domingo, 25 de abril de 2021

El LEAN se creó para hacer producción mezclada: sin el HEIJUNKA , la herramienta más querida por los creadores del LEAN en TOYOTA, el resto del nuevo paradigma no vale para nada

 

Estimad@s Clientes y/o amantes del LEAN:


El principio HEIJUNKA, poco conocido fuera de los ámbitos del LEAN, fue creado por los fundadores del Sistema, en TOYOTA
Era una de sus técnicas más queridas ……. hay quien dice que sin el HEIJUNKA, todo el resto del Sistema de Producción de TOYOTA ( el germen del LEAN ) se habría caído como un castillo de naipes
HEIJUNKA significa, ante todo, nivelación: si no tenemos nivelado nuestro Proceso Industrial, trabajaremos con grandes lotes, que, inevitablemente, producirán tsunamis allí por donde pasen
Tener un Proceso de Negocio nivelado quiere decir que es capaz de admitir producción mezclada, con lotes mínimos, por no decir unitarios

El primer punto que tenemos que nivelar es el proceso final; por ejemplo, si tenemos líneas de montaje, debemos flexibilizarlas hasta conseguir que admitan, sin errores, montajes de diferentes referencias, una tras otra




Las siguientes diapositivas hablan de cómo migrar, para cumplir un programa mensual, desde un proceso tradicional de fabricación por lotes, hasta lograr hacer todas las referencias todos los días, todas las horas, todos los PITCH ( hablaremos luego de lo que es esto ): ahí estaríamos en excelencia HEIJUNKA

Ejemplo de producción sin nivelar:




Ejemplo de producción nivelada




                                                http://leanroots.com/heijunka.html


Programación nivelada vs sin nivelar:








Ventajas capitales de poder hacer producción nivelada:
-Podemos hacer todas las referencias cada periodo de tiempo base prefijado: imaginemos que es cada 2 horas
--Concretémoslo en la caja de más abajo: imaginemos que ese periodo de dos horas está representado por las columnas; evidentemente, cada fila representa las diferentes referencias






-¿Qué nos está indicando la caja, para cada periodo de dos horas?
Nos está diciendo que podemos hacer las siguientes variantes ( con cargas similares )
1ª columna : A + 2B + C + D
2ª columna:  A + 2B + D
3ª Columna: A + 2B + C + E
Etc.
-Lo más importante de todo: hemos flexibilizado tanto los medios de producción que tenemos la misma carga para esas diferentes combinaciones
Lo anterior lo hemos logrado primero en los procesos finales, por ejemplo, en la célula que hemos conseguido haciendo flujo LEAN ( ver Caso de Estudio ACME, más abajo ), pero hay que completarlo flexibilizando los procesos de cabecera

Conclusiones a las que nos lleva este grado de flexibilización:
Si esa es la flexibilización, pensaron los creadores del LEAN, pues visualicémoslo a través de esa caja, cada periodo regular, y rellenémosla con los kanbans que vienen de las retiradas de producto que van haciendo los Clientes
A las cajas las llamaron: HEIJUNKA BOX
A los periodos regulares los llamaron : PITCH
Al proceso de fabricación al que se lanza la secuencia PULL de la HEIJUNKA BOX lo llamaron: PACEMAKER PROCESS
Al recorrido/ciclo estandarizado a repetir cada ciclo le llamaron: PACED WITHDRAWAL  



                                               http://www.lean.org/lexicon/paced-withdrawal


Ejemplos de HEIJUNKA BOX



                                                    http://www.leanent.nl/heijunka-box











Caso práctico nº1 de programación nivelada vs sin nivelar

Lets assume you have 7 different products labeled A to G. Products A, B, and C are your high runners that you sell frequently. Together they make up more than 80% of your sales. Products D, E, F, and G are your less frequently sold exotic parts. Production planning estimates that you will sell 40 product A’s next week, 25 product B’s, 15 times C, 5 times D, 2 times E and F each, and only 1 product G as shown below. Every day you have the capacity to produce 18 parts, so your capacity matches the overall demand of 90 products.



Not-Leveled Initial State
If someone would not know anything about leveling, they would probably try to minimize the number of changeovers and make batches as large as possible. Hence your production schedule for Monday to Friday would look like the image below. First you produce all 40 products of A, followed by all 25 products of B, and so on.




