oct 13, 2015
Acerca del Cliente
El equipo de Product Lifecycle Management de Engineering recién comenzó un nuevo y emocionante proyecto para un gran fabricante de Aeroespacial & Defensa. El cliente opera un centro líder de servicio para reparación de aeronaves, motores y componentes. El cliente se acercó a Engineering para ayudarles a iniciar un proyecto de mejora continua. El cliente buscaba tener mejor comprensión y analizar su desempeño y cuellos de botella en relación a su proceso de manufactura para un componente de vuelo crítico. El cliente necesitaba ejecutar este análisis con impacto mínimo o nulo en el proceso de producción real. Para lograr esto, Engineering se apoyó en una solución de Siemens de la Tecnomatix suite llamada Plant Simulation. Plant Simulation permitió a Engineering modelar virtualmente el proceso entero del cliente y analizar escenarios complejos “qué pasa si” para comprender mejor las restricciones así como optimizaciones potenciales.
Acerca del Proyecto
Para comenzar este análisis, Engineering condujo varios talleres de alineación con el cliente. Durante estos talleres, Engineering revisó qué tipo de datos se requerirían para tener un modelo preciso. Estos datos incluyen registros históricos de tiempos de operación, disposición física de las máquinas, tiempos de transporte, e información de retraso. El equipo de Engineering entonces acudió al piso de producción y revisó el proceso entero para verificar que la información proporcionada por el cliente era atinada.
Se descubrió que este proceso del cliente era extremadamente complejo dada la altamente variable naturaleza de sus actividades de manufactura. Casi todas las 66 operaciones de manufactura que se encontraron para este componente eran opcionales. Esto significaba que por cada corrida de manufactura, había miles de caminos potenciales que podía seguir la parte antes de alcanzar un estado final. Cada una de estas opciones se analizó para entender qué porcentaje de oportunidad tenía de ir por tal camino. Esta información fue crítica para determinar un modelo preciso del proceso del cliente. Otro factor importante que analizó el equipo de Engineering fue la información de retraso. Cada instalación de manufactura experimenta problemas comunes, a la vez que también sus propias complicaciones únicas. El equipo de Engineering, al hablar con varios ingenieros y supervisores, a la vez que revisando información histórica, pudo determinar un análisis detallado de los retrasos que se encontraban en este sitio. Se documentó todo respecto a los tipos de complicaciones, junto con su duración de ocurrencia promedio, las áreas afectadas, así como de qué manera afectan al componente aeroespacial. Esta información por si sola resultó una salida valiosa del proyecto.
Ya que Engineering cobró una buena comprensión del proceso, el equipo se ocupó de revisar el componente humano. Se realizaron más estudios con el cliente para comprender el número de trabajadores, turnos, roles y responsabilidades en el sitio. El conocimiento de estos datos le permitió a Engineering tomar en cuenta igualmente al elemento del factor humano. Después de la recolección de los datos, el equipo de Engineering entonces comenzó a generar el modelo. El punto de inicio de esto fue importar un dibujo CAD existente de las instalaciones a Plant Sim. Este dibujo CAD permitió al equipo construir componentes sobre el mapa del piso de producción. El equipo entonces comenzó a construir virtualmente la planta, sus centros de producción, y todas las operaciones posibles que podían tomar lugar para este componente en cada caso del enrutamiento. Se agregaron todos los datos recolectados durante el análisis, aprovechando los componentes estándar ofrecidos por el producto. En un periodo de tiempo relativamente corto, el equipo pudo modelar las instalaciones con precisión.
Los Resultados
El tener un modelo preciso de las instalaciones de manufactura ofrece posibilidades infinitas para analizar el desempeño. Al tomar ventaja de las herramientas de análisis encontradas con Plant Sim, el equipo pudo identificar varios cuellos de botella a lo largo del proceso. Se identificaron muchas restricciones al observar el equipo, recursos humanos, y los retrasos. Las optimizaciones a estas restricciones se hicieron usando las utilidades de algoritmo genético dentro del software que permite la ejecución de escenarios “qué pasa si”. Esto permite respuestas rápidas a preguntas tales como: “¿Qué ocurre si muevo estas máquinas más cerca?”, “¿Cuál será el impacto de contratar 2 trabajadores adicionales?”, y “¿Cuántas partes más puedo producir si compro otra máquina?”. Eso sin mencionar el hecho de que probar el modelo y poder ver partes moviéndose virtualmente alrededor de las instalaciones, con trabajadores yendo a y desde las estaciones, es un aspecto realmente interesante y emocionante de trabajar con Plant Sim.
Al final del Proyecto, el equipo de Engineering capacitó al cliente respecto al uso del modelo operativo de forma que pudieran simular por sí mismos escenarios “que pasa si”. El valor obtenido de los resultados fue extremadamente benéfico, ayudando al cliente a tomar importantes decisiones de inversión para su estrategia de ruta de 5 años. Engineering actualmente conversa con el cliente respecto a ayudarles a expandir el modelo para abarcar más áreas de la planta.
