LOS DATOS Y LA INFORMACIÓN
Equipos e instalaciones
¿Cómo optimizar la rentabilidad en una planta de procesado de carne de pollo? Análisis de datos
Para leer más contenidos de Febrero 2023
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En toda la cadena de producción de carne de pollo hay innumerables factores a tener en cuenta para optimizar el coste y la calidad del producto final. En consecuencia, para alcanzar los objetivos debemos tomar muchas decisiones a diario.
LOS DATOS Y LA INFORMACIÓN
Estas decisiones deben obtenerse a partir de una información veraz y contrastada. En ningún caso debemos dejar que la percepción y el prejuicio nos oriente hacia un camino equivocado.
Es de estricta actualidad hablar tanto de BIG DATA, el motor de la última revolución tecnológica, como del valor de los datos para las empresas. Nadie duda que para rentabilizar los procesos de cualquier cadena de valor será necesario disponer de datos suficientes y bien estructurados.
El acumulo de registros o datos por sí mismos tienen poca o ninguna importancia. Sin embargo, la información que se puede obtener de ellos si tiene significado.
La información contrastada es importante porque es capaz de cambiar la forma en que el responsable de tomar decisiones percibe algo.
El objetivo debe ser la toma de decisiones basadas en nuestra propia información y aún más importante, conocer su eficiencia.
DATOS O REGISTROS
En una planta de procesado de carne es muy relevante la recolección de registros de calidad. Los datos que incorporamos deben ser válidos. Para ello, es necesario que sean medibles, fiables y relevantes.
Esto requiere un estudio pormenorizado de por quién, cómo y dónde obtendremos estos registros.
Si no tenemos la garantía de que se cumplan estas premisas es mejor no utilizar estos datos y buscar una alternativa fiable. Desgraciadamente, en las plantas esta situación es más habitual de lo que cabría esperar.
Todos los registros que podamos obtener con métodos tecnológicos mejoran en validez y fiabilidad. Debemos reflexionar sobre las posibilidades actuales que nos ofrece el uso de sensores para el control de todos los parámetros o variables en un proceso industrial, como es el caso de una planta de procesado de carne.
Otra situación común es creer que a mayor volumen de datos tendremos un mejor control del proceso. El volumen de registros no mejora la calidad de la información. De hecho, nos puede distraer en la selección de los datos más relevantes. Para ilustrar este hecho, podemos aplicar el principio de Pareto, que finales del siglo XIX ya nos refleja que el 20% de las causas produce el 80% de los efectos.
Una vez hemos decidido cuáles son los registros fiables y relevantes para nuestros objetivos, debemos organizarlos adecuadamente para poder ser analizados.
Deberemos decidir qué herramienta queremos utilizar para aglutinar los datos escogidos.
Una de las dificultades que deberemos superar es la desconexión entre los distintos orígenes de datos necesarios. Como ejemplo de ello, la desconexión entre los datos productivos en vivo y los obtenidos en planta es más frecuente de lo esperado.
La incorrecta organización de los datos nos producirá retrasos en la detección de un problema. Asimismo, nos llevará más tiempo resolverlo en la dirección adecuada y en el mínimo tiempo.
Las empresas deben invertir en sistemas de mejora de la organización y calidad de los datos.
En nuestra experiencia, en la resolución de problemas por la vía de los análisis de datos, destinamos más del 50% del tiempo para la verificación y organización de la información.
Por todo ello, es altamente recomendable realizar este trabajo previo de forma consensuada por un equipo multidisciplinar de producción y calidad, tanto en vivo como en planta.
INFORMACIÓN
Para conseguir una información de calidad requerimos de muchos atributos. A partir del análisis que extraemos de nuestro sector y la complejidad del proceso de producción, lo que más valoramos es que la información sea sintética y eficaz.
Los KPI deben ser los justos y necesarios para cada escala de decisión dentro del proceso, desde el responsable de producción hasta la dirección de la planta. De esta manera, se deben organizar en distintos informes con diferentes indicadores según la escala de decisión de la planta.
Un informe de KPIs es un documento que resume el rendimiento actual en comparación con tus objetivos.
“Lo que no se define, no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar”, William Thomson Kelvin.
ANÁLISIS DE LOS DATOS. ESTADÍSTICA
La mejor herramienta que disponemos para convertir los datos en información es el ANÁLISIS ESTADÍSTICO, que nos ofrece luz frente a una tormenta de datos aparentemente inconexos.
¿Porque el sector de las plantas de procesado de carne dispone de un bajo uso de este tipo de herramientas?
La dificultad de disponer de un perfil profesional adecuado, con los conocimientos suficientes en el campo del análisis estadístico y del proceso que se analiza, está generando un retroceso en la implantación de esta metodología de trabajo en el sector.
Por ende, se está perdiendo una valiosa información que puede generar el estudio de todos los datos que se recopilan.
