Los 15 principales KPI de planificación de la producción para pequeñas empresas de fabricación

La planificación de la producción conecta todas las actividades necesarias para garantizar una producción puntual y de alta calidad. Medir el rendimiento de estas actividades ayuda a las pequeñas empresas de fabricación a mejorar la eficiencia operativa y garantizar la rentabilidad.

¿Qué son los KPI de planificación de la producción?

Los KPI (indicadores clave de rendimiento) de la planificación de la producción son métricas prácticas que proporcionan información sobre la eficiencia de los procesos de fabricación relacionados con la planificación y la programación. La planificación de la producción es un subconjunto de la gestión de la producción que incluye los tipos de procesos necesarios para garantizar la ejecución oportuna y eficiente de las actividades de producción. Entre ellos se incluyen aspectos como la previsión de la producción, la gestión de la lista de materiales, la distribución y las hojas de rutas de la planta de producción, la planificación de las necesidades de materiales, la planificación de la capacidad y muchos otros.

El seguimiento de los KPI de planificación de la producción ayuda a las empresas a supervisar el rendimiento de la producción e identificar ineficiencias con el fin de responder rápidamente a los cuellos de botella en la producción, evitar tiempos de inactividad excesivos y detectar caídas en la calidad. El seguimiento constante proporciona información adicional, revelando tendencias y patrones ocultos a lo largo del tiempo. En definitiva, un control de la producción basado en los KPI rastreados ayuda a los gerentes a asignar los recursos de manera más eficaz y a mantener los resultados predecibles y rentables.

Las pequeñas empresas del sector de la fabricación se enfrentan a una combinación especial de retos. Con mano de obra, materiales y equipos limitados, es cada vez más importante hacer un uso óptimo de ellos. El seguimiento de los KPI adecuados puede marcar la diferencia entre gestionar de forma reactiva y operar como una empresa basada en datos.

A continuación, hemos recopilado los KPI de planificación de la producción más importantes para escalar los negocios de fabricación y distribución. Vamos a verlos.

Métricas de capacidad de producción y utilización de recursos

Su capacidad para utilizar eficazmente la capacidad y los recursos disponibles sienta las bases para una producción eficiente. Estos KPI permiten realizar un seguimiento del grado de utilización de sus máquinas, mano de obra e instalaciones.

1. Utilización de la capacidad

La utilización de la capacidad mide el porcentaje de la capacidad de una línea de producción o de un taller que realmente se está usando, en comparación con su potencial máximo de producción durante un período de tiempo. Una tasa de utilización de la capacidad elevada significa simplemente que está utilizando sus activos de forma óptima, mientras que una tasa baja indica una infrautilización o un exceso de capacidad.

Utilización de la capacidad = (Producción real ÷ Producción máxima posible) × 100

Ejemplo: supongamos que una planta de subensamblaje puede procesar hasta 400 ensamblajes al día, pero solo alcanza los 300. Por lo tanto, su utilización de la capacidad es del 75 %.

Importancia para las pymes: este KPI ayuda a las pequeñas empresas de fabricación a comprender si están sacando el máximo partido a los equipos y la infraestructura existentes. Detectar la capacidad infrautilizada puede ayudar a impulsar estrategias para aumentar la demanda u optimizar los programas de producción para aprovechar el tiempo de inactividad. También puede indicar gastos de capital innecesarios en nuevos equipos. Por otro lado, una utilización constantemente alta (cercana al 100%) puede indicar la necesidad de planificar una expansión.

2. Utilización de la maquinaria

La utilización de la máquina es similar a la utilización de la capacidad, pero específica de la máquina. Mide la frecuencia con la que una máquina o equipo específico se utiliza activamente durante su tiempo de funcionamiento programado. Se centra en los activos individuales, destacando cómo contribuyen a la eficiencia operativa general.

