¿Cómo podemos averiguar la producción de una máquina en una obra? Muchas veces se cometen errores de bulto a la hora de establecer el volumen producido de los equipos por parte de los responsables de una obra. No es apropiado acudir a libros, folletos o incluso obras anteriores; tampoco es lo mismo una máquina que trabaje en solitario que un grupo de ellas que trabajen coordinadas. Cada obra tiene sus peculiaridades y es fácil cometer errores que pongan en riesgo la previsión de resultados correspondiente. En posts anteriores ya resaltamos la importancia de la productividad y del fondo horario de la maquinaria. No basta con conocer con precisión el coste horario de las máquinas, sino que es imprescindible conocer la producción de los equipos en nuestra obra para poder establecer el coste unitario correspondiente. Vamos, pues a dar una pincelada a estos conceptos. Para ello os dejo una presentación sobre la producción de los equipos que se basa en los apuntes de clase de la asignatura Procedimientos de Construcción. Espero que os guste este Polimedia divulgativo.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
En un post anterior comentamos los problemas de calidad que podía tener un proyecto, incluso se apuntó la posibilidad de utilizar una norma, la ISO 10006 para poder controlar dichos problemas. Pero, ¿sabemos de verdad lo que es la calidad en un proyecto de construcción? Vamos a dar un par de pinceladas al tema para aproximarnos a este tema tan importante. Espero que podáis aportar ideas al respecto.
Podemos definir un proyecto como la acción de “idear, trazar o proponer el plan y los medios para la ejecución de algo” (acepción 2ª de “proyectar” del Diccionario de la Lengua Española, en adelante D.R.A.E.). Esta definición es la más utilizada en ingeniería industrial así como en el mundo sajón (“project” o “project management”) y está muy ligada conceptualmente a la gestión de proyectos. Continue reading “Aproximación al concepto de calidad en el proceso proyecto-construcción”→
En este trabajo se describe una metodología para minimizar las emisiones de CO₂ y los costes de puentes de carretera de vigas de hormigón pretensado prefabricadas con sección transversal en doble U. Para ello se ha utilizado un algoritmo híbrido de optimización por enjambre de luciérnagas (glowworm swarm optimization, GSO) y el recocido simulado (simulated anneling, SA), que se ha denominado SAGSO. La estructura se define por 40 variables, que determina la geometría, los tipos de materiales y las armaduras de la viga y de la losa. Se emplea hormigón de alta resistencia autocompactante en la fabricación de las vigas. Los resultados suponen para los ingenieros proyectistas una guía útil para el predimensionamiento de puentes prefabricados de este tipo. Además, los resultados indican que, de media, la reducción de 1 euro en coste permite ahorrar hasta 1,75 Kg en emisiones de CO₂. Además, el estudio paramétrico realizado muestra que las soluciones de menor coste presentan un resultado medioambiental satisfactorio, que difiere en muy poco respecto a las soluciones que provocan menores emisiones.
Resultados interesantes:
El coste C, en euros, y las emisiones de CO₂, en kg varían de forma parabólica con la luz (L) del vano, en metros:
C=48.088L2+613.99L+31139
kgCO2=63.418L2+2392.3L+13328
Si se minimiza el coste, también se reducen las emisiones de CO₂, de forma que el ahorro en 1 euro equivale a ahorrar 1,75 kg de CO₂.
La esbeltez de los puentes de mínimo coste (L/18.08) y de mínimas emisiones (L/17,57) siempre son inferiores a L/17.
El espaciamiento entre las vigas se sitúa en torno a 5,85 m, oscilando entre 5,65 y 5,95 m.
Las estructuras de coste mínimo precisan 42,35 kg/m² de armadura pasiva, mientras que si se optimizan las emisiones, se necesitarían 37,04 kg/m².
Sorprende observar que, aunque parece que el hormigón de alta resistencia sería el adecuado para el prefabricado de las vigas, las estructuras óptimas se alejan de este supuesto. De hecho, el hormigón para el coste mínimo en las vigas prefabricadas oscila entre 40 y 50 MPa, alejado de los 100 MPa que permitía la optimización.
