Integración entre Lean Manufacturing y Gestión de Proyectos en la Automatización de Célula de Friction Welding

Bruno Cesar Vilas Boas; Sérgio Ricardo do Nascimento

DOI: 10.22167/2675-6528-202602732

Artículo derivado del Trabajo de Conclusión de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del alumno y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para síntesis y organización textual.

Resumen

Este estudio evaluó la optimización de un proyecto de automatización industrial mediante la integración de prácticas de gestión de proyectos, fundamentadas en el PMBOK® Guide, y herramientas del Lean Manufacturing. El objetivo fue analizar la integración de estos enfoques en la automatización de una celda de soldadura por fricción (friction welding) en una industria automotriz, enfocándose en ganancias operativas y financieras. La investigación se realizó en una celda de soldadura por fricción en Valinhos, SP, que operaba manualmente y era un cuello de botella productivo debido a limitaciones de productividad, riesgos ergonómicos y baja estandarización. Se aplicó el Mapeo del Flujo de Valor (VSM), herramientas Lean (5S y SMED) y estudios de tiempos. La insuficiencia de las mejoras incrementales llevó a la decisión de automatizar la celda con un robot ABB IRB 6620, sistema de visión Keyence y cinta transportadora de alimentación, implementados en 120 días conforme a las prácticas del PMBOK® Guide. Los resultados indicaron un aumento de la productividad del 95,7%, una reducción del 50% en el tiempo de ciclo, 37,5% en el tiempo de setup y 60,9% en el desplazamiento del operador. Económicamente, el proyecto presentó un payback de 1,5 año. Se concluyó que la integración entre Lean Manufacturing y gestión de proyectos optimizó el desempeño del proyecto de automatización, generando ganancias sostenibles de productividad, seguridad y estandarización, con potencial de replicabilidad en contextos industriales similares.

Palabras clave: Automatización industrial; Soldadura por fricción; Gestión de proyectos; Lean Manufacturing; Mejora continua.

1. Introducción

La creciente demanda por reducción de costos, aumento de la capacidad productiva y conformidad con estándares de calidad impulsa a las empresas del sector industrial automotriz a adoptar soluciones de automatización. Estas soluciones se asocian frecuentemente con metodologías de gestión esbelta, conocidas como Lean Manufacturing. En este contexto, la integración entre automatización industrial y Lean Manufacturing se ha empleado ampliamente como estrategia para eliminar desperdicios, reducir cuellos de botella productivos y aumentar la productividad en células de manufactura (Womack y Jones, 2003; Tortorella et al., 2021).

Los principios de Lean Manufacturing permiten identificar y eliminar actividades que no agregan valor al proceso productivo, promoviendo mayor eficiencia y reduciendo la variabilidad. Herramientas como el Mapeo del Flujo de Valor (VSM), el 5S y el Sistema de Cambio Rápido de Herramientas (SMED) se utilizan ampliamente para identificar cuellos de botella, reducir tiempos improductivos y fundamentar decisiones de automatización en procesos industriales (Buer et al., 2021; Hossain y Purdy, 2024; Rossini et al., 2021). Sin embargo, la aplicación aislada de estas herramientas no siempre es suficiente para eliminar cuellos de botella estructurales, lo que exige la integración con prácticas formales de gestión de proyectos para estructurar la toma de decisiones y garantizar la ejecución dentro del alcance, plazo y costo planificados.

Esta brecha es discutida por Ballard y Howell (2003), quienes argumentan que la gestión de proyectos lean (lean project management) exige la reformulación de las prácticas tradicionales de planificación y control. El objetivo es incorporar la lógica de flujo y la reducción de variabilidad típicas del Lean Manufacturing, reforzando la necesidad de una integración conceptual entre ambas disciplinas. Paralelamente, la aplicación de las buenas prácticas de gestión de proyectos, según se describe en la Guía PMBOK PMI (2021), permite un mayor control sobre el alcance, el plazo, el costo y los riesgos, contribuyendo a la entrega de valor al negocio. La edición más reciente de la Guía PMBOK, de 2025, refuerza la relevancia continua de esta referencia para la práctica de la gestión de proyectos.

