Proceso de aserrío

El flujo de producción del aserradero comenzó con el proceso de descortezado (Figura 1), el cual tiene como propósito proteger las herramientas de corte en el aserrío posterior. A continuación, cada trozo fue procesado en dos sierras cinta con carro. Para ello, el trozo se posicionó y fijó sobre las escuadras móviles del carro, y este avanzó enfrentando a la sierra cinta donde secuencialmente se realizaron los cortes según el diámetro y la calidad del trozo (cortes primarios). Las piezas en proceso, resultantes de los cortes primarios, se transportaron y procesaron en dos sierras cintas dobles horizontales reaserradoras (sierra cinta 1 y sierra cinta 2), obteniendo piezas con espesor definido. Las piezas que requirieron de un proceso adicional se enviaron a una sierra cinta horizontal simple reaserradora (sierra cinta 3). El siguiente paso fue eliminar las aristas presentes en los bordes de cada pieza, lo cual también implicó dimensionar el ancho de estas. La operación fue realizada por tres máquinas de sierra circular canteadora (canteadora 1, canteadora 2 y canteadora 3). Finalmente, las piezas se transportaron a una máquina separadora de tablas, donde se ordenaron para colocación de separadores y empaquetado final.

Figura 1 Esquema del flujo de producción en un aserradero de corte cualitativo que procesa madera de Pinus radiata. 

Lógica de decisiones de corte

El plan de corte es una secuencia lógica de cortes sucesivos, definido mediante la operación de las sierras cinta con carro. La Figura 2 ilustra las tres decisiones de corte según el diámetro del trozo:

Figura 2 Decisiones de corte aplicadas a los trozos de Pinus radiata en función de su diámetro. 

Al realizar los cortes en la sierra cinta con carro, los tiempos de procesamiento variaron según el diámetro y longitud del trozo, al igual que el número de piezas entregadas a las máquinas siguientes. De este modo, las rutas que toman las piezas dependen del número de unidades en cola en los transportes de las máquinas siguientes y de la capacidad de unidades en cola del transporte entre las máquinas involucradas. Cuando la capacidad se excede, los transportes y máquinas se detienen o bloquean, lo cual puede ocurrir hacia adelante o atrás del flujo de producción.

Desarrollo y validación del modelo de simulación

El aserradero tiene una serie de transportes y máquinas de corte que funcionan sincronizadas por los operadores de los equipos de acuerdo con el tipo y cantidad de piezas en proceso. El proceso presenta fallas en máquinas, variabilidad en diámetros y número de piezas que detonan alta aleatoriedad. Estos atributos impiden su análisis con modelos estáticos basados en estudios de tiempo. Por lo anterior, en esta investigación se desarrolló un modelo SED para analizar las máquinas críticas y evaluar oportunidades de mejora.

El modelo de SED se desarrolló con base en la lógica de las decisiones de corte para cada diámetro de trozo. Dicha lógica se incorporó en la programación del modelo SED a través de etiquetas “virtuales” que identificaban las entidades (trozos, piezas en proceso y piezas terminadas) que avanzaban en el proceso. Esta identificación permitió determinar, para cada entidad, la decisión de corte, el número de piezas a obtener y la dirección del flujo de producción con base en la capacidad de procesamiento de los transportes y máquinas en relación con el tiempo. El comportamiento de cada máquina del sistema se examinó y el flujo de piezas se analizó con base en los cortes aplicados a los trozos procesados, bajo los diferentes escenarios de producción. La SED requiere que los tiempos característicos del proceso productivo sean tratados con su variabilidad, por lo tanto, deben ser transformados a distribuciones de probabilidad. Los tiempos de procesamiento, de fallas y de llegada de entidades (trozos, piezas en proceso y piezas terminadas) a cada estación de trabajo se registraron, y se ajustaron distribuciones de probabilidad para cada uno de ellos. Con base en la información histórica se desarrollaron dos modelos de simulación para el aserrío de trozos de P. radiata con longitudes de 2.5 y 5.0 m, y diámetros entre 34 y 44 cm. Esta materia prima se aserró para producir madera a un espesor único de 5/4” con ancho variable. La cantidad de trozos procesados por turno se consideró como variable de respuesta del modelo. La lógica de decisiones de corte y los tiempos de procesamiento de los equipos se programaron e ingresaron en el paquete de simulación de eventos discretos Arena® 3.5 (^{Arena, 2007}).

