La optimización operativa no es una opción, es una necesidad constante para cualquier empresa industrial que busque ser más competitiva y rentable. Según un informe de Deloitte, el 35% de los costes operativos en la industria provienen de ineficiencias en procesos. Factores como el aumento de los costes energéticos, la presión por cumplir plazos de entrega y la necesidad de maximizar la productividad han llevado a las organizaciones a repensar cómo mejorar sus procesos productivos.
La implementación de tecnologías como la IA en mantenimiento predictivo o los gemelos digitales para simular y optimizar infraestructuras permite a las empresas identificar áreas de mejora y tomar decisiones más rápidas y precisas. Frente a estos desafíos, optimizar los procesos productivos es la clave para transformar la eficiencia operativa en resultados tangibles.
¿Qué es la optimización de procesos productivos?
Los procesos productivos industriales son el conjunto de operaciones y tareas estructuradas que permiten transformar materias primas en productos finales. La optimización de estos procesos consiste en identificar y eliminar ineficiencias para maximizar la productividad, reducir los costes operativos y mejorar la eficiencia operativa en la industria.
Existen diferentes tipos de optimización según el enfoque: desde la optimización del flujo de producción, centrada en eliminar cuellos de botella, hasta la eficiencia energética en procesos productivos o la implementación de gemelos digitales en la industria. Estos procesos suelen desarrollarse en etapas clave, como el diagnóstico inicial, la implementación de soluciones y la mejora continua.
Sin embargo, antes de optimizar, es fundamental identificar las ineficiencias productivas que limitan el rendimiento de las empresas. A continuación, te explicamos cómo detectarlas y resolverlas de manera práctica.
Cómo identificar ineficiencias productivas.
Detectar y resolver ineficiencias productivas es el primer paso hacia la optimización de procesos industriales. Si buscas mejorar la eficiencia operativa de tu empresa, debes seguir un proceso estructurado para identificar puntos débiles.
Paso 1: realizar un diagnóstico de procesos actuales.
El primer paso consiste en realizar un análisis exhaustivo de los procesos actuales. Es fundamental identificar cómo se están ejecutando las tareas, qué recursos se utilizan y qué resultados se están obteniendo.
- Realiza un mapeo de procesos para visualizar cada etapa de producción.
- Recopila datos clave sobre tiempos de producción, recursos consumidos y posibles retrasos.
- Extrae métricas clave como el OEE (Overall Equipment Effectiveness), o “Eficiencia general de los equipos”, por sus siglas en inglés.
Para ello, TOKII cuenta con la capacidad de diagnosticar y resolver ineficiencias al combinar la monitorización en tiempo real, análisis de datos históricos y poder crear tus propias métricas personalizadas. Además, facilita la comparación entre la situación actual y los objetivos deseados, permitiendo tomar decisiones informadas para mejorar el rendimiento y optimizar la eficiencia operativa.
Paso 2: Identificar las oportunidades de mejora.
Una vez diagnosticados los procesos, es esencial identificar los cuellos de botella: etapas que ralentizan la producción o generan desperdicios. Estos pueden incluir:
- Equipos que operen por debajo de su capacidad de producción.
- Tiempos de espera excesivos entre procesos.
- Falta de sincronización entre máquinas o equipos.
En esta etapa, TOKII emplea técnicas de visual analytics para detectar patrones, identificar cuellos de botella e ineficiencias, y plantear oportunidades de mejora. Para ello, nos apoyamos en herramientas que hemos desarrollado utilizando inteligencia artificial, machine learning y big data para estructurar y analizar enormes cantidades de información de forma rápida y precisa.
Paso 3: Implementación tecnológica
Ahora ya sabes por qué pata cojea tu cadena de producción, ahora es necesario utilizar las herramientas correctas para corregir y optimizar esos procesos. Si traemos uno de los problemas del punto anterior, podemos extraer el siguiente ejemplo:
El primero de ellos es muy común en la industria: equipos que no alcanzan su máximo rendimiento debido a fallos inesperados, falta de mantenimiento eficiente o subutilización. Para dar solución a esto, podríamos incorporar soluciones basadas en IA y ML con el objetivo de realizar un mantenimiento predictivo de los activos.
Por ejemplo, TOKII realiza simulaciones en tiempo real utilizando gemelos digitales que se integra con los sensores IoT de la maquinaria industrial con el objetivo de anticiparse a fallos y mejorando la capacidad productiva individual de cada máquina como la producción global de una fábrica.
Además, TOKII incorpora un sistema de alertas que puede notificar al personal en el momento adecuado si alguna máquina presenta patrones irregulares de rendimiento, recomendando acciones de mantenimiento preventivo y evitando así pérdidas de producción.
Paso 4: Medición y mejora continua
Una vez identificados los cuellos de botella e implantadas las soluciones, es importante medir los resultados obtenidos y aplicar un procesos de mejora continua para asegurar que las ineficiencias no vuelvan a aparecer.