La sinergia entre Lean Manufacturing y la gestión de proyectos representa un enfoque complementario y robusto para proyectos de transformación industrial (Campos, 2017; Liker, 2004). La combinación de estos enfoques permite no solo diagnosticar y optimizar procesos, sino también planificar y ejecutar la implementación de soluciones de automatización de manera estructurada, mitigando riesgos y garantizando que los objetivos del proyecto se alcancen de manera eficaz. La relevancia de esta integración es particularmente evidente en entornos industriales complejos, donde la optimización de procesos y la gestión de proyectos son cruciales para la competitividad.

Ante este contexto, el presente trabajo se justifica por la necesidad de demostrar cómo la integración entre herramientas Lean Manufacturing y prácticas de gestión de proyectos puede optimizar proyectos de automatización industrial, superando las limitaciones de la aplicación aislada de cada enfoque. El objetivo de este trabajo fue analizar la integración entre herramientas Lean Manufacturing y prácticas de gestión de proyectos basadas en el PMBOK Guide en la automatización de una célula de soldadura por fricción (friction welding) del sector automotriz, abarcando no solo las ganancias financieras de la inversión, sino también los aspectos operativos de la implementación – productividad, tiempo de ciclo, tiempo de setup y desplazamiento del operador – y la gestión cualitativa de los riesgos asociados al proyecto de automatización.

2. Material y Métodos

El presente estudio se caracterizó como una investigación aplicada, de enfoque mixto, combinando elementos cualitativos y cuantitativos. La metodología adoptada fue la de estudio de caso único, con la particularidad de observador participante, donde el autor actuó directamente como técnico de procesos responsable del diagnóstico y de la implantación del proyecto. Este enfoque permitió el registro sistemático de indicadores operacionales, complementado por la vivencia práctica de las decisiones gerenciales (Coughlan y Coghlan, 2002; Yin, 2018; Creswell y Creswell, 2018).

El desarrollo de la investigación se estructuró en cuatro etapas secuenciales. Inicialmente, se realizó un diagnóstico detallado del proceso productivo. A continuación, se aplicaron mejoras incrementales utilizando herramientas Lean Manufacturing. La tercera etapa consistió en la decisión estratégica de automatizar la celda. Finalmente, se procedió a la implantación del sistema automatizado, integrando las prácticas de gestión de proyectos.

La unidad de análisis fue una celda de soldadura por fricción (friction welding) ubicada en una industria automotriz en la ciudad de Valinhos, SP. Antes de la intervención, la celda operaba de forma manual y era identificada como un cuello de botella productivo. Las características que la configuraban como cuello de botella incluían baja productividad, elevado desplazamiento del operador, actividades repetitivas y riesgos ergonómicos, además de baja estandarización de los procesos.

En la etapa de diagnóstico, se realizó el Mapeo del Flujo de Valor (VSM) del estado actual de la celda. Este mapeo se llevó a cabo en un evento estructurado de cinco días, involucrando a un equipo multidisciplinario compuesto por ocho integrantes: seis ingenieros del área de forja, un operador representante de los tres turnos de producción y un especialista en Lean Manufacturing (OPEX). Los datos para el VSM se recopilaron mediante cronómetro, registros de la Interfaz Hombre-Máquina (HMI) y entrevistas con operadores de los tres turnos, con el objetivo de capturar la representatividad de las variaciones operativas.

El levantamiento mediante VSM permitió identificar los principales desperdicios del proceso, según la clasificación de Womack y Jones (2003). Estos desperdicios incluían sobreproducción, espera, transporte, procesamiento excesivo, inventario, movimiento y defectos, que caracterizaban la célula como un punto crítico en la línea de producción y justificaban la necesidad de intervención.

Tras el diagnóstico, se aplicaron herramientas Lean Manufacturing. La metodología 5S se implementó para promover la organización y estandarización del puesto de trabajo. El Sistema de Cambio Rápido de Herramientas (SMED) se utilizó para analizar y reducir los tiempos de setup, separando las actividades internas y externas de cambio de utillaje, según el enfoque descrito por Rossini et al. (2021).