Utilización de la máquina = (tiempo de funcionamiento de la máquina ÷ tiempo disponible de la máquina) × 100

Ejemplo: si una máquina tiene un horario de funcionamiento programado de 8 horas, pero solo está en funcionamiento activo durante 6 horas debido a la necesidad de cambiar la configuración entre trabajos específicos, su utilización es del 75%.

Importancia para las pymes: la utilización de las máquinas puede ser crucial para las pymes, ya que pone de relieve las ineficiencias a nivel de las máquinas. Los valores bajos pueden indicar diversos problemas, como averías frecuentes, tiempos de configuración excesivos, falta de materiales o indisponibilidad de los operadores. Utilice estos datos para priorizar los programas de mantenimiento, optimizar los procedimientos de cambio o mejorar el flujo de materiales, con el fin de aumentar el rendimiento de la inversión en activos.

3. Rendimiento

El rendimiento es la tasa al que se producen unidades sin errores en un proceso de fabricación o en toda la instalación durante un periodo de tiempo. Es una medida directa de la capacidad de producción del sistema. Cuando se combina con controles de calidad, esta métrica se convierte en el rendimiento de primera pasada, que veremos a continuación.

Rendimiento = Número de unidades buenas producidas ÷ Periodo de tiempo

Ejemplo: una estación de trabajo produce 300 unidades aceptables en su periodo de funcionamiento de 8 horas. Por lo tanto, el rendimiento es 300 dividido por 8 = 37,5 unidades/hora.

Importancia para las pymes: el rendimiento es una métrica de productividad directa que proporciona una forma rápida de indicar una interrupción repentina en la línea de producción, como un problema de disponibilidad de materiales, mientras que la supervisión a largo plazo puede revelar cuellos de botella y otras caídas de eficiencia en las líneas de producción. Cuando se invierte, devuelve el tiempo que se tarda en completar un artículo.

4. Tiempo de inactividad de la producción

El tiempo de inactividad de la producción se refiere al tiempo total durante el cual una máquina, línea de producción o sistema de fabricación no está en funcionamiento durante un período de tiempo. El tiempo de inactividad puede producirse por muchas razones, desde fallos en los equipos hasta cambios en la configuración y mantenimiento. Se clasifica como planificado (por ejemplo, mantenimiento programado y cambios) o no planificado (por ejemplo, fallos en los equipos, escasez de materiales, etc.).

Tiempo de inactividad de la producción = Tiempo total disponible – Tiempo total de funcionamiento

Ejemplo: Si una máquina tiene programadas 10 horas de funcionamiento, pero sufre 2 horas de averías y 0,5 horas de configuración, su tiempo de inactividad total para ese periodo es 10 – (10 – 2 – 0,5) = 2,5 horas.

Importancia para las pymes: Minimizar el tiempo de inactividad es fundamental para las operaciones más pequeñas, especialmente cuando no está planificado, ya que las paradas inesperadas alteran los programas de producción, ponen en peligro los compromisos de entrega y afectan a la rentabilidad. El seguimiento y el análisis de los datos sobre el tiempo de inactividad pueden ayudar a identificar las causas fundamentales de las interrupciones de la producción, especialmente cuando se registran las razones de cada caso, y a implementar mejor el mantenimiento preventivo, optimizar el inventario de MRO o mejorar la capacitación de los operadores para minimizar las interrupciones futuras.

Métricas de programación y previsión

Los KPI de programación y previsión proporcionan información sobre el grado de alineación de los planes de producción con la producción real y la precisión de las previsiones de demanda. Su seguimiento contribuye al cumplimiento puntual, la precisión de las cotizaciones y la asignación de recursos.

5. Tiempo de producción y entrega al cliente

El tiempo de entrega es una métrica clave para cualquier fabricante. El tiempo de entrega de producción es el tiempo total que tarda un producto en pasar desde el inicio del proceso de producción (por ejemplo, la llegada de la materia prima o la recepción del pedido) hasta su finalización y disponibilidad para el envío. El tiempo de entrega al cliente es el tiempo total que transcurre desde que un cliente realiza un pedido hasta que recibe el producto terminado. Esto incluye el procesamiento del pedido, la producción y el tiempo de entrega.

