Explorando tierras desconocidas

Fabricación en función de la demanda
Explorando tierras
desconocidas
Cuellos de botella móviles en la fabricación discreta
Antonio González, Luis G. Nebra, David Sanz, Krzysztof Sowa-Pieklo
A menudo se dice que el tiempo es dinero y
esto es cierto en el caso de las cadenas de
suministro. Producir con rapidez no sólo
conlleva una entrega rápida sino también
una alta productividad, ya que los recursos
se liberan rápidamente. Análogamente a lo
que sucede en un reloj de arena, en el cual el
cuello limita el flujo de la arena, la fase más
lenta de una cadena de suministro limita la
producción total del sistema. Y lo mismo que
el reloj no funciona sin arena, la cadena de
suministro es innecesariamente lenta si el
cuello de botella funciona por debajo de su
capacidad. Existen diversas estrategias para
afrontar este caso, pero casi todas ellas
consideran el cuello de botella simplemente
como una de las fases de producción. Pero,
¿qué sucede si el cuello de botella se desplaza entre las distintas fases a causa de la
variabilidad del producto?
Para perfeccionar la planificación y programación avanzadas de la cadena de suministro para la producción, en la fábrica de transformadores que ABB tiene en Zaragoza
(España) se ha desarrollado una herramienta
de planificación, llamada DIVINER 3.0, para
gestionar los cuellos de botella móviles. Esta
herramienta utiliza los pedidos pendientes
para predecir la evolución de la cadena de
suministros de producción, anticipándose
así a los cambios en lugar de reaccionar ante
ellos cuando ocurren.
Revista ABB 1/2006
23
Explorando tierras desconocidas
Fabricación en función de la demanda
S
i una línea de producción incorpora
variantes personalizadas, el reto de
manejar eficazmente la cadena de suministro será difícil si el cuello de botella
se desplaza de una fase a otra en lugar
de estar siempre en la misma fase del
proceso. El problema de control asociado es muy dinámico y difícil de resolver
eficientemente. Sin embargo, la reformulación del problema dinámico como una
secuencia de soluciones a cuellos de
botella fijos ha dado como resultado
grandes aumentos de rendimiento en la
fábrica de transformadores de ABB en
Zaragoza (España).
grandes series del mismo producto y
cortos tiempos de ciclo. La uniformidad de la producción significa que el
cuello de botella se produce siempre
en el mismo punto. Esta alta previsibilidad se refleja en la estrategia de
optimización. Una cadena muy ajustada de suministros es la característica
comercial clave de este tipo de producción (especialmente en el mercado europeo). El resto de la variabilidad se origina principalmente en la
aleatoriedad natural (rechazos por falta de calidad, averías, fallos, bajas por
enfermedad, demoras, etc.), que puede ser absorbida con un almacén
regulador (buffer) relativamente
pequeño.
Fabricación personalizada (producir
por encargo): Los productos se diseñan a la medida y esta personalización provoca una variabilidad inherente. Además de la variabilidad no
determinista, siempre presente, que
afecta a la fabricación en serie, existe
otra variabilidad, debida a las especificaciones del cliente. El cuello de
botella de la producción y los tiempos de ciclo dependen de los pedidos
y son, por tanto, variables. Una cadena ágil de suministro es lo fundamental para tener éxito en este tipo de
mercado.
La importancia de los programas
precisos
Una estrategia para la programación
precisa de toda la cadena de suministros
para la fabricación ha de sincronizar el
flujo completo de operaciones, desde
los proveedores hasta los mayoristas,
inclusive los fabricantes. De este modo
es posible dar al cliente final una fecha
de entrega precisa y fiable.
Un programa optimizado no sólo proporciona fechas precisas de finalización
para cada fase de producción, sino que
además utiliza las fechas para controlar
más estrictamente el flujo en toda la
cadena.