Por último, un análisis de sensibilidad de costes en los resultados optimizados indica que un aumento del 20% en los costes del acero haría que el coste total de la estructura aumentara un 10,27%, disminuyendo el volumen de acero empleado. Sin embargo, si sube un 20% el precio del hormigón, el coste total únicamente subiría un 3,41% y no variaría apenas el volumen consumido de hormigón.
Referencia:
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2014). Cost and CO2 emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm.Automation in Construction, 49:123-134. DOI: 10.1016/j.autcon.2014.10.013 (link)
En artículos anteriores nos hemos referido a temas tan importantes como el despilfarro y los costes de calidad en las empresas. Seis Sigma constituye una metodología de gestión que ha significado para ciertas empresas una reducción drástica de sus fallos y costes de calidad. Si bien esta metodología se desarrolló fundamentalmente para disminuir la variabilidad de procesos repetitivos, también es verdad que la filosofía que subyace en Seis Sigma posiblemente pueda reducir significativamente el coste y el número de fallos debido a una calidad deficiente en el diseño y la ejecución de los proyectos de construcción. Veamos aquí, como siempre, con ánimo divulgativo, alguno de los aspectos más característicos de esta metodología.
La historia de Seis Sigma se inicia a mediados de los años 80 en Motorola, cuando un ingeniero (Mikel Harry) comienza a estudiar la reducción en la variación de los procesos para mejorarlos. Esta herramienta tenía una fuerte base estadística y pretendía alcanzar unos niveles de calidad en los procesos y en los productos de la organización próximos a los cero defectos. Constituye una metodología sistemática para reducir errores, concentrándose en la mejora de los procesos, el trabajo en equipo y con una gran implicación por parte de la Dirección (de Benito, 2000; Membrado, 2004; Harry y Schroeder, 2004).
En los años 90, Jack Welch, presidente de General Electric, decidió utilizar Seis Sigma consiguiendo resultados económicos espectaculares. Desde entonces, Seis Sigma se ha convertido en una de las herramientas de mejora más empleadas, habiendo sido adoptada por compañías como Motorola, General Electric, Allied Signal, Polaroid, Toshiba, Honeywell, City Bank o American Express. Más recientemente, Seis Sigma ha llegado a Europa, donde numerosas empresas están empezando a implantarla (en España, empresas como Telefónica, e-La Caixa o Iberia).
La letra griega sigma (s) se emplea en estadística para representar la variación típica de una población. El “nivel sigma” de un proceso mide la distancia entre la media y los límites superior e inferior de la especificación correspondiente (Figura 3). Ha sido habitual considerar como suficiente que un proceso tuviese una desviación de ±3s, lo cual significa que dicho proceso era capaz de producir solo 2,7 defectos por cada mil oportunidades. La idea de un “porcentaje de error aceptable” (a veces denominado un “nivel de calidad aceptable”) es un curioso remanente de la era del “control de calidad”. En aquellos tiempos se podían encontrar maneras de justificar estadísticamente los naturales fallos humanas, sosteniendo que nadie podía ser perfecto. Hoy día dicho nivel de calidad es inaceptable para muchos procesos (supondría aceptar 68 aterrizajes forzosos en un aeropuerto internacional cada mes, o bien 54.000 prescripciones médicas erradas por año). Seis Sigma hace referencia a un nivel de calidad capaz de producir con un mínimo de 3,4 defectos por millón de oportunidades (0,09 aterrizajes forzosos en un aeropuerto internacional cada mes, o una prescripción médica errada en 25 años). Esta calidad se aproxima al ideal del cero-defectos y puede ser aplicado no solo a procesos industriales, sino a servicios y, por supuesto, al proceso proyecto-construcción.
Niveles sigma de un proceso
Sin embargo, los principios estadísticos anteriores poco tienen que ver con lo que actualmente se entiende por Seis Sigma. De hecho, es una filosofía que promueve la utilización de herramientas y métodos estadísticos de manera sistemática y organizada, que permite a las empresas alcanzar considerables ahorros económicos a la vez que mejorar la satisfacción de sus clientes, todo ello en un periodo de tiempo muy corto.
