Para los líderes en residuos y reciclaje

por Chad Bebber

Nuestra predicción: este será un año de inversión continua en actualizaciones de equipos, robótica e iniciativas de seguridad en los MRF de todo el país. Esa predicción se basa en lo que estamos viendo en las docenas de sitios, grandes y pequeños, donde hemos incorporado a nuestros equipos de trabajo de alto rendimiento.

Lo que impulsa estas inversiones es un objetivo común: reducir los costos y mejorar la calidad.

Ese también es el objetivo de Leadpoint.

Basar decisiones en hechos y datos

Las demandas impuestas a los operadores y gerentes de MRF se hacen más grandes y complejas cada año. Se espera que estas personas brinden mejoras continuas a los resultados finales, ya sea que eso signifique recortar costos, reducir los niveles de contaminación, reducir las reclamaciones de compensación de trabajadores o mejorar el tiempo de actividad en la línea de clasificación.

Los líderes del reciclaje de hoy ya no pueden tomar decisiones sobre la marcha. Se espera que hablen con hechos y datos, aspectos específicos que los ayudarán a lograr los objetivos de su sitio y agregar valor a sus clientes, comunidades y partes interesadas.

El panel compatible con dispositivos móviles de Leadpoint Data Tools coloca estos datos en un solo lugar, todos accesibles en tiempo real, y brinda cuatro beneficios de productividad procesables a nuestros clientes.

1 - Cuadro de mando del empleado

El costo de la mano de obra de cualquier sitio es el salario más los gastos adicionales. Pero hay mucho más para calcular el costo y el valor de cada hora trabajada. Considere estos puntos de datos:

  • ¿Cuál es el rendimiento objetivo y real de cada clasificador individual?
  • ¿Cuáles son los logros y problemas de desempeño en cada línea y por qué?
  • ¿Cómo varía la productividad individual y del equipo por turno, hora del día o día de la semana?

Nuestro panel proporciona puntos de datos como estos que pueden identificar dónde se necesita entrenamiento, entrenamiento o un cambio para mantener el MRF funcionando de manera eficiente.

 

2 - Informes y datos personalizados

Los KPI individuales rastreados en cualquier MRF pueden variar, con matices o mediciones únicas. Es por eso que los clientes de Leadpoint aprecian que nuestro tablero sea completamente personalizable y pueda agregar valor a los otros servicios que brindamos y rastreamos.

Por ejemplo, uno de nuestros clientes deseaba recibir informes sobre las auditorías de rotura de pacas. El cliente nos dio información sobre sus costos, incorporamos la medición y creamos una función en el panel de control de ese cliente.

 

3 - Predecir el futuro

¡No, no tenemos una bola de cristal! Lo que sí tenemos es la capacidad de rastrear y medir el tiempo de inactividad por tipo de problema, causa y área dentro de la planta. Estos datos se utilizan para identificar los problemas más frecuentes, calcular su efecto sobre la velocidad y la calidad operativas e informar de las tendencias.

Con esos datos en la mano, literalmente, en su teléfono inteligente, los operadores de MRF pueden predecir y planificar el trabajo de mantenimiento fuera de las horas de trabajo, en lugar de tener que cerrar la planta. Creemos que es un valor agregado, al igual que nuestros clientes.

 

4 - Ahorro de costes

Creamos el panel de herramientas de datos de Leadpoint cuando vimos cuántos clientes gastaban dinero en mano de obra para rastrear y recopilar datos sobre el rendimiento, la productividad y la eficiencia. Los datos deben recopilarse de alguna manera; nuestros clientes aprecian que hagamos la recopilación y el análisis de datos por ellos, como parte de nuestro servicio continuo.

Personas + Robots

Hemos visto a nuestros clientes realizar enormes inversiones en robótica, escáneres ópticos y otras tecnologías que reemplazan o complementan su capital humano. Cada vez que se coloca un bot en un MRF, la expectativa es que el personal y el costo laboral se reduzcan lo suficiente como para generar un retorno positivo de la inversión.

Según nuestra experiencia, los operadores pueden querer ser flexibles al pensar en los resultados. Una reducción esperada de, digamos, tres personas puede resultar ser solo una. ¿Por qué?

  • Los robots son nuevos en la industria; todos estamos aprendiendo cómo maximizar su uso en un MRF.
  • Los bots funcionan mejor junto con las personas y la adaptación de procesos.
  • La tecnología de bots necesita personas para programarlos, operarlos, mantenerlos y ajustarlos regularmente.
  • Los humanos son adaptables; La IA aún no ha llegado.

Debido a que la necesidad de mano de obra dentro del MRF cambiará en el futuro, creemos que es imperativo que los operadores y gerentes sepan todo lo que puedan sobre cada hora individual trabajada, acción tomada y problema creado o resuelto dentro de su planta.

Con Leadpoint Data Tools en la mano, ese conocimiento está disponible, en tiempo real, personalizado para su sitio. ¡Permítanos mostrarle cómo!

Chad Bebber es director de ventas regional de Leadpoint. Chad se unió a Leadpoint como miembro del equipo de Soporte de Operaciones en 2018. Fue ascendido a Director de Operaciones de la Región Este en 2019 y a Director de Ventas Regional en 2020. Su experiencia en la industria del reciclaje, combinada con su conocimiento de la fabricación, le permite consultar con clientes y posibles clientes sobre cómo mejorar la seguridad, las operaciones y los desafíos de las personas que enfrentan en sus plantas. Antes de unirse a Leadpoint, Chad ocupó puestos de gerente general en Green Life Waste Solutions en Burlington, NC, Recycling Management Resources en High Point, NC, y Weyerhaeuser / International Paper en Charlotte, NC e Itasca, IL. Póngase en contacto con Chad en chad.bebber@leadpointusa.com

 

2 Comentarios

  1. Posiblemente, se podría entrar en una discusión muy pertinente sobre las limitaciones superiores de la inteligencia artificial dentro de un entorno de reciclaje.
    Esto se debe a que la oferta de mano de obra humana es fundamental para el servicio que esta organización brinda a los proveedores externos de MRF.

    Por supuesto, esto sería increíblemente técnico de descifrar y difícil de hacer comprensible para una audiencia no especializada.

    Aquí hay un artículo que es generalista pero relativamente técnico sobre las limitaciones del aprendizaje profundo, un subconjunto de la IA, que se usa directamente con los sistemas de visión de los recolectores de robots en la línea de clasificación.

    https://lupinepublishers.com/material-science-journal/pdf/MAMS.MS.ID.000138.pdf

    "En general, cualquier cosa que requiera razonamiento, como la programación o la aplicación del método científico, la planificación a largo plazo y la manipulación de datos de tipo algorítmico, está fuera del alcance de los modelos de aprendizaje profundo, sin importar la cantidad de datos que les arroje".

    Tal como está, parece que la IA puede clasificar la mayoría de los objetos en un flujo de material con alta precisión, pero desarrollando un fino brazo de clasificación mecánica para tirar de papel, bolsas de plástico, cualquier tipo de 'metal' no regular que se encuentre en el flujo en cualquier lugar. La disposición del espacio tridimensional con o sin la presencia de productos deseables o indeseables puede ser un problema de codificación mecánica y matemática insuperable.

    Por ejemplo, en un flujo de papel mixto, hay una gran cantidad de pequeñas bolsas de plástico y OCC mezcladas con el papel, y sacar esto sin generar una gran cantidad de desorden en el piso requeriría mapear las 'juntas' del robot para actuar en un de manera algorítmica y precisa, de manera diferente para cada pieza de cartón y bolsa de plástico que viene en la línea en orientaciones ligeramente diferentes

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