Un mundo nada sencillo
La fabricación discreta es un vasto campo con retos muy diversos de un sector
a otro. Como extremos podemos considerar la fabricación en masa de bienes
de consumo, con gran cantidad de productos iguales y, por ejemplo, la construcción naval, un sector en que raras
veces se construyen dos barcos idénticos. La fábrica ABB de Zaragoza combina elementos de estos dos conceptos
extremos, que desembocan en un entorno híbrido. Grosso modo, la fabricación
discreta puede dividirse en dos categorías:
Fabricación en serie (producir para
almacenar): Alto rendimiento y bajos
costes son absolutamente necesarios
en este campo. El modelo producir
para almacenar independiza la velocidad de producción de las fluctuaciones del mercado. Éste es especialmente el caso de los productos de
consumo, campo en el cliente espera
que transcurra un tiempo mínimo
entre el pedido y la entrega del producto. Normalmente, los volúmenes
de producción son muy grandes, con
24
¿Es posible combinar satisfactoriamente
estas dos estrategias para conseguir una
fabricación personalizada con la misma
variabilidad que la fabricación en serie?
1
¿Es posible conseguir una línea de producción ágil y ajustada al mismo tiempo?
Para responder a esta pregunta, se debe
considerar el modelo para gestionar
entornos complejos, muy variables, aplicando la teoría de limitaciones (TOC,
Theory of Constraints) Cuadro informativo . Se
ha observado que en todo proceso con
sucesos interdependientes siempre existe un punto con la mínima capacidad de
producción. Este cuello de botella determina la velocidad de producción de
todo el proceso. Si el cuello de botella
es fijo será posible utilizarlo como punto de control. En este caso, las reglas y
los enlaces entre procesos no cambian
en el tiempo. CONWIP 2 y CONLOAD3
son ejemplos de este tipo de filosofía de
control. En tal caso, las señales Pull4
(generalmente con tarjetas) controlan el
flujo en el sistema.
Estos planteamientos se centran en sistemas con un cuello de botella fijo. Desde
el punto de vista de la tecnología de
producción tradicional, el problema del
cuello de botella móvil es terreno desconocido y para solucionarlo hay que
pensar de forma original. Una diferencia
significativa entre producir para almacenar y diseñar por encargo es que una
variante definida por una especificación
del cliente cae en la segunda categoría,
lo que trae consigo una producción “no
estándar”. Estos productos personalizados tendrán diferentes tiempos de ciclo
para cada operación.
Entorno de taller de trabajo en numerosos proyectos con cuello de botella móvil,
como resultado de la variabilidad de los productos y procesos
Proceso A Proceso B Proceso C
Producto 1
Producto 2
BN(t+1)
BN(t+2)
Producto 3
BN(t)
Notas
1)
La característica comercial clave es un recurso mínimo que toda empresa ha de tener para competir en un
mercado dado.
2)
CONWIP (CONstant Work In Progress) es una estrategia de programación según la cual una tarea puede
entrar en la línea siempre que haya salido otra o, de modo más general, siempre que el número de tareas en
marcha esté por debajo de una cifra definida.
3)
CONLOAD (CONstant LOAD) es un perfeccionamiento de Conwip que además tiene en cuenta los tiempos
de proceso.
4)
Una señal Pull es la que solicita la reposición de un recurso agotado.
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Fabricación en función de la demanda
Una forma de evitar el desplazamiento
del cuello de botella es sobredimensionar cada proceso. Este sobredimensionado se denomina capacidad protectora. Es un mecanismo simple, pero
caro, para transformar los cuellos de
botella dinámicos en fijos y, por consiguiente, hacer posible el control intervi-
Cómo controlar la cadena con TOC
En todo sistema compuesto por procesos individuales siempre hay un proceso con la menor capacidad de producción. Este proceso será el más lento de
la cadena y su ciclo será el de mayor duración.
P1
P2
…
Px
…
Pn
La capacidad de tratamiento de todo el sistema está determinada por el proceso más lento (Px), que marca el ciclo real de la producción. Px es el llamado cuello de botella, que actúa limitando el flujo total.