Los cambios radicales se consiguen básicamente traduciendo las necesidades de los clientes al lenguaje de las operaciones y definiendo los procesos y las tareas críticas que hay que realizar de forma excelente. En función de las intervenciones de análisis y mejora siguientes, Seis Sigma lleva el funcionamiento de los productos, servicios y procesos a niveles nunca conseguidos anteriormente.
Seis Sigma se utiliza para eliminar los costes de no calidad (desperdicios, reprocesos, etc.), reducir la variación de un aspecto o característica de un producto, acortar los tiempos de respuesta a las peticiones de los clientes, mejorar la productividad y acortar los tiempos de ciclo de cualquier tipo de proceso, centrándose en aquellas características o atributos que son clave para los clientes y, por tanto, mejorando notablemente su satisfacción. Para ello, la Dirección identifica las cuestiones que más incidencia tienen en los resultados económicos y asigna a los mejores profesionales, tras formarlos intensivamente, a trabajar en los mismos.
Los elementos clave que soportan la filosofía Seis Sigma son los siguientes: (a) conocimiento de los requerimientos del cliente, (b) dirección basada en datos y hechos, (c) mejora de procesos y (d) implicación de la Dirección.
Un elemento básico en Seis Sigma es la formación. Para ello se definen diferentes papeles para distintas personas de la organización, con denominaciones peculiares y características. El directivo que va a definir, concretar, monitorizar y apoyar los proyectos de mejora se designa Champion. Para desarrollar estos proyectos se escogen y preparan expertos conocidos con los nombres de Master Black Belt, Black Belt y Green Belt, quienes se convierten en los agentes de cambio, en conjunto con los equipos de trabajo seleccionados para los mismos.
LA METODOLOGÍA SEIS SIGMA
El proceso comienza con un “cambio radical… de actitud”. La Dirección debe ser consciente de que la mejora continua ya no es suficiente para alcanzar los objetivos estratégicos, financieros y operativos. La mejora radical es necesaria para reducir con rapidez los desperdicios crónicos.
Los proyectos son seleccionados en función de los beneficios. La empresa Seis Sigma aporta una metodología de mejora basada en un esquema denominado DMAIC: Definir los problemas y situaciones a mejorar, Medir para obtener la información y los datos, Analizar la información recogida, Incorporar y emprender mejoras en los procesos y, finalmente, Controlar o rediseñar los procesos o productos existentes. Las claves del DMAIC se encuentran en:
Medir el problema. Siempre es necesario tener una clara noción de los defectos que se están produciendo, tanto en cantidad como en coste.
Enfocarse al cliente. Sus necesidades y requerimientos son fundamentales, y deben tenerse siempre en consideración.
Verificar la causa raíz. Es necesario llegar hasta la causa relevante de los problemas, y no quedarse en los efectos.
Romper los malos hábitos. Un cambio verdadero requiere soluciones creativas.
Gestionar los riesgos. La prueba y el perfeccionamiento de las soluciones es una parte esencial de Seis Sigma.
Medir los resultados. El seguimiento de cualquier solución significa comprobar su impacto real.
Sostener el cambio. La clave final es conseguir que el cambio perdure.
La metodología DMAIC hace mucho énfasis en el proceso de medición, análisis y mejora y no está planteada como un proceso de mejora continua, pues los proyectos Seis Sigma deben tener una duración limitada en el tiempo. Los proyectos Seis Sigma surgen bajo el liderazgo de la Dirección, quien identifica las áreas a mejorar, define la constitución de los equipos y garantiza el enfoque hacia el cliente y sus necesidades y a los ahorros económicos. Sin embargo, antes de que un equipo Seis Sigma aborde el ciclo de la mejora, han de desarrollarse una serie de actividades necesarias para el éxito del proyecto: (1) identificación y selección de proyectos, (2) constitución del equipo, (3) definición del proyecto, (4) formación de los miembros del equipo, (5) ejecución del proceso DMAIC y (6) extensión de la solución.
Seis Sigma utiliza casi todo el arsenal de herramientas conocidas en el mundo de la calidad. Sin embargo, no son los instrumentos los que fundamentan por sí solos el éxito de la metodología Seis Sigma; de hecho, es la infraestructura humana y su formación la que con estas herramientas consigue el éxito.
