Cazando engañadores mediante Big Data

Buenos días a todos,

Actualmente trabajo en una empresa que se dedica a la gestión de los datos más comúnmente conocido como Big Data. El trabajo que se realiza toca muchos sectores, desde el mantenimiento de los aviones, rendimiento en bufetes de abogados o productividad entre otras cosas.

En los últimos meses, he estado centrado en la productividad del sector hortofrutícola. En un sector como este donde las empresas distribuyen cientos de millos de kilogramos al año, cada céntimo que consigas sacar a un cítrico es ua fortuna que ahorras, además, suelen surgir problemas como aranceles, competencia desde Sudáfrica o Marruecos y factores que no puedes llegar a controlar ya que la materia prima depende de factores muy difíciles de medir (humedad, temperatura, riego, variedad, etc…).

Para que nos hagamos una idea, para cada variedad o clase de producto, existen distintos calibres, calidades y confecciones. Puedes realizar encajado, granel o mallas, pitufos, con o sin hoja, es decir, un sinfín de combinaciones posibles.

Para medir el exigible a los empleados, hay que tener en cuenta a los sindicatos y el convenio. Para establecer estos valores, se puede utilizar distintos procesos, en el caso de mi empresa se utiliza el método Bedaux en función del rendimiento. Para cada tarea, se distingue entre tareas libres, que no necesitan una máquina para realizar dicha tarea y tareas condicionadas que están ligadas a una máquina. Las tareas libres pueden ser como el encajado, y las condicionadas son las que integran una cadena de montaje y en este caso, el enmallado.

Se utiliza el método Bedaux ya que los sindicatos entienden este método y no pueden demandar a la empresa si según ellos, están exigiendo demasiado. Este método incluye suplementos para el establecimiento de tiempos.

Para establecer estos valores, la empresa en la que trabajo mide para cada confección distinta y empleado, cada cuanto hace una caja, es decir, su frecuencia de trabajo. Para ello se instalaron lectores QR y se les asignaba a cada empleado pegatinas con su propio identificador para recopilar esas lecturas.

Cada vez que se leen más datos, el históricos aumenta y se mejora el sistema.

Tras recopilar los datos, para cada persona, confección o planta se obtiene el Vp que denominamos Valor punto. Este Vp es el ritmo al que debería ir la persona, planta, sección, etc… Este valor indica el ritmo al que debería ir la persona o planta si no sucede ningún altercado.

En el momento que recoges estos datos, es curioso observar los fenómenos que suceden. Si lo plasmamos en un box & whisker, la Vp quedaría reflejada de la siguiente manera.

El principal problema en este sector es que el convenio paga por horas y no por la producción. Esto se traduce en que los empleados quieren realizar muchas horas, pero poca producción. Este tipo de situación se ven muy bien cuando recopilas un histórico.

Vemos como el ritmo se hace mucho más lento cuando se acerca el fin de semana ya que si se necesitan realizar pedidos, se pagarán horas extras incluso horas nocturno cuyo precio aumenta.

Otro tipo de problema frecuente es que, a determinadas horas, la frecuencia entre cajas aumenta de forma considerable ya que algunos empleados se van a baño muchas veces o realizan llamadas de larga duración a familiares o que cuando distingues datos anómalos, identificas a la persona que está trabajando de forma voluntaria mucho peor que el ritmo exigible. Estos son unos ejemplos que si el responsable de planta no está vigilando, estos sucesos son constantes y provocan menores beneficios. Gracias al uso de datos, se ve claramente estas ineficiencias para que se puedan subsanar.

No obstante, la herramienta desarrollada por mi empresa abarca muchos mas aspectos que generan mayores beneficios tras la implantación. Mediante el uso de los datos y la estadística, el valor que aporta esta herramienta es enorme. Tomando datos de producción y costes, cada cliente ve lo que le cuesta cada caja y que le aporta cada empleado. Donde encaja mejor un empleado según el ritmo que tenga en cada confección. Reducción de horas extra ya que se es consciente del ritmo al que funciona la empresa. Control de incidencias recopilando los datos de las máquinas para sacar el OEE, etc …

A continuación, se mostrarán pantallas del programa que muestran información como la cantidad que tendrías que realizar, costes de un día o el informe de fallos en máquinas.