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Por David Peralta.
Una puntuación de eficacia total del equipo ETE (OEE, en sus siglas en inglés) del 85 % se considera de clase mundial, lo que significa que incluso las organizaciones mejor administradas pierden el 15 % de la producción potencial debido al tiempo de inactividad, los ciclos lentos o la mala calidad. ¿Conoce su puntuación OEE?
Dado que esto es una prioridad para los ingenieros y líderes de calidad, OEE es una herramienta valiosa para medir la salud y la productividad de su proceso de producción actual. También ayuda a identificar áreas de mejora dentro de un proceso y a comparar el rendimiento con los estándares de la industria o los objetivos internos. OEE proporciona a gerentes y ejecutivos una forma sencilla y eficaz de evaluar el estado de sus operaciones actuales o cuantificar los beneficios financieros de las mejoras continuas.
La OEE se considera una métrica de “mejores prácticas” en una variedad de industrias, incluidas las de automoción, la de alimentos y bebidas, la de bienes de consumo, la farmacéutica y la electrónica. En su forma más simple, la métrica evalúa qué tan bien se utiliza un proceso en comparación con su potencial (es decir, porcentaje del tiempo de producción planificado que es completamente productivo).
La OEE es el producto de tres factores:
- % de disponibilidad: mide el porcentaje de tiempo de funcionamiento planificado que está disponible para la producción, teniendo en cuenta el mantenimiento no planificado, las reparaciones, los cambios, las paradas inesperadas y otras pérdidas por tiempo de inactividad.
- % de rendimiento: Mide la velocidad de funcionamiento real del equipo o planta como porcentaje de la velocidad de funcionamiento especificada, atribuyéndose la diferencia a pérdidas como ciclos lentos, ralentí y paros menores.
- % de calidad: mide el porcentaje del rendimiento de producción real que cumple exactamente con las especificaciones del cliente y es correcto la primera vez, teniendo en cuenta los defectos y las pérdidas asociadas por desperdicio o retrabajo.
Una puntuación OEE del 100% significa que está produciendo solo piezas o servicios buenos, lo más rápido posible y sin tiempo de inactividad. Cualquier valor inferior al 100% indica que hay ineficiencias y desperdicios en el proceso.
La fórmula para calcular el OEE es % de disponibilidad x % de rendimiento x % de calidad.
A continuación se explica cómo calcular la OEE utilizando el siguiente ejemplo. Un fabricante de baterías para vehículos eléctricos tiene una capacidad ideal para producir 48 baterías por turno de 8 horas (480 minutos). Durante el primer turno, hubo 1 instancia de mantenimiento planificado que duró 30 minutos y un tiempo de inactividad causado por falla de la máquina de 45 minutos. Además, durante este primer turno se produjeron 46 unidades, de las cuales solo 44 unidades estuvieron dentro de las especificaciones del cliente la primera vez.
¿Estás calculando tu OEE manualmente? Minitab puede ayudarlo a automatizar la recopilación y el cálculo de datos para crear un panel de OEE automatizado para usted.
¿Se le informa instantáneamente de los cambios en su proceso o se encuentra reaccionando cuando su puntuación OEE baja? Supervise sus procesos clave e indicadores de rendimiento con paneles que se actualizan automáticamente y reciba alertas instantáneas cuando se produzcan cambios que requieran acción o una inmersión más profunda en sus datos. ¡Esto le ayudará a ser proactivo no sólo para proteger su puntuación OEE sino también para mejorarla!
¿Necesita mejorar su puntuación OEE? (Pregunta capciosa, ¿no es así para todos?) Minitab proporciona soluciones para examinar rápidamente muchas variables y encontrar las pocas críticas, minimizando el tiempo para detectar la causa raíz del desempeño deficiente e implementar medidas correctivas. Eso significa que puede mejorar su proceso de manera proactiva y luego utilizar las soluciones de Minitab para implementar controles de proceso para garantizar que las mejoras se mantengan.
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![Tasa de absorción del modelo Specific absorption rate sar in the human brain [2].](/images/productos/comsol/2024/F1.png "Tasa de absorción del modelo Specific absorption rate sar in the human brain [2].")
El artículo "Universal patterns of radio-frequency heating in nanomaterial-loaded structures" publicado en Applied Materials Today en junio de 2021, investiga los patrones de calentamiento por radiofrecuencia en estructuras cargadas con nanomateriales. El estudio, liderado por Muhammad Anas y colaboradores [1], examina cómo la incorporación de nanomateriales afecta el calentamiento por radiofrecuencia en diversas configuraciones estructurales.