Tiempo de producción = Fecha de finalización de la producción – Fecha de inicio de la producción

Tiempo de entrega al cliente = Fecha de entrega – Fecha de realización del pedido

Ejemplo: si un pedido se realiza el 1 de enero y se entrega el 15 de enero, el tiempo de entrega al cliente es de 14 días. Si la producción de ese pedido comenzó el 5 de enero y finalizó el 10 de enero, el tiempo de producción es de 5 días.

Importancia para las pymes: conocer el tiempo de producción permite realizar cotizaciones más precisas y, si se realiza un seguimiento constante, puede ayudar a detectar problemas que alargan el tiempo de producción, como largas colas, pasos de procesamiento lentos o retrasos en los materiales.

Vale la pena realizar un seguimiento del tiempo de entrega al cliente, ya que unos valores más cortos repercuten directamente en la satisfacción del cliente y en la capacidad de respuesta del mercado. Esto puede dar la confianza necesaria para aceptar pedidos más urgentes y competir de forma más eficaz con empresas más grandes.

6. Precisión de las previsiones

La previsión mide en qué medida la demanda o la producción reales se ajustan a la demanda o la producción previstas. En otras palabras, esta métrica evalúa la fiabilidad de sus previsiones de producción y ventas.

Precisión de las previsiones = (1 – |Previsión – Realidad| ÷ Realidad) × 100

Ejemplo: si pronosticó 500 unidades para la producción en abril, pero produjo 520, la precisión de su pronóstico es (1 – |500 – 520| ÷ 520) × 100 = 96,2%.

Error de previsión = |Real – Previsión| ÷ Real) × 100

Ejemplo: si pronosticó una producción de 420 unidades en abril, pero produjo 400, su error de pronóstico es |400 – 420| ÷ 400 = 20 ÷ 400 = 5%.

Partiendo de esta base, otra forma habitual de medir la precisión de las previsiones en períodos más largos es utilizar el método del error porcentual absoluto promedio (MAPE). En este caso, el error de previsión de cada período se expresa como porcentaje de la demanda real y, a continuación, se calcula la media de todos los períodos para obtener una tasa de error global.

MAPE = (Σ |Real – Previsión| ÷ Real) ÷ n × 100 (donde n es el número de periodos)

Ejemplo: si durante tres meses la demanda real es de 100, 150 y 200 unidades, mientras que las previsiones eran de 110, 140 y 180, el MAPE sería ((|100-110|/100 + |150-140|/150 + |200-180|/200) ÷ 3) × 100 = 8,9%.

Importancia para las pymes: una previsión precisa de la demanda es fundamental para optimizar la planificación de la producción, la gestión del inventario y la asignación de recursos, tanto si se produce para almacenar como por encargo. Una previsión deficiente puede dar lugar a un exceso de inventario, lo que inmoviliza el capital y genera costos de mantenimiento adicionales, o desabastecimientos, lo que se traduce en pérdida de ventas e insatisfacción de los clientes. Para las empresas más pequeñas con reservas financieras limitadas, minimizar estos riesgos mediante una mayor precisión en las previsiones es fundamental para mantener la rentabilidad, evitar el desperdicio y optimizar las compras.

7. Tasa de desabastecimiento

La tasa de desabastecimiento mide la frecuencia con la que se retrasan la producción o las ventas debido a un inventario insuficiente. Refleja la eficacia de sus esfuerzos de planificación de la demanda y gestión del inventario, y debería hacerlo.