La teoría de limitaciones TOC (Theory of Constraints, desarrollada por Eliyahu Goldratt) centra el control del sistema en el cuello de botella. Puesto que
la producción está limitada por el proceso más lento, los demás procesos
dependerán del cuello de botella para evitar todo tipo de acumulación ineficiente entre las fases del proceso. En otras palabras, el cuello de botella es el
proceso maestro que domina el flujo.
Las dependencias entre Px y los demás procesos se utilizan para controlar el
sistema completo actuando solamente sobre Px. Es mucho más sencillo controlar el sistema completo concentrándose en un solo punto que tener que
gestionar un sistema más complicado que tiene muchos grados de libertad.
niendo en un único punto. Sin embargo,
este método requiere una inversión
superior a la necesaria. La capacidad
protectora actúa contra la variación
como un buffer, pero, como ocurre con
cualquier inventario, el exceso de capacidad no tiene sólo ventajas. Es necesario determinar la dimensión óptima de
la capacidad protectora y decidir si se
pueden asumir los costes de la misma.
La magnitud de la capacidad protectora
dependerá de la variabilidad del proceso. Cuanto mayor sea la variabilidad,
tanto mayor será el exceso de capacidad
necesario. Un fabricante de diseño por
encargo que quiera adoptar la estrategia
de control producir para almacenar
podría seguir este método. Dependien-
2
De esta manera, en TOC hay cinco pasos que indican cómo se debe controlar la cadena para obtener un funcionamiento óptimo:
1. Identificar el cuello de botella en el sistema
2. Decidir la forma de explotarlo
3. Subordinar los demás procesos al cuello de botella
4. Intentar eliminar el cuello de botella
5. Una vez eliminado el cuello de botella, volver al paso 1
El proceso Px se protege mediante buffers situados inmediatamente antes del
mismo para evitar que el cuello de botella se quede sin suministro. Si Px se
detiene, la producción se reducirá inmediatamente. Todos los demás buffers
son innecesarios. Del mismo modo, en una estrategia de gestión de proyectos, los buffers tienen la función de proteger (regular) los procesos pertenecientes a la cadena crítica.
Revista ABB 1/2006
Tiempos de ciclo
Protección requerida con DBR para
procesos de diseño por encargo con
cambios en la estructura del producto
Protección
requerida
con DBR
Tiempo
4
Protección requerida con Diviner para procesos de diseño con cambios en la estructura de productos y variabilidad natural
Predicho
Tiempos de ciclo
Varios puntos necesarios para
controlar el sistema
Protección
requerida
con DBR
Tiempo
3
Un punto para controlar el sistema
Protección requerida con DBR
para procesos estándar con variabilidad
natural
Tiempos de ciclo
En un entorno como éste de múltiples
proyectos, donde se produce gran
número de unidades diferentes, es probable que el cuello de botella se desplace con el tiempo a partir de un grado
suficiente de variabilidad de los productos. Éste es el caso de la fábrica de Zaragoza 1 .
Protección
requerida
con DBR
Tiempo
25
Explorando tierras desconocidas
Fabricación en función de la demanda
do de la especificación del cliente, ciertos procesos se pueden sobrecargar con
un producto, mientras que otros procesos pueden funcionar por debajo de su
capacidad con otro producto.
Esencialmente, los buffers sobredimensionados reducen la interdependencia
de los subprocesos. Algunas compañías
trabajan con tiempos de ciclo de procesos cuyo valor medio es similar a su
desviación estándar. El coeficiente de
correlación entre procesos está aproximadamente entre 0,3 y 0,4. Esto indica
que los procesos en el sistema son casi
independientes. En estos casos hace falta una capacidad protectora enorme
para mantener el cuello de botella en el
mismo punto (más del 25 por ciento de
la capacidad perfectamente equilibrada).
Estos resultados son desalentadores, sin
duda, pero existe otra opción:
Esta solución se basa en el hecho de
que la variabilidad no es totalmente
aleatoria. Una fábrica que produce por
encargo tiene una cartera de pedidos
que puede estudiar y utilizar como
datos de planificación. De esta forma, la
capacidad protectora se puede dividir
en dos componentes: la capacidad básica del tipo producir para almacenar 2
y el componente adicional del tipo producir por encargo 3 , resultante de la
variabilidad de las especificaciones del
cliente 4 .