Fixed Repeating Sequence Leveling
With an EPEI or fixed repeating sequence approach, you would split the expected demand into daily batches. The high runners would be produced every day. This means every day you would produce 8 product A’s, 5 product B’s, and 3 product C’s. The remaining capacity is used for the exotic parts, which are also distributed evenly across the week. Product D has a demand of 5 pieces, hence we can also produce it every day. Products E and F are produced every other day, and the lone product G is produced on the remaining available day.




Compare the not (yet) leveled illustration farther above with the leveled example directly above. The latter looks much more evenly distributed. Your weekly demand is leveled evenly across the days of the week.


Caso práctico nº2 de programación nivelada vs sin nivelar:












Completamos este post con un pequeño resumen de la migración hacia la excelencia LEAN de una Empresa de Brackets, tal como aparece en el libro “Learning to See”, de Rother y Shook

En lo que he llamado la Fase 3 se menciona la aplicación del HEIJUNKA, tal como se llevó a cabo en este caso concreto


Caso práctico nº3: creación de flujo + PULL + HEIJUNKA

ACME hace referencias izquierdas y derechas, de unos brackets empleados en el automóvil

La demanda media de piezas es:
-18.400 piezas/mes       
             12.000 izquierdos
6.400 derechos

Los procesos de ACME son: un proceso de Prensa, dos de soldadura y dos de montaje 

En el “antes”, todos los procesos están desconectados, rodeados por unos hermosos stocks

Los datos más relevantes del “antes” son :
-Tiempo de cambio de la Prensa: 1 h
-Rotaciones en la Prensa: cada quince días ( es lo que se indica en los datos de la Prensa como EPE: every part every à 2 weeks )
-Stock entre Prensa y Soldadura: 7,6 días
-Stock entre soldadura 1 y 2 : 1,8 días
-Stock entre soldadura 2 y montaje 1 : 2,7 días
-Stock entre montaje 1 y 2 : 2 días
-Stock en Almacén de Producto Terminado : 4,5 días

El VSM de partida es el siguiente:




Resultado:
El lead time del proceso es 23,6 días
El tiempo de Valor Añadido es 188 seg.
Fijémonos que en el proceso estampación, la Prensa rota cada 2 semanas : es lo que, en  terminología del VSM, se documenta en el gráfico como EPE: 2 weeks
Otros parámetros de partida de la Prensa son : 
1 pieza/seg.
Tiempo de cambio : 1 hora
Uptime: 85% 

El VSM futuro es como sigue:




Lead time : 4,5 días
Tiempo de V.A.: 169 seg.

Conclusiones más evidentes: 
Tiempo de Valor Añadido del antes y después:  188 seg. vs 169 seg. : no hay mucha diferencia; de hecho, no sería muy LEAN enfocarse en querer arañar segundos por aquí
El enfoque LEAN nos propone que tratemos, con prioridad número 1, de acortar los enormes periodos de tiempo en que, simplemente, las piezas están paradas esperando por algo

Si solamente nos fijamos en el ratio tiempo de Valor Añadido vs No Valor Añadido, los números son los siguientes:
En el antes, añadimos valor el 0,00009% del tiempo
En el después, añadimos valor el 0,0004% del tiempo, dato que tampoco parece muy allá

Pero hay una diferencia fundamental:  
Lead time del antes : 23,6 días
Lead time del después : 4,5 días
¡! Hemos reducido nuestro lead time a la quinta parte ¡!


Las claves de esta transformación LEAN, en este caso, han sido las siguientes:

FASE 1: Creación de flujo

-Reducción de tiempo de cambio de la Prensa: ahora se hace un cambio en menos de 10 min
-El SMED de la Prensa se ha utilizado para pasar de rotaciones quincenales a rotaciones por turno
-Aumento de OEE en soldadura 2, para que pueda conectarse en la célula sin pérdidas de OEE global
-Célula para conectar en flujo las dos soldaduras y los dos montajes
-Tiempo de cambio en la célula ( para pasar de referencia izquierda a derecha y viceversa ) célula: cero
-El truco principal para conseguir lo anterior ha sido poner pequeños contenedores a pie de línea, para que estén a mano de los operarios de montaje las piezas de ambas referencias
-Mejora continua en célula para poder pasar de 4 operarios a 3 ( dado que el cuarto operario tenía gran insaturación )