Tasa de desabastecimiento = (Número de casos de desabastecimiento ÷ Número total de pedidos de clientes o tiradas de producción) × 100

Ejemplo: Un taller de carpintería fabrica sillas de oficina y encimeras. Debido a un problema de suministro, el barniz necesario para los acabados solo se envía en pequeños lotes cada dos semanas, lo que provoca continuos desabastecimientos. El resultado es un retraso en 12 de los 180 pedidos de venta del trimestre, lo que supone una tasa de desabastecimiento del (12÷160) × 100 = 6,67%.

Importancia para las pymes: una tasa de desabastecimiento baja implica un flujo de producción predecible y un rendimiento de entrega confiable. Un buen control de inventario es fundamental para las pequeñas empresas con capital circulante limitado: es necesario actuar antes de que el desabastecimiento afecte a la producción o a los compromisos con los clientes. El seguimiento de la tasa de desabastecimiento ayuda a identificar las deficiencias en la previsión de la demanda, la confiabilidad de los proveedores y la planificación de materiales.

Métricas relacionadas con los costos

Las métricas de costos refuerzan la planificación de la producción al revelar la eficiencia con la que se utilizan los recursos y dónde se pierde o se gana dinero en las operaciones.

8. Tasa de rotación de inventario

La tasa de rotación de inventario (ITR) mide la frecuencia con la que se vende y repone el inventario durante un periodo específico. Esto le proporciona un medio sencillo pero eficaz de cuantificar la eficiencia de las existencias en relación con las ventas. Una tasa más alta suele indicar que hay menos capital inmovilizado en existencias, mientras que una baja puede indicar un rendimiento de ventas deficiente o problemas con la gestión del inventario. Se calcula simplemente dividiendo el costo de los productos vendidos por el inventario promedio de un periodo.

Tasa de rotación de inventario = Costo de los bienes vendidos ÷ Valor promedio del inventario

Ejemplo: La empresa A vende $500.000 en mercancías a lo largo de un año, con un valor promedio de inventario de $100.000. Esto hace que su tasa de rotación de inventario sea 500.000 ÷ 100.000 = 5. Esto significa que el inventario se vendió y repuso 5 veces durante el año.

Importancia para las pymes: el seguimiento de la rotación de inventario ayuda a las pequeñas empresas a equilibrar su flujo de caja, ya que revela si los niveles de inventario se ajustan a la producción y las ventas. Por lo general, los valores más altos se correlacionan con una situación financiera saludable, pero es aconsejable evitar los extremos en ambos sentidos. Una tasa de rotación muy baja es un indicador fiable de exceso de inventario y riesgo de obsolescencia, mientras que una tasa muy alta sugiere un inventario insuficiente y el correspondiente riesgo de desabastecimiento. Esto convierte al ITR en uno de los KPI más eficaces para garantizar que las empresas dispongan de materiales suficientes para satisfacer la demanda sin incurrir en costos excesivos.

9. Costo por unidad

El costo por unidad es el gasto total incurrido para producir una unidad de un producto. Piénselo como rendimiento, pero en dólares. La métrica utiliza el KPI del costo total de fabricación, por lo que tiene en cuenta tanto los costos directos (materiales directos, mano de obra directa) como los indirectos (gastos generales de fabricación) de la producción. Es un KPI fundamental para la fijación de precios, el análisis de rentabilidad y el control de costos.

Costo por unidad = (Costo total de fabricación ÷ Total de unidades producidas)

Ejemplo: Una fábrica de papel calcula que su costo total de fabricación durante el último año asciende a $1.500.000, mientras que ha logrado producir 18.000 rollos de papel de una tonelada. Esto hace que el costo por unidad sea de 1.500.000 dividido entre 18.000, es decir, $83,33.

Importancia para las pymes: el costo por unidad proporciona una referencia sencilla pero precisa para definir la estrategia de precios. Para las pequeñas empresas de fabricación, incluso las variaciones más leves en los costos pueden afectar significativamente a los márgenes, por lo que realizar un seguimiento constante de esta métrica ayuda a garantizar una rentabilidad continua. También resulta útil para identificar oportunidades de reducción de costos y como punto de referencia eficaz para evaluar la eficiencia de los nuevos procesos de producción o los cambios de proveedores.