En Europa, una de las características
comerciales más importantes es el precio, de modo que reducir la capacidad
protectora tiene una gran recompensa.
¿Pero es posible esta reducción, de
modo seguro, en este tipo de entorno?
Control avanzado con DIVINER 3.0.
Se puede establecer una analogía entre
los métodos de producción Pull basados
en una estrategia de cuello de botella
fijo (por ejemplo, CONWIP, CONLOAD)
y el diagrama de un sistema típico de
control. Puesto que el control de producción Pull reacciona a sucesos discretos (se produce una pieza y el contenido del buffer aumenta o disminuye,
etc.), la realimentación del sistema se
calcula desde la señal de la etapa anterior. La analogía resultante puede verse
en la figura 5 .
Dado que la variabilidad de los tiempos
de ciclo puede, en parte, estudiarse previamente, una vez que se dispone de la
especificación del cliente, con estos
datos es posible predecir el comportamiento del sistema, es decir, aplicando
una estrategia proactiva y no meramente
reactiva. Además, dado que el cuello de
botella depende de la especificación del
cliente, es posible calcular los tiempos
de ciclo de los pedidos pendientes y
predecir la ubicación del cuello de botella. En la simulación del sistema de
sucesos discretos se basa una herramienta utilizada para prever el comportamiento de un sistema. En la figura 6
mostramos un diagrama posible de control que tiene en cuenta estas ideas.
Esta estrategia es la base del control
predictivo de la producción. Un cuello
de botella móvil se trataría actuando
antes de que acaezcan los sucesos:
supongamos que el cuello de botella
está en el proceso A y que sabemos que
se desplazará al proceso B; este último
proceso podría seguir funcionando con
un gran volumen para explotar al máximo el futuro cuello de botella. Esta filosofía de gestión de buffers no sólo considera el cuello de botella en un
momento dado, sino también los cuellos
de botella futuros. Estas soluciones se
pueden obtener utilizando un control
predictivo análogo al de los sistemas
automáticos avanzados, que combinan
aspectos de previsión con la información real que se recibe.
Este enfoque conduce a una minimización de los costes por las razones
siguientes:
El sistema de control es proactivo, y
no meramente reactivo (como sería el
caso de DBR5): las medidas correctoras se toman antes de que se presenten los problemas, haciendo así
menos costosas las intervenciones.
La capacidad protectora se puede
hacer menor permitiendo el desplazamiento del cuello de botella, reduciendo así, también por esta vía, los
costes.
Diviner 3.0 analiza la variabilidad resultante de la combinación de productos
existentes en los pedidos pendientes y
utiliza el análisis para optimizar el comportamiento futuro del sistema aplicando técnicas de simulación de sucesos
discretos. Los límites del almacenaje de
regulación se reducen al mínimo, protegiendo al mismo tiempo el sistema únicamente contra la variabilidad natural de
la fabricación estándar en serie 4 .
La capacidad protectora resultante es
menor que la que cabría esperar con
DBR.
Nota
5)
DBR: Drum-Buffer-Rope es el nombre de la aplicación de TOC para la programación. El término “drum”
(tambor) representa el cuello de botella que puede tirar del trabajo dentro del sistema mediante una "cuerda"
(rope), manteniendo el inventario en el mínimo. Sólo existe una zona de colas, la del “buffer” supervisado
antes del cuello de botella, que lo protege contra los factores negativos, por ejemplo los proveedores poco
fiables, la falta de personal y las peticiones de última hora por parte de los clientes.
5
Analogía de automatización del control de producción Pull
ENTRADA
SALIDA
T
T-1
26
6
Sistema
Control clásico
Modelo proactivo de control aplicable a los sistemas de fabricación
ENTRADA
SALIDA
T
-
T+1 (predicho)
Sistema
Control predictivo
Revista ABB 1/2006
Explorando tierras desconocidas
Fabricación en función de la demanda
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competitivos en un entorno
muy complejo. De hecho se
demostró la posibilidad de
superar límites que se consideraban absolutos.