Metodología DMAIC para la mejora
Referencias:
DE BENITO, C.M. La mejora continua en la gestión de calidad. Seis sigma, el camino para la excelencia. Economía Industrial, 331, p. 59-66.
HARRY, M.; SCHROEDER, R. Six Sigma. Ed. Rosetta Books, 2000.
MEMBRADO, J. Curso Seis Sigma. Una estrategia de mejora. Qualitas Hodie, 95, p. 16-21.
PÉREZ, J.B.; SABADOR, A. Calidad del diseño en la construcción. Ed. Díaz de Santos, 2004.
YEPES, V.; PELLICER, E. (2005). Aplicación de la metodología seis sigma en la mejora de resultados de los proyectos de construcción. Actas IX Congreso Internacional de Ingeniería de Proyectos. Málaga, 22, 23 y 25 de junio de 2005, libro CD, 9 pp. ISBN: 84-89791-09-0.
Curvas S. Vía Diego Navarro http://direccion-proyectos.blogspot.com.es/
La curva de avance o curva“S”, representa en un proyecto el avance real respecto al planificado en un periodo acumulado hasta la fecha. La curva recibe el nombre de “S” por su forma: al principio del proyecto hay una tendencia de costes acumulados crecientes, mientras que estos costes acumulados decrecen hacia el final.
La primera versión de la Curva S se crea a partir del cronograma vigente y el presupuesto inicial. Posteriormente, se puede actualizar conforme se generan las nuevas versiones. El objetivo es detectar las desviaciones existentes y tomar medidas para corregirlas. Esta curva indica que porcentaje de avance físico de trabajo es más bajo al inicio y al final de la actividad. Este hecho se debe a que en el inicio del trabajo, se requiere tiempo para familiarizarse con la documentación, necesidades del cliente y suscitar el ambiente motivacional sobre el cual se desarrollará el proyecto.
Para aclarar estos conceptos, os dejo un vídeo explicativo que espero os guste.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
By retocada por Yeza de la versión original de Alonsoquijano [Public domain], from Wikimedia Commons
El propósito de este artículo es presentar la optimización multiobjetivo como herramienta para el estudio de la sostenibilidad de los hormigones autocompactantes. Se toma como ejemplo una viga en doble T de hormigón de 15 m de luz definida por 20 variables. Una variable recoge ocho posibles dosificaciones del hormigón. Cuatro hormigones convencionales CC y cuatro hormigones autocompactantes SCC representan cuatro clases resistentes. Se utiliza el algoritmo recocido simulado multiobjetivo “Multiobjective Simulated Annealing” (MOSA) para optimizar el coste, las emisiones de CO₂ y la durabilidad. Los resultados muestran la viabilidad económica de las reducciones de las emisiones de CO₂ y de las mejoras en durabilidad. Además, las soluciones con menor coste y emisión anual emplean hormigón autocompactante. Los resultados proporcionan al proyectista estructural criterios para elegir soluciones más sostenibles.
REFERENCIA
GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; MARTÍ, J.V. (2014). Optimización multiobjetivo para el estudio de la sostenibilidad del hormigón autocompactante. VI Congreso de ACHE, 3-5 de junio, Madrid. ISBN: 978-84-89670-80-8.
PALABRAS CLAVE
Sostenibilidad, autocompactante, optimización, multiobjetivo, viga en doble T.
La gestión de inventarios o de stocks no es algo nuevo. Sin embargo, a veces no sabemos muy bien cuántas piezas de repuesto deberíamos tener en nuestro almacén de obra. Pues bien, en esta entrada dejo una forma sencilla de calcularlo basada en la probabilidad prevista de fallos para un periodo de tiempo determinado. Espero que os sea útil.
Para un buen funcionamiento de una máquina es necesario mantener un stock de piezas de recambio y un utillaje adecuado. Si bien mantener estas existencias significa una fuerte suma de capital inactivo, también es cierto que la falta de recambios puede suponer pérdidas importantes en la producción.