Los investigadores utilizaron COMSOL Multiphysics para modelar y analizar el comportamiento térmico de diferentes estructuras cargadas con nanomateriales bajo la influencia de campos electromagnéticos de radiofrecuencia. Sus hallazgos revelan patrones universales en el calentamiento de estas estructuras, lo que proporciona información valiosa para diferentes aplicaciones, desde la hipertermia en medicina hasta la síntesis de materiales y la ingeniería de dispositivos.
El estudio destaca la versatilidad y eficacia de COMSOL como herramienta para investigar fenómenos complejos de transferencia de calor y electromagnetismo en nanomateriales. Además, subraya la importancia de comprender los efectos del calentamiento por radiofrecuencia en estructuras cargadas con nanomateriales para optimizar su diseño y rendimiento en una variedad de aplicaciones tecnológicas y biomédicas.
Ejemplo de la librería de aplicaciones de COMSOL
En cuanto a ejemplos de la librería de aplicaciones y estrechamente relacionados con el tema del artículo se puede mencionar el modelo Specific Absorption Rate sar in the human brain [2]. Dicho modelo está resuelto utilizando el RF Module y Heat Transfer Module. Los científicos utilizan la tasa de absorción específica (SAR, por sus siglas en inglés) para determinar la cantidad de radiación que absorbe el tejido humano. Esta medida es especialmente importante para los teléfonos móviles, que irradian cerca del cerebro. El modelo estudia cómo una cabeza humana absorbe una onda radiada desde una antena y el aumento de temperatura que la radiación absorbida causa.
El aumento en el uso de equipos inalámbricos también ha incrementado la cantidad de energía de radiación a la que están expuestos los cuerpos humanos. Una propiedad común que mide la energía absorbida es el valor SAR (tasa de absorción específica) para determinar la cantidad de radiación que absorbe el tejido humano.
La geometría de la cabeza humana es la misma geometría (Phantom SAM) proporcionada por IEEE, IEC y CENELEC en sus especificaciones estándar de medidas de valor SAR. La geometría original se importó a COMSOL Multiphysics. Además, el modelo muestrea algunos parámetros de material con una función de interpolación volumétrica que estima la variación del tipo de tejido dentro de la cabeza.
Este modelo estudia cómo una cabeza humana absorbe una onda radiada desde una antena y el aumento de temperatura que esto causa. Ver la figura de la cabecera en donde se ilustra la geometría, la posición de la antena y la tasa de absorción SAR en unidades de W/kg, en el cerebro humano [2].
Referencias
[1] Muhammad Anas, Mazin M. Mustafa, Aniruddh Vashisth, Eftihia Barnes, Mohammad A. Saed, Lee C. Moores, Micah J. Green. Universal patterns of radio-frequency heating in nanomaterial-loaded structures. Applied Materials Today, Volume 23, June 2021, 101044. . Doi: https://doi.org/10.1016/j.apmt.2021.101044
[2] Galería de aplicaciones de COMSOL: Specific Absorption Rate (SAR) in the Human Brain
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Los nuevos paquetes para matroides e hipergrafos apoyan el próspero campo de investigación de la teoría matroide, un área de estudio con aplicaciones en teoría de grafos, álgebra lineal, geometría, topología, teoría de redes y más.
Una matroide es un objeto que codifica una estructura de independencia en un conjunto. Los ejemplos incluyen independencia lineal, independencia algebraica e independencia gráfica. El paquete Matroids le permite construir matroides, generar matroides de tipos específicos, probar sus propiedades y calcular su rango, polinomios característicos, bases, hiperplanos, conjuntos de terreno y mucho más.
El paquete Hypergraph es la columna vertebral computacional del paquete Matroids. Un hipergrafo es un gráfico generalizado, que consta de un conjunto finito de vértices y una colección de subconjuntos de esos vértices, llamados hiperaristas. El paquete proporciona comandos eficientes para crear, manipular y dibujar hipergráficos y determinar sus propiedades.
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- Programas de revisión de nuevas fuentes (NSR) y prevención de deterioro significativo (PSD):
- AERMOD se utiliza para permisos que garantizan que las instalaciones propuestas no dañen la calidad del aire ni violen los NAAQS.
- Cumplimiento de límites de incremento para evitar el deterioro de la calidad del aire.
- Planes de implementación estatales (SIP):
- AERMOD ayuda a los estados a desarrollar planes integrales para mantener y mejorar la calidad del aire.
- Evaluar el impacto de las fuentes y diseñar estrategias de control de la contaminación.
- Permisos de Operación Título V:
- AERMOD empleado en el proceso de solicitud para demostrar el cumplimiento de los estándares de emisiones.