El tiempo total de ejecución (TTPT) se redujo en casi la mitad.
120
100
80
%
La teoría suena bien. En la
práctica, muchas teorías
atractivas no proporcionan
buenos resultados por no es
posible aplicarlas en los
entornos de producción del
mundo real. Pero lo mejor de
esta teoría es que la aplicabilidad del concepto está totalmente respaldada por los
resultados reales de la fábrica
de Zaragoza desde que en
1999 se inició el proyecto.
60
40
20
0
1999
2000
2001
2002
2003
2004
Éxito en toda la línea
El tiempo de producción
(TPT, Throughput Time)6) se
ha reducido a tan sólo el 29
por ciento del nivel de 1999
8 . Actualmente, la entrega
de transformadores se hace
puntualmente en el 96 por
ciento de los casos, frente al
70 por ciento de 1999 9 .
El volumen de producción
de la fábrica ha aumentado
un 245 por ciento desde
1999.
Fabricación transformada
La ejecución de la producción ha reducido su duración (TPT)
hasta el 29 por ciento del valor de 1999.
120
100
80
%
La fábrica de Zaragoza ha
reducido en casi la mitad su
tiempo total de ejecución
(TTPT, Total Throughput
Time)6) desde el registro del
pedido hasta el envío de los
productos. Actualmente, el
tiempo total de ejecución es
un 48 por ciento menor que
en 1999 7 .
8
60
40
20
0
1999
9
2000
2001
2002
2003
2004
Programación mejorada para entregas más puntuales
120
100
80
%
La mejor forma de evaluar el
resultado de la aplicación de
esta estrategia es examinar
los indicadores KPI (Key Performance Indicator) más
representativos, asociados al
rendimiento:
60
40
Estos resultados han evidenciado la posibilidad de controlar una cadena de suministros con un cuello de botella
móvil y, además, que éste es
el método correcto para abordar sistemas productivos de
alta variabilidad, al mismo
tiempo que se mantienen los
costes bajos (ágiles y ajustados), pues se evita dedicar
una excesiva capacidad a las
tareas de protección.
Estos esfuerzos recibieron en
2005 el reconocimiento de los
dos premios más prestigiosos
que se conceden en España a
la innovación logística: el Premio Piloto y el Premio CEL
(concedidos por el Centro
Español de Logística, miembro español de European
Logistics Association).
La reputación de la fábrica
ABB de Zaragoza subió como
la espuma entre sus clientes.
Esto sólo era posible con una
estrategia centrada en los
clientes, una de búsqueda de
mejoras continuas y una actitud de apertura hacia innovadoras soluciones técnicas para
la planificación y programación de la cadena de suministros.
20
La conclusión más importante del equipo de la fábrica de Zaragoza, y quizás
también la de más calado conceptual, es
que el miedo no es buen consejero
cuando una organización considera que
ha llegado el momento de cambiar las
cosas. Para navegar por un mar desconocido hay que tener valor e imaginación.
0
1999
2000
2001
2002
2003
Plantearse cuestiones a contrapelo de
las prácticas comunes y tener valor para
romper moldes –a veces, incluso, traspasando límites teóricos reconocidos– son
las mejores herramientas para conseguir
mejoras. El cuestionamiento fomenta el
espíritu de mejora continua y ayuda a
cultivar la tenacidad, cuyos frutos son
soluciones mejores y un nivel más alto
de competencia.
2004
Antonio González
Luis G. Nebra
David Sanz
ABB Power Technology, S.A.
Zaragoza, España
[email protected]
[email protected]
[email protected]
Krzysztof Sowa-Pieklo
ABB Corporate Research
Nota
6)
Véase Glosario en página 74
Revista ABB 1/2006
El equipo de Zaragoza tuvo que enfrentarse a un serio desafío: seguir siendo
Cracovia, Polonia
[email protected]
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