Diseño y evaluación de un modelo predictivo semanal del indicador OPINONA a partir de la planificación 2025 en la planta Plasco filial CCU

Abstract

El presente trabajo abordó el desafío de mejorar la precisión en la planificación operativa del área de Inyección de la planta PLASCO, filial de CCU, la cual históricamente presentaba una alta variabilidad productiva y limitaciones en la integración entre los sistemas de gestión SAP y PARSE. Esta falta de conexión entre la planificación y la producción real dificultaba la proyección confiable del indicador OPINONA (Operational Performance Indicator No Order No Activity), utilizado para medir el desempeño operativo de las líneas productivas. Ante esta situación, el proyecto desarrolló un proceso de integración de ambas fuentes de información con el fin de consolidar los datos de planificación y ejecución en una misma estructura, lo que permitió modelar y pronosticar semanalmente el comportamiento del indicador de manera precisa y trazable. El objetivo principal fue diseñar y evaluar un modelo predictivo semanal del OPINONA para el período comprendido entre las semanas 9 y 29 del año 2025, con el propósito de alcanzar una precisión superior al 90 % y fortalecer la toma de decisiones operativas y gerenciales basadas en datos reales. La metodología se estructuró en dos fases. En la primera, se realizó un ajuste técnico de la eficiencia planificada de las máquinas inyectoras mediante la implementación de un sistema digital de captura de datos en terreno basado en Google Forms y Google Sheets, donde se registraron parámetros reales como el tiempo de ciclo, cavidades habilitadas y detenciones externas. En la segunda fase, se integraron los datos de planificación provenientes del sistema PARSE con estimaciones de pérdidas no visibles, tales como Break Down (BD) y Speed Losses & Minor Stops (SL&MS), obtenidas a partir de información histórica de SAP. Los resultados demostraron una mejora cuantitativa significativa en la precisión de la planificación, medida a través del indicador PCTS (Packaging Conformance To Schedule). La comparación interanual (2025 vs. 2024) evidenció un incremento promedio sostenido de +4,3 puntos porcentuales, superando el objetivo de aumentar al menos 4 puntos la precisión mensual entre la producción planificada y la real. Respecto al desempeño del modelo predictivo del OPINONA, este mostró(...).