📊 OEE — Overall Equipment Effectiveness Clase mundial ≥ 85%
¿Qué es? El indicador más importante en manufactura. Mide qué porcentaje del tiempo planificado se usa para producir piezas buenas a la velocidad máxima. Un OEE de 100% significa producción perfecta sin paros, sin defectos, a velocidad ideal.
OEE = Disponibilidad × Rendimiento × Calidad✔ Meta clase mundial: ≥ 85% | Promedio industria: ~60% | Tu planta arranca: ~40-50%
OEE Global
—
Meta ≥ 85%
Disponibilidad ℹ
—
Tiempo real productivo vs planificado
Rendimiento ℹ
—
Velocidad real vs velocidad ideal
Calidad ℹ
—
Piezas buenas / total producidas
TEEP ℹ
—
Eficiencia vs calendario total (24/7)
Utilización ℹ
—
Turnos planificados vs capacidad 24/7
Takt Time ℹ
—
Ritmo requerido por el cliente
Cycle Time real ℹ
—
Seg/pieza actual vs ideal (0.97s)
Throughput ℹ
—
Unidades buenas por hora
6 Grandes Pérdidas ℹ
—
Tiempo perdido / tiempo planificado
TEEP — Total Effective Equipment Performance. Versión más estricta del OEE: incluye todo el tiempo del calendario (incluso turnos no planificados). Si OEE=80% pero TEEP=30%, tienes enorme capacidad instalada sin usar.
TEEP = (Tiempo Planificado / Tiempo Calendario) × OEE = Utilización × OEE
📉 Tendencia OEE — turno actual Meta 85%
📋 Pareto — causas de paro Regla 80/20
El 20% de las causas generan el 80% del tiempo perdido. Prioriza siempre las barras más largas.
% Causa = (Tiempo_causa / Total_paros) × 100
Sin paros registrados. Simule fallas desde SCADA.
⏱ Tiempos de Proceso — Takt / Cycle / Lead Time
Takt Time
0.97 s/u
Ritmo que exige el cliente. Si Cycle Time > Takt → no llegas al pedido.
Takt = Tiempo disponible / Demanda clienteTurno 450 min / 27,700 bot = 0.97 s/bot
Cycle Time real
—
Tiempo real entre piezas. Comparar contra Takt Time para detectar cuellos de botella.
CT = Tiempo operativo / Unidades producidas
Lead Time estimado
—
Tiempo total desde MP hasta PT. Ley de Little: LT = WIP / Throughput.
Lead Time = WIP / ThroughputWIP actual: ~340 unidades en proceso
% de piezas que pasan sin retrabajos la primera vez.
FPY = Buenas / Total × 100Meta: ≥ 98%
RTY — Rolled Throughput Yield
—
FPY acumulado de todas las estaciones en serie.
RTY = FPY₁ × FPY₂ × ... × FPYn5 estaciones: 0.99⁵ = 95.1%
Scrap Rate
—
% de material irrecuperable.
Scrap = (Defectuosas / Total) × 100Meta: < 0.5%
COPQ — Costo No Calidad
—
Costo total de los defectos (scrap + retrabajo + garantías).
COPQ = (Scrap×$mat) + (Retrabajo×$MOD) + GarantíasMeta: < 1% de ventas
📐 Cpk — Capacidad de Proceso (SPC) Statistical Process Control
¿Qué mide? Si tu proceso es estadísticamente capaz de cumplir las especificaciones del cliente de forma consistente. Considera tanto la variabilidad (σ) como el centrado del proceso (μ).
Cp = (LSE − LIE) / (6σ) | Cpk = mín[(LSE−μ)/(3σ), (μ−LIE)/(3σ)]Cpk < 1.0 = proceso incapaz | ≥ 1.33 = mínimo aceptable | ≥ 1.67 = muy bueno | ≥ 2.0 = Six Sigma
Cpk — Volumen llenado
1.42
Spec: 500ml ± 3ml | σ=0.7ml | μ=500.1ml
Cpk — Torque de tapa
1.18
Spec: 2.5Nm ± 0.4Nm | σ=0.11Nm
Cpk — Posición etiqueta
1.61
Spec: ±2mm | σ=0.41mm
Carta de control X̄ — Volumen (últimas 20 muestras)
🔢 Defectos por tipo
Llenado incorrecto38%
Tapa mal puesta27%
Etiqueta torcida21%
Botella dañada9%
Otros5%
💰 COPQ — Costo de No Calidad estimado
Convierte defectos en dinero para impactar al equipo directivo.