La medición de los tiempos de preparación se realizó durante cuatro semanas, con tres a cuatro tomas por semana, considerando que cada lote productivo era de aproximadamente 1.500 piezas por número de parte. Paralelamente, se llevó a cabo un estudio de tiempos utilizando cronómetro y registros de la IHM de la celda. Las mediciones se efectuaron a lo largo de dos horas continuas con cada operador, abarcando los tres turnos de producción, con un tiempo productivo neto de 6,5 horas por turno.

Este procedimiento permitió capturar la variabilidad natural del tiempo de alimentación manual entre diferentes operadores y en distintos momentos del turno. Los períodos de paradas para necesidades personales de los operadores fueron desconsiderados de las mediciones, enfocando solo en el tiempo efectivamente productivo. Los resultados fueron confrontados entre turnos para verificar la consistencia y la representatividad de los datos recolectados.

El desplazamiento del operador se midió físicamente a partir del levantamiento del diseño de la celda. Para ello, se construyó un diagrama de espagueti (spaghetti diagram) para los estados anterior y posterior a la automatización, registrando los recorridos realizados en cada ciclo productivo. El análisis de estos indicadores fundamentó la decisión por la automatización de la celda como solución para la eliminación definitiva del cuello de botella productivo.

La solución de automatización implementada consistió en la instalación de un robot ABB IRB 6620, un sistema de visión computacional Keyence para identificación y posicionamiento de piezas, con una precisión de 0,5 mm, y una cinta transportadora automatizada. El proyecto se estructuró y ejecutó de acuerdo con las buenas prácticas del PMBOK® Guide PMI (2021), con un plazo de implementación de 120 días.

Las prácticas de gestión de proyectos incluyeron la planificación formal del alcance a través de la Estructura de Desglose del Trabajo (EDT/WBS), el control del cronograma utilizando MS Project, la gestión cualitativa de riesgos, el registro de cambios y el plan de comunicación con las partes interesadas. La implementación contempló etapas de ingeniería, instalación eléctrica y mecánica, pruebas de aceptación en fábrica (FAT) y capacitación de los operadores.

La gestión del cambio se llevó a cabo de acuerdo con el proceso de control integrado de cambios del PMBOK®, registrando formalmente todos los ajustes de diseño e integraciones identificados durante la ejecución. Un análisis formal de viabilidad económica, realizado por el departamento de control y la ingeniería de procesos, precedió la decisión de automatización, considerando un payback máximo de 24 meses como criterio de aprobación de la inversión.

En cuanto a los cuidados éticos, no hubo recopilación de datos que involucraran a seres humanos de forma directa o indirecta, ya que el estudio se basó en registros operacionales y en la observación del proceso productivo. De esta forma, el trabajo no fue sometido al Comité de Ética en Investigación (CEP), conforme al artículo 1º, inciso VII, de la Resolución CNS nº 510, de 07 de abril de 2016, que exime de análisis a investigaciones que profundizan situaciones emergentes de la práctica profesional sin identificar sujetos. La confiabilidad de las mediciones fue asegurada por la comparación sistemática de los datos recopilados en los tres turnos, por la repetición de las tomas de tiempo a lo largo de múltiples semanas y por la exclusión de períodos con paradas no programadas.

3. Resultados y Discusión

La optimización del diseño de automatización industrial en la celda de soldadura por fricción se logró mediante un enfoque integrado que combinó los principios de Lean Manufacturing con las prácticas de gestión de proyectos de la Guía PMBOK®. Inicialmente, la celda operaba manualmente, caracterizándose como un cuello de botella productivo debido a limitaciones de productividad, riesgos ergonómicos y baja estandarización. Los resultados de la investigación demuestran ganancias significativas en productividad, reducción de tiempos de ciclo y setup, y mejora en la seguridad operativa, corroborando la eficacia de la sinergia entre las dos metodologías en la transformación de procesos industriales.

El Mapeo de Flujo de Valor (VSM) del estado inicial de la celda reveló un escenario de ineficiencia, con un tiempo de traversía elevado y diversas actividades que no agregaban valor. Se observó un desplazamiento excesivo del operador para la alimentación manual de la máquina, esperas por la confirmación del ciclo y transporte manual de las piezas terminadas. La productividad media era de 22,8 piezas por hora, con un tiempo de ciclo de 2,6 minutos por pieza, y una desviación estándar de 4,4 piezas por hora, indicando una variabilidad considerable influenciada por factores humanos.