10. Costo de desechos y reelaboración

Esta métrica del costo de calidad representa las pérdidas financieras incurridas debido a productos defectuosos que deben desecharse (desecho) o que requieren un procesamiento adicional para cumplir con los estándares de calidad (reelaboración). Estos costos incluyen materiales, mano de obra y gastos generales asociados con los artículos desechados o rectificados. En conjunto, los costos de desecho y reelaboración reflejan el impacto financiero de las ineficiencias en los materiales, los procesos de trabajo y el control de calidad.

Costo de los desechos = Cantidad de unidades desechadas × Costo por unidad (hasta el punto de desecho)

Costo de reelaboración = Cantidad de unidades reelaboradas × Costo de reelaboración por unidad

Costo total de desechos y reelaboración = Costo de las unidades desechadas + Costo de las unidades reelaboradas

Ejemplo: Cinco unidades de un envío entrante de subconjuntos que cuestan $50 cada una no superan las inspecciones. Un componente defectuoso logra pasar el control de calidad y termina en un producto terminado, lo que cuesta $250 en reelaboración, además de la sustitución del componente defectuoso. Esto hace que el costo total de desechos y reelaboración del pedido sea (50 × 5) + 250, es decir, 500€.

Importancia para las pymes: los desechos y las reelaboraciones afectan a la rentabilidad al aumentar el costo por unidad y desperdiciar tiempo y materiales. El seguimiento de este KPI ayuda a identificar etapas de producción, máquinas o procesos específicos en los que los defectos tienden a ser más frecuentes.

11. Variación de costos

La variación de costos es la diferencia entre el costo real en que incurrió por una actividad de producción y su costo estándar o presupuestado. Ayuda a identificar variaciones de los gastos previstos. Si el costo real es inferior al costo estándar, la variación de costos se considera favorable, y es desfavorable si el costo real supera el costo esperado.

Variación de costos = Costo real – Costo estándar

Ejemplo: Se presupuestó una tirada de producción en $10.000, pero acabó costando $11.500. La variación de costos es de $1500, lo que es desfavorable y supone un 15% por encima del presupuesto.

Importancia para las pymes: supervisar la variación de los costos es esencial para el control financiero y la elaboración de presupuestos. Los sobrecostos inesperados pueden agotar las limitadas reservas financieras de las empresas más pequeñas. El KPI de variación de costos ayuda a poner de relieve los problemas presupuestarios, de modo que los responsables de la toma de decisiones puedan responder rápidamente al aumento de los gastos o a las ineficiencias de los procesos.

Métricas de calidad

La calidad es otra área clave en la fabricación en la que el seguimiento de las métricas desempeña un papel fundamental. Si bien el control de calidad es una disciplina en sí misma, muchos KPI relacionados con la calidad también se incorporan directamente a la planificación de la producción y la mejora de los procesos.

12. Rendimiento en primera pasada

El rendimiento en primera pasada (FPY) mide el porcentaje de unidades que se producen correctamente y cumplen todas las especificaciones de calidad la primera vez que pasan por un proceso de producción o un paso específico rastreado, sin necesidad de reelaboración, desechos o nuevas pruebas. También denominado “calidad en primera pasada”, este KPI indica directamente la calidad del proceso en el primer intento.

Rendimiento en primera pasada = (Unidades que superan la inspección de calidad en el primer intento ÷ Total de unidades producidas) × 100

Ejemplo: El proceso de producción de un ensamblador de productos electrónicos crea 60 placas de circuitos completas en una tirada por lotes. Cincuenta y siete de ellas pasan la inspección final en el primer intento sin necesidad de reelaboración ni reparación. El FPY es (57 ÷ 60) × 100 = 95%, lo que significa que el 5% de la producción requiere tiempo y recursos adicionales para su corrección.

