May 02 2013

Lean. Juego de los Dados. (Sucesos Dependientes y Fluctuaciones Estadísticas) L37

Hace ya muchos años el doctor Eliyahu M.Goldratt explicaba en su libro “La Meta, un proceso de mejora continua” muchas de las cosas que ocurrían en los procesos de fabricación. Con su forma de explicar, siguiendo las pautas de un proceso socrático, el Dr. Goldratt proponía en uno de los capítulos, un pequeño juego en el que se jugaba con unas cerillas y unos dados. Los dados proporcionaban las fluctuaciones estadísticas necesarias y los integrantes del juego con sus cuencos eran los encargados de generar los sucesos dependientes. Para no extendernos y repetir lo repetido podemos dirigirnos a esta entrada.

Para demostrar el comportamiento del stock y del resultado de una fabricación, ante estas dos variables (sucesos dependiente y fluctuaciones estadísticas) proponemos este juego pero con algunas variaciones y que puede encontrarse en este LINK.

Es una idea muy similar a la que presentan algunos libros de Lean. Es un experimento simple que se puede hacer en nuestro escritorio o con un grupo pequeño de personas. Todo lo que se necesitamos son unos dados y un sencillo formulario. El experimento es una simulación de una fábrica con producción Pull, mientras se estudian los efectos de la variación o fluctuaciones estadística y los eventos dependientes en el rendimiento de la fábrica. No es ni más ni menos que lo que ocurre en una fábrica normal y corriente.

En pocas palabras, cuando tenemos variación, como tenemos en cualquier proceso, junto con los eventos dependientes, como tenemos en un proceso de varios pasos o etapas, el proceso no va a ser capaz de producir en el ratio promedio de los pasos del proceso, a menos que tengamos inventario entre los pasos dependientes. Además, cuando la variación es mayor, los niveles de inventario entre los pasos de los procesos deben aumentar para mantener la producción. Y cuando el número de etapas secuenciales se incrementa, el inventario se incrementa en un factor exponencial. Es por estas razones que la mayoría de las fábricas no pueden producir a un ratio medio según las características teóricas de sus equipos, a menos que los niveles de inventario sean extremadamente grandes o la variación sea reducida a niveles muy, muy bajos.

A continuación expondremos la explicación del juego, tal y como lo hace Lonnie Willson en su libro “How to implement Lean Manufacturing”.

 Variación y eventos dependientes están por todas partes en una fábrica. Toma una célula simple, por ejemplo. Digamos que tenemos una celula de seis estaciones y todas las estaciones de trabajo con 60 segundos de trabajo, que también es además el Takt. Además, hay una pieza en la estación de trabajo y no hay inventario entre las estaciones, flujo verdadero de una sola pieza. Cuando termina una estación una pieza, también lo hacen las estaciones de 2 a 6 al unísono,las seis piezas de trabajo en proceso son al mismo tiempo estiradas a la siguiente estación de trabajo cada 60 segundos – la sincronización del flujo del proceso es perfecta: El estado ideal

Pero, por el momento, vamos a imaginar que el tiempo de ciclo para la estación 4, aunque el promedio es de 60 segundos, varía de 50 a 70 segundos. Cuando la estación 4 se realiza en 50 segundos, se termina su proceso, y entonces la estación 4, tiene un tiempo de espera de diez segundos antes de que su producto sea estirado por la estación 5. Diez segundos de espera transcurre en el tiempo por lo que es una pérdida de la estación 4, pero esto no es un problema de velocidad de producción, la célula todavía es capaz de producir al Takt. La única diferencia es que el operador en la estación 4 se sentará un rato a esperar. Por otra parte, cuando la estación 4 tarda 70 segundos para realizar su trabajo, la estación 5 está escasa de trabajo durante diez segundos hasta que puede estirar el material de la estación 4. Este retraso pasa a través de todas las estaciones de trabajo de la célula como una ola y hace que se produzca la pieza en un tiempo de ciclo de 70 segundos.

Así que recapitulemos … Si la estación que varía, en este caso, la estación 4, opera más rápido que el Takt, la estación 4 deberá esperar después de tirar de la producción, sin embargo, cuando la estación 4 pasa a funcionar más lenta que el Takt, la estación 4 ralentizará la célula entera en ese ciclo y no hay recuperación con una pérdida resultante del ratio de producción.

Así que aunque la estación pueda tener un tiempo de ciclo de 60 segundos, en promedio, en cualquier momento el tiempo de ciclo es superior a la media, y por supuesto baja el ritmo de producción. Este concepto se conoce como el efecto de la variación y eventos dependientes. (La dependencia es que el “siguiente paso” depende de la “etapa previa” para el suministro.)

Así que la solución es, ¿adivinamos el qué …? Ya lo tiene usted! Agregue un poco de inventario. Tendremos que añadir inventario antes y después de la estación 4, es decir, la estación que tiene la variación. Tenemos el inventario en frente de la estación 4 así que cuando se produce más rápido que el Takt, digamos a los 50 segundos, hay materia prima disponible para mantenerla produciendo. También tenemos el inventario después de la estación 4, así que cuando esté en funcionamiento más lento que el Takt, digamos 70 segundos, hay materia prima para abastecer a la estación 5. Entonces, la estación 4 puede tener la variación y mantener la producción promedio en Takt.

Este efecto de la variación y eventos dependientes no se entiende bien y es un problema, siempre. Dos soluciones se pueden emplear: o totalmente eliminar la variación, o totalmente eliminar la dependencia. Eliminar totalmente la variación es una imposibilidad. Recordemos que la definición de variación es, “las diferencias inevitables en las salidas o resultados de un sistema.” Dado que es inevitable, la eliminación total es imposible. Está bien, así que vamos a eliminar totalmente la dependencia. Esto significa un montón de inventario, exactamente lo que estamos tratando de eliminar en una solución Lean.

La solución es encontrar justo el punto medio, y es mejor hacer en primer lugar la reducción de la variación al mínimo para que el inventario pueda ser reducido en consecuencia. Eso es suficiente por ahora, hagamos el experimento y comprobemoslo de primera mano – bajo condiciones controladas, exactamente cómo este fenómeno se desarrolla.

El resumen puede verse en el archivo Excel que adjunto al principio de esta entrada. La idea es la siguiente:

  • Montar 4 equipos de trabajo que fabrican piezas a lo largo de 8 operaciones que son los sucesos dependientes.
  • Equipo 1: 1 dado, multiplicador 6; Equipo 2: 2 dados, multiplicador 3; Equipo 3: 3 dados, multiplicador 2; Equipo 4: 6 dados, multiplicador 1
  • A cada equipo se le asignan un grupo de dados, los cuales crearán las fluctuaciones estadísticas o variación. Según la disposición y cantidad de dados podremos regular la variación. Es decir, usamos los dados para conseguir números aleatorios y modificamos el numero de dados para cada equipo para modificar la cantidad de variación para cada equipo.
  • La media para cada dado es de 3,5 y en cada caso con la ayuda del multiplicador la media de cada equipo es aprox 21. Por lo tanto, el ratio de producción para cada equipo será de 21uds de media, pero cada equipo terminará fabricando diferente debido a las variaciones existentes.
  • Las variaciones por tanto existen en cada estación de trabajo u operación.
  • Cuando la variación se reduce (equipo 4) el trabajo en proceso disminuye y el total de la producción y porcentaje de piezas para vender aumenta.
  • Cuando la variación aumenta, el WIP aumenta y los procesos se desacoplan.
  • Esto demuestra que si el sistema tiene variación, el sistema necesitará inventario para sostener las producción.
  • Presionar F9 para actualizar datos.

 

 

 

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