Para mitigar estos problemas, se aplicaron herramientas de Lean Manufacturing. La metodología 5S se implementó para organizar físicamente el puesto de trabajo y estandarizar los consumibles, promoviendo un ambiente más eficiente. Posteriormente, se aplicó el Sistema de Cambio Rápido de Herramientas (SMED), resultando en la reducción del tiempo de setup de 120 a 75 minutos, lo que representa una disminución del 37,5%. Esta mejora se obtuvo mediante la externalización de actividades de preparación, como el precalentamiento de herramientas y la separación de piezas en bruto, según el enfoque descrito por Rossini et al. (2021).

A pesar de las ganancias incrementales proporcionadas por las herramientas Lean, el análisis del VSM post-Lean demostró que el tiempo de ciclo y el volumen de producción por turno aún eran insuficientes para satisfacer la demanda de la línea de producción. La célula persistía como un cuello de botella estructural, evidenciando que las mejoras puntuales no eran suficientes para resolver la limitación fundamental del proceso. Esta constatación dirigió la decisión estratégica hacia la automatización completa de la célula, buscando una solución más robusta y definitiva para el problema.

La decisión por la automatización se fundamentó en un análisis comparativo entre el costo de implementación y la ganancia de productividad esperada, con un criterio de aprobación de payback máximo de 24 meses. El proyecto de automatización, que incluyó la instalación de un robot ABB IRB 6620, un sistema de visión computacional Keyence y una cinta de alimentación automatizada, se estructuró y ejecutó conforme a las buenas prácticas de gestión de proyectos del PMBOK® Guide PMI (2021), garantizando un enfoque sistemático y controlado para su implementación.

La gestión del proyecto de automatización siguió las áreas de conocimiento del PMBOK® Guide. El alcance fue formalmente definido por medio de la Estructura de Desglose del Trabajo (EDT/WBS), detallando los entregables de la automatización. El cronograma de implantación fue planeado para 120 días, dividido en fases de ingeniería, instalación y pruebas, y monitorizado con el uso de herramientas como el MS Project. La gestión de cambios fue rigurosamente aplicada, registrando ajustes de layout e integraciones para mantener el cronograma dentro del baseline aprobado, conforme los principios de control integrado de cambios del PMBOK® Guide.

Adicionalmente, la gestión de costos implicó la estimación del CAPEX para el robot, el sistema de visión y la cinta transportadora, estableciendo una línea base de costos para el proyecto. La gestión de riesgos se realizó mediante análisis cualitativo, identificando, evaluando la probabilidad e impacto de los riesgos, y definiendo respuestas adecuadas, que se consolidaron en una matriz de riesgos. La comunicación con las partes interesadas, incluyendo operadores, supervisores y proveedores, se formalizó en un plan de comunicación, y la calidad se monitoreó a través de dashboards que seguían el índice de rechazo y la Eficiencia Global del Equipo (OEE) tras la implementación.

La implementación del sistema automatizado resultó en un aumento expresivo de la productividad media de la célula. Antes de la automatización, la productividad era de 22,8 piezas por hora, y después de la automatización, alcanzó 44,9 piezas por hora, representando una ganancia del 97,0%. Esta mejora fue acompañada por una reducción del 50% en el tiempo de ciclo, que pasó de 2,6 a 1,3 minuto por pieza, debido a la eliminación de las actividades manuales de carga y descarga.

El análisis de la productividad por turno demostró un crecimiento consistente en todos los períodos de trabajo. En el primer turno, la producción aumentó de 160 a 315 piezas, una ganancia del 96,9%. En el segundo turno, la productividad pasó de 170 a 335 piezas, un aumento del 97,1%. En el tercer turno, la producción subió de 115 a 225 piezas, un incremento del 95,7%. Este comportamiento uniforme de las ganancias entre los turnos indica que los beneficios de la automatización se derivaron principalmente de la estandarización del proceso, reduciendo la influencia de la variabilidad individual inherente a la operación manual.

