = N_first-pass / N_out; OEE = CT_ideal · N_good / T_plan when N_bn = N_out[1][2]El producto equivale a tiempo de ciclo ideal × unidades buenas ÷ tiempo planificado solo mientras la producción del cuello de botella coincide con la de la línea; las unidades que aún están entre el puesto 3 y el final de la línea introducen una pequeña diferencia.
Un puesto pasa su unidad solo si el siguiente búfer tiene hueco (si no, queda bloqueado) y empieza solo si el búfer anterior tiene una unidad (si no, queda desabastecido).
station i: cycle = c_i / v; moves on iff buffer_i < K (else blocked); starts iff buffer_{i−1} > 0 (else starved)[3][4]
La línea nunca puede ir más rápido que su puesto más lento; el takt time es el tiempo disponible dividido entre la demanda.
r_line ≤ r_b = v / max_i c_i; takt = available time / demand = 60 / plan [min/unit][5][7]
Estrés por velocidad: las pérdidas que provoca la velocidad crecen sin límite a medida que la línea se acerca al límite de sus equipos y operadores (105 % de la velocidad nominal).
σ_n(v) = ((1.05 − 0.85) / (1.05 − v))^n (σ = 1 at 85 %; σ_1: 2× at 95 %, 4× at 100 %; σ_2: 4× at 95 %, 16× at 100 %)Supuesto: los tiempos de ciclo, de falla y de reparación, las tasas de defectos y de falsas paradas, la ley de estrés por velocidad y el tamaño de los equipos son valores ilustrativos, no datos de una planta real.
Los puestos solo fallan mientras trabajan, y con más frecuencia cuanto más cerca de su límite funciona la línea; el tiempo de reparación se acorta cuando se incorpora un segundo técnico.
P(fail in Δt) = 1 − exp(−λ_i · t_work), λ_i = σ_1(v) / MTBF_i; repair work ~ Erlang-3(mean MTTR_i), done at rate 1 + 0.6·(n−1), n ≤ 2[4][1]Supuesto: los tiempos de ciclo, de falla y de reparación, las tasas de defectos y de falsas paradas, la ley de estrés por velocidad y el tamaño de los equipos son valores ilustrativos, no datos de una planta real.
Los defectos aumentan con la velocidad de forma aún más pronunciada que las fallas. Con andon, la mayoría de los defectos se detectan y se corrigen en el puesto, a costa de paradas breves (algunas son falsas alarmas); sin él, la prueba de final de línea detecta algunos y el resto se escapa.
p_i = p0_i · σ_2(v) (+0.12 excursion at S4); andon: detect 90 %, stop 1.5 min, fix; false stops 0.3 % · σ_2(v) per unit and station; end-of-line test catches 70 %[7][1]Supuesto: los tiempos de ciclo, de falla y de reparación, las tasas de defectos y de falsas paradas, la ley de estrés por velocidad y el tamaño de los equipos son valores ilustrativos, no datos de una planta real.
Ley de Little: el tiempo medio a través de la línea es igual al trabajo en curso dividido entre el rendimiento.
cycle c = 0.62/0.64/0.90/0.75/0.72 min at rated speed (S3 = bottleneck) · MTBF 120/100/200/110/150 min of work, MTTR 4/4/3/4/3 min at 85 % speed · S2 part replacement 40 technician-min · p0 = 0.15/0.15/0.2/0.2/0.05 % per unit · excursion contained after 3 andon pulls or 15 units caught at test · rework 4 min/unit, team of 3 for 1 h per call · 40 line operators · moving averages over 30 minSupuesto: los tiempos de ciclo, de falla y de reparación, las tasas de defectos y de falsas paradas, la ley de estrés por velocidad y el tamaño de los equipos son valores ilustrativos, no datos de una planta real.
Aleatoriedad: un generador mulberry32 con semilla; distribuciones usadas: uniforme, exponencial (CDF inversa), normal (Box–Muller), Poisson (Knuth). La semilla se muestra y se puede compartir.
Fuentes
S. Nakajima — Introduction to TPM: Total Productive Maintenance (OEE = availability × performance × quality; six big losses) — Productivity Press, 1988
J. A. Buzacott, J. G. Shanthikumar — Stochastic Models of Manufacturing Systems (flow lines with finite buffers, blocking, starvation) — Prentice Hall, 1993