Importancia para las pymes: el FPY es otro KPI de fabricación absolutamente básico para las pequeñas empresas de fabricación, ya que minimizar los desperdicios y maximizar el rendimiento manteniendo la calidad son prácticamente requisitos previos para el éxito cuando se lidia con limitaciones de recursos y una capacidad de producción limitada. El FPY contribuye directamente a reducir el costo por unidad y a mejorar el tiempo de producción, ya que ayuda a eliminar el trabajo redundante.

13. Tasa de desechos

La tasa de desechos es una extensión del KPI de tasa de defectos, que realiza un seguimiento del número de problemas de calidad en los ciclos de producción. La tasa de desechos realiza un seguimiento de las unidades de la producción que no solo no cumplen con los estándares de calidad, sino que deben desecharse por completo. Con ello, la tasa de desechos se centra no tanto en la calidad del producto como en la precisión del proceso, al poner de relieve el desperdicio y la ineficiencia en las líneas de producción.

Tasa de desechos = (Número de unidades desechadas ÷ Total de unidades producidas) × 100

Ejemplo: un taller metalúrgico produce 1.000 soportes en un lote, pero durante la inspección se detecta que 30 están deformados y no pueden repararse. Por lo tanto, la tasa de desechos es (30 ÷ 1000) × 100 = 3%.

Importancia para las pymes: la tasa de desechos proporciona información valiosa sobre el desperdicio de materiales y la ineficiencia de los procesos. Para las pequeñas empresas de fabricación, reducir los desechos mejora directamente la rentabilidad y la utilización de los recursos. Su seguimiento a lo largo del tiempo ayuda a identificar problemas de calidad recurrentes y a tomar las medidas correctivas necesarias, como perfeccionar los procesos, capacitar a los operadores o recalibrar los equipos antes de que se produzcan nuevas pérdidas.

14. Tasa de entregas puntuales

La tasa de entregas puntuales (OTD) mide el porcentaje de pedidos entregados a los clientes en las fechas de entrega prometidas o programadas. En otras palabras, mide la puntualidad en las entregas de un fabricante, lo que también refleja la eficacia con la que la producción, la programación y la logística se alinean para cumplir los compromisos con los clientes.

Tasa de entregas puntuales = (Número de pedidos entregados a tiempo ÷ Total de pedidos entregados) × 100

Ejemplo: Una planta de procesamiento de alimentos envía 100 pedidos en un mes, pero 13 de ellos llegan tarde a los clientes. Cinco se retrasan debido a problemas de gestión de la cadena de suministro, mientras que ocho se terminan demasiado tarde debido a problemas de calidad. Por lo tanto, la tasa de entregas puntual es (87/100) × 100 = 87%.

Importancia para las pymes: la puntualidad es uno de los principales factores que los clientes tienen en cuenta a la hora de evaluar la capacidad de una empresa para satisfacer la demanda. Para las pymes, mantener una alta tasa de pedidos perfectos es especialmente importante, ya que cada pedido y cada cliente tienen más peso que en las grandes empresas. Los retrasos y la insatisfacción que provocan dan lugar a problemas de reputación, pérdida de clientes habituales e incluso posibles cláusulas de penalización en los contratos.

15. Tasa de pedidos perfectos

Para completar la lista de KPI de planificación de la producción, la tasa de pedidos perfectos mide el porcentaje de pedidos que se entregan a los clientes de forma perfecta, es decir, a tiempo, completos (con todos los artículos incluidos), precisos (artículos y cantidades correctos), sin daños y con la documentación correcta. Se trata de una medida exhaustiva del cumplimiento de los pedidos y, por lo tanto, un indicador de la calidad del proceso de planificación de la producción.

