Aplicación de herramientas Lean para el diseño de procesos en la poscosecha del aguacate Hass: Caso AMI

Abstract

En la actualidad, las empresas agrícolas exportadoras se enfrentan a retos en cuanto a la calidad de sus productos, que deben cumplir para ser competitivas en el mercado. Los problemas detectados en sus líneas de producción se basan en la mala gestión de recursos como el tiempo, las materias primas, la maquinaria y los trabajadores, lo que provoca un despilfarro que se refleja en unos costes elevados. Se ha demostrado que, aplicando herramientas de Lean Manufacturing a sus actividades productivas, es posible procesar la misma cantidad de producto en menor tiempo, cumpliendo con estándares de eficiencia relacionados con el funcionamiento de sus máquinas, la productividad de sus empleados y generando el reconocimiento de sus clientes a lo largo de la cadena de valor.

Para este estudio, se analizó el caso de la empresa colombiana Arcángel Miguel Internacional, cuya actividad principal se centra en la exportación de aguacates y otras frutas exóticas a países de Europa y Norteamérica. Se identificaron los procesos que no generaban valor e impedían el flujo continuo de su proceso de poscosecha, con el fin de desarrollar alternativas para mejorar sus indicadores de eficiencia.

El diseño de ingeniería consistió en el desarrollo de un modelo de simulación real y futuro en FlexSim, software que permite modelar en 3D los procesos industriales de una empresa y analizar la productividad en ambos escenarios, incluyendo indicadores de operatividad y mejora continua. Utilizando herramientas de Lean Manufacturing como: Jidoka, 5's, Kaizen y SMED, fue posible plasmar en las simulaciones aquellos procesos susceptibles de mejora para reducir significativamente los desperdicios en el procesado de la fruta. Estas mejoras se apoyaron en indicadores de eficiencia, que permitieron a la simulación comparar el estado real y futuro del proceso.

Para evaluar el modelo, se utilizaron los datos analizados pertenecientes a los lotes de mayo a julio para obtener la distribución probabilística ajustada a los parámetros del software. Asimismo, se diseñó el proceso mediante un plano de Autocad y los elementos propios de la biblioteca relacionados con los recursos constantes, compartidos y móviles. Los requerimientos de rendimiento permitieron identificar en ambas situaciones, la cantidad procesada por puesto de trabajo, el porcentaje de tiempo de operación por trabajador, la utilización de cada objeto del sistema, la eficiencia de las máquinas y el rendimiento de la producción.

En la simulación real sólo se consideraron los procesos posteriores a la cosecha y un lote de 11,2 toneladas, pero para la construcción de los escenarios propuestos se utilizó un aumento progresivo del 11-15% para evaluar la eficacia del diseño propuesto. Los operarios sólo fueron programados para realizar una única función, durante una jornada laboral de 7,5 horas, y todas las unidades de aguacate pesaron 140 g. Para medir el impacto del escenario propuesto, se compararon los indicadores de eficiencia (OEE, DTD, Productividad y Eficiencia) con la simulación real de la empresa, y resultó que la alternativa impactó significativamente en todos estos indicadores. Los resultados para cada uno de los indicadores de eficiencia fueron: 33%, 22,81%, 15,16% y 35,89%, y 43,56% respectivamente. Estos resultados permitieron a la empresa procesar 4,9 toneladas adicionales en jornada laboral sin cuellos de botella, tiempos muertos, talento no utilizado ni tiempos muertos. Por último, para cuantificar el impacto medioambiental de las alternativas propuestas, se desarrolló una herramienta de cálculo en Excel para calcular las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Se utilizó la guía CAR, que propone seguir cinco pasos para obtener la información. Se obtuvo el consumo energético de la línea de producción de aguacate y se utilizaron factores de emisión teóricos para determinar las mejoras del proceso. Los resultados mostraron una reducción del 45,1% respecto a la situación actual, contribuyendo positivamente al cambio climático a través del estudio de tiempos y movimientos en AMI.