Con TOKII, el sistema se retroalimenta constantemente con el feedback que recopila, de manera que, a medida que el gemelo aprende de los propios procesos de su copia física, va ajustando cada vez más sus predicciones y sus análisis llegando a ser cada vez más precisas y realistas. Este aprendizaje continuo garantiza la eficiencia y precisión de las operaciones.
Puedes establecer indicadores de rendimiento como el OEE, tiempo de ciclo de producción, eficiencia energética y tasa de producción. Monitorea estos datos, ajusta y optimiza cada proceso de forma constante hasta maximizar el rendimiento de tu fábrica.
Con TOKII, puedes hacer uso de dashboards interactivos 3D que permiten analizar KPIs en tiempo real, o acceder a tu panel de datos 2D tradicional.
Metodologías para optimizar procesos productivos industriales
Smart Factory: una fábrica inteligente para identificar y resolver ineficiencias operativas
La Smart Factory representa la evolución de la industria hacia plantas de producción digitalizadas y conectadas, y es capaz de detectar, analizar y corregir ineficiencias en tiempo real gracias a su capacidad de recopilar y procesar grandes cantidades de datos provenientes de sensores IoT instalados en máquinas y equipos.
TOKII actúa como una solución integral que transforma fábricas tradicionales en fábricas inteligentes. Combinando el análisis de datos en tiempo real con la tecnología de gemelos digitales.
TOKII proporciona visibilidad total, capacidad de control y optimización de los procesos productivos, ayudando a resolver ineficiencias rápidamente y anticiparse a posibles problemas antes de que afecten la producción.
Lean Manufacturing: eliminar para optimizar
Mientras la Smart Factory proporciona visibilidad y control en tiempo real gracias a tecnologías como IoT y gemelos digitales, el Lean Manufacturing establece una base metodológica para identificar ineficiencias de forma estructurada y optimizar el flujo de trabajo.
Utilizando TOKII, puedes mapear el flujo de valor, detectar el origen del problema y simular un nuevo flujo de trabajo más eficiente. De este modo, eliminas desperdicios y logras una producción fluida y sincronizada.
En combinación con los principios de Lean Manufacturing, TOKII no solo ayuda a detectar y eliminar desperdicios, sino que también garantiza la mejora continua de los procesos productivos, permitiendo a las empresas industriales alcanzar su máximo potencial de eficiencia operativa.
Procesos industriales comunes con mayor oportunidad de mejora
Interrupciones no programadas por falta de mantenimiento
Las interrupciones no programadas son uno de los mayores desafíos para las empresas industriales españolas. Se estima que el coste promedio de una interrupción no programada oscila entre 1000-50000 euros por minuto. Este dato asusta más cuando el 68% de las empresas reportan haber tenido interrupciones importantes o moderadas debido a cuellos de botella, mientras que cerca de un 29% tuvo que detener la producción durante al menos 20 días por falta de componentes esenciales.
Para evitar que te ocurra, TOKII cuenta con un módulo impulsado por IA y Machine Learning que identifica patrones de funcionamiento anómalos en la maquinaria, anticipando problemas como el desgaste de piezas, fallos mecánicos o desajustes operativos. Además, gracias a su tecnología de gemelos digitales, simula el comportamiento de los equipo en un entorno virtual que puede ser supervisado en remoto y avisar a los operarios para planificar una operación de mantenimiento bien planificada.
Eficiencia energética y malgasto de recursos
La eficiencia energética es un aspecto crítico en la industria española, tanto desde una perspectiva económica como por la presión por cumplir con normativas de descarbonización y sostenibilidad.
En sectores como la manufactura y la metalurgia, la energía y el gas natural puede representar hasta un 40% de los costes operativos, lo que significa que cualquier ineficiencia supone pérdidas económicas significativas. Problemas como el desgaste de maquinaria, sistemas desalineados y la falta de monitoreo en tiempo real provocan consumos innecesarios y malgasto de recursos que afectan la rentabilidad y la productividad de las plantas.
TOKII mejora la eficiencia energética integrando sensores IoT para recopilar y analizar datos de consumo energético en tiempo real, identificando áreas con consumos excesivos y proponiendo ajustes precisos para reducir el desperdicio.
Por ejemplo, si una línea de producción muestra un consumo anormal de energía debido a un equipo desajustado, TOKII alerta al equipo técnico y sugiere las acciones correctivas necesarias para optimizar el consumo. De esta manera, las empresas no solo reducen sus costes energéticos, sino que también mejoran su eficiencia operativa y contribuyen a una producción más sostenible y competitiva.
Cómo mejorar los procesos productivos industriales utilizando gemelos digitales: ejemplos reales.
Sector manufacturero
SIDENOR ha logrado optimizar sus procesos productivos mediante el uso de alertas inteligentes impulsadas por inteligencia artificial. Estas alertas tienen la capacidad de detectar comportamientos anómalos en los datos sin necesidad de que los usuarios configuren alertas manualmente.
TOKII supervisa continuamente los procesos en tiempo real, analizando patrones de datos que pueden pasar desapercibidas para el ojo humano. Esta supervisión constante permite a los usuarios estar más tranquilos, ya que las alertas notifican al usuario automáticamente cuando algo no funciona como debería, para que poder actuar antes de que se conviertan en un problema.
