oct 13, 2015
Acerca del cliente
El equipo de gestión del ciclo de vida de los productos de Engineering acaba de iniciar un nuevo y emocionante proyecto para un gran fabricante del sector aeroespacial y de defensa. El cliente opera un importante centro de servicios de reparación de aeronaves, motores y componentes. El cliente contrató a Engineering para que le ayudara a iniciar un proyecto de mejora continua. El cliente buscaba comprender y analizar mejor su rendimiento y los cuellos de botella en relación con su proceso de fabricación de un componente de vuelo crítico. El cliente necesitaba realizar este análisis con un impacto mínimo o nulo en el proceso de producción real. Para ello, Ingeniería utilizó una solución de Siemens de la suite Tecnomatix llamada Plant Simulation. Plant Simulation permitió a Ingeniería modelar virtualmente todo el proceso del cliente y analizar complejos escenarios hipotéticos para comprender mejor las limitaciones y las posibles optimizaciones.
Acerca del proyecto
Para iniciar este análisis, Ingeniería llevó a cabo varios talleres de alineación con el cliente. Durante estos talleres, el departamento de ingeniería analizó los datos necesarios para generar un modelo preciso. Estos datos incluyen registros históricos sobre tiempos de funcionamiento, disposición física de las máquinas, tiempos de transporte e información sobre retrasos. A continuación, el equipo de ingeniería se desplazó al taller y recorrió todo el proceso para verificar que la información facilitada por el cliente era exacta.
Se descubrió que el proceso de este cliente era extremadamente complejo debido a la naturaleza altamente variable de sus actividades de fabricación. Casi todas las 66 operaciones de fabricación de este componente eran opcionales. Esto significaba que, para cada proceso de fabricación, había miles de caminos potenciales que la pieza podía seguir antes de alcanzar un estado final. Cada una de estas opciones se analizó para comprender qué porcentaje de probabilidad tenía de seguir ese camino. Esta información era fundamental para determinar un modelo preciso del proceso del cliente. Otro factor importante que analizó el equipo de ingeniería fue la información sobre retrasos. Cada planta de fabricación experimenta problemas comunes, así como su propio conjunto de problemas únicos. El equipo de ingeniería, hablando con varios ingenieros y supervisores, así como revisando la información histórica, pudo determinar un análisis detallado de los retrasos encontrados en esta planta. Se documentaron los tipos de problemas, su duración media, las áreas de trabajo afectadas y cómo afectan a los componentes aeroespaciales. Esta información por sí sola constituyó un valioso resultado del proyecto.
Una vez que el departamento de Ingeniería tuvo un buen conocimiento del proceso, el equipo pasó a revisar el componente humano. Se realizaron más estudios con el cliente para conocer el número de trabajadores, turnos, funciones y responsabilidades en la planta. Una vez recopilados todos los datos, el equipo de ingeniería empezó a generar el modelo. El punto de partida fue importar a Plant Sim un dibujo CAD existente de las instalaciones. Este dibujo CAD permitió al equipo construir componentes sobre el plano del taller. A continuación, el equipo comenzó a construir virtualmente la planta, sus centros de trabajo y todas las operaciones posibles que podrían tener lugar para este componente en cada paso del enrutamiento. Se añadieron todos los datos recopilados durante el análisis, aprovechando los componentes estándar que ofrece el producto. En un periodo relativamente corto, el equipo fue capaz de modelar con precisión la instalación.
Los resultados
Disponer de un modelo preciso de una instalación de fabricación ofrece infinitas posibilidades para analizar el rendimiento. Aprovechando las herramientas de análisis de Plant Sim, el equipo pudo identificar varios cuellos de botella a lo largo del proceso. Se identificaron muchas limitaciones observando los equipos, los recursos humanos y los retrasos. La optimización de estas limitaciones se llevó a cabo mediante algoritmos genéticos que permiten plantear escenarios hipotéticos. Esto permite responder rápidamente a preguntas como: "¿Qué pasa si acerco estas máquinas?", "¿Cuál será el impacto de contratar a 2 trabajadores más?" y "¿Cuántas piezas más puedo producir si compro otra máquina?". Por no mencionar el hecho de que probar el modelo y poder ver cómo las piezas se mueven virtualmente por las instalaciones, con los trabajadores yendo y viniendo de las estaciones, es un aspecto realmente interesante y emocionante de trabajar con Plant Sim.
Al final del proyecto, el equipo de ingeniería enseñó al cliente a utilizar el modelo de trabajo para que pudiera simular sus propios escenarios hipotéticos. El valor obtenido de los resultados fue extremadamente beneficioso, ayudando al cliente a tomar importantes decisiones de inversión para su estrategia de hoja de ruta a 5 años. En la actualidad, el departamento de ingeniería mantiene conversaciones con el cliente para ayudarle a ampliar el modelo a más áreas de la planta.