El desplazamiento del operador por ciclo se redujo significativamente de 11,5 metros a 4,5 metros, una disminución del 60,9%. Esta optimización eliminó los principales desperdicios de movimiento identificados en el VSM, como el recorrido del puesto a la máquina de soldadura (reducción de 4,5 m a 1,5 m, -66,7%) y de la máquina a la caja de piezas listas (reducción de 3,5 m a 1,5 m, -57,1%). La reducción del desplazamiento contribuyó a la disminución de los riesgos ergonómicos y aumentó la disponibilidad del operador para actividades de mayor valor agregado, como la inspección de calidad y el abastecimiento de la cinta transportadora.

Un hallazgo relevante fue el comportamiento de la desviación estándar de la productividad, que aumentó de 4,4 a 8,7 piezas por hora tras la automatización, un crecimiento del 97,7%. Aunque contraintuitivo para un proceso automatizado, este aumento se explica por la variabilidad introducida por las paradas no programadas, derivadas del accionamiento del sensor de “caja llena”. Este fenómeno, identificado como riesgo operacional crítico, interrumpe el ciclo del robot hasta que el operador realiza el cambio manual de la caja de piezas listas, representando una oportunidad primordial para un futuro ciclo Kaizen en la célula, en línea con la filosofía de mejora continua del Lean Manufacturing (Womack y Jones, 2003).

La gestión de riesgos del proyecto abordó diversos frentes. El riesgo operacional de mayor prioridad, la parada de la celda por caja llena, fue clasificado como crítico debido a la alta probabilidad e impacto directo en la productividad. La respuesta de corto plazo fue la aceptación activa, con monitoreo de la frecuencia de paradas, mientras que la mitigación de mediano plazo prevé la implementación de un sistema automático de intercambio de cajas. Los riesgos técnicos, como la imprecisión del sistema de visión Keyence y fallas de comunicación entre el robot, HMI y cinta transportadora, fueron mitigados por planes de mantenimiento preventivo, pruebas de estrés y contratos de soporte técnico con los proveedores.

Los riesgos de seguridad, relacionados con el cumplimiento de la NR-12, se abordaron con la implementación de barreras físicas y de luz, sensores inductivos y un protocolo de auditoría periódica. La resistencia de los operadores a la automatización, un riesgo común en proyectos Lean (Hossain y Purdy, 2024), se mitigó mediante capacitación formal en el nuevo diseño y la participación de los equipos desde la fase de VSM. Finalmente, el riesgo estratégico de que las ganancias se limitaran a una sola celda se abordó explorando una implementación en otras celdas de forja, con el objetivo de replicar el éxito del proyecto.

De forma integrada, los resultados demuestran que, si bien la aplicación aislada de las herramientas Lean ha proporcionado mejoras relevantes en la organización del proceso y en la reducción del tiempo de setup, esta se mostró insuficiente para eliminar el cuello de botella productivo estructural de la célula. La automatización, por lo tanto, representó una solución técnicamente justificada, y su implantación fue facilitada por la conducción estructurada del proyecto según el PMBOK® Guide. Esto refuerza la complementariedad entre el Lean Manufacturing, como herramienta de diagnóstico, y la gestión de proyectos, como estructura de ejecución y control.

La viabilidad económica del proyecto de automatización fue un factor determinante para su aprobación. Anteriormente, parte de la demanda era cubierta por un socio externo, cuyos costos unitarios de fabricación eran significativamente superiores a los de la producción interna, además de los costos mensuales de flete para el retorno de los artículos terminados. La automatización permitió añadir una capacidad interna de aproximadamente 3.050 piezas por mes, de las cuales 1.784 piezas mensuales fueron internalizadas, manteniendo al socio externo para flexibilidad de contingencia, según lo recomendado por el PMBOK® Guide PMI (2021) para procesos críticos.

El “ahorro” mensual estimado de R$ 130.336,00 se compuso de dos fuentes principales. La primera, de R$ 45.456,00 mensuales, resultó de la diferencia de costo unitario de fabricación entre la producción interna (R$ 17,35 por pieza) y el costo del socio externo (R$ 42,83 por pieza), aplicada al volumen de piezas internalizadas. La segunda fuente, de R$ 84.880,00 mensuales, fue la reducción del 80% en los costos mensuales de flete, anteriormente incurridos para el retorno de los artículos terminados a la planta, aunque la reducción no fue integral debido a otros artículos producidos por el socio externo.

