jul 6, 2018
Acerca del cliente
Nuestra división de industria digital completó recientemente un proyecto exitoso al entregar soporte de simulación de planta de manufactura para una compañía líder de herramientas industriales en América. El cliente es un fabricante principal de herramientas industriales, herramientas caseras, productos de seguridad y candados. Nuestros expertos de simulación fueron enviados para ayudar al fabricante a diseña y desarrollar una plantilla de simulación estándar de planta que sería fácil de usar y adaptable a lo largo de sus varias plantas en todo el mundo.
La necesidad del cliente
Cuando se trajo a nuestro equipo a esta iniciativa, el cliente ya había implementado Siemens Tecnomatix Plant Simulation en algunas de sus plantas de producción. Ya que muchas de sus celdas de ensamble y celdas de empaque eran prácticamente clones unas de las otras, tras una revisión completa de los requerimientos y colaboración estrecha con el cliente, nuestro equipo de consultores consideró que el crear una plantilla global era la forma tanto más fácil como efectiva en costo para expandir su implementación a lo largo de múltiples instalaciones.
Acerca del proyecto
El primer paso del proyecto fue definir el objetivo final, los resultados específicos y una línea de tiempo realista para lograrlos. Nuestro enfoque estructurado y una meta final de muto acuerdo ayudó a los participantes de ambos lados del proyecto a mantener la concentración, rendir cuentas y evitar corrupción del alcance. La motivación del cliente era habilitar a sus usuarios finales para aprovechar las capacidades de Simulación de Planta para ayudar a asistir durante sus eventos Kaizen, que se enfocan en celdas específicas y tienen por objetivo determinar las mejoras más efectivas a realizar en el menor periodo de tiempo.
Antes de que se diseñara la plantilla, se registró un análisis completo de cada planta y celda. Por ejemplo, supóngase que el cliente quería enfocarse en la celda de ensamble #1 y utilizar Plant Simulation durante eventos Kaizen para esa celda. El primer paso era obtener una idea de los “mejor” y “peor” escenarios, significando encontrar los extremos de esa celda. Las preguntas de muestra que se formularon incluyen:
- ¿Cuáles son el número máximo y mínimo de operaciones en la celda de ensamble #1?
- ¿Cuáles son el número máximo y mínimo de trabajadores en la celda de ensamble #1?
- ¿Cómo se define la programación de producción? ¿Por día/semana/mes?
- ¿Se tiene cualesquier escenario único que pasa tan solo en la celda de ensamble #1?
- ¿Qué variables deberá de poder manejar el usuario final para ingresar manualmente y/o definir para la celda de ensamble #1? ¿Tiempos de ciclo? ¿Operaciones? ¿Operadores? ¿Eficiencia de trabajadores?
Se exploraron muchas preguntas entonces centradas en de qué manera las limitaciones de la celda de ensamble afectarían a otras ubicaciones y como resultado del modelo mismo. El objetivo era diseñar y desarrollar una plantilla global que cubriese todos los escenarios posibles en cualquiera de las plantas del cliente.
Después de la creación de la plantilla, el paso final fue auxiliar al cliente para construir reportes de análisis personalizados para proporcionar las estadísticas y datos de desempeño más relevantes en sus líneas de producción. Por ejemplo, el cliente solicitó formas de comprender la productividad por celda, producción por hora por celda, cantidad de búfer (WIP), inventario/producto a mano y productividad de producto final. Con base a estos datos, el cliente podría entonces evaluar y tomar decisiones acerca de cambios a implementar para mejorar sus líneas y procesos.
La ventaja de Engineeering
Tras un esfuerzo de 5 semanas, nuestro equipo de Simulation construyó una plantilla detallada de Plant Simulation que ahora se implementará en todas las plantas diferentes del fabricante. La plantilla global proporcionará a los usuarios finales del cliente una forma rápida y sencilla de evaluar procesos que ocurran en el piso de fábrica, incluso con mínima experiencia de software. Como resultado, el cliente podrá determinar mejor los cuellos de botella, evaluar datos de KPIs y OEE, y mejorar el rendimiento en toda la empresa.