La tasa de pedidos perfectos se puede medir de dos maneras: mediante métricas individuales o mediante recuento:

1. Tasa de pedidos perfectos = (porcentaje de entregas puntuales) x (porcentaje de pedidos completos) x (porcentaje de pedidos sin daños) x (porcentaje de documentación precisa) x 100
2. Tasa de pedidos perfectos = (número de pedidos sin errores ÷ total de pedidos) × 100

Ejemplo 1: Si el 95% de los pedidos se entregan a tiempo, el 98% están completos, el 99% no presentan daños y el 97% son precisos, la tasa de pedidos perfectos es 0,95 x 0,98 x 0,99 x 0,97 x 100 = 89,40%.

Ejemplo 2: De los 43 pedidos que entregó un taller de carpintería el último trimestre, 40 se entregaron perfectamente, lo que da una tasa de pedidos perfectos de (40 ÷ 43) x 100 = 93,02%.

Importancia para las pymes: La tasa de pedidos perfectos es una medida holística de la experiencia general del cliente. Para las empresas más pequeñas, entregar pedidos sin errores de forma constante es fundamental para establecer relaciones con los clientes y fomentar la repetición de compras. Al proporcionar una visión completa del rendimiento operativo general desde la perspectiva del cliente, la tasa de pedidos perfectos permite a las pequeñas empresas de fabricación identificar y abordar problemas sistémicos en sus operaciones de fabricación.

Implementación y supervisión de métricas de producción

Medir los indicadores de rendimiento es solo el principio. Lo que marca la diferencia es actuar en consecuencia. Las pymes suelen saber qué medir, pero les cuesta convertir los conocimientos adquiridos en acciones. A continuación, ofrecemos un marco esencial sobre cómo hacer que su programa de KPI sea eficaz.

1. Seleccione los KPI adecuados. Cuando se empieza a realizar un seguimiento del rendimiento, es mucho más inteligente implementar unas pocas cosas bien que muchas cosas de forma insuficiente. Elija solo métricas que reflejen sus objetivos estratégicos y la realidad operativa: centrarse en unos pocos KPI más significativos ayuda a detectar las tendencias más rápidamente y a actuar en consecuencia. Pregúntese dos cosas al decidir una métrica: ¿se ajusta a lo que la empresa intenta conseguir, como un tiempo de entrega más corto o una menor tasa de desecho? Y, ¿los datos son fiables y de fácil acceso? Un buen KPI es medible, aplicable y está claramente vinculado a los resultados empresariales.
2. Establezca una base de referencia y objetivos factibles. Una vez que haya elegido los KPI, determine su situación actual y trace un plan para llegar a donde quiere llegar. Su rendimiento actual es una referencia; por ejemplo, tal vez la utilización de su maquinaria sea del 72%. Establezca objetivos realistas y medibles, como alcanzar el 80% en seis meses. El objetivo debe ser ambicioso, pero alcanzable, lo que ayudará a mantener el impulso. Establezca también intervalos de revisión lógicos, como una vez a la semana o al mes, y asigne la responsabilidad de supervisar y mejorar. Sin responsabilidad, la iniciativa de los KPI se convertirá en ruido de fondo en poco tiempo.
3. Recopilación y análisis de datos. ¿Recuerda la cláusula de viabilidad mencionada anteriormente? La calidad de los datos determina la calidad de los KPI. La recopilación de datos debe ser fácil y, en la medida de lo posible, automatizada. Por ejemplo, obtener métricas directamente a través de su sistema ERP o sistema MRP existente ayudará a reducir los errores de entrada de datos y le permitirá trabajar con información en tiempo real. Defina claramente cómo, cuándo y quién debe capturar los datos para garantizar la coherencia y la relevancia. Una vez recopilados, céntrese en las tendencias y los patrones de los datos, no solo en los resultados individuales: muchos cuellos de botella o ineficiencias se esconden detrás de los patrones de datos. Aquí es donde las integraciones analíticas como Microsoft BI o el software independiente de KPI pueden marcar una gran diferencia.
4. Actúe basándose en la información obtenida. Las métricas sólo son importantes cuando impulsan la acción. Por ejemplo, si un KPI muestra una variación, como que el tiempo de entrega ha aumentado un 12%, utilice un análisis de la causa raíz para encontrar el motivo, asignar la responsabilidad del problema y dar prioridad a su resolución. Vale la pena repetirlo: céntrese primero en los problemas de mayor impacto, especialmente si se trata de una operación pequeña. Cuando el rendimiento mejore, actualice sus puntos de referencia y ajuste sus objetivos. Con el tiempo, el seguimiento de los KPI debería evolucionar hacia un ciclo de mejora continua en el que los datos sirvan de base para la acción, lo que a su vez impulse los resultados.