FASE 2 : migración de un sistema de planificación PUSH a otro PULL

-Crear un Pull desde los procesos finales hasta los de cabecera, lo que implica que lo único que se programa es el proceso final ( se dejan de lanzar órdenes contra los procesos de cabecera )
-Milk run para la entrega de Materia Prima a ACME

-En el VSM de partida, vemos que el sistema de control de producción lanza órdenes a todos los centros, desde el primero hasta el último
-En el VSM final, el Sistema solo lanza órdenes contra el proceso final: de ahí para atrás un método PULL se encarga de generar autónomamente órdenes “aguas arriba”, sin necesidad de ninguna gestión por parte del módulo del ERP encargado de las tareas de planificación y programación
-Lo bueno de este sistema es que se pide a los procesos de cabecera que hagan solamente “lo que se necesita, cuando se necesita y con la calidad que se necesita”.. ¿os suena eso? : es una de las frases más emblemáticas que lanzaron los creadores del Toyota Production System para explicar el corazón del nuevo paradigma 
-Lo que también es verdad es que , para conseguir esto, debemos haber rediseñado los procesos “aguas arriba” para que sean capaces de entregar sus semielaborados con lead times cortos ( es decir, deben tener un alto grado de flexibilidad ) y fiables 
-Si se cumplen todas esas premisas, estaremos en disposición de tener esa revolución en nuestros plazos de entrega


Las mejoras de lead time ( y, por lo tanto, de stocks ) que hemos conseguido hasta ahora son las siguientes: 




¡!Hemos bajado de un lead time de 23,6 días a otro de 8 días!!

Pero aún hay cosas importantes que hacer para seguir eliminando despilfarros:

Todo pasa por mejorar aún la forma en cómo recibimos la información por parte del cliente y cómo usamos esa cadencia del Cliente para optimizar más aún nuestra Cadena de Valor Integrada LEAN


FASE 3: HEIJUNKA BOX para nivelación de la producción

Por penetrar un poco más en este aspecto, vemos que el Cliente se lleva el producto en unas bandejas de 20 unidades, con un mix de 2 izquierdas + 1 derecho

El secreto está en cómo hacer trabajar nuestra célula para que sea capaz de producir (no nos olvidemos que, debido al Pull implantado, solo programamos la célula) para que sea capaz de producir ese mix ….esa cadencia de la demanda

Insistiendo en el tema, aunque parezca raro, por la cantidad de cambios que hay que hacer en la célula, debemos montar en la célula con ese mix de 2:1 ( dos bandejas de izquierdas, después una de derechas )

Esto tampoco debe ser más problema, porque en la Fase 1 ya hemos conseguido dejar los tiempos de cambio de la célula en cero

Esto es la base de la herramienta LEAN llamada HEIJUNKA. Haremos un pequeño paréntesis para resaltar una vez más que esta herramienta era una de las más queridas por los creadores del LEAN: de hecho, decían que sin HEIJUNKA la magia del LEAN desaparecía

Recapitulando, decidimos abordar una tercera fase de mejoras basada en los siguientes aspectos clave: 
-Hacer una nivelación HEIJUNKA desde el PITCH del Cliente ( 1 bandeja cada 20 min, con un mix de 2:1 ) hasta nuestro Almacén de Producto Terminado; desde éste a la célula, repetición de la jugada. Graficamos este concepto, con simbología del VSM:




El box de Nivelación HEIJUNKA, con un Pitch de 20 min, quedaría como sigue:




El símbolo de más abajo, OXOX, es clave en este concepto de HEIJUNKA, y significa que hay que nivelar los batches de kanban que vienen del Cliente, hacer producción mezclada en suma, para hacer la secuencia que luego se mandará a la célula como programa de producción 




Recordemos que este Pitch corresponde a un kanban ( una bandeja ) de 20 brackets : esto se traduce en que cada 20min, le llega un kanban a la célula, con la secuencia en que se han metido en el HEIJUNKA Box

El punto PULL que se programa, en nuestro caso la célula final, se llama en la terminología LEAN el PACEMAKER ( Marcapasos ) . Se llama así porque este punto marcará el paso de todo el flujo productivo “aguas arriba”. Ni que decir tiene, en esta filosofía PULL trataremos que el PACEMAKER esté lo más “aguas abajo” posible

Además, del PACEMAKER hacia abajo no permitiremos rupturas de flujo, ni siquiera Supermercados




El VSM del proceso rediseñado es como sigue:




Con el HEIJUNKA ( la nivelación, en castellano ) ….¡!Hemos vuelto a reducir el lead time a la mitad, de 8 a 4 días!!