La previsión de los repuestos necesarios de un elemento de una máquina para un periodo de tiempo determinado depende de su tasa de fallos. Cuando los fallos aparecen de forma independiente, la distribución de Poisson proporciona la probabilidad de que un suceso con una tasa de fallos constante λ ocurra r veces en un intervalo de tiempo t:
Se comprueba que para r = 1 la distribución de Poisson describe el modelo exponencial de fallo descrito anteriormente.
Para el cálculo del número de repuestos, se puede acumular la probabilidad de tener r fallos o menos en un intervalo de tiempo t:
A continuación os dejo un Polimedia donde se explica con detalle la función de distribución de Poisson. Espero que os sea útil.
Os dejo un vídeo de mi canal de Youtube donde os explico un problema resuelto.
La Naturaleza es más sabia de lo que sospechamos. Quién diría a un ingeniero estructural que una simple luciérnaga sería capaz de sonrojarle e incluso enseñarle trucos para diseñar puentes, no solo más baratos, sino también más respetuosos con el medio ambiente. Pues bien, no solo es cierto, sino que es podemos aprender del comportamiento social de las luciérnagas para optimizar estructuras. Efectivamente, las luciérnagas se comportan como colectivo de forma inteligente. Las luciérnagas basan su comportamiento social en la luminosidad que emiten (luciferina). La característica más distintiva de las luciérnagas es su cortejo nocturno. Los machos patrullan en busca de pareja con un vuelo característico mientras emiten secuencias de destellos de luz característicos de cada especie. Las hembras de la misma especie pueden responder con destellos específicos y así el apareamiento puede ocurrir. En resolución de problemas, la luminosidad de una luciérnaga depende de la calidad de la solución encontrada y la distancia desde donde las otras compañeras están buscando soluciones. Cada luciérnaga selecciona, utilizando un mecanismo probabilístico, un vecino que tiene un valor más alto de luciferina que su propio y se mueve hacia él. De esta forma, se pueden optimizar puentes.
Dentro del proyecto de investigación HORSOST, nos acaban de aceptar un artículo científico en la revista Automation in Construction, que es una revista de primer nivel en el ámbito de la tecnología de la construcción (Factor de impacto en 2013: 1,822, posición 9 de 58 en el ámbito de Construction & Building Technology, y posición 19 de 124 en el ámbito de Civil Engineering, en función del impacto de las revistas indexadas en el JCR).
En este trabajo se describe una metodología para minimizar las emisiones de CO2 y los costes de puentes de carretera de vigas de hormigón pretensado prefabricadas con sección transversal en doble U. Para ello se ha utilizado un algoritmo híbrido de optimización por enjambre de luciérnagas (glowworm swarm optimization, GSO) y el recocido simulado (simulated anneling, SA), que se ha denominado SAGSO. La estructura se define por 40 variables, que determina la geometría, los tipos de materiales y las armaduras de la viga y de la losa. Se emplea hormigón de alta resistencia autocompactante en la fabricación de las vigas. Los resultados suponen para los ingenieros proyectistas una guía útil para el predimensionamiento de puentes prefabricados de este tipo. Además, los resultados indican que, de media, la reducción de 1 euro en coste permite ahorrar hasta 1,75 kg en emisiones de CO₂. Además, el estudio paramétrico realizado muestra que las soluciones de menor coste presentan un resultado medioambiental satisfactorio, que difiere en muy poco respecto a las soluciones que provocan menores emisiones.
Resultados interesantes:
El coste C, en euros, y las emisiones de CO₂, en kg varían de forma parabólica con la luz (L) del vano, en metros:
C=48.088L2+613.99L+31139
kgCO2=63.418L2+2392.3L+13328
Si se minimiza el coste, también se reducen las emisiones de CO₂, de forma que el ahorro en 1 euro equivale a ahorrar 1,75 kg de CO₂.
La esbeltez de los puentes de mínimo coste (L/18.08) y de mínimas emisiones (L/17,57) siempre son inferiores a L/17.
El espaciamiento entre las vigas se sitúa en torno a 5,85 m, oscilando entre 5,65 y 5,95 m.