- Cumplimiento de NAAQS:
- AERMOD evalúa las emisiones de las fuentes para determinar el cumplimiento de los estándares NAAQS.
- Evaluaciones de contaminantes atmosféricos peligrosos (CAP):
- AERMOD evalúa la dispersión y concentración según NESHAP para garantizar que no haya riesgos significativos para la salud o el medio ambiente.
- Evaluaciones de Impacto Ambiental:
- AERMOD modela el impacto en la calidad del aire de las acciones propuestas en las Declaraciones de Impacto Ambiental.
- Planes de Gestión de Riesgos (RMP):
- AERMOD se puede utilizar para modelar impactos potenciales de liberaciones accidentales en RMP.
- Monitorización de cercas y estudios de exposición comunitaria:
- AERMOD predice la dispersión y concentración de contaminantes para evaluar el impacto ambiental cercano.
En estos contextos, AERMOD garantiza una evaluación exhaustiva de los impactos de las emisiones en la calidad del aire, facilitando el cumplimiento de los estándares ambientales y apoyando el compromiso de la EPA de proteger la salud pública y el medio ambiente de los efectos adversos de la contaminación del aire.
Para un cumplimiento perfecto y una gestión integral de la calidad del aire, considere el software AERMOD View de Lakes Environmental. Con capacidades de modelado avanzadas, agiliza el cumplimiento normativo en diversos contextos, salvaguardando sus operaciones y garantizando el cumplimiento de los estándares ambientales. Optimice su gestión de la calidad del aire con AERMOD View para obtener resultados sólidos, eficientes y fiables.
Además, para desafíos complejos de gestión de la calidad del aire, nuestra solución AQMIS es ideal para gestionar evaluaciones de la calidad del aire y programas regulatorios ambientales a gran escala.
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- Categoría: Minitab
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Por Josué Zable.
Cada uno tiene su propio tipo de gráfico o herramienta visual favorita. Todavía no estoy listo para declarar este como mi favorito, pero este viejo pero bueno debería recibir más tiempo y atención. Así es: estoy hablando de los Gráficos de Control con Etapas, también llamados a veces Gráficos de Control Antes/Después.
Si no está familiarizado con él, puede leer el post del blog de Minitab que explica qué son y cómo crear uno en Minitab. En pocas palabras, son gráficos de control que ayudan a analizar un proceso antes y después de una mejora, monitorizando no sólo el cambio sino también cómo significa el proceso y la variabilidad que cambió debido a la mejora. Esto proporciona información adicional, no sólo sobre el impacto de la mejora, sino también sobre si es parte de un proceso estable (y sostenible).
Ahora que está familiarizado con la utilidad Gráficos de control antes/después, aquí hay cuatro formas en las que podría utilizar este tipo de visualización:
1. CAPTAR EL IMPACTO DE UNA MEJORA
Imagine que tiene la responsabilidad de reducir el tiempo del ciclo (es decir, el tiempo total que un equipo de producción dedica a producir una sola unidad) para permitir una producción más rápida y aumentar la capacidad para satisfacer la creciente demanda de su producto. Te embarcas en un proyecto de mejora y después de realizar cambios mides tu éxito. Un gráfico de control por etapas es una excelente manera de resaltar los beneficios de su proyecto de mejora.
2. CAPTAR EL IMPACTO DE UN CAMBIO EN UN ENTORNO EMPRESARIAL
Las empresas son dinámicas y cambian constantemente. Algunos de estos cambios son fuerzas externas, como acciones de la competencia o un cambio en el entorno operativo, y otros pueden deberse a un cambio estratégico (es por eso que los análisis FODA son tan populares, pero estoy divagando). Imagine que fuera un fabricante de desinfectante para manos y necesitara pronosticar la demanda de su producto. Tu experiencia antes de la COVID, durante la COVID y después es extremadamente diferente. Destacar este cambio puede ayudar a explicar los cambios significativos en el negocio.
3. DESTACAR LAS MEJORAS EN LAS EXPERIENCIAS O LA ATENCIÓN DEL PACIENTE
En este caso de atención médica, resaltar la mejora es fundamental tanto para los profesionales como para los pacientes. Ya sean médicos que siguen las terapias o un centro que sigue las mejoras, no sólo desean comprenderlas, sino que también quieren comunicar claramente los beneficios a los pacientes. Puede leer sobre cómo un hospital podría realizar un seguimiento de una métrica clave como la reducción de los tiempos de admisión (en el blog mencionado anteriormente) o cómo se puede utilizar para comunicar los posibles beneficios de la cirugía.