Las máquinas críticas y los flujos alternativos posibles se identificaron y su impacto sobre el flujo de producción se determinó con un experimento factorial (k factores). El modelo de simulación se validó mediante la comparación de los indicadores reales de producción del aserradero contra los obtenidos por el modelo de simulación. En particular, se comparó el número de trozos procesados por turno y la producción por turno, concluyendo que el modelo de SED es una buena representación del sistema real. Posteriormente, se inició el estudio de flujo de producción. Para ello, el modelo de simulación se iteró y se obtuvieron resultados de desempeño de las máquinas y transportes. El número de muestras adecuado para el análisis se obtuvo con una prueba piloto de cinco iteraciones del modelo, con el propósito de obtener la estadística descriptiva preliminar del proceso. El siguiente paso fue determinar la cantidad de iteraciones del modelo de acuerdo con un nivel de error y confianza deseado. Por lo tanto, el número de réplicas o iteraciones a realizar, para cada escenario de estudio de flujo de producción en el modelo, se calculó a través de la fórmula sugerida por ^{Montgomery, Runger, y Medal (1996)}:

n=ta/2n-1×Sxp × X-2

De esta manera, se obtuvieron 10 réplicas para cada escenario de producción (dos longitudes de trozo) con una extensión de 480 min para cada corrida del modelo, equivalente a un turno de producción del aserradero. Para la determinación de la condición de producción base o patrón del aserradero, los resultados de producción con trozos de 2.5 m y 5.0 m de longitud se sometieron a un análisis de estadística descriptiva y comparación de medias de Tukey (P = 0.1).

Identificación de máquinas críticas

Los resultados de las cinco iteraciones del modelo de simulación se analizaron determinando el número de trozos procesados, unidades en cola en transportes entre máquinas, factor de uso de máquinas, factor de falla de máquinas, factor sin alimentación de máquina y factor del tiempo de bloqueo de cada máquina. Por consiguiente, las estaciones de trabajo que presentaran un factor de uso cercano al 100 % y que resultaran con una cantidad de unidades en cola cercana a su capacidad de diseño se identificaron como máquinas críticas.

Aplicación del diseño del experimento para la evaluación de los factores

Se aplicó un diseño experimental de tipo factorial 2k completo con el propósito de determinar si existe evidencia estadísticamente significativa de que los factores evaluados influyeron sobre la variable respuesta “nivel de producción”. Los factores identificados y considerados fueron:A) entregar desde la sierra cinta carro 1 a la sierra cinta 3; B) duplicar la capacidad del descortezador; C) eliminar las fallas de las sierras cintas carro 1 y 2; D) entregar las piezas de la sierra cinta carro 2 a la canteadora 2 en forma directa.

El efecto de los factores se evaluó en los niveles de operación “aplicado” (+) y “no aplicado” (-) con respecto a la condición de referencia, representada por el modelo del aserradero sin realizar tipo de cambio. Finalmente, el diseño de experimentos se evaluó con el paquete estadístico Design Expert 6.0 (^{Design Expert, 2007}).

Identificación de máquinas críticas y propuestas de mejora

Los resultados en el nivel de producción para la condición base o patrón, representada por el flujo de producción actual del aserradero fueron: 1 489 trozos por turno para trozos de 2.5 m de longitud y 1 663 trozos por turno para trozos de 5.0 m (Cuadro 1). La prueba de comparación de medias de Tukey mostró diferencias estadísticamente significativas (P = 0.1) en el volumen de producción al procesar longitudes distintas de trozos. Dicho comportamiento concuerda con lo registrado por autores como ^{Steele (1984)} y ^{Cown, McConchie, y Treolar (1984)}, quienes reportaron aumento de la producción y del rendimiento, al incrementar el diámetro y la longitud de los trozos procesados. Por otra parte, estos valores coincidieron con los datos de producción reales registrados en el aserradero, lo cual validó plenamente los resultados obtenidos con las iteraciones del modelo de SED.