Las estructuras de coste mínimo precisan 42,35 kg/m² de armadura pasiva, mientras que si se optimizan las emisiones, se necesitarían 37,04 kg/m².
Sorprende observar que, aunque parece que el hormigón de alta resistencia sería el adecuado para el prefabricado de las vigas, las estructuras óptimas se alejan de este supuesto. De hecho, el hormigón para el coste mínimo en las vigas prefabricadas oscila entre 40 y 50 MPa, alejado de los 100 MPa que permitía la optimización.
Por último, un análisis de sensibilidad de costes en los resultados optimizados indica que un aumento del 20% en los costes del acero haría que el coste total de la estructura aumentara un 10,27%, disminuyendo el volumen de acero empleado. Sin embargo, si sube un 20% el precio del hormigón, el coste total únicamente subiría un 3,41% y no variaría apenas el volumen consumido de hormigón.
Referencia:
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2015). Cost and CO₂ emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm.Automation in Construction, 49:123-134. DOI: 10.1016/j.autcon.2014.10.013 (link)
El presente artículo presenta una caracterización estadística de una muestra de 87 tableros reales de pasos superiores pretensados de canto constante para carreteras. El objetivo principal es encontrar fórmulas de predimensionamiento con el mínimo número de datos posible que permita mejorar el diseño previo de estas estructuras. Para ello se ha realizado un análisis exploratorio y otro multivariante de las variables geométricas determinantes, de las cuantías de materiales y del coste, tanto para tableros macizos como aligerados. Los modelos de regresión han permitido deducir que el canto y la armadura activa quedan bien explicados por la luz, mientras que la cuantía de hormigón lo es por el canto. La variable que mejor explica (71,3%) el coste por unidad de superficie de tablero en losa maciza es el canto, mientras que en las aligeradas es la luz (51,9%). Las losas macizas son económicas en vanos inferiores a los 19,24 m. La luz principal y los voladizos, junto con la anchura del tablero para el caso de losas macizas, o el aligeramiento interior en el caso de las aligeradas, bastan para predimensionar la losa, con errores razonables en la estimación económica.
Lean Construction constituye una nueva filosofía orientada hacia la administración de la producción en construcción, cuyo objetivo fundamental es la eliminación de las actividades que no agregan valor (pérdidas). Este modelo denominado “construcción sin pérdidas”, propuesto por Lauri Koskela (1992) , analiza los principios y las aplicaciones del JIT (justo a tiempo) y TQM (gestión de la calidad total). Esta filosofía introduce cambios conceptuales en la gestión de la construcción con el objeto de mejorar la productividad enfocando todos los esfuerzos en la estabilidad del flujo de trabajo.
Una herramienta de planificación y control desarrollada por Ballard y Howell para reducir las pérdidas del proceso productivo es la denominada “último planificador” (Last Planner System). El método incluye la definición de unidades de producción y el control del flujo de actividades, mediante asignaciones de trabajo. Asimismo, sirve para detectar el origen de los problemas y tomar las decisiones correspondientes para ajustar las operaciones, lo cual incide directamente en la productividad.
Os dejo unos vídeos introductorios al tema que espero os gusten.
¿Cómo podemos averiguar la producción de una máquina en una obra? Muchas veces se cometen errores de bulto a la hora de establecer el volumen producido de los equipos por parte de los responsables de una obra. No es apropiado acudir a libros, folletos o incluso obras anteriores; tampoco es lo mismo una máquina que trabaje en solitario que un grupo de ellas que trabajen coordinadas. Cada obra tiene sus peculiaridades y es fácil cometer errores que pongan en riesgo la previsión de resultados correspondiente. En posts anteriores ya resaltamos la importancia de la productividad y del fondo horario de la maquinaria. No basta con conocer con precisión el coste horario de las máquinas, sino que es imprescindible conocer la producción de los equipos en nuestra obra para poder establecer el coste unitario correspondiente. Vamos, pues a dar una pincelada a estos conceptos. Para ello os dejo una presentación sobre la producción de los equipos que se basa en los apuntes de clase de la asignatura Procedimientos de Construcción. Espero que os guste este Polimedia divulgativo.
