Herramienta basada en la simulación discreta como apoyo en la toma de decisiones en el mantenimiento en la industria del automóvil
La dimensión de las factorías de la industria del automóvil y la situación tecnológica actual de las mismas, hacen que la toma de decisiones para llevar a cabo diferentes planes de fiabilización y mantenibilidad, pasen por realizar grandes inversiones. Esto unido al marco de competitividad, exponencialmente creciente, en el que se sitúa esta industria hace que sea necesario determinar la inversión óptima, con el mínimo riesgo.
El análisis de determinados parámetros logísticos de las unidades productivas de la factoría nos van a determinar el estado de funcionamiento de la misma, así como la interrelación entre ellas. Para saber si un plan de fiabilización y/o mantenibilización cumplirá su objetivo, sería conveniente conocer estos parámetros después de la inversión, sin haber realizado ésta. Dada la gran cantidad de variables que se deben de tener en cuenta en el análisis y sobre todo la importancia de los eventos aleatorios, la principal herramienta que nos va a permitir estimar la evolución de los parámetros logísticos, es la SIMULACIÓN DISCRETA mediante ordenador.
Las etapas o fases a desarrollar en un modelo de simulación serían:
1º.- Análisis de la instalación.
2º.- Elaboración de un modelo general.
3º.- Obtención y filtrado de información.
4º.- Implantación del modelo de simulación.
5º.- Evaluar diferentes configuraciones.
En un sistema de producción, si tenemos una línea principal y paralelamente existen dos líneas de fabricación de piezas auxiliares (A y B). Las piezas auxiliares son ensambladas en mitad de la línea principal, la cual está compuesta por un gran número de máquinas sin stocks intermedios. Las piezas A y B son ensambladas en el mismo instante y debe existir una pieza de cada una de ellas para realizarse este paso.
El esquema se muestra en la siguiente figura:
En la simulación de la instalación se obtienen como principales variables absolutamente críticas respecto de la producción:
TCLP: Tiempo ciclo tecnológico de la línea principal.
TavLp TrLP, TavpA, TrPA ,TavPB y TrPB : Tiempos entre averías y de reparación en la línea principal y en las de preparación de piezas.
StA, StB: tamaño de los stocks de las piezas A y B.
La gran cantidad de máquinas afectadas en la reducción de tiempo ciclo en la línea principal descarta esta línea actuación, así como el plan fiabilización y mantenibilización de la misma línea, restringimos pues análisis de sensibilidades a las variables: TavpA y TavpB, TrpA y TrpB y StB .
Del análisis de sensibilidades de primer orden, comparando entre variables de igual naturaleza, obtenemos:
S(TrpA) > S(TrPB)
S(TavpA) > S(TavPB)
S(StA)> S(StB)
Lo cual viene a destacar la gran incidencia que tienen en la línea principal las averías en las líneas de producción de artículos A y B, en mayor medida la línea A. Siendo necesario aplicar las siguientes medidas:
Plan de mejora de fiabilidad y mantenibilidad de las líneas de producción de artículos AyB, sobre todo en la línea A.
O en su defecto, aumento de los stocks de las líneas de productos A y B, aunque esta medida tendría como contrapartida tener un aumento en material inmovilizado.
La simulación nos permite además de determinar “puntos críticos”, evaluar la mejora que se obtendrían al actuar sobre ellos. Así, en el caso anterior, dos acciones de mejora factibles nos producirán un aumento de producción:
Conclusiones:
Hasta ahora, la mayor parte de estudios previos realizados en las factorías de la industria del automóvil, estaban orientados a conseguir una mejora de producción, sin realizar un análisis detallado de los parámetros logísticos. Con este proyecto se consigue una herramienta capaz de analizar a fondo todos los parámetros logísticos, y lo que es más importante, estimar la evolución de los mismos antes de realizar una modificación en la instalación. Así pues, con el modelo de simulación, obtenemos una potente herramienta para el personal de mantenimiento de la factoría, así como una ayuda en la organización de la producción.
En concreto la simulación nos permitirá:
• Determinar cuellos de botella y su naturaleza.
• Optimización de la producción.
• Asignación eficiente de recursos.
• Determinar evoluciones de la factoría ante posibles planes de mejora en la misma y cuantificación de las mejoras que se consiguen.
• Comparar diferentes estrategias o alternativas.
• Determinación de la inversión óptima.
La realización de un proyecto de simulación de una factoría completa, da lugar a modelos de simulación muy complejos, será necesaria una completa planificación y una capacidad de simplificación sin pérdida relevante de información, en este punto la experiencia del personal de la factoría se hace imprescindible.
Post publicado por. Rafael Embid
Especialista en autómatas programables, monitorización y comunicación industrial. Profesor del área de automatización en SEAS, Estudios Superiores Abiertos, centro de formación online del Grupo San Valero.
