Prueba · Caso de cliente 02

+9,5 puntos de rendimiento de material, encontrados en series que la línea ya había hecho.

Proveedor de caucho y polímero · línea de bobinas textiles · 336 series de producción históricas. Nada nuevo recogido, ninguna preparación de datos específica, cero jornadas del cliente.

La mayoría de los datos no contenía señalLÍNEA DE BOBINAS TEXTILES · SELECCIÓN DE VARIABLES
REGISTRADO POR SERIE, EN UNA EXPORTACIÓN EXISTENTE977 columnasUSADAS POR EL MODELO RETENIDO10 variables
Una exportación. Ninguna recogida nueva, ninguna preparación de datos pedida al cliente.

El cribado es la mayor parte del trabajo. Descartar las 967 columnas que no aportan nada es lo que hace que las diez restantes sean interpretables por un ingeniero de proceso.

La pregunta

«¿Dónde debe trabajar la línea para que el rendimiento se mantenga?»

Entrada
Una exportación existente: 977 columnas de datos de proceso, calidad y material.
Objetivo
Tasa de transformación del material. Punto de partida: 68,6 % de media, palancas sin identificar.
Salida
Un rango de consigna para cada palanca retenida y el rendimiento esperado dentro de cada zona.
Única decisión pedida
Una decisión de proceso: qué variables son consignas y qué variables son resultados.
Las zonas que devolvió la plataforma

Tres zonas, y una de ellas es peor que no hacer nada.

La línea discontinua es la media de la propia línea en las 336 series. Una zona solo cuenta si queda por encima.

Rendimiento dentro de las zonas de operación336 SERIES · UNA SERIE ≈ CINCO HORAS
80 %70 %62 %68,6 % en las 336 series78,1 %Zona 133 series75,4 %Zona 227 series65,5 %Zona 317 series
RetenidaConsignas alternativasNo recomendada
Zona 1
Retenida. +9,5 puntos frente al propio historial de la línea: la zona en la que el equipo produce ahora.
Zona 2
Una alternativa viable con otras consignas, útil cuando la Zona 1 no es alcanzable por motivos de material o de planificación.
Zona 3
No recomendada. Queda por debajo de la media de la propia línea, así que seguirla empeoraría las cosas. La publicamos en lugar de ocultarla.
Tamaño de muestra
33, 27 y 17 series respectivamente. Pequeño, y lo decimos: cada serie nueva afina las zonas.
Dónde están las palancas

Siete de diez en una misma etapa aguas arriba.

El rendimiento se decidía más arriba en la línea de donde el equipo estaba mirando. Ese es el hallazgo, y es el tipo de cosa para la que sirve un modelo de correlación.

Ubicación de las palancas a lo largo de la línea10 VARIABLES RETENIDAS
MEZCLARECUBRIMIENTO7 de 10BOBINADOVULCANIZACIÓN12 sin atribuir a una etapa en el estudio

No toda palanca es una consigna

La temperatura ambiente se observa, no se fija. Orienta cuándo producir en lugar de qué ajustar, y el entregable dice cuál es cuál.

Un hallazgo colateral, no buscado

Como los datos de material estaban en la misma exportación, uno de los tres proveedores de material resultó estar asociado a una probabilidad 1,5× mayor de superar el 75 % de rendimiento.

Dos que no podemos situar

Dos de las diez palancas retenidas no se atribuyen a ninguna etapa del proceso en el estudio. Las dejamos sin situar en lugar de suponer.

Cómo confirmarlo en su propia línea

La ganancia ya se apoya en series pasadas. La prueba solo la confirma en vivo.

Método
Produzca las siguientes series dentro de la zona recomendada y compare su rendimiento con la media histórica.
Coste
Una serie dura aproximadamente cinco horas. Una semana basta para un primer veredicto.
Puesta en marcha
Nada que conectar, nada que instalar.
Después
Cada serie nueva afina las zonas; el modelo se recarga en un clic, por su propio equipo.
Siguiente paso

Indique una línea y una variable objetivo.

Leemos la exportación que ya genera y le decimos en una semana si contiene las palancas.

Solicitar una demo

Solo lo usamos para responderle. Sin lista de correo, sin reventa.