“El análisis de datos estadísticos es el proceso que nos permite interpretar los datos numéricos que disponemos, con el objetivo de tomar las decisiones de negocio más eficaces. De hecho, las empresas pueden tomar decisiones 5 veces más rápido que su competencia si las basan en el análisis de datos”, Bain & Company, global consultancy.
RENDIMIENTO CANAL. ANÁLISIS DE DATOS
En la cadena de valor de la producción de carne de pollo, el rendimiento canal es el parámetro técnico más importante por su incidencia en la rentabilidad económica.
Además, no debemos olvidar que los dos pilares de la producción en una planta, rendimiento y calidad, están estrechamente unidos.
Gestionar estrategias para mejorar los rendimientos comportará una mejora en la calidad del producto final, y viceversa.
¿EL RENDIMIENTO CANAL ES UN INDICADOR?
Anteriormente, describimos las cualidades que debía cumplir cualquier Indicador clave de negocio.
El registro debe:
El rendimiento del canal, como registro, ¿cumple las exigencias para serlo?
Depende. Sin duda, cumple todas las premisas anteriores, aunque asumimos un riesgo en la calidad e interpretación de los objetivos.
El rendimiento canal es peso dependiente de manera que a cada peso podremos asignarle un valor de referencia.
Sin embargo, es más eficaz el desarrollo de un estándar propio obtenido de los datos de nuestra planta. De esta forma, podremos analizar la evolución histórica de nuestros rendimientos.
En caso de que la planta sacrifique pollos sexados, haremos una ecuación para cada uno de los segmentos: machos, hembras y mixtos. Los resultados de esta ecuación a un peso y sexo dado lo utilizaremos como estándar comparado con los datos reales actuales.
El primero es un indicador global. Si comparamos una gráfica de relación entre peso y rendimiento en diferentes periodos de tiempo podremos valorar si los objetivos se cumplen u observamos desvíos positivos o negativos en algún tramo de pesos.
Otro indicador, en este caso de forma individual, será cuando hagamos una recopilación en una base de datos de los registros de rendimiento por camión obtenidos en la planta y los comparemos con el rendimiento objetivo de nuestra propia ecuación de correlación de datos de un periodo anterior. De este modo, podremos analizar las diferencias entre los datos obtenidos y los objetivos esperados.
CÓMO GESTIONAMOS LOS FACTORES DE INFLUENCIA EXTERNOS AL RENDIMIENTO CANAL
Debemos saber que en las ecuaciones que utilizamos para definir nuestro objetivo en el rendimiento canal, la constante de correlación (r o r2 ), es la medida estadística que nos explica qué tan cerca están los datos de la línea de regresión.
Si observamos el gráfico de los rendimientos en pollo mixto obtenidos en una planta veremos que, existiendo una correlación positiva, la constante r está muy lejos de ser cercana al 1, siendo que, a un mismo peso, la variabilidad de rendimientos es muy elevada.
Esta variabilidad tan grande de rendimientos a un mismo peso expresa dos situaciones que debemos afrontar:
Métodos de determinación imprecisos y controles ineficaces nos reportan datos rechazables por estar fuera de rango, pero en otros casos su imprecisión es indetectable.
De este modo, como objetivo de disminución de dicha variabilidad, podemos incorporar un segundo indicador global como la constante de correlación (r o r²) comparada entre distintos periodos de tiempo para que el objetivo sea el acercamiento a 1 respecto a resultados anteriores.
Aunque es altamente improbable, puede suceder que la mejora de este índice no acabe reportando un incremento en valor absoluto de los rendimientos.
Sabemos que entre estos factores, aunque el peso es el principal podemos apuntar, entre otros:
Para determinar su influencia, deberemos analizar estos indicadores en nuestra propias instalaciones, ya que son muy dependientes de las estructuras que disponga la empresa.
Asimismo, somos conocedores que existen “factores internos a la planta”, que son todos aquellos que se producen durante el proceso industrial de la elaboración de la canal y despiece, como por ejemplo:
Si bien es cierto que su incidencia es muy relevante para la mejora del rendimiento, no son objeto de estudio de este artículo.
Si analizamos estadísticamente el efecto que tienen estos factores en los rendimientos de nuestra propia planta, podremos tomar acciones para reducir la afectación de estos en el rendimiento y disminuir la variabilidad de resultados a un mismo peso.
Con estos indicadores, desarrollaremos informes sencillos y eficaces para cada grado de decisión.
Si los resultados se desvían de nuestros objetivos, podremos dar la señal de alerta en el menor tiempo posible. Con análisis de los datos previos y actuales, junto con el conocimiento de los equipos, podremos resolver las incidencias de la manera más eficiente.
CONCLUSIONES
Las empresas y sus datos deben recorrer un camino paralelo para optimizar sus procesos, mejorar sus rendimientos y ser competitivos, tanto en costes como en calidad de su producto.
Además, no hay alternativa frente a este desafío. Los algoritmos de objetivos de predicción serán claves en la producción ganadera para desarrollar un proceso sostenible de mejora continua.
La cuarta revolución industrial ya está aquí y tus datos son el nuevo petróleo.