Costo por scrap (material)
$0
Piezas descartadas × $2.40 c/u
Costo por retrabajo (MOD)
$0
Horas retrabajo × $120/hr
COPQ Total estimado / turno
$0
Meta: < $500/turno
🔧 KPIs de Mantenimiento — Confiabilidad
MTBF — Tiempo entre fallas
—
Cuánto tiempo funciona sin fallar en promedio. Mayor = más confiable.
MTBF = Tiempo operativo total / Nº de fallasMeta: > 8 horas entre fallas
MTTR — Tiempo para reparar
—
Cuánto tarda en promedio restablecer el equipo. Menor = mejor mantenimiento.
MTTR = Tiempo total de reparación / Nº de fallasMeta: < 15 min
Disponibilidad inherente
—
Disponibilidad calculada desde MTBF y MTTR.
A = MTBF / (MTBF + MTTR)Meta: > 97%
Confiabilidad R(t)
—
Probabilidad de operar sin falla durante un período t.
R(t) = e^(−t/MTBF)P(no fallar en 8h turno)
🏭 Estado de Equipos — Vida y Mantenimiento
Registro de equiposActualizado en tiempo real
Equipo
Estado
Horas operación
MTBF
MTTR
Disponib.
Próx. PM
Prioridad
📊 Histograma de paros por equipo
🤖 IA Predictiva — Anomaly Score
Isolation Forest entrena con datos normales y asigna un score de anomalía. Score < −0.5 dispara alerta preventiva antes de la falla.
Score = model.score_samples(X_actual) — más negativo = más anómalo
📦 KPIs de Producción
Producción acumulada
0
Meta turno: 27,700 bot
% Cumplimiento meta
0%
Producción / meta × 100
Velocidad actual (BPM)
—
Bot/min | Ideal: 62 bpm
Proyección fin de turno
—
Si continúa al ritmo actual
WIP — Inventario en proceso
~340
Unidades dentro del proceso productivo. WIP alto = dinero inmovilizado + Lead Time largo.
Lead Time = WIP / Throughput (Ley de Little)
Throughput (bot/hr)
—
Botellas buenas por hora efectiva
Cambios de formato / turno
2
Cada cambio de formato consume ~25 min (pérdida de Disponibilidad). SMED busca < 10 min.
Pérd. cambio = N_cambios × Duración_promedio
OEE Energético
—
Qué tan bien se usa la energía. Compara consumo real vs teórico mínimo.
OEE Energ. = Energía teórica / Energía real × 100
📈 Producción por hora — turno actual
🏆 Comparativa por turno
Turno Matutino
—
Turno Vespertino
—
Turno Nocturno
—
Comparar turnos identifica variabilidad debida a operador, condiciones de turno, o mantenimiento nocturno insuficiente.
⚡ KPIs de Energía y Servicios
Potencia activa (kW)
—
Potencia real consumida en este momento. Monitorear picos.
P(kW) = V × I × FP / 1000Nominal: 28 kW | Máx contratada: 45 kW
Factor de Potencia
—
FP = cos(φ). FP < 0.95 genera penalizaciones en la tarifa eléctrica.
FP = P_activa / P_aparenteMeta: ≥ 0.95 (CFE penaliza < 0.90)
kWh por unidad producida
—
Intensidad energética. Compara entre turnos y detecta desperdicio.
IE = kWh consumidos / Unidades buenasBaseline: 0.0045 kWh/bot
Costo energía / turno
—
Gasto en electricidad por turno de 8 horas.
Costo = kWh × $tarifa | Tarifa: $2.80/kWhMeta: < $630/turno