Simplifique el seguimiento de los KPI con software de fabricación

El software moderno de planificación de la producción ofrece visibilidad en tiempo real de todo el ciclo de vida de la producción, desde las ventas y las compras hasta el seguimiento de materiales y pedidos, la programación de la producción, el control de calidad y mucho más. A diferencia de los flujos de trabajo basados en hojas de cálculo, estos sistemas unificados supervisan las cargas de trabajo y controlan el rendimiento de forma automática. Las soluciones enfocadas a las pymes combinan asequibilidad, funcionalidad esencial, facilidad de uso y facilidad de implementación.

El sistema ERP de fabricación integrado MRPeasy proporciona paneles de control e informes de KPI integrados que ayudan a visualizar el rendimiento de la producción y las métricas de inventario. Esto permite a los gerentes estar al tanto de indicadores clave como la utilización de la capacidad o los tiempos de entrega, al tiempo que sopesan los objetivos estratégicos de la empresa. MRPeasy también se integra con la herramienta de análisis de terceros Microsoft BI para mejorar la toma de decisiones basada en datos y la generación de reportes de KPI personalizados.

Para los fabricantes en crecimiento, adoptar este tipo de software es una forma asequible de aumentar la eficiencia y mantener la competitividad. Mantiene a todos, desde el departamento de compras y producción hasta el almacén y ventas, en sintonía, ayuda a satisfacer las expectativas de los clientes y sienta las bases para ampliar las operaciones sin perder el control de la calidad o los costos.

Principales aspectos a tener en cuenta

• Los KPI de planificación de la producción son métricas prácticas que muestran el grado de eficacia con el que una empresa de fabricación gestiona su programación, previsión, utilización de recursos y producción. Permiten realizar un seguimiento de la eficiencia de los procesos de planificación de la producción.
• Los KPI básicos de planificación de la producción incluyen la utilización de la maquinaria y la capacidad, el rendimiento, el tiempo de producción y de entrega al cliente, la precisión de las previsiones, la rotación de inventario, la tasa de entregas puntuales y muchos otros.
• Elegir un conjunto específico de KPI produce mejores resultados que supervisar todas las métricas posibles. Establecer bases de referencia claras, objetivos realistas e intervalos de revisión periódicos convierte el seguimiento de los KPI en una herramienta de gestión práctica.
• Los sistemas de automatización y ERP simplifican el monitoreo del rendimiento al centralizar los datos y proporcionar paneles de control en tiempo real. Esto minimiza el trabajo manual, mejora la precisión y garantiza que las decisiones se basen en información actualizada.
• El acceso a datos en tiempo real permite tomar decisiones más rápidas y seguras. Los gerentes pueden reaccionar rápidamente ante cambios en las cargas de trabajo, fluctuaciones en la demanda o caídas en el rendimiento para mantener la producción alineada con las expectativas de los clientes.
• La supervisión constante de los KPI fomenta una cultura de mejora continua, ya que la información obtenida a lo largo del tiempo permite realizar ajustes más inteligentes, mejorar el rendimiento y lograr un crecimiento constante.

Preguntas frecuentes

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