Al igual que ^{Baesler et al. (2004)} y ^{Thoews et al. (2008)}, los resultados del modelo de SED se usaron para detectar máquinas críticas; aunque las máquinas detectadas difieren, se aplicó el mismo método de búsqueda focalizándose en las máquinas que mostraron tasa alta de utilización. Los resultados del modelo con respecto al uso del tiempo de las máquinas del aserradero permitieron la identificación y propuesta de modificaciones al flujo de piezas semiterminadas. Las modificaciones o factores evaluados se presentan en el Cuadro 2.

Análisis de los escenarios propuestos

La variedad de factores a estudiar puede ser muy diversa; es decir, desde el aumento de capacidad de máquinas críticas (^{Baesler et al., 2004}) y la localización y tamaño de almacenamiento de productos en proceso (^{Heshmat et al., 2013}), hasta cambios en la distribución de los trozos consumidos en el aserradero (^{Grigolato et al., 2011}). No obstante, esta investigación se focalizó en los dos primeros factores, dado que el aserradero se abastece de trozos en el mercado abierto, el cual no puede ser controlado.

El modelo generó 16 tratamientos a partir de cuatro factores evaluados. El Cuadro 3 presenta los resultados del efecto de los factores individuales y combinados sobre la variable de respuesta (trozos por turno) en cada escenario de producción (longitud del trozo).

Análisis del modelo para trozos con longitud de 2.5 m

El análisis de varianza (ANOVA) mostró que el modelo resultó significativo (F = 15.38; P < 0.001), existiendo solo una probabilidad del 0.1 % de que pueda ser afectado por algún factor no incluido (Cuadro 4). De igual manera, al observar el valor F de cada factor en forma individual, se obtuvo que el factor D impactó con mayor efecto sobre la producción, seguido por los factores A, C y B. En su conjunto, los factores fueron capaces de predecir 84.83 % de la producción del aserradero; por lo tanto, el modelo propuesto fue capaz de explicar adecuadamente la producción de trozos con longitud de 2.5 m.

Cuadro 4 Análisis de varianza para la producción de trozos de Pinus radiata con 2.5 m de longitud. 

Fuente de variación	Suma de cuadrados	Grados de libertad	Cuadrados medios	Valor F	Prob>F
Modelo	82 876	5	16 576	15.38	<0.001*
A	16 256	1	16 256	12.80	0.004*
B	7482	1	7 482	5.89	0.034*
C	13 572	1	13 573	10.69	0.008*
D	40 804	1	40 804	32.13	<0.001*
Residual	13 971	11	1 270
Total corregido1	92 086	15
Desviación estándar	30.35	R2	0.8483
Media	1 588.63	R2 ajustado	0.7931
Coeficiente de variación (%)	1.91	R2 predicho	0.6790
Suma de cuadrados de error de predicción	29 558	Precisión adecuada2	13.364

*Nivel de significancia del 10 % mediante la prueba F. ¹Representa la suma de A + B + C + D + residual. ²Mide la relación señal ruido del modelo; por lo general, un valor sobre cuatro indica una señal potente y, por lo tanto, un modelo confiable.

La superficie de respuesta del modelo permite visualizar las condiciones con las que se obtiene la mayor producción del aserradero (Figura 3), lo cual es posible de obtener al fijar los factores B, C y D a su nivel máximo (+) y el factor A en su nivel mínimo (-). Esto permite aumentar 13 % la producción con respecto a la condición inicial; es decir, el nivel de producción aumentó de 251 a 298 m³·turno^-1 de producto terminado.

Figura 3 Superficie de respuesta para producción del aserradero de Pinus radiata con dos longitudes (L) de trozos: L = 2.5 m (izquierda) y L = 5.0 m (derecha). Factores: A) entrega desde la sierra cinta carro 1 a la sierra cinta 3; C) fallas eliminadas de las sierras cintas carro 1 y 2; D) piezas entregadas de la sierra cinta carro 2 a la canteadora 2 en forma directa.