El resultado global solo se puede calificar de impresionante : 
¡!Hemos bajado de un lead time (y, por lo tanto, de stocks) de 23,6 días a otro de 4,5 días!!

Nota. En este caso de estudio solo se habla de la mejora de lead time y de stocks, pero ni que decir tiene que las mejoras de productividad de la MOD, de costes de No Calidad y de superficie ocupada son también muy significativas


Como siempre, he incluido estas reflexiones en mi blog “Historias del LEAN”:


Que disfrutéis cada hora del fin de semana
Un cordial saludo
Alvaro Ballesteros

domingo, 18 de abril de 2021

Herramienta LEAN TPM, Mantenimiento Preventivo / Predictivo: casos prácticos basados en tecnologías Industria 4.0 + mi homenaje a la ecuación clave de estas tecnologías, la Transformada de Fourier

 Estimad@s amantes del LEAN:



Dentro de las herramientas clave de la Industria 4.0 se sitúan las técnicas de TPM Predictivo
Hoy me gustaría hablar de tres vías de diagnóstico precoz que se han convertido en reinas de las Metodologías de Mantenimiento Preventivo/ Predictivo, debido a la enorme cantidad de ahorros que suponen, al evitar costosísimas paradas :
                -Saber cómo va degenerando el aceite que engrasa dispositivos clave
                -Detectar sobrecalentamientos y todo tipo de defectos, vía Termografía
                -Detectar vibraciones anormales
Buscando por ahí por Internet, he aquí lo más significativo que he encontrado sobre estos tres temas

Detección estado aceite













Detección de sobrecalentamientos y todo tipo de defectos, vía Termografía











Detección de vibraciones anormales

La transformada de Fourier como método de descubrir la causa raíz de defectos en los sistemas rotativos:

1    Holguras en elementos rotativos





2. Desalineación en rodamientos y cojinetes
Independientemente de que exista una buena alineación en el acoplamiento, puede existir una desalineación entre el eje y el rodamiento. La desalineación puede tener su origen en una distorsión en la máquina o en un montaje inadecuado. Si una de las patas de la máquina no está en el mismo plano que las otras o si la bancada no está plana, al apretar los pernos de anclaje se generará una deformación y como consecuencia una desalineación. Otro ejemplo de desalineación en rodamientos tiene lugar en ventiladores de gran tamaño donde están montadas las cajeras de los rodamientos sobre la estructura metálica del ventilador. Si la estructura metálica no tiene la rigidez suficiente, se deformará bajo condiciones de carga y originará una desalineación. Generalmente, la mayor deformación se suele producir en el rodamiento próximo al rodete, originando una desalineación axial.

Los rodamientos de bolas o rodillos desalineados se caracterizan por presentar vibración axial independientemente del estado de equilibrado. La vibración puede aparecer a 1x, 2x, 3x RPM o al número de bolas o rodillos del rodamiento por la velocidad de giro.

La desalineación de cojinetes antifricción presentan vibración radial y axial, normalmente a 1x y 2x RPM de la velocidad de giro. La desalineación de cojinetes suele venir acompañada por desequilibrios del rotor, por lo que un equilibrado del rotor disminuirá la vibración radial y axial.
Síntomas:
  • Fuerte vibración axial en 1x RPM posiblemente con armónicos en 2x y 3x.
  • El armónico 2x RPM en dirección axial puede alcanzar un valor igual o incluso superior a 1x.
  • Las lecturas de fase axial en la parte inferior, izquierda, superior y derecha del rodamiento aparecen desfasadas 90°.





Para finalizar, termino con un post que dediqué a mi querida Transformada de Fourier, base teórica de este tipo de análisis, al permitir pasar del dominio de la acústica al de la frecuencia, mucho más útil para el diagnóstico que buscamos:  
Mensajes amables de fin de semana: una ecuación de casi 200 años, la transformada de Fourier, en la punta de lanza para resolver problemas de última generación del Siglo XXI


1.       Escuchas música en 'streaming' gracias a esta fórmula matemática del siglo XIX
La transformada de Fourier, que data de 1822, hace posible la música en 'streaming', la compresión de las imágenes en JPG e incluso se emplea para ajustar la cancelación del ruido en los cascos.