Gracias a esta tecnología, SIDENOR ha reducido el tiempo de respuesta ante incidencias, optimizando recursos.
Sector siderúrgico
VICINAY tenía el reto de integrar y organizar los datos almacenados durante más de 20 años, que se encontraban en diferentes aplicaciones, accediendo a la información con herramientas poco intuitivas e interactivas.
Anteriormente, tareas como enviar facturas, informes y otros documentos requerían que una persona dedicara tiempo a recopilar datos y enviarlos manualmente. Ahora, con la integración de TOKII, los clientes de VICINAY pueden acceder directamente a esta información, generar informes y visualizar todos los datos relevantes de forma centralizada.
Este cambio no solo ha reducido significativamente el tiempo invertido en tareas administrativas, sino que también ha aumentado la transparencia y la autonomía de los clientes, al proporcionarles acceso inmediato a los datos que necesitan. De esta forma, VICINAY ha mejorado sus procesos productivos internos, mientras ofrece un servicio más ágil y eficiente.
Sector máquina-herramienta
TOKII desempeña un papel crucial en la optimización de los procesos productivos gracias a su calculadora integrada para la simulación y análisis, que permite a DIMECO ofrecer a sus clientes el soporte necesario para la configuración de sus líneas de producción. Antes, este cálculo era un proceso manual, largo y repetitivo. Ahora, está completamente automatizado gracias a TOKII.
Los clientes de DIMECO pueden acceder fácilmente a la calculadora inteligente que está integrada en los gemelos digitales, para simular escenarios específicos que les permita configurar y ajustar sus líneas de producción en función de sus objetivos, mediante el uso de machine learning e inteligencia artificial.
La posibilidad de simular escenarios y calcular configuraciones ahorra recursos materiales y minimiza errores. De esta forma, DIMECO ha logrado optimizar sus procesos productivos internos y mejorado la experiencia de sus clientes.
Herramientas para mejorar la capacidad productiva industrial
A la hora de optimizar los procesos productivos industriales, existen diversas herramientas y metodologías que las empresas pueden implementar según las necesidades y recursos de su empresa. Desde enfoques operativos como Lean Manufacturing hasta tecnologías avanzadas de gemelos digitales, cada solución aporta ventajas específicas y está orientada a resolver distintos desafíos de producción.
| Solución | Descripción | Limitaciones | Coste | Fiabilidad |
|---|---|---|---|---|
Análisis de Flujo de Valor (VSM) | Es una herramienta manual o digital en formato visual que permite mapear y analizar el flujo de procesos productivos y detectar desperdicios. | Solo proporciona una visión estática de los procesos; no ofrece monitoreo en tiempo real, ni datos, ni soluciones predictivas. | Bajo | Baja |
Six Sigma | Metodología basada en software de datos y estadísticas para reducir la variabilidad y defectos en procesos. | No está diseñado para procesos en tiempo real ni para soluciones predictivas; enfoque reactivo. | Alto | Alta |
ERP | Software que integra todas las áreas de la empresa, facilitando la planificación y control de procesos. | No ofrece análisis predictivo ni simulaciones avanzadas; limitado a datos administrativos y operativos. | Alto | Media |
Simuladores | Creación de modelos virtuales para analizar y optimizar procesos industriales antes de implementar cambios. | Carece de análisis en tiempo real; soluciones simuladas no siempre representan el rendimiento actual. | Alto | Alta |
Beneficios de aplicar gemelos digitales para mejorar la capacidad operativa de empresas industriales
A diferencia de soluciones individuales como simuladores, ERP o softwares, que abordan problemas de manera aislada, los gemelos digitales, como TOKII, representan una solución integral y avanzada para optimizar los procesos productivos industriales. TOKII combina tecnologías como IoT, inteligencia artificial (IA) y Machine Learning, eliminando las limitaciones de otras herramientas. Mientras que muchas soluciones tradicionales requieren largos periodos de implementación y personal altamente cualificado, TOKII está preparado para ser utilizado de manera intuitiva, acelerando su integración en la operativa diaria sin interrupciones.
Tendencias para 2025 en el sector industrial
Las tendencias emergentes para 2025, respaldadas por consultoras como McKinsey y Deloitte, destacan la importancia de la digitalización, la inteligencia artificial, la automatización avanzada y la economía circular como pilares fundamentales para el futuro industrial.
La transformación digital sigue siendo una prioridad. Deloitte señala que las empresas manufactureras están invirtiendo en infraestructura digital, análisis de datos y IoT para enfrentar problemas críticos como las interrupciones en la cadena de suministro y la falta de talento especializado.
También señala que para 2025, el 25% de las empresas implementarán agentes de IA generativa capaces de automatizar tareas complejas con mínima intervención humana. Esto supondrá un salto significativo en la eficiencia operativa y reducirá costos al tiempo que mejora la precisión en la toma de decisiones.
