Uso de un diseño D‑Óptimo en dos etapas para seleccionar equipos en sistemas de fabricación flexibles

Por qué esto importa para las fábricas modernas

En todo el mundo, los fabricantes compiten por automatizar sus líneas de producción con robots, máquinas inteligentes y sistemas de transporte informatizados. Pero, ¿cuánta automatización vale realmente la pena? Este artículo explora esa pregunta en una fábrica real de electrónica y obtiene una respuesta sorprendente: el sistema con mejor rendimiento no es totalmente automatizado, sino cuidadosamente equilibrado entre máquinas y personas. Empleando experimentos informáticos avanzados y simulaciones, los autores muestran cómo elegir la combinación adecuada de equipos para reducir despilfarros, acelerar la producción y evitar gastar de más en tecnología.

Fábricas como sistemas vivos y flexibles

El estudio se centra en un sistema de fabricación flexible, o FMS, donde distintos tipos de máquinas, robots, unidades de almacenamiento y dispositivos de transporte están coordinados por un ordenador central. En la empresa del caso, dos líneas paralelas fabrican productos eléctricos de baja y alta tensión, cada una pasando por cinco etapas principales desde la inspección de entrada hasta el embalaje final. La dirección quiere que estas líneas respondan con rapidez a pedidos cambiantes, pero debe operar dentro de límites estrictos sobre cuántas máquinas y trabajadores puede desplegar. En lugar de simplemente añadir más automatización, los investigadores plantean: ¿qué combinación de recursos automatizados y manuales ofrece el mejor rendimiento global dentro de estas restricciones?

Probando miles de escenarios “qué pasaría si” en una línea virtual

En lugar de experimentar directamente en el taller real, el equipo construye un modelo informático detallado de la fábrica usando simulación de eventos discretos. Esta línea virtual reproduce cómo llegan las piezas, cuánto tarda cada operación, con qué frecuencia aparecen defectos y cómo máquinas y operarios pasan de ocupados a ociosos. A continuación enlazan este modelo con una herramienta asistida por ordenador para el diseño de experimentos que planifica qué combinaciones de equipo probar. Se utiliza un diseño D‑Óptimo especial en dos etapas para cubrir una enorme variedad de posibilidades con el menor número de ejecuciones de simulación posible, todo respetando una capacidad total fija de 84 unidades de recurso compartidas entre equipos automatizados y manuales.

Encontrando el punto óptimo entre personas y máquinas

Para juzgar si una configuración es buena o mala, los autores combinan varias medidas prácticas en una única puntuación. Estas incluyen cuántos productos se fabrican por día, cuánto tiempo permanecen los artículos en el sistema, cuánto trabajo en proceso espera entre estaciones, cuánto residuo se produce, qué grado de utilización tienen máquinas y trabajadores y cómo es la tasa de salida. Los responsables de la empresa ayudan a asignar la importancia relativa de estos indicadores mediante un método de comparación estructurada, dando mayor peso a producir más productos buenos con rapidez y menos (pero aún algo) peso a mantener bajos inventarios y desperdicios. Cada configuración simulada recibe así una puntuación compuesta que refleja las prioridades reales de la fábrica.

Por qué la plena automatización no es la ganadora

En la primera etapa, el plan D‑Óptimo explora un amplio panorama de niveles de automatización, señalando regiones prometedoras. En la segunda etapa, el método se centra en esas regiones y prueba muchas combinaciones de equipos más detalladas. Los resultados muestran un patrón claramente no lineal: el rendimiento mejora cuando la automatización aumenta desde el nivel modesto actual, alcanza un máximo cuando alrededor del 92,8% de los recursos están automatizados y luego desciende a medida que la línea se aproxima a la automatización casi total. En ese punto óptimo, la fábrica puede aumentar su tasa de producción diaria en aproximadamente dos tercios, reducir el desperdicio en torno al 40%, acortar los tiempos de ciclo y producción y elevar la utilización de los equipos, todo ello aumentando solo ligeramente la cantidad media de trabajo en espera en el sistema.

Qué significa esto para los responsables industriales

El mensaje clave para no especialistas es simple: «más automatización» no es automáticamente mejor. En esta planta electrónica real, perseguir la automatización total habría costado más y ofrecido un rendimiento general peor que una mezcla afinada en la que una pequeña pero esencial parte del trabajo sigue siendo manual. El método asistido por ordenador en dos etapas desarrollado aquí ofrece a los directivos una forma práctica de probar miles de escenarios hipotéticos en un gemelo digital de su línea de producción, bajo límites realistas de presupuesto, personal y equipos. Ajustando las medidas de rendimiento y las restricciones, el mismo enfoque puede orientar la elección de equipos en otros sectores, ayudando a las fábricas a encontrar su propio punto óptimo entre personas y máquinas en lugar de aspirar ciegamente al 100% de automatización.

Cita: Yu, X., Mi, J., Liu, J. et al. Using a two-stage D-Optimal mode to select equipment for flexible manufacturing systems. Sci Rep 16, 11136 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41466-7

Palabras clave: sistemas de fabricación flexibles, optimización del nivel de automatización, simulación de eventos discretos, selección de equipos, Industria 4.0