Un Análisis Profundo en la Industria Alimenticia con Python y Machine Learning

Liderazgo, Mantenimiento, Resultados

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📊 Análisis Inicial: ¿Dónde estábamos?

Nuestra línea operaba en 3 turnos de 8h (15 días, 360h), enfrentando métricas que indicaban oportunidades claras de optimización:

• Disponibilidad: 95.69% (buena, pero con margen para alcanzar el 98%).

• MTBF (Tiempo Medio Entre Fallas): 43.33 horas (¡una falla cada ~2 días!).

• MTTR (Tiempo Medio Para Reparar): 2.58 horas (aceptable, pero reducible).

• Proyección: 12 fallas en 720 horas (1 mes), un riesgo constante de paradas.

Estas cifras nos indicaron que necesitábamos una estrategia proactiva para minimizar interrupciones y maximizar la producción.

🛠️ Soluciones Propuestas y su Implementación con Python

Nos enfocamos en tres pilares fundamentales, apoyándonos en la capacidad analítica de Python:

1. Mantenimiento Predictivo con Machine Learning

• Problema: Las 6 fallas en 15 días sugerían patrones que podíamos predecir.

• Solución: Implementamos un modelo de Machine Learning (Random Forest) en Python para analizar los Tiempos Entre Fallas (TBF) y correlacionarlos con variables operativas (temperatura, velocidad, desgaste).

• Insight Clave (Visualización): Un gráfico de líneas nos mostró la tendencia de los TBF históricos y, lo más importante, predijo el próximo tiempo entre fallas estimado en ~50.00 horas. Esto nos permite programar intervenciones antes de que la falla ocurra.

• Impacto Esperado: Reducir fallas en un 20-30%, aumentando el MTBF a ~55 horas.

Gráfico: TBF históricos vs. TBF predicho para la línea de envasado.

2. Reducción del MTTR (Tiempo Medio Para Reparar) con Estandarización

• Problema: El MTTR de 2.58 horas podía ser más bajo.

• Solución: Estandarizamos procedimientos de reparación y usamos Python para identificar las causas de falla que consumían más tiempo.

• Insight Clave (Visualización): Un gráfico de barras reveló que las fallas mecánicas eran las que más tiempo tomaban (3.25 horas), en comparación con atascos (2.33h) o problemas eléctricos (2.00h). Esto nos permitió enfocar la capacitación y la disponibilidad de repuestos.

• Acción: Capacitar al equipo en reparaciones mecánicas y asegurar repuestos críticos.

• Impacto Esperado: Reducir el MTTR a ~2 horas, aumentando la disponibilidad a 96.5%.

Gráfico: MTTR por causa de falla en la línea de envasado

3. Optimización del Mantenimiento Preventivo

• Problema: Mejorar la disponibilidad reduciendo paradas no planificadas.

• Solución: Programamos mantenimientos preventivos basados en el 80% del MTBF promedio.

• Resultado: Determinamos que el mantenimiento debe programarse cada 34.67 horas (~1.5 días). Esto proyecta una reducción de fallas de 6 a 4.20 en 15 días.

• Impacto Esperado: Menos fallas (de 12 a ~8 en 1 mes), aumentando la disponibilidad a 97%.

📈 Impacto Global de las Soluciones

La implementación combinada de estas estrategias promete una mejora significativa en el rendimiento de la línea:

tabla con soluciones globales

✨ Conclusión y Llamada a la Acción

La integración de análisis de datos y Machine Learning en las estrategias de mantenimiento no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también transforma la toma de decisiones, pasando de ser reactiva a predictiva.

¿Aplicas estas estrategias en tu industria? ¿Qué desafíos has encontrado o qué éxitos has logrado? ¡Me encantaría leer tus comentarios y experiencias!