4. SUPERVISAR EL RENDIMIENTO DEL EQUIPO
Esto podría hacerse después de mejorar o para medir el impacto del desgaste o la falta de servicio a lo largo del tiempo. El equipo de fábrica es costoso y crítico para las operaciones. Ajustar o arreglar el equipo puede aumentar la productividad y se puede mostrar fácilmente mediante un gráfico de control de antes y después. Los gráficos de control por etapas también pueden resultar particularmente útiles incluso para medir el impacto del mantenimiento normal. Lea acerca de un excelente ejemplo de alguien que midió el rendimiento de gasolina de un automóvil para ver si el servicio de mantenimiento mantuvo el rendimiento constante.
Uso de Minitab para mejoras continuas
Como puede ver, los gráficos de control son herramientas simples pero muy poderosas que pueden ayudarlo a determinar si un proceso está bajo control (lo que significa que solo tiene una variación normal y aleatoria) o fuera de control (lo que significa que muestra una variación inusual, probablemente debido a un "causa especial").
Y cuando utiliza Minitab Statistical Software, puede elegir Asistente > Gráficos de control... y obtener orientación paso a paso a través del proceso de creación de un gráfico de control, desde determinar qué tipo de datos tiene hasta asegurarse de que sus datos cumple con los supuestos necesarios, hasta interpretar los resultados de su gráfico.
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El paper de Pengtao Yue, Chunfeng Zhou, James J. Feng, Carl F. Ollivier-Gooch, y Howard H. aborda [1] la simulación de la dinámica interfacial en fluidos viscoelásticos utilizando el método de campo de fase y elementos finitos con mallas adaptativas.
El artículo presenta un enfoque para simular la dinámica de interfaces en fluidos viscoelásticos mediante el método de campo de fase (PFM) junto con el método de elementos finitos (FEM) utilizando mallas adaptativas. Los fluidos viscoelásticos son aquellos que muestran propiedades tanto viscosas como elásticas, lo que significa que exhiben tanto flujo como deformación elástica.
El método de campo de fase se utiliza para modelar la evolución de la interfaz entre diferentes fases o componentes de un fluido. En este caso, se aplica para representar la interfaz entre dos fases de un fluido viscoelástico. El enfoque combina la PFM con FEM, lo que permite una representación precisa de la dinámica interfacial y la capacidad de manejar geometrías complejas.
Una característica importante del trabajo es el uso de mallas adaptativas. Esto significa que la resolución de la malla se ajusta automáticamente en función de la complejidad y la variabilidad de la solución en diferentes regiones del dominio. Esto ayuda a optimizar el uso de recursos computacionales al enfocar la resolución donde más se necesita.
El artículo describe la formulación matemática del modelo de campo de fase para fluidos viscoelásticos y cómo se implementa junto con el método de elementos finitos. Luego, se presentan resultados de simulaciones para demostrar la capacidad del enfoque propuesto para capturar diferentes fenómenos interfaciales en fluidos viscoelásticos.
Dicha metodología se encuentra disponible en COMSOL Multiphysics dentro de la rama de Mathematics, Moving Interface. Ver la figura 1, en la cabecera, que muestra las interfaces matemáticas en donde se encuentra Phase Field in Fluids.
El ejemplo Two-Phase Flow with Fluid–Structure Interaction [2] demuestra técnicas para modelar una interacción fluido-estructura que contiene dos fases de fluido en COMSOL Multiphysics. Ilustra cómo un fluido más pesado puede inducir movimiento en un obstáculo modificando el propio flujo del fluido. Este modelo utiliza la técnica arbitraria Lagrangiana-Euleriana (ALE) junto con una interfaz multiphysics predefinida de flujo de dos fases, campo de fase, tal como el artículo referenciado.
La geometría del modelo consiste en un pequeño contenedor, en cuyo centro hay un delgado obstáculo. Inicialmente, un fluido más pesado (agua) está presente en el dominio izquierdo y el aire está presente en todas partes. El modelo es similar a un clásico benchmark de ruptura de presa, excepto que el obstáculo interrumpe el flujo del agua hacia el dominio derecho. El obstáculo comienza a doblarse debido a la fuerza inercial del fluido más pesado. Ver Fig. 2.
Fig.2: Imagen del modelo Two-Phase Flow with Fluid-Structure Interaction, Application ID: 4515 por COMSOL Inc.
Referencias
[1] Pengtao Yue, Chunfeng Zhou, James J. Feng, Carl F. Ollivier-Gooch, Howard H. Phase-field simulations of interfacial dynamics in viscoelastic fluids using finite elements with adaptive meshing. Journal of Computational Physics 219 (2006) 47–67. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2006.03.016.
[2] Galería de aplicaciones de COMSOL: Two-Phase Flow with Fluid–Structure Interaction
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