La música en 'streaming' le debe mucho al hijo de un sastre. Jean-Baptiste-Joseph Fourier, que fue revolucionario en la Francia de 1789 y posteriormente acompañó como consejero científico a Napoleón en su expedición a Egipto, creó en una fórmula matemática cuyo impacto está muy presente en nuestros días.
En 1822 Fourier ya había vivido más de medio siglo de vida intensa, incluyendo la orfandad a la edad de diez años, el activismo revolucionario y la cárcel acompañada de un vislumbre de la guillotina, además de expediciones científicas y puestos de responsabilidad académica. Aquel año publicó ‘Théorie analytique de la chaleur’ y en este tratado se encuentra la llamada transformada de Fourier.

El texto explica los descubrimientos del científico en torno a la forma en que el calor fluye dentro de los materiales y a su alrededor. La conclusión más destacada es que las señales complejas pueden representarse en una serie de señales más sencillas. Con ondas sinusoides, esto quiere decir que se pueden sumar varias ondas regulares, que ascienden y descienden de forma constante para formar una irregular más compleja.




La física del siglo XIX, aplicada a internet
La transformada de Fourier ha sido útil en diferentes ámbitos científicos, tecnológicos y en el campo de la ingeniería. En la era de internet también se ha aprovechado, y se ha exprimido especialmente en el terreno de la música. La fórmula permite distinguir, por ejemplo, entre tres sonidos que se producen a la vez, separando cada onda que forma el resultado final.
Cuando se graba una canción en un estudio, todas las frecuencias de la pista se conservan intactas en el disco. Sin embargo, una canción así pesa demasiado como para transmitirse a través de la Red, y eso haría que el 'streaming' fuera tan aparatoso que en cuanto la conexión flaqueara mínimamente el sonido se cortaría. No hay problema, la transformada de Fourier acude a echar una mano.
La compresión del formato MP3 está basada en esta función matemática. Aplicándola a una canción descubrimos que algunos componentes de la frecuencia son muy dominantes y otros apenas quedan registrados. Para comprimir el archivo de música solo hay que extraer las ondas que no influyen de forma relevante en el sonido final. Quitando estas y las frecuencias que el oído humano no percibe o percibe muy livianamente se obtiene un archivo que pesa diez veces menos que el original.
El resultado es que la calidad del sonido apenas se ve malograda –dejando aparte a los melómanos de oído fino– y de esta forma los archivos se pueden transmitir sin usar tanta banda ancha.
El formato que usa Spotify, Ogg Vorbis, se crea a partir de una versión computacional de la transformada de Fourier.


1. Shazam, el milagro de descubrir el título de la canción que está sonando
El funcionamiento de Shazam, la aplicación para descubrir qué canción está sonando, también se sirve de esta fórmula para comparar la onda extraída con su base de datos, facilitando así el proceso de búsqueda.


2. La compresión de imágenes en JPG
De la misma forma que el formato MP3 comprime los archivos musicales, las imágenes en JPG son una compresión obtenida con la transformada de Fourier. En este caso los píxeles, cuando apenas varían, se agrupan en una sola clase de píxel, con su color, brillo y detalle. De esta forma, para un conjunto más o menos homogéneo solo hay que guardar información de un solo píxel. De nuevo, los sentidos humanos –en este caso la vista– no son capaces de apreciar la diferencia.
De vuelta al sonido, la cancelación del ruido que producen algunos auriculares o los programas de edición de audio también se basa en esta fórmula matemática de casi 200 años: podemos evitar el rugido de los coches o el resoplido del viento en una grabación gracias al señor Fourier, quien por cierto fue el primero en explicar científicamente el efecto invernadero. Pero eso es ya otra historia.


3. Las cardioecografías de la arteria carótida
Los ultrasonidos de alta frecuencia en la región de 7-12 MHz., se usan para obtener imágenes de alta resolución de las arterias que se encuentran cerca de la superficie del cuerpo, tales como la arteria carótida. Utilizando una velocidad del sonido nominal en el tejido de 1540 m/s, puede obtenerse la longitud de onda del sonido en el tejido, de una onda de 7 MHz, a partir de la relación de onda v = fλ.






