17 de Septiembre de 2025

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Planeación estratégica

9 desperdicios que debes evitar para ser más efectivo

Reducir los desperdicios es uno de los retos actuales de la industria manufacturera
Carlos Juárez
lean manufacturing

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Reducir los desperdicios es uno de los retos actuales de la industria manufacturera.

El Lean Manufacturing -también llamado Lean Production- es un método de organización del trabajo que se centra en la continua mejora y optimización del sistema de producción mediante la eliminación de desperdicios y actividades que no suman ningún tipo de valor al proceso.

Categorías del lean manufacturing

Originalmente, el Lean Manufacturing categorizó los residuos en siete categorías diferentes. Años más tarde sumó el potencial humano desperdiciado como un apartado más.

1. Transporte: Mover materiales de una posición a otra no añade valor.

2. Esperar: Que los bienes sean procesados es una gran pérdida de tiempo.

3. Procesamiento inapropiado: A menudo las organizaciones utilizan equipos de alta precisión en circunstancias en las que herramientas mucho más simples pueden hacer un mejor trabajo. Por tanto, siempre será mejor mantenerlo simple.

4. Defectos: Eventualmente afectan la calidad, lo que conduce a la pérdida de dinero, ya sea porque un producto se vende por menos o no se vende en absoluto.

Y como detectar estos defectos después es demasiado tarde, todo se reduce a: Prevención.

lean manufacturing

5. Sobreproducción: La vieja ley de la oferta y la demanda. ¿Por qué producir más bienes de los que la gente quiere? La sobreproducción también puede conducir a otros desechos, como la espera, el inventario, los recursos, etcétera.

6. Inventario innecesario: Los productos no vendidos resultan en un inventario adicional que las organizaciones están estancadas con el espacio y/o el transporte.

7. Over Processing: Cuando se utilizan técnicas y/o equipos inadecuados, se realizan procesos innecesarios, que cuesta tiempo y dinero.

8. Potencial humano: La formación y el empoderamiento de los trabajadores de primera línea funciona. Están en la mejor posición para identificar y resolver problemas.

Procesos ineficientes

La lista detallada por la empresa de tecnología Augury añadió un punto 9 en su apartado de residuos: ineficiencias en el proceso.

Este apartado se refiere a las diferentes en la línea de producción que pueden afectar la calidad y el rendimiento.

Por ejemplo, para la industria de fabricación química, tales ineficiencias incluyen (por mencionar algunas):

  • Formación de productos paralelos no deseados que afectan a la pureza del producto
  • Reacciones incompletas que dañan el rendimiento y la calidad del producto acabado
  • Pérdidas durante la separación del producto deseado de una mezcla de reacción

Dichas ineficiencias de proceso a menudo son causadas por la presión de alcanzar objetivos de producción, como aumentar la pureza de los productos.

Herramientas que facilitan el lean manufacturing

Pero la buena noticia es que ahora los fabricantes pueden aprovechar las soluciones de procesos impulsadas por IA para predecir y prevenir las ineficiencias.

Algoritmos de aprendizaje automático basados en procesos son capaces de identificar soluciones para mejorar la operación de las empresas.

Su aplicación resuelve tres ideas importantes:

  1. Por qué ocurren ineficiencias durante el proceso
  2. Cuándo sucederán
  3. Cómo evitar que vuelvan a ocurrir

Computación en la nube, análisis profundo y trabajo de aprendizaje automático en combinación con dispositivos, sensores y adaptadores de software para conectar una fábrica permite optimizar procesos y evitar todos esos desperdicios, según expertos.

Desde luego, los trabajadores de primera línea deben involucrarse en el manejo de dichas tecnologías para que aporten ideas y las mejoras sean lo más apropiadas a lo que requiere cada empresa.


Carlos Juárez

Reportero de THE LOGISTICS WORLD® especializado en logística y cadena de suministro, con más de 15 años de experiencia. También cubre fuentes mundiales, de economía y negocios, y colabora para UnoTV.

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