Con un CAPEX aprobado de R$ 2.020.000,00, el payback simple calculado fue de aproximadamente 1,3 año, o 15,6 meses. Al incorporar la carga tributaria incidente sobre las ganancias financieras, el payback ajustado se situó en 1,5 año, o 18 meses. Este valor fue considerablemente inferior al criterio máximo de 24 meses establecido por la empresa para la aprobación de proyectos de inversión en automatización industrial, posicionando el proyecto como uno de los de mayor retorno financiero en el portafolio de la planta.

El análisis de viabilidad se elaboró basándose en una proyección optimista de 32,4 piezas por hora. Sin embargo, los resultados reales de productividad, que alcanzaron 44,9 piezas por hora, superaron esta proyección en un 38,6%. Este rendimiento superior indica que el retorno financiero efectivo del proyecto es aún mayor que el estimado en el momento de la aprobación del CAPEX, reforzando la calidad de la planificación realizada y la robustez de la metodología de estudio de tiempos utilizada como base para la toma de decisiones.

En resumen, la integración de las herramientas Lean Manufacturing y las prácticas de gestión de proyectos de la Guía PMBOK® demostró ser una estrategia altamente eficaz para la optimización de procesos industriales. Los resultados en la célula de soldadura por fricción evidenciaron ganancias operativas expresivas en productividad, tiempo de ciclo, tiempo de preparación y desplazamiento del operador, además de un retorno financiero robusto, confirmando que el enfoque combinado permitió no solo diagnosticar y optimizar, sino también planificar y ejecutar la automatización de forma estructurada, superando las limitaciones de cada enfoque aislado y respondiendo plenamente al objetivo del estudio.

4. Conclusión

El presente estudio analizó la integración entre herramientas Lean Manufacturing y prácticas de gestión de proyectos, fundamentadas en el PMBOK® Guide, en la automatización de una célula de soldadura por fricción en una industria automotriz. Se verificó que la aplicación inicial de herramientas Lean, como 5S y SMED, proporcionó mejoras incrementales en la organización y en la reducción del tiempo de setup, pero no fue suficiente para eliminar el cuello de botella productivo estructural. La decisión por la automatización, entonces, fue conducida de forma estructurada, resultando en ganancias operacionales expresivas. Se observó un aumento del 97,0% en la productividad media, una reducción del 50% en el tiempo de ciclo y del 60,9% en el desplazamiento del operador. Financieramente, el proyecto demostró un payback de 1,5 año, superando las expectativas iniciales y el criterio de aprobación de la empresa. La integración de estos enfoques se reveló una estrategia altamente eficaz para optimizar el desempeño del proyecto de automatización, promoviendo ganancias sostenibles de productividad, seguridad y estandarización.

A pesar de los resultados positivos, se identificó un aumento en la desviación estándar de la productividad después de la automatización, atribuido a las paradas no programadas derivadas del accionamiento del sensor de “caja llena”. Este hallazgo resalta la importancia de la gestión proactiva de riesgos y la mejora continua, características centrales de ambos enfoques. Como seguimiento futuro, se recomienda la implementación de un sistema automático de cambio de cajas para eliminar este cuello de botella residual. El estudio, al ser un caso único, tiene limitaciones en cuanto a la generalización directa a otros contextos industriales, aunque permite la generalización analítica a escenarios operacionales similares. Adicionalmente, la recolección de datos en un horizonte de corto a mediano plazo no permitió evaluar la estabilidad de las ganancias a largo plazo, ni el comportamiento del sistema frente a variaciones de demanda. Se sugiere, para estudios futuros, investigaciones más amplias sobre la integración Lean-PMBOK® en otras iniciativas de automatización, con horizontes temporales extendidos, muestras múltiples de células y análisis de sensibilidad de los parámetros económicos.

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Artículo originario del Trabajo de Conclusión de Curso de la Especialización en Gestión de Proyectos del MBA USP/Esalq

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