Usando el principio general de imagen, de que no se puede ver nada más pequeño que la longitud de onda, tenemos entonces un límite de 0,2 mm de resolución.
Además de imágenes de las paredes arteriales, las técnicas de ultrasonido haciendo uso del efecto Doppler, pueden medir la velocidad del flujo sanguíneo. El ultrasonido reflejado está desplazado en frecuencia de la frecuencia de la fuente, y esa diferencia en la frecuencia, puede ser medida con precisión mediante la detección de la frecuencia de batido entre las ondas incidente y reflejada. La frecuencia de batido es directamente proporcional a la velocidad del flujo, por lo que el registro continuo de las frecuencias de batido de las diferentes partes de la arteria, da una imagen del perfil de la velocidad del flujo sanguíneo en función del tiempo.




Los bocetos anteriores son sólo conceptuales; no se ha intentado escala de velocidades ni colores precisos. Pero se espera que ilustre el uso de imágenes en falso color, para dar una visión instantánea de la distribución de las velocidades presentes. La parte inferior de la ilustración contiene un espectro de energía modulada por la intensidad, en el que la frecuencia de batido y por lo tanto la velocidad de la sangre está en el eje vertical. Tales espectros son producidos por el análisis de los ultrasonidos reflejados, mediante un proceso matemático llamado una transformada rápida de Fourier (FFT), en la cual se extrae la distribución de potencia reflejada como función de la frecuencia. Esto se hace de manera repetitiva y los resultados se representan gráficamente como una función del tiempo (eje horizontal). La distancia vertical desde el eje indica la frecuencia de batido y por lo tanto la velocidad del flujo. La cantidad relativa de potencia reflejada a un valor dado de velocidad, se indica por el brillo de la pantalla en ese punto. Una velocidad uniforme de flujo único daría una simple línea brillante, por lo que la pantalla indica en cualquier momento, una gama considerable de velocidades presentes en el flujo. Nótese que en el momento de los picos, esencialmente la totalidad de la sangre tiene una velocidad bastante alta, puesto que la parte del espectro cerca del eje horizontal es oscuro.





Imagen de la Carótida
Este ejemplo de una imagen clínica de la carótida se tomó durante el período de relativa calma entre los picos. Nótese que el rojo indica un flujo más lento que el azul, pero en la misma dirección, ya que el flujo de la carótida no se invierte. Así que la implicación de rojo y azul no es la misma que el desplazamiento al rojo de la luz de las estrellas en astrofísica. Nótese el fondo de escala de grises de la imagen que se forma a partir de los datos de los intervalos pulso-eco.

Si se toma literalmente la imagen de arriba, podría sugerir una velocidad de flujo bastante uniforme en toda la sección transversal de la arteria. Pero esta no es la naturaleza del flujo laminar esperado, en el que se suponía un perfil de velocidad en el cual la línea central tendría la velocidad mas alta y luego caería a cero conforme se acerca a las paredes. Supongo que el rango rojo de la imagen a falso color está puesto para incluir un amplio rango de velocidades bajas.
Una frecuencia de ultrasonidos superior como 12 MHz, da una longitud de onda más corta y por lo tanto, mayor resolución, pero esa ventaja es parcialmente cancelada por el hecho de que las mayores frecuencias son mas atenuadas en el tejido. Así que se debe tomar una decisión sobre las ventajas relativas de una penetración más profunda (baja frecuencia), versus una resolución más alta (mayor frecuencia).
Las fuentes de ultrasonidos son generalmente obleas de cerámica templada de un material tal como PZT, que son excitados por la aplicación de un voltaje de corriente alterna a la frecuencia de diseño. La tensión provoca vibración mecánica por el efecto piezoeléctrico.
Los escáneres de ultrasonido pueden detectar la acumulación de placas en las arterias. Además de la imagen directa del estrechamiento del vaso, la información Doppler puede ser convertida en imágenes en falso color, que puede perfilar la velocidad del flujo. El flujo en una región de obstrucción, debe estar a una velocidad más alta para mantener el caudal de flujo, y esa información de velocidad es la confirmación de un estrechamiento del vaso.


Un cordial saludo
Alvaro Ballesteros